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 [동향]일본-RIKEN, 줄기세포 분화 관찰하는 시스템 구축
    관리자 | 2017-04-27 15:53

일본 RIKENQuantitative Biology Center에서 머신러닝(machine learning)과 미세가공기술(microfabrication)을 이용해 줄기세포의 분화를 관찰할 수 있는 기술을 선보였다 (PLOS ONE 저널). 중간엽줄기세포(MSC)는 줄기세포 및 재생의료 분야에서 손상된 장기를 회복하는 중요한 역할을 수행하는 것으로 증명되었으나 분화를 조절하는 것이 관건이다. 각기 다른 조건에서 MSC의 분화를 관찰하는 것은 분화를 조절하는 방법을 이해하기위해 필수적이다. 하지만 2가지 측면에서 극복해야할 과제가 있는데, 첫 번째는 세포가 배양되는 표면이 분화 결과에 직접적으로 영향을 미치며 어떠한 세포로 분화될 것인지에 많은 변수를 자아낸다. 이러한 원리를 연구하는 것은 일관적이고 지속적인 공간적 제한을 필요로 한다. 두 번째, 수동적인 관찰을 통해 세포 유형을 분류하는 것은 시간이 오래 걸린다.

이전연구에서는 유리 표면에 파이브로넥틴(fibronectin)으로 세포 성장을 국한하였다. 세포는 파이브로넥틴이 있는 곳에만 달라붙어 분화할 수 있으며 영향을 미치는 화학적 성분이 국한된다. 하지만 더 오랜 기간동한 한정된 실험 조건을 유지하기에 고도의 기술이 요구되며 이를 극복하기 위해 제 1저자인 Nobuyuki Tanaka박사는 새로운 방법을 찾기로 하였고, 간단한 아가로스 겔로 15일까지 화학적 제한성을 유지할 수 있었다. 이 시스템의 이점은 PDMS 몰드만 있으면 아가로스 겔과 진공 건조기로 매우 재현성이 높은 마이크로 캐스트(micro-cast)를 생성할 수 있다.

본 연구에서는 또한 머신 러닝을 통해 세포 유형을 자동으로 분류하는 시스템도 소개하였다. 세포를 분석하는데 있어서 시간을 줄일 수 있다.

원문: Tanaka et al. (2017) Simple Agarose Micro-confinement Array and Machine-learning-based Classification for Analyzing the Patterned Differentiation of Mesenchymal Stem Cells. 


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