한국 연구진, 파킨슨병 맞춤형 치료 가능한 AI 기술 개발

카이스트 연구팀, 개인별 뇌 질환 하위 유형 예측하는 인공지능 기반 플랫폼 개발

카이스트(KAIST) 연구팀은 최민이 교수 연구팀이 영국 프랜시스 크릭 연구소(Francis Crick Institute)와의 공동 연구로, 파킨슨병 등 만성 퇴행성 뇌 질환을 인공지능(AI)을 활용하여 맞춤형 치료할 수 있는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

개인별 뇌 질환 하위 유형 예측하는 AI 기반 플랫폼 개발

기존에는 생존 환자의 뇌세포에 직접 접근이 제한적인 파킨슨병 등 뇌 질환의 경우, 개인의 뇌세포 데이터를 기반으로 인공지능을 통해 질병의 하위 유형을 예측하는 시도는 거의 이루어지지 않았다. 하지만 연구팀은 파킨슨병 환자의 역분화 만능 줄기세포(hiPSC)에서 분화된 신경 세포의 핵, 미토콘드리아, 리보솜 이미지 정보만 학습함으로써 환자의 질병 하위 유형을 정확히 예측할 수 있는 플랫폼을 개발했다. 이로써 다양한 환자별 파킨슨병 양상을 생물학적 메커니즘별로 분류하고, 맞춤형 진단과 치료를 가능케 할 전망이다.

정밀 의학으로 치료 효과 향상 기대

현재까지 파킨슨병 치료는 일률적인 접근 방식으로 환자 개별의 병리 상태를 고려하지 않고 진행되어왔다. 이로 인해 병리적 원인과 치료 방법 사이의 불일치로 인한 치료 효과 향상이 어려웠다. 그러나 연구팀이 개발한 플랫폼은 개별 환자 뇌세포의 분자 및 세포 정보를 정밀하게 프로파일링하여 환자들의 질병 하위 유형을 정확히 진단할 수 있게 하여, 맞춤형 치료의 가능성을 열었다. 이는 개인에게 최적화된 치료를 통해 치료 효과를 크게 향상시킬 수 있는 기대가 있다.

접시 속 질병 기술로 뇌 질환 연구의 새로운 지평

연구팀이 개발한 플랫폼은 유도만능줄기세포(iPSC)를 분화시켜 얻은 뇌세포를 사용하는 '접시 속 질병(disease in a dish)' 패러다임을 활용한 것이다. 이 기술은 퇴행성 뇌 질환과 같이 얻을 수 없거나 정확하게 모사하기 어려운 동물 모델의 한계를 극복하는 중요한 도구로 주목받고 있다. 특히, 자신의 표적 질병 세포를 순차적으로 이미징하여 질병 진행과 약물 반응 결과를 예측하는 장점을 가지고 있다.

카이스트 최민이 교수는 "이번 연구는 생물학적 데이터를 효과적으로 인공지능에 학습시켜 정확한 질병 하위 유형 분류 모델을 생성하는 방법을 제시했다"며 "환자 개인의 특성에 따라 다양한 뇌 질환 하위 유형을 분류하여 효과적인 치료법 개발이 가능해질 것"이라고 밝혔다.