미래창조과학부(장관 최양희, 이하 미래부)와 한국연구재단(이사장 조무제, 이하 연구재단)은 이달의 과학기술인상 1월 수상자로 서울대학교 통계학과 박태성 교수를 선정했다고 밝혔다.

 

 미래부와 연구재단은 박태성 교수가 패스웨이* 정보를 바탕으로 대용량 유전체 자료를 빠르게 분석하고 유의미한 생물학적 해석을 할 수 있는 국제적인 수준의 연구방법론을 개발한 점이 높이 평가되었다고 선정 배경을 설명했다.

*패스웨이(Pathway) : 단백질, 유전자, 세포 등 생체 요소 간의 상호작용과 역학관계를 세밀하게 설명할 수 있는 생물학적 심층지식

 

 생물학 분야에서 빅데이터는 분석보다 해석이 어렵다. 생물학 자료는 생물학적 현상의 일부만을 간접적으로 반영하기 때문이다. 때문에 추가적인 검증작업이 필요하다. 최근 차세대 염기서열 분석기술에 의해 대규모 유전체 자료가 대량으로 생산되고 있지만 체계적 분석 기술 개발은 아주 느린 상태이다. 더구나 분석 결과를 제대로 해석하는 것은 무척 어렵다.

 

 박태성 교수는 복잡한 변수 간 연관성을 살펴볼 수 있는 구조방정식 모형*을 응용하여 생물학적 패스웨이 정보를 통계학적 구조로 변환시키는 새로운 방법론(파라오**, PHARAOH)을 개발했다. 이 방법론은 대규모 유전체 자료를 빠른 속도로 분석하여 유의미한 유전자를 발굴할 수 있는 방법이다. 생물학적 구조 정보를 바로 활용하는 패스웨이 기반 분석 방법이기 때문에 직관적인 생물학적 해석을 바로 할 수 있다. 재현성 확인이 필수인 유전체 연구에서 이 방법론은 쉽게 재현성을 도출할 수 있는 장점이 있다. 세계적인 주목을 받는 이유이다.

*구조방정식 : 사회과학 분야에서 널리 사용되는 통계모형으로써,주로 직접 관측할 수 없는 잠재변수를 포함시켜 변수간의 인과관계를 설명하기 위한 통계적 방법론임.

**파라오(PHARAOH) : 축약된 희소 유전변이의 계층적 성분에 기반한 패스웨이 분석 방법론.

 

 박태성 교수는 “이 연구는 생물학 빅데이터의 분석과 해석을 위한 핵심 방법론을 개발한 것이다. 복잡하게 얽혀 있는 생물학적인 메커니즘을 쉽게 통합하여 분석하는 것이 가능해졌다. 향후 질병예측과 개인별 맞춤치료 등에 필요한 다양한 오믹스*** 빅데이터 분석모형으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.” 라고 연구의 의의를 설명했다.

***오믹스(omics):체학(體學). 유전체, 전사체, 단백체 등의 집합체를 대상으로 생물정보학적 기법을 활용해 대량의 생물정보와 상호관계를 종합적으로 연구하는 학문.

 

 1997년부터 시행된 ‘이달의 과학기술인상’은 과학기술자의 사기 진작과 과학기술 마인드 확산을 위해 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정하여 미래부 장관상과 상금을 수여하고 있다.