뇌질환 조기 진단·약물 설계…GIST, AI 융합연구 첫 성과 발표

실시간 단백질 이미징+AI 분석 연구 방향 제시

퇴행성 뇌질환 조기 진단·치료 플랫폼 개발 기대

알츠하이머 환자의 뇌 사진 (사진=뉴시스DB)

[광주=뉴시스]이창우 기자 = 광주과학기술원(GIST)이 주관하는 'GIST-이코노어(InnoCORE) 연구단'이 알츠하이머병 등 퇴행성 뇌질환의 조기 진단과 효과적인 약물 개발 가능성을 한 걸음 더 빨리 열어 줄 인공지능(AI) 기반 융합연구 첫 성과를 발표했다.

GIST-InnoCORE 연구단은 과학기술정보통신부가 추진하는 국가 연구 인재 양성 프로그램인 이노코어 사업 8개 연구단 중 하나로 GIST가 주관한다.

GIST 연구단은 '뇌질환 조기 진단을 위한 AI+나노융합'을 핵심 목표로 연구를 진행 중이다.

12일 GIST에 따르면 이번 연구 성과 발표에서는 실시간 투과전자현미경(in-situ TEM)을 활용한 단백질 구조 변화 관찰과 머신러닝 기반 AI 분석 기술을 결합해 알츠하이머병 등 뇌질환을 유발하는 단백질 응집 현상을 정밀 분석하는 새로운 접근법을 제시했다.

이번 연구 성과는 이은지 GIST 신소재공학과 교수가 지도하고 황준호 박사(제1저자)가 미국 노스웨스턴대학교 네이선 C. 지안네스키(Nathan C. Gianneschi) 교수와 협업으로 진행했으며, 국제학술지 '매터(Matter)' 8월6일자 온라인에 게재됐다.

연구팀은 비정상적인 단백질 응집이 뇌질환의 주요 원인이라는 점에 착안해 연구를 진행했다.

단백질이 비정상적으로 모이는 과정을 '실시간 투과전자현미경((in-situ TEM)'으로 관찰하고 이를 머신러닝 기반의 AI로 분석함으로써 질병 진행 가능성 예측과 조기 진단에 활용할 수 있는 플랫폼 개발 가능성을 열었다.

특히 단백질의 성장 방향과 구조 변화를 제어하는 기술은 향후 바이오 진단뿐 아니라 신소재 설계에도 응용될 것으로 기대된다.

GIST 이노코어 연구단의 황준호 박사와 이은지 교수(오른쪽). (사진=GIST 제공) [email protected] *재판매 및 DB 금지

이은지 교수는 "이번 연구는 뇌질환 조기 진단과 약물 설계 AI 플랫폼 구축을 위한 중요한 출발점 될 것"이라며 "실시간 투과전자현미경 이미지에 AI 기술과 임상시료 분석 데이터를 접목하면 알츠하이머, 파킨슨병 등 퇴행성 뇌질환의 발병 가능성이나 진행 예측 정확도를 높일 수 있을 것"이라고 말했다.

황준호 박사도 "멘토들의 도움 덕분에 연구의 과학적 배경과 AI 응용을 폭넓게 이해하게 됐다"며 "앞으로도 다양한 분야의 융합연구를 기획할 수 있을 것으로 기대된다"고 전했다.

GIST-InnoCORE 연구단은 산업계·학계·해외 석학이 함께 참여하는 박사후연구원 중심의 멀티 멘토링 시스템을 운영하며 집단지성을 활용한 융합연구 생태계를 구축하고 있다.

이번 연구 성과는 이러한 멘토링 시스템의 효과를 보여준 대표적인 사례로써 AI 기반 질병 진단·치료용 단백질 구조 변화 예측 플랫폼 개발로 이어질 전망이다.


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