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핵심내용

유전자 변이의 질병유발 예측 더 정확하게

□ 김상욱 교수(포항공대) 연구팀이 유전자 변이를 분석하여 질병 유발 확률을 예측하는 정밀의료 기술을 개발했다고 한국연구재단(이사장 노정혜)은 밝혔다.

□ 개인 유전자 검사를 통한 맞춤형 치료가 점차 늘어나고 있다. 방대한 양의 인간 유전자 전체를 빠르게 읽어내는 `차세대 염기서열 분석'의 비약적 발전 덕분이다. 유전자 검사를 통한 질병 예측의 정확성을 높이기 위해서 생물정보학 연구에 더욱 박차를 가하고 있다.

□ 연구팀은 기존 유전자 분석이 검출하지 못했던 다양한 질병을 예측할 수 있는 새로운 유전자 분석방법을 제시했다. 단백질의 진화적 변화를 분석하고 인공지능으로 질병 확률을 예측하는 방법이다.
 ㅇ 기존 분석법은 유전자가 진화적으로 보존되어 온 부분을 분석하고, 이 부분의 유전자에 변이가 발생했는지 확인해 질병을 예측한다. 그러나 보존되지 않는 유전자 부분에서의 변이를 검출하지 못하는 한계점이 있었다.
 ㅇ 연구팀은 단백질을 구성하는 아미노산들 사이의 상호작용을 통한 진화적 변화를 분석하고, 그 경향성을 인공지능으로 분석했다. 이 방법으로, 인체 신호전달 체계에서 기능 이상을 유발하는 유전자 변이를 검출해냈다.

□ 김상욱 교수는 “이 연구는 환자의 질병 진단 및 개인 정밀의료 등에 응용이 가능하다”라며, “개발된 기술은 대용량 유전체 분석에 기반을 둔 질병 예측과 맞춤형 치료제 개발의 발전에 효과적으로 적용 될 것으로 기대된다”라고 연구의 의의를 설명했다.

□ 이 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구사업(중견연구), 포스트게놈 다부처유전체사업의 지원으로 수행되었다. 국제학술지 ‘뉴클레익 애시드 리서치(Nucleic Acids Research)’에 6월 14일 게재되었다.
 

상세내용

<논문명, 저자정보 >

논문명

Evolutionary coupling analysis identifies the impact of disease-associated variant at less-conserved sites.

저  자

김상욱 교수(교신저자/포항공과대학교),
김동효 박사과정(제1저자/포항공과대학교)

< 연구의 주요내용 >

1. 연구의 필요성
 

○ 차세대 염기서열 해독법(Next-generation sequencing, NGS)의 비약적인 발전과 함께 환자의 유전자 변이 정보를 바탕으로 한 정밀의료가 많은 관심을 받고 있다. 이에 따라 유전자 변이의 질병 유발 확률을 올바르게 계산 할 수 있는 생물정보학 기술 개발이 요구되고 있다.
 

○ 유전자 변이의 질병 유발 확률을 올바르게 계산할 수 있다면, 개개인의 유전체 정보를 판독해 질병 확률 예측과 맞춤 치료제 처방 등 환자 맟춤형 정밀 의료가 가능해진다.
 

○ 현재까지의 유전체 분석 기술은 유전자 서열의 진화보존도(conservation)를 바탕으로 질병 유발 확률을 계산하였다. 때문에 보존되지 않은 서열에 선택적으로 발생(positive selection)한 질병 유발 변이들을 올바르게 검출해내지 못하는 한계점을 갖고 있다.

2. 연구내용
 

○ 연구진은 단백질 서열의 공진화 정보(co-evolution signal)를 바탕으로 유전자 변이가 단백질 기능 이상을 일으켜 질병을 유발할 확률을 보다 더 정확하게 예측하는 생물정보학 기술을 개발했다.
     * 단백질 서열 공진화 : 단백질 내 두 잔기에서 일어나는 상호 관계를 통한 진화적 변화
 

○ 랜덤 포레스트(Random forest) 모델을 통한 기계학습 방법과 유전자 변이의 공진화 정보를 이용하여 보다 더 정밀하게 유전자 변이의 질병 유발 확률을 계산해냈다.

○ 유전자 서열의 보존을 중심으로 설계된 기존 연구와는 다른 개념인 ‘공진화’ 개념을 넣었기 때문에 기존에 올바르게 검출되지 못했던 질병 유발 변이를 성공적으로 검출할 수 있었다.
 

○ 개발된 방법은 매튜 상관관계 계수(Matthews Correlation Coefficient)와 정확도 및 정밀도 검사 등 다양한 성능검사를 통해 기존 기술 대비 질병 유발 변이의 검출 능력이 유의미하게 높다는 것을 검증했다.

3. 연구성과/기대효과
 

○ 유전자 변이로부터 질병 확률을 계산하는 기술은 환자의 질병 진단 및 개인 맞춤 의료 등 정밀의료기술 개발에 응용이 가능하다.
 

○ 개발된 방법은 유전체 분석에 기반한 의료 기술 개발 및 연구에 적용되어 더 많은 경제적, 학술적 효과가 기대된다.
 

○ 기존에 방법으로 검출이 안 되던 질병유발 변이들을 추가적으로 발굴하여 다양한 질병의 메커니즘 규명에 응용될 수 있다.

...................(계속)

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