Google PageRank 로 뽑아보는 인기 Blog 글

 한해를 정리하며 자신이 일년간 쓴 블로그 글들이 얼마나 impact가 있었는지 체크해보는 것도 의미 있으리라... Google analytics 등 분석 툴을 이용해 각 글들의 클릭수, 읽은 시간 등을 체크해 볼 수도 있지만, 여기서는 각 블로그 글의 Google PageRank 를 이용해 인기순위를 체크해 보는 간단한 Perl script 를 만들어 본다.

준비
WWW::Google::PageRank
Web::Query
두개의 Perl 모듈

1. Blogger 에서 BlogID 얻어내기
Google 에서 제공하는  Blogger API 를 보면, 각 Blogger 블로그에 대한 feed를 얻기 위해, blogID를 알아야 한다. 이를 확인 하는 방법은 아래 두가지를 꼽아 볼 수 있다.

 a) 디폴트 feed 페이지( http://blog-name.blogspot.com/feeds/posts/default )에서 id 태그에 blog-'blogID' 형태로 삽입된 blogID 를 얻어내는 방법

b) feedburner 등으로 디폴트 feed 페이지를 변경하여 a) 방법이 불가능한  경우, 블로그 대문 html 파일 하에 item-action 클래스로 묶인 태그 하의 링크 주소에 blogID='blogID' 형태로 삽입된 blogID를 읽어오는 방법

위 두가지 방법으로 이 블로그의 blogID 를 얻어내는 코드는 아래와 같다.

# Blogger계정의 블로그 feed 주소 ( goldbio 부분에 자신의 블로그 주소 앞부분을 넣으면 된다 )
my $blog_add=qq|http://goldbio.blogspot.com/feeds/posts/default|;

# a 방법
wq($blog_add)->find('id')->text=~/blog-(\d+)/;
my $id=$1;



# b 방법 
wq($blog_add)->find('.item-action')->find('a')->attr('href')=~/blogID=(\d+)/;
my $id=$1;
 



위의 코드에는 Web::Query 를 이용해 html 페이지를 파싱했는데, 이 모듈은 jQuery와 같은 방식으로 태그 이름, 클래스 이름 등을 사용해 간편하게 html 페이지 요소에 접근할 수 있도록 하는데, 같은 기능을 하는 모듈로 pQuery 라는 모듈도 있다.  ( 이 모듈은 올해 진행되는 서울 펄 크리스마스 트리에 언급되어 알게 되었는데, jQuery 를 최근에 많이 쓰다보니 다른 모듈들 보다 훨씬 편한 느낌^^)




2. 각 블로그 글의 PageRank 얻어내기
  

blogID 를 얻어낸 후엔 이를 이용해 해당 블로그의 feed를 아래 주소를 통해 접근할 수 있다.

http://www.blogger.com/feeds/blogID/posts/default ( blogID 부분에 해당 블로그 id를 넣으면 된다 )
이 주소로는 대문 페이지에 보이는 글들만 얻어올 수 있기에, 한해 동안의 블로그 글을 얻어내려면 옵션을 추가해야 한다. 


&published-min=2011-01-01-T00:00:00 을 위의 feed 주소 뒤에 붙이면 2011년 1월 1일 0시 부터 쓴  모든 글들에 접근할 수 있다. 2011년에 쓴 글들이 꾀나 많다면 &max-results=100000 과 같이 적당한 최대 검색값을 덧붙인다.  


www.blogger.com/feeds/$id/posts/default?published-min=2011-01-01T00:00:00&max-results=100000000


위의 주소로 접근하면 이 블로그에 2011년 한 해 동안 업데이트된 글들이 모두 포함된 feed 를 확인할 수 있다.  이제 각 글들의 Pagerank 를 확인하면 된다. 먼저  각 글들의 URL 을 얻어내고, 얻어진 URL 을 WWW::Google::PageRank 를 이용해 확인하면 된다.


