암은 체세포 상에서 일어나는 돌연변이가 점차 축적되어가며 생기는 질병이다. 암은 DNA 상에 생기는 돌연변이를 통해 주변 환경에 적응을 해가며 진화하기 때문에 암세포 마다 서로 다른 이질성(tumor heterogeneity)을 갖고 있다. 하지만 현재 많은 암 연구는 암조직 전체를 sequencing을 통해 변이를 발굴하고 크로모좀 수준에서 tumor evolution 패턴을 확인하는 연구가 주로 진행되었다. 이러한 연구를 통해 tumor evolution의 큰 흐름은 파악할 수 있었지만 아직 단일세포 수준으로 tumor evolution and heterogeneity를 연구하지는 못하고 있었다. 최근 microfluidic 기술을 통해 조직에서 세포를 하나씩 분리하는 기술이 개발되었고 이 방법을 이용해 단일세포단위로 transcriptome과 epigenome을 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 많은 연구들에서 이 기술을 암연구에 적용함으로써 암조직에 존재하는 다양한 세포타입을 확인할 수 있었고 단일 세포 수준으로 다양한 분석을 진행할 수 있게 되었다. 
<Fig1. 10x genomics의 단일 세포 시퀀싱 데이터를 만드는 기술> 우리는 bulk 수준으로 연구하던 tumor evolution과 heterogeneity 연구를 단일세포 기술을 이용해 고해상도로 암의 진화과정과 그 driver event를 연구하려고한다. Whole genome sequencing으로부터 확인된 somatic mutation 위치에 scATAC-seq 데이터로부터 단일세포마다 해당 somatic mutation이 존재하는지에 대한 여부로 단일세포 당 mutation의 존재를 확인할 수 있고 clustering을 이용해 서로 공유되는 mutation과 세포들사이에서 특이적인 mutation을 이용해 암의 진화과정을 단일 세포 단위로 구축하고자 한다. 또한 특정 세포들에서 나타나는 특이적 mutation이 invasion, metastasis와 관련이 되어 있는 유전자와 연관이 되어있는지 확인함으로써 특정 단계의 driver event를 확인해보고자 한다.
<Fig2. 암의 진화과정을 단일세포 단위로 추적해가는 모식도>
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