유전자가위 예측프로그램 인공지능 컴퓨터
유전자가위 예측프로그램 인공지능 컴퓨터

[라포르시안] 유전자 교정(Genome Editing)에 필수적으로 쓰이는 유전자가위의 효과성을 예측하는 인공 지능(AI)이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 

연세대의대 약리학교실 김형범 교수와 서울대공대 전기정보공학부 윤성로 교수팀은 연구자가 목표로 하는 유전자 부위를 잘라낼 수 있는 다양한 유전자가위 중 기대할 수 있는 최고의 효과를 낼 수 있는 유전자가위를 선택해 제시해 주는 인공지능 프로그램을 개발했다고 30일 밝혔다. 

연구결과는 '네이처 바이오테크놀러지' 온라인판에 30일자로 실렸다. 

유전자가위는 동식물 유전자에 결합해 특정 DNA 부위를 자르는 데 사용하는 인공효소이다. 

DNA를 자르는 절단효소와 이 절단효소를 목표로 한 DNA 염기서열로 이끌어 달라붙게 하는 운반체이자 길라잡이인 가이드(Guide) RNA로 이루어진다. 

유전자 교정효과를 높이기 위해선 선택한 유전자가위를 목표로 한 DNA염기서열로 부착시키는 것이 관건이다. 

그러나 수많은 가이드 RNA 종류 중 어느 것이 가장 정확하게 목표로 한 DNA염기서열로 접근해 부착되어 충분한 유전자 교정효과를 낼 수 있는지 선택의 문제가 전 세계 유전자 연구자들의 큰 고민이다. 

김형범 교수는 이런 한계를 극복하기 위해 입력되는 다양한 형태의 방대한 데이터를 스스로 학습하고, 그 속에서 일정한 규칙성을 찾아 제시할 수 있는 '딥 러닝'(Deep Learning)기술을 가진 인공지능이 대안이 될 수 있을 것으로 여기고, 국내 인공지능 전문가로 널리 알려진 윤성로 교수와 공동연구를 추진했다. 

인공지능형 유전자가위 예측모델을 구축하기 위한 첫 단계로 앞서 개발한 유전자가위의 활성도를 대량으로 측정할 있는 첨단 분석기법으로 얻은 1만5,000개에 달하는 각기 다른 가이드RNA를 가진 '크리스퍼 유전자가위'(CRISPR-Cpf1)의 유전자교정 효과 정보를 내놓았다. 

이 정보를 자체적으로 개발한 인공지능 딥러닝 기술을 통해 다양한 조건 속에서 최적의 유전자 교정 효과율을 낼 수 있는 크리스퍼 유전자가위를 높은 순부터 제시했다.  

김성로 교수는 "스스로 학습하는 인공지능을 통해 연구자는 가장 최적의 유전자가위의 정보를 받아 수개의 유전자가위만을 실제로 제작하고 실험을 통해 검증함으로써 시간과 노력, 예산을 크게 줄일 수 있게 됐다"며 "실제 실험 결과치와 인공지능이 제시한 예측 값의 상관관계가 0.87로 수렴되는 매우 높은 신뢰도를 보였다"고 말했다. 

김형범 교수는 "유전자 가위가 목표하는 DNA 염기서열로 접근, 성공적으로 부착하기 위한 '염색질 접근성'(Chromatin Accessibility)까지 고려한 정보를 인공지능에 넣었다"고 설명했다. 

연구팀은 앞으로 더 많은 유전자 가위의 효과 정보를 추가적으로 인공지능에 학습시킬수록 정확도와 신뢰도가 향상된 유전자가위 효과예측 인공지능 프로그램을 구축할 수 있을 것으로 내다봤다. 

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