소셜네트워크서비스(SNS)에서 활용되는 빅데이터 분석 기법을 도식화한 모형. 특정 인물의 지인이나 특정 대상에 대한 평가 등 각각의 개체가 어떤 관계를 맺고 있는지를 파악하는 것이다. 개별 개체 간 관계뿐 아니라 개체가 모여서 만들어진 군집 간의 관계도 알 수 있다. 박태성 교수는 각 개체를 유전자 데이터로 보고 유전체 분석을 시도했다.박태성 서울대 통계학과 교수는 패스웨이(pathway) 기반 유전자 자료 분석을 고안할 때 소셜네트워크서비스(SNS)에서 아이디어를 얻었다. SNS상에서 누구와 친구를 맺었는지를 추적하는 방식으로 인간관계를 파악하는 이른바 ‘관계망 분석’이다. 관계망 분석은 또 선거가 있을 때 특정 후보에 대해 SNS에서 어떤 단어와 말이 오갔는지 ‘언어의 관계’를 알아내 이를 근거로 후보에 대한 세간의 인상과 평가를 살피는 데도 쓰인다. 친구와 언어를 유전자로 대체한 것이 결국 패스웨이 기반 유전자 자료 분석이다.
이 같은 시각의 전환은 박 교수가 생물통계학과 생물정보학을 전공했기 때문이다. 박 교수는 “생물정보학 분야에 대한 관심은 지난 2000년 국내에서 최초로 생산된 3,800개 ‘메신저 RNA(mRNA·핵 안에 있는 DNA의 유전정보를 세포질 안의 리보솜에 전달하는 RNA)’의 발현 값을 측정한 마이크로어레이 자료를 접하면서부터 시작됐다”고 생물정보학 연구에 투신한 동기를 설명했다. ‘DNA칩’이라고도 불리는 마이크로어레이는 고도로 정렬된 배열로 유리 슬라이드 같은 고체물질 위에 DNA를 부착하는 것인데 각 유전자의 역할에 따른 차이점을 한눈에 볼 수 있도록 했다는 점에서 혁신적인 발명품으로 꼽힌다. 박 교수는 “ 마이크로어레이 자료의 등장은 기존 생물정보학에서의 통계학 패러다임을 바꿨다”며 “이러한 고차원 빅데이터를 분석하기 위한 새로운 통계 방법론의 개발에 대한 도전 목표가 생겼고 이 분야에 더 관심을 갖고 연구에 집중하게 된 동기가 됐다”고 했다.
“첨단 바이오 기술은 새로운 종류의 빅데이터를 생산합니다. 이러한 새로운 빅데이터는 대부분 기존의 분석방법으로는 분석하기가 쉽지 않습니다. 따라서 ‘새로운 첨단기술-새로운 빅데이터-새로운 분석방법 개발의 연구’ 사이클은 앞으로도 계속될 것입니다. 매일 새로운 종류의 빅데이터를 접할 수 있다는 것이 생물정보학자가 접할 수 있는 가장 큰 매력이 아닐까 합니다.”
