[신약 개발 알고리즘] 인공지능 알고리즘 '마르코폴로' - 서울대

서울대학교 홈페이지 연구성과 부분 정리 및 스크랩

 

2022.05.11. 의과학과 한 범 교수 · 해부학교실 정기훈 교수 연구팀이 인공지능 알고리즘인 '마르코폴로'를 개발했다.

'마르코 폴로'는 단일세포 RNA 시퀀싱 분석법을 사용한 알고리즘으로 만들어졌다.

 

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단일세포 RNA 시퀀싱 분석법 사용

 

• 최근 급부상 중인 분석법
• 세포 하나하나의 유전자 발현량 개별 측정 가능

-> 희귀세포 등 특정 세포군 동정 가능

-> 그 특정 세포 종류에서만 발현되는 핵심 마커 유전자 발굴 가능

 

*동정: 생물의 분류학상의 소속이나 명칭을 바르게 정하는 일. (출처: 네이버 국어사전)

 

결국 해당 분석법은 질병의 치료 타겟이 될 수 있는 세포 종류와 마커 유전자를 발굴하기 쉽게 만들어주고, 성공적으로 신약 개발을 하도록 도와준다.

 

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기존 단일세포 RNA 시퀀싱 분석법의 문제

 

• 각각의 세포 종류를 클러스터링(군집화)하며 정의하는 과정에 주관적인 요소가 크게 작용

-> 종종 세포 종류의 정확한 구분에 오류

 

즉, 실험에서 도출된 세포의 정보가 기본적으로 분류되지 않은 상태로 연구자에게 주어진다. 연구자들은 세포를 주관적 기준에 따라 혹은 기존 학계의 잘못된 보고에 따라 분류해주는 기존의 방법론을 우선 적용한다. 하지만 이 방법론의 정확도가 낮아, 세포군들을 모호하게 정의하고 분류를 명확하게 하지 못하게 된다.  

 

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문제를 해결할 '마르코폴로'

 

• 세포 분류를 선행하지 않고 신약개발 타겟 마커 유전자를 효율적으로 발굴할 수 있는 AI 알고리즘

-> 단일세포 전사체 데이터를 통합적으로 분석하여 마커 유전자를 찾아내기 때문에, 기존의 선제적 및 인위적 세포 분류를 필요로 하지 않는다.

 

오류가 많던 기존의 방법론 대신 인공지능이 중요 유전자를 찾도록 한 것이다. 따라서, 알고리즘이 어떠한 편견(bias)도 없이 데이터를 전체적으로 조망하며 유전자를 찾아내기 때문에, 드넓은 미지의 바다를 항해하며 신세계 아시아의 새로움을 찾아내고 동방견문록을 편찬하게 된 “마르코 폴로”의 이름이 차용 되었다.

 

*사견: 이 알고리즘의 bias는 어떻게 설정되어 있을까

 

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성과

 

1. '마르코폴로'를 인간의 간 데이터에 적용해, 기존 방법론에서는 찾을 수 없었던 중요 마커 유전자(GNLY 유전자) 찾음
2. 인간 줄기세포 데이터에 적용하여, 기존 방법론에서는 동정할 수 없었던 마커 유전자(NODAL 유전자) 발굴

 

“단일세포 RNA 시퀀싱 분석법 기반 중요 마커 유전자의 발굴은 암과 면역질환 등의 발병 메커니즘을 심도 있게 이해하고, 이를 기반으로 효율적 신약개발을 성공적으로 진행하는 데에 매우 중요한 역할을 할 것” 

- 한범 교수와 정기훈 교수

 

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출처

 

서울대학교 연구 성과 페이지

https://www.snu.ac.kr/research/highlights?md=v&bbsidx=136507

유전자의 바다를 항해하며 신약 개발 표적을 찾아내는 인공지능 알고리즘 ‘마르코폴로’ - 연

 

등재된 관련 논문

https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac216/6568493

MarcoPolo: a method to discover differentially expressed genes in single-cell RNA-seq data without depending on prior clustering