유전체·AI활용 노화질환 예측기술 개발 조대·광주TP 등 5개 기관 참여 양시원 기자

2023년 11월 28일(화) 20:22

광주테크노파크(광주TP)는 과학기술정보통신부 지원을 받아 2020년부터 2024년까지 진행하는 ‘노화 질환 예측 및 진단을 위한 유전체 기반 인공지능(AI) 시스템 개발’ 연구과제 결과로 ‘유전체를 활용한 한국형 노화 질환 예측 AI 기술이 개발됐다고 28일 밝혔다.

본 연구에는 광주TP, 서울대학교, 조선대학교 등 총 5개의 기관이 참여했다.

원성호 서울대학교 교수(사진)가 이끄는 연구팀은 노화질환 통합데이터베이스 구축 및 멀티모달 데이터 분석을 수행했다. 공동 연구개발에 참여한 이건호 조선대학교 교수는 노화 질환 코호트에 대한 인지 검사 정보, 유전체 정보, MRI 뇌영상 등의 다중 데이터를 수집했다. 김준모 한국과학기술원 교수는 딥러닝 기반 진단 학습 모델 개발을, 신은순 ㈜디엔에이링크 이사는 한국인칩 기반 유전체 데이터 생산 및 시제품 개발을, 김성환 광주테크노파크 수석은 수집된 노화 질환 데이터와 국가 데이터 포탈 간의 연동 시스템을 맡았다.

지금까지의 질병진단 바이오마커는 발병의 예측보다 발병상태 또는 심화된 상태를 진단하는 용도로 사용되고 있었다. 많은 노인성 질환의 발병원인에 유전적 요인이 기여하는 것으로 알려져 있으나, 예측정확도가 비교적 낮다는 단점을 가졌다.

이에 과제 연구진은 노화질환 데이터베이스(DB) 구축, 유전변이 증폭 알고리즘 개발, 노화질환 예측·진단 알고리즘 및 시스템 개발을 단계적으로 진행했다.

특히 치매와 같은 대표적인 노화 질환의 진단 정확도를 높이기 위해 약 1천명의 치매, 경도인지장애 환치매, 경도인지장애 환자로부터 뇌영상, 신경심리검사 등 다양한 형태의 데이터를 수집, 질환예측모형·소프트웨어를 개발했다.

개발된 노화질환 예측 기술은 유효성 검증을 거쳐 상용화될 계획이다. 다양한 노인성 질환의 새로운 조기진단 마커를 발굴, 진단에 활용함으로써 기존의 진단 정확도를 개선하고 노화질환 치료법 개발에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

프로젝트 총괄책임자인 원성호 서울대학교 교수는 “한국인에 특화된 다유전자를 기반해 치매 등 노화질환 예측모형을 개발했으며, 특허등록, 기술이전 등을 통해 상용화할 계획이다”고 밝혔다./양시원 기자