암·당뇨 조절 유전자, 소셜 네트워크 이용해 발굴

• 게놈 리서치지 발표…복잡질환의 새로운 치료법 개발 가능성 열어

이인석 교수

인간 유전자 소셜 네트워크를 구축해 암·당뇨 등 복잡질환 조절 유전자를 효과적으로 발굴하는 방법이 국내 연구자를 중심으로 개발됐다.

연세대 이인석 교수 연구팀은 인간 유전자 소셜 네트워크 모델인 휴먼넷을 구축해 게놈 수준의 연관분석(GWAS)을 함께 활용하면 복잡질환 관련 유전자를 효율적으로 발굴할 수 있다는 사실을 규명했다.

사람들의 질환 중 95% 이상은 다수 유전자가 상호작용해 발병되는 복잡질환(Complex disease)인 것으로 알려졌다.

복잡질환은 암, 성인당뇨, 심장질환, 류머티즘 등 현대인의 대표 질환들이 모두 포함된다.

지난 수년간 과학자들은 GWAS를 통해 복잡질환과 관련된 유전자 수천 개를 발굴했지만, 이것으로 모든 복잡질환의 유전을 설명할 수는 없었다.

예를 들어 성인당뇨는 GWAS를 통해 수십 개의 연관유전자를 밝혀냈으나, 이 유전자들로 설명할 수 있는 성인당뇨의 유전적 요인은 1/4에 불과하다.

즉 복잡질환의 유전적 요인을 완벽히 이해하기 위해서는 앞으로 더 많은 관련 유전자를 규명해야 함을 의미한다.

많은 유전자는 복잡질환의 표현형질에 매우 적은 영향을 주기 때문에 GWAS 분석을 위해서는 수만 명에 이르는 환자표본이 있어야만 통계적 탐색이 가능했다.

하지만 이 교수팀은 우선 지금까지 밝혀진 인간 유전자의 소셜 네트워크를 구축하고, 이를 GWAS와 통합적으로 이용해 연구효율을 극대화함으로써 복잡질환 환자의 표본수를 증가하지 않고도 관련 유전자를 효과적으로 발굴하는데 성공했다.

이인석 교수는 "이번 연구는 복잡질환연구에 유전자네트워크와 GWAS를 함께 적용하는 시스템유전학 접근법을 이용하면 질환관련 유전자를 보다 효율적으로 찾아낼 수 있음을 증명한 것"이라며 "암, 성인당뇨와 같은 복잡질환을 진단하고 치료하는 기술 개발에 새로운 방향을 제시했다"고 밝혔다.

한편 이인석 교수 주도 하에 텍사스주립대 마콧(Marcotte) 박사가 참여한 이번 연구는 교육과학기술부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구자지원사업 등의 지원을 받아 수행됐으며, 연구결과는 세계적으로 권위 있는 유전체학 전문학술지인 '게놈 리서치(Genom Research, IF=11.34)'지에 게재됐다.

용어 설명

1. 유전자네트워크 (Gene network)

사람들이 친구관계로 서로 연결되어 페이스북(Facebook)과 같은 소셜 네트워크를 구성하듯이, 생물체 안에 존재하는 유전자들도 기능적 협력관계로 서로 연결되어 ‘유전자 소셜 네트워크’를 형성한다. 그러므로 유전자네트워크는 유전자들 간의 페이스북(Facebook)과 같은 소셜 네트워크라고 생각할 수 있다. 현대 생물학의 화두로 떠오르고 있는 시스템생물학에서 유전자 네트워크는 매우 중요한 연구 목표이자 수단이 되고 있다.

2. 휴먼넷 (www.functionalnet.org/humannet)

수천만에 이르는 대량 실험 데이터를 분석하고 통합하여 기능적으로 상호 관계있는 인간의 유전자들을 연결해 만든 유전자들의 소셜 네트워크. 현재 1만6000개 이상의 인간 유전자들 사이의 상호관계를 지도화 하고 있는 휴먼넷은 많은 질환 유전자들을 포함하고 있으므로 바이오의학 연구에 다양한 응용이 가능하다.

3. 게놈수준 연관분석 (Genome

-wide association study, GWAS)

사람들 개인 간의 DNA 정보의 차이가 결국 표현형질의 차이를 설명한다는 가정 하에 질병을 가진 환자와 정상인들의 표본 집단에 존재하는 통계적으로 의미 있는 DNA 정보의 상이성을 보이는 염색체상 위치를 탐색하는 기술. 이들 연관된 염색체 부위가 질환에 관련된 유전인자를 포함하고 있다고 추정됨. 모델 생물체가 아닌 직접 사람을 이용하여 복잡질환의 유전을 연구할 수 있는 현재 유일한 기술이며 세계적으로 많은 복잡질환 연구에 대하여 광범위하게 이용되고 있음. 하지만 통계적인 유전학 연구방법이므로 수천 명의 환자 표본에 대한 DNA 정보 분석이 많은 시간과 비용을 소비한다는 단점이 있다.