1) BackgroundAging is the result of a complex polygenetic trait characterized by decreased regeneration capacity and increased vulnerability to external and internal perturbations. Consequently, the inevitable process critically influences longevity, health, and disease susceptibility, ultimately leading to age-related pathologies and death. However, a comprehensive understanding of the molecular mechanisms underlying aging has been hampered by its complex nature and the previous studies about aging lack a mechanistic explanation of aging process in a systemic manner. Thus, aging needs to be understood within a systemic framework primarily due to the stochastic nature of it.2) MethodFirstly, using yeast KEGG pathway data, we investigated fundamental aspects of aging in the context of a balance between stress-responsive and growth-related pathways. Yeast KEGG pathways were clustered and analyzed according to whether stress-response or growth-related genes are enriched. Secondly, brain aging had been subjected to our study on aging. In the case of brain aging study, module-based approaches are promising in that aging-related molecular changes are hard to discover and frequently caused by combinatorial effects of multiple molecular perturbations rather than an effect of an individual component. Accordingly, we constructed two different networks in two different biological contexts, namely, general aging (non-tissue specific and systemic) and brain aging (tissue-specific). Additionally, using transcriptome data of the human brain, we construed co-expressed modules of genes that correlate with expression across increasing aging.3) Results and DiscussionThe study of yeast KEGG pathway demonstrated that growth-related pathways such as transcription and translation are overrepresented for growth-related genes, whereas stress-response genes are biased toward metabolism, especially carbohydrate metabolism. Furthermore, stress-response and growth related pathways show opposite patterns with respect to functional category, transcriptional regulation, codon adaptation index and network properties. The bipolar regulatory strategies used by cells are likely to influence the cooperative behavior of molecular interactions in KEGG pathways, especially with respect to the cell‘s adaptation to the environment, indicating that switching between mutually exclusive gene regulatory events is important for balancing growth and stress responses within the organism. In the study of brain aging, an integrative aging gene network was constructed based on mutual molecular interactions using literature-curated interactome data and separated into functionally distinct modules. To investigate key surrogate biomarkers of the aging brain in the context of the general aging process, co-expression networks were built on post-mortem and Alzheimer’s brain transcriptome data. In both the normal aging brain and the brain affected by Alzheimer’s disease, the immune-related co-expression module was positively correlated with advancing age, whereas the synaptic transmission-related co-expression module was decreased with age. Importantly, the network topology-based analysis indicated that complement system genes were prioritized as a surrogate biomarker in evaluating the process of brain aging. Our public data-centered analysis coupled with experimental validation revealed that the complement system is likely to be a master regulator in initiating and regulating the immune system in the aging brain and could serve as reliable and surrogate biomarkers for the diagnosis of cognitive dysfunction. As a "gatekeeper", complement system-related genes should be robust against internal and external challenges to protect the flow of molecular aberrations during aging to other components in the brain.

