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학과소개

한양대학교 의생명공학전문대학원

생명의료정보학과

바이오 빅데이터 기반의 미래의학을 선도할 융합형 인재의 산실

Department of Biomedical Informatics
생명의료정보학과

생명의료정보학은 생명과학(BT)+의학(Medicine)+정보학(IT)의 세 분야가 융합되어 전 세계적으로 급속하게 떠오르는 분야이다.

최근 생명과학의 실험에서 생산되는 데이터의 양이 바이오칩 및 차세대염기서열분석기 등 신기술의 발달로 인해 엄청나게 많아지고, 병원에서 생산되는 환자의 각종 의료정보도 텍스트와 이미지 등 엄청난 양의 디지털 빅데이터로 생산되고 있어, 컴퓨터과학과 통계학 등 정보학 분야에서 개발된 대용량 정보처리 기술이나 데이터마이닝 기술을 사용하지 않으면, 실험 및 검사 결과를 분석하고 해석하는 것이 불가능한 시대가 되었다.

특히 한 개인의 유전체 데이터 생산비용이 급격히 감소하면서 미래의학의 패러다임이 바이오 및 보건의료 빅데이터에 기반한 맞춤의학으로 급속히 변화하고 있어, 이에 대비한 생물정보학(Bioinformatics)뿐만 아니라 임상정보학(Clinical Informatics) 분야의 전문적 지식과 기술을 모두 갖춘 미래형 융합인재를 양성하는 것이 매우 시급하다.

이러한 시대적 요구에 발맞추어 생명의료정보학과는 생명과학, 의학, 컴퓨터과학 중 2개 이상을 전공한 융합형 교수진으로 구성되었고 미래창조과학부가 지정한 특성화학과로 2014년에 새롭게 설립되었다.

교육목표

생명의료정보학과의 교육목표는 정보학(Informatics)의 방법론을 적용하여, 생명현상(Biology)의 보다 깊은 이해를 가능하게 하는 신기술을 개발하며, 정보화에 기반한 미래의학(Medicine)의 전문지식을 함양하고, 생물학-의학-정보학의 세 분야를 융합하는 생명의료정보학(Bio-Medical Informatics)의 연구결과를 임상의학적으로 실현 가능하게 하는 실용적 교육을 통하여, 차세대 의생명 분야에서 생산될 대용량 바이오 빅데이터(Bio-Big Data)의 정보처리 기술을 가진 미래의학의 실현에 필수적인 융합적 전문인력 양성을 목표로 한다.

1. BT+IT+Medicine 삼위일체 교육으로 유전체정보의학, 단백체정보학 및 시스템생물학의 세 가지 세부전공의 융합형 인재 양성

2. 차세대 개인유전체맞춤의료 시대에 필요한 병원, 연구소 및 산업체에서 꼭 필요한 실무형 생명의료 정보학 전문가 양성

3. 해외 대학병원/연구소/산업체의 개인맞춤의료팀에 취업이 가능한 글로벌 인재 양성

전공분야

유전체정보학

인간 및 동식물의 유전체 등의 오믹스(omics), 메타지놈(meta-genome), NGS 데이터를 정밀 분석하여 질병발생, 종특이성, 개인차이 등 유전형-표현형의 상호관계에 대한 심층적 연구

인간 및 동식물 생명체가 가지고 있는 다양한 유전정보를 찾아내는 유전체사업 의 (Genome Project) 결과로 단백질이 생성되기 이전의 모든 유전자 서열 (DNA, mRNA, nsRNA, miRNA...)을 포함하는 다양한 유전체 정보가 생성되고 있고, 생명체에서 일어나는 다양한 생명현상 (분화, 발달, 대사, 약물반응, 질병의 메커니즘 등) 을 연구하기 위하여 개별 유전자 수준의 연구로는 한계가 있어 전체 유전체 수준의 연구를 추구하는 유전체학 이 (Genomics) 출현하게 되었다.

