의료 연구 분야의 Graphie Graphs4Good: HealthECCO와의 5분 인터뷰

• Graph Data Science

HealthECCO와 Graphs4Good 팀이 획기적인 의학 연구로 2021년 Graphie Award를 수상했다는 소식, 들어보셨나요? 저희는 독일 당뇨병 연구 센터의 데이터 및 지식 관리 책임자인 Alexander Jarasch 박사님과 HealthECCO의 공동 창립자인 Martin Preusse님을 만나 수상 경력에 빛나는 COVID Craft Initiative에 대해 이야기를 나눌 기회를 가졌답니다.

이 두 분은 각자의 배경이 이 분야에서 어떻게 도움이 되었는지, 그리고 Neo4j를 사용하면서 얻은 인사이트를 공유해주셨어요. 그래프 기술의 미래에 대한 흥미로운 전망도 들을 수 있었답니다.

세상을 더 나은 곳으로 만들기 위해 노력하는 이 멋진 분들의 이야기를 한번 들어보세요! 정말 축하할 일이죠?

자신을 소개해주세요.

저는 알렉산더 자라쉬이고, 독일 당뇨병 연구 센터의 데이터 및 Knowledge Graph 관리 책임자에요. Martin Preusse를 비롯한 동료들과 함께 Kaggle 챌린지와 코로나 크래프트 이니셔티브(COVID Craft Initiative)를 설립했죠. 독일 당뇨병 연구 센터와 COVID Craft에서는 그래프 기술을 사용해서 질병, 특히 복잡한 질병 네트워크를 다루고 있어요. 제 배경은 생물정보학이고 생화학 박사 학위를 받았는데, 주요 주제는 데이터 관리랍니다. 데이터를 관리하면서 사람들을 하나로 모으는 일도 하고 있고요.

제 이름은 마틴 프레우스예요. 저는 생화학 배경 지식을 가지고 있어서 처음부터 컴퓨터 과학 분야에서 경력을 시작한 건 아니었어요. 계산과 생물학 박사 과정을 밟으면서 Neo4j를 사용하기 시작했고, 그 이후로는 Neo4j를 전문적으로 사용하고 있죠. 의학 연구를 위해 제약 산업에서 컨설팅 업무를 수행하고 있는데, 제가 가장 즐기는 건 새로운 프로젝트를 시작하는 거예요. 보통 새로운 프로젝트를 시작하고 처음부터 참여해서 워크샵이나 교육 등을 진행하죠. 그게 제가 하는 일이에요.

HealthECCO에서 Neo4j를 어떻게 사용하고 있는지 알려주세요.

패턴, 출판물, 분자 세계 등 코로나19 관련 데이터를 연결해서 하나의 데이터 소스로 모으고, 연구자들이 코로나19 치료법을 찾을 수 있도록 돕고 있어요.

Neo4j를 선택하게 된 계기는 무엇인가요?

우리가 Neo4j를 선택했다기보다는, Neo4j가 팀을 하나로 묶어준 것 같아요. 우리 모두 오랫동안 Neo4j를 사용해 왔거든요. 팀원들이 Neo4j를 사용하는 이유는 정말 다양할 거예요. 저는 2013년이나 14년에 Neo4j를 사용하기 시작했는데, Neo4j가 데이터 통합에 아주 좋은 도구였기 때문이에요. 그렇게 시작하게 됐죠. 이유는 정말 다양할 거고, 모든 사람이 서로 다른 관점을 가지고 있을 거예요. 하지만 중요한 건 Neo4j와 그래프, Graph Database의 통합 능력이 팀을 하나로 묶었다는 점이에요.

지금까지 본 놀라운 결과는 무엇인가요?

좋은 질문이네요. 기본적인 대답 중 하나는 데이터를 통합하고 연결하는 게 정말 쉽다는 거예요. 마치 우리가 화이트보드에 그림을 그리는 것처럼 직관적이죠. 이전에는 이렇게 쉽게 할 수 없었어요. 그래서 저는 이게 핵심 결과 중 하나라고 생각해요.

