AI, 세포를 '투시'하고 수백 개의 '보이지 않는' 암 표지자 감지

AI 'nhìn xuyên' tế bào, phát hiện hàng trăm dấu ấn ung thư 'vô hình' - Ảnh 1. — 맥길대학교의 AI 도구, 세포 깊숙이 숨겨진 미묘한 병리학적 표지자 감지 가능 - 일러스트: urologiasanrafael.com

캐나다 맥길 대학의 연구진은 개별 세포 내에서 보이지 않는 질병 표지자를 감지할 수 있는 새로운 인공지능(AI) 도구를 개발하여 환자에게 조기 진단과 보다 정확한 치료 옵션을 제공할 가능성을 열었습니다.

DOLPHIN이라는 이름의 이 도구는 Nature Communications 저널에 게재된 연구에 설명되어 있습니다. 저자들은 이 방법이 각 환자에게 가장 적합한 치료법을 찾아냄으로써 의사들이 치료 과정에서 "시행착오"를 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 밝혔습니다.

질병 표지자는 종종 RNA 발현의 미묘한 변화로 나타나 질병의 존재, 심각도 또는 치료에 대한 반응을 반영합니다. 기존 분석 방법은 유전자 수준에서만 요약하기 때문에 많은 중요한 신호가 가려집니다.

DOLPHIN은 AI를 사용하여 엑손이라고 불리는 작은 부분이 서로 어떻게 연결되는지 자세히 분석하여 지금까지 간과되었던 유전자 마커를 밝혀냅니다.

"유전자는 하나의 블록이 아니라 여러 개의 작은 조각으로 이루어진 레고 블록과 같습니다. 저희 도구는 조각들이 어떻게 연결되어 있는지 살펴봄으로써 오랫동안 간과되어 왔던 중요한 질병 표지자들을 밝혀냅니다."라고 박사 과정생이자 주저자인 카일루 송은 말했습니다.

한 임상 시험에서 DOLPHIN은 췌장암 환자의 단일 세포 데이터를 분석하여 기존 도구로는 발견할 수 없었던 800개 이상의 질병 표지자를 발견했습니다. 이를 통해 시스템은 공격적이고 고위험군 암 환자와 경증 암 환자를 구분할 수 있었으며, 이는 의사들이 치료 계획을 맞춤화하는 데 중요한 정보입니다.

이 연구는 즉각적인 적용 가치 외에도 가상 세포 모델 구축이라는 장기적인 목표의 토대를 마련합니다. DOLPHIN이 생성하는 상세한 단일 세포 프로파일은 실험실 또는 임상 시험에 들어가기 전에 세포 행동과 약물 반응을 시뮬레이션하는 데 활용될 수 있으며, 이를 통해 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

연구팀은 다음 단계로 이 도구의 적용 범위를 수백만 개의 세포로 확장하여 앞으로 더욱 정확한 가상 세포 모델을 만드는 것이라고 밝혔습니다.

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VNA

출처: https://tuoitre.vn/ai-nhin-xuyen-te-bao-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-20251005202703229.htm