소식이 염증 반응을 줄인다?

(Graphical abstract. Credit: Immunity (2022). DOI: 10.1016/j.immuni.2022.07.007)

동물 실험에서 열량 섭취를 줄이는 경우 수명이 늘어났다는 보고들이 있습니다. 사람에서도 장수하는 사람들은 소식하는 경우가 많다고 알려져 있습니다. 하지만 그 기전에 대해서는 알려진 바가 적습니다.

예일 대학의 비샤 딥 디시트 교수(Vishwa Deep Dixit, the Waldemar Von Zedtwitz Professor of Pathology, professor of immunobiology and comparative medicine, and director of the Yale Center for Research on Aging)가 이끄는 연구팀은 실제 열량 제한 식이를 한 사람에서 생기는 변화를 규명했습니다.

연구팀은 미 국립 의료원 (NIH)이 진행하는 Comprehensive Assessment of Long-term Effects of Reducing Intake of Energy (CALERIE) 연구에 참가한 대상자의 면역 반응 물질을 조사했습니다. 이 연구에서 일부 대상자들은 2년 간 14% 정도 열량 섭취를 제한한 반면 대조군은 그대로 열량을 섭취했습니다.

연구팀은 열량 섭취를 제한한 그룹에서 SPARC (secreted protein acidic and rich in cysteine)라는 물질이 적게 나타난다는 사실을 확인했습니다. 이 물질은 만성 염증 반응과 관련이 있으며 당뇨나 비만 같은 만성 질환의 위험도를 높입니다. 연구팀은 동물 실험을 통해 SPARC가 노화와 관련된 염증 반응과 조직의 퇴화를 촉진한다는 사실을 다시 검증했습니다.

이번 연구는 과다한 열량 섭취가 비만과 독립적으로 노화를 촉진할 수 있다는 점을 보여줬다는 데 의의가 있습니다. 하지만 노화를 촉진하는 여러 가지 위험 인자와 기전에 대해서는 아직 모르는 부분이 많습니다. 앞으로 연구를 통해 그 기전을 밝힌다면 이를 억제할 수 있는 방법에 대해서도 더 많은 것을 알아낼 수 있을 것입니다.

참고

https://medicalxpress.com/news/2022-08-calorie-reduction-lowers-protein-linked.html

Seungjin Ryu et al, The matricellular protein SPARC induces inflammatory interferon-response in macrophages during aging, Immunity (2022). DOI: 10.1016/j.immuni.2022.07.007

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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