해외언론동향
해외언론동향 내용 담당 :생명윤리안전정책연구팀 : 02-737-8452,
게재 일자 : 2019-08-09 
키워드 : NIH, 국립보건원, Biomedical Data Translator program, 의생명과학연구, 연구결과, 연구데이터, 연구데이터, 의학연구 

매년 미국 국립보건원은 기초과학 연구부터 임상시험을 위한 세포 프로세싱까지 수십억 달러를 의생명과학연구에 투자함이들 결과는 저널학술대회에서 발표되며 연구 결과를 토대로 하여 연구자들은 다음 프로젝트로 이동함.


그러나 수집된 데이터에서 무엇이 일어났고 우리는 무엇을 더 배울 수 있는가만약 우리가 셀 수 없는 시간 동안 이루어진 연구로부터 모든 데이터를 수집한다면 우리 자신에 대해 새로운 것이나우리를 괴롭히는 질병들가능한 치료법을 더 배울 수 있을 것인가?


이것이 의생명과학 데이터 변환 프로그램(Biomedical Data Translator program) 뒤에 놓여져 있는 희망임. NIH는 2016년 이 프로그램을 개시하고 의생명과학 연구의 구글을 창시하고자 함몇백 개의 개별 데이터 소스를 가려냄으로써 연구자들이 명확한 포맷과 특수성을 가지고 데이터셋의 (dots)’을 연결할 수 있게 도와줌.


 “출판물데이터베이스,..현재 이용할 수 있는 정보가 매우 많습니다결국 인간이 캐내고 이해하려 하는데 정말 지나치게 많은 것입니다.” 국립중개과학발전센터(National Center for Advancing Translational Sciences)의 중개 이니셔티브를 주도하는 크리스틴 콜비스(Christine Colvis)는 말함.


이 프로그램은 1억 75백만 달러를 투자받음전국 19개 기관이 전자건강기록부터 게놈 시퀀스에 이르기까지 수년간의 데이터를 통합하는 작업을 수행하고 있음이들 데이터는 다양한 플랫폼에 걸쳐 보급되어 왔음이제 새로운 머신러닝도구를 적용하여 풍부한 정보를 정리하고 추론할 것임.


사이의 연결을 가능하게 할 것이란 점을 의미함콜비스의 말에 따르면 변환기는 A가 B와 연결되고 B는 C와 연결되는 것을 계속 발견할 것이고 당신에게 A가 100가지 데이터 출처를 거쳐 Z와 어떻게 연결될지를 보여줄 것이다


프로젝트의 규모와 협력적 성격은 이 프로젝트를 독특하게 만드는 것의 일부일 뿐 아니라 성공적인 것으로 만드는 것의 일부라고 콜비스는 말함각 그룹은 1주일에 3-4번 온라인 미팅을 가지고 1년에 2번 개최되는 해커톤으로 여행 감.


 “이 프로젝트는 기술적 적합성 연구를 실제로 시도하고 있다첫번째서로 다른 데이터 출처를 여러분이 질문을 던지기에 충분할 정도로 어떤 공통된 것으로 결합할 수 있는가?” 버밍험의 알라바마 대학 프로젝트에서 일하고 있는 업무팀 구성원인 윌 비어드(Will Byrd)는 말함. “가능해진다면추론을 통해 패턴이나 잠재적 정보를 추출함으로써 약물의 용도 변경이나 신약 발견과 같은 것을 할 수 있을까이건 희망이다.”


프로젝트의 초기 실현가능성은 올해 끝이 날 예정임선발과정도 예사롭지 않아서 지원자들은 일련의 퍼즐에 대한 답을 알아내야 했음. “웹사이트로 가서 퍼즐을 푼다그리고 당신이 풀어낸 퍼즐 각각이 프로포절 요청서인 PDF 문서 한 페이지의 잠금을 해제시킨다만약 모든 퍼즐을 풀어낸다면 당신은 제출할 수 있다.” 비어드는 말함 일정한 문제 해결 능력을 가진 팀을 유인하려고 한 것이다.”


