사회뉴스 입니다.

유전자 커뮤니티의 약한 고리를 찾아내 환자별 맞춤형 의료 제공을 가능케 하는 기술이 국내에서 개발됐다.
결속력 높은 사회적 커뮤니티가 구성원 개인이 건강을 유지하는 데 선한 영향을 주듯, 유전자 커뮤니티의 결속력도 개인 건강 상태에 영향을 미칠 수 있다는 점에 착안해 얻은 결과물이다.

KAIST는 이도헌 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고, 이 네트워크에서 유전자별 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(COmmunity COhesion Scores in Individualized gene Network Estimated from single Transcripotmics data·COSINET) 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.

이 기술은 개인화된 유전자 네트워크에서 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측하는 것이 핵심이다.

연구팀은 최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 복합질병 발병률이 높아지는 상황과 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 치료 효과를 높임으로써 개인·사회적 의료비 부담을 경감해야 한다는 사회적 요구를 반영해 연구를 진행했다.

연구팀은 우선 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다.

이어 유전자 커뮤니티의 유전자 상호작용에서 나타나는 상관관계를 선형 회귀 분석으로 모델링한 후 개별 환자의 유전자 발현량이 해당 예측 모델을 잘 따르는지를 통계적으로 분석했다.

이를 통해 환자 개인에게서 보이는 상호작용이 소실된 유전자 쌍을 정상 조직 유전자 네트워크에서 제거함으로써 개인화된 유전자 네트워크를 구축, 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 사이의 최단 거리를 기반으로 소실된 유전자 상호작용이 유전자별 커뮤니티 결속력이 약화되는 데 미치는 영향을 정확하게 측정할 수 있게 됐다.

특히 결속력이 약해진 유전자 커뮤니티는 환자의 특이적 질병 기전을 설명하는 단초가 되고, 이 유전자 커뮤니티에서 환자 특이적으로 결속력이 약해지는 데 기여하는 유전자를 찾아내 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적 제안을 가능케 했다.
이러한 약물 표적 발굴 기술은 기존의 기술보다 4배 이상 효과적이라고 연구팀은 강조했다.

KAIST 바이오및뇌공학과 이도헌 교수, 왕승현 박사과정이 공동으로 진행한 이 연구는 과학기술정보통신부 데이터 기반 디지털 바이오 선도사업의 지원을 받아 수행됐다.
연구 결과는 영국 옥스퍼드대가 발간하는 생명정보학 분야 학술지 ‘생명정보학 브리핑(Briefings in Bioinformatics·)’ 온라인(4월 15일)과 지면(5월호)에 게재됐다.

이도헌 교수는 “다수 유전자가 관여하는 복합질병은 개별 유전자보다는 유전자 사이의 상호작용을 고려하는 시스템적 관점에서 바라봐야 한다”며 “같은 이유로 기존에 임상 현장에서 환자 맞춤형 의료를 위해 쓰이는 단일 유전자 기반의 바이오마커는 복합질병의 이질성과 복잡성을 충분히 담아내는 데 한계를 보였다”고 진단했다.

그러면서 “KAIST 연구팀이 개발한 기술은 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료를 실현하는 데 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것”이라고 말했다.