AlphaFold로 유전자 편집 단백질 재설계, CRISPR 오프타깃 위험 줄인다

도입

유전자 편집 치료는 실제 임상 적용 단계로 나아가고 있지만, 안전성 문제는 여전히 핵심 과제다. 특히 원래 의도한 위치가 아닌 유전체 영역을 편집하는 ‘오프타깃’ 효과가 문제다. 가이드 RNA를 정밀하게 설계하더라도 인간 유전체는 매우 크기 때문에 비슷한 서열이 우연히 존재할 수 있고, Cas 단백질이 일부 불일치를 허용하면 잘못된 편집이 일어날 수 있다.

최근 Nature에 실린 연구는 이 문제를 다른 방식으로 접근했다. 연구진은 AlphaFold를 이용해 CRISPR 복합체가 표적 서열과 오프타깃 서열에 결합할 때 무엇이 달라지는지 비교하고, 그 차이를 바탕으로 Cas 단백질을 재설계했다.

핵심 내용

• 정확도는 가이드 RNA만의 문제가 아니다. 가이드 RNA는 목표 DNA를 지정하지만, Cas9 같은 Cas 단백질도 결합 특이성을 결정한다. RNA와 DNA 사이에 소수의 염기 불일치가 있어도 Cas9이 계속 붙어 있을 수 있다.
• 오프타깃 데이터셋을 먼저 구축했다. 연구진은 아데닌을 이노신으로 바꾸는 변형 CRISPR 시스템을 사용해 편집된 DNA 조각을 분리했다. 이 과정을 10개의 서로 다른 가이드 RNA로 반복해 다양한 오프타깃 서열을 확보했다.
• AlphaFold를 구조 비교 도구로 사용했다. 처음에는 더 완전한 복합체를 모델링하려 했지만 단백질 위치 예측에 문제가 있었다. 이후 입력을 DNA, 가이드 RNA, Cas9으로 단순화하자 실험 구조와 더 잘 맞는 결과가 나왔다.
• ContactSeek로 접촉 변화 부위를 찾았다. 연구진은 표적과 오프타깃 조건에서 AlphaFold의 접촉 확률을 비교했다. 이를 통해 불일치가 있을 때 RNA와의 접촉 관계가 바뀌는 Cas9 아미노산을 확인했다. 많은 오프타깃 서열은 Cas9의 구조를 조금 바꾸었고, 대부분은 RNA와 접촉하는 아미노산 구성을 변화시켰다.
• 재설계로 오프타깃 활성이 낮아졌다. 연구진은 10개 핵심 위치에서 23종의 아미노산 치환을 시험했다. 그중 한 Cas9 변이는 표적 위치에서 비슷한 활성을 유지하면서 오프타깃 활성을 28%에서 5%로 낮췄다. 유사한 전략은 Cas12 시스템에서도 작동하는 것으로 나타났다.

의미와 영향

이번 연구가 곧 오프타깃 문제의 완전한 해결을 뜻하는 것은 아니다. 더 중요한 점은 AI 구조 예측을 단백질 공학의 설계 루프에 넣었다는 데 있다. 기존에는 가이드 RNA 선별, 경험적 단백질 개량, 지향성 진화 등이 주로 쓰였다. 이번 방법은 특정 오프타깃 위험에 대해 어떤 아미노산이 불일치를 허용하는지 찾고, 그 부위를 직접 바꾸는 방식이다.

이는 치료 후보가 유망하지만 특정 오프타깃 서열이 병목이 되는 경우 특히 유용할 수 있다. 다만 논문에서 제시된 변이는 특정 가이드 RNA와 불일치 조합에 더 잘 맞는 맞춤형 해법일 수 있으며, 모든 상황에 적용되는 범용 고정밀 Cas라고 보기는 어렵다. 그럼에도 AlphaFold가 생체분자 구조를 설명하는 수준을 넘어, 더 안전한 유전자 편집 시스템을 설계하는 도구로 확장될 수 있음을 보여준다.

출처: Ars Technica AI