한국보건산업진흥원(원장 권덕철, 이하 진흥원)은 연세대학교 김형범(사진) 교수팀의 연구를 통해 “유전자가위의 효율을 정확히 예측할 수 있는 인공지능 활용한 유전자가위 활성 예측 모델(DeepSpCas9)을 개발했다.”고 밝혔다.    * DeepSpCas9 : 수많은 유전자가위의 활성 데이터를 학습하여 유전자 염기서열만으로도 활성을 예측할 수 있는 분석모델

유전자가위는 유전자 특정 부위를 절단하여 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.

본 연구진은 기존 예측 프로그램의 한계를 극복하고자 인공지능 딥러닝을 활용한 대량의 유전자가위 데이터를 수집하고 분석하였다.

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

연세대학교 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 연구는 보건의료 R&D 사업(세계선도 의생명과학자 육성)을 통해 수행되었으며, 국제 학술지인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 11월 6일자로 게재됐다.

※ 게재 논문 정보

- 저널명: Science Advances (IF 12.804)
- 논문명: SpCas9 activity prediction by DeepSpCas9, a deep learning-based model with high generalization performance
- 저자정보: (제1저자) 김희권 연구원, 김영광 연구원 (연세대학교)
           (교신저자) 김형범 교수 (연세대학교)