영양소 상호작용 연구 모식도

10일 인하대에 따르면 신 교수 연구팀은 한국인 유전체 역학조사 사업(KoGES) 참가자 2천306명을 대상으로 한 대규모 연구를 통해 이번 성과를 발표했다.

연구팀은 혈장 내 135개의 대사체와 23개 영양소를 종합 분석한 결과 대사증후군과 밀접하게 연관된 11개 대사체와 3개 영양소를 확인했다. 이중 포도당 등 단당류인 헥소스가 가장 두드러진 연관성을 보였다.

실제 혈당 수치와도 강한 상관관계를 보인 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 ‘아르기닌 생합성’과 ‘아르기닌-프롤린 대사’ 경로가 대사증후군과 가장 뚜렷한 연관성을 갖는다는 사실이 밝혀졌다. 

아르기닌 생합성은 혈관 확장 물질인 산화질소(NO)의 원료가 되는 아르기닌을 만드는 과정이고 아르기닌-프롤린 대사는 에너지 대사가 혈당 조절에도 관여하는 아미노산 대사 경로다. 

이 같은 대사 경로에 이상이 생기면 혈관 기능이 떨어질 수 있다. 실제로 기존 임상 연구에서도 대사증후군 환자에서 아르기닌 부족으로 산화질소 생산 감소가 혈관 확장 장애, 고혈압, 포도당 내성 저하, 비만 등 대표적 증상과 직결된다는 점이 보고된 바 있다.

임상 연구 차원에서 나온 결과를 이번 연구를 통해 체계적이고 객관적 데이터로 입증한 것이다. 대사증후군 환자에게서만 나타나는 고유한 대사체-영양소 상호작용 6개도 규명했다. 

특히 ‘이소류신-지방’, ‘프롤린-지방’, ‘류신-지방’ 등 조합에서 대사증후군 환자는 정상인과 완전히 다른 반응을 보였다. 이러한 차이는 가지사슬아미노산(BCAA)인 류신, 이소류신, 발린과 관련이 깊다. 

연구팀은 이번 성과를 토대로 머신러닝 기반 조기 진단 가능성도 확인했다. 혈액 내 대사체 데이터를 활용, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 딥러닝 등 8개 머신러닝 알고리즘을 비교 분석한 결과 확률적 경사하강법 모델이 AUC 0.84라는 높은 예측 성능을 보였다.

신다연 교수는 “이번 연구는 대사증후군 환자에서 나타나는 독특한 대사 특성을 과학적으로 규명한 의미 있는 결과”라며 “개인의 대사체 프로필에 따른 BCAA 제한 식단, 당질 섭취 조절, 나이아신 함유 단백질 섭취 관리 등 맞춤형 영양 치료법 개발의 토대가 될 것”이라고 말했다.