숙명여대, AI로 유전자 정보 읽는 '온톨로지 프레임워크' 개발

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 숙명여자대학교는 생명시스템학부 윤석준 교수가 유전자 기반 바이오 데이터를 정량적으로 해석할 수 있는 '온톨로지(Ontology) 기반 프레임워크'를 개발했다고 27일 밝혔다.

연구진에 따르면 그동안 바이오 데이터는 텍스트 데이터와 달리 유전자 사이의 문맥적 관계를 파악하기 어려워, 범용 인공지능(AI) 개발에 한계가 있었다.

이에 숙명여대 연구진은 기능·질환 분류체계와 같은 바이오 온톨로지를 활용해, AI가 유전자 데이터를 효과적으로 해석할 수 있는 새로운 접근법을 제시했다.

연구진은 입력된 유전자 목록이 여러 바이오 온톨로지에서 얼마나 비슷한 기능·질환 맥락을 공유하는지 정량화해, 유전자 간 관계를 수치화된 네트워크로 재구성하는 넷크래프터(NetCrafter) 알고리즘을 개발했다.

특히 이를 통해 유전자 간 관계를 정량적 네트워크로 표현하고 다중 오믹스 데이터의 복잡한 상호작용을 정밀하게 해석할 수 있도록 했다.

개발된 기술을 바탕으로 연구진은 숙명여대 창업 기업인 ㈜씨비스(CBiS Inc.)와 함께 타깃·바이오마커·기전 연구를 자율화할 수 있는 AI 모델을 개발하고 있다.

윤 교수는 "이번 연구 성과는 LLM(대규모언어모델)을 넘어, 데이터를 깊이 있게 이해하는 생명 지능을 구현하는 데 이바지할 것"이라고 밝혔다.

넷크래프터 기술은 다양한 오믹스 데이터 분석에 활용할 수 있도록 큐오믹스(Q-omics) 플랫폼에 적용돼 글로벌 서비스되고 있으며, 현재 숙명여대 산학협력단을 통해 특허 출원 진행 중이다.

한편 이번 연구는 숙명여대 생물정보학 연구실을 비롯해 통계학과 노호석 교수, 여성건강연구원 정은아 연구교수, 일본 생명과학데이터센터 신재문 박사와 함께 수행했으며, 연구 성과는 생물정보학 분야 국제 학술지 '브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics)'에 게재됐다.


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