Protein-Protein Interaction Network Alignment: A Comprehensive Survey & Research Trend Analysis

본 연구는 단백질 기능 예측과 유전체 분석에서 중요한 역할을 하는 단백질-단백질 상호작용(PPI) 네트워크 정렬 연구의 전반적인 흐름과 성능평가 동향을 체계적으로 정리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2003-2025년 간 발표된 PPI 네트워크 정렬 관련 연구논문 약 200편을 분석하여, 핵심 아이디어에 따라 정렬 알고리즘의 방법론을 분류하고 성능평가 방법을 단백질 기능 기반 지표와 네트워크 구조 기반 지표로 구분하였다. 분석 결과, 시드-확장(seed-and-extension) 기반 방법론이 여전히 많이 사용되지만, 2018년 이후 딥러닝 기반 방법론의 비중이 증가하는 추세를 확인하였다. 또한 네트워크 구조 기반 성능평가지표로는 엣지 정확도(Edge Correctness), 단백질 기능 기반 지표로는 Gene Ontology Consistency가 가장 빈번히 활용됨을 확인하였다. 본 연구는 이러한 분석을 바탕으로 향후 PPI 네트워크 정렬 알고리즘의 효과적인 평가 기준과 표준화된 성능평가 체계 구축을 위한 방향을 제시한다.