혁신적 AI 모델, 최초로 식물 언어 해독하다.

존 이네스 센터와 엑서터 대학교의 연구자들이 만든 AI 모델인 PlantRNA-FM은 종 전체의 RNA 시퀀스와 구조의 패턴을 분석하여 식물 RNA의 유전적 "언어"를 해독한다. 이 획기적인 기술은 RNA 기능에 대한 새로운 통찰력을 제공하며 식물 과학, 작물 개량 및 유전자 설계의 혁신 잠재력을 보유하고 있다.

이 모델을 만든 사람들은 이 모델이 식물 과학과 잠재적으로 무척추동물과 박테리아 연구 전반에 걸쳐 발견과 혁신을 주도할 수 있는 스마트한 기술적 돌파구라고 말한다.

RNA는 잘 알려진 화학적 친척인 DNA와 마찬가지로 모든 유기체에서 중요한 분자로, 시퀀스와 구조에서 유전 정보를 전달하는 역할을 한다. 게놈에서 RNA 구조는 뉴클레오타이드라는 구성 요소의 조합으로 구성되며, 이는 알파벳이 결합되어 언어에서 단어와 구문을 만드는 것과 같은 방식으로 패턴으로 배열된다.

RNA의 복잡한 구조 디코딩

존 이네스 센터의 이량 딩 교수 그룹은 RNA 분자의 핵심 언어 중 하나인 RNA 구조를 연구한다. RNA 구조는 RNA가 식물 성장 및 스트레스 반응과 같은 정교한 생물학적 기능을 조절하는 복잡한 구조로 접힐 수 있는 곳이다.

RNA의 복잡한 언어를 기능적으로 더 잘 이해하기 위해 딩 교수의 그룹은 엑서터 대학교의 크어 리 박사의 그룹과 협력했다.

그들은 함께 1,124종의 식물에 대한 유전 알파벳을 구성하는 540억 개의 RNA 정보로 구성된 엄청난 데이터 세트를 기반으로 훈련된 모델인 PlantRNA-FM을 개발했다.

최초의 종류의 AI 모델로 여겨지는 Plant RNA-FM은 존 이네스 센터의 식물 연구자와 Exeter 대학의 컴퓨터 과학자의 협업을 통해 개발되었다. 출처: John Innes Centre

PlantRNA-FM을 만들 때 연구자들은 ChatGPT와 같은 AI 모델이 인간 언어를 이해하도록 훈련되는 방법론을 따랐다. AI 모델은 전 세계 식물 종의 RNA 정보를 연구하여 식물 기반 언어를 배웠고, 이를 통해 식물계 전체에서 RNA가 어떻게 작동하는지에 대한 포괄적인 관점을 얻었다.

ChatGPT가 인간 언어를 이해하고 반응할 수 있는 것처럼 PlantRNA-FM은 RNA 시퀀스와 구조의 문법과 논리를 이해하는 법을 배웠다.

연구자들은 이미 이 모델을 사용하여 RNA 기능에 대한 정확한 예측을 하고 전사체 전체에서 특정 기능적 RNA 구조 패턴을 식별했다. 그들의 예측은 PlantRNA-FM이 식별한 RNA 구조가 유전 정보를 단백질로 변환하는 효율성에 영향을 미친다는 것을 확인하는 실험을 통해 검증되었다.

존 이네스 센터의 이량 딩 교수 그룹의 박사후 연구원인 하오펭 유 박사는 "RNA 시퀀스는 인간의 눈에는 무작위로 보일 수 있지만, 우리의 AI 모델은 그 안에 숨겨진 패턴을 디코딩하는 법을 배웠다."라고 말한다.

미래의 잠재력을 가진 협력적 노력

이 성공적인 협력은 또한 중국 북동사범대학과 중국 과학 아카데미의 과학자들이 이 작업에 기여함으로써 지원되었다.

딩 교수는 "우리의 PlantRNA-FM은 시작에 불과하다. 우리는 리 박사의 그룹과 긴밀히 협력하여 자연에서 숨겨진 DNA와 RNA 언어를 이해하기 위한 보다 진보된 AI 접근 방식을 개발하고 있다. 이 획기적인 발전은 작물 개량과 차세대 AI 기반 유전자 설계에 심오한 영향을 미칠 수 있는 식물을 이해하고 잠재적으로 프로그래밍할 수 있는 새로운 가능성을 열어준다. AI는 식물 과학자들이 전 세계 인구에게 식량을 공급하는 것부터 변화하는 기후에서 번성할 수 있는 작물을 개발하는 것까지, 과제를 해결하는 데 점점 더 중요한 역할을 하고 있다.”고 말한다.