Scalable single-cell metagenomic analysis with Bascet and Zorn

미생물학자들은 오랫동안 근본적인 한계에 직면해 왔습니다. 바로 숲은 볼 수 있지만, 개별 나무는 볼 수 없다는 점입니다. 미생물 군집을 연구하는 전통적인 방법인 메타게놈 분석(metagenomics)은 토양, 물 또는 타액 샘플을 갈아서 그 안에 있는 모든 DNA를 시퀀싱하는 방식을 포함합니다. 이 접근 방식은 마치 과일 샐러드를 갈아 만든 주스를 분석하여 그 안에 어떤 과일이 들어 있었는지 추측하는 것과 같이, 존재하는 것들의 강력한 평균치를 제공합니다. 유용하기는 하지만, 이 방법은 서로 다른 박테리아 균주 사이의 경계를 흐리고, 적은 수로 존재하는 희귀 종을 숨기며, 특정 유전자를 운반하는 정확한 세포가 무엇인지 연결하는 것을 불가능하게 만듭니다. 복잡하고 눈에 보이지 않는 미생물의 세계를 진정으로 이해하기 위해서, 과학자들은 각 박테리아를 하나씩 개별적으로 관찰하여 그 고유한 유전적 구성을 볼 수 있는 방법이 필요합니다.

수년 동안 이러한 수준의 세밀함은 비용이 너무 많이 들고 시간이 오래 걸려, 한 번에 단 몇십 개의 세포만을 분석하는 데 국한되었습니다. 그러나 미-유체 기술(microfluidics)—미세한 액체 방울을 조작하는 과학—의 최근 발전은 단 한 번의 실험으로 수백만 개의 세포를 처리할 수 있는 문을 열어주었습니다. 남은 과제는 데이터를 생성하는 것이 아니라, 그 데이터를 해석하는 것이었습니다. 이러한 새로운 고처리량 방식이 생산하는 엄청난 양의 정보는 표준 컴퓨터 프로그램들을 압도하여, 연구자들이 이 거대한 데이터셋을 탐구하는 것을 가로막는 디지털 병목 현상을 만들어냈습니다. 스웨덴 우메오 대학교(Umeå University) 연구팀의 새로운 연구는 현대의 단일 세포 미생물 시퀀싱 규모를 처리하도록 설계된 완전한 소프트웨어 툴킷을 도입함으로써 이 장벽을 해결했습니다. 이를 통해 과학자들은 마침내 전례 없는 명확성으로 미생물 군집의 유전적 다양성을 지도화할 수 있게 되었습니다.

하드리엔 구를레(Hadrien Gourlé), 이리나 야코벤코(Iryna Yakovenko) 및 동료들이 이끄는 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 두 부분으로 구성된 시스템을 개발했습니다. 첫 번째 부분인 '바셋(Bascet)'은 빠르고 효율적인 코딩 언어로 작성된 강력한 커맨드 라인 프로그램입니다. 이는 원시 시퀀싱 데이터를 수백만 개의 세포로부터 받아 관리 가능한 형식으로 정리하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 두 번째 부분인 '존(Zorn)'은 과학자들이 복잡한 코드를 작성할 필요 없이 데이터를 탐색, 시각화 및 분석할 수 있게 해주는 사용자 친화적인 인터페이스입니다. 이 도구들은 함께 작동하여 이전에는 표준 생물정보학 소프트웨어로는 불가능했던 규모인, 단 한 번의 실행으로 100만 개 이상의 세포 데이터를 처리할 수 있는 워크플로우를 가능하게 합니다. 연구팀은 이 시스템의 위력을 입증하기 위해 알려진 10종의 박테리아로 구성된 모의 군집(mock community)에 적용하였으며, 더 나아가 실제 인간의 타액 샘플에도 적용하였습니다.

