박태성 서울대학교 통계학과 교수 |
통계학을 이용해 대규모 유전체 자료를 빠른 속도로 분석할 수 있는 방법을 개발한 박태성 서울대 통계학과 교수가 '이달의 과학기술인상' 수상자로 선정됐다.
미래창조과학부와 한국연구재단은 유전체 분석 통계방법론을 개발한 박태성 교수를 '이달의 과학기술인상' 1월 수상자로 선정했다고 25일 밝혔다.
미래부 관계자는 "박태성 교수가 패스웨이(Pathway) 정보를 바탕으로 대용량 유전체 자료를 빠르게 분석하고 유의미한 생물학적 해석을 할 수 있는 구체적 수준의 연구방법론을 개발한 점이 높게 평가됐다"고 설명했다. 패스웨이는 단백질, 유전자, 세포 등 생체요소간 상호작용과 역학관계를 세밀하게 설명할 수 있는 생물학적 심층지식을 말한다.
생물학 분야의 빅데이터는 분석보다 해석이 어렵다는 것이 통설이다. 생물학 자료는 생물학적 현상의 일부만을 간접적으로 반영하기 때문에 추가적 검증작업이 필요하다는 게 전문가들의 의견이다.
최근 차세대 염기서열 분석기술에 의해 대규모 유전체 자료가 대량 생산되고 있지만 체계적 분석 기술 개발은 더딘 상태다.
하지만 박태성 교수는 복잡한 변수간 연관성을 살펴보는 '구조방정식 모형'을 응용해 생물학적 패스웨이 정보를 통계학적 구조로 변환시키는 이른바 '파라오' 방법론을 개발했다.
박 교수는 사회과학 분야에 널리 사용되는 통계모형 중 하나인 구조방정식 모형을 활용해 생물학적 구조정보를 바로 활용해 직관적인 해석이 가능하도록 만든 공로다.
박태성 교수는 "이 연구는 생물학 빅데이터의 분석과 해석을 위한 핵심방법론을 개발한 것"이라며 "이를 토대로 복잡하게 얽혀 있는 생물학적 매커니즘을 쉽게 통합해 분석하는 것이 가능해졌다"고 말했다.
이어 "지난 15년간 수행해온 연구 결과들이 실제로 환자들의 삶에 유익한 영향을 미치길 기대한다"며 "최근 화두가 되고 있는 정밀맞춤의학을 구현하는데 실질적 기여를 하고 싶다"고 수상 소감을 전했다.
sho218@
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