thinkpool

DNA 복구 과정 시각화하는 AI 융합기술 개발

DNA 복구 시 단백질 행동 관찰, 복구 단백질 9개 추가 발견

스페인 NCIOㆍ미국 MGH, 저널 '셀 리포트'에 논문

 우리 몸의 세포에서는 매일 1만 개 이상의 데옥시리보핵산(DNA) 손상이 생긴다.

세포가 손상된 DNA를 원상태로 고치지 못한다면 엄청난 재앙이 될 게 뻔하다.

다행히 인체는 이런 유전적 손상을 찾아내 복구하는 정교한 메커니즘을 갖고 있다.

인간이 DNA 돌연변이나 암 같은 질병을 대부분 막을 수 있는 건 이 메커니즘 덕분이다.

따라서 암이나 유전질환 연구자가 이 DNA 복구 메커니즘에 관심을 두는 건 당연한 일이다.

인체의 DNA 복구 메커니즘을 세밀하게 관찰하는 AI(인공지능) 융합 기술을 스페인과 미국 연구진이 함께 개발했다.

과학자들은 AI와 대용량 탐색 현미경 기술을 연계해 지금까지 알려지지 않았던 DNA 복구 단백질도 찾아냈다.

스페인 국립 암 연구 센터(NCIO)의 바르바라 마르티네스 박사팀과 미국 매사추세츠 제너럴병원(MGH)의 라울 모스토슬라브스키 박사팀이 수행한 이 연구 결과는 28일(현지 시각) 저널 셀 리포트(Cell Reports)에 논문으로 실렸다. MGH는 하버드의대의 최대 교육병원이다.

암 환자에게 화학 치료제를 투여하는 건 종양 세포의 DNA 손상을 유도하기 위해서다.

이렇게 DNA가 손상되면 암세포는 붕괴 과정을 거쳐 죽는다.

DNA 손상·복구 메커니즘을 이해하는 건 암의 발생 경로를 규명하고 퇴치 방법을 찾는 성과로 이어질 수 있다.

세포는 이중가닥 절단(double-strand break)과 같은 DNA 손상이 생기면 곧바로 'DNA 손상 반응'(DNA damage response)이라는 메커니즘을 작동한다.

이 메커니즘이 하는 일은 일종의 '긴급 복구 서비스'를 가동하는 것이다.

손상된 DNA에 특정 단백질이 결합하면 비상경보가 울려 DNA 복구에 특화된 다른 단백질들이 위기 상황을 인지하게 된다.

지금까진 DNA 복구 메커니즘의 동역학을 세밀히 추적하는 데 한계가 있었다.

현미경 이미지에서 생성되는 대용량 데이터를 신속히 분석하고 처리하기가 기술적으로 어려웠기 때문이다.

연구팀은 기계 학습 분석 기술을 이용해 지금까지 도달한 적이 없는 최고의 정밀도로 현미경 영상 데이터를 분석했다.

수천 개의 세포 사진을 한꺼번에 처리하는 초고속 탐색 현미경도 큰 도움이 됐다.

그 덕분에 한 번에 300개 이상의 단백질을 세포 내로 투입해 DNA 손상에 어떤 작용을 하는지 관찰할 수 있었다.

이들 단백질 중 다수는 손상된 DNA에 달라붙어 복구 단백질을 끌어들였다. 하지만 일부는 손상된 DNA에서 멀어지기도 했다.

단백질의 이런 행동이 정반대처럼 보일 수 있으나, DNA 복구 단백질을 모은다는 점에선 서로 연관돼 있다고 과학자들은 말한다.

연구팀은 이 과정에서 DNA 복구에 관여하는 단백질 9개를 새로이 발견했다. 지금까지 그런 일을 하는지 알지 못했던 것들이었다.

이 가운데 하나인 PHF20은 DNA 손상이 생기자마자 손상 부위로부터 멀어져 핵심적인 복구 단백질인 53BP1의 투입을 유도했다.

PHF20이 없는 세포는 손상된 DNA를 복구하지 못했다. PHF20은 또 DNA를 손상하는 자외선에도 더 민감하게 반응했다.

DNA 복구 과정을 직접 관찰할 수 있는 이 기술은 향후 관련 연구의 확장에 큰 도움이 될 것으로 보인다.

무엇보다 DNA 복구 과정에 개입해 조작할 수 있다는 가능성을 보여줬다.

나아가 DNA 복구에 영향을 미치는 유전자나 화합물을 찾아내는 데도 폭넓게 활용될 수 있다고 연구팀은 강조했다.