멀티오믹스 기술은 더 많은 세부사항을 포착하고, 더 많은 웅장함을 드러냅니다.

단일 세포 분석부터 공간 조사까지, 멀티오믹스 기술은 더욱 풍부한 데이터 세트를 수집하고 더 깊은 생물학적 통찰력을 생성합니다.

주어진 "오메"를 아무리 잘 이해하더라도 그것은 세포 활동에 대한 좁은 시각만을 제공할 뿐입니다. 더 넓은 관점이 필요한 경우 이 이미지에서 알 수 있듯이 게놈, 전사체, 프로테옴과 같은 두 개 이상의 ome에서 정보를 통합해야 합니다. 즉, 멀티오믹스가 필요합니다. 현재까지 대부분의 멀티오믹스 연구는 별도의 연구에서 얻은 데이터 세트의 상관관계를 파악하려고 시도했습니다. 그러나 이제 새로운 기술이 도입되면서 다중오믹스 연구가 동시에 두 개 이상의 옴에서 수집된 데이터 세트를 분석하기 시작했습니다. 이러한 기술은 단일 세포 분석과 공간 분석을 모두 발전시킬 것을 약속합니다. [니콜 레이거, 국립과학재단]

작성자: Julianna LeMieux, PhD

게놈, 프로테옴, 전사체, 후성유전체, 대사체 등 각 "옴"에 대한 기술은 고유한 개별 혁명의 한가운데에 있습니다. 이러한 기술이 성숙해짐에 따라 각각의 오메 탐색을 용이하게 할 뿐만 아니라 하나의 오메를 다른 오메와 연관시킬 수 있는 기회도 창출합니다. 실제로, 연구자들은 독립형 오믹스 기술을 사용하는 것보다 멀티오믹스 기술을 사용하는 것을 선호할 수 있습니다. 후자를 사용하면 연구자들은 다양한 종류의 오믹스 데이터를 결합하여 세포와 조직에 대한 보다 포괄적인 연구를 수행할 수 있습니다.

전통적으로 멀티오믹스는 하나의 ome을 다른 ome 위에 쌓아올렸습니다. 즉, 멀티오믹스는 한 오믹스 데이터세트의 정보를 다른 오믹스 데이터세트와 연관시키기 위해 계산 도구에 의존해 왔습니다. 사람들이 멀티오믹스 기술이라고 부르는 많은 기술은 "작은 영역, 즉 전사체의 미세한 끝 부분을 보고 있기 때문에 게놈에서 무슨 일이 일어나고 있는지 추론합니다"라고 BioSkryb Genomics의 최고 상업 책임자인 Reagan Tully는 말합니다.

그러나 일부 기술은 서로 다른 옴을 동시에 측정하는 것을 목표로 합니다. Mission Bio의 제품 관리 및 마케팅 담당 수석 부사장인 Anjali Pradhan은 "생물학적 측정을 위한 가치 있는 접근법과 기술은 많지만, 동시 다중오믹스 측정은 대규모 차세대 염기서열 분석이나 대량 분석으로는 얻을 수 없는 임상적으로 실행 가능한 통찰력을 제공합니다"라고 말했습니다. RNA 염기서열분석은 단독으로 접근합니다."

예를 들어, Pradhan이 덧붙인 것처럼, 단백질 유전학 프로파일링을 통해 세포 유전자형과 면역표현형을 함께 측정하면 종양 이질성에 대한 새로운 이해를 얻을 수 있습니다. 또한 단일 세포 분해능으로 샘플을 조사하는 기능을 추가하면 다중오믹스의 범위가 더욱 확장되어 연구실에서 진료소까지 응용이 가능해집니다.

지난 5월, Inside Precision Medicine(GEN의 자매 출판물)에서는 "The State of Precision Medicine"이라는 온라인 이벤트를 개최했습니다. 한 세션은 멀티오믹스, 특히 유전체학 정보에 단백질체학 데이터를 추가하는 것의 중요성에 중점을 두었습니다. 저명한 연사로는 Cedars-Sinai Medical Center의 의학 교수인 Jennifer Van Eyk 박사와 화학, 생명공학 및 건강 분야 KTH 공학 과학 대학의 미생물학 교수인 Mathias Uhlén 박사가 있습니다. 그들은 스스로를 "단백질 광신자"라고 불렀습니다.

Van Eyk는 환자의 게놈에는 환자의 질병 소인과 약물 반응에 대한 정보가 포함되어 있다고 지적했습니다. 그러나 그녀는 질병 위험과 약물 반응에 대한 더 나은 정보를 단백질체에서 수집할 수 있다고 덧붙였습니다. 단백질을 코딩하는 유전자의 수는 너무 많지만, 단백질 발현의 복잡성으로 인해 다양한 종류의 단백질 정보가 풍부하게 생성됩니다. Van Eyk에 따르면, 질병으로 인한 변형, 동형체, 농도 변화, 화학적 복잡성에 대한 정보는 신체와 환경의 맥락에서 신체에서 일어날 일을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그녀는 한 번에 하나의 단백질이 아니라 수천 개의 단백질을 모니터링하는 단백질체학 접근 방식이 귀중한 임상 통찰력을 창출할 수 있다고 제안합니다.