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이해는 동의가 아니다 — 원효의 화쟁이 알려주는 소통법

나와 생각이 다른 사람과 이야기할 때 이런 생각해 보신 적 있나요?“저 사람은 상황을 너무 모르는 것 같아.”“정작 중요한 게 뭔지 모르네.”“내 말귀를 잘 못 알아듣고 자기 할 말만 하네.” 상대가 핵심을 놓쳤다고 느끼는 순간, 대화는 문제 해결보다 자기 관점을 관철하는 싸움이 되기 쉽다.(출처: AI 생성 이미지(ChatGPT 활용)) 회의에서 일정이나 업무 방식에 관한 의견이 부딪힐 때도 이런 생각이 쉽게 듭니다. 개발팀은 현실적으로 구현 가능한 범위와 일정을 이야기하고,기획팀은 고객이 요구한 기능이 제대로 동작하면서도 고객이 요구한 일정에 맞추어야 한다고 강조합니다. 각자는 자신이 보고 있는 문제가 더 중요하다고 느끼기 때문에, 상대가 상황을 제대로 이해하지 못하거나 핵심을 놓치고 있다고 판단하곤..

2026. 8. 6.

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[2026 IPA 시리즈 제4편] 폐암에서 p53의 두 얼굴 — IPA로 비교해 본 LUAD와 LUSC의 경로 차이

지난 편에서는 한 장의 ‘단체 사진(UMAP)’ 속에서 하나의 세포 클러스터, macrophage를 깊이 들여다봤습니다. UMAP은 누가 어디에 모여 있는지는 보여주지만, 그 세포 상태를 누가 이끌었고 어떤 신호가 오갔는지는 따로 해석이 필요하다는 이야기를 했죠. 이번에는 시야를 조금 넓혀보겠습니다. 하나의 세포 타입을 깊이 보는 것에서 나아가, 여러 집단을 나란히 세워 비교하면 무엇이 보일까요? 이번 글의 주인공은 p53입니다. p53은 대표적인 종양억제 단백질로, 이를 암호화하는 TP53 유전자는 세포 주기 조절과 DNA 손상 반응, 세포 사멸 등에 관여하여 암 발생을 막는 방향으로 작동한다고 알려져 있습니다.그런데 p53이 어떤 암에서는 원래대로 종양을 억제하고, 다른 암에서는 오히려 종양을 ..

2026. 8. 6.

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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.