[논문]시스템 생물정보학을 활용한 복잡한 생명시스템의 이해

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이동엽 (싱가포르 국립대학교 생명화학공학과 및 싱가포르 과학기술연구국 생물처리과기연구원)

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예를 들어, 기존의 생물정보학에서 다루는 데이터분석기 법들은 변수들간의 상관관계에만 의존하여 구성 요소간의 상호영향을 살펴보는 데 한계를 지니게 되어 글로벌 오믹스 데이터의 활용이 부분적으로만 이루어지고 있는 것이다. 따라서 본 리포트에서는 이러한 문제점들을 극복하기 위해 새롭게 제안하는 '시스템 생물정보학 기반기술에 대해서 살펴보고 앞으로의 방향에 대해서 간단하게 조명하고자 한다.

마지막으로 정의된 데이터 표준화와 구성된 데이터 관리시스템을 통해 얻어진 데이터를 다양한 생명정보학 기법을 활용해 분석하게 된다. 하지만, 세포가 성장하는 동안 유전자 발현의 변화와 해당 유전자의 대사흐름의 양이 무관하다던가 유전자 발현과 해당 단백질 간의 경향이 반대로 나오는 경우에서 볼 수 있듯이 지금까지 각 오믹스별 데이타만으로는 세포의 복잡한 생리현상과 대사과정을 설명하기에는 부족하다.
, 2004). 이를 바탕으로 당화과정 데이터 관리 시스템을 구축할 수있는데, 당화경로 분석기법과 함께 여러형태의 단배질 당형(glycoform)과 유전차 발현 데이터간의 관계를 유추해 당단백질 품질에 영향을줄 수 있는 유전차를별굴하게 된다. (그림 4).
제안하고 있는 시스템 생물정보학 기반 기술은 데이터 표준화, 데이터 관리시스템, 그리고 데이터 분석기법 이렇게 3까지 요소로 구성된다(그림 2).

'즈 기존에 복잡한 생명 시스템을 이해하기 위해 하나의 기능 단위로 모듈화하여 부분적 특성을 이해하고자 노력했던 것이 이제는 부분이 아닌 전체로 시스템을 살펴보고 체계적으로 분석하는 단계로 발전하게 된 것이다. 그 대상은 단순한 미생물 세포에서부터 포유류 세포 및 전체 유기체의 조직세포를 모두 포함한다. 히지만, 최근 몇년간생물정보학 및 시스템 생물학에 대하여 다양한 연구가 진행 되어져 온 것은 사실이나 실제적이면서도 이상적인 모델을 제시하지 못하고 있다.

앞서 제안한 시스템 생물정보학 기반기술을 활용해 동물세포를 통한 의약용 단백질 생산에 적용시킬수 있다. 의약용 단백질 생산의 연구 방향은 크게 단백질 생산량 증대와 당단백질 품질향상으로 나눌수 있다(Butler, 2006; Wum, 2004).

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