글의 URL 은 아래와 같은 형태로 각 블로그 글 마다 삽입되어 있는데, 

<link rel='alternate' type='text/html' href='http://goldbio.blogspot.com/2011/09/jquery.html' title='jQuery::이미지 크기 동적으로 변경'/>

여기서 href 아래 주소만 Web::Query 를 이용해 얻어내는 코드는 

$feed->find('link')->attr('href') 와 같이 쓸 수 있다.  $feed에는 이와 같은 link 가 블로그 글 숫자 만큼 들어 있고, 이를 모두 얻어내야 하므로 코드는

$feed->find('link')->each ( sub {
   my $i=shift;
   my $post_link=$_->attr('href');
});

와 같이 쓸 수 있다. 

WWW::Google::PageRank 사용법은 간단하다.

주어진 URL 에 대해 아래와 같은 코드로 pagerank를 확인할 수 있다.

my $pagerank=WWW::Google::PageRank->new;
my $pagerank= scalar( $pagerank->get( URL ) ) ; 

최종적으로 Feed 페이지를 Web::Query 모듈을 이용해 파싱하여 각 블로그 글들의 URL 을 얻고, 해당 URL 을 이용 Pagerank 를 얻어내는 코드를 종합해 보면 아래와 같이 쓸 수 있다. 




## 2011년 블로그 Feed 주소
my $blogger_API=qq|http://www.blogger.com/feeds/$id/posts/default?published-min=2011-01-01T00:00:00&max-results=100000000|;



## 각 블로그 글에 해당하는 Google Pagerank 출력
my $q=Web::Query->new( $blogger_API );
$q->find('link')->each( sub{
    my $i=shift;
    next if $_->attr('rel')!~/alternate/;
    my $post_link=$_->attr('href');
    my $post_title=$_->attr('title');
    my $post_pagerank=scalar( $pr->get($post_link) );
    print "$post_title\t$post_link\t$post_pagerank\n" ;
});

3. 종합

인기 블로거가 아닌 이상, 각 블로그 글들은 아마 대부분의  글의 Pagerank 가 0 일 것이다. (참고로 이 블로그의 모든 글 108개 중 pagerank 가 1 이상인 글은 2개 뿐이다 -pagerank 는 10점이 최고 점수) 그러니 결론적으로 블로그 글 인기순위 메기기에 pagerank 는 부적합해 보인다. 따라서 다른 용도로 pagerank 수치를 적절하게 결합해서 사용하는 것을 추천!

뭔가 배우고 싶다면 6개월 지속하자!!

