스페인 연구진, 세포를 자동으로 분석하는 컴퓨터 비전 시스템 개발
마드리드 카를로스 3세 대학교(UC3M) 연구진이 개발한 새로운 컴퓨터 비전 시스템은 현미경으로 촬영한 생의학 영상을 자동으로 분석할 수 있습니다. 이 시스템은 영상 속 세포의 행동을 특성화하고 기술합니다.
최근 개발된 이 방법은 국립 심혈관 연구센터 과학자들이 살아 있는 조직에서 측정하는 데 사용되었습니다. 이 연구를 통해 연구팀은 면역세포의 한 유형인 호중구가 염증 과정 중 혈액 속에서 서로 다른 행동을 보인다는 사실을 발견했습니다.
또한 연구팀은 그중 한 과정이 심혈관 질환과 관련이 있다는 것을 발견했습니다. 이 연구는 네이처 저널에 게재되었습니다. 이러한 성과는 심장마비의 영향을 최소화하는 새로운 치료법 개발로 이어질 수 있습니다.
«개별 세포의 전사체 및 단백질체 프로파일링은 건강한 조직과 병든 조직의 세포 지형을 제공하며 생물학적 현상을 해석하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 이러한 접근법은 세포가 생화학적 특성과 이후의 '행동' 결과를 지속적으로 바꾸는 역동적인 상황은 설명하지 못합니다. 여기서 우리는 4D 라이브 이미징을 사용해 활발한 염증 병소에서 개별 백혈구의 역동성을 설명하는 수십, 수백 개의 형태역학적 매개변수를 기록했습니다», 연구에서 이렇게 밝혔습니다.
페르난도 디아스 데 마리아 교수는 UC3M 멀티미디어 처리 그룹의 책임자이자 이 연구의 저자 중 한 명입니다.
“우리의 기여는 컴퓨터 비전 기법에 기반한 완전 자동 시스템을 설계하고 개발한 것입니다. 이 시스템을 통해 생물학자들이 생체 현미경 기법으로 촬영한 영상을 분석하여 연구 대상 세포를 특성화할 수 있습니다”
기존의 생물학 연구는 흔히 수백 개의 세포를 수작업으로 특성화한 분석으로 뒷받침되지만, 이번 연구에서는 혈관을 기준으로 수천 개 세포의 형태, 크기, 움직임, 위치를 자동으로 측정했습니다. 이를 통해 통계적 유의성이 큰 확장된 생물학적 분석이 가능해졌습니다.
연구진은 새로운 시스템이 시간과 정확도 측면에서 여러 장점이 있다고 설명했습니다. 이반 곤잘레스 디아스는 UC3M 신호 및 통신 이론 학과의 부교수입니다. 그는 또한 연구팀의 구성원 중 한 명입니다.
“숙련된 생물학자가 몇 달 동안 영상 속 세포를 분할하고 추적하는 것은 불가능합니다. 반면 대략적인 수치를 제시하자면(세포 수와 3D 부피의 깊이에 따라 달라지지만), 우리 시스템은 5분짜리 영상을 분석하는 데 15분만 필요합니다”
이 엔지니어들이 세포 분할과 검출에 의존하는 도구인 심층 신경망은 기본적으로 예시를 통해 학습하는 알고리즘이므로, 새로운 환경에 시스템을 적용하려면 학습을 위한 충분한 예시를 만들어야 합니다. 이러한 신경망은 머신러닝 기법의 일부이며, 머신러닝은 다시 인공지능(AI) 분야의 한 분과입니다.
또한 이 시스템에는 다른 유형의 통계적 기법과 기하학적 모델도 포함되어 있으며, 이는 모두 최근 메디컬 이미지 애널리시스 저널에 게재된 다른 논문에 설명되어 있습니다. 이 시스템을 구현한 소프트웨어는 범용적이며 몇 주 안에 다른 과제에 맞게 조정할 수 있습니다.
“실제로 우리는 이미 암 조직에서 T세포와 수지상세포의 면역학적 행동을 연구하는 등 여러 다른 시나리오에 이 시스템을 적용하고 있습니다. 예비 결과는 유망합니다”
«10만 개가 넘는 세포 형태와 이동 경로의 재구성을 시간에 따라 분석함으로써, 우리는 개별 세포의 행동 기술자를 얻었고 이 다차원 데이터셋을 이용해 행동 지형도를 구축했습니다. 이 지형도는 염증이 생긴 피부와 기관에서 백혈구의 정체성을 식별했고, 혈관 내부 호중구 상태의 연속체를 밝혀냈습니다. 여기에는 하부 내피에 의해 둘러싸여 병원성 염증과 관련된 큰 정착 상태도 포함됩니다. 돌연변이 생쥐 24마리에 대한 행동 스크리닝을 통해 키나아제 Fgr이 이 병원성 상태의 핵심 동인임을 확인했으며, Fgr을 억제하자 생쥐가 염증성 손상으로부터 보호되었습니다. 따라서 행동 지형도는 높은 세포 해상도에서 동적 환경의 특정 속성을 보여 줍니다», 연구에서 이렇게 밝혔습니다.
어쨌든 이 분야에서 연구를 진행하면서 연구진은 학제 간 팀 협업의 중요성을 강조합니다.
“이와 관련해, 실질적인 진전을 이루기 전에 다른 분야의 기본 개념을 이해하는 데 필요한 생물학자, 수학자, 엔지니어 간의 사전 소통 노력을 인정하는 것이 중요합니다”
