유전적 단서를 빠르게 파악하여 세포 노화를 되돌리다

노화 연구에서 가장 큰 병목 현상 중 하나는 어떤 유전적 경로 (genetic pathways)를 테스트할지 결정하는 것과, 그러한 실험이 생성하는 방대한 데이터를 해석하는 것입니다. 생물학자 Omar Abudayyeh와 Jonathan Gootenberg는 이 두 가지 문제를 돌파하기 위해 Co-Scientist를 사용하고 있습니다.

그들의 연구실은 수천 개의 유전자를 켜거나 끄는 대규모 유전적 스크리닝 (genetic screens)을 수행한 뒤, 세포가 이러한 변화에 어떻게 반응하는지 읽어냅니다. 목표는 세포를 노화와 관련된 손상된 상태인 세포 노화 (senescence)로부터 멀어지게 하여, 피부, 모발, 근육과 같은 조직에서 젊은 상태로 유도하는 변화를 찾는 것입니다.

Co-Scientist는 두 가지 측면에서 도움을 주고 있습니다. 첫째, 이는 단서 (leads)를 생성합니다. 연구팀이 노화를 되돌릴 수 있는 요인을 찾기 위해 과학 문헌을 샅샅이 조사해 달라고 요청했을 때, Co-Scientist는 수만 편의 논문을 스캔하고 수많은 가설을 검토하여, 최종적으로 테스트할 가치가 있는 20개 이상의 새롭고 타당한 유전적 요인을 제안했습니다. 실험실 테스트 결과, Co-Scientist의 가설 중 몇 가지가 검증되었으며, 추천된 요인들이 세포를 전반적인 기능이 향상된 더 젊은 상태로 성공적으로 유도했습니다.

둘째, Co-Scientist는 후속 작업을 가속화합니다. 대규모 스크리닝 결과가 나오면, 연구팀은 그 엄청난 양의 데이터가 무엇을 의미하는지, 그리고 다음으로 추구할 가치가 있는 방향이 무엇인지 파악해야 합니다. 테스트 결과와 수년간 흩어져 있던 과학 문헌을 연결하려는 이러한 종류의 분석은 연구자에게 최대 6개월이 걸릴 수 있습니다. Co-Scientist가 문헌과 함께 스크리닝 데이터를 분석하게 함으로써, 이 작업은 단 며칠로 단축되었습니다.