파킨슨병(Parkinson's disease, PD)은 진행성 신경퇴행성 질환으로, 복잡한 운동 증상을 나타내며 효과적인 질병-변형(disease-modifying) 치료제가 부족하다. 본 연구에서는 인공지능(AI)과 옵토제네틱(optogenetic) 중재를 통합한 optoRET를 통해, c-RET(REarranged during Transfection) 신호전달을 조절함으로써, 자유롭게 움직이는 수컷 AAV-hA53T 마우스에서 과제-독립적인 행동 평가와 치료적 이점을 가능하게 함을 보였다. 3차원 자세 추정(3D pose estimation) 기법을 활용하여, 우리는 전통적 방법보다 더 이른 시점에 더 높은 정확도로 PD 중증도 집단을 판별하는 트리 기반 AI 모델을 개발하였다. 또한 설명 가능한 AI(explainable AI) 기법을 사용하여, 보행 및 스펙트로-시간(spectro-temporal) 특성을 포함하는 광범위한 PD 행동 표지자를 확인하였다. 더 나아가, AI 기반 분석 결과 optoRET는 사지의 협응과 보행을 개선하고 흉부 떨림(chest tremor)을 감소시켜 PD의 진행을 효과적으로 완화함을 시사한다. 본 연구는 AI와 옵토제네틱 기술을 통합함으로써 광범위한 행동 평가를 수반하는 효율적인 진단 방법을 제공할 수 있음을 보여주며, PD를 위한 혁신적 치료 전략의 기반을 마련한다.

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