서울대학교 교수들과 학부생들이 질병 치료에 중요한 유전자를 발굴하는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다.

11일 서울대는 의과대학 한범·정기훈 교수팀이 세포 분류를 선행하지 않고 신약개발 타깃 '마커 유전자'를 효율적으로 발굴할 수 있는 AI 알고리즘 '마르코폴로'를 개발했다고 전했다.

이번 연구는 미국 워싱턴대에서 컴퓨터공학 박사과정을 밟고 있는 김찬우 씨와 서울대 의대 학부생 이한빈 씨가 주도해 공동 제1 저자로 이름을 올렸다. 김씨는 연구 진행 당시 서울대 전기정보공학부에 재학 중이었다.

질병의 발병 기전을 연구하고 신약 개발을 하려면 치료 타깃이 될 수 있는 세포 종류와 '마커 유전자'를 발굴해야 하는데, 이를 발굴하는 데에는 '단일세포 RNA 시퀀싱 기술'이 쓰인다.

이 기술은 세포 하나하나의 유전자 발현량을 개별적으로 측정해 희귀 세포 등 특정 세포군을 분류하고, 특정 세포 종류에서만 발현되는 핵심 마커 유전자를 발굴할 수 있게 한다. 하지만 사람이 세포 종류를 클러스터링해 분류하는 선행 과정에서 주관적 요소가 크게 개입해 정확성이 떨어진다는 문제가 있었다.

연구진은 인간이 수동적으로 세포를 분류하는 대신 인공지능이 중요 유전자를 찾도록 해 분류 시 발생할 수 있는 오류를 피할 수 있게 됐다고 설명했다.

또 인간 줄기세포와 간(肝) 데이터에 마르코폴로를 적용해 기존 방법론으로는 바르게 분류할 수 없었던 마커 유전자를 발굴하는 데 성공했다고 밝혔다.

한범·정기훈 교수는 "(발견이) 효율적 신약개발을 성공적으로 진행하는 데에 매우 중요한 역할을 할 것"이라고 말했다.

연구 성과는 국제학술지인 '핵산연구'(Nucleic Acids Research)에 최근 게재됐다.