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서울아산, 질병 원인 최대 630배 찾아내는 알고리즘 개발
한범 교수, 하버드의대 공동연구 "난치성 질환 신약개발 기여"
이창진 기자
기사입력: 2015-06-29 12:19:33
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난치성 질환 등 질병 원인 발현변화 유전자(eGene)를 한 시간 내 찾을 수 있는 알고리즘이 개발돼 주목된다.
한범 교수.
서울아산병원 아산생명과학연구원 한범 교수는 29일 "하버드의대 연구진과 유전자 발현 조절 연구에서 다변량 정규분포를 활용해 기존 통계검정 방식보다 최대 630배 빠르면서 98% 정확도를 보인 발현변화 유전자 알고리즘을 개발했다"고 밝혔다.
이번 연구결과는 미국 유전학회지(AJHG, IF=10.987) 6월호에 게재돼 학문적 우수성을 인정받았다.
발현변화 유전자는 유전변이에 의해 발현량이 변화하는 유전자를 의미하는 것으로 발현량이 변화할 경우 세포 생산량이 변화해 질병의 기저 원인이 될 수 있다.
현재 통계적 추측 방법의 하나인 통계검정을 활용해 연구 목적에 적합한 가설을 세우고 합당성 여부를 판정하는 방식을 사용해 한정된 시간 내에 결과를 도출하기 힘든 상황이다.
한범 교수팀은 개별 모집단 구성원들의 유전변이 분포도를 활용해 전체적인 그림을 그리고 통계검정을 시행해 복잡한 계산 없이 정확한 결과 값을 도출했다.
실제 적용 결과, 모집단 숫자가 5배 증가하더라도 다변량 정규분포를 활용한 알고리즘을 사용할 경우 0.69시간, 0.77시간이 소요됐으나, 순열검정 방식을 사용한 경우 약 95시간, 487시간이 걸려 새로운 알고리즘이 최대 630배 효율적인 것으로 나타났다.
한범 교수는 "신약개발 분야에 새로운 알고리즘을 적용할 경우 어떤 유전자가 질병의 기저원인으로 작용하는지 밝혀내는 데 걸리는 시간이 획기적으로 단축될 것"이라면서 "이번 연구결과는 신약개발과 임상의학 연구 궁극적으로 난치병 환자들에게 도움이 되길 바란다"고 말했다.
이번 연구결과는 미국 유전학회지(AJHG, IF=10.987) 6월호에 게재돼 학문적 우수성을 인정받았다.
발현변화 유전자는 유전변이에 의해 발현량이 변화하는 유전자를 의미하는 것으로 발현량이 변화할 경우 세포 생산량이 변화해 질병의 기저 원인이 될 수 있다.
현재 통계적 추측 방법의 하나인 통계검정을 활용해 연구 목적에 적합한 가설을 세우고 합당성 여부를 판정하는 방식을 사용해 한정된 시간 내에 결과를 도출하기 힘든 상황이다.
한범 교수팀은 개별 모집단 구성원들의 유전변이 분포도를 활용해 전체적인 그림을 그리고 통계검정을 시행해 복잡한 계산 없이 정확한 결과 값을 도출했다.
실제 적용 결과, 모집단 숫자가 5배 증가하더라도 다변량 정규분포를 활용한 알고리즘을 사용할 경우 0.69시간, 0.77시간이 소요됐으나, 순열검정 방식을 사용한 경우 약 95시간, 487시간이 걸려 새로운 알고리즘이 최대 630배 효율적인 것으로 나타났다.
한범 교수는 "신약개발 분야에 새로운 알고리즘을 적용할 경우 어떤 유전자가 질병의 기저원인으로 작용하는지 밝혀내는 데 걸리는 시간이 획기적으로 단축될 것"이라면서 "이번 연구결과는 신약개발과 임상의학 연구 궁극적으로 난치병 환자들에게 도움이 되길 바란다"고 말했다.
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