벌크 조직 RNA-seq 데이터에 GAN 적용 전략 모식도 (한국뇌연구원 제공) [뉴스1]
벌크 조직 RNA-seq 데이터에 GAN 적용 전략 모식도 (한국뇌연구원 제공) [뉴스1]

국내 연구진이 치매 질환에 관련된 생체 빅데이터를 분석해 아밀로이드 베타와 콜레스테롤 생성 관계에 대한 분자 단위 과정을 예측했다.

한국뇌연구원(KBRI)은 천무경 박사가 인공지능(AI)을 활용해 생체정보 데이터를 분석하고 뇌의 아밀로이드 베타의 증가가 콜레스테롤 합성을 유도한다는 것을 발견했다고 4일 밝혔다.

아밀로이드 베타는 치매 원인 단백질로 알려져 있으며, 일반적으로 뇌 속에서 과도하게 많아질 경우 미세아교세포 등에 의한 면역작용으로 제거된다. 콜레스테롤은 세포막을 구성하고 막의 유동성을 조절하는데 혈액 내에서 일정 수준으로 유지돼야 한다. 이러한 과정에 문제가 생기면 병리적 이상이 발생하기도 한다.

분자 단위의 생명 현상을 분석할 수 있는 기술이 발달함에 따라 유전자 발현 과정을 세밀하게 관찰할 수 있게 됐다. 이에 따라 만들어진 생체 빅데이터를 분석해 생명 현상을 규명하려는 시도가 이어지고 있는데, 이번 연구는 치매 진행 과정에 대한 새로운 기전을 예측했을 뿐 아니라 인공지능이 활용된 분석 방법을 제시했다는 의미도 있다.

이번 연구에는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks·GAN)이라는 방식의 인공지능 기술이 쓰였다. 연구진은 공개된 치매 모델 실험쥐(5xFAD) 대뇌피질 조직의 데이터를 분석하고, GAN에 적용하기 위한 데이터 전처리, 규격화 및 데이터 확대 방법 개발했다.

GAN은 생성자와 구분자로 불리는 두 개의 부분으로 구성돼 있는데, 생성자는 실제에 가까운 가짜를 만들어내도록 설계됐고 구분자는 실제에 가까운 가짜와 실제 데이터를 판별한다. 그 후 생성자는 구분자를 속이지 못한 데이터를, 구분자는 생성자에게 속은 데이터를 학습하는 과정을 반복하며 모델(패턴)을 정교화 한다.

연구팀은 GAN을 이용해 정상 실험쥐에서 치매 유전자 발현을 시뮬레이션하고 정상형에서 치매 단계로 진행될 때의 유전자 발현 변화과정을 관찰했다. 그 결과 아밀로이드 베타가 증가가 콜레스테롤 합성을 초기에 유도한다는 것을 도출했다.

이는 일반적인 콜레스테롤 대사 과정에 비해서도 초기로 아밀로이드 베타의 증가가 콜레스테롤 합성의 신호 역할을 하며, 두 과정이 서로 상호작용하며 뇌 신경간 연결(시냅스 형성) 및 변화에 관여할 수 있는 가능성을 의미한다. 시냅스의 생성 및 변화·소멸에 대한 연구는 뇌 질환을 설명하는 방법 중 하나다.

이번 연구는 RNA 전사체 분석에 AI 분석 기법을 융합한 것으로, 연구자들에게는 더욱 체계화된 해석·실험 디자인을 제공하고 의료 산업계에는 질병 초기에 일어나는 생체 내 변화를 예측하는 새로운 접근법을 제시했다는 데 의의가 있다.

천무경 박사는 "GAN을 활용하면 질환으로 인한 유전자 발현의 차이 분석에서 더 나아가 현상의 원인을 찾아 분자기전 과정을 설명할 수 있다"며 "이러한 방법론이 발전하고 생체 데이터가 축적된다면, 샘플 획득에 시간이 많이 소요되던 뇌질환 및 노화 관련 기존 분석의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

한국뇌연구원 기관고유사업의 지원을 통해 수행된 이번 연구결과는 계산생물학 분야 국제 학술지 플로스 컴퓨데이셔날 바이올로지(PLOS Computational Biology)에 게재됐다.

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