연구팀은 이번에 관찰된 구조 붕괴를 설명하기 위해 **'게놈 구획 혼합'**이라는 용어를 새로 만들었다. 활성 구역과 비활성 구역이 뒤섞이는 이 패턴은 알츠하이머 환자 뇌의 여러 세포 유형에서 공통적으로 발견됐으며, 혼합 정도가 심할수록 유전자 발현 손실도 더 컸다 .
이 현상을 단일세포 수준에서 포착하기 위해 연구진은 GAGE-seq(Genome Architecture and Gene Expression sequencing) 라는 새로운 기술을 사용했다. 이 단일세포 분석법은 동일한 세포에서 두 가지 정보를 동시에 측정한다:
연구팀은 여기에 더해 손상되지 않은 뇌 조직의 공간 전사체 지도를 통합 분석함으로써 이러한 변화가 뇌의 어느 부위에서 일어나는지까지 파악할 수 있었다 .
실험적 발견 외에도 연구진은 게놈 구조 변화가 유전자 조절에 어떤 영향을 미치는지 탐구할 컴퓨터 도구를 개발했다. 바로 Hicformer라는 딥러닝 AI 모델이다. 이 모델은 다음 정보를 입력받아 분석한다:
Hicformer는 이러한 입력값을 바탕으로 세포 특이적 유전자 활성을 예측할 수 있다. 연구팀은 이 모델을 알츠하이머병에서 3차원 게놈 변화가 유전자 조절 오류를 어떻게 유발하는지 이해하기 위한 '컴퓨터 실험실'로 설명했다 .
이 연구는 알츠하이머병이 뇌 세포 내 게놈의 물리적 구조를 어떻게 변형시키는지 단일세포 수준에서 처음으로 보여줬다는 점에서 의의가 크다. DNA의 3차원 접힘은 어떤 유전자가 발현될지를 직접 제어하기 때문에, '게놈 구획 혼합'의 발견은 질환을 이해할 수 있는 새로운 분자적 렌즈를 제공한다. 이번 연구 결과는 손상된 게놈 구조와 유전자 발현을 정상화할 수 있는 새로운 치료 표적 발굴의 이정표가 될 수 있을 것으로 기대된다 .