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[인공지능] 인공지능은 건강과 사망률을 예측하는 면역 시스템 "시계"를 생성하는 데 사용된다. 이 인공지능 시스템은 당신이 얼마나 빨리 허약해질 것인지, 또는 미래에 임상적으로 관련될 수 있는 심혈관 문제가 있는지 여부를 예측한다. 이것은 비전염성 질병과 감염성 질병의 위험이 있는 사람들을 식별하기 위한 진단 도구로 사용될 수 있기 때문에 중개 의학에 대한 강력한 잠재력을 가지고 있다.

https://www.dailyadvent.com/news/30df6efc152ce948f21fb8b54c5e4ed1-AI-Used-to-Generate-Immune-System-Clock-that-Predicts-Health-and-Mortality

JM Kim | 기사입력 2021/07/15 [00:00]

[인공지능] 인공지능은 건강과 사망률을 예측하는 면역 시스템 "시계"를 생성하는 데 사용된다. 이 인공지능 시스템은 당신이 얼마나 빨리 허약해질 것인지, 또는 미래에 임상적으로 관련될 수 있는 심혈관 문제가 있는지 여부를 예측한다. 이것은 비전염성 질병과 감염성 질병의 위험이 있는 사람들을 식별하기 위한 진단 도구로 사용될 수 있기 때문에 중개 의학에 대한 강력한 잠재력을 가지고 있다.

https://www.dailyadvent.com/news/30df6efc152ce948f21fb8b54c5e4ed1-AI-Used-to-Generate-Immune-System-Clock-that-Predicts-Health-and-Mortality

JM Kim | 입력 : 2021/07/15 [00:00]

Stanford University School of Medicine Buck Institute for Research on Aging의 연구자들은 인공지능을 활용하여 염증성 노화 시계(iAge)를 구축했다. 이 시계는 생일 케이크에 있는 초의 수보다 면역이 얼마나 강한지를 예측하는 데 더 정확하다고 제안한다. 시스템은 얼마나 빨리 당신이 허약해질 것인지, 또는 미래에 임상적으로 관련될 수 있는 심혈관 문제(아직 보이지 않는)가 있는지 여부이다.  

1000 Immunomes Project 및 기타 집단과의 작업을 통해 과학자들은 또한 심장 노화와 관련된 케모카인을 확인했는데, 이는 노화 관련 병리의 조기 발견에 사용될 수 있으며 잠재적으로 수정 가능한 중재 대상이 될 수 있다고 제안한다.

 

벅 연구소(Buck Institute) 부교수이자 인공지능 플랫폼 책임자인 David Furman 박사는 "노화의 단일 또는 다중 만성 질환 발병 위험이 가장 높은 개인을 식별하는 데 사용할 수 있는 표준 면역 측정 기준이 매우 부족하다."고 말했다 그는 Stanford University School of Medicine 1001 Immunomes Project, Stanford's Institute for Immunity, Transplantation and Infection의 방문 학자이자 Nature Aging에 게재된 이 팀 연구의 수석 저자이다.

 

"우리의 완전히 편향되지 않은 접근 방식에 생물학을 도입함으로써 노화 관련 전신 만성 염증 및 심장 노화에 관여하는 작은 면역 단백질을 비롯한 여러 지표를 식별할 수 있었다. 이제 우리는 기능 장애를 감지할 수 있는 수단과 본격적인 병리가 발생하기 전에 개입할 수 있는 경로를 갖게 되었다.”

 

연구팀은 이번 연구 결과를 "딥 러닝 기반 염증성 노화 시계(iAge)는 복합상병, 면역노화, 허약 및 심혈관 노화를 추적한다"라는 제목의 논문을 발표했다. 이 연구의 주 저자는 스탠포드의 혈관 외과 조교수인 MD, PhD Nazish Sayed Buck Institute의 선임 데이터 과학자인 Yingxiang Huang이다.

 

"매년 달력은 우리가 한 살 더 많다는 것을 알려준다." Furman은 설명했다. “그러나 모든 인간이 생물학적으로 동일한 속도로 노화되는 것은 아니다. 클리닉에서 이것을 볼 수 있다. 일부 노인들은 질병에 걸리기 쉬운 반면 다른 사람들은 건강의 그림이다.” Furman은 이러한 차이는 대부분 사람들의 면역 체계가 감소하는 속도의 차이에 기인한다고 말했다. 병원체에 의한 부상이나 감염과 같은 위협을 처리하도록 진화한 면역 체계는 급성 염증이라고 하는 빠르고 강렬하고 국지적인 단기 저항 및 복구 반응을 시작하는 데 탁월하다. 이 긍정적인 염증 반응은 일반적으로 제 역할을 하다가 수일 내에 약해진다. 그러나 저자들이 지적했듯이 인간 건강의 유지와 감염에 대한 보호에서 면역 체계의 중요한 역할은 100년 이상 동안 인식되어 왔지만, “… 면역 체계의 염증 성분은 종종 노년층에서 만성적으로 증가하며 암, 심혈관 질환, 신경퇴행성 장애 및 기타 발병률 증가와 관련이 있다." 그리고 이러한 관찰은 염증이 생리적 노화를 조절하는 데 중요한 역할을 한다는 개념으로 이어졌다.

