노화 방지 연구자에게 그의 분야에 대한 가장 큰 비판이 무엇인지 묻는다면, 표준적인 대답은 다음과 같을 것이다: "대부분의 연구는 쥐를 대상으로 이루어졌으며, 쥐는 인간이 아니다". 라파마이신은 다양한 실험에서 쥐의 수명을 몇 퍼센트에서 수십 퍼센트까지 연장하는 데 성공했다. 다사티닙 + 케르세틴은 쥐의 좀비 줄기 세포를 제거하고 민첩성을 회복시켰다. 그러나 이러한 모든 성공은 항상 마지막 문단에서 질문을 받는다: "이것이 인간에게도 효과가 있을까?"
PNAS(미국 국립과학원 학술지)에 발표된 새로운 연구는 이 질문에 새로운 관점을 제시하며, 이번에는 세포 수준이 아닌 전체 뇌 네트워크 수준에서 접근한다. 텍사스 대학교 댈러스 캠퍼스의 가간 위그 교수가 이끄는 연구자들은 나이가 들면서 뇌의 기능적 네트워크 조직이 어떻게 붕괴되는지 측정하고, 그 패턴을 쥐와 인간 사이에서 비교했다. 그들이 발견한 것은: 감소 패턴이 두 종 사이에 공유되고 보존되어 있다는 것이다.
기술: 깨어 있는 쥐의 기능적 자기공명영상(fMRI)
뇌는 고립된 영역들의 집합이 아니다. 그것은 모듈로 조직되어 있으며, 이는 함께 작동하고 특정 작업에 특화된 영역 그룹, 예를 들어 시각 네트워크, 운동 네트워크, 또는 우리가 휴식 중일 때 활성화되는 네트워크이다. 이 조직의 건강을 나타내는 핵심 지표는 시스템 분리(system segregation)라고 불린다: 각 모듈이 주로 자기 자신과 "대화"하고 다른 모듈과 덜 섞이는 정도이다. 높은 분리는 잘 조직되고 젊은 뇌의 신호이다; 경계가 흐려지고 모듈이 섞이기 시작하면, 이는 노화의 신호이다.
이를 측정하려면 뇌가 작동 중인 것을 볼 필요가 있으며, 이것이 바로 휴식 상태 기능적 자기공명영상(fMRI)이 하는 일이다: 이는 뇌 혈류의 변동을 추적하여 어떤 영역들이 서로 동기화되어 있는지 보여준다. 여기서 기술적 혁신은 쥐가 깨어 있는 상태에서 스캔되었고 마취 상태가 아니라는 점이며, 이는 깨어 있는 상태로 스캔되는 인간과 더 공정한 비교를 가능하게 한다. 명확히 해야 할 점은: 이 연구에서는 세포를 분리하거나 시퀀싱하지 않았으며, 유전자 발현도 측정하지 않았다. 모든 분석은 기능적 네트워크 수준에서 이루어졌다.
실험 설계: 82마리의 쥐를 평생 동안 인간 데이터와 비교
팀은 82마리의 쥐를 평생 동안 여러 시점에서 fMRI로 스캔했으며, 약 3개월에서 약 20개월까지의 범위로, 이는 인간의 18세에서 70세에 대략 해당한다. 쥐에서 얻은 네트워크 패턴을 알려진 인간 fMRI 데이터와 비교했다. 이 비교를 통해 한 가지 직접적인 질문을 검증할 수 있었다: 우리에게서 나이가 들면서 알려진 네트워크 조직의 동일한 붕괴 과정이 쥐의 뇌에서도 발생하는가?
주요 발견: 시스템 분리의 보존된 감소
대답은 '그렇다'였다. 시스템 분리는 쥐의 뇌에 존재하며 나이가 들면서 감소하는데, 이는 인간에게서 일어나는 것과 정확히 동일하다. 다시 말해, 늙은 쥐에서도 뇌 모듈은 그들 간의 분화를 잃고 섞이기 시작하며, 이는 노화된 인간 뇌를 특징짓는 동일한 패턴이다. 위그의 연구실에서 이 연구를 주도한 박사 과정생 에즈라 윈터-넬슨이 말했듯이: "뇌 모듈이 전체적으로 서로 상호작용하는 방식은 인간과 쥐 모두에서 유사하게 나타나는 뇌 건강의 지표인 것으로 보인다".
