왼쪽부터 홍성회 교수, 김민재 제 1저자.

[대학저널 온종림 기자] 고려대학교 보건과학대학 바이오시스템의과학부 홍성회 교수연구팀이 인공지능(AI) 딥러닝을 활용한 컨볼루션 신경망(CNN) 알고리즘을 개발해 세포 이미지만을 보고 세포 상태와 돌연변이 유무 등을 정확하게 구분할 수 있는 AI 모델을 개발했다.

 

줄기세포는 재생의료분야에서 질병치료를 위한 소중한 세포자원으로 활용되고 있다. 줄기세포 배양을 진행하는 동안 연구자는 줄기세포가 본래 의도한 모양으로 잘 유지되고 있는지 또는 특정 세포로 분화되고 있는지를 확인해야 한다. 그러나 사람의 육안으로 미세한 세포 변화를 완벽하게 파악하는 것은 거의 불가능하고, 줄기세포 상태를 정확하게 파악하기 위해 분석 방법과 분석 기구를 이용해야 하므로 많은 노력과 비용이 소요되는 문제가 있다.

홍 교수연구팀은 이같은 문제를 해결하기 위해 AI 딥러닝 방식을 통해 줄기세포를 분석하는 AI 모델을 개발했다. 다양한 세포 이미지를 CNN 알고리즘이 구분할 수 있는지 알아보기 위해 배아줄기세포와 유도만능줄기세포를 사용했다. 각각의 줄기세포를 다양한 배양조건에 적용하여 세포 모양을 미세하게 변화시켰고, 계대배양 후 24시간 내의 세포 배양 시간 동안 특정 시간에 세포 이미지를 획득했다.

줄기세포의 미세한 모양 변화를 배양 시간과 배양액 조건별로 학습해 정확도를 분석한 결과 CNN이 세포 이미지만을 보고 줄기세포 상태, 즉 자기복제 또는 분화 정도를 예측할 수 있는 정확도가 평균 90% 이상으로 기록됐다.

이같은 기술은 본 연구에서 사용한 줄기세포 뿐만 아니라 다양한 종류의 줄기세포에도 적용 가능하다. 또한 딥러닝 기반의 컨볼루션 신경망을 이용하여 미리 학습 및 저장 관리함으로써 세포의 유지 배양과 분화 유도과정에서 각 시간대별로 세포 특성을 구별해 실험 과정의 성공 여부를 판단할 수도 있다.

홍 교수는 “같은 세포와 같은 배양조건을 이용하더라도 연구실과 연구자마다 서로 상이한 결과를 도출하게 되는데, CNN을 이용한 딥러닝 기술은 이러한 문제를 해소하는 데 큰 도움을 줄 수 있다”며 “향후 딥러닝 알고리즘을 장착한 로봇이 세포를 배양하는 무인 세포 배양 자동화 시스템이 구축되면, 세포 변형과 오염으로부터 좀 더 안전한 줄기세포 배양이 가능해짐으로써 세포 치료제와 같은 혁신적인 바이오의약품 개발이 더 활성화될 수 있을 것으로 기대된다”고 설명했다.

이번 연구 논문은 한국시간 4월 17일에 인공지능 분야 우수 학술지인 ‘Advanced Intelligent Systems’ 온라인판에 게재됐다.

 

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