100조개 세포 내 단백질 기능 자동 예측
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100조개 세포 내 단백질 기능 자동 예측
  • 최관식 기자
  • 승인 2014.08.18 10:48
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아주대 이기영 교수팀 네트워크 바이올로지 기술 이용한 국제 공동연구 결과 PNAS에 게재
BT 및 IT 융합기법인 네트워크 바이올로지 기술을 바이오 빅데이터 분석에 적용해 모든 단백질의 세포 내 조건별 기능을 컴퓨터가 자동적으로 예측하는 창조적인 방법을 국내 연구진이 세계 최초로 개발해 세계적 과학저널에 최근 게재했다.

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

우리 몸은 약 100조개의 세포로 이뤄져 있고, 각 세포에는 수만개 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. 이때 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.

따라서 많은 학자가 우리 몸에 존재하는 단백질이 특정 조건에서 어떻게 기능하는지 밝히려 연구를 수행하고 있지만 생물학 실험으로는 모든 단백질이 특정 조건에서 세포 내의 어느 위치에서 어떤 일을 수행하는지 밝히는 것은 거의 불가능하다.

IT 기법을 이용해 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.

특정 조건별 단백질의 세포 내 위치정보 및 기능 정보를 예측하는 방법. 기존에 우리가 알고 있는 일반적인 위치 및 기능 정보(A)와 대량으로 존재하는 단백질 상호작용 네트워크(B), 그리고 기본적인 대용량 오믹스 단백질의 정보(C)를 이용해서 ‘친구’ 단백질 정보로 단백질의 위치 및 기능 정보를 예측할 수 있는 모델 만듦(D). 그 후 대량의 유전자 발현 정보(E)를 이용해서 특정 조건마다 가장 ‘친한 친구’를 유추해 내고, 이 친한 친구 정보로부터 추가적인 정보를 만들어 (D)에서 만들어진 모델에 적용해 특정 조건마다 각 단백질이 세포 내 어느 위치에 있는지 그리고 그 곳에서 어떤 기능을 할지를 예측함(F). 많은 친구 단백질이 같은 위치나 기능을 공유하고 있음을 확인했고(G), 제안된 방법은 위치 및 기능 정보 예측에 높은 성능을 보임(H).
공동연구팀은 대량의 유전체 빅데이터를 BT 및 IT 융합기법인 네트워크 바이올로지 기법을 이용해 풀어내고, 특정 조건에서 단백질이 어느 위치에서 어떤 기능을 수행할지 컴퓨터를 통해 자동적으로 예측할 수 있게 했다.이때 기본 아이디어는 특정 단백질이 어떤 단백질과 상호작용을 하는지, 즉 ‘친구’ 정보를 이용해 예측을 하는데, 특정 조건마다 ‘친구’가 달라진다는 점을 이용해 특정 조건별 단백질의 위치 및 기능정보를 예측한다. 그리고 개발된 기법을 효모의 전체 단백질에 적용해 다양한 외부 자극 등 수십가지의 조건에서 모든 단백질이 어느 위치에서 어떤 기능을 할 것인지를 수십만개 이상 모두 예측했고, 그 예측된 결과 중 일부를 생물학 실험으로 정확하게 검증했다.

이번 연구는 미래창조과학부의 중견연구자지원사업 및 선도연구센터육성사업(NCRC)의 일환으로 진행한 것으로, 다양한 학문과의 융합을 통한 창조적인 기법의 개발이라는 점에서 의미가 더욱 크다.

연구결과는 미국국립과학원회보(PNAS)에 한국 시간으로 7월16일 온라인판에 게재됐으며, 개발한 기술과 관련해 수개의 특허를 등록했다. 또 연구결과가 다양한 의료 및 생명 분야의 응용성이 높아서 앞으로 암을 포함한 질병의 진단과 치료, 줄기세포의 분화 유도 등 다양한 분야에서 단백질 기능 연구에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상된다.

이기영 교수는 “이번에 개발한 기술은 여러 조건에서 대량의 단백질 위치 정보뿐만 아니라 그 위치에서 어떤 기능을 할지 IT 기법으로 예측하는 것으로 세계적으로도 처음 시도된 것”이라며 “관련 기술이 질병의 진단과 치료, 줄기세포 분화 등 여러 연구에서 핵심 원천기술이 될 수 있다”고 밝혔다. 이 교수는 이어 “앞으로 더 많은 컴퓨터 관련 IT 전공자가 의학이나 생명 분야와 융합한 연구를 수행해주길 기대한다”고 덧붙였다.

한편 이기영 교수는 관련 연구로 암의 발병 유무에 따라 대량의 인간 단백질이 세포 내 어디에 존재할지 컴퓨터가 자동으로 예측하는 방법을 처음 개발했고, 그 방법을 뇌종양 및 피부암에 적용해 암의 진단과 치료에 도움이 되는 종양 특이적인 위치정보를 발굴했다. 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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