인공지능(AI)과 광유전학 통해 '파킨슨병'의 조기 진단과 치료 가능성이 열렸다.

한국과학기술원(KAIST) 허원도·김대수 교수와 기초과학연구원(IBS) 이창준 단장 공동 연구팀이 인공지능(AI)과 광유전학을 접목해 파킨슨병 조기·정밀 진단과 치료 가능성을 동물모델에서 확인했다고 지난 22일 밝혔다.

이번 연구는 KAIST 현보배 박사후연구원이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 지난달 21일 게재됐다.

현 박사는 현재 보건산업진흥원의 ‘글로벌 의사과학자 양성사업’ 지원을 받아 하버드 의대 맥린병원에서 파킨슨병 세포치료제 고도화 연구를 이어가고 있다.

파킨슨병은 도파민 분비 신경세포가 점차 사멸하며 발생하는 대표적 신경 퇴행성 질환이다.

떨림·경직·보행 장애 등 다양한 운동 이상 증상을 동반하지만, 기존 검사법으로는 발병 초기 변화를 민감하게 포착하기 어렵고 약물치료의 효과 역시 제한적이라는 한계가 있었다.

‘파킨슨 행동지수’ 개발…초기 단계부터 민감한 판별 가능

연구팀은 파킨슨병의 주요 발병 원인으로 꼽히는 알파시누클레인 단백질 응집을 유도한 생쥐 모델을 대상으로 AI 기반 3차원(3D) 자세 추정 기술을 적용했다.

생쥐 걸음걸이, 사지 움직임, 떨림 등 340여 가지 행동을 분석해 ‘파킨슨 행동지수’를 산출했으며, 이 지수를 통해 발병 2주차부터 기존 검사보다 민감하게 질환 진행 정도를 확인할 수 있었다.

특히 보폭 변화, 손발 비대칭, 흉부 떨림 등은 파킨슨병 진단의 핵심 행동 표지로 분류됐다.

연구팀은 동일한 방식으로 루게릭병(ALS) 생쥐 모델을 비교했는데, ALS에서는 운동 기능이 떨어졌음에도 파킨슨 행동지수는 낮은 수준에 머물러 두 질환의 행동 패턴 차이가 뚜렷함을 확인했다.

이는 파킨슨 행동지수가 단순 운동 저하가 아닌 파킨슨병 특이적 지표임을 입증한 셈이다.

연구팀은 나아가 빛으로 신경세포 기능 조절 광유전학 기술을 접목해 치료 효과도 검증했다.

파킨슨병 모델 생쥐에 격일로 빛을 쏘자 보행이 매끄러워지고 팔다리 움직임이 자연스러워졌으며 떨림 증상도 현저히 줄었다. 아울러 도파민 신경세포 보존 효과도 나타났다.

허원도 KAIST 석좌교수는 “AI 행동 분석과 광유전학을 결합해 파킨슨병 조기 진단부터 치료, 기전 규명까지 이어지는 전임상 성과를 거뒀다”며 “향후 환자 맞춤형 치료제 개발에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.