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[2026 IPA 시리즈 제3편] UMAP까지는 그렸는데, 그 다음이 막혔다면 — scRNA-seq 클러스터를 '조절하는' Upstream Regulator

UMAP은 일종의 “단체 사진”입니다. 수십만 개의 세포를 한 장의 사진처럼 평면 위에 펼쳐 놓으면, 성격이 비슷한 세포들끼리 자연스럽게 무리를 지어 모입니다. 한 장의 사진 속에서 누가 어느 그룹에 속해 있는지, 그룹이 몇 개나 되는지, 누가 누구와 가까이 서 있는지를 한눈에 알아볼 수 있는 것과 같죠. UMAP 이미지(출처: AI 생성 이미지(Nano Banana 2 활용)) 그런데 단체 사진이 말해주지 않는 것도 있습니다. 사진은 “지금 이 사람들이 이렇게 모여 있다”는 결과를 보여줄 뿐, 누가 이 모임을 주도했는지, 각 그룹 안에서 어떤 신호가 오가는지, 무엇이 이들을 이 자리에 불러 모았는지는 설명하지 못합니다. scRNA-seq 분석에서도 비슷한 지점에서 멈춰 서기 쉽습니다. 클러스터는 깔끔..

2026. 7. 30.

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내 데이터는 정말 내 것일까 - 홈 서버로 시작하는 데이터 주권

매달 이용료를 내고 사용하는 AI 서비스가 어느 날 갑자기 사용할 수 없게 된다면 어떨까요? 먼 이야기처럼 들릴 수 있지만, 2026년 6월 실제로 비슷한 일이 일어났습니다.2026년 6월, 미국 정부는 Anthropic의 최신 AI 모델을 정부 허가 없이는 외국인에게 제공할 수 없게 하는 일시적인 수출 통제를 지시했고, 같은 시기 OpenAI도 정부 요청에 따라 차기 모델의 공개 시기와 범위를 조정했습니다.해당 조치는 약 3주 만에 대부분 해제됐지만, 상용 최첨단 AI 모델의 이용이 정부의 정책 판단에 따라 실제로 제한될 수 있음을 보여준 이례적인 사건이었습니다. 매달 성능 신기록을 쓰며 앞서가던 도구가, 하루아침에 남의 허가가 있어야 쓸 수 있는 물건이 된 것입니다. 이 사건이 보여주는 본질은 AI ..

2026. 7. 24.

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[2026 IPA 시리즈 제2편] 수백 개 DEG 중 '진짜'를 찾는 법 — BioProfiler로 바이오마커 후보 좁히기

유전자는 많은데, 어디서부터 봐야 하죠?RNA-seq 분석을 끝내면 통계 필터를 통과한 차등발현 유전자(DEG)가 수십 개에서 수백 개씩 쏟아집니다. 하지만 이 리스트 자체는 “무엇이 변했는가”만 알려줄 뿐입니다. 그 변화가 어떤 생물학적 의미를 갖는지, 어떤 경로와 연결되는지, 나아가 진단·예후·치료 반응과 관련된 바이오마커 후보로 발전할 수 있는지는 별도의 해석이 필요합니다. 그렇다면 실제 연구에서는 수백 개 DEG를 어떻게 바이오마커 후보까지 좁혀갈까요? 어디서부터 시작해야 할까(출처: AI 생성 이미지(Gemini 활용)) 이번 글에서는 신종 과불화화합물(PFAS)인 PFESA-BP2가 간세포암(HCC) 위험에 미치는 영향을 분석한 최근 논문을 따라가 보겠습니다. 연구진이 수백 개 DEG에서..

2026. 7. 22.

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[2026 IPA 시리즈 제1편] 내 오믹스 데이터, '리스트'에서 '발견'으로: IPA로 읽는 생물학적 해석

RNA-seq 분석을 마치면 가장 먼저 마주하는 것은 긴 유전자 목록입니다. 수백 개의 DEG가 fold change와 p-value 기준으로 정리되어 있고, 어떤 유전자는 크게 올라가고, 어떤 유전자는 크게 내려가 있습니다. 그런데 이 리스트를 앞에 두면 질문은 다시 시작됩니다. “그래서 이 변화가 무슨 의미일까?” “이 중에서 진짜 중요한 신호는 무엇일까?” “어떤 분자가 이 변화를 조절했을까?” “결과적으로 어떤 기능이나 질환이 움직였다고 볼 수 있을까?” 오믹스 데이터 분석에서 어려운 지점은 데이터를 만드는 과정만이 아닙니다. 오히려 많은 경우, 진짜 고민은 그다음에 시작됩니다. 통계적으로 유의한 유전자 목록은 얻었지만, 그 목록을 생물학적 해석으로 연결하는 과정에서 막히기 쉽기 때문..

2026. 7. 16.

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인실리코젠 프로젝트: 왜 대학병원들은 ireport H를 도입했을까?

유전자 검사와 NGS 검사는 무엇이 다를까?유전자 검사는 이제 우리 일상과 의료 현장에서 점점 더 가까워지고 있습니다. 최근에는 암 진단부터 맞춤형 치료까지 다양한 분야에서 활용되고 있는데요. 그렇다면 NGS 검사는 일반적인 유전자 검사와 무엇이 다를까요? 유전자 검사는 말 그대로 유전자의 변화를 확인하는 모든 검사 방법을 의미합니다. 특정 유전자 하나를 분석하는 검사부터 수백 개 이상의 유전자를 동시에 분석하는 검사까지 모두 포함됩니다. 그리고 NGS (Next-Generation Sequencing) 검사는 차세대 염기서열 분석 기술을 활용하여 여러 유전자를 한 번에 분석할 수 있는 검사 방법입니다. 기존 검사법으로는 확인하기 어려웠던 다양한 변이(Variant)를 빠르고 효율적으로 검출할 수 있어 ..