생명체의 가장 기본 단위인 세포는 독립적으로 인지를 할 수 있는 매우 큰 컴퓨팅 파워를 가지고 있다. 세포는 정해진 타임 스케쥴에 따라서 모여서 단계적 으로 조직, 기관, 시스템, 개체를 이루며 다양한 생명 현상이 정교하고 자동적이고 적합하게 일어나야 하는데, DNA가 바로 세포의 컴퓨팅 파워를 유지할 수 있는 다원적인 모든 정보를 담고 있다고 할 수 있다. DNA 서열 정보는 코딩 / 논코딩 유전자의 서열 정보 뿐 아니라, 후성유전학적 변형 (Epigenetic Modifications), 각 단백질 &DNA 간의 상호작용 및 급속도로 변화되는 핵단백복합체(Nucleoprotein Complex)에 대한 정보까지 담고 있다.

최신 차세대시퀀싱 (NGS) 기술의 발달로 오믹스 (Omics) 및 NGS / 유전체 전사체 데이터가 엄청나게 방대하여지고, 이러한 유전체 데이터는 유전병 뿐만 아니라 암, 만성질환이나 개인다양성 및 진화에 이르기까지 다양한 부분에 영향을 주는 복잡하게 작동하는 시스템임을 알게 되었다. 이러한 복잡한 시스템을 분석하고 해석하는데 다양한 학문이 이용되고 있고, 유전체 정보학 연구는 고성능 컴퓨터를 이용하여 통계학, 컴퓨터과학 등 정보학 적인 (Informatics) 방법 으로 유전체 정보를 가공하고 처리하고 해석하여, 유용한 정보를 도출해내는 연구 분야로 생물학과 의학 지식을 바탕으로 컴퓨터 프로그래밍과 데이터마이닝 등 정보학적 지식과 기술을 습득한다.

단백체정보학

단백체 분석법과 그 데이터의 분석 및 해석을 통해 단백체의 발현과 정량 및 상호작용과 수식화 등에 대한 이해를 기반으로 생체 내 단백질의 기능 및 질병기전 등에 대해 연구

과거에는 세포 내에 존재하는 단백질을 한번에 하나씩 연구해 왔으나 혁신적인 기술의 발달로 이제는 세포 내의 모든 단백질을 한번에 연구할 수 있게 되었다. 좀더 구체적으로는 세포 내에서 어떤 단백질이 발현되었는지를 알아내는 단백질의 동정(identification), 정상상태와 비교해서 질병상태에서는 각 단백질의 양이 어떻게 변하는지를 알아보는 정량분석(quantification), 단백질의 기능을 결정하는데 핵심적인 3차원 구조 (Structures) 분석, 단백질 발현 이후에 세포 내에서 단백질의 변형을 연구하는 수식화 (Post-translational modification) 분석, 단백질 간의 상호작용(protein-protein interaction) 에 대한 분석 등을 말한다.

특히 단백체 분석에 획기적인 전기를 마련하게 된 것은 질량분석 기술의 발달이며, 현재는 단백체의 동정, 정량, 구조, 상호작용, PTM 등 분석의 모든 단계 에서 광범위하게 활용되고 있다. 특히, PTM 분석을 대량으로 빠르게 수행할 수 있는 기술로는 질량분석이 유일하다. 그러나 질량분석 결과의 해석에는 다양한 데이터베이스 및 소프트웨어가 활용되어야 하므로, 이에 대한 심층적인 이해는 연구의 필수요건이 된다. 더불어, 최근의 단백체 연구에 있어서 데이터 생산 속도가 증대되면서 대용량 데이터의 처리를 위한 컴퓨팅 기술의 활용 또한 중요한 이슈가 되고 있다.

