인체 세포수, 공생균 수, 면역세포 수 최신논문 탐구!!

[문형철]

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2303077120

연구 배경과 목적

세포의 크기와 개수는

성장과 기능과 밀접하게 관련되어 적응적으로 조절됩니다.

그러나

지금까지 인체 전체를 대상으로 세포 크기와 개수의 관계를 체계적으로 조사한 연구는

거의 없었습니다.

이 논문은

인체에 존재하는 주요 세포 유형의 크기와 개수를 종합적으로 정리하고,

그 사이의 수학적 패턴을 밝힌 최초의 대규모 연구입니다.

연구 방법

• 데이터 출처: 1,500편 이상의 기존 논문에서 세포 크기·개수 데이터를 수집
• 대상:
  • 대표적 성인 남성 (70 kg)
  • 성인 여성 (60 kg)
  • 10세 아동 (32 kg)
• 범위: 약 1,200개 세포 그룹, 60개 조직 시스템
• 결과물: 인체 세포의 계층적 구조를 시각화한 온라인 인터페이스 구축 → https://humancelltreemap.mis.mpg.de/

주요 결과

1. 인체 총 세포 수 추정

• 성인 남성: 약 36조 개 (36 trillion)
• 성인 여성: 약 28조 개
• 10세 아동: 약 17조 개

2. 세포 개수와 생체량의 분포

• 세포 개수를 지배하는 것:
  • 적혈구와 혈소판 (핵이 없는 혈액 세포)
  • 백혈구 (특히 조직에 존재하는 것 포함, 약 3.4조 개)
• 세포 생체량(biomass)을 지배하는 것:
  • 골격근 세포 (전체 세포 생체량의 약 절반)
  • 백색 지방세포 (약 12 kg 정도)

인체 세포 수와 바이오매스 분포 (70kg 성인 남성 기준)

이 그림은
인체 세포를 세포 수(Cell counts)와 바이오매스(Biomass)
두 가지 관점에서 비교한 것입니다.

왼쪽: 세포 수 (Cell counts)

• 총 세포 수: 약 36조 개
  • 무핵 세포(적혈구 + 혈소판): 29조 개
  • 유핵 세포: 7조 개
  • (참고: 세균은 약 38조 개로 인간 세포보다 약간 더 많음)
• 핵심 특징
  • 무핵 적혈구와 혈소판이 다른 모든 세포를 합친 수의 4배를 차지할 정도로 압도적으로 많음.
  • 유핵 세포 중에서는 백혈구(White blood cells)가 가장 큰 비중을 차지하며, 그 안에 호중구, 림프구(T세포, B세포) 등이 세분되어 있음.
  • 상피세포(Epithelial), 내피세포(Endothelial), 섬유아세포(Fibroblast) 등도 상당 부분을 차지.

오른쪽: 바이오매스 (Biomass)

• 총 세포 바이오매스: 약 45kg (전체 체중 70kg 중)
  • 골격근 세포(Skeletal myocytes): 21.5kg → 전체 세포 바이오매스의 절반을 차지
  • 나머지 모든 세포: 23.5kg
• 핵심 특징
  • 지방세포(Adipocyte)가 중앙에서 가장 큰 영역을 차지 (피하 지방, 내장 지방, 갈색 지방 등 포함).
  • 그 다음으로 적혈구, 백혈구, 섬유아세포, 뉴런 등이 차지.
  • 세포 수는 적혈구가 압도적이지만, 질량(바이오매스)에서는 근육세포와 지방세포가 압도적임.

핵심 메시지

• 세포 수와 바이오매스의 분포가 완전히 다름.
  • 수는 적혈구가 지배하고,
  • 질량은 근육세포와 지방세포가 지배함.
• 이는 논문에서 강조하는 “세포 크기와 세포 수 사이의 트레이드오프(큰 세포는 적게, 작은 세포는 많게)” 패턴을 시각적으로 잘 보여줍니다.

주요 조직별 세포 수와 세포 바이오매스

이 그림은

인체 주요 조직(또는 기관계)별로

세포 수(Cell count)와 세포 바이오매스(Cell biomass)를 막대그래프로 비교한 것입니다.

(기준: 70kg 성인 남성)

주요 특징

구분                  세포 수가 많은 조직                                                                              \\\\ 바이오매스가 큰 조직

상위	피부 (6.1×10¹¹), 골격근 (5.8×10¹¹), 지방조직 (3.2×10¹¹), 소장 (7.2×10¹¹)	골격근 (21.9 kg), 지방조직 (12.4 kg), 간 (1.22 kg), 피부 (847 g)
특징	소화기·피부·근육 등이 세포 수에서 상위권	근육과 지방이 전체 세포 바이오매스의 대부분을 차지

조직별 하이라이트

• 골격근 (Skeletal muscle)
  • 세포 수: 5.8×10¹¹ = 5천8백억개
  • 바이오매스: 21.9 kg → 전체 세포 바이오매스 중 가장 큼
• 지방조직 (Adipose tissue)
  • 세포 수: 3.2×10¹¹
  • 바이오매스: 12.4 kg → 두 번째로 큼
• 피부 (Skin)
  • 세포 수: 6.1×10¹¹ (가장 많음)
  • 바이오매스: 847 g
• 소화기
  • 소장: 세포 수 7.2×10¹¹로 매우 많지만 바이오매스는 566 g
  • 간: 세포 수 3.9×10¹¹, 바이오매스 1.22 kg
• 신경계
  • 대뇌피질: 세포 수 8.0×10¹⁰, 바이오매스 882 g
  • 신경교세포(Glial)와 뉴런이 주를 이룸

색상 범례 (세포 유형)

• 빨간색 계열: 혈액 관련 (무핵 혈구, 림프구, 과립구 등)
• 주황색 계열: 근육 세포 (횡문근, 평활근, 심근)
• 노란색 계열: 상피·내피 세포
• 초록색 계열: 줄기세포, 주피세포, 생식세포
• 파란색 계열: 지방세포, 신경교세포, 뉴런
• 보라색: 섬유아세포, 골양조직 등

핵심 메시지

• 세포 수와 바이오매스의 순위가 크게 다릅니다.
  • 세포 수는 피부·소화기·혈액 세포가 많지만,
  • 바이오매스(질량)는 골격근과 지방조직이 압도적으로 큽니다.

3. 핵심 발견: 세포 크기와 개수의 역상관 관계

가장 중요한 결과는 세포 크기와 개수 사이에 거의 완벽한 역상관 관계가 있다는 점입니다.

• 세포가 커질수록 그 개수는 비례해서 줄어듭니다.
• 로그 스케일로 보면, 각 크기 등급(logarithmic size class)에 속하는 세포들이 인체 전체 세포 생체량에 거의 동일한 비율로 기여합니다.
• 즉, 아주 작은 세포들(예: 적혈구)의 총 질량과 아주 큰 세포들(예: 근육 섬유)의 총 질량이 비슷하게 유지됩니다.

이는 생태학에서 관찰되는 Sheldon spectrum이나 Zipf’s law와 유사한 패턴으로, 인체 세포 수준에서도 보편적인 규모 법칙(scaling law)이 작동하고 있음을 시사합니다.

세포 질량(크기)과 세포 수의 관계

이 그래프는
논문의 핵심 발견을 보여주는 그림입니다.

가로축은 세포 질량(Cell mass, g),
세로축은 세포 수(Cell count)를 로그 스케일로 나타냅니다.

주요 내용

1. 강한 역관계 (Inverse relationship)
   • 세포가 작을수록 그 세포 유형의 총 개수가 많아지고,
   • 세포가 클수록 총 개수가 적어집니다.
   • 그래프에 f(x)∼x−0.97 f(x) \sim x^{-0.97} f(x)∼x−0.97라고 표시된 검은 실선이 바로 이 관계를 나타냅니다. (거의 x−1 x^{-1} x−1에 가까운 기울기 → 세포 크기가 10배 커지면 세포 수는 약 10배 줄어듦)
2. 검은 점 (Binned frequency)
   • 비슷한 크기의 세포들을 묶어서(binning) 평균을 낸 값입니다.
   • 이 점들이 거의 일직선으로 내려가는 것을 볼 수 있습니다.
   • 노란색 띠는 이 추세선의 신뢰구간을 나타냅니다.
3. 색깔별 세포 유형
   • 빨간점: 혈액 세포 (Blood)
   • 주황점: 근육 세포 (Myocyte)
   • 노란점: 상피 세포 (Epithelial)
   • 초록점: 줄기세포·생식세포·주피세포
   • 하늘색점: 지방세포 (Adipocyte)
   • 파란점: 뉴런·신경교세포
   • 보라점: 섬유아세포·골양조직
4. 아래쪽 그림
   • 실제로 세포 크기가 얼마나 다른지 시각적으로 보여주는 예시입니다.
   • 왼쪽의 혈소판·적혈구는 매우 작고,
   • 오른쪽의 지방세포(Adipocyte)와 아래쪽의 긴 근섬유(Myocyte)는 훨씬 큽니다.
   • 스케일 바는 50 μm입니다.

