KAIST, 파킨슨병 맞춤형 치료 가능성 여는 AI 개발

KAIST, 역분화 줄기세포의 정보 학습해 파킨슨병 하위 유형 예측

최민이 KAIST 뇌인지과학과 교수팀과 영국 프랜시스크릭연구소 공동 연구진이 파킨슨병 환자의 역분화 줄기세포를 이용해 질병의 하위 유형을 정확하게 예측하는 AI를 개발했다. 개인별 맞춤형 치료가 가능해질 전망이다./이대목동병원

완치가 어려운 만성 퇴행성 뇌질환인 파킨슨병을 개인 맞춤별로 진단해 치료방법을 찾을 수 있는 인공지능(AI)이 나왔다. 환자의 줄기세포 정보를 학습해 질병의 정확한 유형을 예측하는 덕분이다.

KAIST는 최민이 뇌인지과학과 교수팀과 영국 프랜시스크릭연구소 공동 연구진이 파킨슨병 환자가 앓고 있는 질병의 하위 유형을 정확하게 분류하는 AI를 개발했다고 15일 밝혔다.

파킨슨병은 도파민 세포가 줄어들면서 근육이 마비되거나 경련이 일어나 몸이 뻣뻣해지고 움직임이 느려지는 병이다. 개인마다 병이 진행하는 속도나 증상이 다르다. 아직 정확한 원인이 밝혀지지 않았고 완치 가능한 치료제가 없어, 병의 진행을 늦추는 방향으로 치료한다.

그래서 환자의 움직임이나 경련 등 겉으로 보이는 증상만으로 이 환자가 어떤 하위 유형의 파킨슨병을 앓고 있는지 진단해 치료 방법을 정해야 한다. 환자 개개인의 병리 상태를 정확하게 고려한 치료방법이 아니기 때문에 사람마다 치료 효과가 크게 차이가 난다.

연구진은 체세포를 역분화시켜 줄기세포처럼 다양한 세포로 분화할 수 있는 능력을 가진 ‘역분화 만능줄기세포(hiPSC)’를 이용했다. 환자의 역분화 만능줄기세포로 신경세포의 핵과 미토콘드리아, 리보솜을 분화시킨 다음, AI에게 그 이미지들을 학습시킨 것이다. 이 과정을 거쳐 AI는 환자 뇌세포의 분자와 세포 정보를 정밀하게 프로파일링했다.

그 결과 AI는 환자가 앓고 있는 파킨슨병의 하위 유형을 분자 세포 단위에서 정확하게 분류했다. 병의 유형을 생물학적인 메커니즘으로 분류한 것이다. 이를 이용해 파킨슨병을 세부적으로 정확하게 진단하면 개인별 맞춤형 치료도 가능해진다. 그만큼 현재 방법보다 훨씬 효과적으로 환자를 치료할 수 있다. 또한 이 AI는 파킨슨병 각 하위 유형에 맞는 약물을 개발하는 파이프라인으로도 쓸 수 있다.

최민이 교수는 “실험실에서 얻은 생물학적 데이터를 AI에게 학습시켜 정확도가 높은 질병 하위 유형 분류 모델을 생성했다”며 “향후 이 AI는 자폐 스펙트럼처럼 환자 개인별 증상이 현저히 다른 뇌 질환의 하위 유형을 분류하고 효과적인 치료를 하는 데에도 유용할 것”이라고 설명했다.

이 연구 결과는 지난 10일 국제학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스’에 실렸다.

인공지능 기반의 파킨슨 하위 유형 예측 플랫폼.(KAIST 제공)/뉴스1

참고 자료

Nature Machine Intelligence(2023) DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.8116411

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