수면 무호흡증 진짜 위험하다니까요 안녕하세요, 생정해요 편집부의 파랑새입니다.
오랜 항해를 하다보면 시간 감각이 사라진다고 합니다. 매일 매일 같은 일을 반복하고, 또 그때그때 다가오는 역경들을 해집어나가다보면 오늘이 며칠인지는 별로 중요하지 않게 느껴지기 때문에 그렇겠죠. 물론 저는 뱃멀미가 심해 배를 타본적은 그다지 많지 않습니다. 아마 살면서 배를 탄 시간보다 모비 딕을 읽는데 걸린 시간이 조금 더 길었던 것 같습니다.
물론 제가 이런 말씀을 드리는 이유는 절대로 지난주에 생정해요가 한주 밀렸기 때문은 아닙니다. 지난 주에는 안국에서도 시끄러움이 있었고, 워싱턴에서도 시끄러움이 있었습니다. 제가 살고 있는 쪽배의 풍파가 다소 거칠어 편지가 잠시 늦었다 라는 말씀입니다.
오늘의 생정해요는 심층뉴스가 없습니다. 가끔씩은 모든 뉴스가 다 중요해서 어떤 뉴스가 '더' 중요한지 구분이 안될때가 있습니다. 모든 양배추가 달때는 어떤 양배추를 고를지 모르는 것과도 같습니다.
p.s. 어제 (8일) 한양대학교에서 늦은 저녁 큰 사고가 있었습니다. 네명이 다쳤고, 한명은 얼굴에 큰 부상을 입었다고 합니다. 가까운 곳에서 일어난 사고는 특히나 더 마음이 많이 아픕니다. 빠른 쾌쾌유를 빕니다.
- 25년 4월 9일 연구실에서, 파랑새 |
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잠은 잘 주무시나요..?
《Scientific Reports (IF: 4.6)》
논문명: Novel digital markers of sleep dynamics: causal inference approach revealing age and gender phenotypes in obstructive sleep apnea
발간날짜: 2025/04/08
저자: Michal Bechny et al.
이 논문은 수면 무호흡증(Obstructive Sleep Apnea, OSA)이 수면 단계 전이(sleep-stage transition)에 미치는 영향을 정량화하고, 개인의 나이와 성별에 따라 수면 패턴의 차이를 분석하기 위한 디지털 수면 지표(digital sleep markers)를 제안합니다.
기존의 수면 연구는 수면의 질을 간단한 지표(예: REM latency, 수면 효율 등)로 측정했지만, 이 논문은 Dirichlet 회귀 및 인과추론 프레임워크를 활용해 수면 단계 간 전이 확률을 전체 행렬로 모델링하고, 연령, 성별, OSA 중증도, 수면 관련 동반 질환 등을 조정하여 맞춤형 수면 지표(CATE, RR-CATE) 를 계산했습니다.
연구 결과, OSA는 모든 성별과 연령대에서 NREM-REM 진동, 수면 단절도, 특정 수면단계 이탈 빈도를 유의하게 증가시켰으며, 특히 여성 OSA 환자는 REM → 각성(Wake) 전이가 뚜렷하게 증가하는 등 성별에 따른 뚜렷한 수면 불안정성을 보였습니다. 또한, 이 디지털 지표들은 외부 검증 데이터셋(SHHS)에서도 66.8%의 평균 AUROC으로 OSA 여부를 예측할 수 있음을 보여주었습니다.
이 연구는 PSG 기반 수면 단계 정보를 정량화할 수 있는 표준화된 지표 체계를 제안함으로써, OSA 외에도 불면증, 기면증, 파킨슨병 등 수면 패턴이 변화하는 질환의 진단 및 예후 예측 도구로의 확장 가능성을 시사합니다.
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각 MOTIF 별로 개별 논문 및 tool 이 있었는데, 앞으로는 표준화된 파이프라인이 생길지도 모르겠네요
《Bioinformatics (IF: 6.93)》
논문명: MAFin: motif detection in multiple alignment files
발간날짜: 2025/03/19
저자: Michail Patsakis et al.
여러 종의 유전체 또는 단백질 서열을 정렬한 MAF(Multiple Alignment Format) 파일에서 보존된 모티프(motif)를 탐지할 수 있는 최초의 도구인 MAFin을 소개합니다.
