바이오인포매틱스를 통한 감염병 예측기술의 현재와 미래

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바이오인포매틱스를 통한

감염병 예측기술의 현재와 미래

안인성한국과학기술정보연구원 데이터기반문제해결연구단

Future Horizon Insight l

^{미래연구 인사이트}

1. 바이오인포매틱스란?

바이오인포매틱스(bioinformatics)란 ‘생물학’을 뜻하 는 ‘Bio’와 ‘정보학’을 뜻하는 ‘Informatics’의 합성어 로 실험실로부터 생성된 다양한 종류의 실험 데이터들 을 정보학 기술을 활용하여 분석하는 분야를 뜻한다. 과 거에는 대다수의 생물학 연구들이 개별 실험실 단위로 이루어졌기 때문에 많은 수의 데이터를 처리하는 기술 이 필요하지 않았으나, 2000년대 들어서면서 급속도로 발전한 인터넷 기술에 힘입어 연구자들은 자신과 유사 한 연구를 하고 있는 그룹들과의 정보교류를 통하여 본 인 실험결과를 검증하고 앞으로의 연구방향을 전략적 으로 결정하고자 하였다. 미국 국립생물공학정보센터 (National Center for Biotechnology Information,

NCBI)

¹⁾

, 유럽 바이오인포매틱스연구소(European Bioinformatics Institute, EBI)

²⁾

, 일본 DNA 정보은행 (DNA Data Bank of Japan, DDBJ)

³⁾

등이 이 시기에 동 분야의 견인차 역할을 했던 대표적인 생물학 데이터 제 공 기관들이다.

바이오인포매틱스 초창기에 연구자들의 가장 큰 관심 사는 내 실험실에서 나온 연구결과를 다른 연구자의 연 구결과와 비교해 보는 것이었다. 그 전에는 학술지 논문 을 통해서만 다른 그룹들과의 차이를 비교해 볼 수 있 었지만, 바이오인포매틱스 기술이 등장한 후에는 연구 자들이 이를 통해 전 세계에서 생산된 실험데이터와 내 가 생산한 데이터를 비교해 보고 이후의 연구방향을 결

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열분석을 통해서 처음 밝혀내면서 1958년에 노벨 화학 상을 수상하였으며, 이후 한 번에 300개의 염기를 해독 할 수 있는 시퀀싱 방법을 개발하여 1980년에 두 번째 노벨상을 수상하였다. 이때 개발한 시퀀싱 방법은 생거 시퀀싱 방법(Sanger Sequencing Method)으로 명명되 어 생물학 분야에서 바이블처럼 사용이 되었다. 2010 년대에 접어들면서 스위스의 로슈(Roche)사, 미국의 일루미나(Illumina)사, 그리고 라이프테크놀로지(Life Technologies)사는 기존의 생거방법에서 탈피하여 대 량의 유전정보를 단시간에 분석해낼 수 있는 차세대 시 퀀싱 방법(Next Generation Sequencing), 일명 NGS 기술을 실제 실험에 활용할 수 있는 다양한 장비들을 선 보였다. 이 기술에 힘입어 바이오인포매틱스 분야에서 다루게 되는 데이터의 종류와 양은 폭발적으로 증가하 정할 수 있게 되었다. 예를 들어, 이전의 연구가 나무 한

그루 한 그루에 대한 연구였다면, 바이오인포매틱스는 그 나무가 속해 있는 산의 지형과 옆 동네 산까지도 함 께 고려할 수 있도록 연구자들의 시야를 넓혀준 매우 혁 신적인 기술이었다. 이 시기에 위에 언급된 NCBI, EBI, DDBJ 등은 제일 먼저 전 세계 연구자들에 의해서 생산 된 유전체 혹은 단백체 데이터를 수집하고 생물종별로 분류한 데이터베이스를 구축하여 무상으로 제공하였으 며, 동시에 이와 같은 대량의 생물학 정보를 효과적으로 처리하기 위한 다양한 전산학적 도구들이 개발되었다.

바이오인포매틱스 초창기의 유전체 서열분석은 1977 년 영국의 화학자인 프레데릭 생거(Frederic Sanger)가 개발한 시퀀싱 방법에 의해서 이루어졌다. 생거는 인슐 린(insulin)이 51개의 아미노산으로 이루어져 있음을 서

[그림 1] WHE 프로젝트에서 정의한 보건의료분야의 응급정보 및 위험도 평가 과정

출처 : ttp://cordsnetwork.org/wp-content/uploads/2018/03/WHO-Health-Emergencies-Programme.pdf

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였으며, 유전체 이외에도 단백질 구조분석, 세포내 신호 전달경로, 신약개발, 대사체 등의 다양한 분야에서도 대 규모의 데이터들이 실시간으로 축적되면서 바야흐로 생 물정보학 분야에도 빅데이터(Big Data) 시대가 열리게 되었다.

