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[IT뉴스]암 의심세포 하루 10만개씩 찾아내는 '마법의 도구'

온카뱅크관리자

2025-10-31 10:27:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="KFDBMAKpn1">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="55de599ace61b2ea7d4b6e3420596ad50bb6b11f4a8930ae20dceecd66208c73" dmcf-pid="93wbRc9UL5" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="독일 유럽분자생물학연구소(EMBL) 연구팀이 세포핵 이상으로 암 발전 확률이 높은 의심세포를 자동으로 탐지해 레이저로 표지하는 기술을 개발했다. EMBL 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/31/dongascience/20251031102155128fvsu.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="BUAu6gztRF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/31/dongascience/20251031102155128fvsu.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            독일 유럽분자생물학연구소(EMBL) 연구팀이 세포핵 이상으로 암 발전 확률이 높은 의심세포를 자동으로 탐지해 레이저로 표지하는 기술을 개발했다. EMBL 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="0c3a6aeb958d962b8939db3878dd5407bec68db53abcd48473913b276576230e" dmcf-pid="20rKek2uJZ" dmcf-ptype="general">독일 연구팀이 암으로 발전할 가능성이 높은 세포를 효과적으로 찾아내 분석할 수 있는 기술을 개발했다. 얀 코벨 독일 유럽분자생물학연구소(EMBL) 연구원팀은 암 의심세포를 빠르게 선별하는 인공지능(AI)과 레이저 기반 탐지기술 '매직(MAGIC)'을 개발하고 연구 결과를 29일(현지 시간) 국제학술지 '네이처'에 공개했다.</p>
          <p contents-hash="e92046f3cdfffe56a047b321538da240fa5111a3f0b2d1a28000bdc9713cb9ed" dmcf-pid="Vpm9dEV7nX" dmcf-ptype="general">암세포는 세포가 정상적인 주기에서 벗어나 과도하게 분열하면서 발생한다. 시간에 따른 세포의 유전적 오류 축적이 주요 원인 중 하나로 꼽힌다.</p>
          <p contents-hash="413b85a8b8b6dd61c7cee4b277c1529976c02950e347e42fdf223ea9e9d7b1e7" dmcf-pid="fUs2JDfziH" dmcf-ptype="general">유전 정보를 담고 있는 염색체의 수와 구조적 결함이 발생하는 '염색체 이상'은 암 발병의 첫 단추로 지목된다. 약 100년 전 독일 과학자 테오도르 보베리는 현미경 연구를 바탕으로 세포 내 비정상적인 염색체가 암 발생에 기여한다는 가설을 처음 제시했다.</p>
          <p contents-hash="bc289370a478ccd5d5464a2782ed49444d9a366f4e1abf516772a9e4a0b89538" dmcf-pid="4uOViw4qRG" dmcf-ptype="general">문제는 세포에서 염색체 이상을 발견하기가 까다롭다는 점이다. 염색체가 보이는 시기는 세포가 분열을 준비·진행하는 시기로 제한돼 있기 때문이다. 염색체 이상을 보이는 세포들은 곧 제거될 확률도 높다. 이 같은 이유로 연구자들이 현미경으로 일일이 염색체 이상 세포를 찾는 과정은 매우 비효율적이다.</p>
          <p contents-hash="7bbba307e41c3fa7e47dec18ff16d3f5c39a971a395846f72b522914d876198b" dmcf-pid="87Ifnr8BiY" dmcf-ptype="general">연구팀은 시각적으로 구분할 수 있는 특징인 '미세핵(micronucleus)'에 주목했다. 미세핵은 세포핵과 별도로 세포 내부에 존재하는 작은 유전물질 덩어리로, 세포 유전물질인 DNA도 일부 포함한다. 미세핵이 있는 세포는 염색체 이상이 발생할 확률이 높아 암으로 이어질 가능성도 더 크다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="42ec0672b3176a9b63f4fc0eb7d5edc12992a439cd005238e45a93c92cfdfc0e" dmcf-pid="6d0jh1cnLW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="자동현미경과 인공지능(AI)으로 암 의심세포를 스캔하고 레이저로 표지하는 과정. EMBL 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/31/dongascience/20251031102156495whpo.gif" data-org-width="400" dmcf-mid="bdOViw4qJt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/31/dongascience/20251031102156495whpo.gif" width="400"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            자동현미경과 인공지능(AI)으로 암 의심세포를 스캔하고 레이저로 표지하는 과정. EMBL 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="3812998ada3913ad93c2a88f327bfe86558e73747a8abed945072a2503835524" dmcf-pid="PJpAltkLRy" dmcf-ptype="general">연구팀은 미세핵을 가진 세포를 자율적으로 선별하는 시스템 MAGIC을 개발했다. 자동현미경이 세포 이미지를 촬영하면 사전에 학습된 AI 알고리즘이 이미지를 스캔해 미세핵 보유 세포를 선별한다. 빛을 받으면 색이 변환되는 형광 분자와 레이저를 활용해 미세핵 세포에 표지한다. 표지된 세포는 따로 분리돼 심층 분석을 수행할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="d8b2452c9d5b6ea39bc7bd1ecf55ccd50a18a34554917dd39fd8c1697f8e2b88" dmcf-pid="QiUcSFEonT" dmcf-ptype="general">MAGIC은 오류 가능성이 높은 기존 수작업을 자동화해 하루에 10만개가 넘는 세포를 확인할 수 있다. MAGIC으로 선별한 세포를 추적·분석한 결과 전체 세포분열의 10% 이상에서 염색체 이상이 발생했다. 특히 종양을 억제하는 것으로 알려진 'p53' 유전자가 변이된 경우 염색체 이상 발생률이 거의 2배로 증가한다는 사실도 확인됐다.</p>
          <p contents-hash="2d2959549a9888dfe0f10aee808cbc882ee52453be0542e6e01749f47720626e" dmcf-pid="xnukv3DgMv" dmcf-ptype="general">이번 연구에서 MAGIC은 미세핵을 가진 세포를 식별했지만 AI 훈련 방법에 따라 다양한 이상 세포를 구분할 수 있다. 코벨 연구원은 "시각적으로 정상 세포와 구분 가능한 특징이 있다면 AI가 탐지하도록 훈련할 수 있다"며 "생물학의 다양한 분야에서 활용될 잠재력이 있다"고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="7f5147610a7023376371680d872fccb08355bb95e21c8ecfa393ff4741fd984a" dmcf-pid="y5c7PaqFJS" dmcf-ptype="general"> &lt;참고 자료&gt;<br> - doi.org/10.1038/s41586-025-09632-5</p>
          <p contents-hash="c7b7edbb46015e68d7f2149cffc9b045a574eed02fa17e5873d3ff0414ba2214" dmcf-pid="W1kzQNB3Ll" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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