과학기술정보통신부	보도자료

보도시점	2023. 4. 29.(토) 00시 (국제엠바고) (2023. 4. 29.(토) 조간)	배포	2023. 4. 28.(금) 09:00

세계최고 수준의 차세대 유전자 가위 설계기술 개발

- 정밀하고 안전한 맞춤형 유전자치료제 개발 가능성 열어(Cell 지 개제)

과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 ‘과기정통부’)는 연세대학교 김형범 교수 연구팀이 차세대 유전자 가위인 프라임 편집기를 정밀하고 안전하게 설계할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 밝혔다.

과기정통부 기초연구사업(리더연구 및 선도연구센터) 등의 지원으로 수행한 이번 연구 성과는 국제학술지「셀(Cell)」에 4월 29일(현지시간 4.28.(금) 11시, EST) 게재*되었다.

* 논문명: Prediction of efficiencies for diverse prime editing systems in multiple cell types

널리 알려져 있는 유전자 편집기술 중 하나인 유전자 가위 크리스퍼 카스9 (CRISPR-Cas9)은 원하는 유전자 부위를 손쉽게 절단할 수 있는 도구이다.

최근에는 유전자 절단뿐만 아니라 절단 부위를 채워줄 새로운 유전정보까지 포함하여 교정이 가능한 차세대 유전자 가위 프라임 편집기가 개발되었다.

프라임 편집기는 디엔에이(DNA) 이중가닥을 완전히 자르지 않고 한 가닥만 자르기 때문에 기존 유전자 가위보다 훨씬 안전한 기술로 주목받고 있다.

하지만 프라임 편집기는 새로운 유전정보를 포함하는 등 이전의 다른 유전자 가위보다 구조적으로 복잡하고 경우의 수도 다양하기 때문에 정밀하고 안전한 유전자 가위를 설계하는 데에 어려움이 있다.

또한, 이를 임상 연구와 치료 목적으로 사용하려면 어떤 조건에서 오류 없이 최적의 유전자 교정이 일어나는지 정확히 파악하는 것이 필요하며, 이를 위해서 대규모 실험데이터 확보 및 분석이 필수적이다.

이에 연구팀은 2020년부터 약 3년 동안 프라임 편집기 데이터 33만개 이상을 확보하고 각각의 프라임 편집기 효율을 실험적으로 측정했다. 이는 그동안 학계에 보고된 측정 데이터 중 가장 규모가 큰 결과이다.

측정한 데이터를 분석한 결과, 연구팀은 프라임 편집기의 성능을 결정하는 주요 기전과 그 영향을 밝혀내는 데 성공했다.

이에 그치지 않고, 연구팀은 분석한 데이터를 인공지능을 통한 학습과정을 거쳐 교정을 원하는 유전자 서열정보 등을 입력하면 활용 가능한 프라임 편집기의 효율을 예측하는 모델을 제작하였다.

이번에 제작한 모델은 세계 최고 수준으로 프라임 편집기의 정밀성 및 안전성에 대한 예측 성능을 보이며, 인터넷을 이용하여 전 세계 연구자들이 이 모델을 이용할 수 있다.

※ 인터넷 주소: http://deepcrispr.info/DeepPrime

기존에는 프라임 편집기를 설계할 때마다 매번 수 십~수 백개 이상의 프라임 편집기를 실험해봐야 했으나, 이번에 연구팀이 구현한 기술을 이용하면 빠르고 정확하게 프라임 편집기를 설계할 수 있어 향후 유전자 치료 분야에서 높은 활용도가 기대된다.

김형범 교수는 “지금까지 밝혀진 프라임 편집기의 모든 요소를 반영한 가장 뛰어난 예측 모델”라며 “이제 프라임 편집기를 이용한 유전자 교정을 손쉽게 활용하게 되었다”고 의미를 밝혔다.

