국내 대학 연구진이 복잡한 유전자 간 관계를 인공지능(AI)으로 정량 분석할 수 있는 기술을 개발했다. 기존 한계를 넘어 바이오 데이터 해석과 질병 연구 자동화 가능성을 제시했다는 평가다.

숙명여자대학교는 생명시스템학부 윤석준 교수 연구팀이 유전자 기반 바이오 데이터를 정량적으로 해석하는 온톨로지 기반 프레임워크를 개발했다고 2일 밝혔다.

연구팀은 기능과 질환 분류체계를 활용해 유전자 간 관계를 수치화하는 ‘NetCrafter’ 알고리즘을 구현했다. 이를 통해 입력된 유전자 목록이 공유하는 기능·질환 맥락을 분석하고, 유전자 간 관계를 네트워크 형태로 재구성할 수 있도록 했다.

기존에는 유전자 간 문맥적 관계를 파악하기 어려워 범용 AI 적용에 한계가 있었다. 이번 기술은 복잡한 다중 오믹스 데이터의 상호작용을 정밀하게 분석할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다.

연구팀은 해당 기술을 바탕으로 질병 타깃과 바이오마커, 작용 기전 연구를 자동화하는 AI 모델을 개발 중이다. 기술은 Q-omics 플랫폼에 적용돼 서비스되고 있으며 특허 출원도 진행 중이다.

윤 교수는 “이번 연구는 데이터를 보다 깊이 이해하는 생명지능 구현에 기여할 것”이라고 말했다.

이번 연구는 숙명여대 통계학과와 여성건강연구원, 일본 생명과학데이터센터와 공동으로 수행됐다. 연구 결과는 생물정보학 분야 국제학술지 ‘브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics)’에 게재됐다.