인지과학 연구그룹 이찬희 박사팀, 서포트벡터머신(SVM) 분석 머신러닝 기술 활용
국내 연구팀이 다중 단백질체 분석을 통해 초기 알츠하이머병 진단 바이오마커를 찾아냈다.
14일 한국뇌연구원에 따르면, 퇴행성뇌질환 연구그룹 윤종혁 박사 연구팀은 오믹스-인공지능(AI) 통합 연구로 초기 알츠하이머병 진단 바이오마커를 발굴했다.
연구팀은 <5xFAD 생쥐의 다중 단백질체 분석을 통한 초기 알츠하이머병의 새로운 분자 지표 발견>(Multi-proteomic analyses of 5xFAD mice reveal new molecular signatures of early-stage Alzheimer's disease) 논문을 통해 이 같은 내용을 발표했다.
오믹스(Omics)는 유전체, 단백질체 등 생체 분자의 구조와 기능을 통합적으로 밝혀내는 연구를 말한다.
논문에 따르면, 알츠하이머병 치료 효과가 초기 단계에 국한돼 조기 진단이 중요하나 현재는 진단 방법이 임상 검사와 아밀로이드 플라크 영상 촬영의 한계로 중기 이후 단계로 한정됐다.
이번 연구는 알츠하이머병 관련 혈장 세포밖소포체 바이오마커 단백질을 포함한 분자 지표 확인을 통해 조기 진단하는 것을 목적으로 한다.
연구팀은 정량적 프로테오믹스(단백질체)를 사용해 생후 3·6개월 된 5xFAD 생쥐의 해마와 피질, 혈장 세포밖소포체를 분석했다.
그 결과 생쥐의 해마와 피질 단백질체에서 현저하게 변화된 단백질의 특이 지표를 발견했다. 혈장 세포밖소포체 단백질체는 다른 단백질체와 비교해 뚜렷한 정보적 특징이 나타났다.
알츠하이머병 병리가 진행될수록 포스파티딜리노시톨 3-키나제/단백질 키나제 B 효소의 신호 전달을 포함한 여러 전형적인 경로 조절이 해마와 피질에서 차이가 나는 것을 관찰했다.
또 54세 이상 90세 이하의 정상인과 초기·후기 알츠하이머병 환자 125명을 모집한 뒤 이들의 혈장 세포밖소포체를 사용해 초기 알츠하이머병을 감지할 수 있는 잠재적 바이오마커 12개를 확인하고 검증했다.
이렇게 찾아낸 다중 단백질체 정보와 바이오마커로 한국뇌과학연구원 인지과학 연구그룹 이찬희 박사 연구팀은 AI 머신러닝 기법 중 하나인 서포트벡터머신(SVM) 분석기술을 활용해 최적의 바이오마커 조합을 발굴했다.
연구팀은 바이오마커인 인테그린 α- IIb, 크레아틴 키나제 M형, 필라민 C, 글루타민 γ- 글루타밀 트랜스퍼라제 2, 리소좀 α- 만노시다제의 머신러닝 모델링을 통해 약 79%의 정확도로 정상인과 초기 알츠하이머병 환자를 구별했다.
연구팀은 이번 연구에 관한 국제(PCT) 특허도 출원했다.
윤 책임연구원은 “앞으로 오믹스 정보와 AI 기술을 활용해 뇌질환에 대한 새로운 진단 및 치료 기술을 개발하는 방법이 활발하게 사용될 것”이라며 “향후 알츠하이머병 조기 진단 바이오마커 실용화 및 산업화 연구에 집중할 것”이라고 말했다.
Primary Source
Lee S, Jang KI, Lee H, et al. Multi-proteomic analyses of 5xFAD mice reveal new molecular signatures of early-stage Alzheimer's disease. Aging Cell. Published online March 4, 2024. doi:10.1111/acel.14137
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38436501
