BioHackersNet생물정보학이란 무엇인가? -- 2002-5 yong27
최근 LifeScience의 발전은 새로운 MolecularBiology 실험 기법의 발달, 및 HTS(HighThroughPut Screening, 대량분석기술) 기술의 발전으로 인하여 엄청난 데이터들을 쏟아내고 있다. HumanGenomeProject 라는 이름으로 진행된 HumanGenome 해독작업 역시 Life현상의 청사진이라고 할 수 있는 Genome 서열정보들을 대량으로 밝혀내고 있으며, 다른 많은 종들에 대한 Genome 해독작업들 (LargeScaleSequencing)로 인하여, 그 해석작업에 가속도가 붙고 있는 중이다. DnaMicroArray 및 Proteomics, Y2H(YeastTwoHybrid) 실험방법 역시 HTS 기술로서 기존의 MolecularBiology 실험스케일과는 다른 방대한 양의 데이터들을 실험자에게 제공하며, 이 데이터의 해석을 통한 유용정보의 발굴은 생물관련 모든 연구자들에게 커다란 도전이 되고 있다. 이는 마치 RosettaStone을 해석하는 일과 유사하다.
데이터, 정보, 지식으로 이어질 수 있는 일련의 과정속에는 생물학의 수준높은 이해도뿐만이 아니라, 데이터관리, 정보가공, 지식창출로 만들 수 있는 ComputerScience기술 및 Statistics 접근 방법들이 필요하다. 최근 주목받는 DataDrivenDiscovery역시 고도의 ComputerScience / Statistics적 접근을 필요로 한다. 모두들 인정하다시피, Life현상은 그리 간단한 것이 아니여서, 이 과정은 많은 노력과 지식, 기술이 필요하다.
이러한 분야를 통틀어 생물정보학, Bioinformatics라는 용어로 사용되고 있으며, 생명현상을 다루는 전산학/수학/통계학적인 것들이라는 의미로 쓰여지고 있다. 최근 HumanGenomeProject의 성공적인 진행, DnaMicroArray 실험기술의 발달, SNP 연구의 중요성들로 인하여 생물정보학 분야는 더욱더 그 중요성이 부각되고 있으며, 이들 연구성과들은 궁극적으로 생명현상의 이해라는 커다란 인류의 과제에 많은 결과물들을 제공할 것이고, 그 과정속에서 인간질병의 근원에 대한 이해, 그 치료방법등에 대한 많은 정보들을 제공할 것이다.
추가적으로,
생물정보학에서 다루고자 하는 데이타들이 워낙 복잡하다는 문제를 언급하고자 한다. 생명현상이 그렇듯이 이들 데이타는 쉽게 구분될 수 있는 성질의 것들이 아니며, 각각 복잡한 상호작용(Interaction), 관계를 맺고 있다. 서열정보, 구조정보, HTS실험정보, 병세정보가 쉽게 연결될 수 없으며, 이들은 더욱 복잡한 상호연결관계를 요구한다.
이러한 생물학적 정보의 특징은 전산학 분야에서도 새로운 도전으로 받아들여지고 있으며, 통계학 분야 역시 마찬가지이고, 최근 수학이론인 Chaos, Fractal 등의 ComplexSystem이론들까지 가세하여 이 문제들을 해결하려고 하고 있다. 그 복잡하다는 생명현상을 컴퓨터안에서 구현하려고 하는 일이 쉽게 실현되겠느냐마는, 이러한 성격이 수학자들에게는 커다란 도전으로 받아들여지고 있는 것이다.
이상 소개하다 싶이, 생물정보학은 현대의 최신의 과학들의 융합이며, 이제 막 시작단계인 학문분야로서 그 발전가능성, 실용성은 무한하다고 할 수 있을 것이다. 혹자는 생물정보학을 20세기초반의 QuantumMechanics의 시대에 비유하는 사람도 있다. 무언가 고전역학의 개념을 흔들 수 있는 것이 있긴 한데, 보어나 아인슈타인같은 사람은 아직 나타나지 않은 시대라고 한다. 그만큼 학문적으로도 할일이 많은 분야라고 할 수 있을 것이다. 최근 생물정보학 전문인력이 부족하다고 말들이 많은 이유중의 하나가 생물학전문가이면서, 전산학, 통계학전문가인 사람이 드물기 때문이다.
생물정보학은 생물관련된 모든 학문분야에 있어서 Paradigm의 변화이다. 이 변화의 물결에 하루빨리 동승하지 않으면, 21세기 눈부신 생명과학의 시대에 뒤쳐질 것임은 당연할 것이다.