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

AI 요약

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