[health] 노화를 지연 시키는 약물들 도대체 어디까지 왔나?

오랫동안 건강하게 살고 싶어하는 인간의 욕망은 언제나 있어왔고 그 노력들은 개인의 운동 메커니즘도 만들어내고 다양한 약물의 개발로도 이어지고 있습니다. 아직 약이 없으니 운동을 하고 있을 뿐입니다. ㅠㅠ

(출처:구글이미지)

2050 년까지 60 세 이상의 인구는 전세계 인구의 22 % 인 20 억 명에 이를 것으로 예상됩니다.
2015 년에는 인구의 12 %였는데 두배로 더 늘어나게 됩니다.
그리고 수명이 길어짐에따라 관절염, 제 2 형 당뇨병, 암 및 알츠하이머 병과 같은 만성 질환 또한 우리의 삶을 괴롭히게될 것입니다.

예를 들어, 유럽에서는 2014 년 출생 여성의 예상 수명이 2006 년 출생보다 1.6 년 더 길어지지만, 건강 상태는 오히려 0.7 년 더 짧아질것으로 예상됩니다.

간단하게 수명을 연장하는 것만으로는 삶의 질이 좋아지지는 않겠죠.

[geroprotector : 노화 및 연령 관련 질병의 근본 원인에 영향을 미치고 동물의 수명을 연장시키는 것을 목적으로 한 선행 치료제]

약 200여종이 넘는 약물(geroprotector)들에게서 노화관련 질환 발병(심장, 근육, 골격, 면역체계)을 늦출수 있다는 연구 결과들이 나오고 있어 이 약물들이 사람에게까지 영향이 있을 것으로는 잔뜩 기대감을 가지고 있습니다.

(출처:https://www.nature.com/articles/d41586-018-01668-0)

그러나 아직까지는 여러 가지 요인으로 인해 임상단계로 진입하지 못하고 있는데 이에 대한 속도를 가속화할 필요가 있다는 이야기를 하고 싶습니다.

사실 지난 10 년 동안 사람들의 나이에 따른 생리적 변화에 대한 이해는 크게 향상되었으며, 당뇨병, 파킨슨 병 및 알츠하이머 병과 같은 여러 연령 관련 질환을 뒷받침하는 사람과 동물 모델에 대한 400 개가 넘는 연구가 검토 되었습니다.
예를들면, 우리몸은 염증, 오토파지, organelles의 저하, 미스폴딩단백질등 세포노화가 시작될때 자유 라디칼에 의해 야기 된 것과 같은 DNA 손상을 수반 하는데요.

(출처:https://www.nature.com/articles/d41586-018-01668-0)

이런것들이 65 세 이상의 연령에게 하나의 질병이 발생하면 동시에 다른 질병이 생기게 되는 이유를 설명 할 수 있습니다.
미국의 경우 65 세 이상의 당뇨병 환자 10 명 중 7 명이 심장병으로 사망하고, 이미 당뇨병을 앓고있는 75 세 이상의 사람들은 건강한 사람들보다 향후 3 년 동안 다른 질병에 걸릴 확률이 2 배 이상 높았습니다.

사실 지금까지 고령화 연구에서는 주로 하나의 보이는 질병에 대하여 사망을 지연시키는 데 초점을 두었습니다.
이런 접근법을 엄밀히 관찰하면 나이와 관련된 다양한 치료와 예방, 즉 노화와 관련된 치료의 메카니즘이 빠진 상태에서 병증만을 치료하려 했다는 것입니다.

그래서, 앞으로는 발생되는 질병의 연관성을 노화에 촛점을 맞추어 연구를 해야된다는 것입니다.

여기서는 간단하게 치료 동물모델의 경우 만을 예를들어 설명해 보겠습니다.

현재 동물 모델에서의 실험의 경우는 평균수명 22개월짜리의 마우스를 이용하여 실험을 하는데 이 쥐의 실험에 사용될때의 주령이 2-6개월 사이의 쥐를 이용한다는 것입니다.
그러니까 이런쥐에게 질병유도를 위하여 특정 유전자를 제거하여 실험을 하여 결과를 내고 이것을 임상에 적용 시키려 한다는 것입니다.
이 방법은 완전하게 질병 진행에 대한 세포 노화의 영향은 거의 고려되지 않았으며 이 결과를 사람에게 연결 시키려 하는 것은 무의미합니다.

결국 노화와 관련된 약물을 개발하면서 실험은 태어난지 얼마안되는 젊은 쥐를 대상으로 골다공증을 만들고, 관절염을 만들고 하여 그 결과를 사람에게 적용한다면 엄청난 착오적 결과를 얻을 수 있겠죠.

10살짜리에게 골다공증, 관절염을 만들어 나오는 결과는 결코 75세의 골다공증이나 관절염과는 비교가 되지 않을테니 말입니다.(세포 노화가 고려 되지 않은 실험 결과)

앞으로는 모델을 개발하기 위해 각 분야의 연구자들은 노화의 형질 전환 마우스 모델을 특성화 해야 할것입니다.

간단하게 누구나 생각할 수 있는 연구방향이지만 말처럼 쉽지는 않겠죠. 그렇다고 단기의 연구성과를 위해 짧은 기간의 실험법으로 임상결과를 미리 대신 해석하려한다면 결과는 약물 개발의 실패로 다가올 것입니다.

더 나은 실험 동물 모델, 바이오 마커의,연구 그리고 노화와 관련된 개인의 특성등을 모두 고려 할 수 있는 실험법 들이 필요해 보입니다. 다양한 데이터 베이스를 기반으로 약물 개발에 있어서도 AI의 역할이 한 몫을 하기를 기대를 합니다. 그러기 위해서는 수 많은 데이터의 수집과 정교한 분석이 빠른 시간내에 이루어져 보다나은 약물 개발로 이어지길 바랍니다.