저는 생명공학 연구원 여기에 선임연구원으로 있고 김남신입니다.

Q. 현재 하고 계시는 업무는 무엇인가요?

한 가족 내에서 아니면 또 여러 가족 내에서 굉장히 특이하게 나타난 희귀 질환이 있는데 그 가족전체의 유전자 염기서열만 얻어요. 얻은 다음에 유전자 서열에서 참조에다 비교를 해서 특정 부위에 존재 서열이 변화가 되면 이게 암하고 연관되는 것인가 아닌가, 질병하고 연관되는 것인가 아닌가 그것을 판별하고 이게 원인전자가 어떤 것인지 밝히는 그런 작업을 했었고요. 그러니깐 희귀질환의 원인전자 발굴과 관련되는 일을 조금 하고 있습니다. 그리고 동물이나 식물 쪽에는 아직 국제적으로 컨소시엄단위에서, 굉장히 큰 부분에서 인간처럼 전체가 알려지지 않은 유전자에 대해서 첨부터 끝까지 만들어내고 있거든요. 이거를 2세대 유전체 염기서열 배치 기술을 이용하면 굉장히 빠른 시간에 데이터를 만들 수 있기 때문에 그 빠른 시간에 만든 굉장히 큰 데이터, 수백 개의 데이터를 이용해서 디렉터 유전자를 만드는 과정입니다. 아마 올해부터는 국제적인 노력이 아니라 개별 연구자들도 그런 각종 기존의 참조서열이 없는 전체 유전체를 밝히는 작업이 이루어질 것입니다.

Q. 이 일을 하기위해 어떠한 준비과정을 거치셨나요?

제가 처음 시작한 게 2001년에 시작했고 올해로 10년 쫌 더 됐는데 그러니깐 박사과정 때부터 시작해서 2002년도에는 교육프로그램도 없었고 거의 아무것도 없었어요. 우연히 공부하게 되어 시작하게 되었고 2005년 중반쯤에는 미국에 나가서 2년 반정도 공부를 하다 들어왔고 그 이후에 근데 이쪽 분야에 대해서 자격증은 없고요, 교육기관은 일부 몇 개 대학에서 있는 편이지만 최근 들어서 학교교육기관에 활성화가 덜 됐는데 이제 이런 쪽 분야에 대해서 수요가 급증하다 보니깐 트레이닝 프로그램들이 좀 많이 생겨나고 있는 편이고요. 최근에 들어서 이런 2세대 유전체 서열분석은 굉장히 수요가 높아지고 있습니다.

Q. 필요로 하는 능력이나 자질은 어떤 것들이 있나요?

생물에 대한 기본적인 개념 유전체, 전산체, 발열이라던가 이런 것들에 대해서 기본적인 것들을 알아야 하고 유전자에 대해서 좀 많이 알아야 되고 프로그램 두 개의 전산, 그러니깐 전문적으로 얘기하면 전산과 생물 그리고 이걸 조합한 생물전과의 지식 세가지가 필요하다고 봅니다.

Q. 일을 하면서 느끼는 보람은 어떤 것들이 있나요?

많지는 않지만 지금까지 10년 동안 계속 논물을 내고 있는데 짧게는 몇 달 길게는 몇 년 동안 해왔던 일이 사실 국제적 학술지에 개재됐을 때 국제적으로 인정받았을 때가 가장 연구 쪽에서는 성취감이 높은 순간이라고 할 수 있거든요. 한쪽 면에서 보면 제가 최신기술 누구도 못할 누구도 그러니깐 쉽게 접근하지 못한 최신기술을 다루고 있다 그거에 대해서 자신 있게 연구하고 발표하고 그럴 수 있다, 그런 쪽에 자부심을 가질 수 있다는 것이고요. 그 다음에 이런 데이터 통해서 뭔가 데이터만으로 희귀질환의 원인유무를 발견한다든가 아니면 지금까지 밝혀지지 못한 새로운 종의 유전체 전체를 결정하게 되면 제 이름이 올라가는 거잖아요. 그럴 때 가장 보람을 느낄 수 있죠.

Q. 일을 하시면서 느끼는 어려움은 어떤 것인가요?

어려움이라고 하면 앞에서도 잠깐 설명했는데 기술이 너무 빨리 변해서 그걸 쫓아가는 게 굉장히 힘들고요. 그 다음에 이렇게 데이터가 만들어지는데 이게 응용분야가 너무 방대하게 넓어지고 있어요. 그래서 실질적으로 제가 한 종류의 데이터만 만지면 상관이 없었는데 너무 많은 종류의 데이터를 다뤄야 하기 때문에 그 데이터를 다룰 때마다 그만큼의 공부를 또 해야 해요. 그런 게 굉장히 큰 애로사항인 거죠. 그러니깐 기술이 너무 빨리 발전하고 그 다음에 새로운 기술에 적응하기 위해서 굉장히 많은 공부를 해야 하는 그런 점이 있습니다.

Q. 이 직업의 10년 후 전망은 어떤가요?

이쪽 생물정보 쪽은 처음에 태동할 때 굉장히 붐이 일었다가 한 번 또 사라졌었습니다. 그러다가 최근 1~2년 사이에 지금 굉장히 많은 수요가 있거든요. 굉장히 큰 데이터를 만드시는 분들이 수요가 커지고 그렇기 때문에 앞으로도 아주 쉽게 생각하면 1억으로 만들 수 있는 데이터가 1테라라고 하면 몇 년 뒤에는 1억으로 만들 수 있는 데이터가 3테라, 4테라쯤 나오는 걸로, 그 데이터를 분석하기 위해서는 굉장히 큰 IT 정보분석과 많은 생물정보학자가 필요로 하게 됩니다. 그래서 제가 보는 이쪽 분야는 계속 확대가 되리라 생각을 하고 있습니다.

Q. 이 직업을 선택할 청소년들에게 한마디…

굉장히 많은 질병이 있는데 그 질병의 원인 증자라고 할 수 있는 게 알려진 게 사실 극히 일부분이에요. 대부분에 대해서 원인증자가 유전자의 어떤 변위가 어떻게 질병을 유발한다든가 아직 아무도 모르기 때문에 그런 면에서는 희귀질환이나 암 이런 쪽에 원인증자를 발굴해야 하는 측면에서는 할 일이 지금까지 한 일보다 더 크다고 볼 수 있고요. 그 다음에 제가 또 처음에 말씀 드렸다시피 새로운 생물에 새로운 전체를 다 결정하는 일, 지구상에 있는 수십만, 수백만의 커다란 생물이라든가 그리고 쉽게 만날 수 있는 미생물이라든가 집중적으로 시작이 될지 모르는 대부분의 생물은 모르잖아요. 그런 모르는 생물들에 대해서 전자와 모르는 그런 측면으로 바라본다면 앞으로 해야 할 일이 더 많다고 생각합니다. 앞으로도 끊임없이 무궁무진한 분야라고 생각합니다.