공과대학
경진대회 및 공모전
* 제 12회 창의적 종합설계 경진대회 개최 및 참가신청 안내
* 제 9회 공과대학 UCC 공모전 개최 및 참가안내
자세한 사항은 공지사항 게시판과 소통광장>공모전 광장 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
닫기

서울대 윤성로 교수·연세대 김형범 교수 공동 연구팀, 인공지능으로 유전자가위 효율 예측하는 기술 개발

작성자 : 관리자|등록일 : 18.02.08|조회수 : 216번 읽음

서울대 윤성로 교수·연세대 김형범 교수 공동 연구팀,
인공지능으로 유전자가위 효율 예측하는 기술 개발

- 인공지능을 통한 유전자가위 정확도 향상 이루어
- 세계적 학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지’에 연구 성과 발표.
- 유전자 치료의 미래 전망 밝혀


 
서울대 전기정보공학부 윤성로 교수(좌), 연세대 의과대학 김형범 교수(우)
 
국내 연구진이 세계 최초로 난치성 질환 치료를 위한 차세대 기술로 손꼽히는 유전자가위에 인공지능(Artificial Intelligence)을 접목시켰다.
 
서울대 공대(학장 차국헌)는 전기정보공학부 윤성로 교수와 연세대 의과대학 김형범 교수 공동연구팀이 인공지능을 활용해 유전자가위의 효율을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 30일 밝혔다. 이 연구 결과는 세계적 학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology, IF41.67)’ 온라인 판에 30일 자로 게재됐다.
 
유전자가위 ‘크리스퍼(CRISPR-Cpf1)’는 유전자의 특정 부위를 절단함으로써 유전자를 원하는 형태로 교정하는 인공 효소다. 유전자가위의 절단 효율은 유전자가위가 유전자의 어떠한 부위를 표적으로 하는지에 따라 현저히 달라진다.
 
유전자가위를 효과적으로 제작하기 위해서는 유전자가위의 절단 효율이 높은 표적 부위를 선정하는 것이 필수적이다. 그러나 유전자가위의 효율 예측 기술의 정확도가 굉장히 제한돼 있어, 실험을 통해 수많은 유전자가위들을 제작하고 각각의 효율을 측정하는 데 막대한 시간과 비용이 소요됐다.
 
이에 연구팀은 세계 최초로 유전자가위의 효율을 예측할 수 있는 인공지능을 구축했다. 대량의 유전자가위의 효율을 측정한 데이터를 수집하고 딥러닝 모델을 적용했다. 표적 부위의 염기서열 뿐만 아니라 유전자가위가 표적 부위에 구조적으로 잘 접근할 수 있는 지까지 고려해 유전자가위의 효율 예측 정확도를 더욱 획기적으로 향상시켰다.
 
서울대 윤성로 교수는 “세계 최초로 인공지능을 이용한 유전자가위 연구가 국내에서 성과를 이뤘다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “이번 연구결과는 유전자가위 제작을 위한 비용과 노동력을 획기적으로 줄이고 유전체 교정연구 속도를 비약적으로 높여 차세대 산업의 경쟁력을 높이는 핵심기술로 사용될 것”이라고 전했다.


▲ 유전자가위의 효율예측 기술 도식화 (서울대 공대 제공)



▲ 연구진이 개발한 유전자가위 효율 예측 기술의 성능 평가* (서울대 공대 제공)
 
* X(가로)축은 인공지능 기술에 의한 예측값, Y(세로)축은 실험을 통해 얻은 측정값이며 강한 양의 상관 관계(0.87)를 보임. 즉, 연구진이 개발한 인공지능 기반 기술을 이용하면 유전자가위의 효율을 정확히 예측할 수 있음.
 

▲ 인공지능 컴퓨터의 데이터를 확인하는 윤성로 교수 (서울대 공대 제공)
이전글 서울대 공학전문대학원, ‘EPM Congress 2018’ 개최
다음글 서울대 황철성 교수, 한국반도체학술대회 강대원상 수상
공과대학소개
교육과정
대학생활
예약신청 및 IT 서비스
온라인 강의
소통광장
알림광장