Conor L.Evans, PhD는 자신의 지식과 문제 해결 기술을 적용하여 환자 치료를 위한 새로운 광학 및 이미징 도구를 개발하는 교수, 연구원 겸 현미경 검사 전문가입니다.저희는 Conor를 만나 임상 연구원으로서의 Conor의 여정과 그의 작업에서 현미경 검사의 중요성, 의학 및 생물학 과제를 해결하기 위해 시스템을 사용하는 방법에 대해 이야기했습니다.Conor에 대해 자세히 알아보고 아래 인터뷰 내용을 읽어보세요.

Conor L.Evans 소개

Dr.Conor Evans는 브라운대학교에서 화학물리학 학사 학위를 받고 하버드대학교에서 화학 박사 학위를 받았습니다.현재 하버드 의과대학 부교수, 하버드 대학교 생물물리학 프로그램 소속 교수이자 레이저 생의학 연구 센터 교수입니다.

Conor는 매사추세츠 종합 병원(MGH)의 웰만 광의학 센터에서 에번스 랩을 이끌고 있습니다.이 연구실에서는 환자 치료에서 충족되지 않은 요구를 해결하기 위해 숨겨진 정보를 감지, 측정 및 정량화하는 다양한 현미경 검사 도구와 방법을 개발하고 사용합니다.Conor는 이 연구실에서 이룬 연구와 혁신을 통해 갈고닦은 기술을 임상에 적용하면서 많은 상을 받고 다양한 특허를 냈습니다.

Q: 교수님은 전공이 화학물리학과 화학인데어떻게 환자 치료 관련 연구에 주력하게 되셨나요?그리고 현미경 검사에 대해 어떻게 그렇게 많이 배우셨나요?

Conor: 저는 항상 생물의학에 관심이 있었고 화학과 물리화학에 빠져들기 전에 신경과학 학위를 딸 생각도 하고 있었어요.박사 과정을 시작하면서는 더 큰 문제의 해결에 물리화학이 가교 역할을 할 수 있는 학제 간 응용 연구 분야에서 일하고 싶었죠.

그리고 하버드 대학교 Sunney Xie의 연구실에 들어왔을 때 그의 팀의 일원으로서 생물의학을 위한 강력한 현미경 검사 기술로 간섭성 반스톡스 라만 산란(CARS)을 개발할 수 있는 굉장한 기회를 얻었어요.제가 Sunney의 연구실에 있을 때 마침 Eric Potma가 박사후연구원으로 있어서 운 좋게도 그와 긴밀히 협력할 수 있었습니다. 제가 지금 현미경 검사에 대해 알고 있는 거의 모든 것을 그때 그가 가르쳐 주었죠.3년 동안 Eric과 함께 만들고 해체하고 다시 만든 현미경이 15대쯤 됐어요!

두 가지 이유가 아니었다면 저는 화학이란 학문을 더 깊이 연구했을 거예요.첫 번째는 제가 응용 연구에 관심 있는 걸 본 Sunney가 CARS 현미경 검사를 의학적으로 적용하는 것에 대해 탐구하기를 권했기 때문이에요.그 분야 연구에 발을 담그자마자 저는 매료돼 버렸죠!두 번째는 응급의학과 의사가 된 제 동생에게서 영향을 받았기 때문이에요.환자 치료에 대한 동생의 열정에 이끌려 저는 매사추세츠 종합 병원(MGH)에서 박사후연구원으로 일하는 도전을 시작하게 되었고, 처음으로 환자 중심 연구를 할 수 있는 기회를 얻었어요.

Q: 교수님 연구실의 중점 분야에 대해 말씀해 주시겠습니까?각 연구 프로그램을 통해 달성하려고 하는 건 무엇인가요?

