연세대학교 의과대학 약리학교실 김형범 교수 연구팀, 유전자가위 효율 최적화 조건 확립

왼쪽부터 연세대학교 의과대학 약리학교실 김형범 교수와 서상원 연구원. [사진=세브란스병원]

연세대학교 의과대학 약리학교실 김형범 교수 연구팀은 생체 내 전달에 유리한 소형 유전자가위를 선별할 수 있는 인공지능 기반의 모델을 개발했다고 25일 밝혔다.

유전자가위는 타깃 DNA를 변형해 유전자 치료에 활용되는 기술로, 박테리아의 한 종류인 화농연쇄상구균에서 발견된 'SpCas9'가 대표적이다. 하지만 SpCas9는 단백질의 크기가 커 유전자가위를 각 신체 부위로 이동시키는 데 어려움이 있다. 이에 소형 유전자가위를 개발해 임상에 적용하기 위한 연구가 다수 진행됐다.

연구팀은 다양한 소형 유전자가위 중 유전자 연구에 응용 가능성이 높은 소형 유전자가위(Cas9)들을 선별하고, 총 17개의 Cas9의 성능과 안전성을 나타내는 활성도와 특이도를 수만개의 표적·비표적 DNA에서 측정해 비교분석했다. 그 결과, SpCas9보다 크기는 작으면서 활성도와 특이도가 높은 2개의 소형 Cas9(sRGN3.1, SlugCas9)을 확인했다.

이어 연구팀은 인공지능을 이용해 소형 Cas9의 활성도와 특이도를 동시에 예측할 수 있는 모델 ‘DeepSmallCas9’를 개발하고 유용성을 검증했다. 미국 국립생물공학정보센터의 ClinVar 데이터베이스에 공개된 1만3145개의 우성 단일염기변이에 해당 모델을 적용해 본 결과, 82% 이상의 돌연변이 DNA를 효율적으로 제거할 수 있는 유전자가위를 선별해 냈다.

김 교수는 “새롭게 개발한 인공지능 기반의 유전자가위 선별 모델 또한 통해 추후 기초연구 및 유전자 치료제 개발의 속도와 효율을 높일 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 메서드’(IF 47.99)에 게재됐다.