국내 연구팀이 인공지능(Artificial Intelligence)으로 유전자가위의 효과를 예측할 수 있는 프로그램을 개발하는데 성공했다.

특히 이 연구가 세계적 학술지인 'Nature Biotechnology'(IF 41.67)지 온라인 판 1월 30일자에 실리면서 국내 유전자 교정기술에 큰 전기를 마련했다는 평가다.

연세대의대 김형범 교수(약리학/기초과학연구원(IBS) 연구위원)팀과 서울대공대 윤성로 교수(전기정보공학부)팀은 최고의 효과를 낼 수 있는 유전자가위를 제시해주는 인공지능 프로그램을 개발했다.

유전자가위는 동식물 유전자에 결합해 특정 DNA 부위를 자르는 인공효소이다. DNA를 자르는 '절단효소'와 이 절단효소를 목표로 한 DNA '염기서열'로 이끌어 달라붙게 하는 운반체이자 길라잡이인 '가이드 RNA'로 이뤄진다. 유전자 교정효과를 높이기 위해선 선택한 유전자가위를 목표로 한 DNA염기서열로 부착시키는 것이 관건이다.
 

그러나 수많은 '가이드 RNA' 종류 중 어느 것이 가장 정확하게 목표 DNA염기서열에 부착돼 유전자 교정효과를 낼 수 있는지는 연구자들에게 큰 고민이었다.

이를 위해 이전부터 유전자가위의 효과를 예측하는 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램이 사용됐지만 정보량이 적었고 이로 인해 많은 연구자가 직접 다양한 형태의 유전자가위를 만들어 일일이 실험을 통해 검증하는 수밖에 없없다.

이러한 한계를 넘고자 김형범 교수는 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 생각하고, 국내 인공지능 전문가인 윤성로 교수와의 공동 연구를 추진하게 되었다. 

연구팀은 앞서 개발한 유전자가위의 활성도를 대량으로 측정할 있는 첨단 분석기법을 통해 1만5000개에 달하는 각기 다른 가이드RNA를 가진 '크리스퍼 유전자가위'(CRISPR-Cpf1)의 유전자교정 효과 정보를 구축했다.

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

효과 예측도에 있어 김 교수는 "실제 실험 결과 신뢰도가 매우 높게 나타났다"면서 "향후 더 많은 유전자 가위의 효과 정보를 추가적으로 인공지능에 학습시킬수록 정확도와 신뢰도가 향상된 유전자가위 효과예측 인공지능 프로그램을 구축할 수 있을 것"이라고 말했다.

한편 이번 공동연구는 한국연구재단과 기초과학연구원(IBS)의 후원을 받았다.