데이터를 생성하기 위해 연구팀은 반투과성 캡슐을 이용한 새로운 실험실 기술을 사용했습니다. 이 작고 유연한 용기들은 개별 박테리아 세포를 가두어, 세포들이 서로 섞이지 않은 상태에서 내부의 DNA를 파쇄하고 증폭할 수 있게 합니다. DNA가 증폭되면 고유한 바코드가 부착되어, 모든 유전 물질이 원래의 세포로 추적될 수 있도록 보장합니다. 연구팀은 DNA를 증폭하는 두 가지 서로 다른 방법을 테스트했습니다. 그들은 '1차 템플릿 지향 증폭(primary template-directed amplification)'이라 불리는 더 새롭고 정밀한 방법이, 게놈의 일부를 다른 부분보다 훨씬 더 많이 증폭하는 경향이 있는 기존의 더 흔한 방법보다 훨씬 더 균일하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성한다는 것을 발견했습니다. 이 발견은 연구자들이 단일 세포로부터 고품질의 데이터를 얻고자 한다면 기존의 기술에서 벗어나야 함을 시사합니다.

연구팀이 새로운 소프트웨어를 인간 타액 샘플에 적용했을 때, 결과는 놀라웠습니다. 그들은 15,000개 이상의 개별 원핵 세포로부터 '단일 증폭 게놈(single-amplified genomes)'이라고 불리는 완전한 유전적 청사진을 성공적으로 생성했습니다. 이러한 수준의 해상도는 전통적인 벌크 시퀀싱(bulk sequencing)으로는 완전히 보이지 않았던 세부 사항들을 드러냈습니다. 예를 들어, 표준 방식은 잇몸 질환과 관련된 미배양 유형의 박테리아인 Tannerella sp. oral taxon 808을 놓쳤습니다. 그러나 단일 세포 접근 방식은 이 희귀한 유기체를 감지했을 뿐만 아니라, 이전에 본 적 없는 새로운 계통(lineage)까지 밝혀냈습니다. 이 새로운 계통은 알려진 다른 버전의 박테리아와 구별되는 특징을 보였으며, 혼합된 샘플에서는 사라졌을 유전적 차이를 보여주었습니다. 또한, 이 분석은 해당 박테리아들이 지리적으로 연관되어 있을 수 있으며, 서로 다른 유전적 변이들이 세계 각지에서 우세하게 나타날 수 있음을 시사했습니다.

또한 이 연구는 기존의 알려진 게놈 라이브러리에 의존하지 않고 데이터를 처리하는 소프트웨어의 능력을 강조했습니다. 많은 경우, 과학자들은 샘들 내에 정확히 어떤 종이 있는지 알지 못하기 때문에, 참조 지도가 필요한 전통적인 도구를 사용하기 어렵습니다. 새로운 툴킷은 세포들을 유전적 패턴에 따라 직접 비교하는 혁신적인 방법을 포함하고 있어, 특정 종이 무엇인지 알 수 없는 상황에서도 연구자들이 유사한 세포들을 그룹화하고 차이점을 포착할 수 있게 해줍니다. 이러한 능력은 지구 생물 다양성의 대부분을 차지하는, 배양되지 않고 규명되지 않은 수많은 '미생물 암흑 물질(microbial dark matter)'을 탐구하는 데 매우 중요합니다.

고처리량 실험실 방법과 확장 가능한 계산 프레임워크를 결합함으로써, 연구자들은 미생물 과학의 주요 진입 장벽을 제거했습니다. 이들의 연구는 현재 모든 공공 데이터베이스에 존재하는 전체 게놈 수만큼의 미생물 게놈을 단 한 번의 실험으로 생성하는 것이 이제 가능하다는 것을 보여줍니다. 평균을 연구하는 것에서 개별을 연구하는 것으로의 이러한 전환은 박테리아가 어떻게 진화하고, 숙주와 어떻게 상호작용하며, 인간의 건강과 질병에 어떻게 기여하는지를 이해하는 새로운 길을 열어줍니다. 이 도구들은 오픈 소스이며 무료로 제공되어, 전 세계 과학계가 한때 공상 과학의 영역이었던 해상도로 마이크로바이옴을 탐구할 수 있도록 초대하고 있습니다.