매우 빠른 속도로 발전하고 있는 차세대 염기서열 분석 플랫폼과 최신 생물정보학적 분석도구들로 말미암아, 1,000달러 이하의 가격으로 인간 유전체 염기서열을 해독하고자 하는 궁극적인 목표가 조만간 곧 실현될 수 있을 것 같다. 차세대 염기서열 분석 분야의 급속한 기술적 진전은 NGS 데이터의 분석과 관리를 위한 통계적 방법과 생물정보학적 분석도구들에 대한 수요를 꾸준히 증대시키고 있다. NGS 플랫폼이 상용화되어 쓰이기 시작한 초창기부터, NGS 데이터를 분석하고 해석하거나, 가시화 해주는 다수의 응용프로그램이나 도구들이 개발되어 활용되어 왔다. 그러나, NGS 데이터의 엄청난 범람으로 데이터 저장, 데이터 분석 및 관리 등에 있어서 해결해야 할 많은 문제들이 부각되고 있다. NGS 데이터 분석은 단편서열과 참조서열간의 서열정렬, 염기식별, 다형성 발견, 쌍단편 서열이나 비쌍단편 서열 등을 이용한 어셈블리 작업, 구조변이 발견, 유전체 브라우징 등을 본질적으로 포함한다. 본 논문은 주요 차세대 염기서열 결정기술과 NGS 데이터 분석을 위한 생물정보학적 분석도구들에 대해 개관적으로 소개하고자 한다.
최근 차세대 시퀀싱 기술의 급속한 발전에 따라 서열 정보의 해독이 비교적 쉬워지면서 개인별 맞춤의학의 실현에 대한 기대와 관심이 높아지고 있다. 각 개인의 서열 정보 사이에는 SNP (single nucleotide polymorphism), Indel, CNV (copy number variation) 등의 다양한 유전적 구조 변이가 존재하며, 이러한 서열 정보의 부분적 차이는 각 개인의 유전적 특성 및 질병 감수성 등과 밀접한 관련을 갖는다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 결과로 산출되는 수많은 짧은 DNA 서열 조각인 리드 데이터를 이용한 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 레퍼런스 시퀀스의 각 위치에 대한 리드 시퀀스의 매핑 정보를 기반으로 SNP 후보 영역을 추출하며, 품질 정보 등을 활용하여 에러 발생률을 최소화한다. 또한 대규모 시퀀싱 데이터와 SNP 구조 변이 데이터의 효율적인 저장/검색을 지원하는 시각적 분석 도구를 구현하여 제안된 방식의 유용성을 검증한다.
유전성 대사질환은 생화학적 대사 이상에 의해 발생하는 질환 군으로, 매우 다양할 뿐만 아니라 임상 양상이 서로 겹칠 수 있어 진단에 어려움을 겪을 수 있다. 과거에는 유전성 대사질환의 원인이 될 수 있는 유전자를 선정한 후 한 개씩 분석하는 방식으로 유전자 검사를 시행했다. 하지만, 최근에는 차세대 염기서열분석 기술이 발전함에 따라 유전성 대사질환과 관련된 수백-수천개의 유전자를 한꺼번에 분석하거나, 인간의 모든 유전자를 포함하는 엑솜/게놈 분석을 시행한 후 원인 유전자를 찾는 방식으로 유전 진단의 패러다임이 바뀌고 있다. 본 종설에서는 차세대 염기서열분석을 이용한 유전성 대사질환의 유전 진단 방법과 진단율 및 주의점 등을 살펴보고자 한다.
차세대염기서열분석법(NGS, Next Generation Sequencing) 기술은 하나의 유전체를 무수히 많은 조각으로 분해하여 각 조각을 동시에 읽어낸 뒤, 전산기술을 이용하여 조합함으로써 방대한 유전체 정보를 빠르게 해독하는 방법이다. 한편, 액체 생검(LB, liquid biopsy)이란 암세포가 깨지면서 생기는 미량의 DNA 조각을 말초혈액 속에서 찾아내 암을 진단하는 기술로 조직 생검(tissue biopsy)에 비해 비침습적이다. 본 논문은 NGS와 LB 기술을 접목했을 때 확진이 가능하고 예후 및 치료경과의 예측이 가능함을 제언하였다.
다양하고 빠른 차세대 유전체 서열 분석기를 사용한 개인 유전체 분석은 생명과학 연구뿐만 아니라 질병의 진단과 치료를 포함하는 의학 분야까지 새로운 지평을 열고 있다. 저렴한 비용으로 읽혀진 개인 유전체 서열은 통합 과정을 거쳐 유전체 이상을 점검할 수 있고, 얻어진 서열 데이터는 유전자 변이성 연구, 유전체 발현 연구, 후성유전학적 연구, 유전체 주석화 등에 이용될 수 있다. 개인 유전체 데이터는 생물학적 연구 결과와 임상 연구 데이터를 연계하여 질환 위험도의 예측과 맞춤 치료에 이용할 수 있게 되었다. 개인 맞춤의학 시대에 전문적 데이터와 일반인 사용자의 간극을 메우기 위해 스마트 미디어 기기와 같은 적극적인 인터페이스의 개발이 시급하다.
