[Serminar] Proteomics 분석과 AI기술의 융합
- 주최 : K-bioX 글로벌 세미나
- 일시 : 2022.12.01
- 연사 : 김상태 박사님
Proteomics란?
프로테오믹스(Proteomics) 는 프로테옴을 연구하는 학문 분야로서 단백질 각각에 대한 개별적인 연구 방법에서 탈피하여 여러 단백질을 한꺼번에 분석한다. 즉 단백질의 확인 및 동정, 분자 구조 및 기능 연구를 대량으로 한꺼번에 처리하는 연구 분야를 총칭한다 (출처 : http://icat.ndsl.kr/proteomehtml/ )
즉 RNA 에서 RNA 발현 테이블을 만들고, Microbiome 의 OTU 테이블 처럼 proteomic도 sample당 단백질 함량 테이블을 결과로 내놓는다.
Proteomics Technology
전통적인 Proteomics 분석 기술은 아래와 같다.
- Mass spectrometry(MS)
- Affinity proteomics # resolution이 좋지는 않음
그러나 두 기술을 같이 쓰면 더 좋은 데이터를 얻을 수 있다
MS based proteomics
각각 mass로 서열 정보를 얻을 수 있다
New Trend (DI)
기존 데이터보다 더 많은 peptide와 protein정보를 얻을 수 있지만, 데이터 분석이 어렵다
데이터의 활용
진단과 신약 개발에 활용된다
cancer와 normal cell을 찾고 차이가 나는 단백질을 찾고 -> 관련 마커를 찾는다
새로운 분석 방법
알파폴드 등으로 단백질 구조예측하는 시대에서 아직도 proteomics분야는 전통적인 방식을 사용
여기에 인공지능을 적용할 수 없을까?
BERTIS에서 개발한 SAN을 소개한다
각각 spectrum을 문장으로 바꾼다(자연어 처리 알고리즘 사용)
계층적 구조로 모델 학습
샘플 -> 분석이 아니라 스펙트럼 먼저 분석 -> 점점 샘플로
After Proteomics
결국은 Multi Omics
문제는 각각의 데이터를 어떻게 통합시키는가? 이제 차후의 연구 방향일 것이다.
https://www.e-biogen.com/technote/Tech_Note_ebiogen_202109.pdf