[녹색경제신문 = 이지웅 기자] 허원도 카이스트 생명과학과 석좌교수 연구팀이 김대수 뇌인지과학과 교수 연구팀, 이창준 기초과학연구원 단장 연구팀과 함께 인공지능 분석과 광유전학(optogenetics)을 결합해 파킨슨병 동물 모델에서 조기·정밀 진단과 치료 가능성을 동시에 입증하는 전임상 연구 성과를 거뒀다.

연구팀은 두 단계의 중증도를 가진 파킨슨병 생쥐 모델을 구축하고, 김대수 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 인공지능 기반 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. 

예를 들어 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.

연구팀은 이러한 행동 지표가 단순히 운동 기능 저하를 나타 내는 것인지, 파킨슨병에만 나타나는 특이한 변화인지 확인하기 위해 이창준 단장팀과 함께 루게릭병 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(ALS) 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.

허원도 석좌교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 행동 분석과 광유전학을 결합해 파킨슨병의 조기진단–치료평가–기전검증을 하나로 잇는 전임상 프레임을 세계 최초로 구현한 사례”라며 “이를 통해 향후 환자 맞춤형 치료제와 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 밝혔다.