2014.8 의료정보학과 | 세계 최초, PC로 단백질 위치·기능 예측 기법 개발

아주대학교 의과대학 의료정보학과 이기영 교수, 서울대학교 생명과학부 허원기 교수 및 성민경 박사(현 미국 캘리포니아 공대), 그리고 미국 샌디에이고 캘리포니아 주립대학교 트레이 아이데커 교수 연구팀은 공동으로 대용량 유전체 빅데이터와 단백질 상호작용 네트워크를 이용하여 대량의 단백질이 특정 조건마다 세포 내의 어느 위치로 이동해서 어떤 역할을 할지 컴퓨터가 자동적으로 예측할 수 있는 기법을 개발했다고 밝혔다. 


우리 몸은 약 100조 개의 세포로 이루어져 있고, 각 세포에는 수만 개 이상의 단백질이 존재한다. 각 단백질은 우리 몸에서 본연의 역할이 있고, 이 역할을 올바르게 수행하기 위해 세포 내의 특정 위치로 이동을 해야 한다. 하나의 단백질은 하나 이상의 서로 다른 일을 수행할 수도 있다. 이 때 단백질이 특정 조건에서 제대로 기능을 못하거나 잘못된 역할을 수행하면 우리 몸에 문제가 발생하고 질병이 생긴다. 줄기세포가 특정 세포로 분화를 할 때에도 이러한 단백질 기능에 따라 좌우된다. 

 

그래서 많은 학자가 우리 몸에 존재하는 단백질이 특정 조건에서 어떻게 기능하는지 밝히려고 연구를 수행하고 있지만, 생물학 실험으로는 모든 단백질이 특정 조건에서 세포 내의 어느 위치에서 어떤 일을 수행하는지 밝히는 것은 거의 불가능하다. 이에 IT 기법을 이용하여 자동으로 그 정보를 예측하려는 노력이 세계적으로 이뤄지고 있지만, 불행히도 질병의 유무나 세포의 분화 또는 외부 자극 등 특정 조건에서 단백질의 세포 내 위치정보와 기능을 예측할 수 있는 방법은 존재하지 않았다.

 

그런데 본 연구진이 대량의 유전체 빅데이터를 BT 및 IT 융합기법인 네트워크 바이올로지 기법을 이용하여 풀어내고, 특정 조건에서 단백질이 어느 위치에서 어떤 기능을 수행할지 컴퓨터를 통해 자동적으로 예측할 수 있게 하였다. 이때 기본 아이디어는 특정 단백질이 어떤 단백질과 상호 작용을 하는지, 즉「친구」정보를 이용하여 예측을 하는데, 특정 조건마다‘「친구」가 달라진다는 점을 이용하여 특정 조건별 단백질의 위치 및 기능 정보를 예측한다. 그리고 개발된 기법을 효모의 전체 단백질에 적용하여 다양한 외부 자극 등 십 수 가지의 조건에서 모든 단백질이 어느 위치에서 어떤 기능을 할 것인지를 수십만 개 이상 모두 예측하였고, 그 예측된 결과 중 일부를 생물학 실험으로 정확하게 검증하였다.


이번 연구는 미래창조과학부의 중견연구자지원사업 및 선도연구센터 육성사업(NCRC)의 일환으로 진행한 것으로, 다양한 학문과의 융합을 통한 창조적인 기법의 개발이라는 점에서 의미가 더욱 크다. 연구결과는 미국 국립과학원회보(PNAS)에 한국 시간으로 7월 16일 온라인판에 게재됐으며, 개발한 기술과 관련하여 수 개의 특허를 등록하였다. 또 연구결과가 다양한 의료 및 생명 분야에 응용성이 높아서 앞으로 암을 포함한 질병의 진단과 치료, 줄기세포의 분화 유도 등 다양한 분야에서 단백질 기능 연구에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상된다.

 

이에 대하여 아주대학교 의과대학 이기영 교수는『이번에 개발한 기술은 여러 조건에서 대량의 단백질의 위치 정보뿐만 아니라 그 위치에서 어떤 기능을 할지 IT 기법으로 예측하는 것으로써 세계적으로도 처음 시도 된 것이다』고 말하고『관련 기술이 질병의 진단과 치료, 줄기세포 분화 등 여러 연구에서 핵심 원천기술이 될 수 있다』고 밝혔다. 또 이 교수는『앞으로 더 많은 컴퓨터 관련 IT 전공자가 의학이나 생명 분야와 융합한 연구를 수행해주기 바란다』고 덧붙였다.


한편 이기영 교수는 관련 연구로 암의 발병 유무에 따라 대량의 인간 단백질이 세포 내에 어디에 존재할지 컴퓨터가 자동적으로 예측하는 방법을 처음 개발하였고, 그 방법을 뇌종양 및 피부암에 적용하여 암의 진단과 치료에 도움이 되는 종양에 특이적인 위치정보를 발굴하였다. 해당 연구결과는 세계적 과학저널인 Cell(국제 공동연구, IF 33.1점)에 2002년에, Genome Research (교신저자 및 제1저자, IF 14.4점)에 2003년에 연이어 게재됐다.


 

 

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