핵심 의미 이 그림이 보여주는 가장 중요한 메시지는:
“세포 크기와 세포 수는 서로 트레이드오프 관계에 있다.”

작은 세포는 아주 많이 만들고,
큰 세포는 적게 만들어서,
로그 크기 계급마다 전체 세포 바이오매스에 거의 비슷한 기여를 한다는 것입니다.

이것이 논문 제목과 Significance에서 강조한 “whole-organism trade-off between cell size and count”의 핵심 증거

세포 크기 계급별 바이오매스 분포

이 그림은 논문의 또 다른 핵심 결과인
“로그 세포 크기 계급마다 바이오매스가 거의 비슷하다”는
패턴을 보여줍니다.

왼쪽 그래프 (Biomass on logarithmic axis)

• 가로축: 세포 질량 (Cell mass, g) – 로그 스케일
• 세로축: 해당 세포 유형의 총 바이오매스 (g) – 로그 스케일
• 각 점: 개별 세포 유형 (색깔은 세포 종류별)
• 검은 점: 비슷한 크기의 세포들을 묶은(binning) 평균 바이오매스

특징

• 세포 크기가 매우 작은 쪽부터 큰 쪽까지, 검은 점들이 비교적 평평하게 분포합니다.
• 즉, 어떤 로그 크기 계급을 보더라도 그 계급에 속하는 세포들이 기여하는 총 바이오매스가 크게 다르지 않습니다.

오른쪽 그래프 (Biomass on linear axis)

• 남성(Male), 여성(Female), 어린이(Child)로 나눠서
• 가로축: 세포 질량 (로그 스케일)
• 세로축: 해당 크기 계급의 총 바이오매스 (kg, 선형 스케일)

특징

• 세 집단 모두에서 바이오매스가 특정 크기에 크게 치우치지 않고 여러 크기 계급에 걸쳐 고르게 나타나는 경향을 보입니다.
• 특히 중간~큰 세포 쪽(근육·지방 세포)에서 피크가 보이지만, 전체적으로는 한쪽으로 극단적으로 쏠리지 않습니다.

핵심 메시지 이 그림이 말하고자 하는 바는 다음과 같습니다.

세포 크기가 10배, 100배 달라도,
로그 스케일로 나눈 각 크기 계급이 전체 세포 바이오매스에 거의 비슷한 비율로 기여한다.

앞선 그림에서 본 “세포 크기 ↑ → 세포 수 ↓” 관계와 결합하면,
“작은 세포는 아주 많이, 큰 세포는 적게 만들어서 전체 바이오매스 기여도를 비슷하게 유지한다”는
전체 유기체 수준의 트레이드오프가 성립한다는 증거

4. 세포 크기 조절의 증거

• 세포 크기의 변동계수(coefficient of variation)가 평균 세포 크기와 거의 무관하게 일정하게 유지됩니다.
• 이는 서로 다른 세포 유형 간에도 세포 크기 항상성(size homeostasis) 기전이 존재함을 암시합니다.

연구의 의의

• 인체 세포의 정량적 기준 프레임워크를 처음으로 제시
• 림프구 등 일부 세포의 총 개수가 기존 추정치보다 훨씬 많을 수 있다는 점을 지적 (예: 림프구가 기존 5,000억 개 추정치에서 최대 2조 개까지 가능)
• 세포 생물학, 생리학, 의학 연구에 기초 데이터로 활용 가능
• 세포 크기와 개수 사이의 근본적인 트레이드오프 관계를 밝힘

한계

• 대부분 기존 문헌 데이터에 의존한 추정치이므로, 일부 세포 유형에서는 불확실성이 존재
• 여성·아동 추정치는 주로 남성 데이터를 기반으로 환산한 것이라 오차 가능성이 있음
• 실제 개인 간 편차(특히 지방량)가 클 수 있음

요약

이 논문은

인체 세포의 총 개수를 36조 개(남성 기준)로 추정하고,

세포 크기와 개수 사이에 강력한 역상관 관계가 존재한다는 사실을

대규모 데이터로 입증한 중요한 연구입니다.

작은 세포와 큰 세포가

생체량에 동등하게 기여한다는 수학적 패턴은

생명체의 기본적인 조직 원리 중 하나를 보여줍니다.

세포 유형별 크기 분포와 항상성

이 그림은 논문에서 강조하는

“세포 크기 항상성(cell-size homeostasis)”을 데이터로 보여주는 부분입니다.

세 개의 패널로 구성되어 있습니다.

1. 위쪽 패널: Size distributions across cell types

• 여러 세포 유형의 크기 분포를 보여줍니다.
• 가로축은 세포 질량(로그 스케일), 세로축은 빈도입니다.
• 대부분의 세포 유형이 로그정규분포(lognormal distribution)에 가까운 형태를 띠며, 크기가 대략 한 자릿수 범위 안에서 분포합니다.
• 왼쪽(작은 세포)에는 혈액세포·상피세포 등이, 오른쪽(큰 세포)에는 근육세포·지방세포 등이 위치합니다.

2. 가운데 패널: Coefficient of variation (CV)

• 가로축: 평균 세포 질량
• 세로축: 변동계수(CV = 표준편차 / 평균)
• 핵심 결과: CV가 평균 세포 크기와 거의 무관하게 일정한 수준을 유지합니다 (점선으로 표시).
• 세포가 매우 작든 매우 크든, 상대적인 크기 변이 폭이 비슷하다는 뜻입니다.
• 이는 세포 유형마다 크기 조절 메커니즘이 보편적으로 작동하고 있음을 시사합니다.

3. 아래쪽 패널: Mean-variance scaling

• 가로축: 평균 세포 질량
• 세로축: 세포 질량의 분산(variance)
• 회귀선: y=4.1 x2.17 y = 4.1 \, x^{2.17} y=4.1x2.17 (R² = 0.96으로 매우 높은 설명력)
• 분산이 평균의 약 2제곱에 비례한다는 것은, CV가 거의 일정하다는 사실과 수학적으로 일치합니다. (CV가 일정하면 분산 ∝ 평균²가 되기 때문입니다.)

종합 해석

이 그림이 말하고자 하는 바는 다음과 같습니다.

세포 크기는 유형마다 크게 다르지만,

상대적인 변이 폭(CV)은 크기와 상관없이 비슷하게 유지된다.

이는 인체 전체 세포에 걸쳐

크기 항상성 조절 시스템이 보편적으로 존재함을 보여주는 강력한 증거입니다.

앞선 그림들에서 본 “크기-수 트레이드오프”와 “바이오매스 균등 기여” 패턴이, 이러한 세포 수준 항상성 메커니즘 위에서 나타난 결과임을 뒷받침합니다.

혈액 및 림프 관련 조직의 세포 수·바이오매스 추정

이 표는 논문에서 혈액세포와 림프계 조직을 중심으로 세포 바이오매스와 세포 수를 추정한 결과와, 기존 연구와의 차이를 정리한 것입니다.

주요 내용 요약

조직 시스템세포 바이오매스세포 수주요 특징 / 기존 연구와의 차이

혈관 내 (유핵 세포)	0.13 kg	4.6 × 10¹⁰	기존 완전혈구계산(CBC) 기반 추정과 일치
혈관 내 (전체 세포)	2.6 kg	2.7 × 10¹³	무핵 세포(적혈구·혈소판)가 대부분
골수	0.66 kg	1.9 × 10¹²	유핵 세포 추정치가 기존보다 1.4~2배 높음 (림프구는 약 4배)
림프절	0.19 kg	1.1 × 10¹²	기존 연구보다 림프구 수가 약 4배 높게 추정
비장	0.16 kg	1.8 × 10¹²	위와 동일하게 기존보다 높게 추정. 무핵 세포는 기존 연구에서 다루지 않음
흉선	0.02 kg	8.6 × 10¹⁰	기존 연구와 대체로 일치
나머지 조직	1.1 kg	7.9 × 10¹¹	여러 장기에 분포한 혈액세포 추정
전체 합계	4.7 kg	3.3 × 10¹³	무핵 세포는 기존과 비슷, 유핵 세포는 기존보다 약 3배 높게 수정

핵심 포인트

• 무핵 세포(적혈구 + 혈소판)가 세포 수에서 압도적 비중을 차지합니다 (전체 혈액 관련 세포 수의 대부분).
• 유핵 세포 추정치는 기존 연구보다 전반적으로 높게 나왔습니다. 특히 골수·림프절·비장의 림프구 수가 기존보다 약 4배 높게 추정되어, 전체 유핵 세포 수가 기존 대비 약 3배 상향 조정되었습니다.
• 방법론적으로는 완전혈구계산(CBC), 골수 생검, 영장류 데이터 외삽, DNA 함량 기반 추정 등을 조합하여 다중 수준에서 검증했습니다.

