혈액암 환자의 조혈모세포 공여후보자를 인공지능(AI)으로 찾을 수 있는 방법이 나왔다.

서울대학교 의과대학 한 범 교수 연구팀은 인공지능 기법을 활용해 단일염기서열변이(SNP) 정보로부터 인간항원유전자(HLA) 유전형을 정확히 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 최근 밝혔다.

단일염기서열변이는 마이크로어레이라 불리는 간단하고 저렴한 유전자 검사법에서 얻을 수 있으며 미국의 23앤드미(23andMe)와 같은 유전자검사 회사들은 모두 이 검사법을 쓰고 있다.

하지만 이 검사법은 저렴한 대신 기술적인 한계로 HLA 유전자의 정확한 정보는 모두 빠져 있을 수밖에 없어 머신러닝 기법으로 빠진 정보를 채워 넣는 기술을 개발한 것이다.

HLA 유전자는 면역 반응에서 매우 중요한 유전자이며 특별히 혈액암 환자 치료에서 중요하다. 혈액암 환자를 위한 중요한 치료법은 조혈모세포 이식이다. 이식할 때 공여자와 수여자의 HLA 유전자가 일치해야 부작용의 확률이 줄어든다.

따라서 HLA 유전자가 일치하는 공여자를 찾는 것이 가장 중요한 도전과제라고 해도 과언이 아니며 만일 환자가 주위 가족이나 조혈모세포은행에 등록된 공여자 중에서 유전형이 일치하는 사람이 없다면 어려움을 겪을 수밖에 없는 상황이다.

한 교수 연구팀이 개발한 ‘CookHLA’ 기술은 단일염기서열변이 데이터에 인공지능을 사용하여 높은 정확도로 HLA 유전형을 알아낸다.

현재 미국 성인 인구의 1/3 이상이 23앤드미 등의 회사를 통해 유전자검사 상품을 구입한 적이 있다고 한다. 이 사람들은 모두 자기의 단일염기서열변이 데이터를 가지고 있는 셈이고 또 쉽게 다운로드 받을 수 있다.

만약 연구팀이 개발한 기법을 이 모든 사람의 정보에 적용하여 HLA유전자를 채워 넣고 이 사람들의 동의를 얻는다면 미국 성인 인구의 1/3에 해당하는 사람들이 모두 조혈모세포 공여후보자가 될 것이며 혈액암 환자들은 공여자를 훨씬 잘 찾을 수 있게 된다.

이에 한 교수는 ‘매치도너’라는 공공 서비스를 시작했다. 사람들이 자유롭게 단일염기서열변이 정보를 업로드하면 ‘CookHLA’ 기술로 HLA유전자를 정확하게 예측하여 조혈모세포 공여후보자가 될 수 있도록 연결해 주는 서비스이다.

이번에 개발된 ‘CookHLA’ 알고리즘은 한 범 교수가 과거에 개발했던 ‘SNP2HLA’의 한계를 보수하고 개량한 것이다.

정확한 예측 결과를 내기 위해서는 HLA 유전자 부근의 유전거리 지도 데이터가 필수다. 이에 자체 개발한 방식을 통해 유전거리 지도 데이터를 자동으로 만들어 활용한다.
또한 HLA 유전자 내의 서로 다른 엑손(exon)에 위치한 정보들을 하나로 통합하여 분석한다. 현재 현존하는 HLA 유전형 예측 알고리즘 중에 가장 뛰어난 예측력을 보이게 됐다.

이번 연구는 과학 저널인 ‘Nature Communications’에 최근 게재됐다.