호주국립대학교(ANU)의 물리학자들은 나노기술, 인공지능, 분자생물학을 결합하여 혈액에서 알츠하이머병의 단백질 표지를 검색하는 새로운 방법을 고안했습니다. 이러한 지표는 초기 신경퇴행의 숨길 수 없는 징후이며, 조기 발견은 알츠하이머병 진행에 효과적으로 개입하는 것에 대한 최선의 방어책입니다. 현재 이 질병에 대한 치료법은 없지만 증상이 처음 나타날 때 최대 20년 전에 증상을 미리 감지할 수 있다면 건강 결과를 극적으로 변화시킬 가능성이 있습니다.
말기 알츠하이머병을 치료하기 위한 표적 치료법 개발에 많은 연구가 집중되어 있는 반면, 고급 진단 분야에서도 많은 진전이 이루어졌습니다.
공동 저자인 호주국립대학교 물리학 연구대학의 패트릭 클루스(Patrick Kluth) 교수는 "현재 알츠하이머병 진단은 주로 질병이 뇌에 심각한 손상을 입힌 단계의 지적 저하 증거에 근거합니다. 효과적인 치료를 위해서는 조기 발견이 중요하지만 종종 병원에서 요추 천자 등 침습적이고 비용이 많이 드는 절차가 필요하므로 환자에게 신체적, 정신적 부담을 줄 수 있습니다."라고 말했습니다.
연구원들은 고체 나노 기공(solid nanopores)으로 알려진 나노 크기의 구멍으로 덮인 초박형 실리콘 칩을 개발했습니다. 이후 소량의 혈액을 칩 위에 올려놓고 나노포어 트랜스퍼(nanopore transfer) 과정을 통해 혈액 내 복잡한 단백질 혼합물을 분리할 수 있다. 그런 다음 칩을 휴대폰 크기의 장치에 삽입하면 인공 지능 알고리즘이 초기 발병 알츠하이머병과 관련된 단백질 특성과 일치하는 단백질을 검색합니다.
연구진은 신호 특성을 기반으로 단백질 신호를 분류함으로써 모델이 기계 학습된 4가지 단백질 조합을 식별하는 데 있어 상당히 높은 정확도(96.4% 특이성)를 갖는다는 사실을 발견했습니다. 단백질에는 독특하고 개인화된 유전자 청사진이 포함되어 있기 때문에 올바른 기술이 제공되면 의료 진단에서 훨씬 더 큰 역할을 할 수 있습니다.
공동 저자이자 호주국립대학교 연구원인 Shankar Dutt는 "만약 환자가 자신의 위험 수준을 미리 발견할 수 있다면 공격적인 생활 방식 변화와 질병의 진행을 늦추는 데 도움이 될 수 있는 약물 치료 전략을 시작할 충분한 시간이 있는 것입니다."라고 말했습니다.
연구원들은 새로운 기술이 알츠하이머병에 초점을 맞추고 있지만, 이 기술이 사용하는 알고리즘은 다른 질병을 찾고 동시에 감지하도록 훈련될 수 있다고 지적합니다. 이러한 질병에는 파킨슨병, 다발성 경화증(MS) 및 근위축성 측삭 경화증(ALS)이 포함됩니다.
"혈액은 10,000개 이상의 서로 다른 생물학적 분자를 포함하는 복잡한 액체입니다."라고 Dutt는 말했습니다. "고급 여과 기술을 사용하고 지능형 기계 학습 알고리즘과 결합된 나노포어 플랫폼을 활용함으로써 가장 파악하기 어려운 단백질을 식별할 수 있습니다."
Clouse는 팀이 향후 5년 이내에 스크리닝 기술을 사용할 수 있게 되어 환자가 "거의 실시간"으로 결과를 얻을 수 있기를 희망한다고 덧붙였습니다.
"이 빠르고 쉬운 테스트는 GP와 다른 임상의가 수행할 수 있어 병원 방문이 필요 없으며 특히 지방 및 외딴 지역에 거주하는 사람들에게 편리합니다."라고 그는 말했습니다.
이 연구는 SmallMethods 저널에 게재되었습니다.