Cellular senescence, known as an irreversible biological process, is the major risk factor causing aging and age-related diseases including cancer. Recent studies have shown that senescent cells can be converted into other cellular states such as proliferation and apoptosis. However, whether senescent cells can be reversed to normal cells remains unclear. To address this question, Boolean network models was constructed based on literature and proteomics data from human dermal fibroblasts. Evolutionary algorithm was used for inference of the discrete logic. From model simulations, I found a promising target for reversing senescent fibroblasts into quiescent fibroblasts. It is confirmed that target inhibition reversed senescent cells to quiescent cells through beta-galactosidase assay. Furthermore, wound healing assay proved that fibroblasts reversed by target inhibition showed proliferation when proliferation signals were given. This study provided a new insight to an effective senotherapeutic strategy that can fundamentally cure age-related diseases.
비가역적 생명 현상이라고 알려진 세포 노화는 노화와 암을 포함한 노화 관련 질병의 주요 위험 인자이다. 최근 연구들은 노화 세포가 사멸 또는 증식과 같은 다른 세포 상태로 조작될 수 있음을 보여주었다. 하지만 노화된 세포를 정상 세포로 가역화할 수 있는지 여부는 불분명하다. 이 질문에 답하기 위하여, 세포 노화와 관련된 다양한 문헌 정보와 인간 진피 섬유아세포의 단백질체 데이터를 기반으로 불리언 네트워크 모델들을 구축하였다. 불리언 모델의 로직을 추론하기 위하여 진화 알고리즘이 사용되었다. 모델 시뮬레이션을 통하여 노화된 섬유아세포를 정상 섬유아세포로 가역화시키는 유망한 타겟을 발굴하였다. Beta-galactosidase assay를 통하여 타겟의 억제가 노화된 세포를 증식하지 않는 정상세포로 역전시키는 것을 확인하였다. 게다가 wound healing assay를 통하여 타겟 억제로 인하여 가역화된 섬유아세포에 증식 신호가 주어졌을 때 정상적인 증식 반응을 보임을 증명하였다. 본 연구는 노화 관련 질병을 근본적으로 치료할 수 있는 효율적인 치료 전략에 대한 새로운 통찰력을 제공한다.
