[기계신문] 기초과학연구원(IBS) 수리및계산과학연구단 의생명수학그룹 김재경 CI(Chief Investigator, KAIST 수리과학과 교수) 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 동일 외부 자극에 개별 세포마다 반응하는 정도가 다른 ‘세포 간 이질성’의 근본적인 원인을 찾아내고, 이질성을 최소화할 수 있는 전략을 제시했다.
우리 몸 속 세포는 약물, 삼투압 변화 등 다양한 외부 자극에 반응하는 신호전달체계(signaling pathway)가 있다. 신호전달체계는 세포가 외부 환경과 상호 작용하며 생존하는 데 핵심적인 역할을 한다. 세포의 신호전달체계는 노벨생리의학상의 단골 주제일 정도로 중요하지만, 규명을 위해서는 수십 년에 걸친 연구가 필요하다.
신호전달체계는 세포 간 이질성에도 영향을 미친다. 세포 간 이질성은 똑같은 유전자를 가진 세포들이 동일 외부 자극에 다르게 반응하는 정도를 뜻한다. 하지만 복잡한 신호전달체계의 전 과정을 직접 관측하는 일이 현재 기술로는 어렵기 때문에, 지금까지는 신호전달체계와 세포 간 이질성의 명확한 연결고리를 알지 못했다.
세포 간 이질성은 질병 치료에 있어 더욱 중요한 고려 요소다. 가령 항암제를 투여했을 때 세포 간 이질성으로 인해 일부 암세포만 사멸되고, 일부는 살아남는다면 완치가 되지 않는다. 세포 간 이질성의 근본적인 원인을 찾고, 이질성을 최소화할 수 있는 전략을 도출해야 치료 효과를 높인 신약 설계가 가능해진다.
홍혁표 IBS 전(前) 학생연수원(現 미국 위스콘신 메디슨대 방문조교수)은 “우리 연구팀은 선행연구(Science Advances, 2022)에서 세포 내 신호전달체계를 묘사한 수리 모델을 개발한 바 있다”면서 “당시엔 신호전달체계의 중간 과정이 한 개의 경로만 있다고 가정해 얻을 수 있는 정보도 한계가 있었지만, 이번 연구에서는 AI를 활용해 중간 과정의 비밀까지 풀어냈다”고 설명했다.
연구팀은 기계학습방법론인 ‘Density-PINNs(Density Physics-Informed Neural Networks)’를 개발해 신호전달체계와 세포 간 이질성의 연결고리를 찾았다. 세포가 외부 자극에 노출되면 신호전달체계를 거쳐 반응 단백질이 생성된다.
시간에 따라 축적된 반응 단백질의 양을 이용하면 신호전달 소요시간의 분포를 추론할 수 있다. 이 분포는 신호전달체계가 몇 개의 경로로 구성됐는지를 알려준다. 즉, Density-PINNs를 이용하면 쉽게 관측할 수 있는 반응 단백질의 시계열 데이터로부터 직접 관찰하기 어려운 신호전달체계에 대한 정보를 추정할 수 있다는 의미다.
이어 연구팀은 실제 대장균의 항생제에 대한 반응 실험 데이터에 Density-PINNs를 적용하여 세포 간 이질성의 원인도 찾았다. 신호전달체계가 단일 경로로 이뤄진 때(직렬)에 비해 여러 경로로 이뤄졌을 때(병렬)가 세포 간 이질성이 적다는 것을 알아냈다.
조현태 IBS 선임연구원은 “추가 연구가 필요하지만, 신호전달체계가 병렬 구조일 경우 극단적인 신호가 서로 상쇄되어서 세포 간 이질성이 적어지는 것으로 보인다”며 “신호전달체계가 병렬 구조를 보이도록 약물이나 화학 요법 치료 전략을 세우면 치료 효과를 높일 수 있다”고 말했다.
김재경 CI는 “복잡한 세포 신호전달체계의 전 과정을 파악하려면 수십 년의 연구가 필요하지만, 우리 연구진이 제시한 방법론은 수 시간 내에 치료에 필요한 핵심 정보만 알아내 치료에 활용할 수 있다”며 “이번 연구를 실제 현장에서 사용되는 약물에 적용하여 치료 효과를 개선할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.
연구 결과는 지난해 12월 26일 국제학술지 셀(Cell)의 자매지인 ‘패턴스(Patterns)’에 게재됐다.
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