[김태형의 게놈이야기]구글·브로드硏의 '유전체+딥러닝'

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[김태형의 게놈이야기]구글·브로드硏의 '유전체+딥러닝'

유전체 데이터 증가, GPU 성능 향상, 딥러닝 기술 향상..암' 영역에서 성과 기대..국내도 암오믹스+빅데이터 센터 구축 필요

2017년 12월 구글 브레인(Google Brain) 유전체팀의 마크 데프리스토(Mark DePristo)는 구글의 생명과학부문인 베릴리(Verily Life Sciences)와 공동으로 2년간 연구 개발을 통해 만든 딥베리언트(DeepVariant)를 공식적으로 발표하고 논문과 프로그램 소스까지 모두 공개했다. 딥베리언트는 이름에서 알 수 있듯 차세대 유전체해독(Next Generation Sequencing) 데이터의 전체 분석과정 중 마지막 단계인 변이를 결정하는 부분에 적용되는 툴(tool)이다.

또 다른 비슷한 사례로 MIT와 하버드가 합작한 브로드 연구소를 들 수 있다. 브로드 연구소는 2018년 5월 자신들의 블로그에 딥러닝을 이용한 툴을 발표했다. 이 툴은 NGS 데이터 분석에 있어 전 세계에서 가장 많이 사용하고 있는 툴 중의 하나인 GATK에 딥러닝 기술을 적용한 것이었다.