한국생물물리학회 Korean Biophysical Society Newsletter 제 11 권 제 2 호 2006 년 2 월 한국생물물리학회 Newsletter 제11권 제2호 2006년 2월 발행 361-763 충북 청주시 흥덕구 개신동 12번지 충북대학교 자연대학 화학과 발행인: 강영기 (Tel: 043-261-2285 Fax: 043-273-8328 e-mail: [email protected]) 편집기획: 허원기 (Tel: 02-880-9243 Fax: 02-873-4740 e-mail: [email protected]) 학회소식 [국외 생물물리학연구실 소개] Kunihirio Kuwajima Laboratory (The University of Tokyo) [총설] 분자 한 개의 화학 김지환 (고려대학교 화학과) 키네신 분자의 다리구조 모델 (p. 7) 시스템 생물학(Systems Biology)과 오믹스 기술(-omics Technology) z 회 장 단 회 장 강영기 (충북대) 총무간사 이주련 (숭실대) 학술간사 오한빈 (서강대) 재무간사 구용숙 (충북대) 편집간사 허원기 (서울대) 회원간사 정성권 (성균관대) 정의섭, 이진원 (서강대학교 공과대학 화공생명공학과) 시스템 생물학: 모듈 네트웍의 동적기능 분석 Cuong Nguyen, 한승기 z 운 영 위 원 강사욱 (서울대) 김경태 (포항공대) 김도한 (광주과학기술원) 김양미 (건국대) 김영기 (충북대) 김혜원 (울산대) 박철승 (광주과학기술원) 엄융의 (서울대) 유명희 (한국과학기술연구원) 유연규 (국민대) 채수완 (전북대) (충북대학교 물리학과) Structural Genomics of Membrane Protein 전영호, 유연규 (한국기초과학지원연구원, 국민대학교 생명나노화학과) [국내 생물물리학연구실 소개] 고등과학원 단백질접힘 연구실 z 감 사 엄대용 (성균관대) 이주영 교수 연구실
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한국생물물리학회 Korean Biophysical Society · circular dichroism, intrinsic and extrinsic fluorescence, small angle X-ray scattering and nuclear magnetic resonance, which
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한국생물물리학회 Korean Biophysical Society
Newsletter 제 11 권 제 2 호 2006 년 2 월
한국생물물리학회 Newsletter 제11권 제2호 2006년 2월 발행 361-763 충북 청주시 흥덕구 개신동 12번지 충북대학교 자연대학 화학과
[국외 생물물리학연구실 소개] Kunihirio Kuwajima Laboratory (The University of Tokyo)
[총설] 분자 한 개의 화학 김지환 (고려대학교 화학과)
키네신 분자의 다리구조 모델 (p 7) 시스템 생물학(Systems Biology)과
오믹스 기술(-omics Technology)
회 장 단
회 장 강영기 (충북대)
총무간사 이주련 (숭실대)
학술간사 오한빈 (서강대)
재무간사 구용숙 (충북대)
편집간사 허원기 (서울대)
회원간사 정성권 (성균관대)
정의섭 이진원 (서강대학교 공과대학 화공생명공학과)
시스템 생물학
모듈 네트웍의 동적기능 분석
Cuong Nguyen 한승기 운 영 위 원
강사욱 (서울대)
김경태 (포항공대)
김도한 (광주과학기술원)
김양미 (건국대)
김영기 (충북대)
김혜원 (울산대)
박철승 (광주과학기술원)
엄융의 (서울대)
유명희 (한국과학기술연구원)
유연규 (국민대)
채수완 (전북대)
(충북대학교 물리학과) Structural Genomics of Membrane Protein 전영호 유연규 (한국기초과학지원연구원 국민대학교 생명나노화학과)
[국내 생물물리학연구실 소개]
고등과학원 단백질접힘 연구실 감 사
엄대용 (성균관대) 이주영 교수 연구실
Page 2 Biophysical Society Newsletter
학 회 소 식
(1) IUPAB 소식
IUPAB의 15th International Congress가 지난 8월21일부
터 9월1일까지 프랑스의 Montpellier에서 개최되었다 한국
측 대표로 강사욱 교수(서울대)가 참석하였다 이번 총회
에서 IUPAB의 새 임원(Officers)과 운영위원(Council
members)이 다음과 같이 선출되었다
회장(President) Ian C P Smith (캐나다) 전임 회
장 Jean Garneier (프랑스)
부회장단(Vice Presidents) Kunaki Nagayama (일
본) Wilma K Olson (미국)
총무간사(Secretary-General) Fritz G Parak (독일)
운영위원 Robers Brasseur (벨기에) Peter Brzezinski
(스웨덴) Franco Conti (이탈리아) Peter Laggner (오스
트리아) Greta Pifat-Mrzljak (크로아티아) J E Ponce-
Hornos (아르헨티나) Manuel Priero (포르투갈) Zihe
Rao (중국) Cris G dos Remedios (호주) Gordon C K
Roberts (영국) A B Rubin (러시아) Tej P Singh (인도)
그리고 16th International Biophysics Congress가 미국의
Long Beach에서 2008년 2월 2일부터 6일까지 열린다 프로
그램 위원회의 IUPAB 대표는 J Garnier I Pecht와 DAD
Parry이며 Garnier는 IUPAB 여비 지원 선발 위원회 (travel
grant selection committee)의IUPAB 대표이기도 하다 미국
Biophysical Society 대표는 Ligia Toro이다
2011년에 열리는 17th International Biophysics Congress
의 장소로 베이징 (중국) 카이로 (이집트) 그라츠 (오스트
리아)의 세 도시가 후보로 올랐다 Zihe Rao 박사가 베이징
MI El-Gohari 박사가 카이로의 장점을 주장하였으며
Peter Laggner 박사는 삼년후의 재응모를 기약하며 그라츠
시의 응모를 철회했다 총회에서 압도적 지지로 베이징이
선정되었다
(2) 제5회 East Asian Biophysics Symposium
제5회 East Asian Biophysics Symposium (EABS2006)가
올해 11월12일부터 16일까지 일본의 오키나와에서 개최된
다 보다 자세한 학회 참가에 대한 안내는 전회원들에게 다
시 전달할 예정이다
(웹 페이지 wwwics-inccojpeabs2006)
(3) e-journal Biophysics
EABS committee에서 주관하는 e-journal인 Biophysics
가 2005년부터 운영되고 있다(웹 페이지 wwwbiophysjp
index-ehtml) 한국 측 편집위원은 강사욱 교수(서울대)이
다 한국측 회원들의 지지와 적극적인 참여를 기대한다
(4) 미국 Biophysical Society와 Link
현재 생물물리학회 웹 페이지 (httpwwwbiophysicsor
kr)에 미국 Biophysical Society에서 활동하는 재미 과학자
들을 위한 게시판을 만들고 있다 한국 생물물리학회 회원
들과 미국 Biophysical Society의 한국인 회원들과의 교류에
도움이 될 것으로 기대된다
Biophysical Society Newsletter Page 3
Introduction
Our laboratory is studying mechanisms of in vitro protein
folding and mechanisms of molecular chaperone function The
question of how a polypeptide chain can fold into a specific
native structure in vitro as well as in vivo is of fundamental
importance in biophysics biochemistry molecular biology and
biotechnology The specific native structure of proteins is
determined by their amino acid sequences In addition the
native conformation is assumed to be the conformation with
the minimum free energy However much remains to be
understood despite the efforts for more than thirty years The
long-term goals of our research are thus to elucidate the
physicochemical principles by which a protein organizes its
specific native structure from the fully unfolded state and to
elucidate how these principles are utilized or qualified by the
molecular chaperones in the biological cell
(1) Mechanisms of protein folding in vitro
Many small globular proteins with more than 100 amino
acid residues often accumulate partially folded intermediate
states with significant amount of the secondary structure
during the kinetics of the folding reaction These intermediates
are identical to the molten globule state which can accumulate
under moderately denaturing conditions and assumed to be
essential for the structure formation of the native state
Detailed characterization of the folding intermediates as well
as the transition state of the folding is very important to
elucidate the mechanisms of protein folding For this purpose
our laboratory investigates the thermodynamic stability and the
foldingunfolding kinetics of several well-characterized small
proteins which includes α-lactalbumin lysozyme
staphylococcal nuclease and green fluorescent protein as well
as the natural and engineered variants of these proteins In
particular the effects of site-directed mutations on the stability
and the foldingunfolding kinetics give us the detailed
information on the structure of the folding intermediates and
the transition state
A representative example is the characterization of the
transition state structure of a 123-residue Ca2+-binding protein
goat α-lactalbumin (α-LA) (1) This protein consists of two
domains an α-domain and a β-domain and forms the molten
globule state in early stages of the folding Based on the
extensive studies on bovine and human α-LA it has been
shown that the α-LA molten globule has a bipartite structure in
which the α-domain is weakly formed and the β-domain is
disordered To investigate whether the structure partially
formed in the molten globule folding intermediate of goat α-
LA is further organized in the transition state of folding we
constructed a number of variants of this protein and performed
Φ-value analysis on them
[국외 생물물리학연구실 소개]
Kunihirio Kuwajima Laboratory (The University of Tokyo)
Kunihiro Kuwajima
Page 4 Biophysical Society Newsletter
We studied the equilibrium unfolding transitions and kinetic
refolding and unfolding reactions of the variants using
equilibrium and stopped-flow kinetic circular dichroism
techniques The results have indicated that the folding nucleus
in transition state of goat α-LA is not extensively distributed
over the α-domain of the protein but very localized in a
region that contains the Ca2+-binding site and the interface
between the C-helix and the β-domain (Figure) It is concluded
that the specific docking of the α- and β-domains at a domain
interface is necessary for this protein to organize its native
structure form the molten globule intermediate
(2) Mechanisms of molecular chaperone function
Various molecular chaperones assist protein folding in the
cell Molecular chaperones are associated not only with the
structure formation and the assembly of proteins but also with
a wide range of events occurring in the cell such as
intracellular transport of proteins DNA replication and stress
response Our laboratory studies the mechanisms of chaperone
function using one of the best-characterized chaperone
chaperonin GroELGroES from Escherichia coli We focus on
the effects of the chaperonin on the folding kinetics of proteins
and on the allosteric transition of the chaperonin induced by
various nucleotides such as ATP by means of in vitro model
systems
Experimental techniques
In much of these studies we rely on various
spectroscopic techniques including absorbance (UV - IR)
circular dichroism intrinsic and extrinsic fluorescence small
angle X-ray scattering and nuclear magnetic resonance which
serve as probes to monitor the structural properties of proteins
These probes are often combined with mixing techniques such
as stopped-flow to monitor the kinetics of the folding and
unfolding reactions In addition to those experimental
techniques shown above we also use computational
techniques such as molecular dynamics simulations
Kuwajima laboratory members
Figure A schematic representation of goat α-LA (PDB code 1HMK) The side-chains of the residues where mutations have been introduced are shown by space filling
Biophysical Society Newsletter Page 5
1 M and Kuwajima K
2 and Kuwajima K J Mol Biol
3 M Saeki K Kamagata K Sawano
Y Tanokura M Kidera A and Kuwajima K J Mol Biol
354 164-172 (2005)
대한민국 국민의 수면형태를 연구할 때 평균수면시간
만을
씩 다른 행
동을
용하는 방법과 (2) 화학결합이 분해되는데 필요한 힘을 측
(1) 분자의 형광측정
(single molecule detection)의 기본
원칙
References
Saeki K Arai M Yoda T Nakao
J Mol Biol 341 589-604 (2004)
Kamagata K Arai M
339 951-965 (2004)
Oroguchi T Ikeguchi
[총설] 분자 한 개의 화학
고려대학교 화학과
김지환
이야기 하는 것은 불충분 하다 연령별로 수면시간이
다르고 도시거주자와 농촌저주자의 수면형태가 다르고 또
한 각 개인의 생활패턴이 다르기 때문이다 아마도 개인의
수면패턴은 개인의 생활방식에 의거해서 개별적으로 이해
하는 것이 가장 효과적인 이해방법일 것이다
화학반응에 있어서도 각각의 분자들은 조금
보일 것으로 생각된다 하지만 이때까지의 화학은
1023 개 정도의 분자 간의 화학반응의 평균치만을 측정하여
왔다 위에서 든 예와 마찬가지로 평균치 하나만 으로는 화
학반응의 미묘함을 완전히 설명하기 힘들다 이러한 평균화
를 피하기 위해서 분자 하나하나의 구조와 화학반응을 연구
하는 단 분자측정기술 (Single-Molecule Spectroscopy SMS)
이 최근 들어 개발되고 있으며 종래의 화학 및 생화학반응
에서 밝혀질 수 없었던 흥미 있는 현상들이 속속들이 관측
되고 있다 특히 화학적으로는 동일한 분자들이지만 실제
의 화학반응에 있어서는 분자 각각이 lsquo개성rsquo을 가지는 것이
증명되고 있다 단 분자 측정방법은 (1) 단 분자의 형광을 이
정하는 원자 힘 현미경 혹은 광학 집게 (optical tweezer) 방법
으로 분류될 수 있다
단
단 분자 분광측정기술
은 다음과 같다 (1) 용매의 자체형광이나 산란을 취소
화 하기위하여 레이져의 조사 (illumination) 부피를 줄이고
(2) 조사되는 영역에 통계적으로 한 개의 분자가 위치하도
록 하며 단분자에서 나오는 형광광자를 높은 양자효율로 측
정한다 최근의 반도체기술의 발달로 인하여 단일광자
를 양자효율 70 이상으로 측정이 가능하게 되었으며 이
기술의 발달은 형광태그가 된 단일 단백질분자의 측정이 가
능하게 되었다 특히 이 기술과 형광공명에너지전이를 접목
시킨 단일쌍 형광공명에너지전이 (single pair fluorescence
resonance energy transfer sp-FRET)를 이용하면 단일단백질
분자의 시간에 따른 콘포메이션 (conformation)의 변화를 관
찰할 수 있다
Page 6 Biophysical Society Newsletter
그림 1 (a) spFRET 의 에너지 diagram (b) spectral overlap (c) 거리에 따른 spFRET의 변화
그림 2 (A) 콜레스테롤산화효소(cholesterol oxidase) 분자들의 공간상 분포 이미지 밝은 점 한 개는 시료
상의 한 개의 효소분자의 위치를 나타낸다 (B) 한 개의 효소분자가 콜레스테롤분자들과 반응하는 것을 시간에 따라 기록한 그래프 x-축은 측정시간을 의미
하고 y-축은 효소의 화학적 상태를 나타낸다
일례로 하버드 대학 화학과 서니 지 (X Sunney Xie)교
수연구팀은 한 개의 콜레스테롤산화효소 (cholesterol
oxidase)분자가 콜레스테롤분자들을 산화시키는 반응을 직
접 관찰하였다 (그림 2) 이 실험으로 부터 개별적인 효소분
자들의 산화반응속도는 조금씩 다르다는 것을 시사했다
(참조문헌 1)
다른 분자 B (그림 2(b)의 Biotin) 를 시료 표면에 흡착 시켰
을 때 A-B 분자간 힘은 cantilever의 휘는정도(deflection)에
반영이 되며 이 deflection 은 레이져와 광다이오드로 구성된
광학지렛대 (optical lever)에 의하여 증폭되어 기록된다 그
림 1(c)는 가웁(Gaub) 연구단이 탐침표면에 있는 avidin과 시
료표면에 있는 biotin간의 인력을 거리에 따라 측정한 결과
를 보여준다[Science 264 415 (1994)] 이러한 단일분자의 힘을
측정하여 생체분자의 상호작용 및 생체분자간의 상호작용
을 상세히 연구할 수 있다
(2) 단일분자의 힘 (force) 측정
spFRET과 연계된 생체분자의 측정기술로써 단일분자
힘 탐침기술(molecular force probe) 이 최근 들어 각광을 받
고 있다 원자힘 현미경(atomic force microscopy)탐침 끝에
결합된 분자와 시료표면에 고정되어 있는 다른 분자간의 결
합력을 탐침에 작용되는 기계적인 힘을 측정함으로서 알아
내는 기술이다 그림 3a에서는 분자힘 측정장비의 개략도를
나타내었다 용수철 상수값 (k)를 알고 있는 AFM cantilever
probe의 끝을 분자 A (그림 3(b)에서는 Avidin) 로 코팅하고
Biophysical Society Newsletter Page 7
