사회적 및 유전자 커뮤니티 결속력과 건강한 개인에 대한 일러스트레이션.(
KAIST
제공)/뉴스1
(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 국내 연구진이 개인화된 유전자 네트워크에서 환자 특이적으로 결속력이 약화한 유전자 커뮤니티를 찾아 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술 개발에 성공했다.
한국과학기술원(
KAIST
)은 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(
COSINET
) 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 급증하는 추세다.
이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 개인적, 사회적 의료비 부담을 경감해야 한다고 입을 모은다.
이에 연구팀은 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷을 개발했다.
연구팀은 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다.
이어 유전자 커뮤니티들의 유전자 상호작용마다 보이는 상관관계를 선형 회귀 분석을 통해 모델링 한 뒤 개별 환자의 유전자 발현량이 해당 예측 모델을 잘 따르는지를 통계적으로 분석했다.
이를 통해 환자 특이적으로 그 상호작용이 소실된 유전자 쌍을 정상 조직 유전자 네트워크에서 제거함으로써 개인화된 유전자 네트워크를 구축해냈다.
또 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자들 사이의 최단 거리를 기반으로 소실된 유전자 상호작용이 각 유전자 커뮤니티 결속력 약화에 미치는 영향력을 정확하게 측정했다.
연구팀은 환자 특이적으로 그 결속력이 크게 감소한 유전자 커뮤니티를 통해 환자 특이적인 질병 기전을 설명할 수 있음을 보이고, 해당 유전자 커뮤니티에서 환자 특이적으로 결속력 약화에 크게 기여하는 유전자들을 찾아 더욱 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적을 제안했다.
이후 이러한 약물 표적 발굴 기술이 기존 기술 대비 약 4배 이상 효과적임을 증명했다.
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바이오및뇌공학과 이도헌 교수(왼쪽)와 왕승현 박사과정
이도헌 교수는 "개발한 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
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바이오및뇌공학과 이도헌 교수와 왕승현 박사과정이 참여한 이번 연구는 과학기술정보통신부 데이터 기반 디지털 바이오 선도 사업의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 성과는 영국 옥스퍼드대학교가 발간하는 생명정보학 분야 최고 학술지 '생명정보학 브리핑' 온라인에 지난 15일 게재됐고, 5월호에 실릴 예정이다.
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