광주과학기술원(GIST) 연구진이 암과 연관성이 높은 유전자를 발굴 할 수 있는 빅데이터 분석알고리즘을 개발했다고 10일 밝혔다.
이현주 GIST 전기전자컴퓨터공학부 교수팀은 최근 암 연구에 있어서 활용이 급증하고 있는 차세대 염기서열 데이터를 활용해 암과 연관성이 높은 유전변이 영역을 발굴하는 알고리즘을 개발했다.
차세대 염기서열 데이터는 유전체를 무수히 많은 짧은 길이의 DNA 조각들로 나눈 뒤 병렬적인 서열분석을 통해 얻은 정보다.
연구팀은 웨이블릿 변환기법을 활용해 차세대 염기서열 빅데이터에서 암과 연관성이 높은 유전자를 선별했다.
연구팀은 먼저 개별 암 세포에서 획득한 차세대 염기서열 데이터를 웨이블릿 변환이라는 수학적인 기법을 활용해 데이터에 내재해 있는 노이즈를 제거하고, 체세포 유전자의 유전자 개수가 변한 영역을 검출했다.
이렇게 얻은 변이 정보에서 암과 가장 연관성이 높을 것으로 보이는 유전체 상의 영역을 선별한 결과, 유전자 마이크로어레이 플랫폼을 입력으로 사용하는 기존의 알고리즘과 비교했을 때 암과 연관된 유전자를 더 많이 발굴할 수 있었다.
47개의 난소암 샘플에 본 연구에서 제안한 알고리즘을 적용했을 경우, 기존 방법론보다 두 배 가까운 수의 암 연관 유전자를 찾아냈다.
이번 연구는 마이크로소프트 연구소(Microsoft Research)가 2011년부터 현재까지 정보통신기술진흥센터와 함께 지원하고 있는 ICT·SW창의 연구과정, 한국연구재단 일반연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다. 논문은 네이처 자매지인 사이언티픽 리포츠(Scientific Reports) 5월 9일자에 게재됐다.
마이크로소프트 연구소는 컴퓨팅 기법을 활용하는 융합 연구의 활성화를 위해 GIST 등 한국의 주요 대학 연구진에 장기간 연구비를 지원하고 있다.
이현주 교수는 “이 알고리즘은 바이오 빅데이터에서 암과 연관된 유전변이 영역을 찾는 데 널리 활용될 수 있을 것”이라고 기대했다.
광주=서인주기자 sij@etnews.com