염기교정 유전자가위의 안전성 높일 실마리 찾아
인공지능 이용 점돌연변이 질환 관련 염기교정 유전자가위의 효율 및 교정결과 예측
□ 국내연구진이 딥러닝기법을 이용해 점돌연변이 교정을 위한 유전자가위의 안전성을 높일 수 있는 실마리를 찾아냈다.
○ 한국연구재단(이사장 노정혜)은 김형범 교수(연세대학교 약리학교실) 연구팀이 염기교정 유전자가위의 염기교정 효율과 교정결과를 예측할 수 있는 인공지능 프로그램을 개발했다고 밝혔다.
* 점돌연변이(point mutation) : 아데닌(A), 구아닌(G), 시토신(C), 티민(T) 등 네 종류의 염기가 특정한 순서로 늘어선 서열, 즉 유전자에 따라 다양한 생물학적 특성이 결정된다. 이 때 특정 위치의 염기 하나에 변이가 일어나면 유전질환으로 연결될 수 있는데 우리 유전질환의 절반 이상이 이러한 점돌연변이 때문인 것으로 알려져 있다.
□ 대를 거듭해 보존되는‘원본’인 유전자에 대한 외부개입인 만큼 유전자가위는 편집효율이 일정 수준 이상이어야 하고, 원치 않는 다른 염기의 편집이 일어나지 않아야 한다. 즉 효율과 정확성, 두 가지 모두를 충족해야 한다.
□ 특정 염기를 바꿔(C->T 혹은 A->G) 주는 염기교정 유전자가위는 유전질환을 일으킬 수 있는 점돌연변이를 바로잡거나 반대로 유전질환을 가진 동물모델을 얻기 위한 매력적인 도구가 될 수 있다.
○ 하지만 고정된 한 자리에서 편집이 일어나는 것이 아니라 일정 범위 안에 같은 종류의 염기가 여럿이 존재한다면, 원하지 않는 염기가 편집될 수 있다. 때문에 위치별 편집빈도를 예측, 가장 안전한 유전자가위를 선별하는 과정이 필수적이었다.
□ 이에 연구팀은 다양한 염기교정 유전자가위를 만들고, 각각의 효율과 결과물의 빈도에 대한 빅데이터를 확보, 딥러닝으로 분석하여 염기교정 결과예측 프로그램(DeepBaseEditor)을 개발하였다.
○ 나아가 이 프로그램을 이용해 23,479개의 점돌연변이 유전질환 가운데 염기교정 범위 내 표적염기가 1개이면서 효율(5%이상)이 높을 것으로 예상되어 염기교정 유전자가위로 유전자편집을 시도해볼 수 있는 질환으로, 낭포성 섬유증(cystic fibrosis) 등 3,058개 가량의 점돌연변이 유전질환을 1차적으로 선별해냈다.
□ 점돌연변이 유전질환 가운데 상당수(약 19,505개)가 염기교정이 일어날 수 있는 범위에 동일 염기(아데닌 또는 시토신)가 2개 이상 자리하고 있어, 원하지 않는 위치에서의 편집확률을 미리 예측하는 것이 중요했다.
○ 연구팀은 이들 19,505개의 유전질환 중 약 4,274개의 유전자에 대해 효율(5%이상)이 높으면서, 다른 염기의 변이가 잘 일어나지 않을 것으로 예측하였다. 선별된 유전질환들은 표적염기가 2개 이상으로 추가적인 변이가 발생할 수 있어 사용이 어려웠던 유전질환들이었다. 본 연구를 통해 위 질환들은 추가적인 변이 가능성이 낮을 것으로 예상되어 염기교정 유전자가위를 사용이 가능할 것으로 기대된다.
□ 연구팀은 향후 본 예측 프로그램을 이용해 선별된 유전자가위를 활용, 질환 동물모델 수립연구를 추진할 계획이다.
○ 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업, 바이오의료기술개발사업, 선도연구센터지원사업 등의 지원으로 수행된 이번 연구성과는 생명공학 분야 국제학술지 네이처바이오 테크놀로지(Nature Biotechnology)에 7월 7일(한국시간)에 게재되었다.