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[IT뉴스]IBS, 정확도·효율성 높인 생명과학 데이터 분석 도구 'scICE' 개발
온카뱅크관리자
조회:
66
2025-07-03 11:37:36
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="txZPDd7v5R"> <p contents-hash="bd1a9a9f0d9bbfae9aaba078a62a18d27d6942a5c938bfdbf2b55dc30c28fa9a" dmcf-pid="FM5QwJzT1M" dmcf-ptype="general">기존보다 최대 30배 빠른 속도로 안정적인 결과만을 자동으로 선별, 대규모 생명과학 데이터 분석 정확도·효율성을 획기적으로 향상시키는 방법이 나왔다.</p> <p contents-hash="72b68c0f7d8b1c45dabef3f730ee233e8097e5d9597ed1a6094e6a575f2c45e4" dmcf-pid="3R1xriqytx" dmcf-ptype="general">기초과학연구원(IBS·원장 노도영)은 김재경 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI(KAIST 수리과학과 교수) 연구팀이 세포 분류(클러스터링) 결과 안정성을 수학적으로 평가해 불안정한 결과를 걸러내는 새로운 분석 도구 'scICE'를 개발했다고 3일 밝혔다.</p> <p contents-hash="fe03d153edb00168bf598057f842bb78ccd8965502aaae169a2efcf28c8e6bf1" dmcf-pid="0etMmnBWGQ" dmcf-ptype="general">단일세포 수준 유전자 발현 분석 기술인 단일세포 전사체 분석법(scRNA-seq)은 현대 생명과학 연구 핵심 도구로 자리 잡았다. 이 과정에서 클러스터링은 유사한 유전자 발현 특성을 가진 세포들을 그룹으로 묶는 작업으로, 암세포와 정상 세포를 구분하거나 새로운 세포 유형을 발견하는 데 중요한 첫걸음이다. 하지만 클러스터링 알고리즘은 무작위로 세포를 분류해 같은 데이터를 분석해도 결과가 달라지는 경우가 많다.</p> <p contents-hash="6b4bdee082ec8c51207e02d7772db0d4928ccc117af9a062c95d133b2771a419" dmcf-pid="pdFRsLbYHP" dmcf-ptype="general">제1저자인 김현 선임연구원은 “일부 정상 세포가 암세포로 잘못 분류되거나 중요한 세포 유형이 누락되는 불안정성으로 연구자들이 다시 분석하거나 복잡한 계산을 통해 신뢰도가 높은 결과를 선별해야 했다”며 “기존 방법들은 분석을 여러 번 반복해 합의된 결과를 도출하는 방식으로, 계산량이 방대하고 수만 개 이상 세포가 포함된 대용량 데이터에는 적합하지 않다”고 말했다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3624cf3bf59c14d6cc07e4385c82b52bc65b1ce80f2f47e483d64fb258f0c6ca" dmcf-pid="U3EtPuloY6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="클러스터링 알고리즘의 무작위성에 따른 분석 결과 변동성" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/03/etimesi/20250703112840450gvkz.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="1UI7J9GkGe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/03/etimesi/20250703112840450gvkz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 클러스터링 알고리즘의 무작위성에 따른 분석 결과 변동성 </figcaption> </figure> <p contents-hash="3623442e9b2c96e3653c3aa4279528d4f363a3e77e5775e5b5edd737ba609e43" dmcf-pid="u0DFQ7SgG8" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 scICE는 한 번 분석으로도 얼마나 일관성 있게 결과가 도출됐는지를 수학적으로 평가한다. 새로 도입한 '불일치 계수(IC)'를 통해 많은 계산량이 요구되는 연산 없이도 클러스터 간 안정성을 정량적으로 판단할 수 있다.</p> <p contents-hash="a52051f2cf3b97c4f529d9ca7bc16c64b8625ad3062a663b406c61a95fa2c3e8" dmcf-pid="7pw3xzvaY4" dmcf-ptype="general">모든 세포를 일일이 비교하던 기존 방식과 달리, 불일치 계수를 활용한 안정성 평가는 클러스터 구조 간 유사성만 평가해 비교 대상을 획기적으로 줄일 수 있어 분석 시간을 크게 단축한다.</p> <p contents-hash="a225d46367d1ef064ff65f5ae431d76116d17e8756d5a6a90135dc770a37d0b4" dmcf-pid="zUr0MqTNYf" dmcf-ptype="general">연구팀은 뇌·폐·혈액 등 다양한 조직에서 수집된 48개 실제 및 모의 scRNA-seq 데이터에 scICE를 적용해 그 유효성을 입증했다. 그 결과 기존 분석 결과 중 약 3분의 2는 통계적으로 불안정하며 신뢰하기 어렵다는 사실을 밝혀냈다.</p> <p contents-hash="813fd3daaced52a1a71ee9875cdebbb832f178e4761d7da97681521821a94f27" dmcf-pid="qumpRByjYV" dmcf-ptype="general">반면, scICE는 신뢰할 수 있는 결과만을 선별해 연구자 시간과 계산 자원을 절약하면서도 정확도를 한층 높였다.</p> <p contents-hash="c2966c33c7bdae316677eee3cdf4b3dd127cc3d63094f938175a18595ee205da" dmcf-pid="B7sUebWAZ2" dmcf-ptype="general">또 scICE는 일반적인 클러스터링으로는 놓치기 쉬운 희귀한 세포 유형을 효과적으로 탐지했다. 실제로 일부 데이터에서 찾기 어려웠던 희귀 면역세포들을 scICE 기반 서브클러스터링을 통해 안정적으로 식별해냈다. 예를 들어, 매우 복잡한 분석을 거쳐야만 식별할 수 있던 여러 대식세포 아형들을 훨씬 간편하고 정확하게 구분해냈다.</p> <p contents-hash="d18433c66037151cbfb7a98a31f6a871ff82bdcef4b2953bfb90c16dc6822b7d" dmcf-pid="bzOudKYcH9" dmcf-ptype="general">scICE에 관심 있는 연구자는 누구나 깃허브 사이트를 통해 쉽게 활용해볼 수 있다.</p> <p contents-hash="bdbf8ae33912f7e88eef9a7d4ee45b7d1e7f377f1ec1b35c0e3a3462bb3cd493" dmcf-pid="KqI7J9Gk1K" dmcf-ptype="general">김재경 CI는 “이번 연구는 수학적 아이디어가 어떻게 생명과학의 핵심 문제를 해결하고 분석 과정을 혁신할 수 있는지를 보여주는 성과”라며 “클러스터링 신뢰도의 중요성이 간과돼 온 측면이 있는데, 이번 기회로 scICE가 생명과학 분야에서 신뢰도 높은 데이터 해석을 가능케 하는 표준 도구로 자리 잡기를 기대한다”고 전했다.</p> <p contents-hash="0a63cb68f4a9120582ad0d1d6b99e960f69503c5070ffd83b4da8b7444ef400e" dmcf-pid="9bhqnVXDGb" dmcf-ptype="general">박종은 KAIST 교수팀, 김종경 포스텍 교수팀, 서민석 고려대 교수팀과 공동으로 참여한 이번 연구결과는 네이처 커뮤니케이션즈에 2일 온라인 게재됐다.</p> <p contents-hash="949f685cba33a2eb5e64a66415a90ef19858c4d8841115de99ad4f609ee79f61" dmcf-pid="2KlBLfZwtB" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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