서울대 의과대학 한 범 교수 연구팀은 여러 가지 만성질환을 동시에 일으키는 '핵심유전자'를 발굴하는 알고리즘을 개발했습니다. 하나의 유전자가 여러 가지 질병의 발현에 동시적으로 영향을 줄 수 있는데 이러한 유전자를 '다면발현 유전자'라고 하며, 질병 간 네트워크의 중심부에 위치해 있으므로 핵심유전자라 부를 수 있습니다. 연구팀은 이 알고리즘을 사용하여 심혈관 질환에서 중요한 역할을 하는 13개의 핵심유전자를 발견했습니다. 해당 연구는 'American Journal of Human Genetics'에 게재됐습니다.
유전질병 메커니즘 이해하는 새로운 길 열리나
심장 질환, 고혈압, 당뇨 등 많은 만성질환은 가족력이 큰 영향을 끼치며, 이는 유전적 영향이 크다는 것을 의미합니다. 하지만 정확히 어떤 유전자들이 중요한 역할을 하는지는 아직 완벽히 알려져 있지 않습니다. 그 한 가지 이유는 이때까지 연구자들이 각각의 질병을 따로 연구하였기 때문입니다. 하나의 질병만을 연구할 때에는 표본의 숫자도 제한이 되며, 각각의 유전자가 가지는 복잡한 의미와 큰 그림을 놓치게 될 수 있는 겁니다. 따라서 최근 여러 가지 질병의 빅데이터를 하나로 묶어서 분석하는 네트워크 분석이 중요한 대안으로 주목받고 있습니다.
질병 간 네트워크에서 가장 중요한 것은 다양한 만성질환을 동시에 일으킬 수 있는 핵심 유전자입니다. 핵심 유전자는 여러 질병들의 발현에 동시적으로 영향을 가지는 다면발현 유전자(pleiotropic locus)를 말합니다. 예를 들어, 인간 유전자 22번 염색체에 있는 한 유전자의 결실(deletion)은 자폐증 및 조현병의 발현과 동시적으로 연관을 가집니다. 다면발현 유전자를 식별하는 것은 인간의 생리적 기작을 이해하는 데 도움을 주며, 다수의 질병에 대한 공동 치료 표적을 제시함으로써 중요한 임상 정보를 제공할 수 있습니다. 하지만 핵심 유전자를 발굴하는 효과적인 방법론이 존재하지 않던 상황이었습니다.
서울대 의과대학 한 범 교수 연구진은 질병 간 네트워크 분석을 통해 핵심유전자를 높은 민감도로 식별할 수 있는 알고리즘 플레이오(PLEIO)를 개발했습니다. 플레이오는 여러 질병의 유전체 연구 결과들을 하나로 통합해 분석합니다. 질병 간의 네트워크 관계를 고려하여 핵심 유전자를 효과적으로 찾아냅니다. 즉 유전체 수준의 다면발현 유전자 지도를 만들어 주는 겁니다. 연구진은 플레이오를 사용하여 심혈관질환과 관련 있는 18개 특질들(심장병, 당뇨, 고혈압, 고지혈증, 비만 등)의 빅데이터를 분석했습니다. 그 결과, 이 질병들에 동시적으로 영향을 끼치는 13개의 핵심 유전자를 발굴했습니다. 이 유전자들은 이때까지 심혈관질환 연구에서 전혀 보고되지 않은 새로운 유전자들이었습니다.
한 범 교수는 "핵심유전자의 발굴은 만성질환의 발병 메커니즘을 이해하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다"고 말했습니다.
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