농촌진흥청은 농생명 연구의 핵심 데이터인 유전형 정보에서 빠진 부분(결측치)을 더욱 정확하게 복원하는 양자컴퓨팅 기반 기술 '큐임퓨터(QuImputer)'를 개발했다고 11일 밝혔다.
유전형 정보는 생물별 유전체 특징을 담고 있어 유용 유전자 탐색, 디지털 육종, 농생명 인공지능 개발 등 다양한 연구의 기반이 된다. 하지만 높은 분석 비용이나 시료 확보의 어려움 등으로 일부 정보가 누락되는 경우가 빈번하다. 정보가 빠지면 특정 개체의 중요한 유전적 특징을 놓칠 수 있다. 예를 들어 고온에서도 잘 견디는 특성이 누락된 유전형 정보에 포함돼 있다면, 해당 작물의 가치를 분석 과정에서 발견하지 못할 위험이 있다.
기존에는 통계학 기반 기술을 이용해 주변 단서와 유전체 전체 패턴을 바탕으로 결측치를 추정했다. 그러나 이 방법은 정보가 빠진 부분이 길게 이어지거나 집단에서 드물게 나타나는 희귀 변이에서는 정확도가 떨어진다. 특히 결측치가 많을수록 가능한 유전형 조합의 수가 기하급수적으로 늘어나 기존 컴퓨터로는 해결이 어려웠다.
이에 연구진은 양자컴퓨팅 알고리즘을 세계 최초로 개발했다. 유전변이들이 함께 유전되는 경향, 변이가 집단에서 나타나는 빈도, 변이 사이의 거리를 양자컴퓨터로 계산해 가장 자연스러운 유전형을 찾아 넣는 방식이다. 연구진은 먼저 농촌진흥청의 초고성능컴퓨터 '나비스(NABIS) 2호기'에 내장된 양자컴퓨터 시뮬레이터로 알고리즘을 만들고 시험한 뒤, 미국 IBM사의 실제 양자컴퓨터로 검증했다.
기술 적용 결과, 기존 방법보다 희귀 변이 분석에서 복원된 변이의 정밀도가 29.97%포인트 높게 나타났다. 큐임퓨터는 하나의 창(window) 안에 있는 결측 SNP(single nucleotide polymorphism, 단일염기다형성) 전체를 서로 연결된 네트워크로 보고 동시에 최적화한다. 각 결측 SNP를 양자 큐비트(qubit) 대응 변수로 바꾸고, 대립유전자 빈도나 연관 불균형 같은 생물학적 정보를 에너지 함수에 넣어 관측 데이터에 가장 부합하는 조합을 고른다.
이 기술은 기존 통계 기반 프로그램 '비글(Beagle)'의 대체가 아니라, 상호보완적으로 결합하는 하이브리드 전략으로 사용될 때 효과적이다. 연구진은 이 기술을 특허 출원했다.
농촌진흥청 슈퍼컴퓨팅센터 이태호 센터장은 "이 기술은 양자컴퓨팅 기반 최적화 방식으로 복잡한 생명 빅데이터 문제를 푸는 새로운 접근 가능성을 찾은 사례"라며 "앞으로 유전형 정보를 다루는 모든 연구 현장에서 활용될 것으로 기대된다"고 말했다.
농촌진흥청은 양자컴퓨팅 기술이 고도화되면 디지털 육종과 유용 유전자 탐색 등 다양한 농업 난제를 해결할 수 있을 것으로 전망했다.
