혈액암 환자 조혈모세포 공여후보자 인공지능으로 찾아낸다
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혈액암 환자 조혈모세포 공여후보자 인공지능으로 찾아낸다
  • 하장수 기자  jangsuha09@naver.com
  • 승인 2021.04.06 11:00
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단일염기서열변이 정보로부터 인간항원유전자 정확히 예측

서울대학교 의과대학 한범 교수 연구팀은 인공지능 기법을 통해 단일염기서열변이(SNP) 정보로부터 인간항원유전자(HLA) 유전형을 정확히 예측할 수 있는 기술을 개발했다.

단일염기서열변이는 마이크로어레이라 불리는 간단하고 저렴한 유전자 검사법에서 얻을 수 있는데 그 때문에 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 유전자이며 특별히 혈액암 환자 치료에서 중요하다. 혈액암 환자를 위한 중요한 치료법은 조혈모세포 이식인데, 이식할 때 공여자와 수여자의 HLA 유전자가 일치해야 부작용의 확률이 줄어든다.

따라서, HLA 유전자가 일치하는 공여자를 찾는 것이 가장 중요한 도전과제라고 해도 과언이 아니다. 하지만 만일 환자가 주위 가족이나 조혈모세포은행에 등록된 공여자 중에서 유전형이 일치하는 사람이 없다면, 어려움을 겪게 될 수밖에 없는 상황이었다.

한범 교수 연구팀이 개발한 쿡에이치엘에이(CookHLA) 기술은 단일염기서열변이 데이터에 인공지능을 사용하여 높은 정확도로 HLA 유전형을 알아낸다.

단일염기서열변이 데이터는 매우 쉽게 접근 가능하고 많은 사람들이 보유하고 있다는 특징이 있다. 현재 미국 성인 인구의 1/3 이상이 23앤드미 등의 회사를 통해 유전자검사 상품을 구입한 적이 있다고 한다. 그렇다면, 이 사람들은 모두 자기의 단일염기서열변이 데이터를 가지고 있는 셈이고 또 쉽게 다운로드 받을 수 있다.

이번에 개발된 쿡에이치엘에이 알고리즘은 한범 교수가 과거에 개발했던 "SNP2HLA"의 한계를 보수하고 개량한 것이다. 정확한 예측 결과를 내기 위해서는 HLA 유전자 부근의 유전거리 지도 데이터가 필수인데, 자체 개발한 방식을 통해 유전거리 지도 데이터를 자동으로 만들어 활용한다.

HLA 유전자 내의 서로 다른 엑손(exon)에 위치한 정보들을 하나로 통합하여 분석한다. 결과적으로, 현존하는 HLA 유전형 예측 알고리즘 중에 가장 뛰어난 예측력을 보이게 되었다.

한범 교수는, “이 새로운 기술과 서비스를 통해 많은 혈액암 환자들이 공여자를 찾을 수 있게 되기를 희망한다라고 말했다. 이번 연구는 피어 리뷰 오픈 엑세스 과학 저널인 인용지수 12.121의 네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)에 최근 게재됐다.

 

 

 

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