위 논문 현상의 진화적 의미

이 현상
(세포 크기와 세포 수의 강한 역관계 + 로그 크기 계급마다 바이오매스가 거의 비슷하게 기여)의
진화적 의미는 다음과 같이 해석할 수 있습니다.

1. 기능적 니치(functional niche)의 효율적 분배 세포 크기는 기능에 최적화되어 있습니다.

• 작은 세포(적혈구, 혈소판, 일부 면역세포 등) → 표면적/부피 비율이 높아 물질 교환·이동·신호 전달에 유리.
• 큰 세포(근섬유, 지방세포, 일부 뉴런 등) → 기계적 힘 발생, 에너지 저장, 장거리 신호 전달에 유리.

진화 과정에서
특정 기능을 수행하는 데 가장 적합한 크기의 세포가 선택되었고,
그 결과 크기가 다른 세포들이 공존하게 되었습니다.

이때 전체 바이오매스를
어느 한 크기 계급에 몰아주지 않고,
로그 스케일 상에서 비교적 고르게 분배함으로써 다
양한 기능을 동시에 효율적으로 수행할 수 있게 된 것으로 보입니다.


2. 전력(Power) vs 에너지 보존(Energy conservation) 트레이드오프

세포 크기는 “양날의 검”입니다.

• 작은 세포를 많이 가지면: 총 세포막 면적이 넓어져 산소·영양분 흡수 속도가 빨라지고(높은 생리적 전력), 빠른 반응과 재생이 가능.
• 큰 세포를 적게 가지면: 세포막 유지 비용(이온 기울기 유지 등)이 줄어들어 에너지 효율이 높아지고, 기본 대사 유지에 유리.

인체는 이 두 가지 상충하는 요구를
크기 스펙트럼 전체에 걸쳐 분산시킴으로써 해결한 것으로 해석됩니다.

어느 한쪽으로 치우치지 않고
로그 계급마다 비슷한 바이오매스를 유지하는 패턴이 바로 그 결과입니다.

3. 발달·재생·항상성의 제약

• 세포 크기의 변동계수(CV)가 크기와 거의 무관하다는 것은, 세포 유형마다 크기 항상성 메커니즘이 보편적으로 작동함을 의미합니다.
• 진화적으로 세포 크기 조절 시스템(세포주기 체크포인트, 성장 신호 경로 등)이 강하게 보존되었고, 그 결과 크기가 다른 세포들이 각각 안정적으로 유지되면서도 전체 바이오매스 배분이 균형 잡히게 된 것으로 보입니다.

4. 전체 유기체 수준에서의 스케일링 법칙

이 패턴은 생태계에서 관찰되는 에너지 등가 원리(energetic equivalence)나 대사 스케일링과 유사한 수학적 구조를 가집니다. 즉, “크기가 커질수록 개체 수는 줄어들어 전체 에너지/바이오매스 기여도가 비슷해진다”는 원리가 세포 수준에서도 나타난다는 점에서, 생명 시스템의 여러 계층에서 공통적으로 작용하는 제약(constraint)일 가능성이 있습니다.

요약

이 현상은 “다양한 기능을 수행하기 위해 서로 다른 크기의 세포가 필요했고, 그 과정에서 전체 자원(바이오매스)을 로그 크기 계급에 고르게 배분하는 방식이 진화적으로 유리했다” 는 것을 시사합니다.
특정 크기의 세포만 극단적으로 많이 만드는 것보다, 크기 스펙트럼 전체에 걸쳐 바이오매스를 분산시키는 전략이 생리적 유연성·효율성·항상성 유지에 더 유리했을 가능성이 높습니다.

이 논문은

Human Cell Atlas (HCA) 프로젝트의 현재 성과와 미래 방향을 정리한 전망 논문입니다.

HCA는 2016년에 시작된 국제 컨소시엄으로,

인체의 모든 세포 유형을 분자 수준에서 지도화하는 것을 목표로 합니다

(인체 약 36~37조 개의 세포를 대상으로 함).

논문의 핵심 메시지는 다음과 같습니다:

논문이 제시하는 5가지 관점 (Five Perspectives)

논문은 세포 아틀라스가 가진 가치를 5가지 층위로 설명합니다.

1. 세포 인구조사 (Cell Census)
   • 인체 각 조직·기관에 어떤 세포 유형이 얼마나 있는지 체계적으로 목록화하는 단계.
   • 현재 HCA는 약 9,100명의 기증자로부터 6,200만 개 이상의 세포 데이터를 확보했으며, 18개 생물학적 네트워크(장관, 폐, 뇌, 면역계 등)로 정리 중입니다.
2. 3D 지도 (3D Maps)
   • 세포의 공간적 위치와 조직 내 배열을 다차원적으로 파악.
   • 단일세포 전사체 + 공간 전사체(spatial transcriptomics) 기술을 결합해 세포의 위치와 상호작용을 지도화.
3. 유전자형–표현형 연결 지도 (Genotype-to-Phenotype Maps)
   • GWAS 등으로 발견된 유전 변이가 어떤 세포 유형에서, 어떤 분자 경로를 통해 질병 표현형으로 나타나는지 연결.
   • 질병 기전 이해와 정밀의료에 직접 활용.
4. 4D 발달 지도 (4D Developmental Maps)
   • 시간축을 추가해 배아부터 성인, 노화까지의 세포 상태 변화를 추적.
   • 발달 과정과 질병 발생 과정의 비교 기준으로 사용.
5. 통합 기초 모델 (Unified Foundation Model)
   • 위의 4가지를 AI/머신러닝으로 통합해 생물학의 범용 기초 모델을 만드는 단계.
   • 새로운 세포 상태 예측, 유사 세포 검색, 질병 모델 시뮬레이션 등이 가능해짐.
   • 이 논문이 강조하는 최종 목표입니다.

이 논문의 의

• 2024년 11월에 Nature Portfolio에서 발표된 HCA 대규모 컬렉션(40편 이상)의 이론적·전략적 프레임을 제시하는 글입니다.
• 단순한 데이터 축적을 넘어, 아틀라스를 어떻게 의학과 생물학의 도구로 활용할 것인가에 대한 로드맵을 제시합니다.
• 특히 “foundation model” 개념을 세포 생물학에 본격적으로 도입했다는 점에서 주목받고 있습니다.

이전 대화에서 다룬 Hatton 등(2023)의 인체 총 세포 수 논문이 “얼마나 많은 세포가 있는가”를 다룬 정량적 기초라면, 이 논문은 그 세포들을 어떻게 체계적으로 지도화하고, AI로 통합·활용할 것인가를 다룬 상위 전략 논문이라고 볼 수 있습니다.

a. 세포 인구조사 (Cell Census)

• 인체 전체 또는 특정 기관·시스템의 세포 유형을 체계적으로 목록화하는 단계
• 남녀 인체 모형과 다양한 세포 형태를 보여줌

b. 다차원·다중모드 3D 지도 (Multiscale, Multimodal 3D Maps)

• 조직 이미징·조직학
• 공간 전사체 (Spatial)
• 다중모드 데이터
• 전사체 (Transcriptomics)
• 유전체·후성유전체 (Genome and epigenomics)
• 여러 층을 쌓아 올린 형태로, 세포의 공간적 위치와 분자 정보를 통합

c. 유전자형–표현형 연결 지도 (Genotype-to-Phenotype Maps)

• GWAS(전장유전체연관분석) 신호를 세포·조직 수준과 연결
• 예시:
  • 심방세동 → 심근세포 핵
  • 심혈관 질환 → 혈관주위세포(Pericyte)
  • 인지 기능 → 슈반세포(Schwann cell)
  • 자가면역 → T세포

d. 4D 발달 지도 (4D Developmental Maps)

• 시간에 따른 발달 과정 추적 (배아 → 태아)
• 예시: 인간 심장의 발달 단계
  • 배아 3.5–4주, 5.5–6주
  • 태아 8주
• 조직 구조와 세포 유형 지도를 함께 보여줌
• 여러 장기(뇌, 심장, 폐, 간, 췌장 등)의 발달 경로를 연결

e. 기초 모델 (Foundation Models)

• 입력: 다양한 생물학적 데이터 (이미징, 공간, 다중모드, 전사체, 유전체 등)
• 모델: GeneFormer, scGPT, scFoundation, Universal Cell Embedding, SCimilarity 등 AI/ML 기반 모델
• 출력:
  • 새로운 데이터 통합
  • 세포 주석(annotation)
  • 마커 유전자 시그니처 식별
  • 섭동(perturbation) 결과 예측
  • 전체 아틀라스에서 세포 프로필 검색

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핵심 메시지 세포 아틀라스는 ① 세포 목록 → ② 3D 공간 지도 → ③ 유전자-질병 연결 → ④ 발달 과정 지도 → ⑤ AI 기초 모델 로 발전하면서, 결국 의학과 생물학을 변화시키는 통합적 도구가 된다는 점을 시각적으로 설명한 그림

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10623016/

면역계를 구성하는 주요 세포들의

총 개수, 총 질량, 조직별 분포를

처음으로 종합적으로 추정한 연구입니다.

