d라이브러리

23앤드미(23andMe), 놈(Knome), 내비제닉스(Navigenics), 디코드미(deCODEme).

수년 전부터 미국과 유럽에서 개인게놈 서비스를 하고 있는 회사들이다. 우리 돈으로 수십만~100여만 원을 내면 개인의 SNP(‘스닙’이라고 발음한다) 수십만 곳을 분석해 수십 가지 질병에 대해 병에 걸릴 가능성을 예측해주거나 수천만 원을 내면 게놈 전체를 해독해주기도 한다. 아직 우리나라는 이런 서비스가 법적으로 허용되지 않고 있다. 다만 연구목적으로는 SNP 해독이 이뤄지고 있다. 기자는 국내 한 연구소에 기자의 SNP 해독을 부탁했다. 90만 곳의 SNP 데이터가 담긴 파일을 얻은 기자는 관련 논문과 인터넷 사이트를 뒤지며 기자의 게놈을 스스로 분석해봤다. ‘DIY 개인게놈 서비스’를 체험해 본 셈이다.

신체 특징, 대체로 유전자 타입 반영

기자가 SNP 데이터를 분석하기 위해 처음 참고한 자료는 작년 5월 ‘네이처 제네틱스’에 실린 한국인의 신체 특성에 관련된 유전자 SNP 발굴을 다룬 논문이다. 질병관리본부 유전체센터의 연구결과로 여기에는 키나 체질량지수(BMI) 등에 기여하는 유전자의 SNP가 나와 있다. 기자는 먼저 키 관련 유전자 4개에 대해 알아보기로 했다. 올해 41살인 기자는 키가 168cm로 같은 나이대 한국 남성의 평균보다 3cm 정도 작다.

‘역시 그랬군…!’
네 유전자 가운데 가장 영향력이 큰 HMGA1 유전자의 경우 기자는 AA형이었다. SNP 자리에 부모 모두로부터 아데닌(A)이 있는 유전자를 물려받았다는 얘기다. 그런데 연구결과 AA형은 부모 모두로부터 구아닌(G)이 있는 유전자를 받은 GG형보다 키가 평균 2.1cm 작은 걸로 나타났다. 그 다음으로 기여하는 ZBTB38(AA형의 키가 GG형보다 평균 1.5cm 더 큼)나 EFEMP1(GG형의 키가 AA형보다 평균 0.6cm 더 큼)은 부모로부터 서로 다른 염기를 받아(헤테로) 각각 AG형이었다. 끝으로 PLAG1은 AA형으로 나타났는데, 이 형은 GG형보다 키가 평균 0.3cm 크다. 결국 네 유전자의 영향력은 기자의 키가 평균보다 작은 데 어느 정도 기여했을 것이다.

비만의 척도가 되는 ,b>;* 체질량지수에 기여한다고 밝혀진 FTO 유전자의 경우 기자는 TT형(T는 티민)이다. 이 형의 BMI는 AA형보다 평균 0.4 더 낮다(키가 168cm일 경우 체중이 1.1kg 덜 나감). 기자는 몸무게 54kg으로 마른 체형이다. 그러나 복부비만에 관여하는 C12orf51 유전자의 경우 CC형(C는 시토신)이었는데, CC형은 TT형보다 허리/엉덩이둘레 비가 평균 1.2% 더 높다.

* 체질량지수(BMI) 몸무게(kg)를 키의 제곱(m2)으로 나눈 값이다. 20 미만이면 저체중, 20~25는 정상, 25~30은 과체중, 30 이상이면 비만이다.

기자가 여자였다면 피부색 관련 유전자에도 관심이 많았을 것이다. 올해 3월 ‘PLoS 제네틱스’에 발표된 논문에 따르면 동아시아인들의 경우 OCA2 유전자의 한 SNP가 피부의 멜라닌색소량과 관련이 있는 것으로 나타났다. 연구 결과 AA형은 피부의 멜라닌색소량이 GG형보다 평균 7.5% 더 많아 피부색이 짙다. 피부색이 밝은 편인 기자는 GG형으로 확인됐다.

