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바이오 빅데이터

헬스케어 산업의 패러다임이 질병 치료 및 의료기관 중심에서 사전 예방 및 소비자 중심으로 변화함에 따라 바이오·의료산업 전반의 생태계적 변화가 일어나고 있다. 바이오·의료 관련 데이터의 양적 증가와 함께 인공지능, 클라우드, 딥러닝 등 분석기술의 발전에 따라 바이오 관련 빅데이터의 분석·활용의 중요성이 대두되고 있다. 개념 및 동향 자세히 보기
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산업동향 바이오 빅데이터 시대의 [차세대] 생명정보학 바이오 빅데이터 시대의 [차세대] 생명정보학 ◈목차 1 차세대 생명정보학 2 왜 중요한가? 3 최근 많은 연구가 이루어지고 있나? 4 최근 국내·외 연구 동향은? 5 기초연구사업 지원 현황은? ◈본문 1 차세대 생명정보학 ㅇ 최근 폭발적으로 증가하고 있는 오믹스, 임상의료, 단일세포 유전체 등 다양한 종류의 이질적 데이터를 수집, 정제, 통합, 분석하기 위한 제반 정보분석에 관련된 학문으로, 기존 서열 중심의 생명정보학 기술에 데이터 해석과 가설 제안 및 검증을 위한 다양한 빅데이터 및 인공지능 기술이 융합된 형태로, 디지털 바이오의료시대를 구현하는데 필수적인 요인임. ☞ 차세대 생명정보학은 유전체, 전사체 등의 다양한 오믹스 데이터를 효율적으로 수집, 가공, 표준화하고 이들 이질적 데이터의 통합 분석을 위한 알고리즘 및 소프트웨어 개발 기술을 의미함. ☞ 수십만 명 이상 대규모 인구에 대한 유전체 및 임상 정보의 통합적 분석, 그리고 이를 위한 첨단 IT 기술의 접목을 포괄적으로 포함하는 개념임. ☞ 단일세포 유전체란 다양한 세포로 구성된 조직에서 단일세포를 분리하여 각 세포 별로 오믹스 데이터를 분석하는 방법으로, 기존의 방법이 조직을 구성하는 세포 혼합물의 평균치를 측정한 것에 비하여 직접적으로 세포의 종류와 조성을 파악할 수 있다는 장점이 있음. ☞ 기술적으로는 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝, 인공지능 등의 첨단 IT 기술을 바이오 빅데이터에 접목하여 데이터의 분석/해석을 시도하는 융합 연구가 중요함. ☞ 생명정보 데이터가 대형화되고, 다양한 종류 데이터 사이에 존재하는 복잡한 관계를 유추하는 고도의 분석이 필요하기 때문에 빅데이터 마이닝 기술 및 첨단 인공지능 기술의 적용이 요구됨. 2 왜 중요한가? ㅇ 유전체 시퀀싱 비용이 1,000달러 이내로 내려오면서 선진국 중심으로 전체 인구 대상의 유전체/오믹스 데이터를 만들고 임상의료 정보 및 생활습관 정보를 통합하여 디지털 바이오의료 시대를 앞당길 정보 인프라를 구축하고 관련 기술을 선점하려는 경쟁이 치열함. ㅇ 차세대 생명정보학은 유전체 의약, 정밀의료, 디지털 헬스케어 등 바이오의료시대의 핵심적인 기술일 뿐만 아니라, 단일세포 분석과 같이 생명과학의 패러다임 변혁을 가져올 기술의 근간이기도 함. ㅇ 딥러닝과 같은 고급 인공지능 기술을 바이오의료 빅데이터에 적용하기 위해서 바이오의료 분야와 IT 기술의 접목이 필수적이며, 차세대 생명정보학이 그 가교 역할을 할 것임. ☞ 전 세계적으로 수백만 명 이상의 개인 유전체 정보와 임상정보를 생산 공개하는 대규모 프로젝트가 지난 5년이래 다수 진행되고 있음. (예: 영국의 Genomics England는 50만 명 데이터를 공개하였고, 미국과 중국은 각각 100만 명의 데이터 취합을 목표로 진행 중임. 우리나라도 100만 명 목표의 국가바이오빅데이터사업을 기획하여 시범사업을 진행 중임.) ☞ 스마트워치 등 휴대용 진단기기의 보급과 함께 개인의 생활습관, 건강 및 임상 정보 또한 빠르게 축적되고 있으며, 이런 정보를 헬스케어에 활용하기 위한 제도적 기반 구축에 많은 진전이 있음. ※ 최신동향은 KISTEP 기술동향브리프 2020-13호 ‘스마트 헬스케어’를 참조. ☞ 지난 10년간 단일세포 분석기술의 발전, 보급은 세포의 기능에 대한 새로운 이해를 가능케 하는 혁신적 기술임. 가까운 시일 내에 살아있는 조직에서 위치정보를 포함하는 단일세포 분석이 가능할 것으로 예상되며 이는 임상 의료에서 큰 파급효과를 가져올 것으로 예상됨. ※ 2021년 1월호 Nature Methods에서는 ‘공간 분해능 단일세포 전사체(spatially resolved transcriptomics’를 “Method of the Year 2020”으로 선정하였음 ※ 단일세포 시퀀싱 관련 최신동향은 NRF R&D Brief 2020-41호의 내용을 참조 ☞ 또한 단일세포 오믹스 데이터와 같이 새로운 오믹스 기술로 얻어지는 데이터는 해석을 위한 참조용 공개 데이터와 분석 알고리즘이 아직 개발 초기 단계에 있어 새로운 데이터 및 분석 기술의 개발이 시급한 상황임. ☞ 최근 빅데이터 및 인공지능 기술을 적용한 단백질 구조 예측에 획기적인 성과가 창출되고 있으며 이는 신약개발 및 생명과학 연구에 지대한 영향을 미칠 것으로 예상됨. 따라서 국내 생명정보학 연구도 인공지능 기술을 접목한 연구 기반 확립이 시급함. ※ DeepMind사는 딥러닝 방법으로 단백질 구조를 계산한 AlphaFold2 논문에서 20종의 모델생물에 존재하는 36만 5천 개의 단백질 구조를 공개함. (2021.7. Nature) ...................(계속) ☞ 자세한 내용은 내용바로가기 또는 첨부파일을 이용하시기 바랍니다.
  • 등록일 2021.12.02
  • 출처 한국연구재단
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개념 및 동향 자세히 보기

