[파이낸셜뉴스]
미국 존스홉킨스대 연구진이 기본 기법으로는 분석이 불가능한 암을 유발하는 '어둠의 유전자' '쓰레기 DNA'를 인공지능(AI)을 활용해 찾아내 분석하는데 성공했다. 앞으로 연구가 진행되면 암을 진단하고 치료하는 새로운 방법을 찾을 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. AP연합
인공지능(AI)이 암정복에 활용되고 있다.
과학자들이 AI를 이용해 이른바 '어둠의 유전자(dark genome)'라고 부르는 유전자를 캐고 있다고 파이낸셜타임스(FT)가 13일(현지시간) 보도했다.
어둠의 유전자가 어떤 것인지, 특성은 무엇인지 등이 파악되면 암을 진단하고 관측하며 치료하는 새로운 접근법도 만들어낼 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
보도에 따르면 전세계 최고 임상의료 능력을 갖춘 것으로 알려진 미국 존스홉킨스대가 관련 연구 결과를 발표했다.
존스홉킨스대 연구팀은 이날 '사이언스 번역의학(Translational Medicine)'에 게재된 논문에서 그동안 거의 연구가 이뤄지지 않았던 '쓰레기 DNA' 또는 유전자내 '암흑물질'이 유전자 조합 반복 과정에서 어떻게 암을 유발하는지를 밝혀냈다.
AI와 기타 첨단 컴퓨터기술이 질병에 대한 이해와 치료방법에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 것으로 평가된다.
논문 공동저자인 빅터 벨큐레스큐 존스홉킨스 키멜암센터 종양학 교수는 "마치 장막에 가려 있던 거대한 것의 실체를 파악한 것과 같다"고 말했다. 그는 이번 연구가 "새로운 암 치료법과 새로운 진단법, 암을 찾아내는 새로운 접근 방식으로" 이어질 것이라고 기대했다.
연구진은 유전자 코드의 '암흑물질'을 탐구했다. 이 유전자 암흑물질은 검출은 가능하지만 과거의 전통적인 분석기법으로는 알아낼 수 없는 미지의 존재였다.
이들은 그리스 신화 속 사냥의 여신 '아르테미스'의 이름을 딴 기계학습(머신러닝) 기법을 이용해 종양 덩어리에서 발견된, 또는 종양이 커진 뒤 혈액을 떠다니는 '쓰레기 DNA'를 분석했다.
연구진은 인체 지놈의 거의 절반을 구성하는 반복적인 DNA 인자들 1200여개를 분석했다. 이를 통해 당초 암과 연관이 없던 쓰레기DNA들이 변이 과정에서 암을 형성하도록 변화했다는 것을 찾아냈다.
암형성과 관련된 736개 유전자를 분석한 결과 거의 3분의2가 예상보다 평균 15번 더 DNA 시퀀스를 반복했다.
이는 암과 연관이 있는 이들 쓰레기 DNA들이 암세포들에서 "무작위로 발생하는 것이 아니다"는 점을 입증한다고 벨큐레스큐 교수는 설명했다. 그는 아울러 이 쓰레기 DNA를 통해 세포가 얼마나 잘못됐는지를 알아낼 수 있다면서 이들이 지표 역할을 할 수 있다고 평가했다.
그는 이 쓰레기 DNA들이 결국에는 유전자 주변에 막을 형성하게 된다면서 이후 서로 다른 여러 방법을 거쳐 암으로 전환된다고 말했다.
dympna@fnnews.com 송경재 기자
인공지능(AI)이 암정복에 활용되고 있다.
과학자들이 AI를 이용해 이른바 '어둠의 유전자(dark genome)'라고 부르는 유전자를 캐고 있다고 파이낸셜타임스(FT)가 13일(현지시간) 보도했다.
어둠의 유전자가 어떤 것인지, 특성은 무엇인지 등이 파악되면 암을 진단하고 관측하며 치료하는 새로운 접근법도 만들어낼 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
보도에 따르면 전세계 최고 임상의료 능력을 갖춘 것으로 알려진 미국 존스홉킨스대가 관련 연구 결과를 발표했다.
존스홉킨스대 연구팀은 이날 '사이언스 번역의학(Translational Medicine)'에 게재된 논문에서 그동안 거의 연구가 이뤄지지 않았던 '쓰레기 DNA' 또는 유전자내 '암흑물질'이 유전자 조합 반복 과정에서 어떻게 암을 유발하는지를 밝혀냈다.
AI와 기타 첨단 컴퓨터기술이 질병에 대한 이해와 치료방법에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 것으로 평가된다.
논문 공동저자인 빅터 벨큐레스큐 존스홉킨스 키멜암센터 종양학 교수는 "마치 장막에 가려 있던 거대한 것의 실체를 파악한 것과 같다"고 말했다. 그는 이번 연구가 "새로운 암 치료법과 새로운 진단법, 암을 찾아내는 새로운 접근 방식으로" 이어질 것이라고 기대했다.
연구진은 유전자 코드의 '암흑물질'을 탐구했다. 이 유전자 암흑물질은 검출은 가능하지만 과거의 전통적인 분석기법으로는 알아낼 수 없는 미지의 존재였다.
이들은 그리스 신화 속 사냥의 여신 '아르테미스'의 이름을 딴 기계학습(머신러닝) 기법을 이용해 종양 덩어리에서 발견된, 또는 종양이 커진 뒤 혈액을 떠다니는 '쓰레기 DNA'를 분석했다.
연구진은 인체 지놈의 거의 절반을 구성하는 반복적인 DNA 인자들 1200여개를 분석했다. 이를 통해 당초 암과 연관이 없던 쓰레기DNA들이 변이 과정에서 암을 형성하도록 변화했다는 것을 찾아냈다.
암형성과 관련된 736개 유전자를 분석한 결과 거의 3분의2가 예상보다 평균 15번 더 DNA 시퀀스를 반복했다.
이는 암과 연관이 있는 이들 쓰레기 DNA들이 암세포들에서 "무작위로 발생하는 것이 아니다"는 점을 입증한다고 벨큐레스큐 교수는 설명했다. 그는 아울러 이 쓰레기 DNA를 통해 세포가 얼마나 잘못됐는지를 알아낼 수 있다면서 이들이 지표 역할을 할 수 있다고 평가했다.
그는 이 쓰레기 DNA들이 결국에는 유전자 주변에 막을 형성하게 된다면서 이후 서로 다른 여러 방법을 거쳐 암으로 전환된다고 말했다.
dympna@fnnews.com 송경재 기자
※ 저작권자 ⓒ 파이낸셜뉴스, 무단전재-재배포 금지