단일 세포 RNA 스플라이싱 조절 규명 머신러닝 프레임워크 개발

주장머신러닝 프레임워크인 카스렐(CASREL)은 알피비(RBP·RNA 결합 단백질)와 대체 스플라이싱(Alternative Splicing) 간의 조절 회로를 단일 세포 수준에서 직접 재구성합니다.

주장기존의 사전 단백질-RNA 결합 주석에 의존하지 않고 조절 기전을 추론한다는 점이 이 기술의 핵심 경쟁력입니다.

팩트연구진은 앙상블 학습과 샵(SHAP·Shapley Additive exPlanations) 기반의 모델 해석 기법을 통합해 프레임워크를 개발했습니다.

팩트프레임워크는 단일 세포 스플라이싱 프로파일의 특징인 편향된 아이소폼 사용과 발현 노이즈에 대한 회복력을 활용합니다.

교차검증기존의 교차 결합 면역 침강 분석이나 알피비 섭동 실험은 처리량이 낮고 생리학적 관련성이 부족했습니다.

교차검증벌크 해상도 방식은 세포 간 이질성을 간과하는 문제가 존재해 단일 세포 단위의 정밀한 분석이 필요합니다.

팩트카스렐은 다양한 조직과 세포 유형에 적용되어 생리학적 맥락에서 세포 특이적 알엔에이 스플라이싱 조절을 매핑합니다.

팩트연구진은 칭화대학교 단백질 과학 연구 센터와 생물 정보학 핵심 연구실의 지원을 받아 연구를 수행했습니다.

팩트중국 국가 핵심 연구 개발 프로그램과 국가 자연 과학 기금이 본 연구의 재정적 기반을 제공했습니다.

팩트충칭시의 박사후 연구 지원 프로그램과 충칭 종합 병원의 의료 연구 혁신 기금도 연구 자금으로 투입됐습니다.

주장이번 성과는 알엔에이 스플라이싱이 생물학적 과정을 형성하는 전사 후 조절 기전임을 명확히 보여줍니다.

팩트해당 논문은 지난 2026년 3월 17일에 접수되어 같은 해 8월 28일에 승인됐습니다.

팩트논문은 2026년 9월 8일에 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)를 통해 공식 공개됐습니다.

팩트샹 시안케와 양 슈에루이가 공동 저자로 참여했으며, 양 슈에루이가 교신 저자를 맡았습니다.

교차검증저자들은 본 연구와 관련해 이해 상충이 없음을 명시했습니다.

출처네이처 커뮤니케이션즈(https://www.nature.com/articles/s41467-026-77627-5)의 보도를 교차 검증했습니다.