[LabStory] 경희대학교 최재영 교수님 편

 

안녕하세요, 인코블로그 구독자 여러분!

과거 항해자들에게 나침반은 단순한 도구가 아니라, 새로운 세계를 개척하는 필수적인 길잡이였습니다. 생명과학에서도 마찬가지입니다. 생명정보학(Bioinformatics)은 유전체 데이터 분석, 단백질 구조 예측 등 다양한 연구를 지원하는 강력한 기술입니다. 하지만 종종 단순한 데이터 분석 도구로 여겨지기도 합니다.

이러한 가운데, 경희대학교 최재영 교수님은 생명정보학이 단순한 분석 도구를 넘어 생명과학의 패러다임을 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡아야 한다고 강조하십니다. 이를 실현하기 위해 연구 현장에서 AI와 생명정보학을 접목하는 다양한 시도를 이어가고 계시죠.

그렇다면, 교수님께서 바라보시는 생명정보학의 본질은 무엇일까요? 그리고 연구자로서 우리는 이러한 변화 속에서 어떤 역할을 해야 할까요? 교수님의 연구 철학과 연구실 이야기를 통해 그 답을 함께 찾아보겠습니다! 😊

 

 

Introducing the Professor

 

Q. 간단한 자기소개와 연구 분야를 소개 부탁드립니다.

경희대학교 융합바이오·신소재공학과 최재영 교수님

 

안녕하세요. 저는 생명정보학을 연구하고 있는 최재영 교수입니다. 제 연구는 생물학적 데이터의 디지털 분석과 인공지능 기술을 활용하여 오믹스 데이터 기반의 식물-미생물 상호작용 탐구, 기능성 화합물의 생합성 및 특성에 관한 분석, AI 모델을 활용한 오믹스 데이터 패턴 분석에 중점을 두고 있습니다.

 

 

Q. 원래부터 생명정보학을 전공하려 하셨나요?

처음에는 실험 생물학자를 목표로 서울대학교 농업생명과학대학에 입학했습니다. 하지만 실험이 저와 맞지 않는다는 걸 깨달았어요. 다른 친구들은 다 끝낸 실험을 저는 여름 방학이 지나도록 마무리하지 못했죠. ‘나는 실험을 하면 안 되겠다'라는 생각이 들었습니다. 진로에 대해 고민하며 군 입대를 결정했지만, 입대 전에 방문한 학교에서 식물병리학자이신 당시 지도교수님(서울대학교 이용환 교수님)을 만나면서 dry lab에 대해 듣게 되었습니다. 그 후 짧은 고민 끝에 새로운 연구의 길로 들어서게 되었습니다.

학위과정 동안에는 주요 생명정보학 소프트웨어들을 쉽게 접근할 수 있는 포털 시스템 구축, 생물학적으로 중요한 유전자군들을 예측하는 방법 개발 및 DB 구축, 식물-병원균 상호작용에서 중요한 유전자들의 특성 분석 및 예측 등을 수행했습니다. 학위 초반부터 AI 및 데이터마이닝 관련 수업이나 트레이닝 코스를 찾아다니며 공부한 것이 현재에도 관련 분야로 확장할 수 있는 밑거름이 되었다고 생각합니다.

 

 

Q. 해외에서도 다양한 연구 경험을 하셨다고 들었습니다. 가장 기억에 남는 곳은 어디인가요?

핀란드 헬싱키 대학에서 연구했던 경험이 가장 기억에 남습니다. 공기도 좋았고, 함께 연구했던 사람들도 너무 좋았어요. 그리고 무엇보다도 헬싱키에 머문 시간이 짧았기 때문에, 더 아쉬움이 많이 남는 곳이기도 합니다. 기회가 된다면 꼭 다시 가보고 싶은 곳이에요.

