전통적인 항로표지는 빛, 형상, 음향, 전파 등을 이용하여 선박의 위치를 인식하거나 장애물의 위치 정보를 제공하는 해상교통 시설물로서 해상에서 선박의 안전 운항을 지원한다. 한편, 4차 산업혁명과 미래 해상환경 변화에 대응하기 위해 국제항로표지협회(IALA)에서는 항로표지 기반 정보를 통합하여 디지털화와 표준화에 노력 중이며, 국내에서는 아날로그 정보를 제공하는 전통적인 항로표지에서 항해안전 기능을 수행하면서 해양 정보의 수집 및 활용 허브로서의 "항로표지 역할 변화"를 시도하고 있음에 따라서 항로표지에 부착된 생물의 정보를 자동으로 분석하여 국내 해양생태 현황과 기후변화를 분석할 수 있는 주요 정보로 활용하고자 한다.
항로표지 기반 정보의 디지털화 및 표준화를 위해 개발 중인 스마트 항로표지는 단순한 항로표지 및 수집 하드웨어가 아닌 해양정보 플랫폼의 개념으로, 해양에서 분석하고 싶은 정보가 있을 경우 스마트 항로표지에 센서 등을 설치하여 정보를 분석할 수 있다. 이에 항로표지를 이용하여 방사능, 미세플라스틱 및 해양부착생물에 관련된 정보를 생성하여 일반사용자, 기관 및 연구자에게 제공함으로써 일본 오염수 해양 방출, 플라스틱 사용의 증가로 인해 발생하는 미세플라스틱 및 지구온난화 등의 기후변화로 인한 해양 생태계 및 환경의 변화에 대응하고자 한다.
비방사능물질인 Biotin을 DNA probe에 표지하여 nonisotopic hybridization 방법을 사용하여 감도를 높임으로써, 손쉽게 생물공학 의약품의 품질관리에 사용되도록 하였다. Bethesda Research Laboratories(BRL) 회사 제품인 biotinylated probes-avidin alkaline phosphatase를 이용한 chemiluminescene detection방법으로 행하여 λ phage DNA, yeast DNA, E.coil DNA의 한계 검출 농도를 알아내고, 생물 공학 제품에 적용하였다. Dot blot hybridization 방법으로 행하여 λ phage DNA는 0.1pg, Yeast DHA는 4.5pg, E. coli DNA는 8.9pg까지 검출되었고, 기존 생물공학 제품에서는 숙주 유래 DNA가 전혀 검출되지 않았다.
우리나라 해양생태계의 현황을 조사 및 분석하여 해양을 지속하게 이용할 수 있도록 하며 해양생태를 보전하고 관리할 수 있도록 국가 해양생태계 종합조사를 해양수산부의 위탁을 받아 해양환경공단에서 진행하고 있다. 국가 해양생태계 종합조사는 주요 조사정점을 설정하여 한반도 주변 해역의 생태계 변화를 조사하고 있지만, 정점이 연안을 중심으로 설정되어 근해역 등 조사범위 확대가 필요한 실정이다. 한편 해양수산부 항로표지과에서는 항로표지 인양점검 시 부착생물의 사진을 촬영하여 제공함으로써 국가 해양생태계 종합 조사를 지원하고 있지만, 해양환경공단과 협의하여 지정된 등부표에 한해서 부착생물 사진을 제공한다. 이에 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용할 수 있도록, 항로표지 및 등부표 인양점검 시 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용하여 부착생물의 정보를 생성하는 연구를 진행했다. 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용한다면 항로표지의 활용 가치를 제고하고 우리나라 근해의 이상 해황 및 생태계 변화를 분석할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.
한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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pp.91-96
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2006
현대의학의 발전으로 많은 질병들의 치료율이 개선되고 있으나, 암은 여전히 낮은 치료율과 약제 내성 및 부작용으로 많은 환자들이 의학적 고통 뿐 아니라 정신적, 경제적 문제점들을 호소하고있다. 이와같은 문제점은 동일한 병리학적 특성을 가지는 종양이라도 사람마다 그 생물학적 특성이 다르며, 동일한 환자안에서도 종양의 시기에 따라 다양한 특성의 세포들이 공존하며 다양한 문제를 발생하는 tumor heterogeneity에서 기인하게된다. 다행히 최근의 분자생물학의 발전과 인간유전체연구들의 활성화로 이와같은 다양한 암의 특성과 환자들의 특성을 이해하는 연구 방법들의 개발로 환자의 특성에 맞는 항암제를 효율적으로 투여하는 맞춤치료를 향한 노력을 지속하고 있다. 이와같은 맞춤치료의 일환으로 약제의 환자에서의 반응과 부작용을 예측하고자 최신의 high-throughput 기법을 도입한 것이 Pharmacogenomics이다. 즉, 지금까지의 항암치료는 암의 종류에 따라 임상연구 결과에 근거한 항암제를 선택하고 있다. 그러나 앞서 설명한 것처럼 암의 특성과 환자 반응의 다양화로 실제 항암효과는 기대에 미치지 못하여 많은 수의 환자들이 치료에 내성을 보일 뿐 아니라 치명적인 부작용으로 새로운 문제에 대면하게 되었다. 따라서 각 항암제011 최대의 효과를 보이며 최소의 부작용을 나타내는 최선의 치료책을 선정하는 것이 중요한 과제이다. 이를 위해서 암환자의 치료 단계에서 정확한 진단 및 병기 설정, 생물학적 특성 이해 뿐 아니라, 치료 반응을 예측할 수 있는 생물학적 표지자를 찾고자 하는 노력의 결과로 현재 임상에 사용되는 몇 가지 종양표지자를 포함하여 다양한 유전자 칩들이 연구단계에 있다. 특히 다양한 생물학적 현상이 많은 유전자들의 변화에 의한다는 근거하여 약제의 효과와 부작용을 예측할 수 있는 표지자 발굴도 DNA chip 등의 high-throughput technology를 사용하여 그 특이도와 민감도가 향상된 표지자 발굴이 시도되고 있다. 아직은 시작단계이고 많은 검증이 필요하나 여러 가지 가능성의 증거들로 멀지않은 시기에 맞춤치료가 가능하리라 기대하며, 암 연구에 있어서 pharmacogenomics의 현황을 소개하고자 한다.
표지 유전자는 특정한 실험 조건의 특성을 나타내주는 발현수준의 유전자를 의미한다. 이 유전자들은 여러 집단간의 발현수준에서 유의한 차이를 보여주며, 실제로 집단 간의 차이를 유발하는 유전자일 확률이 높아 특정 생물학적 현상과 관련 있는 표지 유전자를 찾는 연구에 이용될 수 있다. 본 논문에서는, 먼저 그 동안 제안된 여러 표준화 방법들 중에서 가장 널리 사용되고 있는 방법들을 이용하여 데이터를 표준화 한 후 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 추출할 수 있는 시스템을 제안하였다. 다층퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 각 표준화 방법들의 성능을 비교분석하였다. 그 결과 Lowess 표준화 후 ANOVA를 이용하여 선택된 8개의 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 MLP 알고리즘을 적용한 결과 99.32%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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