답변자 (Prabhakar) : BRIC 브만사 인터뷰에 초대해 주셔서 정말 기쁩니다. 

좋은 질문이에요. 저는 참 많은 분야를 옮겨 다녔어요. 저는 전자공학으로 공부를 시작했는데요. 그 이유는 진로 상담을 제대로 받지 못했기 때문인 것 같아요. 당시엔 공부 잘한 학생은 전자공학이나 컴퓨터를 전공했거든요. 그러던 어느 날 저는 공학을 좋아하지 않고 과학을 좋아한다는 걸 깨달았어요. 

 

학부 과정이 끝나고 순수 과학 분야인 물리학을 공부했는데 물리가 정말 좋았어요. 박사학위까지 받게 되었죠. 아마 그렇게 평생 물리학자로 살 수도 있었을 거예요. 그런데 당시 입자 가속기 연구를 하게 되었어요. 그리고 개인적인 이유로 가족들과 가까이 지내기 위해 아시아로 이주하고 싶었어요. 그리고 아시아에선 입자 가속기 연구가 활발하지 않은 걸 깨닫고 연구 분야를 바꿔야 했어요.  ‘난 과학을 하고 싶은데 아시아에서 할 수 있는 과학은 무엇이 있을까?’ 유전체학이 딱 맞아떨어졌고, 지금은 아주 행복해요. 

바보 같은 거죠. 하지만 이런 과거의 경험이 생물학을 다른 관점으로 대할 수 있게 도움을 줘요. 제가 생물학계에서 일한 지 25년이나 되었는데도 어떤 때는 생물학자들의 생각을 이해 못 할 때가 있거든요. 저는 여전히 물리학자나 공학자처럼 생각하니까요. 그래서 다른 관점을 줄 수 있는 건지도 몰라요. 

 

그래서 제가 공학에서 배웠던 수많은 수학적 기법을 생물학 분석 알고리즘 만드는 데 사용하고 있어요. 심지어 ‘BANKSY 알고리즘’조차도 제가 전자공학에서 배웠던 ‘푸리에 변환’을 사용해요. 그리고 제 생각에 물리학은 시스템을 통제하는 근본적인 원리를 가르쳐주는 것 같아요. 그러니까 물리학은 복잡계를 다루는 학문인 거죠. 

입자 가속기는 엄청나게 복잡해요. 온도가 올라가면 입자 가속기 내부의 금속이 팽창하는데 그럴 때면 가속기 움직임이 바로 변하는걸 볼 수 있어요. 또 3킬로미터 떨어진 곳에서 기차가 지나가면 그 진동이 그대로 전달될 만큼 아주 예민해요. 제 생각엔 물리학에서 입자 가속기를 연구한 경험이 복잡계를 이해하고 생물학 연구를 하는 데도 큰 도움이 되었다고 생각해요. 

아주 좋은 질문이에요. 우리가 BANKSY 알고리즘을 설계할 때 정확히 이 문제에 대해 고민했거든요. 우린 공간 데이터 정보로 세포들의 위치를 알고 있어요. 이걸 어떻게 활용하면 세포가 무얼 하고 있는지 더 잘 파악할 수 있을까요? 

초기에는 모두가 X,Y 좌푯값만 보고 좌표가 비슷하니 그 세포들도 비슷한 세포라고 말하곤 했어요. 하지만 그건 생물학적 관점에선 전혀 사실이 아니에요. 예를 들어 림프절은 여기에 있을 수도 있고, 또 이쪽에도 있을 수 있어요. 그 림프절들은 전사체학적으로 생물학적으로도 동일하지만 서로 멀리 떨어져 있어요. 만약 단순하게 물리적인 위치만 따진다면, 이 림프절과 저 림프절 세포의 위치는 완전히 다르다고 말할 수도 있어요. 그래서 우린 세포의 생물학적 특성을 파악하는 단서로 절대적 위치를 사용해선 안 된다고 생각했어요. 

그럼, 이 공간 데이터 안에서 우리가 활용할 수 있는 것은 무엇일까요? 왜 이쪽 림프절 세포와 저쪽 림프절 세포는 서로 유사한 걸까요? 그건 하나의 생태계이기 때문이고 그들은 그 생태계를 공유하고 있어요. 그 말은 세포 간 신호 전달 체계가 같다는 걸 의미합니다. 공간 정보에서 정말 중요한 부분은 바로 이 생태계 안에서 세포들이 어떻게 서로에게 신호를 보내는가, 이것이 단서였어요.  그래서 우리는 세포의 전사체 데이터와 그 세포의 이웃 환경 데이터를 함께 가져오는 것, 이것이 공간 데이터에서 뽑아낸 핵심이었어요.

