2019년 5월 과학기술인상, 연세대 김형범 교수 선정 - 인공지능으로 유전자가위 활성 정밀 예측 -
□ 김형범 교수는 방대한 자료를 스스로 학습하고 그 속에서 일정한 규칙성을 찾는 인공지능에서 유전자가위 효율성 예측의 해법을 찾았다.
ㅇ 김형범 교수는 유전자가위 효율을 측정한 대량의 자료를 이용해 인공지능이 스스로 학습하게 했다. 이로써 연구자들이 직접 유의미한 경향을 찾던 기존 방법의 한계를 극복하고 유전자가위의 효율 예측에 유의미한 특징들을 찾아냈다.
ㅇ 유전자가위가 표적 부위에 구조적으로 잘 접근할 수 있도록 표적 부위의 염기서열뿐만 아니라 염색질 접근성까지 고려해 유전자 가위의 효율 예측 정확도를 획기적으로 높였다.
ㅇ 유전자가위 활성에 대한 인공지능의 예측과 실제 실험 결과를 비교해보면 상관관계가 1에 가까운 0.87로 수렴돼 높은 신뢰도를 확보하며 유전체 교정 연구의 속도를 높일 핵심기술로 인정받았다. 연구 내용은 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)’에 2018년 1월 게재됐다.
□ 김형범 교수는 “더 많은 유전자가위 효율 정보를 추가적으로 인공지능에 학습시킬수록 정확도와 신뢰도를 높일 수 있다”라며 “유전자가위의 효율성을 높여 차세대 유전자 치료법 개발 등 다양한 생명공학 분야의 연구 발전에 기여할 수 있도록 후속 연구를 진행하겠다”라고 수상 소감을 밝혔다.
2019년 5월 과학기술인상, 연세대 김형범 교수 선정
추가적으로 인공지능에 교육시킬수록 정확도와 신뢰도가 높아지는 효율 정보가 뭐야
유전자가위