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[IT뉴스]‘지천명 50’에 노화는 가속 페달을 밟는다
온카뱅크관리자
조회:
29
2025-07-28 09:37:28
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true"><font color="#333333">곽노필의 미래창</font><br> 대동맥 혈관 통해 온몸으로 퍼지는듯<br> 8개 주요 장기 단백질 변화 분석 결과</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5lNvmUdzIH"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3225b4ee71a14841fa9b76886532abd645ddebf6697a77d307d04fb89df92e89" dmcf-pid="1SjTsuJqOG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="여러 장기의 단백질 변화를 추적한 결과, 사람들은 50살 무렵에 노화의 가장 가파른 변곡점을 지나는 것으로 나타났다. 픽사베이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/28/hani/20250728093636951nqtv.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="ff6AiTbYrq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/28/hani/20250728093636951nqtv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 여러 장기의 단백질 변화를 추적한 결과, 사람들은 50살 무렵에 노화의 가장 가파른 변곡점을 지나는 것으로 나타났다. 픽사베이 </figcaption> </figure> <p contents-hash="f70933a6913b2de11e20a48bf96d6c70b9696a1b8174cba93af0b451f4cf6581" dmcf-pid="tvAyO7iBwY" dmcf-ptype="general"> 최근의 노화 연구들은 노화가 세월의 흐름을 그대로 따라가지 않는다고 말한다. 하루하루 흘러가는 세월처럼 서서히 진행되는 것이 아니라, 파도를 넘듯 어느 순간 노화가 갑자기 가속하거나 일정 기간 정체되는 구간이 있다는 것이다.<br><br> 가장 잘 알려진 연구 가운데 하나는 2019년 미국 스탠퍼드대 연구진의 혈장 단백질 분석 결과다. 연구진은 18~95살 4263명의 혈액에 있는 3000가지의 혈장 단백질을 분석한 결과 34살과 60살, 78살에 노화 관련 단백질 수치가 급증한다는 걸 발견했다. 이어 같은 대학 다른 연구진은 5~75살 108명의 혈액 및 대변 표본과 구강, 피부, 비강에서 채취한 생체분자와 미생물 분석을 토대로 44살, 60살에 노화가 가속한다는 연구 결과를 2024년 내놓았다.<br><br> 중국 과학자들이 노화 시기와 관련한 새로운 연구 결과를 내놨다. 중국과학원 연구진은 다양한 장기의 단백질 변화를 추적한 결과, 사람들은 50살 무렵에 노화의 가장 가파른 변곡점을 지나는 것으로 나타났다고 국제학술지 셀에 발표했다.<br><br> ‘나이 50’은 2500년 전 공자가 자신의 인생을 회고하면서 ‘하늘의 명을 알게 된’(知天命) 시기로 꼽은 시기다. 삶의 경험이 쌓이면서 세상의 이치를 어느 정도 깨닫게 될 무렵, 우리 몸은 노화의 가속 페달을 밟기 시작한다는 얘기다.<br><br> 연구진은 뇌 손상으로 사망한 14~68살 중국인 76명의 심혈관계와 면역계, 소화계 등 8개 기관을 대표하는 장기 표본을 수집해, 각 장기를 구성하는 단백질의 변화를 분석했다.<br><br> 그 결과 나이가 들어감에 따라 48개 질병 관련 단백질 발현이 증가하는 걸 발견했다. 다양한 호르몬 생산 공장인 부신에선 30살 무렵에 최초의 변화가 일어났다. 2024년 44살, 60살 노화 변곡점 연구를 이끌었던 스탠퍼드대 마이클 스나이더 교수(유전학)는 네이처에 “이번 연구는 호르몬과 대사 조절이 매우 중요한 것으로 나타난 이전 연구와 일치한다”며 “나이가 들면서 가장 큰 변화가 일어나는 부분이 바로 이 부분”이라고 말했다.<br><br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a6f52b2617c8f7ebc7b00f76cea81e6295425382ece7111150d7a1adf662f340" dmcf-pid="FTcWIznbOW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="가장 극적인 변화는 호흡을 통해 산소를 공급받은 혈액을 심장에서 온몸으로 퍼뜨려주는 대동맥에서 발견됐다. 픽사베이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/28/hani/20250728093638215bsba.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="Z84NdSqyrX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/28/hani/20250728093638215bsba.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 가장 극적인 변화는 호흡을 통해 산소를 공급받은 혈액을 심장에서 온몸으로 퍼뜨려주는 대동맥에서 발견됐다. 픽사베이 </figcaption> </figure> <p contents-hash="566e8b33f93abff6b438d1c293bc494d42b57ba9efdb132946c9a44c966d79de" dmcf-pid="3qGb0JhLry" dmcf-ptype="general"><strong> 대동맥에서 가장 극적인 변화</strong><br><br> 단백질 수치에 큰 변화가 일어나는 시기는 45살에서 55살 사이, 평균 50살이었다. 가장 극적인 변화는 호흡을 통해 산소를 공급받은 혈액을 심장에서 온몸으로 퍼뜨려주는 대동맥에서 발견됐다. 연구진은 대동맥에서 생성된 단백질 가운데 하나인 GAS6을 생쥐에 투여하는 실험을 실시한 결과, 노화 속도가 빨라지는 징후를 발견했다. GAS6는 다양한 생리적, 병리적 과정에서 세포 간 의사소통을 중재하는 역할을 하는 다기능성 단백질이다. 연구진은 혈관이 노화를 촉진하는 분자를 몸 전체로 보내주는 도관 역할을 하는 것으로 추정했다.<br><br> 연구진은 “앞선 연구들과 노화의 변곡점 시기가 다른 것은 표본, 모집단, 분석 방식이 서로 다르기 때문일 수 있다”며 “이런 불일치는 데이터가 축적되면서 수렴될 가능성이 크다”고 밝혔다.<br><br> 연구에 참여하지 않은 독일 라이프니츠노화연구소-프리츠리프만연구소의 마야 올레츠카 박사는 네이처에 “노화가 선형적인 것이 아니라 급변의 시기를 거치면 나타난다는 증거가 점점 더 늘어나고 있다”며 “그럼에도 50살을 위기 시점으로 단정하기 위해선 더 큰 규모의 연구가 필요하다”고 말했다.<br><br> *논문 정보<br><br> Comprehensive human proteome profiles across a 50-year lifespan reveal aging trajectories and signatures.<br><br> DOI: 10.1016/j.cell.2025.06.047<br><br> 곽노필 선임기자 nopil@hani.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한겨레신문사 All Rights Reserved. 무단 전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지</p>
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