[일반생물학] 사람유전체학과 의학

대부분의 복잡 표현형(complex phenotype)은 단일 유전자가 아닌 환경과 상호작용하는 다수의 유전자에 의해 결정된다. 페닐케톤뇨증과 낫모양적혈구빈형증에 대한 단일 대립유전자를 이용한 설명은 당뇨병, 심장병 및 알츠하이머병과 같이 흔한 질병에는 적용될 수 없다. 이러한 질병의 유전학적 토대를 이해하기 위해서 생물학자들은 신속한 유전자형 분석법으로 '단상형 지도(haplotype map)'를 작성하며, 이 지도는 해당 질병 유전자와 연관된 SNP(스닙)의 확인에 이용된다.

 

단상형 지도작성

 

개인 간에 차이를 나타내는 SNP은 독립된 대립유전자로 유전되지 않는다. 오히려 염색체의 한 단편에 존재하는 SNP 조합이 하나의 단위로 유전된다. 이처럼 연관된 염색체의 조각을 단상형(halotype)이라고 한다. 염색체 단편이 한 문장이라면, 단상형은 하나의 단어이고, SNP은 그 단어의 문자라고 생각할 수 있다. SNP의 분석은 유전체의 모든 서열을 얻는 것보다 더 빠르며 저렴하다. 따라서 단상형 지도작성은 특정 질병과 관련된 유전자와 돌연변이의 위치를 확인하는 지름길을 제공한다. 특정 유전질환이 있거나 없는 개인의 단상형을 비교하여 해당 질병과 관련된 유전자자리를 찾을 수 있다.

 

특정 질병과 연관된 SNP이 어떤 것인지 찾기 위해 SNP 500,000개에 대해 미세배열을 이용하여 수천 명을 분석하였다.  500,000 SNP, 수천 명의 사람, 수천 개의 진료 기록으로 자료의 양은 막대하다. 자연적인 변이가 많이 있으므로 단상형과 질병 사이에 존재하는 연관성을 통계적으로 평가하는 것은 매우 엄밀해야 한다.

 

유전자형 분석기법과 개인 유전체학

 

연관성 검사를 이용해 발병 위험도 증가와 관련된 특정 단상형이나 대립유전자를 밝혀왔다. 예를 들어, 10번 염색체의 특정 SNP이 이형접합성일 때 성인성 당뇨의 발병 위험이 65% 증가한 것과 관련되어 있으며, 동형접합성일 때는 거의 3배 증가하였다. 이러한 정보는 환자의 상담과 치료에 중요하다. 현재 민간 기업이 이러한 변이를 찾기 위해 유전체를 검사하고 있으며 그 비용은 점점 저렴해지고 있다. 하지만 이런 질병의 발병에 다수의 유전자, 환경적 영향, 그리고 후성유전적 영향이 모두 관여하기 때문에, 증상을 나타내지 않는 사람에게 이 정보를 이용해 무엇을 할지는 이 지점에서 명확하지 않다.

 

물론 한 개인의 유전체를 분석하는 최선의 방법은 실제로 유전체의 서열을 결정하는 거이다. 유전체 서열의 결정과 분석 비용이 저렴해지면서 SNP 검사를 대체하고 있다. 2015년 미국 정부는 미국인 100만 명의 유전체 서열을 결정하고 이 서열을 진료 기록과 연계하는 계획을 발표하였다. 현재 이러한 접근 방법은 새로운 것은 아니지만, 그 규모는 그렇지 않다. 이 계획의 목표는 유전체의 변화를 암과 당뇨병과 같은 질병과 관련지어 설명하고, 변화를 이용하여 질병을 진단하고, 만약 이러한 변화가 암호화된 단백질을 변화시킨다면 이렇게 변형된 단백질을 표적으로 하여 질병을 치료하는 것이다.

 

약리유전체학

 

유전적 변이로 인해 특정 약물에 대한 반응에 개인차가 생길 수 있다. 예를 들어, 어떤 약물은 간에서 화학적으로 변형되어 활성이 강해지거나 약해진다. 다음 화학반응을 촉매하는 효소를 생각해보자.

 

활성약물 -> 약한 활성 약물

 

이 효소를 암호화하는 유전자의 돌연변이는 이 효소의 활성을 약하게 만들 것이다. 주어진 양의 약물을 투여하면, 혈중 약물의 활성은 돌연변이를 가진 사람에서 더 강할 것이다. 따라서 돌연변이를 가진 사람에 대한 약물 투여량을 줄여야 할 것이다. 이와는 달리 간의 효소가 약물을 활성화하는 다른 경우를 살펴보자.

 

불활성 약물 -> 활성 약물

 

이 간 효소를 암호화하는 유전자의 돌연변이를 가진 사람은 활성 효소가 없기 때문에 약물의 효과를 보지 못할 것이다.

 

 개인의 유전체가 약물이나 다른 외부 물질에 대한 반응에 어떤 영향을 주는지를 연구하는 것을 약리유전체학(pharmacogenomics)이라 한다. 특정 질병의 민감성과 연관된 단상형이나 SNP을 찾는 것도 가능할 뿐만 아니라, 특정 약물 반응과 연관된 SNP을 찾는 것도 가능하다. 이러한 종류의 분석은 어떤 약물의 효과 여부를 예측 가능하도록 해준다. 그 목적은 맞춤형 약물치료를 통해 특정 약물이 한 개인에게 이로울 지 여부를 의사가 미리 알 수 있도록 하자는 것이다. 또한 이러한 접근법은 약물 대사가 느려 체내 약물이 위험 수준으로 높아질 수 있는 사람을 찾아냄으로써 약물 부작용의 빈도를 최소화하는 데 이용할 수 있다.