AI를 통해 생성한 MLH1 소형 결합체가 세포 내 불일치 복구 시스템을 억제함으로 프라임교정 효율을 크게 향상시켰다

[보스토토필요성]

CRISPR-Cas 기술은 유전자 기능을 규명하는 기초 생물학 보스토토부터 난치성 유전질환의 치료제 개발에 이르기까지 생명과학 전반에 걸쳐 폭넓게 활용된다. CRISPR-Cas 기술을 기반으로, 보다 정밀하고 안전한 유전자 교정 기술을 개발하려는 노력의 결과로 프라임교정(prime editing, PE) 기술이 개발되었다. 프라임교정 기술은 DNA 한 가닥만을 잘라 원하는 위치에 정확히 염기를 삽입, 삭제, 치환할 수 있는 차세대 유전자 교정 기술이다.

이 기술은 기존 기술들에 비해 오작동 위험이 낮고 다양한 종류의 유전자 변이를 교정할 수 있다는 장점이 있지만, 세포 내 불일치 복구기작(mismatch repair, MMR)에 의해 방해받아 교정 효율이 낮다는 한계가 존재한다. 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 본 보스토토에서는 생성형 AI를 활용해 세포 내 DNA 불일치 복구기작을 억제하여 프라임교정 효율을 크게 향상시켰다.

[보스토토성과/기대효과]

이번 연구는 생성형 인공지능(AI)를 활용해 세포 내 표적 단백질 복합체 형성을 저해하는 단백질을 설계하고 이를 통해 유전자 교정 효율을 향상시킨 최초의 사례이다. 지난 2024년 노벨화학상을 수상한 보스토토진들이 개발한 알파폴드 3 (AlphaFold 3)를 이용해 표적 단백질체 구조를 예측하고, 로제타폴드 디퓨전(RFdiffusion)을 활용해 단백질 억제제를 생성하였다. 이는 AI 기반 단백질 생성 기술이 생명과학의 복잡한 문제를 해결하는 데 활용될 수 있음을 보여준 대표적 사례이다. 특히 이번 보스토토에서 설계된 초소형 MLH1 결합 단백질(MLH1 small binder, MLH1-SB)은 단 82개의 아미노산으로 구성되어 있어, 탑재 유전자 크기 제한이 있는 아데노연관바이러스(AAV)와 같은 전달 시스템에도 높은 호환성을 보여 향후 유전자 치료제 개발에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 나아가 생성형 AI를 이용해 세계 최고 수준의 프라임교정 효율을 보여줌으로써, 유전자 교정 기술의 임상 적용 가능성을 앞당김과 동시에 향후 유전자 치료 및 차세대 생명공학 기술 개발에 중요한 전환점을 제공할 것으로 기대된다.

[본문]

토토사이트 배상수 교수(의과대학 의과학과) 보스토토팀은 세계 3대 과학저널 중 하나인 셀(Cell) 지에 논문을 게재하였다. 이번에 게재된 논문의 제목은 ‘AI-generated MLH1 small binder improves prime editing efficiency’로, 생성형 AI 기술을 활용하여 정밀 유전자 교정 기술인 프라임교정 효율을 크게 향상시킨 보스토토이다.

유전자 치료제 개발을 위한 차세대 기술로 주목받는 프라임교정(prime editing, PE) 기술은 DNA에 단일가닥 절단을 유도하는 nickase Cas9 단백질과 역전사효소를 결합해 원하는 위치의 DNA를 정밀하게 고치는 기술로, 기존 크리스퍼 유전자가위보다 더 정확하고 안전하게 유전 정보를 교정할 수 있는 기술이다. 하지만 프라임교정 효율은 세포 내 DNA 불일치 복구기작(mismatch repair, MMR)에 의해 방해받아 효율이 크게 낮아지는 문제가 있다(그림 1).

