빅 데이터를 이용한 신약 개발

전문가 제언

면역법(immunization)은 의학에서 가장 위대한 승리의 하나로 칭송되고 있다. 그러나 이 성공은 대부분 정확히 어떻게 그것이 작용하는지에 대한 완전한 이해 없이 이루어진 것이다. 예를 들면 사람에 대한 가장 좋은 백신 중 하나인 황열을 예방하는 YF-17D의 경우 단 일회 접종으로 수십 년간 거의 완전히 예방되나 최근까지 그 메커니즘은 모르고 있었다. 이 불명확성은 황열 백신 개발 시초로 거슬러 올라간다. YF-17D는 20세기 초에 Max Theiler에 의하여 개발되었으며 이로서 1951년 노벨 생리/의학상을 수상하였다.

 

백신을 개발하기 위한 전통적인 접근법은 발병 원인균의 확인과 이들의 죽임 또는 무력화 후에 불활성 박테리아 또는 바이러스를 동물 또는 사람에 주사하여 면역 반응을 일으키는, ‘분리, 불활성화, 주사’로 표현되는 과정이 수반된다. 오늘날에는 바이러스 전체를 불활성화 하기보다는 재조합 유전자를 사용하여 면역원성 단백질만을 만드는 것 같은 보다 정교한 변화가 여기에 추가되었다. 그러나 백신 개발의 실험적 방법은 가장 까다로운 병원체와 만나면 벽에 부딪히게 된다.

 

AIDS, 말라리아, 결핵(TB)과 뎅기열을 포함한 몇몇 불치병에 대한 백신 연구는 거의 실패하였다. 이러한 실패는 새롭고 보다 포괄적이며 합리적인 전략을 요구하고 있다. HIV, TB와 말라리아 같은 역병은 면역 반응을 피하고 숨도록 진화한 미생물에 의하여 발병한다.

 

저자

Tom Paulson

자료유형

연구단신

원문언어

영어

기업산업분류

화학·화공

연도

2014

권(호)

507()

잡지명

Nature

과학기술
표준분류

화학·화공

페이지

10~11

분석자

엄*윤

분석물

• 빅 데이터를 이용한 신약 개발.pdf [290,625 byte]

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