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인공지능 기반 마이크로바이옴 최신 연구동향 및 전망

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◈본문

개요

최근 기술과 컴퓨터과학의 발전으로 마이크로바이옴 연구 분야는 인공지능과 머신러닝이 결합되면서 큰 변화를 겪고 있다. 인공지능 기술을 통해 엄청난 양의 데이터에서 복잡한 추세를 파악할 수 있으며 이는 마이크로바이옴과 인간 건강 간의 중요한 연관성을 보여주고 있다. 미생물이 어떻게 소통하는 지에 대한 예측모델은 인공지능이 새로운 문을 여는 또 다른 분야이며 이러한 연구성과는 질병이 어떻게 퍼지는지 이해하고 박테리아 균형을 회복하는 특정 치료법을 개발하는 데 매우 중요하다. 인공지능이 마이크로바이옴 관련 헬스케어 분야를 혁신할 수 있는 역량을 분명히 보여주지만, 효과적으로 적용하기 전에 해결해야 할 다양한 과제가 있다. 본 브리프에서는 마이크로바이옴 연구에서 인공지능의 활용과 그 잠재력 및 한계점들을 확인하고 미래방향성을 살펴보기로 한다.

마이크로바이옴 연구에서 인공지능 접근법

최근 몇 년 동안 인간의 미생물 군집, 특히 장내 마이크로바이옴을 연구하는 데 관심이 증가함에 따라 엄청난 양의 데이터를 어떻게 활용해야 할지 고민을 하기 시작하였다. 특히 마이크로바이옴 데이터는 구성성, 희소성, 고차원성, 이질성, 라벨 부족 등의 특징을 가진다. 따라서 전통적인 분석 방법으로 접근할 때 상관관계 해석의 오류나 정보 손실을 낳기 쉬우며, 그 결과를 일반화하기 대단히 어렵다. 머신러닝, 딥러닝과 같은 기술을 활용한 인공지능 모델은 대규모 마이크로바이옴 데이터를 활용해 이러한 문제를 극복할 수 있음을 보여주었다.

다양한 마이크로바이옴 데이터셋을 학습시킴으로써, 연구자들은 미생물 분류군을 정확하게 설명하고, 기능적 경로를 예측하며, 장내 마이크로바이옴 불균형과 관련된 패턴을 발견할 수 있는 예측모델을 만들 수 있게 되었다.

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