한국뇌연구원, 딥러닝 기반 splice-AI로 치매 예측

출처 : 한국뇌연구원
등록일 : 2021-01-19
조회 : 84

<div style="text-align: justify; line-height: 1.8;" align="justify"><div style="line-height: 1.8;" align="justify"><div align="center" style="text-align: center; line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14pt;">한국뇌연구원, 딥러닝 기반 splice-AI로 치매 예측</span></div><div align="center" style="text-align: center; line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14pt;">- 주재열 박사 연구팀, 세계적인 국제 학술지 「미국과학원회보」발표</span></div><div align="center" style="text-align: center; line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14pt;">- 유전자의 숨겨진 변이체 첫 보고, 향후 뇌질환 진단·예방에 활용 기대</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">□ 한국뇌연구원(KBRI, 원장 서판길)은 주재열 박사 연구팀이 변이체- 인공지능(Splice-AI)를 이용해 치매 모델의 특정 유전자에서 숨겨진 새로운 변이체 최초로 발견했다고 21일(목) 밝혔다.</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">&nbsp;○ 이번 연구성과는 세계적 수준의 국제 학술지 ‘미국국립과학원회보(PNAS)’에 게재되었으며, 논문명과 저자는 다음과 같다.</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">&nbsp; &nbsp;* (논문명) Prediction of Alzheimer’s disease-specific phospholipase c gamma-1 SNV by deep learning-based approach for high-throughput screening</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">&nbsp; &nbsp;* (저자) (공동 제1저자) 김성현, 양수민, 임기환 / (교신저자) 주재열</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">□ 스플라이스 변이체(alternative splicing)는 유전자의 발현을 조절할 뿐만 아니라 다양한 표현형에 영향을 준다. 특히, RNA 가공작업 중 하나인 RNA 이어 맞추기(스플라이싱)은 다양한 염기의 변화에 의해 영향을 받으며 특히 퇴행성 뇌질환에서 다양하게 발견되고 있다.</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">□ 이에 연구팀은 인간 전사체의 숨겨진 스플라이싱의 다양한 현상을 딥러닝 기반 변이체-인공지능(Splice-AI)을 통해 치매모델에 적용하였다.</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">&nbsp;○ 딥러닝을 통해 신호 전달 기작의 핵심요소인 인간 PLCr1 유전자에서 14곳에 숨겨진 스플라이싱 변이체들 위치를 예측하였으며, 특히 인간과 동일한 마우스의 PLCr1 유전자 위치에서 변이체가 나타남을 확인하였다(인간의 PLCr1 유전자 26번째 엑손은 마우스의 동일 유전자 27번째 엑손과 아미노산 서열이 100%일치함).</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">&nbsp; &nbsp;※ (스플라이싱, splicing) 유전자 정보를 매개로 유전자 발현을 조절하는 RNA 가공방법 중 하나</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">&nbsp; &nbsp;※ (PLCr1 , phospholipase c gamma-1) 세포 신호 전달과정에 관여하는 필수적인 매개 단백질로 인간의 세포 성장 및 사멸 등에 관여</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">&nbsp; &nbsp;※ (엑손, exon) 단백질 합성 정보를 가지고 있는 유전자의 한 부분</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">□ 또한, 알츠하이머 모델 마우스의 뇌속의 PLCr1 유전자의 27번째 엑손에 1개의 염기가 비정상적으로 삽입이 되면서 비정상적인 RNA 가공 현상을 확인하였다.</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">&nbsp;○ 이때, 염기서열의 변화가 단백질의 아미노산 변화를 유발하게 되며, 즉, 인체의 항상성을 유지에 필요한 단백질이 변화되는 것으로 이러한 변이체는 치매 특이적 현상임을 최초로 밝혀내었다.</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">&nbsp; &nbsp;※ (아미노산) 단백질을 구성하는 기본단위</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">□ 이번 연구는 인간 유전자 데이터를 기반으로 Splice-AI를 적용하여 아직 밝혀지지 않은 스플라이싱 변이체의 유발 가능성을 수치화 하고, 이를 통해 얻은 분석 정보를 동물 질환 모델에서 적용 가능함을 밝힌 것에 큰 의의가 있다.</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">□ 주재열 박사는 “최근 변종 코로나19 바이러스도 염기의 변화를 통해 전염력이 증가된다는 연구가 보고되고 있다” 라고 말하며, “4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 인공지능과 뇌연구를 접목하여 치매 질환 뿐만 아니라 뇌질환 및 다양한 질환에도 응용하여 새로운 진단 및 치료 전략에 중요한 정보를 제공할 수 있을 것”이라고 밝혔다.</span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">□ 본 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국뇌연구원 기관고유사업, 한국연구재단 이공분야기초연구사업과제의 도움으로 수행되었다.