암을 연구하는 과학자들이 암 세포를 세포 수준에서 매핑하고 시각화할 수 있는 새로운 AI 모델을 공개했습니다. 연구자들은 이 모델이 특정 세포 간 상호작용이 암 성장을 촉진하는 방식과 원인을 밝히는 데 기여할 것으로 기대하고 있습니다.
샌디에이고에 본사를 둔 스타트업 BioTuring은 단일 세포 해상도로 암 종양을 정밀하게 시각화할 수 있는 AI 모델을 발표했습니다. 이 모델은 개별 세포의 크기, 모양, 활성화된 유전자뿐만 아니라 조직 샘플 내 수백만 개의 다양한 세포들의 상대적 공간 위치까지도 분석할 수 있습니다.
기존의 느리고 복잡한 생물학적 연산 방식과 달리, 이 새로운 AI 모델은 종양의 역학과 암세포 및 면역세포 간의 상호작용을 실시간으로 고해상도로 분석할 수 있습니다.
“인체에는 약 30조 개의 세포가 있으며, 종양 생검 샘플에서도 수백만 개의 세포가 포함되어 있습니다.”라고 BioTuring의 CEO 손 팜(Son Pham)이 말했습니다. “이를 위성 사진 분석에 비유하면, 초고해상도로 도시를 분석하는 것과 같습니다. 우리 모델은 생물학적 맥락에서 개별 가정(세포)을 보여주고, 그 내부에서 어떤 일이 벌어지는지, 누가 누구와 대화하고 있는지를 시각적으로 분석할 수 있도록 합니다.”
“마찬가지로, 우리 모델은 어떤 세포가 다른 세포와 대화하고 있는지, 어떤 그룹이 형성되고 서로 대화하는지를 보여주며, 그들이 어떤 관계를 맺고 있는지도 파악할 수 있게 해줍니다. 이는 임상 종양학 연구에서 가장 복잡한 문제들 중 일부를 해결할 수 있는 답을 제공할 수 있습니다.”
BioTuring은 스타트업을 위한 NVIDIA Inception 프로그램의 회원으로, 조직 내에서 메신저 RNA(mRNA) 및 단백질과 같은 생체 분자를 원래의 공간적 맥락에서 연구하는 생물학 분야인 단일 세포 공간 오믹스(single-cell spatial omics)를 연구하고 있습니다.
고해상도 맵핑, 즉 “질병 세포 아틀라스(disease cell atlases)”를 구축하기 위해 BioTuring 팀은 NVIDIA H100 Tensor Core GPU와 NVIDIA cuBLAS 및 NVIDIA cuSPARSE 라이브러리를 활용해 매트릭스 연산을 가속화했습니다. 이는 Weighted Gene Co-expression Network Analysis 및 CellChat과 같은 전통적인 머신러닝 알고리즘을 최적화한 분석에 사용되었습니다.
암세포가 인체 내에서, 특히 장기의 미세 환경에서 어떻게 발생하고 전이되는지를 이해하는 것은 조기 암 검진 방법을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 또한, 연구자들은 이 모델이 제공하는 세포 인사이트를 활용해 종양 이질성(tumor heterogeneity)—즉, 같은 환자의 암세포가 서로 물리적으로 다른 특성을 가질 수 있는 현상—을 더 잘 이해할 수 있습니다.
이 새로운 모델의 향상된 시각적 세분화 덕분에 연구자들과 약물 개발자들이 분자 마커를 발견할 가능성이 더 커졌습니다. 이러한 분자 마커는 암세포를 보다 정확하게 표적화하는 데 사용될 수 있습니다.
예를 들어, 이 모델은 인간의 질병 퇴치 세포인 킬러 T세포(killer T cells)가 암에 맞서 싸우기 위해 형태를 어떻게 변화시키는지를 관찰할 수 있습니다. 사람의 면역체계가 특정 암에 맞서 싸우기 위해 어떻게 변화하는지 알게 되면, 약물 개발자는 환자의 면역체계를 지원하는 합성 치료제를 개발할 수 있습니다.
“우리는 연구자들이 치료 전략을 수립하는 데 사용할 수 있는 생물학적 발견을 밝히는 데 도움을 주고 있습니다.”라고 BioTuring의 COO 루주타 나라카르(Rujuta Narurkar)는 말했습니다. “종양의 미세 환경을 다양한 단계에서 이해함으로써 암의 진행 경로를 파악하고, 궁극적으로 암의 근원을 밝혀낼 수 있는 가능성을 열어줍니다. 이 새로운 수준의 암 조직 해상도는 이전에는 불가능했습니다. 그러나 새로운 기술 덕분에 이제 실현 가능한 목표가 되고 있습니다.”
관련 리소스
- GTC 세션: How Artificial Intelligence is Powering the Future of Biomedicine
- GTC 세션: How AI Will Decode Biology to Radically Improve Lives
- GTC 세션: HCLS Developer Day: BioNeMo for Generative AI in Drug Discovery
- NGC 컨테이너: VISTA-3D NIM
- NGC 컨테이너: MATLAB
- SDK: MONAI Cloud API
