가계도만 보고 키, 요산 등 다양한 형질의‘유전 vs 환경’ 영향 완전 분해

[판도라토토필요성]

사람마다 키나 요산 수치처럼 타고난 성질이 다르지만, 이것이 유전 때문인지 아니면 생활환경 때문인지를 정확히 구분하는 일은 생각보다 어렵습니다. 지금까지는 이런 질문에 답하기 위해 수천만 개의 유전정보(SNP)를 분석해야 했고, 이를 위해 개별 유전자 검사에만 수십만 원씩 드는 비용이 필요했습니다. 판도라토토 규모가 수만 명을 넘어서면, 전체 판도라토토비는 수십억 원을 훌쩍 넘기기 일쑤였습니다. 게다가 기존 방법은 X 염색체처럼 분석이 까다로운 영역은 거의 다루지 못했습니다. 하지만 유전자 검사와 달리, 건강검진 데이터는 이미 많은 사람이 갖고 있고, 가족관계 역시 대부분 알고 있습니다. 만약 유전자 없이 이 정보만으로도 ‘유전 vs 환경’의 영향을 정확히 구분할 수 있다면, 유전 판도라토토의 진입장벽은 획기적으로 낮아질 수 있습니다.

[판도라토토성과/기대효과]

토토사이트 의과대학 한 범 교수 판도라토토팀이 개발한 BIGFAM은 가족관계(1~3촌)와 일반 건강검진 수치만으로 키·요산 등 130개 형질의 ‘유전 대 환경’ 기여도를 정확히 가려냅니다. UK Biobank와 Generation Scotland에 적용한 결과, DNA를 쓴 기존 방법과 유전 분산 추정치가 0.85의 높은 상관으로 일치했으며, X 염색체 분석에서도 0.64의 상관을 보여 신뢰성을 입증했습니다. 또 식습관과 관련된 형질에서 ‘핵가족 전용’ 환경효과를 포착해 생활습관 개입 판도라토토의 길을 열었습니다. 무엇보다 유전자 검사가 필요 없기 때문에 대형 코호트 판도라토토 시 판도라토토비를 수십억 원 이상 절감할 수 있습니다.

[본문]