두 번째 결과는 Graph Data Science Library를 사용해서 COVID-19 또는 SARS CoV 2 바이러스와 관련된 가장 두드러진 유전자를 쉽게 식별할 수 있다는 거예요. GDS Library를 사용해서 몇 초 안에 쉽게 계산할 수 있었죠.

예전에는 할 수 없었지만 지금은 무엇을 할 수 있나요?

커뮤니티와 소통 측면이 큰 것 같아요. 지금 우리가 할 수 있는 기술적인 일도 많지만, 긍정적인 결과 중 상당수는 의사소통과 커뮤니티에 관한 것이에요. 이제 우리는 거대한 Knowledge Graph를 갖게 되었고, 이 분야에서 다양한 배경을 가진 생의학 분야, 의학 분야의 많은 사람들을 모았어요. 저는 이게 이 기술 덕분에 가능해진 거라고 생각해요. 그래서 이건 우리가 이전에 할 수 없었던 일이기도 하죠.

Neo4j를 사용하면서 가장 마음에 드는 부분은 무엇인가요?

알렉산더 자라쉬: 저에게는 데이터를 직관적으로 하나로 모으는 게 가장 좋아요. 데이터를 통합함으로써 즉시 사람들을 하나로 모을 수 있고, 연결해서 프로세스 속도를 높일 수 있죠.

Graph 기술의 미래는 어떻게 될 거라고 생각하시나요?

정말 좋은 질문이에요. 우선 미래가 밝다고 생각하고, 그렇게 되기를 바라요. Graph Data Science 분야에서 일어나는 모든 일은 정말 흥미로운 것 같아요. 언젠가 그래프 네이티브 Machine Learning을 보고 싶어요. 그렇게 되면 그래프, 성장하는 그래프, Machine Learning 및 데이터 분석에서 우리가 가지고 있는 모든 지식을 실제로 사용할 수 있게 되겠죠. 엄청난 진전이 될 거라고 생각해요. 정말 흥미로운 미래가 펼쳐질 거예요.

Graph 기술이 계속해서 의학 연구에 도움이 될 수 있다고 생각하시나요?

모든 것이 정의에 의해 연결되어 있기 때문에 기본 기술이 될 거라고 생각해요. 우리는 복잡한 질병 네트워크를 가지고 있고, 복잡한 의존성을 가지고 있잖아요. 이런 것들은 기본적으로 Graph Database로 처리되죠. 제가 박사 학위 논문을 썼던 시절과 비교해보면 [저온전자현미경 밀도 맵을 사용한 리보솜 RNA의 3D 모델링, 2011], 용량도 없었고 확장성도 없었어요. 하지만 이제는 가능하죠. 이제는 이걸 Graph Database에 일대일로 매핑하고 작업을 수행할 수 있어요.

자신이 영광을 받았다는 사실을 알았을 때 어떤 기분이 들었나요?

정말 기대돼요. HealthECCO는 기술, 그래프에 관한 것이기도 하지만, 커뮤니티와 커뮤니케이션에 관한 것이기도 하거든요. 이 상이 더 많은 노출로 이어지기를 바라요. 그게 정말 중요하다고 생각해요. 왜냐하면 우리는 사람들을 모으고, 의료 분야에서 Neo4j를 사용해서 그래프, Knowledge Graph로 작업하는 모든 사람이 함께 모일 수 있는 장소를 만들려고 노력하고 있기 때문이에요. 그러기 위해서는 이 상이 큰 도움이 될 거라고 생각해요. 그래서 정말 기뻤어요.

알렉산더 자라쉬: 그리고 인터뷰에 참여하지는 않았지만, 많은 일을 하고 다른 사람들을 지원하고 연결하기 위해 많은 시간을 보냈던 모든 분들께도 감사드려요. 모든 사람에게 감사하는 게 가장 멋진 일 중 하나라고 생각해요.

