서울대학교 교수들과 학부생들이 질병 치료에 중요한 유전자를 발굴하는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다. 11일 서울대는 의과대학 한범·정기훈 교수팀이 세포 분류를 선행하지 않고 신약개발 타깃 '마커 유전자'를 효율적으로 발굴할 수 있는 AI 알고리즘 '마르코폴로'를 개발했다고 전했다.
질병의 발병 기전을 연구하고 신약 개발을 하려면 치료 타깃이 될 수 있는 세포 종류와 '마커 유전자'를 발굴해야 하는데, 이를 발굴하는 데 쓰이는 '단일세포 RNA 시퀀싱 기술'은 사람이 세포 종류를 분류하는 선행 과정에서 정확성이 떨어진다는 문제가 있었다.
연구진은 인간이 수동적으로 세포를 분류하는 대신 인공지능이 중요 유전자를 찾도록 해 분류 시 발생할 수 있는 오류를 피할 수 있게 됐다고 설명했다. 또 인간 줄기세포와 간(肝) 데이터에 마르코폴로를 적용해 기존 방법론으로는 바르게 분류할 수 없었던 마커 유전자를 발굴하는 데 성공했다고 밝혔다.
한범·정기훈 교수는 "(발견이) 효율적 신약개발을 성공적으로 진행하는 데에 매우 중요한 역할을 할 것"이라고 말했다.
이번 연구에는 서울대 의대 학부생 이한빈 씨와 워싱턴대 학사과정을 밟는 김찬우 씨가 적극적으로 참여해 공동 제1 저자로 이름을 올렸다. 연구 성과는 국제학술지인 '핵산연구'(Nucleic Acids Research)에 최근 게재됐다.