1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

분야 및 동향: 알츠하이머병(AD) 환자의 뇌세포에서는 당 대사 과정의 독성 부산물인 메틸글리옥살(MGO)이 비정상적으로 축적되어 아밀로이드 베타 플라크 형성과 타우 단백질 응집을 촉진합니다. 본 연구는 이러한 MGO를 근본적으로 제거하는 전략을 세우고, 데이터가 부족한 생화학 분야의 한계를 극복하기 위해 소규모 데이터에서도 과적합을 최소화하는 맞춤형 딥러닝 모델 'DeepMGO'를 독자적으로 개발하였습니다.

에피소드: 당시 약학 전문가이신 김선여 교수님 연구실의 홍성민 박사님과 천연물 기반 화합물 라이브러리에 대한 MGO 소거 실험 데이터에 기반해서 생물정보학/AI 전문가이신 남승윤 교수님의 지도 하에 MGO 소거 예측 딥러닝 모델을 개발하였습니다. 단순히 수치상의 정확도를 높이는 것을 넘어, 모델이 예측한 후보물질이 실제 실험 벤치에서 탁월한 MGO 소거 효능을 보였다는 피드백을 받았을 때의 전율은 생물정보학 연구자로서 가장 큰 희열이었습니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

가천대학교의 가천융합의과학원(GAIHST)은 다학제적 융합 연구의 가치를 실현하는 최적의 장소입니다. 제가 소속했던 남승윤 교수님 연구실(유전체의과학연구소)은 의학 분야의 유전체 데이터를 기반으로 생물정보학적 분석 방법론을 독자적으로 개발하고, 이를 통해 정밀 의료의 핵심인 바이오 빅데이터 해석 연구를 수행하고 있습니다.

특히 최근에는 인체 질환 유전체 데이터에 고도화된 인공지능(AI) 기법을 적용하여, 질병의 근본 원인이 되는 생물학적 신호전달 및 대사경로를 발굴하는 데 주력하고 있습니다. 이를 통해 새로운 진단 마커를 식별하고 유망한 약물 후보군을 찾아냄으로써 신약 개발의 효율성을 극대화하는 연구를 이어가고 있습니다.

이러한 연구 역량은 김선여 교수님(가천대 약학대학) 연구실의 정밀한 천연물 및 생체 검증 시스템과 유기적으로 결합되어 있었습니다. 의과대학과 약학대학을 아우르는 연구 환경 덕분에, In silico 분석을 통해 선별된 후보 물질에 대해 실시간으로 의견을 나누고 곧바로 In vitro 및 In vivo 실험으로 검증하는 'Fast-track' 연구가 가능했습니다. 이처럼 물리적·심리적 경계가 없는 다학제적 협업 체계가 연구의 완결성을 높이고 DeepMGO와 같은 성과를 도출하는 밑거름이 되었습니다.

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

DeepMGO를 통해 발굴한 TP-41이 기존 물질보다 우수한 혈뇌장벽(BBB) 투과율을 보이며, 실제 5xFAD 유전적 알츠하이머 마우스 모델에서 기억력 회복과 아밀로이드/타우 병증의 동시 감소라는 탁월한 효능을 입증했을 때 가장 큰 보람을 느꼈습니다. 기존 실험 데이터를 기반해서 딥러닝 모델을 만들고, 신규 후보 데이터를 통해서 도출된 후보물질이 MGO를 직접 소거하여 독성을 낮추는 기전이 실험적으로 증명되는 순간은 연구자로서 잊을 수 없는 경험이었습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

생물정보학은 데이터라는 숫자를 다루지만, 그 숫자의 이면에는 동료 연구자의 땀이 섞인 '실험적 언어'가 담겨 있습니다. 코드에 매몰되기보다 실험 현장의 컨텍스트를 이해하려 노력할 때 비로소 가치 있는 모델이 탄생합니다. 데이터를 이용하여 유의미한 컨텍스트를 발굴하기 위해 통계, 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용할 수 있겠지만, 생물정보학적 분석/해석 모델이 실제 생물학/약리학적 환경에서 어떤 의미를 가지는지 항상 고민하고 공동 연구자의 언어를 최대한 이해하는 것이 중요합니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

연구실에서 증명한 DeepMGO의 성공 사례를 확장하여, 현재 몰큐브(MolCube)에서는 더 많은 연구자가 분자동역학 시뮬레이션과 AI를 도구 삼아 신약 개발의 시행착오를 줄일 수 있는 플랫폼 생태계를 구축하고 있습니다. 이를 통해 더 많은 연구자가 직관적으로 신약 효능을 시뮬레이션 하고 효과적인 신약개발을 수행할 수 있는 생태계를 만들어가는데 기여하고자 합니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

생물정보학의 통찰력을 전수해주신 남승윤 교수님과 약학적 토대를 마련해주신 김선여 교수님께 깊은 존경을 표합니다. 또한, 연구의 파트너로서 함께 헌신해 주신 국립경상대학교 홍성민 교수님께도 특별한 감사를 전합니다. 이번 성과가 고령화 사회의 난제인 알츠하이머병 치료에 새로운 전략을 제공하고, AI 기반 바이오·헬스 산업의 발전에 기여하기를 진심으로 바랍니다.