 

공간 오믹스 데이터로 할 수 있는 재밌는 것들이 정말 많아요. 그중 한가지, 사람들이 간과하고 있는 것이 바로 세포의 형태예요. 다들 ‘공간 오믹스 진짜 좋아, 세포의 위치를 알 수 있잖아’라고 말해요. 하지만 위치뿐 아니라 이미지 데이터도 함께 얻을 수 있어요. 그리고 이미지 데이터는 세포의 형태에 대해 많은 걸 말해주고 있어요. 모두가 아니, 거의 모든 사람이 그걸 간과하고 있어요. 

하지만 초창기 생물학 시절을 생각해 보면, 초기 생물학은 현미경 관찰이 큰 부분을 차지했어요. 사람들은 세포의 형태와 염색된 세포를 들여다보며 ‘이건 이런 세포고, 저건 저런 세포 타입이야’라고 말했어요. 그래서 우리는 다시 그 본질로 돌아가 공간 오믹스 데이터에는 

전사체, 위치, 형태, 이 세 가지 정보가 담겨 있다고 말하고 싶어요. 

먼저 전사체는 UMAP이나 PCA공간을 통해 표현할 수 있는데요. 우린 세포 전사체 데이터를 가져와서 수학적으로 표현하는 방법을 알고 있어요. 위치 정보인 X,Y 좌표 역시 어떻게 표현해야 하는지 알고 있어요. 하지만 형태는 어떨까요? 예를 들어 내가 세포의 형태를 가져와서 세포 형태의 UMAP을 만들어 낼 수 있을까요? 

그래서 우리는 알고리즘을 만들어 막 논문으로 제출하려 하고 있어요. 세포의 전사체를 공간의 한 점으로 표현하는 것과 같이 세포의 형태를 공간의 한 점으로 표현해 주는 알고리즘이에요. 이 알고리즘의 핵심은 세포를 회전시키더라도 그 세포를 정확히 동일한 방식으로 표현해 내야 한다는 점입니다. 왜냐하면 세포를 회전시키는 것은 슬라이드 위의 조직을 회전시키는 것과 같은데요. 슬라이드 위 조직을 돌렸다고 해서 세포의 생물학적 성질이 변하는 것은 아니니까요. 따라서 모든 회전은 동일하게 표현돼야 해요. 회전과 반전으로 당신의 데이터 표현을 바꾸면 안되지만 세포 형태에서 일어나는 모든 변화는 공간 내에서 완전히 다른 좌표로 이동시킬 수는 있어야 해요. 결과적으로 저희는 이 모든 조건을 완벽히 충족하는 알고리즘을 갖췄어요. 요즘은 세포의 형태학적 특성과 유전자 발현 데이터 간의 상관관계를 분석하는  새로운 재미에 푹 빠져 있습니다.

그런 의미에서 AIDA 연구는 모험이었어요. 인간 유전학자들은 세계 각 지역마다 유전적 특성이 다르다는 점을 잘 알고 있어요. 그리고 그건 과학적인 사실이기도 해요. 유럽인을 대상으로 GWAS(전장 유전체 연관분석 연구)를 진행한다고 하면 사람들은 ‘한국인과 중국인 집단에서도 GWAS를 따로 해야 합니다. 분명 다른 결과가 나올 테니까요’라고 말할 겁니다. 

하지만 전사체학 영역은 그런 기초과학적 규명이 부족해요. 샌프란시스코 사람과 아시아의 분석 결과 사이 어떤 과학적 차이가 존재할지 알지 못해요. 과연 그걸로 충분할까요? 샌프란시스코에서 루푸스 환자와 정상인을 비교하는 연구를 진행했으니, 난 이제 루푸스에 대해 다 알아라고 생각하는 것처럼요. 

그래서 우리는 전사체학에서도 GWAS와 마찬가지로, 세계 곳곳 사람들의 전사체를 연구하면 완전히 다른 결과를 보게 될 거라 믿었어요. 하지만 사람들은 ’다르다는 증거가 어딨어? 없잖아‘라고 할 거예요. 그래서 우린 모험을 해보기로 했어요. 우리는 여러 아시아 국가의 다양한 아시아인 공동체를 대상으로 단일세포 전사체학을 연구해 보면, 서로 다를 것이라고 예측해요.　완전히 다르진 않더라도 분명히 의미 있는 수준으로 다를 겁니다. 이제 우린 전 세계를 설득할 수 있게 될 거예요. 당신들 나라에서 가만히 앉아 모든 걸 규명했다고 생각해선 안 되며 전사체마저도 지역 사회마다 다르다고 말하고 싶어요. 그리고 예측은 사실로 밝혀졌어요. 환자가 아닌 건강한 사람을 대상으로 관찰했는데도 시스템적인 차이를 보였어요. 

