한빛사 인터뷰
- 등록2023-09-29
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1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
T세포를 활용한 면역치료 및 백신의 효과를 높이고, 부작용을 줄이기 위해서는 T세포가 인식하는 항원을 정확하게 식별하는 것이 중요합니다. 하지만 데이터의 부족과 Peptide-MHC-TCR 복합체의 복잡한 구조로 인해 항원을 정확하게 예측하는 것은 아직 어려운 과제입니다. 이에 따라, 본 연구에서는 CD8+ T세포 항원을 식별할 수 있는 딥러닝 기반 모델인 TRAP (T-cell recognition potential of HLA-I presented peptides)을 개발하였습니다. 단백질 언어 모델과 딥러닝과 같은 최신 기술을 활용하여 기존 모델들보다 정확도와 신뢰성을 높였습니다. 또한 이 모델이 교모세포종 (glioblastoma) 및 코로나바이러스 (SARS-CoV-2)와 같은 질병에 대한 면역 치료 및 백신 개발에 어떻게 활용될 수 있는지 시연하였습니다. 향상된 성능을 통해 암, 자가면역 질환 및 감염성 질환 예방 및 치료에 기여할 것으로 기대합니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
본 연구는 옥스퍼드 대학교 MRC Weatherall Institute of Molecular Medicine (WIMM)에서 Hashem Koohy 교수님과 Alison Simmons 교수님의 지도 아래 진행되었습니다. WIMM은 면역학, 혈액학 및 생물정보학 연구를 활발하게 하는 연구소로, 옥스포드 대학병원인 John Radcliffe Hospital와 연계되어 있어 임상연구도 큰 부분을 차지하고 있습니다. 더욱이 WIMM 내에 있는 genome engineering, single cell sequencing, transgenic facility와 같은 시설들을 통해 직접 데이터를 생성하고 분석할 수 있는 장점이 있습니다. 생물 분야는 아직 데이터가 한정되기 때문에 양질의 데이터 생성이 중요한 부분이라고 생각합니다. 임상 의사분들을 통해 환자 샘플을 얻고, 데이터를 효율적으로 생성하고 분석할 수 있는 점이 WIMM연구소의 큰 장점인 거 같습니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
처음 프로젝트를 시작했을 때 면역원성 (immunogenicity)라는 문제를 더 정확하게 예측하고 싶었고, 전이 학습 (transfer learning)과 단백질 언어 모델 (protein language model)과 같은 최신 머신러닝 기술을 적용하면 좋은 결과가 나오지 않을까 싶었습니다. 하지만 당시에는 딥러닝에 대한 지식이 많이 부족했고, 감사하게도 옥스포드 대학교에서 딥러닝/ 컴퓨터 비전/ 언어모델을 연구하고 있는 한국 친구들과 협업할 수 있어 좋은 결과를 얻을 수 있었던 것 같습니다. 연구를 하면서 저희 분야 뿐 아니라 다른 분야 전문가와의 협력과 소통이 중요하다는 걸 더 느끼는 것 같습니다.
또한 지금은 암 백신을 개발하는 회사에서 파트타임으로 일하면서 TRAP과 같은 모델이 백신 타겟을 찾는 과정에 직접적으로 도움이 되는 것을 보며 더 보람을 느끼는 것 같습니다. 데이터를 활용하여 빠르고 정확한 신약개발에 도움을 줄 수 있다는 점이 큰 동력이 되는 것 같습니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
아직 연구 경험이 많지는 않지만, 생물정보학으로 연구하며 여러 분야에 대해 더 재밌게 접근할 수 있었던 것 같습니다. 최근 단백질 구조, high-throughput sequencing와 같은 실험기술과 머신러닝/딥러닝의 발전으로 AlphaFold2와 같은 단백질 구조 예측하는 알고리즘과 더불어 데이터 분석, 조기진단, 약물 표적 발견 등 많은 부분에 생물정보학이 쓰이고 있고, 점점 필요한 기술이 될 거라고 생각합니다. 더욱이 빠르게 발전하는 분야여서, 발전해 나가는 모습을 보는게 재밌고 최근 연구에 기여할 수 있는 점이 보람되는 것 같습니다. 후배들에게 적극 추천하고 싶습니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
저는 박사 과정을 마치고 현재 Simmons와 Koohy 그룹에서 박사 후 연구원으로 일하며, single-cell multiome sequencing와 high-resolution spatial data를 통해 태아부터 신생아, 십대 청소년까지의 위장관 발달 (intestinal development)에 대한 연구를 하고 있습니다. 아직 생물학과 정보학 두 분야 모두 부족하지만, 더 공부해 실제 환자들에게 도움이 될 수 있는 플랫폼을 구축하는 연구를 하고 싶습니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
연구를 진행하면서 정말 많은 분들께 도움을 받았습니다. 특히 딥러닝에 대해 알지 못했던 저에게 당근과 채찍으로 알려준 재성오빠와 명준이. 아이디어가 고갈되었을 때 같이 이야기 나눠주었던 Agne와 Mariana, 여러 프로젝트를 같이 진행한 Paul 모두에게 고맙다는 말 전하고 싶습니다.
외로울 수 있는 유학생활을 풍성하게 채워주고 선한 영향력을 주는 옥스포드 친구들에게 감사하다는 말 전하고 싶고, 항상 사랑으로 응원해주고 기도해주시는 부모님, 지혜에게도 정말 고맙고 사랑한다는 말 전하고 싶습니다.
#T세포항원
#딥러닝
#치료제/백신 항원 발굴
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