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◇ 최근 생물학 및 헬스케어 분야는 전례 없이 많은 데이터를 확보함에 따라 신약 및 새로운 치료기술 개발을 위해 다양한 유형의 데이터를 통합하여 질병 메카니즘 규명 및 네트워크를 분석하는 멀티스케일 연구 개념을 주목. 머신러닝 등 AI기술과 접목하여 헬스케어 관련 문제를 더 잘 이해하고 해결하는 등 접근방식이 근본적으로 변화. 미국 NIH는 IMAG Multiscale Modeling(MSM) 컨소시움을 구성하여 관련 연구개발의 선도적인 역할을 도모

▸주요 출처 : Frontiers in Pharmacology, Evolving toward a human-cell based and multiscale approach to drug discovery for CNS disorders, 2014.12.2.; Forbes, What Is Multi-Scale Modeling? How Can It Help Your Health?, 2019.5.15

■ 신약개발 등 헬스케어 분야에서 다양한 데이터를 통합적인 관점으로 분석하고 해석하는 멀티스케일 모델링(Multiscale modeling) 연구 활발

 ○ Genomics, Proteomics, Cellomics 등 획기적인 기술개발에 힘입어 생물학 및 헬스케어 분야는 그 어느 때보다 많은 데이터를 확보
  - 유전자, 세포, 임상에 이르기까지 다양한 유형의, 다단계의 데이터 특성을 설명하기 위해 시스템 생물학(Systems biology) 접근법을 적용
  - 단일 유전자의 변화 결과가 아닌 생물학적 네트워크의 특성을 보이는 질병에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것으로 기대

 ○ 다양한 유형의 데이터를 통합하여 질병의 메카니즘을 규명하고, 질병 관련 네트워크를 분석하는 멀티스케일 생물학(Multiscale biology) 개념 등장
  - Panomics* 데이터의 대규모 생성 및 통합으로 복잡한 유전자 네트워크를 구축할 수 있게 되어 질병에 대해 데이터 기반 네트워크 분석이 가능
   * Panomics 또는 pan-omics는 유전체학, 단백체학, 대사체학, 전사체학 등을 포함하는 분자생물학 기술의 범위 또는 이들의 결합을 지칭
  - 이를 통해 기존 방법과는 근본적으로 다른 질병 네트워크 기반의 약물 발견 및 개발이 이뤄질 것으로 기대
     ※ 새로운 항암제 개발 시 단일한 약물 경로가 아닌 전체 결함 네트워크(defective network)에 대한 포괄적인 이해로 종양 유전자 및 종양 억제제에 대한 약물 표적을 발굴할 수 있음

< 멀티스케일 생물학이 치료제 개발로 이어지는 방법 >

출처 : Frontiers in Pharmacology, Evolving toward a human-cell based and multiscale approach to drug discovery for CNS disorders, 2014.12.2.

 ○ 또한 DNA 염기서열 분석비용이 매우 저렴해져 빅데이터, 유전자 위치 및 변이체를 빠르게 식별 가능
  - 이에 따라 대규모 데이터를 보다 포괄적으로 통합하고, 예측모델을 추론할 수 있는 컴퓨팅 및 빅데이터 분석기술이 필요 

 ○ 최근 다중 모달리티(multimodality), 다중 정확도(multifidelity)를 통합하고 얽힌 현상 사이의 상관관계를 밝혀내는 강력한 기술인 머신러닝(Machine learning) 기술이 등장함으로 특별한 기회가 발생
  - 머신러닝은 대량의 데이터를 소화하여 고차 상관(high-order correlations)을 식별하고 예측을 생성할 수 있는 고전적인 통계 모델링의 확장으로 간주 
     ※ Cryo-EM, 고분해능 이미징 flow cytometry, 4D flow MRI 등 초고해상도 측정 기술 개발 뿐만 아니라 웨어러블 및 스마트폰 앱의 대규모 건강 데이터 분석에도 활용