한국인 싱가포르계 중국인, 싱가포르계 말레이인, 인도인, 일본인, 태국인까지 이들은 건강한 상태에서도 혈액 세포 구성이 달랐어요. 심지어 같은 종류의 세포 안에서 나타나는 유전자 발현에서도 체계적인 차이가 나타났어요. 그리고 일부는 차이가 매우 컸어요. 그리고 한국인 인구 집단에서 조절T세포가 2배나 감소해 있는 걸 AIDA 연구를 통해 발견했어요. 

우리도 정말 놀라웠어요. 그리고 ‘조절T세포(Treg)가 적다면 자가면역 발병률이 더 높지 않을까’ 생각했어요. 

사실 그건 우리도 몰라요. 인구 집단이 부유한지 그렇지 않은지, 도시인지 농촌인지 같은 모든 조건들이 자가면역질환 발병률에 영향을 미치거든요. 따라서 누군가는 동일한 진단 기준을 가지고, 여러 국가에서 조건을 맞춘 코호트를 대상으로 연구해야 해요. 

우리가 인구 집단 간 이 정도로 큰 면역학적 차이를 발견한 만큼 임상 학계와 역학조사관들에게 좋은 자극제가 되기를 희망해요. 그들이 국가별 인종별 발병률의 차이를 체계적으로 측정하도록요. 

물론이에요. AIDA는 첫 번째 단계였어요. ‘서로 다른 인종과 국가를 연구할 명확한 이유가 있는가’라는 질문을 던졌고 그 답은 ‘그렇다’였어요. 그러니 말씀하신 대로 두 번째 단계는 질병을 연구하는 것이 목표예요. 

좋은 질문이에요. 확실히 지금은 우리랑은 다른 세대인 것 같아요. 저는 박사과정 시절이 너무 좋아서 떠나고 싶지도 끝내고 싶지도 않았어요. 그래서 제 학생들에게 ‘그냥 박사과정 계속해, 너희가 안 떠났음 좋겠어’라고 농담처럼 말해요. 하지만 요즘 박사과정은 흡사 고문 테스트처럼 느껴지기도 해요. 어떻게든 고통을 견뎌야만 터널 밖으로 나올 수 있는 거죠.　졸업을 못 하면 어떡하지와 같은 걱정들 때문에 힘들거라 생각해요. 시간은 한정되어 있고, 연구비가 끊길지도 모른다는 식의 불안감이 들죠. 하지만 제가 해주고 싶은 말은, 관점을 조금만 바꿔보라는 겁니다. 

지금 이 시기가 인생에서 오직 순수 과학에 몰입할 수 있는 유일한 시간이라고 생각해 보세요. 여러분은 돈 걱정도, 연구비 걱정도, 컨소시엄을 구성하고 사람을 채용하고 비즈니스 계약을 체결할 필요도 없어요. 다른 누군가가 복잡한 모든 걸 처리해 주는 동안 여러분은 그저 과학만 하면 되는 거예요. 

이 시기를 소중히 여겨야 해요. 이런 기회는 인생에서 절대 다시 오지 않으니까요. 그리고 졸업 못 할까 봐 너무 걱정하지 마세요. 다 졸업하게 돼 있어요. 주변을 둘러보세요. 다 졸업해서 나가잖아요. 가능한 걱정을 멈추라고 말하고 싶어요. 말은 쉬워도 행동으로 옮기는 건 어렵겠지만요. 

이곳 한국엔 정말 뛰어난 인재가 많아서 저는 여기서 학생들을 꼭 리크루팅 하고 싶어요. 우리 연구실에서 찾는 자질은 학제간 융합 능력이에요. 적어도 어느 정도는 필요해요. 저도 모두에게 파이펫을 잡으면서 동시에 알고리즘을 개발하라고 요구하진 않아요. 실제로 두 가지를 다 하는 사람은 거의 없죠. 안 그래요? 

