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자가면역질환 진단기술에서 최근의 진전

전문가 제언: ○ 인간 유전체 프로젝트(HGP: Human Genome Project)가 완성됨에 따라 유전체와 그 발현산물인 단백질체(proteome)의 구조와 기능에 대한 연구, 이른바 post-HGP가 생명과학의 주요한 한 부분을 차지하게 되었다. 이러한 연구는 더 이상 소규모 분석의 생물학적 데이터 처리로는 불가능하며, 대규모의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 생물정보학(bioinformatics)이라는 정보처리 기술이 요구된다. 이들은 유전체학(genomics) 또는 단백질체학(proteomics) 등의 새로운 학문으로, 특히 의료보건 분야에 크게 기여할 것으로 기대되고 있다.

○ 인체의 면역계는 자기(self)와 남(non-self)을 식별하는 자기관용성(self- tolerance) 기전을 갖고 있는데 이 기전이 깨어질 때 자기항원과 작용하는 자가항체 또는 자가반응 T-림프구가 형성되어 자가면역질환을 유발한다. 수많은 자가면역질환 중 질병 발현에 결정적인 영향을 미치는 것이 명백히 확인된 예는 그리 많지 않다. 질병의 2차 현상으로 면역반응이 나타나는 것을 제외하고, 자가항체 또는 자가반응 T-림프구가 질병 발현에 직접적으로 밀접한 관련성을 나타내는 면역질환을 자가면역질환으로 정의한다.

○ 자가면역질환은 넓은 의미에서는 일종의 면역과민반응 중의 하나이다. 특히 많은 종류의 자가면역질환은 항원과 항체가 만드는 면역복합체에 의해 나타나는 제3형 과민증으로 분류된다. 면역복합체는 일반적으로는 단핵탐식세포계(mononuclear phagocyte system)에 의해 제거된다. 이 과정에 문제가 생겨 자가항원과 자가항체가 만드는 면역복합체가 제거되지 않고 조직과 장기에 침착되어 다양한 증상을 보이는 현상을 자가면역질환으로 정의할 수 있다.

○ 자가면역의 생체 내 요인을 대상으로 하는 진단에는 자가항체의 정성적 또는 정량적 분석이 필수적이다. 지금까지 종래의 다양한 면역 분석법이 활용되고 있지만 질병에 따른 많은 종류의 자가항체 단백질의 효과적인 분석은 어려운 상황이다. 최근에 크게 발전되고 있는 단백질체학의 정보 처리 기법을 이용한 분석 방법이 앞으로 매우 유용하게 응용될 것으로 기대되고 있다.

저자: Mario Plebani, et al.
자료유형: 학술정보