3-4년 전 쯤 읽었던 책 'The brain that changes itself' 는 뇌과학의 흥미로운 연구결과들을 대중의 입맛에 맞게 맛나게 풀어써 놓은 책인데, 오늘 책장을 뒤적거리다 이 책을 뽑아들고 휙휙 넘겨보다 기억해 둘 만한 내용이 있어 나눠 본다.  1. 만시간 법칙 학습 이론에 관해선 수많은 연구결과들이 발표되어 왔는데, 그 중 유명한 것이 에릭슨의 '만시간 법칙' 으로, 현재 전세계에서 가장 잘 팔리는 논픽션 작가 말콤 글래드웰의 책 '아웃라이어' 에 소개되어 널리 알려졌다.  만시간 법칙은 어떤 분야의 전문가가 되기 위해선 만시간, 10년 정도의 시간을 꾸준히 노력해야 한다는 내용이다. 에릭슨의 이 연구 결과는 다양한 분야의 전문가들을 꼼꼼히 연구한 결과 밝혀진 내용으로 상당히 신뢰할 만 하다.  단, 여기에 조건이 있는데, '10년 동안 그냥 했던거 반복' 만 하면 안 되고,  자신의 실력을 향상 시키기 위한 '잘 조직된 연습' ( Deliberated effort ) 로서의 만시간이 필요하다는 것이다.  2. 'Monday-Friday' 법칙 The brain that changes itself 에 담긴 연구 결과는 의사이자 생리학 박사인 Alvaro Pascual-Leone 이란 사람이 하버드 의대에서 수행한 것으로, '읽기 능력' 의 수행 능력 향상과 학습의 지속 시간 그리고 뇌의 변화를 관찰한 결과로 얻어진 것이다.  간단하게 결과를 요약하면, 주중에 월요일 부터 금요일 까지 열심히 익히고 배우면 금요일까지 수행 능력이 매일 향상이 된다. 하지만 토요일, 일요일을 쉬고 월요일에 수행 능력은 다시 연습을 시작하지 전과 같은 레벨로 떨어진다.  하지만, 장기간 이런 수행능력 향상 연습을 반복하면 평균 6개월이 지나면 '월요일 효과' 가 사라진다. 즉, 몇일 쉬어도 수행 능력은 꾸준히 유지가 된다. 이 상태에서 2달 정도가 지나도 수행 능력은  약간의 '회복 시간' 이 지나고나면 다시 원상태로 회복된다. 6개월 동안의 연습 시간이 지나고 나서, 뇌 fMRI 사진을 찍어보면, 연습한 과업을 수행할 때 뇌가 관여하는 형태가 6개월 전과 확연히 다르다. 즉, 6개월 정도의 '꾸준한 노력' 이 지속되면 뇌 자체가 이 과업을 '빠르고 효과적으로 수행할 수 있을 만큼' 새로운 뇌 세포간 네트워크를 만들어 내게 되고, 한번 이렇게 '뇌 구조가 바뀌고 나면' 이 과업은 이제 쉽게 잊지 못하는 언제든지 익숙하게 수행할 수 있는 일이 된다는 것이다.  3. 6개월 지속 법칙 이 연구 결과를 따르자면 '평범한 보통사람' 으로서 어떤 일을 제대로 익히기 위해서는 6개월 정도를 꾸준히 지속하는 노력이 필요하다. 생각해 보면, 대게 우리는 몇주 열심히 혹은 한두달 열심히 하고 나서 조금 시간이 지나서 그 동안 열심히 한걸 새까맣게 까먹고 자신의 우둔함을 한탄하는 경우가 아주 빈번하지 않나?  하지만, 그게 당연한 것이니 그럴 필요가 없다. 뭐든 6개월 정도를 꾸준히 지속하면 그 일 자체가 우리 뇌속에 각인이 되고, 우리 몸의 일부분이 된다.  '빡세게 짧은 기간 열심히' 보다는 '꾸준한' 노력이 필요하다.  4. 전문가의 뇌 예전에도 전문가가 일을 처리할 때의 뇌에 관한 글을 많이 썼었는데,  다시 한번 더 언급해 본다. 전문가는 흔히 생각하듯 '창의적' 인 사람과는 거리가 멀다. 반대로 전문가는 어떤 특정한 일을 수행하는데 보통 사람이 믿지 못할 만큼 빠르고 효율적으로 일을 처리할 수 있다.  이것이 가능한 것은 앞서 언급했던것 처럼 뇌 자체가 그 일을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 뇌구조를 만들어 두었기 때문이다. 대게 여기는 '장기기억' 에 관련한 뇌가 관련한다. 전문가들은 엄청나게 많은 경우의 수, 그리고 필요한 정보를 장기기억에 저장해 놓고 언제든지 빠르게 꺼내 쓰고, 또 효율적으로 조합할 수 있다. 반면에 비전문가들은 어떤 정보가 필요한지 모르는 경우가 많고, 또 안다 하더라도 이런 정보들을 확인해서 확보하고, 또 이들을 어떻게 적절히 조합해서 문제를 해결해야하는지 에 대해 엄청나게 머리를 쓰면서 에너지를 소비해야 한다.  그래서 실제로 비전문가들이 전문가들에 비해 머리를 훨씬더 많이 쓴다.  뭔가를 잘 못하는 사람한테 '머리 좀 써라' 라고 전문가가 핀잔을 주는 건 사실 잘못된 말이다. 전문가는 비전문가에 비해 같은 일을 수행할 때 20% 정도 밖에 뇌를 쓰지 않는다.  5. 마무리

나이탓, 머리탓 하는 사람들 무지 많다. 
뭐든 6개월은 지속해서 노력하고 나서 그런 소리 하자. 