노화는 내부나 외부에서 기인되는 자극들에 대응하는 신체의 능력이 떨어지는 현상으로 말할 수 있다. 결과적으로 노화로 인해 수명, 건강, 질병에 대한 감수성이 크게 영향을 받게 된다. 노화 자체의 복잡성 때문에 노화 기전 연구에는 다양한 생명정보의 통합과 분석법이 필요하다. 본 연구는 두 가지 분석법으로 나뉘어져 있다. 첫 번째는 효모 유전자들을 스트레스에 민감한 유전자들이 집중 (enriched)되어 있는 생체 경로 (pathway)와 생체에 필수적인 유전자들이 집중되어 있는 생체 경로로 나누었다. 스트레스에 민감한 반응들을 보이는 유전자들은 대부분 서로 상호 작용하며 탄수화물 대사에 관여하였고 필수 유전자들은 생체내의 가장 기본적인 활동인 전사 (transcription), 단백질 번역(translation)등에 관여하였다. 대사 관련 경로에서도 두 유전자 집단의 상반된 특성을 볼 수 있다. 스트레스 관련 대사 경로에는 탄수화물, 지방, 에너지, 아미노산 대사가 나타났고 필수 관련 대사 경로에는 글라이칸 합성, 뉴클레이오타이드, 폴리케타이드, 비타민 관련 대사들이 관찰됐다. 스트레스와 관련성 높은 효소 반응은 산화환원효소(oxidoreductase)와 필수적인 반응과 관계 깊은 효소는 전이효소(transferase)라는 것도 확인할 수 있었다. 특히 스트레스 관련 유전자들이 이루는 생체 경로는 노화나 질병 관련 연구에서 기전을 연구하는데 중요한 근거 자료가 될 것으로 기대된다.
두 번째는 노화 연구의 범위를 기전 연구에 그치지 않고 뇌 노화 생체 지표 발굴을 주제로 공공 생명정보를 활용하여 진행하였다. 네트워크 이론을 바탕으로 물리적인 분자 상호작용 데이터를 이용하여 일반적인 노화 네트워크를 구성하였고 논리적인 분자 연결성을 이용하여 뇌 노화 네트워크를 구성하였다. 논리적인 분자연결성은 두 유전자간의 발현의 유사성을 바탕으로 정의하였고 module이라는 작은 네트워크로 유전자들을 나누었다. 나이의 변화와 가장 관련성이 높은 module은 면역 반응, 신경 신호 전달, 신경 수초와 관련이 깊었다.
신경 신호 전달 관련 유전자들의 발현 감소는 노화에 의한 인지 능력 저하와 깊은 관련이 있고 면역 관련 유전자들의 발현 증가는 인지 능력 감소를 알려 줄 수 있는 생체 지표로 보인다. 물리적인 네트워크와 논리적인 네트워크의 교집합을 통하여 공통으로 속해있는 작은 유전자 집단을 찾았다. 그 유전자들은 대부분 보체계(complement system)와 관련이 있었고 노화가 진행됨에 따라 높은 발현 상태를 유지하였다. 노화가 진행 된 세포에서는 외부 자극에 의해 쉽게 C3 (보체계의 중요한 유전자)가 쉽게 발현이 올라가는 것도 확인할 수 있었다. 본 연구는 뇌 노화과련 생체 지표 발굴을 위해 공공 생명정보와 다양한 생명 정보 분석법을 활용하였고 발굴 된 바이오마커 중의 하나는 실험을 통해 검증하였다. 보체계의 유전자들이 뇌 노화의 상태를 알려주는 중요한 생체 지표가 될 것이라고 생각된다.

본 연구의 첫 번째 주제는 2015년 Plos One에 게재되었으며 두 번째 연구 주제는 2018년 Experimental Molecular Medicine에 게재되었다.


핵심어: 생물정보학, 노화, 유전체, 뇌 노화, 유전자 발현, 네트워크

• SECTION I OF AGING STUDY 1
• I-I. SUMMARY 2
• I-II. INTRODUCTION 3
• I-III. MATERIALS AND METHODS 5
• 1. Yeast coding gene data 5
• 2. Essentiality and TATA box information 5
• 3. KEGG pathways 5
• I-IV. RESULTS 6
• 1. TATA-containing-gene-enriched pathways did not overlap with essential-gene-enriched pathways 6
• 2. TEPs differ from EEPs at the transcriptional level 12
• 3. Genes of EEPs have more degrees of interaction and are enriched in more densely connected sub-networks than genes of TEPs 15
• 4. Comparison of the metabolic pathways and enzymes in TEPs and EEPs 18
• 5. Regulatory strategies for glycolysis and ribosome biogenesis differ substantially from each other 22
• I-V. DISCUSSION 24
• II. SECTION II OF AGING STUDY 30
• II-I. SUMMARY 31
• II-II. INTRODUCTION 32
• II-III. MATERIALS AND METHODS 34
• 1. Aging gene selection 34
• 2. Functionally distinct modules 34
• 3. Network-separation between aging-related and disease modules 34
• 4. Co-expression module analysis 35
• 5. Measuring the connectivity significance 36
• 6. Excess retention analysis 37
• 7. Culture of mouse cells 38
• 8. Isolation of human placenta-derived stem cells 38
• 9. Quantitative reverse transcription and real-time PCR 38
• 10. Immunoblot analysis 39
• 11. Immunocytochemistry 39
• II-IV. RESULTS 40
• 1. Construction of physically connected and functionally distinct modules in aging genes 40
• 2. Network-based relationships between aging and disease 46
• 3. Identification of co-expression modules 50
• 4. Identifying Co-expression modules in Alzheimer's disease 59
• 5. Identification of brain aging-related metabolic pathways based on gene information 63
• 6. Complement system plays a key role for normal cognitive aging 66
• 7. Experimental validation of responses in complement system to stresses 79
• II-V. DISCUSSION 84
• References of SECTION I 92
• References of SECTION II 95
• ABSTRACT IN KOREAN 100