1.산소 센서

Conor: 제 연구실에서는 산소 센서 작업을 할 때 pO2로 더 잘 알려진 조직 산소 농도를 정량적으로 측정하기 위한 새로운 도구를 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.이 연구 프로그램은 암 치료의 과제에 대응하기 위해 시작되었지만 샌안토니오 메디컬 센터의 인트레피드 센터를 방문한 후에 저희의 초점이 바뀌었어요.

부상당한 군인들을 만나고 그들의 치료에 무수히 많은 어려움이 있다는 것을 알게 되면서 저희 팀은 환자 치료에 직접 적용할 수 있는 분자 산소 센서를 개발하기 위한 연구 프로그램을 시작했죠.저희는 팀의 강사인 Manolis Rousakis와 함께 초고휘도 포르피린 산소 센서 제품군을 만들었고 이러한 센서를 다양한 재료와 폼 팩터에 내장하고 결합해 조직 산소를 직접 확인하고 정량화하는 방법을 배웠어요.

그리고 필름, 바르거나 뿌릴 수 있는 붕대, 하이드로겔 붕대 재료, 웨어러블 센서를 만들고 가장 최근에는 바늘 및 카테터 기반 센서를 만들었어요. 다른 환자와 군대의 의료 요구 사항을 각각 충족하는 거죠.지금은 환자가 건강을 회복할 수 있도록 이러한 기술을 제품으로 만들어 상용화하기 위해 상업적 파트너와 협력하고 있습니다.

2.체내 약물 흡수와 치료 효과를 시각화하고 측정하는 도구

Conor: 약물 개발의 주요 과제 중 하나는 약물이 실제로 세포 및 세포하 표적에 도달하도록 하는 것입니다.생물학적 제제와 같은 큰 분자는 쉽게 라벨을 붙일 수 있지만 저분자 약물의 경우에는 어려워요. 기존 라벨이 분자 자체보다 클 수 있고 해당 약동학을 완전히 바꿀 수 있기 때문이죠.방사선 사진 라벨링과 질량 스펙트럼 방법 같은 접근 방식은 약물 흡수에 대한 통찰력을 제공하지만 임상 연구에 사용할 수 없거나 생체 검사가 필요합니다.

저희는 형광 매개변수와 화학적 진동 같은 분자의 고유 속성을 기반으로 약물 이미징과 정량화를 허용하는 접근 방식에 관심이 있어요.그래서 국소 피부 정량화의 현재 작업과 함께 간섭성 라만 이미징(CRI) 접근법을 사용하는 이미징 접근 방식을 개발하고 있어요. 상업적 파트너와 미국 식품의약청(FDA)과 긴밀히 협력해 약물의 생체이용률과 생물학적 동등성을 측정하기 위한 새로운 CRI 접근법을 만들고 있죠. 생물학적 동등성은 제네릭 국소 약물 개발을 위한 중요한 도구가 될 수 있어요.

이러한 도구를 연구실에서 병원으로 도입하기 위해 카트 기반의 간섭성 라만 시스템을 구축하고 있고 다음 달에 최초의 인간 대상 임상 연구에 들어갑니다.저희 목표는 약물 흡수 관찰과 다운스트림 치료 효과를 결합해 약리학적 치료 반응에 대한 포괄적인 세포 및 조직 수준의 이해를 구축하는 거예요.저희는 건강한 개인과 병을 앓는 환자 모두에서 약물 흡수를 직접 평가해 더 나은 치료법과 중재 방법을 구축하는 첫 번째 단계가 이 임상 이미징 접근 방식이라고 생각합니다.

3.딥러닝 이미지 분석

Conor: 딥러닝은 이미지 분석과 신호 분석 모두에서 가장 큰 문제를 극복하는 굉장히 좋은 도구예요.저희 현미경과 센서는 엄청난 양의 데이터(때로는 하루에 수백 기가바이트)를 생성하므로 이 데이터에는 자동 분석이 필요해요.