2026. 7. 13.

NEWS

[교육안내] 제77회 인코세미나 Online - 공개 오믹스 데이터로 찾는 바이오마커 활용 전략: 기존 바이오마커의 새로운 가능성과 적응증 확장 사례

제77회 인코세미나 Online - 공개 오믹스 데이터로 찾는 바이오마커 활용 전략: 기존 바이오마커의 새로운 가능성과 적응증 확장 사례

2026. 7. 8.

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몽골 NCCD 방문기: CLC Genomics Workbench Premium을 활용한 병원체 분석 및 AMR 세미나

저는 인실리코젠 iLAB에서 QIAGEN CLC 솔루션 기술지원을 담당하고 있습니다. 인실리코젠은 약 20년간 국내 CLC 기술지원과 컨설팅을 수행하며, 감염병, 미생물, 유전체 분석 분야의 다양한 연구를 지원해 왔습니다. CLC Genomics Workbench Premium은 QIAGEN에서 개발한 생물정보학 소프트웨어로, 코딩 없이 그래픽 환경에서 연구자가 NGS 데이터를 분석할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다. 이와 더불어 감염병 병원체 데이터 분석에 활용할 수 있는 미생물 typing, 항생제 내성(Antimicrobial Resistance, AMR) 분석, 병원체 유전체 비교 분석 기능도 폭넓게 지원합니다. 인실리코젠은 이러한 CLC Genomics Workbench Premium이 국내..

2026. 6. 30.

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식약처 'AI 심사관' 등장, 실수하면 누가 책임지나?

이력서를 읽고, 대출을 승인하고, 콘텐츠를 검열하는 일, 우리는 어느새 '판단' 자체를 AI에게 넘기기 시작했습니다. AI가 이력서를 'PASS / FAIL'로 판정하는 모습. 일상의 판단이 점점 AI에게 넘어가고 있다.(출처: Gemini Nano Banana 2 생성) 요즘 우리는 자기도 모르는 사이에 AI의 평가를 받습니다. 기업 채용 서류전형은 이미 사람보다 AI가 먼저 보는 경우가 늘고 있고, 은행 대출 심사·보험 가입 심사도 알고리즘이 먼저 점수를 매깁니다. 학생들이 제출한 작문도 AI 채점기를 거치고, SNS 댓글의 혐오 표현도 AI가 먼저 걸러냅니다. 흥미로운 건, 이 흐름이 점점 '사소한 평가'에서 '큰 결정'으로 넘어가고 있다는 점입니다. 그리고 최근, AI에게 얼마나 큰 권한을 줘도 ..

2026. 6. 17.

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작은 공에 담긴 큰 세상: 탁구의 모든 것

2025년 12월, WTT 파이널스 혼합복식 결승에서 이변이 일어났습니다. 한국의 임종훈·신유빈 조가 세계 최강 중국의 왕추친·쑨잉샤를 3-0으로 완파했습니다. 탁구 팬이라면 누구나 짜릿한 순간이었죠. 이 짜릿함, 지난 2024년 파리올림픽에서도 있었는데요. 신유빈 선수가 12년 만에 올림픽 메달을 안겨 오자, '삐약이' 열풍이 불며 바나나맛우유, 치킨, 편의점 주먹밥까지 신유빈 선수가 이름을 올린 제품마다 불티나게 팔려 나갔습니다. 2025년에는 한국프로탁구연맹(KTTP)이 출범하며 프로탁구리그가 새 판을 짰고, 2026년 현재 리그는 2년 차로 규모를 키우고 있습니다. 6월에는 강릉에서 세계마스터즈탁구선수권대회가 열리죠. 프로 무대만의 이야기가 아닙니다. 전국에 무인 탁구장이 빠르게 늘어나면서, 주..

2026. 6. 1.

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[Lab Story] 아주대학교 우현구 교수님 편

안녕하세요, 인코블로그 구독자 여러분!최근 인공지능(AI)은 단순한 기술을 넘어, 연구와 산업의 흐름을 빠르게 바꾸고 있습니다. 특히 의료 분야에서는 AI를 이용하여 기존에는 접근하기 어려웠던 문제들에 새로운 가능성을 제시하고 있는데요.아주대학교 의과대학 우현구 교수님께서는 AI를 활용하여 암과 같은 복잡 질환의 메커니즘을 분석하고 실제 치료 전략으로 연결하는 연구를 이어가고 계십니다. 하지만 교수님의 이야기는 단순히 ‘AI를 활용한 연구’에만 머물지 않습니다. 빠르게 변화하는 시대 속에서 연구자는 어떤 역할을 해야 하는지, 그리고 앞으로의 인재는 어떤 역량을 갖춰야 하는지, 교육에 대한 고민도 함께 이어가고 계신데요. “중요한 것은 이 길이 맞는가 보다, 지금 내가 이 연구를 즐기고 있는가입니다.”끊임..

2026. 5. 19.