생물의학 연구에서 Text-mining

전문가 제언

○ 최근에는 학문의 어느 분야도 마찬가지지만 생명공학분야에 생물의학 관련 문헌과 데이터베이스가 늘어나고 그 안에 정보도 감당할 수 없을 만큼 빠르게 성장하고 있다. 따라서 연구자들은 그 정보를 추출하고 처리하는 효과적인 방법이 필요하다. 문헌은 연구에서 새롭게 발견된 것과 가설을 전파하는 중요한 매개이다.

○ 간행물의 수가 계속 증가하면서 필요한 정보를 찾아서 과학적인 지식과의 연결을 확인하는 것도 도전적인 일이 되고 있다. 그래서 자동적으로 문헌을 분석하는 것도 복잡한 생물의학 연구의 한 부분이며 중요한 지식의 배경을 제공하기도 한다. 앞으로 텍스트 정보를 전환한 데이터베이스 내용이나 정보의 네트워크를 만들어 이미 있는 지식기반과 통합할 수 있게 함으로써 새로운 가설을 제시할 수가 있다.

○ 정보의 추출과 텍스트 데이터의 분석은 게노믹스 프로테오믹스와 같이 “오믹스”와 관련이 많은 유전학과 생물의학 분야 연구에서는 다양한 종류의 문헌과 데이터의 소스를 통합해서 분석할 수 있어야 한다. 그리고 이러한 연구에서는 유전자, 단백질, 표현형, 질병을 포함한 복잡한 과정의 정보를 업데이트하며, text mining에 모호함이 있어서도 안 된다.

○ 이 리뷰에서는 문헌분석, 생물의학에 있어서 text mining과 자동화에 대한 새로운 연구 방법과 그 기여에 대해 검토하고 있으며 미래는 지식기반에 대한 가설을 만들고 검증하는 해결책도 개발되리라 보고 있다. 문헌의 자동분석은 대용량 정보를 접할 수 있고 특정한 결과를 얻기 위해 반복해서 검색을 할 수가 있어 연구자의 개인에 대한 문헌 읽기까지도 대신해 줄 것으로 기대한다.

○ 지금까지의 문헌이나 생물의학 관련 데이터베이스의 검색 엔진은 주로 선진국에서 만들어지고 우리 연구진은 주로 이러한 엔진을 이용하고 있는 실정이다. 다행히 많은 데이터베이스와 문헌을 접속할 수 있는 실정이지만 제한도 적지 않다. 앞으로 국내에서도 이러한 문제에 관심을 가져야 한다.

저자

Dietrich Rebholz Schuhmann

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

바이오

연도

2012

권(호)

13

잡지명

Nature Reviews Genetics

과학기술
표준분류

바이오

페이지

829~839

분석자

강*원

분석물

• 생물의학 연구에서 Text-mining.pdf [334,805 byte]

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