그림 3 (a) MFP 장치의 개념도 (b) 탐침과 시료표면과의 인력 (c) biotin 과 avidin 분자들간의 인력을 힘
측정 장치로 측정한 결과의 예
스탠포드 대학의 스티븐 블락 (Steven M Block) 교수 연
구팀은 광학집게 (optical tweezer)방법을 이용하여 최근에
키네신(kinesin)분자하나가 마이크로튜블(microtubule)위를
어떠한 형태로 걸어 다니는가에 대한 연구결과를 발표하였
다 키네신 분자는 사람과 흡사하게 두 개의 lsquo다리rsquo로 보행
할 것으로 생각 되어 왔지만 이때까지는 실험적으로 입증
할 수 없었다 블락교수연는 키네신분자 하나의 움직임을
측정함으로 써 처음으로 키네신분자의 걸음걸이가 8 나노
미터인 것을 보였으며 또한 대부분의 키네신분자의 걸음걸
이는 lsquo절름발이형태rsquo에 가깝다는 놀라운 결과를 보여주었
다 (그림 4)
그림 4 (좌) 키네신 분자의 다리구조모델 (우) 키네신 분자 하나의 걸음걸이 x-축은 시간을 나타내고 y-축은 키네신분자의 위치를 나타낸다 시간에 따라 분자의 위치가 계단 형태로 변화하는 것은 키네신 분자의 한 걸음마에 해당한다
Page 8 Biophysical Society Newsletter
참고문헌 단 분자의 화학적 생물학적 연구는 전통적인 화학연
구에서 얻어진 결과에 더욱더 미시적이고 구체적인 모델
을 제시한다 단분자 측정기술은 아직 태동기에 있으며 급
속도로 발전하고 있다 이 기술은 나노물질 및 복잡한 단
백질분자의 미시적 분석 및 나노물질과 생체분자와의 반
응을 자세히 연구할 수 있는 도구를 제공할 것이다
1 Lu H P Xun L and Xie X S Science 282 1877-1882
(1998)
2 Asbury C L Fehr A N and Block S M Science 302
2130-2134 (2003)
[총설] 시스템 생물학(Systems Biology)과
오믹스 기술(-omics technology)
서강대학교 공과대학 화공생명공학과 정의섭 이진원
20세기 중반부터 생물학자들과 공학자들은 분자생물
학 연구방법을 통하여 모든 생명체에서 중요한 역할을 하는
특정인자가 유전자와 단백질 그리고 대사산물이고 이들의
구조와 기능을 분석하고 규명하는 데에 힘써 왔다 이를 통
해 얻은 각각의 생물정보를 이용하여 과학자들은 생명체 전
체에 대한 생체조절 기작을 설명하려고 하였으나 생명체에
있어서 그 구성성분들이 각각 따로 존재하며 작용하는 것이
아니라 서로 간에 유기적인 상호작용을 하고 있어 한 구성
성분의 기능이 바뀌거나 양적인 변화가 있을 때 이는 그 생
명체를 이루고 있는 다른 많은 구성성분에 영향을 미치고
세포내의 전체적인 효과로 나타난다 그래서 생명체의 단위
구성성분의 변화가 아니라 생명체를 구성하고 있는 전체 시
스템의 총체적인 연구를 통해 생명현상을 정확하게 이해하
고자 시스템생물학(systems biology)라는 학문 분야가 생기
게 되었다(1-3)
생명체를 구성하는 세포 내에서 유전자와 단백질 사이
의 상호조절 작용은 매우 복잡하게 얽혀있기 때문에 이들
사이의 상호 기작과 조절 관계를 정확하게 규명하는 것은
매우 어렵다고 할 수 있다 예를 들면 무수히 많은 부품들이
복잡하게 연결되어있는 자동차를 들여다보면 이들 부품들
이 여러 형태로 묶여져 있는 다양한 모듈(module)로 구성되
어 있음을 알 수 있다 따라서 자동차가 달리는데 사용되는
각 부품 하나마다의 기능을 연구하는 것이 아니라 여러 부
품들이 묶여져 있는 모듈의 기능을 연구하는 것이 더 적절
할 것이다 즉 세포 내에서 생체조절에 관여하는 유전자와
단백질을 자동차의 부품처럼 그 기능을 연구하기 보다는 유
전자나 단백질로 묶여있는 모듈 네트워크(module network)
를 찾아내고 이들의 역할과 조절 기능을 밝히는 것이 생명
체의 전체 상호작용을 이해하는 데 더 많은 도움이 될 것이
다
Biophysical Society Newsletter Page 9
시스템생물학 연구의 대표적인 예로서 세포 내에 특정
변화를 주어 그에 따른 세포 내 구성성분들의 변화를 연구
하여 이를 수학적 모델로 만드는 접근방법인 시스템시뮬레
이션(systems simulation)을 들 수 있는데 이를 통하여 외부자
극에 의한 세포 내 변화를 실험하지 않아도 컴퓨터상에서
전체적으로 연구할 수 있다
그러나 시스템생물학 연구의 궁극적인 목표는 한 자극
에 의한 세포의 변화 뿐만 아니라 세포기능 전체 및 생명체
전체의 종합적인 이해라고 할 수 있다 시스템생물학은 최
근까지 본격적인 연구가 시작되지 못하였는데 그 이유는 세
포 내의 모든 구성성분을 전체적으로 분석할 수 있는 기술
의 부재 때문이었는데 최근 인간 유전체의 전체염 기서열
해독을 시작으로 해서 여러 정밀 분석기술의 발전으로 보다
많은 생물 정보가 축적되어 세포 내의 시스템을 체계적으로
분석하는 연구가 가능하게 되었다(4)
이와 같이 시스템생물학의 발전을 가져다준 분야로서
유전체학(genomics) 전사체학(transcriptiomics) 단백체학
(proteomics) 그리고 대사체학(metabolomics)을 들 수 있는
데 (그림 1 참조) 최근 이들 분야의 급진적인 발전으로 인해
방대한 양의 관련 정보가 축적되면서 오믹스(-omics) 형태
의 어미가 붙는 새로운 학문 분야가 태동하게 되었다 이러
한 생물 관련 정보(bioinformation)를 이용해 시스템생물학
연구에 적용함으로서 단순한 기술적 지식의 활용보다는 세
포 내의 다양한 특정변화를 통해 구성성분들의 상호관계 및
동역학 특성 등을 밝혀내고 이를 바탕으로 인위적 조작을
통해 원하는 결과를 획득하고 세포 내의 변화를 예측할 수
있는 모델을 세우는 것이 가능하게 되었다(5)
이에 여기에서는 시스템생물학 분야에 빠른 발전을 가
져다준 4가지의 오믹스 기술(-omics technology)에 대하여
간략하게 설명하고 시스템생물학의 향후 발전방향에 대해
논의하고자 한다
그림 1 시스템생물학과 여러 오믹스 기술(-omics technology)의 상관 관계
Page 10 Biophysical Society Newsletter
유전체학(genomics) 이러한 유전체에 대한 정보는 생명체를 시스템적으로
모델링하고 해석하는 가장 근본적인 정보를 제공하는 시
작점이 될 뿐 아니라 생명체의 거동을 조절하고 예측할
수 있는 조작 시점이 되기도 한다
유전체학이란 생물의 유전정보를 내포하고 있는 최소
단위인 DNA RNA를 다루는 학문으로 이 최소 단위를 통해
유전 정보를 수집하고 분석하며 해석하는 모든 연구 분야를
모두 포함한다 유전체학은 염기서열 판독(sequencing)에서
부터 출발한다고 할 수 있다 이 분야를 서열 유전체학
(sequencing genomics)이라 하며 주로 알려진 서열을 통해
염색체 지도와 유전자 지도의 비교 작성 DNA구조 결정 등
을 연구한다(67)
전사체학(transcriptomics)
전사체학은 세포 내 유전자나 단백질 자체를 연구하는
대신에 유전자의 정보가 단백질로 전달되는 중간 과정인
전사(transcription)단계에서 mRNA(messenger RNA)의 발현
(transcription) 정도를 연구하는 학문이며 이 분야에서 가장
많이 이용하는 기법이라면 DNA chip을 이용하여 유전자 발
현 패턴을 연구하는 방법이다 다시 말해 유전자를 담고 있
는 DNA는 단백질로 정보가 전달되는 엑손(exon)뿐만 아니
라 기능이 명확하지 않은 인트론(intron) 부분도 포함하고
있는데 이들은 함께 RNA로 전달되었다가 성숙과정을 거
치면서 인트론(intron) 부분이 빠지고 엑손(exon) 부분끼리
만 이어져(splicing) mRNA(messenger RNA) 을 만들게 된다
따라서 mRNA 서열을 밝히면 실제 만들어지는 단백질의 서
열을 알 수 있을 뿐만 아니라 mRNA의 발현 정도를 추적하
여 단백질 생성 속도를 추정할 수도 있다 이에 전사체학
(transcriptomics)에서 사용하는 DNA chip은 바로 이 mRNA
에 상보적으로 결합하는 cDNA(complementary DNA)를 chip
위에 붙여서 사용하는 것으로 궁극적으로는 세포 내의
mRNA 양 변화를 추적하는 도구이다 이러한 전사체학
(transcriptomics)에서 중요하게 사용되는 DNA chip의 원리
와 응용은 다음과 같다(10-12)
그러나 DNA나 RNA의 염기서열 정보만을 가지고 유전
자의 구체적인 정보를 예측하는 것은 불가능하기 때문에 염
기서열 결정 후 크게 세 가지로 연구 방향이 나누어지게 된
다 첫 번째는 구조 유전체학(structural genomics)으로 유전
자 정보로부터 그 구조를 예측하고 서열과의 상호관계를 통
해 유전자의 3차원 구조를 완성하여 이들을 NMR(nuclear
magnetic resonance)이나 X-ray로 규명하는 연구이다
두 번째는 기능 유전체학(functional genomics)으로 새
로운 유전자의 발굴과 기능을 연구하는 것으로 현재까지 인
간의 전체 유전자 서열은 밝혀졌으나 기능이 알려진 유전
자는 전체의 10 정도에 불과하다 유전자 기능을 연구하
는 방법에는 이미 기능이 규명된 유전자와 새로운 유전자간
의 서열 유사성으로부터 각 유전자의 기능을 유추하는 것인
데 이는 각종 데이터베이스를 이용한 작업을 통해 활발하
게 진행 중에 있다(8)
마지막은 비교 유전체학(comparitive genomics)으로 표
준 염기서열을 바탕으로 개체 간 유전적 특성을 밝히는 것
이다 이런 연구 방법을 통해 얻은 결과를 이용해 단순한 서
열정보에서 유전자의 구조와 기능을 밝히고 개체간의 유전
적 특성을 예측해 세포 내 수용체(receptor)의 공간적 관계를
예측하기도 한다 또한 이러한 방법을 통해 유전자 질환의
진단과 신약 개발 연구에 직접 응용할 수 있다(9)
1) DNA 칩의 원리
DNA chip은 기존의 분자 생물학적 지식과 기계 및 전
자공학의 기술을 접목하여 만들어진 것으로 기계 자동화와
전자 제어 기술 등을 이용하여 수백 개 내지 수십만 개의
Biophysical Society Newsletter Page 11
DNA를 아주 작은 공간에 집어넣을 수 있게 만든 것이다 즉
DNA chip이란 유전자 검색용으로서 엄청나게 많은 종류의
DNA를 고밀도로 붙여 놓은 것을 말한다 DNA chip은 붙이
는 유전물질의 크기에 따라 cDNA chip과 oligonucleotide
chip으로 나눌 수 있으며 사용목적에 따라 단백질을 붙여서
protein chip으로 응용할 수 있다 cDNA chip에는 최소한 500
bp 이상의 유전자가 붙여져 있고 올리고뉴클레오티드 칩
(oligonucleotide chip)에는 약 15 25sim 개의 염기들로 이루어
진 올리고뉴클레오티드(oligonucleotide)가 붙여져 있다
cDNA microarray chip은 두 가지 다른 환경에서 발현되
는 독특한 유전자들을 분석하는데 큰 도움이 되는데 수천
개 이상의 유전자 발현변이를 단 한 번의 실험으로 검색할
수 있기 때문이다 실험과정을 살펴보면 먼저 두 개의 다른
환경에서 얻은 세포들로부터 mRNA를 추출하여 mRNA를
역전사(reverse transcription) 시킬 때 두 가지의 형광 물질을
띤 염기(dUTP)를 집어넣어 빨간색(Cy5)이나 녹색(Cy3)을
띤 cDNA를 합성하고 합성된 두 개의 cDNA를 똑 같은 양으
로 섞어서 하나의 cDNA microarray chip에 결합시키게 된다
결합 반응 후 DNA chip은 laser fluorescence scanner에 의하
여 읽혀지게 됨으로 각각 유전자의 형광 정도에 따라 선택
된 유전자의 발현정도를 computer에 의하여 분석하게 된다
(그림 2) 분석된 결과는 세포의 특성을 규명할 수 있는 자료
가 되며 한 마디로 요약해서 생명체의 유전자발현 청사진
을 얻는 것이다 이 청사진을 이용하면 이때까지 볼 수 없었
던 유전자들 간의 복잡한 연결 고리들을 한결 쉽게 풀 수 있
을 것이다
올리고뉴클레오티드 칩(oligonucleotide chip)은 하나의
염기서열만 틀려도 결합을 하지 않는 성질을 이용하여 한
염기에 생긴 돌연 변이(point mutation)까지도 찾아낸다 많
은 암이나 유전병들이 특정 유전자에 생긴 작은 돌연변이에
의해서 유발되기 때문에 이것을 이용하여 지금까지 밝혀진
암 관련 유전자를 가진 DNA chip을 만든다면 한 번의 실험
으로 아주 쉽게 돌연변이를 찾을 수 있다
그림 2 DNA chip의 원리와 상용화된 DNA chip의 예
2) DNA chip의 응용
DNA chip은 신약 개발이나 유전자 치료제 개발과 같은
과학 기술적인 측면에 매우 중요하다 다시 말해서 우리나
라뿐만 아니라 다른 나라에서 많이 발병하며 또한 항생제
의 남용으로 내성을 가진 종이 많아지게 된 결핵균의 경우
이러한 내성 균주를 빠른 시간 안에 환자로부터 찾아내고
어떠한 항생제에 내성을 가졌는가를 밝히는 일은 매우 중요
하다 이러한 일은 수없이 많이 존재하는 여러 병원균들의
발견과 치료에도 적용되는 매우 중요한 과정이나 현존의 병
원성 세균동정검사는 많은 시간과 경비가 소요된다 따라서
빠르고 정확한 새로운 검색방법의 개발은 임상 의사가 적절
한 판단과 치료를 하는데 결정적인 기여를 할 수 있을 것이
다 이에 병원성 미생물 검색용 DNA chip의 시장성은 아주
높다고 할 수 있다 또한 이러한 DNA chip은 병원뿐만 아니
라 동middot식물 및 식품 검역소 환경오염 등에도 쓰여 질 수 있
다 이와 같이 가까운 미래에 DNA chip은 우리의 생활 구석
구석에 파고들어 우리의 삶을 보다 윤택하게 만들 것이다
Page 12 Biophysical Society Newsletter
이렇게 DNA chip을 이용하여 얻게 되는 전사체에 대한
정보는 유전자와 유전자 유전자와 단백질 합성 유전자 발
현 신호 전달 메커니즘 등의 상관관계를 밝히는데 주요한
정보를 제공할 것이며 이를 시스템적으로 종합하여 모델링
확립하게 된다면 생명체의 복잡한 변화와 조절 현상에 대한
이해가 더욱 넓어질 것이다
단백체학(proteomics)
생명체 내에서 특정 조건 및 시간에 발현되는 단백질
양의 전체적 변화 패턴 분석 및 정량ㆍ정성적 분석을 통해
세포의 거동 및 유전자의 발현을 이해하는 학문을
단백체학이라고 한다(13) 이와 같은 단백체학 연구를 통해
세포의 대사 이해 조절 신호 전달 면역 반응의 메커니즘
등을 이해하는 것이 가능해진다 오늘날
단백체학(proteomics)이 대두된 이유는 mRNA(messenger
RNA)에 대한 정보만으로는 모든 단백질의 발현을 예측할
수 없기 때문이다 그리고 또 다른 이유는 단백질이
변형(methylation phosphorylation 등)된 것을 유전자
서열(gene sequence)로는 설명할 수 없기 때문이다
그럼에도 불구하고 상보적인 서열을 인지하여 이중나선을
형성할 수 있는 DNA 에 비해 단백질은 서열만으로
선택적인 결합을 이룰 수 없고 PCR(polymerase chain
reaction)을 이용하여 DNA 를 증폭시키는 방법과 같이
단백질을 증폭시키는 방법이 마땅치 않은데다가 주위
조건(열 pH 등)에 따라 변성되기도 하는 등 다루기가
까다로워 유전체학(genomics)에 비하면 아직도 걸음마
단계에 불과하다 현재 수준은 2-D gel 을 이용하여 단백질
자체의 발현 여부를 관찰하거나(그림 3 참조) 컴퓨터를
이용하여 단백질의 3 차원 모델을 예측(prediction)하는
방법을 연구하는 정도이다(14)
단백체학(proteomics)의 장점으로는 기능을 갖는
단백질의 발현을 종합적이고 정량적으로 측정하는 가장
직접적인 수단이 되고 생물학적 동요(perturbation 질병
약물 shock 등)에 의하여 변하는 단백질들의 발현 양상의
변화를 정확하게 관찰할 수 있으며 세포내(in vivo)에서
그림 3 단백체학(proteomics)에서 사용하는 2-Dimensional Gel Electrophoresis (2-DE) 기법
Biophysical Society Newsletter Page 13
유전자 발현의 궁극적인 양상을 규명할 수 있고 유전자
단백질 및 질병간의 연결고리를 제공한다
단백체학(proteomics)이 풀어야 할 문제로는 단백질 역할
규명 번역 후 변형의 분석 단백질 활성의 조절 단백질 간
상호작용 및 복합체 형성 세포내 소기관 사이에서의
단백질 이동 및 분포 단백질 발현 분석 신호 전달 및
대사 경로 규명 약물의 작용 기작 약물독성의 연구 등이
있겠다(15)
단백체에 대한 연구의 어려움에도 불구하는 이러한
연구 노력은 세포내 대사 메커니즘에 직접적으로 관여하는
효소(enzyme)에 대한 정보를 제공하므로 세포의 모델링과
시스템적인 해석에 매우 긴요한 도구가 되고 있다 즉
효소는 대사물질의 변화에 직접적으로 관여하므로 이에
대한 정량적인 정보를 얻게 된다면 보다 정밀하고(robust)
효과적인 생물 시스템 모델을 구성하는 것이 가능해진다
대사체학(metabolomics)
대사체학이란 세포 내 다양한 유전적 환경적 조건에서
단백질 효소(enzyme)에 의해 만들어지는 수많은
대사산물(metabolite)의 종류와 농도를 MS(mass
spectrometer)나 NMR(nuclear magnetic resonance)과 같은
다양한 분석기기를 사용하여 포괄적으로 해석함으로서
생명현상을 총체적으로 연구하기 위한 새로운 학문으로
정의되어진다(1617) 다시 말해 전사체학(transcriptomic)
단백체학(proteomics)과 함께 포스트 게노믹시대(post-
genomic era)에 기능 유전체학(functional genomics)의 한
방편으로 유전형질과 표현형질의 관계를 규명해줄
궁극적인 수단으로 이용되고 있으며 대사체학 연구를 통해
알려져 있지 않던 유전자와 단백질의 기능 규명도 가능하게
된다 또한 대사산물 데이터베이스(database) 확보 및
네트워크(network) 구축에 의해 얻어진 정보(information)를
이용한 세포의 생리학적 상태를 판단함으로서 유전자 발현
및 단백질 발현 여부를 확인하는 것이 가능해졌다 이에
최근 바이오관련 연구소에서는 생명현상을 총체적으로
이해하기 위해서는 무엇보다도 대사체에 관한 연구가
필수적임을 인지되기 시작했으며 선진국에서는 이미
대사체학에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다(1819)
지금까지 시스템생물학과 오믹스(-omics)로 분류되는
분야의 관련성에 대하여 논의하였다 요약하면
시스템생물학이란 앞서 말한 오믹스 기술(-omics
technology)을 기반으로 얻어진 정보를 유기적으로
이용하여 생명체를 총괄적이고 체계적으로 이해하는 것을
목적으로 하고 있는 생물학의 새로운 분야이다 즉 단위
생물 개체 또는 단위 세포를 총체적으로 접근하고 해석할
수 있는 시스템적 연구를 말하며 연구 방법 또한 다량의
실험을 동시에 수행할 수 있는 새로운 공학적 접근을
필요로 하고 있다
시스템생물학 연구를 위해서는 생물학적 시스템들을
전체적인 관점에서 이해하기 위한 방법론과 기술의 도움이
필요하고 이러한 생명현상의 구성성분에 대한 방대한 분석
데이터를 만들어 내는 생화학자 및 분석화학자 뿐만 아니라
분석 데이터를 사용하여 시스템을 모델링하고
모사(simulation)하고 검증실험을 할 수 있는 공학자 이를
통하여 얻어지는 가설들을 다시 세포내에서 재구성할 수
있는 세포생물학자 등 여러 분야 과학자들의 긴밀한 협력이
필수적이며 이를 통해야만 생명현상의 시스템적인 이해가
가능해 질 것이다 즉 효율적인 시스템 생물학 연구를
위해서는 지금까지 각 분야의 과학자들이 독자적으로 자기
분야를 연구하는 방식을 탈피하여 각각의 연구대상에 관한
다양한 기술들의 집합과 여러 연구 분야들에서의 공통적
노력을 필요로 하겠다
시스템생물학적 접근 방법을 통해 신약 후보물질이나
신약개발 표적 단백질의 발굴 및 검증에 획기적인 발전을
가져올 수 있으며 제약분야 이외에 산업 미생물을
이용하여 목적으로 하는 대사물질(metabolite) 또는
생물자원의 대량생산도 가능하다고 보고 있다(20) 따라서
본 학문에 대한 관심과 발전은 앞으로 계속 커져갈 것이며
인류사회에 대한 기여가 매우 클 것으로 예상된다
Page 14 Biophysical Society Newsletter
참고문헌 13 de Hoog C L and Mann M ldquoProteomicsrdquo Annu Rev
Genomics Hum Genet 5 267-293 (2004) 1 Kumar A ldquoTeaching systems biology an active-learning
approachrdquo Cell Biol Educ 4 323-329 (2005) 14 Aggarwal K and Lee K H ldquoFunctional genomics and
proteomics as a foundation for systems biologyrdquo Brief
Funct Genomic Proteomic 2 175-184 (2003)
2 OMalley M A and Dupre J ldquoFundamental issues in
systems biologyrdquo Bioessays 27 1270-1276 (2005)
3 Egelhofer M ldquoPost-genome science highlights systems
biologyrdquo Drug Discov Today 9 1000-1002 (2004)
15 Walgren J L and Thompson D C ldquoApplication of
proteomic technologies in the drug development processrdquo
Toxicol Lett 149 377-385 (2004) 4 Ellis D I OHagan S Dunn W B Brown M and
Vaidyanathan S ldquoFrom genomes to systemsrdquo Genome Biol
5 354 (2004)
16 Rochfort S ldquoMetabolomics reviewed a new omics
platform technology for systems biology and implications
for natural products researchrdquo J Nat Prod 68 1813-1820
(2005)
5 Auffray C Imbeaud S Roux-Rouquie M and Hood L
ldquoFrom functional genomics to systems biology concepts
and practicesrdquo Crit Rev Biol 326 879-892 (2003) 17 Lindon J C Holmes E and Nicholson J K
ldquoMetabonomics systems biology in pharmaceutical
research and developmentrdquo Curr Opin Mol Ther 6 265-
272 (2004)
6 Hocquette J F ldquoWhere are we in genomicsrdquo J Physiol
Pharmacol 56 37-70 (2005)
7 Oksman-Caldentey K M and Saito K ldquoIntegrating
