UNIST 게놈센터, 한국인 4천 명 게놈 최초 공개!
한국인 4천 명의 게놈서열이 최초로 밝혀졌다.
UNIST(총장 이용훈) 게놈센터(KOGIC, 센터장 박종화)는 4157명의 한국인 게놈서열을 최초로 공개, 최대 규모인 4500만 개의 한국인 유전 변이를 발견했다. 2015년부터 2021년까지 울산시와 과학기술정보통신부가 공동 추진한 ‘한국인만명게놈사업’의 최신 성과다. 
한국인들은 비슷한 유전자 구성을 가지고 있다. 이번 연구를 통해 한국인 유전자의 대부분을 포함하는 완결성 높은 게놈빅데이터가 생성된 것이다.연구팀은 울산 게놈서비스산업특구사업을 통해 구축된 슈퍼컴퓨터(바이오데이터팜)를 활용해 한국인 4천 명의 게놈 정보를 해독했다. 해독된 정보를 바탕으로 건강데이터 107개를 추가해 인공지능을 통해 분석했다.그 결과, 연구팀은 역대 최대 규모인 4,500만 개의 한국인 유전변이를 발굴했다. 지난 2020년에 게놈센터에서 발표한 2,300만 개의 유전변이에서 추가된 수치다. 완전히 개인 특이적인 유전변이를 제외하면 거의 모든 한국인의 유전변이를 찾아낸 것이라고 보면 된다.연구팀은 인공지능을 통해, 한국인의 건강 정보와 관련된 1,356개의 유전자 지표를 새롭게 발견하였다. 또한, 한국인의 건강정보 간의 상관관계와 인과관계도 밝혀냈다.제 1저자 전성원 박사는 “이번 연구를 통해 역대 최대 규모인 한국인 4,157명의 전장게놈(Whole-Genome)데이터와 건강정보 데이터를 융합했다”며 “한국인의 게놈 전 영역에서 건강정보와 관련된 최대 규모의 유전자 변이를 초정밀도로 분석했다”고 설명했다. 또한 “병원, 바이오기업, 연구소 등이 건강 예측, 맞춤 진단, 신약 개발 등에 한국인 4천 명 게놈데이터를 직간접적으로 활용할 수 있다”고 전했다.박종화 교수는 “앞으로 게놈을 포함한 다양한 오믹스 데이터를 활용해 건강이나 질병정보를 인공지능기술로 더욱 정밀하게 파악할 수 있을 것이다”며 “헬스케어 산업에 장기적으로 활용 가능한 소중한 데이터베이스를 구축한 것이다”라고 덧붙였다.이번 연구는 게놈 전문 학술지인 기가사이언스(GigaScience)에 4월 16일 온라인 게재됐다. 연구 수행은 울산시와 과기부의 지원으로 이뤄졌다.(논문명: Korea4K: whole genome sequences of 4,157 Koreans with 107 phenotypes derived from extensive health check-ups)◆ 연구 결과 개요1. 연구배경 한국인 1만 명 이상의 바이오 빅데이터(게놈/오믹스) 정보 + 임상 정보 + 건강설문 정보 구축 및 지능적 분석기술 고도화와 정밀의료 원천연구(유전자 변이)에 따른 선택적 약물 작용 등을 목표로 하는 ‘울산 1만 명 게놈 프로젝트’의 두 번째 연구 결과로, 4천명 이상의 전장 게놈(Whole genome) 정보와 건강검진 정보를 분석해 한국인의 게놈과 건강형질 간의 상관/인과 관계를 밝힘.2. 연구내용 본 ‘울산 1만 명 게놈 프로젝트’는 대한민국 누구나 홍보자료를 보고 자발적으로 프로젝트에 참여할 수 있도록 홈페이지를 구축해 전국적으로 참여자를 모집했다. 사전에 설명을 듣고 동의한 참여자들에게는 게놈 분석 연구 리포트를 제공함으로써 연구 결과를 참여자와 공유하고 본인의 유전체 정보(게놈)를 잘 이해할 기회를 제공했다. 이번 연구에서는 4,157명의 한국인 게놈 전체를 해독했고, 그 결과 세계표준인 ‘인간표준게놈지도(GRCh38)’와 비교해 차이 나는 4,553만 7,252개의 게놈 변이를 4,157명의 한국인 게놈에서 발견했다. 특히 이 중 48.2%의 변이는 한국인 집단 내에서 한 번 또는 두 번만 발견되는 독특한 변이(Singleton, Doubleton)로 밝혀져, 더 많은 한국인을 분석해도 이러한 개인 특이적인 변이들은 끊임없이 발견될 것임을 시사했다. 본 연구는 이러한 개인 특이적 변이들을 제외하면 한국인 내의 대부분의 희귀한 변이 (빈도 0.01%이상)를 찾아냈다는 것을 의미한다. 연구팀은 이미 공개된 코리아1K(Korea1K) 데이터베이스의 결측값 대체 패널 (Imputation panel) 개선하여 Korea4K 패널의 더 정확해진 성능을 확인했다. 이는 한국인 4천 명 게놈을 이용하면, 전장게놈 해독을 하지 않고 부분적으로 한국인의 게놈 해독을 했을 때, 보다 더 정확하게 그 한국인 전장게놈을 예측할 수 있다는 뜻이다. 