알파고 기술, 생체 분자 조절 패턴도 파악한다

KAIST 유전자동의보감사업단, 멀티오믹스 기반 천연물 복합성분 질병조절 모델 연구
이관수 교수 "천연물 통한 개인 맞춤형 신약 후보물질 발굴 목표로 연구 매진 할 것"

박은희 기자 2016.03.08 
kugu99@hellodd.com 

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KAIST(한국과학기술원) 정문술 빌딩 1층에 있는 슈퍼컴퓨터실. 1초에 1조개의 산술연산을 할 수 있는 1테라플롭(TFlops)급 분산 컴퓨팅 시스템이 쉼 없이 돌아간다. 같은 건물 7층 실험실. 다양한 실험기구를 갖춘 이곳에서는 생체 분자의 세포 기능을 확인하는 생물학 실험이 한창이다.   

 

초고속 거대용량 컴퓨팅을 통한 정보 분석과 생명 현상을 밝히는 실험. 다루는 분야가 크게 달라 보이지만 이곳은 KAIST 생물정보학 및 합성생물학 연구팀(지도교수 이관수)이 활동하는 주 무대다.

 

바이오정보를 통해 얻어진 생물학적 작용 모델을 세포 수준에서 실험 검증하는 통합 연구를 펼치고 있기 때문이다.

 

이관수 교수는 "우리 연구실은 시스템의학과 바이오공학 분야의 난제 해결을 위한 최적의 연구 환경을 구축했다고 할 수 있다"며 "컴퓨터를 이용한 바이오 빅데이터 마이닝과 생물학 실험을 함께 진행해 새로운 결과를 도출해 내고 있다"고 밝혔다. 

 

◆ 생물학+빅데이터 마이닝…시스템의학과 바이오공학 '난제' 해결

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

▲이관수 박사는 천연물 마이밍을 통해 멀고 긴 신약 개발의 길에 지름길을 제시한다.

<사진=박은희 기자>

 

생물학과 빅데이터와의 상관관계. 선뜻 이해가 안 된다 말하니 이 교수는 바둑기사 이세돌과 슈퍼컴 알파고 '세기의 바둑대결'에 비유해 설명했다.

 

"알파고는 '딥러닝(Deep Learning)'이라 불리는 인공지능 기술을 이용해 만든 바둑 프로그램입니다. 컴퓨터는 수천만 번의 대국 정보로부터 수를 두는 패턴을 학습하고 승리할 수 있는 수십만 가지의 규칙을 이용해 대국을 진행하게 됩니다."

 

실제 알파고는 학습을 통해 10의 300승 이상 가능한 경우의 수 중에서 수십만 가지의 성공 패턴을 압축할 수 있는 것으로 알려졌다. 

 

이어 그는 "이러한 빅데이터 마이닝 인공지능 기술은 비단 바둑 뿐 아니라 다양한 문제에 적용될 수 있다"며 "생물학에 적용되면 천문학적 숫자 이상의 바이오 빅데이터로 생체 내 분자 조절의 복잡한 패턴을 파악하는 방법이 될 수 있다"고 말했다.

 

이를 위해 연구팀은 '오믹스 데이터'를 이용한 시스템생물학 기술을 활용하고 있다. 이는 세포 내 모든 유전자, 단백질, 대사물질 등을 통합적으로 대량 분석해 생명 현상의 작동 원리를 파악하는 기술이다. 

 

오믹스 기술 중 하나인 유전체 기술은 세포 내 모든 유전자 정보를 담고 있는 DNA의 서열 변이를 보여주고, 전사체 기술은 이런 유전자의 발현정도를 알려줘 특정한 생명 현상과 연관된 유전자의 관계를 파악할 수 있게 한다.

 

바둑 돌로 표현된 기보는 유전자로 표현된 생명 현상의 조절 기전이라 할 수 있는 것이다.

 

이 교수는 "개별적인 유전자의 기능 분석은 생명 현상의 요소들을 파악하는 방법이나, 오믹스를 이용한 시스템생물학은 이러한 요소들이 합쳐져 나타내는 총체적 작동 원리를 파악하는 방법이다"라고 설명했다.

 

하지만 최첨단 인공지능 기술로도 생명 현상의 작동 원리를 정확히 제공하는데 한계가 있다. 컴퓨터도 결국 기계에 불과한 탓이다. 주어진 정보와 분석 논리 이상의 결과가 나올 수는 없다.

 

그는 "아직 오믹스 데이터가 포함하는 생체 분자의 숫자나 이를 적용한 생명 현상 사례의 수도 적어서 기계적 학습의 정확성이 낮은 실정"이라며 "데이터를 확충할 수 있는 최첨단 바이오기술과 함께 다양한 인공지능 분석 논리를 생물학 실험 검증을 통해 최적화하는 작업이 필수적이다"라고 밝혔다.   