실제로 자기가 '나이가 들어서 이런저런 일들을 할 수 없다' 라고  생각하면 실제로 그렇게 된다는 최근 연구 결과가 있다. 그런 사람들이 평균적으로 훨씬 건강 상태도 안 좋고, 평균 수명도 짧았다고 한다.   그딴 핑계는 대지 말고 젊게, 항상 배우고 살자.

jQuery::이미지 크기 동적으로 변경

아래와 같이 이미지를 표현하고 난 후,

<img src='yes.jpg'>

상황에 따라 이미지 사이즈를 동적으로 변경해야 하는 경우가 종종 발생한다.
한 예로, 이미지의 가로와 세로의 길이를 비교해서 긴 쪽 이미지를 100px 로 바꾸는 경우를 jQuery 를 이용하면 어떻게 될까.

var img=$('img');
if( img.width()  > img.height() ) {
   img.width('100px');
}else{
  img.height('100px');
}

작동해야 할 것 같은 이 코드는 원하는 대로 작동하지 않는다.
원인은 이미지가 완전히 로딩되지 않은 상태에서 이미지의 가로, 세로 길이를 비교했기 때문이다. alert 를 이용해 img.width() 와 img.height() 를 찍어보면 값은 0으로 나온다.

따라서 위의 코드를 이미지가 완전히 로딩되고 난 이후에 동작하도록 고쳐야 한다.
load 함수를 이용해 이를 고려한, 완전히 동작하는  코드는 아래와 같다.

var img=$('img');

img.load( function() {
   if( img.width()  > img.height() ) {
     img.width('100px');
   }else{
     img.height('100px');
   }
}

PS::
위의 코드를 이용한 이미지 사이즈 변경은 한가지 문제점을 가지고 있는데,
.load 함수의 실행은 이미지가 완전히 로딩된 후에 일어난다는 사실이다.

즉, 큰 이미지가 로딩되어 화면에 표시된 후( 네트웍 속도가 느릴 수록 이 효과는 극대화),
load 함수에 따라 이미지 리사이징이 일어난다.
문제 해결은간단한데, .load 함수 이전에 이미지 표시를 막으면 된다.

1. css 파일에 이미지 표시를 하지 않는 것으로 default 설정을 한다.

img{
  visibility:hidden;
} 

2. .load 함수에서 이미지 표시 제한을 풀어준다.

img.load( function() {
   if( img.width()  > img.height() ) {
     img.width('100px');
   }else{
     img.height('100px');
   }
   img.css('visibility','visible');

}

GigaScience :: BGI 가 출간하는 저널

BGI 가 BioMedCentral 과 합작하여 GigaScience라는 새로운 저널을 출간한다는 소식이다.  ( http://www.gigasciencejournal.com/ )

'Big Data' 에 기반한 생의학 연구들의 출판을 목표로 하고 있고, 리뷰 과정에서 기존의 '학문적 의미'에 대한 잣대와 동시에 데이터의 유용성과 재연성을 중요한 잣대로 할 계획이라고 한다.

또하나 흥미로운 점은 '데이터셋' 자체에 DOI 를 부여하여, 데이터가 하나의 연구 논문에서 분석되는데서 벗어나 넓리 퍼져나가 다양한 연구에 이용될 수 있도록하여 데이터의 가치를 극대화하겠다는 점을 공언한 점이다.

"데이터의 '저장'과 함께 데이터의 효과적인  '전파' 도 중요한 문제다  "
- GigaScience 저널의 편집장 Scott Edmunds( BGI 소속)

데이터셋 자체에 DOI 를 부여하는 건 정말 '학계' 에서 보기 드문 획기적인 발상이다.  또한 이는 지난 10년 간의 Genomic data 들의 낮은 재사용성을 NGS data에 대해 답습하지 않을 수 있는 가능성을 어느 정도 열어 준다고 평가한다.

Microarray database인 NCBI 의 GEO에는 현재 24,000여개의 독립된 dataset (GSE 단위) 이 존재하지만, 두번 이상 재분석 된 dataset은 손에 꼽을 정도다. 기본적으로 어떤 논문에 어떤 GSE data가 쓰였는지 논문 본문을 검색하거나, 반대로 geo 데이터를 검색하지 않는 이상 알 수 없고, 해당 논문이 인용이 되어도, 논문에 딸린 dataset에 대한 인용인지를 평가하는 것도 어려운 등의 문제가 존재하여, dataset 자체에 대한 평가가 어려웠다는 문제가 있었기 때문이다.

1. Dataset 자체에 DOI 가 붙으면, 이를 분석한 논문과 별개로 dataset 자체에 대한 citation 이 가능해진다. 따라서 어떤 Dataset 이 퀄리티 높고, 재연성이 높은 dataset 인지를 일목요연하게 search하고 분석하는 것이 가능해 진다.

