국내외 바이오 관련 동향 뉴스를 신속하게 제공합니다.
뉴스 의학약학
차세대 유전자 교정기술 설계 프로그램 개발로 유전병 치료에 한걸음 더
Bio통신원(한국보건산업진흥원)
한국보건산업진흥원은 연세대학교 의과대학 약리학교실 김형범 교수 연구팀(김형범 교수, 김희권 연구원, 유구상 대학원생)이 “프라임에디터 유전자 교정 효율을 측정하는데 성공했으며, 대상 유전자에 적합한 프라임에디터를 설계해주는 인공지능 프로그램을 개발했다”고 밝혔다.
기존 유전자 가위(크리스퍼)에서 발생하는 세포독성과 면역반응 유발 등 부작용이 생기는 것과 달리 프라임에디터는 유전자 손상 없이 워드프로세서처럼 자유롭게 교정*할 수 있는 차세대 유전자 기술이다. 이 기술은 유전자 질환의 치료 가능성을 획기적으로 높일 것으로 기대되고 있다.
* 유전자 교정기술 : 유전자를 원하는 형태로 교정할 수 있는 기술로서, 질병을 일으키는 유전자를 정상으로 되돌리는 유전자 치료제 개발의 핵심기술
프라임에디터 효율은 프라임에디팅 가이드 RNA*에 의해 결정되며, 기존 유전자 가위보다 훨씬 더 복잡한 규칙을 따른다. 그러나 이에 대해 알려진 정보가 거의 없어 효과적인 프라임에디터 설계를 위해서는 수개월의 시간과 많은 비용이 필요하다.
* 프라임에디팅 가이드 RNA : 프라임에디터는 프라임에디팅가이드 RNA와 프라임에디터 효소로 구성, 프라임에디팅 가이드 RNA는 프라임에디터를 목표물인 DNA부분으로 이끄는 역할을 함
본 연구팀은 프라임에디터 효율이 결정되는 규칙을 밝혀냈고 대상 유전자의 프라임에디터를 선별하는 인공지능 프로그램 개발하였다. 본 개발 기술로 프라임에디터 설계에 사용되는 시간과 비용을 줄일 수 있어 프라임에디터를 이용한 유전자 교정과 치료제 연구 개발 속도가 크게 증가할 것으로 보인다.
연세대학교 김형범 교수는 “이번 연구를 통해 프라임에디터의 유전자 교정 효율을 극대화할 수 있는 기술을 확보했다. 우리나라가 차세대 유전자 교정 기술인 프라임에디팅 연구 및 유전자 치료제 개발에 앞서 나갈 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다”고 밝혔다.
이번 연구는 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 지원하는 보건의료인재양성지원사업(세계선도의생명과학자육성)으로 수행되었으며, 생명공학 분야 세계적 권위지인 ‘Nature Biotechnology’에 9월 21일자로 게재됐다.
※ 게재 논문 정보
- 저널명: Nature Biotechnology (IF 36.558, Biotechnology & Applied Microbiology 분야 상위 0.962%)
- 논문명: Predicting the efficiency of prime-editing guide RNAs in human cells
- 저자정보: (제1저자) 김희권 연구원, 유구상 대학원생 (연세대학교 의과대학)
(교신저자) 김형범 교수 (연세대학교 의과대학)
논문의 주요 연구내용
1. 연구의 필요성
유전자교정기술은 대상유전자를 원하는 형태로 교정할 수 있을 기술이며 유전자의 기능연구, 유전자변이 세포주 및 질병동물모델구축, 유전자치료제 개발 등에 활발하게 사용되고 있다. 기존 교정기술의 한계는 유전자가위(Cas9 nuclease)에 의해 유도되는 DNA양가닥절단이 세포독성 및 원하지 않는 유전자교정을 발생시키는 점이다. 최근 기존 기술의 한계를 극복하기위해 새로운 유전자교정도구들이 개발되고 있으며, 그중에서도 프라임에디터가 가장 큰 주목을 받고 있다. 프라임에디터는 불활성화된 유전자가위에 역전사효소를 연결한 인공효소이며 DNA양가닥절단을 일으키지 않고도 기존 유전자가위 기술보다 효율 및 정확성이 높아 그 잠재력이 크다.
프라임에디터에 의한 유전자교정(프라임에디팅)의 효율은 프라임에디팅 가이드RNA(pegRNA)가 포함하고 있는 가이드염기서열(guide sequence), 프라이머결합자리 (primer binding site), 그리고 역전사주형(reverse transcription template)의 염기서열 및 길이의 상호작용하여 결정된다. 그러나 이에 대해 알려진 정보가 거의 없어 높은 효율을 가진 프라임에디팅 가이드RNA를 고르는데 막대한 시간과 비용이 필요한 것이 연구의 걸림돌이 되고 있다.
2. 연구내용
연구팀은 이전에 자체적으로 개발한 유전자가위 대량검증기술을 프라임에디터 연구에 적합하게 수정하였다. 먼저 다양한 가이드염기서열, 프라이머결합자리, 그리고 역전사주형 조합을 가진 프라임에디팅 가이드RNA 54,000여개와 그에 상응하는 대상유전자를 가진 DNA라이브러리를 합성했다. 다음으로 DNA라이브러리로부터 만든 렌티바이러스들을 세포에 전달하여, 프라임에디팅 가이드RNA를 발현하는 세포 라이브러리를 구축하였다. 세포 라이브러리에 프라임에디터를 전달하고 대상유전자에 일어난 유전자교정의 빈도를 차세대염기서열분석방법(Next generation sequencing, NGS)으로 분석함으로써 54,000개에 달하는 프라임에디팅 가이드RNA 효율 정보를 확보했다.
연구팀은 확보한 대량의 데이터를 이용해 프라임에디팅 가이드RNA를 구성하는 가이드염기서열, 프라이머결합자리, 그리고 역전사주형이 교정효율에 미치는 영향들을 규명하는데에 성공하였다. 또한 이 정보들을 인공지능 학습에 사용하여 대상 유전자서열만 입력하면 대상유전자에 적합한 프라임에디팅 가이드RNA를 제시해주는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 실험값과 예측값의 상관관계가 0.80에 이르는 뛰어난 성능을 보인다. 연구팀이 발견한 프라임에디팅 효율을 결정하는 인자들에 대한 지식과 프라임에디터 설계 프로그램은 프라임에디터를 이용한 유전자교정 및 치료제개발 연구 속도를 대폭 증진시킬 것이다.
[그림] a. 프라임에디터 효율의 대량 검증 과정 b. 프라임에디터 효율을 예측하는 인공지능의 성능평가 결과. 실험값과 예측값의 높은 상관관계 (R=0.80)를 확인 c. 왼쪽부터 교신저자 김형범 교수, 제1저자 김희권 박사, 유구상 대학원생
본 기사는 네티즌에 의해 작성되었거나 기관에서 작성된 보도자료로, BRIC의 입장이 아님을 밝힙니다. 또한 내용 중 개인에게 중요하다고 생각되는 부분은 사실확인을 꼭 하시기 바랍니다.
[기사 오류 신고하기]