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n ce
ll
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
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그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
Our laboratory is studying mechanisms of in vitro protein
folding and mechanisms of molecular chaperone function The
question of how a polypeptide chain can fold into a specific
native structure in vitro as well as in vivo is of fundamental
importance in biophysics biochemistry molecular biology and
biotechnology The specific native structure of proteins is
determined by their amino acid sequences In addition the
native conformation is assumed to be the conformation with
the minimum free energy However much remains to be
understood despite the efforts for more than thirty years The
long-term goals of our research are thus to elucidate the
physicochemical principles by which a protein organizes its
specific native structure from the fully unfolded state and to
elucidate how these principles are utilized or qualified by the
molecular chaperones in the biological cell
(1) Mechanisms of protein folding in vitro
Many small globular proteins with more than 100 amino
acid residues often accumulate partially folded intermediate
states with significant amount of the secondary structure
during the kinetics of the folding reaction These intermediates
are identical to the molten globule state which can accumulate
under moderately denaturing conditions and assumed to be
essential for the structure formation of the native state
Detailed characterization of the folding intermediates as well
as the transition state of the folding is very important to
elucidate the mechanisms of protein folding For this purpose
our laboratory investigates the thermodynamic stability and the
foldingunfolding kinetics of several well-characterized small
proteins which includes α-lactalbumin lysozyme
staphylococcal nuclease and green fluorescent protein as well
as the natural and engineered variants of these proteins In
particular the effects of site-directed mutations on the stability
and the foldingunfolding kinetics give us the detailed
information on the structure of the folding intermediates and
the transition state
A representative example is the characterization of the
transition state structure of a 123-residue Ca2+-binding protein
goat α-lactalbumin (α-LA) (1) This protein consists of two
domains an α-domain and a β-domain and forms the molten
globule state in early stages of the folding Based on the
extensive studies on bovine and human α-LA it has been
shown that the α-LA molten globule has a bipartite structure in
which the α-domain is weakly formed and the β-domain is
disordered To investigate whether the structure partially
formed in the molten globule folding intermediate of goat α-
LA is further organized in the transition state of folding we
constructed a number of variants of this protein and performed
Φ-value analysis on them
[국외 생물물리학연구실 소개]
Kunihirio Kuwajima Laboratory (The University of Tokyo)
Kunihiro Kuwajima
Page 4 Biophysical Society Newsletter
We studied the equilibrium unfolding transitions and kinetic
refolding and unfolding reactions of the variants using
equilibrium and stopped-flow kinetic circular dichroism
techniques The results have indicated that the folding nucleus
in transition state of goat α-LA is not extensively distributed
over the α-domain of the protein but very localized in a
region that contains the Ca2+-binding site and the interface
between the C-helix and the β-domain (Figure) It is concluded
that the specific docking of the α- and β-domains at a domain
interface is necessary for this protein to organize its native
structure form the molten globule intermediate
(2) Mechanisms of molecular chaperone function
Various molecular chaperones assist protein folding in the
cell Molecular chaperones are associated not only with the
structure formation and the assembly of proteins but also with
a wide range of events occurring in the cell such as
intracellular transport of proteins DNA replication and stress
response Our laboratory studies the mechanisms of chaperone
function using one of the best-characterized chaperone
chaperonin GroELGroES from Escherichia coli We focus on
the effects of the chaperonin on the folding kinetics of proteins
and on the allosteric transition of the chaperonin induced by
various nucleotides such as ATP by means of in vitro model
systems
Experimental techniques
In much of these studies we rely on various
spectroscopic techniques including absorbance (UV - IR)
circular dichroism intrinsic and extrinsic fluorescence small
angle X-ray scattering and nuclear magnetic resonance which
serve as probes to monitor the structural properties of proteins
These probes are often combined with mixing techniques such
as stopped-flow to monitor the kinetics of the folding and
unfolding reactions In addition to those experimental
techniques shown above we also use computational
techniques such as molecular dynamics simulations
Kuwajima laboratory members
Figure A schematic representation of goat α-LA (PDB code 1HMK) The side-chains of the residues where mutations have been introduced are shown by space filling
Biophysical Society Newsletter Page 5
1 M and Kuwajima K
2 and Kuwajima K J Mol Biol
3 M Saeki K Kamagata K Sawano
Y Tanokura M Kidera A and Kuwajima K J Mol Biol
354 164-172 (2005)
대한민국 국민의 수면형태를 연구할 때 평균수면시간
만을
씩 다른 행
동을
용하는 방법과 (2) 화학결합이 분해되는데 필요한 힘을 측
(1) 분자의 형광측정
(single molecule detection)의 기본
원칙
References
Saeki K Arai M Yoda T Nakao
J Mol Biol 341 589-604 (2004)
Kamagata K Arai M
339 951-965 (2004)
Oroguchi T Ikeguchi
[총설] 분자 한 개의 화학
고려대학교 화학과
김지환
이야기 하는 것은 불충분 하다 연령별로 수면시간이
다르고 도시거주자와 농촌저주자의 수면형태가 다르고 또
한 각 개인의 생활패턴이 다르기 때문이다 아마도 개인의
수면패턴은 개인의 생활방식에 의거해서 개별적으로 이해
하는 것이 가장 효과적인 이해방법일 것이다
화학반응에 있어서도 각각의 분자들은 조금
보일 것으로 생각된다 하지만 이때까지의 화학은
1023 개 정도의 분자 간의 화학반응의 평균치만을 측정하여
왔다 위에서 든 예와 마찬가지로 평균치 하나만 으로는 화
학반응의 미묘함을 완전히 설명하기 힘들다 이러한 평균화
를 피하기 위해서 분자 하나하나의 구조와 화학반응을 연구
하는 단 분자측정기술 (Single-Molecule Spectroscopy SMS)
이 최근 들어 개발되고 있으며 종래의 화학 및 생화학반응
에서 밝혀질 수 없었던 흥미 있는 현상들이 속속들이 관측
되고 있다 특히 화학적으로는 동일한 분자들이지만 실제
의 화학반응에 있어서는 분자 각각이 lsquo개성rsquo을 가지는 것이
증명되고 있다 단 분자 측정방법은 (1) 단 분자의 형광을 이
정하는 원자 힘 현미경 혹은 광학 집게 (optical tweezer) 방법
으로 분류될 수 있다
단
단 분자 분광측정기술
은 다음과 같다 (1) 용매의 자체형광이나 산란을 취소
화 하기위하여 레이져의 조사 (illumination) 부피를 줄이고
(2) 조사되는 영역에 통계적으로 한 개의 분자가 위치하도
록 하며 단분자에서 나오는 형광광자를 높은 양자효율로 측
정한다 최근의 반도체기술의 발달로 인하여 단일광자
를 양자효율 70 이상으로 측정이 가능하게 되었으며 이
기술의 발달은 형광태그가 된 단일 단백질분자의 측정이 가
능하게 되었다 특히 이 기술과 형광공명에너지전이를 접목
시킨 단일쌍 형광공명에너지전이 (single pair fluorescence
resonance energy transfer sp-FRET)를 이용하면 단일단백질
분자의 시간에 따른 콘포메이션 (conformation)의 변화를 관
찰할 수 있다
Page 6 Biophysical Society Newsletter
그림 1 (a) spFRET 의 에너지 diagram (b) spectral overlap (c) 거리에 따른 spFRET의 변화
그림 2 (A) 콜레스테롤산화효소(cholesterol oxidase) 분자들의 공간상 분포 이미지 밝은 점 한 개는 시료
상의 한 개의 효소분자의 위치를 나타낸다 (B) 한 개의 효소분자가 콜레스테롤분자들과 반응하는 것을 시간에 따라 기록한 그래프 x-축은 측정시간을 의미
하고 y-축은 효소의 화학적 상태를 나타낸다
일례로 하버드 대학 화학과 서니 지 (X Sunney Xie)교
수연구팀은 한 개의 콜레스테롤산화효소 (cholesterol
oxidase)분자가 콜레스테롤분자들을 산화시키는 반응을 직
접 관찰하였다 (그림 2) 이 실험으로 부터 개별적인 효소분
자들의 산화반응속도는 조금씩 다르다는 것을 시사했다
(참조문헌 1)
다른 분자 B (그림 2(b)의 Biotin) 를 시료 표면에 흡착 시켰
을 때 A-B 분자간 힘은 cantilever의 휘는정도(deflection)에
반영이 되며 이 deflection 은 레이져와 광다이오드로 구성된
광학지렛대 (optical lever)에 의하여 증폭되어 기록된다 그
림 1(c)는 가웁(Gaub) 연구단이 탐침표면에 있는 avidin과 시
료표면에 있는 biotin간의 인력을 거리에 따라 측정한 결과
를 보여준다[Science 264 415 (1994)] 이러한 단일분자의 힘을
측정하여 생체분자의 상호작용 및 생체분자간의 상호작용
을 상세히 연구할 수 있다
(2) 단일분자의 힘 (force) 측정
spFRET과 연계된 생체분자의 측정기술로써 단일분자
힘 탐침기술(molecular force probe) 이 최근 들어 각광을 받
고 있다 원자힘 현미경(atomic force microscopy)탐침 끝에
결합된 분자와 시료표면에 고정되어 있는 다른 분자간의 결
합력을 탐침에 작용되는 기계적인 힘을 측정함으로서 알아
내는 기술이다 그림 3a에서는 분자힘 측정장비의 개략도를
나타내었다 용수철 상수값 (k)를 알고 있는 AFM cantilever
probe의 끝을 분자 A (그림 3(b)에서는 Avidin) 로 코팅하고
Biophysical Society Newsletter Page 7
그림 3 (a) MFP 장치의 개념도 (b) 탐침과 시료표면과의 인력 (c) biotin 과 avidin 분자들간의 인력을 힘
측정 장치로 측정한 결과의 예
스탠포드 대학의 스티븐 블락 (Steven M Block) 교수 연
구팀은 광학집게 (optical tweezer)방법을 이용하여 최근에
키네신(kinesin)분자하나가 마이크로튜블(microtubule)위를
어떠한 형태로 걸어 다니는가에 대한 연구결과를 발표하였
다 키네신 분자는 사람과 흡사하게 두 개의 lsquo다리rsquo로 보행
할 것으로 생각 되어 왔지만 이때까지는 실험적으로 입증
할 수 없었다 블락교수연는 키네신분자 하나의 움직임을
측정함으로 써 처음으로 키네신분자의 걸음걸이가 8 나노
미터인 것을 보였으며 또한 대부분의 키네신분자의 걸음걸
이는 lsquo절름발이형태rsquo에 가깝다는 놀라운 결과를 보여주었
다 (그림 4)
그림 4 (좌) 키네신 분자의 다리구조모델 (우) 키네신 분자 하나의 걸음걸이 x-축은 시간을 나타내고 y-축은 키네신분자의 위치를 나타낸다 시간에 따라 분자의 위치가 계단 형태로 변화하는 것은 키네신 분자의 한 걸음마에 해당한다
Page 8 Biophysical Society Newsletter
참고문헌 단 분자의 화학적 생물학적 연구는 전통적인 화학연
구에서 얻어진 결과에 더욱더 미시적이고 구체적인 모델
을 제시한다 단분자 측정기술은 아직 태동기에 있으며 급
속도로 발전하고 있다 이 기술은 나노물질 및 복잡한 단
백질분자의 미시적 분석 및 나노물질과 생체분자와의 반
응을 자세히 연구할 수 있는 도구를 제공할 것이다
1 Lu H P Xun L and Xie X S Science 282 1877-1882
(1998)
2 Asbury C L Fehr A N and Block S M Science 302
2130-2134 (2003)
[총설] 시스템 생물학(Systems Biology)과
오믹스 기술(-omics technology)
서강대학교 공과대학 화공생명공학과 정의섭 이진원
20세기 중반부터 생물학자들과 공학자들은 분자생물
학 연구방법을 통하여 모든 생명체에서 중요한 역할을 하는
특정인자가 유전자와 단백질 그리고 대사산물이고 이들의
구조와 기능을 분석하고 규명하는 데에 힘써 왔다 이를 통
해 얻은 각각의 생물정보를 이용하여 과학자들은 생명체 전
체에 대한 생체조절 기작을 설명하려고 하였으나 생명체에
있어서 그 구성성분들이 각각 따로 존재하며 작용하는 것이
아니라 서로 간에 유기적인 상호작용을 하고 있어 한 구성
성분의 기능이 바뀌거나 양적인 변화가 있을 때 이는 그 생
명체를 이루고 있는 다른 많은 구성성분에 영향을 미치고
세포내의 전체적인 효과로 나타난다 그래서 생명체의 단위
구성성분의 변화가 아니라 생명체를 구성하고 있는 전체 시
스템의 총체적인 연구를 통해 생명현상을 정확하게 이해하
고자 시스템생물학(systems biology)라는 학문 분야가 생기
게 되었다(1-3)
생명체를 구성하는 세포 내에서 유전자와 단백질 사이
의 상호조절 작용은 매우 복잡하게 얽혀있기 때문에 이들
사이의 상호 기작과 조절 관계를 정확하게 규명하는 것은
매우 어렵다고 할 수 있다 예를 들면 무수히 많은 부품들이
복잡하게 연결되어있는 자동차를 들여다보면 이들 부품들
이 여러 형태로 묶여져 있는 다양한 모듈(module)로 구성되
어 있음을 알 수 있다 따라서 자동차가 달리는데 사용되는
각 부품 하나마다의 기능을 연구하는 것이 아니라 여러 부
품들이 묶여져 있는 모듈의 기능을 연구하는 것이 더 적절
할 것이다 즉 세포 내에서 생체조절에 관여하는 유전자와
단백질을 자동차의 부품처럼 그 기능을 연구하기 보다는 유
전자나 단백질로 묶여있는 모듈 네트워크(module network)
를 찾아내고 이들의 역할과 조절 기능을 밝히는 것이 생명
체의 전체 상호작용을 이해하는 데 더 많은 도움이 될 것이
다
Biophysical Society Newsletter Page 9
시스템생물학 연구의 대표적인 예로서 세포 내에 특정
변화를 주어 그에 따른 세포 내 구성성분들의 변화를 연구
하여 이를 수학적 모델로 만드는 접근방법인 시스템시뮬레
이션(systems simulation)을 들 수 있는데 이를 통하여 외부자
극에 의한 세포 내 변화를 실험하지 않아도 컴퓨터상에서
전체적으로 연구할 수 있다
그러나 시스템생물학 연구의 궁극적인 목표는 한 자극
에 의한 세포의 변화 뿐만 아니라 세포기능 전체 및 생명체
전체의 종합적인 이해라고 할 수 있다 시스템생물학은 최
근까지 본격적인 연구가 시작되지 못하였는데 그 이유는 세
포 내의 모든 구성성분을 전체적으로 분석할 수 있는 기술
의 부재 때문이었는데 최근 인간 유전체의 전체염 기서열
해독을 시작으로 해서 여러 정밀 분석기술의 발전으로 보다
많은 생물 정보가 축적되어 세포 내의 시스템을 체계적으로
분석하는 연구가 가능하게 되었다(4)
이와 같이 시스템생물학의 발전을 가져다준 분야로서
유전체학(genomics) 전사체학(transcriptiomics) 단백체학
(proteomics) 그리고 대사체학(metabolomics)을 들 수 있는
데 (그림 1 참조) 최근 이들 분야의 급진적인 발전으로 인해
방대한 양의 관련 정보가 축적되면서 오믹스(-omics) 형태
의 어미가 붙는 새로운 학문 분야가 태동하게 되었다 이러
한 생물 관련 정보(bioinformation)를 이용해 시스템생물학
연구에 적용함으로서 단순한 기술적 지식의 활용보다는 세
포 내의 다양한 특정변화를 통해 구성성분들의 상호관계 및
동역학 특성 등을 밝혀내고 이를 바탕으로 인위적 조작을
통해 원하는 결과를 획득하고 세포 내의 변화를 예측할 수
있는 모델을 세우는 것이 가능하게 되었다(5)
이에 여기에서는 시스템생물학 분야에 빠른 발전을 가
져다준 4가지의 오믹스 기술(-omics technology)에 대하여
간략하게 설명하고 시스템생물학의 향후 발전방향에 대해
논의하고자 한다
그림 1 시스템생물학과 여러 오믹스 기술(-omics technology)의 상관 관계
Page 10 Biophysical Society Newsletter
유전체학(genomics) 이러한 유전체에 대한 정보는 생명체를 시스템적으로
모델링하고 해석하는 가장 근본적인 정보를 제공하는 시
작점이 될 뿐 아니라 생명체의 거동을 조절하고 예측할
수 있는 조작 시점이 되기도 한다
유전체학이란 생물의 유전정보를 내포하고 있는 최소
단위인 DNA RNA를 다루는 학문으로 이 최소 단위를 통해
유전 정보를 수집하고 분석하며 해석하는 모든 연구 분야를
모두 포함한다 유전체학은 염기서열 판독(sequencing)에서
부터 출발한다고 할 수 있다 이 분야를 서열 유전체학
(sequencing genomics)이라 하며 주로 알려진 서열을 통해
염색체 지도와 유전자 지도의 비교 작성 DNA구조 결정 등
을 연구한다(67)
전사체학(transcriptomics)
전사체학은 세포 내 유전자나 단백질 자체를 연구하는
대신에 유전자의 정보가 단백질로 전달되는 중간 과정인
전사(transcription)단계에서 mRNA(messenger RNA)의 발현
(transcription) 정도를 연구하는 학문이며 이 분야에서 가장