담당 부서	기초원천연구정책관	책임자	과 장	윤성훈	(044-202-4530)
	기초연구진흥과	담당자	주무관	허정현	(044-202-4537)
유관 기관	연세대학교 의과대학	교신저자	교 수	김형범	(02-2228-0729)
	의과학과	제1저자	대학원생	유구상	(02-2228-0817)

논문 정보

□ 논문명

○ Prediction of efficiencies for diverse prime editing systems in multiple cell types / Cell

□ 저자

○ 김형범 교수(교신저자/연세대학교), 유구상 박사과정(공동 제1저자/연세대학교), 김희권 조교수 (공동 제1저자/성균관대학교)

□ 내용 요약

○ 33만 개 이상의 프라임 편집 효율을 측정하여 세계 최대의 차세대 유전자 가위 빅데이터를 확보하고, 이를 분석하여 프라임 편집의 효율이 결정되는 원리를 밝힘

○ 프라임 편집 유전자가위의 효율을 예측하는 인공지능 모델 (DeepPrime, DeepPrime-FT)을 개발

○ 프라임 편집이 잘못된 유전자를 편집할 위험성을 예측해주는 인공지능 모델을 세계 최초로 개발 (DeepPrime-Off)

연구 이야기

<작성 : 연세대학교 의과대학 박사과정 유구상>

□ 연구 배경

ㅇ 유전자는 생명체의 모든 기능의 근원이 되는 정보를 담고 있다. 이러한 유전자에 돌연변이가 생기면 생명활동에 필요한 기능이 망가질 수 있으며, 경우에 따라서는 치명적인 손상을 일으킬 수 있다. 인간 유전자에 돌연변이가 질병을 유발하는 경우에 대해 이미 보고된 주요 사례만 75,000개 이상이 등록되어 있으며, 연구자들은 이러한 돌연변이가 질병을 유발하는 기전을 밝히고 이를 치료하는 방법을 찾기 위해 많은 노력을 하고 있다.

ㅇ 근래에 개발된 3세대 유전자 가위인 크리스퍼 카스9 (CRISPR-Cas9)은 유전자 교정을 손쉽게 할 수 있는 도구로, 원하는 유전자 부위를 자를 수 있게 설계 가능하다. 크리스퍼 카스9을 기반으로 DNA의 원하는 염기서열을 치환할 수 있는 '염기편집기 (Base editor)', 그리고 최근에는 원하는 모든 형태의 유전자 교정이 가능한 ‘프라임 편집기 (Prime editor)'가 개발되었다. 특히 프라임 편집기는 기존의 유전자 교정 기술에 비해 DNA 이중 가닥을 완전히 자르지 않기 때문에 안전하고 유전자 교정 종류에 구애받지 않는다는 장점이 있기 때문에 최근 많은 연구에서 활용되고 있다.

ㅇ 하지만 프라임 편집은 Cas9 또는 base editor에 비해 설계가 복잡하다는 단점이 있다. 또한 최근에는 프라임 편집의 효율이 세포 내의 유전자 염기쌍 불일치 복구 (mismatch repair; MMR) 기전의 발현 수준에 따라 크게 좌우된다는 보고가 있었으며, 이는 연구자가 원하는 유전자 교정 조건에 따른 최적의 프라임 편집을 설계하게 더욱 어렵게 하는 장애물이 되었다. 따라서, 프라임 편집을 연구 및 임상에서 효과적으로 사용하기 위해서는, 어떤 조건하에서 최적의 프라임 편집이 일어나는지 확인하기 위한 대규모 실험 데이터 확보 및 분석이 필요하다.

ㅇ 지금까지 보고된 연구들은 프라임 편집의 모든 가능한 조합에 대해서 보지 않고 특정 범위만 제한해서 데이터를 얻었기 때문에, 해당 범위를 벗어나는 프라임 편집에 대해서는 예측이 아예 불가능하다는 한계가 있다. 또한 최근 발표된 개량된 형태의 프라임 편집기 (PEmax, PE4, PE5)와 다양한 대상 유전자의 패턴 서열을 인식하는 변종에 대해서는 전혀 다루고 있지 않기 때문에 실사용에서 적용할 수 있는 조건의 수가 아주 제한적이다. 그리고 윈치 않는 위치에 유전자 교정이 발생하는 ‘비특이적 유전자 교정 (off-target effect)’에 대해서도 평가가 전혀 이루어져 있지 않다는 것이 아직까지 남아있는 큰 제약요소이다.