물론 이런 몇 가지 예를 갖고 ‘유전자가 신체 특성을 결정짓는구나!’라고 결론을 내릴 수는 없다. 실제로 키나 몸무게 등에는 수십 가지 유전자가 관여한다고 추측되고 있고 영양상태나 운동여부 등 환경의 영향도 크기 때문이다.



개인게놈 서비스 아직 초보 단계

일일이 논문을 찾기도 어렵고 좀 더 쉽게 개인게놈 데이터를 해석할 방법이 없을까. 인터넷 검색을 해보니 ‘스니피디아(SNPedia)’란 사이트가 있다. 누구나 참여할 수 있고 누구와도 지식을 공유한다는 인터넷 백과사전 위키피디아(wikipedia)처럼 SNP 정보를 수집해 공개한 사이트로 248개 유전자의 8000여 개 SNP 정보가 올라와 있다. 아래에 보니 인기 있는 SNP 20여 개가 선별돼 있다. 먼저 이것부터 확인해봐야겠다.

2형당뇨병이나 유방암, 전립선암과 관련이 있는 TCF7L2 유전자의 SNP의 경우 기자는 위험도가 낮은 GG형이다. 설명을 보니 GT형일 경우 발병 가능성이 좀 늘어나고 TT형에서는 더 위험해진다. 인종별 유전형 분포 정보도 있는데, 중국인과 일본인은 대부분이 GG형이다. 우리나라 사람 다수도 아마 GG형일 것이다. 반면 유럽인은 절반 정도만 GG형이고 TT형이 10%나 된다.

COMT라는 유전자의 SNP는 성격에 영향을 미친다. 이 유전자는 뇌의 전전두엽 도파민 수치를 낮추는 효소를 만드는데, A형이 활성이 낮고 G형이 높다. 전전두엽은 계획을 세우거나 결정을 내릴 때 활성화되는 부분이고 도파민은 뇌 뉴런 사이의 신호를 전달하는 데 관여하는 신경전달물질이다. 작년 8월 ‘네이처 뉴로사이언스’에 실린 논문에 따르면 AA형은 불확실한 상황에서 변화를 추구하는 성향이고 GG형은 하던 대로 하는 걸 좋아하는 성향이라고 한다. 예를 들어 외식을 할 때 아내는 새로 문을 연 식당에 가보자고 말하고 남편은 늘 가던 데서 먹자고 한다면 이 유전자의 형이 다를 확률이 높다. 기자는 그 중간인 AG형으로 나타났다.

유전자형과 약물 부작용의 관계도 흥미롭다. 혈중 콜레스테롤 수치는 동맥경화증과 밀접한 관계가 있기 때문에 수치가 높을 경우 스타틴 같은 약물을 정기적으로 복용한다. 스타틴은 콜레스테롤 수치를 효과적으로 낮추는 약물인데, 1만 명에 1명꼴로 근육통이나 근육쇠약 같은 부작용이 있다. 2008년 ‘뉴잉글랜드의학저널’에 발표된 연구에 따르면 SLCO1B1 유전자의 한 SNP가 CC형인 경우 TT형보다 17배, CT형도 TT형보다 4.5배나 부작용의 확률이 높다. 이 유전자는 주로 간에서 발현돼 약물이나 천연화합물 같은 분자를 대사(분해)하는 데 관여한다. 기자는 TT형이었는데, 인구의 약 70%가 TT형이고 CC형은 5% 미만이다.

논문이나 문헌에 나와 있는 SNP 정보가 ‘내 얘기’라는 생각에 처음엔 시간 가는 줄 모르고 ‘연구’했는데, 반나절을 컴퓨터에 매달려 있다 보니 한계에 다다랐다. 역시 생명정보학을 통해 SNP 데이터와 방대한 관련 자료를 종합한 뒤 일목요연한 보고서를 제공해주는 23앤드미 같은 서비스 회사가 있어야겠다는 생각이 간절했다. 23앤드미의 경우 499달러(약 55만원)에 SNP 데이터와 함께 질병과 특성 관련한 150여 항목의 정보를 제공해준다. 예를 들어 “이런저런 유전자들의 SNP 유형을 분석한 결과 당신은 관상동맥질환에 걸릴 확률이 평균의 3배다”라는 식으로 알려주고 그에 따른 권고사항도 첨가한다.


