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"유전자 교정 필수템 유전자가위 예측 AI 개발"

박양명
발행날짜: 2018-01-30 11:25:32

연세의대·서울대공대 공동 연구팀 "관련 산업 선도 계기"

국내연구진이 유전자 교정(Genome Editing)에 필수적으로 쓰이는 유전자가위 효과를 예측하는 인공지능을 개발했다.

김형범 교수(왼쪽)와 윤성로 교수
연세의대 약리학교실 김형범 교수와 서울대 공대 전기정보공학부 윤성로 교수팀은 유전자 부위를 잘라낼 수 있는 다양한 유전자가위 중 최고 효과를 낼 수 있는 유전자가위를 선택해 제시해주는 인공지능 프로그램을 개발했다고 20일 밝혔다.

유전자가위는 동식물 유전자에 결합해 특정 DNA 부위를 자르는 데 사용하는 인공효소다. DNA를 자르는 '절단효소'와 이 절단효소를 목표로 한 DNA '염기서열'로 이끌어 달라붙게 하는 운반체이자 길라잡이인 '가이드(Guide)RNA'로 이루어진다.

김형범 교수는 입력되는 다양한 형태의 방대한 데이터를 스스로 학습하고 그 속에서 일정한 규칙성을 찾아 제시할 수 있는 딥 러닝 기술을 가진 인공지능이 대안이 될 수 있을 것이라 생각하고 윤성로 교수와 공동 연구를 추진했다.

김 교수는 1만5000개에 달하는 각기 다른 가이드RNA를 가진 '크리스퍼 유전자가위(CRISPR-Cpf1)'의 유전자교정 효과 정보를 내놨다.

윤 교수는 이 정보를 자체적으로 개발한 인공지능 딥러닝 기술로 다양한 조건 속에서 최적이 유전자 교정 효과율을 낼 수 있는 크리스퍼 유전자가위를 높은 순부터 제시하도록 했다.

그 결과 유전자가위 효과 예측도는 실제 실험 결과치와 인공지능이 제시한 예측값의 상관관계가 0.87로 수렴됐다.

연구팀은 유전자 가위가 목표하는 DNA염기서열로 접근, 성공적으로 부착하기 위한 염색질 접근성(Chromatin Accessibility)까지 고려한 정보를 인공지능에 넣었다.

윤 교수는 "스스로 학습하는 인공지능으로 연구자는 가장 최적의 유전자가위 정보를 받아 수개의 유전자가위만을 실제로 제작, 실험을 통해 검증함으로써 시간과 노력, 예산을 크게 줄일 수 있게 됐다"고 말했다.

이어 "유전자치료와 신약개발 등 의료산업 분야를 넘어 다양한 분야에 쓰일 수 있는 유전자가위 효과예측 프로그램을 만듦으로서 관련 산업분야를 우리나라가 선도할 수 있는 계기를 마련했다"고 덧붙였다.

김형범 교수도 "앞으로 더 많은 유전자가위의 효과 정보를 추가적으로 인공지능에 학습시킬수록 정확도와 신뢰도가 향상된 유전자가위 효과예측 인공지능 프로그램을 구축할 수 있을 것"이라고 기대했다.

한편, 김형범 교수와 윤성로 교수팀의 연구결과는 '네이처 바이오테크롤로지(Nature Biotechnology)' 온라인판에 실렸다. 이들의 공동연구는 한국연구재단과 기초과학연구원(IBS)의 후원을 받아 수행됐다.
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