파킨슨병은 떨림, 강직, 서동, 자세 불안정 등 복합적인 운동 증상이 나타나지만 기존 검사법으로는 발병 초기 변화를 민감하게 포착하기 어렵고 뇌 신호 조절을 겨냥한 약물 역시 임상에서 효과가 제한적이었다. 최근 한국 연구진이 인공지능(AI)과 광유전학을 융합한 기술을 통해 파킨슨병의 정밀 진단과 치료 평가 도구로 활용 가능성을 입증하고 차세대 맞춤형 치료제 개발 전략을 제시하는 데 성공했다.
한국과학기술원(KAIST)은 허원도 생명과학과 석좌교수와 김대수 뇌인지과학과 교수, 이창준 기초과학연구원(IBS) 인지및사회성연구단장 공동 연구팀과 함께 AI 분석과 광유전학을 결합해 파킨슨병 동물 모델에서 조기·정밀 진단과 치료 가능성을 동시에 입증하는 전임상 연구 성과를 거두었다고 22일 밝혔다. 연구성과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 게재됐다.
연구팀은 두 단계의 중증도를 가진 파킨슨병 생쥐 모델을 구축하고 AI 기반 3차원(3D) 자세 추정 기술을 행동 분석에 도입했다. 연구팀은 파킨슨병 생쥐의 걸음걸이, 손발 움직임, 떨림 같은 340여 가지 행동 신호를 인공지능으로 분석해 하나의 점수로 만들었다. 이 지수를 통해 파킨슨병을 발병 초기부터 기존 검사보다 더 정확하게 구분할 수 있음을 확인했다.
분석 결과 파킨슨 행동지수는 질환 유도 2주 시점부터 대조군 대비 유의한 차이를 보였으며, 기존 운동능력 검사보다 더 민감하게 질환 정도를 판별했다. 보폭 변화, 손발 움직임 비대칭, 흉부 떨림 같은 행동이 파킨슨병 진단의 핵심 요인임을 밝혔다. 상위 20개 행동 표지에는 손·발 비대칭, 보폭·자세 변화, 흉부 고빈도 성분 증가 등이 포함됐다.
이러한 행동 지표가 단순히 운동 기능 저하를 나타 내는 것인지, 파킨슨병에만 나타나는 특이한 변화인지 확인하기 위해 게릭병 생쥐 모델에도 같은 분석을 적용했다. 파킨슨병과 루게릭병(ALS) 모두 운동 기능에 문제가 생기는 질환이기에 단순히 운동이 나빠진 것 때문이라면 두 질환 모두에서 높은 파킨슨 행동지수가 나와야 한다.
분석 결과 루게릭병 동물 모델은 운동 기능이 떨어졌음에도 파킨슨병에서 보였던 높은 파킨슨 행동지수는 나타나지 않았다. 오히려 낮은 수준을 유지했으며 행동 변화 양상도 파킨슨병과는 확연히 달랐다. 이는 이번에 개발한 파킨슨 행동지수가 단순한 운동 장애가 아니라 파킨슨병에만 나타나는 특징적인 변화와 직접적으로 관련됨을 보여준다.
연구팀은 파킨슨병 치료를 위해서 뇌 신경 세포기능을 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 하루 걸러 한 번 빛을 쏘는 방식(격일 주기)이 가장 효과적이었으며 뇌 속 도파민 신경세포도 보호되는 경향을 보였다.
허 교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 행동 분석과 광유전학을 결합해 파킨슨병의 조기진단, 치료평가, 기전검증을 하나로 잇는 전임상 프레임을 세계 최초로 구현했다”며 “향후 환자 맞춤형 치료제와 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 말했다.
