바이오 분야에서 데이터를 활용한 혁명이 일어나고 있다. 개인 유전 정보를 이용하여 맞춤형 정밀 의료가 가능하게 되었고, 빅데이터와 인공지능의 도입으로 신약 개발 기간을 반 이상 줄일 수 있게 되었다. 최근 네이처지에는 미국 내 암 연구를 위해 구축한 유전체 데이버베이스(DB)에 있는 암 환자의 혈액 내에 미생물 유전체 데이터를 분석, 미생물 DNA 패턴에 따라 암 구별이 가능하다는 연구 결과가 발표됐다. 기존의 데이터를 다르게 해석하여 새로운 과학적 사실들이 밝혀지고 있는 것이다.

윤석열 정부는 국정과제로 바이오 대전환에 대응하는 디지털 바이오 육성을 선정한 바 있다. 디지털 바이오란 데이터를 활용하여 기존의 바이오가 가지던 한계를 극복하는 혁신적인 연구로 정의할 수 있다.

미국 등 선진국은 이미 국가적 차원에서 디지털 바이오에 많은 투자를 하고 있으며 성과도 속속 발표되고 있다. 우리나라도 작년부터 국가 바이오 R&D 데이터의 공유 생태계 구축을 위해 한국생명공학연구원을 중심으로 국가 바이오 데이터 스테이션 사업(K-BDS)이 시범운영 중이다.

바이오 디지털 분야에서 후발 주자인 우리나라는 데이터 인프라 및 활용과 인식 측면에서 선진국과 격차가 크다. 이에 디지털 바이오라는 새로운 흐름에 우리는 어떠한 전략을 준비해야 하는지 생각해보고자 한다.

가장 시급한 것은 인프라 구축이다. 데이터를 총괄적으로 축적하고 관리하여 필요로 하는 연구자에게 제공할 수 있는 인프라 확대가 필요하다. 데이터가 아무리 많아도 체계적으로 관리하지 않으면 빅데이터로써 활용 가치를 잃게 된다. 이를 위해 빅데이터를 저장하고 분석하는 인프라 구축과 데이터의 표준화 및 품질관리 등이 필요하다. 이는 국가 차원의 인프라로 정부의 꾸준한 투자가 요구된다.

두 번째 데이터 전문 허브의 구축이다. 미생물 연구자와 암 연구자는 각각 원하는 데이터가 다르며, 아직도 많은 연구자는 데이터를 어떻게 찾고 가공해야 필요한 데이터를 얻을 수 있는지 잘 모른다. 데이터 전문 허브는 기존 데이터를 가공하여 분야별로 연구자가 필요로 하는 데이터를 제공하는 곳이다.

세 번째 데이터 분석기술의 확보다. 데이터에 새로운 분석기술을 접목하면 활용 범위가 무궁무진해진다. 하지만, 국내에서 사용하는 대부분의 프로그램과 파이프라인은 해외에서 개발되어 활용이 쉽지 않다. 이를 위해 데이터 분석 및 활용 원천기술 확보에 집중적인 투자가 요구된다.

네 번째 데이터 사이언티스 양성이다. 디지털 바이오를 성공시키기 위해서는 유전체 정보 분석, 인공지능 응용 기술, 정밀의학, 신약 개발, 동식물 육종 등 다양한 분야의 데이터를 다룰 수 있는 전문인력의 확보가 필수적이다. 데이터 사이언티스트 양성을 위해 산학연의 협력은 물론 장기적인 투자가 이루어져야 한다.

마지막으로 제도의 개선이다. 바이오 빅데이터 공유와 활용을 위해 생명윤리법 등 국내 규제법을 국제적인 표준에 준해 개방해야 한다. 제도와 규제 문제는 데이터 공유 주체인 정부·연구자·병원·기업·개인이 지속 논의해 합의점을 찾아야 한다.

복잡하고 이질적이며 대용량인 바이오 데이터를 어떻게 활용해 바이오 대전환에 대응할 것인가는 지금부터 우리가 풀어야 할 숙제이다.

이병욱 한국생명공학연구원 국가생명자원정보센터 박사