과학자 한 명이 아니라 한 팀이 있더라도 그렇게 많은 이미지 데이터를 수동으로 분류할 수는 없어요.머신 비전과 전산 분석 방법으로 작업할 때는 답답했어요. 효과적인 방법이긴 했지만 실패할 수도 있고 분석이 편향될 수 있었거든요. 특히 제가 이미지를 보고 무엇이 올바르고 무엇이 잘못되었는지 즉시 알 수 있는 경우에는 더 그랬죠.

딥러닝을 사용하자 인간의 경험과 직관을 활용하고 이 지식을 컴퓨터로 전달해 복잡한 분석 작업을 완전히 자동화할 수 있었습니다.약동학 작업뿐만 아니라 웨어러블 산소 센서 같은 새로운 영역에도 딥러닝을 적용할 수 있어요.이렇게 에지 컴퓨팅의 발전을 활용할 수 있어 기쁩니다. 이제 딥러닝 모델을 약물 개발부터 의료용 웨어러블 센서까지 다양한 분야의 장치에 직접 사용할 수 있습니다.

Q: 교수님이 열정을 느끼는 연구 주제나 해결하고 싶은 주요 문제 하나를 꼽는다면 무엇인가요?

Conor: 제 연구에서 되풀이되는 주제는 “보이지 않는 것”을 보이게 하고 수량화할 수 있게 만드는 것입니다.저는 항상 숨겨져 있거나 닿을 수 없는 정보를 찾는 데 관심이 있었어요. 직업적인 호기심이죠.저희 팀과 저는 조직 내 산소 농도, 표적에 도달하는 약물의 양, 치료 중인 세포의 상태 등의 매개변수를 알아내고 정량화할 수 있는 방법, 도구 및 센서를 만들기 위해 노력했어요.

Q: 숨겨진 정보 또는 “보이지 않는” 정보를 찾도록 영감을 준 것은 무엇인가요?

Conor: 박사 과정에 있을 때 저는 CARS 현미경 검사에서 비공명 기여를 억제하는 간섭성 라만 이미징(CRI)의 어려운 과제를 연구했어요.CARS 이미징은 생물학과 의학 분야의 응용에 대한 주요 장벽이었던 화학적으로 비특이적인 기여로 인해 어려움을 겪고 있어요.

저희가 이 배경을 식별하고 제거할 수 있다고 추측한 한 가지 방법은 위상을 통한 것이었어요. 비공명 기여는 수학적으로 “실제” 기여가 있었지만 화학적으로 특이적인 공명 기여는 수학적으로 “실제”와 “가상” 기여가 모두 있었습니다.저희는 이 두 가지 구성 요소(특히 CARS 분야의 이미지 구성 요소)를 분리하고 간섭계를 통해 비공명 기여를 억제하는 방법을 찾았죠.당시 Sunney 연구실의 학생이었던 Brian Saar가 저에게 “상상을 현실로 만들었다”고 농담을 했어요. 그 말이 참 듣기 좋았고 지금까지도 잊을 수가 없어요.

Q: 교수님 연구에서 배우고 싶은 것이 무엇인가요?현미경 검사는 그것과 어떤 관련이 있나요?

Conor: 배우고 싶은 것이 너무 많아요!매일 임상의들과 가까이에서 일하는 것이 신나고 동기 유발이 되는 이유 중 하나는 의학과 생물학에서 알려지지 않았거나 이해되지 않은 것 앞에서 연구자가 한없이 겸손해진다는 것입니다.해결해야 할 문제가 끝이 없어요.저는 서로 매우 비슷한 두 개의 상호 보완적인 도구인 광화학과 포토닉스를 모두 활용해 인간의 건강과 의학의 문제를 해결하는 데 계속 초점을 맞추고 싶어요.

현미경 검사는 광화학과 포토닉스의 교차점에 있어요.광화학은 분자 대비를 제공하고포토닉스는 확인하고 감지하고 정량화할 방법을 제공합니다.저에게 현미경 검사는 제 연구의 핵심이에요. 조직에서든 세포에서든 시공간 프로세스를 직접 이해할 기회를 주기 때문이죠.

