한국뇌연구원, 딥러닝 기반 변이체-AI로 치매 예측한다

치매모델의 특정 유전자에 숨겨진 새로운 변이체가 우리 연구진에 의해 최초로 발견됐다.

21일 한국뇌연구원(KBRI)은 주재열 박사 연구팀이 딥러닝 기반 변이체-인공지능(Splice-AI)을 이용해 이같은 성과를 냈다고 밝혔다.

이번 연구성과는 국제 학술지 미국국립과학원회보(PNSA)에 게재됐다.

스플라이스 변이체는 유전자의 발현을 조절할 뿐만 아니라 다양한 표현형에 영향을 준다.



특히 RNA 가공작업 중 하나인 RNA 이어맞추기(스플라이싱)는 다양한 염기의 변화에 의해 영향을 받고 특히 퇴행성 뇌질환에서 여러 형태로 발견되고 있다.

이에 연구팀은 인간 전사체에 숨겨진 스플라이싱의 여러 현상을 딥러닝 기반 변이체-AI를 통해 치매모델에 적용했다.

그 결과 딥러닝을 통해 신호 전달 기작의 핵심요소인 인간 PLCɤ1 유전자에서 14곳에 숨겨진 스플라이싱 변이체들의 위치를 예측했다. PLCɤ1은 세포 신호 전달과정에 관여하는 필수적인 매개 단백질로, 인간의 세포 성장 및 사멸 등에 관여한다.

연구팀은 특히 인간과 동일한 마우스(실험쥐)의 PLCɤ1 유전자 위치에서 변이체가 나타난 것을 확인했다.

인간의 PLCɤ1 유전자 26번째 엑손(exon·단백질 합성 정보를 갖고 있는 유전자의 한 부분)은 마우스의 동일 유전자 27번째 엑손과 아미노산 서열이 100% 일치한다.

아울러 알츠하이머(치매) 모델 마우스의 뇌속 PLCɤ1 유전자의 27번째 엑손에 1개의 염기가 비정상적으로 삽입이 되면서 비정상적인 RNA 가공 현상이 확인됐다.

이때 염기서열의 변화가 단백질의 아미노산 변화를 유발하게 되고 즉 이는 인체의 항상성 유지에 필요한 단백질이 변화된다는 것으로, 이러한 변이체는 치매 특이적 현상임을 최초로 밝혀냈다.

이번 연구는 인간 유전자 데이터를 기반으로 딥러닝 기반 변이체-AI를 적용해 이제껏 밝혀지지 않은 스플라이싱 변이체의 유발 가능성을 수치화하고 이를 통해 얻은 분석 정보를 동물 질환 모델에서 적용 가능하다는 점을 밝힌 것에서 의의가 있다.

주 박사는 "최근 변종 코로나19 바이러스도 염기의 변화를 통해 전염력이 증가된다는 연구가 보고되고 있다"며 "4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 AI와 뇌연구를 접목해 치매질환 뿐만 아니라 뇌질환 및 다양한 질환에도 응용해 새로운 진단과 치료 전략에 중요한 정보를 제공할 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국뇌연구원 기관 고유사업, 한국연구재단 이공분야 기초연구 사업과제의 도움으로 수행됐다.

cho11757@news1.kr