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insitro는 ClinML 플랫폼을 사용하여 UK 바이오뱅크의 Dixon MRI 지방 신호 분율 맵(n=69,598)으로부터 갈색 지방 콘텐츠를 추정하는 머신러닝 모델을 개발했다. 복부와 쇄골 위 지방의 차이를 이용해 갈색 지방 특유의 신호를 포착했으며, 이는 계절적 변화(겨울철 활성화)와 일치하는 생물학적 타당성을 확보했다.
정량화된 AI 형질을 바탕으로 대규모 유전학 분석을 실시하여 갈색 지방 생물학과 관련된 새로운 유전적 위치(Loci)들을 식별했다. 이 분석은 기존 비만 연구에서는 발견되지 않았던 BAT 특이적 유전자들을 다수 포함하고 있으며, 심혈관 및 대사 건강 지표와의 인과 관계를 입증했다.
CellML 플랫폼을 통해 인간 지방세포를 대상으로 고해상도 이미징, 전사체 분석, 기능적 분석을 수행하여 유전적으로 뒷받침되는 타겟들을 스크리닝했다. 이 과정에서 우선순위가 높은 BAT-01을 선정했으며, 이는 백색 지방을 갈색 지방처럼 작동하게 만드는 '베이지화(Beiging)'를 유도하는 기전을 가졌다.
비만 쥐 모델에 BAT-01을 표적으로 하는 siRNA를 투여한 결과, 4주 만에 체중이 15% 감소하고 지방량이 25% 줄어드는 성과를 거두었다. 특히 기존 비만 치료제와 달리 식욕 억제 없이 말초 기전을 통해 작용하며, 근육량(Lean mass)을 보존하면서 체지방만 선택적으로 줄이는 차별점을 보였다.
용어 해설
- 전장 유전체 연관 분석(GWAS)
- — 유전체 전체를 탐색하여 특정 질환이나 신체적 형질과 연관된 유전 변이를 찾는 통계적 연구 방법이다. 수만 명 이상의 대규모 집단 데이터를 분석하여 질병의 유전적 원인을 규명하고 새로운 치료 타겟을 발굴하는 데 핵심적인 역할을 한다.
- 갈색 지방 조직(BAT)
- — 에너지를 저장하는 백색 지방과 달리, 열을 발생시켜 에너지를 연소하는 특수한 지방 조직이다. 대사 건강을 개선하고 비만을 억제하는 효과가 있어 현대 의학에서 중요한 치료 표적으로 연구되고 있다.
- 형질(Phenotype)
- — 유전적 구성과 환경의 상호작용에 의해 나타나는 생물체의 관찰 가능한 특성이다. 본문에서는 AI 컴퓨터 비전을 통해 MRI 영상에서 정량적으로 추출해낸 갈색 지방의 분포와 양적 특성을 의미한다.
- 짧은 간섭 RNA(siRNA)
- — 특정 유전자의 메신저 RNA(mRNA)를 분해하여 해당 단백질의 생성을 정밀하게 차단하는 기술이다. 유전자의 기능을 선택적으로 억제할 수 있어 신약 개발 및 유전자 치료 분야에서 널리 활용된다.
- 베이지화(Beiging)
- — 에너지를 저장하는 백색 지방 세포가 갈색 지방 세포와 유사한 에너지 연소 기능을 갖도록 변화하는 과정이다. 이를 유도하면 식욕 억제 없이도 체내 에너지 소모를 늘려 비만을 치료할 수 있는 유망한 기전으로 평가받는다.
기술
- ClinML
- CellML
- TherML
- Computer Vision
- siRNA
- MRI Dixon Mapping
활용 사례
- 대규모 의료 영상 기반 유전학 연구
- AI 기반 신규 약물 타겟 발굴
- 비만 및 대사 질환 치료제 개발
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 03.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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