국내 연구진이 인공지능으로 혈관노화 유전체지도를 만들었다.
건국대 의학전문대학원 김성영 교수팀은 인공지능 알고리즘을 이용해 혈관내피세포의 노화를 조절하는 핵심 유전자 발현 지도를 만들었다고 노화연구리뷰(Ageing Research Reviews)에 발표했다.
혈관 내벽을 구성하는 혈관내피세포는 동맥경화와 혈관 재협착 등 혈관 질환에 매우 중요하다. 교수팀은 이번 연구에서 개별 생물경로 기반 기계학습 알고리즘을 메타분석과 결합시켜 보다 일관성을 확보할 수 있는 알고리즘을 이용했다.
이번 연구에서는 혈관노화 관련 차별유전자 400개와 핵심유전자 36개와 관련하는 생물 경로가 발견됐다. 이 가운데 단일탄소 대사의 핵심 대사 경로인 세린 아미노산 생합성의 대사에 관여하는 효소 PHGDH가 혈관내피세포 노화에 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인됐다.
PHGDH는 개입단계(committed step) 효소, 즉 대사의 분지점에서 발생하는 돌이킬 수 없는 효소 반응에 관여하는 효소로서 대사 조절 경로의 핵심이다.
교수팀에 따르면 단일탄소 대사는 지질, 핵산, 단백질 등의 생합성에 변화를 일으키고, 산화 환원 상태(redox status) 및 메틸화 반응에 대한 기질의 변화 등 다양한 체내 대사에 큰 영향을 준다.
김 교수는"현재 단일탄소 대사를 표적으로 하는 많은 항암제들이 활발히 연구되는 가운데 이번 연구결과는 현재 사용되는 임상 약물을 이용한 노인성혈관 질환의 제어에 매우 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다"고 말했다.