[학과 연구성과 취재] 김정연 박사

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<김정연 박사>

이번 달은 바이오 및 뇌공학과 교수님 연구실에서 연구하고 계신 김정연 박사님과 인터뷰를 진행해보았습니다. 김정연 박사님은 “DeepNeo: a webserver for predicting immunogenic neoantigens”라는 주제의 연구결과를 국제저널 Nucleic Acids Research에 게재하셨습니다. 김정연 박사님의 연구에 대한 열정과 목표의식을 엿볼 수 있었던 인터뷰를 공유해보려고 합니다.

Q. 안녕하세요 김정연 선생님. 인터뷰에 앞서 독자 여러분께 자기소개를 부탁드려도 될까요?

A. 안녕하세요. 카이스트 바이오 및 뇌공학과 최정균 교수님 연구실에서 박사과정을 하고 있는 김정연입니다. 이번에 박사과정 졸업을 하게 되었습니다. 바이오 및 뇌공학과는 학부 14학번부터 시작해서 거의 10년이 됐네요. (웃음)

Q. 현재 최정균 교수님 연구실에 계신 것으로 알고 있습니다. 최정균 교수님 연구실의 특징이나 장점이라면 어떤 점을 꼽을 수 있을까요?

A. 저희 연구실은 아무래도 자유로움이 가장 큰 특장점이라고 생각합니다. 저희 연구실 학생들은 교수님이 배정해 주시는 연구 주제도 물론 있지만 언제든 “제가 이런 걸 하고 싶어요.”라고 교수님께 말씀드렸을때 교수님이 그걸 전폭적으로 지지를 해주시는 편이라 연구실 안에 연구 주제가 굉장히 다양한 편이고 어떤 연구주제를 교수님께 들고 가도 하고 싶은 연구를 할 수 있게끔 비슷한 공동 연구팀도 찾아주시고, 관련 과제도 찾아주시는 등등 많이 밀어주시는게 큰 장점인 것 같습니다.

구체적으로는 저희 연구실에는 저처럼 면역 연구를 하는 분들도 있지만 진짜 기초 과학 같은 splicing을 하시는 분들도 있고, meta-stasis를 하시는 분들도 있고 최근에는 metabolism도 시도해보고 있고, 어쨌든 학생이 관심있고 흥미 있어하는 주제에 대해서 최대한 지원해 주시려고 합니다.

또 저는 학부 연구생때부터 개별 연구로 오래 연구실에 있으면서 느낀점은 학부 때 들었던 교수님의 수업(당시에는 분자세포생물학)도 흥미롭게 들었었고, 연구실 사람들도 참 좋습니다. 교수님도 훌륭하시지만 연구실 분위기나 사람들도 좋다고 생각합니다.

Q. 최근 Nucleic Acids Research 저널에 발표하신 논문에 대해 간단히 소개해주실 수 있을까요?

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A.이번에 Nucleic Acids Research에 발표된 논문은 이전에 네이처 genetics에 발표된 내용의 후속 연구 느낌입니다. 네이처 genetics에 발표한게 deepneo-v1이고, 이번 논문이 deepneo-v2 입니다. 그래서 우선 성능을 좀 더 개선을 했습니다. 딥러닝 모델이다보니 트레이닝 데이터가 적다는데에서 오는 성능 저하가 조금 있었는데, 이번에는 트레이닝 데이터도 더 확보하고 그런 딥러닝 특성상의 이슈를 해결해서 더 정확성을 올리게 되었습니다.

그 다음으로는 Deepneo를 구동해볼 수 있는 웹 서버를 만들어서 저희 기술의 접근성을 높인 부분이 또 하나의 메인 내용입니다. 웹 서버 같은 경우에도 저희가 직접 HTML 코딩을 했거든요. 그래서 약간 좀 삽질을 좀 했는데요..(웃음) 조금 비하인드인데, 옛날에 학부 때 김동섭 교수님의 바이오인포메틱스 수업을 들었을 때 자바 같은 언어를 써서 웹 페이지를 만드는 수업을 들은 적이 있어요. 마침 이번 웹서버를 만든 저랑 연구실 선배 둘 다 그 수업을 들었던거죠. 그래서 옛날에 수업 들을 때는 굉장히 투덜대면서 과제를 했었던 기억이 있지만 결국에는 유용하게 활용되었다..! 이런 나름의 비하인드가 있습니다.

그래서 웹사이트는 최대한 기본적으로 필요한 기능들을 넣어주면서 최소한의 포맷은 갖출 수 있게 노력을 했고 이 서버는 회사를 차리신 저희 선배 교수님과 협업해서 서버를 지원받고 저희가 코딩을 해서 만들게 되었습니다.

