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생체나이 지표분석을 통한 노화의 군집패턴 조사

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Authors
이계화
Advisor
김주한
Major
의과대학 의과학과
Issue Date
2013-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
노화생체나이군집분석
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 의과학과, 2013. 8. 김주한.
Abstract
서론 : 노화에 관한 연구는 주로 질환상태와 건강상태를 구별하여 정상 노화에서 발생하는 인체의 변화를 계측하려는 방향으로 진행되어 왔다. 기존 연구에서는 주로 노화에 대한 인체의 변화를 전역적인 것으로 보고 생체지표의 총합을 이용해 생리적인 기능을 측정하는 생물학적 연령을 산출하였다. 본 연구는 이러한 노화의 진행이 과연 전역적으로 진행하는지, 아니면 개개인의 특성에 따라 각 기관이나 시스템 별로 다른 속도로 진행하는지, 만약 그렇다면 이러한 패턴이 여러 사람에서 공통적으로 나타나는지를 알아보고자 하였다.
방법 : 우리 연구는 2003년부터 2007년까지 대한민국 서울의 한 대학병원 건강검진센터에 내원한 30세 이상, 75세 이하의 남성 26,085명과 여성 21,846명을 대상으로 하였다. 분석 변수로는 혈압, 체중, 시력, 청력 등 신체기능 지표와 혈액, 소변검사 등을 포함한 남성 82개, 여성 80개의 수치형 변수를 이용하였다. 남성과 여성에서 측정한 각 변수를 각 나이에 대한 정규분포값으로 변환한 후 이 변환한 값을 이용해 전체 샘플에 대해 SOM 군집분석과 계층적 군집 분석을 시행하였고 이를 토대로 기관별 노화 패턴 분석을 시행하였다.
결과 : SOM clustering으로 남, 녀 모두 각 3개의 뚜렷한 군집 패턴을 찾아낼 수 있었다. 남성에서 각 군의 특징은 “less fat-antimetabolic”, “muscular -better-audiovisual function”, “intermediate” 로 나눌 수 있었다. 여성에서 각 군의 특징은 남성만큼 뚜렷하지는 않았으며 대부분 60대와 70대에서 그 특성이 나타났다.
결론 : 우리는 나이를 보정한 각 변수의 값으로 대상자를 군집했을 때 노화의 기관별 군집 패턴을 확인할 수 있었으며 이 패턴은 각 연령별로 일정한 방향성을 가지고 유지되었다.
Introduction : Research on aging have been conducted mainly focused to distinguish between the disease and health status and estimate biological age. In this study, we were plan to find out whether the progress of aging is global in whole human organ system, or according to the individual characteristics of each organ or system by proceeding at different speeds. And if so, we were planned to find out these patterns are in common among general people.
Methods : Both 28,532 men and 24,810 women which were over the age of 26 and under the age of 83 who were admitted to Kangnam Health Examination Center of Seoul, Republic of Korea from 2003 to 2007, were enrolled in this study. We have selected 70 the numeric variables for men and 59 for women which represent physical function and blood and urine chemistry result.
Result : We normalized and transformed the variables at each age to analyze the age-adjusted variable rank of each subject. And we operated SOM clustering by these transformed values and hierarchical clustering for each subject.
Conclusions : We identified the cluster pattern of each subject by age-adjusted value which show some cluster have distinct pattern of variables compared to their own age.
Language
Korean
URI
http://hdl.handle.net/10371/132984
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Appears in Collections:
College of Medicine/School of Medicine (의과대학/대학원)Dept. of Biomedical Sciences (대학원 의과학과)Theses (Master's Degree_의과학과)
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