기존에는

면역 세포의 전체적인 규모와 분포에 대한 정확한 인구조사(census)가

부족했습니다.

연구 방법

• 문헌 조사
• 다중 면역형광 이미징(multiplexed imaging) 데이터
• 메틸롬 기반 디컨볼루션(methylome-based deconvolution)
• 세포 질량을 고려한 계산

기준 대상: 체중 73kg의 성인 남성

주요 결과

1. 전체 규모

• 총 면역 세포 수: 약 1.8 × 10¹²개 (1.8조 개) (95% 신뢰구간: 1.5~2.3조 개)
• 총 질량: 약 1.2 kg (95% 신뢰구간: 0.8~1.9 kg)

2. 세포 유형별 특징

세포 유형                                     개수 비율             질량 비율               주요 위치                    비고

림프구 (Lymphocytes)	약 40%	약 15%	림프절, 비장	개수는 많지만 크기가 작음
호중구 (Neutrophils)	약 40%	약 15%	골수	개수와 질량 비율이 비슷
대식세포 (Macrophages)	약 10%	약 50%	대부분의 조직	크기가 커서 질량 기여도가 매우 높음

• 대식세포, 수지상세포, 비만세포 등 크기가 큰 세포들이 전체 면역 세포 질량의 상당 부분을 차지합니다.
• 혈액 속에 있는 면역 세포는 전체의 약 2%에 불과합니다.
• 장(gut)에 있는 면역 세포도 전체의 약 3% 수준입니다.

3. 성별·연령별 추정

• 성인 여성 (60kg): 약 1.5조 개, 질량 약 1 kg
• 10세 아동 (32kg): 약 1조 개, 질량 약 0.6 kg

연구의 의의

• 면역계의 정량적 기준을 제시하여 면역 기능 이해와 수학적 모델링에 기초 자료로 활용 가능
• “백혈구는 주로 혈액에 있다”는 통념과 달리, 대부분의 면역 세포가 림프계와 골수에 존재한다는 점을 명확히 함
• 대식세포가 개수는 적지만 질량적으로 매우 중요하다는 사실을 강조

요약

성인 남성 기준 면역 세포는

약 1.8조 개, 무게는 1.2kg 정도이며,

림프구와 호중구가 개수의 대부분을 차지하지만,

질량적으로는 대식세포가 거의 절반을 차지한다는 것이 핵심 발견

위쪽 그림 (A): 조직 질량과 면역 세포 밀도 관계

• X축: 조직(장기)의 질량 (g, 로그 스케일)
• Y축: 조직 1g당 면역 세포 밀도 (cells/g, 로그 스케일)
• 점의 색깔은 조직 그룹을 나타냅니다.
  • 보라색: 림프계 (편도, 흉선, 비장, 림프절)
  • 빨간색: 골수 (Red marrow)
  • 초록색: 상피 장벽/내부 상피 (폐, 대장, 피부, 간 등)
  • 노란색: 결합조직
  • 갈색: 골격근
  • 회색: 중추신경계 등

주요 관찰

• 림프계 조직(편도, 흉선, 비장, 림프절)과 골수는 질량이 작아도 면역 세포 밀도가 매우 높습니다.
• 골격근이나 지방조직은 질량이 크지만 면역 세포 밀도는 상대적으로 낮습니다.
• 대각선 점선은 해당 조직에서 나올 수 있는 총 면역 세포 수(10⁸, 10¹⁰, 10¹²)를 나타냅니다.

→ 면역 세포는 특정 조직(특히 림프계와 골수)에 고밀도로 집중되어 있습니다.

아래쪽 그림 (B): 조직별 면역 세포 유형 밀도

• X축: 여러 조직 (Red marrow, Blood, Lymph nodes, Spleen, Thymus, Tonsils, Skin, 폐, 대장, 간, 뇌 등)
• Y축: 조직 1g당 각 면역 세포 유형의 밀도 (로그 스케일)
• 색깔은 세포 유형을 나타냅니다.
  • 보라/남색 계열: T세포, B세포, NK세포, 비만세포 등
  • 파란색: 호중구, 호산구, 호염기구
  • 초록색: 대식세포, 단핵구, 수지상세포

주요 관찰

• 골수(Red marrow)와 림프계 조직(림프절, 비장, 흉선, 편도)에서 대부분의 면역 세포 밀도가 높습니다.
• 혈액(Blood)에는 상대적으로 낮은 밀도로 존재합니다.
• 피부, 폐, 장, 간 등 장벽/내부 장기에도 대식세포와 일부 림프구가 상당수 분포합니다.
• 뇌와 골격근은 전반적으로 면역 세포 밀도가 낮습니다.

종합 해석 이 그림들은 논문의 핵심 메시지를 시각적으로 보여줍니다.

1. 면역 세포의 대부분(개수 기준)은 림프계와 골수에 집중되어 있다.
2. 혈액 속 면역 세포는 전체의 극히 일부에 불과하다.
3. 대식세포처럼 크기가 큰 세포는 여러 조직에 널리 퍼져 있으면서 질량적으로 큰 비중을 차지한다.

전체 규모

• 총 면역 세포 수: 1.8×1012 1.8 \times 10^{12} 1.8×1012개 (1.8조 개)
  • 95% 신뢰구간: 1.5∼2.3×1012 1.5 \sim 2.3 \times 10^{12} 1.5∼2.3×1012

한 칸(□) = 109 10^9 109개 (10억 개)의 세포를 의미합니다.

주요 조직별 면역 세포 수

세포 유형별 색깔 의미

• 보라색 계열: T세포, B세포, 형질세포, NK세포 (림프구 계열)
• 파란색 계열: 호중구, 호산구, 호염기구, 비만세포 (과립구 계열)
• 초록색 계열: 대식세포, 단핵구, 수지상세포

핵심 포인트

1. 골수와 림프계가 전체 면역 세포의 약 80%를 차지합니다. (7×1011+7×1011=1.4×1012 7 \times 10^{11} + 7 \times 10^{11} = 1.4 \times 10^{12} 7×1011+7×1011=1.4×1012)
2. 혈액에 있는 면역 세포는 생각보다 매우 적습니다 (전체의 약 2%).
3. 위장관(GI)의 면역 세포 수도 전체의 약 3% 수준으로, “장에 면역 세포가 가장 많다”는 통념과 달리 실제로는 골수와 림프계가 압도적입니다.
4. 골수에서는 호중구(파란색)가 많고, 림프계에서는 T·B세포(보라색)가 주를 이룹니다.

A. 세포 개수 (Number of cells × 10⁹)

• 호중구(Neutrophils)가 압도적으로 많습니다 (약 7000억 개). → 대부분 골수(Bone Marrow, 빨간색)에 존재합니다.
• T세포와 B세포가 그 다음으로 많습니다. → 주로 림프계(Lymphatic System, 연보라색)에 분포합니다.
• 대식세포, 단핵구, 수지상세포 등은 상대적으로 개수가 적습니다.

B. 세포 질량 (Mass of immune cells [g])

• 대식세포(Macrophages)가 질량에서 가장 큰 비중을 차지합니다 (약 600g). → 크기가 크기 때문에 개수는 적어도 질량 기여도가 매우 높습니다.
• 호중구는 개수는 많지만 질량은 대식세포보다 적습니다 (약 200g).
• T세포와 B세포는 개수는 많지만 크기가 작아서 질량 기여도는 상대적으로 낮습니다.

C. 조직별 비율 (Proportion of cells)

각 세포 유형이 어느 조직에 얼마나 분포하는지를 비율로 보여줍니다.

• T세포 / B세포: 대부분 림프계에 존재
• 호중구 / 호산구 / 호염기구: 대부분 골수에 존재
• 대식세포: 여러 조직에 고르게 분포 (골수, 간, 폐, 피부, 기타 등)
• 단핵구: 골수와 혈액에 비교적 많음
• 수지상세포: 림프계와 피부에 비교적 많음

핵심 요약

구분개수가 많은 세포질량이 큰 세포주요 위치

1위	호중구	대식세포	골수 / 전신 조직
2위	T세포	호중구	림프계 / 골수
3위	B세포	T세포	림프계

이 그림은 논문의 가장 중요한 메시지를 명확히 보여줍니다.

• 개수 기준으로는 호중구와 림프구가 주를 이루지만
• 질량 기준으로는 대식세포가 거의 절반을 차지한다.

이 그림은 Sender 등(2023) 논문에서 면역 세포의 총 질량과 조직별 분포를 보여주는 도표입니다.

전체 규모

• 총 면역 세포 질량: 1.2 kg (95% 신뢰구간: 0.8 ~ 1.9 kg)

한 칸(□) = 1그램의 면역 세포 질량을 의미합니다.

