국내 연구진이 인공지능(AI)과 광유전학 기술을 활용해 파킨슨병을 조기에 진단하고 치료할 수 있는 새로운 가능성을 발견했다. KAIST 허원도 김대수 교수와 기초과학연구원(IBS) 이창준 단장 공동연구팀은 22일 이 같은 연구 성과를 발표했다.

파킨슨병은 뇌에서 신체 움직임을 조절하는 ‘도파민’을 분비하는 신경세포가 서서히 죽어가면서 생기는 병이다. 손발이 떨리고 몸이 굳어지며 걸음걸이가 이상해지는 등의 증상이 나타난다. 하지만 지금까지는 병이 어느 정도 진행된 후에야 진단이 가능했고, 뇌 신호를 조절하는 약물 치료 역시 효과가 제한적이었다.

연구팀은 파킨슨병의 원인으로 알려진 알파시누클레인 단백질 응집을 일으킨 파킨슨병 생쥐 모델을 대상으로 AI 기반 3차원(3D) 자세 추정 기술을 이용해 행동을 분석했다. 생쥐의 걸음걸이, 손발 움직임, 떨림과 같은 340여 가지 행동 신호를 AI로 분석해 ‘파킨슨 행동지수’를 만들었다. 이 지수를 활용해 파킨슨병 발병 초기부터 기존 운동능력 검사보다 더 민감하게 질환 정도를 판별했다.

그 결과 파킨슨 행동지수는 질환 유도 후 2주가 지난 시점부터 대조군 대비 유의미한 차이를 보였다. 특히 보폭 변화, 손발 움직임 비대칭, 흉부 떨림 등 행동이 파킨슨병 진단의 핵심 요인으로 확인됐다.

또한 연구팀은 광유전학 기술을 치료에 적용했다. 빛을 이용해 뇌 신경세포의 활동을 정밀하게 조절하는 기술을 활용한 것이다. 일정 조건에서 빛에 노출하는 실험을 벌인 결과, 파킨슨병에 걸린 쥐의 걸음걸이가 더 부드러워지고 떨림 증상이 줄어드는 효과가 확인됐다. 특히 하루걸러 한 번씩 빛을 쪼이는 ‘격일주기’ 방법이 가장 효과적이었으며, 도파민을 만드는 신경세포도 보호되는 것으로 나타났다.

허원도 KAIST 석좌교수는 “AI 기반 행동 분석과 광유전학을 결합해 파킨슨병의 조기 진단부터 치료까지 연결하는 성과를 거뒀다”며 “환자 개개인에게 맞는 치료제 개발에 도움이 될 것”이라고 설명했다.

이번 연구 결과는 세계적인 과학저널 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 온라인판에 지난달 21일 게재됐다.

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