고해상도 영상기술과 인공지능(AI)을 결부해 세포가 늙어가는 과정을 정확하게 측정하고 따라갈 수 있는 새로운 기술이 개발됐다. 세포가 얼마나 손상됐는지, 시간이 지나면 얼마나 기능을 잃어가는지를 눈에 보이게 추적할 수 있다. 로화된 세포가 어떻게 조직재생을 방해하고 질병을 일으키는지를 밝히는 데 중요한 단서가 될 것으로 기대된다.

뉴욕대학교 워스치나 교수 연구팀은 로화와 손상, 질병으로 더 이상 증식하지 않는 세포를 추적하기 위해  AI 기반의 영상분석기법을 개발했다. 연구결과는 7일 국제학술지 《자연·통신》에 실렸다.

연구팀은 더 이상 분렬하지 않고 DNA 손상 관련 특정 분자신호를 방출하는 세포를 분석대상으로 삼았다. 시간이 지나면서 축적되는 로화세포의 핵구조 변화를 AI에 학습시켰다.

분석 결과 세포핵의 형태 변화는 로화 정도와 밀접하게 관련되였다. 핵의 크기 증가, 밀도가 높은 핵 중심부의 출현, 비정형적 형태, 염색반응 등 변화가 일어났다. 변화가 일어난 세포들은 실제로 DNA가 손상됐다. 더 이상 스스로 자라거나 나눠지지 않으며 세포 안에 로화와 관련된 물질이 쌓여있는 등 늙은 세포의 특징이 뚜렷하게 확인됐다.

연구팀은 이를 바탕으로 ‘핵형태 지표 분석법’을 개발했다. 세포핵의 구조적 특징을 수치화해 -20점에서 +20점 사이의 ‘로화 점수’로 환산하는 방식이다. 건강한 세포군과 로화된 세포군을 한눈에 비교할 수 있다.

이어진 실험에서는 생후 3개월부터 2년 이상 된 쥐의 세포에 NMP（NMP에서 N─메틸피프로닐의 략칭）를 적용했다. 쥐의 나이가 많을수록 NMP 점수가 낮아지는 것이 확인됐다. 손상된 근육조직의 회복 과정에서도 줄기세포, 면역세포, 내피세포 등에서 로화세포의 증감과 NMP 점수가 일치하는 양상을 보였다. 특히 근육이 손상된 쥐는 손상 직후 로화 근육줄기세포가 증가했다가 조직재생과 함께 점차 사라졌다.

관절염 모델 생쥐의 연골세포에 NMP를 적용했을 때 로화세포가 건강한 쥐에 비해 10배가량 더 많이 존재한다는 사실도 확인했다. 골관절염이 년령과 함께 악화되는 질환이라는 기존 사실과 일치한 것이다.

연구를 이끈 워스치나 교수는  “이번 연구는 특정 핵형태 지표가 로화세포를 식별하고 추적하는 신뢰할 수 있는 도구가 될 수 있음을 보여준다.”고 하면서 “로화, 조직 재생, 퇴행성 질환 연구에 중요한 단초를 제공할 것”이라고 밝혔다.

연구팀은 현재 NMP 기술에 대한 특허를 출원중이다. 향후 외부 연구자에게 무료로 제공할 계획이다.　 

외신