단백체학 기반 장기 특이적 노화 바이오마커 발견 및 평가

제목	단백체학 기반 장기 특이적 노화 바이오마커 발견 및 평가
추천 연구 논문	Oh, H.SH., Rutledge, J., Nachun, D. et al. Organ aging signatures in the plasma proteome track health and disease. Nature 624, 164–172 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06802-1
선정 이유	- 노화는 다양한 만성 질환의 원인이 되는 위험 요인임으로 정량적 연구가 필요. - 장기의 노화 속도는 개개인이 달라 기존의 전신 노화 지표로는 정량하기 어려움. - 장기 별 분자 수준의 바이오마커를 발견하는 것이 개인의 노화를 이해하는 데에 필수적임. - 이 연구는 인간의 각 장기에서 유래된 단백질 신호를 정밀하게 포착하여 장기 특이적 노화를 정량할 수 있음을 시사했다는 점에서 선정함.
주요 내용	- 장기(organ) 벌크 RNA-seq 데이터를 활용해 인간의 장기별 고발현 유전자 목록을 파악한 후, 이를 실제 혈장 단백질과 연동하여 장기별 단백질 목록을 확립함. 그리고 정상 성인의 지방, 동백, 뇌, 심장 등 장기 혈장 단백질을 확보하여, CognitionBrain, CognitionPancreas 등 장기별 단백질 발현 연령 예측 모델을 구축함. - Knight ADRC, Covance, LonGenity, SAMS, Stanford ADRC의 총 5개 의료 코호트에서 모델의 해석 가능성을 평가하고, 모델 예측연령과 실제연령 간의 차이로 “Age-gap”을 정의하여 장기 별 노화 속도의 비동기성과 극단 노화자(extreme ager)를 파악함. - 장기별 Age-gap을 건강지표·임상표현형·질병 발생·사망 위험과 연계함. 핵심 결과로는 가속화된 심장 노화가 심부전 위험을 높이며, 가속화된 뇌·혈관 노화는 알츠하이머병 진행을 일으킨다는 것임. - 장기 질환과 유전적 연관 혹은 잠재적 치료 표적이 될 수 있는 분자 경로를 도출함.
시사점	노화에 따른 심장 및 뇌의 혈장 단백질체 발현 변화 분석은 기존 노화 지표와 동등한 수준으로 장기 노화를 정량하고, 더불어 장기 특이적 노화 질병에 관련한 다양한 분자적 신호를 포착함으로써 개인 맞춤형 질병 예측에 적용될 수 있음을 시사함.