초파리는 과학자들과 가까운 생물입니다. 먼저 초파리는 사람과 생물학적으로 연관되어있어 중요한 연구주제입니다. 언뜻 보기에 곤충 파리가 포유류 인간과 닮았다는 주장은 받아들이기 힘듭니다. 하지만 실제로는 질병을 일으키는 유전자 75%를 공유하고 있습니다. 또한 과학자들이 유전을 연구할 때 흔히 사용하는 표본입니다. 삶의 주기가 짧아 특정 형질이 세대를 거쳐 어떻게 전해지는지 분석하기 적합했습니다. 

인상적인 연구 대상이지만 관찰하기 까다로웠습니다. 크기가 작아 개체들을 일일이 추적하기 어렵습니다. 툴레인 대학교 과학자들이 특수한 촬영 설비를 개발한 이유입니다. 개발 성과는 사이언스 어드밴시스에 최근 발표되었습니다. 기사는 인공지능 머신러닝 기반 자동화 파리 행동 감지 및 주석(Machine-learning-based Automatic Fly-behavioral Detection and Annotation, 이하 MAFDA)에 관해 자세히 설명합니다. 맞춤형 시스템은 카메라로 여러 초파리를 동시에 인식하고 특이 행동을 식별합니다. 다양한 유전적 배경을 지닌 파리들을 개별적으로 인식해 유사점과 차이점을 파악할 수 있습니다.

우민 덩 툴레인 대학교 분자생물학 교수는 "파리는 생물학에서 매우 중요한 모델로, 염색체의 유전적 기초부터 방사성 돌연변이, 선천적 면역 체계에 이르는 많은 발견이 초파리에서부터 시작되었다"며 "우리는 이 시스템으로 초파리 행동을 실제로 알아내고 정량화할 수 있기를 바란다"고 설명했습니다. 

덩과 연구진은 인공지능 시스템으로 인간에 의한 실수를 방지하고 연구 효율성을 개선했습니다. 해당 기술로 노랑초파리를 성공적으로 조사했습니다. 그 과정에서 페로몬 생성에 관여하는 유전자를 찾아냈습니다. 주변 초파리가 방출하는 화학적 신호를 수신할 때도 작동합니다. 각기 독립적인 신체 기관에서 같은 행동 회로를 제어하는 역할도 맡았습니다. 덩은 이를 "파리가 구애할 때 신경 행동을 조절하는 결정권자"라고 표현했습니다. 

논문의 공동 저자인 지선 툴레인대학교 의과대학 연구원은 MAFDA로 과학자들이 여러 시간에 걸친 실험 동물의 움직임을 시각화할 수 있다고 밝혔습니다. 이에 따라 정상적인 활동과 이상 행동을 포착할 수 있다고 주장합니다. 그는 "MAFDA 시스템은 우리가 여러 파리와 움직임을 조심스럽게 비교하고 이를 다른 동물들에서도 발견하도록 도와준다"고 말했습니다.

웬칸 리우 툴레인 대학교 의과대학 연구원은 MAFDA로 초파리의 모든 동작에 주석을 달고 디지털화할 수 있다고 강조했습니다. 그는 "예를 들어 암파리를 이용하면 사회적 이벤트, 상호작용, 행동이 일반 행동과 무엇이 다른지 알아낼 수 있다"고 밝혔습니다.

사켓 나블라카 콜드스프링 하버 연구소 컴퓨터공학 교수에 따르면 과학자들은 컴퓨터 기술을 다른 분야로 접목할 수 있습니다. 역으로 동물, 사람, 환경 등 자연에서 새로운 컴퓨터 알고리즘을 찾아내기도 합니다. 그는 "학자들이 생물학에서 새로운 컴퓨터 과학을 배우고 있다"고 강조했습니다.

※이 기사는 popsci.com 원문을 바탕으로 작성됐으며, 번역은 파퓰러사이언스코리아 소속 기자가 도왔습니다.

/ 글 Maddi Langweil 기자 & 육지훈 기자