 

 

Q. 그렇다면 핀란드 헬싱키에서 연구하게 된 이유가 있을까요?

저는 학위 과정 동안, 작물-병원균 상호작용을 이해하기 위한 연구를 수행하였습니다. 병원균의 활동으로 정의되는 작은 수준의 생태 시스템을 pathosystem이라고 합니다. 2014년에 핀란드 헬싱키 대학에서 연구원으로 활동하게 된 계기는, 식량작물 pathosystem뿐만 아니라, 수목 pathosystem 연구를 경험하기 위함이었습니다. 핀란드 산업에서 산림 관련 산업의 비중은 30% 정도를 차지할 정도로 중요한 산업입니다(Nature Resource Institute Finland). 이런 산림 자원이 병에 걸리는 것은, 경제적으로도 큰 손실로 이어지기 때문에 관련 병원균의 유전체 연구를 수행하고자 하였습니다. 아울러 글로벌 연구 환경에서 경험을 통해 다양한 시각을 얻고자 하는 목적도 있었습니다.

 

핀란드 산림 관련 산업의 중요성을 나타내는 자료

(출처: Nature Resource Institute Finland)

 

 

Introducing the Lab

 

Q. 교수님이 준비하시는 연구실의 운영 방향과 목표는 무엇인가요?

최재영 교수님의 천연물생명정보학연구실

 

장소에 구애받지 않는 실험실을 구현하고 싶습니다. 생명정보학과 AI의 조합은 "디지털 전환"을 실현하기에 최적의 연구 분야라고 생각합니다. 생명정보학은 데이터의 디지털화를 기반으로 하며, 그 분석 방법론은 digitalization을 구현하는 핵심 역할을 합니다. 여기에 AI가 결합되면서 디지털 전환이 더욱 가속화될 것으로 기대됩니다. 이를 실현하기 위해서는 충분한 컴퓨팅 리소스 확보와 철저한 보안 대비가 선행되어야 할 것입니다.

 

 

Introducing the Class

 

Q. 인실리코젠의 MWB 교보재 활용 프로젝트는 어떻게 참여하시게 되었나요?

학생들은 생명정보학에 대한 관심이 높지만, 실제 분석 과정에 어려움을 느끼는 경우가 많습니다. 특히 리눅스 기반 환경이 익숙하지 않은 학생들은 분석 과정 자체보다 명령어 입력에 더 많은 시간을 소비하게 됩니다. 또한, 생명정보학을 배우고 싶어도 리눅스 환경이 낯설어서 시작하기 어려운 학생들이 많았어요. 그래서 보다 직관적인 분석 환경을 제공해 주는 것이 중요하다고 생각했습니다.

이런 고민 속에서 인실리코젠의 MWB 프로젝트가 좋은 해결책이 될 수 있다고 판단했습니다. 학생들이 처음 접하는 생명정보학 환경은 단순하면서도 직관적이어야 합니다. MWB 솔루션을 강의에서 활용해 보니, 학생들이 분석 과정의 흐름을 쉽게 이해하고, 생명정보학적 사고를 발전시키는 데 큰 도움이 되었습니다.

 

 

Q. 코로나바이러스 변이 데이터를 분석한 수업에서 CLC MWB, GWB를 어떻게 활용하셨는지 궁금합니다.

코로나바이러스 변이 데이터 분석 강의에서는 CLC MWB와 GWB를 활용하여 유전체 변이와 역학적 연관성을 분석하는 법을 강의하였습니다. GUI 기반의 분석 환경, 필요한 분석 도구가 한 곳에 모여 있는 장점을 통해, 학생들이 데이터 시각화와 변이 해석 과정에 온전히 집중할 수 있었던 것 같습니다.

 

 

Q. 생명정보학을 배우는 학생들에게 필요한 역량은 무엇인가요?

생명정보학은 단순한 데이터 분석이 아니라, 생물학적 데이터에서 의미를 찾고 연구 방향을 설정하는 핵심 도구입니다. 이를 제대로 활용하기 위해서는 몇 가지 핵심 역량이 필요합니다.

생명정보학은 데이터를 분석하는 학문이지만, 분석하는 데이터가 무엇인지 이해하는 것이 우선입니다. 분자생물학, 유전학, 생화학 등 생명과학의 기본 개념을 이해하지 못하면 데이터 해석이 어려워집니다.