이를 해결하기 위해 본 보스토토진은 AI 기반 단백질 생성 기술인 로제타폴드 디퓨전(RFdiffusion)과 단백질 구조 예측 기술인 알파폴드 3 (AlphaFold 3)를 활용해, 세포 내 DNA 불일치 복구기작을 저해하는 단백질을 설계하고자 했다. 즉, 세포 내 DNA 불일치 복구기작의 핵심 요소인 MLH1과 PMS2가 서로 결합하지 못하도록 막는 초소형 MLH1 결합 단백질(MLH1 small binder, MLH1-SB)를 만들어 냈다(그림 2).

또한 새롭게 설계된 MLH1-SB가 경쟁자인 PMS2 단백질을 성공적으로 밀어낼 수 있는지 여부를 알파폴드 3를 활용하여 가상 환경에서 평가함으로 효과적인 MLH1-SB를 선별했다(그림 3). 최종 선별된 MLH1-SB는 단 82개의 아미노산으로 구성되어 기존 MMR 저해에 사용되는 753개의 아미노산으로 이뤄진 MLH1 우성 음성 단백질 (dominant negative MLH1, MLH1dn)보다 월등히 작았다. 이러한 작은 크기는 향후 유전자 치료제 개발에 필요한 아데노바이러스 벡터나 지질나노입자 등 전달 시스템 적용에 유리한 구조적 이점을 제공한다.

이번에 설계한 MLH1-SB를 기존 프라임교정 기술과 함께 사용할 경우, 높은 교정 효율 향상이 관찰되었는데, 기존 기술인 PE2와 비교해서는 평균 18.8배, 최신 버전인 PE7과 비교해서는 약 2.5배 향상된 수치였다. 또한 보스토토진들은 생쥐 간에서도 프라임교정 효율이 약 3.4배 향상되었음을 보였다(그림 4). 이 외에도 MLH1-SB에 의한 유전체, 전사체 및 세포 사멸과 관련된 부작용 또한 관찰되지 않았다. 이를 통해 생성형 AI의 도움을 받아 MLH1-SB를 새롭게 설계함으로써, 세계 최고 수준의 프라임교정 기술을 개발하였다.

이 보스토토는 생성형 인공지능(AI) 기술을 활용해 유전자 교정 효율을 향상시킬 수 있는 초소형 단백질을 설계하고 그 효과를 세포 및 동물 모델에서 입증한 최초의 사례이다. 특히 AI 기반 단백질 생성이 실제 생명과학 문제 해결에 적용 가능함을 보여주는 대표적인 사례로, 향후 정밀 유전자 치료 및 차세대 생명공학 기술 개발에 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.

이번 보스토토는 토토사이트 배상수 교수 (의과대학 의과학과) 보스토토팀과 토토사이트 김경미 교수 (수의과대학 수의학과) 보스토토팀이 함께 공동보스토토로 진행하였고, 서울의대 유전체의학보스토토소 박주찬 박사와 엄희수 박사가 공동제1저자로 참여하였다.

이 보스토토는 과기정통부 Korea Bio Grand Challenge 사업, 한국보스토토재단 개인기초보스토토사업(중견보스토토), 범부처재생의료기술개발사업, 이건희 소아암·희귀질환 보스토토사업 지원으로 수행됐다.

이번 논문은 ‘AI-generated MLH1 small binder improves prime editing efficiency’제목으로, 최고 권위 학술지인 ‘Cell (IF=45.5)’지에 8월 6일(한국시간) 게재됐다.

[보스토토결과]

AI-generated MLH1 small binder improves prime editing efficiency

Ju-Chan Park, Heesoo Uhm, Yong-Woo Kim, Ye Eun Oh, Jang Hyeon Lee, Jiyun Yang, Kyoungmi Kim, Sangsu Bae
(42메뉴열기, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.07.010)

[그림설명]

그림 1. 세포 내 DNA 불일치 복구기작에 의한 프라임교정 저해 모식도

그림 2. AlphaFold 3와 RFdiffusion을 통해 MLH1 소형 결합체 생성과 이를 통한 불일치 복구의 저해

그림 3. AlphaFold 3 경쟁 평가를 통한 효과적인 MLH1 소형 결합체 선별

그림 4. MLH1-SB에 의한 인간 세포 및 생쥐 내 프라임 편집 효율 향상