최근 전 세계적으로 하역, 운송과정에서 비의도적으로 유전자변형 농산물이 유출되는 사례가 발생하고 있어 유전자변형 농산물을 쉽고 빠르게 판별할 수 있는 기술이 필요하다.

기존에는 현장에서 채취한 식물을 복잡한 화학적 전처리를 거친 후 냉장 상태로 운반해 실험실에서 분석했기 때문에 별도의 시간과 비용, 노동력이 들고 어느 정도 숙련된 전문인력이 필요하다는 어려움이 있었다.

그 가운데 농촌진흥청(청장 조재호)은 인공지능으로 유전자변형(GM) 유채와 자생 유채를 구별할 수 있는 소프트웨어를 개발했다.

유채는 세계 3대 유지작물 중 하나이다. 유전자변형 유채는 산업적 가치가 높으나 세계 각국에 널리 퍼져있는 다수의 야생 근연종(무, 배추 갓 등)과 교잡할 가능성이 커 각 나라에서 확산 방지를 위해 노력하고 있다.

농촌진흥청은 지난해 유전자변형 유채, 자생 유채, 근연종 등의 분광 데이터베이스를 구축하고 머신러닝 알고리즘을 적용해 유용 정보를 추출한 후 분석하는 유전자 변형 농산물(GMO) 판별모델을 개발한 바 있다.

이번에 개발한 소프트웨어는 지난번 개발한 판별모델을 현장에서도 쉽게 쓸 수 있도록 수정한 후 적용해 만든 것이다. 개발한 AI 소프트웨어를 이용하면 현장에서 유전자변형 농산물로 의심되는 식물의 잎을 따서 분광기로 찍은 후 측정한 정보를 입력해 유전자변형 여부를 바로 판정할 수 있다.

현장에서도 노트북이나 태블릿피시(PC)를 연결해 이용할 수 있으며, 96% 정확도로 유전자변형 유채를 구분할 수 있다.

농촌진흥청 생물안전성과 류태훈 과장은 “이번 소프트웨어 개발로 생명공학 연구성과의 대중화 기반을 마련했다.”라며, “우리 농업생태계를 미승인 유전자변형 농산물로부터 안전하게 보존하는 데 크게 도움이 될 것으로 기대한다.”라고 말했다.

국립종자원 종자산업지원과 이승일 사무관은 “이 소프트웨어를 이용하면 현장에서 즉시 유전자변형 여부를 판별할 수 있어 미승인 유전자 변형 농산물 조사 업무 비용과 시간을 최대 3~5배 절약할 수 있을 것으로 기대된다.”라고 말했다.

한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 분자과학저널(International Journal of Moleular Sciences )에 'Vis-NIR 분광법 및 머신러닝을 사용한 형질전환 카놀라(유채) 및 B. rapa와의 하이브리드 판별(Discrimination of Transgenic Canola (Brassica napus L.) and their Hybrids with B. rapa using Vis-NIR Spectroscopy and Machine Learning Methods-다운)'란 제목으로 게재됐으며, 산업재산권(GM작물 판별을 위한 머신러닝 기반 소프트웨어/제C-2022-031778호)이 등록됐다.