유전자교정 작물(GEO)은 자체 특성 유전자를 조절하는 방식으로 개발돼 미국, 일본 등 일부 나라에선 일반 작물과 같게 본다. 최근 해외 다국적기업들이 그린바이오 작물로 유전자교정 작물 개발에 힘을 쏟고 있으며, 일부 나라에선 상용화되고 있다.

그러나 유전자교정 작물은 상용화됐을 때 형질전환벡터가 남지 않아 염기서열을 분석하지 않고는 일반 작물과 구별할 수 없다. 기후변화, 식량안보 등으로 유전자교정 작물 연구가 활발해짐에 따라 유전자교정 작물과 일반 작물을 구별할 기술이 필요한 상황이다.

유전자교정 작물은 형질전환벡터가 남아있는지에 따라 성분 차이가 나며, 이는 초분광 카메라로 찍었을 때 시각적으로 차이를 보인다. 연구진은 이에 착안해 초분광 카메라 가시근적외광 영역(400~1,100nm)에서 유전자교정 유채의 초분광 이미지를 얻고 이를 분석했다.

유전자교정 유채의 목표 유전자에 염기서열 추가나 제거가 일어난 것을 판별하기 위해 휴대용 분광기로 잎의 분광 정보를 수집하고 구축된 분광 정보에 기계학습(머신러닝) 알고리즘을 적용했다. 그 결과, 98%의 정확도로 일반 유채와 유전자교정 유채를 구별할 수 있었다.

이 기술은 전문가뿐만 아니라 비전문가도 활용할 수 있을 정도로 절차가 간략하다. 게다가 일반 작물과 유전자교정 작물 구별에 들던 염기서열 분석 비용과 노동력도 줄일 수 있다.

또한, 유전자교정 작물 감시(모니터링)뿐만 아니라 유전자교정 작물 개발단계에서도 신속‧정확하게 유전자교정 작물을 판별할 수 있다. 이에 따라 작물의 세대별 유전자교정과 형질전환벡터 잔존 여부 등 유전적 안전성을 검증하는 데 활용할 수 있어 유전자교정 작물 개발 기업이나 기관에 도움이 될 수 있다.

농촌진흥청은 이번 연구 결과를 특허출원했다.

농촌진흥청 생물안전성과 류태훈 과장은 “이 기술을 이용하면 초보자도 유전자교정 작물 개발 과정이나 환경 평가를 할 때 쉽게 유전자교정 작물을 구별할 수 있다.”라고 말했다.