바이오인포매틱스(bioinformatics)란 '생물학'을 뜻하는 'Bio'와 정보학을 뜻하는 'Informatics'의 합성어로 실험실로부터 생성된 다양한 실험 데이터들을 정보학 기술을 활용해 분석하는 분야를 말한다.

인슐린이 51개 아미노산으로 이뤄졌다는 것을 처음으로 밝혀내 1958년 노벨화학상을 수상한 영국의 '프레데릭 생거'는 1977년 시퀀싱 방법을 개발해 바이오인포매틱스 초창기의 유전체 서열분석을 했고 그 결과 1980년에 두 번째 노벨상을 수상했다.

이때부터 '생거 시퀀싱 방법'이 생물학 분야에서는 바이블처럼 사용됐으나, 2010년대에 접어들면서 스위스의 Roche사, 미국의 Illumina사, 그리고 Life Technologies사는 기존의 생거 시퀀싱 방법에서 탈피해 단시간 내에 대량의 유전자 정보를 분석할 수 있는 차세대 시퀀싱 방법(Next Generration Sequencing)을 개발해 실제 실험에 활용할 수 있는 다양한 장비를 선보이고 있다. 이 기술에 힘입어 바이오인포매틱스 분야에서 다루게 되는 데이터의 종류와 양은 폭발적으로 증가했고, 다양한 분야에 대규모 데이터들이 실시간으로 축적되면서 생물정보학 분야에서도 '빅데이터(Big Data)' 시대가 열리게 됐다.

21세기에 들어서면서 인류는 지금껏 경험해 보지 못했던 새로운 종류의 바이러스와의 전쟁을 치르고 있다. 현재 전 세계적으로 유행인 코로나19에 이르기까지 신종 감염병들은 이전보다 훨씬 더 빠르고 집요하게 인간사회를 위협하고 있다. 과거의 감염병이나 이번 코로나19 사태를 겪으면서 공통적인 질문은 원인이 되는 병원체가 무엇인지, 어떤 식으로 전염되었는지, 잠복기는 얼마나 되는지, 이 병원체가 가지고 있는 약점은 무엇인지 등이다. 왜냐하면 병원체에 대해서 얼마나 신속하고 정확하게 파악할 수 있는지에 따라서 그 싸움의 성패가 좌우되기 때문이다. 이번 코로나19의 경우도 신종 코로나바이러스의 유전정보가 보고되는 대로 수집해 기존의 유사 바이러스군과 비교한 계통학적 분석 결과를 실시간으로 공유하고 있고, 신종 코로나바이러스의 유전자 서열정보를 웹상에서 공유되고 있다. 이러한 것들은 바이오인포매틱스 기술이 실제 감염병 대유행에 대한 대응에 어떻게 활용되고 있는지를 잘 보여주는 예이다.

4차 산업혁명 시대의 도래와 더불어 감염병 대응 분야에서도 첨단 인공지능, 빅데이터 등을 활용한 다양한 기술이 개발되고 있으며, 인공지능 분야에서 핫이슈로 떠오르는 딥러닝 기법을 바이오인포매틱스 연구에 접목하려는 다양한 시도들이 이어지고 있다. 특히 의료영상 분석이나 개인 맞춤형 환자 진단 영역에서는 가시적인 성과를 거두고 있다.

이번 코로나19 사태에서도 알 수 있듯이 인류와 신종 바이러스 간 쫓고 쫓기는 싸움에서 가장 중요한 무기는 바로 신종 바이러스에 대한 정보력이다.

바이오인포매틱스 기술은 바로 이와 같은 신종 바이러스와의 정보전에서 승리하기 위한 최선의 도구이며, 향후 인공지능 기법을 활용한 더욱 스마트한 도구들이 우리의 기술력으로 개발돼 앞으로 있을 수 있는 제2의 제3의 코로나19 사태를 효과적으로 막을 수 있는 대비 체제를 하루빨리 마련되기를 바란다. <류성필 제주테크노파크 정책기획단장.공학박사>