세포 이미지만 봐도 줄기세포 상태·변이 분석하는 AI

홍성회 고려대 바이오시스템의과학부 교수 연구팀

홍성회 고려대 바이오시스템의과학부 교수. 고려대 제공

고려대는 홍성회 바이오시스템의과학부 교수 연구팀이 세포의 이미지만을 보고 세포 상태와 돌연변이 여부를 정확하게 구분할 수 있는 인공지능(AI) 딥러닝 알고리즘을 개발했다고 27일 밝혔다. 딥러닝의 종류 중 하나인 합성곱 신경망(CNN)을 활용한 것으로 CNN은 데이터에서 이미지를 직접 학습하고 패턴을 사용해 이미지를 분류하는 알고리즘이다.

줄기세포는 재생의료 분야에서 질병치료를 위해 중요한 세포자원이다. 줄기세포 배양을 진행하는 동안 연구자는 줄기세포가 본래 의도한 모양으로 잘 유지되고 있는지 또는 특정 세포로 분화되고 있는지를 확인해야 한다.

하지만 사람의 육안으로 미세한 세포 변화를 완벽하게 파악하는 것은 거의 불가능하다. 줄기세포 상태를 정확하게 파악하기 위해 분석 방법과 분석 기구가 필요해 많은 노력과 비용이 소요되는 문제가 있었다.

연구팀은 이러한 문제점을 해결하기 위해 인공지능 딥러닝 방식을 통해 줄기세포를 분석하는 AI 모델을 개발했다. 다양한 세포 이미지를 CNN 알고리즘이 구분할 수 있는지 알아보기 위해 배아줄기세포와 유도만능줄기세포를 사용했다. 각각의 줄기세포를 다양한 배양조건에 적용하여 세포 모양을 미세하게 변화시켰다. 배양 후 24시간 내의 세포 배양 시간 동안 특정 시간에 세포 이미지를 획득했다. 

분석 결과 CNN은 세포 이미지만을 보고 줄기세포의 상태를 평균 자기복제 또는 분화 정도를 예측할 수 있는 정확도가 평균 90% 이상으로 기록됐다. 연구팀은 “이 기술은 연구에서 사용한 줄기세포 뿐만 아니라 다양한 종류의 줄기세포에도 적용 가능하다”며 “세포의 유지 배양과 분화 유도 과정에서 각 시간대별로 세포 특성을 구별해 실험 과정의 성공 여부를 판단할 수도 있다”고 덧붙였다.

일반적으로 유도만능줄기세포를 장기간 배양하면 유전자 변이가 발생한다. 이로 인해 세포 기능 변화, 줄기세포 치료 효능감소, 종양 형성과 같은 치명적인 부작용이 유발될 수 있다. CNN은 세포 내부에서 발생하는 유전자 변이로 미세하게 변화한 세포 모양까지 높은 정확도로 분석할 수 있음이 입증됐다. 생물학적으로 유전자 변이를 입증해야 하는 실험 과정을 생략하고, 세포 이미지만으로 유전자 변이유무를 확인할 수 있는 것이다.

홍성회 교수는 “같은 세포와 같은 배양조건을 이용하더라도 연구실, 연구자마다 서로 상이한 결과를 도출하게 되는데 CNN을 이용한 딥러닝 기술은 이러한 문제를 해소하는 데 큰 도움을 줄 수 있다”며 “향후 딥러닝 알고리즘을 장착한 로봇이 세포를 배양하는 무인 세포 배양 자동화 시스템이 구축되면 세포 변형과 오염으로부터 좀 더 안전한 줄기세포 배양이 가능해져 세포 치료제와 같은 혁신적인 바이오의약품 개발이 더 활성화될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

연구 결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 인텔리전트 시스템스’에 17일 온라인 게재됐다.

CNN 알고리즘 흐름도. 고려대 제공

CNN 훈련으로 세포 배양 조건과 유전자 변이에 따른 줄기세포 상태를 구분한 연구 결과. 고려대 제공

[박정연 기자 hesse@donga.com]