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[IT뉴스]수학과 생명과학 융합해 세포 데이터 분석 30배 빨라진다

온카뱅크관리자

2025-07-03 10:57:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">IBS 연구진, 대규모 생명과학 데이터 분석 도구 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="HoYxebWAyj">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1b63b4873b49afe737dfe9d71895d440977cd446c2942c044a85e69dbc0d6ab4" dmcf-pid="XuLZthnbvN" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 김재경 기초과학연구원(IBS) 의생명 수학 그룹 CI, 김현 선임연구원. IBS 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/03/dongascience/20250703105338275ilpy.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="G8UNcMphTA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/03/dongascience/20250703105338275ilpy.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            왼쪽부터 김재경 기초과학연구원(IBS) 의생명 수학 그룹 CI, 김현 선임연구원. IBS 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="5ecea9f63810987d0becb3077ac1b0b54016d5d04a9d78d63572319487011e6e" dmcf-pid="Z7o5FlLKTa" dmcf-ptype="general">국내 연구팀이 기존 방법보다 최대 30배 빠른 대규모 생명과학 데이터 분석 도구를 개발했다.</p>
          <p contents-hash="e0521bb402a89b265adb42e48666d9615fca9aec7f5bd2934f3b05fffd98bf4f" dmcf-pid="5zg13So9Cg" dmcf-ptype="general"> 기초과학연구원(IBS)은 김재경 의생명 수학 그룹 책임연구자(CI) 연구팀이 세포 분류 결과의 안정성을 수학적으로 평가하고 불안정한 결과를 걸러내 정확도와 효율성을 획기적으로 향상하는 데이터 분석 도구 'scICE'를 개발했다고 3일 밝혔다. 연구결과는 7월 1일(현지시간) 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 공개됐다.</p>
          <p contents-hash="0ffecada8b4e06b0abcbd577fab7c8a7e46996e990969769af6f078e44a14668" dmcf-pid="1qat0vg2Wo" dmcf-ptype="general"> 단일세포 수준의 유전자 발현을 분석하는 기술인 '단일세포 전사체 분석법(scRNA-seq)'은 현대 생명과학 연구의 핵심 도구다. 유사한 유전자 발현 특성을 가진 세포들을 그룹으로 묶는 클러스터링 작업은 암세포를 식별하거나 새로운 세포 유형을 발견하기 위한 첫걸음이다. 기존 클러스터링 알고리즘은 같은 데이터를 분석해도 결과가 계속 달라질 수 있다는 점이 문제로 지목됐다.</p>
          <p contents-hash="34fba80ba6fc7444ac45560643bd7958b19f4df4b3035faab93d7436117f2e23" dmcf-pid="tBNFpTaVSL" dmcf-ptype="general"> 연구 제1저자인 김현 IBS 선임연구원은 "정상 세포가 암세포로 분류되거나 중요한 세포 유형이 누락되는 경우가 많아 연구자들이 다시 분석하거나 복잡한 계산을 통해 결과를 선별해야 했다"며 "분석을 여러 번 반복해 합의된 결과를 도출하는 기존 방식은 계산량이 방대해 수만 개 이상이 세포를 다룬 대용량 데이터에는 적합하지 않다"고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="6a363ce128c6e8b8672a1d3c42af09412da0f7f6fac73dd480bc65bcc8e6c341" dmcf-pid="Fbj3UyNfCn" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 '불일치 계수(IC)' 개념을 도입해 복잡한 연산 없이도 클러스터링 결과가 일관성 있게 도출되는지 평가할 수 있는 scICE를 개발했다. 불일치 계수는 같은 데이터를 활용한 클러스터링 결과들이 서로 얼마나 유사한지 측정하는 정량적 지표다. 클러스터들에 같은 세포가 포함됐는지 하나씩 확인하는 기존 '컨센서스 행렬' 방식과 달리 클러스터 단위로 유사성만 평가하기 때문에 분석 시간을 크게 줄일 수 있다.</p>
          <p contents-hash="39f7737b9e57f825830e3fbfb760472d40386f902da3c2f30b561d0d4620b492" dmcf-pid="3KA0uWj4hi" dmcf-ptype="general"> 뇌, 폐, 혈액 등 다양한 조직에서 수집된 실제 및 모의 scRNA-seq 데이터 48개에 scICE를 적용했다. scICE는 신뢰할 수 있는 결과만을 선별해 시간과 연산 자원을 절약하면서도 정확도를 높였다. 기존 방법으로 분석한 클러스터링 결과물의 약 3분의 2는 통계적으로 불안정해 신뢰하기 어려운 것으로 평가됐다.</p>
          <p contents-hash="9b5627ce09a61e1d73f9930a371e37c07718f3dd8efc4aa78a91683096b8d802" dmcf-pid="09cp7YA8vJ" dmcf-ptype="general"> scICE는 일반적인 클러스터링으로는 놓치기 쉬운 희귀 세포 유형을 효과적으로 탐지했다. 실제로 일부 데이터에서는 식별이 어려웠던 희귀 면역세포들을 scICE을 통해 안정적으로 식별하는 데 성공했다. </p>
          <p contents-hash="f8b97053c4a3bb4dd653f1f199cea15473767d1e6194ef44feaac201a8a1c4d0" dmcf-pid="p2kUzGc6Sd" dmcf-ptype="general"> 김 CI는 "수학적 아이디어가 어떻게 생명과학의 핵심 문제를 해결하고 분석 과정을 혁신할 수 있는지를 보여주는 성과"라며 "클러스터링 신뢰도의 중요성이 간과된 측면이 있는데 scICE가 생명과학 분야에서 신뢰도 높은 데이터 해석을 가능케 하는 표준 도구로 자리 잡기를 기대한다"고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="f1c13bcf8f1339848314fae59d6eab75ab7d2870f145d290a3c745ef6c839125" dmcf-pid="UVEuqHkPye" dmcf-ptype="general"> scICE는 누구나 깃허브(github.com/Mathbiomed/scICE)에서 직접 활용해 볼 수 있다.</p>
          <p contents-hash="b31d9c5559284d1e1eacd27f5eec6355640b0c96ac11ed1c2c524925ed4f883a" dmcf-pid="ufD7BXEQhR" dmcf-ptype="general"> &lt;참고 자료&gt;<br> - doi.org/10.1038/s41467-025-60702-8</p>
          <p contents-hash="c7b7edbb46015e68d7f2149cffc9b045a574eed02fa17e5873d3ff0414ba2214" dmcf-pid="74wzbZDxSM" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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