많이 이용하는 기법이라면 DNA chip을 이용하여 유전자 발
현 패턴을 연구하는 방법이다 다시 말해 유전자를 담고 있
는 DNA는 단백질로 정보가 전달되는 엑손(exon)뿐만 아니
라 기능이 명확하지 않은 인트론(intron) 부분도 포함하고
있는데 이들은 함께 RNA로 전달되었다가 성숙과정을 거
치면서 인트론(intron) 부분이 빠지고 엑손(exon) 부분끼리
만 이어져(splicing) mRNA(messenger RNA) 을 만들게 된다
따라서 mRNA 서열을 밝히면 실제 만들어지는 단백질의 서
열을 알 수 있을 뿐만 아니라 mRNA의 발현 정도를 추적하
여 단백질 생성 속도를 추정할 수도 있다 이에 전사체학
(transcriptomics)에서 사용하는 DNA chip은 바로 이 mRNA
에 상보적으로 결합하는 cDNA(complementary DNA)를 chip
위에 붙여서 사용하는 것으로 궁극적으로는 세포 내의
mRNA 양 변화를 추적하는 도구이다 이러한 전사체학
(transcriptomics)에서 중요하게 사용되는 DNA chip의 원리
와 응용은 다음과 같다(10-12)
그러나 DNA나 RNA의 염기서열 정보만을 가지고 유전
자의 구체적인 정보를 예측하는 것은 불가능하기 때문에 염
기서열 결정 후 크게 세 가지로 연구 방향이 나누어지게 된
다 첫 번째는 구조 유전체학(structural genomics)으로 유전
자 정보로부터 그 구조를 예측하고 서열과의 상호관계를 통
해 유전자의 3차원 구조를 완성하여 이들을 NMR(nuclear
magnetic resonance)이나 X-ray로 규명하는 연구이다
두 번째는 기능 유전체학(functional genomics)으로 새
로운 유전자의 발굴과 기능을 연구하는 것으로 현재까지 인
간의 전체 유전자 서열은 밝혀졌으나 기능이 알려진 유전
자는 전체의 10 정도에 불과하다 유전자 기능을 연구하
는 방법에는 이미 기능이 규명된 유전자와 새로운 유전자간
의 서열 유사성으로부터 각 유전자의 기능을 유추하는 것인
데 이는 각종 데이터베이스를 이용한 작업을 통해 활발하
게 진행 중에 있다(8)
마지막은 비교 유전체학(comparitive genomics)으로 표
준 염기서열을 바탕으로 개체 간 유전적 특성을 밝히는 것
이다 이런 연구 방법을 통해 얻은 결과를 이용해 단순한 서
열정보에서 유전자의 구조와 기능을 밝히고 개체간의 유전
적 특성을 예측해 세포 내 수용체(receptor)의 공간적 관계를
예측하기도 한다 또한 이러한 방법을 통해 유전자 질환의
진단과 신약 개발 연구에 직접 응용할 수 있다(9)
1) DNA 칩의 원리
DNA chip은 기존의 분자 생물학적 지식과 기계 및 전
자공학의 기술을 접목하여 만들어진 것으로 기계 자동화와
전자 제어 기술 등을 이용하여 수백 개 내지 수십만 개의
Biophysical Society Newsletter Page 11
DNA를 아주 작은 공간에 집어넣을 수 있게 만든 것이다 즉
DNA chip이란 유전자 검색용으로서 엄청나게 많은 종류의
DNA를 고밀도로 붙여 놓은 것을 말한다 DNA chip은 붙이
는 유전물질의 크기에 따라 cDNA chip과 oligonucleotide
chip으로 나눌 수 있으며 사용목적에 따라 단백질을 붙여서
protein chip으로 응용할 수 있다 cDNA chip에는 최소한 500
bp 이상의 유전자가 붙여져 있고 올리고뉴클레오티드 칩
(oligonucleotide chip)에는 약 15 25sim 개의 염기들로 이루어
진 올리고뉴클레오티드(oligonucleotide)가 붙여져 있다
cDNA microarray chip은 두 가지 다른 환경에서 발현되
는 독특한 유전자들을 분석하는데 큰 도움이 되는데 수천
개 이상의 유전자 발현변이를 단 한 번의 실험으로 검색할
수 있기 때문이다 실험과정을 살펴보면 먼저 두 개의 다른
환경에서 얻은 세포들로부터 mRNA를 추출하여 mRNA를
역전사(reverse transcription) 시킬 때 두 가지의 형광 물질을
띤 염기(dUTP)를 집어넣어 빨간색(Cy5)이나 녹색(Cy3)을
띤 cDNA를 합성하고 합성된 두 개의 cDNA를 똑 같은 양으
로 섞어서 하나의 cDNA microarray chip에 결합시키게 된다
결합 반응 후 DNA chip은 laser fluorescence scanner에 의하
여 읽혀지게 됨으로 각각 유전자의 형광 정도에 따라 선택
된 유전자의 발현정도를 computer에 의하여 분석하게 된다
(그림 2) 분석된 결과는 세포의 특성을 규명할 수 있는 자료
가 되며 한 마디로 요약해서 생명체의 유전자발현 청사진
을 얻는 것이다 이 청사진을 이용하면 이때까지 볼 수 없었
던 유전자들 간의 복잡한 연결 고리들을 한결 쉽게 풀 수 있
을 것이다
올리고뉴클레오티드 칩(oligonucleotide chip)은 하나의
염기서열만 틀려도 결합을 하지 않는 성질을 이용하여 한
염기에 생긴 돌연 변이(point mutation)까지도 찾아낸다 많
은 암이나 유전병들이 특정 유전자에 생긴 작은 돌연변이에
의해서 유발되기 때문에 이것을 이용하여 지금까지 밝혀진
암 관련 유전자를 가진 DNA chip을 만든다면 한 번의 실험
으로 아주 쉽게 돌연변이를 찾을 수 있다
그림 2 DNA chip의 원리와 상용화된 DNA chip의 예
2) DNA chip의 응용
DNA chip은 신약 개발이나 유전자 치료제 개발과 같은
과학 기술적인 측면에 매우 중요하다 다시 말해서 우리나
라뿐만 아니라 다른 나라에서 많이 발병하며 또한 항생제
의 남용으로 내성을 가진 종이 많아지게 된 결핵균의 경우
이러한 내성 균주를 빠른 시간 안에 환자로부터 찾아내고
어떠한 항생제에 내성을 가졌는가를 밝히는 일은 매우 중요
하다 이러한 일은 수없이 많이 존재하는 여러 병원균들의
발견과 치료에도 적용되는 매우 중요한 과정이나 현존의 병
원성 세균동정검사는 많은 시간과 경비가 소요된다 따라서
빠르고 정확한 새로운 검색방법의 개발은 임상 의사가 적절
한 판단과 치료를 하는데 결정적인 기여를 할 수 있을 것이
다 이에 병원성 미생물 검색용 DNA chip의 시장성은 아주
높다고 할 수 있다 또한 이러한 DNA chip은 병원뿐만 아니
라 동middot식물 및 식품 검역소 환경오염 등에도 쓰여 질 수 있
다 이와 같이 가까운 미래에 DNA chip은 우리의 생활 구석
구석에 파고들어 우리의 삶을 보다 윤택하게 만들 것이다
Page 12 Biophysical Society Newsletter
이렇게 DNA chip을 이용하여 얻게 되는 전사체에 대한
정보는 유전자와 유전자 유전자와 단백질 합성 유전자 발
현 신호 전달 메커니즘 등의 상관관계를 밝히는데 주요한
정보를 제공할 것이며 이를 시스템적으로 종합하여 모델링
확립하게 된다면 생명체의 복잡한 변화와 조절 현상에 대한
이해가 더욱 넓어질 것이다
단백체학(proteomics)
생명체 내에서 특정 조건 및 시간에 발현되는 단백질
양의 전체적 변화 패턴 분석 및 정량ㆍ정성적 분석을 통해
세포의 거동 및 유전자의 발현을 이해하는 학문을
단백체학이라고 한다(13) 이와 같은 단백체학 연구를 통해
세포의 대사 이해 조절 신호 전달 면역 반응의 메커니즘
등을 이해하는 것이 가능해진다 오늘날
단백체학(proteomics)이 대두된 이유는 mRNA(messenger
RNA)에 대한 정보만으로는 모든 단백질의 발현을 예측할
수 없기 때문이다 그리고 또 다른 이유는 단백질이
변형(methylation phosphorylation 등)된 것을 유전자
서열(gene sequence)로는 설명할 수 없기 때문이다
그럼에도 불구하고 상보적인 서열을 인지하여 이중나선을
형성할 수 있는 DNA 에 비해 단백질은 서열만으로
선택적인 결합을 이룰 수 없고 PCR(polymerase chain
reaction)을 이용하여 DNA 를 증폭시키는 방법과 같이
단백질을 증폭시키는 방법이 마땅치 않은데다가 주위
조건(열 pH 등)에 따라 변성되기도 하는 등 다루기가
까다로워 유전체학(genomics)에 비하면 아직도 걸음마
단계에 불과하다 현재 수준은 2-D gel 을 이용하여 단백질
자체의 발현 여부를 관찰하거나(그림 3 참조) 컴퓨터를
이용하여 단백질의 3 차원 모델을 예측(prediction)하는
방법을 연구하는 정도이다(14)
단백체학(proteomics)의 장점으로는 기능을 갖는
단백질의 발현을 종합적이고 정량적으로 측정하는 가장
직접적인 수단이 되고 생물학적 동요(perturbation 질병
약물 shock 등)에 의하여 변하는 단백질들의 발현 양상의
변화를 정확하게 관찰할 수 있으며 세포내(in vivo)에서
그림 3 단백체학(proteomics)에서 사용하는 2-Dimensional Gel Electrophoresis (2-DE) 기법
Biophysical Society Newsletter Page 13
유전자 발현의 궁극적인 양상을 규명할 수 있고 유전자
단백질 및 질병간의 연결고리를 제공한다
단백체학(proteomics)이 풀어야 할 문제로는 단백질 역할
규명 번역 후 변형의 분석 단백질 활성의 조절 단백질 간
상호작용 및 복합체 형성 세포내 소기관 사이에서의
단백질 이동 및 분포 단백질 발현 분석 신호 전달 및
대사 경로 규명 약물의 작용 기작 약물독성의 연구 등이
있겠다(15)
단백체에 대한 연구의 어려움에도 불구하는 이러한
연구 노력은 세포내 대사 메커니즘에 직접적으로 관여하는
효소(enzyme)에 대한 정보를 제공하므로 세포의 모델링과
시스템적인 해석에 매우 긴요한 도구가 되고 있다 즉
효소는 대사물질의 변화에 직접적으로 관여하므로 이에
대한 정량적인 정보를 얻게 된다면 보다 정밀하고(robust)
효과적인 생물 시스템 모델을 구성하는 것이 가능해진다
대사체학(metabolomics)
대사체학이란 세포 내 다양한 유전적 환경적 조건에서
단백질 효소(enzyme)에 의해 만들어지는 수많은
대사산물(metabolite)의 종류와 농도를 MS(mass
spectrometer)나 NMR(nuclear magnetic resonance)과 같은
다양한 분석기기를 사용하여 포괄적으로 해석함으로서
생명현상을 총체적으로 연구하기 위한 새로운 학문으로
정의되어진다(1617) 다시 말해 전사체학(transcriptomic)
단백체학(proteomics)과 함께 포스트 게노믹시대(post-
genomic era)에 기능 유전체학(functional genomics)의 한
방편으로 유전형질과 표현형질의 관계를 규명해줄
궁극적인 수단으로 이용되고 있으며 대사체학 연구를 통해
알려져 있지 않던 유전자와 단백질의 기능 규명도 가능하게
된다 또한 대사산물 데이터베이스(database) 확보 및
네트워크(network) 구축에 의해 얻어진 정보(information)를
이용한 세포의 생리학적 상태를 판단함으로서 유전자 발현
및 단백질 발현 여부를 확인하는 것이 가능해졌다 이에
최근 바이오관련 연구소에서는 생명현상을 총체적으로
이해하기 위해서는 무엇보다도 대사체에 관한 연구가
필수적임을 인지되기 시작했으며 선진국에서는 이미
대사체학에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다(1819)
지금까지 시스템생물학과 오믹스(-omics)로 분류되는
분야의 관련성에 대하여 논의하였다 요약하면
시스템생물학이란 앞서 말한 오믹스 기술(-omics
technology)을 기반으로 얻어진 정보를 유기적으로
이용하여 생명체를 총괄적이고 체계적으로 이해하는 것을
목적으로 하고 있는 생물학의 새로운 분야이다 즉 단위
생물 개체 또는 단위 세포를 총체적으로 접근하고 해석할
수 있는 시스템적 연구를 말하며 연구 방법 또한 다량의
실험을 동시에 수행할 수 있는 새로운 공학적 접근을
필요로 하고 있다
시스템생물학 연구를 위해서는 생물학적 시스템들을
전체적인 관점에서 이해하기 위한 방법론과 기술의 도움이
필요하고 이러한 생명현상의 구성성분에 대한 방대한 분석
데이터를 만들어 내는 생화학자 및 분석화학자 뿐만 아니라
분석 데이터를 사용하여 시스템을 모델링하고
모사(simulation)하고 검증실험을 할 수 있는 공학자 이를
통하여 얻어지는 가설들을 다시 세포내에서 재구성할 수
있는 세포생물학자 등 여러 분야 과학자들의 긴밀한 협력이
필수적이며 이를 통해야만 생명현상의 시스템적인 이해가
가능해 질 것이다 즉 효율적인 시스템 생물학 연구를
위해서는 지금까지 각 분야의 과학자들이 독자적으로 자기
분야를 연구하는 방식을 탈피하여 각각의 연구대상에 관한
다양한 기술들의 집합과 여러 연구 분야들에서의 공통적
노력을 필요로 하겠다
시스템생물학적 접근 방법을 통해 신약 후보물질이나
신약개발 표적 단백질의 발굴 및 검증에 획기적인 발전을
가져올 수 있으며 제약분야 이외에 산업 미생물을
이용하여 목적으로 하는 대사물질(metabolite) 또는
생물자원의 대량생산도 가능하다고 보고 있다(20) 따라서
본 학문에 대한 관심과 발전은 앞으로 계속 커져갈 것이며
인류사회에 대한 기여가 매우 클 것으로 예상된다
Page 14 Biophysical Society Newsletter
참고문헌 13 de Hoog C L and Mann M ldquoProteomicsrdquo Annu Rev
Genomics Hum Genet 5 267-293 (2004) 1 Kumar A ldquoTeaching systems biology an active-learning
approachrdquo Cell Biol Educ 4 323-329 (2005) 14 Aggarwal K and Lee K H ldquoFunctional genomics and
proteomics as a foundation for systems biologyrdquo Brief
Funct Genomic Proteomic 2 175-184 (2003)
2 OMalley M A and Dupre J ldquoFundamental issues in
systems biologyrdquo Bioessays 27 1270-1276 (2005)
3 Egelhofer M ldquoPost-genome science highlights systems
biologyrdquo Drug Discov Today 9 1000-1002 (2004)
15 Walgren J L and Thompson D C ldquoApplication of
proteomic technologies in the drug development processrdquo
Toxicol Lett 149 377-385 (2004) 4 Ellis D I OHagan S Dunn W B Brown M and
Vaidyanathan S ldquoFrom genomes to systemsrdquo Genome Biol
5 354 (2004)
16 Rochfort S ldquoMetabolomics reviewed a new omics
platform technology for systems biology and implications
for natural products researchrdquo J Nat Prod 68 1813-1820
(2005)
5 Auffray C Imbeaud S Roux-Rouquie M and Hood L
ldquoFrom functional genomics to systems biology concepts
and practicesrdquo Crit Rev Biol 326 879-892 (2003) 17 Lindon J C Holmes E and Nicholson J K
ldquoMetabonomics systems biology in pharmaceutical
research and developmentrdquo Curr Opin Mol Ther 6 265-
272 (2004)
6 Hocquette J F ldquoWhere are we in genomicsrdquo J Physiol
Pharmacol 56 37-70 (2005)
7 Oksman-Caldentey K M and Saito K ldquoIntegrating
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
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tXe
nopu
sem
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Budd
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
Our laboratory is studying mechanisms of in vitro protein
folding and mechanisms of molecular chaperone function The
question of how a polypeptide chain can fold into a specific
native structure in vitro as well as in vivo is of fundamental
importance in biophysics biochemistry molecular biology and
biotechnology The specific native structure of proteins is
determined by their amino acid sequences In addition the
native conformation is assumed to be the conformation with
the minimum free energy However much remains to be
understood despite the efforts for more than thirty years The
long-term goals of our research are thus to elucidate the
physicochemical principles by which a protein organizes its
specific native structure from the fully unfolded state and to
elucidate how these principles are utilized or qualified by the
molecular chaperones in the biological cell
(1) Mechanisms of protein folding in vitro
Many small globular proteins with more than 100 amino
acid residues often accumulate partially folded intermediate
states with significant amount of the secondary structure
during the kinetics of the folding reaction These intermediates
are identical to the molten globule state which can accumulate
under moderately denaturing conditions and assumed to be
essential for the structure formation of the native state
Detailed characterization of the folding intermediates as well
as the transition state of the folding is very important to
elucidate the mechanisms of protein folding For this purpose
our laboratory investigates the thermodynamic stability and the
foldingunfolding kinetics of several well-characterized small
proteins which includes α-lactalbumin lysozyme
staphylococcal nuclease and green fluorescent protein as well
as the natural and engineered variants of these proteins In
particular the effects of site-directed mutations on the stability
and the foldingunfolding kinetics give us the detailed
information on the structure of the folding intermediates and
the transition state
A representative example is the characterization of the
transition state structure of a 123-residue Ca2+-binding protein
goat α-lactalbumin (α-LA) (1) This protein consists of two
domains an α-domain and a β-domain and forms the molten
globule state in early stages of the folding Based on the
extensive studies on bovine and human α-LA it has been
shown that the α-LA molten globule has a bipartite structure in
which the α-domain is weakly formed and the β-domain is
disordered To investigate whether the structure partially
formed in the molten globule folding intermediate of goat α-
LA is further organized in the transition state of folding we
constructed a number of variants of this protein and performed
Φ-value analysis on them
[국외 생물물리학연구실 소개]
Kunihirio Kuwajima Laboratory (The University of Tokyo)
Kunihiro Kuwajima
Page 4 Biophysical Society Newsletter
We studied the equilibrium unfolding transitions and kinetic
refolding and unfolding reactions of the variants using
equilibrium and stopped-flow kinetic circular dichroism
techniques The results have indicated that the folding nucleus
in transition state of goat α-LA is not extensively distributed
over the α-domain of the protein but very localized in a
