뇌의 노화는 뚜렷한 단계로 일어납니다. 그 궤적은 우리의 혈액에 숨겨져 조기 진단과 개입을 위한 길을 닦을 수 있습니다.
네이처 에이징(Nature Aging)에 발표된 새로운 연구는 AI를 사용하여 그들의 "뇌 나이"를 측정하기 위해 거의 11,000명의 건강한 중년 이상 성인의 뇌 영상 데이터를 분석했습니다. 참가자의 약 절반이 노화와 관련된 단백질을 파악하기 위해 혈액 단백질을 분석했습니다.
과학자들은 오랫동안 혈액 단백질에서 뇌 노화의 지표를 찾아왔지만, 이 연구에는 독특한 반전이 있었습니다. 단백질 프로필을 사람의 연대기적 나이(생일 카드에 적힌 햇수)에 매핑하는 대신, 시계가 똑딱거릴 때 뇌의 실제 작동 상태를 더 잘 반영하는 생물학적 뇌 나이를 사용했습니다.
13개의 단백질이 나타났는데, 8개는 뇌의 노화가 빨라지는 것과 관련이 있었고 5개는 뇌의 노화 속도를 늦추는 것과 관련이 있었습니다. 대부분은 염증을 다루는 뇌의 능력을 변화시키거나 세포가 연결을 형성하는 능력에 관여합니다.
이 중에서 57세, 70세, 78세에 세 가지 독특한 "특징"이 나타났습니다. 각각은 혈액 내 단백질의 조합을 보여주었고, 이는 뇌 노화의 뚜렷한 단계를 표시했습니다. 뉴런 대사와 관련된 것들은 일찍 최고조에 달했고, 염증을 촉진하는 다른 것들은 황혼기에 더 우세했습니다.
이러한 급증은 나이가 들면서 뇌가 기능하는 방식이 변화한다는 신호입니다. 그것들은 개입의 지점이 될 수 있다고 저자는 썼습니다. 많은 사람들이 흔히 이용할 수 없는 뇌 스캔에 의존하는 대신, 이 연구는 이러한 단백질에 대한 혈액 검사가 언젠가 우리가 나이가 들어감에 따라 뇌 건강을 추적하는 쉬운 방법이 될 수 있음을 시사합니다.
단백질 마커는 또한 치매, 알츠하이머병, 뇌졸중 또는 운동 문제와 같은 노화 관련 뇌질환을 예방하는 방법을 배우는데 도움이 될 수 있습니다. 조기 진단이 중요합니다. 단백질 "특징"은 장애를 직접 검사하지는 않지만, 항상 그런 것은 아니지만 종종 노화의 징후와 상관관계가 있는 뇌의 생물학적 나이에 대한 통찰력을 제공합니다.
이 연구는 뇌가 어떻게 노화되는지에 대한 우리의 이해에서 격차를 해소하는 데 도움이 된다고 연구팀은 썼습니다.
숨겨진 보물이 있는 곳
많은 사람들은 그 나이에 예상보다 훨씬 더 영민한 사람들을 알고 있습니다. 이제 80대 중반이 된 내 친척은 ChatGPT, AI 지원 보청기, 그리고 "Ok Google"을 열심히 채택했습니다. 새로운 기술을 시도할 때마다 눈이 번쩍 뜨입니다. 그러는 동안, 나는 거의 같은 나이의 다른 친척이 재치와 예리한 기억력을 급속히 잃어가고, 결국에는 자신이 더 이상 논리적이지 않다는 것을 깨닫는 능력을 잃어가는 것을 보았습니다.
저의 경험은 특별한 것이 아닙니다. 세상이 급속히 고령화됨에 따라 우리 중 많은 사람들이 뇌의 노화 과정을 목격하고 경험하게 될 것입니다. 2050년까지 15억 명 이상의 인구가 65세 이상이 될 것으로 예상되며, 이들 중 상당수가 노화 관련 기억력 또는 인지 문제를 겪을 가능성이 있습니다.
그러나 연대기적 나이는 뇌의 실제 기능을 반영하지 않습니다. 수년 동안 장수를 연구하는 과학자들은 신체 기능을 측정하기 위해 출생증명서에 적힌 연도보다는 "생물학적 나이"에 초점을 맞추었습니다. 이로 인해 여러 노화 시계가 개발되었으며, 각 시계는 세포 노화의 약간 다른 측면을 측정합니다. 이러한 시계의 수백 개는 현재 임상 시험에서 잠재적인 노화 방지 치료의 효능을 측정하는 데 사용됨에 따라 테스트되고 있습니다.
많은 시계는 신체에서 작은 샘플을 채취하고 노화과정과 관련된 특정 유전자 발현 패턴을 분석하여 만들어졌습니다. 뇌로 그렇게 하는 것은 어렵습니다. 대신, 과학자들은 "뇌 시계"를 구축하기 위해 지역 간 구조와 연결성을 보여주는 뇌 스캔에 크게 의존해 왔습니다. 이러한 네트워크는 나이가 들면서 점차 약화됩니다.
