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[2026 IPA 시리즈 제6편] 네 개의 오믹스, 하나의 생물학적 이야기

지난 편에서는 오래 보관해 둔 microarray 데이터나 서로 다른 연구에서 나온 공공 데이터를 다시 해석의 출발점으로 삼는 이야기를 했습니다. 그때 데이터는 여러 연구에 흩어져 있었습니다. 이번 편에서 다룰 데이터도 ‘흩어져 있다’는 점은 같습니다. 다만 흩어진 자리가 다릅니다. 여러 연구가 아니라, 같은 사람에게서 얻은 동일한 샘플 안에서 데이터가 전사체, 단백체, 대사체, 지질체처럼 서로 다른 층위로 나뉘어 있는 경우입니다. 전사체에서 지질체까지: 다중 오믹스 데이터 통합(출처: AI 생성 이미지(Gemini Nano Banana 2 활용)) 이 네 가지를 한 사람의 혈액에서 한꺼번에 측정한다고 해보겠습니다. 데이터의 양은 늘어나지만, 해석이 그만큼 쉬워지지는 않습니다. 오믹스마다 측정 대상도, ..

2026. 8. 20.

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[2026 IPA 시리즈 제5편] 오랫동안 보관 중인 Microarray 데이터, 이렇게 활용해 보세요

서랍 속 발현 데이터, 아직 끝나지 않았습니다연구실 하드디스크 어딘가에는 몇 년 전 프로젝트의 microarray 데이터가 잠들어 있을 수 있습니다. GEO나 ArrayExpress 같은 공공 저장소에는 그보다 훨씬 더 많은 발현 데이터가 공개되어 있습니다. 문제는 데이터가 없어서가 아닙니다. 오히려 데이터는 있는데, “이걸 지금 다시 어떻게 해석하지?”라는 질문 앞에서 멈추는 경우가 많습니다. 플랫폼은 제각각입니다. 예전 Affymetrix 칩으로 만든 microarray 데이터도 있고, 최근 RNA-seq 데이터도 있습니다. 정규화 방식도 다르고, 분석 시점도 다르며, 서로 다른 데이터셋을 비교할 공통의 기준도 필요합니다. Ingenuity Pathway Analysis(IPA)는 바로 이 지점에..

2026. 8. 13.

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인코인턴십 20기, 12명의 이야기를 담다

매 기수 새로운 학생들과 함께하는 인코인턴십20기에는 12명의 학생들이 인실리코젠을 찾아왔습니다.프로그램은 같지만, 그 안에서 배우고 느끼는 것은 학생마다 조금씩 다를 텐데요.인코인턴십 20기 학생들은 어떤 이야기를 남겼을까요? 김호준(아주대학교 의생명과학과)지도교수님의 소개로 인코인턴십 과정을 알게 되었고, 프로그램을 살펴보니 유익한 경험이 될 것 같아 지원하게 되었습니다. 대학원 과정에서 멀티오믹스 데이터를 다뤄 왔지만, 연구에 필요한 분석을 중심으로 방법을 익히다 보니 분석 전반의 흐름에 대한 이해가 충분하지 않다고 느꼈습니다. 이번 인턴십을 통해 그동안 개별적으로 접해 온 분석 방법을 새로운 관점에서 다시 살펴보고, 부족했던 이해를 보완할 수 있기를 기대하며 참여하였습니다. 이번 인턴..

2026. 8. 12.

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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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[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.

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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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[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.