알파폴드, 유전자 편집 단백질 재설계로 오프타겟 효과 감소

연구진이 인공지능 시스템인 알파폴드를 사용하여 유전자 편집 단백질을 재설계함으로써 DNA에 대한 의도치 않은 편집을 줄여 더 안전하게 만들었습니다. 네이처에 발표된 이 연구는 유전자 치료의 지속적인 안전성 문제인 오프타겟 효과, 즉 편집 도구가 실수로 잘못된 유전자 서열을 변경하는 문제를 해결합니다.

이러한 오프타겟 오류는 유전자 편집 치료를 받는 환자에게 영향을 미칩니다. 인간 게놈은 방대하기 때문에 드문 DNA 서열이라도 우연히 여러 번 나타날 수 있습니다. 단일 오프타겟 편집의 확률은 낮지만, 치료는 종종 많은 세포를 편집해야 하므로 오류가 거의 불가피합니다. 이는 안전한 치료법 개발에 주요 장애물이었습니다.

이 연구의 중요성은 유전자 편집의 안전성 프로필을 개선하는 데 있으며, 이는 치료법을 연구에서 광범위한 임상 사용으로 발전시키는 데 중요합니다. 오프타겟 효과를 줄임으로써 변형된 단백질은 의도치 않은 유전자 변화의 위험을 낮추어 유전자 치료를 더 신뢰할 수 있고 질병 치료에 적합하게 만들 수 있습니다.

연구팀은 원래 단백질 구조를 예측하도록 설계된 AI 프로그램인 알파폴드를 사용하여 유전자 편집 단백질에서 오프타겟 활동을 담당하는 주요 영역을 식별했습니다. 그런 다음 오류를 최소화하기 위해 해당 특정 영역을 수정했습니다. 이 연구는 최근 네이처 호에 게재되었지만, 출처에서 정확한 날짜는 명시되지 않았습니다.

유전자 편집은 약 20년 전에 발견되었으며, 이를 기반으로 한 첫 번째 치료법이 현재 등장하고 있습니다. 그러나 안전성 문제는 지속되어 왔습니다. 이전의 노력은 오프타겟 편집을 최소화하는 데 초점을 맞추었지만, AI를 사용하여 단백질 자체를 재설계하는 이 접근 방식은 새로운 전략을 나타냅니다.

다음 단계는 이러한 재설계된 단백질을 전임상 모델과 궁극적으로 인간에서 추가 테스트하는 것을 포함할 가능성이 높습니다. 출처는 이 방법이 더 안전한 유전자 편집 도구로 이어져 유전 질환 치료제 개발을 가속화할 수 있다고 제안합니다. 그러나 출처에서 구체적인 일정이나 다음 실험에 대한 내용은 없었습니다.