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LifeTime, ‘세포기반 차단의학(cell-based interceptive medicine)’ 로드맵 발표

 

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 20-79

LifeTime, ‘세포기반 차단의학(cell-based interceptive medicine)’ 로드맵 발표


◇ 유럽의 LifeTime 이니셔티브는 헬스케어 개선을 위하여 개인의 전 생애에 걸쳐 인체세포를 추적, 이해, 치료하는 개인맞춤형 ‘세포기반 차단의학(cell-based interceptive medicine)’의 구현방안을 제시하는 세부 로드맵을 발표 


▸주요 출처 : Nature, Rajewsky, Almouzni, Gorski et al., LifeTime and improving European healthcare through cell-based interceptive medicine, 2020.9.7.; The Science Times, 유럽, ‘차단 의학’ 활용한 의료 혁명 시동 건다, 2020.9.8.


■ 의학 발전에도 불구하고 여전히 완치가 힘든 만성질환 극복을 위해 ‘세포기반 차단의학*’이라는 새로운 접근방법 제안
 
* ‘세포기반 차단의학(cell-based interceptive medicine)’은 개별세포의 분자구성을 포착해 세포를 정상궤도(health trajectory)로 돌릴 수 있도록 초기 단계에서 질병 발생을 차단하는 것을 의미(Rajewsky et al, 2020)
 
○ 의학 발전은 특정 질병 분야에서 눈부신 발전을 가져왔지만, 만성질환은 여전히 부분적으로만 치료되는 등 완치가 어려운 상황
 
- 대부분 질병은 세포, 조직, 장기가 비가역 적으로 손상되어 심각한 증상이 나타나는 때에만 발견되므로, 이 단계에서는 의료행위가 제한적으로 적용  
 
EU LifeTime 이니셔티브*에서는 질병을 조기에 발견하고, 치료하는 등 초기 단계에서 질병을 차단하는 ‘세포기반 차단의학’의 중요성을 인식하고, 이를 구현하기 위한 전략 로드맵을 수립
 
* 유럽 전역의 18개국, 70개 이상의 기업과 주요 연구기관의 과학자들이 참여하는 대형 연구 프로그램으로, 질병의 발생과정 동안 인간세포를 이해, 매핑 및 타겟팅하여 혁신적인 치료를 목표로 함(관련 URL : https://lifetime-fetflagship.eu/)
 
- LifeTime은 질병의 조기 발견과 성공적 치료를 위해 단일세포(single-cell)가 정상궤도(health trajectory)에서 언제, 왜, 어떻게 이탈하는지 이해하고 식별하는 것이 필요하다는 점을 인식

- 이에 ‘세포기반 차단의학’을 통해 정상궤도(health trajectory)에서 이탈하는 세포를 식별하여 질병을 차단하고, 향후 재발위험을 낮추는 의학적 접근 필요성을 피력하는 로드맵을 제시
 
LifeTime 핵심 접근법인 ‘새로운 기술개발 및 통합’ 전략과 더불어, 의료 우선순위 식별 메커니즘 등을 로드맵에 포함
 
(새로운 기술개발 및 통합) 기존 단일세포 접근법 통합(sigle-cell multi-omics)과 함께 대량세포 이미징(high-content imaging), 인공지능(AI) 및 환자 유래 질병모델(patient-derived experimental disease model)등 새로운 기술개발을 제안
 
- 개별세포 내 병리·생리학적(pathophysiological) 메커니즘을 이해하기 위해 기존의 단일세포 접근법(sigle-cell methodologies) 통합을 제안
 
※ 예컨대, 전사체학(tranomics)과 염색질 접근성(chromatin accessibility), DNA 메틸화(methylation), 히스톤 변형(histone modifications), 3D 유전체 구성 (genome organisation) 및 유전체 돌연변이(genomic mutations) 방법론 제시
 
- 표준화된 다중오믹스 기술(multi-omics) 및 영상기술(imaging) 접근법을 통합하여 수십만 명의 환자 세포를 프로파일링할 수 있는 엔드-투-엔드(end-to-end) 파이프라인 개발을 제안 
 
- 더불어, 머신러닝(machine learning) 기술과 공간적 다중오믹스 기술(spatial multi-omics), 영상기술(imaging) 및 데이터의 심층적인 통합은 디지털 병리학의 새로운 시대를 이끌어낼 잠재력을 가지고 있음을 강조
 
(의료 우선순위 식별을 위한 LifeTime의 메커니즘) 환자 치료에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 의료문제를 체계적으로 식별하기 위해 ‘Launchpad’라는 메커니즘을 도입
 
- 라이프타임 전략적 연구 아젠다(the LifeTime Strategic Research Agenda)에서 개발한 10년 로드맵을 기반으로 하여 3단계로 구분되는 질병 로드맵을 마련
 
- 단계별 질병 로드맵을 통해 다양한 질병을 지속적으로 모니터링하여 의료문제를 식별
 
(1단계) 기존의 단일세포 기술(single cell technologies), 컴퓨터를 이용한 도구(computational tools) 및 질병모델을 사용하여 확인된 의료문제에 대한 즉각적인 연구
 
(2단계) 공간적 다중 오믹스 기술(spatial multi-omics) 및 영상기술(imaging) 접근법 개발과 함께, 종단 분석(longitudinal analyses)을 위한 최첨단 환자 유래(patient- derived) 모델 시스템 개발을 포함하여 특정한 의료문제를 해결하는데 필요한 새로운 기술 개발
 


...................(계속)

 

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