경상국립대학교(GNU·총장 권진회) 연구팀이 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 활용해 알츠하이머병 치료의 새로운 패러다임을 제시했다
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경상국립대 농업생명과학대학 식품공학부 홍성민 교수 연구팀은 생화학 분야에 특화된 딥러닝 모델 ‘딥엠지오(DeepMGO)’를 독자 개발하고, 이를 통해 알츠하이머 원인 독소를 제거하는 신규 유효물질 ‘TP-41’을 발굴했다고 5일 밝혔다.
이번 연구 결과는 JCR 상위 10% 이내의 국제 저명 학술지인 《테라노틱스(Theranostics)》 최신호에 ‘딥러닝을 활용한 알츠하이머 치료용 메틸글리옥살 소거제 TP-41 발굴(Deep learning identifies TP-41 for methylglyoxal scavenging in Alzheimer's treatment)’이라는 제목으로 게재되며 그 우수성을 입증 받았다.
알츠하이머병은 환자의 뇌 내 ‘메틸글리옥살(MGO)’이라는 독성 대사물질이 축적되면서 아밀로이드 베타와 타우 단백질 엉킴을 유발하는 질환이다.
기존 치료제들이 증상 완화에 그쳤던 것과 달리, 홍 교수팀은 근본적인 원인 물질인 MGO를 직접 제거하는 방식에 주목했다.
연구팀이 개발한 ‘DeepMGO’는 데이터가 부족한 생화학 분야의 특성을 고려해 소규모 데이터로도 정밀한 예측이 가능하도록 설계됐다. 이를 통해 발굴된 ‘TP-41’은 혈뇌장벽(BBB) 투과율이 뛰어나 약물의 뇌 전달 효율을 획기적으로 높였다.
실제 동물실험 결과, TP-41을 투여한 마우스 모델에서 기억력과 학습 능력이 유의미하게 회복되었으며, 치매의 주요 원인인 단백질 축적 또한 현저히 감소한 것으로 나타났다.
이번 연구는 수만 번의 수동 실험 없이 AI 스크리닝만으로 신약 후보 물질을 찾아내, 치료제 개발에 소요되는 막대한 시간과 비용을 혁신적으로 단축했다는 점에서 학계의 주목을 받고 있다.
홍성민 교수는 “이번 성과는 식품·천연물 연구와 AI 기술이 성공적으로 융합된 사례”라며 “TP-41이 알츠하이머뿐만 아니라 우울증 등 다양한 노인성 뇌질환을 아우르는 차세대 치료 전략으로 발전하길 기대한다”고 전했다.
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