2. 인용이 가능해짐은 곧, dataset 자체로 높은 citation 을 얻을 수 있다는 얘기. 이는 곧, 높은 품질의 dataset 생산과 '전파' 에 대한 연구자들의 '동기'를 유발하게 하는 효과를 불러 일으킬 수 있다.
이는 다시 재연가능하고 유용한 dataset 숫자의 증가라는 긍정적인 결과로 이어진다.

2010년이 넘어가면서 본격적으로 생물학은 data dependent information science 로 넘어왔다. 바야흐로 bioinformatics 의 전성시대가 열리고 있고, dataset 자체가 논문과 상응하는 DOI 를 가질 수 있는 시대가 열렸다는 것은 이런 '시대의 흐름'을 보여주는 한 단면이 아닐까

GWAS catalog 데이터 등록 날짜 통계

2011년 7월 26일자 GWAS catalog DB 에 수록된 데이터들의 등록일 통계( 총 5846건). 심심해서 한번 그려봤다.

1. 2008년 DB 생성 이래로 연도별로 꾸준히 증가하는 추세. 2011년 7월  까지 데이터가 전년도 데이터 총량의 85.7% 로 추세가 이어지면 2011년 데이터는 2010년에 비해 거의 두배 가까이 될 것으로 예상

2. 월별, 일별 데이터 등록일을 보면 월별로 1월과 11월이, 일별로는 매월 25일에 등록된 데이터가 압도적으로 많다. 12월 연휴를 앞두고 11월에 처리하거나, 12월 연휴를 마치고 복귀해 전년도 데이터를 마무리 정리하기 때문에 1월과 11일이 많지 않나 싶고, 월별로는 매월을 마무리하는 월말에 데이터 등록량이 많지 않나 싶은데, 왜 꼭 굳이 25일이 특이하게 많을까? GWAS catalog 데이터 관리 팀의 매월 데이터 등록 마감일이 25일이 아닐까?

iPAD APP:: Bio-IT World

아이패드는 기존의 컨텐츠를 완전히 다른 레벨의 컨텐츠로 진화를 가능케 해주는 매우 뛰어난, 새로운 영역의 기계다. (적어도 내게는)PC에서의 꾸리한 인터페이스에 거의 사용도 안 하던 youtube가 가장 우수한 동영상 컨텐츠 뷰어가 되고, 웹툰이라는 컨텐츠가 '다음 코믹스' 아이패드 앱을 통해 내게는 완전히 새로운 형태의 만화 컨텐츠로 격상되는 경험을 주었다.

BioITWorld 아이패드 앱도 역시 이처럼 기존의 컨텐츠가 완전히 새로운 경험을 담은 우수한 컨텐츠로 새롭게 다가오게 만든 앱이다. BioITWorld 는 생물학과 컴퓨터 공학의 접점, 즉 Bioinformatics 라 명명하는 영역의 다양한 뉴스와 깊이 있는 분석 보고서를 담아 2달에 한번씩 발간되는 잡지다. 무료로 제공되기 때문에 주로 웹을 통해서 볼 수밖에 없는데, 웹을 통해 발간된 잡지는 오랜 시간 컴퓨터 모니터를 통해 읽기가 힘들어 제대로 컨텐츠 소비를 하기 어려운 단점이 있었다.

그러던 것이 이번 BioITWorld 아이패드 앱을 통해, 종이 잡지 보다도 훨씬 읽기 편한, interactiive 한 컨텐츠를 효과적으로 전달하는 잡지로 거듭났다고 개인적으로 평가해본다.

BioIT World 아이패드 앱, 초기 Archive 화면

앱을 실행시키면 위와 같이 Archive 화면이 뜨고, 원하는 달의 잡지를 볼 수 있다.

기사를 클릭하면 왼쪽과 같이 기사를 보여주는데, 이 상태론 글씨가 너무 작아서 제대로 읽을 수가 없다. 이제껏 웹 버전( 및 이를 출력한 프린트 버전 ) 은 이런 화면에서 잡지를 읽어야 했기 때문에, 제대로 내용을 읽기가 힘들고, 설령 읽는다해도 PC 화면을 붙잡고 오래 읽어내기는 힘들었다. 이제 아이패드용 앱에서 오른쪽과 같이 자유자재로 확대해서 편하게 내용을 읽을 수 있다.

