알츠하이머의 초기 진단 바이오마커 찾기

📜오늘 우리가 살펴볼 연구는?

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Lee, S., Jang, K. I., Lee, H., Jo, Y. S., Kwon, D., Park, G., Bae, S., Kwon, Y. W., Jang, J. H., Oh, Y. S., Lee, C., & Yoon, J. H. (2024). Multi-proteomic analyses of 5xFAD mice reveal new molecular signatures of early-stage Alzheimer's disease. Aging cell, e14137. Advance online publication.

👉🏻 이번 연구의 시작점

여러분은 치매와 알츠하이머가 어떻게 다른지 알고 있나요?🧐

치매란 “뇌 기능이 손상되며 인지 기능이 지속적, 전반적으로 저하, 일상생활에 큰 지장이 있는 상태” 에요

이 치매를 일으키는 원인 중 50%가 알츠하이머 병에 의한 것이랍니다.

알츠하이머는 퇴행성 뇌질환으로 서서히 발병하여 인지 기능의 악화가 점진적으로 진행되는 병이에요.

알츠하이머 병은 치매 원인의 50%를 차지해요

알츠하이머를 진단하는데 사용되는 검사는 알츠하이머가 초기 일 때 진단하기 어려워요 😢

또한 알츠하이머 초기에 치료를 시작할수록 치료효과가 좋기 때문에 일찍 진단하기 위한 기술이 필요해요!🧪👩‍🔬👨‍🔬

최근, 한국뇌과학연구원 연구팀이 알츠하이머 병 연구를 통해 진단 바이오마커를 찾아내었다고 해요.

어떤 방법으로 무엇을 찾아낸건지 우리 함께 천천히 알아볼까요?!🤓

🔓이미 밝혀진 사실들

먼저 혈장 세포 밖 소포체에 대해 알아봅시다.👍

혈장 세포 밖 소포체는 엑소좀이라고도 해요. 세포 사이에서의 정보교환을 하기 위해 세포가 외부로 분비하는 나노 크기의 소포체에요.

엑소좀 안에는 단백질, 지질, 핵산, 대사 물질등이 포함될 수 있어요. 다양한 체액에 존재하며 다양한 기능을 한답니다.

효소와 면역 세포에 파괴되지 않고 뇌와 혈관 사이를 양방향으로 통과할 수 있어 엑소좀을 활용한 연구가 증가하고 있어요.

엑소좀은 세포 내에 MVB(다포체) 내부에 존재하며 세포벽과 융합해서 세포 밖으로 배출됩답니다

알츠하이머를 초기에 진단하기 위해 어떠한 실험을 했는지 알아봅시다.🤓

연구팀은 알츠하이머 질병을 갖고 있는 쥐의 해마, 대뇌 피질, 혈장 세포 밖의 소포체들에서 단백체의 정보를 분석했어요.

🆕이번 연구에서 새로 밝혀진 사실 1

: 연구에서는 알츠하이머병이 진행됨에 따라 생쥐의 뇌, 특히 해마와 대뇌 피질 부위에서 중요한 단백질 활동이 많이 다른 것을 발견했어요. 특히 뇌 내에서 신호를 전달하는 역할을 는 포스파티딜이노시톨 3-키나제/단백질 키나제B에서 확인할 수 있어요.

이 변화들은 알츠하이머병의 초기 단계에서 뇌가 어떻게 달라지는지 이해하고, 새로운 치료 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있답니다!🤓

🆕이번 연구에서 새로 밝혀진 사실 2

: 또한 다양한 단백질 정보를 분석하여 바이오마커 역할을 할수 있을 거 같은 단백체들을 찾아내었답니다.

여기서 바이오마커란 특정 단백체들이 있다면 알츠하이머인지 아닌지 구분 할 수 있다는 것을 뜻해요.

60세 이상 알츠하이머 환자들 125명에게서 혈장 세포 밖 소포체에 대해 바이오마커 후보군을 테스트한 결과 12개의 바이오마커가 효과가 있음이 나타났어요.

그럼 과연 어떤 단백체들의 조합이 가장 효과적일까요?

이것을 알아내기 위해서 서포트 벡터 머신 (SVM) 분석 기술을 이용했어요

잠깐 서포트 벡터 머신이 무엇일까요? 🤔

서포트 벡터 머신은 인공지능을 이용한 머신러닝 기법 중 하나에요.
주어진 샘플 그룹에 대해 최적의 분할선을 찾는 기법이랍니다.

청록색 선이 최적의 분할선 이에요!

조금 더 쉽게 예를 들자면
이 그림을 보면 핑크색 네모들과 초록색 네모를 나누는 여러 직선들이 보이죠.
이 중에 가장 큰 폭을 가지는 경계, 저 청록색 선이 바로 최적의 분할선 이에요.

🆕이번 연구에서 새로 밝혀진 사실 3

A2M, CKM, FLNA, ITGA2B, ORM2, PLTP, HP, QSOX1, TGM2, FLNC, HSP70, MAN2B1

이렇게 찾아낸 12개의 바이오마커를 서포트벡터 머신을 사용하면

" CKM, FLNC, ITGA2B, MAN2B1, TGM2 다섯개의 단백체를 이용하면 건강한 사람과 초기 알츠하이머를 가진 사람을 78.5%의 정확도로 구분할 수 있다" 라는 사실을 알아냈어요.

Lee, S., Jang, K. I., Lee, H., Jo, Y. S., Kwon, D., Park, G., Bae, S., Kwon, Y. W., Jang, J. H., Oh, Y. S., Lee, C., & Yoon, J. H. (2024). Multi-proteomic analyses of 5xFAD mice reveal new molecular signatures of early-stage Alzheimer's disease. Aging cell, e14137. Advance online publication.