Identification of molecular mechanisms underlying human’s high-order brain functions and its dysfunction is a fundamental component of successful drug development for related diseases. Despite many neurobiological studies, yet molecular mechanisms are largely unknown to comprehensively account for the complex phenotypes especially in human. Although advent of bioinformatics analysis based on transcriptome data enables us to efficiently discover candidate molecular components, human brain analysis may require additional sensitivity to the tran-scriptomic change of cellular functions for the following reasons. First, the high-order brain functions are enormously complex, which makes it necessary to decipher system-level mechanisms rather than few single molecules. Second, the type and extent of dysfunction in, for example cognition, is highly heterogeneous between individuals even with the same disease and in vivo human brain transcriptome data is relatively rare due to the difficulty of sampling and quality control. Considering these, I performed two inter-related researches in two different directions to identify the extensive cellular functions that are associated with human’s high-order brain functions and dysfunction by analyzing two different human brain transcriptome data with a sensitivity-enhanced bioinformatics approach.
First, I carried out a comparative transcriptomic analysis of human and chimpanzee cerebral cortex to identify extensive cellular functions uniquely associated with human’s pronounced pheno-typic characteristics such as enhanced cognition and vulnerability to neurodegenerative diseases and psychiatric disorders. Differently from previous studies, I measured activity change of functional modules rather than individual genes by analyzing change of modular gene expression and of intra-module coexpression between species. I showed that the intra-module coexpression change analysis most extensively identified changes of functional modules compared to the differential expression analysis of genes or functional modules. I revealed a new defining characteristic of human brain transcriptome that the gene expression is functional module-centrically coordinated. The functional modules exhibiting human-specific coexpression included several neurobiological modules, congruent to the human brain specializations pronounced at the phenotypic level. Notably, most of the neurobiological modules were associated with glia-related functions, suggesting the human-specifically consolidated roles of glia. Especially, there was a significant overlap between the human-specific modules and brain disease modules, implying that the functional module-centric coexpression in human brain is associated with vulnerability to various brain diseases. In a subsequent analysis of the human-specifically coexpressed modules, I found potential functional interplay among the distinct functional modules by an inter-module coex-pression analysis. I revealed the high connectivity of the neurobiological modules in the inter-module coexpression network, suggesting prevalent cooperation of neurobiological modules with multiple distinct functional modules at system level for implementing human-specific char-acteristics.
Secondly, I and my colleague Yun together analyzed an integrated human brain transcrip-tome of 5 neurodegenerative diseases and 3 psychiatric disorders, which manifest cognitive dys-function, to comprehensively elucidate transnosologically dysregulated cellular functions. In order to maximize the sensitivity toward potential disease mechanisms from those highly heterogeneous transcriptome data, I applied a biclustering analysis, which enables data-driven identification of functional modules associated with subset of individuals no matter the disease types in an unsupervised manner. The resultant biclusters reflected the enormous heterogeneity of the samples with even the same disease and, more importantly, showed existence of large number of transnosological modules, the biclusters that include samples of more than a disease type compared to the disease-specific modules, together highlighting severe limitations of a transcriptome analysis of individual disease data sets with conventional supervised and unsupervised methods. The transnosological modules covered many previously known genes associated with the diseases, while revealing implications of many novel genes and associations between diseases. Moreover, I found that the transnosological modules are more associated with the pronounced processes underlying cognitive phenotypes than the disease-specific modules, indicating the potential therapeutic values of transnosological modules as new drug targets of inter-vention. Finally, the transnosological modules showed a statistically significant overlap with the human-specific functional modules, suggesting that the cellular functions we found in each different analysis are human-specific and importantly associated with high-order brain functions.
I tackled limited sensitivity of conventional human brain transcriptome analyses for identifying cellular functions underlying human’s high-order brain function and dysfunction using the functional module-centric coexpression analyses. Throughout a series of analyses, I demonstrated the benefits of increased methodological sensitivity for extensive finding of previously undermined cellular functions as candidate components of cognitive function and dysfunction. I hope the pro-cognitive or disease-prone modules identified in these studies help to extend our understanding and serve as the plausible candidate targets of further experimental studies or drug development for cognitive therapeutics.
인지 기능 등 인간고등뇌기능 및 이의 저하에 관련된 세포기능을 밝히는 것은 인지 기능 향상을 위한 약물 개발 등에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 하지만, 많은 신경생물학적 실험 연구에도 불구하고 세포기능과 표현형 간 매핑은 아직 매우 부족하다. 전사체 데이터 기반 생물정보학 분석의 등장으로 표현형에 대응되는 분자세포 기전을 광범위하게 제시할 수 있을 것으로 기대되는 한편, 다음과 같은 이유로 인간 뇌전사체 분석 기법은 더 나은 민감도를 필요로 한다. 첫째, 인간고등뇌기능 관련 표현형은 매우 복잡해 개별 분자 수준에서는 다양한 인지 기능의 강화 또는 저하를 설명하기 어렵다. 둘째, 같은 질병을 가진 환자라 하더라도 저하된 인지 기능의 종류와 정도가 매우 상이하며 인간 뇌전사체는 직접 추출이 어렵고, 사후 데이터라 하더라도 퀄리티 유지에 많은 노력이 필요해 분석 가능한 데이터가 매우 제한적일 수 밖에 없다. 이러한 특성을 고려해, 이 논문에서는 서로 다르지만 연관성이 있는 두 가지 인간 뇌전사체 데이터에 대해 민감도를 향상한 생물정보학 분석 기법 적용을 통해 보다 광범위한 분자세포 수준의 기저를 확보하고자 했다.
