최근 과학기술정보통신부 주관으로 한국연구재단에서 시행하는 2018년도 2차 바이오·의료기술개발사업의 신규 지원 대상에 선정된 생명과학부 이근우 교수를 만나 이야기를 들어 보았다.

이번 바이오·의료기술개발사업 신규 지원 대상에 선정된 것을 축하드립니다.

어떤 과제인지 소개해 주십시오.

이번 과제는 과학기술정보통신부 주관으로 한국연구재단에서 시행하는 2018년도 바이오ㆍ의료기술개발사업으로 2018년부터 2년간 총 10억 원(연 5억 원)의 사업비를 지원합니다. 이 사업을 통해 빅데이터 기반 신약개발 플랫폼을 구축하여 신약개발 프로세스의 개선 및 가치 극대화를 위한 혁신ㆍ융합형 플랫폼 기술개발을 목표로 하고 있습니다.

저는 이 과제를 성공적으로 수행하기 위해 이화여자대학교 약학대학의 최선 교수와 강수성 교수, 그리고 한국화학연구원의 김동욱 박사 등 경쟁력 있는 공동연구팀을 구성하여‘ 신약개발 빅데이터 플랫폼 및 기계학습 기반 예측 솔루션 구축 및 검증’이 라는 제목으로 도전해 5대 1의 전국 대학 및 연구소 기업들과 경쟁 끝에 최종 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 이런 플랫폼이 성공적으로 구축되면 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 절약하고 진입장벽을 낮추는 데 획기적으로 기여할 것으로 기대하고 있습니다.

14년째 우리 대학교 생명과학부 교수로 재직 중이신데요.

경상대학교 생명과학부 강점은 무엇인지요?

대학 교수들은 연구에서 많은 어려움을 가지고 있는 게 사실입니다. 경쟁력 있는 대학원생 확보의 어려움, 치열한 경쟁력이 필요한 연구비수주 문제점 및 같은 학과 교수님들 간 우호적인 연구 분위기 조성 등 지방대학에서는 많은 문제점들로 인해 연구력 확보가 현실적으로 쉽지 않은 실정입니다.

그런데 우리 대학교 생명과학부는 학문연구에 대한 강렬한 의지로 이러한 현실적 어려움들을 극복해 매우 성공적인 연구력 확보와 이 분야의 전국적 경쟁력을 갖추어냈습니다. 대부분 교수님들이 합심해 이러한 풍토를 유지하고 발전시켜 나가려는 의지를 가지고 있어 이 점을 매우 자랑스럽게 생각하고 있습니다.

앞으로 주 연구 분야의 연구 계획 또는 학자로서 목표는 어떤 것이 있는지 궁금합니다.

제가 주로 연구하는 분야는‘ 생명정보학’‘, 계산생물학’이 라 불리는 생명과학현상 연구 학문입니다. 최근 들어 엄청난 양의 생명정보 빅데이터들이 쏟아져 나오고 또 이들을 의미 있게 분석해 낼수 있는 인공지능 기반 분석법들을 개발하면서 현 과학계와 산업계 모두 이 분야에 비상한 관심을 두고 있습니다. 저 또한 이러한 시대 흐름에 발맞추기 위해 딥러닝 같은 머신러닝 기법들을 열심히 연구 중입니다. 이러한 저의 작은 노력들이 젊은 세대의 교육과 제가 몸담고 있는 우리 대학교와 사회 발전에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대해 봅니다.

후배 학자 및 이 분야 연구를 희망하는 제자들에게 하고 싶은 말은?

2016년 알파고 열풍으로 세상은 지금 빅데이터와 인공지능/머신러닝 키워드를 주목하고 있습니다. 정부와 산업계에서도 이들을 4차 산업혁명의 핵심개념으로 많이 거론 중이죠. 이제는 어떤 분야에서 일을 하더라도 이러한 핵심개념을 응용할 수 있어야 경쟁력을 갖출 수 있습니다. 따라서 지금 막 시작하는 과학자나 연구자들은 이러한 강력한 임팩트를 가진 연구 분야에 관심을 갖고 자신의 분야와 연관시켜 성공을 거둘 수 있기를 바랍니다.