주요 조직별 면역 세포 질량

조직/계통질량특징

골수 (Bone Marrow)	400 g	가장 무거움 (주로 호중구 + 대식세포)
림프계 (Lymphatic System)	300 g	두 번째로 무거움 (주로 림프구 + 대식세포)
기타 (Others)	140 g	-
폐 (Lungs)	120 g	-
간 (Liver)	110 g	-
피부 (Skin)	80 g	-
위장관 (GI)	40 g	-
혈액 (Blood)	10 g	매우 적음

세포 유형별 색깔 의미

• 보라색 계열: T세포, B세포, 형질세포, NK세포
• 파란색 계열: 호중구, 호산구, 호염기구, 비만세포
• 초록색 계열: 대식세포, 단핵구, 수지상세포

핵심 포인트

1. 골수(400g)와 림프계(300g)가 전체 면역 세포 질량의 약 58%를 차지합니다.
2. 혈액에 있는 면역 세포 질량은 단 10g에 불과합니다 (전체의 약 0.8%).
3. 대식세포(초록색)가 여러 조직에 널리 퍼져 있으면서 질량적으로 큰 비중을 차지합니다. → 개수는 전체의 약 10%지만, 질량은 거의 50%에 달합니다.
4. 위장관(GI)의 면역 세포 질량은 40g으로, 생각보다 적은 편입니다.

이전 그림과의 비교

• 개수 기준: 골수와 림프계가 각각 약 7천억 개로 비슷
• 질량 기준: 골수(400g) > 림프계(300g) → 골수에 있는 호중구와 대식세포가 더 무겁기 때문입니다.

이 그림은 “면역 세포가 어디에 얼마나 무게를 차지하는가”를 직관적으로 보여주며, 대식세포의 질량적 중요성을 특히 강조합니다.

이 표는 Sender 등(2023) 논문에서 인체 면역 세포 유형별 총 개수와 총 질량을 정리한 핵심 결과입니다. (기준: 체중 73kg 성인 남성)

전체 요약

• 총 면역 세포 수: 1.8×1012 1.8 \times 10^{12} 1.8×1012개 (1.8조 개)
• 총 질량: 1,200 g (1.2 kg)

세포 유형별 상세

세포 유형총 개수총 질량특징

호중구 (Neutrophils)	7×1011 7 \times 10^{11} 7×1011 (7천억)	200 g	개수가 가장 많음
T세포	5×1011 5 \times 10^{11} 5×1011 (5천억)	100 g	-
B세포	3×1011 3 \times 10^{11} 3×1011 (3천억)	60 g	-
대식세포 (Macrophages)	2×1011 2 \times 10^{11} 2×1011 (2천억)	600 g	질량이 가장 큼
비만세포 (Mast cells)	9×1010 9 \times 10^{10} 9×1010	100 g	-
수지상세포	5×1010 5 \times 10^{10} 5×1010	100 g	-
호산구	4×1010 4 \times 10^{10} 4×1010	10 g	-
단핵구	3×1010 3 \times 10^{10} 3×1010	13 g	-
NK세포	2×1010 2 \times 10^{10} 2×1010	4 g	-
형질세포	2×1010 2 \times 10^{10} 2×1010	30 g	-
호염기구	2×109 2 \times 10^{9} 2×109	0.7 g	가장 적음

핵심 포인트

1. 개수 기준 순위
   • 1위: 호중구 (7천억)
   • 2위: T세포 (5천억)
   • 3위: B세포 (3천억)
2. 질량 기준 순위
   • 1위: 대식세포 (600g) → 전체 면역 세포 질량의 약 50%
   • 2위: 호중구 (200g)
   • 3위: T세포 + 비만세포 + 수지상세포 (각 100g)
3. 대식세포의 중요성
   • 개수는 전체의 약 11%에 불과하지만
   • 크기가 크기 때문에 질량의 절반을 차지합니다.

이 표는 논문의 가장 중요한 정량적 결과를 한눈에 보여주는 자료입니다.

이 그림은 면역 세포 유형이 개수(Number)와 질량(Total mass) 기준으로 각각 얼마나 차지하는지를 비교한 도표입니다.

위쪽 막대: 개수 기준 비율 (Number of immune cells)

• 호중구 (Neutrophils, 파란색): 약 40% → 가장 큰 비중
• T세포 (진한 보라): 약 28%
• B세포 (연한 보라): 약 17%
• 대식세포 (진한 초록): 약 11%
• 나머지 (NK세포, 비만세포, 단핵구, 수지상세포 등): 소수

→ 개수 기준으로는 호중구 + 림프구(T·B세포)가 전체의 약 85%를 차지합니다.

아래쪽 막대: 질량 기준 비율 (Total mass of immune cells)

• 대식세포 (진한 초록): 약 50% → 압도적 1위
• 호중구 (파란색): 약 17%
• T세포: 약 8%
• 수지상세포 (연한 초록): 약 8%
• 비만세포: 약 8%
• 나머지: 소수

→ 질량 기준으로는 대식세포가 절반을 차지합니다.

핵심 비교

구분1위2위3위

개수 기준	호중구 (≈40%)	T세포 (≈28%)	B세포 (≈17%)
질량 기준	대식세포 (≈50%)	호중구 (≈17%)	T세포·수지상세포·비만세포

해석

• 호중구와 림프구는 개수는 많지만 크기가 작아서 질량 기여도가 상대적으로 낮습니다.
• 대식세포는 개수는 적지만 크기가 크기 때문에 질량의 절반을 차지합니다.

이 그림은 논문의 가장 중요한 메시지를 한눈에 보여주는 요약 자료입니다. “면역 세포를 개수로 볼 때와 질량으로 볼 때 전혀 다른 그림이 나온다”는 점을 명확히 드러냅니다

이 논문은

Human Reference Atlas (HRA)의 일환으로,

인체 3D 해부학적 구조(Anatomical Structures, AS)별로

세포 유형(Cell Type, CT) 개체군을 정량화한 데이터셋(HRApop v1.0)을 공개한 Data Descriptor 논문입니다.

즉,

“인체 어디에 어떤 세포가 얼마나 있는지”를

3D 공간 정보와 함께 정리한 건강한 인체 세포 지도의 기초 데이터를 제공합니다.

핵심 내용

• 인체 세포 규모 인용: 인체에는 약 27~36조 개의 세포가 있으며, 최대 약 1만 종류의 세포 유형이 존재한다고 전제 (Hatton et al. 2023 논문 수치를 반영).
• 데이터 범위:
  • 73개 해부학적 구조 (성별 구분 시 112개)
  • 17개 장기 (성별 구분 시 31개)
  • 총 662개 데이터셋을 230개 위치에 공간적으로 등록
  • 전체 2,761만 개 이상의 세포 포함
• 데이터 종류:
  • 단일세포 전사체(sc-transcriptomics) 데이터셋 558개 (약 1,104만 세포)
  • 단일세포 단백질체(sc-proteomics) 데이터셋 104개 (약 1,657만 세포)
• 세포 유형 주석(Annotation) 도구: Azimuth, CellTypist, popV 등을 사용해 일관된 세포 유형 분류를 수행

연구의 의의

• 건강한 인체의 기준 세포 구성(reference)을 제공
• 특정 해부학적 구조에서 세포 유형 비율을 파악할 수 있음
• 질병 연구 시 “정상 vs 질병” 비교의 기준으로 활용 가능
• 세포 간 상호작용, 조직 기능, 질병 진행 메커니즘 연구에 기초 자료로 사용
• Human Cell Atlas 및 HuBMAP 등 대규모 인체 지도 프로젝트와 연계

데이터 접근

데이터는 Zenodo, Human Atlas Knowledge Graph, GitHub 등을 통해 공개되어 있으며, 웹 시각화 도구(HRApop Visualizer)도 제공됩니다.

요약하면, 이 논문은 “인체 3D 구조별로 세포가 어떻게 분포하는지”를 대규모 단일세포 데이터를 기반으로 정량화한 참고용 데이터셋을 발표한 연구입니다. Hatton et al. (2023)의 전체 세포 수 추정을 바탕으로, 더 세밀한 공간·세포 유형 정보를 제공합니다.

이 그림은

HRApop 데이터에서 각 장기·해부학적 구조(AS)별로

세포 유형이 어떤 비율로 구성되어 있는지를 보여주는 막대 그래프입니다.

그림 구성

• 왼쪽과 오른쪽: 서로 다른 장기/구조의 세포 유형 비율을 나란히 보여줍니다.
• 가로축: 세포 유형 비율 (0% ~ 100%)
• 세로축: 장기 이름 + 데이터셋 개수 + 해부학적 구조 이름 (예: heart - 10 - right cardiac atrium...)

