IBS '세포 간 이질성' 극복 전략 찾았다…효과 높은 신약·치료법 개발 단서

의생명 수학 그룹, 세포 신호 전달 체계 추정하는 AI 개발

신호전달체계 경로 다양할수록 세포 간 이질성 감소 확인

항암 효과 낮추는 원인 제거 전략, 국제 학술지 게재

[대전=뉴시스]기계학습방법론(Density-PINNs)을 통한 세포 간 이질성 원인 규명 모식도. Density-PINNs는 축적된 반응 단백질의 시계열 자료를 이용, 신호전달 시간 지연 분포를 추론하며 이 분포의 모양은 신호전달체계의 구조에 대한 정보를 제공한다(위). 이를 통해 병렬구조를 갖는 세포 신호전달체계가 항생제에 대한 반응의 세포 간 이질성을 크게 감소시킨다는 사실을 규명했다(아래).(사진=IBS 제공) *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 기초과학연구원(IBS)은 수리 및 계산과학연구단 의생명 수학 그룹 김재경 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 동일한 외부자극에 개별 세포마다 반응하는 정도가 다른 '세포 간 이질성'의 근본적인 원인을 찾고 이질성을 최소화할 수 있는 전략을 제시했다고 17일 밝혔다.

인체 내 세포는 약물, 삼투압 변화 등 다양한 외부자극에 반응하는 신호전달체계(signaling pathway)가 있다.

이 신호전달체계는 세포가 외부환경과 상호작용하며 생존하는 데 핵심적인 역할을 하고 세포 간 이질성에 영향을 미친다.
 
세포 간 이질성은 똑같은 유전자를 가진 세포들이 동일 외부자극에 다르게 반응하는 정도를 뜻하며 이 성질은 질병치료에 중요한 요소지만 복잡한 신호전달체계의 전 과정을 직접 관측하는 일이 현재 기술로는 어려워 신호전달체계와 세포 간 이질성의 명확한 연결고리를 알지 못하고 있다.

약제를 투여했을 때 세포 간 이질성으로 인해 일부 암세포만 사멸되고 일부는 살아남는다면 완치가 되지 않아 세포 간 이질성의 근본적인 원인을 찾고 이질성을 최소화할 수 있는 전략은 치료효과를 높일 수 있는 신약 설계에 중요하다.

홍혁표 IBS 전(前) 학생연수원(現 미국 위스콘신 메디슨대 방문조교수)은 "지난 2022년 선행연구에서 세포 내 신호전달체계를 묘사한 수리모델을 개발했었다"며 "당시엔 신호전달체계의 중간과정이 한 개의 경로만 있다고 가정해 얻을 수 있는 정보도 한계가 있었지만, 이번 연구에서는 AI를 활용해 중간과정의 비밀까지 풀어냈다"고 설명했다.

연구진은 기계학습 방법론인 'Density-PINNs(Density Physics-Informed Neural Networks)'를 개발해 신호전달체계와 세포 간 이질성의 연결고리를 찾아냈다.
 
연구진에 따르면 세포가 외부자극에 노출되면 신호전달체계를 거쳐 반응 단백질이 생성된다. 시간에 따라 축적된 반응 단백질의 양을 이용하면 신호전달 소요시간의 분포를 추론할 수 있고 이 분포는 신호전달체계가 몇개의 경로로 구성됐는지를 알려준다.
 
Density-PINNs를 이용하면 쉽게 관측할 수 있는 반응 단백질의 시계열 데이터로부터 직접 관찰하기 어려운 신호전달체계에 대한 정보를 추정할 수 있다는 의미다.

이어 연구진은 실제 대장균의 항생제에 대한 반응실험 데이터에 Density-PINNs를 적용, 세포 간 이질성의 원인을 추적해 신호전달체계가 단일경로로 이뤄졌을 때(직렬)에 비해 여러경로로 이뤄졌을 때(병렬)가 세포 간 이질성이 적다는 사실을 알아냈다.

제1저자인 조현태 IBS 선임연구원은 "추가 연구가 필요하지만 신호전달체계가 병렬구조일 경우 극단적인 신호가 서로 상쇄돼 세포 간 이질성이 적어지는 것으로 보인다"면서 "신호전달체계가 병렬구조를 보이도록 약물이나 화학요법 치료전략을 세우면 치료효과를 높일 수 있다는 의미"라고 강조했다.

효과가 높은 신약 및 치료법 개발에 단초를 제공할 이번 연구 결과는 지난해 12월 26일 국제학술지 셀(Cell)의 자매지인 '패턴스(Patterns)'에 실렸다.(논문명:Density physics-informed neural networks reveal sources of cell heterogeneity in signal transduction)

연구를 이끈 김재경 CI는 "복잡한 세포 신호전달체계의 전 과정을 파악하려면 수십 년의 연구가 필요하지만 이번에 제시한 방법론을 활용하면 수 시간 내에 치료에 필요한 핵심정보만 알아내 치료에 활용할 수 있다"면서 "이번 연구를 실제 현장에서 사용되는 약물에 적용해 치료효과를 개선할 수 있길 기대한다"고 말했다.


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