화학물질은 생체에 들어오면 여러 가지 독성반응을 나타내는데, 독성반응에 따른 유전자 발현을 분석하기 위해 바이오 칩 등을 이용한 신기술이 확산되면서 바이오 디지털 콘텐츠가 다량으로 생성되고 있다. 이 콘텐츠는 그 자체로는 의미가 적고 컴퓨터를 이용한 분석과 보정과정을 거쳐 생물학적으로 의미 있는 값들을 선별하여야 한다. 이런 콘텐츠에는 유전자들의 발현 양상 측정을 목적으로 하는 유전체학(genomics), 유전자의 발현 양상을 측정하는 전사체학(transcriptomics), 단백질의 발현을 측정하는 단백체학(proteomics), 대사체의 발현을 측정하는 대사체학(metabolomics) 등이 있으며, 이를 통칭하여 오믹스(omics)라고 부른다. 오믹스 기술을 독성을 연구하는 분야에 접목한 것이 독성유전체학(toxicogenomics)이며, 이에 대한 콘텐츠를 분석함으로써 독성을 예측하고 독성기전을 규명할 수 있다. 독성분석에 있어서 초기 단계의 분석은 향후 만성독성의 예측에 있어서 중요한 부분을 차지하고 있다. 바이오 디지털 콘텐츠를 이용하여 독성을 예측함에 있어 기존의 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하기 위해서는 많은 정보에 대한 분석기술의 진보가 필요하다. 또, 바이오 디지털 콘텐츠를 이용한 독성예측에 있어서 전체세포보다는 생물학적 현상을 일으키는 특이세포에서 이런 정보를 얻는 것이 중요하다고 생각된다. 또, 향후 바이오 디지털 콘텐츠 분석은 전략적 실험설계에 의한 데이터가 분석되고 축적되어야 하고, 분석알고리즘을 통한 네트워크 분석이 이루어져야 하며, 통합적 데이터 구축을 통해 이루어져야 할 것으로 생각된다.
본 연구는 바이오 분야 연구데이터플랫폼인 K-BDS를 대상으로, 연구데이터 메타데이터의 품질이 연구데이터플랫폼의 활성화에 미치는 영향 및 이 관계에서 연구데이터플랫폼 이용에 관한 동기부여 요인의 매개효과를 밝히고자 하였다. 먼저 세 변인 간 구조적 관계를 구조방정식모형, 부트스트랩을 통해 분석하였으며 분석 결과, 연구자가 메타데이터의 품질에 대해 중요하다고 생각할수록 연구데이터플랫폼 이용의 동기부여 정도, 그리고 플랫폼의 활성화 의도가 높아지는 것으로 나타났다. 또한 동기부여 요인의 매개효과도 확인되었다. 추가적으로 각 변인의 하위요인간의 세부적인 구조를 회귀분석과 Sobel test를 통해 파악하였다. 그 결과 바이오 분야의 연구데이터 공유의 활성화를 위해서는 검색가능성을, 연구데이터 재이용의 활성화를 위해서는 발견가능성을 높이는 것이 가장 효과적이며, 인용가능성은 플랫폼의 활성화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 플랫폼을 활성화하기 위해서는 우선적으로 메타데이터 품질을 향상시킴으로써 시스템적인 지원을 충분히 하는 것이 중요하며, 이를 통해 플랫폼에 대한 신뢰를 높이고 인용에 대한 혜택을 제도적으로 정착시켜 갈 필요가 있다는 시사점을 얻을 수 있다.
