microarray

분자생물학적인 기술과 로봇공학의 발달로 인해 유전자 마이크로어레이 기술이 등장하게 되었다. 유전자 마이크로어레이는 한 생물체의 유전자 전체 또는 일부에 대해 유전자 발현양을 측정할 수 있는 도구이다. 마이크로어레이의 도입은 세포내 유전자 관찰 능력을 과거 개개 유전자 수준에서 전체로 확장하였고, 생명체를 하나의 시스템으로 연구하게 하였다. 또한 기존의 유전자 검출 기법을 병렬화해서 대규모로 수행하는 것이므로 데이터를 처리하고 분석하는 방식에도 획기적인 변화를 가져왔다.

유전자 발현을 측정하기 위한 마이크로어레이 실험은 크게 5단계로 나눌 수 있다.
1 단계는 유전자 마이크로어레이를 제작하는 단계이다. 유전자 마이크로어레이는 슬라이드 1㎠ 정도의 표면에 수천에서 수만 종류의 유전자 서열을 고정한 것이다.
2 단계는 다양한 실험 조건에서 채취한 세포의 RNA를 추출하고 형광물질로 표지하는 단계이다.
3 단계는 표지된 RNA를 마이크로어레이와 혼합하는 과정이다 (hybridization). RNA는 마이크로어레이 위의 유전자와 상보적인 결합을 하게 된다.
4 단계는 RNA와 반응한 마이크로어레이를 스캐닝 하여 이미지로 형상화한 후 이미지 분석프로그램으로 유전자 위치마다 형광물질에 따른 발색강도를 측정하는 과정이다. 유전자의 형광 강도는 그 유전자의 발현정도를 알려주는 것이다.
5 단계는 정량화된 유전자 발현 수치 데이터를 수학, 통계 그리고 컴퓨터 공학과 같은 정보학을 이용하여 분석하는 단계이다.

figure from Nat. Genet. 21:10-14 (1999)

인간 유전체 사업 (Human Genome Project)이 진행되면서 마이크로어레이 기술을 이용한 유전자 발현 연구는 급속히 확장하고 있다. 유전자 마이크로어레이 기술은 생명과학 분야의 기초연구는 물론 질병의 진단과 예측, 신약개발 등 의약 분야에도 널리 응용되고 있다.

유전자 발현 데이터를 해석하기 위해서 필요한 정보를 세 가지로 정리할 수 있다.

첫 번째는 마이크로어레이 위에 위치해 있는 유전자에 관한 주석정보이다 (genes). 유전자 이름, 서열, 기능 등에 관한 설명으로 유전자 서열 데이터베이스 등 외부 자원과 연결하여야 한다.

두 번째는 생물학적 시료와 시료가 얻어진 실험 조건에 대한 상세한 주석이다 (samples). 생물학적 시료와 실험조건은 다양하기 때문에 주석 방식의 구조를 정하기가 어렵다. 표준화된 용어를 이용하여 의미를 정확하고 통일성 있게 기술하는 것이 중요하다.

세 번째 유전자 발현 매트릭스 (gene expression matrix)는 특정 실험조건에서 유전자들의 발현 정보를 담고 있다. 정량화된 유전자 발현정도는 마이크로어레이 위의 유전자와 생물학적 시료를 양쪽 축으로 하는 2차원 매트릭스를 구성한다.

figure from Nat. Genet. 29:365-71 (2001)

다양하고 복잡한 구조의 마이크로어레이 데이터를 효과적으로 접근하고 처리할 수 있기 위해서는 데이터베이스 개발이 필수적이다.
개발 목적에 따라 크게 공용 데이터베이스와 로컬 데이터베이스로 분류할 수 있다. 공용 데이터베이스는 완결된 유전자 발현 데이터를 교환하고 공개된 데이터들을 모아 메타 분석하기 위해 사용된다. 로컬 데이터베이스 모든 유전자 발현 데이터 (이미지 등)를 저장하고 분석을 용이하게 하며 어레이, 시약 및 실험 장비 등을 추적하고 관리하기 위해 필요하다.

Imformation storage and transfer of data for a microarray experiment
figure from Nat. Genet. 32:469-473 (2002)

대표적인 공용 데이터베이스로는 EBI (Europe Bioinformatics Institute)의 ArrayExpress, NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 GEO (Gene Expression Omnibus), Stanford 대학의 SMD (Stanford Microarray Database) 등이 있다.

마이크로어레이 데이터는 분석하고 해석하는 방식이 다양하기 때문에 연구자간에 데이터 교환이 원활해야 한다. 그러나 데이터베이스마다 데이터를 저장하는 형식과 구조가 다르기 때문에 데이터를 공유하기 위한 공통기반이 필요하다. 데이터베이스에 특수하게 저장된 데이터일지라도 표준 형식으로 전달되면 어느 곳에서든지 자유롭게 응용될 수 있기 때문이다. 이러한 필요에 따라 최근 발표되고 있는 데이터베이스는 공식적으로 인정받고 있는 MGED 표준을 지원하고 있는 추세이고, 많은 데이터베이스가 이 표준안을 받아들일 것으로 예상된다.

Relationships among the different MGED initiatives
figure from Nat. Genet. 32:469-473 (2002)

Databases

- 김주한. 생명정보학과 유전체의학 (종설). 예방의학회지. 35:83-91 (2002)
- Duggan DJ. et al. Expression profiling using cDNA microarrays. Nat. Genet. 21:10-14 (1999)
- Young RA. Biomedical discovery with DNA arrays. Cell 102:9-15 (2000)
- Brazma A. et al. Minimum information about a microarray experiment (MIAME)-toward standards for microarray data.
Nat. Genet. 29:365-71 (2001)
- Stoeckert CJ Jr. et al. Microarray databases: standards and ontologies. Nat. Genet. 32:469-473 (2002)

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