단분자 수준에서 RNA 변형 검출하는 인공지능 기술 개발 : zum 뉴스

서울대 백대현 교수 연구팀

DeepRM을 이용한 mRNA 스플라이싱과 RNA 변형 간 연관성 규명(백대현 서울대 교수 제공) /뉴스1

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 한국연구재단은 서울대학교 백대현 교수 연구팀이 인공지능(AI)과 단분자 시퀀싱 기술을 결합해 RNA 변형을 단분자 해상도에서 높은 정확도로 검출하는 획기적인 원천기술을 개발했다고 19일 밝혔다.

RNA 변형은 RNA의 기본 구성 단위인 뉴클레오타이드가 화학적으로 변화한 형태로, 유전자 발현과 암 발생 등 다양한 생명현상에서 중요한 역할을 하는 핵심 조절자다.

그러나 그간 RNA 변형의 위치와 양을 정확하게 측정하는 기술이 없어 RNA 변형의 생물학적 기능을 체계적으로 규명하는 데 한계가 있었다. 특히 개별 RNA 분자 수준에서 변형 검출이 불가능해 유전자 발현을 어떻게 조절하는지에 대한 이해도 어려웠다.

연구팀은 RNA 변형의 위치와 변형 정도를 정확히 측정할 수 있는 인공지능 기반 'RNA 수정을 위한 딥러닝(DeepRM)'을 개발했다.

단분자 시퀀싱은 RNA 분자 하나를 채널 단백질에 통과시킬 때 발생하는 전류 신호를 분석해 RNA 서열을 결정하는 기술이다. DeepRM은 이 전류 신호를 인공지능으로 해독해 개별 RNA 분자 내의 RNA 변형을 정확하게 검출하는 데 성공했다.

DeepRM 모델을 학습시키기 위해 연구팀은 무작위 서열 내에 RNA 변형이 포함된 약 3억개의 RNA 분자를 화학적으로 합성했다. 이는 기존 학습 데이터셋보다 1000배 이상 큰 규모로, 실제 인간 RNA와 유사한 특성을 지니고 있다. 해당 고품질·거대규모 데이터셋을 이용해 학습한 DeepRM 모델은 RNA 변형 검출 정확도가 거의 완벽에 가까운 성과를 보였다.

연구팀은 DeepRM을 활용해 인간 RNA에서 10만개 이상의 RNA 변형을 발견, 특히 기존 기술로 검출하기 어려웠던 비전형적 위치의 RNA 변형을 1만개 이상 정확하게 찾아냈다. 이 방대한 데이터는 향후 RNA 변형의 생물학적·의학적 기전을 규명하는 핵심 기초 자료로 활용될 전망이다.

또 DeepRM의 단분자 해상도를 활용해 RNA 생산 과정이 특정 위치에서 발생하는 RNA 변형과 연관돼 있다는 사실을 발견했다. 이로써 그간 베일에 싸여 있던 'RNA 변형을 통한 유전자 발현 조절 기전'을 심층적으로 연구할 새로운 전기를 마련했다.

백 교수는 "DeepRM은 향후 다양한 생명과학·의생명 분야에서 RNA 변형의 기능을 연구하기 위한 핵심 기술로 활용될 것"이라며 "후속 연구로 DeepRM을 확장해 다양한 종류의 RNA 변형을 동시에 검출하는 기술을 개발할 예정"이라고 말했다.

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