[책 소개] 유전자 사냥꾼, Genome: The Story of the Most Astonishing Scientific Adventure of Our Time–The Attempt to Map All the Genes in the Human Body

지난 한달 동안 육군훈련소로 기초 군사 훈련을 다녀왔습니다.  늦은 나이에 띠동갑 동생들과 군사 훈련을 받는게 육체적으로는 참 힘들었는데, 그래도 생각을 비우고 새롭게 다시 시작할 수 있는 계기가 된 것 같습니다. 논산 훈련소에서 새벽 3시에 복도에서 불침번을 서다가 우연히 책장에서 눈에 띈 책이 있는데, 그 책이 오늘 소개하고자 하는 ‘유전자 사냥꾼‘ 이라는 책입니다. 우연히 발견한 책이 제게 주말 시간의 단비 같은 존재가 되었는데, 주말 개인 정비 시간을 이용해서 참 재밌게 읽을 수 있었습니다.

이 책의 한국어판 제목은 ‘유전자 사냥꾼‘, 영문판 제목은 ‘Genome: The Story of the Most Astonishing Scientific Adventure of Our Time–The Attempt to Map All the Genes in the Human Body‘ 입니다.  이 책은 유전자의 발견과 유전자 지도를 작성하고자 하는 사람들의 노력을 그 당시 시대 상황과 함께 생생하게 그려내고 있습니다. 한국어판 초판 발행 일자를 살펴보니 무려 1995년!입니다 (영문판은 1990년). 25년 이상 지난 매우 오래된 책이지만, 유전자 지도를 완성하고자 하는 연구자들의 노력은 지금도 진행되고 있기에, 책의 내용은 아직까지도 유효한 것 같습니다.

이 책은 분자 생물학적 기법의 발견과 활용에 대한 역사적인 사건들을 소개함과 동시에, 이를 활용하여 사람들이 어떠한 시도를 했는지, 그리고 어떠한 실패와 좌절 속에서 지금에 이르렀는지를 담담하게 그려내고 있습니다. 오늘 날에 비추어 보면, 기법 상으로는 많이 뒤떨어져 있지만, 뒤떨어진 기법 (대부분 시퀀싱 대신에 유전체상의 tandem repeat 길이의 차이에 따른 RFLP 기법을 이용합니다.) 만을 활용해서도 어떻게 특정 유전자를 발견하고 이를 입증했는지를 보면서 당시의 노력에 감탄하게 됩니다.

대표적으로 소개하는 이야기 속에는 헌팅턴병과 근위축증, 그리고 가족성 암에 대한 이야기가 있는데, 교과서 속에서 딱딱하게 소개되었던 질병들이 실제로는 어떠한 배경 속에서 연구되었는지를 현실감 있게 그려내어 이해하는데 많은 도움을 주는 책입니다. 사실 지금도 기법만 시퀀싱으로 바뀌었을 뿐이지, 아직도 정확한 기전을 이해하지 못하고 있는 무수히 많은 질병에 대해서 연구자들은 비슷한 시도를 하고 있기에, 해당 이야기들은 연구자에게도 많은 영감을 준다고 생각합니다. 마치 역사 속에서 미래를 예측하고 배운다고 하는 것과 비슷한 맥락이라고 할까요?

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휴먼 게놈 프로젝트, 그 이후.. 그리고 정밀 의료시대까지

책의 마지막 부분은 Human Genome Project에 대한 이야기와 시퀀싱 및 유전체 기술의 진보로 미래에 어떠한 변화가 일어날지에 대해서 예상하고, 대비해야할 부분들에 대한 언급이 있는데, 이미 25년이 지난 지금 시점에서 과거에 예측했던 부분들이 얼마나 맞았는지, 그리고 어떻게 다른지를 생각해보면서 책을 읽었습니다. 이러한 부분들에서 거꾸로 앞으로 25년 후에는 어떠할지를 예측해보는 것도 재미난 포인트 인 것 같습니다.

해당 책은 비록 지금은 절판되어 구매가 불가능 하지만, 아마존 등을 통해서 영문판을 구매하거나, 중고 서점에서 한국어판을 구할 수 있는 것 같습니다. 관심이 있는 분들께는 꼭 한번 읽어보시라고 추천하고 싶습니다.

 

[Reference]

Waldholz, Michael, and J. Bishop. Genome: the story of the most astonishing scientific adventure of our time–the attempt to map all the genes in the human body. Simon and Schuster, 1990.

 

영국의 정밀 의료 사례: UK biobank, 100,000 Genome Project, NHS England 까지

정밀 의료 (Precision Medicine)와 관련하여 최근에 매우 감명을 받은 영국(UK)의 사례를 보면서, 전반적인 연구 동향 및 정밀 의료가 실제 의료 시장 변화에 미치는 동향에 관한 글을 남겨봅니다. 영국은 확실히 사회 복지 체계가 잘 잡혀서 의료 분야에서도 많은 변화를 주도하고 있으며, 체계도 매우 구체적이고 잘 잡혀있습니다.

