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생명 정보 기술 최신 연구 동향

KRIBB 워킹그룹

◈ 목차

• 1. 개요

• 2. 분야별 최신 연구 동향

• 3. 결론 및 시사점

◈본문

1. 개요

■ 생명 정보 기술 최신 연구 동향

○ 급격히 발전하는 기술에 맞추어 다양한 생명 정보 분야에서 여러 연구 문제들을 해결하기 위한 최신 기술들이 빠르게 공개되고 있음

- 유전체 분야에서는 2019년 전후로 염기서열 해독 기술이 한 번 더 급격히 발전하여, 한 번에 해독할 수 있는 염기의 개수가 최대 십만 개를 넘게 되었고, 이와 관련해 인간 유전체에서 미해독으로 남아 있던 영역들을 새롭게 규명할 수 있을 뿐 아니라, 질병 및 인종과 관련된 변이들을 새롭게 발굴할 수 있는 기반이 마련되었음

- 전사체 분야에서는 한 개체의 발현 수준을 파악하는 것을 넘어, 2009년 낱개의 세포 수준에서 발현을 파악할 수 있는 단일 전사체 기술이 소개되었음. 2016년 전후로 낱개의 세포에서 위치 정보까지 고려한 공간 전사체 기술이 도입되면서, 조직 내에서 세포의 위치별 발현 양상과 함께 세포 간 상호작용 네트워크를 규명할 수 있는 기반이 마련되었음

- 단백질 분야는 AlphaFold2를 넘어 2024년 AlphaFold3가 발표되면서, 단백질 3차원 구조 예측에서 더 나아가 DNA, RNA, 소분자, 이온, 항원 등 생체 분자와의 상호작용 복합체 구조까지 AI로 정확하게 예측할 수 있는 기반이 마련되어, 신약 타깃 구조 분석과 항체·항원 설계 등 바이오산업의 혁신을 일으키고 있음

○ 생명 정보의 큰 세 부분인 유전체, 전사체, 단백체 분야에 대한 최근 연구 동향의 공통점은 AI의 도입임

- 유전체 분야에서는 유전체 예측 및 다양한 생물학적 문제에 광범위하게 응용될 수 있는 진핵·원핵·고균 유전체 데이터를 학습한 EVO2 AI-foundation 모델이 공개되었음

- 전사체 분야에서는 바이오 의료 영상·이미지와 임상 정보를 통합해 질병 예후를 예측하는 AI 연구들이 보고되고 있음

- 단백질 분야는 전사체 분야와 함께 AI 신약 개발에 관한 다양한 연구들이 발표되고 있음

○ 이러한 맥락에서 본 이슈페이퍼에서는 유전체와 전사체의 최신 연구 동향, AI 멀티모달 및 AI 유전체 연구 동향, 그리고 AI 신약 개발의 연구 동향을 간략히 소개하고자 함