생명정보학에서는 데이터를 다루는 능력이 필수적입니다. Python이나 R을 활용한 데이터 분석이 일반화되고 있기 때문에, 기본적인 프로그래밍 역량을 갖추면 연구를 더 자유롭게 설계할 수 있습니다.

결국 생명정보학은 단순한 도구 사용법을 익히는 것이 아니라, 연구적 질문을 던지고 이를 해결하는 과정이 중요합니다.

 

 

Q. 만약 학생들이 더 흥미를 느낄 수 있도록 강의에 특별한 도구나 방식을 추가한다면, 어떤 것을 시도해 보고 싶으신가요?

다음 학기에도 CLC 솔루션을 활용한 강의를 계획하고 있으며, 학생들이 더욱 흥미를 갖고 참여할 수 있도록 다양한 방식을 도입할 예정입니다. 특히, 생명정보학 이론 강의에서도 일부 시간을 전산실 실습에 할애하여, 학생들이 배운 개념이 실제로 어떻게 구현되고 활용되는지를 직접 경험할 수 있도록 할 계획입니다. 지난 학기 경험을 바탕으로 볼 때, 이 과정에서 CLC 솔루션이 매우 유용하게 활용될 것이라 확신합니다.

 

 CLC 솔루션을 이용하여 열심히 강의를 듣는 학생들

 

 

연구, 꿈, 그리고 미래

 

Q. 연구 이외에 좋아하는 것이나 취미가 있으신가요?

최재영 교수님의 책장

 

특별히 딱히 좋아하는 것이나 취미라고 할 만한 것은 없습니다. 하지만 연구 외에도 다양한 것들을 접하고 느껴보려고 노력합니다. 예를 들면, 연구와 직접적인 관련이 없는 책을 읽거나 전시회를 찾아가는 것이 그나마 취미라고 할 수 있을지도 모르겠습니다. 책장에는 서양 미술사 관련 책이 있고, 앙리 마티스 전시회를 보러 가거나, 달라스에서 열린 아티스트 초청 전에 다녀온 적도 있습니다. 그 자체를 깊이 좋아해서라기보다, 새로운 시각과 경험을 쌓기 위해 꾸준히 시도해보고 있습니다.

 

 

Q. 연구자로서 이루고 싶은 최종 목표나 꿈이 있으신가요?

생명정보학의 장점 중 하나는 다양한 분야에 유연하게 적용 가능하다는 점이라고 생각합니다. 앞으로도 중요하고 흥미로운 분야에 생명정보학이 중요한 역할을 할 수 있다는 사례를 여러 가지 만드는 것이 제가 가진 목표 중 하나입니다.

 

 

Q. 교수님께서 생각하시는 생명정보학의 미래는 어떤 모습인가요?

생명정보학은 생명과학의 미래를 근본적으로 재구성할 잠재력을 가지고 있습니다. 디지털 생물학의 분석 방법론이 생명정보학이며, 이미 기존의 다양한 생명과학 분야와의 융합을 수도 없이 목격하고 있습니다. 특히, AI 기술은 질병 진단 및 치료, 농업 혁신 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줄 것입니다. 앞으로 AI와 생명정보학의 융합은 생명과학의 정밀성과 효율성을 극대화하는 핵심 도구로 자리 잡을 것입니다.

 

 

Q. 마지막으로, 인코블로그 구독자들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁드립니다.

인코블로그 구독자 여러분께 생명정보학과 디지털 생명과학 연구에 대한 지속적인 관심을 부탁드리며, 창의적이고 도전적인 연구를 함께 만들어 나가길 기대합니다.

 

인실리코젠 마케팅팀과 최재영 교수님

 

 

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Reference

• 경희대 최재영 교수님 연구 업적 관리, 2025년 1월 8일 접속, 최재영 - 경희대학교
• Natural Resources Institute Finland, 2025년 1월 14일 접속, https://www.luke.fi/en/news/the-exceptional-year-2020-reduced-the-bioeconomy

The exceptional year 2020 reduced the bioeconomy

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인실리코젠의 디지털 마케터가 전하는 생물정보 이야기

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