UNIST가 '인간 마이크로RNA의 조절 네트워크'를 예측할 수 있는 빅데이터 분석 시스템(BiMIR)을 개발했다.
UNIST(총장 정무영)는 남덕우 생명과학부 교수팀이 459개 마이크로RNA가 어떤 유전자를 조절하고, 어떤 세포 조건에서 작동하는지를 분석·정리한 데이터베이스(DB)를 구축하고, 이를 기반으로 BiMIR를 개발하는데 성공했다고 17일 밝혔다.
남 교수팀은 먼저 암을 억제하는 마이크로RNA와 이와 관련된 세포 신호조절 경로를 발굴했다. 마이크로RNA는 19~23개 정도의 짧은 염기로 이뤄진 RNA 분자로, 여러 유전자의 발현을 억제하는 다양한 세포 활동으로 암과 당뇨 등 만성질환에서 핵심적인 역할을 한다.
이어 15년 이상 축적된 유전자 발현(gene expression) 공공DB를 활용해 각종 질병과 조직 특성, 세포 분화, 약물처리 등 다양한 세포 조건에 따른 5000여개의 '유전자 발현 빅데이터'를 확보했다. 마이크로RNA의 염기서열을 토대로 타깃 유전자 집단 정보도 함께 분석했다.
특히 BiMIR에 '바이클러스터링(Biclustering)'이라는 양방향 군집화 분석법을 적용, 마이크로RNA가 조절하는 '유전자 집단'과 관련 '세포 조건'을 동시에 제시할 수 있게 만들었다.
남 교수는 “유전자 발현 빅데이터에 바이클러스터링을 적용하면, 줄기세포나 특정 질병 등 다양한 세포 조건에서 일어나는 마이크로RNA 조절 네트워크를 더 정확하게 발굴할 수 있다”며 “가령 유방암이 어떤 유전자의 발현과 연결돼 있고, 이 유전자를 억제하는 마이크로RNA가 무엇인지 예측할 수 있는 것”이라 설명했다.
남 교수팀은 실제로 몇몇 마이크로RNA가 유방암 발달에 중요한 신호전달 경로를 집중적으로 '억제 가능하다'는 점을 찾아냈고, 이를 실험으로 검증했다. 미만성 거대 B세포 림프종이라는 질병의 발달을 억제하는 마이크로RNA도 예측해냈다.
남 교수는 “BiMIR DB를 통해 누구나 마이크로RNA, 질병 등 세포 조건, 타깃 유전자 등에 대해 마이크로RNA 조절 네트워크를 검색할 수 있다”면서 “데이터는 이미 엄청나게 쌓여 있다. 어떤 분석 전략을 세우느냐에 따라 얼마든지 중요한 발견을 할 수 있고, 세포와 질병에 대한 이해도를 높일 수 있다.”고 말했다.
울산=임동식기자 dslim@etnews.com
