이 연구는 나이관련 황반변성(AMD) 마우스 모델인 JR5558 마우스의 망막 RNA 시퀀싱 데이터를 활용하여 기계학습 모델을 통해 부망막 섬유화 중증도와 관련된 주요 유전자를 예측하였다.
먼저 데이터 전처리 단계에서 유전자 경로 기반 차원 축소와 유전자 기반 특성 확장 기법을 적용하여 모델의 예측 성능을 향상시켰다. 이후 Ridge 회귀와 ElasticNet 회귀 모델을 활용하여 두 단계의 실험을 수행하였다.
첫 번째 실험에서는 부망막 병변 중증도와 가장 강하게 연관된 유전자를 찾아내었다. 주요 유전자로는 interleukin 1 receptor, type I, phospholipase C, beta 2, complement component 1, q subcomponent, alpha polypeptide 등이 확인되었다.
두 번째 실험에서는 부망막 섬유화 중증도에 가장 큰 영향을 미치는 유전자를 찾아내었다. 주요 유전자로는 complement component 1, q subcomponent, beta polypeptide, acetyl-Coenzyme A acetyltransferase 3, glycosyltransferase 28 domain containing 2 등이 도출되었다.
이 연구 결과는 보체 활성화, 염증 반응, 세포 신호 전달, 대사 조절 등의 생물학적 과정이 부망막 섬유화 진행에 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다. 이를 통해 AMD 치료를 위한 새로운 유전자 표적을 발견할 수 있을 것으로 기대된다.
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by Kuan Yan, Yu... at arxiv.org 09-10-2024
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