빅데이터 기술을 이용해 암을 일으키는 유전자를 ‘콕콕’ 집어내 찾는 방법을 국내 연구진이 개발했다.

　광주과학기술원(GIST) 전기전자컴퓨터공학부 이현주 교수팀은 유전자를 짧은 길이의 DNA 조각으로 나눈 차세대 염기서열 데이터라는 생체 빅데이터를 이용해 암을 유발시킬 것으로 예상되는 유전자 영역을 찾는 알고리즘을 개발하는데 성공했다고 10일 밝혔다. 이번 연구성과는 자연과학 분야 국제학술지 ‘사이언티픽 리포츠’ 9일자에 실렸다.

　연구팀은 신호 내 잡음 제거에 쓰이는 ‘웨이블릿 변환기법’이라는 기술을 활용해 생체 빅데이터에서 암과 연관성 높은 유전자들만 선별해 냈다. 돌연변이 가능성이 높은 유전자들을 신호로 보고 그 이외에 정상적인 유전자들을 잡음으로 보는 식으로 해서 체세포 유전자의 유전자 갯수가 변한 영역만을 찾아내도록 한 것이다.

연구진은 이렇게 얻은 정보들을 암과 연관성이 높다고 알려진 영역들과 비교한 결과 기존 유전자 변이 검출방식보다 더 많은 유전자를 빠르게 검출할 수 있다는 사실을 확인했다. 실제로 연구진은 47개의 난소암 세포에 이번 기술을 적용한 결과 기존 검출방법보다 2배 가까운 변이유전자를 검출하는데 성공했다.

　이 교수는 “이번에 개발한 알고리즘은 바이오 빅데이터를 이용해 암과 연관된 유전변이 영역 뿐만 아니라 유전자 변이로 인해 발생할 수 있는 질병도 예측하는데 활용할 수 있을 것”이라고 설명했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr