뼈모사칩과 AI 이미징 분석기술 이용한 골다공증 치료제 획기적인 효능 확인
한국기초과학지원연구원(KBSI)은 연구장비개발부 김정아 박사 연구팀이 골다공증 약물의 효능을 정확하게 평가·확인할 수 있는 고속 분석용 3차원 뼈모사칩을 개발했다고 14일 밝혔다.
특히, 뼈모사칩에서 얻어진 대량의 세포 이미지를 KBSI가 자체 개발한 인공지능 기술을 활용해, 약물의 정확한 효과를 효율적으로 알 수 있는 이미지 판별방법을 세계 최초로 제시했다.
이 모사칩은 뼈의 생리학적인 환경을 모사하고, 인공지능 기반의 첨단 정보기술을 적용해 표적 약물의 스크리닝 및 반응 분석을 가능하게 하는 평가 플랫폼을 만든 것으로, 아직 시도되지 않은 분야에 새로운 연구영역을 개척했다는 점에서 의미가 크다. 향후 신약후보물질에 대한 비임상 평가나 골다공증 등의 골질환 규명에 큰 도움이 될 것으로 기대를 모으고 있다.
본 연구팀은 뼈의 구조적, 생리학적 특징을 분석해, 이를 칩 위에 그대로 옮겼다. 뼈세포에서 추출한 세포외기질 물질과 수화젤 형태의 콜라겐 물질인 하이드로젤을 골세포와 함께 배합하여 생체적합성은 물론, 뼈세포의 성숙과 특유의 분화능력을 최적화했다.
또한, 이 두 가지 뼈세포를 수직이 아닌 과학적인 분석이 용이한 수평적 구조로 배치해, 실제 뼈와 유사한 구조적인 특징도 함께 모사했다.
이렇게 만들어진 뼈모사칩은 웰 플레이트에 내장될 수 있는 칩 형태로 만들어져 대량 제작에도 유리하며, 이미 상용화된 웰 플레이트 기반의 다양한 분석 장비들과도 호환성이 높아, 다각도로 널리 활용될 것으로 전망된다.
더불어 웰 플레이트 안에 내장된 얇고 투명한 뼈모칩사칩과 세포 기반의 고속 대량 스크리닝 장비(HCS)가 만나, 초고속으로 고품질의 광학 이미지를 생산할 수 있다.
다만, 고속 스크리닝으로 대량 생산된 이미지 데이터는 실험 결과를 분석.해석하는데, 많은 시간과 노동이 소요되는 문제가 있다.
이에 본 연구팀은 자체 개발한 첨단 인공지능 알고리즘 기술을 적용해, 골다공증 약물의 효능 여부를 이미지 분석만으로 판별할 수 있는 아이디어를 제시했다.
약물이 처리된 뼈모사칩으로부터 베타-카테닌 세포 내 핵 이동 과정을 고속 대량으로 촬영하고, 이를 통해 생산된 대량의 이미지를 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘이 사전에 학습하여 얻은 정보를 바탕으로, 골다공증 약물의 효능 여부를 정확하고 빠르게 판별할 수 있었다.
또한, 골다공증을 유발하는 주요 인자로서 골 형성 저해 단백질인 스클레로스틴(Sclerostin)의 기능을 억제해 뼈의 생성을 촉진하는 항체의약품을 모델로 약물을 처리한 실험군과 미처리한 대조군을 비교하는 테스트를 진행한 결과, 99.5%의 판별 정확도를 획득했다.
KBSI 김정아 박사는 “이번 연구는 장기칩을 실제 동물대체시험법으로 활용하는 데 꼭 필요한 기술적인 문제들을 극복하기 위해 고속 대량 칩 시스템 제작, 생체재료, 이미징, 인공지능 등 다양한 기술을 융합해 새로운 시도를 한 것”이라며, “더 나아가 이번 연구가 뼈 모델은 물론, 다양한 질병 모델과 신약평가 플랫폼에 적용될 수 있는 효율적인 접근법이 되길 바란다”라고 말했다.
한편, 이번 연구결과는 KBSI의 연구장비개발사업과 한국연구재단 기본연구사업의 지원으로 진행됐으며, 바이오메디컬 분야 세계적 권위의 학술지인 ‘Bioengineering & Translational Medicine誌’ 온라인판에 5일 게재됐다.
