AI 활용해 RNA 변형 높은 정확도로 검출…'DeepRM' 기술 개발

기존 RNA 변형 검출 기술과 DeepRM의 비교도. (백대현 교수)

국내 연구진이 인공지능(AI)과 단분자 시퀀싱 기술을 결합해 RNA 변형을 단분자 해상도에서 높은 정확도로 검출하는 원천기술 개발에 성공했다.

한국연구재단은 백대현 서울대 교수 연구팀이 RNA 변형 위치와 변형 정도를 정확하게 측정할 수 있는 인공지능(AI) 기반 'DeepRM'을 개발했다고 19일 밝혔다.

RNA 변형은 RNA 기본 구성 단위인 뉴클레오타이드(Nucleotide)가 화학적으로 변화한 형태로, 유전자 발현과 암 발생 등 다양한 생명현상에서 중요한 역할을 하는 핵심 조절자다.

그러나 지금까지는 RNA 변형 위치와 양을 정확하게 측정하는 기술이 없어, RNA 변형의 생물학적 기능을 체계적으로 규명하는 데 한계가 있었다.

연구팀은 DeepRM을 활용해 RNA 분자 하나가 채널 단백질에 통과할 때 발생하는 전류 신호를 AI로 해독해 개별 RNA 분자 내의 RNA 변형을 정확하게 검출했다.

DeepRM 모델을 학습시키기 위해 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 갖는다. 해당 고품질·거대규모 데이터셋을 이용해 학습한 DeepRM 모델은 RNA 변형 검출 정확도가 거의 완벽에 가까운 성과를 보였다.

연구팀은 이러한 DeepRM을 활용해 인간 RNA에서 10만개 이상 RNA 변형을 발견했으며, 특히 기존 기술로 검출하기 어려웠던 비전형적 위치의 RNA 변형을 1만개 이상 정확하게 찾아냈다.

이러한 방대한 데이터는 향후 RNA 변형의 생물학적·의학적 기전을 규명하는 핵심 기초 자료로 활용될 전망이다.

연구팀은 또 DeepRM의 단분자 해상도를 활용해 RNA 생산 과정이 특정 위치에서 발생하는 RNA 변형과 연관돼 있다는 사실도 발견했다. 그동안 베일에 싸여 있던 'RNA 변형을 통한 유전자 발현 조절 기전'을 심층적으로 연구할 수 있는 새로운 전기가 마련될 것으로 기대된다.

백대현 교수는 “DeepRM은 향후 다양한 생명과학·의생명 분야에서 RNA 변형 기능을 연구하기 위한 핵심기술로 활용될 것”이라며 “후속 연구를 통해 DeepRM을 확장하고, 다양한 종류의 RNA 변형을 동시에 검출하는 기술을 개발할 계획”이라고 말했다.

한편 이번 연구성과는 과학 분야 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난해 12월 15일 게재됐다.

이인희 기자 leeih@etnews.com

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