이런 친절한 서비스에도 불구하고 과연 개인게놈 서비스가 질병을 예측하고 예방하는 데 효과가 있느냐에 대한 논란이 여전하다. 검사에 쓰이는 SNP 칩은 수십만 개의 SNP만을 확인할 수 있는데, 현재까지 알려진 SNP 1000만 곳 가운데 10%도 되지 않는다. 게다가 유전자 삽입이나 결실, 복제 수 변이 같은 원인으로 인한 질병은 SNP 칩으로는 분석으로 예측할 수 없고 전체 게놈을 분석해야만 한다.

따라서 이 결과를 바탕으로 알아낸 정보는 본질적으로 불완전할 수밖에 없다. 기자 역시 스니피디아의 인기 SNP 항목 가운데 대머리에 영향을 주는 SNP나 알코올 탐닉성, 니코틴 중독성, 유당분해효소결핍증(우유를 마시면 속이 불편한 증세)에 관여하는 SNP에 대해 알고 싶었지만 기자의 게놈을 분석한 칩에는 해당 SNP의 탐침이 들어 있지 않아 데이터가 없었다.

개인게놈 서비스의 신뢰성에 대한 회의도 만만치 않다. 미국 노스캐롤라이나대 유전학과 제임스 에반스 교수는 동일한 DNA시료를 23앤드미와 디코드미에 보내 서비스를 받았더니 항목의 3분의 1이 서로 반대가 되는 예측을 했다고 말했다.

이런 회의에도 불구하고 많은 전문가들은 어떤 혁신적인 기술도 초기에는 비슷한 길을 밟았다며 미래를 낙관하고 있다. DNA해독 비용이 더 떨어져 100만 원 정도에 개인의 전체 게놈 데이터를 얻을 수 있고 유전자와 질병, 약물의 관계가 좀 더 명확하게 밝혀지는 수년 뒤에는 개인게놈 정보가 건강관리의 필수적인 항목이 될 수밖에 없다고 믿기 때문이다.

인간게놈프로젝트를 이끈 미국 국립보건원(NIH) 프랜시스 콜린스 원장은 최근 ‘네이처’에 기고한 글에서 “SNP 칩은 유전성이 있는 질병의 일부만을 확인할 수 있지만 관련 데이터베이스가 빠르게 늘고 있다”며 “이를 반영해 소비자에게 직접 유전적 위험성을 예측해주는 서비스는 얼리어답터에게 매력적인 상품”이라고 평가했다.
 