□ 연구 내용

ㅇ 연구진은 33만개 이상의 프라임 에디터에 대한 효율을 측정하는 것에 성공했다. 이는 현재까지 프라임 편집기에 대한 데이터 중 세계에서 가장 규모가 크다. 이 데이터를 얻어내기 위한 방법으로, 연구진은 프라임 편집 가이드 RNA와 대상 유전자 쌍을 하나의 바이러스 전달체에 넣어서 세포 내 유전자에 삽입하는 방식을 사용하였다. 프라임 편집기를 발현하고 있는 세포에 프라임 편집 가이드 RNA와 대상 유전자 서열을 포함하는 바이러스를 세포에 전달해서 프라임 편집을 일으킨 후, 세포 핵 내의 유전자를 추출해서 프라임 편집 대상 유전자 서열을 차세대 시퀀싱 (Next-generation sequencing; NGS)로 읽었다. 각 프라임 편집 가이드 RNA와 대상 유전자 쌍마다 고유의 바코드 정보가 있기 때문에, 어떤 조합에서 유전자교정이 얼마나 많이 일어났는지 각각 구분이 가능하며, 이를 통해 수 십 만개 이상의 조합에 대해서 평가할 수 있다.

ㅇ 위 실험을 통해 본 연구진은 다양한 프라임 편집의 효율을 높이기 위해 필요한 요소들을 찾아낼 수 있었다. 예를 들어, 프라임 편집 가이드 RNA의 주 구성요소인 ‘역전사 주형 (RT template)’과 ‘프라이머 결합 부위 (PBS)’의 길이는 프라임 편집 효율에 매우 중요한 영향을 미치는데, 이들의 길이가 어느 범위에서 일반적으로 높은 프라임 편집 효율을 보이는지 명확하게 찾을 수 있었다. 이와 같은 다양한 프라임 편집의 효율을 결정하는 요소 분석을 통해, 매번 프라임 편집기를 설계할 때마다 수 십에서 수 백개 이상의 프라임 편집기를 실험해봐야 했던 기존의 방식보다 높은 효율의 프라임 편집기 후보를 손쉽게 추려낼 수 있다.

ㅇ 또한 본 연구진은 실험 결과를 통해 얻은 프라임 편집 빅데이터를 인공지능 모델을 학습하는 것에 사용하여 프라임 편집 효율을 예측하는 모델을 제작하였다. 이번에 제작한 모델은 하나의 유전자 교정에 대해 수 천개 이상의 프라임 편집기를 비교할 수 있으며, 세계 최고 수준의 높은 정확도를 보인다. 또한 다양한 세포와 프라임 편집기 형태에 따른 맞춤형 모델을 제공하고 있어, 연구자들이 본인의 실험 조건에 따라 원하는 모델을 선택해서 사용할 수 있다는 장점이 있다.

□ 기대 효과

ㅇ본 연구들은 현존하는 유전자 가위 중 가장 최근에 개발되고, 그 활용성이 큰 프라임 편집기를 활용한다는 점에서 차별성이 있다. 특히 본 연구를 통해 기존의 가장 큰 한계점이었던 프라임 편집기 설계를 인공지능을 활용해서 극복할 수 있다면, 이는 프라임 편집기가 연구자들에게 더욱 많이 활용될 수 있는 유용한 기술이 될 것이고, 앞으로 유전자 치료제로 개발되는데 크게 활용될 것으로 기대된다. 본 연구는 최종적으로 유전자 가위를 이용한 유전질환 치료에 가장 큰 목적을 두고 있다. 유전자를 세포, 동물에서 교정하는 것을 충분히 검증하기 위한 많은 연구가 필요하고 나아가서는 사람을 대상으로 유전자를 교정하는데 활용할 수 있을지 연구가 필요하다. 본 연구는 이러한 목표를 이루기 위해 필수적으로 진행되어야 할 기초 연구 중 하나이며, 장차 유전자 치료제 개발에 있어서 아주 중요한 정보와 새로운 전략을 제시할 수 있는 가능성이 있다.

