MIT, 배아 세포를 형성하는 신호를 복원하는 AI 모델 IRIS 공개

MIT 생물학과 Pulin Li 조교수와 대학원생 Nicholas Hutchins가 이끄는 연구팀은 발생 중인 배아 세포가 어떤 신호를 받았는지 알아낼 수 있는 머신러닝 모델 IRIS를 개발했다. 공개 접근이 가능한 이 연구는 2026년 9월 8일 Nature Methods에 게재됐다. Li 교수는 화이트헤드 생의학연구소 소속이기도 하다.

배아 속 줄기세포가 뇌, 간, 근육 세포로 분화하는 과정에는 이웃 세포와 주고받는 화학 메시지가 일부 작용한다. 이 메시지는 특정 유전자를 켜거나 끄는 여러 단계의 신호 전달 경로를 통해 전달된다. 과학자들은 이러한 경로가 세포 유형마다 크게 다르게 작동한다고 오랫동안 믿어 왔기 때문에, 경로를 지도로 그리려면 세포 유형마다 각 경로를 하나씩 검증해야 했고 이는 느리고 힘든 작업이었다.

경로마다 일관된 지문

연구진은 모든 신호 전달 경로가 유전자 활성에 뚜렷한 패턴을 남기며, 이 지문이 세포 유형과 관계없이 일정하게 유지된다는 사실을 확인했다. 신경망인 IRIS는 세포 전체의 유전자 발현을 읽고, 학습하지 않은 세포 유형을 포함해 특정 시점에 어떤 경로가 활성화되어 있었는지 추정한다. Li 교수는 주로 영어로 학습한 음성 비서가 다른 언어도 알아듣는 것에 빗대어 이를 전이 학습이라고 설명했다.

이 모델은 여섯 가지 주요 신호 전달 경로를 여러 조합으로 처리했을 때 수천 개의 인간 배아줄기세포가 여러 발생 단계에서 어떻게 반응했는지를 추적한 실험 데이터로 학습했다. 이후 연구팀은 세포가 여러 운명으로 빠르게 갈라지는 원장 형성기의 생쥐 배아 단일 세포에 모델을 적용했다. IRIS는 심장, 장, 근육, 척수 조직으로 향하는 세포에서 언제 어디서 경로가 켜졌는지 정확히 예측했다.

폐 발생 과정에서 검증

폐 발생에 중요한 세포 유형을 만들려면 어떤 신호가 필요한지 묻자, IRIS는 특정 경로를 활성화하면 세포가 폐 정체성을 갖도록 유도된다고 예측했고, 생쥐 배아 실험에서 이것이 확인됐다. Hutchins는 "IRIS는 세포들이 서로 소통하는 언어를 해독하는 데 도움을 주고 있다"고 말했다.

연구진은 이 접근법이 재생의학을 위한 줄기세포 공학을 가속하고, 질병 연구와 약물 시험에 쓰이는 미니 3D 장기 모델인 오가노이드를 개선할 수 있다고 본다. 더 나은 실험실 배양 폐 조직은 천식, 폐암, 폐섬유증 연구를 뒷받침하고, 후보 치료법을 평가하며, 궁극적으로 손상된 조직을 회복시키는 치료를 이끄는 데 도움이 될 수 있다.