메르스 진단률 높이는 빅데이터기반 초고성능 유전자 진단기술 개발

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김민수 대구경북과학기술원(DGIST) 정보통신융합공학전공 교수와 구재형 뇌인지과학전공 교수 공동연구팀이 4년간의 연구끝에 빅데이터 분석 기반 초고성능 유전자 진단기술(MRPrimer)을 개발했다.

김민수 DGIST 정보통신융합공학전공 교수(왼쪽)와 구재형 뇌·인지과학전공 교수
<김민수 DGIST 정보통신융합공학전공 교수(왼쪽)와 구재형 뇌·인지과학전공 교수>

연구팀이 개발한 유전자 진단용 프라이머(Primer) 디자인 기술은 사람이나 동식물의 전체 유전자 데이터에 대해 맵리듀스(MapReduce)기반 복잡 알고리즘을 적용, 프라이머를 자동으로 완벽하게 모두 찾아낼 수 있는 세계 최초의 초고성능 기술이다.

기존 유전자 진단 프라이머 디자인 기술(Primer3)은 개별 목표 유전자를 검출할 수 있는 후보 프라이머들을 찾은 후, 사람이 각 프라이머를 검색 알고리즘에 하나씩 입력하며 비목표 유전자들을 검출하는 프라이머들을 제거하는 두 단계를 거쳤다.

이 방법은 검출이 까다로운 목표 유전자에 대해 프라이머를 찾지 못하는 경우가 빈번하고, 사람이 직접 일일이 검색해야 되기 때문에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다.

현재 전 세계 대부분의 병원 및 실험실에서 Primer3 기술을 사용하고 있으나 이러한 문제점을 해결할 수 있는 알고리즘 개발이 어려워 지난 10년 동안 새로운 기술이 개발되지 못했다.

연구팀은 새로운 접근법인 맵리듀스 기반의 복잡 알고리즘을 통해 이같은 문제점들을 해결했다. MRPrimer 기술은 유전자가 알려진 생물 종에 대해 프라이머들을 빠짐없이 모두 찾아줌과 동시에 진단율이 우수한 순서대로 결과를 보여주는 뛰어난 성능을 갖췄다. 유전자 기반 신종 바이러스 진단, 암 진단, 유전자 변형농산물(GMO) 탐지 등 광범위하게 사용될 것으로 기대된다.

특히, 최근 국내에서 유행하는 메르스 바이러스의 유전자 서열을 사람의 유전자 데이터와 함께 MRPrimer에 입력하면 현재 보건업계에서 사용하는 프라이머보다 잠재적으로 진단율이 더 우수한 프라이머들을 수 만 개 이상 찾을 수 있다.

김민수 교수는 “유전체 해독 기술이 점점 발전함에 따라 유전자 데이터는 가장 중요한 종류의 빅데이터가 되고 있다”며 “빅데이터 기반의 유전자 진단용 MRPrimer 기술을 개발함에 따라 세계적으로 생명정보 SW 기술 분야를 선도할 수 있는 발판을 마련했다”고 말했다.

이번 연구 성과는 생물과학 분야 세계적 권위의 국제학술지 ‘뉴클레익 액시드 리서치(Nucleic Acids Research)’ 온라인판에 게재됐다. 연구팀은 생명공학 및 보건위생 분야 공익에 기여하기 위해 MRPrimer 기술을 전 세계에 무료(MRPrimer.com)로 공개했다.

대구=정재훈기자 jhoon@etnews.com