용 어 설 명

1. 셀 (Cell) 誌

○ 생물학 분야 세계최고 권위 학술지 (Impact Factor (2022): 66.850). Nature, Science와 함께 세계 3대 학술지로 알려져 있음.

2. 크리스퍼 카스9 (CRISPR-Cas9)

○ 크리스퍼(CRISPR)는 ‘clustered regularly interspaced short palindromic repeats'의 약자이다.‘규칙적인 간격을 갖고 나타나는 짧은 회문 구조의 반복 서열'이라는 뜻이다. 유전자 가위 단백질인 카스9 (Cas9)이 잘라낼 유전자의 위치를 알려주는 가이드 RNA (guide RNA) 정보를 담고 있다.

○ 카스9 (Cas9)은 자연에 존재하는 세균 안에서 발견된 유전자를 잘라내는 효소이다. 가이드 RNA가 지정하는 위치의 유전자를 절단한다.

○ 크리스퍼 카스9을 이용한 유전자 교정 기술은 2020년 노벨 화학상의 주제이다.

3. 염기 편집기 (Base editor)

○ 크리스퍼 카스9에 유전정보인 염기를 치환할 수 있는 효소 (deaminase)를 연결해준 유전자 가위.

○ 카스9과 달리, 유전자를 완전히 절단하지 않고도 원하는 유전자를 치환할 수 있다는 특징이 있기 때문에 안전성이 높다고 알려져 있다.

○ MIT의 데이비드 리우 (David R. Liu) 교수 연구팀에서 개발하였다.

4. 프라임 편집기 (Prime editor)

○ 크리스퍼 카스9에 새로운 유전 정보를 가이드 RNA에 추가해준 서열을 이용해 합성할 수 있는 효소 (역전사 효소; reverse transcriptase)를 연결해준 유전자 가위.

○ 염기 편집기와 유사하게, 유전자를 완전히 절단하지 않고도 원하는 유전자를 치환할 수 있다는 특징이 있기 때문에 안전성이 높다고 알려져 있다.

○ 염기서열의 치환만 가능했던 염기 편집기와 달리, 원하는 유전자의 삽입, 삭제, 또는 이들의 혼합 등 모든 종류의 유전자 교정이 가능하기 때문에 그 활용성이 높다.

○ MIT의 데이비드 리우 (David R. Liu) 교수 연구팀에서 개발하였다.

5. 유전자 염기쌍 불일치 복구 (Mismatch repair; MMR)

○ 세포 내의 유전자인 DNA는 A / T / G / C 라는 염기들이 쌍을 이루는 이중가닥으로 이루어져있다. 이중가닥의 염기쌍은 A-T 그리고 G-C로만 이루어질 수 있는데, 만약 이 쌍이 맞지 않을 경우, 이를 유전자 염기쌍 불일치 (mismatch)가 있다고 한다. 예를 들어, A와 G가 쌍을 이루는 경우 또는 G와 G가 쌍을 이루는 경우가 유전자 염기쌍 불일치에 해당한다.

○ 이러한 염기쌍 불일치 복구 기작은 일반적으로 세포 내에서 정상적으로 작동하고 있으며, 다양한 유전자 돌연변이로부터 보호해주는 역할을 한다.

6. 비 특이적 유전자 교정 효과 (off-target effect)

○ 가이드 RNA와 정확히 일치하는 대상 유전자에 정확히 유전자 교정을 유도하는 경우 (On-target effect)와 달리, 의도하지 않았던 위치에 유전자 교정이 일어나는 경우를 말한다.

○ 의도하지 않았던 유전자 교정이 일어날 경우 원하지 않는 부작용이나 세포 독성이 나타날 수 있기 때문에 이를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있다.

6. 차세대 시퀀싱 (Next-generation sequencing; NGS)

○ 유전자 서열을 읽는 (sequencing) 최신 기술을 의미한다.

