컴퓨터생물학으로 박사를 하는 이유

컴퓨터를 이용하는 연구분야가 생명과학 전분야에 점점 더 많아질 것이다.

생물학은 이제 더 이상 가설을 검증하는 실험을 하기 보다는, 엄청나게 많이 쌓인 데이터를 분석해서 새로운 사실을 알아내는 과학으로 진화하고 있다. (Biology become a big data science) 앞으로 더 많은 분석 데이터 (NGS, GWAS, Sequencing, HTS techniques …)가 만들어져서 computational skill로 무장한 생명과학자에 대한 수요가 더 늘어날 것이다.

컴퓨터를 잘 사용하는 사람은 새로운 분야에 적응할 기회가 많다.

생물학을 전공한 사람 중에 교수가 되거나 연구소 PI가 되는 사람의 수가 한정된다면, 다양한 기회를 노려보는 게 좋다. Wet biology experiments의 경우 새로운 기계가 빠르게 나오면서, 기존의 실험방법은 더 이상 사용하지 않게 되는 경우가 많다. 하지만, 대부분의 컴퓨터 스킬 (big data analysis, statistics, data mining …)은 데이터의 종류와 성격이 바뀌더라도 그대로 사용할 수 있는 기회가 많다.

독특한 기술을 가진 생명과학자가 되게 된다.

많은 생명과학자들은 신경생물학, 면역학, 유전학 박사과정 동안 비슷한 기술을 연마하게 된다. 하지만, 컴퓨터 생물학자가 배우게 되는 기술은 매우 다르고, 아직 그 수가 적어 잡마켓에서 좀 더 경쟁력을 가질 수 있는 기회를 얻을 수 있다. 학부 연구참여를 통해 누구나 세포생물학, 분자생물학, 생화학 지식을 얻고 대학원에서 하는 실험 실습 등을 경험하지만, 전문적인 생물정보학 분석기술을 가진 사람의 수는 아직 매우 적다.

컴퓨터 생물학자는 실험생물학자에 비해 더 많은 논문을 쓸 수 있다.

물론 모든 컴퓨터 생물학자가 논문을 많이 쓸 수 있다는 것은 아니다. 하지만, 실험 생물학자의 경우 모델 생물을 키우던가, 다양한 기기에 대한 operation and maintenance를 잘 해야 실험진행이 가능하고 오랜 기간의 실험 과정을 거쳐야 결과를 얻을 수 있다. 하지만, 같은 노력을 들인다면 컴퓨터 생물학자는 좀 더 빠른 과정으로 결과를 얻고, 논문을 쓰는 게 가능하다. 이것은 이미 publication record의 분석으로 증명된 사실이다.

연구를 진행하는 데 좀 더 유연한 시간 관리와 연구주제에 변경이 가능하다.

Wet experiment나 실험 동물을 다루는 경우, 정해진 시간 계획과 스케줄에 따라 실험을 진행하고 관리해야 한다. 하지만, 컴퓨터를 이용한 실험의 경우 원하는 시간을 언제든지 조절가능하고, 좀 더 싼 값에 여러 번 진행해 볼 수 있어서, 실험을 실패하는 경우에 대해 대비하는 게 가능하다. Wet experiment의 경우 기기사용 비용과 시간뿐 아니라, 사용되는 시약의 비용이 실험의 횟수에 비례에 증가하므로 좀 더 엄격한 실험실 관리가 요구된다.

연구비에 사정에 좌우되지 않고 자신의 경력을 쌓을 수 있다.

점점 더 고비용 실험이 임팩트를 만들어 내고, 더 많은 연구비 확보가 실험실 운영에 중요한 요소가 되고 있다.  박사과정을 마치고 PI가 되면 종종 연구비 확보가 연구의 아이디어 보다 더 중요하게 된다. 하지만, 컴퓨터 생물학의 경우 저비용 고효율(cost-effective)의 실험실 운영이 가능하기 때문에, 연구비 확보가 어려운 junior PI일 때 더 강점으로 작용한다. 또한, 어떤 연구비를 얻는가에 따라 연구주제가 달라지는 경우가 많이 생기는데, 컴퓨터 생물학의 경우 research design process에서 비용이 중요한 요소를 차지하지 않기 때문에, 연구 주제 선정에 대해 더 자유롭다. 이는 박사과정 중에도 PI의 아이디어가 아닌 자신의 아이디어를 실현해 볼 수 있는 기회가 많다는 것을 의미한다.

성공한 과학자도 결국은 나이 들어 벤치보다는 사무실 컴퓨터 앞에 앉게 된다.

실험을 잘 하던 과학자들도 PI가 되고 나이가 들게 되면, 벤치에서 일을 하는 기회가 점점 더 줄고 사무실에서 일하게 된다. 이 경우 wet biology를 전공한 사람은 자신이 할 수 있는 일의 범위가 줄어 들지만, 컴퓨터 생물학자의 경우 처음부터 사무실에서 컴퓨터를 가지고 일을 했으므로 나이가 더 들어서도 활발히 활동하고 데이터를 생산하는 게 가능하다.

원문: Top N Reasons To Do a Ph.D. or Post-Doc in Bioinformatics/Computational Biology (Link)