region that contains the Ca2+-binding site and the interface
between the C-helix and the β-domain (Figure) It is concluded
that the specific docking of the α- and β-domains at a domain
interface is necessary for this protein to organize its native
structure form the molten globule intermediate
(2) Mechanisms of molecular chaperone function
Various molecular chaperones assist protein folding in the
cell Molecular chaperones are associated not only with the
structure formation and the assembly of proteins but also with
a wide range of events occurring in the cell such as
intracellular transport of proteins DNA replication and stress
response Our laboratory studies the mechanisms of chaperone
function using one of the best-characterized chaperone
chaperonin GroELGroES from Escherichia coli We focus on
the effects of the chaperonin on the folding kinetics of proteins
and on the allosteric transition of the chaperonin induced by
various nucleotides such as ATP by means of in vitro model
systems
Experimental techniques
In much of these studies we rely on various
spectroscopic techniques including absorbance (UV - IR)
circular dichroism intrinsic and extrinsic fluorescence small
angle X-ray scattering and nuclear magnetic resonance which
serve as probes to monitor the structural properties of proteins
These probes are often combined with mixing techniques such
as stopped-flow to monitor the kinetics of the folding and
unfolding reactions In addition to those experimental
techniques shown above we also use computational
techniques such as molecular dynamics simulations
Kuwajima laboratory members
Figure A schematic representation of goat α-LA (PDB code 1HMK) The side-chains of the residues where mutations have been introduced are shown by space filling
Biophysical Society Newsletter Page 5
1 M and Kuwajima K
2 and Kuwajima K J Mol Biol
3 M Saeki K Kamagata K Sawano
Y Tanokura M Kidera A and Kuwajima K J Mol Biol
354 164-172 (2005)
대한민국 국민의 수면형태를 연구할 때 평균수면시간
만을
씩 다른 행
동을
용하는 방법과 (2) 화학결합이 분해되는데 필요한 힘을 측
(1) 분자의 형광측정
(single molecule detection)의 기본
원칙
References
Saeki K Arai M Yoda T Nakao
J Mol Biol 341 589-604 (2004)
Kamagata K Arai M
339 951-965 (2004)
Oroguchi T Ikeguchi
[총설] 분자 한 개의 화학
고려대학교 화학과
김지환
이야기 하는 것은 불충분 하다 연령별로 수면시간이
다르고 도시거주자와 농촌저주자의 수면형태가 다르고 또
한 각 개인의 생활패턴이 다르기 때문이다 아마도 개인의
수면패턴은 개인의 생활방식에 의거해서 개별적으로 이해
하는 것이 가장 효과적인 이해방법일 것이다
화학반응에 있어서도 각각의 분자들은 조금
보일 것으로 생각된다 하지만 이때까지의 화학은
1023 개 정도의 분자 간의 화학반응의 평균치만을 측정하여
왔다 위에서 든 예와 마찬가지로 평균치 하나만 으로는 화
학반응의 미묘함을 완전히 설명하기 힘들다 이러한 평균화
를 피하기 위해서 분자 하나하나의 구조와 화학반응을 연구
하는 단 분자측정기술 (Single-Molecule Spectroscopy SMS)
이 최근 들어 개발되고 있으며 종래의 화학 및 생화학반응
에서 밝혀질 수 없었던 흥미 있는 현상들이 속속들이 관측
되고 있다 특히 화학적으로는 동일한 분자들이지만 실제
의 화학반응에 있어서는 분자 각각이 lsquo개성rsquo을 가지는 것이
증명되고 있다 단 분자 측정방법은 (1) 단 분자의 형광을 이
정하는 원자 힘 현미경 혹은 광학 집게 (optical tweezer) 방법
으로 분류될 수 있다
단
단 분자 분광측정기술
은 다음과 같다 (1) 용매의 자체형광이나 산란을 취소
화 하기위하여 레이져의 조사 (illumination) 부피를 줄이고
(2) 조사되는 영역에 통계적으로 한 개의 분자가 위치하도
록 하며 단분자에서 나오는 형광광자를 높은 양자효율로 측
정한다 최근의 반도체기술의 발달로 인하여 단일광자
를 양자효율 70 이상으로 측정이 가능하게 되었으며 이
기술의 발달은 형광태그가 된 단일 단백질분자의 측정이 가
능하게 되었다 특히 이 기술과 형광공명에너지전이를 접목
시킨 단일쌍 형광공명에너지전이 (single pair fluorescence
resonance energy transfer sp-FRET)를 이용하면 단일단백질
분자의 시간에 따른 콘포메이션 (conformation)의 변화를 관
찰할 수 있다
Page 6 Biophysical Society Newsletter
그림 1 (a) spFRET 의 에너지 diagram (b) spectral overlap (c) 거리에 따른 spFRET의 변화
그림 2 (A) 콜레스테롤산화효소(cholesterol oxidase) 분자들의 공간상 분포 이미지 밝은 점 한 개는 시료
상의 한 개의 효소분자의 위치를 나타낸다 (B) 한 개의 효소분자가 콜레스테롤분자들과 반응하는 것을 시간에 따라 기록한 그래프 x-축은 측정시간을 의미
하고 y-축은 효소의 화학적 상태를 나타낸다
일례로 하버드 대학 화학과 서니 지 (X Sunney Xie)교
수연구팀은 한 개의 콜레스테롤산화효소 (cholesterol
oxidase)분자가 콜레스테롤분자들을 산화시키는 반응을 직
접 관찰하였다 (그림 2) 이 실험으로 부터 개별적인 효소분
자들의 산화반응속도는 조금씩 다르다는 것을 시사했다
(참조문헌 1)
다른 분자 B (그림 2(b)의 Biotin) 를 시료 표면에 흡착 시켰
을 때 A-B 분자간 힘은 cantilever의 휘는정도(deflection)에
반영이 되며 이 deflection 은 레이져와 광다이오드로 구성된
광학지렛대 (optical lever)에 의하여 증폭되어 기록된다 그
림 1(c)는 가웁(Gaub) 연구단이 탐침표면에 있는 avidin과 시
료표면에 있는 biotin간의 인력을 거리에 따라 측정한 결과
를 보여준다[Science 264 415 (1994)] 이러한 단일분자의 힘을
측정하여 생체분자의 상호작용 및 생체분자간의 상호작용
을 상세히 연구할 수 있다
(2) 단일분자의 힘 (force) 측정
spFRET과 연계된 생체분자의 측정기술로써 단일분자
힘 탐침기술(molecular force probe) 이 최근 들어 각광을 받
고 있다 원자힘 현미경(atomic force microscopy)탐침 끝에
결합된 분자와 시료표면에 고정되어 있는 다른 분자간의 결
합력을 탐침에 작용되는 기계적인 힘을 측정함으로서 알아
내는 기술이다 그림 3a에서는 분자힘 측정장비의 개략도를
나타내었다 용수철 상수값 (k)를 알고 있는 AFM cantilever
probe의 끝을 분자 A (그림 3(b)에서는 Avidin) 로 코팅하고
Biophysical Society Newsletter Page 7
그림 3 (a) MFP 장치의 개념도 (b) 탐침과 시료표면과의 인력 (c) biotin 과 avidin 분자들간의 인력을 힘
측정 장치로 측정한 결과의 예
스탠포드 대학의 스티븐 블락 (Steven M Block) 교수 연
구팀은 광학집게 (optical tweezer)방법을 이용하여 최근에
키네신(kinesin)분자하나가 마이크로튜블(microtubule)위를
어떠한 형태로 걸어 다니는가에 대한 연구결과를 발표하였
다 키네신 분자는 사람과 흡사하게 두 개의 lsquo다리rsquo로 보행
할 것으로 생각 되어 왔지만 이때까지는 실험적으로 입증
할 수 없었다 블락교수연는 키네신분자 하나의 움직임을
측정함으로 써 처음으로 키네신분자의 걸음걸이가 8 나노
미터인 것을 보였으며 또한 대부분의 키네신분자의 걸음걸
이는 lsquo절름발이형태rsquo에 가깝다는 놀라운 결과를 보여주었
다 (그림 4)
그림 4 (좌) 키네신 분자의 다리구조모델 (우) 키네신 분자 하나의 걸음걸이 x-축은 시간을 나타내고 y-축은 키네신분자의 위치를 나타낸다 시간에 따라 분자의 위치가 계단 형태로 변화하는 것은 키네신 분자의 한 걸음마에 해당한다
Page 8 Biophysical Society Newsletter
참고문헌 단 분자의 화학적 생물학적 연구는 전통적인 화학연
구에서 얻어진 결과에 더욱더 미시적이고 구체적인 모델
을 제시한다 단분자 측정기술은 아직 태동기에 있으며 급
속도로 발전하고 있다 이 기술은 나노물질 및 복잡한 단
백질분자의 미시적 분석 및 나노물질과 생체분자와의 반
응을 자세히 연구할 수 있는 도구를 제공할 것이다
1 Lu H P Xun L and Xie X S Science 282 1877-1882
(1998)
2 Asbury C L Fehr A N and Block S M Science 302
2130-2134 (2003)
[총설] 시스템 생물학(Systems Biology)과
오믹스 기술(-omics technology)
서강대학교 공과대학 화공생명공학과 정의섭 이진원
20세기 중반부터 생물학자들과 공학자들은 분자생물
학 연구방법을 통하여 모든 생명체에서 중요한 역할을 하는
특정인자가 유전자와 단백질 그리고 대사산물이고 이들의
구조와 기능을 분석하고 규명하는 데에 힘써 왔다 이를 통
해 얻은 각각의 생물정보를 이용하여 과학자들은 생명체 전
체에 대한 생체조절 기작을 설명하려고 하였으나 생명체에
있어서 그 구성성분들이 각각 따로 존재하며 작용하는 것이
아니라 서로 간에 유기적인 상호작용을 하고 있어 한 구성
성분의 기능이 바뀌거나 양적인 변화가 있을 때 이는 그 생
명체를 이루고 있는 다른 많은 구성성분에 영향을 미치고
세포내의 전체적인 효과로 나타난다 그래서 생명체의 단위
구성성분의 변화가 아니라 생명체를 구성하고 있는 전체 시
스템의 총체적인 연구를 통해 생명현상을 정확하게 이해하
고자 시스템생물학(systems biology)라는 학문 분야가 생기
게 되었다(1-3)
생명체를 구성하는 세포 내에서 유전자와 단백질 사이
의 상호조절 작용은 매우 복잡하게 얽혀있기 때문에 이들
사이의 상호 기작과 조절 관계를 정확하게 규명하는 것은
매우 어렵다고 할 수 있다 예를 들면 무수히 많은 부품들이
복잡하게 연결되어있는 자동차를 들여다보면 이들 부품들
이 여러 형태로 묶여져 있는 다양한 모듈(module)로 구성되
어 있음을 알 수 있다 따라서 자동차가 달리는데 사용되는
각 부품 하나마다의 기능을 연구하는 것이 아니라 여러 부
품들이 묶여져 있는 모듈의 기능을 연구하는 것이 더 적절
할 것이다 즉 세포 내에서 생체조절에 관여하는 유전자와
단백질을 자동차의 부품처럼 그 기능을 연구하기 보다는 유
전자나 단백질로 묶여있는 모듈 네트워크(module network)
를 찾아내고 이들의 역할과 조절 기능을 밝히는 것이 생명
체의 전체 상호작용을 이해하는 데 더 많은 도움이 될 것이
다
Biophysical Society Newsletter Page 9
시스템생물학 연구의 대표적인 예로서 세포 내에 특정
변화를 주어 그에 따른 세포 내 구성성분들의 변화를 연구
하여 이를 수학적 모델로 만드는 접근방법인 시스템시뮬레
이션(systems simulation)을 들 수 있는데 이를 통하여 외부자
극에 의한 세포 내 변화를 실험하지 않아도 컴퓨터상에서
전체적으로 연구할 수 있다
그러나 시스템생물학 연구의 궁극적인 목표는 한 자극
에 의한 세포의 변화 뿐만 아니라 세포기능 전체 및 생명체
전체의 종합적인 이해라고 할 수 있다 시스템생물학은 최
근까지 본격적인 연구가 시작되지 못하였는데 그 이유는 세
포 내의 모든 구성성분을 전체적으로 분석할 수 있는 기술
의 부재 때문이었는데 최근 인간 유전체의 전체염 기서열
해독을 시작으로 해서 여러 정밀 분석기술의 발전으로 보다
많은 생물 정보가 축적되어 세포 내의 시스템을 체계적으로
분석하는 연구가 가능하게 되었다(4)
이와 같이 시스템생물학의 발전을 가져다준 분야로서
유전체학(genomics) 전사체학(transcriptiomics) 단백체학
(proteomics) 그리고 대사체학(metabolomics)을 들 수 있는
데 (그림 1 참조) 최근 이들 분야의 급진적인 발전으로 인해
방대한 양의 관련 정보가 축적되면서 오믹스(-omics) 형태
의 어미가 붙는 새로운 학문 분야가 태동하게 되었다 이러
한 생물 관련 정보(bioinformation)를 이용해 시스템생물학
연구에 적용함으로서 단순한 기술적 지식의 활용보다는 세
포 내의 다양한 특정변화를 통해 구성성분들의 상호관계 및
동역학 특성 등을 밝혀내고 이를 바탕으로 인위적 조작을
통해 원하는 결과를 획득하고 세포 내의 변화를 예측할 수
있는 모델을 세우는 것이 가능하게 되었다(5)
이에 여기에서는 시스템생물학 분야에 빠른 발전을 가
져다준 4가지의 오믹스 기술(-omics technology)에 대하여
간략하게 설명하고 시스템생물학의 향후 발전방향에 대해
논의하고자 한다
그림 1 시스템생물학과 여러 오믹스 기술(-omics technology)의 상관 관계
Page 10 Biophysical Society Newsletter
유전체학(genomics) 이러한 유전체에 대한 정보는 생명체를 시스템적으로
모델링하고 해석하는 가장 근본적인 정보를 제공하는 시
작점이 될 뿐 아니라 생명체의 거동을 조절하고 예측할
수 있는 조작 시점이 되기도 한다
유전체학이란 생물의 유전정보를 내포하고 있는 최소
단위인 DNA RNA를 다루는 학문으로 이 최소 단위를 통해
유전 정보를 수집하고 분석하며 해석하는 모든 연구 분야를
모두 포함한다 유전체학은 염기서열 판독(sequencing)에서
부터 출발한다고 할 수 있다 이 분야를 서열 유전체학
(sequencing genomics)이라 하며 주로 알려진 서열을 통해
염색체 지도와 유전자 지도의 비교 작성 DNA구조 결정 등
을 연구한다(67)
전사체학(transcriptomics)
전사체학은 세포 내 유전자나 단백질 자체를 연구하는
대신에 유전자의 정보가 단백질로 전달되는 중간 과정인
전사(transcription)단계에서 mRNA(messenger RNA)의 발현
(transcription) 정도를 연구하는 학문이며 이 분야에서 가장
많이 이용하는 기법이라면 DNA chip을 이용하여 유전자 발
현 패턴을 연구하는 방법이다 다시 말해 유전자를 담고 있
는 DNA는 단백질로 정보가 전달되는 엑손(exon)뿐만 아니
라 기능이 명확하지 않은 인트론(intron) 부분도 포함하고
있는데 이들은 함께 RNA로 전달되었다가 성숙과정을 거
치면서 인트론(intron) 부분이 빠지고 엑손(exon) 부분끼리
만 이어져(splicing) mRNA(messenger RNA) 을 만들게 된다
따라서 mRNA 서열을 밝히면 실제 만들어지는 단백질의 서
열을 알 수 있을 뿐만 아니라 mRNA의 발현 정도를 추적하
여 단백질 생성 속도를 추정할 수도 있다 이에 전사체학
(transcriptomics)에서 사용하는 DNA chip은 바로 이 mRNA
에 상보적으로 결합하는 cDNA(complementary DNA)를 chip
위에 붙여서 사용하는 것으로 궁극적으로는 세포 내의
mRNA 양 변화를 추적하는 도구이다 이러한 전사체학
(transcriptomics)에서 중요하게 사용되는 DNA chip의 원리
와 응용은 다음과 같다(10-12)
그러나 DNA나 RNA의 염기서열 정보만을 가지고 유전
자의 구체적인 정보를 예측하는 것은 불가능하기 때문에 염
기서열 결정 후 크게 세 가지로 연구 방향이 나누어지게 된
다 첫 번째는 구조 유전체학(structural genomics)으로 유전
자 정보로부터 그 구조를 예측하고 서열과의 상호관계를 통
해 유전자의 3차원 구조를 완성하여 이들을 NMR(nuclear
magnetic resonance)이나 X-ray로 규명하는 연구이다
두 번째는 기능 유전체학(functional genomics)으로 새
로운 유전자의 발굴과 기능을 연구하는 것으로 현재까지 인
간의 전체 유전자 서열은 밝혀졌으나 기능이 알려진 유전
자는 전체의 10 정도에 불과하다 유전자 기능을 연구하
는 방법에는 이미 기능이 규명된 유전자와 새로운 유전자간
의 서열 유사성으로부터 각 유전자의 기능을 유추하는 것인
데 이는 각종 데이터베이스를 이용한 작업을 통해 활발하
게 진행 중에 있다(8)
마지막은 비교 유전체학(comparitive genomics)으로 표
준 염기서열을 바탕으로 개체 간 유전적 특성을 밝히는 것
이다 이런 연구 방법을 통해 얻은 결과를 이용해 단순한 서
열정보에서 유전자의 구조와 기능을 밝히고 개체간의 유전
적 특성을 예측해 세포 내 수용체(receptor)의 공간적 관계를
예측하기도 한다 또한 이러한 방법을 통해 유전자 질환의
진단과 신약 개발 연구에 직접 응용할 수 있다(9)
1) DNA 칩의 원리
DNA chip은 기존의 분자 생물학적 지식과 기계 및 전
자공학의 기술을 접목하여 만들어진 것으로 기계 자동화와
전자 제어 기술 등을 이용하여 수백 개 내지 수십만 개의
Biophysical Society Newsletter Page 11
DNA를 아주 작은 공간에 집어넣을 수 있게 만든 것이다 즉
DNA chip이란 유전자 검색용으로서 엄청나게 많은 종류의
DNA를 고밀도로 붙여 놓은 것을 말한다 DNA chip은 붙이
는 유전물질의 크기에 따라 cDNA chip과 oligonucleotide
chip으로 나눌 수 있으며 사용목적에 따라 단백질을 붙여서
protein chip으로 응용할 수 있다 cDNA chip에는 최소한 500
bp 이상의 유전자가 붙여져 있고 올리고뉴클레오티드 칩
(oligonucleotide chip)에는 약 15 25sim 개의 염기들로 이루어
진 올리고뉴클레오티드(oligonucleotide)가 붙여져 있다
cDNA microarray chip은 두 가지 다른 환경에서 발현되
는 독특한 유전자들을 분석하는데 큰 도움이 되는데 수천
개 이상의 유전자 발현변이를 단 한 번의 실험으로 검색할
수 있기 때문이다 실험과정을 살펴보면 먼저 두 개의 다른
환경에서 얻은 세포들로부터 mRNA를 추출하여 mRNA를
역전사(reverse transcription) 시킬 때 두 가지의 형광 물질을
띤 염기(dUTP)를 집어넣어 빨간색(Cy5)이나 녹색(Cy3)을
띤 cDNA를 합성하고 합성된 두 개의 cDNA를 똑 같은 양으
로 섞어서 하나의 cDNA microarray chip에 결합시키게 된다
결합 반응 후 DNA chip은 laser fluorescence scanner에 의하
여 읽혀지게 됨으로 각각 유전자의 형광 정도에 따라 선택
된 유전자의 발현정도를 computer에 의하여 분석하게 된다
(그림 2) 분석된 결과는 세포의 특성을 규명할 수 있는 자료
가 되며 한 마디로 요약해서 생명체의 유전자발현 청사진
을 얻는 것이다 이 청사진을 이용하면 이때까지 볼 수 없었
던 유전자들 간의 복잡한 연결 고리들을 한결 쉽게 풀 수 있
을 것이다
올리고뉴클레오티드 칩(oligonucleotide chip)은 하나의
염기서열만 틀려도 결합을 하지 않는 성질을 이용하여 한
염기에 생긴 돌연 변이(point mutation)까지도 찾아낸다 많
은 암이나 유전병들이 특정 유전자에 생긴 작은 돌연변이에
의해서 유발되기 때문에 이것을 이용하여 지금까지 밝혀진
암 관련 유전자를 가진 DNA chip을 만든다면 한 번의 실험
으로 아주 쉽게 돌연변이를 찾을 수 있다
그림 2 DNA chip의 원리와 상용화된 DNA chip의 예
2) DNA chip의 응용
DNA chip은 신약 개발이나 유전자 치료제 개발과 같은
과학 기술적인 측면에 매우 중요하다 다시 말해서 우리나
라뿐만 아니라 다른 나라에서 많이 발병하며 또한 항생제
의 남용으로 내성을 가진 종이 많아지게 된 결핵균의 경우
이러한 내성 균주를 빠른 시간 안에 환자로부터 찾아내고
어떠한 항생제에 내성을 가졌는가를 밝히는 일은 매우 중요
하다 이러한 일은 수없이 많이 존재하는 여러 병원균들의
발견과 치료에도 적용되는 매우 중요한 과정이나 현존의 병
원성 세균동정검사는 많은 시간과 경비가 소요된다 따라서
빠르고 정확한 새로운 검색방법의 개발은 임상 의사가 적절
한 판단과 치료를 하는데 결정적인 기여를 할 수 있을 것이
다 이에 병원성 미생물 검색용 DNA chip의 시장성은 아주
높다고 할 수 있다 또한 이러한 DNA chip은 병원뿐만 아니
라 동middot식물 및 식품 검역소 환경오염 등에도 쓰여 질 수 있
다 이와 같이 가까운 미래에 DNA chip은 우리의 생활 구석
구석에 파고들어 우리의 삶을 보다 윤택하게 만들 것이다
Page 12 Biophysical Society Newsletter
이렇게 DNA chip을 이용하여 얻게 되는 전사체에 대한
정보는 유전자와 유전자 유전자와 단백질 합성 유전자 발
현 신호 전달 메커니즘 등의 상관관계를 밝히는데 주요한
정보를 제공할 것이며 이를 시스템적으로 종합하여 모델링
확립하게 된다면 생명체의 복잡한 변화와 조절 현상에 대한
이해가 더욱 넓어질 것이다
단백체학(proteomics)
생명체 내에서 특정 조건 및 시간에 발현되는 단백질
양의 전체적 변화 패턴 분석 및 정량ㆍ정성적 분석을 통해
세포의 거동 및 유전자의 발현을 이해하는 학문을
단백체학이라고 한다(13) 이와 같은 단백체학 연구를 통해
