베르티스의 단백질 분석 SW “생각보다 뛰어나네”

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베르티스가 자체 개발한 딥러닝 기술을 기반으로 특정한 단백질을 분석할 수 있는 소프트웨어(SW) ‘딥엠알엠(DeepMRM)’이 기존에 가장 뛰어나다고 평가받는 SW인 ‘스카이라인’보다 뛰어난 것으로 나타났다. 해당 성과는 국제학술지 ‘셀 리포트 메소드’ 12일 자에 게재됐다.

DeepMRM은 특정한 단백질을 찾기 위한 분석법인 MRM을 효과적으로 진행하기 위해 베르티스 연구진이 딥러닝 기술을 적용해 개발한 SW다. 기존 MRM 분석 SW의 경우 분석 과정에서 수작업이 매우 필요해 인력, 시간에 들어가는 비용이 많이 든다는 단점이 존재했다. 베르티스 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기술을 MRM에 적용해 DeepMRM이라는 SW를 개발했다.

우리 몸에는 생명현상에 필요한 많은 단백질이 존재한다. 단백질은 특정 질병에 영향을 미칠 수 있어 단백질의 구조를 파악하고 분석하는 일은 신약개발 시 가장 먼저 이뤄져야 하는 중요한 일로 꼽힌다. 다만 단백질의 종류가 워낙 많을 뿐 아니라 양이 적어서 이를 정확하게 측정하는 일이 쉽지 않았다. 예를 들어 유방암에 걸린 환자의 혈액 속 단백질 구성은 일반인과 다른데, 이 차이를 정확히 분석할 수 있다면 유방암 치료에 활용할 수 있다.

셀 리포트 메소드에 실린 논문에는 현재 단백질 분석을 위해 가장 많이 사용되는 SW인 스카이라인과 DeepMRM의 비교 연구가 담겨있다. 논문에 따르면 DeepMRM이 스카이라인과 비교했을 때 적은 양의 단백질을 보다 정확하게 측정하는 것으로 나타났다. 베르티스는 “DeepMRM은 우수한 성능으로 임상 연구 시 단백체 분석 시간을 줄여줄 뿐만 아니라, 분석 결과의 재현성을 향상해 결과의 신뢰성을 높여준다”고 설명했다.

연구를 이끈 박정갑 베르티스 머신러닝팀장은 “베르티스의 주요 연구 분야인 다중마커진단 솔루션과 분석 서비스에서 데이터 처리량을 획기적으로 늘려줄 수 있는 혁신적인 분석 도구”라며 “향후 질병의 진단부터 치료, 신약 타겟 물질 발굴이 가능한 독보적인 플랫폼을 구현해 내기 위해 AI 기술을 적용한 분석 도구 개발 연구를 지속할 것” 이라고 말했다.