기존의 모티프 탐지 도구는 개별 서열이나 FASTA 형식에서 작동했으며, MAF 파일의 정렬 구조를 고려하지 못했습니다. 이에 MAFin은 MAF 파일에 대해 k-mer, 정규표현식, PWM(Position Weight Matrix) 기반 탐색을 지원하며, 각 모티프의 위치와 보존도(conservation score)를 계산하고 시각화 및 통계 정보를 제공합니다.
특히 CRISPR 배열의 탐색 사례에서는 310개 Bifidobacterium bifidum 유전체를 정렬한 MAF 파일에서 반복-스페이서 구조를 가진 모티프를 빠르게 탐지해냈으며, 결과는 CRISPRCasFinder로도 재검증되었습니다.
다중 유전체 정렬에서 모티프 탐지와 보존성 분석을 효율적으로 수행하는 이 도구는 진화 분석, 기능 유전체학, 메타지놈 분석 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 보여줍니다.
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드디어 Biology 를 이해한 Microbiome AI 연구가 나오기 시작합니다
《Microbiome (IF: 14.1)》
논문명: Modeling microbiome-trait associations with taxonomy-adaptive neural networks
발간날짜: 2025/03/18
저자: Yifan Jiang et al.
이 논문은 미생물군집 데이터에서 질병 특성과의 연관성을 보다 정확하고 해석 가능하게 모델링하기 위해 MIOSTONE이라는 taxonomy-adaptive neural network를 제안합니다.
기존 모델들은 주로 microbiome 데이터를 전처리 후 일반적인 머신러닝 모델에 입력하거나, 일부 phylogenetic 구조만을 반영해 학습하는 데 그쳤습니다. 이에 비해 MIOSTONE은 GTDB 기반의 실제 분류 체계(taxonomy)를 신경망 구조에 직접 반영하고, 각 계통 단계별로 데이터를 표현하는 계층적 구조를 채택해 모델의 해석 가능성을 높였습니다.
특히, 각 계통 그룹이 전체적으로 해석될지 혹은 구성된 개별 taxa가 더 설명력을 가지는지를 학습 과정에서 자동으로 결정하는 stochastic gating을 도입해 예측 성능을 극대화했습니다. 이로 인해 다양한 질병 예측(AUROC, AUPRC)에서 기존 tree-aware 및 tree-agnostic 모델을 모두 압도했습니다.
또한 transfer learning, representation learning, feature attribution 등 다양한 분석으로 확장 가능한 구조를 보여주며, 미래 연구에서는 고차 상호작용(high-order interactions) 해석, 병리 기전 발굴 등으로도 활용 가능성이 높습니다.
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살았다.. (아직까지는)
'미 상호관세 대상서 의약품은 제외'
미 트럼프 행정부의 상호관세로 세계가 난리인데요, 한국에 부여받은 25% 관세 대상 항목에서 의약품은 제외된 것으로 밝혀졌습니다. 의약품은 자국민 환자의 치료에 직결되는 부분인 만큼 전세계적으로 관세를 붙이는 경우는 극히 드문데요. 하지만 트럼프는 추가 관세가 있을 수 있다는 점은 언급하며 결론을 열어두었습니다. 또한 의약품 자체가 관세는 붙지 않을지라도, 글로벌 체인에 영향을 주는 상호관세로 인해 의약품 자체에 아무런 영향이 없다고 보기는 어렵습니다. 빠르게 국제 사회가 안정화되길 바랍니다. |
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'경기침체 직격파, K-바이오 16사 관리종목 지정'
한국거래소와 금융위가 코스닥 시장 질적 향상을 위해 상장 유지 조건을 상향 조정하기로 했습니다. 현재 조건은 연 매출 30억, 시총 150억인데요, 이는 29년까지 점진적으로 연매출 100억, 시총 300억으로 상향될 예정입니다. 이에 따라 규모가 작은 바이오기업들은 상장폐지가 눈앞에 닥친 것 같습니다. 한국거래소에 따르면 현재 시총 300억 미만의 바이오업체는 총 16곳이며, 누적매출 100억 미만 바이오벤처는 78곳입니다. |
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