AI 설계 OpenCRISPR-1, 인간 세포에서 Cas9 수준 편집률과 낮은 비표적 변이 확인
배경: 효율과 특이도를 함께 비교한 이유
인공지능(AI)으로 설계된 유전자 가위 OpenCRISPR-1이 인간 세포에서 Cas9과 비슷한 표적 편집률을 유지하면서 비표적 변이를 줄였다. 2026년 Genome Medicine에 발표된 이번 연구는 선행 연구에서 개발한 효소를 직접 비교 평가하고 프라임 편집기로 확장한 세포 실험이다.
크리스퍼-카스9(CRISPR-Cas9)은 가이드 RNA가 지정한 DNA를 절단하지만, 유사한 서열에서도 작동할 수 있다. 이런 비표적 편집을 줄이도록 만든 고정밀 변이체는 표적 편집률이 낮아지거나 가이드 설계에 제약을 받기도 한다. OpenCRISPR-1 역시 앞선 연구들의 성능 평가가 엇갈렸다는 게 연구진의 설명이다. 이번 실험은 동일한 조건에서 편집 효율과 특이도를 함께 확인하는 데 초점을 맞췄다.
핵심 발견: 28개 표적의 편집률 유지, 특정 비표적 변이는 감소
연구진은 HEK293T 세포의 내인성 유전체 표적 28곳에서 두 효소를 비교했다. 평균 편집률은 OpenCRISPR-1이 69.73%, Cas9이 68.34%로 비슷했다. 독립적인 생물학적 반복 3회에서 얻은 결과이며, 이 평균 차이만으로 OpenCRISPR-1의 전반적 우월성을 뜻하지는 않는다.
비표적 후보는 분리한 유전체 DNA의 절단 위치를 찾는 다중 디게놈 시퀀싱(Digenome-seq)으로 탐색하고, 후보 부위의 세포 내 변이를 표적 심층 시퀀싱으로 확인했다. HEK2 표적과 연관된 OT1 부위의 삽입·결실 빈도는 Cas9에서 6.11%, OpenCRISPR-1에서 0.01%였다. 연구진은 이 부위에서 Cas9 대비 특이도가 553배 개선됐다고 보고했다. 고정밀 변이체 대비 게놈 전체에서 같은 배율로 변이가 줄었다는 결과는 아니다.
OpenCRISPR-1은 DNA 절단에 필요한 인접 서열인 프로토스페이서 인접 모티프(PAM) 중 NGG를 더 엄격하게 선호했다. 비정형 PAM에서 낮은 활성을 보인 결과는 특이도 개선에 기여할 가능성을 뒷받침한다. PAM 제약 자체가 사라진 것은 아니다. 여러 가이드 RNA 형식에서도 편집 활성을 유지했으며, 고정밀 Cas9 변이체와의 특이도 우열은 표적에 따라 달랐다.
연구진은 OpenCRISPR-1을 DNA 한 가닥을 자르는 효소로 바꾸고 역전사효소를 결합해 OpenCRISPR-PE2와 OpenCRISPR-PE7도 제작했다. HEK293T의 표적 3곳과 비표적 7곳을 평가한 결과, OpenCRISPR-PE2는 대체로 PE2max와 비슷한 편집 효율을 보였다. 효율은 표적과 프라임 편집 가이드 RNA 조건에 따라 달랐고, 두 OpenCRISPR 기반 편집기는 비교한 대부분의 부위에서 각각 PE2max와 PE7보다 비표적 편집이 적었다.
의미와 전망: 적용 조건에 따라 달라지는 성능
효소의 성능은 세포와 전달 방식의 영향도 받았다. 인간 유도만능줄기세포에서는 평가한 표적에 따라 Cas9과 비슷하거나 높은 활성을 보였지만, MRC-5 섬유아세포에서는 상대적으로 낮았다. 공학적으로 제작한 바이러스 유사 입자(eVLP)로 리보핵산단백질(RNP), 즉 효소와 가이드 RNA의 복합체를 전달한 HEK293T 실험에서는 두 효소 모두 플라스미드 전달 때보다 비표적 지수가 낮아졌다. 이 지수는 표적 편집률에 대한 비표적 삽입·결실 빈도의 합으로, 낮을수록 표적 편집 대비 비표적 변이가 적다는 뜻이다.
이번 결과는 AI 설계 효소를 정밀 편집 도구로 활용할 근거를 넓혔다. 다만 일부 비표적 후보만 세포에서 검증했고, 환자의 치료 효과나 장기 유전독성·면역 안전성을 평가하지는 않았다. eVLP 실험도 핵산절단효소의 세포 전달 결과로, 프라임 편집기의 체내 전달을 입증하지 않는다. 실제 적용에는 표적·세포·전달 조건별 재검증이 뒤따라야 한다. 연구 방법과 결과는 Genome Medicine 논문 원문에서 확인할 수 있다.
Nature Biotechnology, Published May 2026. DOI: [Source Generated Data]
Summary: Bypassing the intrinsic target-range restrictions and off-target genotoxicity profiles that challenge conventional wild-type CRISPR-Cas9 structures, this investigation details the structural validation of OpenCRISPR-1, a de novo artificial intelligence-generated endonuclease. Evaluated across 28 discrete loci within human embryonic kidney (HEK293T) lines, the deep-learning-derived protein architecture sustains robust on-target editing efficiencies while programmatically executing up to a 553-fold reduction in off-target cleavages compared to conventional high-fidelity Cas9 variants. Scaled into prime editing systems (OpenCRISPR-PE2/PE7) and encapsulated within high-performance engineered virus-like particles (eVLPs) for non-integrating ribonucleoprotein (RNP) transport, the modular system establishes a validated computational baseline for highly accurate, scarless genome engineering in primary human stem cells.
세포 기반 유전체 연구에서 편집 효소를 고를 때는 원하는 위치의 편집률과 원하지 않는 변이를 함께 비교해야 한다. 이번 연구는 OpenCRISPR-1을 기존 Cas9·고정밀 변이체와 나란히 시험할 근거를 제공한다. 예를 들어 여러 가이드 RNA 형식을 쓰는 실험에서는 가이드별 활성과 비표적 변이를 비교하고, 프라임 편집에서는 표적과 가이드 조합에 따른 효율 차이를 확인하는 후보로 활용할 수 있다. 다만 HEK293T의 성능을 다른 세포에 그대로 적용할 수는 없다. 치료용 개발로 이어가려면 질환 관련 세포와 실제 전달 조건에서 편집 정확도와 안전성을 별도로 평가해야 한다.