Q. 안녕하세요 교수님과 연구를 소개해 주세요. 

안녕하세요. 저는 KAIST 생명과학과에 부교수로 재직 중인 정인경입니다. 제 연구 분야는 게놈의 3차원 구조 분야입니다. 보통 게놈이라고 하면 유전자 염기서열인 A.T.G.C Sequence(시퀀스)에 기반했다고 생각하는데 게놈이 어떤 Function(기능)을 가지려면 어떤 3차원 구조로 형성되어 있는지에 대한 정보가 필요합니다. 저는 그 부분을 연구하고 있고요. 미국에서 포닥(Post-Doctor, 박사후 연구원)을 마치고 한국에 돌아오면서 한국에 없는 기술 하나를 내가 꼭 들고 와야겠다고 목표했는데 Hi-C(대용량 염색체 구조 포착, High-throughput Chromosome Conformation Capture) 기법이라는, 염색체의 구조를 볼 수 있는 방법을 도입해 왔습니다. 이 기술을 통해 세포 분화라든지, 어떤 질환에서 게놈의 3차 구조가 어떠한 영향을 주는가 그런 것들을 연구하고 있습니다. 그래서 크게 본다면 게놈 3차 구조에 기반한 유전자 조절 기전 연구가 제 연구 분야입니다. 

(단백질 구조 예측에 대한 연구에서도 단백질의 기능과 구조가 매우 밀접하다고 하는데 게놈도 마찬가지일까요?) 
단백질 연구하는 분들이 항상 하는 말씀이 ‘구조가 기능을 결정한다’거든요. 저 역시 게놈도 구조가 기능을 결정한다고 생각하고 있어요. 저도 석사 때 단백질을 연구했던 백그라운드가 있기 때문에 항상 구조가 매우 중요하다는 생각이 있어요. 그래서 포닥을 지원할 때 게놈을 3차원 구조로 보는 것이 가능했던 곳을 찾아서 지원을 하기도 했습니다. 

Q. 미국 루드윅 암 연구소에서 포닥 생활하셨는데, 미국에서의 포닥 생활은 어땠나요? 

가서 처음 느낀 것은 정말 새롭다는 것이었어요. 한국에서 막 Epigenome(후성유전체) 붐이 일던 시기여서, 저도 나름 대학원 시절까지 데이터 분석하는 것 꽤 괜찮게 해왔다고 생각했거든요. (웃음) 그런데 미국에 가보니까 격차가 크게 벌어져 있었어요. 새로운 방법과 진화된 가설들을 접하면서 설마 기존에 냈던 내 논문이 잘못된 것은 아닐지 그것부터 체크를 해볼 정도로요. 내가 분석을 잘못한 것이면 큰일이란 마음으로 살펴봤는데 다행히 문제는 없어서 안도했지만, 앞으론 이렇게 논문을 내면 안 되겠다는 생각도 한편으론 했어요. 내가 연구했던 방법, 내가 분석했던 방법들이 해당 연구를 이끄는 그룹의 파이프라인이나 접근 방법이랑은 다르다는 것을 깨달으면서, 이런 것들을 빨리 배워서 도입해야겠다는 생각을 많이 했습니다.

Q. 그렇게 시작한 포닥 생활 동안 네이처지에 논문을 3편이나 게재하기도 했습니다. 그 과정이 어땠는지 들려주신다면? 

네이처 같은 학술지는 Revision 과정이 엄청 길고 길어요. 거기서 완전 지칩니다. 어느 정도냐면 저의 경우엔 논문 두 편을 네이처 같은 호에 실기도 했는데요. Revision 과정이 2년 가까이 됐어요. 두 편을 동시에 보완해서 보내고 또 보충해서 고치고 이걸 2년 동안 반복하다 보니까, 사람들이 과격한 운동을 하고 나면 입에 단내가 난다고 표현하잖아요. 제가 Revision 때 그런 느낌을 받았어요. 그렇게 2년 정도 지났을 때, 수정해서 보내놓고 결과를 듣지 못한 채 하와이로 휴가를 떠났어요. 공항에 도착해서 확인해 보니 논문이 최종 승인되어 학술지에 실린다고 메일이 와 있더라고요. 그때 제일 먼저 든 생각이 기쁨이나 보람 이런 게 아니라 ‘이젠 논문 안 고쳐도 되는구나. 맘껏 놀 수 있겠다’였어요. 그럼에도 불구하고 좋은 환경에서 지도 교수님의 좋은 Insight를 따라 연구를 제안할 수 있던 것은 행복이었다고 생각합니다. 

