[논문]조현병에서 나타나는 후성유전학적 나이 가속도 감속

정연오; 김진영; 카르띠케얀 비자야쿠말; 조광원

doi:10.5352/jls.2023.33.9.730

조현병에서 나타나는 후성유전학적 나이 가속도 감속
Slowing of the Epigenetic Clock in Schizophrenia 원문보기

생명과학회지 = Journal of life science, v.33 no.9, 2023년, pp.730 - 735

정연오 (조선대학교 자연과학대학 생명과학과) , 김진영 (조선대학교 자연과학대학 생명과학과) , 카르띠케얀 비자야쿠말 (조선대학교 자연과학대학 생명과학과) , 조광원 (조선대학교 자연과학대학 생명과학과)

초록
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지난 10년 동안 인공지능의 도움으로 노화를 정량화하기 위한 수많은 연구가 수행되었다. DNA 메틸화 데이터를 사용하여 다양한 모델이 개발되었으며 흔히 후성유전학적 시계라고 불린다. 후성유전학적 나이 가속화는 일반적으로 질병 상태와도 주로 연관이 있어 보인다. 조현병은 가속 노화 가설과 관련있는 정신질병으로 심각한 정신적, 신체적 스트레스를 동반한다. 다른 심리 질환과 비교했을 때 이 질병은 젊은 사람들에서 높은 사망률과 질병률을 유발한다. 과거 연구에서는 이 질병이 가속 노화 가설과 연관있다고 알려져 있었다. 이번 연구에서는 조현병 환자의 후성유전학적 나이 가속도 변화를 통해 질병에 대한 후성유전학적 통찰을 얻고자 하였다. 후성유전학적 나이 가속화를 측정하기 위해 두 가지 다른 DNA 메틸화 시계 모델을 사용했으며 이는 범조직 모델인 Horvath clock과 Epi clock을 사용하였다. 우리는 Horvath clock과 Epi clock이 모두 호환되는 450k 어레이 데이터를 사용하였다. 그 결과, Epi clock을 사용했을 때 환자샘플에서 후성유전학적 나이 가속화가 더 느리다는 것을 발견했다. Epi clock이 질병으로 인한 DNA 메틸화 변화를 잘 감지해낼 수 있음을 알아내었다. 또한 Epi clock에서 대조군과 환자군에서 차등적으로 메틸화된 CpG 부위를 분석하고 경로 농축 분석을 수행한 결과, 대부분의 CpG가 신경 세포 과정에 관여한다는 사실을 발견했다.

Abstract ▼ AI-Helper

In the past decade, numerous studies have been carried out to quantify aging with the help of artificial intelligence. Using DNA methylation data, various models have been developed; these are commonly called epigenetic clocks. Epigenetic age acceleration is usually associated with disease conditions. Schizophrenia is a mental illness associated with severe mental and physical stress. This disease leads to high mortality and morbidity rates in young people compared with other psychological disorders. In the past, the research community considered this disease to be related to the accelerated aging hypothesis. In the current study, we wanted to investigate the epigenetic age acceleration changes in schizophrenia patients to obtain epigenetic insights into the disease. To measure the epigenetic age acceleration, we used two different DNA methylation clock models, namely, Horvath clock and Epi clock, as these are pan-tissue models. We utilized 450k array data compatible with both clocks. We found a slower epigenetic acceleration in the patients' samples when we used the Epi clock. We further analyzed the differentially methylated CpG sites between the control and cases and performed pathway enrichment analysis. We found that most of the CpGs are involved in neuronal processes.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Details of GEO data set
표 Table 2. Details of GSE74193 data set's sample
그림 Fig. 1. Dot plot showing correlation between the actual age and the predicted age measured using Horvath clock in control (blue squares) and schizophrenia cases (green circles). The red dotted line denotes the slope of the epi clock for reference. The predicted ages are shown relative to the actual age of each sample. Both groups, control and schizophrenia, are converging on the predicted age range of normal people.
그림 Fig. 2. Age acceleration calculated from Horvath clock. No significant (p value=0.4420) difference was observed between control and case. Schizophrenia does not tend to increase or decrease age acceleration compared to normal people.
표 Table 3. Showing the Horvath clock's performance in control and case using different metrics
그림 Fig. 3. Dot plot showing correlation between the actual age and the predicted age measured using Epi clock in control (blue squares) and schizophrenia cases (green circles). The red dotted line denotes the slope of the epi clock for reference. Schizophrenia shows a lower predicted age line than normal people.
그림 Fig. 4. Age acceleration calculated from Epi clock. Significant difference (p value=0.0055) was observed between control and case. Schizophrenia has a lower age acceleration than normal people. This suggests that the predicted age of the schizophrenic group is being delayed.
그림 Fig. 5. Pathway enrichment analysis for the gene ontology terms for cellular component performed for the Epi clock CpGs showing differential methylation. Mostly genes associated with nerve cells, cell dendrites, cell signaling, and nerve cell dendrites.
표 Table 4. Showing the Epi clock's performance in control and case using different metrics