</span></div></div><div style="line-height: 1.8;" align="justify"><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">✔ 논문명: <a href="https://www.pnas.org/content/118/3/e2011250118" target="_blank">Prediction of Alzheimer’s disease-specific phospholipase c gamma-1 SNV by deep learning-based approach for high-throughput screening</a></span></div><div><br></div></div></div><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">[Significance]</span></div></div><div style="line-height: 1.8;" align="justify"><span style="font-size: 14.6667px;">DNA mutation within gene bodies contributes to abnormal translation and can lead to neurodegenerative disorders. High-throughput analysis is suitable for initial detection of gene mutations with details. Deep learning-based RNA splicing analysis facilitates accurate and precise predictions of genetic variants in DNA bodies. Although deep learning-based prediction methods have improved the screening of genetic variations for target diseases, there have been no reports showing a direct comparison with genetic information of an AD model. This study identified the gene mutations and abnormal splicing of PLCγ1 gene in AD using both high-throughput screening data and a deep learning-based prediction. Our findings provide insight for improvement in prediction and diagnosis of AD pathology.</span></div><div style="line-height: 1.8;" align="justify"><span style="font-size: 14.6667px;"><br></span></div><div style="line-height: 1.8;" align="justify"><span style="font-size: 14.6667px;">[Abstract]</span></div><div style="line-height: 1.8;" align="justify"><span style="font-size: 14.6667px;">Exon splicing triggered by unpredicted genetic mutation can cause translational variations in neurodegenerative disorders. In this study, we discover Alzheimer’s disease (AD)-specific single-nucleotide variants (SNVs) and abnormal exon splicing of phospholipase c gamma-1 (PLCγ1) gene, using genome-wide association study (GWAS) and a deep learning-based exon splicing prediction tool. GWAS revealed that the identified single-nucleotide variations were mainly distributed in the H3K27ac-enriched region of PLCγ1 gene body during brain development in an AD mouse model. A deep learning analysis, trained with human genome sequences, predicted 14 splicing sites in human PLCγ1 gene, and one of these completely matched with an SNV in exon 27 of PLCγ1 gene in an AD mouse model. In particular, the SNV in exon 27 of PLCγ1 gene is associated with abnormal splicing during messenger RNA maturation. Taken together, our findings suggest that this approach, which combines in silico and deep learning-based analyses, has potential for identifying the clinical utility of critical SNVs in AD prediction.</span></div><div style="line-height: 1.8;" align="justify"><br></div><div style="line-height: 1.8;" align="justify"><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><div align="justify" style="line-height: 1.8;"><span style="font-size: 14.6667px;">👉</span><span style="font-size: 14.6667px;">논문보러가기:&nbsp;<a href="https://www.pnas.org/content/118/3/e2011250118" target="_blank">https://www.pnas.org/content/118/3/e2011250118</a></span></div><div><br></div></div></div><div style="line-height: 1.8;" align="justify"><span style="color: rgb(58, 50, 195); font-size: 11pt; font-family: 굴림, gulim;">※ 자세한 내용은 URL을 확인하시기 바랍니다.</span>&nbsp;</div></div>

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