인공지능(AI)은 시를 쓰는 앱에서부터 인간이 쉽게 놓치는 패턴을 감지하는 알고리즘에 이르기까지 다양한 하위 분야를 포함하는 광범위한 분야입니다. 최근 AI 모델링은 알츠하이머병 연구의 진전에 중요한 역할을 하고 있습니다. 캘리포니아대학교 샌디에이고(UC 샌디에이고) 연구진들은 AI를 활용하여 흔히 알츠하이머의 마커로 알려진 유전자가 실제로 원인일 수도 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 이 발견은 알츠하이머 연구에서 큰 도전 과제인, 병으로 인한 변화와 질병을 유발하는 변화의 구별이라는 문제를 다시 한번 부각시킵니다. 이 연구의 초점은 포스포글리세르산 탈수소효소(PHGDH)라는 효소와 이를 암호화하는 유전자가었습니다. 이전 연구에서 이 유전자가 급속히 진행되는 알츠하이머 환자에게서 더 활발하게 작용하는 경향이 있음을 보여준 바 있습니다. 그러나 이 연결의 메커니즘은 명확하지 않았습니다. AI를 이용해 연구진은 PHGDH 효소의 3차원 구조를 더 정밀하게 모델링하였으며, 그 결과 기존에 알려지지 않았던 기능—즉, 특정 유전자를 켜거나 끄는 역할—을 밝혀냈습니다. 추가 연구를 통해 PHGDH가 뇌 세포인 별아교세포 내의 두 유전자와 상호작용하며, 이로 인해 뇌의 염증 조절과 노폐물 제거 기능이 방해받는 방식을 발견했습니다.

연구진은 이 상호작용이 알츠하이머의 시작을 유발하는 결정적 전환점이 될 수 있으며, 이는 PHGDH와 병의 연관성을 설명하는 단서라고 믿고 있습니다. “이 발견은 효소의 3D 구조를 정확히 파악하는 데 최첨단 AI가 필요했습니다, ”라고 UC 샌디에이고의 생명공학자 셩종(Sheng Zhong)은 말합니다. 이후, 연구팀은 PHGDH를 부분적으로 저해하는 방법 개발에 착수했습니다. 이상적인 약물은 별아교세포 내에서 PHGDH의 유전자 조절 활동을 차단하면서도, 그 본래의 효소 기능은 유지하는 것이어야 했습니다. 이 기준에 부합하는 분자를 NCT-503이라고 명명했습니다. 다시 한 번 AI 모델링을 이용해 NCT-503의 구조와 PHGDH와의 상호작용을 분석했으며, NCT-503이 PHGDH의 특정 주머니에 결합하여 무단 유전자 스위칭 작용을 방해하는 것으로 확인되었습니다. 이 발견을 바탕으로 알츠하이머에 대한 치료제를 개발하는 데는 상당한 시간이 필요하겠지만, 초기 연구에서는 NCT-503을 기반으로 한 치료제가 병 쥐 모델에서 PHGDH 활성을 효과적으로 조절하는 데 성공했으며, 약물을 투여한 쥐들이 기억력과 불안 관련 테스트에서 향상된 성과를 보였습니다. “이제 효과가 입증된 치료 가능성이 있는 후보물이 나왔으며, 향후 임상 개발의 기대를 품을 수 있습니다, ”라고 Zhong은 말합니다. “앞으로는 작은 분자를 이용한 새로운 치료제 개발도 가능할 것으로 보입니다. ” 중요하게도, NCT-503은 혈액뇌장벽을 넘어 신경세포와 관련 세포에 도달할 수 있어 연구의 잠재적 영향력이 커지고 있습니다. NCT-503 기반 약물은 구강 투여도 가능할 수 있습니다. 환경적 문제와 유전적 요인 등 알츠하이머병의 복잡성을 풀어내는 일은 여전히 느리게 진행되고 있지만, 각 새로운 연구는 더 효과적인 치료제와 환자 관리 방안에 한 걸음 더 다가가게 합니다. “불행히도, 알츠하이머병에 대한 치료 옵션은 매우 제한적입니다, ”라고 Zhong은 반성하며 말합니다. “현재 치료 반응은 아직 최적 수준에 미치지 못합니다. ”