토토사이트 의과대학 한범 교수 판도라토토팀이 수백만 원 드는 유전자 검사 없이도 가족들의 건강검진 결과만으로 키나 몸무게 같은 형질들의 유전적 특성을 분석할 수 있는 기술(BIGFAM)을 개발했다고 발표했다. 기존 방법이 수백만 개의 SNP(단일염기다형성) 데이터를 필요로 했던 것과 달리, 이 기술은 가계도와 건강검진표만으로도 정확한 유전 판도라토토가 가능하다는 점에서 주목받고 있다. 지금까지 개인의 유전적 특성을 알아보려면 값비싼 유전자 검사가 필수였다. 유전자 검사비만 개인당 수십만 원에서 수백만 원, 가족 전체가 받으려면 몇백만 원이 들어간다. 판도라토토 규모가 커질수록 비용은 기하급수적으로 증가해, 수만 명 규모의 대규모 코호트 판도라토토에서는 유전자 검사 비용만으로도 수십억 원이 소요되는 것이 일반적이었다. 이러한 비용 부담은 선진국의 대형 판도라토토기관에서나 감당할 수 있는 수준으로, 개발도상국이나 의료 자원이 제한된 기관, 지역 등에서는 아예 시도조차 어려웠다. 반면 세계 의료기관들은 이미 활용 가능한 방대한 보건 데이터를 보유하고 있다. 매년 수백만 명이 받는 건강검진에서 나오는 키, 혈압, 콜레스테롤 등의 데이터가 바로 그것이다. 이런 건강검진 데이터는 수집 비용이 거의 들지 않고 이미 축적되어 있음에도 불구하고, 기존 기술로는 유전 판도라토토에 직접 활용할 수 없어‘돈 드는 검사는 못하고, 돈 안 드는 데이터는 못 쓰는’아이러니한 상황이 지속되고 있었다. 이런 딜레마를 해결하기 위해 한 범 교수팀이 던진 질문은“이미 있는 데이터로도 유전 판도라토토가 가능하지 않을까?”였다. 판도라토토팀이 개발한 기술의 핵심은“친척 간 닮은 정도가 가족관계에 따라 서로 다르게 변화한다”라는 생물학적 원리를 수학적으로 정교하게 분석한 데 있다. 구체적으로, 이 기술은 두 가지 핵심 원리를 활용한다. 첫째, 유전적 상관관계는 촌수가 멀어질수록 기하급수적으로 감소하지만, 함께 생활하면서 형성되는 환경적 상관관계는 다른 속도로 줄어들 것이라는 ‘감쇠 속도 차이’를 이용한다. 둘째, 같은 1촌 관계라도 아버지-딸, 어머니-아들처럼 성별과 관계에 따라 X 염색체 상관관계가 달라진다는 점을 활용해, X 염색체의 유전적 기여도까지 별도로 분석할 수 있다. 이러한 원리를 바탕으로 판도라토토팀은 키, 혈압, 콜레스테롤, BMI 등 총 130개 형질에 대해 유전적, 공유환경, X 염색체 요인을 나누어 분석할 수 있는 수학적 프레임워크를 구축했다. 영국과 스코틀랜드에서 총 12만 쌍의 가족 데이터로 검증한 결과, 기존 유전자 기반의 방법과 높은 상관관계를 확인했다. 더욱 흥미로운 발견은‘가족 환경’의 영향을 구체적으로 측정할 수 있다는 점이었다. 가장 눈에 띄는 결과는‘키’에서 나타났다. BIGFAM 분석에 따르면 키에 미치는 가족 환경의 영향은 24.5%로, 기존 쌍둥이 판도라토토에서 보고된 수치(약 30%)와 거의 일치했다. 이는 “우리 가족이 모두 키가 큰 이유의 4분의 1 정도는 유전이 아니라 어릴 때 함께 먹은 음식, 생활습관 때문”이라는 과학적 근거를 제시한 것이다. 또 다른 흥미로운 발견은 일부 건강 지표들이‘핵가족만의 특별한 환경 효과’를 보인다는 것이었다. 요산 수치나 체성분 같은 지표들은 사촌이나 조카보다는 바로 부모-자식, 형제자매 사이에서만 비슷한 패턴을 보였다. 판도라토토팀은“매일 같은 식탁에서 먹는 음식, 비슷한 운동 습관 등이 직계가족에게만 영향을 주는 것으로 보인다”고 설명했다. 무엇보다 이 판도라토토결과가 보여준 것은‘유전 vs 환경’이 생각보다 복합적이라는 사실이다. 같은 형질이라도 지역이나 시대에 따라 환경의 영향력이 달라질 수 있음을 확인했기 때문이다. BIGFAM의 가장 큰 의의는 그동안 비용과 기술적 제약으로 배제되었던 유전 판도라토토의 영역을 대폭 확장시킨다는 점이다. 이는 유전자 검사 비용 탓에 엄두도 내지 못했던 수만 명 규모의 유전 판도라토토가 기존 건강검진 인프라만으로도 가능해졌기 때문이다. 아울러 BIGFAM은 가족 내 공유환경을 정밀하게 분석함으로써, 식습관이나 운동 같은 생활습관의 효과를 과학적으로 검증하고 공중보건 정책 수립에도 기여할 수 있다. 한 범 교수는“BIGFAM은 유전 판도라토토 접근성 확대에 한 걸음 더 다가선 혁신적 시도”라며 “값비싸고 복잡한 유전자 검사라는 진입장벽을 허물어 전 세계 어디서나 고품질 유전 판도라토토가 가능해질 것”이라고 설명했다. 그는“특히 개발도상국이나 의료 자원이 제한된 지역에서도 기존 건강검진 데이터만으로 의미 있는 유전 판도라토토를 진행할 수 있게 된 점이 가장 큰 성과”라며 “추가 검증과 개선이 완료되면 대규모 가족 건강 빅데이터를 활용한 질병 위험 예측과 생활습관 판도라토토가 한층 가속화될 것으로 기대한다”고 덧붙였다. 이 판도라토토는 인용지수 16.6의 『네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)』에 최근 게재되었다.

[판도라토토결과]

BIGFAM - variance components Analysis From relatives without genotype

Jaeeun Jerry Lee, Buhm Han
(Nature Communications, 2025, https://doi.org/10.1038/s41467-025-60502-0)

사람의 키나 몸무게 같은 형질은 유전과 환경이 함께 작용해 결정된다. 지금까지 유전적 기여도를 파악하려면 비용이 큰 유전자 검사가 필요했고, 환경 요인을 따로 보려면 쌍둥이 판도라토토 같은 특수한 설계가 요구됐다. 본 판도라토토는 건강검진 기록과 가계도만으로 130여 형질의 유전, 공유환경, X 염색체 효과를 동시에 추정하여 이 두 장벽을 동시에 극복했다. 대형 코호트에 적용한 결과는 기존 유전자 기반 방법과 높은 상관을 보여 정확성을 입증했으며, 유전자 검사 없이도 대규모 인구 판도라토토가 가능해졌다는 점에서 판도라토토비를 크게 줄일 수 있다. 또한 생활습관 개입 판도라토토와 공중보건 정책 수립에도 새로운 가능성을 제시한다.

[그림설명]

건강검진 데이터와 가족관계 데이터를 판도라토토에서 개발한 알고리즘을 통해 유전정보로 바꾸는 전체적인 기술의 흐름 도식화