이것이 바로 노화 분야가 찾고 있던 종류의 증거이다: 더 이상 단일 분자 경로가 아니라, 종 간에 보존된 전체 뇌 조직 원리이다. 붕괴 방식의 기본 구조가 동일하다면, 쥐의 뇌는 인간 뇌 노화 연구를 위한 더 합법적인 모델이 된다.
무엇이 다른가? 인간은 수명 대비 더 빨리 노화한다
유사성이 차이점을 지우지는 않으며, 흥미로운 차이점은 놀랍다. 각 종의 수명에 비례하여 감소 속도를 가중할 때, 인간은 쥐보다 시스템 분리에서 더 빠른 감소를 보인다. 위그 교수가 말했듯이: "수명에 비례하여 가중할 때, 인간은 이 조직에서 나이와 관련된 더 빠른 감소를 보인다". 이로부터 나오는 가설은: 인간은 쥐에 비해 뇌 및 인지 저하에 더 취약할 수 있으며, 덜 취약한 것이 아니라.
이것이 노화 방지 연구에 왜 중요한가?
이 발견의 시사점은 이 분야에 대한 비판의 핵심에 닿는다:
실험실에서 임상으로의 전환 강화
쥐 실험에서 반복되는 한계 중 하나는 아마도 그들의 뇌가 단순히 다르게 노화된다는 것이다. 이 발견은 한 가지 중요한 수준에서 이 한계를 좁힌다: 뇌 네트워크의 조직 원리와 그것이 붕괴되는 방식이 종 간에 보존된다면, 쥐로부터의 뇌 건강에 대한 통찰력이 우리에게도 관련될 가능성이 더 높다. 이것이 모든 치료법이 전환될 것이라는 보장은 아니지만, 노화하는 뇌 연구를 위한 모델로서 쥐의 사용에 대한 뒷받침이다.
뇌 건강을 위한 통일된 지표
시스템 분리는 두 종에서 동일한 언어로 적용할 수 있는 측정 도구가 된다. 따라서 원칙적으로, 네트워크 지표를 사용하여 쥐의 개입을 테스트하고 이를 인간의 해당 지표로 직접 변환할 수 있으며, 행동 판독에만 의존하지 않을 수 있다.
이 연구가 조사하지 않은 것을 강조하는 것이 중요하다
정확성을 유지하기 위해: 이것은 네트워크 이미징 연구이지, 세포 또는 분자 연구가 아니다. 이는 미세아교세포 염증, 수초 손실, 시냅스 유전자 발현 또는 성상세포 대사를 측정하지 않았다. 이들은 뇌 노화의 실제 과정이지만, 단순히 여기서 측정되지 않았으며, 이 연구에 귀속될 수 없다.
또한 신경발생(새로운 뉴런 생성) 또는 인간의 신경 줄기 세포 소멸과 같은 주제는 종 간 차이에 대한 알려진 일반적인 맥락이지만, 현재 연구의 발견은 아니다. 이 연구의 발견은 집중적이고 명확하다: 나이가 들면서 기능적 네트워크 조직의 감소에 대한 공유된 패턴이다.
결론
수년 동안 회의론자들은 말해왔다: "어떻게 쥐로부터 인간 뇌 노화에 대해 배울 수 있겠는가?". 텍사스 대학교 댈러스 캠퍼스의 팀은 뇌 네트워크 수준에서 답을 제시했다: 쥐의 뇌와 인간의 뇌 모두에서, 기능적 네트워크 조직은 나이가 들면서 동일한 기본 패턴으로 붕괴되지만, 우리의 경우 수명 대비 더 빠르게 발생한다. 이것이 쥐에서 효과가 있는 모든 것이 인간에게 효과가 있을 것이라는 의미는 아니지만, 쥐를 뇌 노화 연구를 위한 더 질 높은 모델로 확립하고, 두 종에서 작업할 수 있는 뇌 건강을 위한 통일된 지표를 제공한다.
참고문헌:
PNAS: Correspondence of large-scale functional brain network decline across aging mice and humans
UT Dallas News: Shared brain network aging patterns identified in humans, mice
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