세포의 대사 이해 조절 신호 전달 면역 반응의 메커니즘
등을 이해하는 것이 가능해진다 오늘날
단백체학(proteomics)이 대두된 이유는 mRNA(messenger
RNA)에 대한 정보만으로는 모든 단백질의 발현을 예측할
수 없기 때문이다 그리고 또 다른 이유는 단백질이
변형(methylation phosphorylation 등)된 것을 유전자
서열(gene sequence)로는 설명할 수 없기 때문이다
그럼에도 불구하고 상보적인 서열을 인지하여 이중나선을
형성할 수 있는 DNA 에 비해 단백질은 서열만으로
선택적인 결합을 이룰 수 없고 PCR(polymerase chain
reaction)을 이용하여 DNA 를 증폭시키는 방법과 같이
단백질을 증폭시키는 방법이 마땅치 않은데다가 주위
조건(열 pH 등)에 따라 변성되기도 하는 등 다루기가
까다로워 유전체학(genomics)에 비하면 아직도 걸음마
단계에 불과하다 현재 수준은 2-D gel 을 이용하여 단백질
자체의 발현 여부를 관찰하거나(그림 3 참조) 컴퓨터를
이용하여 단백질의 3 차원 모델을 예측(prediction)하는
방법을 연구하는 정도이다(14)
단백체학(proteomics)의 장점으로는 기능을 갖는
단백질의 발현을 종합적이고 정량적으로 측정하는 가장
직접적인 수단이 되고 생물학적 동요(perturbation 질병
약물 shock 등)에 의하여 변하는 단백질들의 발현 양상의
변화를 정확하게 관찰할 수 있으며 세포내(in vivo)에서
그림 3 단백체학(proteomics)에서 사용하는 2-Dimensional Gel Electrophoresis (2-DE) 기법
Biophysical Society Newsletter Page 13
유전자 발현의 궁극적인 양상을 규명할 수 있고 유전자
단백질 및 질병간의 연결고리를 제공한다
단백체학(proteomics)이 풀어야 할 문제로는 단백질 역할
규명 번역 후 변형의 분석 단백질 활성의 조절 단백질 간
상호작용 및 복합체 형성 세포내 소기관 사이에서의
단백질 이동 및 분포 단백질 발현 분석 신호 전달 및
대사 경로 규명 약물의 작용 기작 약물독성의 연구 등이
있겠다(15)
단백체에 대한 연구의 어려움에도 불구하는 이러한
연구 노력은 세포내 대사 메커니즘에 직접적으로 관여하는
효소(enzyme)에 대한 정보를 제공하므로 세포의 모델링과
시스템적인 해석에 매우 긴요한 도구가 되고 있다 즉
효소는 대사물질의 변화에 직접적으로 관여하므로 이에
대한 정량적인 정보를 얻게 된다면 보다 정밀하고(robust)
효과적인 생물 시스템 모델을 구성하는 것이 가능해진다
대사체학(metabolomics)
대사체학이란 세포 내 다양한 유전적 환경적 조건에서
단백질 효소(enzyme)에 의해 만들어지는 수많은
대사산물(metabolite)의 종류와 농도를 MS(mass
spectrometer)나 NMR(nuclear magnetic resonance)과 같은
다양한 분석기기를 사용하여 포괄적으로 해석함으로서
생명현상을 총체적으로 연구하기 위한 새로운 학문으로
정의되어진다(1617) 다시 말해 전사체학(transcriptomic)
단백체학(proteomics)과 함께 포스트 게노믹시대(post-
genomic era)에 기능 유전체학(functional genomics)의 한
방편으로 유전형질과 표현형질의 관계를 규명해줄
궁극적인 수단으로 이용되고 있으며 대사체학 연구를 통해
알려져 있지 않던 유전자와 단백질의 기능 규명도 가능하게
된다 또한 대사산물 데이터베이스(database) 확보 및
네트워크(network) 구축에 의해 얻어진 정보(information)를
이용한 세포의 생리학적 상태를 판단함으로서 유전자 발현
및 단백질 발현 여부를 확인하는 것이 가능해졌다 이에
최근 바이오관련 연구소에서는 생명현상을 총체적으로
이해하기 위해서는 무엇보다도 대사체에 관한 연구가
필수적임을 인지되기 시작했으며 선진국에서는 이미
대사체학에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다(1819)
지금까지 시스템생물학과 오믹스(-omics)로 분류되는
분야의 관련성에 대하여 논의하였다 요약하면
시스템생물학이란 앞서 말한 오믹스 기술(-omics
technology)을 기반으로 얻어진 정보를 유기적으로
이용하여 생명체를 총괄적이고 체계적으로 이해하는 것을
목적으로 하고 있는 생물학의 새로운 분야이다 즉 단위
생물 개체 또는 단위 세포를 총체적으로 접근하고 해석할
수 있는 시스템적 연구를 말하며 연구 방법 또한 다량의
실험을 동시에 수행할 수 있는 새로운 공학적 접근을
필요로 하고 있다
시스템생물학 연구를 위해서는 생물학적 시스템들을
전체적인 관점에서 이해하기 위한 방법론과 기술의 도움이
필요하고 이러한 생명현상의 구성성분에 대한 방대한 분석
데이터를 만들어 내는 생화학자 및 분석화학자 뿐만 아니라
분석 데이터를 사용하여 시스템을 모델링하고
모사(simulation)하고 검증실험을 할 수 있는 공학자 이를
통하여 얻어지는 가설들을 다시 세포내에서 재구성할 수
있는 세포생물학자 등 여러 분야 과학자들의 긴밀한 협력이
필수적이며 이를 통해야만 생명현상의 시스템적인 이해가
가능해 질 것이다 즉 효율적인 시스템 생물학 연구를
위해서는 지금까지 각 분야의 과학자들이 독자적으로 자기
분야를 연구하는 방식을 탈피하여 각각의 연구대상에 관한
다양한 기술들의 집합과 여러 연구 분야들에서의 공통적
노력을 필요로 하겠다
시스템생물학적 접근 방법을 통해 신약 후보물질이나
신약개발 표적 단백질의 발굴 및 검증에 획기적인 발전을
가져올 수 있으며 제약분야 이외에 산업 미생물을
이용하여 목적으로 하는 대사물질(metabolite) 또는
생물자원의 대량생산도 가능하다고 보고 있다(20) 따라서
본 학문에 대한 관심과 발전은 앞으로 계속 커져갈 것이며
인류사회에 대한 기여가 매우 클 것으로 예상된다
Page 14 Biophysical Society Newsletter
참고문헌 13 de Hoog C L and Mann M ldquoProteomicsrdquo Annu Rev
Genomics Hum Genet 5 267-293 (2004) 1 Kumar A ldquoTeaching systems biology an active-learning
approachrdquo Cell Biol Educ 4 323-329 (2005) 14 Aggarwal K and Lee K H ldquoFunctional genomics and
proteomics as a foundation for systems biologyrdquo Brief
Funct Genomic Proteomic 2 175-184 (2003)
2 OMalley M A and Dupre J ldquoFundamental issues in
systems biologyrdquo Bioessays 27 1270-1276 (2005)
3 Egelhofer M ldquoPost-genome science highlights systems
biologyrdquo Drug Discov Today 9 1000-1002 (2004)
15 Walgren J L and Thompson D C ldquoApplication of
proteomic technologies in the drug development processrdquo
Toxicol Lett 149 377-385 (2004) 4 Ellis D I OHagan S Dunn W B Brown M and
Vaidyanathan S ldquoFrom genomes to systemsrdquo Genome Biol
5 354 (2004)
16 Rochfort S ldquoMetabolomics reviewed a new omics
platform technology for systems biology and implications
for natural products researchrdquo J Nat Prod 68 1813-1820
(2005)
5 Auffray C Imbeaud S Roux-Rouquie M and Hood L
ldquoFrom functional genomics to systems biology concepts
and practicesrdquo Crit Rev Biol 326 879-892 (2003) 17 Lindon J C Holmes E and Nicholson J K
ldquoMetabonomics systems biology in pharmaceutical
research and developmentrdquo Curr Opin Mol Ther 6 265-
272 (2004)
6 Hocquette J F ldquoWhere are we in genomicsrdquo J Physiol
Pharmacol 56 37-70 (2005)
7 Oksman-Caldentey K M and Saito K ldquoIntegrating
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
We studied the equilibrium unfolding transitions and kinetic
refolding and unfolding reactions of the variants using
equilibrium and stopped-flow kinetic circular dichroism
techniques The results have indicated that the folding nucleus
in transition state of goat α-LA is not extensively distributed
over the α-domain of the protein but very localized in a
region that contains the Ca2+-binding site and the interface
between the C-helix and the β-domain (Figure) It is concluded
that the specific docking of the α- and β-domains at a domain
interface is necessary for this protein to organize its native
structure form the molten globule intermediate
(2) Mechanisms of molecular chaperone function
Various molecular chaperones assist protein folding in the
cell Molecular chaperones are associated not only with the
structure formation and the assembly of proteins but also with
a wide range of events occurring in the cell such as
intracellular transport of proteins DNA replication and stress
response Our laboratory studies the mechanisms of chaperone
function using one of the best-characterized chaperone
chaperonin GroELGroES from Escherichia coli We focus on
the effects of the chaperonin on the folding kinetics of proteins
and on the allosteric transition of the chaperonin induced by
various nucleotides such as ATP by means of in vitro model
systems
Experimental techniques
In much of these studies we rely on various
spectroscopic techniques including absorbance (UV - IR)
circular dichroism intrinsic and extrinsic fluorescence small
angle X-ray scattering and nuclear magnetic resonance which
serve as probes to monitor the structural properties of proteins
These probes are often combined with mixing techniques such
as stopped-flow to monitor the kinetics of the folding and
unfolding reactions In addition to those experimental
techniques shown above we also use computational
techniques such as molecular dynamics simulations
Kuwajima laboratory members
Figure A schematic representation of goat α-LA (PDB code 1HMK) The side-chains of the residues where mutations have been introduced are shown by space filling
Biophysical Society Newsletter Page 5
1 M and Kuwajima K
2 and Kuwajima K J Mol Biol
3 M Saeki K Kamagata K Sawano
Y Tanokura M Kidera A and Kuwajima K J Mol Biol
354 164-172 (2005)
대한민국 국민의 수면형태를 연구할 때 평균수면시간
만을
씩 다른 행
동을
용하는 방법과 (2) 화학결합이 분해되는데 필요한 힘을 측
(1) 분자의 형광측정
(single molecule detection)의 기본
원칙
References
Saeki K Arai M Yoda T Nakao
J Mol Biol 341 589-604 (2004)
Kamagata K Arai M
339 951-965 (2004)
Oroguchi T Ikeguchi
[총설] 분자 한 개의 화학
고려대학교 화학과
김지환
이야기 하는 것은 불충분 하다 연령별로 수면시간이
다르고 도시거주자와 농촌저주자의 수면형태가 다르고 또
한 각 개인의 생활패턴이 다르기 때문이다 아마도 개인의
수면패턴은 개인의 생활방식에 의거해서 개별적으로 이해
하는 것이 가장 효과적인 이해방법일 것이다
화학반응에 있어서도 각각의 분자들은 조금
보일 것으로 생각된다 하지만 이때까지의 화학은
1023 개 정도의 분자 간의 화학반응의 평균치만을 측정하여
왔다 위에서 든 예와 마찬가지로 평균치 하나만 으로는 화
학반응의 미묘함을 완전히 설명하기 힘들다 이러한 평균화
를 피하기 위해서 분자 하나하나의 구조와 화학반응을 연구
하는 단 분자측정기술 (Single-Molecule Spectroscopy SMS)
이 최근 들어 개발되고 있으며 종래의 화학 및 생화학반응
에서 밝혀질 수 없었던 흥미 있는 현상들이 속속들이 관측
되고 있다 특히 화학적으로는 동일한 분자들이지만 실제
의 화학반응에 있어서는 분자 각각이 lsquo개성rsquo을 가지는 것이
증명되고 있다 단 분자 측정방법은 (1) 단 분자의 형광을 이
정하는 원자 힘 현미경 혹은 광학 집게 (optical tweezer) 방법
으로 분류될 수 있다
단
단 분자 분광측정기술
은 다음과 같다 (1) 용매의 자체형광이나 산란을 취소
화 하기위하여 레이져의 조사 (illumination) 부피를 줄이고
(2) 조사되는 영역에 통계적으로 한 개의 분자가 위치하도
록 하며 단분자에서 나오는 형광광자를 높은 양자효율로 측
정한다 최근의 반도체기술의 발달로 인하여 단일광자
를 양자효율 70 이상으로 측정이 가능하게 되었으며 이
기술의 발달은 형광태그가 된 단일 단백질분자의 측정이 가
능하게 되었다 특히 이 기술과 형광공명에너지전이를 접목
시킨 단일쌍 형광공명에너지전이 (single pair fluorescence
resonance energy transfer sp-FRET)를 이용하면 단일단백질
분자의 시간에 따른 콘포메이션 (conformation)의 변화를 관
찰할 수 있다
Page 6 Biophysical Society Newsletter
그림 1 (a) spFRET 의 에너지 diagram (b) spectral overlap (c) 거리에 따른 spFRET의 변화
그림 2 (A) 콜레스테롤산화효소(cholesterol oxidase) 분자들의 공간상 분포 이미지 밝은 점 한 개는 시료
상의 한 개의 효소분자의 위치를 나타낸다 (B) 한 개의 효소분자가 콜레스테롤분자들과 반응하는 것을 시간에 따라 기록한 그래프 x-축은 측정시간을 의미
하고 y-축은 효소의 화학적 상태를 나타낸다
일례로 하버드 대학 화학과 서니 지 (X Sunney Xie)교
수연구팀은 한 개의 콜레스테롤산화효소 (cholesterol
oxidase)분자가 콜레스테롤분자들을 산화시키는 반응을 직
접 관찰하였다 (그림 2) 이 실험으로 부터 개별적인 효소분
자들의 산화반응속도는 조금씩 다르다는 것을 시사했다
(참조문헌 1)
다른 분자 B (그림 2(b)의 Biotin) 를 시료 표면에 흡착 시켰
을 때 A-B 분자간 힘은 cantilever의 휘는정도(deflection)에
반영이 되며 이 deflection 은 레이져와 광다이오드로 구성된
광학지렛대 (optical lever)에 의하여 증폭되어 기록된다 그
림 1(c)는 가웁(Gaub) 연구단이 탐침표면에 있는 avidin과 시
료표면에 있는 biotin간의 인력을 거리에 따라 측정한 결과
를 보여준다[Science 264 415 (1994)] 이러한 단일분자의 힘을
측정하여 생체분자의 상호작용 및 생체분자간의 상호작용
을 상세히 연구할 수 있다
(2) 단일분자의 힘 (force) 측정
spFRET과 연계된 생체분자의 측정기술로써 단일분자
힘 탐침기술(molecular force probe) 이 최근 들어 각광을 받
고 있다 원자힘 현미경(atomic force microscopy)탐침 끝에
결합된 분자와 시료표면에 고정되어 있는 다른 분자간의 결
합력을 탐침에 작용되는 기계적인 힘을 측정함으로서 알아
내는 기술이다 그림 3a에서는 분자힘 측정장비의 개략도를
나타내었다 용수철 상수값 (k)를 알고 있는 AFM cantilever
probe의 끝을 분자 A (그림 3(b)에서는 Avidin) 로 코팅하고
Biophysical Society Newsletter Page 7
그림 3 (a) MFP 장치의 개념도 (b) 탐침과 시료표면과의 인력 (c) biotin 과 avidin 분자들간의 인력을 힘
측정 장치로 측정한 결과의 예
스탠포드 대학의 스티븐 블락 (Steven M Block) 교수 연
구팀은 광학집게 (optical tweezer)방법을 이용하여 최근에
키네신(kinesin)분자하나가 마이크로튜블(microtubule)위를
어떠한 형태로 걸어 다니는가에 대한 연구결과를 발표하였
다 키네신 분자는 사람과 흡사하게 두 개의 lsquo다리rsquo로 보행
할 것으로 생각 되어 왔지만 이때까지는 실험적으로 입증
할 수 없었다 블락교수연는 키네신분자 하나의 움직임을
측정함으로 써 처음으로 키네신분자의 걸음걸이가 8 나노
미터인 것을 보였으며 또한 대부분의 키네신분자의 걸음걸
이는 lsquo절름발이형태rsquo에 가깝다는 놀라운 결과를 보여주었
다 (그림 4)
그림 4 (좌) 키네신 분자의 다리구조모델 (우) 키네신 분자 하나의 걸음걸이 x-축은 시간을 나타내고 y-축은 키네신분자의 위치를 나타낸다 시간에 따라 분자의 위치가 계단 형태로 변화하는 것은 키네신 분자의 한 걸음마에 해당한다
Page 8 Biophysical Society Newsletter
참고문헌 단 분자의 화학적 생물학적 연구는 전통적인 화학연
구에서 얻어진 결과에 더욱더 미시적이고 구체적인 모델
을 제시한다 단분자 측정기술은 아직 태동기에 있으며 급
속도로 발전하고 있다 이 기술은 나노물질 및 복잡한 단
백질분자의 미시적 분석 및 나노물질과 생체분자와의 반
응을 자세히 연구할 수 있는 도구를 제공할 것이다
1 Lu H P Xun L and Xie X S Science 282 1877-1882
(1998)
2 Asbury C L Fehr A N and Block S M Science 302
2130-2134 (2003)
[총설] 시스템 생물학(Systems Biology)과
오믹스 기술(-omics technology)
서강대학교 공과대학 화공생명공학과 정의섭 이진원
20세기 중반부터 생물학자들과 공학자들은 분자생물
학 연구방법을 통하여 모든 생명체에서 중요한 역할을 하는
특정인자가 유전자와 단백질 그리고 대사산물이고 이들의
구조와 기능을 분석하고 규명하는 데에 힘써 왔다 이를 통
해 얻은 각각의 생물정보를 이용하여 과학자들은 생명체 전
체에 대한 생체조절 기작을 설명하려고 하였으나 생명체에
있어서 그 구성성분들이 각각 따로 존재하며 작용하는 것이
아니라 서로 간에 유기적인 상호작용을 하고 있어 한 구성
성분의 기능이 바뀌거나 양적인 변화가 있을 때 이는 그 생
명체를 이루고 있는 다른 많은 구성성분에 영향을 미치고
세포내의 전체적인 효과로 나타난다 그래서 생명체의 단위
구성성분의 변화가 아니라 생명체를 구성하고 있는 전체 시
스템의 총체적인 연구를 통해 생명현상을 정확하게 이해하
고자 시스템생물학(systems biology)라는 학문 분야가 생기
게 되었다(1-3)
생명체를 구성하는 세포 내에서 유전자와 단백질 사이
의 상호조절 작용은 매우 복잡하게 얽혀있기 때문에 이들
사이의 상호 기작과 조절 관계를 정확하게 규명하는 것은
매우 어렵다고 할 수 있다 예를 들면 무수히 많은 부품들이
복잡하게 연결되어있는 자동차를 들여다보면 이들 부품들
이 여러 형태로 묶여져 있는 다양한 모듈(module)로 구성되
어 있음을 알 수 있다 따라서 자동차가 달리는데 사용되는
각 부품 하나마다의 기능을 연구하는 것이 아니라 여러 부
품들이 묶여져 있는 모듈의 기능을 연구하는 것이 더 적절
할 것이다 즉 세포 내에서 생체조절에 관여하는 유전자와
단백질을 자동차의 부품처럼 그 기능을 연구하기 보다는 유
전자나 단백질로 묶여있는 모듈 네트워크(module network)
를 찾아내고 이들의 역할과 조절 기능을 밝히는 것이 생명
체의 전체 상호작용을 이해하는 데 더 많은 도움이 될 것이
다
Biophysical Society Newsletter Page 9
시스템생물학 연구의 대표적인 예로서 세포 내에 특정
변화를 주어 그에 따른 세포 내 구성성분들의 변화를 연구
하여 이를 수학적 모델로 만드는 접근방법인 시스템시뮬레
이션(systems simulation)을 들 수 있는데 이를 통하여 외부자
극에 의한 세포 내 변화를 실험하지 않아도 컴퓨터상에서
전체적으로 연구할 수 있다
그러나 시스템생물학 연구의 궁극적인 목표는 한 자극
에 의한 세포의 변화 뿐만 아니라 세포기능 전체 및 생명체