미국 포닥 시절 랩 멤버들과 함께 한 사진. 서 있는 오른쪽 두 번째가 정인경 교수 [정인경 교수 제공]   

Q. 그렇게 포닥생활을 마치고 카이스트 교수로 부임하셨어요. 그동안 연구를 하면서 만났던 극적인 발견(Eureka moment)의 순간이 있나요?

게놈 3차 구조 연구를 할 때는 크게 중요한 두 가지 Factor가 있거든요. 염색체 내에서의 상호작용과 염색체 사이의 상호작용이 있습니다. 사실 후자는 많은 사람들이 관심을 가지지 않아요. 제 생각으론 전 세계에 50명도 채 안 될 수도 있어요. 그런데 한 학생이 핵체를 통한 염색체 상호작용 현상을 설명할 수 있는 신규 모델을 개발하고 이를 학술지에 논문으로 실으려고 계속 revision 하는 과정이었는데, '교수님, 핵체-염색체 상호작용을 제어하는 인자를 규명해야 연구가 의미있지 않을까요?라고 물었고 저는 당시에, 너무 많이 확장하는건 아닐까 아니면 괜히 리뷰어한테 또 다른 질문을 야기하지 않을까 하는 우려가 먼저 들었어요. 그런데 그 학생이 끈질기게 파고들고 처음 해본 실험도 과감히 도전하더니 결국 핵체-염색체 상호작용 조절 인자를 최초로 규명하게 된 것입니다. 이전에는 RNA가 염색체 간의 상호작용을 매개 하는 중요한 인자라고 알려져 있었는데, 이 학생은 기존 모델과는 완전 다른 DNA 서열에 기반한 특정 전사 인자가 중요하다는 사실을 밝히게 된 것입니다.앞으로 더 많은 연구가 필요하겠지만 게놈 3차 구조에서 최소한 서브 카테고리를 지을 정도의 중요한 Factor를 찾은 느낌이라 연구실 방향성의 한 부분을 그쪽으로 잡고 있습니다. (논문 확인하기) 제 꿈은 최소한 이 단백질의 역할 규명은 한국에 있는 정인경 연구자가 한 거라고 알 수 있을 만큼 깊게 연구해 보고 싶어요.  

제가 하는 연구의 기본 방법은 생물정보학이다 보니까 처음부터 뚜렷하게 이 유전자가 되게 중요할 거야 이런 가설을 가지고 접근하기보단, 데이터 안에서 뭔가를 찾아보자 이렇게 접근하게 되거든요. 매번 처음 분석했을 때는 아무것도 나오질 않아요. 그런데도 찾는 작업을 계속하다가 의미 있는 걸 발굴해 가는 과정을 통해 결국 하나의 스토리를 완성하고 나면 진짜 연구자로 성장을 했구나, 또 이 생물정보학의 묘미를 알게 됐구나 하게 됩니다. 

Q. 처음 생물정보학에 관심을 가지게 된 계기가 있을까요? 

조영호 교수님이란 분이 KAIST에 계시는데요. 그분이 MEMS(Micro Electro-Mechanical System, 초소형 정밀 기계 기술)를 통해 그 당시에 나노 로봇 같은 걸 만들었어요. 마이크로 스케일로요. 저는 그게 너무 재밌어 보였고 직접 초소형 나노 로봇 같은 걸 만들고 싶어서 그분이 계신 바이오및 뇌공학과를 가게 됐습니다. 여담이긴 하지만 이곳에선 생물정보학을 공부하기 위해 기본적으로 전산 과목을 들어야 했어요. 현재 KAIST 총장이신 이광형 교수님께서 그 과목을 가르쳐 주셨는데요. 그 과목이 제가 학부 때 받은 유일한 C 학점으로 남아 있습니다. C를 받고 ‘나는 전산은 절대 안 할 거야’ 했어요. 당시 코딩도 열심히 공부했지만 전혀 이해가 안 됐는데요. (웃음) 2년 정도 지나고 나니까 개념도 이해가 됐고, 그때 그게 이런 거였다는 것을 알게 됐고, 그러고 나니까 코딩이 조금 쉬워져서 그 덕에 이렇게 바이오인포매틱스(Bioinformatics)를 계속하고 있다고 생각합니다. 여러분 코딩 C학점 받아도 바이오인포매틱스를 전공할 수 있어요. 희망을 가지세요. (웃음) 

공부하면서는 모델링에 관심이 커졌고 김동성 교수님의 과목을 가장 재밌게 들었어요. 그래서 김동석 교수님 랩으로 대학원 진학을 하면서 모델링과 함께 AI의 근간이 되는 기계 학습법을 배웠습니다. 그걸 바탕으로 단백질 구조를 풀고 다양한 바이오 분야에 적용하게 되면서 자연스럽게 바이오인포매틱스 매력에 빠져들었죠. 

