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[IT뉴스][표지로 읽는 과학] 'AI vs 숙련자' RNA 접기 대회의 승자는

온카뱅크관리자

2026-08-30 08:37:25

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 사이언스 제공
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 이번주 국제학술지 '사이언스' 표지는 여러 리보핵산(RNA)의 '슈도노트'가 장식했다. 슈도노트는 RNA의 고리 부분이 같은 분자 안에서 멀리 떨어진 다른 부위와 쌍을 이루는 구조를 의미한다.
 RNA 분자는 생물학적으로 다양한 역할을 수행한다. 단백질을 만드는 방법에 대한 정보를 전달하고 유전자 발현을 조절한다. 생화학 반응을 촉진하는 촉매 역할도 한다.
 RNA의 다양한 기능은 각각의 RNA가 어떤 방식으로 접혀 2·3차원 구조를 형성하는지에 달려 있다. RNA 염기서열만으로 구조를 정확하게 예측할 수 있다면 RNA가 작동하는 원리를 이해하고 RNA 기반 치료제나 장치를 설계하는 속도를 높일 수 있다.
 인공지능(AI)의 발달로 단백질의 3차원 구조를 예측하고 설계하는 기술은 크게 발전했다. RNA는 3차원 구조를 정확히 예측하기 어려워 기존에 없던 새로운 구조를 처음부터 설계하는 일이 여전히 매우 어려운 과제로 남아 있다.
 미국 스탠퍼대와 카네기멜론대 연구자들이 설립한 분자생물학 기반 시민과학 플랫폼 '이터나'는 AI로 슈도노트 2차 구조를 설계해 실제 새로운 3차원 구조를 만들 수 있다는 사실을 실험적으로 확인한 연구결과를 27일(현지시간) '사이언스'에 발표했다.
 이터나 연구팀은 RNA의 3차원 구조를 먼저 완벽히 예측한 뒤 염기서열을 설계하는 기존 접근 대신 우선 원하는 2차 구조를 안정적으로 만드는 RNA 염기서열을 찾고 3차원 구조 형성을 시도하는 새로운 방식을 시험했다.
 연구팀은 숙련된 인간 참가자와 여러 AI 설계 모델이 경쟁하는 '오픈노트(Openknot)' 대회를 진행하고 총 57개의 슈도노트 설계 과제를 제시했다. AI와 인간 참가자들은 주어진 구조로 접힐 것으로 예상되는 RNA 염기서열을 각각 설계했다. 연구팀은 설계된 RNA를 실제로 합성하고 화학적 구조를 분석해 목표로 한 2차 구조가 형성되는지 확인했다.
 초반에는 숙련된 인간 참가자가 대부분의 AI 기법보다 정확도가 높았다. 연구팀은 약 100만개의 기존 RNA 데이터를 학습한 AI 모델 'RNet'을 이용해 설계 후보를 평가하고 AI 기법을 개선했다.
 그 결과 AI의 성능이 크게 향상돼 숙련된 인간 설계자와 비슷한 수준에 도달했다. 두 라운드에 걸쳐 20개씩 제시된 총 40개의 슈도노트 과제에서는 AI와 인간 설계자가 모두 각 라운드 과제 중 19개에서 높은 정확도의 구조를 만드는 데 성공했다.
 연구팀은 RNA의 각 염기가 목표한 대로 결합하는지 추가 실험으로 검증했다. 특정 염기를 변형해 염기쌍을 깨뜨린 뒤 상대 염기도 함께 바꿨을 때 구조가 다시 복원되는지 살폈다.
 19개의 과제에서 AI나 인간이 설계한 RNA 가운데 적어도 하나가 목표로 했던 구조의 80% 이상이 실제로 형성됐다.
 연구팀이 AI가 설계한 RNA 일부를 극저온 전자현미경으로 분석한 결과 목표로 했던 슈도노트 2차 구조뿐 아니라 기존에 알려진 RNA와 다른 새로운 3차원 구조가 형성된 것을 확인했다.
 연구팀은 "RNA의 정확한 3차원 구조를 먼저 예측하지 않아도 일부 복잡한 RNA를 새롭게 설계할 수 있음을 입증했다"며 향후 RNA 촉매·센서·치료제 등 새로운 기능성 RNA를 설계하는 기술로 이어질 가능성을 제시했다.
 [문혜원 기자 moony@donga.com]
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