장내 미생물 양 아닌 '관계망' 보니…당뇨병 진단 새 길 열었다

장내 미생물 생태계의 '관계망'을 분석해 제2형 당뇨병을 진단하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

중국 사천사범대학교와 사천중의약전화연구원 공동 연구팀은 장내 미생물 데이터의 지역적 한계를 극복한 AI 프레임워크 'DS-GAT-CP'를 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '아이메타메드'(iMetaMed)에 지난 19일 게재됐다.

기존 장내 미생물 기반 진단 모델은 특정 지역의 데이터로 학습하면 다른 식습관이나 생활 방식을 가진 인구 집단에서는 성능이 급격히 떨어지는 '풍요의 역설' 문제를 안고 있었다. 이는 개별 박테리아의 양에만 의존해왔기 때문이다.

연구팀이 개발한 모델은 개별 미생물의 양이 아닌, 미생물 간의 상호작용 네트워크 구조를 분석한다. 유익균과 유해균 집단 간의 균형에 따라 장 건강이 결정된다는 '두 경쟁 길드' 이론에 기반해 건강한 상태와 당뇨병 상태의 미생물 네트워크를 각각 학습시켰다.

연구팀은 중국 4개 지역과 일본 2개 지역 등 총 6개 인구 집단의 데이터를 활용해 모델 성능을 검증했다. 그 결과, DS-GAT-CP는 랜덤 포레스트, XGBoost 등 기존 머신러닝 모델보다 일관되게 높은 성능을 보였다. 특히 외부 독립 검증 데이터에서 0.9223의 정확도(ROC-AUC)를 기록했다.

분석 결과, 모델은 개별 박테리아보다 박테리아 간의 '연결'에 더 큰 예측 가중치를 두는 것으로 나타났다. 모델이 찾아낸 13개의 핵심 미생물 속(genus) 중 9개는 건강한 사람과 당뇨병 환자 사이에서 양적인 차이가 통계적으로 유의미하지 않았다. 이는 기존 방식으로는 발견하기 어려운 핵심 지표를 찾아냈다는 의미다.

연구팀은 이번 연구가 비교적 저렴한 16S rRNA 염기서열 분석 데이터만으로도 복잡한 미생물 네트워크를 재구성할 수 있음을 보여줬다고 설명했다. 연구팀은 임상 적용 전 추가 연구가 필요하다고 덧붙였다.