연구 개념도.(사진=경상국립대 제공)

경상국립대학교는 농업생명과학대학 식품공학부 홍성민 교수 연구팀이 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용해 알츠하이머병 치료의 새로운 가능성을 제시하는 연구 성과를 국제 저명 학술지에 발표했다고 5일 밝혔다.

이번 연구 성과는 JCR 상위 10% 이내(IF 13.3, JCR 3.08%)에 해당하는 '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 게재됐다.

알츠하이머병은 고령화 사회에서 가장 빠르게 증가하는 대표적인 퇴행성 뇌질환이지만, 현재 사용 중인 치료제는 증상 완화에 그치며 근본적인 치료에는 한계가 있다. 최근 연구에 따르면 알츠하이머 환자의 뇌에서는 ‘메틸글리옥살(MGO, Methylglyoxal)’이라는 독성 대사물질이 비정상적으로 축적되며, 이는 아밀로이드 베타 플라크와 타우 단백질 엉킴 등 치매의 핵심 병리를 촉진하는 주요 원인으로 지목되고 있다.

홍성민 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터가 상대적으로 부족한 생화학 분야에 최적화된 딥러닝 모델 ‘딥엠지오(DeepMGO)’를 독자적으로 개발했다. 딥엠지오는 소규모 실험 데이터에서도 과적합을 최소화하면서 MGO 소거 활성을 정밀하게 예측할 수 있도록 설계된 인공지능 모델로, 기존 범용 인공지능(AI) 모델 대비 예측 정확도를 크게 향상시켰다.

해당 모델을 활용한 AI 스크리닝으로 연구팀은 기존 트립토판 계열 물질보다 혈뇌장벽(BBB) 투과율이 우수한 신규 유도체 ‘TP-41’을 발굴하는 데 성공했다. TP-41은 MGO를 직접 소거하는 기전을 통해 독성을 낮추고, 뇌로의 전달 효율을 높인 것이 특징이다.

이어 진행된 동물실험에서는 TP-41의 치료 효능이 명확히 입증됐다. 유전적 알츠하이머 마우스 모델(5xFAD)과 MGO로 유도된 인지저하 모델에서 TP-41 투여 시 기억력과 학습 능력이 유의미하게 회복됐으며, 알츠하이머의 주요 원인 단백질인 아밀로이드 베타와 타우 단백질의 축적 역시 현저히 감소하는 결과가 확인됐다.

이번 연구는 식품·천연물 연구 분야에 인공지능 기술을 성공적으로 융합한 대표적 사례로 평가된다. 특히 AI 기반 신약 후보 물질을 발굴함으로써 막대한 시간과 비용이 소요되는 기존 치매 치료제 개발 과정을 혁신적으로 단축할 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다.

홍성민 교수는 “딥러닝 기술을 활용해 수만 번의 실험을 거치지 않고도 알츠하이머의 원인 독소를 제거할 수 있는 유효 물질을 찾아냈다는 점이 이번 연구의 가장 큰 성과”라며 “TP-41이 향후 알츠하이머병뿐만 아니라 우울증 등 노인성 뇌질환을 아우르는 차세대 치료 전략으로 발전하길 기대한다”고 밝혔다.

이번 연구 성과로 고령화 사회의 난제로 꼽히는 알츠하이머병 치료에 새로운 원천기술을 제공함과 동시에, AI 기반 바이오·헬스 산업의 미래 경쟁력을 한층 강화할 것으로 기대된다.