질병의 원인이 되는 결함 세포를 정확히 찾아낼 수 있는 새로운 인공지능(AI) 알고리즘이 개발됐다.
미국 미시간대학교 연구팀은 10일(현지시간) 국제학술지 '네이처 유전학'(Nature Genetics)에 세포 간 신호를 추적하는 알고리즘 '사이토시그널'(CytoSignal)을 개발했다고 발표했다. 이 기술은 조직 내 유전자 발현 위치를 지도로 보여주는 '공간 전사체' 데이터를 활용한다.
연구팀은 세포의 성장과 운명을 결정하는 데 세포 간 통신이 중요한 쥐의 배아 발생 과정을 모델로 삼았다. 조슈아 웰치 미시간대 교수는 "어떤 세포가 다른 세포에게 신호를 보내는지 알아내는 알고리즘을 개발했다"고 설명했다.
사이토시그널은 기존 기술과 달리 개별 세포 수준에서 시간의 흐름에 따른 신호 변화를 추적할 수 있다. 특히 세포 표면의 수용체에 특정 물질(리간드)이 결합하는 '리간드 신호' 전달 과정을 분석한다.
이 기술은 세포가 직접 접촉해 통신하는 방식과 단백질 등 매개체를 멀리 보내 신호를 전달하는 방식을 구분할 수 있는 것도 특징이다. 웰치 교수는 "어떤 리간드가 중요한지 미리 알 필요 없이 모든 유전자를 분석해 데이터로부터 핵심 인자를 찾아낼 수 있다"고 강조했다.
연구팀은 쥐의 배아 조직을 이용해 기술의 정확성을 검증했다. 사이토시그널이 예측한 특정 지점에서 리간드와 수용체 단백질이 실제로 결합하는 것을 항체 염색을 통해 확인했다.
연구팀은 이 기술이 질병의 원리를 파악하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대했다. 건강한 상태와 질병 상태를 비교해 어떤 신호 전달 과정에 문제가 생겼는지 밝혀낼 수 있기 때문이다.
특히 기존의 많은 약물이 수용체를 표적으로 하는 만큼, 정확한 표적 수용체를 찾는다면 새로운 치료제 개발로 이어질 수 있다. 웰치 교수는 "궁극적으로는 결함이 있는 신호 전달을 차단하는 방식의 세포 치료법 개발에도 활용될 수 있을 것"이라고 전망했다.