한편 유전체 및 전사체 연구을 위한 차세대 시퀀싱 (NGS) 기술의 발달과 연결하여 Proteogenomics (단백유전체) 연구의 도입이 시도되고 있는데, 이는 NGS의 분석결과와 단백체 연구결과를 통합하여 해석함으로써 개별적인 연구에서는 확인할 수 없는 새로운 정보를 도출하여 질병의 원인을 밝히는 데에 기여하고자 함이다. 이러한 연구를 위해서는 유전체, 전사체, 그리고 단백체 분석결과를 통합할 수 있는 통합적 지식이 필요함은 물론이고, NGS와 단백체분석 각각이 대용량 데이터를 생산하므로 이를 효과적으로 처리할 수 있는 분산컴퓨팅 기술에 대한 이해가 요구된다.

시스템생물학

생산된 유전체/전사체/단백체 등 멀티오믹스(multi-omics) 정보를 통합하고, 유전자, 단백질, 환경 등의 상호작용 관계를 분석함으로써, 복잡한 질병기전의 이해 및 바이오마커를 찾는 등의 연구

시스템생물학은 생명현상을 복잡한 시스템 내에서 파악하고자 하는 학문의 한 분야이다. 이전까지의 일반적인 생물학분야의 연구는 단순화된 모델 시스템을 이용하여 관심의 대상이 되는 한 두가지의 분자에 집중하여 이루어져 왔다. 그러다보니 시험관 안에서는 잘 되다가도 막상 생체에 적용해보면 되지 않는 이론이나 방법들이 많았던 것이 사실이다. 이는 복잡한 시스템을 무시한 채, 너무 단순하게 생물을 이해하려했기 때문에 생긴 문제이다. 한 사람이 살아가기 위해서는 주위에 많은 다른 사람들과 관계를 갖게 된다. 가족,친구, 직장 동료 등 많은 사람들과 어울려 살아가는 가운데 그 사람이 있기에, 이러한 관계를 모두 무시하고 한 사람만을 분석한다는 것은 그 사람 자체에 대한 이해를 불가능하게 하거나 혹은 잘못된 이해를 하게 될 수 있다.

생명현상에 대한 접근도 이와 같다는 것이다. 한 단백질은 최소한 6 종 이상의 다른 단백질과 상호관계를 갖는다고 한다. 따라서 생체내 특정한 단백질이나 유전자의 기능을 정확하게 이해하기 위해선 시스템을 줄이고 단순화 하는 대신 그냥 그대로 분석하는 것이 필요하다는 것이다. 바로 그것이 시스템 생물학이 추구하는 방향이다.

위에서 보는 그림은 시스템생물학을 모식적으로 보여주는 것이다. 현재의 우리의 기술로 실세계를 이해하기 위해선, 실세계의 각 구성품을 모두 뜯어내 보는 방법밖엔 없다. 구성품이 무엇을 하는 것인지 모르는 경우도 많기 때문에 (아직까지 우리가 기능을 알고 있는 유전자는 8,000 개 정도밖에 되지 않는다.)

보통은 모든 구성품을 정상과 질환, 대조군과 처리군에서 모두 뜯어내고 이를 비교함으로서 달라진 구성품을 확인하였다. 유전자들의 발현의 변화는 microarray technique등으로 분석 했고 단백질을 2DE Mass spectrometry 와 를 이용하여 분석하였으며 염기서열의 다름은 NGS등을 통하여 분석하였다. 이제 이러한 데이터를 보다 시스테믹하게 엮어보자는 것이다. 단순한 비교가 아니라 각 구성품들을 이를 통하여 새로운 모델을 만들고, 그 모델 을 실제세계와 비교를 통하여 모델을 검증하고 모델을 꾸준히 업데이트 시키면 보다 실제에 가까운 모델을 만들 수 있을 것이며 이에 따라 생명현상 대한 이해 역시 증진될 것이기 때문이다. 따라서 시스템 생물학은 각종 오믹스 데이터에 대한 이해는 물론이요, 각 분자들에 대한 상호 interaction 및 이를 이용한 수학적 모델까지 다양한 지식이 요구되는 분야라고 할 수 있다.

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