학생들이 저에게 많이 질문합니다. 바이오인포매틱스를 하려면 어떻게 해야 하냐고요. 저는 학생들에게 수학을 얘기합니다. 엄청나게 많은 데이터 안에서 뭔가를 찾아내려면 패턴을 찾는 법을 배워야 하는데 그게 다 수학이에요. 딥러닝도 결국엔 다 수학이거든요. 그래서 수학을 강조합니다. 

정인경 교수는 게놈 연구가 시퀀싱 해독 위주에서 3차원 구조를 기반으로 한 상호작용과 생성 원리 이해로 한 단계 나아가고 있다고 말했다. [사진=BRIC]

Q. 올여름까지 연구년을 미국에서 보내셨는데... 최근 미국에서 게놈 연구는 어떻게 변화하고 있나요? 

저는 정말 깜짝 놀랐어요. 포스닥을 마치고 한국에서 연구한 지 7~8년 정도 됐는데, 최근에 이런 고민이 많았거든요. 분명히 내 학생이 나의 포닥 시절보다 연구를 더 잘하는 것 같은데 왜 성과가 그 시절만큼 안 나오는 걸까, 그리고 왜 항상 에디터와 리뷰어들이 리젝을 시키는가 이런 고민을 많이 했습니다. 그런데 연구년을 보내면서 그 이유를 조금은 알 것 같았어요. 게놈 3차원 연구 트렌드가 예전에는 어떤 현상을 관찰하는 것에 더 많이 포커스 되어 있었다면 요즘은 거기서 한 단계 더 진보한 것 같아요. 특히나 그 배경에는 기술적인 도약이 따라온 것 같은데 저는 전혀 인지하지 못하고 있던 새로운 기술들을 이미 미국에서는 사용하고 있었어요. 또 논문으론 안 나왔지만 이미 공동 연구를 시작하고 있고 이런 걸 보면서 기술적으로 완전히 뒤처진 게 첫 번째 문제라고 생각했고, 두 번째는 예전과는 차원이 다를 정도로 미국은 이제 공동 연구가 기본이구나, 더 이상 혼자 하는 연구는 없구나, 특히 공동 연구의 깊이가 정말 깊어졌다는 것을 깨닫게 되었어요. 단순히 제가 어떤 연구를 해서 이게 질환과의 어떤 연관성이 있다 정도를 보여주는 논문으론 아무도 과학적으로 가치 있다고 보지 않을 수도 있겠다. 그러니까 진짜 의미 있는 메시지를 던져야 한다 이런 걸 많이 느낀 것 같아요. 

Q. 생물정보학은 최근 AI의 발전이 더욱 크게 와닿는 분야 중 하나일 것으로 예상되는데요. AI의 발전에 연구자들은 어떻게 대응해야 할까요? 

제가 며칠 전에 저의 지도교수님과 졸업생들을 만났는데요. 다들 바이오인포매틱스를 메인으로 하니까 AI에 대한 이야기가 많이 나왔어요. 실제로 최근 대학생들은 AI로 코딩해서 숙제를 내기도 한 대요. 그리고 그걸 잡아낼 수가 없대요. 그래서 앞으로는 정말 극소수의 사람만이 그런 근본적인 기술 개발을 할 것이고 다른 파트의 사람들은 그것에 아주 손쉽게 접근해서 결과를 쉽고 정확하게 얻을 수 있게 될 겁니다. 그래서 앞으로의 트레이닝은 결국 그런 것들을 더 잘할 수 있게 시켜야 한다고 생각해요. 실제 한 교수님은 AI를 학생들이 사용하니까 코딩의 퍼포먼스가 10배 이상의 완성도로 올라갔다고 하더라고요. 프로그램을 예전엔 개인이 다 짜야 했는데 이제는 이런 걸 하고 싶다고 하면 AI가 코딩해 주고, 개인은 그걸 검토하면서 고치기만 하면 되니까 완성도가 올라가는 거죠. 이젠 이런 흐름은 거스를 수 없고 우리는 AI Tool을 더 잘 쓸 수 있도록 트레이닝 시켜야 한다고 생각해요. 

