AI가 그린 '미토콘드리아 4D 지도'…형태만 보고 기능 예측

AI가 미토콘드리아의 4차원(4D) 형태만 보고 세포의 에너지 상태를 예측하는 기술이 나왔다.

30일(현지시간) 바이오온(BioOn)에 따르면 연구진은 약물에 반응하는 미토콘드리아의 복잡한 변화를 사람의 주석 없이 분석하는 자기지도학습 기반 프레임워크를 개발했다. 연구 결과는 국제학술지 셀(Cell)에 게재됐다.

연구진은 이 프레임워크를 약물 처리된 미토콘드리아 4D 데이터에 적용해 '미토스페이스(MitoSpace)'라는 학습 모델을 만들었다. 이 모델은 다양한 약물 자극에 따른 미토콘드리아의 표현형을 잠재 공간에 나타낸다.

주목할 점은 별도의 정답 표지 없이도 약물 유발 표현형이 저절로 군집을 이뤘다는 것이다. 이 임베딩으로 학습한 소형 신경망 탐침은 이미지 기반 형태 특징과 기능 지표를 정확히 예측했다.

특히 연구진은 모델 학습에서 제외한 별도 형광 채널을 활용해 미토콘드리아 막전위를 4D 시공간 정보만으로 예측했다. 결정계수(R²)는 0.91로, 단일 세포 수준에서 형태와 기능의 관계를 정량적으로 입증했다.

MitoSpace는 학습하지 않은 약물에 대해서도 예측하는 제로샷 성능을 보였고, 인간 폐 오가노이드(LO) 데이터까지 분석했다. 연구진은 이런 범용성이 기초모델의 특성과 일치한다고 평가했다.

또한 4D·3D·2D 데이터를 각각 학습시켜 비교한 결과 4D가 26개 조건 중 22개에서 가장 높은 분류 성능을 냈다. 차원이 낮아질수록 군집 순도와 구분력이 떨어졌다.

연구진은 "이번 성과가 더 범용적인 4D 세포 내 참조 공간으로 가는 첫걸음"이라며 "질병 모델과 유전자 교정(CRISPR) 기반 스크리닝 등으로 확장할 수 있다"고 설명했다. 사전 학습 모델과 코드, 4D 데이터셋은 공개됐다.