KAIST가 파킨슨병을 조기에 발견하고 치료법에도 활용할 수 있는 방법을 개발했다.
KAIST는 생명과학과 허원도 석좌교수팀은 뇌인지과학과 김대수 교수팀, 기초과학연구원(IBS) 이창준 단장팀과 공동연구로 인공지능(AI) 분석과 광유전학(optogenetics)을 결합해 파킨슨병 동물 모델에서 조기·정밀 진단과 치료 가능성을 동시 입증하는 데 세계 최초로 성공했다.
허 교수팀은 두 단계 중증도의 파킨슨병 생쥐 모델을 마련하고, KAIST 뇌인지과학과 김대수 교수팀과 함께 AI 기반 3D 자세추정기술로 행동을 분석했다.
이를 통해 파킨슨병 생쥐의 걸음걸이, 손발 움직임, 떨림 같은 340여 행동 신호를 Ai로 분석해 파킨슨 행동지수를 만들고, 발병 초기부터 기존 검사보다 더 정확하게 구분할 수 있음을 확인했다.
분석 결과 파킨슨 행동지수는 질환 유도 2주부터 대조군 대비 유의한 차이를 보였고, 기존 운동능력 검사보다 더 민감하게 질환정도를 판별했다.
예를 들어 보폭 변화, 손발 움직임 비대칭, 흉부 떨림 같은 행동이 파킨슨병 진단의 핵심 요인임을 입증했다.
상위 20개 행동 표지에는 손·발 비대칭, 보폭·자세 변화, 흉부 고빈도 성분 증가 등이 포함됐다.
허 교수팀은 이런 행동지표가 단순 운동기능 저하를 나타내는 것인지, 파킨슨병에만 나타나는 특이 변화인지 확인하기 위해 IBS 이창준 단장팀과 루게릭병(ALS) 생쥐 모델에도 같은 분석을 적용했다.
이는 파킨슨병과 루게릭병 모두 운동 기능에 문제가 생기는 질환이기에 단순히 운동이 나빠진 것 때문이라면 두 질환 모두 높은 파킨슨 행동지수가 나와야 한다.
그러나 실제 루게릭병 동물 모델은 운동기능이 떨어졌음에도 파킨슨병에서 보였던 높은 파킨슨 행동지수는 나타나지 않고, 오히려 낮은 수준을 유지했다.
게다가 행동변화 양상도 파킨슨병과는 뚜렷이 달랐다.
이는 개발한 파킨슨 행동지수가 단순 운동장애가 아니라 파킨슨병에만 나타나는 특징적인 변화와 직접 관련됨을 보여준다.
또 연구팀은 파킨슨병 치료를 위해서 뇌 신경세포 기능을 빛으로 정밀하게 조절하는 광유전학 기술 ‘옵토렛(optoRET)’을 활용했다.
그 결과 파킨슨병 동물 모델에서 걷기와 팔다리 움직임이 더 매끄러워지고 떨림 증상이 줄어드는 효과가 확인됐다.
특히 격일로 빛에 노출될 때 가장 효과적이고, 뇌 속 도파민 신경세포도 보호되는 경향을 보였다.
허 석좌교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 행동 분석과 광유전학을 결합해 파킨슨병의 조기진단–치료평가–기전검증을 하나로 잇는 전임상 프레임을 세계 최초로 구현한 것”이라며 “향후 환자 맞춤형 치료제와 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 설명했다.
한편, 이번 연구는 KAIST 생명과학연구소 현보배 박사후연구원이 제1저자로 수행했고, 연구결과는 지난달 21일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 온라인에 게재됐다. 현재 현 박사는 이번 연구성과를 기반으로 보건산업진흥원의 ‘글로벌 의사과학자 양성사업’ 지원을 받아 하버드의대 맥린병원에서 파킨슨병 세포치료제 고도화 연구를 진행 중이다.
(논문명: Integrating artificial intelligence and optogenetics for Parkinson's disease diagnosis and therapeutics in male mice ※DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63025-w)
