인공지능(AI)으로 혈소판응집 크기를 분류하는 방법이 개발됐다.
미국과 중국, 대만, 일본대학 공동연구팀은 혈소판응집체 형태와 크기, 복잡성 등의 미세한 차이를 유발하는 작용체를 발견하는 인텔리전트 혈소판응집체 분류법(iPAC)을 개발했다고 영국의 온라인 과학저널인 이 라이프에 발표했다.
혈소판 응집은 혈소판 상에 발현하는 특정 수용체와 결합해 활성하는 다양한 작용체에 의해 혈소판 표면에 나타나는 당단백질의 구조적 및 기능적 변화로 발생한다.
혈소판응집체에는 혈소판 단독 외에 백혈구까지 포함된 경우까지 다양하다. 하지만 지혈, 혈전증, 염증, 암 등 원인에 따라 다양한 작용체가 있다. 하지만 형태가 비슷해서 판별이 어렵다고 알려져 있다.
연구팀은 혈류 속 세포 등을 정확히 촬영할 수 있는 첨단 광학현미경을 이용해 얻은 여러 혈소판 및 혈소판응집체의 영상으로 인공지능에 학습을 시켰다. 이를 이용해 만든 신경망으로 혈소판응집체 형태 별로 활성을 유도하는 작용체의 종류를 발견하는데 성공했다.
연구팀은 "iPAC은 혈소판응집의 메커니즘을 해명하는 강력한 도구"라면서 "혈류 속 혈소판응집체의 존재는 심근경색과 뇌경색의 원인인 죽상혈전증 및 코로나바이러스감염증-19(코로나19) 감염에 의한 혈전증과 관련이 있는 만큼 혈전성질환의 획기적인 임상진단법, 약리학, 치료법에 활용할 수 있을 것"이라고 기대감을 나타냈다.
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