:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.25 No.1 | (2025) pp.69~77
시계열 마이크로어레이 데이터를 활용한 파킨슨병의 유전자 제어 네트워크 추론
Abstract
본 논문에서는 파킨슨병의 분자병리적 기작 중 하나인 미토콘드리아 기능 장애로 인한 신경세포 사멸과정을 유전자 제어 네트워크 관점에서 분석하고자 하였다. 유전자 상호 간의 미치는 영향을 추정하기 위해 상태변수와 관측변 수로 구성된 상태공간 모델을 이용하였으며, 상태공간 모델의 파라미터는 파킨슨병 실험모델로부터 얻어진 시계열 마이 크로어레이 데이터를 통해 계산하였다. 유전자 제어 네트워크는 상태공간 모델의 파라미터를 통해 계산된 유전자-유전 자 상호작용 행렬로부터 구축되었으며, 지속적인 발현 유지를 가능하게 하는 양의 self-loop 구조를 보이는 15개 유전 자가 관측되었으며, 이 가운데 8개는 허브 유전자였다. 이들 유전자는 세포 사멸과정에서 지속적인 발현을 유지하면서 중요한 역활을 감당할 것으로 판단되며 미토콘드리아 기능 장애로 발병되는 파킨슨병에 대한 치료전략 개발에 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we aimed to analyze the neuronal cell death process resulting from mitochondrial dysfunction, which is one of the molecular pathological mechanisms of Parkinson's disease from the perspective of a gene regulatory network. To estimate the influence between genes, a state space model consisting of state variables and observation variables was utilized, and the parameters of the state-space model were calculated through time-series microarray data obtained from a Parkinson's disease experimental model. The gene regulatory network was constructed from the gene-gene interaction matrix calculated through the parameters of the state-space model. Fifteen genes showing a positive self-loop structure that enables continuous gene expression were observed, among which eight were hub genes. These genes are judged to play a critical role while maintaining continuous expression during the cell death process, and it is expected that they can provide insights for developing therapeutic strategies for Parkinson's disease caused by mitochondrial dysfunction.
Gene Regulation Network,Parkinson’s Disease,Time-series Microarray Data,State Space Model
