인공지능(AI) 기반 신경망은 환자 견본에서 수백만 개의 세포를 빠르게 분석하고 해석하여 조직의 분자적 변화를 예측할 수 있다. 잠재적으로 암과 같은 질환에 대하여 개인화 치료를 가장 효과적으로 정확히 파악할 수 있는 수준으로 올라왔다.

니체콤패스(NicheCompass)는 생성형 AI의 힘을 활용하여 세포 유형, 세포가 발견되는 위치, 세포가 어떻게 통신하는지에 대한 공간적 게놈 데이터를 결합한 시각적 데이터베이스를 만든다. 웰컴 생거 연구소, 헬름홀츠 뮌헨의 AI 건강 연구소, 뷔르츠부르크 대학교의 연구원과 협력자들이 더 광범위한 인간 세포 아틀라스 프로젝트(Human Cell Atlas Initiative 1)의 일환으로 만든 이 방법은 세포의 사회적 네트워크에서 다양한 데이터를 측정하고 해석하여 다른 세포 이웃을 인식하고 분석할 수 있는 최초의 AI 방법이다.

지난 3월 18일 네이처 제네틱스(Nature Genetics)지에 게재된 새로운 논문에서 니체콤패스(NicheCompass)를 소개하고 유방암과 폐암 환자의 조직 변화를 어떻게 발견할 수 있는지 자세히 설명했다. 연구자들은 NicheCompass가 AI의 힘을 통해 특정 사람들이 치료에 무엇이 다르게 반응할 수 있는지 한 시간 만에 식별하는 방법을 보여주었다. 궁극적으로 개인 맞춤형 치료 계획을 개발하는 데 도움을 주며, 암과 같은 질환에서 표적 치료가 가능한 특정 변화를 밝혀내는 데 기여할 수 있게 되었다.

인체의 모든 세포는 환경과 소통하고 더 큰 상호 작용 네트워크에 관여한다. 세포는 모두 표면에 어떤 단백질이 있는지와 같이 통신 네트워크의 일부로 인식할 수 있는 특징을 가지고 있다. 그리고 그러한 특징을 통해 유사한 세포를 연결할 수 있다. 단일 세포 및 공간 유전체 기술은 인체에 대한 이해에 혁명을 일으켰고, 다양한 조직과 장기에 대한 심층적인 세포 지도를 만드는 것을 가능하게 했다.

아틀라스에는 다양한 세포 유형, 세포가 있는 위치, 유전적 변화가 세포가 서로 작용하는 방식에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 정보가 들어 있다. 인체가 세포 수준에서 어떻게 작동하는지 이해함으로써 질병에서 무슨 일이 일어나는지 이해하고 약물 개발을 위한 새로운 대상을 밝힐 수 있다.

이러한 아틀라스에는 세포가 어디에 있는지, 세포가 특정 이웃이나 네트워크 내에서 어떻게 서로 작용하는지에 대한 정보가 포함되어 있지만, 이웃을 정량화하고 해석하며 세포의 사회적 상호 작용을 촉진하는 요인을 이해하는 것은 어렵다.

새로운 연구에서 Sanger Institute 연구원과 협력자들은 세포 간 통신을 기반으로 하는 딥러닝 AI 모델인 니체콤패스(NicheCompass)를 보여주었다. 이 인공지능은 서로 다른 세포가 네트워크를 통해 어떻게 통신하는지 학습한 다음 이를 유사한 세포 네트워크와 정렬하여 공유 기능을 통해 조직 내에서 이웃을 만든다. 이를 통해 NicheCompass는 데이터를 해석하여 연구자와 임상의가 데이터에 대한 질문을 하고 건강 상태를 더 잘 이해할 수 있도록 한다. 예를 들어 이런 질문에 답을 할 수 있다. '폐암 환자의 암세포는 주변 환경과 어떻게 소통할까요?'.

