과거 분자생물학을 이끌어가던 패러다임들은 대부분 웨스턴 블롯과 RT-PCR로 대표되는 단일 유전자의 발현을 확인해가는 노동집약적 과정들에 의해 이루어져왔습니다. 하지만 최근들어 informatics와 sequencing 기술의 발전과 더불어 단일세포 RNA 서열 분석(scRNA-seq)이 생물학 연구에서 중요한 요소가 되었으며, 이러한 기술들은 전체적으로 세포의 특징과 다양성을 이해하는데 우리의 생물학에 대한 이해를 크게 개선시키고 있습니다.

scRNA-seq는 개별 세포 수준에서 유전자 발현을 프로파일링하는 강력한 도구로, 세포 간의 해상도를 향상시키고 그 세포의 미세 환경에서의 다양성 및 특이성에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 수천 개의 개별 세포 간에 유전자 발현 패턴을 비교할 수 있게 함으로써 새로운 세포 유형과 상태를 식별하고, 발달 경로를 설명하며, 유전자 간의 조절 관계를 밝혀낼 수 있습니다.

이 고차원 데이터 생성 기법은 분자생물학에 강력한 도구를 쥐어주었지만, 동시에 컴퓨팅 및 통계적 툴에 대한 점점 더 깊은 이해도를 요구해왔고 이는 인포매틱스의 중요성이 앞으로의 생물학 연구에 점점 중요한 위치를 차지할 것이란 것을 의미합니다.  

인포매틱스는 이런 대규모 데이터셋을 관리하고 데이터 공유를 위한 파이프라인을 구축하는 솔루션을 제공하여, 생물학 연구의 진보에서 필수적인 구성 요소가 될 것입니다. 이러한 기술들의 결합은 질병 진행 이해, 잠재적 치료 타겟 발견, 신규 치료법 개발 등의 연구 영역에서 돌파구를 이룰 수 있게 해줄 것이며 정밀의학의 시대에서 scRNA-seq와 인포매틱스의 결합은 게임 체인저로 작용하여, 과학자들이 ‘일괄적인 접근법’에서 건강과 질병에 대한 더 개인화된 이해로 이동하게 돕고, 더 효과적이고 맞춤형 치료법을 가능하게 할 것입니다.