 

이에 연구팀에서는 컴퓨터를 이용한 바이오정보 기술 개발과 바이오 실험연구를 동시에 진행하며 최적화된 해결방법을 찾아가고 있다. 컴퓨터로 다양한 질병 작용 모델들을 만들고 이를 실험으로 검증하는 과정을 반복하면서 정확도를 높이고 있다. 

 

그 예로, 연구팀은 류마티스 관절염의 원인을 파악하기 위해 첫번째로 알려진 질병 코호트 실험 결과로부터 '단일염기 다형성(SNP)'과 질병과의 단순 연관성을 계산한다. 그 다음 다른 실험 정보들로부터 SNP와 유전자간의 관계, 유전자 간의 조절관계, 그리고 알려진 류마티스 관절염 유발 유전자와 세포 기능 등을 도출해 낸다. 

 

이렇게 연관된 정보를 종합하면 질병의 원인이 되는 다양한 조건과 요소를 발굴할 수 있고 이들로부터 질병 상태를 판별할 수 있는 ‘지능’을 창출하는 지도를 그려낼 수 있다. 이런 과정에서 생물학 실험은 검증을 통해 '지능'을 향상시키는 상호보완적인 역할을 하게 된다.
   
이 교수는 "정보 분석과 실험검증을 한 연구팀에서 수행해 양 쪽에 필요한 피드백을 효율적으로 수행할 수 있다. 또 이 과정에서 바이오와 정보 분야 간의 융합 연구를 위한 실질적인 방법들이 만들어지고 있다"고 말했다.

 

◆ '천연물' 신약 후보물질 발굴 목표…천연물 인공합성도 중심 과제로

 

연구팀은 지난 2014년부터 유전자동의보감사업단(단장 이도헌)에 참여 해 '멀티오믹스 마커 기반 천연물 복합성분 질병 조절 모델 연구'를 펼치고 있다.

 

사업단은 분자에서부터 세포, 조직, 인체에 이르는 작동 원리를 파악할 수 있는 컴퓨터 가상인체 모델을 개발하고 기존에 효능이 잘 알려진 천연물 내 성분들의 작용기전을 해석해 다양한 복합성분들로 구성된 새로운 질병 치료 모델 개발을 목표로 한다.

 

쉽게 설명해 효능이 알려진 각종 천연물들의 정보와 바이오정보 기술의 장점을 이용해 신약 개발과 기능성 바이오 소재 개발의 성공 확률을 높이려는 것이다.

 

이에 연구팀은 다양한 오믹스 데이터로부터 얻어지는 질병 마커의 반응을 분석해 천연물 성분의 질병 치료 원리를 발굴 중이다. 이로부터 사업단 가상인체 모델에 최적의 질병 마커와 천연물 성분들의 가능한 질병 치료 모델을 제공하게 된다.

 

또 연구팀은 발굴된 질병 마커와 세포 기능을 연계하는 기술을 적용해 간단한 세포 실험으로 질병을 판별하고 약물의 효능을 예측할 수 있는 시스템도 개발하고 있다.

 

연구팀이 일찍부터 추진해 온 연구가 사업단에서 핵심적인 역할을 담당하는 것이다. 이미 연구팀에서는 질병 연관 세포기능 조절자 및 조절 네트워크 정보분석 시스템, 유전자 발현 특성을 이용한 질병 진단 및 동반진단 기술 등을 개발해온 바 있다.

 

지난해에는 기술이전의 성과도 거뒀다. 당뇨 환자를 대상으로 식이요법 서비스를 제공하는 벤처기업에 '개인별 맞춤형 질병 발생 위험도 예측 기술'을 이전했다.

 

이 교수는 "당뇨 환자에 좋은 식품들은 알려져 있다. 하지만 당뇨약과 마찬가지로 환자들마다 그 효과는 매우 다르게 나타난다"며 "이전한 기술을 실제 환자 반응 데이터와 접목해 발전시키면 맞춤형 당뇨 식이요법 개발이 가능할 것"이라며 "이것은 사업단의 연구를 잘 반영하는 사례가 될 것이다"라고 말했다. 

 

장밋빛만 있는 것은 아니다. 천연물의 특성상 구성 성분들을 분리하거나 합성해 연구하는 것 자체가 불가능한 경우가 많다. 한정된 성분들로만 연구해야 하는 원천적 한계를 극복하기 어려운 것이 현실이다.   

 

이에 이 교수팀은 새롭게 등장하고 있는 합성생물학 기술에 바이오정보 기술을 접목해 문제해결에 도전하려 한다. "현재는 기초기술을 구축하는 단계로 성공 가능성도 자신하기 어렵습니다. 그러나 이 기술이 개발되면 바이오소재와 신약 소재 개발 분야를 혁신하게 될 것입니다."

 

 

▲연구팀은 지난 2014년부터 유전자동의보감사업단에 참여 해 '멀티오믹스 마커 기반 천연물 복합성분 질병 조절 모델 연구'를 펼치고 있다.

<사진=박은희 기자>

 

 

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