DNA 한 글자 변이 90억개 예측…딥마인드 유전체 지도 공개

구글 딥마인드가 사람 유전체에서 일어날 수 있는 DNA 한 글자 변이(단일 염기 변이) 약 90억개가 생명 활동에 미칠 영향을 미리 계산해 놓은 데이터베이스를 열었다. 희귀질환의 원인 변이를 찾거나 유전체에서 실제로 기능하는 영역을 가려내는 데 쓰는 조회용 자료다.

구글 딥마인드는 9월 8일(현지시간) ‘알파게놈 아틀라스(AlphaGenome Atlas)’를 공개했다. 유전체 예측 모델 알파게놈의 계산 결과를 변이마다 미리 뽑아 저장한 것으로, 용량은 약 1페타바이트(100만 기가바이트)다. 단백질 구조 예측을 모아둔 알파폴드 데이터베이스보다 30배 이상 크다.

유전체의 98%, 비암호화 영역을 함께 본다

사람 유전체에서 단백질을 직접 만드는 부분은 2% 정도이고 나머지 약 98%는 비암호화 영역이다. 이 영역은 유전자가 언제 어디서 얼마나 발현되는지를 조절하는 곳이지만, 변이가 생겼을 때 어떤 결과로 이어지는지 판단하기가 어려웠다.

아틀라스는 변이 하나마다 유전자 발현, 염색질 접근성(DNA가 얼마나 풀려 있어 조절 단백질이 붙을 수 있는지), RNA 스플라이싱(유전자에서 필요한 조각만 이어 붙이는 과정) 등 유전자 조절의 여러 측면에 대한 예측값을 사람과 생쥐의 수백 가지 세포·조직에 걸쳐 담았다. 여기에 유전자 조절 예측과 단백질을 바꾸는 변이 평가를 하나의 숫자로 합친 ‘알파게놈 변이 영향(AVI) 점수’를 붙여, 어떤 변이를 먼저 실험할지 고르는 데 쓸 수 있게 했다. AVI 점수는 비암호화 영역에도 적용된다.

희귀질환·복합 형질 연구에 먼저 적용

공개에 앞서 외부 연구진이 시험 적용한 사례도 함께 나왔다. 미국 브로드연구소 연구진은 뇌전증성 뇌증과 연관된 DNM1 유전자 변이를 짚어냈다. 이 변이가 잘못된 스플라이싱 지점을 새로 만들어 단백질이 비정상적으로 길어진다는 예측이 이후 실험으로 확인됐다.

영국 엑서터대 연구진은 영국 바이오뱅크 참여자 5만4000여명의 자료를 분석해 비암호화 영역의 유전적 연관성을 기존 방식보다 22% 더 찾아냈고, 영향이 큰 비암호화 변이에 집중해 체질량지수와 연관된 유전 영역 19곳을 짚었다. 미국 스토어스 의학연구소 연구진은 어떤 전사인자가 DNA 접근성에 영향을 주고 어떤 전사인자가 유전자 발현을 켜는지 분류하는 데 활용했다.

아틀라스는 웹 포털과 알파게놈 API를 통해 학술 연구용으로 무료 제공된다. 상업적 이용을 위한 구글 클라우드 서비스는 추후 제공될 예정이다. 구글 딥마인드는 이 자료가 의학적 조언이 아니며 임상용으로 검증되지 않았다고 밝혔다.

자료: 구글 딥마인드