지난호에 이어 연구성과로 입증한 글로벌 연구중심대학을 후속 취재했다. 2022 세계 상위 1% 연구자(HCR)는 박남규, 이영희, 안명주, 박근칠, 김동인, 이진욱, 무함마드칸, 임호영, 이제찬 교수 9명에서 의과대학 류동렬 교수가 추가돼 10명이 됐다. 우리 대학 HCR 가운데 3명은 최근 4년 내에 임용된 신진 연구자로 이진욱, 무함마드 칸, 이제찬 교수다. 성균나노과학기술원 이진욱 교수는 유무기 복합 반도체 소재를 활용한 광전자소자 개발 태양전지, 발광다이오드, 메모리소자 등을 연구하고 있다. 글로벌융합학부 무함마드칸 교수는 디지털컨텐츠 분야 의료영상 분석, 화재현장 분석, 영상 감시 등을 연구하고 있으며, 건설환경공학부 이제찬 교수는 열화학적 폐기물 리사이클링/업사이클링 기술을 연구하고 있다.

조준모 교무부총장은 "교내 핵심 연구자들의 성과제고를 위한 인사관리와 우수한 신진연구자 영입을 통해 지난 4년간 세계 상위 1% 연구자가 2배 이상 늘어났다. 우리 대학은 앞으로도 교원성과 관리를 Global & Quality의 기치로 세계적인 선도 대학 수준으로 끌어올려서 지구촌에 기여하는 시대적 소임을 다할 것이다"고 밝혔다.

이번호에는 박우람 교수와 마찬가지로 세계 상위 2% 논문 피인용 연구자로 선정된 융합생명공학과 교수진 4명 중 한명인  Balachandran Manavalan 교수를 인터뷰했다. 세계 상위 2% 논문 피인용 연구자는 미국 스탠퍼드대학이 발표한 자료에 의하면 전세계 약 800만 명의 연구자를 대상으로 22개의 연구 분야로 분류하여 각 분야별로 선정한 것이다.  Balachandran Manavalan 교수는 차세대 염기서열 분석 데이터 등 다양한 빅데이터를 활용하여  AI 머신러닝 알고리즘에 접목하는 연구를 수행하고 해당 연구 결과를 기반으로 Bioinformatics 분야에 국내에서는 유일하게 선정됐다.

☞  Balachandran Manavalan 교수  ☜

- 자기소개 부탁드립니다.

저는 성균관대학교 융합생명공학과 조교수 Balachandran Manavalan입니다. 인도에서 학교, 학부, 석사 과정을 마치고 아주대학교에서 박사 학위를 받았습니다. 이후 한국고등연구원(KIAS)에서 5년 반 동안 연구원으로 일했고, 아주대학교 의과대학에서 5년 동안 연구 조교수로 일했습니다. 2022년 2월에 SKKU에 조교수로 부임해 '컴퓨터 생물학 및 생물 정보학 연구실'을 만들었습니다. 현재 인공지능(AI) 기술과 계산 알고리즘을 사용하여 생물 정보학 문제를 설계하고 해결하는 방법을 연구하고 있습니다. 또한 펩타이드 치료 기능, 소분자 약물 특성, 게놈 기능, DNA/RNA 수정 사이트, 번역 후 수정 사이트, 신항원 예측 및 RNA 유전자 발현 프로파일을 사용한 질병 예측 등을 연구 중입니다(https://balalab-skku.org).

- 세계 상위 2% 피인용 연구자로 선정된 것을 축하드립니다. 소감이 어떠신가요?

지난 3년 연속 세계 피인용 연구자 상위 2%에 속하고 생명정보학 분야의 대한민국 대표 연구자가 된 것이 자랑스럽고 기쁩니다. 저는 그것을 저의 노력, 자기 추진력, 끈기, 그리고 결단력에 대한 인정으로 생각합니다. 저의 모든 국제적인 협력자들, 한국 교수님들, 성균관대학교, 학생들, 그리고 가족들에게 진심으로 감사를 표하고 싶습니다. 실패나 침체가 일어날 수 있지만, 이러한 성공은 HCR 상위 1%라는 다음 목표를 위해 더욱 열심히 노력하도록 다시 활력을 불어넣어줍니다.

- 대표적인 연구 활동을 소개해주세요.

