한범 교수는 통계기법과 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석기술로 엄청난 양의 유전자 정보를 빠르게 비교하고 분석하는 방법을 만들어 유전자 연구를 한 단계 발전시켰다.

한범 교수는 2만 개가 넘는 사람의 유전자가 갖고 있는 방대한 양의 정보 데이터에서 공통점이나 차이점을 발견하기 위해 유전자 분석 알고리즘인 ‘붐박스(Bom Box)’를 개발했다.

질병을 가지고 있는 유전자와 건강한 유전자를 비교분석 하면 어떤 유전자가 질병을 일으키는 원인이 되는지 찾아낼 수 있다. 또한 겉보기엔 같은 질병처럼 보여도 유전자의 세부특성에 따라 병을 더 자세히 소분류로 구분할 수도 있다. 이 방법으로 유전자 지도를 그려 가면 일반적으로 알고 있는 질병보다 더욱 자세한 병의 정보를 알 수 있게 되는 셈이다.

또한 이런 소분류 구분 과정에서 질병과 질병 사이의 유전적 유사성을 찾아냄으로써 기존에 사용되고 있는 치료약을 다른 질병의 치료제로 사용할 수 있는 방안도 찾아낼 수 있다.

한범 교수는 본인이 개발한 알고리즘을 통해 류마티스 관절염과 건선 등 비슷한 특성을 가진 자가면역질환군 그리고 우울증, 조울증, 조현병 등 정신질환군 환자의 유전자정보를 분석해 공통점과 차이점을 찾아냈다. 이 알고리즘을 활용하면 수많은 실험에 의존하지 않고도 데이터분석을 통해 새로운 환자맞춤형 치료법 개발에 도움이 될 것으로 보인다.