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| ▲ 김정아 책임연구원과 백규림 학생연구원 (사진= 한국기초과학지원연구원 제공) |
[mdtoday=이재혁 기자] 신약 개발을 위해 전세계적으로 연간 수백만 마리의 실험동물이 희생하는 비극을 막을 수 있는 생체모사장기칩이 개발됐다.
한국기초과학지원연구원(KBSI)은 연구장비개발부 김정아 박사 연구팀이 골다공증 약물의 효능을 정확하게 평가·확인할 수 있는 고속 분석용 3차원 뼈모사칩을 개발했다고 14일 밝혔다.
특히, 뼈모사칩에서 얻어진 대량의 세포 이미지를 KBSI가 자체 개발한 인공지능 기술을 활용해, 약물의 정확한 효과를 효율적으로 알 수 있는 이미지 판별방법을 세계 최초로 제시했다.
이 모사칩은 뼈의 생리학적인 환경을 모사하고, 인공지능 기반의 첨단 정보기술을 적용해 표적 약물의 스크리닝 및 반응 분석을 가능하게 하는 평가 플랫폼을 만든 것으로, 아직 시도되지 않은 분야에 새로운 연구영역을 개척했다는 점에서 의미가 크다. 향후 신약후보물질에 대한 비임상 평가나 골다공증 등의 골질환 규명에 큰 도움이 될 것으로 기대를 모으고 있다.
본 연구팀은 뼈의 구조적, 생리학적 특징을 분석해, 이를 칩 위에 그대로 옮겼다. 뼈세포에서 추출한 세포외기질 물질과 수화젤 형태의 콜라겐 물질인 하이드로젤을 골세포와 함께 배합하여 생체적합성은 물론, 뼈세포의 성숙과 특유의 분화능력을 최적화했다.
또한, 이 두 가지 뼈세포를 수직이 아닌 과학적인 분석이 용이한 수평적 구조로 배치해, 실제 뼈와 유사한 구조적인 특징도 함께 모사했다.
이렇게 만들어진 뼈모사칩은 웰 플레이트에 내장될 수 있는 칩 형태로 만들어져 대량 제작에도 유리하며, 이미 상용화된 웰 플레이트 기반의 다양한 분석 장비들과도 호환성이 높아, 다각도로 널리 활용될 것으로 전망된다.
더불어 웰 플레이트 안에 내장된 얇고 투명한 뼈모칩사칩과 세포 기반의 고속 대량 스크리닝 장비(HCS)가 만나, 초고속으로 고품질의 광학 이미지를 생산할 수 있다.
다만, 고속 스크리닝으로 대량 생산된 이미지 데이터는 실험 결과를 분석.해석하는데, 많은 시간과 노동이 소요되는 문제가 있다.
이에 본 연구팀은 자체 개발한 첨단 인공지능 알고리즘 기술을 적용해, 골다공증 약물의 효능 여부를 이미지 분석만으로 판별할 수 있는 아이디어를 제시했다.
약물이 처리된 뼈모사칩으로부터 베타-카테닌 세포 내 핵 이동 과정을 고속 대량으로 촬영하고, 이를 통해 생산된 대량의 이미지를 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘이 사전에 학습하여 얻은 정보를 바탕으로, 골다공증 약물의 효능 여부를 정확하고 빠르게 판별할 수 있었다.
또한, 골다공증을 유발하는 주요 인자로서 골 형성 저해 단백질인 스클레로스틴(Sclerostin)의 기능을 억제해 뼈의 생성을 촉진하는 항체의약품을 모델로 약물을 처리한 실험군과 미처리한 대조군을 비교하는 테스트를 진행한 결과, 99.5%의 판별 정확도를 획득했다.
KBSI 김정아 박사는 “이번 연구는 장기칩을 실제 동물대체시험법으로 활용하는 데 꼭 필요한 기술적인 문제들을 극복하기 위해 고속 대량 칩 시스템 제작, 생체재료, 이미징, 인공지능 등 다양한 기술을 융합해 새로운 시도를 한 것”이라며, “더 나아가 이번 연구가 뼈 모델은 물론, 다양한 질병 모델과 신약평가 플랫폼에 적용될 수 있는 효율적인 접근법이 되길 바란다”라고 말했다.
한편, 이번 연구결과는 KBSI의 연구장비개발사업과 한국연구재단 기본연구사업의 지원으로 진행됐으며, 바이오메디컬 분야 세계적 권위의 학술지인 ‘Bioengineering & Translational Medicine誌’ 온라인판에 5일 게재됐다.
메디컬투데이 이재혁 ([email protected])
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