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기초과학연, 13종 유전자 가위 비교분석으로 최적 효율 유전자 가위 추천 ‘알고리즘’ 개발

이기종 기자 dair0411@gmail.com 입력 2020/06/26 10:05 수정 2020.06.26 10:28
13종 유전자 가위 변이체들의 효율을 비교‧분석하고 표적 염기서열에 따른 최적의 교정 도구를 골라주는 딥러닝 기반 시스템(DeepSpCas9variants)을 개발한 기초과학연구원(IBS) 나노의학 연구단 김형범 연구위원(연세대의대 약리학교실 교수) 연구팀 결과는 네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology, IF 31.864) 에 6월 9일 게재됐다./ⓒ 네이처 바이오테크놀로지·연세대 김형범 교수팀
13종 유전자 가위 변이체들의 효율을 비교‧분석하고 표적 염기서열에 따른 최적의 교정 도구를 골라주는 딥러닝 기반 시스템(DeepSpCas9variants)을 개발한 기초과학연구원(IBS) 나노의학 연구단 김형범 연구위원(연세대의대 약리학교실 교수) 연구팀 결과는 네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology, IF 31.864) 에 6월 9일 게재됐다./ⓒ 네이처 바이오테크놀로지·연세대 김형범 교수팀

[뉴스프리존,대전=이기종 기자] 기초과학연구원(IBS)은 나노의학 연구단 김형범 연구위원(연세대의대 약리학교실 교수) 연구팀이 13종 유전자 가위 변이체들의 효율을 비교‧분석하고 표적 염기서열에 따른 최적의 교정 도구를 골라주는 딥러닝 기반 시스템(DeepSpCas9variants)을 개발했다고 26일 밝혔다.

3세대 유전자 가위인 크리스퍼-카스9 유전자 가위(CRISPR-Cas9)는 유전자의 특정 지점을 교정하는 기술이다.

유전자 가위는 표적으로 정한 DNA의 특정 염기 서열 정보를 지닌 가이드RNA와 염기서열을 자르는 절단효소로 구성되고 사람 몸에 자주 침입하는 세균인 화농성연쇄상구균(S.pyogenes)에서 가져온 에스피카스9(SpCas9)가 절단효소로 가장 널리 쓰인다.

SpCas9는 효율이 높다는 장점이 있지만 표적 이외의 지점을 잘라내는 표적이탈이 빈번히 발생한다는 제한이 있다.

이에 따라 표적이탈 발생 문제를 보완하기 위해 정확성을 높인 변이체(high-fidelity variant)들이 개발됐고 유전자 가위의 범용성을 높인 PAM 변이체(PAM variant)도 개발됐다.

PAM 변이체(PAM variant)는 유전자 가위가 인식할 수 있는 염기서열을 다양화하기 위해 개발된 변이체들로 VQR, VRER, VRQR, QQR1, xCas9, SpCas9-NG 등이 있다.

PAM(Protospacer-Adjacent Motif) 서열은 유전자 가위가 DNA 절단을 시작하기 위해서는 표적 DNA의 한쪽 말단에 접근해야 하는데 이때 활용되는 짧은 유전자 염기서열로 유전자 가위가 절단하려는 표적 DNA를 인식하도록 돕는 일종의 알림판 역할을 한다.

이렇듯 유전자 가위의 약점 보완을 위해 여러 절단효소 변이체가 개발됐지만 각 성능과 장‧단점을 체계적으로 분석한 연구는 없었다.

이 때문에 어떤 상황에서 어떤 유전자 가위를 사용해야 하는지 선택이 어려웠다.

이번 연구진은 이러한 제한점을 해결하기 위해 대용량 검증 기술을 이용해 13종 SpCas9 변이체들의 상황에 따른 유전자 교정 효율을 밝혀냈다. 

연구과정을 보면 동일한 조건에서 인간배아신장세포를 이용해 유전자 교정 실험을 진행하며 8종의 PAM 변이체의 교정 효율을 분석했다.

그 결과로 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.

이는 다른 변이체에 비해 표적할 수 있는 부위가 더 많다는 의미이다.

또 6종의 정확성을 높인 변이체 중 표적이탈 발생이 가장 적은 변이체도 찾아냈다.

이 과정에서 에보카스9(evoCas9)가 0.89의 정확성을 보여 가장 높았고 SpCas9의 정확성은 0.35로 나타났다.

이 정보를 토대로 연구진은 최적의 유전자 가위를 추천해주는 딥러닝 기반의 알고리즘인 ‘DeepSpCas9variant(딥러닝 SpCas9 변이체)’를 개발했다.

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

김형범 교수는 “지금껏 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.

이 연구는 네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology, IF 31.864)에 6월 9일 게재됐다.

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