아무래도 연구 현역이다 보니까 노벨상 후보 연구들을 보는데

진짜 최근 나오는 연구들 실화냐...

 

가슴이 웅장해진다..

 

현재 후보가 mRNA 백신 vs NGS 인데

 

mRNA 백신은 잘 알고 계실 모더나랑 화이자 백신에 이용된 기술이가

 

NGS는 제가 지금 하고 있는 분야인데

 

Next-Generation Sequencing의 약자로

 

한마디로 차세대 DNA 분석 기술이라는 건데

 

이게 왜 쩌는 기술이냐면 그전에 인간 게놈 지도 만드는데 몇억달러 드는 걸

 

현재 1000 달러 미만으로 만든 기술

 

거기다가 연구실 레벨에서는 개나소나 다 할 수 있을 정도로 쉽게 만든 터라 유전자 분석 기술 대중화를 가능케 했고, 이번 mRNA 백신도 이게 없었으면 이렇게 빨리 개발되기는 힘들었을 것

 

근데 mRNA 백신이 워낙 이번에 기여한게 크기는 하고 미래 가능성도 탄탄한데

 

지금까지 인류에 기여한 바가 더 큰 건 누군가? 라고 한다면 NGS 손을 들어주고 싶음

 

그냥 2010년 이후에 인류가 유전자 관련 연구는 NGS가 없었다면 불가능했다고 해도 과언이 아닌지라...

테크를 올린 연구네

어떤 기술이길래 유전자 분석에 드는 비용이 그렇게 확 줄 수 있죠

ㄴ 알고리즘 관련이었나...

대충 원리가

DNA에다가 색소 비스무리한 거를 붙여가지고 색깔을 캡쳐해가지고 현재 서열이 뭔가 알아내는게 원리인데, 기존에 있던 게놈 프로젝트를 완성한 Sanger sequencing은 한땀 한땀 하는 형식이라고 생각하시면 되고, NGS는 수백만개의 DNA를 한번에 처리할 수 있는 방식입니다.

그러다 보니 들어가는 시간도 훨씬 적게 들고 (인건비가 적게 들어감) 한번에 훨씬 많은 양의 유전 정보를 뽑아 낼 수 있죠 (대량 생산으로 인한 원가 절감).

예전에는 몇십명이 달려 들어서 해야 했던 프로젝트(예: 게놈 프로젝트)가 이제는 대학생이 여름방학 프로젝트로 가능한 수준입니다.

여기서 요즘은 더욱더 발전해서 기존에는 세포 수만개에서 유전자 정보를 평균을 내서 계산했다면, 요즘은 세포 단위로 세는 게 가능해졌습니다(아직 더 연구가 필요하지만). 예전에는 빠지는 머리카락이랑 안 빠지는 머리카락이랑 차이를 알 수가 없었는데(수만개의 평균이니까), 요즘은 그 세포들의 차이가 뭔가가 구분이 가능해질 수도 있다는 거죠.

그러다 보니 찾은 연구 결과가 몇개 있는데 그중 제가 세미나에서 얼마 전에 본게

암 세포라고 해서 다 같은 암세포인게 아니라, 체내의 암세포들마다 유전 정보가 조금씩 다릅니다. 근데 얘네들 끼리도 적자생존이 적용이 되서(...) 생존에 유리한 특정 유전 정보를 가진 암세포가 차지하는 비율이 점점 커지게 된다고 하더군요. 즉, 암세포끼리도 다 같은 놈들이 아니라 지들끼리 싸우는 것도 있다고 합니다.

ㄴ 우와아 엄청나게 (발전이)크구만

어찌보면 컴퓨터 공학의 승리구만