AI가 '생명의 코드'를 재조명하다

Oct 14, 2023

ChatGPT, Bard 및 기타 인공 지능 도구를 사용하면 터미네이터 영화 프랜차이즈의 작가, 교사 및 팬이 다양한 종말론적 시나리오에 대해 걱정하면서 밤을 새울 수 있지만 AI의 또 다른 사용은 더 희망적인 결과를 제공합니다.

USC Dornsife College of Letters, Arts and Sciences의 연구원들은 AI 및 기타 계산 방법을 사용하여 과학자들이 DNA를 보는 방식을 재정의하고 "생명의 코드"에 대해 보다 명확하고 포괄적인 관점을 제공하고 있습니다.

이 지식은 암 연구부터 약물 설계, 지속 가능성에 이르기까지 과학 분야를 변화시킬 수 있는 가능성을 보여주었습니다.

가장 간단한 용어로, 유전자 코드는 A, C, G, T의 네 글자로 구성됩니다. 글자는 DNA 이중 나선의 일부인 뉴클레오티드 아데닌, 시토신, 구아닌 및 티민을 나타냅니다. 이 네 개의 뉴클레오티드 문자는 모든 생명체의 유전암호를 나타냅니다.

이 간단한 코드 버전은 수십 년 동안 유용한 작업을 수행해 왔지만 DNA의 복잡성을 완전히 드러내지는 못합니다.

USC Dornsife의 정량 및 계산 생물학과 학과장인 Remo Rohs는 "우리는 선형 문자 코드를 넘어서는 DNA를 인코딩하는 새로운 방법을 찾고 싶었습니다."라고 말했습니다. 그와 그의 동료들은 올해 초 Proceedings of the National Academy of Sciences에 대규모 실험 데이터를 사용한 중요한 연구를 발표했습니다. 그들은 또한 지난 주 Nucleic Acids Research에 포크헤드 박스 전사 인자(forkhead box transcription Factors)라고 불리는 암 관련 단백질 계열에 대한 유사한 실험 데이터를 발표했습니다.

이러한 연구 및 기타 연구 발전을 통해 이 부서는 AI 및 기계 학습, 데이터 과학, 블록체인 및 양자 정보와 같은 고급 컴퓨팅 기술에 대한 연구 및 혁신을 촉진하는 것을 목표로 하는 새로운 USC 컴퓨팅 프론티어 이니셔티브의 최전선에 서게 되었습니다.

양적 및 계산 생물학, 화학, 물리학, 천문학, 컴퓨터 과학 교수인 Rohs와 그의 팀은 "우리가 현재 알고 있는 모든 구조적 변이와 화학적 변형을 포함하는 유전 코드에 대한 보다 현실적이고 전체적인 정의를 개발하려고 합니다. 이는 미래에 발견될 수 있다"고 말했다.

Rohs가 언급한 이러한 화학적 변형과 구조적 변형은 4개의 뉴클레오티드에 대한 작은 변화부터 DNA가 그 자체와 단백질과 같은 다른 분자 주위를 감는 방식에 영향을 미치는 주요 변경까지 다양합니다.

이러한 변화는 단백질이 DNA와 상호 작용하거나 코드를 읽는 것을 허용하거나 차단하여 활성 유전자와 휴면 유전자에 영향을 미칠 수 있습니다.

Rohs의 접근 방식은 단순한 4글자 서열을 DNA 이중나선의 주요 홈과 보조 홈에 물리화학적 그룹을 포함하는 서열로 대체합니다.

그럼 그게 무슨 뜻인가요?

DNA 이중나선은 꼬인 사다리 모양을 이룬다. 사다리의 비틀림으로 인해 더 넓은 큰 홈과 더 좁은 작은 홈이 있습니다. 크기와 모양에 따라 세포 분자는 한 홈을 통해 다른 홈보다 DNA와 상호 작용하는 것이 더 쉬울 수 있습니다.

"물리화학적"은 물리적 및 화학적 특성을 모두 의미합니다. Rohs의 방법은 뉴클레오티드와 기타 DNA 구성요소의 다양한 돌출부와 돌출부, 그리고 두 홈 내에서의 물리적 접근성을 고려합니다. 또한 DNA 구성요소가 단백질과 화학적으로 반응하는 방식도 포함합니다. 종합하면, 이는 세포의 기계가 어떻게 유전자 코드와 상호작용하고 해석하는지에 대한 더 명확한 그림을 제공합니다.

예를 들어, 단백질은 일반적으로 AGTCATGGA로 코딩된 DNA 섹션에 결합할 수 있지만 해당 섹션이 작은 홈에 숨겨져 있으면 단백질이 결합할 만큼 충분히 가까워지지 못할 수 있습니다. 또는 단백질과 코딩된 부분이 강한 화학적 인력을 갖고 있는 경우 코딩된 부분이 꽉 조여져 있더라도 단백질은 여전히 ​​상호작용할 수 있지만 그 정도는 낮습니다.

Rohs 팀은 DNA의 각 홈의 특정 물리적 위치에서 특정 화학 그룹에 대한 DNA 결합 단백질의 선호도를 학습하는 AI를 도입했습니다.