저는 AI가 대체할 수 없는 직업 중의 하나가 연구자라고 생각합니다. 창의적으로 뭔가를 계속 해야 하니까요. 전체를 볼 수 있는 인사이트, 그리고 스스로 설계할 수 있는 능력을 키우는 게 중요한 시대가 됐다고 생각합니다. 공부하는 동안 학회도 많이 가보고, 비슷한 연구를 하는 연구자의 스피치를 듣고 얘기도 많이 해보면 좋겠어요. 

Q. 앞으로의 게놈 연구는 어떤 방향으로 나아갈까요? 

게놈의 3차 구조를 보기 시작한 지 한 10년밖에 되지 않았어요. 3차 구조가 존재하는 것은 알았지만 그것을 볼수 있는 기술이 개발된 지 10년밖에 안 됐기 때문입니다. 기술이 개발되고 게놈 3차 구조가 어떤 역할을 할까, 사람들이 연구를 많이 했습니다. 그랬더니 모든 Genome Function에 다 관여하더라 이게 지금까지의 결론입니다. 

그다음 단계는 첫째론 Genome Function에 관여하는 중요한 Factor를 찾고 그것을 기능적으로 검증하는 연구와 그것을 제어할 수 있는 기술이 필요합니다. 그래야만 뭔가 연결이 되겠죠. 실제 어떤 질환의 원인을 밝힌다거나 치료로 연결될 수도 있고, 그래서 Factor를 찾고 기능을 밝히는 것이 한 방향이 될 것 같고요. 

두 번째론 게놈 3차 구조 연구를 많이 했다고 해도 아직 대부분은 모릅니다. 예를 들어 여기 게놈 시퀀스가 있어서 3차 구조 모양을 예측해 줄 수 있냐고 했을 때 예측할 방법이 없거든요. 그래서 게놈 3차 구조의 형성 원리를 밝히는 게 매우 중요하고 그걸 밝히다 보면 제 생각엔 전혀 예상치 못한 것들이 계속 나올 것으로 생각됩니다. 아까 Eureka Moment 얘기하면서 우리가 염색체 상호작용을 제어할 수 있는 하나의 새로운 인자를 발견했다고 했는데 그것이 지금 암 연구로 이어지고 있거든요. 지금은 예상이 안 되지만 형성 원리를 밝히면 결국엔 아주 근원적으로 게놈이 어떤 기능을 갖게 되는지를 이해할 수 있는 발판이 될 것이고 엄청나게 확장될 거예요. 그래서 기술과 원리 규명이 동시에 이루어져야 한다고 생각합니다. 

Q. 마지막으로 10년 뒤에 교수님의 모습은 어떨 것이라고 생각하세요? 

전 지금 교수로 부임한 지 10년이 다 되어 가고 있는데요. 크게 30년이라 보고 10년씩 나눈다면 이제 두 번째 10년을 준비해야 하는 때가 됐다고 생각합니다. 지금까진 일단 열심히 하자는 생각이었다면 다음 10년은 의미 있는 걸 하자 이렇게 생각해야 할 것 같고요. 그래서 좀 더 깊이 생각하고 과학계에 기여할 수 있는 연구를 해야겠다고 생각하고 있습니다. 국가의 연구비를 받아 연구를 하는 만큼 과학계와 사회에 기여할 수 있는 과학자가 될 수 있도록 노력하겠습니다. 

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정인경 KAIST 교수 

Education/Training 
2002-2006 Department of Biosystems, KAIST, South Korea, BS
2006-2011 Department of Bio and Brain Engineering, KAIST, South Korea, PHD
2011-2012 Department of Bio and Brain Engineering, KAIST, South Korea,  Postdoctoral Fellow
2012-2016 Ludwig Institute for Cancer Research, San Diego, CA, USA, Postdoctoral Fellow

Academic Position  
2020-Present Associate Professor, Department of Biological Sciences, KAIST, South Korea
2016-2020 Assistant Professor Department of Biological Sciences, KAIST, South Korea

취재 : 생물학연구정보센터 박유미