인공지능(AI)을 활용해 유전자가위의 효율을 예측하는 분석 모델이 개발됐다. 유전자 편집과 교정 분야 기술이 급속도로 발전하는 만큼 이 모델을 신약개발에 활용될 수 있다는 전망이다.

연세대학교 김형범 교수팀은 연구를 통해 유전자가위의 효율을 예측할 수 있는 인공지능 활용 유전자가위 활성 예측 모델(DeepSpCas9)을 개발했다.

DeepSpCas9는 유전자가위의 활성 데이터를 학습해 유전자 염기서열만으로도 활성을 예측할 수 있는 분석모델로, 유전자가위는 유전자 특정 부위를 절단해 원하는 형태로 편집하는 기술이다.

유전자가위는 절단이 잘 일어나는 최적의 DNA 부위를 얼마나 잘 찾느냐에 따라 효율이 달라진다. 기존에는 효율이 높은 부위를 찾기 위해 수많은 유전자가위를 일일이 제작하는 등 시간과 비용이 많이 들었다.

이에 대해 연구진은 기존 예측 프로그램의 한계를 극복하고자 인공지능 딥러닝을 활용한 대량의 유전자가위 데이터를 수집하고 분석했다.

분석 결과, 유전자가위를 제작·검증 없이 간단한 방법으로 예측이 가능해졌으며, 염기편집이나 에피지놈 편집 등 유전자가위를 이용한 기술들에도 활용이 가능해졌다.

김형범 교수는 "유전자가위의 효율을 정확히 예측하고 높은 수준의 분석이 가능해진 만큼, 유전자 치료 및 신약개발 등 보건산업 분야를 넘어 다양한 분야에 널리 활용될 것으로 기대된다"고 했다.

이번 연구는 한국보건산업진흥원의 보건의료 R&D 사업(세계선도 의생명과학자 육성)을 통해 수행됐으며, 국제 학술지인 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 6일자로 게재됐다.