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나노플라스틱, 파킨슨병의 새로운 원인으로 부상
- 나노플라스틱이 인간의 뇌에서 특정 단백질과 결합해 파킨슨병을 일으킨다는 연구 결과가 나왔다. 미국 과학 전문매체 인터레스팅 엔지니어링이 지난 18일(현지시간) 듀크 대학교 의과대학의 연구 결과를 인용해 이같이 보도했다. 나노플라스틱은 일반적으로 크기가 100나노미터(0.1마이크로미터) 미만인 아주 작은 플라스틱 입자를 말한다. 나노플라스틱은 크기가 작기 때문에 세포나 분자 수준에서 유기체에 침투할 수 있다. 최근 몇 년 동안 나노플라스틱이 환경과 인간 건강에 미치는 영향에 대한 연구와 관심이 증가했다. 이번 연구에서는 나노플라스틱이 바로 인간의 뇌에 침투해 파킨슨병을 일으킬 수 있다는 것을 확인했다. 인간의 뇌에서 나노플라스틱 발견 듀크대학교 의과대학이 진행한 새로운 연구에서는 나노플라스틱과 신체 기관에 자연적으로 존재하는 특정 단백질 사이의 상호 작용으로 인해 발생하는 파킨슨병 및 특정 형태의 치매와 관련된 변화를 관찰했다. 연구를 주도한 듀크대학교 의과대학 약리학 및 암 생물학과 교수인 앤드류 웨스트 박사는 "파킨슨병은 세계에서 가장 빠르게 성장하는 신경 질환으로 불려 왔다"라고 말했다. 웨스트 박사는 "수많은 데이터가 환경적 요인이 파킨슨병에 중요한 역할을 할 수 있음을 시사하지만, 그러한 요인은 대부분 밝혀지지 않았다"고 설명했다. 연구진은 다음의 세 가지 방법을 통해 알파-시누클레인 단백질과 폴리스티렌 나노입자 사이에 중요한 연관성이 있다는 것을 발견했다. 첫째, 시험관 실험을 통해 알파-시누클레인 단백질을 관찰했다. 둘째, 배양된 신경세포를 사용하여 이 단백질의 반응을 연구했다. 셋째, 파킨슨병을 가진 마우스(쥐) 모델을 사용하여 알파-시누클레인 단백질의 특성을 분석했다. 그 결과 연구진은 알파-시누클레인 단백질이 폴리스티렌 나노 입자를 포함한 플라스틱으로 만들어진 일회용 컵이나 수저와 같은 제품에 응집되는 경향이 있음을 발견했다. 이 단백질은 주로 파킨슨병과 다른 신경 퇴행성 질환과 연관되어 있다. 연구진의 이러한 발견은 파킨슨병의 발병 메커니즘에 대한 새로운 이해를 제공하며, 향후 치료 전략 개발에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이번 연구에서 얻은 가장 놀라운 결과 중 하나가 세포 내 폐기물을 분해하고 재활용하는 중요한 기능을 하는 리소좀과 관련된 것이었다고 연구진은 지적했다. 리소좀은 세포의 '쓰레기 처리' 또는 '재활용 센터'로 불리는데, 연구진은 이 리소좀에서 발견되는 단백질과 플라스틱 사이에 강력한 연결 고리가 존재한다는 사실을 발견했다. 이는 세포의 폐기물 처리 및 재활용 과정에 영향을 미칠 수 있으며, 플라스틱과 같은 외부 물질이 세포 내 기능에 어떤 영향을 미치는지에 대한 새로운 통찰을 제공한다. 나노플라스틱, 암 그 이상의 영향? 연구진은 이러한 연구 과정에서 여전히 해결해야 할 많은 의문점들을 가지고 있다고 말했다. 그러나 이번 연구는 암을 넘어서 나노플라스틱이 건강에 미치는 영향을 조사할 필요성을 시사한다. 웨스트 박사는 "미세 플라스틱 및 나노 플라스틱 오염 물질이 암과 자가 면역 질환에 미치는 잠재적 영향이 현재 연구되고 있음에도 불구하고, 이들의 연구 모델에서 관찰된 상호 작용의 놀라운 특성은 특히 파킨슨병과 치매의 위험 및 진행과 관련해 나노 플라스틱 오염 물질의 영향을 평가할 필요성을 보여준다"고 강조했다. 한편, 웨스트 박사는 나노 입자가 치매나 기타 신경 퇴행성 질환에 미치는 영향에 대한 결정적인 증거를 제시하는 데 필요한 기술은 현재 존재하지 않는다고 설명했다. 그러나 과학자들은 나노 입자가 인체에 심각한 손상을 일으킬 수 있는 잠재력을 밝혀내는 연구를 계속 진행하고 있다. 이러한 연구는 나노플라스틱의 잠재적인 위험에 대한 인식을 높이고, 이에 대한 대응 전략을 개발하는 데 필수적인 기여를 할 것으로 기대된다.
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- IT/바이오
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나노플라스틱, 파킨슨병의 새로운 원인으로 부상
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인공지능(AI), 망막 영상으로 파킨슨병·안질환 진단
- 인공지능(AI)을 활용해 파킨슨 병을 감지하는 방법이 개발됐다. 과학 학술지 '네이쳐(Nature)'에 따르면, 연구원들이 망막 이미지 분석을 통해 안질환을 비롯해 다양한 건강 문제를 진단하고, 심지어 파킨스병까지도 예측하는 AI를 개발했다. 과거에는 연구원들이 질병을 진단하기 위해 160만개의 망막 이미지를 수집하는데 많은 비용과 긴 시간이 소요됐다. 그러나 최근 개발된 '렛파운드(RETFound)' AI 도구는 자가 지도 학습을 활용하여 효율적으로 학습한다. 이 도구는 수많은 예제를 활용해 망막 이미지의 누락된 부분을 예측하며, 망막의 구조와 특징을 깊이 파악한다. 런던 무어필드 아이 호스피털(Moorfields Eye Hospital)의 피어스 킨(Pearse Keane) 안과전문의는 "망막은 우리 신체에서 모세혈관 네트워크를 직접 관찰할 수 있는 유일한 부분"이라며 "망막 이미지를 통해 고혈압과 같은 전신 질환을 시각화할 수 있다"고 전했다. 연구팀은 이번 연구에서 160만개의 망막 이미지를 기반으로 'RETFound'를 훈련시킨 후, 파킨스병 환자와 비환자의 망막 이미지를 추가로 분석했다. 영국 버밍엄 대학교의 임상 연구원인 시아우수안 리우(Xiaoxuan Liu) 박사는 "RETFound는 성공적으로 의료 이미지 분석에 적용된 몇 안 되는 예시"라고 평가했다. 캘리포니아 스탠포드 대학의 커티스 랭로츠 교수는 자기 공명 이미지나 CT 스캔 같은 복잡한 이미지에서도 이 방법의 효과를 기대하며 지켜보고 있다고 밝혔다. 킨은 "각 나라에서 이 알고리즘을 적용하여 자체 데이터를 통해 최적화할 수 있다"고 강조했다. 이 모델은 공개적으로 이용 가능하며, 연구진은 전 세계 다양한 의료 환경에서 'RETFound'의 적용과 훈련을 기대한다. 다만, RETFound 기반의 다른 질병 감지 모델을 개발할 때에는 윤리적 안전성과 제한 사항의 투명한 소통이 중요하다.
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