세포 유형 색깔 범례

색깔세포 유형

파란색	Connective tissue cell (결합조직세포)
연두색	Endothelial cell (내피세포)
빨간색	Epithelial cell (상피세포)
보라색	Germ line cell (생식세포)
초록색	Hematopoietic cell (조혈세포)
노란색	Melanocyte (멜라닌세포)
분홍색	Muscle cell (근육세포)
주황색	Neural cell (신경세포)
주황-갈색	Stem cell (줄기세포)
검은색	Not crosswalked (분류되지 않음)
회색	No mapped parent cell (상위 세포 유형 매핑 안 됨)

주요 관찰 포인트

1. 심장 (Heart)
   • 근육세포(분홍색)와 결합조직·내피세포 비율이 높음
   • 심방/심실에 따라 구성이 조금씩 다름
2. 대장·소장 (Large/Small Intestine)
   • 상피세포(빨간색) 비율이 매우 높음
   • 소화관 특성상 상피 비중이 큰 것이 잘 드러남
3. 신장 (Kidney)
   • 상피세포와 결합조직세포가 주를 이룸
   • 피질(outer cortex), 수질(pyramid) 등 부위에 따라 비율 차이 존재
4. 폐 (Lung)
   • 상피세포 + 내피세포 + 면역세포(조혈세포)가 혼합
5. 췌장, 전립선, 유방 등
   • 장기 특성에 따라 상피세포나 특정 세포 비율이 높게 나타남
6. 흉선 (Thymus)
   • 조혈세포(면역세포) 비율이 눈에 띄게 높음

이 그림의 의미

• 같은 장기라도 해부학적 위치(AS)에 따라 세포 구성이 달라진다는 것을 보여줍니다.
• 데이터셋 개수(#Datasets)가 표시되어 있어, 어떤 구조가 더 많은 데이터로 뒷받침되는지 알 수 있습니다.
• 건강한 인체의 기준 세포 구성(reference)을 한눈에 비교할 수 있게 해줍니다.

그림 읽는 법

• 왼쪽 / 오른쪽: 서로 다른 장기·구조의 세포 비율을 나란히 배치
• 가로 막대: 해당 구조의 세포 유형 비율 (0~100%)
• 레이블 형식: 장기명 - 데이터셋 개수 - 해부학적 구조명
• 가운데 인체 그림: 데이터가 어느 부위에서 왔는지 시각적으로 표시

주요 장기별 특징 요약

1. 심장 (Heart)

• 근육세포(분홍색) 비율이 높음
• 내피세포(연두)와 결합조직세포(파랑)도 상당 부분 차지
• 심방과 심실, 중격(septum)에 따라 비율이 조금씩 다름

2. 대장 (Large Intestine)

• 상피세포(빨간색) 비율이 매우 높음
• 소화관 특성상 상피가 주를 이루는 것이 명확히 나타남

3. 신장 (Kidney)

• 상피세포 + 결합조직세포가 주요 구성
• 피질(outer cortex), 수질(pyramid), 유두(papilla) 등 부위에 따라 비율 차이 존재
• 데이터셋 개수가 많은 구조(예: outer cortex 94개)가 눈에 띔

4. 폐 (Lung)

• 상피세포, 내피세포, 면역세포(조혈세포)가 혼합된 양상
• 기관지 부위에 따라 구성이 다름

5. 췌장 (Pancreas)

• 상피세포 비율이 높게 나타남

6. 전립선 (Prostate)

• 상피세포 비중이 큼
• 구역(zone)에 따라 차이 존재

7. 흉선 (Thymus)

• 조혈세포(초록색, 면역세포) 비율이 특히 높음
• 면역기관 특성이 잘 드러남

8. 피부, 소장, 비장, 방광 등

• 각 장기의 기능에 맞는 세포 구성이 관찰됨

이 그림이 주는 의미

• 같은 장기라도 해부학적 위치에 따라 세포 구성이 달라진다는 점을 보여줍니다.
• 데이터셋 개수가 표시되어 있어, 신뢰도가 높은 구조와 데이터가 부족한 구조를 구분할 수 있습니다.
• 건강한 인체의 기준 세포 지도로 활용할 수 있습니다.
• 질병 연구에서 “정상 상태와 비교”할 때 참고 기준으로 쓰입니다.

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4991899/

오랫동안

“인체에는 세균이 인간 세포보다 10배 많다”는 말이 상식처럼 통용되었습니다.

그러나

이 수치는 1970년대의 대략적인 계산에 기반한 것으로,

정확한 근거가 부족했습니다.

이 논문은 최신 데이터를 종합해 이 비율을 재평가했습니다.

주요 결과 (70kg 성인 남성 기준)

구분추정치비고

인간 세포 수	3.0×1013 3.0 \times 10^{13} 3.0×1013개 (30조 개)	혈액 세포(적혈구 등)가 약 90% 차지
세균 세포 수	3.8×1013 3.8 \times 10^{13} 3.8×1013개 (38조 개)	대부분 대장에 존재
세균 : 인간 비율	약 1.3 : 1	기존의 10:1을 크게 수정
세균 총 질량	약 0.2 kg (200g)	체중의 0.3% 수준

핵심 내용

1. 인간 세포 수 재평가
   • 기존 추정치보다 높게 잡힘.
   • 특히 조혈 계열 세포(적혈구, 백혈구, 혈소판 등)가 전체 인간 세포의 약 90%를 차지한다는 점을 강조.
2. 세균 수 재평가
   • 대장 내용물의 세균 밀도와 대장 부피를 바탕으로 계산.
   • 다른 부위의 세균은 상대적으로 적어 전체적으로 약 38조 개로 추정.
3. 비율의 의미
   • 세균과 인간 세포 수가 거의 비슷함.
   • 배변을 한 번 하면 일시적으로 인간 세포가 더 많아질 수도 있을 정도로 차이가 크지 않음.

연구의 의의

• “세균이 인간 세포보다 10배 많다”는 널리 퍼진 통념을 바로잡은 논문.
• 현재까지도 인체 미생물 세포 수를 언급할 때 가장 표준적으로 인용되는 연구.
• 이후 2023년 Hatton 등의 연구에서 인간 세포 수가 약 36조 개로 상향 조정되었지만, 세균 수(약 38조 개)와 비율이 거의 1:1이라는 결론은 여전히 유효합니다.

요약 이 논문은 인체 세균 세포 수를 약 38조 개, 인간 세포 수를 약 30조 개로 추정하여, 세균과 인간 세포의 비율이 거의 1:1에 가깝다는 사실을 확립한 중요한 연구입니

이 그림은 Sender 등(2016) 논문에서

인간 세포와 세균의 개수·질량 분포를 비교한 핵심 도표입니다.

(기준: 체중 70kg 성인 남성)

위쪽 막대: 세포 개수 (cells × 10¹²)

• 인간 세포: 총 약 30조 개
  • 적혈구 (빨간색): 25조 개 (약 84%)
  • 기타 인간 세포 (회색): 5조 개
• 세균: 38조 개 (회색)

→ 개수 기준으로는 세균(38조)이 인간 세포(30조)보다 약간 더 많습니다.

아래쪽 막대: 세포 질량 (kg)

인간 세포의 총 질량은 약 46 kg 정도이며, 구성은 다음과 같습니다.

세포 유형질량비율 (대략)

근육 세포	20 kg	가장 큼
지방세포	13 kg	-
기타 세포	10 kg	-
적혈구	3 kg	개수는 많지만 질량은 적음
세균	0.2 kg	매우 적음 (체중의 약 0.3%)

핵심 메시지

1. 개수 기준
   • 적혈구가 인간 세포의 대부분을 차지하고,
   • 세균이 인간 세포보다 약간 더 많습니다 (약 1.3:1).
2. 질량 기준
   • 근육 세포와 지방세포가 인체 세포 질량의 대부분을 차지합니다.
   • 적혈구는 개수는 압도적이지만 질량은 적습니다 (3kg).
   • 세균의 총 질량은 단 0.2kg에 불과합니다.
3. 세포 질량 외에 세포외 성분(체액 등)이 약 24kg 더 있어서, 전체 체중 70kg을 구성합니다.

이 그림은 “세균이 개수로는 인간 세포와 비슷하지만, 질량으로는 거의 무시할 수준”이라는 점을 명확히 보여줍니다.

인체 미생물(주로 세균) 총 세포 수

현재 가장 널리 인정되는 추정치는 다음과 같습니다.

표준 추정치 (70kg 성인 남성 기준)

• 세균 세포 수: 약 3.8 × 10¹³개 (38조 개)
• 인간 세포 수: 약 3.0~3.6 × 10¹³개 (30~36조 개)

→ 세균 : 인간 세포 비율 ≈ 1.3 : 1 (거의 1:1)

주요 근거

2016년 Ron Sender, Shai Fuchs, Ron Milo의 논문

《Revised Estimates for the Number of Human and Bacteria Cells in the Body》

(PLOS Biology)에서 기존의 “세균이 인간 세포보다 10배 많다”는 통념을 바로잡았습니다.

• 대부분의 세균은 대장에 존재합니다.
• 전체 미생물 질량은 약 0.2 kg (200g) 정도로, 체중의 0.3% 수준에 불과합니다.