동영상이 삽입된 페이지 ( 붉은색 카메라 아이콘)

위 페이지에서 동영상 아이콘을 누르면 연결되는 페이지

웹버전 잡지 답게,  내용에 맞는 동영상이 링크되어 있고, 이를 누르면 바로 Youtube에 등록된 동영상을 볼 수 있다.

BioIT world 아이패드 앱으로 Bioinformatics 뉴스를 실감나게 즐겨보자!

천달러 게놈($1,000 Genome) :: 번역 출간

직접 번역에 참여한 '천달러 게놈( $1,000 Genome )' 이 오는 5월 24일 한국에서 출판될 예정이다. ( 교보문고 , 알라딘 , Yes24 , 네이버 )

왜 이책을 번역했나?


 이 책은 지난해 미국에서 9월 7일 출간되었다. 저자는 BioIT world 의 에디터이자, 과거 Nature genetics 를 창간하고 책임 편집장을 맡았던 케빈 데이비스(Kevin Davies )로, BioIT world 를 10년이 넘게 이끌어오면서 그동안 $1,000 Genome 으로 대변되는 DNA sequencing 혁명과 이를 바탕으로한 개인유전학 및 개인맞춤의학( Personal genomics , Personalized medicine ) 산업의 출발에서 부터 현재 그리고 미래를 조망하는 내용을 담고 있다.

 BioIT world 를 통해 이 책의 출판 소식을 접한 나는 곧바로 주문해서 책을 읽었고, 동료들에게도 이 책의 출간 소식을 알렸다. 책을 접하고 난 후, 우리는 '빠르게 전개되고 있는  개인유전학 산업을 우리 손으로 직접 한국에 알리고 싶다는 생각' 을 가지게 되었고,  그렇다면 이 책을 직접 번역해서 출판해보자는 생각을 이 책의 공역자 '우정훈'과 누가 먼저랄 것도 없이 떠올리게 되었고, 그렇게 번역 출판 과정을 진행하기 시작했다.

출판 과정은 많은 우여곡절 끝에 많은 분들의 도움을 받아 무사히 출간에 까지 이르게 되었는데, 이에 관한 내용은 우정훈의 블로그 글에 자세히 나와 있으니, 관심 있는 분들은 이 글도 읽어보시길.



어떤 내용이 담겨 있나?


 이 책은 23andMe, Navigenics, deCodeMe, Pathway genetics 등의 개인유전학 정보 회사들, Solexa, Illumina, 454 Life science, Complete genomics , Life Technology ( 전 ABI 사 ) 등의 차세대 유전코드 분석 회사들, 유전 정보를 바탕으로한 제약 산업과 의료계의 변화 등 개인의 DNA 염기 서열 분석이 현실화 되면서 가능해진 유전체 사업과 이를 둘러싼 산업,의료 나아가 사회적 변화가 어떻게 진행되어 왔고, 또 앞으로 어떻게 변화해 나갈 것인지를 가감없이 보여주고 있다.

특히 대표적인 개인유전정보 회사들의 서비스( 23andme, Navigenics, deCodeMe)를 직접 체험하면서 개인유전정보 서비스의 허와 실을 적나라하게 보여주고 있으며, 이들 회사들의 서비스를 통해 실제로 암과 같은 큰 질병을 조기 발견하여 치료가 가능했던 사례 등 실제 일반인들이 현재의 개인유전정보 서비스를 통해 얻을 수 있는 것이 무엇인지를 현실감있게 간접적으로 체험해볼 수 있는 내용이 담겨 있다.

이와 더불어, 한 사람의 DNA 염기 서열 30억 쌍을 10년 전 3조원에서 백만원(1천달러)으로 낮추는 엄청난 혁신을 가능케 했던 2세대 DNA 염기 서열 분석 기술과 2세대 기술을 완전히 압도하며 궁극적으로 DNA 염기 서열 분석을 $0로 까지 낮추는 3세대 DNA 염기 서열 분석 기술을 준비하는 회사들( 퍼시픽 바이오사이언스:PacBio, 옥스포드 나노포어, 아이온토렌트시스템스 등) 로 이어지는 치열한 DNA 염기 서열 분석 기술 경쟁의 흥미진진한 내용들도 포함되어 있다.



