부산대, 원형 RNA 결합 위치 찾는 AI 모델 개발

AI 요약

부산대학교 송길태 교수 연구팀은 원형 RNA(circRNA)의 전체 염기서열을 분석해 특정 마이크로RNA(miRNA)의 결합 후보 위치를 개별 염기 수준에서 예측하는 인공지능 모델 circMAC을 개발했습니다. circMAC은 어텐션과 순차 정보 처리를 위한 맘바, 합성곱 신경망을 결합하고 염기 짝 형성 등 구조 정보를 사전 학습에 포함해 기존 인공지능 모델과 서열 규칙 기반 도구보다 우수한 예측 성능을 보였으며, 학습에 포함되지 않은 원형 RNA 형태와 새로운 연결 지점 평가에서도 전체 길이 처리 모델 중 가장 좋은 종합 성능을 기록했습니다. 연구진은 대장암 세포 이동 및 HER2 양성 유방암의 약물 내성과 관련이 보고된 circCDYL2에서 고리 연결 부근에 예측 신호를 확인했고 circMAPK1·circHUWE1에서도 후보 위치를 찾아냈으나 이번 성과는 실제 결합 여부나 치료 효과를 입증한 것은 아니며 예측 구간을 바탕으로 후속 실험 범위를 좁힐 수 있다고 밝혔습니다.