공간 다중학으로 병리학 예측 가능

아직 발견 단계에 있는 공간 멀티오믹스는 사람들마다 다른 의미를 가질 수 있습니다. 이는 일반적으로 조직 구조의 맥락에서 동일한 섹션 또는 계산적으로 통합된 직렬 섹션에서 전사체 및 단백질체 데이터의 시각화를 나타냅니다.

공간 다중체학은 결국 지질, 글리칸, 대사산물, 후생유전학적 마커 및 단백질의 일시적인 번역 후 스탬프를 포함하도록 성장할 수 있습니다. NanoString Technologies의 R&D 공간 정보학 및 AI 부문 부사장인 Joachim Schmid 박사는 “의학의 모든 신기술은 발견에서 번역을 거쳐 진단에 이르기까지 발전합니다.”라고 말합니다.

그러나 현재의 형태에서도 공간 멀티오믹스는 질병을 식별 및 분류하고 약물의 특이성과 효능을 결정하는 정확한 방법을 확립하기 위해 병리학 연구 실험실에서 사용되고 있습니다. 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스 화학과의 James R. Eiszner Family Endowed Chair인 Jonathan Sweedler 박사에 따르면, “일부 클래스의 분자에 대해 공간 다중체학은 이미 조직과 종양 내에서 고품질의 화학적 분포를 얻을 수 있습니다. 질량 분석 영상과 진동 분광학은 조직 건강과 관련된 분자 정보를 제공합니다.”

면역요법은 환자에게 최적의 치료법을 제공할 수 있도록 질병을 세밀하게 분류하기 위한 꼼꼼하고 재현 가능한 분자 분석의 필요성을 불러일으켰습니다.

“병리학자의 상황은 점점 복잡해지고 있습니다. 예전에는 H&E 및 IHC 슬라이드 몇 개를 보고 분자 연구실에 전달하는 방식으로 간단했지만 이제는 종양 미세환경(TME)과 종양 세포의 관계를 알고 싶습니다. Nucleai의 병리학 책임자인 Kenneth Bloom 박사는 이렇게 말합니다. "때때로 세포가 다른 세포에 인접해 있을 때 특정 방식으로만 작동하기 때문에 우리는 동시에 TME에서 세포 유형을 식별하고 그들의 관계를 이해해야 합니다."

University of California, Davis의 화학 조교수인 Elizabeth Neumann 박사는 "우리가 한때 동종이라고 생각했던 질병은 더 많은 공간 멀티오믹스 데이터를 얻을수록 하위 유형으로 분류될 수 있습니다."라고 말합니다.

Pathology Visions 2022(지난해 10월 네바다주 라스베이거스에서 개최된 컨퍼런스)에서 Schmid는 공간적 맥락에서 단일 분자를 시각화하는 것에 대한 흥미를 느꼈습니다. 디지털 병리학은 전체 슬라이드 이미징을 통해 유리 슬라이드의 전체 표본을 디지털화하고 가상 현미경 및 컴퓨터 방법을 사용하여 임상적 통찰력을 찾아냅니다. Schmid는 “컨퍼런스가 매진된 것은 이번이 처음이었습니다.”라고 말했습니다. “사상 지도자들은 공간 생물학 분야에 진출하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 이것이 일상 업무로 어떻게 변환될지는 아직 아무도 모르지만, 공간 멀티오믹스는 해당 분야에 적합한 많은 디지털 정보를 생성합니다.”

병리학자들은 역사적으로 포르말린 고정 파라핀 포매(FFPE) 조직에 의존해 왔습니다. 신선 냉동 조직뿐만 아니라 FFPE를 위한 공간 기술이 개발되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 복잡한 워크플로를 위해 레거시 기술을 정밀 검사하려면 확실한 이점이 필요합니다.

Sweedler는 “현미경으로 조직을 눈으로 보면 얻을 수 있는 정보의 양이 제한되어 있습니다.”라고 말합니다. “병리학자들은 조직을 염색하여 질병 상태를 추론하기 위해 관심 있는 분자를 볼 수 있도록 혁신적으로 노력해 왔습니다. 이것들은 작동합니다. 문제는 공간 멀티오믹스를 통해 좀 더 세분화된 정보를 얻을 수 있느냐는 것이다.”

환자에 대한 혜택은 신기술 구현의 궁극적인 동인입니다. 공간 다중학의 사용은 예비 결과를 검증하기 위해 더 많은 정보를 획득할 뿐만 아니라 이전에 접근할 수 없었던 정보를 획득하는 데에서도 환자 계층화에 뚜렷한 이점을 제공합니다.

“[질병] 특징으로 단백질의 조합을 사용할 수 있지만, 많은 경우 치료 메커니즘이나 질병 진행을 이해하기 위해 사이토카인 및 케모카인과 함께 세포 표면 단백질을 갖는 것이 훨씬 더 나을 수 있는 것이 유리할 수 있습니다. RNA를 통해 측정됩니다.”라고 Akoya Biosciences의 혁신 담당 부사장인 Julia Kennedy-Darling 박사는 말합니다.