'올리고뉴클레오티드 DB' 기술 개요도.<사진=연구팀 제공>'올리고뉴클레오티드 DB' 기술 개요도.<사진=연구팀 제공>


국내 연구팀이 1818종의 모든 RNA 바이러스 DB를 개발해 감염병 조기 진단 시스템을 구축할 수 있게 됐다.


DGIST(대구경북과학기술원·총장 신성철)는 구재형 뇌·인지과학전공 교수와 김민수 정보통신융합공학전공 교수 융합 연구팀이 빅데이터 기술을 적용해 RNA 바이러스 감염병을 정밀하고 빠르게 진단할 수 있는 '올리고뉴클레오티드 DB'를 구축했다고 13일 밝혔다.


RNA 바이러스가 원인인 전염병은 메르스, 에볼라, 지카 등르로 알려져 있다. 감염병의 원인 바이러스를 초기에 정확히 진단하는 것은 바이러스로 인한 감염병의 확산을 막고, 환자를 치료하는 과정에서 중요하다. 하지만 우리나라를 비롯한 대다수 나라는 바이러스로 인한 감염병 발생에 대한 조기 진단 시스템이 충분하게 갖춰져 있지 않은 상황이다.


융합 연구팀이 구축한 '올리고뉴클레오티드 DB'는 1818종의 모든 RNA 바이러스에 대해 높은 정확도로 진단할 수 있다. 전체 RNA 바이러스 유전자에 존재하는 모든 후보 올리고뉴클레오티드들에 맵리듀스 기반 복잡 알고리즘을 적용해 특이성을 갖는 올리고뉴클레오티드들만을 선별할 수 있다.

바이러스 감염병 여부를 진단하기 위해 일반적으로 중합효소 연쇄 반응(PCR) 방법을 활용한다. 연쇄 반응 기반 바이러스 분자진단 방법에서는 가급적 많은 종류의 바이러스에 대한 프라이머(특정 유전자 서열)가 갖춰져 있어야 정확성을 높일 수 있다.


특정 바이러스에 감염된 것으로 추정된 환자가 갑작스럽게 발생했을 때 해당 바이러스에 대한 프라이머가 갖춰져 있지 않다면 진단까지 오랜 시간이 걸린다. 초기 대응에 실패할 수 있고 프라이머의 정확도가 낮다면 양성 환자를 음성으로 판별해 대응에 실패할 수 있다.


바이러스 진단에 있어 올리고뉴클레오티드 프라이머의 중요성에도 불구하고 바이러스 감염병이 항상 발생하는 것이 아니어서 경제적 부가가치를 창출하지 못한다. 이런 이유로 특정 바이러스에 알맞은 프라이머를 사용하면 되는지에 대한 DB가 전 세계적으로 제대로 구축돼 있지 않다. 


지금까지 알려진 RNA 바이러스는 1818종이다. 이들 각각에 대해 유일하게 진단할 수 있는 올리고뉴클레오티드 프라이머의 설계가 매우 까다롭다.



현재 보건 업계에서는 바이러스 감염병 진단을 위한 표준 프라이머 개념이 없다. 올리고뉴클레오티드 DB를 설계도로 간주하고 실제 시료를 제작해 전 세계 어디에서나 손쉽게 프라이머를 합성해 바이러스를 진단할 수 있다.


구재형 교수는 "앞으로 조류인플루엔자, 돼지콜레라 등 인간뿐만 아니라 동식물에 대한 바이러스도 진단할 수 있도록 DB를 더욱 확장해 바이러스 진단을 위한 일종의 '구글' 시스템을 구축할 계획"이라며 "장기적으로 딥러닝 기술을 접목해 멀티오믹스 데이터에 대한 진단·치료제 개발에 적용할 수 있는 프라이머 디자인 기술을 개발할 계획"이라고 말했다.


이번 연구성과는 생물과학 분야 국제학술지 '뉴클레익 액시드 리서치'(Nucleic Acids Research) 온라인판에 지난달 30일자로 게재됐다. 연구팀은 해당 바이러스 감염병 진단용 DB를 웹사이트를 통해 전 세계에 무료로 공개했다.


박성민 대덕넷 기자 sungmin8497@hellodd.com

Posted by KIST PR

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