"유전체 암흑물질 해독"… SNP 데이터로 구조변이 찾는 기술 개발

중국 서호대학교 연구팀이 저렴한 단일염기다형성(SNP) 데이터만으로 유전체의 구조 변이(SV)를 정확하게 추론하는 새로운 기술을 개발해 복잡한 질병 연구의 새 지평을 열었다.

중국 바이오 전문매체 바이오온 등에 따르면 서호대학교 양젠 교수 연구팀은 이 같은 내용의 연구 결과를 지난 5월 20일 국제 학술지 '네이처 제네틱스(Nature Genetics)'에 온라인으로 발표했다.

구조 변이는 최소 50개 이상의 염기서열로 구성된 유전체 변화로, 삽입, 삭제, 역위 등 다양한 형태를 띤다. 이는 인체 유전 변이의 주요 원인이지만, 대규모 인구 집단에서 이를 정확히 분석하는 데 기술적 한계가 있었다.

기존에는 고가의 고정밀 장문 서열 분석(long-read WGS) 기술이 구조 변이 분석의 표준으로 여겨졌으나 비용 문제로 대규모 연구에 적용하기 어려웠다. 반면, 저렴한 단문 서열 분석(srWGS)이나 SNP칩 데이터는 복잡한 유전체 영역의 구조 변이를 정확히 찾아내는 데 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 'ImputeSV'라는 웹 애플리케이션과 참조 패널을 개발했다. 팩바이오 하이파이(PacBio HiFi) 장문 서열 분석 데이터를 활용해 241명으로부터 얻은 482개의 게놈 조립체에서 17만1233개의 고품질 구조 변이를 식별, 이를 기반으로 참조 패널을 구축했다.

이 도구를 이용하면 대규모 인구 집단의 저렴한 SNP 데이터로부터 구조 변이 정보를 높은 정확도로 추론할 수 있다. 연구팀은 영국 바이오뱅크(UKB)에 등록된 유럽계 45만6643명의 데이터를 분석해 5만4578개의 흔한 구조 변이(최소 대립유전자 빈도 1% 이상)를 성공적으로 추론했다.

분석 결과, 연구팀은 구조 변이가 복합 형질에 영향을 미치는 흔한 유전 변이의 최소 4.7%를 차지한다고 추정했다. 또한 2624개의 영국 바이오뱅크 형질과 구조 변이의 연관성을 분석해 총 1만7335개의 유의미한 연관성을 발견했으며, 이 중 958개는 다른 작은 유전 변이와 독립적인 연관성을 보였다.

이번 연구는 대규모 SNP 데이터를 활용해 구조 변이의 역할을 규명할 수 있는 효율적이고 경제적인 방법을 제시했다는 평가를 받는다. 연구팀이 제공하는 구조 변이-형질 연관성 목록은 향후 다양한 질병의 유전적 원인을 밝히는 데 중요한 자료로 활용될 전망이다.