우리나라를 포함해 유럽의 많은 나라들이 2026년을 전후로 초 고령사회로 접어들면서 건강한 노후생활에 대한 요구가 증가하고 있다. 고령화 사회에서 보건의료의 궁극적인 목표는 질병의 예방과 관리를 통한 조기사망과 기능장애의 발생을 최소화함으로써 건강수명의 연장과 성공노화를 이루어 삶의 질 향상을 꾀하는 데 있다. 

최근, 노화와 연관성이 높은 질환인 뇌혈관질환, 심장 및 심혈관질환, 근 골격계 질환, 종양 및 암 등에 대한 질환 발병기전과 노화와의 연계기작에 관한 연구와 이를 활용한 치료제 및 치료기술 개발이 고령화 사회에 대응한 중요 연구 분야로 부각되고 있다. 이와 관련된 새로운 연구주제를 도출하고 이를 효율적으로 수행하기 위해서 현재 알려진 실험결과를 기반으로 생물학적 상호작용의 단편적인 사실을 종합해 생물학적 의미를 설명할 수 있는 생물학적 네트워크를 구축하는 것이 요구된다. 그러나 생물학 분야의 연구가 임상연구와 연계하여 활발히 진행됨에 따라 PubMed에 보고되는 논문은 기하급수적으로 증가하고 있는 실정이며, 이를 모두 읽고 분석하기에는 한계가 존재한다. 따라서 정보공학기법을 활용해 문헌의 서지데이터에서 다양한 수준의 생물학적 정보를 추출하고, 이를 주제에 따라 네트워크를 구성하여 연구자에게 제공하는 ‘systems biology’는 최신 연구기법으로 주목받고 있다. 뇌질환과의 학술연구용역으로 추진된 「고령화 대비 노화 및 노인성 만성질환 연구를 위한 노화 시스템 생물학 구축」사업 역시 이의 일환으로 다차원의 노화관련 생물학적 네트워크를 생성하기 위해 서지분석을 통한 텍스트 마이닝기법 개발과 이를 기반으로 노화 및 노인성 만성질환의 생물학적 기전에 대한 데이터베이스를 구축하여 연구자가 손쉽게 결과를 열람하고 생물학적 의미를 파악할 수 있도록 하는 가시화 도구 (Bioknowlege viewer)를 개발함을 목적으로 하였다.

  그 결과, 문헌 내에 노화 및 노인성 만성질환 관련 생물학적인 상호작용 정보를 텍스트마이닝을 통해 수집하고 데이터베이스화하는 작업을 완료하였다. 현재 이미 알려진 노화관련 유전자 461개중 Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM, 질병데이터베이스) 와 GO (Gene ontology, 유전자 온톨로지) 정보를 바탕으로 노화기전과 관련된 64개의 유전자를 추출했으며, 각 유전자를 키워드로 National Center for biotechnology Information (NCBI)의 PubMed 데이터베이스로부터 관련논문을 다운로드 받아 생물학적 상호작용에 대한 정보를 추출하였다. 생물학적 상호작용은 NCBI에서 제공하는 Metamap 데이터베이스를 기반으로 각각의 생물학적 용어를 정의하였다. 현재 노화 유전자 64개에 대해 128,729개의 생물학적 상호작용 정보를 추출하였고, 8대 노인성 만성질환에 대해 301,176개의 생물학적 상호작용 정보를 추출한 후 관련 네트워크를 구축하고 이를 Bioknowledge viewer 프로그램을 이용하여 가시화 하였다(Figure 1). 또한, 추출된 생물학적 네트워크가 실제 노화의 단계에서 중요한지를 확인하기 위해 연령대 별로 뇌의 유전자 발현데이터를 Gene Expression Omnibus (GEO) 데이터베이스로부터 다운 받아서 분석하였다. 20대, 50대, 70대, 90대의 시료를 대상으로 노화와 관련된 신호전달 네트워크를 분석한 결과 노화에 따른 세종류의 발현패턴을 분석하였다. 노화에 따른 발현차이를 보이는 신호전달 네트워크는 Chemokine pathway, Focal adhesion pathway, Neurotrophin pathway, MAP kinase pathway, Natural killer cell mediated cytotoxicity pathway, insulin pathway, cancer pathway로 나타났으며, 전체적으로 노화가 진행되면서 발현이 줄어드는 양상을 보였다(Figure 2). 더불어 뇌질환 중 알츠하이머병과 노화의 공동기전을 분석한 결과 총 3개의 네트워크가 공통적인 기전으로 나타났으며, 이중에서도 알츠하이머병과 관련이 많은 아밀로이드 전구 단백질 (Amyloid precursor protein, APP)이 네트워크상의 허브노드로 주요 기능을 담당하는 것으로 나타났다. 현재 이상의 결과를 노화 및 노인성 만성질환을 연구하는 국내 연구진들이 본 프로그램 및 데이터베이스에 손쉽게 접근하여 관련 연구에 적극 활용 될 수 있도록 웹서비스를 구축하는 과정 중에 있다.

[참고문헌]
1.「고령화 대비 노화 및 노인성 만성질환 연구를 위한 노화 시스템 생물학 구축」학술연구용역사업 최종 결과보고서.
2. 노화과학원천기술개발사업 기획연구 보고서, 2012.
3. 글로벌노화연구개발 기획연구, 2012, K2B.