과학자들이 처음으로 눈의 분자 나이를 밝혀냈습니다.

최근 연구에서 과학자들은 6,000개의 안구 단백질을 묘사하고 인공 지능으로 구동되는 최첨단 “단백질 시계"를 고안하여 생물학적 나이를 추정했습니다. 이 혁신적인 방법을 통해 특정 병리와 관련된 가속화된 노화 과정을 밝혀내고 파킨슨병을 조기에 발견할 수 있는 단백질 마커를 정확히 찾아냈습니다. 이러한 획기적인 연구 결과는 개인 맞춤형 치료와 새로운 임상시험 전략을 재편할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

한 연구팀이 일상적인 안과 시술 중에 얻은 미세한 안액을 검사하여 다양한 안구 조직에서 추출한 약 6,000개의 단백질을 확인했습니다. 이 정보는 최근 저명한 학술지 Cell에 게재된 논문에서 설명한 바와 같이 인공 지능 기술을 사용하여 ‘단백질 시계’를 개발하는 데 활용되었습니다. 이 혁신적인 도구는 단백질 시그니처를 기반으로 최적의 생리적 기능을 가진 개인의 연대순 나이를 추정할 수 있습니다.

최근 연구 결과에 따르면 당뇨병성 망막증 및 포도막염을 포함한 특정 안구 질환과 특정 세포 집단에서 조기 노화 사이의 상관관계가 밝혀졌습니다. 또한 연구진은 유리체액에 존재하는 파킨슨병과 일반적으로 연관된 단백질 마커를 확인했으며, 이를 통해 안과 검사를 통해 이 신경 퇴행성 질환을 조기에 발견할 수 있을 것으로 기대합니다.

질병의 창으로서의 눈

이 연구의 수석 저자로 참여한 스탠포드 대학교의 외과의사이자 안과 교수인 비닛 마하잔에 따르면 눈의 놀라운 측면은 내부에서 일어나는 과정을 실시간으로 볼 수 있는 능력이라고 합니다. 연구의 주요 목표는 눈에서 관찰 가능한 구조적 변화와 환자의 안구 조직에서 발생하는 해당 분자 사건 사이의 상관관계를 규명하는 것이었습니다.

눈은 뇌와 마찬가지로 재생되지 않는 특성으로 인해 생체 조직을 채취하면 영구적인 손상을 초래할 수 있기 때문에 샘플링이 어려울 수 있습니다. 이에 대한 대안으로 연구자들은 분석을 위해 표적 세포나 조직에 가까운 곳에서 체액을 채취하는 액체 생검을 사용했습니다.

액체 생검 기술을 통해 특정 영역에 존재하는 단백질에 대한 개요를 제공하지만, 이러한 방법은 제한된 유체 부피 내에서 수많은 단백질을 측정하는 동시에 질병 진단 및 치료에 중요한 요소인 각 단백질 생산 세포의 기원에 대한 통찰력을 제공하는 데 적절한 성능을 보여주지는 못했습니다.

고급 단백질 매핑 및 결과

마하잔의 연구팀은 안과 수술을 받은 환자로부터 얻은 120개의 액체 생검을 검사하여 다양한 안구 세포 유형별 단백질 생성을 분석하는 정교한 접근법을 사용했습니다. 이를 통해 5,953개의 서로 다른 단백질을 식별했으며, 이는 유사한 방법을 사용한 이전 연구에서 발견한 단백질 수를 훨씬 뛰어넘는 수치입니다. 과학자들은 TEMPO라는 독점 소프트웨어 프로그램을 사용하여 검출된 모든 단백질을 각각의 세포 기원까지 추적하는 데 성공했습니다.

병리와 분자 노화 사이의 상관관계를 조사하기 위해 26개의 단백질 패널을 기반으로 눈의 분자 나이를 추정할 수 있는 인공 지능 머신러닝 모델을 개발했습니다. 이 모델은 건강한 눈의 나이를 예측할 때 놀라운 정확도를 보였지만, 몇몇 질환은 상당한 분자 노화를 보이는 것으로 나타났습니다. 특히 당뇨병성 망막병증의 진행과 함께 노화의 정도가 심해졌으며, 심각한 형태의 당뇨병성 망막병증을 앓고 있는 사람들은 최대 30년까지 노화가 가속화되는 것으로 나타났습니다. 어떤 경우에는 이러한 노화 징후가 기저 질환의 명백한 임상 증상이 나타나기 전에 발견될 수 있으며, 성공적인 치료를 받은 환자들 사이에서도 지속되는 것으로 나타났습니다.

연구팀은 조사 노력을 통해 파킨슨병과 밀접한 관련이 있는 여러 단백질 바이오마커를 발견했습니다. 기존에는 이러한 마커를 사후에야 확인할 수 있었기 때문에 현재의 진단 기술로는 생전에 이를 발견하기에는 역부족이었습니다. 따라서 파킨슨병을 정확하게 진단하는 데는 상당한 어려움이 있습니다. 그러나 안구액을 분석하여 이러한 지표의 존재 여부를 확인함으로써 파킨슨병의 발병을 조기에 파악하고 치료 경과를 보다 효과적으로 모니터링할 수 있게 될 수 있습니다.

시사점 및 향후 방향

이 연구 결과는 노화가 유기체 또는 세포 수준에서 차이를 보일 수 있음을 시사하며, 개인 맞춤형 의료 및 임상 시험의 잠재적 발전으로 이어질 수 있음을 시사합니다. 제1저자이자 안과 전문의인 스탠퍼드 대학교의 줄리안 울프는 “우리의 장기는 다르게 노화한다"고 말하며 예방적 맞춤형 의학을 위한 표적 노화 방지 요법과 관련된 미래의 접근 방식을 제안합니다.

분자 치료제를 효과적으로 활용하기 위해서는 환자 개개인에게 존재하는 특정 분자를 분석하는 것이 필수적이라고 마하잔 박사는 주장합니다. 고유한 분자 프로필에 따라 환자를 분류하고 영향을 받는 세포 표적을 식별함으로써 이러한 접근 방식은 임상시험의 효능을 높이고 약물 선택을 최적화하며 궁극적으로 더 유리한 치료 결과를 도출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

연구자들은 다양한 안구 질환을 앓고 있는 더 많은 사람들의 샘플을 분석할 계획입니다. 또한, 연구진은 이 접근법이 추가로 확보하기 어려운 조직 유형을 검사하는 데 사용될 수 있을 것으로 추측합니다. 예를 들어, 뇌척수액의 액체 생검은 중추 신경계의 조사 또는 진단을 용이하게 할 수 있으며, 활액 분석은 관절 건강에 대한 통찰력을 제공하고 비뇨기 분석은 신장 기능을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.

참조: “AI와 결합된 액체 생검 프로테오믹스는 생체 내 눈 노화 및 질병의 세포적 동인을 식별합니다.” Julian Wolf, Ditte K. Rasmussen, 선영주, Jennifer T. Vu, Elena Wang, Camilo Espinosa, Fabio Bigini, Robert T. Chang, Artis A. Montague, Peter H. Tang, Prithvi Mruthyunjaya, Nima Aghaeepour, Antoine Dufour, Alexander G. Bassuk 및 Vinit B.. Mahajan, 2023 년 10 월 19 일, Cell.
DOI: 10.1016/j.cell.2023.09.012

본 연구는 미국 국립보건원, 스탠포드 대학, 실명 예방 연구, 유리체망막수술재단, 룬드벡 재단, 브라이트포커스 재단 등 여러 저명한 기관으로부터 자금을 지원받았습니다.