IBS(기초과학연구원·원장 김두철)는 김형범 연세대의대 교수와 윤성로 서울대공대 교수 연구팀이 유전자가위의 최고 효율을 제시해주는 AI 프로그램을 개발했다고 30일 밝혔다.

유전자가위는 동식물 유전자에 결합해 특정 DNA 부위를 자르는 데 사용하는 인공효소다.
 
DNA의 잘못된 부분을 효과적으로 제거하기 위해서는 유전자가위의 절단 효율이 높은 표적 부위를 선정하는 것이 필수적이다.

기존에는 유전자가위의 효율 예측 기술의 정확도가 제한됐다. 그동안 유전자가위들을 제작하고 각각의 효율을 직접 실험을 통해 측정해야 했다. 상당한 노력과 시간, 비용이 소요됐다.

공동 연구팀은 유전자가위 효율을 측정한 데이터를 대량 수집하고 딥러닝 모델을 적용한 AI를 개발했다.

AI형 유전자가위 예측 모델을 구축하기 위해 1만5000개에 달하는 각기 다른 가이드 RNA를 가진 크리스퍼 유전자가위의 유전자교정 효과 정보를 수집했다.

수집된 정보를 자체적으로 개발한 AI 딥러닝 기술을 통해 다양한 조건 속에서 최적의 유전자 교정 효율을 낼 수 있는 크리스퍼 유전자가위를 높은 순서부터 제시하도록 했다.
 
연구팀이 개발한 AI는 표적 부위의 유전자 염기 서열뿐 아니라 유전자가위가 표적 부위에 구조적으로 잘 접근할 수 있는지까지 판단한다. 스스로 학습한 데이터를 바탕으로 효율이 높은 표적 부위를 예측할 수 있다.

윤성로 교수는 "유전자치료와 신약개발 등 의료산업 분야를 넘어 다양한 분야에 쓰일 것"이라며 "유전자가위 효율 예측 프로그램을 만듦으로써 관련 산업 분야를 우리나라가 선도할 수 있는 계기를 마련했다는 점에서 연구 의의가 크다"고 말했다.

한편, 이번 연구 성과는 'Nature Biotechnology'(IF 41.67) 온라인판 30일자로 게재됐다.