세포가 앞으로 혈액세포·신경세포 등 어떤 세포로 분화할지를 예측하고 그 과정을 이끄는 핵심 유전자까지 찾아내는 인공지능(AI) 모델이 나왔다. 발달장애와 종양성장 원인분석, 재생의학 연구 등에 활용될 가능성을 제시했다.

미국 스토워스의학연구소와 독일 헬름홀츠 뮨헨·뮨헨공과대학, 영국 옥스퍼드대학 공동 연구팀은 AI 모델 ‘레그벨로’를 개발했다고 일전 국제학술지 《세포》에 발표했다.

기존 단일세포 분석에서 세포변화 방향을 추정하는 ‘RNA 속도’ 분석은 유전자 조절 정보를 담지 못한다. 반대로 유전자간의 관계를 밝히는 유전자 조절 네트워크 분석은 시간 흐름에 따른 세포 변화를 반영하지 못했다. 기존 방법 만으로는 세포가 어떤 세포로 분화할지와 무엇이 그 변화를 이끄는지를 동시에 파악하기 어렵다.

레그벨로는 RNA 속도 분석과 유전자 조절 네트워크 분석을 하나의 심층학습모델로 통합했다. 세포내 RNA 발현 변화와 유전자간의 조절관계를 동시에 계산해 세포가 앞으로 어떤 경로를 밟을지와 그 경로를 유도하는 핵심 유전자를 함께 예측한다.

컴퓨터 시뮬레이션만으로 수백, 수천개의 후보 유전자를 먼저 추려낼 수 있어 모든 유전자를 실험실에서 일일이 검증해야 하는 비능률을 줄인다.

연구팀은 레그벨로를 제브라피시 배아의 신경릉선 세포에 적용해 성능을 검증했다. 신경릉선 세포는 척추동물 배아 초기에 생겨나 얼굴·심장·말초신경계·색소세포 등 다양한 조직으로 분화하는 세포집단이다.

연구팀은 레그벨로를 제브라피시(斑马鱼) 신경릉선 발달을 포함해 세포주기, 취장 내분비세포 발생, 혈액세포 형성, 근육 형성, 후뇌 발달 등 6가지 생물학 시스템에도 적용했다. 잠재시간 추정, 세포변화 속도, 최종 세포상태 예측, 계통 관련 요소 규명 등 4가지 핵심 지표에서 현재 가장 널리 쓰이는 분석 기법들과 비교해 동등하거나 더 높은 성능을 보였다.

연구팀은 레그벨로가 줄기세포를 원하는 세포 류형으로 정밀하게 유도하거나 종양 세포의 성장 경로를 예측하는 데 활용될 수 있다고 전망한다.

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