세포의 상태를 원하는 방향으로 조절하는 것은 신약 개발, 암 치료, 재생 의학 등 생명과학 분야의 핵심 과제지만, 적합한 약물이나 유전자 표적을 찾는 일은 쉽지 않다. 이에 KAIST 연구진은 세포와 약물 반응을 레고블록처럼 분해하고 다시 조립하는 방식으로 수학적으로 모델링해, 실제로 실험하지 않은 세포와 약물의 새로운 반응은 물론 임의의 유전자 조절 효과까지 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 생성형 AI를 활용해 세포를 목표 상태로 유도할 수 있는 약물과 유전자 표적을 찾아내는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. ‘잠재공간(latent space)’은 이미지 생성 AI가 사물이나 세포의 특징을 수학적으로 정리해 놓은 보이지 않는 ‘지도’와 같은 공간이다. 연구팀은 이 공간에서 세포의 상태와 약물의 효과를 각각 분리해내고, 이를 다시 조합해 실험하지 않은 세포-약물 조합의 반응을 예측하는 방식을 고안했다. 이 원리를 확장해, 특정 유전자를 조절했을 때 어떤 변화가 나타나는지도 예측할 수 있음을 보였다. 연구팀은 실제 데이터를 활용해 이 기술을 검증했다. 그 결과 대장암 세포를 정상
삼성서울병원, 제10회 국제 심포지엄 열어 삼성서울병원 세포·유전자치료연구소가 이달 23일 ‘제10회 국제 심포지엄’을 온라인으로 개최한다. 이번 토론회는 줄기세포 재생의학·세포 및 유전자 치료 분야 국내외 연구 전문가를 초청해, 기초·중개연구부터 임상 적용까지 전 영역에 대해 다룬다. 특히, 데이비드 위리엄스(David Williams)·무스타파 사힌(Mustafa Sahin) 美 하버드 의과대학교 교수 및 엔서니 오로(Anthony E. Oro) 美 스탠퍼드 대학교 교수 등 전문가가 연사로 나선다. 장윤실 삼성서울병원 세포·유전자치료연구소 소장은 “이번 심포지엄이 우리나라 줄기세포 재생의학 및 세포 유전자 치료 관련 연구자에게 많은 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 한편, 제10회 국제 심포지엄은 오는 6월 22일까지 사전등록이 진행 중이다. 헬로티 최재규 기자 |
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