저희의 많은 장단기 연구 목표는 약리학과 종양 생물학에서 저희가 성과를 내는 것과 같이 현미경 기술에서 지속적인 발전을 이루어야 달성할 수 있어요.이러한 이점은 현미경을 넘어 붕대와 웨어러블 센서 작업으로 확장됩니다.제조 방법과 재료 특성 등을 이해하기 위해 이미징과 현미경 검사를 활용하는 경우가 많아요.그래서 현미경 검사는 저희의 문제 중심 연구 활동에서 중심 자원이 되는 거죠.

Q: 다광자와 공초점 이미징을 작업 시 어떻게 사용하세요?

Conor: 다광자 이미징은 제 연구의 주요 부분이고 공초점은 중요한 지원군 역할을 해요.저희 작업의 핵심 도구인 간섭성 라만 이미징(CRI)은 근적외선 여기, 심부 조직 이미징, 자동 깊이 절편 등 이광자와 삼광자 이미징의 여러 가지 주요 이점을 제공하는 다광자 기술입니다.저희는 CARS와 유도 라만 산란(SRS)을 모두 포함하는 CRI를 현재 인간에게 직접 임상 적용하는 단계에 있는 생의학 연구 도구로 개발했습니다.

예를 들어, 위의 이미지는 통증 치료를 위한 새로운 기술인 저온 요법을 적용한 래트의 좌골 신경에서 획득한 CARS 이미지입니다. 이 기술은 이곳 MGH의 저희 공동 연구자인 Lilit Garibyan과 Rox Anderson이 개발 중인 기술이죠.CARS 이미징 시스템은 불포화 지방질의 CH2 대칭적 확장으로 조정돼 미엘린 분포를 보여줍니다. 이미지 출처는 저희 팀 연구원인 Isaac Pence, PhD이고, 또 Sara Moradi Tuchayi, MD가 없었으면 이미지 획득은 불가능했을 것입니다.

위의 이 두 번째 예는 마우스 피부 표면에 에탄올로 투여한 약물 룩소리티닙(녹색, SRS는 니트릴 진동대로 조정)의 SRS 이미지입니다. 여기서 이 약물이 CH2 대칭적 확장 진동(빨간색)으로 조정된 SRS를 통해 마우스 각질층의 지방질이 많은 부분에 축적되는 것을 볼 수 있죠.이미지 출처는 저희 팀 연구원이었던 Amin Feizpour, PhD입니다.

마지막으로 이 SRS 심도 이미지는 마우스 피부에서 획득한 것으로심도가 색상으로 구분돼 있습니다.여기서 마우스 피부 내의 지방질이 많은 독특한 구조를 CH2 대칭적 확장 진동으로 조정된 시스템을 통해 다양한 심도에서 볼 수 있죠.이미지 출처는 Isaac Pence, PhD입니다.

Q: 주목할 만한 연구 중간 성과에 대해 말씀해 주시겠어요?

Conor: 올해는 현미경 검사 프로그램과 감지 연구 모두에서 저희 팀에 몇 가지 중요한 연구 중간 성과를 이루어낼 것입니다.저희는 산소 감지 도구에 대한 최초의 인간 대상 연구를 Science Advances에 발표했고 현재 이 새로운 감지 플랫폼에 대한 인간 대상 연구를 3개 더 진행하고 있어요.그리고 연구 단계의 이러한 도구를 제품으로 만들기 위해 3M과 새로 협력하기 시작했어요.

