(중국 항저우=신화통신) 궈궈지(郭國驥) 저장(浙江)대학 교수 연구팀이 유전체 예측 설계에 사용하는 딥러닝 인공지능(AI) 모델 '뉘와(女媧)CE'를 개발했다. 90%가 넘는 정확도로 유전체 조절 영역 변이 발생 후의 표현형 변화를 예측하고 질병 표현형을 결합해 이에 상응하는 치료 표적 부위를 설계할 수 있는 것으로 전해졌다. 해당 연구 성과는 8일 국제학술지 셀(Cell)에 발표됐다.
궈 교수는 최근 등장한 AI 모델이 방대한 유전자 서열 속에 숨겨진 복잡한 '조절 언어'를 빠르고 체계적으로 해석하는 데 도움을 주고 있다고 짚었다.
그의 소개에 따르면 연구팀은 초고집적·초민감도의 단일세포 염색질 접근성 시퀀싱(scATAC-seq) 기술을 독자적으로 개발했다. 이 기술을 기반으로 쥐, 닭, 도마뱀붙이, 도롱뇽, 제브라피시 등 5종의 대표적 척추동물에 대해 전 조직 조절 요소 지도를 구축해 우수한 '데이터베이스'를 확보했다. 이와 더불어 멀티 태스킹이 가능한 딥러닝 AI 모델 '뉘와CE'를 개발함으로써 유전체 서열만으로 세포 지도를 직접 예측할 수 있다는 설명이다.
그는 "'뉘와CE'가 방대한 양질의 데이터를 바탕으로 다수의 성능 지표에서 기존의 유전체 AI 모델보다 우수한 예측력을 보였다"면서 특히 유전체 조절 요소에 변이가 발생한 후 각종 세포에 미치는 표현형 변화를 예측할 수 있고 정확도는 90% 이상이라고 전했다.
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