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[IT뉴스]'유아 발달 관여' 장내 미생물, 생성AI 시뮬레이션으로 연구 가속화

온카뱅크관리자

2024-04-11 03:00:01

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 美 연구진, 1000여종 장내 박테리아 상호작용 예측모델 개발 "1000년 걸릴 연구를 빠르게…예측모델 임상 검증은 숙제" 
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 ⓒ News1 DB
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 (서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 장내 미생물 군집 '마이크로바이옴'은 인체 면역계·신경계 발달, 질병 등에 영향을 미친다. 특히 유아의 신경 발달에도 영향을 끼쳐 생태 연구 중요성이 커지고 있다.
 이에 미국 연구진은 생성 인공지능(AI) 기반 시뮬레이션을 통해 마이크로바이옴 연구를 가속화하는 기술을 개발했다.
 시카고대 연구팀은 이를 담은 마이크로바이옴 디지털 트윈 연구를 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스'에 11일 공개했다.
 이들은 영유아 장내 마이크로바이옴을 디지털 환경에서 재현한 'Q-넷' 모델을 개발했다. 모델 구축에는 미숙아 대변 샘플 등 데이터가 활용됐다.
 모델이 탑재한 생성 AI는 군집 내 박테리아 상호작용 등을 재현한다.
 이는 영유아 발달에 따른 마이크로바이옴 변화 연구를 가속할 것으로 기대된다. 통상 장내 마이크로바이옴에는 약 1000여종의 박테리아 등 미생물이 존재한다. 기존 실험 방식으로는 미생물 상호작용을 연구하는 데 산술적으로 1000년 이상이 소요된다.
 연구진은 Q넷으로 영유아 인지발달 장애를 조기 예측하는 등 임상적 활용을 시도했다. 
 이들은 시카고대 부속 병원의 대변 샘플로 모델을 훈련한 뒤 미국 보스턴시 소재 의료시설에서 성능을 시험했다. 신생아 머리둘레 등과 대조한 결과 Q넷은 76% 확률로 인지 발달 위험이 있는 아기를 예측해 냈다.
 모델이 제 역할을 하려면 영유아 장애 등을 유발하는 미생물 부족 등을 표적 탐색할 수 있어야 한다. 다만 해당 분석의 임상적 효능까지는 검증되지 못한 상황이다.
 연구를 주도한 이샤누 차토파디야이 시카고대 박사는 "모델 예측에 근거해 마이크로바이옴에 섣불리 개입하면 치료를 악화시킬 수 있다"며 "일례로 프로바이오틱스 등 미생물을 투여한다고 해도 유아 발달 위험이 낮아진다는 보장이 없다"고 당부했다.
 이어 "조치를 취할 미생물종 선별이나 치료 개입 시기 등이 중요하다"고 강조했다.
 legomaster@news1.kr 
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