2. 감염병 대유행과 바이오인포매틱스

21세기에 들어서면서 인류는 지금껏 경험해 보지 못 했던 새로운 종류의 바이러스들과의 전쟁을 치루고 있 다. 2002년에 나타난 중증급성호흡기증후군(Severe Acute Respiratory Syndrome, SARS), 2009년 전 세 계적인 대유행을 일으킨 신종플루, 2015년 우리나라에 서 비정상적인 확산사례를 남겼던 중동호흡기증후군 (Middle East Respiratory Syndrome, MERS), 그리고 2019년 중국 우한시로부터 처음 보고가 된 이래 주변

국들을 중심으로 빠르게 확산되어 나가고 있는 코로나 19(COVID_19)

⁴⁾

에 이르기까지 신종 감염병들은 이전 보다 훨씬 더 빠르고 집요하게 인간사회를 위협하고 있 다.

세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 UN 산하의 국제협력기구로 보건의료 분야에서의 글로 벌 컨트롤 타워 역할을 수행한다. WHO는 2016년 제 69차 세계보건협의회(World Health Assembly) 총회에 서 전 세계 질병과 관련된 위험요소를 사전에 파악하고, 위급상황 대처부터 사후처리에 이르기까지 일련의 과 정을 더욱 신속하고 효과적으로 수행하기 위한 협력 프 로젝트를 시작하였는데, ‘WHO Health Emergencies (WHE) Programme’

⁵⁾

이 그 공식명칭이다. WHE 프로 그램에서는 매일 전 세계로부터 수집되는 수많은 질병 관련 이벤트부터 실제로 질병 유행을 일으킬 수 있는 사

건들까지 어떤 과정을 통해서 수집하고 분석하는지 잘 정의하고 있다(그림 1). 즉, 세계 곳곳으로부터 정기적 으로 수집되는 사건들에 대하여 ‘일상 감시’가 이루어 지고, 이후 다양한 분석과정을 통해서 이들 중 실제로 영향력이 있을 것으로 판단되는 사건들을 필터링한다.

그 후 상대적으로 위험도가 높게 평가된 사건들에 대해 서 현장조사를 실시하고 위험도 수준을 판단하여 ‘질병 Outbreak News’의 형태로 협력국가들에게 리포팅한 다.

[그림 2]는 WHE의 위험도 평가과정을 통해서 초기 조 각정보들이 어떻게 필터링 및 검증되는지를 도식화한 것이다. 이를 보면 일상탐지를 통해서 최초 약 50만 건 의 조각정보들이 모아졌다고 가정했을 때 필터링, 현장 검증, 위험도 분석 등의 프로세스를 거치면서 가장 의 미있는 10개의 사건이 채택된다. 이 과정은 ‘Horizon Scanning’이라고도 불리는 미래예측 분야의 이슈탐 지 과정과 매우 흡사하다. 즉, 수많은 정보의 바다 속에

서 조만간 다가 올 작지만 의미있는 신호(weak signal) 를 찾아낸다. 세계보건기구는 WHE 프로그램을 통하 여 수집된 이와 같은 질병관련 조각정보들을 보다 신 속하고 효과적으로 활용하기 위해서 EIOS(Epidemic Intelligence from Open Source)

⁶⁾

라 명명한 통합플 랫폼을 개발하여 세계 몇몇 국가들을 중심으로 시범적 으로 서비스하는 중인데, 우리나라는 일곱 번째 시범국 으로 선정된 바 있다. 이 플랫폼은 유럽질병예방통제 센터(European Center for Disease Prevention and Control)

⁷⁾

의 질병 뉴스정보 제공기관인 MediSys

⁸⁾

의 보 유 데이터를 기반으로 세계 각국에서 보도되는 다양한 질병관련 정보들을 자동으로 수집 및 가공하여 사용자 에게 제공한다. WHE 프로그램에서 제시하는 위험도 평 가과정의 조각데이터 수집 단계에 대한 자동화 노력이 라고 볼 수 있으며, 아직까지는 수집된 정보들을 보기에 좋게 가공하여 게시하는 수준이나 ICT기술을 실제 질병 모니터링에 능동적으로 활용한 좋은 시도이다.

[그림 2] WHE 프로그램을 통한 감염병 위험도 분석과정 (예시)

출처 : http://cordsnetwork.org/wp-content/uploads/2018/03/WHO-Health-Emergencies-Programme.pdf

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WHE 프로그램에서는 그 밖에도 응급 상황에서 활 용 가능한 의료자원(의료장비, 치료제, 병상 등)에 대 한 현황을 신속하게 모니터링하는 것을 목표로 하는 HeRAMS(Health Resources Availability Mapping System)

⁹⁾

, 아프리카 국가들과 같이 인터넷 서비스나 전기를 안정적으로 공급하기 어려운 지역에서의 감염 병 모니터링을 지원하기 위한 EWARS(WHO’s Early Warning, Alert and Response System)

¹⁰⁾

, 실시간 데 이터 송수신이 어려운 지역에서의 질병정보 관리를 위 해서 외부현장과 관리기관의 직원을 가상의 서버를 통 해서 연결시켜 주기 위한 VSHOC(Virtual Strategic Health Operations Center)

¹¹⁾

등 보건의료 취약지역을 대상으로 한 원활한 정보 모니터링을 위하여 여러 프로 그램들을 기획하여 추진하는 중이다.

