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대사 불균형으로 인한 지방간 질환은 전 세계적으로 증가하고 있으며 특히 지방간염은 간경화나 간암으로 진행되기 전 적극적인 관리가 필요한 단계로 꼽힌다. 하지만 기존 진단은 간 생검과 같은 침습적 방식에 의존하는 한계가 있어 장내 미생물 생태계와 간의 상호작용을 바탕으로 한 정확하고 비침습적인 진단·치료 전략의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다.
이에 연구팀은 동물모델을 활용한 종단적 분석을 통해 특정 장내 미생물의 역할 변화를 추적했다. 그 결과 ’롬부치아 호미니스‘(Romboutsia hominis)는 질환 진행과 함께 증가하며 종양괴사인자(TNF-α) 신호 경로를 통해 간 내 지방 축적과 염증을 악화시키는 것으로 나타났다. 반면 ’아커만시아 뮤시니필라‘(Akkermansia muciniphila)와 이 균주 유래 EV는 지방 합성과 관련한 유전자 발현을 억제해 간 내 지방 축적을 줄이는 효과를 보였다.
연구팀은 또 장내 미생물 정보와 혈액 데이터를 결합한 머신러닝 기반 진단 모델을 개발해 90% 이상의 정확도로 MASH를 비침습적으로 선별할 수 있는 가능성도 제시했다. 이는 향후 대변이나 혈액을 활용해 간 건강을 관리하는 차세대 진단 서비스로 확장될 수 있다.
국민대는 앞으로도 바이오·헬스 분야의 기초연구와 융합연구를 바탕으로 질환 진단과 치료 기술의 고도화에 기여한다는 계획이다.
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