산전 진단에서 유전자 검사는 임상 관리 및 부모의 의사 결정에 중요한 정보를 제공하고 있다. 지난 여러 해 동안 G-banidng 핵형 분석, 형광성 제자리 교잡 방법, 염색체 마이크로어레이 및 유전자 패널과 같은 세포유전학적 검사 방법들이 일반적인 산전 진단의 검사의 일부가 되어 발전해 왔다. 그러나 이러한 각각의 방법은 한계를 가지고 있으며 각각의 진단 기술의 단점들을 보완할 수 있는 혁신적인 검사 방법의 도입의 필요성이 매우 필요한 시점이다. 최근 차세대 염기서열 분석에 기반한 유전체 분석 방법의 도입은 현재의 산전 진단에서의 관행에 많은 변화를 주고 있다. 이렇게 산전 진단에서의 유전체 단위의 염기서열 분석은 정교한 해상도와 높은 정확도를 통해 데이터를 빠르게 분석하고 비용을 감소시키는 기술의 혁신을 보여주고 있다. 따라서 본 논문에서는 시퀀싱 기반 산전 진단의 현재 상태와 관련 과제 및 미래 전망에 대하여 검토해 보았다.
한국인 최초 전체 유전체 서열(KOREF; Koreanindividualgenomesequence) 은 한국인을 위한 참조 서열로써 사용될 수 있다. 2009년 1월에 남성 한국인 유전체를 솔렉사(Solexa)를 통해 전장서열을 결정하였다. 이는 NCBI의 인간게놈프로젝트에서 생산한 게놈의 99.83%를 커버하며, 또한 NCBI게름서열의 약 20배를 커버할 정도의 유전체 서열을 결정하여 매우 높은 정확도를 가진 한국인 고유유전체이다. 한국인 유전체 서열의 분석결과 현재까지 밝혀지지 않았던 한국인 특이적인 3백만 개의 SNP를 밝혀냈다. 먼저 보고된 중국인 게놈은 한국인 게놈과 매우 가까운 민족 그룹임에도 불구하고 38%(3,186,352 SNP중에 1,217,362 SNP) 의 특이적인 차이를 나타내었으며, 또한 미토콘드리아 서열 비교를 통해서도 특이적인 다양성을 보여주는 SNP데이터를 확인 할 수 있었다. 차세대 게놈서열결정의 기술은 적은 노력과 비용으로 인간 유전체 데이터를 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 개인유전체 데이터는 개인유전체 의학으로 가는 초석이 될 것이다.
열대열 말라리아(Plasmodium falciparum, P. falciparum, P. f) 신속진단키트의 경우, P. falciparum에 특이적인 단백질로써 Histidine Rich Protein 2 (PfHRP2)가 사용되고 있다. 그러나 최근 연구에서 남아메리카와 중앙아메리카를 중심으로 pfhrp2/pfhrp3 유전자가 결여된 P. falciparum 열원충이 나타나는 것으로 보고된 바 있다. 본 연구에서는 생물정보학을 기반으로 PfHRP2 항원 단백질을 대체할 수 있는 새로운 P. falciparum 특이 항원 단백질을 선정하고자, PlasmoDB에서 5,777개의 P. falciparum 관련 단백질 리스트를 얻었다. 이후 NCBI BLAST를 통해 단백질 아미노산 서열을 분석하고 정상인에게 존재하지 않으며, 동시에 다른 말라리아 열원충(P. vivax, P. ovale, P. malariae, P. knowlesi)에도 존재하지 않는 P. falciparum 특이 아미노산 서열을 가진 단백질 15개를 추출하였다. IEDB analysis를 이용하여 에피토프, 수용성, 베타-턴, 접근성, 유연성, 면역원성을 분석하여 높은 평균값을 갖는 상위 3개 단백질을 선별하였다. KEGG pathway와 EMBL-EBI를 통해 선별된 3개 단백질의 혈액내 검출 가능성 및 아미노산 서열의 보존성을 분석하여 최종적으로 Glutamate-Rich Protein (GLURP)을 선정하였다. AIDA를 통해 단백질 아미노산 서열을 이용한 3차 구조 예측으로 GLURP의 구조 및 항체와의 결합을 도식화하였다. 최종적으로 선정한 GLURP는 pfhrp2/pfhrp3 유전자 결여 P. falciparum까지 특이적으로 진단이 가능하여 차세대 P. falciparum 특이 신속진단키트 개발에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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