AI 모델 IRIS, 세포 간 신호 '언어' 해독

MIT 생물학과 Pulin Li 교수와 Nicholas Hutchins 연구팀이 세포의 신호전달 경로가 세포 종류와 무관하게 일정한 유전자 활성 '지문'을 남긴다는 사실을 발견하고, 이를 감지하는 신경망 모델 IRIS를 개발했다. IRIS는 인간 배아줄기세포 데이터로 학습한 뒤, 학습하지 않은 마우스 배아 세포에서도 심장·장·근육·척수로 분화할 세포의 신호 활성 시점과 위치를 정확히 예측했다. 연구팀이 IRIS로 폐 발달에 필요한 특정 신호 경로를 예측하자 마우스 배아 실험에서 이 예측이 확인됐다. 연구 결과는 9월 8일 저널 Nature Methods에 공개됐다.

이 일이 어디서 왔나

이번 연구는 신경망을 세포 신호전달 해독에 적용한 생명과학 분야 AI 사례로, 같은 시기 보도된 보안 스캐너나 수학 연구, 신규 LLM 모델 소식과는 성격이 다르다. IRIS는 인간 배아줄기세포 데이터로 학습한 모델을 학습하지 않은 마우스 배아 세포에 적용해 전이학습 가능성을 검증한 사례로 소개됐다.