전체의 종합적인 이해라고 할 수 있다 시스템생물학은 최
근까지 본격적인 연구가 시작되지 못하였는데 그 이유는 세
포 내의 모든 구성성분을 전체적으로 분석할 수 있는 기술
의 부재 때문이었는데 최근 인간 유전체의 전체염 기서열
해독을 시작으로 해서 여러 정밀 분석기술의 발전으로 보다
많은 생물 정보가 축적되어 세포 내의 시스템을 체계적으로
분석하는 연구가 가능하게 되었다(4)
이와 같이 시스템생물학의 발전을 가져다준 분야로서
유전체학(genomics) 전사체학(transcriptiomics) 단백체학
(proteomics) 그리고 대사체학(metabolomics)을 들 수 있는
데 (그림 1 참조) 최근 이들 분야의 급진적인 발전으로 인해
방대한 양의 관련 정보가 축적되면서 오믹스(-omics) 형태
의 어미가 붙는 새로운 학문 분야가 태동하게 되었다 이러
한 생물 관련 정보(bioinformation)를 이용해 시스템생물학
연구에 적용함으로서 단순한 기술적 지식의 활용보다는 세
포 내의 다양한 특정변화를 통해 구성성분들의 상호관계 및
동역학 특성 등을 밝혀내고 이를 바탕으로 인위적 조작을
통해 원하는 결과를 획득하고 세포 내의 변화를 예측할 수
있는 모델을 세우는 것이 가능하게 되었다(5)
이에 여기에서는 시스템생물학 분야에 빠른 발전을 가
져다준 4가지의 오믹스 기술(-omics technology)에 대하여
간략하게 설명하고 시스템생물학의 향후 발전방향에 대해
논의하고자 한다
그림 1 시스템생물학과 여러 오믹스 기술(-omics technology)의 상관 관계
Page 10 Biophysical Society Newsletter
유전체학(genomics) 이러한 유전체에 대한 정보는 생명체를 시스템적으로
모델링하고 해석하는 가장 근본적인 정보를 제공하는 시
작점이 될 뿐 아니라 생명체의 거동을 조절하고 예측할
수 있는 조작 시점이 되기도 한다
유전체학이란 생물의 유전정보를 내포하고 있는 최소
단위인 DNA RNA를 다루는 학문으로 이 최소 단위를 통해
유전 정보를 수집하고 분석하며 해석하는 모든 연구 분야를
모두 포함한다 유전체학은 염기서열 판독(sequencing)에서
부터 출발한다고 할 수 있다 이 분야를 서열 유전체학
(sequencing genomics)이라 하며 주로 알려진 서열을 통해
염색체 지도와 유전자 지도의 비교 작성 DNA구조 결정 등
을 연구한다(67)
전사체학(transcriptomics)
전사체학은 세포 내 유전자나 단백질 자체를 연구하는
대신에 유전자의 정보가 단백질로 전달되는 중간 과정인
전사(transcription)단계에서 mRNA(messenger RNA)의 발현
(transcription) 정도를 연구하는 학문이며 이 분야에서 가장
많이 이용하는 기법이라면 DNA chip을 이용하여 유전자 발
현 패턴을 연구하는 방법이다 다시 말해 유전자를 담고 있
는 DNA는 단백질로 정보가 전달되는 엑손(exon)뿐만 아니
라 기능이 명확하지 않은 인트론(intron) 부분도 포함하고
있는데 이들은 함께 RNA로 전달되었다가 성숙과정을 거
치면서 인트론(intron) 부분이 빠지고 엑손(exon) 부분끼리
만 이어져(splicing) mRNA(messenger RNA) 을 만들게 된다
따라서 mRNA 서열을 밝히면 실제 만들어지는 단백질의 서
열을 알 수 있을 뿐만 아니라 mRNA의 발현 정도를 추적하
여 단백질 생성 속도를 추정할 수도 있다 이에 전사체학
(transcriptomics)에서 사용하는 DNA chip은 바로 이 mRNA
에 상보적으로 결합하는 cDNA(complementary DNA)를 chip
위에 붙여서 사용하는 것으로 궁극적으로는 세포 내의
mRNA 양 변화를 추적하는 도구이다 이러한 전사체학
(transcriptomics)에서 중요하게 사용되는 DNA chip의 원리
와 응용은 다음과 같다(10-12)
그러나 DNA나 RNA의 염기서열 정보만을 가지고 유전
자의 구체적인 정보를 예측하는 것은 불가능하기 때문에 염
기서열 결정 후 크게 세 가지로 연구 방향이 나누어지게 된
다 첫 번째는 구조 유전체학(structural genomics)으로 유전
자 정보로부터 그 구조를 예측하고 서열과의 상호관계를 통
해 유전자의 3차원 구조를 완성하여 이들을 NMR(nuclear
magnetic resonance)이나 X-ray로 규명하는 연구이다
두 번째는 기능 유전체학(functional genomics)으로 새
로운 유전자의 발굴과 기능을 연구하는 것으로 현재까지 인
간의 전체 유전자 서열은 밝혀졌으나 기능이 알려진 유전
자는 전체의 10 정도에 불과하다 유전자 기능을 연구하
는 방법에는 이미 기능이 규명된 유전자와 새로운 유전자간
의 서열 유사성으로부터 각 유전자의 기능을 유추하는 것인
데 이는 각종 데이터베이스를 이용한 작업을 통해 활발하
게 진행 중에 있다(8)
마지막은 비교 유전체학(comparitive genomics)으로 표
준 염기서열을 바탕으로 개체 간 유전적 특성을 밝히는 것
이다 이런 연구 방법을 통해 얻은 결과를 이용해 단순한 서
열정보에서 유전자의 구조와 기능을 밝히고 개체간의 유전
적 특성을 예측해 세포 내 수용체(receptor)의 공간적 관계를
예측하기도 한다 또한 이러한 방법을 통해 유전자 질환의
진단과 신약 개발 연구에 직접 응용할 수 있다(9)
1) DNA 칩의 원리
DNA chip은 기존의 분자 생물학적 지식과 기계 및 전
자공학의 기술을 접목하여 만들어진 것으로 기계 자동화와
전자 제어 기술 등을 이용하여 수백 개 내지 수십만 개의
Biophysical Society Newsletter Page 11
DNA를 아주 작은 공간에 집어넣을 수 있게 만든 것이다 즉
DNA chip이란 유전자 검색용으로서 엄청나게 많은 종류의
DNA를 고밀도로 붙여 놓은 것을 말한다 DNA chip은 붙이
는 유전물질의 크기에 따라 cDNA chip과 oligonucleotide
chip으로 나눌 수 있으며 사용목적에 따라 단백질을 붙여서
protein chip으로 응용할 수 있다 cDNA chip에는 최소한 500
bp 이상의 유전자가 붙여져 있고 올리고뉴클레오티드 칩
(oligonucleotide chip)에는 약 15 25sim 개의 염기들로 이루어
진 올리고뉴클레오티드(oligonucleotide)가 붙여져 있다
cDNA microarray chip은 두 가지 다른 환경에서 발현되
는 독특한 유전자들을 분석하는데 큰 도움이 되는데 수천
개 이상의 유전자 발현변이를 단 한 번의 실험으로 검색할
수 있기 때문이다 실험과정을 살펴보면 먼저 두 개의 다른
환경에서 얻은 세포들로부터 mRNA를 추출하여 mRNA를
역전사(reverse transcription) 시킬 때 두 가지의 형광 물질을
띤 염기(dUTP)를 집어넣어 빨간색(Cy5)이나 녹색(Cy3)을
띤 cDNA를 합성하고 합성된 두 개의 cDNA를 똑 같은 양으
로 섞어서 하나의 cDNA microarray chip에 결합시키게 된다
결합 반응 후 DNA chip은 laser fluorescence scanner에 의하
여 읽혀지게 됨으로 각각 유전자의 형광 정도에 따라 선택
된 유전자의 발현정도를 computer에 의하여 분석하게 된다
(그림 2) 분석된 결과는 세포의 특성을 규명할 수 있는 자료
가 되며 한 마디로 요약해서 생명체의 유전자발현 청사진
을 얻는 것이다 이 청사진을 이용하면 이때까지 볼 수 없었
던 유전자들 간의 복잡한 연결 고리들을 한결 쉽게 풀 수 있
을 것이다
올리고뉴클레오티드 칩(oligonucleotide chip)은 하나의
염기서열만 틀려도 결합을 하지 않는 성질을 이용하여 한
염기에 생긴 돌연 변이(point mutation)까지도 찾아낸다 많
은 암이나 유전병들이 특정 유전자에 생긴 작은 돌연변이에
의해서 유발되기 때문에 이것을 이용하여 지금까지 밝혀진
암 관련 유전자를 가진 DNA chip을 만든다면 한 번의 실험
으로 아주 쉽게 돌연변이를 찾을 수 있다
그림 2 DNA chip의 원리와 상용화된 DNA chip의 예
2) DNA chip의 응용
DNA chip은 신약 개발이나 유전자 치료제 개발과 같은
과학 기술적인 측면에 매우 중요하다 다시 말해서 우리나
라뿐만 아니라 다른 나라에서 많이 발병하며 또한 항생제
의 남용으로 내성을 가진 종이 많아지게 된 결핵균의 경우
이러한 내성 균주를 빠른 시간 안에 환자로부터 찾아내고
어떠한 항생제에 내성을 가졌는가를 밝히는 일은 매우 중요
하다 이러한 일은 수없이 많이 존재하는 여러 병원균들의
발견과 치료에도 적용되는 매우 중요한 과정이나 현존의 병
원성 세균동정검사는 많은 시간과 경비가 소요된다 따라서
빠르고 정확한 새로운 검색방법의 개발은 임상 의사가 적절
한 판단과 치료를 하는데 결정적인 기여를 할 수 있을 것이
다 이에 병원성 미생물 검색용 DNA chip의 시장성은 아주
높다고 할 수 있다 또한 이러한 DNA chip은 병원뿐만 아니
라 동middot식물 및 식품 검역소 환경오염 등에도 쓰여 질 수 있
다 이와 같이 가까운 미래에 DNA chip은 우리의 생활 구석
구석에 파고들어 우리의 삶을 보다 윤택하게 만들 것이다
Page 12 Biophysical Society Newsletter
이렇게 DNA chip을 이용하여 얻게 되는 전사체에 대한
정보는 유전자와 유전자 유전자와 단백질 합성 유전자 발
현 신호 전달 메커니즘 등의 상관관계를 밝히는데 주요한
정보를 제공할 것이며 이를 시스템적으로 종합하여 모델링
확립하게 된다면 생명체의 복잡한 변화와 조절 현상에 대한
이해가 더욱 넓어질 것이다
단백체학(proteomics)
생명체 내에서 특정 조건 및 시간에 발현되는 단백질
양의 전체적 변화 패턴 분석 및 정량ㆍ정성적 분석을 통해
세포의 거동 및 유전자의 발현을 이해하는 학문을
단백체학이라고 한다(13) 이와 같은 단백체학 연구를 통해
세포의 대사 이해 조절 신호 전달 면역 반응의 메커니즘
등을 이해하는 것이 가능해진다 오늘날
단백체학(proteomics)이 대두된 이유는 mRNA(messenger
RNA)에 대한 정보만으로는 모든 단백질의 발현을 예측할
수 없기 때문이다 그리고 또 다른 이유는 단백질이
변형(methylation phosphorylation 등)된 것을 유전자
서열(gene sequence)로는 설명할 수 없기 때문이다
그럼에도 불구하고 상보적인 서열을 인지하여 이중나선을
형성할 수 있는 DNA 에 비해 단백질은 서열만으로
선택적인 결합을 이룰 수 없고 PCR(polymerase chain
reaction)을 이용하여 DNA 를 증폭시키는 방법과 같이
단백질을 증폭시키는 방법이 마땅치 않은데다가 주위
조건(열 pH 등)에 따라 변성되기도 하는 등 다루기가
까다로워 유전체학(genomics)에 비하면 아직도 걸음마
단계에 불과하다 현재 수준은 2-D gel 을 이용하여 단백질
자체의 발현 여부를 관찰하거나(그림 3 참조) 컴퓨터를
이용하여 단백질의 3 차원 모델을 예측(prediction)하는
방법을 연구하는 정도이다(14)
단백체학(proteomics)의 장점으로는 기능을 갖는
단백질의 발현을 종합적이고 정량적으로 측정하는 가장
직접적인 수단이 되고 생물학적 동요(perturbation 질병
약물 shock 등)에 의하여 변하는 단백질들의 발현 양상의
변화를 정확하게 관찰할 수 있으며 세포내(in vivo)에서
그림 3 단백체학(proteomics)에서 사용하는 2-Dimensional Gel Electrophoresis (2-DE) 기법
Biophysical Society Newsletter Page 13
유전자 발현의 궁극적인 양상을 규명할 수 있고 유전자
단백질 및 질병간의 연결고리를 제공한다
단백체학(proteomics)이 풀어야 할 문제로는 단백질 역할
규명 번역 후 변형의 분석 단백질 활성의 조절 단백질 간
상호작용 및 복합체 형성 세포내 소기관 사이에서의
단백질 이동 및 분포 단백질 발현 분석 신호 전달 및
대사 경로 규명 약물의 작용 기작 약물독성의 연구 등이
있겠다(15)
단백체에 대한 연구의 어려움에도 불구하는 이러한
연구 노력은 세포내 대사 메커니즘에 직접적으로 관여하는
효소(enzyme)에 대한 정보를 제공하므로 세포의 모델링과
시스템적인 해석에 매우 긴요한 도구가 되고 있다 즉
효소는 대사물질의 변화에 직접적으로 관여하므로 이에
대한 정량적인 정보를 얻게 된다면 보다 정밀하고(robust)
효과적인 생물 시스템 모델을 구성하는 것이 가능해진다
대사체학(metabolomics)
대사체학이란 세포 내 다양한 유전적 환경적 조건에서
단백질 효소(enzyme)에 의해 만들어지는 수많은
대사산물(metabolite)의 종류와 농도를 MS(mass
spectrometer)나 NMR(nuclear magnetic resonance)과 같은
다양한 분석기기를 사용하여 포괄적으로 해석함으로서
생명현상을 총체적으로 연구하기 위한 새로운 학문으로
정의되어진다(1617) 다시 말해 전사체학(transcriptomic)
단백체학(proteomics)과 함께 포스트 게노믹시대(post-
genomic era)에 기능 유전체학(functional genomics)의 한
방편으로 유전형질과 표현형질의 관계를 규명해줄
궁극적인 수단으로 이용되고 있으며 대사체학 연구를 통해
알려져 있지 않던 유전자와 단백질의 기능 규명도 가능하게
된다 또한 대사산물 데이터베이스(database) 확보 및
네트워크(network) 구축에 의해 얻어진 정보(information)를
이용한 세포의 생리학적 상태를 판단함으로서 유전자 발현
및 단백질 발현 여부를 확인하는 것이 가능해졌다 이에
최근 바이오관련 연구소에서는 생명현상을 총체적으로
이해하기 위해서는 무엇보다도 대사체에 관한 연구가
필수적임을 인지되기 시작했으며 선진국에서는 이미
대사체학에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다(1819)
지금까지 시스템생물학과 오믹스(-omics)로 분류되는
분야의 관련성에 대하여 논의하였다 요약하면
시스템생물학이란 앞서 말한 오믹스 기술(-omics
technology)을 기반으로 얻어진 정보를 유기적으로
이용하여 생명체를 총괄적이고 체계적으로 이해하는 것을
목적으로 하고 있는 생물학의 새로운 분야이다 즉 단위
생물 개체 또는 단위 세포를 총체적으로 접근하고 해석할
수 있는 시스템적 연구를 말하며 연구 방법 또한 다량의
실험을 동시에 수행할 수 있는 새로운 공학적 접근을
필요로 하고 있다
시스템생물학 연구를 위해서는 생물학적 시스템들을
전체적인 관점에서 이해하기 위한 방법론과 기술의 도움이
필요하고 이러한 생명현상의 구성성분에 대한 방대한 분석
데이터를 만들어 내는 생화학자 및 분석화학자 뿐만 아니라
분석 데이터를 사용하여 시스템을 모델링하고
모사(simulation)하고 검증실험을 할 수 있는 공학자 이를
통하여 얻어지는 가설들을 다시 세포내에서 재구성할 수
있는 세포생물학자 등 여러 분야 과학자들의 긴밀한 협력이
필수적이며 이를 통해야만 생명현상의 시스템적인 이해가
가능해 질 것이다 즉 효율적인 시스템 생물학 연구를
위해서는 지금까지 각 분야의 과학자들이 독자적으로 자기
분야를 연구하는 방식을 탈피하여 각각의 연구대상에 관한
다양한 기술들의 집합과 여러 연구 분야들에서의 공통적
노력을 필요로 하겠다
시스템생물학적 접근 방법을 통해 신약 후보물질이나
신약개발 표적 단백질의 발굴 및 검증에 획기적인 발전을
가져올 수 있으며 제약분야 이외에 산업 미생물을
이용하여 목적으로 하는 대사물질(metabolite) 또는
생물자원의 대량생산도 가능하다고 보고 있다(20) 따라서
본 학문에 대한 관심과 발전은 앞으로 계속 커져갈 것이며
인류사회에 대한 기여가 매우 클 것으로 예상된다
Page 14 Biophysical Society Newsletter
참고문헌 13 de Hoog C L and Mann M ldquoProteomicsrdquo Annu Rev
Genomics Hum Genet 5 267-293 (2004) 1 Kumar A ldquoTeaching systems biology an active-learning
approachrdquo Cell Biol Educ 4 323-329 (2005) 14 Aggarwal K and Lee K H ldquoFunctional genomics and
proteomics as a foundation for systems biologyrdquo Brief
Funct Genomic Proteomic 2 175-184 (2003)
2 OMalley M A and Dupre J ldquoFundamental issues in
systems biologyrdquo Bioessays 27 1270-1276 (2005)
3 Egelhofer M ldquoPost-genome science highlights systems
biologyrdquo Drug Discov Today 9 1000-1002 (2004)
15 Walgren J L and Thompson D C ldquoApplication of
proteomic technologies in the drug development processrdquo
Toxicol Lett 149 377-385 (2004) 4 Ellis D I OHagan S Dunn W B Brown M and
Vaidyanathan S ldquoFrom genomes to systemsrdquo Genome Biol
5 354 (2004)
16 Rochfort S ldquoMetabolomics reviewed a new omics
platform technology for systems biology and implications
for natural products researchrdquo J Nat Prod 68 1813-1820
(2005)
5 Auffray C Imbeaud S Roux-Rouquie M and Hood L
ldquoFrom functional genomics to systems biology concepts
and practicesrdquo Crit Rev Biol 326 879-892 (2003) 17 Lindon J C Holmes E and Nicholson J K
ldquoMetabonomics systems biology in pharmaceutical
research and developmentrdquo Curr Opin Mol Ther 6 265-
272 (2004)
6 Hocquette J F ldquoWhere are we in genomicsrdquo J Physiol
Pharmacol 56 37-70 (2005)
7 Oksman-Caldentey K M and Saito K ldquoIntegrating
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n ce
ll
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
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tM
amm
alia
n c
lle
그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n ce
ll
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n c
lle
그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
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그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
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그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n ce
ll
Budd
ing
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alia
n c
lle
그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
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그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
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그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
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그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
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서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
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크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
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그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
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그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
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그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
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충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
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그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
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크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
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그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
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그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n ce
ll
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n c