단백질 의약품 산업이 성장함에 따라 단백질 의약품 개발 시 단백질 정보는 필수적으로 인식 되고 있다. 단백질 정보 서비스를 제공하는 대표적인 바이오데이터 센터로는 미국의 NCBI, PDB, 유럽의 EMBL, 일본의 DDBJ 등이 있으며, 각 센터별로 특화된 단백질 정보들이 제공되고 있다. 사용자가 원하는 단백질 정보를 얻기 위해서는 독립된 단백질 정보를 검색하고 이를 통합하고 분석해야하며, 보다 편리하게 접근할 수 있도록 대표적인 데이터 센터 혹은 소규모 프로젝트 별로 바이오데이터에 대한 다양한 웹서비스가 연구 개발되고 있다. 단백질 의약품 정보 서비스에 대한 필요성이 높아지면서 캐나다의 DrugBank, 미국의 GDSC 등에서 의약품 정보와 단백질 데이터를 통합하여 서비스하고 있다. 하지만 사용자가 요구하는 다양한 단백질 정보를 반영하지 못하는 실정이다. 국내의 경우 바이오인포매틱스 인프라가 부족하고, 단백질 의약품 정보 서비스 또한 의약품의 기본 정보와 유통정보만을 제공하는 것에 한정되어 있다. 본 연구에서는 기존 서비스의 한계를 벗어난 한국형 단백질 의약품 전용 서비스 설계를 위한 사전 연구로 기존 대표적 데이터베이스에서는 적용하고 있지 않은 단백질 특성정보필드들을 제시하고 이에 대한 유용성 평가를 전문 종사자를 대상으로 진행하여 기존 바이오데이터베이스의 단백질 정보 필드와 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 단백질 특성정보필드들이 단백질 의약품 정보 서비스에 요구되는 유용한 데이터 필드임을 검증하였다.
본 연구는 IP5국가(KR, EP, JP, US, CN)의 바이오헬스 분야 특허데이터를 기반으로 기술의 융합과 트렌드를 파악하여 해당 산업 분야의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기술융합 현황 파악을 위해 특허 동시분류분석 기반의 네트워크분석과 TF-IDF 기반의 텍스트마이닝을 주요 방법론으로 활용하였고, 분석 결과 바이오헬스 산업의 기술융합 클러스터는 크게 (A)치료용 의료기기, (B)의료데이터프로세싱, (C)생체계측용 의료기기의 세 가지 형태로 도출되었다. 또한 기술융합 결과를 토대로 한 트렌드 분석의 결과에서 우리나라는 (B)의료데이터프로세싱 분야에서 시장선도국으로 도출됨에 따라 향후 상업적 가치가 높은 특허로 시장 우위를 선점할 수 있는 가능성이 높다고 분석되었다. 특히 해당 분야는 2019년 1월 국회에서 통과된 '데이터3법'이라는 정책적 변환과 더불어, 국내 바이오헬스 기업들의 의료데이터 활용 가능성이 확대됨에 따라 해당 기술에 대한 기술융합 활성화 정책 수립과 R&D 지원 전략이 필요할 것으로 전망된다.
생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.
고령자는 낮은 디지털 활용 역량, 주기적이고 지속적인 자가관리 유지 어려움이 있어 시간에 따른 변화에 대응해 지속적인 관리를 해줄 수 있는 돌봄 제공자용 건강관리 앱이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로 본 연구에서는 고령자가 사용하기 편한 UI와 단순한 구조의 앱을 디자인하였다. 본 연구에서 개발된 앱은 돌봄 현장에서 혈압, 혈당, 심박수 등의 건강 데이터와 신체, 질병, 인지, 의사소통, 환경 등의 특이 정보들을 정기적으로 관리하도록 지원한다. 본 연구에서 개발된 앱은 건강관리 기기와의 연동을 통해 데이터를 자동 입력하고, 기록된 데이터의 자동분석과 시각화 표현이 가능하다. 건강 변화의 추세, 변동성 등의 모니터링으로 돌봄 서비스를 제공할 수 있는 지원이 가능하다. 또한 다양한 건강관리, 의료지원 플랫폼과 연계할 수 있는 확장성이 추가되어 개발되었다. 개발된 앱에 대한 효과성과 만족도가 현장 실증 결과 유의미함이 확인되었다.
OMIM이나 MedLine과 같은 바이오 정보를 포함한 대규모의 데이터베이스에서의 바이오 정보검색이나 추출은 단계별 처리가 상호적인 운용에 의한 것이 아니라 수동 또는 Perl script에 의한 것이 대부분이다. 바이오정보(bio-information)의 효과적 추출과 유추를 위해서는 현재 상이한 스키마로 이루어진 다양한 데이터베이스들 간의 이질적 데이터(heterogeneous data)를 체계적이고 효율적으로 통합하는 표준 방안이 필요하다. 이를 위해서는 서로 다르게 표현된 다양한 개념간의 관계를 표현하는 지식체계가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 지식체계인 온톨로지(ontology)와 자원 메타정보(metadata)를 표현하기 위한 국제적 표준안으로 대두되고 있는 시맨틱 웹(semantic web)에서 제공하는 온톨로지, 메타정보, 스키마 통합 안을 발전적으로 적용하여 이질적 바이오 정보의 효율적 통합처리 방안을 제시하고자 하였다.