공개한 저희 기술을 언제든지 사용해볼 수 있는 웹사이트를 개설함으로써 컴퓨터가 친숙하지 않으셔서 리눅스 시스템에서 저희 툴을 사용하지 못하시는 분들이 쉽게 사용하실 수 있을 것이라 기대하고 있습니다.

Q. 연구에서 제안한 기술의 의미/중요성에 대해 조금 더 설명해주실 수 있나요?

A. 보통 암 백신을 만들 때 이제 개인화된 암 백신들이 요즘 많이 시도되고 있습니다. 해당 개인화 암 백신을 만들 때 MHC라는 단백질의 binding neo-antigen을 타깃으로 해서 만들었는데, MHC와 결합한다고 해도 모두 다 면역 반응이 잘 일어나는건 아니라는 결과가 되게 많았습니다. 일례로 최근 글로벌 컨소시엄에서 26개 그룹이 neo-antigen으로 생각되는 highly-confident 한 셋을 만들어서 실제로 면역 가능성이 있는지를 테스트해 봤을 때 한 6% 정도만이 면역 가능성이 있었습니다.

이처럼 생각보다 MHC와 결합하도록 만드는 것만이 전부가 아니기 때문에 이번 DeepNeo 모델을 만들게 되었습니다. 기존에는 만들어진 암 백신이 실제로 작동하는지 알기 위해서 아미노산 30개 30bp정도 되는 것들을 물리적으로 합성한 후 그걸 사람 혈액이 뿌려서 면역 반응이 일어나는지 일일이 확인해야 했고, 그 과정 중에 돈과 시간이 많이 들게 됩니다. 하지만 제안하는 DeepNeo 모델을 사용하면 만든 암 백신이 제대로 작동하지 않을 확률을 실험하지 않고 그냥 컴퓨터만으로도 예측할 수 있다는 점이 가장 큰 의미일 것 같습니다.

Q. 이번 연구내용을 향후에 실제로 적용/응용이 가능할가요? 가능하다면 어떤식으로 적용이 될 수 있을지 궁금합니다.

A. 실제 적용을 해보려면 치료 대상인 환자분들의 데이터를 얻어 적용해봐야 합니다. 사실 저희가 직접 임상 데이터에 적용을 해보고 싶지만, 한국에서는 임상 데이터를 받기엔 제약이 너무 많은 상황입니다. 다만 외국에서 했던 내용들을 바탕으로 외국 연구팀에서는 굉장히 좋은 암 백신 타깃이라고 생각해서 사람들한테 투여했는데 잘 안됐던 케이스들의 데이터를 확보해서 왜 면역 반응성이 안 일어났었는지를 우리 모델로 설명할 수 있다는 점을 보여주고 있습니다. 현재는 추가적으로 대학병원등과의 협업을 통해 확보한 데이터에 실제 응용해보려고 해보고 있습니다.

Q. 연구과정에서 어떤 부분이 가장 어렵거나 힘드셨는지 궁금합니다. 그리고 어떻게 해결해 나가신지도 궁금합니다.

A. 사실 저는 개인적으로 박사과정 중에 아이를 키우게 되어서 연구에 시간이 굉장히 부족해졌던게 큰 부분이었습니다. 석사때는 연구실에 12시간씩도 있고 마냥 길게만 앉아 있었는데 실제로 12시간 일을 하는건 아니잖아요. 이런 시간들을 최대한 압축해서 새벽 6시에 출근해서 3시반에 퇴근할때까지 집중해서 연구를 했었는데 이런 부분이 좋았던 것 같습니다. 그럼에도 시간이 부족해서 가끔 주말에도 나오기도 했지만 우선 핵심은 해야할 일을 할 때 집중해서 밀도 있게 하는 것이 좋은 것 같습니다.

Q. 앞으로 더 연구해보고 싶으신게 있다면 어떤 것이 있을까요?

A. 최근의 연구들을 통해 주로 T-cell epitope 을 예측하는 연구들을 진행했으니, 이제는 B-cell epitope 예측에 필요한 연구들을 진행해보고 싶습니다. 이 외에도 저희가 개발한 T-cell epitope 예측 기술이나 추가적을 개발될 B-cell 기술도 임상 데이터에 응용해보는 연구도 필요하다고 생각합니다.