lle
그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
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그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
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그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n ce
ll
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
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yeas
tM
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alia
n c
lle
그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
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그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
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그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
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그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
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서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
Page 16 Biophysical Society Newsletter
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
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yeas
tXe
nopu
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bryo
Fiss
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alia
n ce
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
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그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
12 Schaechter M and Ingraham J L ldquoWhat limits genomics
proteomics transcriptomicsrdquo Int Microbiol 5 51-52
(2002)
Biophysical Society Newsletter Page 15
충북대학교 물리학과 Cuong Nguyen 한승기
시스템 생물학 모듈 네트웍의 동적 기능 분석 [총설]
인간 유전체 사업을 통하여 인간유전체의 염기서열이
밝혀짐에 따라서 유전자와 단백질의 기능에 대해서 엄청난
정보를 얻게 되었다 그러나 유전체의 서열을 밝히는 것만
으로는 유전자의 기능을 완전히 밝히는 데는 충분하지 않다
는 결론에 도달하였다
이것은 lsquo유전자-단백질-기능이 단선적으로 이어진다
는rsquo 생명과학의 central-dogma가 너무 이상적인 것이며 실
제로는 하나의 기능에 무수히 많은 유전자단백질이 관여한
다는 것이 밝혀지고 있기 때문이다 따라서 Post-Genome
Project 사업에서는 대규모 micro-array을 이용한 유전 발현
데이터 yeast two hybrid 방식 등을 이용한 단백질-단백질 상
호작용 데이터 그리고 유전자와 발현 인자(TF transcription
factor) 사이의 유전자-TF 상호 작용 데이터를 체계적으로
구축하고 이들 대규모 데이터를 체계적으로 분석함으로써
유전자의 조절 메커니즘과 기능을 이해하고자 한다
세포 내에서 무수히 많은 유전자가 특정한 기능을 발휘
하기 위하여 어떻게 서로 협력하고 있을 까 이것은 그 동안
유전자-단백질 하나 하나의 기능에 집중하였든 전통적인
생명과학의 접근 방법과는 달리 대규모 유전자-단백질-대
사물질과의 상호작용 데이터를 이용하여 이들이 전체적으
로 서로 얽혀져 있는 네트워크 상에서 각 유전자단백질의
역할과 기능을 밝히고자 전체주의적 접근방법(wholistic
approach)이라고 할 수 있다 (1) 문제는 무수히 많은 유전자
와 단백질이 서로 얽혀 있는 네트웍으로부터 생명 현상의
조절 메커니즘을 어떻게 알아내는 가 하는 것이다 최근에
생명과학의 새로운 조류라고 할 수 있는 시스템생물학에서
는 생명 현상도 라디오나 텔레비전과 같은 기계장치의 작동
원리처럼 공학적인 아이디어로 이해할 수 있다는 일념으로
수 많은 생명과학자공학자들에 의해서 시도되고 있다 (2)
공학적 접근 방법이라고 하는 것은 생명체는 하나의 거대한
기계 장치와 같으며 전체의 기능은 각기 다른 기능을 하는
부품의 연결에 의해서 생긴다는 것이다 따라서 생명 현상
을 이해하기 위해서는 먼저 다른 기능을 하는 기능 모듈들
이 어떤 것이 있는 지를 알아내야 하고 다음에는 그런 기능
모듈들이 어떻게 연결되어 전체 장치를 구성하는 가를 밝히
면 된다 (3)
최근에 미국 Cold Spring Harbor 연구소의 Lazebnik 박사
는 어떤 기사에서 ldquo생물학자가 고장이 난 라디오를 고칠 수
있을 까rdquo라는 질문을 제기하였다 (4) 대부분의 생명과학
자가 수행하는 연구 방법을 라디오의 기능을 알아내는 과정
에 비유하면 먼저 많은 라디오를 구입하여 각 부품을 하나
씩 손상시켜갈 때 치명적 기능 장애가 발생시키는 부품을
찾아낸다 이런 부품들은 중요하므로 모조리 찾아내어 어떻
게 연결되는 지 그 연결도를 구한다 이것이 전통적인 생명
과학에서 수행하는 작업으로 그림1(a)와 같은 개략적 라디
오 회로도를 얻게 된다 그러나 이 회로도 만으로는 라디오
가 고장났을 때 고칠 수 있다고 보기는 어려울 것이다 왜냐
하면 라디오가 작동하기 위해서는 그림1(b)과 같이 부품의
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그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
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크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
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그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
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그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
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그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n ce
ll
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n c
lle
그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
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서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
그림 1 라디오 회로도 그림 a는 생물학자들이 각 부품을 하나씩 제거하는 방법으로 찾아낸 라디오의 필수적
인 연결도라고 하면 그림 b는 공학자들이 라디오를 수선하기 위해서 사용하는 회로도의 일종이다 (4)
저항 용량과 같은 특성값들을 잘 튜닝시켜야만 각 부품들
의 기능이 제대로 연결될 수 있기 때문이다 전기공학자는
이런 회로도를 통해서 신호가 처리되는 원리를 이해하고 또
한 이를 기반으로 수리도 할 수 있다 그런데 이렇게 복잡한
회로도를 어떻게 이해를 할 까 그림1(b)의 라디오 회로도
에는 미약한 신호를 증폭시키는 회로 특정 주파수를 선택
하는 회로 잡음을 제거하는 회로 등 다양한 기능모듈이 모
여져 있는 복잡한 회로도이다 그러나 각각의 기본적인 기
능 모듈은 비교적 간단하므로 먼저 이런 기능 모듈을 분석
하고 다음에 각 기능 모듈이 어떻게 연결되는 지를 분석함
으로써 복잡한 전기회로도를 쉽게 이해할 수 있다
세포주기 조절 네트웍에 나타나는 모듈 feedback loops
세포주기는 세포가 일정한 시간 간격을 두고 복제되는
과정으로써 먼저 유전자가 복제되는 S phase 유전자세포
가 둘로 나누어지는 M phase 그리고 이 둘 사이의 중간 과
정 G1 G2 phase로 구성된 주기적 활동(G1 S G2 M
G1)으로 구성되어 있다 (5) 세포 내에서 이 네 가지 과정
이 순차적으로 발생하도록 조절되는 가 하는 것은 생명 현
상을 이해하는 중요한 핵심 고리가 된다 세포주기의 각
phase는 각각의 phase에 해당하는 cyclin dependent
kinese(CDK)의 양에 따라서 switch-on 되었다가 이어서
inhibitor의 억제에 의해서 CDK가 감소하면 switch-off 되는
몇 개의 스위치에 의해서 조절된다 세포가 성장함에 따라
서 S phase에 해당하는 스위치가 켜져서 DNA 복제가 일어
나고 이어서 스위치가 꺼지며 잠시 동안의 공백기 이후에
M phase 스위치가 작동되어 유전자와 세포의 분리가 시작
된다 그런데 이 스위치들을 하나씩 순차적으로 작동하도
록 조절하는 세포주기 조절기가 세포 내부에 있는 것인가
Biophysical Society Newsletter Page 17
크리스마스트리 조명등이 규칙적으로 켜지고 꺼지는
것은 내부에 그림1과 같은 전기회로도가 있어서 이것이 조
명등의 점멸을 자동으로 조절한다 세포 주기도 마찬가지로
여러 가지 스위치를 자동적으로 조절하는 유전자-단백질-
대사물질 회로도에 의해서 조정되는 것으로 밝혀졌으며 그
림2와 같이 세포의 종류에 따라서 약간씩 다른 회로도를 가
지고 있다 이것은 크리스마스트리마다 전등의 점멸 패턴이
다르므로 내부 전기회로도가 달라야 하듯이 세포 주기 패턴
이 다른 세포들마다 각각 다른 세포주기 조절 회로도가 있
게 된다 그렇지만 그림1과 같이 복잡한 전기회로도의 기능
도 몇 가지 기본적인 기능을 하는 기능 모듈의 연결 특성으
로 이해할 수 있듯이 그림2의 여러 가지 세포 주기 조절 회
로도도 기본적인 기능 모듈의 기능을 이해하면 쉽게 이해할
수 있을 것이다 이것이 세포 주기에 대한 시스템생물학의
접근 방법이다 (12)
세포주기는 주로 CDK의 생성과 소멸에 의해서 조절되
는 데 그림2의 세포주기 네트웍에는 몇 가지 공통적인 기능
모듈이 있다 그림3과 같이 이들은 대개 feedback loop으로
구성된 소규모 네트웍으로 구성되어 있다 (a) 유전자 발현
의 결과인 단백질이 자기 자신의 TF로 작용하는 auto-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
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그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
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그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
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그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
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그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
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속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
regulation 회로 (b) CDK와 inhibitor가 서로 inhibition으로 작
용하는 mutual-inhibition회로로써 positive feedback loop을
Budd
ing
yeas
tXe
nopu
sem
bryo
Fiss
ion
yeas
tM
amm
alia
n ce
ll
Budd
ing
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tM
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alia
n c
lle
그림 2 Budding yeast fission yeast frog egg 그리고 mammalian cell에 대한 세포주기 조절 회로도
Page 18 Biophysical Society Newsletter
그림 3 Feedback loop in cell cycle 처음 두 가지 회로도는
는 (a) auto-regulation과 (b) mutual inhibition 회
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
로도이며 positive feedback loop을 가지고 세 번 째 (c) negative feedback loop 이다
구성 그리고 (c) 의 소멸을 자기자신이 촉진하는
다른 여러가지 신호절달 네트웍에도 다양하게 활용되는 특
별한 회로도 기능을 가지고 있다(6)
Feedback loop에 대한 bifurcation diagram 을 이용한 동력
학 분석
그림3의 feedback loop에 대한 기능을 어떻게 이해할 것
인가 일반적으로 이런 네트웍의 기능을 이해하기 사용하
는 방법은 입력 신호에 따른 출력 신호의 특성의 변화를 보
여주는 것이다 (8) 그림4는 그림3의 두 가지 positive
feedback loop에 대한 출력 특성을 그린 것이다 그 결과 입
력 신호 mass 가 작으면 가능한 출력 CLB5의 양은 낮은 값
이 되
그런
력에
신호에 대해서 두 가지 가능한 값을 가지는 것을 이중안정
성(bistability)이라고 한다 이중안정성의 기능은 그림4의 두
번째 그림에서 입력 신호가 이중안정성이 끝나는 지점에서
출력이 급격하게 증가하는 현상을 이용하여 스위치로써 작
동할 수 있다는 것이다 더 중요한 것은 입력 신호가 다시 감
소할 때의 출력 특성이 감소할 때와 다른 출력 특성을 가짐
을 세번째 그림에서 보여준다 이런 특성을 가지는 것을 이
력현상(hysterisis)이라고 하며 잡음에 무관하게 안정적으로
switch-on switch-off 기능을 수행하는 toggle-switch 의 중요
한 작동 원리로 사용된다(6) 한편 그림3의 negative
feedback loop의 기능은 그림5에서 보여주는 바와같이 입력
이 어느 값 이상이 될 때 주기적인 신호를 발생하는 역할을
함을 보여준다 이런 특성은 feedback loop에 기술하는 여러
CDK
negative feedback loop 이 들 모듈은 세포주기뿐만 아니라
지만 입력이 아주 크면 출력도 큰 값을 가지게 된다
데 feedback loop의 비선형성에 의해서 중간 크기의 입
대해서 출력이 두 가지 값을 가지게 된다 한 가지 입력
가지 kinetic 상수에 크게 의존하지 않는 것이 일반적인 특성
이다(9)
Biophysical Society Newsletter Page 19
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-
그림 4 그림3(a-b)의 positive feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기 mass가 아주 작을 때는 한 개의 안정된 고정점을 가지지만 mass가 03-07 사이에서는 세 개의 고정점이 생긴다 중간 상태는 불안정한 상태로써 시작하는 상태에 따라서 CLB5의 값이 낮은 값 혹은 높은 값으로 접근하는 이중안정성(bistyability)을 보여준다 중간 그림은 시간에 따라서 mass 가 점차 증가할 때 CLB5의 크기를 그린 것으로 왼편의 bifurcation diagram이 지도상에 나타나는 끌개 즉 도로와 같은 역할을 한다 오른쪽 그림은 mass가 큰 값에서부터 시작하여 다시 감소할 때 경로가 중가할 때의 경로와 달라지는 이력현상(hystertisis)을 보여준다
그림 5 그림3의 negative feedback loop에 대한 bifurcation diagram 세포의 크기가 055보다 작을 때는 고정점이 안정
된 끌개이지만 이보다 크면 끌개가 주기적 진동 상태가 됨을 보여준다 Mass가 055보다 클 때 상하의 점선은 주기
적 상태의 최대 최소값을 나타낸다 두 가지 경우에 대한 CLB2의 시간에 따른 변화를 그란 그림에서 mass가 작을 때는 고정적으로 접근하고 mass가 클때는 주기적인 상태가 되는 것을 보여준다
Mass=04 Mass=08Mass=04 Mass=08
Page 20 Biophysical Society Newsletter
그림 6 정상 세포와 CLN3 mutant에 대한 bifurcation diagram
세포주기 네트웍의 기능을 이해하기 위하여 비슷한 방
법을 적용하여 세포의 크기에 따른 bifurcation diagram을 그
림6처럼 구할 수 있다 붉은 선은 세포 주기 동안 중요한
cyclin CLB5와 CLB2의 양을 시시각각 변화하는 세포의 크
기 축을 따라서 그린 경로도이다 이 그림에는 먼저 세포 크
기에 따른 안정적인 상태와 불안정 상태를 푸른색과 초록색
으로 표시하고 있는 데 푸른색은 mass 가 작을 때 고정점을
나타내고 초록색은 mass 가 클 때 고리로 표시된 주기 상태
를 나타낸다 이 그림을 지도에 비유하면 푸른색과 초록색
선은 지도의 도로에 해당하고 붉은 색으로 표시된 선은 실
제 이동한 경로를 나타낸다 여행을 할 때 실제 경로가 도로
를 따라서 이어지듯이 세포 주기 동안 상태 변화가 위상 공
간 상에서 주어진 안정된 끌개를 따라서 변화하는 것을 알
수 있다 즉 지도 상에 도로가 표시되어 있으면 실제 이동을
하지 않고서도 손쉽게 이동 경로를 추정할 수 있듯이 위상
공간에서 세포주기 네트웍의 안정된 해를 표시한
bifurcation diagram은 세포 주기 동안에 단백질대사물질의
변화가 어떻게 일어날 수 있는 지를 쉽게 이해할 수 있는 좋
은 방법이 된다(10)
그림6에서 정상세포(왼쪽)와 CLN3 mutant(오른쪽)에
대한 bifurcation diagram을 비교하면 정상세포인 경우에 세
포의 크기가 작을 때는 CLB5와 CLB2가 거의 0인 모서리(골
짜기) 도로를 따라서 경로가 이동하지만 세포의 크기가 어
느 정도되면 lsquoSTARTrsquo로 표시된 부분에서 갑자기 도로가 고
속도로의 lsquo인터체인지rsquo에 해당하는 환상고리로 전환되는
것을 알 수 있다 이것은 그림5의 negative feedback loop에
의한 것으로 그림2의 cell cycle network에서 negative
feedback loop이 어떤 기능을 하는 지를 보여주는 좋은 예가
된다 한편 CLN3 mutant(오른쪽)에 대한 bifurcation diagram
은 정상세포에 대한 bifurcation diagram과 거의 유사하지만
환상고리의 위치가 정상세포에 비해서 오른쪽으로 이동하
여 정상 세포보가 더 큰 mass 에서 세포 분리가 일어남을 알
수 있다 이것은 그림2의 budding yeast에 대한 네트웍에서
DNA 복제를 유발하는 두 가지 신호인 CLN3와 BCK2 중에
Biophysical Society Newsletter Page 21
서 CLN3의 기능이 제거되고 BCK2 만으로 DNA 복제를 위
한 CLB5을 활성화시켜야 하므로 정상 세포일 때 보다는 더
큰 BCK2의 활동도가 요구되는 것으로 해석할 수 있다 이
것이 CLN3 mutant에서 환상고리가 나중에 일어나는 이유가
된다(710)
이와 같은 방법으로 각각의 유전자단백질이 제거되거
나 과활성화 되었을 때 bifurcation diagram 을 그려봄으로써
이들의 역할을 이해를 할 수 있다 이런 bifurcation analysis
는 많은 경우에 세부적인 kinectic 상수에 의존하지 않고 네
트웍의 전체적인 구조에만 의존하는 것이 보편적이다 (9)
즉 실험에서 얻게 되는 kinectic 상수의 불확실성에도 불구
하고 네트웍이 가지는 robustness을 추론할 수 있는 좋은 방
법론이 될 수 있다 이런 방법은 세포 주기뿐만 아니라
MAPK signaling pathway 등 다른 생화학 네트웍의 분석에도
적용하고자 하는 것이 최근의 systems biology 의 주요 접근
방법 중의 하나가 된다(1112)
참고문헌
1 Kitano H ldquoSystems biology a brief overviewrdquo Science
295 1662-1664 (2002)
2 Kitano H Foundations of Systems Biology MIT
Cambridge MA 2001
3 Hartwell L H Hopfield J J Leibler S and Murray
AW ldquoFrom molecular to modular cell biologyrdquo Nature
402 C47-52 (1999)
4 Lazebnik L ldquoCan a biologist fix a radio - Or what I
learned while studying apoptosisrdquo Cancer Cell 2 179-182
(2002)
5 Lodish L H Berk A Zipursky S L Matsudaira P
Baltimore D and Darnell J Molecular Cell Biology 4th
ed Freeman New York 1999
6 Tyson J J Chen K C and Novak B ldquoSniffers buzzers
toggles and blinkers dynamics of regulatory and signaling
pathways in the cellrdquo Curr Opin Cell Biol 15 221-231
(2003)
7 Chen K C et al ldquoKinetic analysis of a molecular model
of the budding yeast cell cyclerdquo Mol Biol Cell 11 369-
391 (2000)
8 Strogatz S H Nonlinear Dynamics and Chaos Addison-