단백질이 제 기능을 다하기 위해서는 주변의 다른 단백질들과 반드시 상호작용(Protein-Protein Interaction)을 하게 된다.

 

이 과정에서 관련 생체 내 기능들의 변화가 발생하는데, 이 변화를 추적하면 종의 다양성과 각 종이 지닌 독특한 상호작용 네트워크 패턴을 이해하는 데 도움이 된다. 

 

인터스피아 어플리케이션은 이런 단백질 간 상호작용 패턴을 하나의 네트워크 구조로 통합해 시각화하고, 특정 종들에 선택적으로 존재하는 상호작용을 직관적으로 파악 가능케 한 것이 특징이다. 

 

인터스피아는 먼저 비교하고자 하는 종 리스트와 그 종들 내에 존재하는 관심 단백질군을 입력받는다.

 

이후 머신러닝 기술을 도입해 컴퓨터가 단백질 탐색을 통해 분석 단백질 군을 확장해간다. 확장된 단백질 군과 관련된 상호작용들의 종 간 차이 탐색과 해당 결과는 최종적으로 시각화해 나타난다. 

 

김재범 교수는 “바이오 빅데이터 연구를 위해서는 인공지능과 같은 신기술의 활용과 더불어 효과적인 데이터의 시각화가 필수적”이라며 “이번 연구 성과는 단백질 상호작용 빅데이터 분석에 크게 기여할 것으로 기대한다”고 말했다. 

 

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 포스트게놈다부처유전체사업 및 교육부 이공학 개인기초연구지원사업의 지원으로 수행됐으며 연구 결과는 세계적인 학술지 'Nucleic Acids Research'에 온라인 논문으로 게재됐다.