연구진은 10만 건 이상의 파킨슨병 환자와 건강한 신경세포 이미지를 활용해 AI 모델의 중첩 문제를 해결하고 해석력을 향상시켰습니다.
중첩은 개념을 낮은 차원으로 강제하여 모델의 해석력을 저해하고 잠재 공간의 기하학적 구조를 왜곡하는 현상입니다.
연구팀은 SAE(Sparse Autoencoders)를 사용하여 기하학적 정확성을 회복하고, 이를 scRNA-seq 분석에 적용하여 신경병리학 경로를 재구성했습니다.
GW-map이라는 새로운 방법론을 통해 환자-신경세포 이미지를 scRNA-seq 데이터와 직접 연결하여 공간 생물학적 기반을 마련했습니다.