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사회처럼 건강한 유전자 커뮤니티의 모습을 찾다
구성원들 사이의 활발한 교류로 결속력이 높은 사회적 커뮤니티가 건강한 개인을 만들 듯, 유전자 커뮤니티의 결속력도 개인의 건강 상태에 영향을 미칠 수 있을까? 한국 연구진이 유전자 커뮤니티의 결속력 또한 개인의 건강 상태를 결정하고 환자 맞춤형 의료를 위해 활용될 수 있음을 보여 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크에서 환자 특이적으로 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 크게 증가하는 실정이다. 이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 개인적, 사회적 의료비 부담을 경감해야 한다고 지적한다.
이도헌 교수 연구팀은 이러한 요구에 발맞춰 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(COSINET, COmmunity COhesion Scores in Individualized gene Network Estimated from single Transcripotmics data) 기술을 개발했다.
연구진들은 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다. 그리고 유전자 커뮤니티들의 유전자 상호작용마다 보이는 상관관계를 선형 회귀 분석을 통해 모델링한 뒤, 개별 환자의 유전자 발현량이 해당 예측 모델을 잘 따르는지를 통계적으로 분석했다. 이를 통해 환자 특이적으로 그 상호작용이 소실된 유전자 쌍을 정상 조직 유전자 네트워크에서 제거함으로써 개인화된 유전자 네트워크를 구축했다.
더 나아가 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자들 사이의 최단 거리를 기반으로 소실된 유전자 상호작용이 각 유전자 커뮤니티 결속력 약화에 미치는 영향력을 정확하게 측정했다.
연구진들은 환자 특이적으로 그 결속력이 크게 감소한 유전자 커뮤니티를 통해 환자 특이적인 질병 기전을 설명할 수 있음을 보이고, 해당 유전자 커뮤니티에서 환자 특이적으로 결속력 약화에 크게 기여하는 유전자들을 찾아, 보다 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적을 제안했다. 연구진들은 이러한 약물 표적 발굴 기술이 기존 기술 대비 약 4배 이상 효과적임을 증명했다.
이도헌 교수는 “여러 유전자가 관여하는 복합질병은 개별 유전자보다는 유전자들 사이의 상호작용을 고려하는 시스템적 관점에서 바라봐야 하며 현재 임상 현장에서 환자 맞춤형 의료를 위해 쓰이는 단일 유전자 기반의 바이오마커들은 복합질병의 이질성과 복잡성을 충분히 담아내기에는 한계가 있다. 따라서 이번 연구에서 개발한 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷(COSINET) 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이도헌 교수와 왕승현 박사과정이 공동으로 진행한 이번 연구는 영국 옥스퍼드대학교에서 발간하는 생명정보학 분야 최고 학술지인 `생명정보학 브리핑(Briefings in Bioinformatics)’ 2024년 5월호에 게재되고 온라인으로는 4월 15일 발표됐다.
(논문 제목: Community cohesion looseness in gene networks reveals individualized drug targets and resistance, https://academic.oup.com/bib/article/25/3/bbae175/7645997)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 데이터 기반 디지털 바이오 선도 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.23
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새로운 가상세포 모델링 언어 MFAML 개발
KAIST(총장 로버트 러플린)는 생명화학공학과 이상엽 교수(李相燁, 41, LG화학 석좌교수, 생물정보연구센터 소장)가 이끄는 생물정보연구센터 연구팀이 가상세포 모델의 새로운 국제표준어를 개발하는데 성공, 일반에 공개한다고 24일 밝혔다.
1. 개발 배경
현재까지 국내는 물론 전 세계 생명 과학 분야 기업이나 연구 기관들은 연구 결과로부터 얻어진 생물 정보 데이터를 각기 다른 독자적인 포맷으로 저장해 왔다. 또한 생명 과학 연구에 필요한 분석 도구들도 역시 각자의 언어와 환경을 기반으로 개발된 것이 현실이다.
