배경: 세포 간 신호가 작동하는 위치를 찾다

CytoSignal은 공간 전사체 자료에서 리간드–수용체 신호의 위치를 세포 수준으로 추정하는 계산 도구다. 확장 방법인 VeloCytoSignal은 신호 강도의 시간 변화도 예측한다. 연구진은 마우스 조직 자료에 두 방법을 적용하고, 위치 예측을 단백질 근접성 실험과 비교했다. 연구는 2026년 6월 10일 Nature Genetics에 발표됐다.

세포 간 신호를 이해하려면 어떤 세포가 리간드와 수용체를 발현하는지뿐 아니라 두 세포가 어디에 놓였는지도 알아야 한다. 기존 단일세포 RNA 분석 기반 방법은 공간정보를 반영하지 못하거나 세포 집단 사이의 상호작용을 추정하는 데 머무는 경우가 있었다. 공간 전사체를 사용하는 방법 중에도 접촉 의존 신호와 확산 가능한 리간드의 신호를 같은 방식으로 다루는 한계가 남았다. 두 방식은 신호가 도달할 수 있는 공간 조건부터 다르다.

핵심 발견: 발현 기반 점수와 조직 내 검증의 결합

CytoSignal은 공간 이웃을 고려한 리간드 발현과 수용체 발현을 곱해 리간드–수용체 상호작용 점수인 LRscore를 계산한다. 접촉 의존 상호작용에는 직접 인접한 위치를, 확산 의존 상호작용에는 주변 위치의 거리별 가중치를 적용하는 방식이다. 공간 순열검정과 거짓발견률 보정으로 유의한 위치를 가려내며, 신호의 공간적 기울기와 관련 유전자도 탐색할 수 있다. LRscore는 발현자료에 근거한 추정치이며, 단백질 결합량이나 신호 활성의 직접 측정값과는 구분된다.

위치 검증에는 마우스 배아의 인접 절편에서 얻은 고해상도 공간 전사체 자료인 Visium HD와 근접 결찰 분석(proximity ligation assay·PLA)을 사용했다. PLA는 두 표적 단백질이 40나노미터 이내로 가까이 있을 때 형광 신호를 만드는 방식이다. 연구진은 Visium HD로 분석한 두 절편과 인접한 절편에서 총 5개 리간드–수용체 쌍을 평가했다. 영역별 분류 평가에서 CytoSignal은 안정적인 성능을 보였고, 여러 영역에서 기존 방법보다 나은 결과를 냈다. 다만 배아 전체를 한꺼번에 비교하면 모든 방법에서 예측값과 PLA 측정값의 상관이 낮았다.

여러 표본의 차이도 분석했다. 파킨슨병 유사 병리가 나타나는 유전자 결손 마우스에서 젊은 개체 4마리와 노령 개체 5마리의 뇌를 비교한 결과, 확산 의존 상호작용 42개와 접촉 의존 상호작용 3개에서 유의한 차이를 찾았다. 거짓발견률 기준은 5% 미만이었다. 노령군에서는 Spp1–Cd44 등 면역 관련 신호의 추정 활성이 증가한 것으로 나타났다.

의미와 전망: 변화율 예측을 후속 실험으로 연결

VeloCytoSignal은 리간드와 수용체 유전자의 RNA 속도(RNA velocity)를 결합해 각 위치에서 신호 점수가 증가할지 감소할지 예측한다. RNA 속도는 스플라이싱 전후 전사체 정보로 유전자 발현의 변화율을 추정하는 값이다. 연구진은 배아 발생 10.5일, 11.5일, 12.5일, 13.5일 자료를 각각 분석하고 예측 경향을 후속 시점 자료와 비교했다. 간의 Alb–FcRn 신호 증가와 턱·치아 영역의 Wnt5a–Antxr1 변화가 연속 시점 자료에서 계산한 신호 점수의 경향과 부합했다. 동일 조직에서 단백질 신호를 실시간으로 직접 추적한 결과는 아니다.

CytoSignal에는 유전자 발현 행렬과 공간 좌표가 필요하며, VeloCytoSignal에는 RNA 처리 정보가 추가로 요구된다. 두 방법은 R 패키지로 공개됐다. 연구의 성과는 후속 검증할 신호와 위치를 좁히는 분석 기반을 마련한 데 있다. 종양 미세환경과 손상 조직의 회복 과정은 향후 적용 대상으로 제안됐으며, 환자 진단 성능이나 치료 효과는 이번 연구에서 검증하지 않았다. 연구 설계와 결과는 Nature Genetics 원문에서 확인할 수 있다.