경상국립대학교는 식품공학부 홍성민 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 활용해 알츠하이머병 치료에 효과적인 물질을 발굴했다고 10일 밝혔다.

 알츠하이머병은 뇌에 '메틸글리옥살(MGO)'이라는 독성 대사물질이 축적되면서 병리 현상을 촉진하는 것으로 알려졌다.

 현재 치료제는 증상 완화에 그쳐 근본적 해결책이 필요한 실정이다.

 이 모델은 소규모 실험 데이터만으로 MGO 제거를 정밀하게 예측하도록 설계됐다.

 딥엠지오를 활용한 결과 연구팀은 신규 유도체 'TP-41'을 발굴하는 데 성공했다.

 동물실험 결과 TP-41은 알츠하이머 유발 쥐의 기억력과 학습 능력을 유의미하게 회복시켰으며, 치매의 주요 원인인 아밀로이드 베타와 타우 단백질의 축적도 현저히 감소시킨 것으로 확인됐다.

 이번 연구는 막대한 시간과 비용이 소요되는 기존 신약 개발 과정에 인공지능(AI)을 접목해 효율을 극대화한 사례로 평가받는다.

 이번 연구 성과는 국제 저명 학술지인 '테라노틱스(Theranostics)'에 게재됐다.

 홍 교수는 "딥러닝 기술 덕분에 수만 번의 실험을 거치지 않고도 알츠하이머 원인 독소를 제거할 유효 물질을 찾아냈다"며 "향후 우울증 등 다양한 노인성 뇌 질환을 아우르는 차세대 치료 전략으로 발전하길 기대한다"고 말했다.