워털루 협동학교 학생들이 뇌성마비 연구에 인공지능을 접목dent

워털루 대학교 인문유전학부 소속의 무르토 힐랄리와 크리티카 그로버 두dent은 SickKids 연구소에서 인공지능 도구를 활용하여 뇌성마비와 관련된 유전적 특성을 연구했습니다. 이들의 귀중한 연구 결과는 Nature Genetics에 게재될 예정인 "현대 도구 이전의 유전 육종 기술"이라는 논문의 저자로 이름을 올릴 예정입니다.

인공지능과 알파폴드를 활용한 선구적인 뇌성마비 연구

알파폴드 AI 알고리즘은 뇌성마비와 관련된 유전자 변이를 가진 단백질을 분석하고 분자 수준에서 질병과의 관련성을 이해하는 데 사용되었습니다. 이러한 프로젝트는 디지털 애플리케이션이 신경계 질환과 관련된 복잡한 질병 특성으로 인해 이전에는defi하기 어려웠던 유전 질환의 원인 유전자를 발견하는 데 어떻게 기반을 제공할 수 있는지를 보여줍니다.

2019년 가을부터 생명공학과 경제학을 전공해 온 흐리다이 힐랄리는 알파폴드(AlphaFold)를 이용하여 이 질환의 유전자 구조와 해당 유전자 구조와 뇌성마비 특성 간의 연관성을 어떻게 표현했는지 설명하며 발표를 시작했습니다. 그의 지도교수님께서도 교수님이 중요한 결함을 세심하게 지적해 주신 점에 대해 매우 감사하게 생각하실 것입니다. 왜냐하면 교수님 자신도 그러한 결함을 발견하기 위해 노력해 왔기 때문입니다.

그 후, 생화학을 전공하고 컴퓨터 공학dent 가진 시왈리 그로버가 그 자리를 이어받았습니다. 또한, 그 증명 이후 질량 분석기를 사용하여 유전자의 염기쌍을 조사한 후, 특정 질병의 유전적 형태를 밝혀낸 알파폴드에 의해 무시되었습니다.

 게다가 1년이라는 추가 기간 덕분에 연구에 더 많은 여유가 생겼고, 훨씬 더 많은 것을 테스트할 수 있었습니다. 그 결과, 데이터 불균형 없이 데이터 처리 속도와 양을 향상시킬 수 있는 AI 기술을 개발하여 개념 증명을 이루어냈습니다.

미래 의료에 대한 시사점

SickKids의 유전학 연구에 활용된 AI는 향후 의료 분야 신약 개발 프로세스 운영 방식에 대한 가장 혁신적인 사례가 될 가능성이 높습니다. Hitali와 Grover 연구에서 나타난 AI 기반 분석은 물리적 실험을 시뮬레이션으로 대체함으로써 간소화된 실험실 환경을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 연구 기관의 시간 단축은 물론, 과학적으로 평가 가능한 영역과 치료법 개발의 범위를 넓힐 수 있습니다.

그들이 성공적인 협동조합 경험을 했다는 사실은 의심할 여지가 없으며, 이는 스티븐 셰러 박사(지도교수)의 모범적인 지도 아래 연구를 발전의 도구로 활용하는 환경에서 일한 경험을 통해 입증되었습니다. 연구진은 이번 활동의 목표 중 하나가 교실에서 배운 내용을 실생활에 적용하고 문화적 발견을 가능하게 하는 것이라고 밝혔습니다. 또한, 관찰을 통해 얻은 지식이 어떤 차원에서 생성되어야 하는지에 대해서도 언급했습니다.

워털루 이전과 마찬가지로, 오랜 시간 동안 대학이 축적해 온 핵심 개념 중 하나는 협동 교육이dent에게 과학 및 기술 분야에서 실질적인 경험과 네트워크를 제공하는 체계적인 경로라는 점입니다.

이 경우, 워털루dent과 시크키즈 연구소 간의 협력은 뇌성마비의 원인을 밝히는 데 있어 두 가지 핵심 요소 중 하나입니다.