 

UK BioBank

이러한 특성은 가장 선도적으로 영국인들의 유전체 정보를 구축하는 UK Biobank project에도 잘 나타나있으며, UK Biobank를 활용하여 나온 무수한 많은 연구와 논문들, 그리고 이를 쫓는 많은 개별 국가들의 정책들이 이를 입증합니다. 우리 나라에서도 한국인 유전체 은행을 구축해야 한다는 목소리도 동일한 선상에 위치합니다.

UK Biobank는 국가 주도 단위의 유전체 은행으로 다양한 질환과 형질을 대표하는 사람들의 검체를 수집하고, 임상 정보를 정리하고, 수집한 검체를 통해서 유전체 정보를 데이터 베이스로 구축하고 있습니다. 국가 주도 단위로 매우 큰 인구 집단을 대변하기 때문에 그 파급력은 매우 크다고 할 수 있습니다.

 

100,000 Genomes Project

UK Biobank와 비슷하게 진행되고 있는 다른 프로젝트는 우리 나라의 보건 복지부에 해당하는 영국의 Department of Health & Social Care. 산하의 Genomics England에서 진행하고 있는 100,000 Genomes Project 입니다. 희귀질환과 암 질환의 특정 질환 환자들 10만명의 게놈을 전장 유전체 시퀀싱(Whole Genome Sequencing)하여, 전체 유전체 정보를 수집하는 것을 목표로 하는 프로젝트로, 연구자의 입장에서도 매우 파급력이 크지만, 다양한 질환의 환자들과 일반인들에게도 미칠 파급력이 엄청 날 것으로 예상됩니다. 해당 프로젝트는 2018년 12월 10만번째 참여자의 유전체를 시퀀싱하면서 목표에 도달했고, 이 결과를 바탕으로 앞으로 어떠한 결과가 나올지 매우 기대가 됩니다.

The UK has sequenced 100,000 whole genomes in the NHS

 

NHS England

마지막으로 위와 같은 유전체 프로젝트의 결과를 활용하고, 실제로 의료를 변화 시키기 위해 장기적인 관점에서 영국은 NHS England를 출범시켜서 정밀 의료를 바탕으로 한 10년 이후의 의료 서비스에 대해서 계획하고 있습니다. 재미있는 점은 많은 일반 국민들이 실제로 관심을 가지고, 직접 프로젝트에 참여하며, 이를 통해서 공동체 전체의 발전을 이끌어내는 각각의 톱니바퀴가 잘 물려서 돌아가고 있다는 점입니다.

특히, 이러한 큰 테마 안에 속해 있는 각각의 세부 과제들의 짜임새와 디테일들을 보면, 의료인으로서 소름끼칠 정도로 정교하고 놀랍습니다. 그 안에서 얼마나 많은 전문가들이 노력하여 상의하고 정책을 수립했을지, 하나의 문서를 작성하는데도 얼마나 많은 고민이 있었을지가 여실히 느껴집니다.

우리나라의 보건 복지부에서 의료 정책을 기획하시는 분들도 이러한 점을 꼭 염두해두고 장기적인 계획은 수립했으면 하는 바람으로 글을 마칩니다.

 

휴먼 게놈 프로젝트, 그 이후.. 그리고 정밀 의료시대까지

The landscape of Human Genome Project (National Human Genome Research Institute 에서 발췌)

인간 게놈 프로젝트 (Human Genome Project; HGP)는 인간의 모든 유전자 염기 서열을 밝히는 것을 목표로 1990년 처음 시작되었습니다. 그리고 당초 목표보다 2년 빠른 2003년도에 목표를 완수하게 되었죠. 이 당시만 해도, 인간의 유전체 암호가 모두 해독되어서 마치 모든 유전병을 정복가능하게 될 거라고 기대가 매우 컸습니다. 그렇지만 당시의 기대와 흥분도 잠시, 지금까지 무려 14년이 흘렀지만 아직도 게놈 프로젝트는 현재 진행형입니다. 이번 글에서는 게놈 프로젝트의 역사와 의의, 그리고 앞으로 유전체 연구 진행 방향에 대해서 논의해 보겠습니다.

사실 게놈 프로젝트를 말하는데 있어서, 염기서열 분석 기술의 발전을 떼놓고는 말하기가 어렵습니다. 하지만 각 세부적인 분석 기술 소개하는 것 만으로도 엄청난 분량이 되어버리므로, 이번 글에서는 간단히만 언급하겠습니다.

1958년 노벨 화학상 수상자, Frederick Sanger (1918 – 2013). 그의 이름을 딴 생거 시퀀싱 방법은 아직까지도 염기 서열 분석 방법의 고전적 분석 표준(Gold standard)으로 인정받고 있습니다.

