암 관련 유전자 검색 엔진 개발

박종철 교수팀 연구, 효율적인 암 연구 지원 가능할 듯

박종철 교수

아주경제 이한선 기자 = 국내연구진이 암 관련 유전자 검색 엔진을 개발했다.

미래창조과학부는 카이스트(KAIST) 전산학과 박종철 교수 연구팀이 지스트(GIST) 이현주 교수와 공동으로 암 관련 유전자를 보다 빠르고 정확하게 찾을 수 있는 특화된 검색엔진을 개발했다고 22일 밝혔다.

검색엔진은 생물학 및 의학 연구문헌을 저장하는 데이터베이스인 메드라인에 탑재된 300만건에 육박하는 암 관련 유전자에 대한 연구문헌에서 암-유전자 관련성에 대한 정보를 빨리 검색할 수 있어 암 연구를 위한 새로운 도구가 될 것으로 기대된다.

이번 연구는 언어학, 컴퓨터공학, 생물학 및 의학을 포괄적으로 연계하는 융합연구로 미래부가 추진하는 중견연구자지원사업의 지원으로 수행돼 연구결과는 생물학 분야 학술지 핵산연구 온라인판 9일자에 게재됐다.

암은 수천개 이상 유전자의 비정상적 변화와 신호전달 체계 교란이 주요 원인으로 암의 원인을 이해하고 치료하기 위해서는 이들 유전자의 변화와 암과의 관련성을 이해하는 것이 중요하다.

수많은 유전자 변화의 암 관련성에 관한 연구결과들을 바로 파악하고 수집해 종합적으로 분석, 판단하는 것이 요구된다.

연구팀은 의학 및 생물학 연구문헌에서 유전자의 발현량 변화와 유전자 변화에 따른 암 상태 변화를 기술하는 문장을 찾아내는 검색엔진 온코서치(OncoSearch, http://oncosearch.biopathway.org)를 개발했다.

온코서치는 첨단 텍스트마이닝 기술인 사건 정보 추출 시스템과 최대 엔트로피 분류기를 사용해 문장의 구조를 심도 있게 분석해 유전자 발현량의 증감 및 암의 진행상태 파악을 용이하도록 했다.

각 유전자가 암 진행에 기여하는 정도를 문장 구조 분석 및 추론을 통해 파악해 기존의 암 관련 유전자 정보 수집 기법들과는 달리 암 관련 유전자 역할에 대한 명시적인 표현이 없어도 관련된 정보를 파악할 수 있다.

검색엔진 개발로 메드라인에 등재된 모든 논문에서 1700종 이상의 악성종양과 7500개 이상의 유전자에 관한 문헌정보를 빠르고 정확하게 검색하고 대량의 정보를 쉽게 수집할 수 있게 돼 암 연구의 질적향상에 기여할 것으로 기대된다.

박 교수는 “온코서치가 첨단 텍스트마이닝 기술을 사용해 연구문헌에서 자동으로 수집한 암 관련 유전자에 대한 대량의 정보는 향후 자동 추론기술 등을 활용해 암 연구를 위한 새로운 도구로 활용될 수 있다”고 밝혔다.

온코서치 웹사이트의 검색창(왼쪽 위), 검색결과(왼쪽 아래), 생성 유전자 네트워크 그래프(오른쪽)