서울대는 의과대학 한범 교수, 정기훈 교수 연구팀가 인공지능(AI)을 적용해 질병 발생과 치료에 중요한 유전자를 발굴하는 ‘마르코폴로’ 알고리즘을 개발했다고 11일 밝혔다.

해당 알고리즘은 다양한 질환의 원인을 밝히고 고부가가치를 창출하는 신약 개발 타겟 선정에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.

질환의 발병 기전을 연구하고 이를 통해 신약 개발을 하려면 질병의 치료 타겟이 되는 세포 종류와 '마커 유전자'를 발굴해야 한다. 최근에는 단일세포 RNA 시퀀싱 기술이 개발되어 널리 활용되고 있다.

이와 같은 단일세포 전사체 분석은 세포 하나하나의 유전자 발현량을 개별적으로 측정할 수 있기 때문에 희귀 세포 등 특정 세포군을 동정해내고, 그 특정 세포 종류에서만 발현되는 핵심 마커 유전자를 발굴할 수 있게 한다.

하지만 기존 단일세포 전사체 분석은 각각의 세포 종류를 클러스터링하고 정의하는 과정에서 주관적 요소가 크게 작용해 세포 종류 구분에 오류를 자주 범하게 된다는 문제가 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해 서울대 의대 한범·정기훈 교수 연구팀은, 세포 분류를 선행하지 않고 신약개발 타겟 마커 유전자를 효율적으로 발굴할 수 있는 AI 알고리즘 '마르코폴로'를 개발했다. 이 알고리즘은 단일세포 전사체 데이터를 통합적으로 분석해 마커 유전자를 찾아내기 때문에 기존의 선제적 및 인위적 세포 분류가 필요 없다. 이렇게 함으로써 세포 분류를 할 때 발생할 수 있는 오류를 근본적으로 피할 수 있게 됐다.

알고리즘이 어떠한 편견도 없이 데이터를 전체적으로 조망해 유전자를 찾아내기 때문에 드넓은 미지의 바다를 항해하며 신세계 아시아의 새로움을 찾아내고 동방견문록을 편찬하게 된 '마르코폴로' 이름을 차용하게 됐다.

연구팀은 마르코폴로를 인간의 간 데이터에 적용한 뒤 중요 GNLY 마커 유전자를 찾아냈다. 또한 인간 줄기세포 데이터에 적용해 NODAL 마커 유전자를 발굴하는 데 성공했다.

한범·정기훈 교수는 "단일세포 RNA 시퀀싱 분석법 기반 중요 마커 유전자의 발굴은 암과 면역질환 등의 발병 메커니즘을 심도 있게 이해하고, 이를 기반으로 효율적 신약개발을 성공적으로 진행하는 데에 매우 중요한 역할을 할 것" 이라고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 우수신진연구지원사업의 지원을 받아 진행됐으며, '뉴클레익 애시드 리서치'(Nucleic Acids Research)에 최근 게재됐다. .