단순한 서열 분석뿐만 아니라 세포내부 대사물질의 흐름 분석과 같은 복잡한 연구를 위해서는 다양한 형태의 데이터와 정보를 얻고, 이를 여러 가지 분석 도구를 통해 입력 데이터로 넣어서 처리하게 된다. 이때 필요한 데이터와 정보에 쉽게 접근하여 분석하기 위해서는 데이터 포맷의 표준화가 시급하다. 또한 기 개발된 다양한 시스템과 분석 도구들을 연구 목적에 맞게 적절히 결합하여 사용하기 위해서는 각 시스템과 분석 도구간의 상호 운용성 확보가 매우 중요하다.
2. 개발 현황
이처럼 전 세계적으로 다양한 생물 정보 데이터 처리를 위해 국제 표준화가 급속히 진행되는 시점에서 KAIST 이상엽 교수팀은 과학기술부 시스템생물학 연구개발 사업의 일환으로 가상세포 모델의 새로운 국제표준어인 MFAML 개발에 성공, 일반에 공개하게 된 것이다.
李 교수팀은 XML이 지니는 이식성, 재사용성, 확장성, 효율적인 데이터 교환 등의 이점을 활용하여 가상세포 모델을 구조적으로 표현할 수 있는 데이터 서식을 개발하였으며, 특히 가상세포의 다양한 유전학적 또는 환경적 실험조건과 분석결과를 표준화하여 누구나 쉽게 정보를 공유할 수 있고, 다른 분석 환경에서 손쉽게 이용 가능하도록 하였다.
KAIST 생물정보연구센터의 윤홍석 연구원은 “MFAML을 통해 전 세계에 퍼져있는 바이오 정보의 효율적인 활용이 기대되며 정보의 표준화를 통한 기술적, 경제적 이득을 얻을 수 있을 것이다. 또한, 함께 제공되는 라이브러리를 통해 손쉽게 이를 구현 가능하도록 하였다”고 설명했다.
3. 개발성과 및 향후계획
李 교수팀은 기존에 전세계에 공개한 가상세포 초기 모델 프로그램인 메타플럭스넷의 개발과 통합 데이터베이스 시스템인 바이오실리코 구축과 더불어 이번 개발성과를 통해 가상세포 개발에 한 발짝 더 나아가게 되었다. 李 교수는 “기존의 개발한 메타플럭스넷이나 바이오실리코의 경우는 각각의 개별 시스템으로 운용되어 왔으나 이번에 수행한 연구를 통해 각각의 시스템을 하나로 묶을 수 있는 기반을 가지게 되었다. 앞으로도 지속적인 연구와 업그레이드를 통해 다양한 가상세포 모델을 제공하도록 하며, 전 세계의 정보 교환의 기초 도구로 활용될 수 있도록 노력 하겠다”고 밝혔다.
현재 MFAML에 대한 관련 정보는 홈페이지(http://mbel.kaist.ac.kr/mfaml)에서 무료로 다운로드 받을 수 있다.
KAIST 생물정보연구센터의 이동엽 박사는 “조만간 다양한 가상 세포 시뮬레이션이 가능한 획기적인 통합 환경을 제공하게 될 것"이라고 말했다.
한편, 이 연구 성과는 생물정보학 분야 저명 학술지인 英國 옥스퍼드대학출판사가 발간하는 바이오인포메틱스(Bioinformatics)誌에 게재 승인되어 온라인상에 공개되었다. 본 MFAML 관련 개발된 표준화 기술은 대사공학과 연결시켜 현재 국내외 특허 출원중이다.
<용어 설명>
① XML(eXtensible Markup Language) : 주고받는 데이터의 포맷을 표준화해서 데이터 교환을 용이하게 하기 위해 생겨난 정보교환 기술로 인터넷 웹상의 데이터와 각종 문서에 대한 일관된 표준이다.
② MFAML(Metabolic Flux Analysis Markup Language) : 주고받는 데이터의 포맷을 표준화해서 데이터 교환을 용이하게 하기 위해 생겨난 정보교환 기술인 XML을 이용하여 생체 대사흐름을 쉽게 분석할 수 있도록 만들어진 일종의 가상세포모델 표준언어
2005.05.25
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