AI 활용 DNA 편집용 단백질 설계 성공
생성형 AI가 복잡한 게놈 데이터를 분석해 타겟 DNA 삽입 효율을 2배 높인 단백질을 설계한 사례.
요약
Integra Therapeutics, Pompeu Fabra University, Center for Genomic Regulation 공동 연구팀이 Nature Biotechnology에 생성형 AI로 설계한 단백질을 이용해 유전자 편집 효율을 개선한 연구 결과를 발표했다. 연구진은 DNA를 특정 위치로 이동시키는 효소인 트랜스포사제(transposases)를 수천 개의 게놈 데이터에서 탐색한 뒤, AI를 활용해 더 나은 성능의 합성 단백질을 설계했다. 이 합성 단백질을 실험적 유전자 편집 시스템에 도입한 결과, 배양 세포 내 표적 DNA 삽입 효율이 기존 대비 2배 증가했다. 이번 성과는 인간 면역 세포를 포함한 다양한 세포 내 유전자 삽입 기술의 활용 범위를 넓힐 것으로 기대된다. 다만 연구진은 유전자 편집의 특정 단계를 개선하는 것이 모든 응용 분야에서 동일한 성능 향상을 보장하지는 않는다는 점을 지적했다.
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원문 제목 Scientists use generative AI to build better proteins for editing DNA
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