참여 기관 일부는 데이터 아키텍쳐를 연구하면서다양한 데이터셋 포맷을 표준화하고 있음.


 “문제는 이들 데이터베이스가 공통된 포맷을 갖추지 못했다는 것이다-이들은 협업용으로 설계되지 않았다” 비어드는 말함. “NIH는 수십억 달러를 들여 데이터를 수집했지만사람들은 접근할 수 없다당신이 생물학자나 의사 과학자라면당신이 전문 프로그래머가 아니라면기회가 없다.”


다른 이들은 이 연구를 벗어나 연구자들이 정보를 걸러내고 검색 결과를 해석하는 새로운 플랫폼을 생성하고 있음보통 컴퓨터 과학자들이 필요한 업무임이 플랫폼은 연구자들이 이면의 메커니즘을 이해하고 희귀질환을 위한 치료를 발견하며 왜 특정 약물과 화합물이 효과가 있는지를 이해하는 것을 도움.


스텐포드대학 프로젝트에서 근무하는 연구 엔지니어 스테파노 렌시(Stefano Rensi)는 그룹의 주요 초점이 제약 산업 연구자들이 과학 문헌들을 스캔하여 가능한 치료로 선별된 화합물의 생물학적 메커니즘을 보다 잘 이해하는 것을 돕는 도구를 개발하는 것이라고 말함.


 “대규모 의학 데이터를 스크리닝하고 많은 히트작들을 얻을 수 있다기본적으로 스크리닝을 통해 어떤 화학물질이 효과가 있는지를 알 수 있다그러나 그것이 왜 효과가 있는지는 알려줄 필요는 없다.” 렌시는 말함. “당신은 얼마나 많이 약물과 화합물이 등장하는지그리고 우리가 약물과 화합물의 작용에 대해서 알고 있는 것이 얼마나 적은지를 알게 되면 매우 놀랄 것이다.”


환자의 결과 향상에 직접 초점을 맞추는 다른 프로젝트들도 있음. UAB에서 개발되고 있는 AI 시스템 같은 것임팀의 리더인 멧 마이트(Matt Might)는 최근에 AI를 활용하여 아들의 생명을 위협하는 증상의 원인을 발견하는 것을 도움.


기관들의 연구 영역은 다르지만 모두 프로젝트의 협력적 성격의 중요성을 강조함.


 “이것은 기본적으로 전국에서 가장 똑똑한 사람들로부터 훌륭한 아이디어의 메뉴를 갖는 것과 같다” 렌시는 말함.


집단이 실질적으로 구분되어 있기 때문에 우선순위를 맞추는 것을 더 어려울 수는 있지만 주간 미팅과 해커톤은 회원들이 더 큰 그림에 초점을 맞추도록 도우며 또한 각개 기관에서 독립적으로 연구할 수 있게 한다고 캠브리지 브로드 인스티튜트 연구원 폴 크레몬(Paul Clemons)는 말함.


 “우리는 전반적인 프로그램의 우선순위를 정하면서 다음 이정표를 이끌어내는 데 도움이 되도록 하였다” 클레먼스는 말함. “지속적인 재조정이며모든 팀 간에 재우선순위를 매기는 것임이는 공유된 방향으로 모두 움직이게 하는 데에 도움이 될 것임.”


이 프로그램의 목표는 야심참. “증상 X를 가진 질환 각각의 특정 세포 유형에 대한 영향을 보이는 것을 포함함.


 “결국 우리는 인간의 추론을 진짜로 증진시키고 치료법을 진짜로 발전시켜 더 많은 환자에게 더 많은 치료를 더 빨리 받을 수 있도록 돕는 시스템을 가질 수 있길 희망한다” 콜비스는 말함.

 

원문https://www.statnews.com/2019/07/31/nih-funded-project-aims-to-build-a-google-for-biomedical-data/

Biomedical Data Translator program 사이트: https://ncats.nih.gov/translator/

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