美 연구진 “머신러닝으로 ‘장내 대사물질’ 표적 알츠하이머병 치료제 개발”

최근 ‘장내 미생물 군집(Gut Microbiome)’이 알츠하이머병 치매 또는 경도인지장애 환자와 연관이 있다는 연구 결과가 줄이어 나오는 가운데 ‘머신러닝’(Machine Learning) 기술 발달로 이를 활용한 알츠하이머병 치료제 개발이 앞당겨질 것이란 예측이 나온다.

미국 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic) 연구팀은 머신러닝 모델을 통해 장내 대사물질과 이에 반응하는 G단백질 결합 수용체(GPCR)의 상호 관계를 규명하고, 이를 통해 장내 미생물의 GPCR 표적을 밝혀내는 연구 결과를 내놨다.

연구팀은 ‘장-뇌축’(Gut-Brain Axis)의 상호작용을 밝히면 알츠하이머병 치료제 개발을 촉진할 수 있다고 전망했다. 하지만 이 과정에서 식별해야 하는 정보량이 너무 많아 지금까지는 그 연관성을 밝히는 데 많은 시간이 필요했다.

이번 연구는 머신러닝과 네트워크 기반 유전학 접근법, 다중 오믹스(Omics)를 통합해 대사물질-GPCR 관계에서 잠재적 치료 표적의 우선순위를 정하는 ‘시스템 생물학 프레임워크’(Systems Biology Framework)를 적용했다.

이를 통해 GPCR 408개와 장내 미생물 대사물질 355개를 연결하는 109만 개의 쌍을 분석한 결과 ‘펜에틸아민’(Phenethylamine)과 ‘아그마틴’(Agmatine)이 알츠하이머병 환자의 뉴런에서 과인산화된 타우(p-Tau181, p-Tau205)를 현저하게 줄인다는 사실을 확인했다.

연구팀은 “장내 대사물질-GPCR 네트워크를 식별하는 것은 알츠하이머병에서 장내 미생물의 역할을 규명하는 데 통찰력을 제공한다”며 “이 접근법은 다른 질병을 치료하는 데 적용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 과학 전문 국제 학술지 ‘셀 리포트(Cell Reports)’ 최신호에 <Systematic characterization of multi-omics landscape between gut microbial metabolites and GPCRome in Alzheimer’s disease>라는 제목으로 실렸다.

Primary Source

Qiu, Y., et al. (2024). Systematic characterization of multi-omics landscape between gut microbial metabolites and GPCRome in Alzheimer’s disease. Cell Reports. doi.org/10.1016/j.celrep.2024.114128.