"AI가 세포 건강 예측"…가상세포, 신약개발 '가속페달"

4차원(4D) 인공지능(AI) 모델과 '디지털 트윈'으로 구축된 가상세포를 이용해 신약 개발 속도를 높이는 기술이 개발됐다.

17일(현지시간) 미국 캘리포니아대학교 샌디에이고(UC 샌디에이고) 연구팀은 이 같은 내용의 연구 결과 2편을 국제학술지 '셀'(Cell)에 발표했다.

세포에 에너지를 공급하는 미토콘드리아는 세포 건강 상태에 따라 모양이 변해 질병의 지표나 신약 시험에 활용될 수 있다. 그러나 기존에는 미토콘드리아를 평면적이고 정적인 이미지로만 관찰해 기능 변화를 이해하는 데 어려움이 있었다.

연구팀은 '4D 격자광상 현미경' 기술을 활용해 가상세포를 만들었다. 이 기술은 미토콘드리아 등 세포 내 구조물이 3차원에서 시간의 흐름에 따라 어떻게 움직이는지 포착한다.

첫 번째 접근법은 딥러닝 AI 모델 '미토스페이스'(MitoSpace)를 활용했다. 연구팀은 약물 처리된 암세포를 촬영한 4D 영상 4만 개를 AI에 학습시켰다.

AI는 미토콘드리아의 모양과 움직임만으로 세포의 에너지 상태를 예측했으며, 약물 종류를 75%의 정확도로 구분했다. 이는 기존 2D 이미지를 사용했을 때의 정확도 56%보다 높은 수치다.

두 번째는 살아있는 세포의 '디지털 트윈'을 구축하는 방식이다. 연구팀은 세포 소기관의 행동 규칙을 정의하고 이를 물리 기반 모델에 적용했다. 이 가상세포는 특정 약물에 대한 실제 세포의 미토콘드리아 반응을 거의 일치하게 재현했다.

교신 저자인 요하네스 쇠네베르크 교수는 "세포는 깊이가 있고 결코 움직임을 멈추지 않는 4차원 객체"라며 "가상세포는 그 사실을 포착한 데이터를 기반으로 만들어져야 한다"고 말했다.

연구팀은 이 기술이 암, 당뇨병, 알츠하이머병 등 다양한 질병의 신약 개발을 가속화할 것으로 기대했다.

연구팀의 향후 목표는 AI 모델과 디지털 트윈을 결합해 완전한 가상 인간 세포를 만드는 것이다. 궁극적으로는 여러 세포가 모인 조직 전체를 모델링해 임상 치료에 정보를 제공하는 것을 목표로 한다.