시스템생물학을 완성하려면 무엇보다 각 생물의 다양성과 성장 환경, 구조와 기능 등을 밝혀내야 한다. 이런 데이터가 얻어진 후의 작업에 가장 필요한 것이 수많은 생물학적 데이터를 데이터베이스(DB)화하고 이들 정보를 바탕으로 생물의 메커니즘을 밝혀내는 것이다.
여기에 가장 필요한 것이 생명과학과 정보기술의 융합(convergence)이다.
그동안 방대한 양의 생물학적 데이터가 쏟아져 나왔다. 물론 아직도 인간과 각종 생물을 구성하는 생물학적 데이터를 모으는 작업은 끝나지 않았다. 그러나 여태까지 나온 자료나 데이터들이 제대로 분류되지 않았고 조직적으로 관리되지도 않았다.
그저 특정한 생물의 작용을 하나하나 따로 떼어내 이해한 정도의 수준에 우리는 머물러 있다. 이제 우리는 이 데이터를 지식으로 전환하는 작업을 통해 진정한 시스템생물학을 만들어 가야한다. 이런 작업이 완성되면 생명현상을 시스템화해 정상적인 생명은 물론 질병 등을 유발시키는 비정상적인 생리현상들의 원인을 알아낼 수 있다.
또 질병유발 시스템을 이해하고 이를 제어하며 재설계해 새로운 차원의 예방과 치료법을 제공할 수 있게 된다. 이는 나아가 신약개발의 타깃으로 이용할 수도 있다.
모든 생물학자들은 이런 내용에 대해 모두 잘 알고 있다. 단순히 자신들이 연구한 성과를 실험실 구석에 쌓아둘 것이 아니라 표준화된 포맷을 만들어 정리해야 할 것을 알고 있다.
하지만, 이런 인지에도 이에 대한 총체적인 접근은 이뤄지지 않고 있다. 그저 연구한 결과를 하나의 페이퍼에 적어두는 정도에 안주하고 있는 것이다. 시스템생물학에 접근하고 있지만 아직 서로 간 데이터 공유나 표준 포맷 확립에 미흡한 것이 사실이다.
IBM과 오라클, HP 등 정보기술(IT) 분야의 세계적 기업들은 얼마 전부터 시스템생물학의 중요성을 간파하고 이 시장으로 진입을 꾀하고 있다. 그저 데이터베이스나 구축하고 인프라를 만들던 기업들이 이제는 생물학 분야 데이터까지 생산하며 바이오 연구자들의 영역을 넘어오고 있다.
이 같은 현상은 어쩌면 생물학자들이 시스템 생물학으로 가기 위해 반드시 겪어야 하는 일일 수 있다. 그러나 주목해야 할 사실은 그저 하드웨어에 지나지 않는 인프라를 만드는 사람들 위주로 시스템 생물학이 흘러가게 그냥 둘 수 없다는 사실이다.
생물학자들이 시스템생물학을 하겠다는 의지만 밝힌 채 표준화된 데이터 포맷이나 데이터베이스의 공유 등에 나서지 않을 때 무엇보다 세계 표준의 중요성을 꿰고 있는 정보기술 기업들은 한발 먼저 그 시장을 주도해 나갈 것이 불 보듯 훤하기 때문이다.
생물을 총체적으로 이해하려는 노력은 생물학자가 주도해야 한다. 하나의 연구실뿐만 아니라 국내 연구진 모두가 쌓아온 생물학적 데이터를 한곳으로 모아 표준화하고 이를 집대성해야 할 필요성은 날로 높아지고 있다.
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