서울대·연세대 연구팀, '유전자가위 효율 예측' AI 기술 개발

서울대와 연세대 공동연구팀이 세계 최초로 유전자 가위에 인공지능을 접목했습니다.

난치성 질환 치료를 위한 차세대 기술인 유전자가위는 유전자에 결합해 특정 DNA 부위를 자르는 데 사용하는 인공 효소입니다.

서울대 공대는 전기정보공학부 윤성로 교수와 연세대 의과대학 김형범 교수 공동연구팀이 인공지능을 활용해 유전자 가위의 효율을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔습니다.

DNA의 잘못된 부분을 효과적으로 제거하기 위해서는 유전자 가위의 절단 효율이 높은 표적 부위를 선정하는 것이 필수적입니다.

기존에는 유전자 가위의 효율 예측 기술의 정확도가 제한돼 효율이 높은 표적 부위를 선정하는 데 어려움을 겪었습니다.

유전자가위들을 제작하고 각각의 효율을 직접 실험을 통해 측정하는데 막대한 시간과 비용이 소요됐습니다.

연구팀은 유전자 가위 효율을 측정한 데이터를 대량 수집하고 딥러닝 모델을 적용한 인공지능을 개발했습니다.

인공지능은 표적 부위의 유전자 염기 서열뿐 아니라 유전자 가위가 표적 부위에 구조적으로 잘 접근할 수 있는지까지 판단합니다.

결국, 스스로 학습한 데이터를 바탕으로 효율이 높은 표적 부위를 예측할 수 있게 됩니다.

윤 교수는 "세계 최초로 인공지능을 이용한 유전자 가위 연구가 국내에서 성과를 이뤘다는 점에서 의의가 있다"며 "차세대 산업의 경쟁력을 높이는 핵심 기술로 사용될 것"이라고 말했습니다.

이번 연구 결과는 세계적 학술지 '네이처 바이오테크놀로지' 온라인판에 게재됐습니다.