■ 수학 '행렬' 이용해서 게놈 3차원 구조 풀었다.

■ 수학 '행렬' 이용해서 게놈 3차원 구조 풀었다.

 

★ 국내 연구진이 수학을 이용해서 게놈(유전체 genome) 3차원 구조를 새롭게 밝혀냈다. 한국과학기술연구원(KAIST) 생명과학과 정인경 교수와 서울대 기계공학부 신용대 교수, 부산대 최정모 교수 공동 연구팀은 세포 핵 내의 게놈(유전체 genome) 3차원 구조 생성 원리와 이를 조절하는 매개 인자를 '행렬 분해 기법'을 통해 처음 발견했다고 2023년 04월 10일 밝혔다. 염색체 간 상호 작용 분석에 행렬 분해 기법을 쓴 것은 이번이 처음이다. 행렬은 인공지능(AI) 설계에 필수적인 선형대수학의 분과 학문이다.

 

★ 인간 체세포의 핵(Nucleus)은 46개 염색채가 23쌍을 이루고 있다. 그리고, 생식세포의 핵(Nucleus)은 23개 염색체만 있다. 인간 체세포의 46개 염색체(chromosome) 중에 반수체(半數體, haploid), 즉 2n으로 구성된 염색체의 쌍 중에 n에 포함된 유전 정보 집합체의 전체 총칭이 게놈(유전체 genome)이다. 23 쌍으로 구성된 염색체 중에서 23개 반수체(半數體, haploid)의 유전 정보 집합체의 전체 총칭인 인간 게놈(유전체 genome)은 약 30억 염기쌍(base pair)으로 이루어져 있기 때문에, 인간 체세포, 1개 세포 전체를 따지면, 60억 염기쌍 정도의 DNA가 인간 체세포 핵 안에 들어 있는 셈이다. DNA는 세포 핵 내에서 m-RNA로 전사(transcription) 되고, m-RNA는 세포질에서 단백질(protein)로 번역(translation)된다.

 

★ 게놈(유전체 genome)의 3차원 구조는 암, 노화 등 다양한 질환의 발현과 밀접하게 연관된다. 다만, 게놈의 3차원 구조 연구는 염색체 내부에서 주로 진행됐다. 염색체와 염색체 간 3차원 구조 연구는 범위가 넓고, 실험 기법이 마땅치 않아 잘 이뤄지지 않았다. 이번 연구를 주도한 제1저자인 KAIST 생명과학과 주재건 석·박사 통합과정 연구원은 게놈 3차원 데이터에서 염색체 간 상호 작용 정보를 추출할 수 있는 새로운 머신 러닝 알고리즘을 개발했다.

 

★ 연구팀은 고차원 행렬을 저차원으로 줄이는 행렬 분해 기법(NMF)을 써서 복잡한 게놈(유전체 genome) 내 염색체 간 상호 작용을 단순화했다. 예를 들면, 무수한 단백질 모양을 접힘, 뒤틀림 등으로 단순화하는 것처럼 염색체 간 상호 작용을 단순화한 것이다. 연구팀은 NMF를 염색체 간 상호 작용에 적용하는 머신 러닝 알고리즘 'HiCAN'을 고안했다. 이를 통해 핵 스페클(막이 없는 구조체) 주위에 위치한 염색체 간 상호 작용이 여러 세포에서 공통적으로 나타난다는 것을 발견했다. 또 이 상호 작용을 'MAZ 단백질'이 매개한다는 사실을 처음 밝혔다. 이들 과정은 DNA 이미징 기법으로 증명했다.

 

★ 한국과학기술연구원(KAIST) 관계자는 "염색체 간 상호 작용이 기존에 알려져 있던 것과 달리 핵체와 게놈(유전체 genome) 사이 상호 작용을 통해 확률적으로 결정된다는 뜻이다. 그동안 실험 기법의 한계로 인해 가려져 있던 사실을 새로 밝혀냈다" 라고 설명했다. 아모레퍼시픽 서경배 과학재단과 삼성미래기술 육성재단, 과학기술정보통신부 지원을 받은 이번 연구 결과는 국제 학술지 '뉴클레익 애시드 리서치(Nucleic acid research)'에 실렸다.

 

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