광주과학기술원(GIST)은 이현주 전기전자컴퓨터공학부 교수팀이 암세포 유전 변이 발굴 및 유전체 복원 알고리즘을 개발, 암 환자 개인 맞춤 치료에 기여할 수 있게 됐다고 3일 밝혔다.
이 교수팀은 전장유전체 데이터를 분석, 유전 변이를 발굴하고 단일염기서열 수준으로 유전체 구조를 복원하는 그래프 기반 새로운 알고리즘을 개발했다. 변이 검출 오차가 많은 전장유전체 데이터에서 정확하게 유전 변이를 발굴하고 암 환자에게서 기존 방법으로 발견되지 않은 재배열된 유전체 구조를 파악하는 데 성공한 것이다.
전장유전체 데이터란, 개별 개체의 전체 DNA 염기 서열을 제공하는 데이터를 말한다. 인간 유전체는 30억개 염기서열로 구성돼 있다. 암세포 경우 정상 세포와는 다른 유전 변이가 존재한다. 개개인 암에 따른 서로 다른 유전 변이를 정확히 파악해 내는 것은 개인 맞춤 치료에 있어 중요하다.
하지만 30억개 염기서열을 분석해 암세포가 갖고 있는 변이를 정확히 파악하는 것은 매우 어려운 과제다. 특히 암세포에서 과거에 현미경으로 관측돼 온 재배열된 염색체 구조는 아직 단일염기서열 수준으로 파악된 적 없다. 따라서 전장 유전체를 분석해 이를 파악할 수 있는 알고리즘이 필요하다.
연구팀은 유전 변이 발굴 및 유전체 복원 알고리즘인 인포지노머(InfoGenomeR)를 개발, 구조 변이를 가진 염기 서열을 그래프 형태로 변환한 뒤 구조 변이와 복제수 변이가 서로 일관성 있는 값을 가지도록 그래프를 재구성함으로써 검출 오차를 줄였다. 이후 이형접합 단일염기다형성 정보를 이용해 하프로타입 그래프를 구성한 뒤 최소 엔트로피 값을 갖는 오일러 경로를 찾아 유전체 배열 형태를 복원했다.
연구팀이 개발한 인포지노머는 유전 변이 검출 오차를 크게 줄였으며 암 세포주의 유전체 배열 형태를 단일염기서열 수준으로 복원했다.
유전 변이 검출 정확도는 국제적인 유전체 분석 전문기업 일루미나 알고리즘 만타에 비해 크게 향상된 수준이다. 유방암 및 뇌암 환자 데이터에 적용, 환자에게서 원형 유전체 구조가 수십배 증폭돼 있는 사실을 확인했다. 이는 암 유형마다 특정 염색체가 재배열되는 과정을 동반한다는 사실을 밝혀낸 것이며 재발하거나 전이된 암에서 기존에 존재한 암 부위에는 없었던 재배열된 유전체가 새롭게 나타났음을 의미하다.
이현주 교수는 “전장유전체 데이터만을 이용해 암 세포의 유전체 배열 형태를 단일염기서열 수준의 복원함으로써 개인 맞춤 의료를 위한 암 관련 유전자의 발현 조절을 규명할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
이 교수와 석박사 통합과정의 이영훈 학생이 수행한 이번 연구는 한국연구재단의 개인연구지원사업(중견연구)과 정보통신기획평가원의 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업의 지원으로 진행됐다. 세계적인 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈' 최신호 온라인에 게재됐다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