AI 본문요약
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제안 방법

R 프로그램을 통해 Epi clock 내에서 정상인과는 다른 메틸화를 지닌 조현병 환자의 Epi clock의 CpG 프로브 65개를 추출하였다. 65개의 CpG 프로브와 관계있는 유전자 72개를 추출해 이 유전자들의 관계를 알기 위해 Gene Ontology를 분석하였다.

대상 데이터

GEO series data 중 ID가 GSE74193인 데이터 세트에서 조현병 환자 메틸화 데이터 225개와 정상인 군의 메틸화 데이터 450개를 얻었다. 해당 데이터 세트는 450k array의 데이터이며 0.
Illumina bead chip array는 450k array, EPIC array 중에서 선별하였고 그 중 Horvath clock과 Epi clock이 호환 가능한 450k array 데이터를 수집하였다. Idat 파일 형식으로 저장된 Illumina methylation array의 Raw 데이터를 사용하였다. 인 간만의 조직 데이터를 선별하였고, 실제 나이 정보를 지닌 데이터들만 취급했다(Table 1).
Aging clock에 쓰이는 모든 파일은 Gene Expression Omnibus (GEO)의 데이터베이스에서 추출되었다. Illumina bead chip array는 450k array, EPIC array 중에서 선별하였고 그 중 Horvath clock과 Epi clock이 호환 가능한 450k array 데이터를 수집하였다. Idat 파일 형식으로 저장된 Illumina methylation array의 Raw 데이터를 사용하였다.
R 프로그램을 통해 Epi clock 내에서 정상인과는 다른 메틸화를 지닌 조현병 환자의 Epi clock의 CpG 프로브 65개를 추출하였다. 65개의 CpG 프로브와 관계있는 유전자 72개를 추출해 이 유전자들의 관계를 알기 위해 Gene Ontology를 분석하였다.
27k array와 450k array 데이터에서 접근성을 지닌 Epigenetic clock이며, 누락되는 베타 값없이 계산에 이용되었으며 Epi clock은 450k와 EPIC array 데이터에서 접근성을 가진 Epigenetic clock으로써 이 역시 누락된 베타 값은 없었다. 사용된 Array 데이터 중, 총 6,761개의 CpG 프로브의 베타 값을 사용하였다.
Idat 파일 형식으로 저장된 Illumina methylation array의 Raw 데이터를 사용하였다. 인 간만의 조직 데이터를 선별하였고, 실제 나이 정보를 지닌 데이터들만 취급했다(Table 1).
GEO series data 중 ID가 GSE74193인 데이터 세트에서 조현병 환자 메틸화 데이터 225개와 정상인 군의 메틸화 데이터 450개를 얻었다. 해당 데이터 세트는 450k array의 데이터이며 0.5세부터 80-90세까지 연령대가 분포되어있고 정상인 군의 경우 임신 중기 태아 혈액 데이터들이 존재하였다. 해당 영아 데이터는 모두 삭제되었다.

데이터처리

Differential Methylation Analysis (DMA)를 통해 조현병과 정상인(Control)의 메틸화 차이 계산을 R 프로그램을 통해 수행하였다. 정상인과 조현병의 베타 값을 통해 Epi clock의 각 CpG 프로브의 메틸화 변화 수치를 얻었다.
샘플 그룹 내의 예측 나이에 대한 R square 값과 p-value 계산 및 도출은 GraphPad Prism 8에서 이루어졌다(Fig. 1, Fig.
)의 minfi 패키지로 시각화 및 정규화, 배치 이펙트 삭제 등 전처리되었다. 전처리 된 데이터는 R을 통해 Horvath clock을 따라 예측 나이가 계산되었고, Epi clock의 경우, Anaconda 프로그램을 통해 Epi clock의 6,761개 프로브의 베타 값을 추출하여 각 Coefficient Estimate 값에 곱한 뒤 Intercept 값과 합산하여 예측 나이를 계산하였다.
조현병 환자, 정상인의 두 그룹 간 나이 가속도를 계산한 그래프에서는 GraphPad Prism 8의 Student's t-test를 통해 비교되었다(Fig

