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유전자 치료에 AI 도입 김형범 교수, 5월의 과학기술인 선정

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인공지능 딥러닝 학습으로 유전자가위 활성 정밀 예측

[아이뉴스24 최상국 기자] 유전자 치료에 인공지능(AI)을 도입해 효율을 높인 연세대학교 의과대학 김형범 교수가 5월의 과학기술인으로 선정됐다.

1일 과학기술정보통신부는 인공지능으로 유전자 가위의 효율을 정확하게 예측하는 방법을 개발, 생명과학 발전에 기여한 김 교수를 '이 달의 과학기술인상 5월 수상자'로 선정한다고 발표했다.

2019년 5월의 과학기술인상으로 선정된 연세대 김형범 교수가 실험실 동료들과 포즈를 취했다. 앞줄 오른쪽에서 두 번째가 김 교수. [과학기술정보통신부]
2019년 5월의 과학기술인상으로 선정된 연세대 김형범 교수가 실험실 동료들과 포즈를 취했다. 앞줄 오른쪽에서 두 번째가 김 교수. [과학기술정보통신부]

‘크리스퍼(CRISPR) 유전자가위’는 동식물의 유전자에 결합해 특정 부위를 절단, 원하는 형태로 교정하는 인공효소다. 유전자를 자르는 절단효소와 절단할 부위로 안내하는 가이드RNA로 구성된다.

유전자가위는 유전자의 어떤 부위를 표적으로 삼는지에 따라 절단 효율이 현저히 달라지기 때문에 절단 효율이 높은 부위를 표적하도록 안내자(가이드RNA)를 선정하는 것이 중요하다. 하지만 기존 유전자가위 효율 예측방법들은 정확도가 낮아 연구자들이 직접 수많은 유전자가위를 제작하고 실험을 통해 일일이 효율을 측정해야 했다.

김 교수는 방대한 자료를 스스로 학습하고 그 속에서 일정한 규칙성을 찾는 인공지능에서 유전자가위 효율성 예측의 해법을 찾았다. 대량의 유전자가위 데이터를 이용해 딥러닝 모델을 학습시킴으로써 연구자들이 직접 유의미한 패턴을 찾던 방식에서 벗어나 빅데이터 기반으로 유전자가위 효율 예측에 유의미한 특징들을 찾아냈다.

유전자가위 활성에 대한 인공지능의 예측과 실제 실험 결과를 비교해보면 상관관계가 1에 가까운 0.87로 수렴돼 높은 신뢰도를 확보하며 유전체 교정 연구의 속도를 높일 핵심기술로 인정받았다. 연구 내용은 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)’에 2018년 1월 게재됐다.

김형범 교수는 75년생으로 연세대 의대를 졸업하고 의사의 길 대신 유전체 교정 연구자의 삶을 선택했다. 연세대 나노과학기술협동과정에서 박사학위를 취득하고 차의과대학, 한양대를 거쳐 2015년부터 연세대 의대 교수로 재직하고 있다.

김 교수는 “유전자가위의 효율성을 높여 차세대 유전자 치료법 개발 등 다양한 생명공학 분야의 연구 발전에 기여할 수 있도록 후속 연구를 진행하겠다”라고 수상 소감을 밝혔다.

‘이달의 과학기술인상’은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정하여 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 시상이다.

최상국 기자 skchoi@inews24.com




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