세계 최초 전체 게놈 분석 서비스업체 놈(Knome) 방문 “2년 동안은 게놈정보가 무료로 업데이트됩니다” “올 6월부터 가격이 3만 5000달러(약 3900만원)로 조정됩니다.” 미국 케임브리지에 위치한 개인게놈 분석 서비스업체 놈(Knome)의 아리 키리키 부사장은 현재 6만 8000달러(약 7600만 원)인 전체 게놈 분석 비용을 낮출 계획이 없냐는 기자의 질문에 옆에 있던 나탄 피어슨 연구소장을 한 번 흘끗 보더니 이렇게 대답했다. 회사명 놈은 ‘당신 자신을 알라(Know thyself)’와 ‘게놈(genome)’에서 따왔다. 2007년 11월 세계 최초로 개인게놈 전체를 분석하는 서비스를 시작한 회사로 이듬해 1월 첫 고객인 스위스의 사업가 단 스토이세스쿠에게 게놈 데이터(60억 염기쌍의 서열로 약 1.5GB)가 담긴 USB메모리를 전달했다. 이때 가격이 35만 달러였으니 2년 7개월 만에 10분의 1로 떨어지는 셈이다. “사실 아직까지 개인 고객은 얼마 되지 않습니다. 하지만 가격이 내려갈수록 빠르게 늘어날 겁니다. 1980년대 PC가 나오면서 컴퓨터가 급속히 보급됐듯이요.” 키리키 부사장은 1940년대 발명된 컴퓨터가 개인화되기 시작할 때까지 40년이 걸렸지만 게놈의 경우는 이보다 시간이 훨씬 덜 걸릴 거라고 내다봤다. 이 회사는 전체 게놈을 분석하는 서비스 외에 전체 게놈의 1.5%를 차지하는, 유전자를 담은 부분인 엑솜(exome)만을 분석해주기도 한다. 당연히 비용은 훨씬 저렴하다.피어슨 소장은 “엑솜 분석은 주로 연구자들이 의뢰한다”며 “한국 고객도 있다”고 덧붙였다. 구체적으로 누구냐는 질문엔 약간 당황하며 “서울대…”라며 더 이상의 고객정보는 알려주기 곤란하다고 말했다. 게놈염기서열을 해독하는 장비(DNA 시퀀서)를 보고 싶다고 하자 피어슨 소장은 “여긴 장비가 한 대도 없다”며 “해독은 중국의 베이징게놈연구소(BGI)에 맡긴다”는 뜻밖의 대답을 했다. 놈은 BGI가 해독한 데이터를 받아 전체 서열을 맞추고 이를 분석해 질병예측정보 등을 추출하는 일을 한다는 것. 피어슨 소장은 “이곳의 직원은 12명인데 대부분 생명정보학이나 컴퓨터과학을 전공했다”며 “인도 지사에는 6명의 직원이 근무하며 매일 수백 편씩 쏟아지는 게놈 관련 논문에서 최신 정보들을 뽑아 업데이트한다”고 덧붙였다. 개인게놈을 ‘구매’한 고객들은 이런 정보를 어떻게 활용할까. “화면을 보시죠. 직관적으로 알 수 있게 게놈정보가 표현돼 있습니다.” 피어슨 소장이 화면에 있는 염색체 23쌍 가운데 하나를 클릭하자 그 부분이 확대된 화면으로 바뀐다. 또 유전자 이름을 치면 해당 유전자의 염기서열이 바로 나오면서 표준 염기서열(2003년 완성된 인간게놈)과 비교하는 화면이 따라온다. 또 관련 질병이나 최신 연구결과도 요약돼 있다.피어슨 소장은 “아이폰이 아이튠스에 접속해 업데이트를 받듯이 고객이 자신의 염기서열이 담긴 USB 메모리를 꽂아 접속하면 무료로 2년간 정보를 업데이트해준다”며 “그 뒤로는 일정액의 ‘정기구독료’를 내는 시스템”이라고 설명했다. 이 정도 서비스라면 가격이 한 번 더 10분의 1로 떨어져 3500달러가 될 때쯤엔 정말 많은 사람들이 자신의 게놈 분석을 진지하게 고려할 것 같다는 예감이 밀려왔다. 미국 케임브리지=강석기 기자 sukki@donga.com

 
 