하지만 저는 바이오 연구자도 데이터 분석하는 사람의 말을 이해하고 그들과 대화할 수 있길 바랍니다. 반대의 경우도 마찬가지예요. 전산 생물학자가 파이펫을 잡을 필요는 없지만 사실 우리 연구실의 몇 명은 실제 그렇게 하긴 해요. 두 분야가 모두 가능한 인재들이 몇 명 있어서 실험과 데이터 분석을 함께 하고 있기도 해요. 물론 대부분 한쪽으로 치우쳐 있지만요. 어쨌든 저는 데이터 분석 연구자도 생물학적 용어를 숙지하고 있길 바랍니다. 관련된 모든 생물학적 개념, 유전체학에서 사용하는 모든 실험, 그것을 왜 쓰고 장단점은 무엇이며, 어떤 표본에 적용되는지도 알아야죠. 데이터 분석 연구자도 직접 실험은 못 해도 생물학에 대한 이해만큼은 완벽히 갖추길 원해요. 실험 연구자도 직접 코딩이나 분석은 못 해도 데이터와 분석 기법에 대한 이해를 명확히 하고 있길 원해요. 저는 연구자가 경계를 넘어서 두 영역을 다 해보고 싶어 한다면 적극적으로 응원합니다. 

사실 두 유형 모두 성공적이었어요. 그러니 실력이 있고 똑똑하고 과학을 잘한다는 게 중요해요. 그래서 제 논문의 1저자가 전통적인 생물학 연구자일 때도 있고 데이터 분석 출신일 때도 있어요. 그저 프로젝트를 누가 주도 했느냐에 달린 거죠. 단 하나의 정답도 정해진 공식도 없어요. 

요약하자면 세 가지 아니, 네 가지라고 말씀드리고 싶네요. 첫째는 창의성이고, 그와 함께 일종의 직관도 필요해요. 직관 없이 창의적이기만 한다면 듣기엔 그럴싸하지만 실제론 말도 안 되는 아이디어만 수없이 만들어 내요. 따라서 창의성과 직관 혹은 지성, 뭐라고 부르던 간에 복잡한 현상 속 핵심 동력을 뚫어볼 수 있는 이해력의 결합이 필요해요. 창의성과 직관은 같은 말이 아니고 둘 다 필요하단 얘기에요. 

그다음은 에너지에요. 에너지는 어디서 올까요. 마라톤을 뛸 수 있느냐의 문제가 아니에요. 에너지가 없어도 할 수는 있으니까요. 에너지는 해당 분야에 대한 열정과 사랑에서 나와요. 그런 열정이 있으면 스스로 해냅니다. 지도 교수가 부추길 필요도 없어요. 

마지막으론 소통 능력이에요. 시스템 생물학, 더 크게는 생물학 전체가 본질적으론 사회적 활동이기 때문이에요. 혼자서 할 수 있는 일은 많지 않아요. 따라서 팀에 속해 있다면 아무리 뛰어난 사람이라도 창의적이고 직관도 있고 에너지가 얼마나 있든 소통해야 성공해요. 소통이 없다면 당신이 무슨 말을 하고, 무엇을 발견하고, 뭘 이루고 싶은지 아무도 이해하지 못할 것이고 여러분 역시 상대의 말을 이해 못 할 테니까요. 회의는 길어지기만 하고 아무런 결론도 못 내릴 거예요. 소통 능력은 정말 중요하다고 말하고 싶어요. 

저는 두 종류의 과학자 유형이 있다고 말하는데요. 시스템은 우리에게 모든 기준을 충족하고 정해진 요건을 다 채우라고 말해요. 학생 때는 논문도 내야하고 연구비도 따내야 해요. 연구비도 유행하는 연구 주제에 자신을 맞추는 식이예요. 이것들은 순풍을 타고 학계에서 인지도를 얻기 위해 하는 것들이죠. 하지만 그것이 연구의 이유가 될 순 없어요. 사다리를 오르고 명성을 얻는 게 인생의 목적이 되어선 안 돼요. 단지 직업을 구하고 월급을 받고 지위를 얻기 위해 하는 일이에요. 

기억해야 할 것은 우리는 모두 언젠가 은퇴한다는 거예요. 그리고 은퇴할 때 자신의 삶을 돌아볼 거예요. 물론 지금 여러분은 그런 생각하기엔 너무 어릴지도 모르겠지만요. 하지만 언젠가 삶을 돌아보며 이렇게 물을 거예요. 내가 평생 뭘 한 거지? 그저 남들이 간 길을 따라가고 저 사람보다 더 빨리 가고 더 유명해지려고 애쓴 게 전부였나? 

그러니 이 점을 꼭 기억하세요. 직업을 구하기 위해 해야 하는 일과 동시에 당신 스스로가 자랑스러워할 일을 하세요. 두 가지는 완전히 달라요. 

 

- 대담자 : 홍승희 교수 (연세대학교)    

- 공동기획 : BRIC, KSBMB                

    - 편집 : 생물학연구정보센터 박유미