[써먹는 생물정보학] 생물정보학 알아보기

Bio통신원(정부엉(필명))

등록일 2023.09.27
조회 2234

생물정보학은 오늘날 생물학 연구의 핵심적인 분야로 자리매김하고 있습니다. 전 세계의 수많은 연구기관, 대학, 그리고 기업들이 생물정보학에 큰 관심을 보이며 투자한 것은 이미 오래되었고, 이 생물정보학을 활용하여 다양한 연구를 진행하고 많은 결과물들을 내놓고 있습니다. 특히, 생물학 관련 연구를 하시는 분들 중 생물정보학이라는 단어를 들어보지 못한 분은 없으실 것 같습니다. 그러나 이 분야의 이름만 들어봤을 뿐, 정확히 어떤 학문인지, 왜 중요한지 알지 못하는 사람도 꽤 많은 것 많습니다.

1. 생물정보학의 탄생

생물정보학은 말 그대로 생물학(Biology)과 정보학(informatics)의 합성어로, 다양한 생물학적 문제를 전산학, 통계학, 수학적 관점에서 풀어내는 학문이라 할 수 있겠습니다. 처음 이 분야는 DNA 및 단백질 서열을 밝히고 데이터베이스를 구축하는 데에 초점이 맞춰져 있었습니다.

이런 데이터들은 그 규모와 복잡성 때문에 전통적인 분석 방법으로는 이러한 데이터들을 한꺼번에 다루기가 매우 어려웠습니다. 하지만, 20세기 후반부터 염기서열분석 기술의 발달과 함께 이러한 데이터의 양이 폭발적으로 증가하기 시작했습니다. 특히, 1990년부터 시작되어 종료될 때까지 30억 달러 이상 소모된 초거대 프로젝트인 인간 유전체 프로젝트 (Human Genome Project)와 같은 대규모 연구들을 거치면서 본격적으로 생물학적 데이터의 양이 폭발적으로 증가하게 되었습니다. 이렇게 방대한 양의 유전 정보들이 생성되기 시작하면서, 이러한 정보의 해석과 관리에는 전산학적 기법이 절실하게 필요하게 되었으며 나날이 이 분야의 중요성이 계속 커지고 있습니다.

이후 생물정보학은 단순히 데이터를 수집하고 저장하는 것에서 벗어나, 복잡한 생물학적 현상을 이해하고 예측하는데 주요한 역할을 하게 되었습니다. 그 결과, 전통적인 생물학적 실험만으로는 알 수 없던 많은 연구 결과들이 세상에 드러나기 시작하였고, 그중에서도 유전자와 단백질의 상호작용, 질병 발생 메커니즘, 그리고 진화의 다양한 양상 등 많은 주제들이 연구의 중심으로 부상하게 되었습니다. 특히, 최근 염기서열 분석 기술이 최근 급격하게 발전하면서 유전체 외에도, 전사체, 단백체, 대사체, 후성 유전체, 지질체 등 다양한 분자 수준에서의 데이터들을 분석할 수 있게 되었고 이들 데이터를 총체적이고 종합적으로 분석하는 다중 오믹스 분석(multi-omics analysis)도 매우 빠른 발전 속도를 보이고 있습니다.

2. 생물정보학의 활용적 성격

생물정보학은 그 자체의 이론, 알고리즘, 그리고 응용이 굉장히 중요한 하나의 분야로 자리 잡고 있습니다. 다양한 통계학 및 전산학 분야들을 활용해 생물학 데이터를 효율적으로 계산한다거나, 새로운 분석 알고리즘을 만드는 등의 분야입니다. 지금 이 순간에도 생물정보학적 분석 알고리즘이나 분석 툴들이 쏟아져 나오고 있습니다.

위의 툴, 알고리즘 개발과 같은 영역 외에, 생물정보학은 생물학적 데이터를 분석하고 해석하는 도구를 제공할 수 있다는 점에서 다양한 연구자들이 활용 가능하기 때문에 생물학적 데이터의 분석과 해석과 관련하여 어느 정도 도구적 성격이 있습니다. 실제로 몇몇 전문가들은 “미래에는 생물정보학과 최신 염기서열 분석 장비가 모든 실험실의 기본 도구로 자리 잡을 것” 이라고까지 말하기도 합니다. 어느 정도는 과장된 주장으로 볼 수도 있겠지만, 생물정보학의 중요성 및 활용성이 그만큼 크게 인식되고 있다는 사실이기도 합니다. 제 개인적인 생각으로는, 생물정보학을 많은 연구자들이 쉽게 접하고 사용할 수 있는 시대가 이미 어느 정도는 왔고, 앞으로도 이러한 추세는 강화될 것은 자명한 것으로 보입니다.

물론, 생물정보학은 단순히 도구의 제공을 넘어서 생물학적 현상에 대한 새로운 이해와 해석도 가능하게 합니다. 예를 들어, 유전자 간의 상호작용이나 생명체의 진화, 복잡한 생물학적 네트워크의 구조와 기능 등 다양한 현상을 수학적, 통계적 모델로 표현하고 이를 분석함으로써, 생명의 비밀을 좀 더 깊게 이해할 수 있게 됩니다. 통계학적 지식과 전산학적 지식을 이용하여 연구자들의 다양한 가설에 부합하는 바이오 마커를 발굴할 수 있다고 설명드리면 좀 더 와닿을 것 같습니다.

저는 기업에서 생물정보학을 활용한 제품 개발 지원 작업과 연구자들의 연구에 필요한 생물정보학적 지원 업무를 수행해 왔습니다. 그중 하나로 공공기관 및 여러 세미나를 통해 생물정보학 기초 및 다양한 관련 교육을 진행해 보았습니다만, 아무래도 생물정보학 관련 교육들은 그 특성상 굉장히 원론적이고 기초적인 내용에 그칠 수밖에 없습니다. 따라서 많은 연구자들이 이러한 교육을 통해서 본인의 분야에 접목시킬 수 있는 기회를 얻지 못하는 경우를 많이 보았습니다. 또한, 어떠한 연구를 할 수 있는지에 대한 것을 잘 알지 못하기 때문에 많은 연구자들이 더 나은 연구, 더 본인에게 맞는 연구를 할 수 있는 기회를 놓치고 있다고 생각했습니다. 앞으로의 본 연재에서는 생물정보학을 다양한 분야에 어떻게 접목하고 있는지, 또 어떻게 써먹을 수 있는지 알려드리기 위해, 실제 생물정보학이 다양한 생물학 분야에 어떻게 이용되는지를 말씀드리려고 합니다.

다음 연재에서 뵙겠습니다. 감사합니다.

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