한국뇌연구원, 인공지능(AI)으로 치매 진단과 치료 중요 단서 발견
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한국뇌연구원, 인공지능(AI)으로 치매 진단과 치료 중요 단서 발견
  • 정 현 기자
  • 승인 2021.01.22 09:41
  • 댓글 0
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연구논문, SCI급 국제학술지 'PNAS' 1월 19일자 게재

[헬쓰in논문] 치매 잔단에 인공지능 기술을 활용하는 연구가 시도되고 있는 가운데, 한국뇌연구원(KBRI)은 21일 주재열 박사 연구팀이 변이체 인공지능(Splice-AI)를 이용해 치매 모델의 특정 유전자에서 숨겨진 새로운 변이체 최초로 발견했다고 밝혔다.

이번 연구는 인간 유전자 데이터를 기반으로 변이체 인공지능(Splice-AI)을 적용하여 아직 밝혀지지 않은 스플라이싱 변이체의 유발 가능성을 수치화 하고, 이를 통해 얻은 분석 정보를 동물 질환 모델에서 적용 가능하다는 것을 밝힌 데 큰 의의가 있는 것으로 평가받고 있다.

왼쪽부터 주재열 선임연구원, 김성현 연구원, 양수민 연구원, 임기환 연구원 / 사진=한국뇌연구원
왼쪽부터 주재열 선임연구원, 김성현 연구원, 양수민 연구원, 임기환 연구원 / 사진=한국뇌연구원

이번 연구 결과를 담은 논문은 SCI급 국제학술지 ‘미국국립과학원회보(PNAS, IF=9.412)’ 1월 19일자에 게재됐다. 

논문명은'Prediction of Alzheimer’s disease-specific phospholipase c gamma-1 SNV by deep learning-based approach for high-throughput screening'이며, 김성현, 양수민, 임기한 연구원이 공동 제1저자로, 주재열 선임연구원이 교신저자로 참여했다.

"인공지능, 치매 등 각종 뇌질환 진단 및 치료에 중요한 정보 제공할 수 있을 것"

연구팀의 주재열 박사는 “4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 인공지능과 뇌연구를 접목하여 치매 질환 뿐만 아니라 뇌질환 및 다양한 질환에도 응용하여 새로운 진단 및 치료 전략에 중요한 정보를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.

국제학술지 'PNAS' 최근호에 실린 해당 논문
국제학술지 'PNAS' 최근호에 실린 해당 논문

스플라이스 변이체(alternative splicing)는 유전자의 발현을 조절할 뿐만 아니라 다양한 표현형에 영향을 준다. 특히, RNA 가공작업 중 하나인 RNA 이어 맞추기(스플라이싱)는 다양한 염기의 변화에 의해 영향을 받으며 특히 퇴행성 뇌질환에서 다양하게 발견되고 있다.

이에 연구팀은 인간 전사체의 숨겨진 스플라이싱의 다양한 현상을 딥러닝 기반 변이체 인공지능(Splice-AI)을 통해 치매모델에 적용했다.

딥러닝을 통해 신호 전달 기작의 핵심요소인 인간 PLCr1 유전자에서 14곳에 숨겨진 스플라이싱 변이체들 위치를 예측하였으며, 특히 인간과 동일한 마우스의 PLCr1 유전자 위치에서 변이체가 나타남을 확인했다.

인간의 지놈 시퀀스 (pre-mRNA sequence)로 부터 딥러닝 트레이닝 (Splilce-AI)을 통해질환관련 유전자들의 숨겨진 변이체 예측 분석 / 자료이미지=한국뇌연구원
인간의 지놈 시퀀스 (pre-mRNA sequence)로 부터 딥러닝 트레이닝 (Splilce-AI)을 통해 질환관련 유전자들의 숨겨진 변이체 예측 분석 / 자료이미지=한국뇌연구원

또, 알츠하이머 모델 마우스의 뇌속의 PLCr1 유전자의 27번째 엑손에 1개의 염기가 비정상적으로 삽입이 되면서 비정상적인 RNA 가공 현상을 확인하였다.

이때, 염기서열의 변화가 단백질의 아미노산 변화를 유발하게 되며, 인체의 항상성을 유지에 필요한 단백질이 변화되는 것으로 이러한 변이체는 치매 특이적 현상임을 최초로 밝혀냈다.

이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국뇌연구원 기관고유사업, 한국연구재단 이공분야기초연구사업과제의 지원으로 수행됐다.


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