MorphoCLIP: Text-Supervised Contrastive Learning for Perturbation Matching in Cell Painting Images
이 논문은 MorphoCLIP을 소개하는데, 이는 Cell Painting 현미경 이미지와 그에 해당하는 화학적 또는 유전적 섭동 설명을 효율적으로 연결하는 텍스트 지도 대조 학습 모델로서, 양방향 검색 성능의 향상을 입증하는 동시에 화합물과 유전적 섭동 사이의 신뢰할 수 있는 매칭은 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있음을 강조한다.
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세포 생물학의 고요한 세계에서, 과학자들은 세포의 형태를 보는 것만으로 세포의 삶의 이야기를 읽어낼 방법을 오랫동안 찾아왔습니다. 세포가 화학 약물에 노출되거나 유전적 조작을 받으면, 단순히 사라지거나 폭발하는 것이 아니라 변화합니다. 내부 구조가 이동하고, 핵이 부풀거나 줄어들며, 외부 경계가 물결칩니다. 이러한 미세한 물리적 변화는 '형태학적 프로파일(morphological profiles)'로 알려져 있으며, 세포 내부에서 일어나고 있는 일들에 대한 지문 역할을 합니다. 수십 년 동안 연구자들은 '셀 페인팅(Cell Painting)'이라 불리는 기술을 사용하여 이러한 지문을 포착해 왔습니다. 핵, 골격, 에너지 공장과 같은 특정 부분을 밝히는 다섯 가지 서로 다른 형광 염료로 세포를 염색함으로써, 그들은 한 번에 수천 개의 세포를 고해 resolution 사진으로 찍을 수 있습니다. 목표는 이 이미지들을 변화를 일으킨 특정 처치(treatment)와 연결하여, 과학자가 사진을 보는 것만으로 약물의 효과나 유전자의 기능을 검색할 수 있는 거대한 라이브러리를 만드는 것입니다. 그러나 이 작업은 매우 어려운 것으로 알려져 있습니다. 이미지는 노이즈가 많고, 생물학적 변화는 종종 매우 미세하며, 동일한 실험이라도 수행된 날짜나 세포를 담고 있는 특정 플레이트에 따라 다르게 보일 수 있기 때문입니다.
노스이스턴 대학교의 연구팀은 이 퍼즐을 풀기 위해 'MorphoCLIP'이라 불리는 새로운 접근 방식을 도입했습니다. 컴퓨터에게 모든 이미지의 모든 픽셀을 강제로 암기하게 하는 대신, 그들은 시스템에게 세포의 사진과 그 세포에 일어난 일에 대한 평이한 영어 설명 사이의 관계를 이해하도록 가르쳤습니다. 책들이 제목이나 저자가 아닌, 그 책이 들려주는 이야기에 따라 정리되는 거대한 도서관을 상상해 보십시오. 이 시스템에서 컴퓨터는 세포의 이미지와 그 처치를 설명하는 문장(그 처치가 화학 화합물이든, 꺼진 유전이든, 혹은 켜진 유전이든 상관없이)을 나란히 배치하는 법을 배웁니다. 연구진은 이미 패턴 인식에 매우 능숙한 두 개의 강력한 기존 '두뇌', 즉 이미지용 두뇌와 텍스트용 두뇌를 사용하여 이 시스템을 구축했습니다. 그들은 이 두뇌들을 '동결(frozen)' 상태로 유지했는데, 이는 두뇌를 변경하지 않고 대신 그 중간에 작고 효율적인 연결기(connector)를 훈련시켜 두 가지를 연결하는 법을 배우게 했음을 의미합니다. 이를 통해 시스템은 슈퍼컴퓨터가 아닌 단 한 대의 표준 컴퓨터에서도 구동될 수 있었습니다.
