최근 몇 년 동안 omics dataset 분석은 생물 의학 연구에서 급속도로 인기를 얻었습니다. Omics dataset은 소기관, 세포, 조직 또는 유기체의 특정 생물학적 특징(예: 유전자, 지질, 단백질, 대사 산물 또는 미생물)을 특성화하는 라이브러리입니다. 생물학적 샘플에서 모든 지질 종과 농도의 총체를 나타내는 Lipidome은 리피도믹스(lipidomics)로 알려진 프로세스에서 질량 분석법을 통해 특성화 될 수 있습니다. 최근 연구에 따르면 lipidome 데이터는 질병의 분자 메커니즘, 세포막의 생물물리학적 특성 및 인구 건강을 비롯한 많은 생물학적 현상에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. Omics dataset의 개별 분석은 특성화된 특징과 특정 생물학적 현상 사이의 연결을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 인간 피부 샘플의 지질학적 특성화는 장기의 구성과 기능이 신체의 위치, 성별, 나이에 따라 다르다는 것을 밝혔습니다. 또한, Multiomics는 여러 오믹스 데이터 세트의 통합 분석으로, 생리학적 및 병리학적 프로세스에 존재하는 작용 메커니즘, 바이오마커, 네트워크, 경로 및 기타 관계를 식별할 수 있습니다. Multiomics 분석은 많은 질병 상태를 특성화, 모니터링 및 예측하는 데 사용되었습니다. 다음의 Case study는 4가지 일반적인 질병인 알츠하이머병, 심혈관 질환, 제1형 당뇨병 및 난소암에 대한 최근의 Multiomics 기반 연구를 설명합니다. 여기에서는 lipidome 데이터가 추가적으로 새로운 사실을 밝히고 보완하는데 도움이 된 사례를 소개합니다.  1. Profiling of Alzheimer’s disease 알츠하이머병은 전 세계 치매 환자의 약 60-70%에 영향을 미치는 진행성 신경퇴행성 장애입니다. 알츠하이머병은 뼈, 뇌척수액, 아교세포와 같은 뇌의 보호 기능에도 불구하고 의사소통 기능의 상실을 포함하여 뉴런이 손상을 축적할 때 발생합니다.  알츠하이머병과 관련된 원인 및 신호 경로는 대부분 알려지지

  Lipid란? Lipid는 다양한 소분자 그룹으로, Glycerolipids, sterol lipids, sphingolipids, phospholipids 등 수천가지의 개별 lipid가 존재하며 각각은 화학적으로 독특하고 다양한 생물학적 기능을 갖고 있습니다. 지질은 세포막의 기질을 형성함으로써 다양한 필수 기능을 지원하고, 에너지 저장, 호르몬, 필수영양소 또는 세포신호 분자로서의 역할도 하므로 점점 각 지질 분자와 관련된 기능에 대한 탐구가 중요하게 여겨지고 있습니다.  Lipid 대사체 확인을 통한 질병 규명 인간에게는 건강 및 질병과 관련된 2000여 가지 이상의 다양한 지질이 있습니다. 유전자, 단백질 및 대사 산물과의 분자 상호 작용은 우리의 웰빙에 영향을 미칩니다. 이 상호 작용은 이러한 지질 각각의 세포 공급에 의해 크게 영향을 받습니다. 건강이란 모든 지질이 완벽하게 균형을 이루고 있음을 의미합니다. 각 세포는 이 목표를 달성하기 위해 지속적으로 지질 대사를 조정해야 합니다. 불규칙한 지질 대사는 건강과 생명에 직접적인 위협이 됩니다.  지질대사체는 비만, 당뇨병, 심혈관 및 신경퇴행성 질환등의 다양한 연구에서 정상그룹과 다른 대사결과를 보여줍니다. 따라서 질병과 지질대사간의 상관관계를 규명하고, 질병을 초기에 진단할 수 있는 바이오마커의 개발을 위해, lipid의 대사체를 정량하고 분석하는 연구가 중요해지고 있습니다. 또한 수만 명의 참가자가 참여하는 연구에서 질병 기전 또는 유전형과 표현형 간의 관계를 밝히는 데 있어서도 강력한 툴이 되고 있습니다. Lipidomics 분석 적용 사례  Lipidomics(지질체학)은 세포, 조직, 생체액의 전체적인 지질 변화를 확인하여, 건강한 상태와 질병 상태에서 발생하는 대사 변화를 비교함으로써 질병에 대한 치료 전후의 마커로서 이용될 수 있습니다.  ANOREXIA, REFEEDING & LIPID METABOLISM (섭식장애 확인) 거식증 환자의 만성 영양실조로 인한 신진대사의 변화