헬스케어 산업의 패러다임이 질병 치료 및 의료기관 중심에서 사전 예방 및 소비자 중심으로 변화함에 따라 바이오·의료산업 전반의 생태계적 변화가 일어나고 있다. 바이오·의료 관련 데이터의 양적 증가와 함께 인공지능, 클라우드, 딥러닝 등 분석기술의 발전에 따라 바이오 관련 빅데이터의 분석·활용의 중요성이 대두되고 있다.


이에 우리나라를 포함한 주요국들은 국가 차원에서 바이오 빅데이터 확보, 관리, 공유, 활용을 위한 정책을 펼치고 있으며, 대규모 빅데이터 구축 사업을 추진하고 있다. 바이오분야 빅데이터 분석은 개인 맞춤 의료 제공, 의료비 절감, 신약개발(예, 유전체·임상·건강정보 등 바이오 빅데이터를 활용하여 코로나19 치료제 개발 시간 단축) 등에 활용할 수 있다.


여기에서는 바이오인에서 담고 있는 바이오 빅데이터에 관련된 다양한 자료들을 종합적으로 살펴볼 수 있다.



바이오 빅데이터,

정밀의료 실현 및

신약개발 등 활용









바이오 빅데이터란, 빅데이터 기반 창출의 방법을 활용해 방대한 바이오 정보를 효율성 있게 정리·해석하고 그 생물 및 의학적인 의미를 밝혀


새로운 지식 및 서비스를 개발하는 것으로 생명과학과 헬스케어의 융합영역을 말한다.




바이오분야 빅데이터는 유전정보, 전자의무기록(EHR), 약물반응성 데이터, 임상정보, 생활습관 데이터, 개인건강관리 기기 데이터 등이 포함된다.


수집된 다양한 빅데이터들의 통합·분석을 통해 개인의 건강증진(질병 예방, 치료효과 향상 및 부작용 감소 등), 의료비용 절감, 신약개발 등에 활용 가능하다.




주요국 정책 및

법·제도적 이슈






미국, 영국, 일본 등 주요국은 글로벌 바이오헬스 시장 선점을 위해 보유한 데이터를 정비하고 데이터 제출 및 관리계획 수립을 의무화하며


규정 마련으로 자국 내 공유를 장려하고 있다.





- 대규모로 통합된 바이오 빅데이터 구축 사업을 추진중으로 미국은 100만명 이상의 코흐트를 구축하는 All of Us 프로그램을, 영국은 50만명의


UK biobank 프로젝트를, 우리나라에서도 100만명 이상의 ‘국가 통합 바이오빅테이터 구축 사업’을 추진, 현재 시범사업이 진행되고 있다.




2019년 전면 시행된 유럽연합의 ‘일반개인정보보호법(GDPR)’은 전세계에서 가장 광범위한 영향력을 미치는 정보보호 법제로, 데이터 활용과


정보보호의 조화를 추구하여 데이터 산업 활성화를 지원한다. 국내에서도 2020년 1월 데이터 이용 활성화를 위한 ‘데이터 3법*’ 개정안이 국회를 통과하였다.





* 개인정보보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률




바이오 빅데이터

관련 기업 동향






인공지능, 딥러닝 등 최신 기술과의 접목을 통해 바이오/의료 빅데이터 분석이 가능해지면서 다양한 비즈니스 모델이 창출되기 시작하였다.


IBM 왓슨을 대표주자로 로슈, 애플, 구글 등이 관련 서비스를 출시하였고, 23andMe와 유전체 분석기업들도 고객의 유전체 정보를 활용하여


신약개발에 활용하기 시작하였다.




내용 출처





생명공학정책연구센터, [2014년 전문가리포트 7호] 바이오 빅데이터 연구동향, 2014,12




생명공학정책연구센터, [BioINwatch 20-13] 유전자 분석기업 23andMe, 신약 후보물질 자체개발하여 기술수출, 2020,2




과학기술정보통신부·보건복지부 등, 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 발표자료, 2020.11




생명공학정책연구센터, [BioINpro 71호] 데이터 3법 개정에 따른 바이오·의료정보 활용방향과 시사점, 2020.1




국가통합바이오벡데이터구축사업 홈페이지( https://bighug.kdca.go.kr/bigdata/ )




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