“AI가 DNA의 진화를 읽었다”…UC버클리, 질병 유발 변이 찾아내는 AI ‘GPN-Star’ 개발

AI 요약

UC 버클리 연구진은 진화 정보를 활용해 유전체의 기능성 영역과 질병 관련 변이를 예측하는 유전체 언어 모델 GPN-Star를 개발했습니다. GPN-Star는 전장 유전체 정렬(WGA)을 사용해 여러 종의 진화 보존 정보를 학습하고 서로 다른 진화 시간대를 반영해 각기 다른 종류의 유전 변이를 해석하며, 기존 대형 모델보다 주요 변이 식별 성능이 우수하고 학습에 필요한 시간과 컴퓨팅 자원을 크게 줄였다고 연구진은 밝혔습니다 예를 들어 올해 공개된 대규모 유전체 모델 에보 2는 10만종 이상의 유전체를 학습했고 훈련에 2,000개의 고성능 엔비디아 프로세서와 수개월이 필요했습니다. 연구진은 GPN-Star의 인간 유전체 전체 예측 데이터를 공개해 생물학자들이 질병 관련 유전자와 조절 요소를 선별하고 후속 실험을 설계할 수 있도록 했습니다.