머신러닝 알고리즘으로 치매 관련 단백질 응집을 실시간으로 추적한다.

전 세계적으로 5,500만 명이 넘는 사람들이 알츠하이머병, 파킨슨병 등 치매 관련 질환과 기타 신경퇴행성 질환을 앓고 있다.

이제 코펜하겐 대학의 화학자들은 단백질이 서로 뭉쳐서 중요한 기능을 파괴함으로써 발생하는 이러한 질병을 퇴치하기 위한 새로운 약물과 치료법을 개발할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 개발했다.

이 알고리즘은 현미경으로 응집을 실시간으로 추적할 수 있으며, 신경퇴행성 질환을 유발하는 응집 단백질의 중요한 특성을 자동으로 매핑하고 추적할 수 있다.

미세한 단백질을 실시간으로 검출 및 추적

이 알고리즘은 실시간으로 현미경 이미지에서 10억분의 1미터까지의 단백질 덩어리를 찾아낼 수 있다. 정확한 모양은 유발하는 장애에 따라 달라질 수 있다.

“우리의 새로운 도구를 사용하면 이러한 덩어리가 우리가 추가하는 모든 화합물에 의해 어떻게 영향을 받는지 확인할 수 있다. 이러한 방식으로 모델은 잠재적으로 이를 중지하거나 덜 위험하거나 보다 안정적인 덩어리로 변환하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있다.”고 알고리즘 뒤에 있는 연구팀을 공동 주도한 화학과의 야콥 케스텔-한센(Jacob Kæstel-Hansen)은 설명한다.

"미래에는 알고리즘을 통해 덩어리가 형성되는 이유에 대해 더 쉽게 배울 수 있으므로 이러한 장애를 퇴치하기 위한 새로운 약물과 치료법을 개발할 수 있을 것이다."

신약

연구원들은 또한 미세한 구성 요소가 명확하게 식별되면 새로운 약물을 개발하기 위해 도구를 사용할 수 있는 가능성을 확인했다. 그들은 그들의 연구가 단백질과 분자의 모양과 기능에 대한 보다 포괄적인 지식을 수집하는 데 도움이 되기를 바라고 있다.

연구팀은 또한 이 도구를 사용하여 인슐린 분자에 대한 실험을 수행하고 있다. 인슐린 분자가 뭉쳐지면 혈당 조절 능력이 약해진다.

“전 세계의 다른 연구자들이 이 도구를 배포하기 시작하면 일반적으로 다양한 장애 및 생물학과 관련된 대규모 분자 및 단백질 구조 라이브러리를 만드는 데 도움이 될 것이다. 이를 통해 우리는 질병을 더 잘 이해하고 질병을 예방할 수 있게 될 것이다.”고 화학과의 니코스 하차키스(Nikos Hatzakis)는 결론지었다.

이 연구는 최근 네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 저널에 게재되었다.

파이썬으로 작성된 알고리즘은 Github에서 무료로 사용할 수 있다

함께 응집되는 인슐린 단백질(사진 제공: Jacob Kæstel-Hansen)