AI 기술로 노화세포 측정 및 추적 가능, 연구 성과 발표

AI 보조 기술로 노화세포 측정 및 추적 가능 뉴욕대학교 랭곤 헬스(이하 NYU)의 연구팀이 고해상도 영상과 인공지능(AI)을 결합해 상처, 노화, 또는 질병으로 손상된 세포를 추적하는 새로운 기법을 개발했다. 이 연구는 세포가 환경이나 생물학적 스트레스에 지속적으로 노출되면 상피세포화(senescence) 현상을 겪게 되는데, 이는 세포가 더 이상 정상적으로 성장하고 증식하지 않는 상태를 의미한다. 노화세포는 상처 치유와 암, 심장질환 등 노화 관련 질병에서 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 따라서 이 세포들의 진행을 추적하면 조직이 시간이 지남에 따라 재생 능력을 잃는 메커니즘을 더 잘 이해하거나 질병을 유발하는 과정을 파악할 수 있을 것으로 연구진은 기대하고 있다. 이 도구는 또한 노화세포를 타깃으로 하는 치료제 개발에 활용될 수 있다. 연구팀은 동물 세포를 화학물질에 점차적으로 노출시키는 실험을 통해 인간 노화를 모사하고, 컴퓨터 시스템을 훈련시켜 이 세포들을 분석했다. 실험 결과, 노화세포의 핵(nucleus)은 크기가 커지고, 중심부가 더 밀도가 높아졌으며, 형태가 불규칙해지는 등의 특징을 보였다. 또한, 핵의 유전 물질은 일반적인 화학 염색제로 염색되었을 때 평소보다 더 연한 색을 띠었다. 추가 실험에서는 이러한 특징을 가진 세포들이 실제로 노화세포임을 확인했다. 이 세포들은 증식을 멈추고 DNA 손상 및 효소를 저장하는 리소좀(lysosome)이 밀집되어 있다는 징후를 보였으며, 기존의 세노리틱(senolytic) 약물에 반응하기도 했다. 연구팀은 이러한 결과를 바탕으로 핵의 물리적 변화를 측정하여 단일 노화세포 점수를 산출하는 '핵형태측정 파이프라인(NMP)'을 개발했다. NMP 점수는 -20에서 +20까지의 범위로, 완전히 노화된 세포군과 건강한 세포군을 비교할 수 있다. NMP 점수의 유효성을 검증하기 위해, 연구팀은 3개월에서 2년 이상의 나이를 가진 쥐의 건강한 세포와 질병 세포를 구분할 수 있는지 실험했다. 그 결과, 노화된 세포군의 NMP 점수가 건강한 세포군보다 현저히 낮았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 연구팀은 다양한 연령의 쥐에서 근육 손상이 치유되는 과정에서 5종류의 세포를 대상으로 NMP 도구를 시험했다. NMP는 젊은, 성인, 그리고 노령 쥐의 근골격줄기세포, 근육줄기세포, 내피세포, 그리고 면역세포의 노화와 비노화 상태를 정확히 추적할 수 있었다. 예를 들어, NMP를 사용하여 상처가 없는 제어 쥐에서는 노화근육줄기세포가 발견되지 않았지만, 근육 손상 직후에는 많은 수의 노화근육줄기세포가 나타났다. 이들 세포는 치유 과정을 시작하는 데 도움을 주지만, 조직이 재생됨에 따라 점차 감소한다. 마지막으로, NMP가 건강한 연골세포와 노화연골세포를 성공적으로 구분할 수 있음을 확인했다. 노화관절염을 가진 노령 쥐의 연골세포는 건강한 젊은 쥐의 연골세포보다 10배 더 많이 노화된 것으로 나타났다. 관절염은 나이가 들어감에 따라 점차 악화되는 질병이다. "우리 연구는 핵형태측정 파이프라인이 노화세포를 신뢰성 있게 식별하고 추적할 수 있는 도구임을 입증했습니다. 우리는 이 기법이 미래 연구와 조직 재생, 노화, 진행성 질병에 대한 이해에 핵심적인 역할을 할 것이라고 믿습니다,"라고 연구 책임자인 마이클 워시이나(Michael Wosczyna, 박사)는 말했다. 워시이나는 NYU 그리스먼 의과대학의 정형외과 부교수다. 워시이나는 팀이 앞으로 인간 조직에서 NMP의 활용을 연구할 계획이며, NMP를 다른 바이오마커 도구와 결합하여 상처 치유, 노화, 질병에서의 노화세포의 역할을 더욱 자세히 조사할 예정이라고 밝혔다. 그는 궁극적으로 NMP를 이용해 인간 건강에 미치는 노화세포의 부정적 영향을 예방 또는 역전시키는 치료법을 개발하는 것이 목표라고 덧붙였다. "존재하는 노화세포 식별 방법들은 사용하기 어려워 신뢰성이 떨어지지만, NMP는 핵 염색에 더 일반적으로 사용되는 염색제를 기반으로 하기 때문에 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 다양한 조직과 병리에서 세노리틱 약물 등의 치료 효과를 검증하는 데 중요한 방법을 제공합니다,"라고 공동 선두 연구자인 사힐 맵카르(Sahil Mapkar, 학사)는 말했다. 맵카르는 NYU 탄덤 공과대학의 박사과정 학생이다. NYU의 다른 연구진으로는 공동 선두 연구자인莎拉·布利斯(Sarah Bliss)와 에드가르·페레즈·카바哈尔(Edgar Perez Carbajal), 그리고 공동 연구자인 시언·머레이(Sean Murray), 지루·리(Zhiru Li), 안나·윌슨(Anna Wilson), 비크란트·피프로데(Vikrant Piprode), 유진·이(Youjin Lee), 터스텐·키르시(Thorsten Kirsch), 카테리나·페트로프(Katerina Petroff), 루이·펑위안(Liu Fengyuan) 등이 참여했다. 이 연구는 노화세포를 식별하고 추적하는 데 있어 중요한 진보를 이루었으며, 이를 통해 세포 노화와 관련된 질병 치료의 가능성도 넓어질 것으로 전망된다. NMP는 기존 방법보다 더 간편하면서도 신뢰성 높은 도구로, 미래 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.