데이비드 리우팀, AI로 프라임 에디터 성능↑…네이처 자매지 연달아 게재

하버드 대학교 데이비드 리우 교수 연구팀이 이틀 연속으로 유전자 편집 기술 '프라임 에디팅'의 효율을 크게 향상시킨 연구 결과를 발표했다.

25일 중국 바이오 전문매체 바이오온에 따르면, 리우 교수팀은 지난 20일과 21일(현지시간) 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지'에 관련 논문 2편을 연달아 게재했다. 이번 연구는 AI 기술과 고속 스크리닝을 이용해 프라임 에디터의 핵심 구성요소인 RNA와 단백질 효소를 각각 개선한 것이 특징이다.

프라임 에디팅은 DNA 이중나선 절단 없이 염기 교체, 결실, 작은 삽입 등 거의 모든 종류의 DNA 변형을 정밀하게 수행하는 3세대 유전자 편집 기술이다. Cas9 절단효소와 역전사효소(RT), 그리고 표적 위치와 편집 내용을 담은 유도 RNA(pegRNA)를 이용해 작동한다.

첫 번째 논문은 pegRNA의 안정성과 편집 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. 연구팀은 'PE-PRISM'이라는 고속 스크리닝 플랫폼을 자체 개발해 pegRNA의 3' 말단에 붙는 2858개의 RNA 서열 구조를 평가했다.

그 결과 'tevo2.0', 'eHAV' 등 새롭게 최적화된 서열은 기존에 널리 쓰이던 'tevopreQ₁' 서열보다 847개의 질병 유발 돌연변이 중 90% 이상에서 더 뛰어난 편집 효율을 보였다. 특히 지질나노입자(LNP) 등을 이용한 생체 내 전달 시 편집 효율을 2~4배 높이는 데 성공했다.

두 번째 논문에서는 인공지능(AI) 단백질 설계 도구 '프로틴MPNN(ProteinMPNN)'을 활용해 프라임 에디터의 핵심 효소인 역전사효소를 재설계했다. 최대 163개의 돌연변이를 도입해 안정성을 극대화했다.

AI로 개선된 'PE8' 변이체는 단백질 발현량과 열 안정성이 크게 향상됐으며, 촉매 활성은 유지했다. 그 결과 mRNA-LNP, 공학적 바이러스 유사입자(eVLP) 등 다양한 전달 방식에서 편집 효율이 최대 2.9배 증가했으며, 700개 이상의 임상 유의 질병 유발 돌연변이를 성공적으로 교정했다.

이번 연구 성과는 프라임 에디팅 기술의 효율과 안정성을 한 단계 끌어올려, 향후 유전자 치료제 개발 및 기초 과학 연구에 더 강력하고 실용적인 도구를 제공할 것으로 기대된다.