배경

생체 조직을 구성하는 단일 세포들의 위치 정보와 유전자 발현량을 동시에 분석하는 공간 전사체(Spatial Transcriptomics, ST) 기술은 생명과학 분야의 패러다임을 바꾸고 있다. 기존 연구는 대개 조직을 얇게 자른 2차원(Two-Dimensional, 2D) 단면을 관찰하는 방식으로 이뤄졌다. 그러나 실제 장기나 종양은 복잡한 3차원(Three-Dimensional, 3D) 입체 구조를 지닌다. 세포 간의 정밀한 상호작용과 생동감 넘치는 생명현상을 온전히 이해하려면 3차원 관찰이 필수적이라는 공감대가 형성됐다.

최근 들어 연속 단면 재구성 기술과 고해상도 이미징 기법의 발달로 3D ST 데이터가 빠르게 축적되고 있다. 문제는 급증하는 데이터의 크기와 복잡성으로 인해 분석과 시각화 과정에서 심각한 병목 현상이 발생한다는 사실이다. 수백만 개에 달하는 세포의 유전자 지도 데이터를 3차원 공간에 배치하고 분석가가 이를 실시간으로 제어하기란 기존 기술로는 실현하기 어려웠다. 대다수 기존 도구는 연산 속도가 느려 화면이 멈추기 일쑤였으며, 데이터 분석 환경인 주피터 노트북(Jupyter Notebook)과 시각화 프로그램이 단절되어 분석 흐름이 끊기곤 했다.

핵심 발견

중국 서호대학교(Westlake University) 양젠(Jian Yang) 교수 연구팀은 대규모 3D ST 데이터를 지연 없이 탐색할 수 있는 차세대 통합 시각화 플랫폼인 SpatialVista를 개발해 이 문제를 해결했다. 이들이 설계한 시스템은 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU) 가속을 극대화하고자 웹글(Web Graphics Library, WebGL) 기술을 채택한 점이 특징이다. 이 기술 덕분에 수백만 개의 세포 스팟을 포함하는 대용량 3D 포인트 클라우드 데이터를 초당 60프레임 이상의 매끄러운 화면으로 실시간 렌더링하는 데 성공했다.

연구팀이 개발한 SpatialVista 생태계는 연구자의 분석 환경에 맞춰 세 가지 인터페이스로 제공된다. 첫째는 데이터 과학자들이 주로 사용하는 주피터 환경에 직접 이식되는 파이썬(Python) 패키지 형태다. 둘째는 별도의 설치 과정을 거치지 않고 웹 브라우저에서 즉각 구동하는 웹 서비스이며, 독립 실행형 데스크톱 프로그램으로도 내려받을 수 있다. 덕분에 데이터 분석가는 코딩 도중 즉각적으로 3D 시각화 결과를 확인하며 피드백을 분석에 즉시 반영하기 수월해졌다.

실제 마우스의 뇌 조직과 인간 종양 생검 샘플 데이터를 적용한 실험에서 SpatialVista는 뛰어난 데이터 조작 능력을 보여줬다. 분석가는 마우스 조작만으로 3차원 세포 지도를 자유롭게 회전하거나 확대할 수 있다. 특정 조직 영역을 칼로 자르듯 단면을 절단해 내부 구조를 들여다보는 슬라이싱 기능도 지원한다. 특정 유전자의 발현량 임계값에 맞춰 세포의 투명도와 크기를 동적으로 조절할 수도 있어, 복잡한 조직 내부의 핵심 세포군을 직관적으로 감별하기에 유리하다.

의미와 전망

SpatialVista는 고해상도 3D ST 연구의 가장 큰 걸림돌이었던 연산 지연과 분석 단절을 해결했다는 점에서 의미가 깊다. 코딩에 익숙하지 않은 임상의나 생물학자도 직관적인 그래픽 인터페이스를 활용해 입체적인 조직 미세환경을 쉽게 탐색할 수 있는 길을 열어주었다. 특히 암 조직 내 혈관의 3차원적 분포나 면역세포의 종양 침투 경로를 시각적으로 확인하는 연구가 활성화될 것으로 기대를 모은다. 세포 간 입체적 상호작용의 시각적 규명은 표적 치료제 개발의 효율성을 끌어올릴 핵심 열쇠가 될 수 있다.

다만 3D ST 기술 자체가 표준화 초기 단계에 머물러 있다는 점은 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 서로 다른 장비나 플랫폼에서 생산된 데이터를 정렬할 때 발생하는 미세한 오차를 어떻게 보정할 것인가가 관건이다. 연구팀은 향후 인공지능 알고리즘을 시스템에 내재화해 서로 다른 기종의 데이터 간 3차원 정렬 완성도를 높이겠다는 구상을 내놓았다. 이 도구가 고차원 생물학 데이터 분석을 대중화하는 표준 플랫폼으로 자리잡을 수 있을지 주목된다.