남덕우 UNIST 교수팀, 유전자 발현 빅데이터 분석 알고리즘 개발

빅데이터로 질병 조절 마이크로RNA 발굴 시스템을 개발한 UNIST 연구진. 왼쪽부터 김진환 연구원, 남덕우 교수, 윤소라 박사, 하이 응우옌 박사.<사진=UNIST>
빅데이터로 질병 조절 마이크로RNA 발굴 시스템을 개발한 UNIST 연구진. 왼쪽부터 김진환 연구원, 남덕우 교수, 윤소라 박사, 하이 응우옌 박사.<사진=UNIST>
국내 연구진이 15년간 쌓인 유전자 발현 빅데이터를 가공해 분석시스템을 구축하고 데이터 분석으로 암을 조절하는 마이크로 RNA를 찾는데 성공했다.

UNIST(총장 정무영)는 남덕우 생명과학부 교수팀이 '유전자 발현 빅데이터' 분석을 통해 암을 억제하는 마이크로 RNA와 관련된 세포 신호조절 경로를 발굴했다고 17일 밝혔다.

마이크로 RNA는 19~23개 정도의 짦은 염기로 이뤄진 RNA 분자로 여러 유전자의 발현을 억제한다. 이를 통해 다양한 세포 활동과 암, 당뇨 등 만성질환에 핵심 역할을 한다.

남 교수팀은 15년 이상 쌓인 100만건이 넘는 유전자 발현 공공 데이터를 활용하는 새로운 분석 전략을 개발했다. 연구팀은 데이터베이스에서 각종 질병과 조직 특성, 세포 분화, 약물처리 등 다양한 세포 조건에 따른 5000여개의 데이터 세트를 가공해 '유전자 발현 빅데이터'를 수집했다.

또 마이크로 RNA 염기서열에 기반한 타깃 유전자 집단의 정보도  분석했다. 그 결과 459개의 '인간 마이크로 RNA에 의한 조절 네트워크'를 예측하는 빅데이터 분석시스템 BiMIR을 구축했다. 무엇보다 '바이클러스터링(Biclustering)'이라는 양방향 군집화 분석을 통해, 마이크로RNA가 조절하는 유전자 집단과 관련 세포 조건을 동시에 제시해주는 새로운 접근법을 개발했다.

남 교수에 의하면 유전자 발현 빅데이터에 바이클러스터링 방법을 적용하면 줄기세포나 특정 질병 등 다양한 세포 조건에서 일어나는 마이크로RNA 조절 네트워크를 더 정확하게 발굴 가능하다.

연구팀은 실제로 유방암 발달에 중요한 신호전달 경로를 miR-29 등 적은 수의 마이크로RNA들이 집중적으로 억제 가능함을 확인했다. 이는 박지영 UNIST 생명과학부 교수와 공동연구로 검증도 마쳤다.

이어 연구팀은 미만성 거대 B세포 림프종 발달을 억제하는 마이크로RNA도 예측해 내 이 기법을 다른 여러 질병으로 확장할 수 있음을 보였다.

남덕우 교수는 "BiMIR 데이터베이스를 통해서 누구나 마이크로RNA, 질병 등 세포 조건, 타깃 유전자 등 마이크로RNA 조절 네트워크를 검색할 수 있다"며 "현재는 마이크로어레이 데이터 기반으로 만들었는데, RNA 시퀀싱 데이터도 충분해지면 더 다양한 세포 조건에서 더 정확한 네트워크 예측이 가능하다"고 설명했다.

이번 연구는 포스트게놈 다부처유전체사업과 선도연구센터에서 지원을 받았다. 연구는 윤소라 UNIST 생명과학부 박사가 제1저자로 참여했다. 결과는 영국 옥스퍼드대학 출판사에서 발행하는 생물학 저널 '뉴클레익 에시드 리서치(Nucleic Acids Research, IF: 11.56)' 1일자 온라인판에 게재됐다.

바이클러스터링 및 네트워크를 이용한 마이크로 RNA 타깃 유전자 예측 정확도 측정.<사진=UNIST>
바이클러스터링 및 네트워크를 이용한 마이크로 RNA 타깃 유전자 예측 정확도 측정.<사진=UNIST>
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