암은 수천개 이상 유전자의 비정상적인 변화와 그에 따른 신호전달 체계 교란이 주요 원인이다. 따라서 암을 이해하고 치료하기 위해서는 이들 유전자의 변화에 대한 정보를 파악하고, 수집·분석하는 일이 중요하다.

국내 연구진이 암 관련 유전자 정보를 보다 빠르고 정확하게 찾을 수 있는 검색 엔진을 개발했다.

박종철 KAIST(한국과학기술원·총장 강성모) 전산학과 연구팀과 이현주 GIST(광주과학기술원·총장 김영준) 교수는 언어학, 컴퓨터공학, 생물학, 의학을 포괄적으로 연계한 융합연구를 통해 암 관련 유전자 정보 검색 엔진 '온코서치(OncoSearch)'를 개발했다.

이번 연구로 생물학과 의학 연구문헌 데이터베이스인 '메드라인(Medline)'에 탑재된 300만 건의 자료 가운데서 유전자의 발현량 변화와 유전자 변화에 따른 암 상태 변화를 기술하는 문장을 보다 쉽게 찾아낼 수 있게 됐다.

온코서치는 첨단 텍스트마이닝 기술인 사건 정보 추출시스템과 최대 엔트로피 분류기를 사용해 문장의 구조를 분석한다. 특히 암 관련 유전자 역할에 대한 표현(oncogene, tumor suppressor)이 없어도 관련된 정보를 파악할 수 있다.

박종철 교수는 "온코서치가 연구문헌에서 자동으로 수집한 암 과련 유전자에 대한 정보는 앞으로 자동 추론기술 등을 활용해 암 연구를 위한 새로운 도구로 활용 될 것"이라고 기대했다.

온코서치는 현재 웹페이지(http://oncosearch.biopathway.org)에 접속해 사용이 가능하다.