컬럼비아대학 의학센터 시스템생물학과의 라울 라바단 교수 연구팀은 최근 세포 활동을 예측하는 인공지능(AI) 모델 연구결과를 발표했다. 연구 결과는 2025년 1월 과학 저널 네이처(Nature)에 게재됐다. 연구진은 130만 개 이상의 인간 세포로부터 얻은 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시켰다. 이 과정에서 세포의 유전자 발현과 접근 가능한 게놈 데이터를 기반으로 세포 활동을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다.
기술은 인간 언어를 이해하는 챗GPT와 유사한 방식으로 작동한다. 데이터에서 규칙과 패턴을 학습한 뒤 새로운 상황에 이를 적용하는 방식이다. 연구팀은 세포의 정상 상태와 질병 상태를 비교하며, 암 세포와 같은 병적 상태에서도 높은 정확도로 예측을 수행했다.
라바단 교수는 "이 AI 기술은 생물학을 설명 중심의 과학에서 예측 중심의 과학으로 전환하는 데 기여할 것"이라며 "유전자 발현 패턴을 빠르게 분석해 질병의 근본적인 메커니즘을 밝히는 데 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.
더불어 연구팀은 소아 백혈병 환자의 유전자 변이를 분석해 변이가 두 가지 전사인자 간의 상호작용을 방해한다는 점을 밝혀냈다. 연구팀은 기존 실험으로는 알 수 없었던 생물학적 메커니즘을 규명한 사례로, AI 기술의 실질적 응용 가능성을 보여준다고 설명했다.
이번 연구는 암을 포함한 여러 질환의 발생 원인을 밝히는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 특히 게놈의 '다크 매터'(암흑 물질)로 불리는 비암호화 영역에 대한 연구에도 활용될 수 있다.
라바단 교수는 "AI 모델을 활용하면 지금까지 밝혀지지 않았던 게놈 영역의 변이도 연구할 수 있다"며 "암과 다른 질병 치료를 위한 혁신적인 치료법 개발로 이어질 수 있다"고 강조했다.
이종균 기자
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