학문
유전자 편집 기술이 인간 질병 치료에 적용될 때 주요 위험 요소들은?
안녕하세요.
유전자 편집 기술과 관련하여 표적 이탈과 예상치 못한 돌연변이가 가장 큰 문제라고 들었는데, 이를 줄이기 위한 최신 기술이나 임상 전략 같은 것들이 있을까요?
4개의 답변이 있어요!
안녕하세요.
유전자 편집기술이 인간 질병 치료에 적용될 경우 표적 이탈이나 비의도적 유전체 변화가 큰 문제가 될 수 있는데요, 표적 유전자와 유사한 염기서열에서 비의도적 절단 또는 편집이 일어날 경우 암 유발 또는 종양억제 유전자 기능 상실, 세포 기능 저해, 염색체 이상과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 표적 내에서도 대규모 결손이나 삽입, 염색체 재배열과 같은 비정형적 편집 산물이 발생할 수 있는데요, 이러한 변화는 세포 기능을 근본적으로 왜곡할 수 있습니다.
따라서 임상 적용 단계에서는 안전성을 더욱 강화하기 위한 전략이 추가로 고려되는데요 현재 허용되는 유전자 편집 치료는 체세포에 한정되며, 생식세포 편집은 후세대로 유전될 위험 때문에 엄격히 금지되거나 강하게 규제되고 있습니다. 또한 유전체에 장기간 통합될 수 있는 바이러스 벡터 대신, mRNA나 단백질-RNA 복합체와 같은 일시적 전달 방식을 사용해 편집 도구의 지속적 발현으로 인한 위험을 줄이려는 방향이 선호되고 있습니다. 더불어 편집 도구에 대한 면역 반응을 사전에 평가하고, 임상시험 단계에서 장기 추적 관찰을 통해 종양 발생이나 기능 이상 여부를 지속적으로 모니터링하는 것이 필수적인 절차로 자리 잡고 있습니다. 감사합니다.
채택된 답변여러가지 방법이 있지만 결국 더욱 정교한 도구를 이용하고, 좀 더 철저하게 검증하는 것입니다.
먼저 DNA를 완전히 자르지 않고 염기만 바꾸는 염기 편집이나, 원하는 서열을 직접 써넣는 프라임 편집을 통해 유전체 손상 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
또한 최근에는 AI를 활용해 표적 이탈 가능성이 가장 낮은 최적의 가이드 RNA를 설계하고, 효소 자체를 개량한 고충실도 Cas9을 사용해 정확도를 높이고 있습니다.
또한 유전자 가위를 단백질 형태로 전달해서 세포 내 체류 시간을 줄여 목표로 하는 것 이상의 편집이 발생하지 않도록 하고 있습니다.
여기에 임상 적용 전 GUIDE-seq 같은 유전체 전수 조사 기법을 사용, 작은 돌연변이까지 사전에 스캔하여 안전성을 확보하고 있습니다.
물론 이런 기술들이 한번에 모두 임상에 사용되고 있는 것은 아니지만 이러한 방향으로 연구되고 또 기술 개발이 이뤄지고 있습니다.
핵심적으로 유전자 편집의 주요 위험은 표적 이탈과 예기치 않은 돌연변이이며 이를 줄이기 위해 정밀도 향상과 임상 단계의 안전 장치가 병행되고 있습니다. 최근에는 표적 인식 정확도가 높은 편집 효소 설계와 염기 교정 프라임 교정처럼 절단을 최소화하는 방식이 활용되고 세포 외에서 편집 후 선별하여 다시 주입하는 체외 편집 전략으로 위험을 낮추며 전장 유전체 분석과 장기 추적 관찰을 통해 미세한 변화를 조기에 감시하고 용량 단계적 투여와 가역적 발현 시스템으로 생물학적 부담을 줄이는 임상 전략이 함께 적용되고 있습니다.
안녕하세요. 김홍준 전문가입니다.
유전자 편집 기술은 난치병 치료의 혁명적 도구이나 의도치 않은 유전자 변형이라는 안전성 과제를 안고 있습니다. 현재 이 리스크를 관리하기 위해 적용되는 최신 기술적 해법들을 소개합니다.
1. 주요 위험 요소: 표적 이탈과 게놈 불안정성
표적 이탈(Off-target): 가이드 RNA(gRNA)가 목표와 유사한 엉뚱한 부위를 찾아가 편집을 수행하여 잠재적 발암 유전자를 활성화할 위험이 있습니다.
비의도적 변이: DNA 이중 가닥을 완전히 절단(DSB)할 경우, 세포의 복구 과정에서 거대한 결실(Large deletion)이나 염색체 재배열 같은 예기치 못한 돌연변이가 발생할 수 있습니다.
2. 이를 줄이기 위한 차세대 편집 기술
프라임 에디팅(Prime Editing): DNA의 두 가닥을 다 자르지 않고 한 가닥만 검색 및 교체하는 방식입니다. 최근 MIT 연구팀은 이 기술의 오류율을 기존 대비 1/60 수준으로 낮추는 데 성공하여 정밀도를 극대화했습니다.
염기 교정(Base Editing): 아예 DNA를 자르지 않고 화학적 반응을 통해 특정 염기(C→T, A→G 등)만 살짝 바꿉니다. 절단 과정이 없으므로 대규모 유전체 손상 위험이 거의 없습니다.
3. 임상 단계에서의 안전성 강화 전략
AI 기반 정밀 설계: 수백만 개의 유전체 데이터를 학습한 AI 모델을 활용해 표적 이탈 가능성이 가장 낮은 최적의 가이드 RNA 서열을 선별합니다.
전달 시스템 최적화(LNP 및 mRNA): 유전자 편집 도구가 체내에 너무 오래 머물지 않도록, 필요한 시간 동안만 작동하고 사라지는 지질나노입자(LNP)나 mRNA 전달 방식을 채택해 장기적인 면역 반응과 오작동을 최소화합니다.