교정해야 할 유전자 부위에 따라 가장 효율적인 유전자 가위를 추천해주는 기술이 개발됐다.

기초과학연구원(IBS)은 나노의학연구단 김형범 연구위원(연세대 의대 교수) 연구팀이 13가지 종류의 유전자 가위 변이체 중 표적에 따라 가장 효율적인 변이체를 찾아주는 딥러닝 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.

유전자 가위는 인간·동식물 세포의 특정 염기서열을 찾아내 해당 부위 DNA를 절단함으로써 유전체를 교정하는 기술이다.

크게 교정해야 할 유전자 부위를 찾아주는 '가이드RNA'와 표적 부위를 실제로 자르는 절단 효소로 나뉜다.

현재 널리 활용되는 유전자 가위인 '크리스퍼 카스나인'(CRISPR-Cas9)의 절단 효소로는 화농성 연쇄상구균에서 유래한 'SpCas9'(에스피카스나인)이 주로 쓰인다.

SpCas9은 효율이 높다는 장점이 있지만, 표적이 아닌 지점을 잘라낸다는 한계가 있다.

표적 이탈을 줄이기 위해 정확성을 높인 '고 정확도 변이체'(high fidelity variant)나 PAM 서열(짧은 유전자 염기서열)을 다양화해 범용성을 높인 'PAM 변이체'(PAM variant) 등 여러 절단 효소 변이체들이 개발됐지만, 각각의 성능을 비교한 연구는 없었다.

연구팀은 딥러닝 기반의 알고리즘 'DeepSpCas9variants'(딥러닝 SpCas9 변이체)를 개발, 특정 염기서열을 인식할 수 있는 절단 효소 변이체와 해당 변이체의 교정 효율을 알아내는 데 성공했다.

대용량 검증 기술을 통해 13종의 SpCas9 변이체들의 표적 부위에 따른 유전자 교정 효율을 분석했다.

인체 배아신장세포를 이용해 실험한 결과 8종의 PAM 변이체 중 4종의 변이체가 다른 변이체보다 배아신장세포 교정에 더 적합한 것으로 나타났다.

이 가운데 'SpCas9-NG 변이체'가 표적할 수 있는 부위가 가장 많아 범용성이 높은 것으로 나타났다.

나머지 5종의 고 정확도 변이체 가운데는 'evoCas9'(에보카스나인)의 정확도가 0.89로 가장 높았다. SpCas9의 정확도는 0.35였다.

김형범 연구위원은 "딥러닝 기술을 통해 유전자 가위 변이체들의 성능 차이를 체계적으로 분석했다"며 "정확성을 높인 유전자 교정 도구를 제시함으로써 유전자 질환 치료에 기여할 것"이라고 말했다.

이번 연구 성과는 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지'(Nature Biotechnology) 지난 9일 자 온라인판에 실렸다.