또 연구팀은 Korea4K 변이체(Variome)와 함께 참여자로부터 측정된 건강검진 결과 중 107개의 수치형 항목을 이용해 전장 게놈 연관 분석(Genome-Wide Association Study)을 진행했다. 그 결과 건강정보와 관련된 1,356개의 새로운 유전자 마커를 발견했다. 이 유전자 마커와 총 37개의 표현형 항목들에서 24개의 유전적 연관이 높은 건강정보, 14개의 다발형(pleiotropy)관계, 127개의 새로운 인과관계를 찾아냈다. 3. 기대효과 본 사업의 게놈데이터는, 바이오의 반도체라고도 불리며, 이것을 활용해, 수많은 바이오의료 기업들이 직간접적으로 기술개발, 상품개발에 활용된다. 그 가치는 천문학적이다.실용적으로, 다양한 유전자 진단, 신약개발, 약의 부작용검사 등에 게놈정보가 활용되어, 알레르기, 면역반응, 감염병대응 등에 공공적으로 광범위하게 활용 될수 있다.게놈 2.0 으로 불리는, 전사체, 단백체, 대사체, 외유전체를 포함하는 다중오믹스 정보 등과도 연계하면, 한국인의 표현형(유전자에 의해 발현되는 형질) 분석, 질병 예측 등의 후속 연구에 활용될 수 있는 방대한 맞춤 정밀의료 데이터가 공급이 되는 효과가 있다. 본 사업에서 처리되는 방대한 개인 유전자 정보의 생산, 보존, 관리, 활용, 보안의 모든 부분에서 최첨단 기술을 자체개발 및 도입을 할수 있어서, 한국의 생정보학 기술을 한차원 올리는 선행연구의 효과도 있다. 이는 결국, 국가적 바이오의료 산업의 경쟁력을 올리는데 활용된다.◆ 용 어 설 명1. 게놈(Genome) 유전자(Gene)과 염색체(Chromosome)의 합성어. 유전체라고도 한다. 게놈은 한 개체 유전자의 총 염기서열로, 한 생물종의 거의 완전한 유전 정보의 총합이다. 인간의 유전 정보는 46개(23쌍)의 염색체에 저장된다. 염색체 안에는 마치 실타래처럼 네 종류의 염기가 모여서 있다. 인간의 경우 아데닌(A), 구아닌(G), 시토신(C), 티민(T)이라는 네 종류의 염기 30억 개가 일정한 순서로 늘어서 있다. 이 염기서열에 따라 키와 피부색 등 생물학적 특성이 결정된다.2. 변이 (Variant) 인간 참조표준 게놈 지도와 샘플간의 차이. 인간이 서로 다른 생물학적 특성을 갖는 이유이다. 유전자 변이에 의해 질병과 표현형의 차이가 발생하기도 한다.3. 전장 유전체 연관 분석 (GWAS, Genome-Wide Association Study) 모든 유전체 위치에 대해 관심 있는 형질과의 연관성을 찾는 분석으로, 형질에 관련 있는 유전 변이를 찾는 분석에 널리 쓰인다.4. 결측값 대체 패널 (Imputation panel) 해독되지 않은 유전체 위치를 예측하는 패널이다. 값이 싼 해독법인 DNA chip 데이터를 보완하는 목적으로 쓰인다.◆ 그 림 설 명그림1. Korea4K 한국인 건강정보 AI 분석한국인 4천명의 게놈정보와 건강정보를 AI를 통해 분석한 결과, 암/심장병/희귀질환 등을 정밀하게 예측할 수 있는 기반을 마련함. 또한 기업이나 다른 연구자들이 활용할 수 있는 건강한 한국인의 게놈 정보를 제공함.
◆ 박종화 [교신저자] 교수 이력사항
1. 인적사항
○ 소 속 : 울산과학기술원(UNIST)
○ 전 화 : 052-217-5329
○ 이메일 : jongbhak@unist.ac.kr
2. 학력
○ 1994년: University of Aberdeen 학사
○ 1997년: University of Cambridge 박사
○ 1999년: Harvard Medical School, George Church Lab. 박사후연구원
3. 경력사항
○ Group leader, MRC Laboratory of Molecular Biology, University of Cambridge
○ Associate Professor, Department of Biosystems Engineering, KAIST
○ Founder & 1st Director, Korean Bioinformation Center(KOBIC)
○ President & Research Institute Director, Theragen Etex Inc
○ Professor, BME, UNIST
○ Co-CEO, Clinomics Inc, Korea.
4. 전문 분야 정보
○ 생정보학 (Bioinformatics)
○ 노화학 (Geromics)
○ 암 (Canceromics)
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