[과학을 읽다]유전자소셜네트워크로 암 예측한다

돌연빈이 낮은 암 유전자에 대한 예측 가능해

▲유전자 소셜 네트워크를 이용한 암유전체 빅데이터 분석방법.[사진제공=미래부]

[정종오 기자] 국내 연구팀이 유전자 소셜 네트워크로 암유전자를 찾아내는 시스템을 개발했습니다. 유전자 소셜 네트워크를 이용해 암유전체 빅데이터를 효과적으로 분석합니다. 새로운 암 유전자를 예측하고 발굴하는 '머핀(MUFFINN www.inetbio.org/muffinn)'입니다. 웹기반입니다.

국제 유전체연구팀(The Cancer Genome Atlas)이 발표한 18종의 암유전체 빅데이터를 '머핀' 시스템에 적용시켰습니다. 그 결과 잘 알려진 암유전자뿐 아니라 새로운 암 유전자도 효과적으로 예측한다는 것을 확인했습니다. 현재 주목받고 있는 암유전자 발굴 방법은 돌연변이 빈도가 낮은 암 유전자에 대한 예측이 불가능합니다.

암유전체 빅데이터는 많은 암환자의 유전체를 다방면에서 분석한 빅데이터를 말합니다. 유전자 소셜 네트워크는 인간의 유전자들 사이의 기능적 관계를 네트워크로 보여주는 모델입니다.

암 진단과 치료를 위해서는 보다 많은 암유발 유전자를 발굴하고 확보해야 합니다. 유전체 빅데이터 생산이 그 중 하나입니다. 차세대염기서열분석(NGS) 기술 발달로 인간 유전자 전체 염기서열을 보다 쉽게 읽을 수 있습니다. 문제는 암유전체 빅데이터만 분석하는데 한계가 있다는 것이죠.

'머핀' 시스템은 암이 단일 유전자 손상에 의한 질환이 아닌 관련 유전자네트워크의 손상에 의한 질환이라는 암유전자네트워크 가설에 근거했습니다. 유전자 자신의 돌연변이뿐 아니라 네트워크에서 이웃하는 유전자들의 돌연변이 정보를 함께 이용한다는 것이죠. 즉 자신의 돌연변이 빈도가 낮아도 이웃 유전자의 돌연변이 빈도가 높으면 암유전자로 예측하는 방법입니다.

돌연변이 출현 빈도가 낮아 기존의 통계적 방법으로는 예측이 불가능했던 다수의 유전자들이 머핀 시스템으로는 효과적으로 예측됐다는 점에 관심이 쏠리고 있습니다. 돌연변이 빈도가 낮은 암 유전자는 발굴이 어렵기 때문에 오랫동안 암유전체 분야의 많은 연구자들이 노력해 왔던 주제입니다.

이번 연구는 이인석 연세대 교수팀이 수행했습니다. 연구 결과는 세계적 학술지 게놈 바이올로지(Genome Biology) 6월23일자(논문명:MUFFINN: cancer gene discovery via network analysis of somatic mutation data)에 실렸습니다.

이인석 교수는 "이번 연구는 그 동안 돌연변이 빈도가 낮아 발굴이 어려웠던 암 유전자들도 찾아낼 수 있는 시스템을 개발한 것"이라며 "새로운 암 유전자 발굴의 가능성을 제시함으로써 앞으로 환자 수가 적은 희귀암 등 암 유전체 연구에 기여할 것으로 기대된다"고 말했습니다.