이번 코로나19 사태에서도 나타났듯이 신종 감염병과 의 싸움에서 가장 중요한 무기는 바로 정보력이다. 이

질병의 원인이 되는 병원체가 무엇이며, 어떤 식으로 전 염되는지, 잠복기는 얼마나 되는지, 이 병원체가 가지고 있는 약점은 무엇인지 등에 대해서 얼마나 신속하고 정 확하게 파악할 수 있는지에 따라서 그 싸움의 성패가 좌 우된다. 위에서 언급한 세계보건기구에서 WHE 프로그 램을 통해서 얻고자 하는 것도 바로 보건의료 취약지역 을 포함한 전 세계 모든 지역에서 발생하는 감염병에 대 한 신속하고 정확한 정보를 확보하는 역량인 것이다.

3. 선제적인 감염병 대응 위한 정책제언

과거 사스, 메르스, 그리고 이번 코로나19 사태를 겪 으면서 공통적으로 등장한 질문은 원인이 되는 병원체 가 무엇이며, 어디로부터 왔는가에 관한 것이었다. 이 번 코로나19의 경우, NextStrain

¹²⁾

이라 명명된 오픈소 스 프로젝트에서는 신종 코로나바이러스의 유전정보가 보고되는 대로 수집하여 기존의 유사 바이러스군과 비

교한 계통학적 분석결과를 실시간으로 공유하였으며, ViPR(Virus Pathogen Resource) 플랫폼

¹³⁾

에서는 관 련 연구자들의 추가적인 연구를 지원하기 위해서 보고 된 신종 코로나바이러스의 유전자 서열정보를 웹 상에 서 공유하고 있다. 이들은 모두 바이오인포매틱스 기술 이 실제 감염병 대유행에 대한 대응에 어떻게 활용되고 있는지를 잘 보여주는 사례들이다.

4차 산업혁명 시대의 도래와 더불어 감염병 대응 분야 에서도 첨단 인공지능, 빅데이터 등을 활용한 다양한 기 술이 개발되고 있다. 최근에는 ‘알파고’ 이후에 인공지 능 분야에서 핫이슈로 떠오르고 있는 딥러닝 기법을 바 이오인포매틱스 연구에 접목하려는 다양한 시도들이 이 어지고 있으며, 특히 의료영상 분석이나 개인 맞춤형 환 자진단 영역에서는 가시적인 성과도 거두고 있다. 또한 2010년대부터 급속도로 발달한 NGS기술은 인간을 포 함한 지구상의 대다수 생물종에 대한 유전자분석을 단 시간에 가능하게 해주었으며, 그 결과 대량의 유전정보 들이 매 시간 쏟아져 나오고 있다.

이와 같은 거대한 데이터의 바다 속에서 질병에 대한

‘의미있는’ 정보를 찾는 것은 흡사 망망대해에서 원하는 어종을 낚시로 끌어올리는 것과 유사하다. 원하는 어종 에 따라서 포획에 사용되는 도구와 방법이 달라져야 한 다. 바이오인포매틱스는 바로 이와 같은 생물학 분야 정 보의 바다 속에서 필요한 정보를 추출 또는 예측해내기 위한 좋은 그물과 같은 존재가 되어야 한다. 이번 코로 나19 사태에서도 알 수 있듯이 인류와 바이러스 간의 쫓 고 쫓기는 싸움에서 가장 중요한 무기는 바로 정보력이 다. 신종 바이러스는 아직까지 인간이 경험해 보지 못했 던 동물들을 숙주로 삼기 때문에 기존과는 완전히 다른 정보를 가지게 되어, 인체의 면역반응으로부터 전혀 저 지되지 않고 그 결과 종간 장벽을 뛰어넘어 성공적으로

증식하고 전파된다. 바이오인포매틱스 기술은 바로 이 와 같은 신종 바이러스와의 정보전에서 승리하기 위한 최선의 도구이며 향후에는 인공지능 기법을 활용한 더 욱 스마트한 도구들이 우리의 기술력으로 개발되기를 기대해 본다.

1) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/

2) https://www.ebi.ac.uk/

3) https://www.ddbj.nig.ac.jp/index-e.html

4) https://www.who.int/emergencies/diseases/novel- coronavirus-2019

5) https://www.who.int/about/finances-accountability/budget- portal/cat_12_rr_2016-17.pdf

6) https://www.who.int/eios 7) https://www.ecdc.europa.eu/en

8) https://medisys.newsbrief.eu/medisys/homeedition/en/home.

html

9) https://www.who.int/hac/network/global_health_cluster/

herams_users_guide.pdf

10) https://www.who.int/emergencies/surveillance/early- warning-alert-and-response-system-ewars

11) https://www.afro.who.int/news/vshoc-training-improve- tanzania-country-office-capacity-international-response- public-health

12) https://nextstrain.org/ncov

13) https://www.viprbrc.org/brc/home.spg?decorator=vipr