KAIST, 세포·약물 반응 레고처럼 조립·예측하는 AI 기술 개발

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 생성형 인공지능(AI)을 활용해 세포를 목표 상태로 유도할 수 있는 약물과 유전자 표적을 찾아내는 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

연구팀은 이미지 생성 분야에서 활용되는 생성적 적대 신경망의 잠재공간에서 의미론적 연산이 가능하다는 개념에 착안했다.

잠재공간은 이미지 생성 AI가 사물이나 세포의 특징을 수학적으로 정리해 놓은 보이지 않는 지도와 같은 공간이다.

연구팀은 이 공간에서 세포의 상태와 약물의 효과를 각각 분리해내고 이를 다시 조합해 실험하지 않은 세포-약물 조합의 반응을 예측하는 방식을 고안했다. 이 원리를 확장해 특정 유전자를 조절했을 때 어떤 변화가 나타나는지도 예측할 수 있다.

실제 데이터를 활용해 기술을 검증한 결과, 대장암 세포를 정상 세포에 가까운 상태로 되돌릴 수 있는 분자 표적을 AI가 찾아냈고 이를 세포 실험으로 입증했다.

이번 성과는 단순히 '이 약이 효과가 있다' 수준이 아니라 그 약이 세포 안에서 어떻게 작용하는지 원리까지 밝힐 수 있었다는 점에서 의미가 크다.

향후 신약 개발이나 암 치료뿐만 아니라, 손상된 세포를 다시 건강한 세포처럼 되살리는 연구 등 여러 의학 분야에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

조 교수는 "이미지 생성 AI 기술에서 착안해 세포도 원하는 방향으로 바꿀 수 있다는 아이디어인 '방향 벡터' 개념을 적용했다"며 "이번 기술은 특정 약물이나 유전자가 세포에 미치는 효과를 정량적으로 분석하고, 아직 알려지지 않은 반응까지 예측할 수 있는 범용 AI 방식이라는 점에서 의미가 크다"고 말했다.

KAIST 한영현 박사, 김현진 박사과정, 이춘경 박사가 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '셀 시스템(Cell Systems)'에 논문으로 출판됐다.

jongseo12@news1.kr