한빛사 인터뷰
- 등록2024-04-24
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1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
정밀의료에서는 개별환자의 특성에 맞는 차별화된 치료와 관리를 제공함으로써 그 치료 효과를 극대화하고자 합니다. 이는 모든 환자들에게 동일한 치료방법을 제공했던 기존 의료 시스템의 한계를 극복하고자 하는 것인데요. 이에 기존의 획일화된 치료법에서 벗어나 정밀의료로 나아가기 위한 첫번째 단계는 개개인의 질병 상태를 객관적으로 측정하고 평가할 수 있는 바이오마커의 발굴입니다.
현재 정밀의료를 위해 사용되고 있는 바이오마커 대부분은 돌연변이나 과발현 등 단일 유전자의 이상 여부에 의해 만들어진 것들입니다. 그러나 현재 실제 임상 현장에서는 소수의 환자들만이 단일 유전자 기반 바이오마커의 혜택을 보고 있고, 이는 단일 유전자의 이상만으로는 여러 유전자가 복합적으로 관여하는 복합질병의 발병기전의 복잡성과 이질성을 온전히 설명할 수 없음을 의미합니다.
이에 본 연구에서는 단일 유전자 기반 바이오마커의 한계점을 극복하고자 유전자 커뮤니티 결속력에 기반한 바이오마커를 발굴하고자 하였습니다. 이를 위해 한 환자로부터 얻은 하나의 유전자 발현 데이터로 개인화된 유전자 네트워크를 구축하고, 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티가 정상적인 상호작용과 결속력을 유지할 수 있는 능력을 수치화하였습니다. 또한 이를 기반으로 한 환자 샘플에서 그 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 기반으로 환자 맞춤형 치료 표적 및 저항성을 예측할 수 있는 바이오마커로 사용될 수 있음을 증명하였습니다. 본 연구는 더욱 고도화된 정밀의료 바이오마커 발굴을 위해 유전자 커뮤니티의 결속력을 살펴보는 새로운 시각을 열었다는 점에서 그 의의가 있다고 할 수 있습니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저는 KAIST 바이오및뇌공학과 바이오정보시스템 연구실 (Bio-information System Laboratory)에서 이도헌 교수님 지도 하에 박사과정을 밟고 있으며, 본 연구실에는 저 외에도 생명과학, 생명공학, 전산학 등 다양한 전공의 20여명 석박사과정 학생들이 함께 연구하고 있습니다.
본 연구실은 현재 지난 10여년 간 구축해온 세계 최대 규모의 가상인체 시스템 (CODA)과 천연물 유래 성분 데이터베이스 (COCONUT)를 기반으로 VNN (Visible Neural Network), GNN (Graph Neural Network) 등 다양한 인공지능 기술을 접목하여 노인성 질환을 위한 신약 개발에 힘쓰고 있습니다. 또한 최근에는 합성생물학 분야에 새롭게 뛰어들어 in vitro 뿐만 아니라 in vivo 환경에서도 작동할 수 있는 합성회로를 설계하고, in vivo 환경에서 합성회로의 성능을 예측하는 인공지능 모델을 개발하는 등 표적 물질의 효율적인 생산을 위한 합성회로에 대해 연구하고 있습니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
유전체 (Genomic) 데이터, 병원의 전자건강기록 (Electronic Health Record), 환자 유래 건강데이터 (Patient Generated Health data, 생활 습관 등 웨어러블 디바이스 등을 통해 개인이 건강관리를 위해 생성, 기록, 수집하는 데이터) 등 앞으로는 한 개인에게서 일평생 1,000 테라바이트가 넘는 건강 관련 데이터가 만들어질 것이라고 합니다. 이와 같은 데이터 시대에 방대한 데이터 속에서 숨은 의미를 찾아내는 생명정보학자들의 역할이 더욱 중요해질 것인데요. 본 연구 또한 이러한 흐름에 좋은 예시가 될 수 있을 것 같아 기쁜 마음입니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
정재찬 시인의 「우리가 인생이라 부르는 것들」 이라는 책에서 세렌디피티 (Serendipity)란 기존에 알려진 것처럼 “특별한 사람들에게 주어진 행운이거나 완전한 우연에만 맡겨진 일”이 아니라 “한결같이 자기가 좋아하고 사랑하는 분야에서 꾸준히 관찰하고 공부하고 숙련하여 준비된 이들에게 허여된 필연”이라는 구절을 읽은 적이 있습니다. 즉, “우연히 얻은 정보들 사이에 숨겨진 질서와 감춰진 비밀의 발견할 수 있는 사람은 평소 자신의 관심 분야에 대한 세심한 관찰을 통해 준비된 자라는 것”인데요. 이처럼 다양한 분야에 관심을 가지고 자세히 관찰하려는 자세는 저와 같이 BT와 IT의 융합 분야인 생명정보학을 공부하려는 학생들에게 가장 필요한 자세일 것 같습니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
저는 올해 8월 KAIST에서 박사학위 졸업을 앞두고 있습니다. 졸업 이후에는 Harvard Medical School로 자리를 옮겨 박사후연구원으로 노화 및 노화 관련 질병의 복잡한 생물학적 기전을 밝혀가는 연구를 진행할 예정입니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
본 연구의 의미와 방향성을 잘 찾을 수 있도록 오랜 시간 지도해주신 이도헌 교수님께 감사드립니다. 또한 학문적 토의를 아끼지 않아 준 바이오정보시스템 연구실 선후배님들에게도 감사드립니다.
#Precision medicine
# Systems biology
# Gene community
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