라만 이미징과 단일핵·공간전사체를 결합한 노화 세포 추적

노화와 조직 재생 과정의 세포 상태를 정의할 때 단일 분자 마커에만 의존하면 생화학적 특성과 전사 프로그램이 함께 변하는 양상을 파악하기 어렵다. 이 연구는 비표지 라만 분광 이미징을 단일핵 RNA 시퀀싱 및 공간전사체와 통합한 RamanOmics 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 단일 세포 해상도의 공간상에서 분자 생화학적 상태와 전사 프로그램을 연동시켰다.

무엇을 했나

• 마우스의 폐, 피부 조직 및 상처 치유 모델을 대상으로 라만 분광 이미징과 snRNA-seq, 공간전사체 데이터를 함께 분석했다.
• 폐의 노화 세포는 외세포기질 리모델링과 TGF-β 신호 전달이 우세한 반면, 피부 노화 세포는 Krt10, Lor, Sbsn 등 표피 분화 유전자 발현이 두드러지는 조직 특이성을 확인했다.
• 조직 종류에 상관없이 p21+ 노화 세포에서 공통으로 나타나는 지질 관련 라만 신호(1,131–1,135 cm⁻¹)를 찾고, 이를 머신러닝 기반 바코드로 변환해 비파괴적 인시튜 식별 기술을 구축했다.
• 상처 치유 모델의 노화 세포에서도 Krt10, Lor, Sbsn 유전자의 재활성화와 지질 라만 신호 증가가 동시에 일어남을 관찰했다.

왜 눈여겨볼 만한가

단일세포 및 공간전사체 데이터만으로는 노화 세포의 기능적·생화학적 상태를 완벽히 정하기 어려운 한계가 있었다. 분광학 정보인 라만 피크를 분자 마커와 결합해 비파괴 방식으로 인시튜 노화 세포를 찾아내는 접근은 분자 표적 탐색 연구에 유용할 수 있다. 다만 이 방식을 연구에 적용하려면 일반적인 NGS 실험 환경 외에 고해상도 라만 분광 이미징 장비 구축과 다중 모달 데이터 통합 파이프라인 확보가 병행되어야 한다.

원문

• Nature aging · DOI 10.1038/s43587-026-01219-7