공동 연구팀은 사업단을 포함해 교내 이현 교수(컴퓨터공학과), 한소라 박사(바이오빅데이터융합전공 교육연구단), 박민규 연구원, 이정민 연구원(이상 컴퓨터융합전자공학과 석사)을 포함해 네바다주립대학교(University of Neveada, Lasvegas; UNLV) 강민곤 교수팀, 극지연구소 저온신소재연구단 이준혁 단장으로 구성됐다.

연구팀은 ECPICK 모델을 만들어 단백질 서열로부터 Conserved Sequence로 예측되는 부분을 빠르게 예측해 효소의 기능 예측 기술 성능을 향상했으며, 기존 다른 모델보다 높은 정확도를 확보했다.

또한 연구팀은 Evidential Deep Learning이라는 개념을 소개하면서 Domain Specific-Evidence를 제공해 모델 결과에 대해 신뢰할 수 있는 예측(Trustworthy Prediction)을 가능하게 했다. 이 기술을 이용해 기존에 알려지지 않은 Motif/Active Sites 제시 및 증명이 가능해졌다. 이는 지속해서 증가하고 있는 게놈 및 메타게놈 정보 중 유용한 역할을 할 수 있는 단백질이나 효소에 대해 신뢰성 있게 예측할 수 있다.

오태진 단장은 "디지털 헬스와 제약 바이오산업 융복합과 관련한 빅데이터 기반의 대표적인 결과로 효소 기능 연구에 큰 영향을 줄 것이다”면서 "바이오빅데이터융합 분야에서 유의미한 결과를 도출한 논문을 시작으로 생명공학과 컴퓨터공학의 융합형 우수 인력을 지속해서 지도해 나갈 것이다”고 말했다.

한편 연구 성과로 ‘Evidential deep learning for trustworthy prediction of enzyme commission number’ 논문이 지난달 23일에 생물정보학 분야 저널인 Briefings in Bioinformatics에 게재됐다. 이에 한소라 박사는 최근 생물학연구정보센터(BRIC)의 ‘한빛사(한국을 빛내는 사람들)’에 선정된 바 있다.

BRIC이 선정하는 ‘한국을 빛낸 사람들’은 생명과학 분야의 세계적 과학기술논문인용색인(SCI)급 학술지 가운데 논문인용지수(IF: Impact Factor)가 10 이상인 학술지에 논문을 게재해 연구 성과를 거둔 한국인 과학자들을 선정, 소개하는 프로그램이다.

한소라 박사는 "‘바이오빅데이터융합’이라는 새로운 분야에서 좋은 결과를 도출할 수 있었던 건 공동 연구팀의 지속적인 노력이 있기에 가능했다”면서 "앞으로 더 많은 관련 결과물을 도출해 내겠다”고 말했다.

한소라 박사는 선문대 4단계 BK21사업 ‘바이오 빅데이터 기반 충남 스마트 클린 전문인력 양성사업단’의 바이오빅데이터융합전공 졸업생으로 졸업 후 신진연구인력으로 사업에 참여하고 있다.