성능/효과

이전까지의 연구가 Horvath clock에 초점이 맞추어져 있는데, Horvath clock은 27k array와 450k array 데이터를 사용하여 EPIC array의 접근성은 비교적 낮은 반면, Epiclock의 경우 450k array 뿐만 아니라 EPIC array 데이터를 사용하여, 보다 많이 탐지되는 CpG로 예측 나이를 도출하므로, Horvath와 같은 Pan-tissue clock이면서 EPIC array 데이터도 사용할 수 있는 새로운 시계라는 점에서 의미가 있다. Horvath clock에서 나타나지 않았던 조현병의 생물학적 나이 변화가 Epi clock에서 나타난 것은 Epi clock이 Horvath clock보다 탐지되는 CpG 프로브가 많아 조현병이 일으킨 CpG 프로브의 메틸화 변화가 더 감지될 수 있었음을 의미한다.
이들은 주로 신경 세포와 신경 신호 전달과 관련 있는 것으로 나타났으며 조현병으로 인해 변화하는 메틸화가 신경 세포 내 유전자에 밀접한 영향을 주고 있음을 알 수 있다. 따라서 조현병이 신경 세포 내 유전자, 시냅스 유전자와 관련이 있을 가능성이 높으며 조현병의 원인이 신경 세포의 형성 저하 및 신경 전달 물질의 이상과 관계있음을 암시한다.
Epi clock에서의 나이 가속도를 비교했을 때, 정상인과 조현병이 유의하게 차이 나는 것을 볼 수 있다. 또한, 정상인보다 조현병에서 나이 가속도가 감속하는 경향을 확인할 수 있었다(Fig. 4).
4). 이는 조현병이 Aging clock에서 감속화 현상을 보이고 있음을 확인할 수 있다.
4), 조현병이 가속 노화 가설을 따르는 정신적 질병이라는 점과 상반된다. 이러한 시계의 감속화 현상을 그대로 노화의 감속화가 일어난다는 현상으로 해석하기 어려우므로, 조현병 환자들의 DNA에서는 메틸화 정도가 변화하였으며 조현병이라는 정신적 질병이 Epi clock의 CpG 프로브들의 메틸화 측정에도 영향을 주었음을 알 수 있었다. 이는 정신 질병인 조현병이 일으키는 메틸화 변화가 Epi clock에서는 잘 관측될 수 있음을 알 수 있다.
이에 메틸화 변화가 있었던 Epi clock의 CpG 프로브들로부터 72개의 유전자를 뽑아내어 Gene Ontology를 통해 유전자들이 어떤 연관이 있는지 분석하였으며, 주로 발생과 성장, 생식, 대사 과정에 관련이 있었던 Epi clock의 Gene Ontology 결과와는 다른 양상을 지니고 있음을 발견하였다. 정상인에 대한 조현병에서 다른 메틸화를 가지는 CpG 프로브들만 추출했을 때, 이들이 연관 있는 유전자들은 공통적으로 다른 조직이 아닌 신경 세포에 존재하는 유전자들을 나타내는 것을 확인할 수 있었다(Fig.
정상인 군과 조현병 환자군의 예측 나이 가속도를 비교했을 때, 정상보다 조현병에서 감속하는 것으로 보이나 유의적인 차이가 없었다. 대체적으로 Horvath clock에서는 조현병의 가속 노화 가설이나 Aging clock 감속화 현상을 설명할 수 없었다(Fig.
이에 메틸화 변화가 있었던 Epi clock의 CpG 프로브들로부터 72개의 유전자를 뽑아내어 Gene Ontology를 통해 유전자들이 어떤 연관이 있는지 분석하였으며, 주로 발생과 성장, 생식, 대사 과정에 관련이 있었던 Epi clock의 Gene Ontology 결과와는 다른 양상을 지니고 있음을 발견하였다. 정상인에 대한 조현병에서 다른 메틸화를 가지는 CpG 프로브들만 추출했을 때, 이들이 연관 있는 유전자들은 공통적으로 다른 조직이 아닌 신경 세포에 존재하는 유전자들을 나타내는 것을 확인할 수 있었다(Fig. 5).
조현병 군에서의 Epi clock의 감속화가 유의적인 수준으로 발견되었으며(Fig. 4), 조현병이 가속 노화 가설을 따르는 정신적 질병이라는 점과 상반된다.

참고문헌 (17)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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