생명시스템학부 윤석준 교수가 유전자 기반 바이오 데이터를 정량적으로 해석할 수 있는 온톨로지 기반 프레임워크를 개발했다. 

* 온톨로지(Ontology): 특정 대상 간의 관계, 개념 등을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 구조화한 체계.

연구팀에 따르면 그동안 바이오 데이터는 텍스트 데이터와 달리 유전자 사이의 문맥적 관계를 파악하기 어려워 범용 AI 개발에 한계가 있었다. 이에 연구팀은 기능·질환 분류체계와 같은 바이오 온톨로지를 활용해 AI가 유전자 데이터를 효과적으로 해석할 수 있는 새로운 접근법을 제시했다.

NetCrafter를 이용한 유전자 데이터간 관계 해석 예시

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

이 연구는 유전자 간 관계를 정량적 네트워크로 표현해 다중 오믹스 데이터의 복잡한 상호작용을 정밀하게 해석할 수 있게 했다는 점에서 의미가 있다. 연구팀은 이 기술을 바탕으로 타깃·바이오마커·기전 연구를 자율화할 수 있는 AI 모델을 숙명여대 창업기업인 ㈜씨비스(CBiS Inc.)와 함께 개발하고 있다.

윤석준 교수는 "이번 연구는 LLM(거대언어모델)을 넘어 데이터를 더욱 깊이 있게 이해하는 생명지능 구현에 기여할 것"이라고 밝혔다. 

NetCrafter가 구현된 Q-omics 플랫폼

NetCrafter 기술은 다양한 오믹스 데이터 분석에 활용할 수 있도록 Q-omics 플랫폼(https://qomics.ai)에 적용돼 글로벌 서비스되고 있으며, 현재 숙명여대 산학협력단을 통해 특허 출원이 진행 중이다.

이번 연구는 숙명여대 생물정보학 연구실을 비롯해 노호석 교수(숙명여대 통계학과), 정은아 연구교수(숙명여대 여성건강연구원), 신재문 박사(일본 생명과학데이터센터)와 함께 수행했다. 연구 성과는 생물정보학 분야 최고 권위 학술지 'Briefings in Bioinformatics'(IF 7.7, 상위 2.78%)에 게재됐다. 논문명: NetCrafter: ontology-derived gene network modeling and functional interpretation

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SM뉴스_26.04.27.