저희 연구실은 유전학과 분자생물학의 광범위하고 도전적인 문제를 더 잘 이해하고 해결하기 위해 AI 기반 ML 방법을 사용하여 최첨단 생물정보학 기술/도구를 조사, 개발 및 배포하는 데 관심이 있습니다. 우리 팀은 2022년 2월 이후 생물정보학 브리핑(JCR = 1, IF: 13.994), 분자치료(JCR = 7, IF: 12.910), 컴퓨터 생물학 및 의학(JCR = 6, IF: 6.698)에 3개의 논문을 포함하여 여러 논문을 최상위 저널에 발표했습니다. 기본적으로, 우리는 스태킹 전략을 사용한 인간 RNA m5C 위치를 식별하기 위한 계산 도구, 트리 기반 알고리즘을 사용한 human long noncoding RNA subcellular localization, 안티 코로나바이러스 펩타이드 예측을 위한 새로운 알고리즘, 대조 학습을 통해 세포 침투 펩타이드를 예측하기 위한 Siamese 네트워크를 개발했습니다.

위의 방법 외에도, 우리는 다양한 생물학적 문제에 대한 많은 다른 계산 예측 변수를 연구했고 이는 실험자들이 생물학적 시퀀스의 추정 기능을 식별하고 이후에 이러한 기능을 테스트하기 위한 실험을 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 높은 인용 횟수를 보면 이러한 모든 도구들이 국제 연구자 커뮤니티에서 많이 사용되고 있다는 것을 확인할 수 있습니다.

- 연구 과정에서의 어려움은 무엇인가요?

생물학적 문제의 복잡성으로 인해 정확한 데이터를 얻는 것이 어렵습니다. 예를 들어, 우리가 관심 있는 문제는 데이터베이스가 부족하고, 기존 데이터 소스에는 오류 또는 편향이 있을 수 있습니다. 이러한 오류를 수정하거나 새로운 데이터 세트를 만들기 위해서는 광범위한 인적 자원과 시간이 필요합니다. 데이터를 이해하고 새로운 기능 인코딩을 개발하는 것은 또 다른 어려운 작업입니다. 또한 특정 문제에 대한 계산 프레임워크를 개발하기는 상당히 어렵습니다. 가장 중요한 것은 새로 개발된 모델이 기존의 것들을 능가해야 한다는 것이죠.

- 앞으로의 연구 계획이나 목표는 어떻게 되시나요?

저는 몇 가지 연구 계획과 목표를 가지고 있습니다. 첫번째로, 정보학은 매우 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 저는 저의 예측을 확인하거나 그들의 연구를 기반으로 추정 기능을 식별하기 위해 실험 전문가들과 함께할 것이며, 그 결과를 그들의 실험 연구의 기초로 사용할 것입니다. 두번째로, 생물학적 서열/화학적 화합물 외에도, 세포, 암, 새로운 바이러스성 질병에 대한 이미지 분석 연구를 진행하고 싶습니다. 또한 하이브리드 학습(대조 및 특징 표현)을 사용하여 30개 이상의 DNA/RNA methylation sites를 식별할 수 있는 도구 상자를 개발할 계획입니다. 마지막으로 특정한 문제와 관련된 기존의 계산 예측 변수에 대한 비판적 평가는 실험자가 특정 응용에 가장 적합한 방법을 선택하는 데 도움이 됩니다. 따라서 도메인별 문제를 기반으로 기존의 모든 생물 정보학 도구를 비판적으로 평가할 계획입니다. 이러한 연구 계획 외에도 피인용 상위 1%를 차지하는 '세계에서 가장 영향력 있는 연구자(HCR)'가 되기 위해 최선을 다할 것입니다.

- 연구원을 꿈꾸는 학생들에게 한마디 부탁드립니다.

어떤 분야를 선택하든 연구는 자기 동기와 결단력, 인내심이 필요한 지속적인 과정입니다. 때로는 여러분이 기대했던 결과를 얻을 수 있겠지만, 대부분의 경우는 그렇지 않을 것입니다. 학생들은 같은 실험을 반복하기보다는 스스로 '무엇이 잘못됐는가'를 묻고 문제를 해결하기 위해 노력해야 합니다. 이 과정에서 육체적, 정신적 피로가 동반될 수밖에 없습니다. 그러나 최종 제품인 논문 등을 출판하면 이러한 시간과 노력을 보상받을 수 있을 것입니다. 저의 좌우명은 '나는 준비할 것이다, 그러면 아마도, 나의 기회가 올 것이다 – 에이브러햄 링컨'입니다. 기회가 온 후가 아니라 오기 전에 준비해야 한다는 것을 항상 기억하세요. 기회가 온다면, 그제서야 준비하기는 너무 늦습니다.