첫째로, 인간의 향상된 인지 기능 및 퇴행성 뇌질환 및 정신질환에 대한 취약성에 연루된 세포 기능을 밝히기 위해 인간과 침팬지 대뇌피질에서 추출된 전사체 데이터를 비교 분석하였다. 소수의 개별적인 발현변화를 나타낸 유전자를 찾는 기존 연구와 달리, 기능모듈 중심의 발현차이 분석 및 공동발현양상 변화 분석을 신규 적용함으로써 기존 분석에서 차이를 발견하지 못한 세포기능이 있는지 조사했다. 이중, 기능 모듈 중심의 공동발현양상 변화 분석은 개별 유전자 혹은 기능 모듈 중심의 발현변화 분석에 비해 광범위한 기능 모듈의 연루를 밝힐 수 있음을 확인했고, 인간의 뇌는 침팬지에 비해 기능 모듈 중심의 전사 조절이 강화되는 특징을 나타냄을 보였다. 인간 뇌 특이적으로 공동발현을 나타내는 기능모듈들은 잘 알려진 인간 특이적 표현형과 밀접한 관련성이 있었고, 뇌 속 글리아 세포가 주로 나타내는 세포 기능과도 매핑되어 있어 신경세포뿐 아니라 인간 특이적인 글리아 세포 역할이 강조됨을 확인할 수 있었다. 또한, 알려진 인간 뇌질환 유전자들이 집중적으로 포함되어 있어, 인간 특이적 기능모듈들이 향상된 인지 기능 및 뇌질환 취약성의 주요 원인이 될 수 있음을 밝혔다. 또한, 인간 특이적 기능 모듈들이 시스템 차원에서 공동발현을 나타내는 등 네트워크를 형성함을 보이고, 특히 신경생물학적 기능 모듈들이 이 네트워크에서 높은 연결 정도를 나타냄을 밝힘으로써, 인간 특이적 뇌기능 구현을 위해 신경생물학적 모듈을 포함한 다양한 기능 모듈이 함께 병렬적으로 공동발현이 함께 전사 조절됨을 보였다.
둘째로, 연구실의 윤태균 군과 공동으로 인간 인지기능 저하를 일으키는 분자세포 수준의 기저를 밝히기 위해 5가지 퇴행성뇌질환 및 3가지 정신질환 환자의 뇌전사체를 담은 데이터 3가지를 통합해 분석했다. 이 분석에서는 다수 질환에 공통된 기전 발굴을 목적으로, 동일 질환 환자간 상이성과 질환간 증상 공통성을 고려해 질환 구분과 무관하게 특정 환자 그룹에서 공동발현양상을 나타내는 유전자 군집을 발굴할 수 있는 자율학습기법인 바이클러스터링 분석을 적용했다. 결과로 얻어진 바이클러스터 (모듈)들은 동일 질환 환자 간 극심한 상이성뿐만 아니라, 질환간 연관성이 높음을 보여주었다. 또한, 다양한 종류의 질환 환자에 걸쳐 공동발현양상을 나타내는 질환공통모듈이, 특정 종류의 질환에만 국한된 질환특이적모듈에 비해 다수 존재함을 보여줌으로써, 기존의 단독 질환 전사체 분석이나 감독학습기법 및 통상적 자율학습기법 적용이 발굴하지 못하는 잠재적 질환이 다양하게 존재할 수 있음을 보였다. 질환공통모듈들은, 기존에 알려진 유전자-질환 정보를 포함할 뿐만 아니라, 다양한 신규 유전자의 질환 연루 및 질환 간 연관성을 추가로 보여줄 수 있었다. 뿐만 아니라, 질환공통모듈들은 질환특이적모듈에 비해 인지기능과 밀접한 것으로 알려진 세포 기능인 신경시스템프로세스에 많이 연관되어 있어, 이들이 인지기능 향상을 약물 표적으로도 가치가 높음을 보였다. 또한, 질환공통모듈이 속한 세포 기능들은 앞서 구했던 인간 특이적 기능모듈과 통계적으로 유의한 교집합을 나타내는 것으로 확인됨에 따라, 두 가지 서로 다른 분석방법으로 식별한 세포 기능들은 인간에 특이적으로 중요성을 나타내고, 정상적 고등 뇌기능 유지에 매우 중요하게 연루되어 있음을 보일 수 있었다.
종합적으로, 인간고등뇌기능 및 인지기능 저하와 관련된 세포수준 기능 발굴을 위한 기존 연구 방법의 제한된 민감도를 향상시키기 위해 기능모듈 중심의 공동발현분석 기법을 대체 적용하였다. 두 가지 인간 뇌 전사체 데이터에 대한 분석을 통해 인간고등뇌기능과 관련해 분자와 표현형간 간극을 좁히는데 있어서 전사체 분석 방법상 민감도 고려의 중요성 및 향상된 민감도에 의한 이점을 구체적으로 보였다. 본 논문의 연구 결과로 얻어진 세포 기능들은, 인간고등뇌기능에 대한 이해를 확장하고 인간의 인지기능 향상을 위한 향후 실험적 연구의 주요 타깃으로 활용될 수 있을 것으로 전망한다.
