테크노트 KAIST, AI·자동화 결합한 차세대 유전자 기능 연구 전략 공개

KAIST는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 University of California San Diego 생명공학과 연구진과 함께 인공지능을 활용한 미생물 유전자 기능 발견을 획기적으로 가속할 수 있는 최신 연구 전략을 제시했다고 12일 밝혔다. 전장 유전체 해독 기술이 본격화된 2000년대 초반 이후 유전자 구성은 빠르게 규명됐지만, 상당수 미생물 유전자의 기능은 여전히 밝혀지지 않은 상태다. 유전자 기능 규명은 미생물 연구 분야의 대표적인 난제로 꼽혀왔다. 그동안 유전자 결실 실험과 발현 조절, 시험관 내 활성 측정 등 다양한 실험 기법이 활용됐으나, 대규모 실험의 한계와 복잡한 생물학적 상호작용, 실험 결과와 실제 생체 반응 간 차이로 인해 많은 시간과 비용이 소요됐다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 전산생물학과 실험생물학을 결합한 AI 기반 접근이 필수적이라고 강조했다. 이번 리뷰 논문에서는 기존 서열 유사성 분석부터 최신 심층학습 기반 AI 모델까지 유전자 기능 발견을 촉진해 온 다양한 전산생물학적 방법을 체계적으로 정리했다. 특히 단백질 3차원 구조 예측 기술은 유전자 기능 추정을 넘어 작동 원리 이해로 연구 범위를 확장하고 있다.

• 이창현 기자
• 2026-01-12 09:58