개인별 유전자 분석해 맞춤약 처방한다 올해 나이 55세인 남성 전우치 씨(가명)는 1년 전에 뇌경색으로 쓰러졌었다. 뭉쳐진 피(혈전)가 뇌혈관을 막아 혈액이 원활하게 흐르지 않은 탓에 뇌 조직이 손상된 것이다. 그는 항 응고작용으로 혈전이 생기지 않게 방지하는 약물 ‘와파린’을 복용하고 있다. 그런데 그는 전혀 반대의 문제가 생겼다. 와파린을 복용한 뒤 혈전이 생길 위험은 적어졌지만, 오히려 피가 너무 묽어지는 바람에 소변에 피가 섞여 나오기 때문이다(혈뇨). 전문의들은 뚜렷한 원인을 모르겠다며 고개를 절레절레 흔들었다. 지난 1월, 전 씨는 인제대 부산백병원 약물유전체연구센터를 찾았다. 이곳에서는 1996년부터 ‘개인별 맞춤약물치료’를 임상에 적용하고 있다. 개인별 맞춤약물치료란 약물이 정상적으로 듣지 않는 환자의 유전자를 검사해 돌연변이가 있는지 밝히고, 그 환자에게 알맞은 복용량을 찾아 적용하는 방법이다. 결국 약물의 부작용은 최소로 줄이고 효과는 최대로 높이는 셈이다. 그는 혈액을 뽑아 유전자 검사를 받은 뒤에야 왜 와파린이 제대로 듣지 않았는지 명확한 원인을 알았다. 와파린이 비타민 K의 기능을 방해해 혈액응고를 억제하는 과정에서 2개의 유전자(CYP2C9와 VKORC1)가 관여하는데, 이들의 형태가 보통 사람과 달랐기 때문이다. CYP2C9 유전자는 간에서 와파린 같은 외부 유래 화합물을 분해시키는 효소를 만들며, VKORC1 유전자가 만드는 단백질은 혈액응고인자를 생성시키는데 와파린은 이 단백질에 달라붙어 작용을 방해한다. 전 씨의 유전자형은 CYP2C9*3/*3과 VKORC1-AA였다. CYP2C9 효소는 정상적인 유전자형인 사람(CYP2C9*1)에 비해 약물을 분해하는 효율이 20~80%나 떨어졌다. 와파린이 혈액 내에 오랫동안 남아 지나친 항 혈액응고반응을 일으킨다는 얘기다. 또 전 씨처럼 VKORC1 유전자의 특정 위치에 G(구아닌) 대신 A(아데닌)이 있을 경우 VKORC1 단백질이 적게 생성돼 와파린을 조금만 먹어도 혈액응고를 억제한다. 결국 전 씨는 유전적 요인 때문에 일반적인 권고량대로 와파린을 복용하더라도 과도한 약발로 부작용이 나타난다. 약물유전체연구센터의 김은영 교수는 “이런 유전자형을 가진 사람은 와파린을 적게 복용해야 한다”고 설명했다. 이 범위 안에서 약물의 농도를 조절해 복용한 결과, 전 씨에게 알맞은 와파린의 복용량은 약 0.75mg이었다. 와파린의 일반적인 복용 권고량은 약 4mg이다. 현재 국내에서는 부산백병원을 비롯해 강남세브란스병원, 삼성서울병원, 서울대병원, 서울아산병원 등에서 심혈관 질환뿐 아니라 정신질환이나 암, 피부병 등을 치료할 때도 개인별 맞춤약물치료를 적용하고 있다. 예를 들면 유방암 치료제 타목시펜이나 면역억제제 아자티오프린으로 맞춤치료를 하기 위해 각각 CYP2D6 유전자와 TPMT 유전자의 형태를 분석한다. 전문가들은 개인별 맞춤약물치료법이 미래 보건의료에서 중요한 역할을 할 것임은 분명하지만, 모든 의약품에서 100% 활용이 가능한 것은 아니라고 보고 있다. 약물이 작용하는 메커니즘에는 다양한 유전자가 복합적으로 관여하거나 유전적인 요인 외에도 환경적인 요인이 영향을 주기 때문이다. 현재 전문가들은 약물의 농도를 조절해 일일히 모니터링을 하지 않아도 개인에게 알맞은 복용량을 찾기 위한 공식을 알아내 검증하고 있다. 김 교수는 “앞으로 여러 유전자 간의 복합적인 관계나 환경적인 요인까지 수치화할 수 있다면, 더 수월하게 치료할 수 있을 것”이라고 설명했다. 부산=이정아 기자 zzunga@donga.com

▼관련기사를 계속 보시려면? 2010 개인게놈 시대 개막 선언 생명정보학, 게놈 데이터 더미에서 보석 캔다 개인게놈 시대 미리 맛보기