Oliver Fiehn 박사

"우리 실험실은 포괄적인 규모에서 신진대사를 이해하기 위해 노력하고 있습니다."라고 Fiehn 박사는 말합니다. "우리는 생물학적 시스템 내에서 일어나는 일들에 대한 광범위한 시각을 얻기 위해 인포매틱스 도구를 개발하고 여러 가지 분리 기법과 질량 분석기를 적용하고 있습니다."

결론은 두 가지라고 그는 말합니다. 하나는 신진대사의 근본 메커니즘을 이해하는 것이고, 다른 하나는 이러한 지식을 여러 가지 인간 질병의 조기 진단 테스트에 활용하는 것입니다.

교수는 "애질런트 기기와 같은 질량 분석기(GC/MS, LC/MS 시스템 등)의 감도와 생체의학 연구에 적용할 수 있는 신호의 포착 능력이 갈수록 향상되고 있습니다(예컨대 2년 또는 2달 내에 발생할 심장마비에 대한 예측과 같은)."라고 말합니다.

Fiehn 교수는 현재 본인과 동료들이 진행하고 있는 연구가 언젠가는 매우 구체적인 조기 진단으로 이어질 것이라고 믿고 있습니다.

Fiehn 교수와 동료들은 질량 스펙트럼 데이터를 최대한 많이 수집하여 과학계가 (국책 연구의 경우 무료로, 혹은 민간 연구는 Fiehn-Agilent GC/MS 라이브러리 같은 소정의 이용료를 내고) 이용 가능한 데이터베이스를 구축하는 데 필요한 기초작업을 벌이고 있습니다.

Fiehn 교수는 "작년에 저희는 29종의 지질군을 대표하는, 복합지질 및 중성지질 질량 스펙트럼 20만 개를 포함한 데이터베이스 — LipidBlast를 발표하였습니다."라고 말합니다.

하지만 이것은 시작에 불과하다고 Fiehn 교수는 인정합니다.

"많은 종에서 공통적으로 발견되는 당류, 아미노산, 하이드록시산 등의 일차 대사과정이 존재하지만, 작은 분자의 진정한 다양성은 테르페노이드나 지질, 플라보노이드, 페놀계 화합물의 과잉으로부터 비롯되며, 이들은 종류가 다양하고 풍부하게 존재하여 단일 연구실이나 단일 라이브러리가 이 모든 화합물 정보를 포함할 수는 없습니다."라고 Fiehn은 말합니다.

"그러므로 우리는 스펙트럼을 예측할 필요가 있습니다. 우리가 본질을 정말로 이해하고 싶다면 질량 스펙트럼을 예측할 수 있어야 합니다. 그것이 우리가 과학계 전반과 함께 시작해 수년 간 대대적으로 진행하고 있는 작업입니다. 애질런트와 다른 사람들이 이러한 노력을 지원해주시는 데 감사드립니다."

이와 같은 예측을 위해, 과학자들은 기존 데이터와 물리학 제1법칙을 이용하고 있습니다.

"일단 특정 분자가 어떻게 조각화 되는지를 알게 되면, 컴퓨터에서 화학적 골격을 만들 수 있습니다. '좋습니다. 따라서 이 acyl 사슬 대신에 더 긴 acyl 사슬이 있다는 것을 상상해보십시오. 또는 이 분자 대신 그 분자의 메틸화 변이체가 있다고 생각해 보십시오. 사용자가 볼 수 있는 이온 및 존재비의 측면에서 이것이 질량 스펙트럼에 어떤 영향을 미치겠습니까?'"라고 그는 말합니다. "우리가 알고 있는 화합물의 질량 스펙트럼을 많이 확보 할수록 이 모델 구축이 더 잘됩니다."

Oliver Fiehn 박사