단일세포 RNA 시퀀싱 (Single-Cell RNA Sequencing (scRNA-seq))
쉽게 풀면
기존의 RNA 분석은 조직 속 수많은 세포를 한꺼번에 갈아서 평균적인 유전자 발현량만 알 수 있었다. 단일세포 RNA 시퀀싱은 세포를 하나씩 물방울이나 웰에 가두어 각 세포의 RNA에 고유한 바코드를 붙인 뒤 시퀀싱하기 때문에, 세포 하나하나가 어떤 유전자를 얼마나 발현하는지 구분해서 볼 수 있다. 이를 통해 겉보기엔 같은 조직이라도 그 안에 얼마나 다양한 세포 종류가 섞여 있는지 발견할 수 있다.
왜 중요한가
조직을 구성하는 세포 종류를 개별적으로 구분해낼 수 있다는 점에서, 단일세포 RNA 시퀀싱은 발생학, 면역학, 종양학 등에서 세포 이질성과 희귀 세포 집단을 발견하는 핵심 도구로 자리잡았습니다. 새로운 세포 유형을 정의하거나 질병 진행 과정에서 세포 상태가 어떻게 변화하는지 추적하는 연구의 기반 기술로 자주 언급되며, 세포 지도(cell atlas) 구축 같은 대형 프로젝트의 근간이 되기도 합니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
종양 안의 세포들이 서로 얼마나 다른 유전자 발현 패턴을 갖는지 세포 단위로 분석했다는 뜻이다.
발생생물학 연구에서 세포가 시간에 따라 어떤 계통으로 분화하는지 추적할 때 쓰이는 표현이다.
면역학 연구에서 기존 방법으로는 구분하기 어려웠던 세포 아형을 찾아낼 때 흔히 볼 수 있는 서술이다.
조금 더 깊게 보면
단일세포 RNA 시퀀싱 데이터는 각 세포를 유전자 발현 프로파일에 따라 저차원 공간에 배치하고 유사한 세포끼리 클러스터로 묶는 분석(예: UMAP, t-SNE를 이용한 시각화와 클러스터링)을 거쳐 해석하는 경우가 많습니다. 이렇게 식별된 클러스터에 마커 유전자를 근거로 세포 유형 이름을 붙이는 과정이 뒤따르며, 최근에는 공간 정보를 함께 보존하는 공간전사체학(spatial transcriptomics)과 결합해 조직 내 세포의 위치까지 함께 분석하는 연구도 늘고 있습니다.
주의할 점
세포를 개별적으로 분리하는 과정에서 스트레스에 약한 세포 종류는 손실될 수 있어 결과 해석 시 이 점을 고려해야 한다.