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[과기원은 지금] GIST, 암 세포 유전 변이 발굴...유전체 복원 알고리즘 개발 外

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[과기원은 지금] GIST, 암 세포 유전 변이 발굴...유전체 복원 알고리즘 개발 外

2021.05.04 07:33
이현주 GIST 교수. GIST 제공.
이현주 GIST 교수. GIST 제공.

■ 광주과학기술원(GIST)은 이현주 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀이 전장 유전체 데이터를 분석해 유전 변이를 발굴하고 단일 염기서열 수준으로 유전체 구조를 복원하는 그래프 기반의 새로운 알고리즘을 개발했다고 3일 밝혔다. 이를 통해 암 환자에게서 기존의 방법으로 발견되지 않았던 재배열된 유전체 구조를 파악하는 데도 성공했다. 전장 유전체 데이터란 개별 개체의 전체 DNA의 염기서열을 제공하는 데이터다. 연구팀은 개발한 알고리즘을 유방암 및 뇌암 환자 데이터에 적용해 환자에게서 원형 유전체 구조가 수십배 증폭돼 있는 것을 파악했다. 이는 암 유형마다 특정 염색체가 재배열되는 과정을 동반한다는 것을 보여준다. 연구팀은 이번 연구로 암 세포의 유전체 배열 형태를 기반으로 개인 맞춤 의료를 위한 암 관련 유전자 발현 조절을 규명할 수 있을 것으로 기대했다. 

 

■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 김용준 정보통신융합전공 교수 연구팀이 암호 및 보안 시스템에 핵심적으로 사용되는 ‘최소 엔트로피’를 효율적이고 정확하게 추정하는 두가지 알고리즘을 개발했다고 3일 밝혔다. 정보이론적 관점에서 평균 정보량을 의미하는 엔트로피는 낮으면 정보의 예측성이 높고 확정적인 정보가 많아 굳이 정보를 전송하지 않아도 되기 때문에 최소 엔트로피를 추정하는 게 중요하다. 김 교수 연구팀이 개발한 알고리즘은 기존 암호학적 알고리즘에 정보이론과 기계학습 방법론을 접목한 새로운 알고리즘으로 미국표준기술연구소의 표준 알고리즘보다 500배 더 빠른 최소 엔트로피 추정이 가능하다. 

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