바이오 빅데이터(특히, 미생물 군집구조)를 포함한 환경, 생태 데이터를 통합하여 생태계의 건강성을 평가하는 기술

미생물총의 오믹스를 이용한 평가기법은 샘플링이 간단하고, 이후 빅데이터 분석 공정도 상당히 표준화 되어 있어, 보다 객관적이고 정확하며 세밀한 평가가 가능

향후 5년 : 충분한 양의 DB 구축 및 기존 기법과 비교분석을 통해 신규 방법의 적용가능 범위 파악 및 개선

향후 10년 : 생태건강성 조사 지역 확대와 조사 횟수 증대를 통해 미생물총 빅데이터 기반 전국토의 생태건강성 지도 구축과 지속적 오염감시

1) 기존 평가기법을 대체/개선 가능한 오믹스 기반 미생물 지표 개발 - 기존 건강성 평가 방식의 모니터링 조사와 미생물 오믹스 병행 비교분석 - 특정 이벤트(녹조, 가뭄, 태풍 등)에 따른 미생물총 변화와 다양한 수준의 오믹스 분석을 통해 오믹스 빅데이터의 총체적 변화 분석 - 환경 조건별, 오염 정도별 기존 건강성 평가지표 및 등급에 맞는 미생물 신규 지표, 유전자 신규지표의 도출 - 미생물총 및 오믹스 자료 분석에 기반한 건강성 지표 산정을 위한 빅데이터 분석툴 개발 - 기존 생태건강성 평가지표와의 비교분석을 통해 신규지표의 문제점 파악 및 개선안 제시 2) 멀티-메타오믹스(multi-metaomics) 통합평가 기법 개발 - 다양한 오염 사고 및 생태계 교란·파괴 현장 모사실험 기술 개발을 통해 다양한 수준의 미생물 오믹스 변화 양상의 분석 및 현장적용성 확대 - 현장조사를 통해 확보한 멀티-메타오믹스 빅데이터를 기반으로, 생태건강성 등급별 미생물, 환경요인 간의 상호작용 기작 규명 - 오믹스 기반 생태건강성 평가기술을 활용한 효율적 오염 관리 및 건강한 생태계 유지를 위한 핵심 기술

기존 평가기법에서는 샘플링 인력의 숙련도 차이에 의한 결과의 편차가 심하고, 생물종에 따른 계절 제약 등 데이터의 신뢰성이 취약하다는 단점이 지속적으로 제기

이태리 베니스 인근 해역에서는 바지락의 transcriptome 분석을 통해 특정 유전자 발현 변화로 오염물질 유입을 모니터링 할 수 있다는 연구결과 보고(Environ. Pollut. 2015. 197: 90-98) 캐나다에서는 어류의 transcriptome 변화를 분석하여 건강성 평가를 하는 시도가 추진 중(Environ. Toxicol. Chem. 2016. 35: 20–35) 호주 브리즈번 강을 대상으로 상류로부터 하류까지 수질변화에 따른 미생물 군집 구조의 NGS 분석과 metabolome 분석결과를 수질평가에 사용 - 전통적 수질평가 기법에 비해 생태계에 대해 더 깊은 이해를 가능케 해줄 수 있다고 보고(Int. J. Environ. Res. Public Health 2017. 14: 303) 그러나 국외에도 미생물 오믹스 분석을 통한 건강성 평가를 본격적으로 도입한 사례는 없음

국내의 수생태 건강성 평가는 부착돌말, 저서성 대형무척추동물, 어류 등을 이용한 사례가 대부분이며, 미생물 군집 또는 오믹스를 이용한 사례는 아직 없음 NGS, metabolome 분석 기술은 몇몇 선도적인 연구팀이 있으며, 대부분의 미생물 생태 연구실에서는 점차 보편적인 분석기법으로 자리잡고 있는 상황 오믹스 분석 서비스 분야에서 천랩, 마크로젠 등 국내기업도 다수 활발히 활동 실험적인 테크닉 인력은 풍부한 편이나, 생산된 데이터를 분석하고 해석할 수 있는 인포매틱스 전문인력은 아직 상대적으로 부족

생태 빅데이터의 확보 기술 및 오믹스 통합 분석기술 분야의 발전으로 생태건강성 평가의 객관성, 경제성, 효율성, 정확성 향상될 것으로 기대이를 통해 생태건강성 평가 비용이 절감되고, 환경오염 모니터링 및 관리 비용 절감에 기여

생태건강성 평가기술의 효율화로 모니터링 지역의 확대오믹스 분석기술 활용한 환경오염 악화 원인의 신속한 판단 및 해결책 제시

기존 평가기법과의 정확한 비교를 위해서는 샘플링 방법의 표준화 필요다양한 환경조건 및 오염 정도의 현장에서의 충분한 양의 샘플 확보전통적인 환경, 수질 데이터와 미생물 오믹스 데이터의 통합 분석 기법의 개발정부 차원에서 생태건강성 평가기법의 고도화 필요성과 중요성 인식

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