연세대 김형범 교수팀, AI 모델 개발해 '셀' 발표
프라임 편집기 데이터 33만개 이상 세계 최대
프라임 편집기 데이터 33만개 이상 세계 최대
[파이낸셜뉴스] 연세대학교 김형범 교수팀이 차세대 유전자 가위 '프라임 편집기'를 정밀하고 안전하게 설계할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발해 국제학술지 '셀(Cell)'에 29일(한국시간) 발표했다. 2020년부터 약 3년 동안 프라임 편집기 데이터 33만개 이상을 확보하고 각각의 프라임 편집기 효율을 실험적으로 측정했다. 이는 그동안 학계에 보고된 측정 데이터 중 가장 규모가 큰 결과다.
프라임 편집기는 디엔에이(DNA) 이중가닥을 완전히 자르지 않고 한 가닥만 자르기 때문에 기존 유전자 가위보다 훨씬 안전한 기술로 주목받고 있다. 기존에는 프라임 편집기를 설계할 때마다 매번 수 십~수 백개 이상의 프라임 편집기를 실험해봐야 했으나, 연구진이 구현한 기술을 이용하면 빠르고 정확하게 프라임 편집기를 설계할 수 있어 향후 유전자 치료 분야에서 높은 활용도가 기대된다.
김형범 교수는 "지금까지 밝혀진 프라임 편집기의 모든 요소를 반영한 가장 뛰어난 예측 모델"라며 "이제 프라임 편집기를 이용한 유전자 교정을 손쉽게 활용하게 됐다"고 말했다.
널리 알려져 있는 유전자 편집기술 중 하나인 유전자 가위 '크리스퍼 카스9(CRISPR-Cas9)'은 원하는 유전자 부위를 손쉽게 절단할 수 있는 도구다.
최근에는 유전자 절단뿐만 아니라 절단 부위를 채워줄 새로운 유전정보까지 포함해 교정이 가능한 차세대 유전자 가위 프라임 편집기가 개발됐다.
연구진은 다양한 프라임 편집의 효율을 높이기 위해 필요한 요소들을 찾아냈다. 예를 들어, 프라임 편집 가이드 RNA의 주 구성요소인 '역전사 주형(RT template)'과 '프라이머 결합 부위(PBS)'의 길이는 프라임 편집 효율에 매우 중요한 영향을 미친다. 이들의 길이가 어느 범위에서 일반적으로 높은 프라임 편집 효율을 보이는지 명확하게 찾을 수 있었다.
이와 같은 다양한 프라임 편집의 효율을 결정하는 요소 분석을 통해, 매번 프라임 편집기를 설계할 때마다 수 십에서 수 백개 이상의 프라임 편집기를 실험해봐야 했던 기존의 방식보다 높은 효율의 프라임 편집기 후보를 손쉽게 추려낼 수 있다.
측정한 데이터를 분석한 결과, 프라임 편집기의 성능을 결정하는 주요 현상과 그 영향을 밝혀내는 데 성공했다.
연구진은 한발 더 나아가 분석한 데이터를 AI의 학습과정을 거쳐 교정을 원하는 유전자 서열정보 등을 입력하면 활용 가능한 프라임 편집기의 효율을 예측하는 모델을 제작했다.
이번에 제작한 모델은 세계 최고 수준으로 프라임 편집기의 정밀성 및 안전성에 대한 예측 성능을 보이며, 인터넷을 이용해 전 세계 연구자들이 이 모델을 이용할 수 있다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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