인공지능을 활용한 유전자가위 활성 예측모델이 개발돼 주목된다.

연세대학교 김형범 교수팀은 유전자가위의 효율을 정확히 예측할 수 있는 인공지능 활용한 유전자가위 활성 예측 모델(DeepSpCas9)을 개발했다고 밝혔다.

DeepSpCas9은 수많은 유전자가위의 활성 데이터를 학습해 유전자 염기서열만으로도 활성을 예측할 수 있는 분석모델이다.

유전자가위는 유전자 특정 부위를 절단래 원하는 형태로 편집하는 기술로서, 유전자 편집 및 교정 분야의 기술이 급속도로 발전하고 있다.

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

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 다양한 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 밝혔다.

이번 연구 결과는 국제 학술지인 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 11월 6일자로 게재됐다.