인천대학교 인디고클랫폼 인천대학교 기술지원허브

알츠하이머병(Alzheimer’s disease, AD)의 정확한 진단은 질환의 다인자적 병태생리와 기존 진단 방법의 제한된 민감도 및 실용성으로 인해 여전히 어려운 과제로 남아 있다. 엑소좀 유래 마이크로RNA(miRNA)는 말초 체액 내에서 안정적으로 존재하며 신경퇴행과 관련된 분자적 변화를 반영할 수 있어, 최소 침습적 바이오마커로서 주목받고 있다. 본 연구에서는 혈장 시료로부터 AD 관련 엑소좀 miRNA를 고감도 및 고특이적으로 검출하기 위한 one-pot rolling circle amplification–CRISPR/Cas12a(ORCA–Cas) 분석법을 제시한다. miR-16-5p, miR-23a-5p, miR-574-5p, miR-361-5p를 포함한 4종의 후보 miRNA를 AD 환자군과 정상 대조군의 혈장 유래 엑소좀에서 RT–qPCR 및 ORCA–Cas 신호를 이용하여 분석하였다. 독립적인 코호트(n = 각 군 27명)에서 개별 miRNA에 대한 단변량 분석 결과는 제한적인 판별 성능을 보였으며, 이는 다변량 통합 분석의 필요성을 시사한다. 이에 4종 miRNA 패널의 신호를 통합하기 위해 랜덤 포레스트 모델을 적용한 결과, RT–qPCR 데이터에서는 AUC 0.877을, ORCA–Cas 기반 신호에서는 향상된 AUC 0.923를 달성하였다. 이러한 결과는 one-pot 증폭 기반 miRNA 검출 기술과 다변량 머신러닝 모델을 결합함으로써 혈장 유래 엑소좀 miRNA 프로파일의 진단적 유용성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여준다. ORCA–Cas 분석법은 간편하면서도 다중 분석이 가능한 플랫폼으로, 혈액 기반 알츠하이머병 분자 진단 및 분류를 위한 다중 바이오마커 지문(multi-marker fingerprint) 전략을 지원하는 유망한 기술임을 시사한다.