In silico 기법을 이용한 독성기반 연구 (I) : TRC = A Fundamental Study on Toxicology Through In silico Investigation (I) : TRC

국문 초록 (Abstract)

이 과제의 목적은 독성 물질의 평가를 위해 독성물질의 작용 기작이나 유해성에 관한 메커니즘을 수학적인 모델 위에서 정량적으로 이해하는 것이다. 그러기 위해서 우선 마이크로어레이 실험으로부터 유용한 동역학적 정보를 얻어내기 위해 PCR 데이터를 분석하고, 그로부터 샘플링 시간을 정하는 방법을 제안했다. 문헌정보와 DNA 마이크로어레이데이터를 토대로 독성물질과 관련된 유전자 네트워크를 몇 가지 방법을 사용하여 클러스 터링했다. 효율적인 볼록형 최적화 방법을 사용하여 유전자 추론 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 사용하여 클러스터링된 유전자들에 대한 상호작용을 추정하고, 정답이 알려진 네트워크와 비교하여 성능을 평가했다. 이미 밝혀진 유전자/단백질 상호작용 네트워크 구조를 기반으로 화학 방정식을 세우고, 기존의 실험 결과와 본 실험 결과를 바탕으로 반응 계수를 정하였다. 화학반응식으로부터 동적 미분 방정식을 유도하고, 이미 알려진 신호전달 시스템의 동역학식은 그대로 구현하여 재사용하였다. 이렇게 구해진 수학적 모델을 이용한 독성 신호전달시스템 분석 및 독성에 대한 생체 반응을 예측하기 위한 시뮬레이션 기법을 개발했다. 시뮬레이션에 사용된 SIMTool은 블록 기반의 수치해석 프 로그램으로 복잡한 미분방정식을 구현할 수 있고, 여러 가지 편리한 기능을 제공한다. 각종 데이터에 대한 수집과 그래프 기능이 가능하고, CEMTool에서의 다양한 함수들이 활 용가능하다. SIMTool상에서 TCDD가 들어오는 부분, NF-κB, p53등이 모듈로 설계되었 고, 각각이 연결되어 있다. SIMTool을 실행시킴으로써 TCDD의 투여량에 따라 변하는 각종 유전자량을 모니터링 할 수 있고, CEMTool 로 데이터를 가져와서 여러 가지 가공 을 할 수도 있다. 또한 C-code 생성과 on-line tunig 방법이라는 것을 사용하여 시뮬레 이션 중에 파라미터를 바꾸어 결과를 바로 볼 수 있게 하였다. 이 기능은 초기 실행 시 수많은 화학 반응식의 계수들을 손쉽게 찾을 수 있고, 다른 파라미터 등의 민감도 분석을 용이하게 한다. 정립된 수학적 모델의 다양한 컴퓨터 시뮬레이션 실험을 통하여 신호전달경로의 특성 및 독성물질로 인해 나타나는 독특한 동역학적 변화와 의미를 분석할 수 있다. 개발된 기법을 이용한 독성물질의 투여량에 따른 독성 효과 예측 및 가설을 제시할 수 있다. 특히 이번 과제에서는 기존에 알려진 TCDD가 세포사멸과 암발생에 미치는 영향에 대한 가설을 검증하려는 시도를 하였다. 본 과제를 통해 제안된 정량적 독성 평가 및 예측 시스템은 향후 시스템독성학 연구의 발판을 마련할 것이다.○ 연구목표
신호전달시스템의 동역학 모델 정립 및 독성물질 투여에 따른 신호전달시스템의 in silico 시뮬레이션을 통한 정량적 분석
1. 문헌정보와 DNA 마이크로어레이 데이터를 토대로 독성물질과 관련된 신호전달기작의 수학적 모델 수립
2. 수학적 모델을 이용한 독성 신호전달시스템 분석 및 독성에 대한 생체반응을 예측하기 위한 in silico 시뮬레이션 기법 개발
3. 개발된 기법을 이용한 독성물질의 투여량에 따른 독성효과 예측 및 가설 제시
4. 정량적 독성평가 및 예측 프로그램 개발
○ 연구내용
1. 마이크로어레이 실험을 수행하는 데 적절한 TCDD 처리시간 (time point) 을 결정하기 위한 예 비실험을 실시하였다. 4가지 TCDD농도 (0, 0.1, 1, 10nM), 16개 time point (0h, 2h, 4h, 6h, 8h, 10h, 12h, 14h, 16h, 18h, 20h, 24h, 28h, 36h, 44h, 52h)에서 RNA 샘플을 추출하였다. 이 RNA를 이용하여 TCDD에 의해 조절된다고 잘 알려진 CYP1A1 유전자에 대해서 RT-PCR 해본 결과 문헌들에 나오는 결과와 일치하게 이 유전자량이 증가하는 것을 관찰하였다. 이로부터 우리는 세포에 TCDD가 잘 처리되었음을 확인할 수 있었고 실험을 진행하는데 적절한 TCDD농도와 시간에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 또한 오차를 줄이기 위해 실험을 세 번 반복하여 진행하였고, 아가로즈젤의 전기영동을 통해 각 RNA 샘플의 질이 양호함을 확인하였다.
2. RT-PCR 결과에 수학적인 방법을 적용하여 마이크로어레이 실험을 수행하기 전에 sampling time을 정하였다.
3. 4종류의 농도의 TCDD (0, 0.1, 1, 10nM)를 8종류의 time point (0h, 2h, 8h, 12h, 16h, 24h, 36h, 52h)동안 처리한 샘플을 이용하여 마이크로어레이 실험을 수행하였다.
...[중략] 원문참조

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The objective of this project is to understand the mechanisms and the harmfulness of toxical chemicals on a mathematical basis for evaluating the toxicity. To begin with, in order to obtain a useful data from a microarray data, the PCR data was analyzed and how to choose a sampling time was proposed. Gene networks related to toxic substances were found out from various literature and DNA microarray data, which were separated into several groups by using schemes such as K-means and hierarchical methods. An efficient convex optimization method was proposed to infer unknown gene networks. This algorithm unraveled a hidden gene network and its performance was checked by being applied to known networks. We constructed chemical equations based on interactions of known gene and protein networks, and chose reaction coefficients from existing and new experiment results. From chemical equations, we obtained dynamical differential equations. The known dynamic equations of signal pathways were reused. Based on these mathematical models, we developed a simulator program to analyze the signal pathways and estimate the responses to external toxical substances. The SIMTool employed in this project makes it possible to easily implement the complex differential equations and offers the various kinds of convenient functionalities. In addition, data acquisition and plotting are also done easily on the SIMTool. A variety of functions offered by the CEMTool can be used. The entry part of the TCDD to the cell, NF-κB, p53 were designed separately and connected to each other. By running the SIMTool, we can monitor how gene expressions are changed with time according to the dosage of the TCDD. All data can be transferred to the CEMTool, where various kinds of data processing can be made. Besides, advanced simulation methods such as C-code generations and on-line tuning are adopted for observing the result while changing parameters. Through this functionality, many reaction coefficients can be easily found out and it is easy to analyze the sensitivity. Various computer simulation from mathematical models can analyze the characteristics of signal pathways and significant changes due to toxical substances. We can make some hypothesis and estimate the effect of toxical substances according to its dosages. The software in this project plays an important role in carrying out the quantitative toxical test.