DNA 서열 분석 가격이 낮아졌다? 근데 그게 뭐가 그리 중요한데 호들갑?

게놈 산업의 현실화 


2000년 인간 게놈( Human Genome ) 분석 초안이 완성되었을 때부터, Bio 산업이 IT 산업의 뒤를 이어 세상을 엄청나게 변화시킬 주역이 될 것이란 예상과 기대가 넘쳐흘렀다. 하지만, 인간게놈 초안이 완성되고 난 이후에 이런 변화는 전혀 관찰하기 힘들었고, 학계 종사자를 제외한 일반인에게 인간게놈 연구의 파급효과란 제로에 가까웠다.

예상과 다른 현실이 펼쳐진 데에는 인간 게놈 DNA 서열들이 무엇을 의미하는지에 대한 지식이 산업적(제약, 의료 등)으로 이용될만큼 충분히 쌓이지 않은데 그 원인이 있었고, 설령 이런 지식이 쌓여 있다 하더라도,  이를 질병 치료에 이용하기 위해 개개인의 게놈 분석을 하기엔 그 비용이 엄청나게 높아(3조원, 10년이란 시간) 사실상 개인 게놈 정보의 이용이 불가능했었다.

게놈 DNA 서열 분석 기술의 혁명적 발전으로 이제는 1천달러( 서비스 비용은 여전히 1만달러 이상이긴 하지만 ) 와 일주일 정도면 상용 서비스를 이용해 한 사람의 게놈 분석을 할 수 있게 되었다. 즉, 이제 관심있는 사람이라면 누구든 자신의 게놈 DNA 서열을 읽어낼 수 있는 시대가 된 것이다.  그리고 이 비용은 시간이 지나갈 수록 기하급수적으로 떨어지고 있기 때문에, 수년 내에 이 가격은 1천달러가 아니라 1백달러(10만원) 수준으로 떨어질 것으로 예상되고 있다. 그냥 현실화가 아니라, 게놈 분석의 대중화가 목전에 있는 것이다.

게놈 산업을 IT 산업의 역사에 비유해 보자면, 1970년대 후반 애플 컴퓨터가 등장하며 개인용 컴퓨터 시대가 열리고, 컴퓨터가 대중화되기 시작한 시점이  현재의 게놈 산업의 발전 단계와 유사하다.  개인용 컴퓨터가 등장한 이후에는 이 컴퓨터를 다양한 용도로 이용할 수 있게 해주는 소프트웨어 개발 회사들이 성공가도를 달리기 시작했고, 기존의 산업군에 컴퓨터의 이용이 활발하게 자리잡기 시작하고, 1990년대 후반 인터넷의 등장과 함께 IT 산업은 정점을 맞이하게 된다. 게놈 산업도 이와 유사한 패턴을 가지고 성장해 나갈 것으로 예상한다.

개개인이 자신의 게놈 DNA 서열을 가지게 되면, 서열 분석을 해줄 분석 서비스가 필요해지고 이는 곧 분석 소프트웨어 산업으로 이어질 것이다. 게놈 분석을 통해 사람들이 자신의 유전 정보를 운용할 수 있게 되면, 기존의 산업군에 개인유전정보가 다양하게 이용되며 새로운 제품군들을 만들어 내게 되고, 대표적으로 광고, 보험 및 제약/의학 산업 등은 기존의 방식과는 완전히 새로운 방식의 사업 모델들로 대체되어 나가며 개인유전정보 산업이 꽃을 피우며 성장해 나갈 것이다.



새로운 패러다임, 새로운 삶의 방식

컴퓨터 사용 이 전과 이 후의 세상은 완전히 다르다. 스마트폰의 이전과 이후도 완전히 다른 세상이다. 물론 이런 엄청난 변혁을 서서히 겪어온 우리는 '급격한 변화' 를 피부로 느끼지 못하는 경우가 많지만, 20년 정도 전을 지금과 비교해 본다면 지금 우리가 얼마나 과거와는 다른 삶의 방식과 사고방식을 가지고 살아가는지 쉽게 느낄 수 있다.

