최소 작용의 원리로 풀어낸 세포 발달의 비밀: AI가 밝히는 생명 현상의 새로운 지평

본 연구는 세포 발달 과정을 물리학의 최소 작용의 원리에 입각하여 설명하고, AI 기반의 컴퓨팅 프레임워크를 활용하여 세포 운명 결정 과정을 정량적으로 분석하는 새로운 접근법을 제시합니다. 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터 분석을 통해 엔트로피, 곡률, 엔트로피 생성률 등의 지표를 도출하여 세포 발달의 열역학적 및 정보적 제약을 밝히고, 향후 생명 현상 연구 및 질병 치료법 개발에 새로운 가능성을 제시합니다.

랜덤하지만 규칙적인 경로를 따라 진행되는 세포 발달 과정. 그 비밀은 무엇일까요? Rohola Zandie 등 연구진이 발표한 최신 논문은 놀라운 해답을 제시합니다. 바로 '최소 작용의 원리' 입니다. 자연계의 동적 시스템을 지배하는 기본적인 물리 법칙인 이 원리를 세포 발달에 적용한 획기적인 연구입니다.

연구진은 트랜스포머 아키텍처 기반의 컴퓨팅 프레임워크를 개발하여 최소 작용의 원리와 최대 엔트로피의 깊은 연관성을 활용했습니다. 이를 통해 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터의 엔트로피 생성, 정보 흐름 곡률, 국소적 비가역성을 정확하게 정량화할 수 있게 되었습니다. 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 세포 발달 과정 자체의 물리적, 정보적 제약을 밝히는 도구를 만든 것입니다.

이 프레임워크는 엔트로피, 곡률, 엔트로피 생성률 이라는 해석 가능한 지표들을 제공합니다. 엔트로피는 탐색-활용 간의 절충 관계를, 곡률은 가소성-탄성 역학을, 엔트로피 생성률은 역분화와 전분화를 특징짓습니다. 마치 복잡한 미로를 탐험하는 여정에서 최단 경로를 찾는 것처럼, 세포는 최소의 에너지를 소모하며 가장 효율적인 발달 경로를 선택한다는 것을 시사합니다.

연구진은 단일 세포 및 배아 발달 데이터 세트에서 이 방법을 검증하여 세포 운명 결정을 형성하는 숨겨진 열역학적 및 정보적 제약을 밝히는 능력을 입증했습니다. 이는 단순한 통계적 분석을 넘어, 세포 발달의 근본 원리를 이해하는 데 중요한 발걸음입니다.

이 연구는 AI 기술을 생명 과학에 접목하여 생명 현상의 근본 원리를 밝히는 새로운 가능성을 보여줍니다. 최소 작용의 원리라는 물리학적 개념을 생물학적 과정에 적용한 창의적인 시도는 앞으로 다양한 생명 현상 연구에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대됩니다. 특히, 질병의 발생 메커니즘 이해 및 새로운 치료법 개발에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.