방대한 자료를 스스로 학습하고 그 속에서 일정한 규칙성을 찾는 인공지능에서 유전자가위 효율성 예측 해법을 찾았습니다. 인공지능으로 유전자 가위의 효율 예측 방법을 개발, 5월 '이달의 과학기술인상'을 받은 연세대 의과대학 김형범<사진> 교수는 기술개발 비결에 대해 이같이 말했다. 김형범 교수의 기술개발 이전에는 '크리스퍼(CRISPR) 유전자가위'가 사용됐다. 이는 동·식물의 유전자에 결합, 특정 부위를 절단해 유전자를 원하는 형태로 교정하는 인공효소다. 김형범 교수는 이 기존 유전자가위 효율 예측방법이 정확도가 낮아 직접 수많은 유전자가위를 제작하고 실험을 통해 일일이 효율을 측정하는 데 막대한 시간과 노력, 비용이 낭비되는 것을 안타깝게 생각했다. 그는 인공지능이 유전자가위 효율을 측정한 대량의 자료를 스스로 학습하게 했다. 이로써 연구자들이 직접 유의미한 경향을 찾던 기존 방법의 한계를 극복하고 유전자가위 효율 예측의 유의미한 특징들을 찾아냈다. 유전자가위가 표적 부위에 구조적으로 잘 접근할 수 있도록 표적 부위의 염기서열뿐만 아니라 염색질 접근성까지 고려해 유전자가위의 효율 예측 정확도를 획기적으로 높였다. 이에 과학기술정보통신부와 한국연구재단은 김 교수가 생명과학 발전에 기여한 공로를 높이 평가해 이달의 과학기술인상으로 선정했다. 김 교수는 "더 많은 유전자가위 효율 정보를 추가적으로 인공지능에 학습시킬수록 정확도와 신뢰도를 높일 수 있다"며 "유전자가위의 효율성을 높여 차세대 유전자 치료법 개발 등 생명공학 분야의 연구 발전에 기여할 수 있도록 후속 연구를 진행하겠다"고 수상 소감을 말했다. 주재현 기자
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 연세대학교 의과대학 김형범 교수의 '크리스퍼(CRISPR) 유전자가위' 연구 등에서의 업적을 높이 인정받아 5월 '이달의 과학기술인상'을 수여했다. 