개인 게놈 분석이 대중화된 시대 역시 그 이전의 시대와는 확연히 대비되는 세상이 된다. 질병이 걸리고 나서 힘겹게 수술 등을 통해 질병을 치유하는 시대에서, 질병이 발병하기 이전에 유전적으로 질병 위험도를 검사하고, 질병이 애초에 발병하지 않도록 사전에 예방하는 예방의학의 시대가 도래한다.

개인이 질병 위험도를 컨트롤 할 수 있다면, 보험사의 보험 상품도 지금과는 다른 방식이 되어야 한다. 질병 위험도가 높은 사람이 보험 상품을 구매할 수 없도록 하는 방향으로 변화하진 않을 거라 본다. 그건 보험사의 이익을 챙기기 이전에 보험회사의 존재 의의가 사라지는 방향이기 때문에, 이런 바보같은 결정을 하는 회사는 없을 것이다. ( 그런데도 사람들은 이런 바보같은 미래가 펼쳐질 것을 걱정하고 있다. ) 오히려 보험회사는 개인의 예방의학을 장려하는 쪽으로 보험 상품을 개발하고, 예방의학의 실천 정도에 따라 보험료를 차등화하는 방향으로 변화해 나갈 것이라고 생각한다. 단적으로 미국에선 Counsyl 이라는 개인 유전 정보 기반의 임신전 태아 유전병 테스트가 보험 지정 테스트로 선택되어 고객들의 유전 정보 기반 서비스 이용을 장려하고 있다.

왜 보험 사가 이런 선택을 할까? 간단하다. 그게 더 값싸게 먹히기 때문이다. 질병이 걸린 사람에 대해서 보험료를 지급하는 것 보다는, 고객이 유전적으로 질병 위험도가 어느 정도나 되는지 알고 스스로 질병에 걸리지 않기 위한 노력을 적극적으로 하게 하여 건강한 상태를 유지하고 결과적으로 보험료를 지급하지 않는 쪽이 훨씬 보험사에 유리하다. ( 건강한 상태를 유지하는 것은 궁극적으로 고객이 보험을 구매하는 이유이기도 하다. )

이렇듯, 개인 게놈 분석이 대중화된 시대의 산업은 그에 발맞추어 상당한 변화를 겪게 될 것이다.  이런 엄청난 변화들은 지금껏 우리가 경험해본 것 처럼, 서서히 피부로 느끼기 힘든 변화들이 거듭되며 나타날 것이라고 생각한다.

문제는 이런 혁명적 변화를 가져올 개인 게놈 시대가 이미 시작되었고, 앞으로 머지 않은 미래에 글에서 언급한 변화들이 하나둘씩 현실이 될 것이라는 사실이다. 이런 시대를 미리 대비하고 싶고, 지금 어떤 변화들이 진행되고 있는지 구체적으로 알고 싶은 사람이라면, '천달러 게놈( $1000 Genome ) ' 을 한번 일독해 보라고 권하고 싶다.

언론 소개 글

조선일보 : http://books.chosun.com/site/data/html_dir/2011/05/28/2011052800256.html
중앙일보: http://life.joinsmsn.com/news/article/article.asp?Total_ID=5555669&ctg=12&sid=6182

한국일보 : http://news.hankooki.com/lpage/culture/201105/h2011052718282484210.htm
매일경제: http://news.mk.co.kr/v3/view.php?sc=50500003&cm=Book&year=2011&no=355263&relatedcode=&sID=505
서울경제 : http://economy.hankooki.com/lpage/entv/201105/e20110527173259118180.htm

헤럴드경제 : http://biz.heraldm.com/common/Detail.jsp?newsMLId=20110527000245

전자신문 : http://www.etnews.co.kr/news/detail.html?id=201105260007

이타임즈: http://www.etimes.net/Service/CreditBank_2008/ShellView.asp?ArticleID=2011061015251802220
코리아헤럴드 : http://www.koreaherald.com/national/Detail.jsp?newsMLId=20110527000245
문화일보 : http://www.munhwa.com/news/view.html?no=20110610010325300260020