AI 기반 혁신, RENAISSANCE 도구로 세포 대사 비밀을 밝히다
SeoulEPFL의 연구진은 르네상스(RENAISSANCE)라는 새로운 AI 도구를 개발하여 세포가 영양소를 활용하고 에너지를 생성하는 방식을 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신은 계산 생물학 분야에서 중요한 진전이며, 복잡한 과정의 연구를 용이하게 만듭니다. 세포 대사는 건강 및 생명공학 연구에서 매우 중요한 역할을 하기 때문에 이 도구를 통한 분석은 다양하게 활용될 수 있습니다.
현대 생물학은 유전체학, 단백질체학, 대사체학과 같은 다양한 "오믹스" 방법을 사용하여 방대한 양의 데이터를 생성합니다.
- 유전체학: 유전체에 대한 연구
- 전사체학: RNA 분자에 대한 연구
- 단백질체학: 단백질에 대한 연구
- 대사체학: 대사 과정에 대한 연구
세포 대사를 이해하기 위해 다양한 데이터세트를 결합하는 것은 매우 어렵습니다. RENAISSANCE는 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 데이터 유형을 정밀하게 통합하여 세포 작동 방식에 대한 보다 정확한 모델을 제공합니다. 이러한 모델은 세포 내 분자의 상세한 상호작용과 변화를 보여주며, 물질이 시간이 지남에 따라 에너지와 다른 중요한 산물로 변환되는 과정을 설명합니다.
연구진은 RENAISSANCE를 활용하여 대장균의 대사 변화를 연구했습니다. 결과는 매우 인상적이었으며, AI로 생성된 모델은 실험 데이터를 정확히 반영하여 박테리아가 생물 반응기에서 어떻게 대사를 조절하는지를 보여주었습니다. 주목할 점은 이 모델들이 박테리아의 유전자나 환경이 변하더라도 일관성을 유지한다는 것으로, 다양한 상황에서 세포의 반응을 예측하는 데 있어 신뢰할 수 있음을 나타냅니다.
이 분야의 주요 문제 중 하나는 현재의 오믹스 기술이 충분한 범위를 다루지 못한다는 점입니다. 미스코빅은 우리가 가진 방법들이 한정된 수의 대사산물과 단백질만을 찾아내고 측정할 수 있다고 지적합니다. 이러한 제한된 접근으로 인해 세포가 작동하는 방식을 완전히 이해하는 데 어려움이 있습니다. RENAISSANCE는 이러한 문제를 해결하기 위해 오믹스 데이터를 주변 환경의 내용물, 물리적 및 화학적 매개변수, 전문가의 통찰력과 같은 추가 정보와 결합합니다. 이 접근 방식은 누락된 데이터를 보충하여 과학자들이 세포 내부의 대사 과정 속도와 다양한 대사산물의 양과 같은 이전에 알지 못했던 세부 사항을 측정할 수 있게 합니다.
RENAISSANCE는 사용이 간편하고 효율적으로 작동하여, 컴퓨터 생물학자는 물론 다양한 연구자들에게도 유용합니다. 이러한 단순성 덕분에 대학과 기업 간의 협력을 촉진하여 새로운 치료법 및 기술의 개발 속도를 높일 수 있습니다. 이 도구는 질병이나 기타 요인으로 인한 대사 변화를 예측할 수 있어서, 의학 연구와 생명공학 분야에서 중요한 진전을 약속합니다.
르네상스는 세포 대사를 연구하고 이해하는 데 있어 커다란 진전을 이룬다. 이는 다양한 분야의 연구자에게 강력한 도구를 제공한다. 이로 인해 얻을 수 있는 혜택은 단순한 학문적 연구를 넘어 건강과 산업 분야에 가까운 미래에 영향을 미칠 수 있다.
연구는 여기에서 발표되었습니다:
http://dx.doi.org/10.1038/s41929-024-01220-6및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다
Subham Choudhury, Bharath Narayanan, Michael Moret, Vassily Hatzimanikatis, Ljubisa Miskovic. Generative machine learning produces kinetic models that accurately characterize intracellular metabolic states. Nature Catalysis, 2024; DOI: 10.1038/s41929-024-01220-62024년 11월 20일 · 오후 12:56
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