그 림 설 명

[그림 1] 크리스퍼 카스9 유전자 가위와 차세대 유전자 가위인 프라임 편집기의 유전자 교정 비교

기존의 크리스퍼 카스9 유전자가위는 유전자를 완전히 잘라내는 효소이기 때문에 이를 회복하는 과정 중에 돌연변이가 일어날 가능성이 높다는 위험이 있다. 반면, 프라임 편집기는 유전자 이중가닥 중 한 쪽만 잘라내기 때문에 훨씬 안전하며, 원하는 유전자 교정 정보를 프라임 정확하게 유도할 수 있다는 장점이 있는 차세대 유전자 가위이다.

그림설명 및 그림제공 : 연세대학교 의과대학 김형범 교수 연구팀

[그림 2] 프라임 편집 효율의 대량 측정 방법 및 효율을 결정하는 원리 규명

(A) 프라임 편집 효율을 대량으로 측정하기 위해, 유전자 가위 정보를 담고 있는 바이러스를 세포에 감염시킨 후 유전자 교정을 세포 안에서 유도했다. 각 유전자 가위에 고유한 바코드 정보가 함께 들어있기 때문에 각각의 유전자 가위에 대한 효율 분석이 가능했다. (B) 대량의 유전자 가위 효율 정보를 분석한 결과, 가이드 RNA의 일부 서열의 길이 등 다양한 요소들이 프라임 편집 효율을 결정하는데 중요한 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다.

그림설명 및 그림제공 : 연세대학교 의과대학 김형범 교수 연구팀

[그림 3] 프라임 편집 효율을 예측하는 인공지능 모델

프라임 편집이 일어나는 유전자의 서열과 유전자 가위의 정보를 입력하면 프라임 편집 효율을 예측해주는 모델의 구조를 나타낸 그림이다. 지금까지 발표된 예측 모델 중 가장 세부적인 설정이 가능하고 높은 예측 성능을 보인다.

그림설명 및 그림제공 : 연세대학교 의과대학 김형범 교수 연구팀

연구자 이력사항

<김형범 연세대학교 의과학과 교수, 교신저자>

1. 인적사항

○ 소 속 : 연세대학교 의과대학 의과학과

○ 전 화 : 02-2228-0729

2. 학력

○ 2006 박사, 연세대학교 나노과학기술협동과 이학박사

○ 2003 석사, 연세대학교 의학과 의학석사

○ 2001 학사, 연세대학교 의학과 의학사

3. 경력사항

○ 2007 – 2010 박사 후 연구원; Emory/Tufts University

○ 2010 – 2011 조교수 (CHA University)

○ 2011 – 2015 조교수/부교수 (한양대학교)

○ 2015 – 현재 조교수/부교수/교수 (연세대학교)

4. 기타 정보

○ 2014 젊은 과학자상 (미래창조과학부, 한국과학기술한림원) 수상

○ 2015 아산의학상 젊은 의학자부문 (아산사회복지재단) 수상

○ 2017 화이자의학상 (대한민국의학한림원, 한국화이자제약) 수상

○ 2020 용운의학대상 (연세대학교 의과대학, 용운장학재단) 수상

○ 2021 경암상 (경암교육문화재단) 수상

<유구상 연세대학교 의과학과, 제1저자>

1. 인적사항

○ 소 속 : 연세대학교 의과대학 약리학교실

○ 전 화 : 02-2228-0817

2. 학력

○ 2019-현재 연세대학교 의과대학 의과학과 박사과정 중

○ 2017-2019 석사, 중앙대학교 융합공학과 공학석사

○ 2014-2017 학사, 중앙대학교 융합공학부 의공학 공학사

<김희권 성균관대학교 융합생명공학과, 제1저자>

1. 인적사항

○ 소 속 : 성균관대학교

○ 전 화 : 031-290-7864

2. 학력

○ 2015-2020 박사, 연세대학교 의과학과 이학박사

○ 2013-2015 석사, 한동대학교 생명과학과 이학석사

○ 2009-2013 학사, 한동대학교 생명과학과 이학사

3. 경력사항

○ 2020 – 2021 박사 후 연구원, 연세대학교 의과대학

○ 2021 – 현재 조교수 (성균관대학교)

4. 기타 정보

○ 2018 아모레퍼시픽 차세대 연구자상 수상

○ 2019 툴젠 젊은 연구자상 수상