[데일리비즈온 심재율 기자] 만약 5년 전에 “너의 게놈(유전체 genome) 염기서열을 알아냈나?” 물었다면 미친 사람 취급을 했을 것이다. 오늘날, 유전체 염기서열 분은 이미 슈퍼마켓에서 판매되고 있다. 600달러 이하의 비용이 들고, 일주일도 걸리지 않으며, 심지어 온라인에서 주문할 수도 있다.

15년 전, 인간 게놈 프로젝트(HGP)라고 하는 인간에 대한 최초의 게놈 염기서열 분석 프로젝트가 완성되었다. 완성하는데 13년 이상의 시간과 30억 달러 이상이 들었다. 전 세계의 과학자들과 비과학자들이 힘을 모았다.

세계경제포럼(WEF)은 엄청나게 빨라지는 유전자 해독 경쟁을 볼 때, 머지않아 당신도 당신의 유전자를 해독하게 될 것이라는 분석 기사를 게재했다.

중국의 유전체 분석 기업인 BGI(Beijing Genomics Institute)의 슈순(Xu Xun) 대표는 이 기사에서 “유전체 해독이 모든 사람의 생활의 일부가 될 것”이라고 전망했다. 

HGP가 공개된 이후, 게놈 염기서열 해독의 전체 지형이 크게 변했다. 지금은 백만 명의 게놈 염기서열 해독에 대해 이야기하고 있다는 것은 믿기 어렵다.

사실, 유전체 개발의 발전 속도는 프로세서 개발에서 무어의 법칙을 능가하지는 않지만 닮았다. DNA 염기서열 분야에서 엄청난 진전이 이루어졌지만, 이것은 단지 시작에 불과하다.

HGP의 완성은 우리에게 인간 게놈의 길이, 순서, 단백질 코딩 유전자의 수, 그리고 원래 ‘정크 DNA’로 여겨졌던 수많은 반복과 비코딩 시퀀스의 존재를 포함한 인간 게놈의 전체 구조에 대한 지식을 가져왔다.

그러나 많은 의문점들이 여전히 해결되어야 한다. 예를 들어, 유전자의 1.5%만이 단백질을 암호화하고, 대부분의 유전자의 기능은 알려져 있지 않다.

또한 대부분의 유전자는 독립적으로 기능하지 않지만 복잡한 경로, 네트워크, 시스템에 참여하는 것으로 보인다. HGP는 또한 암과 유전병을 포함하되 이에 국한되지 않는 미묘한 유전적 변화가 인간의 질병과 연관 될 수 있다는 인식을 높였다.

모든 개인의 게놈은 거의 동일하며, 그들 사이의 작은 차이(게놈의 약 0.1%), 즉 한 글자 변경과 같은 것이 사람 사이에 커다란 차이를 가져온다.

게놈의 차이를 이해하는 것은 인간의 건강과 질병의 원리와 메커니즘을 이해하는 데 중요하다. 그러기 위해서는 더 많은 모집단을 기반으로 한 더 많은 게놈 배열 데이터 세트가 필요하다.

HGP 이후 5년 후인 2008년에 최초로 개인 게놈 염기서열이 작성되었다. 같은 해, ‘YH’로 알려진 아시아 최초의 개인 게놈이 공개됐다. 이후 아프리카 최초의 개인 게놈, 최초의 한국인 개인 게놈, 최초의 암 환자 게놈 등 대규모 개인 게놈의 시대가 열렸다.

인구 연구가 개인의 질병 성향에서 희귀한 유전적 변형이 수행하는 역할을 알려주기 시작하면서, 현재 점점 더 많은 의사들이 암 진단과 약물 가이드에 도움을 주기 위해 유전자 검사를 제공하고 있다.

복잡한 특징이나 장애에 대한 연구는 자폐증 스펙트럼 장애, 아디포넥틴 수준(비만과 연관됨)과 키의 유전적 구조를 새롭게 발견하는 것을 가능하게 했다.

