(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 국내 연구진이 인공지능(AI)으로 파킨슨병 맞춤형 치료 가능성을 열었다.
파킨슨병 같은 만성 퇴행성 뇌 질환의 경우 생존 환자의 뇌세포에 직접 접근이 제한적이어서 뇌 질환 환자의 세포 데이터를 토대로 환자 질병의 메커니즘 하위 유형을 인공지능으로 예측하는 것은 시도된 바 없다.
한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 최민이 교수 연구팀이 영국 프랜시스 크릭 연구소와 파킨슨병 환자의 개인별 질병 하위 유형을 예측하는 AI 기반의 플랫폼을 개발했다고 15일 밝혔다.
이 플랫폼은 파킨슨병 환자의 역분화 만능 줄기세포(hiPSC)에서 분화된 신경 세포의 핵, 미토콘드리아, 리보솜 이미지 정보만 학습해 파킨슨 환자의 병리적 하위 유형을 정확하게 예측한다.
또 환자별로 다르게 나타나는 파킨슨병 양상을 겉으로 보이는 발현형이 아닌 생물학적 메커니즘별로 분류할 수 있다.
이를 통해 원인 미상의 파킨슨병 환자가 속한 분자 세포적 하위 유형별로 진단이 가능해져 환자 맞춤형 치료의 길을 열 수 있다.
이밖에 플랫폼은 고속의 대량 스크리닝 시스템을 사용하기 때문에 병리적 하위 유형에 적합한 맞춤형 약물 개발 파이프라인으로도 활용될 수 있다.
지금까지 파킨슨병의 치료는 환자 개별의 병리 상태를 고려하지 않고 확률에 기댄 ‘일률적 접근’ 방식을 사용해 왔다. 이러한 접근 방식은 병리적 원인과 치료 방법 사이의 불일치로 인해 치료 효과를 향상하기 어려웠다.
연구팀이 개발한 플랫폼을 사용하면 개별 환자 뇌세포의 분자 및 세포 정보를 정밀하게 프로파일링할 수 있다.
이를 토대로 환자들의 질병 하위 유형을 정확히 진단할 수 있어서 궁극적으로 ‘정밀 의학 (Precise medicine)’이 가능해져 환자별 맞춤화형 치료 (Personalized medicine)로 이어져 치료 효과를 크게 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
최민이 교수는 "이번 연구는 실험실에서 얻은 생물학적 데이터를 인공지능에 효과적으로 학습시켜 정확도가 높은 질병 하위 유형 분류 모델을 생성하는 방법을 구체적으로 소개했다”며 "이 플랫폼은 자폐 스펙트럼과 같이 환자 개인별 증상이 뚜렷하게 다른 뇌 질환의 하위 유형을 분류하는 데에도 유용하고 이를 통해 효과적인 치료법 개발도 가능해질 것"이라고 말했다.
연구성과는 국제 학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)’ 8월호에 실렸다.
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