홍성민 경상국립대학교(GNU) 농업생명과학대학 식품공학부 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 알츠하이머병 치료 후보 물질을 찾아내는 데 성공했다.

연구팀은 데이터가 부족한 생화학 분야에 특화된 딥러닝 모델 '딥엠지오(DeepMGO)'를 자체 개발하고, 이를 통해 신규 유도체 'TP-41'을 발견했다. 이 물질은 알츠하이머 환자 뇌에 비정상적으로 쌓이는 독성 대사 물질인 '메틸글리옥살(MGO, Methylglyoxal)'을 제거하는 효능을 지녔다.

MGO는 아밀로이드 베타 플라크와 타우 단백질 엉킴 같은 치매의 핵심 병리 현상을 유발하는 주요 원인 물질로 알려져 있다. 연구팀이 개발한 딥엠지오는 소량의 실험 데이터만으로도 MGO 소거 활성을 정확히 예측할 수 있도록 설계됐으며 기존 범용 AI 모델보다 예측 정확도가 높다.

동물실험 결과 TP-41의 치료 효과가 입증됐다. 유전적 알츠하이머 마우스 모델(5xFAD)과 MGO 유도 인지 저하 모델에 TP-41을 투여하자 기억력과 학습 능력이 유의미하게 개선됐고, 아밀로이드 베타와 타우 단백질 축적도 크게 줄어들었다.

TP-41은 기존 트립토판 계열 물질에 비해 혈뇌장벽(BBB) 투과율이 뛰어나 뇌로의 전달 효율이 높은 것으로 나타났다.

이번 연구 결과는 JCR 상위 10% 이내(IF 13.3, JCR 3.08%)에 속하는 국제 학술지 '테라노틱스(Theranostics)' 최신호에 '딥러닝을 활용한 알츠하이머 치료용 메틸글리옥살 소거제 TP-41 발굴'이라는 제목으로 실렸다.

홍 교수는 "수만 번의 실험 없이도 딥러닝으로 알츠하이머 원인 독소를 제거하는 유효 물질을 발견한 것이 핵심 성과"라며 "TP-41이 알츠하이머병은 물론 우울증 등 노인성 뇌질환 치료 전략으로 발전하길 기대한다"고 말했다.