최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 핵산, 단백질 서열 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법들이 활발히 연구되면서 방대한 서열 정보를 데이터 베이스화하고, 부족하기 위한 효과적인 도구와 컴퓨터 알고리즘의 개발을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 여러 단백질에 공통적으로 존재하는 서열 정보간에 존재하는 연관성을 탐사하기 위한 서열 연관 규칙 알고리즘을 제안한다. 원자 항목을 취급하였던 기존 알고리즘과는 달리 중복을 반영해야 하는 서열 데이터의 특성을 고려하여야 한다. 실험을 단백질 서열 데이터를 대상으로 수행하였다. 먼저 여러 서열에 빈발하게 발생하는 부 서열 집합을 찾고, 부 서열 집합들간에 존재하는 관련성을 탐사한다. 본 연구의 결과는 탐사된 규칙으로부터 다른 단백질의 구조와 기능을 예측할 수 있고, 이 정보는 필요로 하는 생물학적 분석을 방향을 제시할 것이다. 이는 생물학적 실험 대상의 후부조합을 최소화함으로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
인공치아의 선택은 각 환자에 직접 관련이 있는 몇가지 물리적 요소와 생물학적 요소에 대한 지식과 이해를 요한다. 그러므로 치과의사가 생물기계학적 정보를 모으고 관련성을 찾고 평가해서 환자 개개인의 심미적 요구와 기능적 요구를 충족시킬 수 있도록 선택해 줄 유일한 사람이기 때문에 이 단계의 치료는 반드시 치과의사가 해야 한다. 인공치아의 선택은 비교적 간단하고 시간이 걸리지 않는 과정이나 여기에는 충분한 경험과 확신성의 개발이 요구된다. 이러한 지식과 정보를 토대로 하여 선택된 치아도 임시의치상에 배열될 때 까지는 예비적 선택이 되며 최종선택은 환자의 구강내에게 평가되고 관찰한 후에 결정한다.
최근 유전체학과 단백질체학 분야에서 생성되는 방대한 분량의 데이타로부터 생물학적 의미를 추출해내기 위한 생물정보학적인 도구들에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 세포 신호전달 경로에 관한 정보를 효율적으로 표현, 저장함은 물론 저장된 데이타로부터 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 하기 위한 다양한 요구 조건들을 생물학자의 관점에서 분석하고, 이들 요구조건을 체계적으로 반영하여 설계한 ROSPath 데이타베이스 시스템을 제안한다. ROSPath 데이타 모델에서는 향후의 확장성을 고려하여 불완전한 지식의 표현이 가능하도록 하며 인터넷상에서 기존의 다른 생화학 데이타베이스를 공유할 수 있는 연결성을 제공한다. 또한, 객체지향 모델을 이용하여 계층적인 구성을 제공함으로써 효율적인 검색을 지원한다. ROSPath 데이타 모델은 두 가지 주요 데이타 요소인 ‘바이오 개체’와 ‘상호작용’으로 정의된다. 바이오 개체는 세포 신호전달 경로에 관여하는 단백질과 단백질 상태 등과 같은 개개의 생화학적인 개체를 의미하고, 상호작용은 단백질 상태 전이나 화학 반응, 단백질-단백질 상호작용 등과 같은 바이오 개체들 간의 다양한 관계 및 신호전달과정을 설명한다. 제안된 ROSPath 데이타 모델을 이용하여 구성되는 복잡한 정보 네트워크는 다양한 생화학 프로세스들을 기술하고 분석하는 데에 활용할 수 있다.
가장 완벽한 지능형 모델로 알려져 있는 두뇌는 인공 지능을 구현하기 위해 이해되어야 하는 많은 내용을 지니고 있다. 하지만, 현재까지는 두뇌의 생물학적인 정보처리 메커니즘은 극히 일부분에서 밝혀졌고 대부분의 내용은 추측이나 가정으로 설명되고 있다. 이미 밝혀진 두뇌의 정보처리 메커니즘에 기반한 정보처리 시스템은 다양한 응용 분야에 활용되어 지금의 시스템보다 월등한 성능을 보일 것으로 예상된다. 이에, 본 논문에서는 두뇌의 생물학적 흐름을 카테고리 별로 정리하였으며 이를 구현할 수 있는 소프트 컴퓨팅 기법을 소개한다. 다양한 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 구현된 인공 두뇌 모델은 정보처리 과정에서 자율적이며, 효과적인 정보처리 성능을 보여줌을 알 수 있다. 이는 인공 지능 시스템의 새로운 도약에 필요한, 정형화된 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
인간의 뇌와 같이 다양한 정보들을 구분하고 처리하며 기억할 수 있는 능력을 지닌 시스템은 현재 지능 기법이 적용되고 있는 제어, 통신, 인터넷 응용 기술, 경영 분야, 분석 및 예측 등의 분야에 응용될 수 있으며 그 성능을 효과적으로 향상시킬 것이다. 이러한 다양한 분야에 활용될 수 있는 통합 모델을 제시하고 점차 발전시켜나감으로써 미래에 기대되는 다양한 인간형 시스템, 친환경적 시스템, 인간보조 시스템 등의 공학적 시스템 측면과 인간을 대신할 수 있으면서 인간과 유사한 능력을 지닌 학습 시스템, 추론 시스템, 판단 시스템 등의 지능형 시스템 측면에서 활용 가능한 모델로 성장시켜 나갈 수 있다. 이에, 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고 최종적으로, 뇌 정보처리 메커니즘에 기반한 레이어를 설계하여 범용으로 사용될 수 있도록 하고자 한다. 본 논문에서 설명되는 레이어 구조는 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
단백질간의 상호작용에 대한 연구는 생물학적 프로세스를 이해하기 위해 중요한 부분이다. 이러한 단백질간의 상호작용에 대한 정보는 주로 생명과학 관련 연구논문에 존재하지만 컴퓨터로 자동으로 처리하여 상호작용에 관안 정보를 추출할 수 있기 위해서는 텍스트 마이닝 기술이 적용되어야 한다 바이오 텍스트 마이닝에서 대두되고 있는 중요한 쟁점은 대용량의 연구논문에서 필요한 정보를 어떻게 효율적으로 정확하게 추출할 것인가에 대한 내용이다. 또한, 관심이 있는 단백질의 종류나 관련성을 표시하는 문장내 패턴의 다양성을 수용하기 위하여 개발하는 시스템의 확장성을 높이는 것도 소프트웨어 공학적인 측면에서 중요한 이슈이다 이 논문의 목적은 생물학적 내용을 담고 있는 연구논문으로부터 단백질간의 상호작용을 추출하는 확장성을 가진 텍스트 마이닝 기법을 제안하는데 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.
Current information storage devices, such as HDD, CD/DVD-ROM/RW, probe-based memory and hologram memory, are compared with biological information storage mechanisms in DNA and brain memory. Newly developed approaches to overcome the limit of storage capacity are introduced in both magnetic and optical recording devices. Linear and areal density of information stored in the biological and mechanical storages are compared for the applications and developments of new storage devices.
Current information storage devices, such as HDD, CD/DVD-ROM/RW, probe-based memory and cabon nano tubes, are compared with biological information storage mechanisms in DNA and brain memory. Various biological components in living cells are analyzed based on "irreducible complexity" of intelligent design concept. Linear and arel density of information stored in the biological and mechanical storages are compared for the applications and developments of new storage devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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