스웨덴의 링처핑 대학의 연구자들에 의해 최근 진행된 연구에서, 11가지의 단백질 조합을 통해 다양한 개인의 다발성 경화증(MS)의 심각성과 장기 장애 예후를 정확하게 예측할 수 있다는 사실이 발견되었습니다. 이 획기적인 발견은 예측된 질병 심각도에 기반한 개인마다의 맞춤형 치료 가능성을 열어줍니다.
MS는 면역 체계가 잘못하여 자신의 세포를 공격함으로써 뇌와 척수의 신경을 손상시키는 만성 자가면역 질환입니다. 이 공격의 주요 대상은 신경 섬유를 감싸고 절연하는 지방성 화합물인 미엘린입니다. 미엘린이 손상되면 신호의 전달이 저하되어 다양한 증상과 장애를 유발합니다.
MS를 관리하는 주요 과제 중 하나는 환자들 사이의 질병 경과의 상당한 차이입니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 더 심각한 질병 진행 가능성이 높은 개인들을 위해 더 강력한 치료 옵션이 필요한지 정확하게 예측할 수 있는 초기 지표를 찾기 위해 노력했습니다. 이를 통해 환자들은 장기 장애를 최소화하기 위해 적시에 맞춤형 개입을 받을 수 있습니다.
이 연구는 MS 판정을 의심하거나 최근에 진단을 받은 92명의 환자들의 샘플에서 약 1,500개의 단백질을 분석하는 것을 포함했습니다. 단백질 분석에서 얻은 데이터는 장애 평가, 자기 공명 영상 및 치료 이력과 같은 환자 일지의 정보와 결합되었습니다. 기계 학습 알고리즘을 활용하여 연구자들은 질병 경과를 신뢰할 수 있는 11가지 단백질 집합을 식별할 수 있었습니다.
게다가, 연구 팀은 단기 질병 활동의 신뢰할 수 있는 바이오마커로서 특정한 단백질인 신경필라멘트 경량체(NfL)를 식별했습니다. 이 손상된 신경 신뢰주에서 샘출되는 이 단백질은 MS 환자의 질병 활동 수준을 나타낼 수 있습니다. 이 연구 결과는 신경 손상의 마커로서 NfL의 사용에 대한 이전 연구를 확인할 뿐만 아니라 질병 활동의 척도로서의 잠재력을 시사합니다.
중요한 점은, 이 연구 결과는 51명의 독립된 MS 환자 그룹에서도 확인되었으며, 이로써 연구 결과의 견고성을 뒷받침합니다. 연구자들은 이 11가지 단백질이 질병 초기 단계에서 더 강력한 치료를 받을 수 있는 환자 선택에 유용한 분석 도구로 사용될 수 있다고 믿습니다.
추가 연구와 검증이 필요하지만, 이러한 단백질 바이오마커의 식별은 MS에 대한 맞춤형 의학에 한 걸음 더 가까워지게 합니다. 개인의 예측된 질병 심각도에 기반한 치료를 통해 의사들은 더 효과적인 치료를 제공하면서 불필요한 개입과 잠재적인 부작용을 최소화할 수 있습니다. 이 연구는 MS의 이해와 관리에 대한 새로운 가능성을 열어주며, 이 심각한 상태로 살아가는 사람들에게 희망을 가져다줍니다.
본 연구는 다양한 재단과 연구 기관의 지원을 받았으며, MS의 이해를 나아가고 더 목표적인 치료 전략을 개발하기 위한 협력 노력을 강조합니다.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it