The reconstruction of transcriptome-driven network at an early stage of infection in human lung alveolar epithelial cell with influenza A H1N1 by time-series RNA sequencing

Abstract

이 논문은 계절성 인플루엔자 바이러스에 감연된 숙주세포의 유전자의 초기의 발현패턴 양상의 특이점을 증명한다. A549세포에 Influenza A (H1N1) 바이러스를 감염 후 시간의 흐름에 따라 30 분, 1 시간, 2 시간, 4 시간, 8 시간, 24 시간 및 48 시간에 경과에 따른 감염된 숙주세포의 RNA-seq 데이터 발현양상에 특이점을 분석하였다. 기본적으로, 유전자차이분석(DEGs) 및 가중치 기반 네트워크기반(WGCNA) 분석을 통해서 유전자 양상은 크게 두가지로 나타내어지는것을 알수 있었다. 우선 초기에 유전자 발현이 급격하게 증가하는 유전자군이 발견되었다. 이는 HIV에 gp120을 통해서 세포자가소멸(Apoptosis)와 억제하는것과 유사한 패스웨이로 보인다. 여기서 gp120역시 PB1-F2와 진화적으로 유사한 것 또한 알수 있었다. 이를 통해서 감염된 세포가 초기에 자가소멸하는 것을 막는 기작을 활성화 시킨것으로 보인다. 다음으로는 초기에 유전자 발현 감소했다가 종반부에 상승하는 유전자군을 발견했다. 이 유전자군은 DMEs(Drug Metabolism Enzymes)를 였다. DMEs는 대표적인 세포내에 침입한 외부 물질을 제거하는 과정으로 알려졌다. 결론적으로, 바이러스는 초기에 복제를 위한 시간을 확보하거나 기복제 과정을 통해서 생성된 유전물질을 보호하기 위해, 자신을 보호하는 활동을 스스로 하는 것으로 확인할 수 있었다. 기존에 알려진 연구가 대략 72시간 이후에 면역계 발전된 양상을 주로 연구했다면, 이번 연구를 통해서 숙주 세포 감염후에 초기의 특이적인 유전자군의 변화을 확인할 수 있었다. 추가적으로 유전자 네트워크 상에 허브(Hub) 유전자에 대한 관련 새로운 진단 및 치료에 가능성에 논의에 했다. 또한 기능이 밝혀지지 않은 300여개의 새로운 유전자도 발견 할 수 있었으며, 마지막으로 시간계열의 분석을 통해서 유전자 전체가 시간에 따라 어떻게 되는지를 대용량 분석을 수행 했고, 그중에서 상위 리스트를 가시화하여 논문에 제시했다. 이 논문에서 제시된 분석방법 및 재구성된 네트워크 데이터를 통해서 많은 호스트-숙주세포(Host-microbe interaction)에 관련된 감염병 원인인자 발굴에 기여하고자 한다