Neo4j가 의학 연구에 미치는 영향을 생각할 때 가장 먼저 떠오르는 세 단어는 무엇인가요?

Neo4j가 의학 연구에 미치는 영향에 대해 이야기해볼게요. 이건 제 개인적인 생각이고, 계속 같은 주제를 반복하게 될 것 같아요. 저에게 중요한 건 기술, 조사 성능, 데이터 통합 그 자체가 아니라 소통이거든요.

경험상 Neo4j에 데이터를 통합하면 사람들이 함께 협력하게 돼요. Alex도 몇 번 언급했지만, 실제 프로젝트에서 정말 자주 일어나는 일이죠. 물론 쿼리 성능도 훌륭하고 확장성도 뛰어나요. 하지만 진짜 힘은 추상화되지 않은 데이터를 기반으로 소통할 수 있다는 점 같아요. 데이터가 눈에 보이고, 현실적이니까요. 실제 의학 또는 생물학 배경을 가진 사람들이 함께 모여서 사용할 수 있는 도구가 있다는 건 엄청난 영향력을 가진다고 생각해요.

정말 동감해요. 관계형 데이터베이스에는 부족한 점을 하나 더 덧붙이자면, 데이터베이스 부분과 시각화 부분이 그래프 기술과 긴밀하게 연결되어 있다는 거예요. SQL 세계에서는 찾아보기 힘들죠. 이 점이 그래프 기술이 의료 분야에 가져올 가장 큰 영향 중 하나라고 생각해요.

귀사에 그래프 기술을 도입함으로써 얻을 수 있는 주요 이점은 무엇일까요?

알렉산더 자라쉬: 당뇨병 분야의 실제 조직에 적용해본 결과, 점점 더 많은 것들을 매우 직관적이고 쉽게 연결할 수 있었어요. 특히 구조화되지 않고 이질적인 데이터에 대해 이야기할 때 더욱 그렇죠. 이게 저에게 중요한 시사점이었어요.

: 한 가지 더 말씀드리고 싶은 건, 사람들이 일이 얼마나 빠르게 진행될 수 있는지 깨닫게 된다는 점이에요. Neo4j를 사용하면 전체 개발 프로세스 자체가 훨씬 빠르고 효율적으로 진행돼요. 긍정적인 방식으로 민첩해질 수 있는 거죠. Neo 데이터 프로젝트 경험이 없는 많은 사람들도 우리가 더 빠르게 결과를 만들어낼 수 있다는 걸 알게 돼요. 5년이나 걸리는 프로젝트가 아니라, 바로 시도해볼 수 있는 일이 되는 거죠. 이런 점을 정말 많이 보게 돼요.

2022년에 주목해야 할 그래프 트렌드는 무엇일까요?

: 저는 Knowledge Graph 부분을 더 주목하고 싶어요. 데이터가 비정형화되고, 이질적이고, 규모가 커질수록 Knowledge Graph의 중요성은 더욱 커질 거라고 생각해요. 여기에 내부 데이터와 외부 데이터를 연결해야 한다는 점을 더하면, 각 조직과 함께 거대한 Knowledge Graph를 구축하는 것이 정말 의미 있을 거예요. 더 빠르고 정확한 정보 검색으로 이어질 테니까요.

마틴 프레우스: 저는 그래프 기반 Machine Learning, 그래프 Neural Network, 그리고 실제 응용 프로그램과 관련된 모든 개발을 꾸준히 살펴볼 생각이에요. 언제 다른 방법보다 더 유용하고 효과적인지 알아봐야죠.

어떤 그래프 기반 프로젝트와 이니셔티브가 칭찬받을 만하다고 생각하시나요? 2022 Graphie Awards에 후보를 추천해주세요!

2022년 그래프 슈퍼스타 지명

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