이 연구는 "뇌 나이 차이(brain age gap)", 즉 뇌의 구조적 무결성과 실제 나이 사이의 차이를 계산합니다. 예를 들어, 10년의 공백은 당신의 뇌 네트워크가 당신보다 10년 더 젊거나 나이가 많은 사람들의 네트워크와 더 유사하다는 것을 의미합니다.
대부분의 연구는 소수의 참가자로 이루어졌습니다. 이번 연구는 뇌 스캔과 채혈을 포함한 정기 검진을 받는 100만 명 이상의 사람들로 구성된 포괄적인 데이터 세트인 영국 바이오뱅크(UK Biobank)를 활용해 분석을 위한 방대한 데이터를 제공했습니다.
뇌의 나이 차이
이 연구는 기계 학습을 사용하여 먼저 45세에서 82세 사이의 거의 11,000명의 뇌 스캔을 분류하여 생물학적 뇌 나이를 계산했습니다. AI 모델은 전체 크기, 가장 바깥쪽 영역인 피질의 두께, 백질의 양과 무결성과 같은 뇌의 수백 가지 구조적 특징에 대해 훈련되었습니다.
그런 다음 그들은 각 사람의 뇌 나이 차이를 계산했습니다. 평균적으로 그 격차는 대략 3년이었으며, 이는 일부 사람들이 약간 "젊은" 또는 "더 늙은" 뇌를 가졌다는 것을 의미한다.
다음으로 연구팀은 혈액의 액체 부분인 혈장에서 단백질을 측정해 뇌 연령 차이를 예측하려고 했습니다. 생쥐를 대상으로 한 장수 연구는 뇌를 노화시키거나 젊어지게 하는 많은 혈장 단백질을 밝혀냈습니다.
4,696명으로부터 약 3,000개의 혈장 단백질을 스크리닝한 후, 그들은 각 개인의 단백질 프로필을 참가자의 뇌 나이와 일치시켰습니다. 그들은 뇌의 나이 차이와 관련된 13개의 단백질을 발견했으며, 대부분은 염증, 운동 및 인지와 관련이 있습니다.
두 가지 단백질이 특히 눈에 띄었습니다.
브레비칸(Brevican) 또는 BCAN이라고 하는 것은 뇌의 배선과 전반적인 구조를 유지하고 학습과 기억을 지원하는 데 도움이 됩니다. 이 단백질은 알츠하이머병에서 감소합니다. 반면, 수치가 높을수록 뇌 노화가 느려지고 치매와 뇌졸중의 위험이 낮아지는 것으로 나타났습니다.
또 다른 단백질인 성장 분화 인자 15(GDF15)는 신체가 손상을 감지할 때 분비됩니다. 이 수치가 높을수록 노화 관련 뇌 질환의 위험이 높아지는데, 이는 노화의 "특징"인 만성 염증을 유발하기 때문일 수 있습니다.
놀라운 결과도 있었습니다.
혈장 단백질 수치는 나이에 따라 선형적으로 변하지 않았습니다. 대신, 변화는 57세, 70세, 78세의 세 가지 연령에서 최고조에 달했으며, 각 단계는 뇌 노화의 독특한 단계를 나타냅니다.
예를 들어, 57세에 뇌 대사 및 상처 치유와 관련된 단백질이 눈에 띄게 변했는데, 이는 뇌 노화의 초기 분자 징후를 시사합니다. 70세가 되자 뇌가 스스로를 재배선하는 능력을 지원하는 단백질(일부는 치매 및 뇌졸중과 밀접한 관련이 있음)이 빠르게 변화했습니다. 또 다른 피크인 78에서는 대부분 염증 및 면역과 관련된 단백질 변화를 보여주었습니다.
연구진은 "이번 연구 결과는 여러 뇌 질환의 위험을 줄이기 위해 뇌 연령 70세에 개입하고 예방하는 것의 중요성과 필요성을 강조한다"고 주장했습니다
분명히 말하자면, 이것은 초기 결과입니다. 참가자는 대부분 유럽계 혈통이며 결과가 다른 인구 집단에 적용되지 않을 수 있습니다. 또한 13가지 단백질은 바이오마커로 검증되기 전에 동물에서 추가 테스트가 필요합니다. 그러나 연구는 길을 열어줍니다.
저자들은 그들의 결과가 노화 관련 뇌 질환을 더 빠르고 간단하게 진단할 수 있는 가능성과 이를 치료하기 위한 맞춤형 치료법의 개발을 시사한다고 결론지었다.
이상의 기사는 2024년 12월 13일 SingularityHub에 게재된 “The Secret to Predicting How Your Brain Will Age May Be in Your Blood”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : The Secret to Predicting How Your Brain Will Age May Be in Your Blood
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