AI 도구가 면역세포 유전자 서열을 분석하여 감염 진단을 혁신하다

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연구자들은 혈액 샘플에서 면역 세포 유전자 서열을 분석하여 다양한 건강 상태를 진단할 수 있도록 설계된 첨단 AI 도구를 개발했습니다. 2월 20일 *Science*에 발표된 기사에서는 이 AI의 능력이 건강한 개인과 COVID-19, 1형 당뇨병, HIV, 루푸스와 같은 질병을 앓고 있는 사람들을 구별하는 능력을 갖추고 있으며, 600명 가까운 참가자 중 최근 플루 백신 접종 여부를 확인할 수 있다고 상세히 설명했습니다. 캠브리지 대학교의 Sarah Teichmann은 이 도구의 혁신적인 "원샷 시퀀싱 접근법"이 면역 체계 상호작용에 대한 포괄적인 데이터를 수집한다고 강조했습니다. 아직 개발 단계에 있으며 임상 사용에는 적합하지 않지만, 스탠포드 대학교의 공동 저자 Maxim Zaslavsky는 결정적인 검사 없이 진단할 수 있는 향상이 이루어질 것으로 기대하고 있습니다. 이 도구는 B세포와 T세포에서 발견되는 특수 수용체를 활용하며, 유전자 서 sequencing을 통해 건강 이력에 대한 통찰을 제공합니다. Zaslavsky의 팀은 유전자 서열을 비판적으로 분석하기 위해 여섯 개의 기계 학습 모델을 사용하여 현재의 진단 방법을 넘어 면역 반응과 질병 노출에 대한 이해를 크게 발전시켰습니다.

연구자들은 혈액 샘플에서 면역 세포 유전자 서열을 조사하여 다양한 감염 및 건강 상태를 단일 분석으로 진단할 수 있는 인공지능(AI) 도구를 개발했습니다. 최근 발표된 *Science*의 연구에서는 600명 가까운 참가자가 포함되었으며, 이 도구는 개인이 건강한지, COVID-19, 제1형 당뇨병, HIV, 자가면역 질환인 루푸스에 영향을 받았는지, 그리고 최근 독감 예방접종을 받았는지를 파악할 수 있었습니다. “이는 면역 체계의 모든 노출을 포착하는 원샷 시퀀싱 방법입니다. ”라고 영국 케임브리지 대학교의 분자 생물학자 사라 타이치만은 말합니다. 비록 이 도구는 아직 임상 적용에 적합하지 않지만, 추가적인 개선이 이루어진다면 “현재 확실한 테스트가 부족한 상태를 진단하는 데 임상 의사들을 지원할 수 있을 것”이라고 연구 공동 저자이자 캘리포니아 스탠퍼드 대학교의 컴퓨터 과학자인 막심 자슬라프스키가 언급합니다. “실용적인 관점에서 목표는 모든 개인의 노출에 대한 통찰력을 제공하고 그 정보를 의료와 연결할 수 있는 면역 체계의 통합 모델을 갖추는 것입니다. ”라고 타이치만은 설명합니다. “이 목표를 달성하기 위해 필요한 단계는 많지만, 우리는 이 초기 단계에서 진전을 이루었습니다. ” 자연 진단 능력 면역 체계는 B세포와 T세포라는 두 가지 주요 세포 유형을 통해 과거 및 현재 질병의 포괄적인 기록을 유지합니다. B세포는 바이러스와 해로운 물질을 목표로 하는 항체를 생성하고, T세포는 추가 면역 반응을 유도하거나 감염된 세포를 파괴합니다. 개인이 감염이나 자가면역 질환으로 인해 신체가 자신의 조직을 잘못 공격할 경우, 그들의 B세포와 T세포는 증식하여 특정 표면 수용체를 생산하기 시작합니다.

이러한 수용체와 관련된 유전자를 분석하면 개인의 독특한 질병 및 감염 이력을 밝혀낼 수 있습니다. “면역 체계는 본질적으로 진단 도구이며, 우리가 그 기능을 이해하게 된다면 그 과정을 복제할 수 있을 것입니다. ”라고 오슬로 대학교의 계산 면역학자 빅터 그레이프는 말합니다. 현재의 진단 방법은 “면역 체계의 질병 노출 기록을 제한적으로 활용”한다고 자슬라프스키는 언급하지만, 이전 접근법은 주로 B세포 또는 T세포의 서열에 집중해왔습니다. “두 가지의 데이터를 통합하면 면역 활동의 포괄적인 관점과 잠재적 건강 문제에 대한 더 나은 이해를 제공할 수 있습니다. ” 신속한 시퀀싱 기술이 유전체 진단을 가속화합니다 자슬라프스키와 그의 팀은 B세포와 T세포 수용체의 주요 영역과 관련된 유전자 서열을 분석하기 위해 여섯 개의 머신러닝 모델을 결합한 AI 도구를 개발하여 특정 질병과 관련된 패턴을 식별했습니다.