NicheCompass를 사용하여 연구자들은 폐암 환자 10명의 데이터를 결합하고 개인 간의 유사점과 차이점을 확인할 수 있었다. 이러한 유사점은 암에 대한 일반적인 이해를 알려주는 데 도움이 되며, 새로운 치료법에서 타겟팅하는 데 유용할 수 있는 전사적 변화를 만든다. 이를 통해 개인화된 의학을 위한 새로운 가능성을 보여주며 암 치료에 도움을 줄 수 있다.

추가적인 환자 데이터를 포함할 수 있으므로, 임상의는 자신의 환자 데이터를 입력하여 1시간 안에 개별 상태에 대한 심층적인 정보를 받을 수 있으며, 이는 임상적 결정을 내리는 데 도움이 된다. 연구팀은 유방암 조직에도 NicheCompass를 사용하여 다양한 유형의 암에 대한 효과를 확인했다.

또한 이 네트워크를 840만 개의 세포가 있는 마우스 뇌 공간 아틀라스에 적용했고, 그것은 뇌 섹션을 빠르고 정확하게 식별하고 전체 기관의 시각적 리소스를 생성할 수 있었다. 이 작업은 전 세계 연구자들이 생성한 전체 기관의 공간 아틀라스에 어떻게 적용될 수 있는지도 보여줄 수 있다.

헬름홀츠 뮌헨의 AI 건강 연구소와 웰컴 샌거 연구소의 제1 저자인 세바스찬 버크는 "인체에 대한 방대한 양의 데이터를 갖는 것은 질병을 이해하고, 예방하고, 치료하는 새로운 방법을 찾는 데 중요합니다. 그러나 이 정보가 제공할 수 있는 모든 이점에 접근할 수 있는 도구도 필요합니다. NicheCompass는 이 분야에서 큰 도약으로, AI의 힘을 활용하면서도 해석 가능성을 제공하여 연구자와 임상의가 데이터에 대해 질문하고 질병을 더 잘 이해하고 치료할 수 있도록 합니다."라고 말했다.

뷔르츠부르크 대학교의 공동 수석 저자인 카를로스 탈라베라-로페즈 박사는 "NicheCompass를 사용하여 환자의 폐암 종양과 면역 세포가 서로 작용하는 방식의 차이를 확인할 수 있었습니다. 이 실제 세계 응용 프로그램은 암에 대한 우리의 집단적 이해를 더 하는 새로운 정보를 발견했을 뿐만 아니라 암이 면역 체계와 다르게 서로 작용하는 환자 한 명을 분별했습니다. 앞으로 NicheCompass는 특정 암에서 면역 체계를 활용하는 새로운 방법을 발견하여 환자의 면역 체계가 암 메커니즘을 직접 표적으로 삼을 수 있는 개인화된 치료법을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 말했다.

웰컴 샌저 연구소의 공동 수석 저자인 모하마드 로트폴라히 박사는 "사람들은 종종 다양한 정보를 통해 네트워크와 소통합니다. 직장에서의 발전이나 휴가 사진을 공유할 수 있으며, 이는 다른 친구에게 공유할 수 있지만 모두 한 개인에게로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 세포 간 소통도 비슷합니다. 세포는 다양한 기능을 사용하여 소셜 네트워크와 소통하여 지역 사회 또는 네트워크를 만들 수 있습니다. NicheCompass는 이러한 네트워크를 해석하고 건강 상태가 시작된 위치와 방법을 강조하고 특정 치료에 어떻게 반응할지 예측하는 등 환자의 삶에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 질문에 답할 수 있는 최초의 종류의 AI 모델입니다."라고 의견을 전했다.

[참조]
Sebastian Birk, Irene Bonafonte-Pardàs, Adib Miraki Feriz, Adam Boxall, Eneritz Agirre, Fani Memi, Anna Maguza, Anamika Yadav, Erick Armingol, Rong Fan, Gonçalo Castelo-Branco, Fabian J. Theis, Omer Ali Bayraktar, Carlos Talavera-López, Mohammad Lotfollahi. Quantitative characterization of cell niches in spatially resolved omics data. Nature Genetics, 2025; DOI: 10.1038/s41588-025-02120-6