GIST, 암 유전자 찾는 '빅데이터 알고리즘' 개발

머니투데이

류준영 기자

광주과학기술원(GIST) 전기전자컴퓨터공학부 이현주 교수팀이 암과 연관성이 높은 유전자를 발굴 할 수 있는 빅데이터 분석알고리즘을 개발했다고 10일 밝혔다. 이 교수팀은 최근 암 연구에서 활용도가 높은 '차세대 염기서열 데이터'를 활용해 암과 연관성이 높은 유전변이 영역을 발굴하는 알고리즘을 개발했다.

이현주 교수/사진=GIST

염기서열 데이터는 유전체를 무수히 많은 짧은 길이의 DNA 조각들로 나눈 뒤 병렬적인 서열분석을 통해 얻은 정보를 말한다. 연구팀은 웨이블릿 변환기법을 활용해 차세대 염기서열 빅 데이터로부터 암과 연관성이 높은 유전자들을 선별했다. 웨이블릿 변환기법은 특정 패턴의 신호 파형을 축소·확대, 평행이동 해 원래의 신호를 특수한 형태의 신호로 변환하는 것을 뜻한다.

연구팀은 먼저 개별 암 세포들로부터 획득한 차세대 염기서열 데이터를 웨이블릿 변환이라는 수학적인 기법을 활용해 데이터에 내재해 있는 노이즈를 제거하고, 체세포 유전자의 유전자 개수가 변한 영역을 검출했다.

이렇게 얻은 변이 정보들로부터 암과 가장 연관성이 높을 것으로 보이는 유전체 상의 영역들을 선별한 결과, 유전자 마이크로어레이 플랫폼을 입력으로 사용하는 기존의 알고리즘과 비교했을 때 암과 연관된 유전자를 더 많이 발굴할 수 있었다고 연구팀은 설명했다.

연구팀은 47개의 난소암 샘플에 이번에 개발한 알고리즘을 적용했을 경우, 기존의 방법론보다 두 배 가까운 수의 암 연관 유전자를 찾아냈다고 밝혔다.

이 교수는 "이 알고리즘은 바이오 빅데이터로부터 암과 연관된 유전변이 영역을 찾는 데 널리 활용될 수 있을 것"이라고 말했다. 이번 연구 성과는 네이처 자매지인 '사이언티픽 리포츠' 최근호에 게재됐다.