조 교수와 공동연구팀은 실제 사람의 모근 세포 를 48시간 동안 총 10회 채취해 각 시간대의 시간유전자 10가지의 유전자 발현을 측정했고 기계학습을 통해 이 중 총 5가지의 시간유전자 (CLOCK·CRY2·NPAS2·NR1D2·PER1·PER3) 발현의 조합을 통해 약 3시간 정도의 오차범위 하에서 사람의 내적 일주기 리듬 위상을 단 한 번의 검사만으로 추정할 수 있음을 확인했다.

이는 사람의 생체시계 상태를 파악하기 위해 이제껏 진행된 번거롭고 복잡한 방법에 비해 상대적으로 쉽고 시간이 적게 걸리는 간편 측정방법에 대한 가능성을 제시한 것으로 일주기 리듬의 상태와 교란 여부를 빠르게 파악하고 그에 따른 적절한 치료적 조치를 취할 수 있는 실용적 기술이 될 수 있는 잠재력을 가진 것으로 평가된다.

이번 연구를 통해 수면, 기분, 내분비대사 등 다양한 생리적 상태나 질환 등과의 연관성을 파악할 수 있을 것으로 예측된다. 또 일주기 리듬의 교란을 파악해 생활습관 개선이나 특정 약물의 사용을 통해 신속하고 적절하게 일주기 리듬을 정상화시키는 치료적 개입 등의 적용 사례도 기대된다.

조 교수는 "시간유전자나 호르몬의 연속적인 측정 수치를 이용해 일주기 리듬을 파악하고 그에 따른 연구와 치료를 할 수 있었던 것에 비해 간편하고 신속하게 일주기 리듬을 측정할 수 있는 아이디어를 실험과 분석을 통해 확인한 연구"라며 "이번 연구는 실용화 가능성이 높은 측면에서도 의미가 있다"고 말했다.

이어 "향후 많은 사례 확보와 계절 변화와 연령의 차이 등을 고려해 표준이 될 만한 일주기 리듬의 레퍼런스 데이터를 만들어 그에 따른 일주기 리듬의 간편 측정과 교란 여부 파악을 위한 후속 연구가 필요하다"고 설명했다.천재상 기자

<저작권자ⓒ대전일보사. 무단전재-재배포 금지>