단일세포 수준의 생명과학 데이터를 기존보다 최대 30배 빠르게 분석하면서도, 신뢰도 높은 결과만을 자동 선별하는 새 분석기법이 개발됐습니다.

기초과학연구원 수리 및 계산과학 연구단 김재경 CI 연구팀은 생명과학 핵심 기술인 단일세포 전사체 분석에서 세포 분류 결과의 안정성을 수학적으로 평가할 수 있는 도구 'scICE'를 개발했다고 밝혔습니다.

단일세포 전사체 분석은 유전자 발현 특성에 따라 세포를 분류해 암세포 구분이나 희귀 세포 탐지 등에 널리 활용되지만, 분석마다 결과가 달라지는 '불안정성'이 한계로 지적돼 왔습니다.

연구팀이 개발한 scICE는 '불일치 계수'라는 수학적 지표를 통해 클러스터링의 일관성과 신뢰도를 정량적으로 평가할 수 있어, 기존보다 연산 속도가 최대 30배 빨라졌고, 분석 정확도도 높아졌습니다.

실제 뇌, 폐, 혈액 등 다양한 조직에서 수집된 48개 생명조직 데이터에 적용한 결과, 기존 분석 결과 중 약 3분의 2는 통계적으로 불안정하고 신뢰도가 낮다는 사실을 밝혀냈습니다.

반면, scICE는 신뢰할 수 있는 결과만을 선별해 계산 시간을 줄이면서도 정확도를 한층 높였습니다. 또한, 일반적인 분석으로는 놓치기 쉬운 희귀 면역세포나 대식세포 아형까지 정밀하게 구분해냈습니다.

이번 연구는 KAIST, POSTECH, 고려대 연구팀이 공동 참여했으며, 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 지난 2일자로 온라인 게재됐습니다.

TJB 대전방송