동물희생 없는 신약개발, 생체모사장기칩 AI활용으로 효능 확인

뼈모사칩과 인공지능 이미징 분석기술을 이용한 골다공증 치료제의 99.5%의 판별 정확도로 빠르게 효능 확인

신약 하나를 개발하기 위해 전세계적으로 연간 수백만 마리의 실험동물이 생을 마감하는 가운데, 유럽·미국 등 선진국을 중심으로 동물실험을 대신할 수 있는 대체시험법 개발과 투자가 확대되고 있다.

대표적인 대체시험법 중 하나로 인체 내 복잡한 생리현상을 재현하고, 실험결과를 정확히 예측·해석할 수 있는 생체모사장기칩 활용에 대한 관심이 신약개발 시장에서 새롭게 조명되고 있다. 

한국기초과학지원연구원(이하 KBSI)은 연구장비개발부 김정아 박사 연구팀이 골다공증 약물의 효능을 정확하게 평가·확인할 수 있는 고속 분석용 3차원 뼈모사칩을 개발했다고 밝혔다.  

특히, 뼈모사칩에서 얻어진 대량의 세포이미지를 KBSI가 자체 개발한 인공지능 기술을 활용하여, 약물의 정확한 효과를 효율적으로 알 수 있는 이미지 판별방법을 세계 최초로 제시했다.
 
 

▲ 뼈모사칩 플랫폼 모식도(이미지 출처=KBSI)뼈의 미세환경을 모사한 뼈모사칩을 제작하고, 이 칩을 촬영하여 얻어진 대량이미지를 인공지능(AI) 기술을 적용하여 골다공증 약물테스트 결과를 분석·확인할 수 있음. 

본 연구결과는 KBSI의 연구장비개발사업과 한국연구재단 기본연구사업의 지원으로 진행됐으며, 바이오메디컬 분야 세계적 권위의 학술지인 ‘Bioengineering & Translational Medicine誌’ 온라인판[논문명: A high-throughput biomimetic bone-on-a-chip platform with artificial intelligence-assisted image analysis for osteoporosis drug testing, IF: 10.711, JCR 상위 4.49%, 백규림(제1저자), 김정아(교신저자)]에 5일(화) 게재됐다. 
 
▲ (왼쪽부터) KBSI 김정아 책임연구원(교신저자), 백규림 학생연구원(제1저자)(이미지 출처=KBSI)
 

이 모사칩은 뼈의 생리학적인 환경을 모사하고, 인공지능 기반의 첨단 정보기술을 적용해 표적약물의 스크리닝 및 반응 분석을 가능하게 하는 평가 플랫폼을 만든 것으로, 아직 시도되지 않은 분야에 새로운 연구영역을 개척했다는 점에서 의미가 크다. 향후 신약후보물질에 대한 비임상평가나 골다공증 등의 골질환 규명에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.  

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 배치하여, 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 분석장비들과도 호환성이 높아, 다각도로 널리 활용될 것으로 전망된다. 또한, 웰 플레이트 안에 내장된 얇고 투명한 뼈모칩사칩과 세포 기반의 고속대량 스크리닝 장비(high-content screening system; HCS)가 만나, 초고속으로 고품질의 광학 이미지를 생산할 수 있다. 

다만, 고속 스크리닝으로 대량 생산된 이미지 데이터는 실험결과를 분석․해석하는데, 많은 시간과 노동이 소요되는 문제가 있다. 이에, 본 연구팀은 자체 개발한 첨단 인공지능 알고리즘 기술을 적용하여, 골다공증 약물의 효능여부를 이미지 분석만으로 판별할 수 있는 아이디어를 제시했다. 

약물이 처리된 뼈모사칩으로부터 베타-카테닌 세포내 핵이동 과정을 고속 대량으로 촬영하고, 이를 통해 생산된 대량의 이미지를 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘이 사전에 학습을 하여 얻은 정보를 바탕으로, 골다공증 약물의 효능여부를 정확하고 빠르게 판별할 수 있었다.  
 

▲ 딥러닝 알고리즘을 이용한 뼈모사칩 이미지 분석결과(이미지 출처=KBSI)약물을 처리한 뼈모사칩으로부터 사전에 학습된 정보를 바탕으로 약물의 효능이 나타난 실험군과 약물을 처리하지 않은 대조군이 서로 99.5% 이상의 정확도로 구별됨.

또한, 골다공증을 유발하는 주요 인자로서, 골형성 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 활용하는데 꼭 필요한 기술적인 문제들을 극복하기 위해 고속대량 칩 시스템 제작, 생체재료, 이미징, 인공지능 등 다양한 기술을 융합하여 새로운 시도를 한 것”이라며, “나아가 이번 연구가 뼈 모델은 물론, 다양한 질병모델과 신약평가 플랫폼에 적용될 수 있는 효율적인 접근법이 되길 바란다”고 말했다.  


글. 이지은 기자 smile20222@brainworld.com 
사진 및 자료출처 = 한국기초과학지원연구원(KBSI) 
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