공학 원리, 생물학 혁신 이끌다: 질병 바이오마커 초고속 발굴의 새 지평¶
원제목: Applying engineering principles to biological studies could identify disease biomarkers more quickly
핵심 요약
- 생물학 연구에 제어 이론과 관측 가능성 등 공학적 원리를 적용하여 질병 바이오마커 발굴에 혁신을 가져올 수 있음.
- 이 새로운 공학적 접근법은 기존 바이오마커 발견 방법의 한계를 넘어 다양한 유형의 생체 데이터에 걸쳐 적용될 수 있음.
- 동적 센서 선택(DDS)을 통해 핵심 변수만을 모니터링하여 연구 비용과 시간을 절감하고, 질병의 조기 진단 및 예방 가능성을 높임.
상세 내용¶
미시간대학교 연구팀의 PNAS(미국국립과학원회보) 발표에 따르면, 생물학적 시스템에 공학적 원리를 적용하는 것이 과학자들이 생물학 내에서 관찰하는 방식을 혁신할 수 있을 것이라고 합니다. 흔히 유전체를 컴퓨터 프로그램에 비유하지만, 이 연구는 이러한 기계적 비유를 더 나아가 생물학적 시스템 전반에 확장합니다. 특히, 1960년대 엘머 길버트 박사가 개척한 제어 이론과 관측 가능성이라는 기본 원리를 시간이 지남에 따라 변하는 생물학적 과정 연구에 적용할 것을 제안합니다.
라자팍세(Rajapakse) 박사는 제어 이론, 즉 '제어 가능성'이 시스템을 다른 상태로 유도하기 위해 어떤 입력이 필요한지를 의미한다고 설명합니다. 예를 들어, 피부 세포가 줄기세포로 역분화되는 것과 같이, 세포는 특정 전사 인자에 노출됨으로써 분화 과정을 거쳐 특화됩니다. 이와 관련된 공학적 개념인 '관측 가능성'은 시스템의 상태를 파악하는 데 필요한 최소한의 신호 수를 지칭합니다. 라자팍세 팀은 이 관측 가능성 원리를 생물학에 적용하여 연구자들이 바이오마커를 발견하는 데 도움을 줄 수 있음을 밝혔습니다.
기존의 바이오마커 발굴 방법들은 대개 단일 유형의 데이터에 국한되어 있었습니다. 그러나 라자팍세 팀의 접근 방식은 전사체학, 염색질 구조, 신경 영상, 뇌전도(EEG) 데이터셋 등 다양한 데이터 및 실험 시스템에 걸쳐 작동한다는 것이 특징입니다. 이들은 세포 역분화, 살충제 노출, 세포 주기 연구를 포함한 여러 시계열 전사체학 데이터셋에 자신들의 방법을 적용했습니다. 이를 통해 '동적 센서 선택(Dynamic Sensor Selection, DDS)'이라는 기술로 각 시점에서 핵심 바이오마커를 정확히 찾아냈으며, 이러한 최소화된 데이터만으로도 시스템의 전체적인 행동을 충분히 나타낼 수 있음을 입증했습니다.
라자팍세 박사는 전체 유전체를 연구하는 것이 막대한 비용과 시간이 소요된다는 점을 지적하며, DDS가 데이터의 부분집합을 연구한 후 전체 유전체를 재구성할 수 있는 방법을 제공한다고 강조했습니다. 이러한 발견은 더욱 효율적인 실험 설계를 가능하게 하며, 질병의 조기 발견에도 중요한 함의를 가집니다. 예상치 못한 상황이 발생할 경우 실험을 조기에 중단하여 비용을 절감할 수 있으며, 특정 질병과 관련된 바이오마커의 변화를 식별함으로써 암과 같은 질병의 발생을 미리 예방할 수도 있습니다.
이번 연구는 미시간대학교와 브로드 연구소 등 여러 기관의 과학자들이 참여했으며, 미국 공군 과학 연구소(AFOSR)와 국립 과학 재단(NSF), 국립 일반 의료 과학원(NIGMS)의 지원을 받았습니다. 이들의 연구는 '바이오마커 발굴을 위한 동적 센서 선택(Dynamic Sensor Selection for Biomarker Discovery)'이라는 제목으로 PNAS에 게재되어, 공학과 생물학의 융합을 통한 미래 의료 및 연구의 가능성을 제시하고 있습니다.
편집자 노트¶
이번 미시간대학교 연구팀의 성과는 단순히 학문적인 진보를 넘어, 우리 삶에 실질적인 영향을 미칠 수 있는 중요한 소식입니다. 복잡한 생물학적 시스템을 이해하고 질병을 진단하는 데 공학적 '최적화' 개념을 적용한다는 발상은 매우 혁신적입니다. 우리 몸의 세포 활동을 마치 정교한 기계처럼 '제어'하고 '관측'하려는 시도는, 방대한 생체 데이터의 홍수 속에서 가장 중요한 정보만을 효율적으로 추출하는 길을 제시합니다. 이는 마치 거대한 유전체 공장에서 수많은 기계 중 문제가 있는 몇몇 핵심 부품만을 집중적으로 살펴보는 것과 같습니다.
이 연구의 핵심인 '관측 가능성'과 '동적 센서 선택(DDS)' 개념을 일반인의 시선에서 쉽게 풀어보자면 이렇습니다. 우리 몸의 건강 상태를 알아내기 위해 모든 혈액 검사, 소변 검사, X선 촬영 등을 다 할 필요 없이, 딱 몇 가지 핵심 지표(바이오마커)만 보더라도 전체적인 건강 변화를 정확히 예측할 수 있다는 의미입니다. 현재는 특정 질병을 진단하기 위해 많은 검사와 시간이 필요하지만, 이 기술이 발전하면 극소량의 혈액이나 세포 샘플만으로도 질병의 징후를 훨씬 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있게 되는 것이죠. 이는 곧 병원 방문 횟수나 검사 비용을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.
궁극적으로 이러한 접근법은 맞춤형 정밀 의학 시대를 가속화할 것입니다. 개인의 생체 신호를 실시간으로 모니터링하여 질병의 발생을 예측하고, 심지어는 발병 전에 예방적 조치를 취할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 암이 발생하기 훨씬 전에 미묘한 바이오마커 변화를 감지하여 조기에 개입할 수 있다면, 치료 성공률을 획기적으로 높이고 삶의 질을 개선할 수 있습니다. 질병 진단과 치료는 물론, 신약 개발 과정에서도 훨씬 효율적인 실험 설계를 가능하게 함으로써 인류의 건강 증진에 지대한 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다.