유전자의 염기 서열을 분석하는 가장 고전적인 방법은 생거 시퀀싱(Sanger sequencing)법 입니다. 영국의 생화학자였던 프레데릭 생거에 개발된 방법은 아직까지도 염기 서열 분석의 표준 방법(Gold standard)로 인정되고 있습니다. 그러나 기술의 발전으로 점점 더 빠르고 정확하게, 대용량의 유전 정보를 시퀀싱하는 것이 가능하게 되었고, 최근에는 이를 두고 차세대 염기 서열 분석법 (Next-generation sequencing, NGS) 라고 부르고 있습니다. 사실 우리는 이미 NGS의 시대에 살고 있기 때문에 엄밀한 의미에서 차세대 라는 말은 맞지 않습니다. 따라서 일부에서는 3세대 염기서열 분석 (Third generation sequencing, TGS) 또는 대용량 염기 서열 분석 (Massively parallel sequencing, MPS)라고 부르기도 합니다. 하지만, 편의상 널리 NGS로 통용되고 있습니다. 예전에는 염기 서열을 밝히는데 수년이 걸렸던 인간 게놈 프로젝트도, NGS 기술의 발달로 이 글을 작성하는 지금도 매우 저렴한 가격에 며칠이면 가능해졌으며, 소요 시간과 가격은 점점 감소하고 있습니다. 그렇다면 이렇게 저렴해진 유전체 서열 분석 기술이 의미하는 바는 무엇일까요?

2000년대 초, 백만불이었던 전체 유전체 분석 가격은 2017년 현재 이미 1,000불 아래로 떨어졌습니다. 즉, 개인이 100만원의 비용이면 본인의 모든 염기 서열 정보를 알 수 있는 시대에 도달했다는 의미가 됩니다.

사실 인간 게놈 프로젝트 이후에 진행된 프로젝트는 1000 게놈 프로젝트 (1000 Genome Project)가 있습니다. 1000 게놈 프로젝트는 1000명의 사람들의 전체 유전체를 분석해서 서로 차이를 보이는 염기 서열에 무엇이 있고, 이것이 개인마다 어떻게 다름으로써 개인별 특징을 나타내는지를 찾고자하는 첫 시도였다고 볼 수 있죠. 그리고 현재 알게된 사실은 사람들은 무수히 다른 단일 유전자 변이 (Single Nucleotide Variant, SNV)를 가지고 있으며, 이러한 SNV가 각기 어떻게 작용을 해서 서로 다른 형질을 보내는지에 연구의 포커스가 맞춰진 상태입니다. 인간이 가지고 있는 형질과 질병은 무수히 많습니다. 그리고 인간의 유전체도 SNV를 포함해서 매우 다양하며, 무궁 무진한 상호 작용과 조절을 받고 있습니다. 즉, 인간 게놈 프로젝트 초기에 기대했던 목적을 완전히 이수하려면 이러한 모든 유전체의 발현과 조절, 그리고 개개인의 유전 정보와의 관계를 밝히는 것이 필수라는 것이죠. 1000명에서 시작된 프로젝트는 이제 나라와 인종별로 10만명, 100만명 수준으로 확대되고 있으며, 앞서 언급한 유전체와 형질간의 관계를 확인하기 위한 데이터 수집 과정입니다.

즉 앞으로의 유전체 프로젝트와 연구 방향은 이러한 형질 또는 질병과 유전 정보 간의 관계를 파헤치는데 집중될 것입니다. 유전자 지도 완성 뿐 아니라, 유전자 지도 안의 각 위치가 어떠한 역할을 하고, 어떤 형질과 질병을 일으키는지 완벽하게 이해를 해야한 엄밀한 의미의 정밀 의료가 실현 가능하다는 것이죠.  유전체 정보는 매우 방대하고, 이를 분석하는데는 매우 많은 시간과 노력이 필요합니다. 따라서 뒤이어 발전하게 된 것이 이러한 유전 정보를 분석하는 생물 정보학 (Bioinformatics)입니다. 더 나아가 최근에는 이러한 유전 정보를 빅데이터로 간주하여, 인공지능 방법론을 활발하게 적용하고 있는 상황입니다. 정밀 의료를 논의하는데 있어, 유전학, 생물 정보학, 그리고 인공 지능 등을 함께 이해할 필요가 있는 대목입니다.

유전 정보 데이터를 바탕으로 한 정밀 의료 를 실현하기 위해서는 생물 정보학과 같은 분석 도구가 필수적이며, 유전체 데이터가 매우 크기 때문에 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터와 인공 지능 기술 적용이 크게 각광 받고 있습니다.

궁극적으로 정밀 의료 시대에는 모든 개인이 자신의 유전 정보를 보유하게 될 것이고, 앞에서 알게된 지식을 바탕으로 사는 시대에 있게 될 것입니다. 그리고 지금은 연구자들이 그러한 지식의 틈을 메꿔가는 과정이라고 볼 수 있겠죠.

유전 정보 분석 및 생물 정보학, 그리고 빅 데이터와 인공지능. 각각의 세부적인 내용은 나중에 더 자세히 알아보도록 하고 이번 글은 여기서 마치겠습니다.