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싱가포르국립대, 딥러닝 통해 RNA 배열로부터 입체구조 예측하는 DRfold 개발

 

싱가포르국립대(NUS) 암과학연구소(CSI Singapore)는 AI와 딥러닝 기술을 활용해 RNA 배열을 통해 입체구조를 예측하는 DRfold를 개발하고 DRfold 소스코드를 공개

• RNA는 DNA에서 단백질을 아미노산으로 변환할 때 전사·번역 과정에서 역할을 담당하며 최근에는 기타 다양한 생물학적 프로세스 제어에도 중요 역할을 담당하는 것으로 확인되면서 신규 신약개발 타깃으로 재조명
RNA는 단백질에 비해 안정성이 낮아 물리학이나 통계학으로는 오차가 생기기 쉬워 정확한 입체구조의 기술이 어렵고, 프로틴 데이터뱅크(PDB)에 등록된 RNA의 실험적 구조정보가 제한되어 있어 기존의 지식을 기반으로 한 예측에 제약이 있는 상황
• DRfold는 end-to-end학습과 기하구속 학습에 초점을 맞춘 딥러닝 네트워크 파이프라인을 작성해 RNA의 잠재적 기능과 입체구조 예측의 정밀도를 향상
• 또한 RNA의 입체구조를 예측하기 위해 딥러닝을 이용함으로써 기존의 상동(相同) 모델링이나 물리 기반의 폴딩시뮬레이션(Folding Simulation)에 의존한 방법에 획기적인 변화를 초래
• CSI Singapore측은 ‘RNA 기반의 기능평가와 신약개발을 촉진하기 위해 고품질 RNA 입체구조를 예측할 수 있는 새로운 계산방법을 개발해 실질적인 정보격차를 해소하는 것이 연구 목적’이라고 주장