생물정보학 분야에서의 온톨로지는 다양한 생물학적 의미들을 표현하는 구조로 되어 있으며, 생물학 데이터의 의미를 효과적으로 해석할 수 있는 매우 중요한 기술로 인식되고 있다. 특히 바이오 온톨로지는 생물학 데이터베이스로부터 정보에 대한 탐색과 추론 등 의미 전달 과정에서 중심적인 역할을 수행한다. 본 논문에서는 단백질 구조 예측을 지원하는 다중 에이전트시스템인 APSS내에서 각 구성원 에이전트들간에 온톨로지에 기초한 정확한 구조 정보의 전달을 통해 효과적인 단백질 구조 예측 작업을 지원하고자 한다. 이를 위하여 먼저 단백질 구조 관련 바이오 온톨로지의 설계방법을 제시하고, 이것에 기초한 실제 바이오 온톨로지의 설계에 대해 설명한다. 그리고 이렇게 구축된 단백질 구조 온톨로지를 APSS시스템 안에서 어떻게 응용하였는가에 대해서도 설명한다.
바이오 문헌으로부터의 의미 있는 객체 추출 및 상호작용 관계 추출은 수 많은 바이오 문헌으로부터 유용한 정보를 얻기 위한 필수적인 과정이다. 특히 문헌으로부터 유전자 또는 단백질 이름과 같은 바이오 객체를 정확하게 인지하는 것은 새로운 객체인식의 어려움과 객체를 찾기 위한 특징 패턴의 다양성으로 인해 도전적인 과제로 남아있다. 본 논문에서는 전처리 과정을 거친 문헌 데이터로부터 12개의 의미 있는 속성들을 선택하였다. 선택된 속성에 데이터마이닝 기법중 하나인 속성 추출 기법을 적용하여 객체를 분류하는데 있어 의미 있는 속성들을 추출하였다. 특징 추출 방법과 분류 알고리즘이 분류 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 각 방법의 정확도를 사용하여 분류 성능을 비교였으며, Gain Ratio Attribute Evaluation과 Symmetrical Uncertainty Attribute Evaluation 기법에 의해 추출된 속성이 가장 정확한 분류 성능을 보여주었다.
유기 박막 트랜지스터(Organic Thin Film Transistor, OTFT)기반의 바이오센서는 저비용 제작 및 플렉서블 소자 제작이 가능하여 많은 주목을 받아오고 있다. 본 연구에서는, hexamethyldisilazane (HMDS) 표면 처리된 $Si/SiO_2$ 기판 위에 진공 증착 공정을 이용하여 pentacene 기반의 OTFT를 제작한 후, 수용성 매체에 대한 안정성을 향상시키기 위하여 저분자 물질인 tetratetracontane (TTC)를 진공 증착 공정을 이용하여 증착하였으며, cyclized perfluoropolymer (CYTOP)을 용액 공정으로 코팅하여 bilayer의 passivation 층을 형성하였다. 실제 제작된 OTFT의 수용성 매체에 대한 안정성을 테스트하기 위하여 소자에 수용성 phosphate buffered saline (PBS)용액을 투하하여 10분에 걸쳐 1분 간격으로 transistor의 transfer 특성을 측정하였다. 또한 측정된 $I_d-V_g$ 곡선 데이터를 이용하여 시간에 따른 드레인 전류, 이동도, 문턱 전압, 점멸비 등의 수치를 산출하였다. 그리고, 그 $I_d-V_g$ 곡선 데이터와 산출된 데이터들을 증류수가 투하된 OTFT 소자의 $I_d-V_g$ 곡선 데이터와 산출된 데이터들과 비교하였다. 결론적으로, TTC/Cytop bilayer passivation 층이 형성된 OTFT 소자는 인체 내 혈액의 pH와 유사한 PBS 용액 하에서도 안정적인 구동 성능을 보여 바이오센서로 응용될 수 있는 가능성이 있다는 결론을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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