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코로나19로 전세계가 혼란스러운 가운데 수학자들이 코로나19 바이러스가 우리 몸의 면역 세포와 어떻게 상호작용하는지 이해하는 데 도움을 주는 연구 결과를 발표했습니다. 칭 니 미국 캘리포니아대학교 어바인캠퍼스 수학과 교수팀이 세포 또는 유전자 사이의 상호작용을 나타낼 수 있는 기계학습 기술을 개발한 겁니다.

연구팀은 먼저 조직 이미지 데이터를 이용해 세포와 세포, 그리고 유전자 사이의 공간적인 정보를 얻었습니다. 그런 뒤 수학의 ‘최적 운송 이론’과 기계학습을 사용해 신호를 보내는 세포와 받는 세포 사이의 공간 범위를 추정했습니다. 또 세포 사이에서 유전자 정보가 어떻게 흘러가는지를 계산해 세포 사이를 오가는 유전자에 어떤 공간적인 제약이 있는지를 예측했습니다. 최적 운송 이론은 비용을 최소화하는 운송 경로를 찾는 수학 이론으로, 이 이론을 연구한 이탈리아 수학자 알레시오 피갈리는 2018년 필즈상을 받았죠.

니 교수는 “좋은 세포와 나쁜 세포 사이의 상호작용을 수치화해 다양한 질병의 진단과 치료에 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했습니다. 이 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 4월 29일 자에 실렸습니다.