 

따라서 나이가 들면서 낮은 등급의 지속적이고 전신적인 "나쁜 염증"이 시작되는 것 같다. 이 전신 및 만성 염증은 장기 손상을 유발하고 자가면역은 물론 암, 심장마비, 뇌졸중 및 신경변성을 비롯한 다양한 질병에 대한 취약성을 촉진한다. "일반적으로 감염에 의해 유발되는 급성 반응과 달리, 만성 및 전신 염증은 일반적으로 "살균"이라고 불리는 손상된 세포 및 환경 손상에 의해 방출되는 것과 같은 물리적, 화학적 또는 대사적 자극에 의해 유발되는 것으로 생각된다. '손상 관련 분자 패턴'(DAMPs)"이라고 팀이 설명했다.

 

이러한 유형의 염증은 노화와 관련이 있으며 등급이 낮고 지속성이 특징이며 궁극적으로 조직 및 기관에 부수적인 손상을 초래한다.

 

노화를 연구하는 연구자들은 이전에 노화 과정의 9가지 "특징"을 확인했다. "... 노화의 잘 확립된 9가지 특징, (1) 게놈 불안정성, (2) 텔로미어 길이 단축, (3) 후성 유전적 변형, (4) 단백질 항상성 상실, (5) 조절되지 않은 영양소 감지, (6) 미토콘드리아 기능 장애, (7) 세포 노화, (8) 줄기 세포 고갈, (9) 세포 내 의사소통의 변화는 모두 지속적인 전신 염증과 관련이 있는 것으로 나타났다. 그러나 연령 관련 면역 체계 기능 장애는 혼합의 일부가 아니다.

 

Furman은 현재까지 미래의 임상 문제를 예측하고 문제를 해결하거나 예방하는 방법을 지적할 수 있는 방식으로 개인의 염증 상태를 정확하게 평가하기 위한 메트릭이 없다고 말했다. 그러나 그는 새로운 연구가 바로 그 일을 할 수 있는 단일 숫자 정량적 측정을 생성했다고 주장했다.

 

1000 면역체 프로젝트를 위해 2009년에서 2016년 사이에 8~96세의 건강한 사람 1,001명의 혈액 샘플을 채취했다. 샘플은 면역 신호 사이토카인의 수준, 다양한 자극에 대한 반응으로 수많은 면역 세포 유형의 활성화 상태, 각 세포에 있는 수천 개의 유전자의 전반적인 활성 수준을 결정하기 위한 다양한 분석 절차를 거쳤다.

 

새로 보고된 연구에서 연구자들은 인공지능을 활용하여 이 모든 데이터에서 합성물을 추출하여 효과적인 염증 시계인 iAge를 생성했다. 그들은 염증성 연령의 가장 강력한 예측 인자가 약 50개의 면역 신호 사이토카인 세트라는 것을 발견했다. 복잡한 알고리즘을 사용하여 압축된 이러한 사이토카인의 수준은 사람의 면역학적 반응 및 다양한 노화 관련 질병을 유발할 가능성을 잘 추적하는 단일 숫자 염증 점수를 생성하는 데 사용할 수 있다.

 

2017년에 과학자들은 2010년에 혈액을 채취한 65세 이상인 약 30,1000명의 면역체 프로젝트 참가자를 평가했다. 참가자들은 의자에서 일어나 일정 거리를 걸을 때의 속도와 독립적인 생활 능력(“혼자 걸을 수 있습니까?”, “옷 입는 데 도움이 필요하세요?”)를 설문지를 통해 측정했다. 염증성 연령은 7년 후 노쇠를 예측하는 데 시간적 연령보다 우월한 것으로 판명되었다.

 

Furman과 그의 동료들은 이탈리아 볼로냐(Bologna)에서 예외적으로 장수하는 사람들에 대한 진행중인 연구에서 혈액 샘플을 얻었고 그러한 사람들(100세 미만 1명 제외)의 염증성 연령을 18명의 50-79세의 염증 연령과 비교했다. 그들은 이 노인들의 염증성 연령이 자신의 달력 연령보다 평균 40세 적음을 발견했다. 105세 남성은 염증성 나이가 25세였다. Furman은 건강과 장수와 관련하여 자신의 면역 체계의 "나이"가 운전 면허증에서 파생될 수 있는 연대기 정보보다 가장 확실하다고 말했다.  "평균적으로 100세 노인의 면역 연령은 '정상'으로 간주되는 것보다 40년 젊고 우리에게는 100세 이상의 면역 체계를 가진 매우 건강한 105세 남성(이탈리아에 거주)이 한 명 있다. 25"이라고 말했다.

