김재범(서울대학교 기계학습 및 생물정보학 연구실) | 메타유전체 분석을 통한 감염병 진단 [Nat. Methods] | 웨비나

학술웨비나 개최완료

메타유전체 분석을 통한 감염병 진단 [Nat. Methods]

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2024년 07월 04일 (목) 오전 10시
김재범(서울대학교 기계학습 및 생물정보학 연구실)

개요

							전염병은 사망의 큰 요인 중 하나입니다. 진단 기술의 한계로 진단이 늦어지거나 진단이 어려운 신종 전염병의 경우 그 위험이 더 커질 수 있습니다. 새로운 진단 기술로 주목 받고 있는 메타유전체 기반 병원체 탐지는, 환자 샘플에서 추출한 DNA를 알려진 모든 병원체의 유전체와 비교하여 한 번의 검사로 모든 병원체에 대한 감염 여부를 식별할 수 있습니다. 이때 두 가지 성능, 변이를 구체적으로 식별하는 성능과 신종 병원체를 탐지하는 성능이 중요합니다. 하지만 이를 모두 만족하는 메타유전체 분석 방법이 없어 차세대 진단 방법 발전에 제동이 걸려있었습니다. 이를 해결하기 위해서, 메타유전체의 DNA 서열과 그것의 아미노산 서열로의 번역을 동시에 분석하여 두 가지 성능을 모두 갖는 분석 프로그램인 Metabuli를 개발하고, 이 연구를 Nature Methods에 게재하였습니다. 논문에서 Metabuli는 COVID-19 환자의 SARS-CoV-2의 여러 변이를 구분하는 테스트와 SARS-CoV-2에 대한 정보 없이도 이것의 유전 물질을 감지해 내는 테스트에서 모두 뛰어난 성능을 보였습니다.