|데일리포스트=송협 선임기자| “본 플랫폼은 자폐 스펙트럼과 같이 환자 개인별 증상이 뚜렷하게 다른 뇌 질환의 하위 유형을 분류하는데 유용할 것으로 기대되며 이를 통해 효과적인 치료법 개발도 가능해질 것입니다.” (KAIST 뇌인지과학과 최민이 교수)
노인들에게 가장 치명적인 뇌질환으로 알려진 파킨슨병을 이제 인공지능을 통해 치료할 수 있는 플랫폼이 개발돼 파킨슨병 치료에 대한 새로운 패러다임 시대로 접어들게 됐다.
KAIST 뇌인지과학과 최민이 교수 연구팀이 영국 프랜시스크릭 연구소와 함께 공동 연구에 나서면서 파킨스병 환자 개인별 질병 하위 유형을 예측하는 인공지능 기반의 플랫폼을 개발하는데 성공했다.
이번 플랫폼은 파킨슨병 환자의 역분화 만능 줄기세포(hiPSC)에서 분화된 신경세포의 핵, 미토콘드리아, 리보솜 이미지 정보만 학습해 파킨슨 환자의 병리적 하위 유형을 정확하게 예측한다.
연구팀에 따르면 이 기술을 활용하면 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 치료가 가능하다. 여기에 플랫폼은 고속의 대량 스크리닝 시스템을 사용하기 때문에 병리적 하위 유형에 적합한 맞춤형 약물 개발 파이프라인으로도 활용될 수 있다.
파킨슨병 치료는 환자 개별의 병리 상태를 고려하지 않고 확률에 기댄 일률적 접근 방식을 사용해 치료 효과 향상이 어려웠다.
최 교수 연구팀은 플랫폼을 사용하면 개별 환자 뇌세포의 분자 및 세포 정보를 프로파일링할 수 있고 이를 토대로 환자의 질병 하위 유형을 정확하게 진단할 수 있어 ‘정밀 의학’이 가능해져 치료 효과를 크게 향상할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
지난 2012년 노벨의학상 수상 기술인 유도만능줄기세포(이하 iPSC)를 분화시켜 얻은 뇌세포를 사용하는 접시 속 질병 패러다임인 이 플랫폼은 퇴행성 뇌 질환처럼 병변을 직접 얻을 수 없거나 인간의 뇌를 정확하게 모사할 수 없는 동물 모델의 한계점을 극복할 수 있는 기술로 주목받고 있다.
최 교수는 “무엇보다 접시 속에 배양한 자신의 표적 질병 세포를 순차적으로 이미징하면 일련의 병리적 사건을 추적할 수 있어 질병 진행에 따른 약물 반응 결과를 예측할 수 있다는 이점이 있다.”고 설명했다.
한편 이번 논문은 영국 Medical Research Council (MRC)와 대교-KAIST 인지 향상 연구센터의 지원으로 수행됐으며, 국제 학술지 ‘네이처 머신 인텔리젼스 (Nature Machine Intelligence, IF = 25.8) 8월호에 출판됐다