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 신경퇴행성질환 조기진단과 정밀의료를 위한 단백체 국제연구 컨소시엄의 데이터 공개

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-52

◆︎ 신경퇴행성질환의 조기진단과 개인 맞춤형 치료·예방을 위해서는 단백체 기반 바이오마커 발굴과 임상적 검증이 필수적

○ 신경퇴행성질환(Neurodegenerative disease)*의 유병률은 급격히 증가할 것으로 전망되나 현재까지 완치법은 없고 치료 옵션도 제한적

* 뇌와 척수 같은 신경계 세포가 손상되어 발생하는 질병으로 알츠하이머병(AD), 파킨슨병(PD), 근위축성 측삭경화증(ALS), 전측두엽치매(FTD) 등이 대표적 질환

- 전 세계적으로 5,700만명 이상이 신경퇴행성질환을 앓고 있으며 이 수치는 향후 20년마다 2배로 증가할 것으로 예측

- 하지만 대부분 질환은 증상이 미미한 임상 전·초기가 장기간 지속되어 조기 진단이 어렵고, 분자 병리와 임상 증상 간 불일치, 복잡한 병태로 질병 경과의 예측·예후에 한계가 있어 치료는 여전히 증상 완화에 머무는 상황

○ 증상 완화에 그치지 않고 개인 맞춤형 완치 및 예방법 개발을 촉진하기 위해서는 단백체(Proteomics) 기반 바이오마커*의 체계적 발굴이 필수적

- 단백질 수준의 변화는 질병 상태를 반영하므로 단백체 기반 바이오마커는 조기진단, 질병 세부 분류, 예후 예측, 치료 타겟 발굴, 정밀 임상시험 설계, 치료반응 모니터링 등 광범위하게 활용 가능

※ 현재 단백체 바이오마커 개발은 알츠하이머병(β-아밀로이드 및 타우 단백질 마커)에서 가장 성공적으로 개발되었으나, 다른 병리 타겟에 대한 개발은 여전히 시급한 과제

- 단백체 기반 바이오마커 발굴을 위해서는 다양한 인구 집단을 포함한 대규모 단백체 데이터의 수집·표준화가 필요하며, 단백질 분석을 위한 기술적 제약과 윤리적 고려 등 복합적 도전과제 해결 필요

◆︎ 신경퇴행성질환 조기진단 및 치료법 개발을 가속화하기 위한 국제연구 컨소시엄인 GPNC*를 형성

* Global Neurodegeneration Proteomics Consortium: 신경퇴행성질환의 조기진단 및 치료를 위해 형성된 공공-민간 협력의 국제연구 컨소시엄으로 23개 기관이 참여

○ GNPC는 신경퇴행성질환의 조기진단과 치료 전략 개발에 활용할 수 있는 세계 최대 규모의 통합된 단백체 데이터셋 구축을 목표

- (샘플수집) 주요 신경퇴행성질환*을 중심으로 23개 코호트에서 총 18,645명의 35,056개 혈장, 혈청, 뇌척수액(CSF) 수집

* 알츠하이머병(AD), 파킨슨병(PD), 근 위축성 측삭경화증(ALS), 전두측두엽 치매(FTD) 등

- (단백질 측정값 수집) 35,056개 샘플을 대상으로 고유 단백체 분석 수행, 약 2억 5천만 건의 단백질 측정값 확보

※ GNPC V1에서는 SomaLogic의 SOMAmer 기술을 주요 단백체 분석 플랫폼으로 채택했으며, 일부 샘플은 Olink 및 질량분석법으로 교차 분석

- (임상정보 결합) 단백질 측정값에 인구통계학적 정보(연령,성별,인종 등), 활력 징후(체온,맥박,혈압 등) 등 표준화된 40개의 임상정보를 결합한 버전으로 데이터셋 구축

○ 이 데이터는 2024년 6월부터 GNPC 구성원에게 배포되었고, 현재 전 세계 연구자에게 ‘AD workbench’라는 보안 클라우드 플랫폼을 통해 공개

- 정밀의료, 바이오마커 개발, 질병기전 규명을 위한 글로벌 연구협력에 기여

◆︎ GNPC 단백체 데이터셋을 활용한 주요 연구사례(vignette)도 발표

○ Vignette 1: 신경퇴행성질환 임상 중증도와 연관된 혈장 단백질 분석

- (분석 대상) 알츠하이머병(AD), 파킨슨병(PD), 전두측두엽치매(FTD), 근위축성 측삭경화증(ALS) 환자 3,002명과 대조군 5,879명의 단백질 측정값

- (분석 방법) 단백체 데이터셋을 활용하여 질환별 단백질 발현 차이를 검정, LASSO 회귀분석으로 임상 중증도와의 연관성을 평가하여 중증도 예측에 기여하는 핵심 단백질을 식별

- (결과) 질병 특이적이거나 다질환 공통으로 임상 중증도와 유의한 양·음의 상관관계를 보이는 단백질 바이오마커 발굴

- (시사점) 혈장 단백질이 질병 진단·분류·중증도 예측에 활용 가능한 정량적 바이오마커임을 입증하며, 향후 정밀의료, 임상시험 설계, 약물 반응 예측 모델 개발에 활용될 수 있는 근거를 제공

< 신경퇴행성질환 임상 중증도와 연관된 혈장 단백질 분석 >