유전체 빅 데이터 현황 과 활용 방안 
 이병욱 책임 연구원 
 2019 년 Vo . 59 
 유전체 빅 데이터 현황 과 활용 방안 . pdf ( 905 . 438 KB ) 
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 1 . 유전체 빅 데이터 개요 
 인류 는 지난 100 년 간 물리학 , 화학 , 전산학 등 의 분야 에서 눈부신 발전 을 이루 었 으며 , 특히 DNA 시 퀸 싱 ( sequencing ) 기술 , 컴퓨터 기술 및 인터넷 의 발전 은 생명 과학 의 제반 분야 에 걸쳐 큰 파급 효과 를 가져왔으며 , 21 세기 는 생명 과학 의 발전 에서 특별 한 의미 를 가지 며 , 2000 년 대 에 있 었 던 인간 게놈 지도 의 초안 공개 는 유전체 ( 게놈 ) 시대 의 서막 을 알리 는 역사 적 사건 임 과 동시 에 살 아 있 는 생물 을 정보 ( data ) 로 보 는 시대 에 접어들 게 하 는 중요 한 계기 가 되 었 다 . 
 유전체 정보 는 생물체 의 설계도 와 같 은 것 으로 진화 및 생로병사 와 같 은 다양 한 생명 현상 의 원리 가 담겨 있 는 중요 한 정보 이 면서 동시 에 건강 과 질병 에 직결 된 정보 를 포함 하 고 있 으므로 향후 의 의학 발전 에 결정 적 인 영향 을 미칠 것 으로 예상 되 고 있 다 . 2000 년 대 중반 의 차세대 유전체 서열 기술 ( Next Generation sequencing , NGS ) 의 출현 은 유전체 정보 의 대중 화 를 이끄 는 시작점 이 되 었 으며 , 그 이후 유전체 정보 의미 를 해석 하 기 위한 경쟁 이 전 세계 적 으로 치열 하 게 진행 되 고 있 으며 , 가까운 시기 에 는 개인 의 유전 적 정보 에 기반 을 둔 개인 별 맞춤 의료 시대 가 열리 고 있 다 . 
 나 . 유전체 빅 데이터 탄생 
 생물학 분야 에서 생산 되 는 빅 데이터 는 생물 에서 생산 되 는 다양 한 데이터 로서 전통 적 인 방식 으로 생산 된 데이터 가 아니 라 , 최신 의 기술 로 생산 된 대용량 의 데이터 를 의미 하 며 , 그 시작 은 2005 년 미국 의 라이프 사이언스 社 에 의해 혁신 적 인 ‘ 차세대 염기 서열 분석기 ’ 가 개발 되 어 1 인 유전체 해독 에 소요 되 는 비용 을 기존 의 10 분 의 1 인 6 백만 달러 로 낮추 고 소요 기간 을 대폭 줄이 기 시작 한 것 이 라 할 수 있 다 . 
 2010 년 새로운 NGS 기술 의 발전 에 힘입 어 1 인 의 유전체 를 5 만 달러 의 비용 으로 한 달 만 에 해독 할 수 있 게 되 었 으며 , 새로운 3 세대 NGS 기술 이 개발 되 었 다 . 특히 Illumina 에서 는 2014 년 초 인간 유전체 를 1 , 000 달러 에 해독 할 수 있 는 초 고용량 장비 인 HiSeq X 10 을 출시 하 여 본격 적 인 개인 유전체 시대 를 열 어 가 고 있 으며 , 이 와 같 은 기술 발전 은 생명 의 다양 한 유전체 정보 가 빅 데이터 로 자리 잡 게 되 는 계기 가 되 었 다 ( 표 1 ) . 
 유전체 빅 데이터 의 증가 속도 는 어느 분야 보다 빠르 게 진행 되 고 있 으며 , 컴퓨터 분야 발달 속도 를 나타내 는 ‘ 무어 의 법칙 ’ 과 비교 해서 도 ‘ 유전체 시 퀸 싱 비용 의 감소 속도 ’ 가 훨씬 빠르 게 진행 되 고 있 다 ( 그림 1 ) . 
 [ 그림 1 ] 개인 유전체 생산 비용 의 감소 와 무어 의 법칙 비교 
 출처 : 미국 NIH 산하 의 NHGRI ( National Human Genome Research Institute ) 
 다 . 유전체 정보 의 국내 동향 
 1 ) 포스트게놈 다 부처 유전체 사업 
 국내 의 대표 적 인 유전체 사업 으로 는 7 개 부처 · 청 이 참여 하 는 ‘ 포스트게놈 다 부처 유전체 사업 ’ 이 있 으며 , 2014 ~ 2021 년 ( 8 년 ) 동안 약 5 , 700 억 원 의 사업비 를 투입 하 여 인간 유전체 및 동식물 , 해양 생물 등 유전 정보 를 활용 한 고부 가 가치 생명 자원 개발 을 목적 으로 수행 되 고 있 다 ( 그림 2 ) . 
 [ 그림 2 ] 포스트게놈 다 부처 유전체 사업 개요 
 출처 : 포스트게놈 다 부처 유전체 사업 특정 평가 보 고서 , 2017 년 
 그간 부처 별 , 개별 적 으로 수행 되 던 유전체 사업 을 다 부처 사업 으로 통합 , 특히 부처 간 의 연계 와 협력 이 필요 한 5 개 사업 은 공동 연구 사업 * 으로 추진 해 다 부처 유전체 사업 의 시너지 효과 를 기대 하 고 있 다 . 
 * 인간 게놈 표준지 도 , Host - microbe 연구 , 국제 협력 연구 , 전문 인력 양성 , 질병 기전 연구 
 세부 적 인 분야 로 는 △ 개인 별 맞춤 의료 를 실현 하 기 위한 질병 진단 · 치료법 개발 △ 동 · 식물 , 농업 유용 미생물 , 해양 생물 등 각종 생명체 의 유전 정보 를 활용 한 고부 가 가치 생명 자원 개발 △ 유전체 분석 기술 등 연구 기반 확보 원천 기술 개발 △ 산업 화 촉진 을 위한 플랫 폼 기술 개발 등 이 있 다 . 
 그린 바이오 국내 동향 및 시사점 
 1 . 유전체 빅 데이터 개요 가 . 개요 인류 는 지난 100 년 간 물리학 , 화학 , 전산학 등 의 분야 에서 눈부신 발전 을 이루 었 으며 , 특히 DNA 시 퀸 싱 ( sequencing ) 기술 , 컴퓨터 기술 및 인터넷 의 발전 은 생명 과학 의 제반 분야 에 걸쳐 큰 파급 효과 를 가져왔으며 , 21 세기 는 생명 과학 의 발전 에서 특별 한 의미 를 가지 며 , 2000 년 대 에 있 었 던 인간 게놈 지도 의 초안 공개 는 유전체 ( 게놈 ) 시대 의 서막 을 알리 는 역사 적 사건 임 과 동시 에 살 아 있 는 생물 을 정보 ( data ) 로 보 는 시대 에 접어들 게 하 는 중요 한 계기 가 되 었 다 . 유전체 정보 는 생물체 의 설계도 와 같 은 것 으로 진화 및 생로병사 와 같 은 다양 한 생명 현상 의 원리 가 담 . .. 
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