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Lipidomics 분석서비스 적용 4 : 알츠하이머병의 분자경로 식별 이미지

Lipidomics 분석서비스 적용 4 : 알츠하이머병의 분자경로 식별

Lipidomics를 포함한 multiomics 분석은 알츠하이머 병에서의 분자 경로를 밝힘으로써 변이를 설명하고 질병 진행에 대한 예측력을 향상 시킵니다.

Case Study : 멀티오믹스 분석을 통한 알츠하이머병의 분자경로 식별

  

기사 원문

 

  • 인간의 신경계는 뇌, 척수, 신경으로 구성되어 있습니다. 이 시스템은 움직임을 생성하고 신체 기능을 조절하며 환경 조건에 대한 정보를 전송합니다. 이러한 기능은 생명에 필수적이며, 여러겹의 보호층을 가집니다. 뇌는 두개골에 싸여 있고, 뇌척수액에 매달려 있습니다. 척수는 뼈로 둘러싸여 있습니다. 개별 뉴런은 myelin sheath로 알려진 지질이 풍부한 조직에 의해 절연되어 있습니다. 뉴런은 뉴런의 향상성을 지원하고 수초화에 관여하는 신경교세포에 의존합니다. 
  • 이러한 자연 방어에도 불구하고 신경계는 여러 퇴행성 질환에 취약합니다. 떨림, 느린 움직임, 균형 문제가 특징인 파킨슨병은 도파민 수치가 감소한 후 뉴런이 죽을때 발생합니다. 다발성 경화증은 신경 기능이 점진적으로 상실되면서 발생하고, 쇠약, 따끔거림, 운동조절 상실등의 증상을 가집니다. 이는 면역계가 수초를 공격하여 발생됩니다.
  • 알츠하이머병은 진행성 신경변성 (뉴런 손상 및 뉴런 사이의 통신 상실)을 수반하며 노화와 관련이 있지만 원인은 현재 알려져 있지 않습니다. 증상으로는 기억상실, 사고 및 결정장애, 행동 변화 등이 있습니다.
  • 현재 알츠하이머 병은 약물 및 행동 중재를 통해 관리할 수 있지만 완치할 수는 없습니다. 예를 들어 타우 단백질은 알츠하이머병 환자의 뇌에서 파괴적인 섬유소로 응집됩니다. 따라서 표적 약물 전달을 위한 유력한 후보입니다. 알츠하이머병과 관련된 분자 및 세포 신호 전달 경로에 대한 포괄적인 이해는 보다 정확한 진단과 효과적인 치료법에 있어 매우 중요합니다.
  • Multiomics 기술은 조직 샘플에서 단백질 또는 지질과 같은 분자를 식별하고 수량화 합니다. 샘플 전반에 걸친 멀티오믹스 분석의 비교를 통해 생리학적 및 병리학적 과정과 관련된 분자 신호 전달 경로를 식별할 수 있습니다. 


  • 네슬레 보건과학연구소의 연구팀은 멀티오믹스 기술과 통계 분석을 결합하여 뇌척수액의 분자 신호 전달 경로를 특성화하여 알츠하이머병 병리와 관련된 다중 분자 및 신호 전달 경로를 식별하였습니다. 연구 코흐트는 55세 이상의 120명으로 구성되었고 참가자들은 알츠하이머병에 대한 기존 지표에 따라 대조군, 경도인지 기능 장애 및 알츠하이머병의 세 그룹으로 분류되었습니다. 이러한 지표는 Amyloid beta 1-42 및 tau의 발현 및 p-tau의 부위 특이적인 인산화에 대한 ELISA 결과와 정신적 검사를 결합하였습니다. 
  • 뇌척수액 샘플은 알려진 알츠하이머병 바이오마커와 프로테오믹스, 대사체학, 지질체학, 탄소 대사 및 신경염증 등의 멀티오믹스를 통해 분석되었습니다. 이를 통해, 알려져 있는 알츠하이머 분자 질환 바이오마커 (Aβ1-42, tau, P-tau) 중 적어도 하나와 상관관계가 있는 82개의 분자를 확인했습니다. 멀티오믹스 분석은 또한 알츠하이머병 정신과 검사 결과와 상관관계가 있는 37개의 대사산물, 29개의 단백질 및 5개의 지질을 확인했습니다.
  • 각각의 잠재 인자 (latent factors)는 멀티오믹스 분석물질 및 기존 알츠하이머병 바이오마커와 고유한 상관관계를 나타냅니다. 이것은 잠재 인자가 알츠하이머 병과 관련된 특정 분자 경로를 나타낼 수 있음을 시사합니다. 예를 들어, 이전에 알츠하이머 병과 관련이 없었던 지질 콜레스테릴 에스테르 16:0은 잠재 인자 4와 상관 관계가 있습니다. 이러한 관계를 주의 깊게 조사하면 잠재 인자 1-3은 신경 손상을 반영하는 반면 잠재 인자 4와 5는 아밀로이드 병리를 나타내며 인지 저하 예측에 도움이 됩니다. 
  • 전반적으로, 이 연구는 뇌척수액의 다중체학 분석이 알츠하이머병과 관련된 세포 및 분자 경로를 식별할 수 있음을 보여주며, 이는 병리학의 예측 모델을 개선할 수 있습니다.


Study design schematic: Graphical outline of the multiomics cohort analysis of central nervous system pathway alterations in Alzheimer’s disease.




 

 Multiomics Factor Analysis: Overview of the trained Multiomics Factor Analysis model showing variance (R2) within the cohort explained by A each analytical approach and B latent factors.

Clark et al., Alz Res Therapy (2021), doi: 10.1186/s13195-021-00814-7




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