한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)이 국제 공동연구로 파킨슨병 환자의 개인별 질병 하위 유형을 예측하는 인공지능(AI) 기반 플랫폼을 개발했다. 치료 효과를 개선하는 새로운 전기를 마련했다.
KAIST는 최민이 뇌인지과학과 교수팀이 영국 프랜시스 크릭 연구소와의 공동 연구로 이같은 성과를 냈다고 15일 밝혔다.
지금까지 파킨슨병 치료는 환자 개별 병리 상태를 고려하지 않고 확률에 기댄 '일률적 접근' 방식을 사용해 왔다. 병리적 원인과 치료 방법 사이 불일치로 치료 효과를 향상하기 어려웠다.
개발 플랫폼을 사용하면 개별 환자 뇌세포의 분자 및 세포 정보를 정밀하게 프로파일링할 수 있다. 이를 토대로 질병 하위 유형을 정확히 진단할 수 있어 각 개인에 맞춤화된 치료로 치료 효과를 크게 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
개발 플랫폼은 파킨슨병 환자의 역분화 만능 줄기세포(hiPSC)에서 분화된 신경 세포 핵, 미토콘드리아, 리보솜 이미지 정보만 학습해 파킨슨 환자의 병리적 하위 유형을 정확하게 예측한다.
이 기술을 활용하면 환자별 파킨슨병 양상을 생물학적 메커니즘별로 분류할 수 있다. 분자 세포적 하위 유형별로 진단이 가능해져 환자 맞춤형 치료의 길을 열 수 있다.
표적 질병 세포를 순차적으로 이미징하면 일련의 병리적 사건을 추적할 수 있어 질병 진행에 따른 약물 반응 결과도 예측할 수 있다.
또 고속·대량 스크리닝 시스템을 사용해 맞춤형 약물 개발 파이프라인으로도 활용할 수 있다.
최민이 교수는 “이 플랫폼은 자폐 스펙트럼과 같이 환자 개인별 증상이 뚜렷하게 다른 뇌 질환 하위 유형을 분류하는 데에도 유용할 것이며, 이를 통해 효과적인 치료법 개발도 가능해질 것”이라고 설명했다.
이번 연구는 영국 메디컬 리서치 카운슬(MRC)과 대교-KAIST 인지 향상 연구센터 지원으로 수행됐으며, 논문은 국제 학술지 '네이처 머신 인텔리젼스' 8월호에 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
