1월의 과학기술인상…박태성 서울대 교수

유전체 빅데이터 분석 방법론 개발

[아시아경제 정종오 기자] 유전체 빅데이터 분석 방법론을 개발한 박태성 서울대 교수가 1월의 과학기술인상에 선정됐다.

미래창조과학부(장관 최양희)와 한국연구재단(이사장 조무제)은 이달의 과학기술인상 1월 수상자로 서울대학교 통계학과 박태성 교수를 선정했다. 박 교수는 패스웨이 정보를 바탕으로 대용량 유전체 자료를 빠르게 분석하고 유의미한 생물학적 해석을 할 수 있는 국제적 수준의 연구방법론을 개발한 공로를 인정받았다.

▲박태성 교수

패스웨이(Pathway)란 단백질, 유전자, 세포 등 생체 요소 간의 상호작용과 역학관계를 세밀하게 설명할 수 있는 생물학적 심층지식을 말한다.

생물학 분야에서 빅데이터는 분석보다 해석이 어려운 게 현실이다. 생물학 자료는 생물학적 현상의 일부만을 간접적으로 반영하기 때문이다. 이 때문에 추가 검증작업이 필요하다. 최근 차세대 염기서열 분석기술에 의해 대규모 유전체 자료가 대량으로 생산되고 있는데 체계적 분석 기술 개발은 아주 느린 상태이다.

박 교수는 복잡한 변수 간 연관성을 살펴볼 수 있는 구조방정식 모형을 응용해 생물학적 패스웨이 정보를 통계학적 구조로 변환시키는 새로운 방법론(파라오, PHARAOH)을 개발했다. 이 방법론은 대규모 유전체 자료를 빠른 속도로 분석해 유의미한 유전자를 발굴할 수 있는 방법이다.

생물학적 구조 정보를 바로 활용하는 패스웨이 기반 분석 방법이기 때문에 직관적 생물학적 해석을 바로 할 수 있다. 재현성 확인이 필수인 유전체 연구에서 이 방법론은 쉽게 재현성을 도출할 수 있는 장점이 있다. 세계적인 주목을 받는 이유이다.

박 교수는 "이 연구는 생물학 빅데이터의 분석과 해석을 위한 핵심 방법론을 개발한 것"이라며 "복잡하게 얽혀 있는 생물학적 메커니즘을 쉽게 통합해 분석하는 것이 가능해졌다"고 설명했다. 이를 응용하면 질병예측과 개인별 맞춤치료 등에 필요한 빅데이터 분석모형으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

한편 1997년부터 실시되고 있는 '이달의 과학기술인상'은 과학기술자의 사기 진작과 과학기술 마인드 확산을 위해 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구자를 매월 1명씩 선정해 미래부 장관상과 상금을 수여하고 있다.