POSTECH 김상욱 교수팀, 빅데이터 이용해 동물모델 유전자 네트워크 원리 규명
  • ▲ 유전자 조절 네트워크와 유전체 발현량 비교를 통해 인간질병을 더 정확하게 모사하는 질병 모델생물을 선택하는 기술의 개요.ⓒ포스텍
    ▲ 유전자 조절 네트워크와 유전체 발현량 비교를 통해 인간질병을 더 정확하게 모사하는 질병 모델생물을 선택하는 기술의 개요.ⓒ포스텍
    POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환) 생명과학과 김상욱 교수‧박사과정 하도연 씨 연구팀은 사람의 질병을 정확하게 모사할 수 있도록 동물모델의 유전자를 선택하는 기술을 개발해 유전자 기능 연구 분야 권위지인 ‘뉴클레익 에시드 리서치(Nucleic Acids Research)’에 발표했다.

    이 연구성과는 동물모델을 보다 정밀하게 제작해 신약 개발과 효과적인 질병 치료법을 찾는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 연구팀은 사람과 쥐 모델에서 관찰된 질병 증상을 모아 빅데이터로 분석했다. 

    기존 연구가 서로 다른 종(種) 간에 나타나는 상동 유전자의 서열을 바탕으로 진행됐던 것과 달리, 이번 연구는 조직 특이적 유전자 발현 양상과 이들이 이루는 네트워크에 주목했다.

    그 결과, 사람과 쥐 모델 사이에서 두 종의 유전자 기능 조절 네트워크가 다를 경우, 대상 유전자의 돌연변이 모델은 사람의 질병을 연구하는 데 적합하지 않은 것으로 확인됐다. 

    뿐만 아니라 사람과 쥐 모델에서 나타나는 네트워크의 재배열을 분석하면 사람의 질병을 더 정확하게 모사하는 동물모델을 선택할 수 있었다.

    김상욱 교수는 “이 기술을 이용하면 질병 동물모델을 제작하기 전에 실패와 성공을 예측할 수 있으며, 질병 메커니즘을 더욱 정확하게 이해해 더 효과적인 신약 개발에 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다.

    한편, 이번 연구성과는 POSTECH 의료기기혁신센터, 인공지능대학원, 한국연구재단 중견연구지원사업의 지원을 받아 이뤄졌다.