Google DeepMind, DNA 조절 패턴 2,500개 이상 매핑

Google DeepMind는 @ScienceStowers와 함께 Atlas가 2,500개가 넘는 regulatory pattern을 매핑했다고 알립니다. 수백 개 세포 유형에서 유전자 활동을 높이거나 낮추는 DNA 서열을 찾아냈으며, 게시물은 이 서열을 생물학적 스위치와 볼륨 다이얼에 비유합니다. DNA를 직접 편집했다는 결과보다, 유전자 발현을 조절하는 서열을 파악해 생물학적 기능을 이해하려는 진행 상황을 소개한 내용입니다.

DNA 조절 서열을 스위치처럼 매핑합니다

게시물은 매초 수백만 개의 genome switch가 세포의 기능과 적응을 지시한다고 설명합니다. Atlas는 이 조절 패턴을 2,500개 이상 찾아냈고, 서로 다른 세포 유형에서 gene activity를 올리거나 내리는 DNA sequence를 분석 대상으로 삼았습니다. 다만 이번 게시물에는 매핑에 사용한 구체적인 모델, 데이터셋, 검증 절차나 각 패턴의 정확도는 담기지 않았습니다.

유전자 편집과 생물학적 예측을 둘러싼 반응

• @u/borowcy — 기사에서 Google DeepMind가 밝힌 진행 상황은 “생물학에 대한 이해를 가속하는 것”입니다. “DNA는 생명의 언어입니다. DNA를 통달하면 생물학을 이해하는 방식이 바뀔 수 있습니다.”
• @u/space_monster — AlphaFold도 제대로 작동하기까지 몇 번의 시도가 필요했습니다. DNA는 검증하기가 훨씬 어렵습니다. 그래도 모든 다크 메터를 해독할 수 있다면 엄청난 성과입니다.
• @u/Prudent-Sorbet-5202 — Gattaca 같은 서비스가 가능해지면 어떤 난리가 날지 상상만 해도 됩니다.
  • @u/Fleetfox17 — 생물학적으로는 언젠가 그런 일이 가능해질 것입니다.
  • @u/brain-out-of-order — 가능하냐고요? Flintstone 비타민처럼 될 것입니다. 사람들은 이미 엉터리 시술에 엄청난 돈을 냅니다. 과학은 분명합니다. 우리는 편집되고 수정되고 조정되는 밀랍 인형입니다.
  • @u/Fleetfox17 — 이 말에는 많은 맥락이 빠져 있습니다. CRISPR 같은 기술은 있지만, 과학적 이해는 아직 멀었습니다. 세포는 아마 우주에서 가장 복잡한 기계일 텐데, 우리는 아직 배울 것이 많습니다. 약물도 1상에서 3상까지 도달하는 비율은 약 9%에 불과합니다.
• @u/zombiesingularity — “유전자”라는 개념이 얼마나 단순한지 계속 드러나고 있습니다. 생물학을 구성하는 작은 레고 블록처럼 분리된 유전 단위는 없습니다.
  • @u/ataraxic89 — 이건 유전학적 평평한 지구론입니다. DNA 서열 중에는 단백질이나 세포 행동에 관한 지시를 구성하는 것들이 있습니다. 유전자는 분명히 존재합니다. 고등학교 생물학에서 배운 것처럼 단순하지 않다는 점을 깨달은 건 좋지만, 그렇다고 유전자가 실재하지 않는 것은 아닙니다.
  • @u/man_your_jackhammer — 유전자의 정의는 분야에 따라 기능적 패턴과 구조적 패턴을 조합해 정할 수 있습니다. 진화생물학에서는 선택 압력을 받는 DNA 영역을 유전자로 보기도 하고, 분자생물학에서는 서로 겹칠 수 있는 기능 산물을 만드는 genomic sequence의 묶음으로 정의하기도 합니다. 계산생물학과 생물정보학에서는 유전·조절·전사 영역과 연결된 염색체상의 위치 지정 영역으로 넓게 정의합니다. 따라서 유전자는 단순한 형이상학적 개념이 아닙니다.

원문: Google DeepMind X 게시물·Reddit / 번역·요약: Trawling