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DGIST, 바이러스 감염병 진단용 데이터베이스 구축
구재형, 김민수 교수 융합연구팀, 올리고뉴클레오티드 데이터베이스 구축 성공
2016년 12월 13일 (화) 17:21:58
   
 

[대학저널 신효송 기자] DGIST 융합연구팀이 바이러스 감염병 진단용 데이터베이스를 개발해 바이러스성 질병 발생에 대비한 조기 진단 시스템 구축을 가능하게 했다.
 
DGIST 뇌·인지과학전공 구재형 교수와 정보통신융합공학전공 김민수 교수 융합연구팀은 빅데이터 기술을 적용해 RNA 바이러스 감염병을 정밀하고 빠르게 진단할 수 있는 올리고뉴클레오티드 데이터베이스(MRPrimerV)를 구축했다. 연구 성과는 생물과학 분야 세계적 권위의 국제학술지 '뉴클레익 액시드 리서치(Nucleic Acids Research)' 온라인판 11월 30일자에 게재됐다.

메르스, 에볼라, 지카처럼 인류의 생명을 위협해 왔던 많은 전염병들은 대부분 바이러스, 특히 RNA 바이러스가 원인이다. 이러한 감염병의 원인 바이러스를 초기에 정확히 동정하고 진단하는 것은 바이러스로 인한 감염병의 확산을 막고 환자를 치료하는 과정에서 중요하다. 하지만 우리나라를 비롯한 대다수의 나라들은 바이러스로 인한 감염병 발생에 대한 조기 진단 시스템이 충분하게 갖춰져 있지 않은 상황이다.

융합연구팀이 구축한 MRPrimerV는 세계 최초로 1,818 종의 모든 RNA 바이러스에 대해 높은 정확도로 진단할 수 있는 대규모 올리고뉴클레오티드 데이터베이스이다. 전체 RNA 바이러스 유전자에 존재하는 모든 후보 올리고뉴클레오티드들에 맵리듀스 기반 복잡 알고리즘을 적용해 특이성을 갖는 올리고뉴클레오티드들만을 선별할 수 있다.
 
DGIST 뇌·인지과학전공 구재형 교수는 "앞으로 조류인플루엔자(AI), 돼지콜레라 등 인간뿐만 아니라 동식물에 대한 바이러스도 진단할 수 있도록 데이터베이스를 더욱 확장해 바이러스 진단을 위한 일종의 '구글' 시스템을 구축할 계획"이라며 "장기적으로 딥러닝(Deep Learing) 기술을 접목해 멀티오믹스 데이터(Multiomics data)에 대한 진단 및 치료제 개발에 적용할 수 있는 프라이머 디자인 기술을 개발할 계획이다"라고 말했다.


신효송 기자 shs@dhnews.co.kr
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