IBS, 유용한 생물학적 정보만 골라내는 새 도구
데이터 분석 시 사용자 편향성 차단..정밀의학 기여
개인 맞춤형 정밀의학의 정확도를 높일 수 있는 새로운 도구가 개발됐다.
기초과학연구원(IBS)은 김재경 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI 연구팀은 전사체 분석 빅데이터에서 유용한 생물학적 정보만 골라내는 새로운 도구인 'scLENS'를 개발했다고 9일 밝혔다.
단일세포 전사체 분석은 개별 세포 단위에서 유전적 변화를 확인할 수 있어 생물학, 신약개발, 임상 연구 등에서 주목받고 있다. 가령, 암 조직 내 수십 가지 종류의 세포를 구분할 수 있고, 유전적 변이가 발생한 세포만 골라 정밀 치료가 가능하다.
하지만, 단일세포 전사체 분석을 임상에 활용하려면 방대한 빅데이터에서 생물학적으로 유용한 신호를 찾아내는 효율적인 분석도구가 필요하다. 현재로선 유용한 신호를 찾는 비중이 3%에 불과하다. 여기에 기존 도구는 사람의 주관적 개입이 들어가 분석가에 따라 결과가 크게 달라지고, 정확도도 떨어진다.
연구팀은 수학적 방법론인 '랜덤 행렬 이론'을 이용해 사용자의 주관적 선택 없이 자동으로 단일세포 전사체 분석 데이터에서 신호와 노이즈를 구별하는 프로그램인 'scLENS'를 개발했다. 이 프로그램은 기존 11가지 데이터 분석 프로그램에 비해 세포 그룹화 성능과 데이터에 내재된 국소 구조를 더 효과적으로 찾아내는 등 성능이 뛰어났다. 특히 10만 개의 세포와 2만 개의 유전자로 이뤄진 대규모 데이터를 3시간 만에 분석하는 등 빠른 속도를 구현했다.
김재경 IBS CI는 "단일세포 전사체 분석은 그동안 데이터 분석 방법의 한계로 인해 큰 비용과 시간을 투자해 얻은 데이터를 최대한 활용하지 못하는 경우가 많았다"며 "더 빠르고 정확하게 전사체를 분석해 개인 맞춤형 정밀의학의 정확도를 더욱 높이는 데 기여할 것"이라고 말했다.
이 연구결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(지난달 27일)' 온라인에 실렸다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr
기초과학연구원은 단일세포 전사체 분석을 위한 빅데이터에서 유용한 생물학적 정보만 골라내고, 수학적 방법론을 적용해 사용자 개입 없이 분석 정확도를 높일 수 있는 새로운 도구를 개발했다. IBS 제공
