[사진1. 의과대학 약리학교실 김형범 교수]

[사진2. 의과대학 약리학교실 김형범 교수 연구팀]

  의과대학 약리학교실 김형범 교수 연구팀의 ‘인공지능을 이용한 CRISPR-Cpf1 유전작위 활성 예측 알고리즘 제작’ 연구가 과학기술정보통신부 및 한국과학기술기획평가원에서 이달(2019년 10월 8일) 선정・발표한 국가연구개발 우수성과 100선에 선정되었다.

  연구진은 세계최초로 유전자가위와 인공지능 기술의 융합에 성공하였다. 유전자가위의 효율을 예측하는 기존 프로그램들은 알고리즘 학습에 필요한 데이터의 부족, 학습에 최적화된 알고리즘을 사용하지 못함으로써 그 정확성이 매우 떨어졌다. 

  이에 김형범 교수 연구팀은 유전자가위의 효율을 대량으로 측정하는 방법을 활용하여 15,000개에 달하는 유전자가위의 효율을 측정하였다. 다음으로 입력되는 방대한 데이터를 스스로 학습하고 그 속에서 일정한 규칙성을 찾아 제시할 수 있는 ‘딥 러닝’(Deep Learning)기술을 유전자가위 효율 예측에 접목시킴으로써, 고효율의 유전자가위를 정확하게 골라내는 인공지능을 개발했다.

  이번 연구 성과는 유전자가위 기술(의학)과 인공지능 기술 (공학)이라는 두 가지 최첨단 기술의 융합을 통해 이루어졌다. 본 연구를 통해 의학 분야의 연구 데이터를 인공지능을 활용해 학습하고, 의학 분야의 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 또한 의학과 공학 분야의 최첨단 기술을 융합을 세계 최초로 해낸 경험을 통해 유전자가위 연구 뿐만 아니라 DNA염기서열분석, 유전자기능규명연구 등 관련 연구 분야를 선도할 계기를 마련한 점에 큰 의의가 있다.

  더불어 본 연구로 밝혀진 유전자가위 활성 예측 알고리즘을 통해 최적의 유전자가위를 선정, 유전자치료제개발 효율을 비약적으로 향상시킬 수 있으리라 기대된다.