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AI기반 암-노화 유전체 지도 구축
생명과학 건국대학교 (2023-01-19)

건국대학교 의과대학 의학과 김성영 교수 연구팀이 암과 노화의 연결고리를 풀어낼 핵심 기능 유전체 지도를 구축했다.

건국대학교 한예은 박사과정(제1저자), 김성영 교수(교신저자)

<건국대학교 한예은 박사과정(제1저자), 김성영 교수(교신저자)>


자체 개발한 AI(인공지능) 알고리즘을 이용한 이번 연구는 발암 프로세스의 핵심 인자와 생물경로를 발굴해 암제어의 새로운 패러다임을 제시했다.

암세포는 정상적인 노화과정에서 벗어나 죽지 않고 영구 분열하는 특징을 가진다. 발암유전자를 세포에 과발현하면 세포가 증식하지 않고, 오히려 종양억제 유전자가 발현해 세포주기가 영구적으로 억제된다. 이 현상을 ‘발암유전자 유도에 의한 노화(Oncogene-induced senescence, OIS)’라 한다.

지금까지 암 유전자가 발현했을 때 세포노화가 일어나는 분자생물학적 기전은 정확하게 밝혀져 있지 않지만, 암과 같이 무한하게 증식 하기 위해서는 이러한 노화 신호를 극복해야 한다. 때문에 OIS 기전은 암 발생 시 나타나는 중요한 내재적 방어 기전으로 알려져 있다.

연구팀은 AI 기반 메타분석과 암유전체 빅데이터 분석을 통해 OIS가 단순히 실험실에서만 나타나는 것이 아니라, 암 조직에서 나타나는 주요한 전사체 표현형임을 규명했다. 또한 OIS 경로를 통한 암 제어 및 항암 치료제 개발은 전무해, 이번 연구 결과를 바탕으로 보다 근본적인 항암 치료제를 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

이번 연구는 영국 캠브리지 대학 유전학과와 공동으로 진행했으며, 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구사업 및 바이오·의료기술개발 사업의 지원을 받았다. 해당 연구 성과는 노화 및 노인병 분야의 세계적인 학술지인 ‘ARR(Ageing Res. Rev., IF=11.78)’ 최신호에 온라인 게재됐다.

한편 김 교수 연구팀은 최근 2년 간 이번 논문을 비롯해 4편의 논문을 포스텍 ‘한국을 빛낸 사람들(한빛사)’에 연속으로 등재했으며, 빅데이터를 활용한 AI융합 연구의 세계적인 리딩 그룹으로 인정받고 있다. 
 

비지도 기계학습을 이용한 핵심인자 추출 도식

비지도 기계학습을 이용한 핵심인자 추출 도식

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