|
  |
| Bioinformatics는 한 때 유행에 불과하지 않겠는가? Bioinformatics는 평생의 업으로 삼기에는 너무 얕은 학문이지 않겠는가? |
| Writer : Seyeon Weon Date : 06-02 Hit : 7331 |
| 트랙백 주소 : http://www.bioinformatics.pe.kr/gnuboard/bbs/tb.php/qa/11 |
|
이 부분의 답을 적어 달라는 email이 좀 있어서 몇 자 적어봅니다. 전체적인
점들을 제대로 이해가 되게 하려면 제 경험에 때로는 몇 학기의 수업이 필요한 것 같더군요. 그리고, 시작부터 그래서 좀 그렇지만, 일단 되묻고 싶은 말을 한 마디하겠습니다. 우선 이런 말을 도대체 왜 하는지 생각을 좀 하게 되는군요. 음... 이런 말을 하는 사람들은 도대체 왜 이런 말을 할까요? 그럼 다시 본론으로 들어가서... 단도직입적으로 말해 bioinformatics는 대략 분자생물학과 같은 정도의 것입니다. 아니, genomics + bioinformatics가 그렇군요. 오늘날 생물학/기초 의학 등의 연구에서 분자생물학에 속하지 않은 것은 별로 없겠죠. 거칠게 말해 오늘날 이러한 activity의 90% 정도는 소위 분자생물학 영역에 속한다고 할 수 있겠죠. 그리고, genomics + bioinformatics가 바로 분자생물학 버전 II, 혹은 분자생물학의 21세기 버전 정도에 해당하는 것입니다. 그러니까, bioinformatics는 RFLP 같은 것이 아닙니다. 또한 PCR 같은 것도 아닙니다. 이건 서로 다른 계층의 것을 잘못 비교하고 있는 것입니다. 굳이 묻는다면, 이렇게 물어야 논리적으로 맞는 제대로 된 것이죠. 즉, "오늘날 자동화 장치로 대규모 데이터를 뽑고, global하게 genome이나 proteome 전체를 훑고 하는데, 이런 것들 잘 나가봐야 겨우 몇 년 안에 사라질 한 때 유행이지 않겠어요? 조만간 다시 파이펫맨 하나 들고, 에펜도르프 튜브 너댓 개 가지고, 젤에 밴드 두어 개 살펴보는 시절이 다시 도래하지 않겠어요?"라고 물어야죠. 음, 제가 농담이 좀 지나쳤는지... 위의 경우에는 주로 생물쪽 백그라운드를 가진 경우에 나오는 말에 대한 대꾸였다면, 비생물쪽(즉, 물리학 전공 같은)에서는 좀 다른 의미로 묻게 되는군요. 게다가, 기존의 방식(즉, 소위 분자생물학적인 방식)이 어떠했는지도 당연히 경험이 없겠군요. 이 경우에는 사실은 "요즘 BT가 엄청 뜨고 있는데, 그것 과연 평생을 바쳐서 할 만한 것이라 생각을 하시나요? 특히 bioinformatics라는 것이 꽤 뭔가 있어 보이던데, 한 번 뛰어들어보면 어떨까요?" 정도를 묻고 있는 셈이군요. 글쎄요. 이 경우는 그냥 개인적인 선택이겠군요. 제가 뭐라고 하기도 좀 그런... 하여간, 우리 자신이 바로 생물체이니 일단 자연스레 재밌을 터이고요. 게다가 암 치료법 개발도 해낼 거라며 애를 쓰고 한다는데 얼마나 보람있는 일이겠습니까? 음, 이것보다는 소위 직업으로써의 강점을 묻고 있는 것이겠군요. 이것도 꽤 괜찮을 것이라고들 합니다. 다들 그러잖아요. 21세기의 가장 큰 산업이 될 것이라고. 그러니 계속 월급도 괜찮게 받고 그러겠죠, 뭐... 그리고 학문적인 면이 있군요. 돈은 그렇다손 치고, 과연 학문적으로 그만큼 심오할까 하는 점이 또 있군요. 음, 제가 보기엔 꽤 심오할 것 같은데... 물론 개인적인 성향에 달려 있겠죠. 하여간, 요즘 온갖 학문들에서 가장 첨단이 복잡한 현상을 어떻게 요리를 할까 하는 것이잖아요. (음, 이 부분 이해가 잘 안 되는 사람은 교양과학서적이라도 많이 좀...) 그런데, 바로 생물체가 이의 최고봉이 아니던가요? 이점 반대하는 사람은 설마 없겠죠? 마지막으로, "bioinformatics가 어떤가 하고 물었더니 웬 원론적인 이야기만 잔뜩하는 거야?"를 답해야 하는군요. 이런 것(복잡한 생명현상을 밝히는 작업)들에는 당연히 대규모 데이터와 이에 수반되는 전산/수학/통계 등이 있게 되고요. 이 부분을 일부러 떼서 부를 때 bioinformatics라고 한다고 위에 엄청 적어놓았잖아요. 그리고, 사실 생물학을 꽤 이해해야 하고, 이게 쉽게 되는 일이 아닌 몇 년짜리 공부라는 점을 빼면 별로 특이할 것도 없습니다. 그냥 맨 수식 만들고, 모델 만들고, 통계기법 적용시키고, 컴퓨터 꽤 쓸 줄 알아야 하고 하는 다른 분야나 마찬가지입니다. 굳이 차이가 있다면, 훨씬 규모도 크고, 양도 많고, 복잡하다는 점하고, 그 아래를 지배하는 원리 중에서 아직 제대로 정립되지 않은 것들이 많아서, 노벨상이 엄청 많이 남아 있다는 점 정도이군요. 음, 더 설명이 필요한 사람이 이 글을 여기까지 읽게 된 불상사는 생기지 않게 되기를 바라는 마음을 끝으로 이만... - 원세연 ( http://www.bioinformatics.pe.kr ) |
|
|
|