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의약/건강

혈액암 환자 위한 조혈모세포 공여후보자, 인공지능으로 찾아내는 기술 개발돼

단일염기서열변이(SNP) 정보로부터 인간항원유전자(HLA)를 정확히 예측

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혈액암 환자를 위한 조혈모세포 공여후보자를 인공지능으로 찾아낼 수 있는 기술이 개발됐다. 한범 서울대학교 의과대학 교수팀은 인공지능 기법을 통해 단일염기서열변이(SNP) 정보로부터 인간항원유전자(HLA) 유전형을 정확히 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

단일염기서열변이는 마이크로어레이라 불리는 간단하고 저렴한 유전자 검사법에서 얻을 수 있으며 미국의 23앤드미(23andMe)와 같은 유전자검사 회사들은 모두 이 검사법을 쓰고 있다. 이 검사법은 저렴한 대신 기술적인 한계로 HLA 유전자의 정확한 정보는 모두 빠져 있을 수밖에 없는데 머신러닝 기법으로 이 빠진 정보를 채워 넣는 기술을 개발한 것이다.

HLA 유전자는 면역 반응에서 매우 중요한 유전자며 특히 혈액암 환자 치료에서 중요하다. 혈액암 환자를 위한 중요한 치료법은 조혈모세포 이식으로 이식할 때 공여자와 수여자의 HLA 유전자가 일치해야 부작용의 확률이 줄어든다. 따라서 HLA 유전자가 일치하는 공여자를 찾는 것이 가장 중요하다.

한범 교수 연구팀이 개발한 “쿡에이치엘에이(CookHLA)” 기술은 단일염기서열변이 데이터에 인공지능을 사용해 높은 정확도로 HLA 유전형을 알아낸다. 단일염기서열변이 데이터는 매우 쉽게 접근 가능하고 많은 사람들이 보유하고 있다는 특징이 있다. 사람들이 자유롭게 단일염기서열변이 정보를 업로드하면 “쿡에이치엘에이” 기술로 HLA유전자를 정확하게 예측해 조혈모세포 공여후보자가 될 수 있도록 연결해 주는 서비스다.

“쿡에이치엘에이” 알고리즘은 한범 교수가 과거에 개발했던 "SNP2HLA"의 한계를 보수하고 개량한 것이다. 정확한 예측 결과를 내기 위해서는 HLA 유전자 부근의 유전거리 지도 데이터가 필수적으로 자체 개발한 방식을 통해 유전거리 지도 데이터를 자동으로 만들어 활용한다. 또한, HLA 유전자 내의 서로 다른 엑손(exon)에 위치한 정보들을 하나로 통합하여 분석한다.

한범 교수는 “새로운 기술과 서비스를 통해 많은 혈액암 환자들이 공여자를 찾을 수 있게 되기를 희망한다”고 말했다.

이번 연구결과는는 피어 리뷰 오픈 엑세스 과학 저널인 인용지수 12.121의 네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)에 최근 게재됐다.

 

 


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