[김홍표의 과학 한 귀퉁이]심장 늙은이, 간 늙은이

‘사람은 세 번 늙는다.’ 인터넷에서 본 2019년 기사이다. “언제?”라고 물으며 사람들이 관심을 보일 만한 매혹적인 제목이다. 스탠퍼드 대학 위스-코레이 연구진은 그 나이를 명토 박듯 말했다. 궁금한가? 34, 60세 그리고 78세이다. 이 숫자를 두고 곰곰이 생각하면 질병으로 보든 자연스러운 생물학적 현상으로 보든 노화는 단순히 나이에 따른 직선형 변화가 아닌 것 같다. 그렇다면 우리는 다른 해보다 34세 즈음에 많이 늙는다고 해석해야 할 것인가? 도대체 이 숫자들은 어떻게 나오게 되었을까?

조직의 기능이 전반적으로 떨어지는 노화는 여러 질환의 일차적 위험 요인이며 비가역적이다. 되돌릴 수 없다는 뜻이다. 젊은 쥐의 혈액을 늙은 쥐에게 주고 노화가 역전되는 듯한 현상을 목격한 일부 과학자들은 항노화 치료법을 암중모색하기도 하지만 아직 노화가 무엇인지 정확히 모른다. 위스-코레이는 다양한 나이대 사람의 혈장 단백질을 분석했다. 세포와 혈장 단백질로 구성된 혈액은 여러 장기에서 분비한 단백질 정보를 간직한 귀중한 기관이기도 하다. 그는 나이대에 따라 혈장 단백질이 비선형적으로 바뀜을 발견했다. 다시 말해 34, 60, 78세에 이르면 혈액 안의 단백질 구성이 크게 달라진다. 어떻게 달라질까?

30대 중반에 이르면 혈액 안에 세포외 기질을 관장하는 단백질 무리가 늘어난다. 세포라는 집의 토대가 슬쩍 흔들린다는 뜻으로 읽힌다. 그 시기가 지나면 혈장 단백질 변화량이 줄고 안정세를 보이다 60세를 기점으로 호르몬 활성과 감각 신호를 전달하는 단백질 양이 증가한다. 완경기를 지난 여성이 심장 통증을 호소하고 드라마 보며 눈물을 보이는 남성이 부쩍 늘어나는 때다. 78세가 다가오면 뼈 건강을 다루는 단백질이 늘어난다. 낙상을 조심하라고 혈액이 신호를 보내는 듯하다. 이런 결과는 특징적인 여러 가지 세포 과정이 나이 듦에 따라 보편적으로 변하는 것처럼 보인다. 그게 다일까?

한 해 뒤 위스-코레이는 수명이 2~3년 정도인 쥐를 10개 연령대로 나누고 17개 장기의 유전자 발현 정보와 혈액 정보를 통합하는 실험 결과를 발표했다. 털을 갖춰 보온하고 새끼에게 젖을 먹이는 쥐도 늙는다. 세포외 기질 단백질이 바뀌며 세포끼리 주고받는 신호가 시나브로 끊기고 미토콘드리아 기능이 시원찮아 에너지 효율이 떨어지는 데다 활성산소의 양도 늘어난다. 그러나 무엇보다 늙어가며 염증과 면역을 담당하는 단백질도 그 양상이 크게 달라진다. 쥐의 복부에 축적된 백색 지방 조직에 활성을 띤 림프구 세포가 발견되기 시작하고 혈액 안에 그들이 분비하는 단백질이 증가한다. 이 결과를 한마디로 요약하면 서로 다른 조직에서 보이는 유전자의 발현 변화가 그대로 혈장 내 단백질에 반영된다는 사실이다. 이런 모습은 사람에서도 발견된다. 따라서 혈액 안 단백질을 들여다보면 어떤 장기가 늙어가는지, 그것이 질병과 무슨 관련이 있는지 짐작할 수 있다.

노화는 누구에게나 찾아오지만 그 양상은 제각각이다. 사람의 생물학적 나이를 ‘하나의 숫자로 정의하기’ 어려운 까닭이다. 유전적 이유든 생활방식이 달라서든 몸을 이루는 각 기관이 같은 속도로 늙어가지 않는다. 어떤 사람은 간이 먼저 늙는다. 근육 단백질이 대사되면서 생긴 아미노산인 알라닌은 간에서 포도당으로 바뀐다. 알라닌 분자에 든 질소를 떼서 다른 분자에게 주고 이를 포도당 재료로 쓰는 효소는 마땅히 간에 존재할 것이다. 간세포가 부실하거나 다치면 이 효소가 혈액으로 분비된다. 그렇다면 이 ‘간 늙은이’는 혈장에 자신의 나이에 걸맞은 여러 단백질과 함께 간 단백질이 풍부한 혈액 검사표를 받을 것이다. 이런 식으로 어떤 사람은 심장이, 다른 사람은 뇌가 자신의 생물학적 나이보다 늙었다. 나이테의 모습에 시간과 그들이 겪은 환경이 고스란히 드러나듯 혈액에도 나이와 각 기관의 건강 상태가 새겨져 있다.

흥미로운 점은 혈액으로 뇌의 나이와 병도 예측할 수 있다는 사실이다. 뇌-혈관 장벽이 있어서 과학자들은 혈액에서 뇌의 정보를 얻는 게 불가능하다고 생각했지만 사실이 아니었다. 중국 연구진은 노후에 치매가 온 환자의 혈액을 15년 전의 그것과 비교함으로써 치매를 예견할 네 가지 단백질을 찾아냈다. 이젠 비싼 영상 기법을 쓰지 않고 혈액검사만으로 어떤 질병에 취약한지 알 수 있을 것이다. 방대한 혈액 단백질 데이터를 학습한 인공지능이 바로 옆에 있다. 세상이 내 나이를 끌고 쏜살같이 달려간다.

김홍표 아주대 약학대학 교수

김홍표 아주대 약학대학 교수