참고 사항

• 이 수치는 세균(bacteria) 중심입니다. 바이러스, 진균, 고세균 등을 포함하면 총 미생물 수는 더 많아질 수 있습니다.
• 개인 차이(식이, 배변 상태, 건강 상태 등)에 따라 세균 수가 크게 변할 수 있습니다. 배변 한 번으로 비율이 일시적으로 뒤집힐 수도 있습니다.
• 2023년 Hatton 등의 연구에서 인간 세포 수를 남성 기준 약 36조 개로 상향 조정했지만, 세균 수 추정치는 여전히 38조 개 전후가 표준으로 사용됩니다.

요약 인체 미생물(세균) 총 세포 수는 대략 38조 개이며, 인간 세포 수와 거의 비슷한 수준입니다.

Significance

A consistent and comprehensive quantitative framework of the cells in the human body could benefit many areas of biology. We compile data to estimate cell mass, size range, and cell count for some 1,200 cell groups, from the smallest red blood cells to the largest muscle fibers, across 60 tissues in a representative male, female, and 10-y-old child. We find large-scale patterns revealing that both cellular biomass in any given logarithmic cell-size class and the coefficient of cell-size variation are both approximately independent of cell size. These patterns are suggestive of a whole-organism trade-off between cell size and count and imply the existence of cell-size homeostasis across cell types.

인체 세포에 대한

일관되고 포괄적인 정량적 프레임워크는

생물학의 여러 분야에 이점을 줄 수 있다.

우리는 가장 작은 적혈구부터 가장 큰 근섬유까지,

대표적인 남성·여성·10세 어린이의 60개 조직에 걸쳐

약 1,200개 세포 그룹의 세포 질량, 크기 범위, 세포 수를 추정하기 위해 데이터를 수집했다.

우리는

주어진 로그 세포 크기 계급의 세포 바이오매스와 세포 크기 변동 계수가

모두 세포 크기와 대략적으로 독립적이라는 대규모 패턴을 발견했다.

이러한 패턴은

세포 크기와 세포 수 사이의 전체 유기체 수준의 트레이드오프를 시사하며,

세포 유형 전반에 걸친 세포 크기 항상성의 존재를 함축한다.

Keywords: cell size, cell count, cell biomass, size distribution, size homeostasis

Abstract

Cell size and cell count are adaptively regulated and intimately linked to growth and function. Yet, despite their widespread relevance, the relation between cell size and count has never been formally examined over the whole human body. Here, we compile a comprehensive dataset of cell size and count over all major cell types, with data drawn from >1,500 published sources. We consider the body of a representative male (70 kg), which allows further estimates of a female (60 kg) and 10-y-old child (32 kg). We build a hierarchical interface for the cellular organization of the body, giving easy access to data, methods, and sources (https://humancelltreemap.mis.mpg.de/). In total, we estimate total body counts of ≈36 trillion cells in the male, ≈28 trillion in the female, and ≈17 trillion in the child. These data reveal a surprising inverse relation between cell size and count, implying a trade-off between these variables, such that all cells within a given logarithmic size class contribute an equal fraction to the body’s total cellular biomass. We also find that the coefficient of variation is approximately independent of mean cell size, implying the existence of cell-size regulation across cell types. Our data serve to establish a holistic quantitative framework for the cells of the human body, and highlight large-scale patterns in cell biology.

Abstract

세포 크기와 세포 수는

적응적으로 조절되며 성장과 기능과 밀접하게 연결되어 있다.

그러나

그 광범위한 관련성에도 불구하고,

세포 크기와 세포 수 사이의 관계는 인체 전체 수준에서 공식적으로 검토된 적이 없다.

여기서 우리는 1,500개 이상의 출판된 출처에서 가져온 데이터를 바탕으로

모든 주요 세포 유형에 대한 세포 크기와 세포 수의 포괄적인 데이터세트를 수집했다.

우리는 대표적인 남성(70 kg)의 몸을 고려하며,

이를 통해 여성(60 kg)과 10세 어린이(32 kg)에 대한 추가 추정이 가능하다.

우리는 몸의 세포 조직에 대한 계층적 인터페이스를 구축하여

데이터, 방법, 출처에 쉽게 접근할 수 있게 했다.

총계로 남성에서

약 36조 개,

여성에서 약 28조 개,

어린이에서 약 17조 개의 전신 세포 수를 추정한다.

이 데이터는

세포 크기와 세포 수 사이의 놀라운 역관계를 보여주며,

이러한 변수 사이의 트레이드오프를 함축한다.

즉,

주어진 로그 크기 계급 내의 모든 세포가

몸의 총 세포 바이오매스에 동일한 비율로 기여한다.

우리는 또한 변동 계수(CV)가

평균 세포 크기와 대략적으로 독립적이라는 것을 발견했으며,

이는 세포 유형 전반에 걸친 세포 크기 조절의 존재를 함축한다.

우리 데이터는

인체 세포에 대한 전체론적 정량적 프레임워크를 확립하는 데 기여하며,

세포 생물학의 대규모 패턴을 강조한다.

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Cells can be considered the basic units of life. Each cell type typically has a characteristic size range (1–4), which is not only maintained in regenerating tissues, but also throughout individual ontogeny from birth to maturity, and is often highly constrained across mammals from mouse to elephant (5, 6) (SI Appendix, Fig. S1). Because of the uniformity of cell size for any given type, a larger body generally has a proportionately larger cell count (1, 5, 7), rather than being comprised of larger sized cells. It has also been shown that the sizes of cells within a given type are usually well described by a lognormal distribution, often ranging over about an order of magnitude (SI Appendix, Fig. S2). But despite the uniformity in size of any given cell type, cell sizes vary over an enormous seven orders of magnitude from red blood cells to the largest muscle fibers, comparable to the mass ratio of a shrew to a blue whale. This raises the question: What is the size distribution of cells over the entire human body? When viewed across all the cells of a body, should we expect a lognormal distribution, similar to that of a single cell type, or some other distribution that favors particular sizes and functions?

At one level, it is apparent that the body’s cells are the “right size” to best perform their function (2, 3, 7, 8). Irregularities in cell size are often a pathological sign of disease or a marker of malignancy (9, 10). Moreover, changes in cell size are associated with changes in biosynthetic capacity and metabolic function (8, 11–13), especially when cell-size changes are not accompanied by changes in ploidy (14, 15). Cell “types” such as myocytes, neurons, and adipocytes vary extensively in size, but each cell has a size specificity suited to its function (e.g., muscle and sensory cells are smaller in the face than in the legs). This size homeostasis is thought to be maintained to some degree across all cell types, but the strength of size regulation, which is often measured as the coefficient of variation (CV) in size, remains unknown across the full cell-size range.

At a higher level of organization, the overall functional capacity of a tissue depends on its total biomass. Since the cell sizes of any given type are relatively well constrained (SI Appendix, Fig. S2), a tissue’s functional capacity is determined principally by the total number of its cells (1, 5, 7). Two important studies in the past decade have surveyed the total number of cells over the largest tissues in the human body, with total counts converging on values of 30 to 37 trillion human cells (16, 17), with an approximately equal number of bacteria cells (17). Although cell size and number are direct corollaries of growth and proliferation (18, 19), and among the most fundamental quantitative attributes of life’s basic units, the relation between cell size and number has never been formally examined at the level of the whole body.

We compile cell size, abundance, and diversity across tissues to provide a holistic view of the body’s basic functional units (1, 2–4, 7, 8, 20). Such a whole-organism view is particularly timely given the recent plan to build a Human Cell Atlas (21–23). This initiative seeks to create molecular profiles of all human cell types, enabled by the rapid development of single-cell multiomics. However, there are challenges to integrate studies focused on tissue samples into a whole-body framework that is consistent with what is known from classical cell biology (22). By integrating existing histology and anatomy across broad cell types in all major tissues, we hope that our data might help to establish a quantitative foundation for all cells of the human body.

세포는

생명의 기본 단위로 간주될 수 있다.

각 세포 유형은

일반적으로 특징적인 크기 범위를 가지며(1–4),

이는 재생 조직뿐만 아니라 출생부터 성숙까지의 개체 발생 과정에서도 유지되며,

생쥐에서 코끼리에 이르는 포유류 전반에 걸쳐 종종 고도로 제약을 받는다(5, 6)(SI Appendix, Fig. S1).

주어진 유형의 세포 크기가 균일하기 때문에,

더 큰 몸은 일반적으로 더 큰 크기의 세포로 구성되기보다는

비례적으로 더 많은 세포 수를 가진다(1, 5, 7).

또한

주어진 유형 내의 세포 크기는

보통 로그정규 분포로 잘 설명되며,

종종 약 한 자릿수 범위에 걸쳐 있다(SI Appendix, Fig. S2).

그러나

주어진 세포 유형의 크기 균일성에도 불구하고,

세포 크기는 적혈구에서 가장 큰 근섬유에 이르기까지 7자릿수에 걸쳐 엄청난 차이를 보이며,

이는 뒤쥐와 대왕고래의 질량 비율에 필적한다.

