PAM 서열에 따른 최적의 유전자 가위(IBS 제공)© 뉴스1

국내 연구진이 유전자를 교정하는 상황에 따라 가장 효율적인 유전자 가위를 추천해주는 알고리즘을 개발했다.

기초과학연구원(IBS·원장 노도영)은 나노의학 연구단(단장 천진우) 김형범 연구위원(연세대의대 약리학교실 교수) 연구팀이 13종 유전자 가위 변이체들의 효율을 비교‧분석하고, 표적 염기서열에 따른 최적의 교정 도구를 골라주는 딥러닝 기반 시스템인 ‘DeepSpCas9variants’를 개발했다고 25일 밝혔다.연구진은 대용량 검증 기술을 이용해 13종 SpCas9 변이체들의 상황에 따른 유전자 교정 효율을 밝혀냈다.

연구진은 동일한 조건에서 인간배아신장세포를 이용해 유전자 교정 실험을 진행하며, 8종의 PAM 변이체의 교정 효율을 분석했다.

그 결과 4종의 변이체가 인간배아신장세포 교정에 적절한 것으로 나타났다. 그중 범용성이 가장 높은 것으로 평가된 SpCas9-NG 절단효소의 경우 PAM 서열로 쓰일 수 있는 156개의 서열 중 89개의 서열을 인식했다. 다른 변이체에 비해 표적할 수 있는 부위가 더 많다는 의미다.연구진은 6종의 정확성을 높인 변이체 중 표적이탈 발생이 가장 적은 변이체도 찾아냈다.

이를 토대로 연구진은 최적의 유전자 가위를 추천해주는 딥러닝 기반의 알고리즘인 ‘DeepSpCas9variant’를 개발했다.

이 알고리즘을 이용하면 교정하고자 하는 특정 염기서열을 인식할 수 있는 변이체를 확인할 수 있는 것은 물론 기대되는 교정효율까지 알아낼 수 있다.

김형범 IBS 나노의학 연구단 연구위원© 뉴스1

김형범 연구위원은 “지금까지 밝혀지지 않았던 여러 유전자 가위 변이체들의 차이를 체계적으로 분석한 연구로, 정확한 유전자 교정 도구를 선택하는 가이드라인을 제시할 수 있다”며 “표적이탈로 인한 돌연변이 등 부작용을 최소화하며 가장 효율적인 도구를 이용해 최상의 조건에서 유전적 질환을 치료할 수 있게 될 것”이라고 말했다.

이번 연구 성과는 네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology) 온라인 판에 지난 9일 게재됐다.


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