2019-08-06 15:12 (화)
컴퓨터 과학과 데이터 분석으로 정밀의료 앞당긴다
컴퓨터 과학과 데이터 분석으로 정밀의료 앞당긴다
  • 장우선 기자
  • 승인 2016.11.21 02:43
  • 댓글 0
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'드림챌린지'에서 우수한 성적 거둔 DMIS팀 강재우(정보대 컴퓨터학과) 교수 인터뷰
▲ 사진 | 친기즈 수습기자 press@

  “데이터를 분석하고 데이터로부터 직관을 얻어내는 능력이 미래세대의 경쟁력이에요.”

  강재우(정보대 컴퓨터학과) 교수와 석박사 과정의 대학원생으로 구성된 컴퓨터공학팀 DMIS(Data Mining & Information Systems Laboratory)가 생명의료 국제대회인 ‘드림챌린지(Dream Challenge)’에 참가해 출제된 3문제에서 각각 4위, 2위, 4위를 달성하며 최상위권의 성적을 거뒀다.

  강재우 교수를 포함한 모든 DMIS 구성원은 컴퓨터과학도다. 하지만 컴퓨터 공학 연구에 그치지 않고 데이터 분석 기법을 의료문제에 적용하는 연구를 지속해 생명의료 문제를 풀어냈다. “저희 연구실은 컴퓨터 데이터 분석으로 현실 문제를 해결하는 데 관심이 많아요. 현대사회는 정보량이 엄청나 모든 학문 분야에서 컴퓨터를 이용한 데이터 분석이 필수적이에요. 특히 의료 분야는 생명과 관련된 만큼 의미가 커 계속해서 연구해왔죠. 암과 관련해 의료 분야 전문가들과 지속적으로 협업해왔기에 대회에 참가하는 데 큰 어려움은 없었어요.”

  강재우 교수와 DMIS는 드림챌린지에서 그동안 지속해온 연구를 기반으로 기계학습을 활용해 항암제 병합치료의 효능을 예측하는 컴퓨터 모델을 해결책으로 제시했다. 강재우 교수는 우수한 성과를 거둘 수 있었던 핵심 요인으로 High Performance Computing(HPC)과 문헌 빅데이터 활용을 꼽았다. HPC는 하나의 큰 태스크(task)를 여러 개의 작은 태스크로 쪼갠 후 많은 수의 컴퓨터에 분산시켜 실행하는 방법이다. HPC를 활용한 시간 단축과 문헌 지식에서 추출한 전문성이 DMIS 팀의 경쟁력이었다. “방대한 양의 유전체 데이터를 제한된 시간 안에 분석하고 학습할 수 있는 기계학습 모델을 만들기 위해 HPC를 적용했어요. 컴퓨터 한 대로 22일이 걸리는 일을 HPC를 이용해 450대로 나눠 한 시간 안에 풀 수 있었죠. 또한 주어진 유전체 빅데이터뿐 아니라 학술 논문 등 수백만 건의 문헌 빅데이터도 활용했어요. 환자의 유전체 빅데이터와 문헌 빅데이터에서 추출한 지식을 같이 이용해 보다 고도의 지능을 구현할 수 있었어요.”

  강재우 교수는 데이터 분석을 의료문제에 접목함으로써 궁극적으로 정밀의료가 가능한 시대를 목표로 하고 있다. 정밀의료는 유전체 정보를 기반으로 환자 개개인에게 알맞은 치료를 제공하는 의료방법이다. “같은 질병을 가진 환자라 해도 같은 약이 모두에게 효과가 있는 것은 아니에요. 각자에게 맞는 치료법을 찾아내는 것이 정밀의료의 핵심이죠. 정밀의료 실현을 위해서는 유전체 빅데이터 분석을 기반으로 하는 컴퓨터 데이터 기반 예측모델이 필요해요. 이런 연구가 계속 진보하게 되면 암과 같은 유전성 난치병 치료를 앞당길 수 있어요.”

  강재우 교수는 학생들에게 컴퓨터 데이터를 분석하는 능력을 갖출 것을 강조했다. 과학의 전통적인 방법론이 가설을 생각한 후 연구를 통해 이를 증명하는 것이었다면 앞으로는 문제를 데이터에 따라 처리하는 방식(data-driven)이 중요하기 때문이다. “빅데이터 시대가 도래하면서 데이터를 이해하고 분석하는 능력이 중요해졌어요. 데이터에서 직관을 얻어낼 수 있어야 과학과 산업에서 경쟁력을 갖출 수 있어 컴퓨터 데이터가 많은 학문 분야에서 적극 활용되고 있죠. 그렇기 때문에 미래 세대는 컴퓨터 과학과 데이터 분석에 관심을 가지면 좋겠어요.”

  드림챌린지는 전 세계에서 참가하는 연구팀들이 주어진 데이터와 조건을 이용해 해법을 제시하는 생명의료 국제경진대회다. 이번 대회에는 스탠퍼드대, MIT대 등 문제별로 70여 개의 팀이 참가해 다국적 제약회사 아스트라제네카(AstraZeneca)와 세계최대 유전체 연구기관인 생어(Sanger)연구소에서 제공한 데이터를 바탕으로 최적의 항암제 조합을 찾는 3가지 문제를 푸는 방식으로 10개월에 걸쳐 진행됐다.

 

 


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