결과는 이 방법이 이전에 숨겨져 있던 연결 고리를 찾는 데 놀라울 정도로 효과적임을 보여주었습니다. 연구진이 시스템에 특정 텍스트 설명을 일치하는 이미지를 찾거나, 특정 이미지와 일치하는 텍스트를 찾도록 요청했을 때, 정답은 무작위 확률보다 훨씬 더 자주 상위 10개 결과 안에 나타났습니다. 많은 경우, 정답은 아주 초반 몇 번의 시도 안에 발견되었습니다. 이러한 성공은 시스템이 한 번도 본 적 없는 새로운 데이터로 테스트되었을 때도 유효했으며, 이는 시스템이 단순히 훈련 예시를 암기한 것이 아니라, 세포가 교란될 때 어떻게 보이는지에 대한 진정한 규칙을 학습했음을 시사합니다. 이 시스템은 화학 약물, 결실(knockout)된 유전자, 과발현(overexpression)된 유전자라는 세 가지 매우 다른 유형의 데이터를 하나의 통합된 프레임워크 내에서 처리할 수 있음을 입증했습니다.
그러나 이 연구는 현재 텍스트 설명이 도달할 수 있는 한계 또한 밝혀냈습니다. 시스템은 특정 실험의 반복된 복제본들을 찾아내는 데(즉, 동일한 처치를 받은 두 이미지가 서로 유사하게 보이도록 만드는 데) 매우 뛰어났지만, 서로 다른 유형의 생물학적 현상을 연결하는 데는 어려움을 겪었습니다. 구체적으로, 연구진은 시스템이 화학 약물과 세포의 동일한 부분을 표적으로 하는 유전적 변화를 안정적으로 연결하지 못한다는 것을 발견했습니다. 이는 매우 중요한 격차인데, 왜냐-냐면 이 분야의 주요 희망 중 하나가 알려진 유전적 해결책처럼 작동하는 화학 물질을 찾아냄으로써 새로운 약물을 발견하는 데 있기 때문입니다. 연구진은 생물학적 복잡성을 고려하여 컴퓨터에 더 부드럽고 유연한 라벨을 부여하거나, 실험 플레이트 간의 기술적 차이를 보정하는 등 이를 해결하기 위한 여러 아이디어를 테스트했습니다. 이러한 미세 조정 중 일부는 시스템이 스스로 더 잘 일치하도록 돕기는 했지만, 유전자를 약물과 연결하는 근본적인 문제를 해결하지는 못했습니다. 이 연구는 텍스트 감독(text supervision)이 세포 이미지를 정리하고 검색하는 데 강력한 도구이긴 하지만, 서로 다른 유형의 처치 사이의 깊고 공유된 생물학적 메커니즘을 이해하는 단계로 도약하는 것은 여전히 미해결 과제로 남아 있음을 시사합니다.
연구진은 반복된 실험을 매칭하는 데 거둔 성공이 반드시 더 깊은 생물학적 이해를 열었다는 것을 의미하는 것은 아니라고 주의 깊게 언급했습니다. 이 시스템은 반복되는 이미지들을 서로 닮게 만들도록 명시적으로 훈련되었으므로, 그 특정 작업에는 매우 능숙해질 수밖에 없었습니다. 유전자를 약물과 매칭하는 데 개선되지 않았다는 사실은, 약물이나 유전자의 표적을 나열하는 현재의 텍스트 설명이 그 표적들이 어떻게 상호작용하는지에 대한 전체 이야기를 컴퓨터에게 가르치기에는 아직 충분히 풍부하지 않다는 것을 시사합니다. 팀은 MorphoCLIP이 세포 데이터를 검색하고 정리하는 데 있어 중요한 진전이지만, 텍스트만으로 새로운 생물학적 메커니즘을 예측하려는 꿈은 아직 현실이 아니라고 결론지었습니다. 앞으로의 길은 텍스트 속의 생물학을 설명하는 더 나은 방법과, 학습된 패턴이 다른 세포 유형과 조건에서도 유효한지 테스트할 수 있는 더 다양한 데이터를 요구할 것입니다. 현재로서 MorphoCLIP은 컴퓨터가 세포의 시각적 언어를 읽고 그것을 우리가 사용하는 단어들과 연결할 수 있다는 것을 증명하는 증거이며, 비록 생명의 전체 사전은 여전히 쓰여지고 있는 중일지라도 말입니다.
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