현미경 검사 측면에서 저희는 지난 몇 년 동안 간섭성 라만 이미징(CRI)에서 저희가 직면한 많은 장벽을 극복할 수 있는 스파스 스펙트럼 샘플링 유도 라만 산란(S4RS)이라는 새로운 접근 방식을 발표하게 돼 기쁘게 생각합니다.이 접근 방식은 빠르게 조정 가능한 파이버 레이저를 사용해 라만 스펙트럼에서 특정 라만 대역으로 점프합니다. 전체 영역을 통해 조정하는 것이 아니죠.이렇게 하면 라만 스펙트럼에서 화학적으로 특정한 스펙트럼을 빠르게 획득할 수 있고 약물과 대사물질 같은 다양한 분자종을 이미징하고 정량화할 수 있는 길이 열립니다.동시에, 저희는 이 레이저 시스템을 사용해 임상 CRI 시스템을 구축했고 이 시스템은 올해 최초의 인간 대상 연구에 사용될 것입니다.

코로나19로 인한 어려움에도 불구하고 저희 팀은 기술을 임상에 적용하기 위해 굉장히 노력했어요.팀원들이 성취한 결과가 더없이 자랑스럽습니다.

Q: 현미경 검사에서 다음 혁신은 무엇일 것이라고 생각하세요?

Conor: 제가 보기에 현미경 검사에서 큰 문제는 우리가 모두 경험하고 있는 데이터의 홍수예요.자동화된 다채널 현미경은 엄청난 양의 데이터를 수집하는 데 탁월하죠.저희는 다중 염색법, 형광단, 스펙트럼 채널 및 기타 데이터 포인트를 빠르고 효율적으로 수집할 수 있는 이미징 프로토콜을 개발했어요.

하지만 저희가 획득한 방대한 데이터 집합에서 실제 정보를 추출하는 데는 어려움이 있어요.현미경 검사 데이터에는 정보가 풍부하죠.5차원 데이터 집합은 수집하기가 비교적 간단한 공간, 스펙트럼 및 시간 데이터입니다.때로는 이 데이터를 수동으로 분류하는 것이 가능하지만, 깊은 통찰력과 통계적 엄밀성을 위해서는 이 복잡한 다차원 데이터에 대한 전산 분석이 필요해요.

저는 현미경 검사에서 있을 다음 혁신은 이러한 빅데이터 문제를 해결할 것이라고 생각하고, 이런 일은 이미 일어나고 있어요.데이터 시각화, 이미지 분석 알고리즘 및 기계 학습에서의 발전은 모두 중량부터 대량의 현미경 검사 데이터 문제를 해결하는 데 큰 역할을 하고 있어요.저는 이러한 발전이 신경과학자들의 커넥톰과 두뇌 지도 프로젝트를 통해 잘 나타난다고 봅니다.

하지만 이러한 프로그램은 다학제간 연구원, 데이터 과학자 및 프로그래머가 지원하고 추진해야 하는 힘든 일이에요.그런데 현재 소규모 연구실에서는 이러한 자원을 사용할 수 없어요.더 문제가 되는 건 기존에 연구원이 현미경 검사 교육을 받은 경로에서는 크고 복잡한 이미징 데이터 집합을 처리하는 데 필요한 기술을 아직 보편적으로 가르치지 않는다는 사실입니다.하지만 이 혁신은 이미 일어나고 있고, 저희가 학생과 연구원을 교육하는 방법과 현미경 검사 데이터에 접근하는 방법에 새로운 시각을 갖게 되어, 현미경 검사 작업을 하는 모든 사람이 이러한 발전된 기술을 사용하게 될 것입니다.

이 혁신은 현미경 검사의 중개적 미래에 특히 중요합니다. 그때는 미세 규모의 이미징이 질병 진단부터 맞춤형 치료까지 모든 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하게 될 거예요.이미 Gary Tearney의 현미경으로 실현된 "알약"이 있습니다. 이 알약을 삼킨 후에는 현장 진단, 환자 유래 세포의 유동혈구분석 이미징, 고처리량 CAR-T 세포 치료 스크리닝이 가능해집니다.

이러한 현미경 검사 기반 플랫폼이 더 많은 환자 치료 분야로 확장되면 데이터 홍수는 계속 증가할 것이고 이러한 데이터 집합을 수월하게 처리해야 할 필요성은 더 중요해질 것입니다.