46만 7천 명 유전체 구조변이 160만 개 지도, 건강 연관 2만 8천 건

유전체 연구는 오랫동안 염기 하나가 바뀌는 변이에 집중해 왔다. 50염기쌍 넘는 덩어리가 사라지거나 중복되거나 뒤집히는 구조변이(structural variant, SV)는 영향이 클 수 있는데도 찾기 어려워 덜 다뤄졌다. 영국 아스트라제네카 유전체연구센터의 슬라베 페트로프스키(Slavé Petrovski) 팀은 셀(Cell)에 이 공백을 대규모로 메운 연구를 발표했다.

표현형 전체를 훑는 PheWAS

연구진은 UK 바이오뱅크 참가자 467,152명의 전장 유전체에서 구조변이 160만 개를 찾아낸 뒤, 13,322가지 질병 유무 형질, 2,018가지 수치 형질, 2,923가지 혈장 단백질 농도와의 연관을 조사하는 표현형 전장 연관분석(phenome-wide association study, PheWAS)을 수행했다. 발견된 구조변이의 82.25%는 이전 복제수 변이(copy-number variant) 연구가 탐지할 수 있는 범위 밖에 있던 것들이었다.

단백질 수준에서는 구조변이 3,467개가 단백질 1,690종의 혈중 농도와 연결됐고, 효과는 변이의 종류와 위치에 따라 달랐다. 건강 결과와의 연관은 총 28,184건이 검출됐으며, 드물지만 표현형 효과가 큰 구조변이도 있었다. 또 기존 전장유전체연관분석(GWAS)으로 알려진 위치에서 연관 구조변이의 32.21%가 기능적 유전체 영역과 겹쳐, 일부 GWAS 신호의 실제 원인이 구조변이일 가능성을 시사했다.

의미와 한계

이번 지도는 구조변이가 사람 형질과 질병에 기여하는 정도가 과소평가돼 왔음을 보여주며 신약 표적 발굴의 자원이 될 수 있다. 다만 UK 바이오뱅크는 유럽계 중년·노년층이 대다수라 다른 인구집단에 그대로 적용하기 어렵고, 연관분석은 인과를 증명하지 않는다. 저자 다수가 제약사 소속이라는 점도 참고해야 한다.