구글, DNA분석 '알파게놈2' 공개…세포별 변이 정밀 예측

세포 데이터 1억개 이상 학습…원인 유전자 변이 포착 비율 16%→30%

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(샌프란시스코=연합뉴스) 권영전 특파원 = 구글의 인공지능(AI) 부문인 딥마인드가 유전자 활동을 분석·예측하는 모델 '알파게놈'의 후속작 '알파게놈2'를 선보였다.

딥마인드는 과학자들이 질병을 유발하는 세포 수준의 원인을 규명할 수 있는 새 도구 알파게놈2를 11일(현지시간) 공개했다.

지난해 선보인 전작이 여러 조직의 분자 활동을 한 번에 예측하는 병렬 방식을 취한 것과 달리 알파게놈2는 특정 세포 유형과 상태 조건을 매번 입력받는 '조건부 모델' 구조를 택했다.

이를 통해 개별 세포 간 미세한 차이를 잡아내는 데 한계가 있었던 전작의 한계를 극복했다는 게 딥마인드의 설명이다.

동일한 디옥시리보핵산(DNA) 변이가 있더라도 그 변이가 어느 세포에서 일어나느냐에 따라 달라지는 미세한 영향을 식별해낸다는 것이다.

학습 데이터와 변이 탐지 성능도 비약적으로 향상됐다.

알파게놈2는 68개 조직에 있는 1억700만 개 이상 세포 데이터를 학습했고, 원인 유전자 변이를 포착하는 비율도 1세대의 16%에서 30%로 갑절 수준이 됐다.

또 별도의 재학습 없이도 새로운 단세포 실험 데이터를 자율적으로 분석할 수 있는 역량도 갖췄다.

실제로 코로나19의 메신저 리보핵산(mRNA) 백신 연구에서 얻은 단일 세포 데이터를 입력하자, 학습 과정에서 접하지 않은 데이터임에도 알파게놈2가 백신 접종으로 활성화된 면역 T세포와 휴지(休止) 상태의 T세포를 명확히 구분했다고 딥마인드는 설명했다.

지가 아브세츠 딥마인드 유전체학 총괄은 미 정보기술(IT) 전문매체 더버지와의 인터뷰에서 "신약을 개발할 때는 특정 단백질과 특정 세포 유형을 표적으로 삼게 된다"며 "이와 같은 정밀도가 필수적"이라고 지적했다.

다만 알파게놈2는 세포 단위의 정밀한 추론을 수행하는 만큼 전작에 비해 연산 비용이 커졌다.

이에 따라 게놈 전체 90억 개 변이를 전부 예측하는 대규모 데이터베이스 구축에는 1세대 모델을, 특정 세포 단위의 질환 원인 규명과 신약 개발 표적 발굴에는 알파게놈2를 집중 투입하는 방식으로 운영하게 될 것이라고 아브세츠 총괄은 내다봤다.

딥마인드는 알파게놈2를 비상업적 연구 목적으로 이날부터 무료 개방하며, 상업적 연구에 대해서는 비공개 미리보기 형태로 제공한다.

알파게놈은 2024년 노벨 화학상을 수상한 단백질 예측 프로그램 '알파폴드'의 후속 프로젝트다.

comma@yna.co.kr

제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지> 2026년11월12일 07시04분 송고