희귀한 변형들은 또한 약물 치료에 대한 개별적인 반응을 결정한다. 예를 들어, EGFR 유전자에 특정한 변이를 가지고 있는 폐암 환자들만 티로신 키나제 억제제 치료에 반응할 것이다. HLA-B 대립형질을 운반하는 유럽인의 약 6%는 HIV 치료에 사용되는 아바카비르를 복용하면 생명의 위협을 느낄 것이다.

질병들에 대한 더 많은 유전적 영향을 발견하기 위해 많은 정부 지원의 인구 규모의 배열 프로그램이 시작되었다. 1000개의 게놈 프로젝트, 10K 프로젝트, 아이슬란드 게놈 프로젝트는 인간의 유전적 변이, 인간의 진화 역사, 그리고 많은 질병에 대한 유전적 기여에 대한 우리의 이해를 크게 향상시켰다.

영국의 10만 게놈 프로젝트와 미국, 캐나다, 프랑스, 사우디아라비아, 중국, 한국, 호주에서 시작된 1억 명에서 100만 명까지의 유전자 배열을 목표로 하는 대규모 계획이 더 많은 결과를 가져올 것으로 예상된다.

그러나 게놈 의학에서 이러한 발전을 수용하는 한편으로, 우리는 또한 잘 표현되지 않은 개체군들 사이에서 모순되는 결과로 야기되는 새로운 문제들을 고려해야 한다.

유전적 연구와 질병 치료는 전통적으로 백인 인구와 같이 잘 연구된 집단에게 편파적인 게놈 데이터 세트에 의해 오도되어 왔다. 이 문제를 해결하려면 모든 유전적 다양성에 대한 이해가 필요하다. 아마도 모든 유전적 다양성에 대한 이해가 필요하다.

백만 명 이상의 인구 유전학 연구를 막는 요인은 염기서열 분석 비용이다. 게놈 염기서열 해독 비용은 지난 15년 동안 30억 달러에서 1000달러 미만으로 줄어들었으며, 향후 5년 이내에 10배 더 줄어들 것으로 예상된다.

1977년에 프레드릭 생거(Frederick Sanger)가 개발한 최초의 생거 시퀀싱은 짧은 DNA 조각을 해독하는 데 몇 주가 걸렸다. 그 후 매우 자동적이고 높은 처리량인 모세혈관 기반의 시퀀서가 1986년에 발명되었다.

그것은 판독 길이 1,000개의 기본 쌍과 96개의 DNA 조각을 염기 쌍 당 1달러 미만의 비용으로 동시에 배열할 수 있게 했다.

2005년 이후 차세대 시퀀싱(NGS)의 개발로 시퀀싱 비용이 수천 배나 크게 절감되고 비슷한 규모의 처리량도 개선되었다.

2010년에는 기존의 저비용의 짧은 판독 시퀀싱 기술을 보완하기 위해 단일 분자 시퀀서가 발명되었다. 이것들은 10,000개의 기본 쌍 DNA 조각을 읽을 수 있는데, 이것은 이전에 접근할 수 없거나 짧은 판독 시퀀서로 분석하기 어려운 게놈 영역의 배열 범위를 개선할 수 있다.

그러나 기술의 특성상 긴 판독 시퀀서는 효율성과 자동화 모두에 한계가 있는 반면, 짧은 판독 시퀀서를 사용하면 비용을 절감하고 처리량을 높일 수 있다. 최근 이미지 센서의 급속한 발전은 효율성 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 기울였고 AI와 로봇공학 분야의 발전은 자동화 격차를 해소하고 있다. 

생명 정보의 기초로서, 인간의 게놈은 인간의 건강관리, 질병 진단, 치료에 매우 중요한 역할을 한다. 게놈 빅데이터의 축적은 건강과 질병의 모든 측면을 더 잘 이해할 수 있게 해줄 것이다. 게놈 배열이 모든 사람들의 삶의 일부가 될 것이다.

모든 사람들은 자기만의 게놈을 해독해야 한다.