Q. 이제 박사과정을 마치시고 졸업하시는 것으로 알고 있습니다. 졸업 후 진로를 결정할 때 어떤 부분을 많이 고려하셨는지 궁금합니다.

A. 저는 우선은 그래도 연구를 계속하고 싶은 마음이 있고, 한번 다른 걸 경험도 해보고 싶기도 해서 포닥으로 바이러스 기초 연구 연구실로 가게 되었습니다. 거기는 정말 T-cell을 약간 실험적으로 되게 깊게 다루는 연구실인데, 저는 컴퓨터 기반 연구를 위주로 했었고 실험의 경력이 하나도 없으니까 아무래도 연구의 한계점이 조금 있다고 생각해서 실험도 좀 배워보고 정말 면역학에 대한 이해를 조금 더 깊게 가져가고자 이제 그쪽으로 방향을 정했습니다.

Q. 대학원 생활, 연구생활은 짧게 끝낼 수 있는 것이 아닐 것 같습니다. 긴 연구과정을 잘 보내기 위한 선생님만의 팁이 있을까요?

A. 음… 사실 제가 나름 노력한 것도 있겠지만 사실 저는 운이 좋아서 이제 이만큼 올 수 있었다고 생각은 합니다. 어쨌든 연구 주제도 잘 받았고 그게 학계에서도 잘 어필이 되어서 좋은 논문들도 나왔던 것 같습니다. 그래서 제가 생각한 팁이라면..우선은 사실 대학원은 버티는게 이기는거라고 생각하는데요, 하지만 그 버티는게 쉽지는 않죠. 그래서 저는 교수님한테 많이 찾아갔던 것 같아요. 그러면 연구도 좀 더 많이 봐주시고 개인적으로도 동기부여가 더 되고 해서 교수님 찬스를 많이 활용하는 것을 추천드립니다. 저희 교수님은 연구뿐만 아니라 그냥 개인적인 일들도 되게 상담을 잘 해주셔서 자신감도 많이 좀 충전해 가고 그래서 조금 힘들 때마다 한 1년에 한 번이라도 교수님한테 제 개인적인 사정은 이런데 어떻게 생각하시냐 제가 잘 하고 있는 건가요? 그런 상담도 드렸습니다. 사실 내가 잘하고 있는 건지 모르는게 되게 마음이 힘든데, 그때 교수님이 이 정도면 잘하고 있지 왜 그래~ 이렇게 말씀해 주셨는데 거기서 되게 많은 위안을 받았던 것 같습니다.

또 옆에 친구는 논문도 냈는데 나는 못 낼 때,, 그런 비교하는 마음이 사실 좀 힘든데 비교를 안 할 수 없고.. 그 안에서 내가 잘하는 걸 찾아가는 게 중요한 것 같습니다.

Q. 마지막으로 후배들에게 해주실 말씀이 있을까요?

A. 학부 후배들에게는 많이 경험하고 놀기를 추천합니다, 저는 학부 때는 열심히 놀았거든요 (웃음). 학생회도 하고 동아리도 열심히 하고 약간 공부 외적인 기타 활동들을 좀 많이 했습니다. 그래서 오히려 대학원 때 그냥 연구만해도 괜찮았던 것 같기도 해서 놀 수 있을 때 놀아두는게 좋은 것 같습니다.

그리고 만약에 대학원 생각이 있다면 개별 연구를 꼭 해보시는 것을 추천합니다. 저는 개인적으로는 처음 간 연구실이 잘 맞아서 그냥 눌러 앉았지만 저희 교수님만해도 저한테 다른 데도 가보고 오지 그러냐 라고 말씀해주셨거든요. 왜냐하면 이게 앞으로 몇 년의 미래를 결정하는 일인데 한 군데만 보고 결정하는게 리스크가 크니까요. 그냥 다른 데 가서 해보고 와도 괜찮다 라고도 말씀을 해주셨는데 저는 개인적으로는 여기가 너무 잘 맞아서 괜찮았지만 만약 개별연구한 연구실이 조금 별로라면 두세 군데는 보고 결정해보는게 좋다고 생각합니다. 주변에서 말로만 듣는 것보다 실제로 나랑 맞는지 확인을 해봐야 합니다. 대학원이 아닌 것 같다면 취직이라는 길도 있으니까 연구실 선택이던 진로 선택이던 넓게 보는게 좋은 것 같습니다.

선행 연구 인터뷰 참고: https://bioeng.kaist.ac.kr/index.php?document_srl=16779&mid=bio_05_04

참고논문: Kim, Jeong Yeon, et al. "DeepNeo: a webserver for predicting immunogenic neoantigens." Nucleic Acids Research (2023): gkad275.

기사 작성: 김준희