[메디먼트뉴스 이광익 기자] 유전자의 배열 순서를 분석해 유해 세균을 식별하는 머신러닝 기술이 개발됐다.
11일(현지시간) 미국 아칸소 대학교 농업부 산하 연구기관인 아칸소 농업실험소 연구팀은 이 같은 연구 결과를 국제학술지 '마이크로바이올로지 프론티어스'에 발표했다.
연구팀은 가금류에 질병을 일으키는 장구균(Enterococcus cecorum)에 이 기술을 적용했다. 이 세균은 대부분 무해하지만 일부는 가금류에 관절염과 뼈 감염 등을 일으켜 경제적 손실을 유발한다.
연구를 이끈 아라냑 고스와미 조교수는 "단일 유전자의 유무가 아닌, 유전자들의 이웃 관계와 배열 순서에 주목했다"고 설명했다. 연구팀은 이를 '유전적 이웃' 개념으로 설명하며, 특정 유전자가 아닌 주변 유전자 배열 전체의 패턴을 분석해 병원성을 구별했다.
연구팀은 병원성 장구균 50개와 비병원성 95개를 포함한 총 145개의 균주 게놈을 분석했다. 그 결과, 병원성 균주는 항생제 내성 및 유전물질 이동에 관여하는 유전자들이 모여있는 특정 배열 패턴을 보이는 것으로 나타났다.
고스와미 교수는 "이 기술은 닭뿐만 아니라 인간, 가축, 야생 동물, 식물에 영향을 미치는 다른 박테리아에도 적용할 수 있다"고 밝혔다. 연구팀은 향후 병원 내 감염의 주된 원인인 엔테로코커스 패칼리스와 대장균 등에도 이 기술을 적용할 계획이다.
이번 연구는 가금류 육종 기업 콥-밴트레스가 고스와미 교수에게 머신러닝 기술 자문을 요청하면서 시작됐다. 연구팀의 목표는 특정 논문 발표를 넘어, 다른 연구자들도 활용할 수 있는 분석 파이프라인을 구축하는 것이다.
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