토론토 대학이 주도한 연구에서는 효모 게놈이 암호화하는 단백질의 이동이 세포 주기 전반에 걸쳐 성공적으로 매핑된 것을 확인했습니다. 세포주기의 시작부터 끝까지 유기체의 모든 단백질을 모니터링하는 과정은 이러한 종류의 첫 번째 사례입니다. 최근 권위 있는 Cell 저널에 발표된 이 연구는 딥러닝 기술과 첨단 현미경의 복잡한 조합을 사용하여 이러한 발견을 가능하게 했습니다.
연구원들은 실제 생활에서 수백만 개의 효모 세포 이미지를 분석하기 위해 DeepLoc과 CycleNet이라는 두 가지 딥 러닝 모델을 테스트했습니다. 이 최첨단 컴퓨터 방법을 구현함으로써 과학자들은 세포주기의 각 단계에서 세포 내 단백질의 치환 과정과 정확한 위치를 정확히 찾아내는 상세한 지도를 제작했습니다.
이 연구는 세포주기 전반에 걸쳐 단백질의 섬세한 조정에 대한 정보를 생성합니다. 세포 내 수준이 수시로 변동할 때 단백질의 발현 패턴이 규칙적이라는 것을 알게 되면 단백질이 일반적으로 세포 주기를 담당한다는 사실이 발견되었습니다. 반면, 예측 가능한 방식으로 세포 주위를 이동하는 단백질은 대부분 해당 과정의 물리적 실행에 관여합니다.
생물학과 의학에 대한 중요성
세포 주기를 분자 수준에서 이해하는 것은 모든 생명체의 세포 성장의 핵심이기 때문에 필수적입니다. 단백질의 불균형은 세포주기의 조절에 중요한 역할을 하며, 이는 파괴의 종류에 따라 암과 같은 심각한 질병으로 이어질 수 있습니다.
연구에서는 세포 주기의 여러 단계 동안 특정 위치나 수준에 위치하고 집중되어 있는 수백 개의 단백질을 발견했습니다. 이는 세포가 올바르게 분열하기 위한 요구 사항으로 다단계 조절이라는 아이디어를 제시했습니다. 연구진은 형광 현미경과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 별개의 세포 접합부 전반에 걸쳐 수천 개의 단백질을 정확하게 프로파일링하여 세포 분열 중 단백질의 분자 안무에서 이전에는 볼 수 없었던 세분성을 드러냈습니다.
향후 영향
효모 세포는 그 특정 특징에 의해 결정되는 진핵 생물학의 대체할 수 없는 모델입니다. 효모 세포 연구에서 얻은 지식은 인간 세포 주기를 이해하는 데 사용될 수 있으며 이는 의학 및 생명 공학 분야의 발전에 도움이 될 수 있습니다.
이번 연구의 제1저자이자 도넬리 세포 및 생체분자 연구 센터의 박사후 연구원인 Athanasios Litsios 박사는 게놈 전체에서 복잡한 생물학적 과정을 연구하는 데 있어 모델 유기체로서 효모 세포의 중요성을 말했습니다. 수준은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
마지막으로, 토론토 대학의 연구는 세포 생물학의 획기적인 발전을 나타냅니다. 최첨단 기술과 고급 컴퓨터 접근 방식을 사용하여 연구자들은 세포 주기 동안 효모 세포 내부 단백질의 복잡한 배열을 알아냈습니다. 이 역사적 연구는 기본적인 생물학적 과정에 대한 이해를 향상시킬 뿐만 아니라 미래의 어려운 의학적 문제를 해결할 수 있는 큰 잠재력을 열어줍니다.
이 기사는 토론토 대학