이는 질문을 제기한다:

인체 전체에서 세포의 크기 분포는 어떠한가?

몸의 모든 세포를 볼 때, 단일 세포 유형과 유사한 로그정규 분포를 기대해야 하는가,

아니면 특정 크기와 기능을 선호하는 다른 분포를 기대해야 하는가?

한 수준에서,

몸의 세포는 기능을 가장 잘 수행하기에 “적절한 크기”임이 분명하다(2, 3, 7, 8).

세포 크기의 불규칙은

종종 질병의 병리학적 징후이거나 악성 종양의 표지이다(9, 10).

더욱이,

세포 크기의 변화는

생합성 능력과 대사 기능의 변화와 연관되어 있으며(8, 11–13),

특히 세포 크기 변화가 배수성(ploidy) 변화를 동반하지 않을 때 더욱 그렇다(14, 15).

근세포, 뉴런, 지방세포와 같은 세포 “유형”은 크기가 광범위하게 다르지만,

각 세포는 기능에 적합한 크기 특이성을 가진다(예: 얼굴의 근육과 감각 세포가 다리보다 작다).

이러한 크기 항상성은

모든 세포 유형에 걸쳐 어느 정도 유지되는 것으로 생각되지만,

크기 변동의 계수(CV)로 자주 측정되는 크기 조절의 강도는 전체 세포 크기 범위에 걸쳐 아직 알려져 있지 않다.

더 높은 조직 수준에서,

조직의 전반적인 기능적 능력은 총 바이오매스에 의존한다.

주어진 유형의 세포 크기가

상대적으로 잘 제약되어 있기 때문에(SI Appendix, Fig. S2),

조직의 기능적 능력은 주로 총 세포 수에 의해 결정된다(1, 5, 7).

지난 10년 동안 두 중요한 연구가 인체에서 가장 큰 조직에 걸친 총 세포 수를 조사했으며,

총 수는 30조~37조 개의 인간 세포로 수렴했고(16, 17),

대략 같은 수의 세균 세포가 존재한다(17).

세포 크기와 수는 성장과 증식의 직접적인 상관물이며(18, 19),

생명의 기본 단위의 가장 근본적인 정량적 속성 중 하나임에도 불구하고,

세포 크기와 수 사이의 관계는 몸 전체 수준에서 공식적으로 검토된 적이 없다.

우리는

조직에 걸친 세포 크기, 풍부도, 다양성을 수집하여

몸의 기본 기능 단위에 대한 전체론적 관점을 제공한다(1, 2–4, 7, 8, 20).

이러한 전체 유기체 관점은

최근 Human Cell Atlas를 구축하려는 계획 때문에 특히 시의적절하다(21–23).

이 이니셔티브는

단일 세포 다중오믹스의 급속한 발전에 힘입어

모든 인간 세포 유형의 분자 프로파일을 만드는 것을 목표로 한다.

그러나

조직 샘플에 초점을 맞춘 연구를 고전적 세포 생물학에서 알려진 것과 일치하는

전신 프레임워크로 통합하는 데 어려움이 있다(22).

모든 주요 조직의 광범위한 세포 유형에 걸쳐 기존 조직학과 해부학을 통합함으로써,

우리 데이터가 인체의 모든 세포에 대한 정량적 기초를 확립하는 데 도움이 되기를 바란다.

Approach

We consider cell size and number for some 400 cell types in the bodies of three reference human anatomical models (24–26) (Materials and Methods). These include an adult male of 70 kg, an adult female of 60 kg, and a 10-y-old child of 32 kg. We base our analysis on the extensive catalogue of tissue masses and compositions compiled for the reference male model by the International Commission on Radiological Protection, ICRP (24–26). We then use the male model as the basis for estimating cell sizes and abundance values for the ICRP female and child models. We use tissue mass ratios reported by ICRP (24–26) to maintain correspondence with their models. In most cases, we assumed similar ratios among cell types, and similar cell sizes across the three models, the exceptions being neurons, adipocytes, and myocytes (Materials and Methods). We thus have greatest confidence in our size and count data for the male model, but uncertainty in the conversions from male to female and child are unlikely to be significant relative to other sources of error in the data.

Our data and methods build on prior work that estimated cell counts in approximately 20 tissue systems (16, 17). We partition the body into 60 well-studied tissue systems (24–26), each of which is further subdivided into major components (stroma, parenchyma, and extracellular matter) and dominant cell types. Such partitioning yields 1,264 separate cell groups, comprising the 400 major cell types across 60 tissues. For each cell group, we compile data from the literature to calculate cell-size mean and range, and to estimate their number across the three models.

Most of our estimates of cell mass are not direct mass measurements, but derive from microscopy or other inferences of cell dimensions that are then converted to mass based on specific densities for particular cell classes (e.g., 1.06 g/mL). While this approach is less accurate than direct mass measurements which can be taken on certain cell types in solution, these inaccuracies are likely to be minor relative to the trends that we observe over several orders of magnitude variation in cell size. Our classification of some 400 cell types is based on cell morphology and function (Materials and Methods) rather than molecular markers and RNA expression‎, which are currently resolving classical cell taxonomy into many additional cell types (27, 28). We use a combination of reported count or concentration, total aggregate mass, surface area, and/or DNA concentration to estimate the cell count for each cell type in each tissue. Our approach thus provides a consistent methodology applied to all cell types, including those less amenable to more modern techniques. We cross-validate our results by comparing multiple levels of aggregate mass at tissue and organ levels (24–26) (Materials and Methods).

Approach

우리는 세 가지 기준 인간 해부학 모델의 몸에서

약 400개 세포 유형의 세포 크기와 수를 고려한다(24–26)(Materials and Methods).

여기에는

70 kg의 성인 남성, 60 kg의 성인 여성, 32 kg의 10세 어린이가 포함된다.

우리는 International Commission on Radiological Protection(ICRP)이 기준 남성 모델에 대해 수집한 조직 질량과 구성의 광범위한 카탈로그를 분석의 기반으로 삼는다(24–26). 그런 다음 남성 모델을 바탕으로 ICRP 여성 및 어린이 모델의 세포 크기와 풍부도 값을 추정한다. 우리는 ICRP(24–26)가 보고한 조직 질량 비율을 사용하여 그들의 모델과의 대응을 유지한다. 대부분의 경우 우리는 세포 유형 간 유사한 비율과 세 모델에 걸쳐 유사한 세포 크기를 가정했으며, 예외는 뉴런, 지방세포, 근세포였다(Materials and Methods). 따라서 우리는 남성 모델의 크기와 수 데이터에 가장 큰 확신을 가지지만, 남성에서 여성과 어린이로의 변환에 대한 불확실성은 데이터의 다른 오차 출처에 비해 유의하지 않을 가능성이 높다.

우리 데이터와 방법은 대략 20개 조직 시스템의 세포 수를 추정한 이전 연구를 기반으로 한다(16, 17). 우리는 몸을 60개의 잘 연구된 조직 시스템으로 분할하고(24–26), 각 시스템을 주요 구성 요소(기질, 실질, 세포외 물질)와 우세 세포 유형으로 더 세분한다. 이러한 분할은 60개 조직에 걸친 400개 주요 세포 유형으로 구성된 1,264개의 별도 세포 그룹을 산출한다. 각 세포 그룹에 대해 우리는 문헌에서 데이터를 수집하여 세포 크기 평균과 범위를 계산하고, 세 모델에 걸친 수를 추정한다.

우리 세포 질량 추정의 대부분은 직접적인 질량 측정이 아니라, 현미경 관찰이나 세포 차원에 대한 다른 추론에서 도출되며, 특정 세포 클래스의 밀도(예: 1.06 g/mL)를 바탕으로 질량으로 변환된다. 이 접근법은 용액 내 특정 세포 유형에서 가능한 직접 질량 측정보다 덜 정확하지만, 이러한 부정확성은 세포 크기의 여러 자릿수 변이에 걸쳐 우리가 관찰하는 경향에 비해 미미할 가능성이 높다. 약 400개 세포 유형에 대한 우리 분류는 분자 표지와 RNA 발현이 아닌 세포 형태와 기능에 기반한다(Materials and Methods). 분자 표지와 RNA 발현은 현재 고전적 세포 분류를 많은 추가 세포 유형으로 분해하고 있다(27, 28). 우리는 보고된 수 또는 농도, 총 집합 질량, 표면적, 그리고/또는 DNA 농도의 조합을 사용하여 각 조직의 각 세포 유형에 대한 세포 수를 추정한다. 따라서 우리 접근법은 더 현대적인 기법에 덜 적합한 세포 유형을 포함하여 모든 세포 유형에 일관된 방법론을 제공한다. 우리는 조직과 장기 수준의 여러 집합 질량 수준을 비교하여 결과를 교차 검증한다(24–26)(Materials and Methods).