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혈액단백질로 60개 이상의 질병위험을 예측
크레딧: Pixabay/CC0 퍼블릭 도메인
혈액 한 방울에서 측정된 수천 개의 단백질에 대한 연구는 단백질이 다양한 질병의 발병을 예측할 수 있는 능력을 입증합니다.
7월 22일 네이처 메디신(Nature Medicine)에 발표된 이 연구는 GSK, 런던 퀸 메리 대학교, 유니버시티 칼리지 런던, 케임브리지 대학교, 독일 샤리테 대학교 베를린 보건 연구소 간의 국제 연구 파트너십의 일환으로 수행되었습니다.
연구진은 40,000명 이상의 영국 바이오뱅크 참가자로 구성된 무작위로 선택된 세트에서 약 3,000개의 혈장 단백질을 측정한 현재까지 가장 큰 단백질체학 연구인 UK Biobank Pharma Proteomics Project(UKB-PPP)의 데이터를 사용했습니다.
단백질 데이터는 참가자의 전자 건강 기록과 연결됩니다. 저자들은 고급 분석 기법을 사용하여 각 질병에 대해 예측에 가장 중요한 5개에서 20개 사이의 단백질의 '서명'을 정확히 찾아냈습니다.
연구진은 다발성 골수종, 비호지킨 림프종, 운동 뉴런 질환, 폐 섬유증, 확장성 심근병증 등 67개 질병의 발병을 예측할 수 있는 단백질 '시그니처'의 능력을 보고하고 있습니다.
단백질 예측 모델은 임상적으로 기록된 표준 정보를 기반으로 한 모델보다 성능이 뛰어난 모델입니다. 혈액 세포 수, 콜레스테롤, 신장 기능 및 당뇨병 검사(당화혈색소)를 기반으로 한 예측은 대부분의 예에서 단백질 예측 모델보다 성능이 떨어졌습니다.
미래의 심장 마비 및 뇌졸중 위험('심혈관 위험 점수')을 측정하고 논의하는 환자의 이점은 잘 확립되어 있습니다. 이 연구는 희귀 질환을 포함한 광범위한 질병에 대한 새로운 예측 가능성을 열어줍니다. 이들 중 다수는 현재 진단하는 데 수개월에서 수년이 걸릴 수 있으며, 이 연구는 적시에 진단할 수 있는 완전히 새로운 기회를 제공합니다.
이러한 발견은 증상이 있거나 없는 사람들, 질병의 징후가 있는 사람들과 다른 인종 그룹을 포함한 다양한 인구 집단에 대한 검증이 필요합니다.
주저자인 런던 퀸 메리 대학의 정밀의료대학 연구소(PHURI) 소장이자 베를린 보건대학(Charité Universitätsmedizin)의 전산의학과 교수인 클라우디아 랑겐버그(Claudia Langenberg) 교수는 아래와 같이 말합니다.
"심장마비를 진단하기 위해 트로포닌과 같은 특정 이유로 하나의 단백질을 측정하는 것이 표준 임상 관행이다.“
"우리는 인간의 혈액에서 순환하고 현재 측정 가능한 수천 개의 단백질에서 선별 및 진단을 위한 새로운 마커를 식별할 수 있는 기회에 대해 매우 흥분하고 있습니다. 우리에게 시급히 필요한 것은 우리의 발견을 검증하기 위한 다양한 인구 집단에 대한 단백질체 연구와 저렴한 방법으로 임상 표준에 따라 질병 관련 단백질을 측정할 수 있는 효과적인 테스트입니다."
제1저자인 줄리아 카라스코 자니니 산체스(Julia Carrasco Zanini Sanchez) 박사는 "우리의 단백질 시그니처 중 일부는 전립선암에 대한 전립선 특이 항원과 같은 선별 검사로 이미 시험된 단백질과 비슷하거나 더 나은 성능을 보였습니다."라고 말했습니다.
"따라서 우리는 다발성 골수종 및 특발성 폐 섬유증과 같은 심각한 상태를 포함하여 많은 질병에 대한 조기 발견 및 궁극적으로 개선된 예후를 위해 우리의 단백질 서명이 가질 수 있는 기회에 대해 매우 흥분하고 있습니다. 우리는 많은 유망한 사례를 확인했으며, 다음 단계는 우선 순위가 높은 질병을 선택하고 임상 환경에서 단백질체 예측을 평가하는 것입니다."
공동 주저자인 GSK의 인간 유전학 및 유전체학 부문 부사장 겸 책임자인 로버트 스콧 박사는 아래와 같이 언급하였습니다.
"신약 개발의 핵심 과제는 신약의 혜택을 받을 가능성이 가장 높은 환자를 식별하는 것입니다. 이 연구는 광범위한 질병에 걸쳐 고위험군을 식별하기 위한 대규모 단백질체 기술 사용의 가능성을 보여주며, 인간 생물학 및 질병에 대한 이해를 심화하기 위해 기술을 사용하려는 당사의 접근 방식과 일치합니다.”
"추가 작업을 통해 이러한 통찰력을 확장하고 약물 발견 및 개발의 성공률을 높이고 효율성을 높이기 위해 이러한 통찰력을 가장 잘 적용하는 방법에 대한 이해를 높일 수 있습니다."
이상의 기사는 2024년 7월 22일 MedicalXpress에 게재된 “Blood proteins predict the risk of developing more than 60 diseases, study finds”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : Blood proteins predict the risk of developing more than 60 diseases, study finds (medicalxpress.com)
* 추가정보 출처 : Proteomic signatures improve risk prediction for common and rare diseases | Nature Medicine