기초과학연구원(IBS)은 김형범 나노의학 연구단 연구위원 연구팀이 13종 유전자 가위 변이체들의 효율을 분석하고, 최적의 교정 도구를 골라주는 딥러닝 기반 시스템인 ‘DeepSpCas9variants’를 개발했다고 25일 밝혔다.
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SpCas9는 효율이 높지만, 표적 이외의 지점을 잘라내는 표적이탈이 종종 발생한다. 이를 보완하기 위해 정확성을 높인 변이체가 개발되고, 유전자 가위의 범용성을 높인 PAM 변이체도 다수 개발됐다.
연구팀은 대용량 검증 기술을 이용해 13종 SpCas9 변이체들의 상황에 따른 유전자 교정 효율을 알아냈다. 동일 조건에서 인간배아신장세포를 이용한 유전자 교정 실험으로 8종의 PAM 변이체의 교정 효율을 분석했다. 그 결과, 4종의 변이체가 인간배아신장세포 교정에 적절한 것으로 나타났다.
연구팀은 표적이탈 발생이 가장 적은 변이체도 찾아냈다. evoCas9가 0.89의 정확성을 보여 가장 높게 평가됐고, SpCas9의 정확성은 0.35로 나타났다.
연구팀은 이러한 정보를 기반으로 딥러닝 기반의 알고리즘인 ‘DeepSpCas9variant’도 개발했다. 알고리즘을 이용하면 교정하려는 특정 염기서열을 인식할 수 있는 변이체를 확인하고, 교정효율까지 알아낼 수 있다.
연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)’에 지난 9일자 온라인판에 게재됐다.