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[IT뉴스]유전자 가위 활용…다양한 바이러스·변이 동시에 진단
온카뱅크관리자
조회:
6
2026-04-26 12:07:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, 유전자 가위 반응속도 차이 적용한 신개념 진단기술<br>RNA 직접 인식해 여러 바이러스와 변이까지 한 번에 구분</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Kf32O3AiC0"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="57e4e42a8b38af89193faefd74fd5e7ffed16878533de9dfde8d8fd91b06c24a" dmcf-pid="940VI0cnl3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="크리스퍼 Cas13 효소의 반응 속도를 이용한 키네틱 바코딩 개념도. 오른쪽 점선 영역은 반응 속도 조절을 위해 변형된 가이드 RNA 영역. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/dt/20260426120148367qalo.jpg" data-org-width="592" dmcf-mid="BOcl8cqFTU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/dt/20260426120148367qalo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 크리스퍼 Cas13 효소의 반응 속도를 이용한 키네틱 바코딩 개념도. 오른쪽 점선 영역은 반응 속도 조절을 위해 변형된 가이드 RNA 영역. KAIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="0b99bcd47086df66237622a91a9ca877c2135d7faefcb8b9355f8b0a0a50a022" dmcf-pid="28pfCpkLlF" dmcf-ptype="general"><br> 유전자 가위의 속도를 조절해 다양한 바이러스와 변이를 동시에 판별할 수 있는 새로운 진단기술이 나왔다.</p> <p contents-hash="5016eb925bfefeb5a2a5b015f850256a53d08e56aa3769898e69dbb71716d42e" dmcf-pid="V6U4hUEolt" dmcf-ptype="general">KAIST는 손성민 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 미국 UC버클리, 글래드스톤 연구소 등과 함께 유전자 가위의 반응 속도를 활용해 여러 바이러스와 변이를 구별할 수 있는 ‘차세대 리보핵산(RNA) 분자 진단 기술’을 개발했다고 26일 밝혔다.</p> <p contents-hash="7d8013f502666f4d7e28aeb8839dd6628d161cd546031ad9ea419cec40066c54" dmcf-pid="fPu8luDgh1" dmcf-ptype="general">유전자 가위 진단 기술은 높은 민감도와 빠른 속도로 바이러스를 검출할 수 있으나, 여러 바이러스를 동시에 검출하려면 서로 다른 효소를 사용해야 하기에 다중 진단 구현에 제약이 있다.</p> <p contents-hash="c6303f3dafbd87b32c4cf37c38707ab866c0eb3aed3dc2384223e89061577049" dmcf-pid="4Q76S7waC5" dmcf-ptype="general">연구팀은 Cas13으로 불리는 유전자 가위 단백질을 활용했다. 유전자 가위는 특정 유전자를 찾아 잘라내는 단백질로, 목표를 인식하면 활성화된다.</p> <p contents-hash="16640de4bf3f7a2a5aff277998bc147b1d8ca509dd178caa38867ef4a596f46f" dmcf-pid="8xzPvzrNhZ" dmcf-ptype="general">Cas13은 RNA를 표적으로 해 목표 RNA를 찾으면 주변 RNA를 자르면서 형광 신호를 발생시킨다. 다만 여러 바이러스를 동시에 검출하려면 서로 다른 유전자 가위나 다양한 색의 형광물질을 사용해야 하기 때문에 구조가 복잡하고 실제 현장 적용이 어렵다.</p> <p contents-hash="14c90ea06543eef482ce220bcce689f6cabd77637228ab1b0353df7e10f79b2f" dmcf-pid="6MqQTqmjyX" dmcf-ptype="general">연구팀은 유전자 가위가 목표물과 결합할 때 바이러스 종류에 따라 가위질 속도가 다르다는 점에 주목하고, 가이드 RNA와 표적 RNA 조합에 따른 반응 속도 차이를 ‘바코드’처럼 활용하는 키네틱 바코딩 기술을 개발했다.</p> <p contents-hash="c83ca575c69d9f8564a00c37624aa17d6d5e9a351b807b44250b4ac197d9c4ba" dmcf-pid="PRBxyBsAlH" dmcf-ptype="general">반응 속도를 일종의 신호 패턴으로 읽어 서로 다른 바이러스를 구별하는 방식으로, 하나의 유전자 가위만으로 여러 바이러스와 변이를 동시에 구별할 수 있다.</p> <p contents-hash="8e8db55cbda47c873f9ca4df5d7636ffc9fa195ed1251e736dfce975d92cb090" dmcf-pid="QebMWbOcTG" dmcf-ptype="general">또 유전자 가위가 어떤 목표를 찾을지 안내하는 위치정보 역할을 하는 가이드 RNA 분자 설계를 조정하면 유전자 가위질 속도를 원하는대로 조절할 수 있어 매우 다양한 바이러스를 동시에 판별할 수 있다.</p> <p contents-hash="1807a2a0917e342e05230e35c1a68d711e8993a22a807574e07afa9d452c78c8" dmcf-pid="xdKRYKIkWY" dmcf-ptype="general">검사 과정도 단순화돼 RNA 바이러스를 DNA로 변환하는 역전사 과정 없이 RNA를 그대로 직접 검출할 수 있다.</p> <p contents-hash="6f1147268485c9590ced4c8df286d2c7f1c8ec1ce68374aca7d90ac4f6b0385c" dmcf-pid="yriDqitWSW" dmcf-ptype="general">연구팀은 임상 샘플을 테스트한 결과, 다양한 호흡기 바이러스와 사스 코로라 바이러스 변이를 한 번의 반응으로 정확하게 구분하는 데 성공했다.</p> <p contents-hash="244badfb4f3f98de4fc1d8012ac4b09e8ea0564f5d4413e921d1cffa3363931e" dmcf-pid="WmnwBnFYSy" dmcf-ptype="general">손성민 교수는 “유전자 가위의 반응 속도라는 새로운 정보를 하나의 반응에서 여러 바이러스를 식별할 수 있는 가능성을 제시한 연구”라며 “앞으로 다양한 감염병을 현장에서 동시에 진단하는 차세대 분자 진단 플랫폼 기술로 확장할 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="82252b895183731dc7d8a1ec17aca0728258336d8e5b3576da23064e7baeeff6" dmcf-pid="YsLrbL3GTT" dmcf-ptype="general">연구결과는 바이오공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 바이오메디컬 엔지니어링’ 지난달 31일에 실렸다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="eafb2101c26beb112cdd0140b9d4873055816c2eda30175b1f483668097f2fbc" dmcf-pid="GOomKo0HTv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="손성민 KAIST 교수와 다니엘 플래쳐(왼쪽 상단부터) UC Berkeley 교수, 멜라니 오트 글래드스톤 연구소 교수. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/dt/20260426120149629uxag.jpg" data-org-width="625" dmcf-mid="bMpfCpkLvp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/26/dt/20260426120149629uxag.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 손성민 KAIST 교수와 다니엘 플래쳐(왼쪽 상단부터) UC Berkeley 교수, 멜라니 오트 글래드스톤 연구소 교수. KAIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="5d9b148df876c2bf16b2713899f2cd078f5a85b60b76826d71a607e1ea4e486c" dmcf-pid="HIgs9gpXTS" dmcf-ptype="general"><br> 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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