BT와 IT 융합기법인 네트워크 바이올로지 기술로 바이오 빅데이터를 분석해 모든 단백질의 세포 내 조건별 기능을 컴퓨터가 자동으로 예측하는 방법을 국내 연구진이 세계 최초로 개발했다. 아주대의대 의료정보학과 이기영 교수, 서울대 생명과학부 허원기 교수와 성민경 박사(현 미국 캘리포니아 공대), 미국 샌디에이고 캘리포니아 주립대학교 트레이 아이데커 교수 연구팀이 공동으로 대용량 유전체 빅데이터와 단백질 상호작용 네트워크를 이용해 대량의 단백질이 특정 조건마다 세포 내에서 이동할 위치와 역할을 예측하는 기법을 개발했다고 밝혔다.
우리 몸은 약 100조 개의 세포로 이뤄져 있고, 각 세포에는 수만 개 이상의 단백질이 존재한다. 각 단백질은 우리 몸에서 각기 역할이 있고, 각각의 단백질이 자신의 역할을 올바르게 수행하기 위해서는 세포 내의 특정 위치로 이동해야 한다. 하나의 단백질은 하나 이상의 역할을 하기도 한다. 그런데 이때 단백질이 특정 조건에서 제대로 기능을 못 하거나 잘못된 역할을 수행하면 우리 몸에 문제가 발생하고 질병이 생긴다. 줄기세포가 특정 세포로 분화할 때도 단백질 기능에 따라 좌우된다. 이 때문에 많은 학자가 우리 몸에 존재하는 단백질이 특정 조건에서 어떤 기능을 하는지 밝히려 했지만, 생물학 실험으로는 모든 단백질이 특정 조건에서 세포 내의 어느 위치에서 어떤 일을 수행하는지 밝히는 것이 불가능하다.
이에 국내 연구진이 대량의 유전체 빅데이터를 BT 및 IT 융합기법인 네트워크 바이올로지 기법을 이용해 풀어내고, 특정 조건에서 단백질이 어느 위치에서 어떤 기능을 수행할지 컴퓨터를 통해 자동으로 예측할 수 있게 했다. 이는 특정 단백질이 어떤 단백질과 상호작용하는지를 이용해 예측한다. 이 상호작용 정보를 '친구' 정보라고 한다. 특정 조건마다 '친구'가 달라진다는 점을 이용해 특정 조건별 단백질의 위치 및 기능 정보를 예측하는 것이다. 그리고 개발된 기법을 효모의 전체 단백질에 적용해 다양한 외부 자극 조건에서 모든 단백질이 어느 위치에서 어떤 기능을 할 것인지를 수십만 개 이상 모두 예측했고, 그 결과 중 일부를 생물학 실험으로 검증했다.
이기영 교수는 "이번에 개발한 기술은 여러 조건에서 대량의 단백질의 위치 정보뿐 아니라 그 위치에서 어떤 기능을 할지 IT 기법으로 예측하는 것으로 세계적으로도 처음 시도된 것"이라며 "관련 기술이 질병의 진단과 치료, 줄기세포 분화 등 여러 연구에서 핵심 원천기술이 될 수 있다"고 말했다. 덧붙여 "앞으로 더 많은 컴퓨터 관련 IT 전공자가 의학이나 생명 분야와 융합한 연구를 수행해주기를 바란다"고 말했다.
미래창조과학부의 중견 연구자지원사업 및 선도연구센터육성사업(NCRC)의 일환으로 진행된 이번 연구는, 다양한 학문과의 융합을 통한 창조적 기법의 개발이라는 점에서 의미가 더욱 크다. 연구 결과는 미국국립과학원회보(PNAS) 온라인판에 16일(한국 시각) 게재됐으며, 개발한 기술과 관련해 수 개의 특허를 등록했다. 또 연구결과가 다양한 의료 및 생명 분야에 응용성이 높아 앞으로 암을 포함한 질병의 진단과 치료, 줄기세포의 분화 유도 등 다양한 분야에서 단백질 기능 연구에 변화를 가져올 것으로 예상되고 있다.