 

염증성 연령이 사망률에 미치는 영향을 추가로 평가하기 위해 Furman의 팀은 1948년 이래 수천 명의 개인의 건강 결과를 추적해 온 Framingham 연구로 눈을 돌렸다. Framingham 연구에는 혈액 매개 단백질 수준에 대한 충분한 데이터가 없었지만 염증 시계의 사이토카인 생성을 지시하는 것은 잘 알려져 있다. 연구자들은 프레이밍햄 피험자의 세포에서 사이토카인을 암호화하는 유전자의 활동 수준을 측정했다. 사이토카인 수준에 대한 이 프록시는 Framingham 참가자들 사이에서 모든 원인으로 인한 사망률과 유의한 상관관계가 있었다.

 

과학자들은 한 물질인 CXCL9의 혈중 농도가 다른 어떤 시계 성분보다 염증 연령 점수에 더 강력하게 기여한다는 사실을 관찰했다. 그들은 다른 면역 세포를 감염 부위로 유인하기 위해 특정 면역 세포에서 분비되는 사이토카인인 CXCL9의 수치가 평균 60세 이후에 급격히 증가하기 시작한다는 것을 발견했다.

 

1000 면역체 프로젝트(1000 Immunomes Project)에서 선택된 97명의 25세에서 90세 사이의 새로운 코호트 중에서 어떤 질병의 징후도 없이 명백히 우수한 건강을 위해 선택된 사람들 중에서 연구자들은 심혈관 악화의 미묘한 징후를 찾았다. 뇌졸중, 심장마비 및 신부전의 위험을 높이는 동맥 경화에 대한 민감한 테스트를 사용하여 그들은 높은 염증 연령 점수와 높은 CXCL9 수치를 예상치 못한 동맥 경화 및 심장에 좋지 않은 결과의 또 다른 징후와 연관시켰다: 심장의 좌심실 벽의 과도한 두께. "이 사람들은 사용 가능한 모든 실험실 테스트와 임상 평가에 따르면 모두 건강하지만 iAge를 사용하여 좌심실 비대(심장 주요 펌프실 벽의 비대 및 두꺼워짐) 및 혈관 기능 장애,"라고 그는 말했다.

 

CXCL9는 이전에 심혈관 질환과 관련이 있었다. 일련의 시험관 내 실험에서 CXCL9는 면역 세포뿐만 아니라 혈관벽의 주요 구성 요소인 내피 세포에서도 분비되는 것으로 나타났다. 연구원의 결과는 고령이 내피 세포의 CXCL9 수준의 상당한 증가와 상관 관계가 있으며 미세 혈관 네트워크를 형성하고 확장하고 수축하는 내피 세포의 능력을 감소시키는 것으로 나타났다.

 

그러나 쥐의 조직과 인간의 세포를 대상으로 한 실험실 실험을 통해연구팀은 CXCL9 수치를 낮추면 젊은 내피 세포 기능이 회복된다는 것을 보여주었고, 이는 CXCL9가 해당 세포의 기능 장애에 직접적으로 기여하고 이를 억제하면 감수성이 있는 개인의 심혈관 질환 위험을 줄이는 데 효과적일 수 있음을 시사했다. "우리의 염증성 노화 시계가 무증상 가속 심혈관 노화를 감지하는 능력은 잠재적인 임상 영향을 암시한다."Furman이 말했다.

 

"모든 장애는 조기에 치료할 때 가장 잘 치료된다."저자들은 "... 인공 지능 방법을 인간 혈액의 심층 면역 모니터링에 적용함으로써 우리는 노화의 염증 시계를 생성하며, 이는 특히 다음 환자에서 환자의 염증 부담과 전반적인 건강 상태에 대해 의사에게 알리는 동반 진단으로 사용할 수 있다. 만성 질환 ... 인체 건강에 대한 우리의 면역 측정법은 심혈관 질환에 대한 임상적 또는 실험실적 증거가 없는 건강한 노인 내에서 조기 심혈관 노화의 위험이 있는 사람들을 식별할 수 있다."

 

Furman은 이 도구를 사용하여 면역 체계에 대한 누적 생리학적 손상을 평가하여 여러 만성 질환이 발병할 위험을 추적할 수 있다고 말한다. 예를 들어노화 관련 노쇠는 생물학적 면역 지표를 의자에서 일어나 특정 거리를 걷는 데 걸리는 시간과 자율성과 독립성 정도에 대한 정보와 비교하여 예측할 수 있다. “iAge를 사용하면 누가 노쇠해질지 7년 전에 예측할 수 있다.”고 그는 말했다. "이는 우리에게 개입할 여지를 많이 남긴다."

 

저자들은 "우리는 인공지능을 사용하여 이러한 바이오마커의 간결한 표현을 만들고 사이토카인 네트워크의 비선형 관계와 중복성을 고려한 노화의 '염증 시계'를 도출했다."고 결론지었다. "일반 인구에서 다양한 노화 표현형을 추적하는 이 측정항목은 비전염성 질병과 감염성 질병의 위험이 있는 사람들을 식별하기 위한 진단 도구로 사용될 수 있기 때문에 중개 의학에 대한 강력한 잠재력을 가지고 있다."

 
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