생리체학
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1. 개요
생리체학은 유전체 프로젝트로 생성된 대량의 데이터를 분석하기 위한 기술적 필요성에서 시작되었다. 고처리량 시퀀싱 기술의 발전으로 방대한 유전체 데이터가 생성되면서, 이를 해석하고 정리하는 효율적인 방법의 개발이 요구되었고, 이는 생물정보학의 발달과 함께 생리체학의 기반이 되었다. 1993년 국제 생리학 연맹은 생리체 프로젝트를 제안하여, 유기체의 생리적 동역학과 기능적 행동에 대한 정량적 설명을 목표로 삼았다. 생리체학은 종양 성장 모델링, 생물학적 패턴 형성, 튼살 형성 모델링, 바이러스 감염 예측 등 다양한 연구 분야에 응용되며, JSim, BISEN, SimTK, E-Cell System과 같은 모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어를 활용하여 연구가 진행된다.
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| 생리체학 | |
|---|---|
| 생리체학 | |
| 정의 | 생리학적 시스템의 수학적 모델링 및 계산 연구 |
| 분야 | 생리학, 유전체학, 대사체학, 단백질체학 |
| 관련 용어 | 대사 공학 |
2. 역사
생리체학은 유전체 프로젝트에 의해 생성되는 데이터의 양과 이 데이터를 대규모로 분석하는 기술적 능력 사이의 불균형에서 비롯되었다.[4] 고처리량 시퀀싱과 같은 기술이 대량의 유전체 데이터를 생성하는 데 사용되면서, 이 데이터를 실험적으로 해석하고 계산적으로 정리하기 위한 효과적인 방법이 설계될 필요가 있었다.[5] 과학은 지식을 관찰과 연결하는 순환 과정으로 설명될 수 있다. 포스트 게놈 시대에 이러한 관찰을 돕는 계산 방법의 능력이 분명해졌다. 컴퓨터 모델의 도움을 받는 이 순환 과정은 생물정보학의 기반이며, 따라서 생리체학의 기반이 된다.[6]
2. 1. 생리체학의 기원
생리체학은 유전체 프로젝트에 의해 생성되는 데이터의 양과 이 데이터를 대규모로 분석하는 기술적 능력 사이의 불균형에서 비롯되었다.[4] 고처리량 시퀀싱과 같은 기술이 대량의 유전체 데이터를 생성하는 데 사용되면서, 이 데이터를 실험적으로 해석하고 계산적으로 정리하기 위한 효과적인 방법이 설계될 필요가 있었다.[5] 과학은 지식을 관찰과 연결하는 순환 과정으로 설명될 수 있다. 포스트 게놈 시대에 이러한 관찰을 돕는 계산 방법의 능력이 분명해졌다. 컴퓨터 모델의 도움을 받는 이 순환 과정은 생물정보학의 기반이며, 따라서 생리체학의 기반이 된다.[6]2. 2. 생리체 프로젝트
1993년, 호주에 위치한 국제 생리학 연맹(IUPS)은 온전한 유기체의 생리적 동역학과 기능적 행동에 대한 정량적 설명을 제공하는 것을 목표로 하는 생리체 프로젝트를 제안했다. 생리체 프로젝트는 2001년에 IUPS의 주요 초점이 되었다.[7] 국립 시뮬레이션 자원 생리체 프로젝트는 워싱턴 대학교의 북미 프로젝트이다. NSR 프로젝트의 핵심 요소는 인간 및 기타 유기체에 대한 생리적, 약리학적, 병리학적 정보의 데이터베이스 구축과 계산 모델링을 통한 통합이다.[8] 그 외의 북미 프로젝트로는 캘리포니아 공과대학교의 생물 네트워크 모델링 센터, 코네티컷 대학교의 국립 세포 분석 및 모델링 센터, 유타 대학교의 NIH 통합 생의학 컴퓨팅 센터 등이 있다.3. 연구 응용
종양 성장에 대한 3차원 모델, 생물학적 패턴 형성 모델링, 인간의 튼살 형성에 대한 수학적 모델, 곤충 숙주 내 바이러스 감염의 성장을 예측하는 알고리즘 등이 생리체학의 응용 분야이다.[9][10][11][12]
3. 1. 모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어
생리체학 연구 협력은 생물정보학 소프트웨어의 공개 가용성에 의해 부분적으로 촉진된다. 많은 기관과 연구 그룹에서 자체 소프트웨어를 대중에게 공개하고 있다. 공개적으로 사용 가능한 소프트웨어의 예는 다음과 같다.- JSim 및 Systems Biology Workbench – 워싱턴 대학교에서 제공하는 생물정보학 도구.
- BISEN – 위스콘신 의과대학에서 제공하는 시뮬레이션 환경.
- SimTK – 국립 NIH 생물 의학 컴퓨팅 센터에서 제공하는 생물학적 모델링 리소스 모음.
- E-Cell System – 일본 도쿄에 있는 게이오 대학교에서 제공하는 생물학적 시스템을 위한 시뮬레이션 및 모델링 환경.
이러한 도구는 생물정보학 연구에 특정한 마크업 언어를 사용하여 개발되었다. CellML, NeuroML 및 SBML과 같은 많은 마크업 언어를 소프트웨어 개발에 자유롭게 사용할 수 있다.
4. 한국의 생리체학 연구
참조
[1]
논문
Toward a science of metabolic engineering
[2]
논문
Systematic functional analysis of the Caenorhabditis elegans genome using RNAi
[3]
논문
Genomics to fluxomics and physiomics — pathway engineering
[4]
논문
Large-scale prediction of phenotype: Concept
[5]
논문
Physiology, physiomics, and biophysics: A matter of words
[6]
논문
Here is the evidence, now what is the hypothesis? The complementary roles of inductive and hypothesis-drive science in the post-genomic era
[7]
논문
Integration from proteins to organs: the Physiome Project
[8]
논문
Strategies for the Physiome Project
[9]
간행물
3D multiscale modelling of angiogenesis and vascular tumour growth, in, Micro and Nano Flow Systems Flow Systems for Bioanalysis
https://people.maths[...]
M.W. Collins and C.S. Konig (eds), Bioanalysis
[10]
간행물
The moving grid finite element method applied to biological problems, In Morphogenesis and Pattern Formation in Biological Systems: Experiments and Models, Proceedings of Chubu 2002 Conference
https://people.maths[...]
Springer-Verlag Tokyo
[11]
논문
A mechanochemical model of striae distensae
https://people.maths[...]
[12]
논문
Modelling the within-host growth of viral infections in insects
https://people.maths[...]
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