선문대, 4단계 BK21사업팀 우수성과

선문대 전경. 선문대 제공

선문대는 4단계 BK21사업 바이오 빅데이터 기반 충남 스마트 클린 전문인력 양성사업단 공동 연구팀이 효소 기능 예측기술을 개발했다고 10일 밝혔다.

단백질 서열로부터 인공지능 기반 신뢰도 높은 효소 기능 예측기술을 개발한 연구팀은 사업단을 포함 교내 이현 교수, 한소라 박사, 박민규·이정민 연구원과 네바다주립대 강민곤 교수팀, 극지연구소 저온신소재연구단 이준혁 단장으로 구성됐다.

연구팀은 ECPICK 모델을 만들어 단백질 서열로부터 Conserved Sequence로 예측되는 부분을 빠르게 예측해 효소 기능 예측기술 성능을 향상, 기 모델보다 높은 정확도를 확보했다.

또 연구팀은 Evidential Deep Learning이라는 개념을 소개하면서 Domain Specific-Evidence를 제공해 모델 결과에 대해 신뢰할 수 있는 예측을 가능케 했다. 이 기술을 이용해 기존에 알려지지 않은 Motif/Active Sites 제시 및 증명이 가능해졌다.

이는 지속해서 증가하고 있는 게놈 및 메타게놈 정보 가운데 유용한 역할을 할 수 있는 단백질이나 효소에 대해 신뢰성 있게 예측할 수 있다.

오태진 단장은 “디지털 헬스와 제약 바이오산업 융복합과 관련한 빅데이터 기반의 대표적인 결과로 효소 기능 연구에 큰 영향을 줄 것”이라며 “바이오빅데이터융합 분야에서 생명공학과 컴퓨터공학의 융합형 우수 인력을 지속해서 지도해나갈 것”이라고 말했다.

이외에도 또 다른 연구 성과로 Evidential deep learning for trustworthy prediction of enzyme commission number 논문이 지난달 23일 생물정보학분야 저널인 Briefings in Bioinformatics에 게재됐다.

이에 한소라 박사는 최근 생물학연구정보센터의 한국을 빛내는 사람들에 선정된 바 있다.

BRIC이 선정하는 한국을 빛낸 사람들은 생명과학 분야의 세계적 과학기술논문인용색인급 학술지 가운데 논문인용지수가 10 이상인 학술지에 논문을 게재해 연구 성과를 거둔 한국인 과학자들을 선정, 소개하는 프로그램이다.

한소라 박사는 “바이오빅데이터융합이라는 새로운 분야에서 좋은 결과를 도출해 낼 수 있었던 것은 공동 연구팀의 지속적인 노력이 있었기에 가능했다”고 말했다.

4단계 BK21사업 바이오 빅데이터 기반 충남 스마트 클린 전문인력 양성사업단 바이오빅데이터융합전공 졸업생인 한소라 박사는 신진연구인력으로 사업에 참여하고 있다.

아산=이정태 기자 ljt474@viva100.com