ATM 유전자는 DNA 손상 복구에 핵심 역할을 하는 유전자로, 변이가 있을 경우 유방암·대장암·췌장암 등 주요 암은 물론 일부 희귀질환의 위험이 높아진다. 하지만 ATM은 크고 복잡한 유전자라 개별 변이의 기능을 예측하기 어려워 임상 활용이 제한돼 왔다.
연구팀은 유전자 편집 기술 ‘프라임 에디팅’을 활용해 전체 변이 중 2만3092개를 실험으로 분석하고, 나머지 4421개는 자체 개발한 인공지능 모델 ‘DeepATM’을 통해 예측했다. 변이가 세포 생존에 미치는 영향을 기준으로 해로운 변이와 무해한 변이를 정확히 구분했다.
영국 바이오뱅크(UK Biobank)의 약 50만명의 유전체 및 임상 데이터를 활용해 검증한 결과, 연구팀이 구분한 해로운 변이를 갖고 있는 사람은 그렇지 않은 사람보다 암에 걸릴 위험도가 약 1.4배 높은 것으로 나타났다. (세브란스병원 제공)
이 결과는 영국 바이오뱅크의 약 50만 명 유전체 데이터를 통해 검증됐다. 해로운 변이를 가진 사람은 그렇지 않은 사람보다 암 발생 위험이 약 1.4배 높았으며, 암 생존율 차이도 확인됐다. 국제 유전자 데이터베이스 ClinVar와의 비교에서도 95% 이상의 일치율을 보였다.
김형범 교수는 “이번 연구는 ATM 유전자의 복잡한 변이를 구체적으로 해석할 수 있게 만든 첫 시도”라며 “다른 유전자에도 확장 가능한 분석 기반으로, 정밀의료 발전에 기여할 것”이라고 말했다.