Genome 기반 분자 진단 :: 본격화 되는 Genome 산업

그래서 게놈으로 돈 벌 수 있나요?

2000년대 초중반, HGP(  Human Genome Project )가 끝나면서 뜨거워졌던 Bioinformatics 학회에 가보면 발표 마다 의례히 , "그래서 그걸로 신약 개발한 사례가 있나요?",  " 그래서 그걸로 환자 치료한 사례가 있나요?"  류의 질문들이 나오면, 발표자가 우물쭈물 거리며 talk이 끝나곤 했다.

HGP 이후 Genome 산업에 대해서도 비슷한 시각이 형성되어 왔다. 사실 현대 생물학/의학 연구의 시작과 끝이 Genome 으로 귀결되고 있는 마당에도 실제로 Genome tech을 직접적으로 이용해 환자를 치료하거나 신약을 개발한 실례라고 들만한 건 극소수의 경우에 지나지 않았고, 특히나 성공한 Business model을 얘기하자면 ( 소소한 것들을 제외하면 ), 말문이 막힐 수 밖에 없었던 것이 사실이다.

저게 Genome 이라고요? 음... so what?

분자 진단 

분자 진단이라 하면 인간의 생체 분자( 각종 호르몬, 단백질, 유전자, DNA, RNA 등등)를 정밀하게 Detection 한 후, 그 결과를 기반으로 약의 처방이나 의학적 진단을 하는 행위를 이야기 한다. 분자 진단은 병원에서 아주 일상적으로 약의 처방, 시술의 선택에 앞서 아주 일상적으로 광범위하게 행해지고 있다.

HGP 가 끝나고 난 이후, Genome 연구를 통해 얻어진 지식을 기반으로 유전자를 기반으로 하는 분자 진단 방법들이 속속 개발되었고, 이들 중 몇몇은 상업화 되어 크게 성공하기도 하였다.

대표적인 성공 사례는 올해 여름, 미국의 대법원 판결까지 가서야 논란의 종지부를 찍었던 '유전자 특허'로 떠들석 했던 Myriad genetics( https://www.myriad.com/ )의 BRCA test를 들 수 있다.  Myriad는 BRCA1/2 유전자에 대한 특허를 걸고, 이 두 유전자를 읽어 유방암 위험을 판별하는 BRCA test를 상업화 하여 개당 $3000~4000 사이로 판매를 하였고,  이를 통해 최근 5년 평균 5천억 가량의 매출을 올렸다. ( 매출은 꾸준히 증가세로 2013년은 6천억)  올해 여름  BRCA1/2 유전자 특허에 대한 권리를 박탈당했음에도 불구,  올해 매출이 sum up되는 2014년 fiscal year revenue는 역대 최고인 $710million  우리돈 7천억이 넘을 것으로 예상되고 있다고 한다.

Myriad genetics의 BRCA test ( 제품명은 BRCAnalysis ) 키트. 

유방암과 관련해 또하나의 성공한 분자 진단 상품이 있는데, Genomic Health ( http://www.genomichealth.com/ ) 사가 출시한 OncotypeDX 라는 제품이다. OncotypeDX는 21개 유전자의 발현( Gene expression) 정보를 기반으로 ,  환자의 유방암이 ER-positive 인지 ER-negative 인지를 판별해 주는 제품이다.

 이 제품은 지금까지 3천여명의 case에서 validation이 되었고, 이런 validation 결과들을 기반으로 FDA 승인을 받고 미국을 비롯 전세계에 제품을 판매 중이다. OncotypeDX의 가격은 BRCA test와 비슷한 $3000~3500 정도이며( 미국에서 분자 진단 제품들의 가격대가 보통 이 정도 인 듯), Genomic Health는 이 제품으로 한해 2천억의 매출을 올린다.

유전자 발현 정보를 clustering 하여 Heatmap으로 그린 그림.
두가지 cellular condition으로 패턴화 되는데, OncotypeDX 도 이런 식으로
discrimination되는 유전자 발현을 이용하여 ER-positiive 유방암을 판별한다. 

  미국에서 한해 신규로 유방암 확진을 받는 환자 수가 23만명이 넘는데, OncotypeDX 의 매출 2천억이 모두 미국에서 나온다고 가정하고, 환자수에 대비해 계산해 보면,  미국 유방암 환자 중 1/5 정도가 OncotypeDX 로 ER-positive 유방암 검사를 한다고 유추해 볼 수 있을 정도로 널리 사용되고 있다.

BRCA test나 OncotypeDX의 사례에서 보듯, 분자 진단 상품은 신뢰를 쌓고( FDA 허가 등),  사용의 효용성을 인정받고 대중에 널리 인식되거나, 의료 process의 한 축으로 들어갈 수만 있다면, 적은 제품 생산 비용 대비 큰 매출을 기대할 수 있는  전망 좋은 사업 모델이 될 수 있다.



Genome 기반 분자 진단 

Genome은 유전자의 전체를 의미한다. Genome 기반의 분자 진단이라 하면 Genome 전체를 읽어 분자 진단에 활용하는 기법을 의미한다.  Genome sequencing 가격이 싸지면서, 유전자 한두개, genotype 몇개 읽어서 분자 진단을 하던 한계에서 벗어나 전체 Genome을 읽어 분자 진단을 해도 가격대 성능비가 떨어지지 않는 시대가 도래했다.

왜 Genome 기반 분자 진단인가? 간략하게 Genome 기반 분자 진단 제품들의 특징을 꼽아보면, 아래와 같다

1) Make impossible possible
2) One test fits for all
3) Cost effective

즉, 기존에 불가능하던 것을 가능케 하고, 한번의 분자진단을 통해 많은 기존의 다양한 분자 진단들을 한꺼번에 처리할 수 있고, 그래서 매우 효율적이다( 가격 성능비가 뛰어나다. )

Genome 기반 분자 진단 제품을 출시해 성공적으로 시장에 안착하고 최근 IPO 까지 성공시킨 Foundation Medicine의 FoundationOne( http://www.foundationone.com/ ) 제품을 예로 들어 보자.

FoundationOne은 암환자의 Genome을 읽어, 문제가 되는 Genome 영역을 분석하고, 이를 컨트롤 할 수 있는 표적 drug들이 있는 경우 이들을 profiling 하여 주는 제품 이다.  실질적으로는 Drug들이 target 되는 유전자 영역의 DNA들만 읽으면 되기 때문에, 237개 유전자의 whole DNA를 읽어 분석해 준다.  237개의 유전자를 읽어 분석을 해주는데도, 소비자가격은 $5800 밖에 되지 않는다. ( 유전자 두개를 읽어 $4000에 판매하는 BRCAnalysis 제품을 떠 올려 보라)

기존의 단일 유전자 기반 제품들과 같은 sequencing 기술을 써서 237개나 되는 유전자를 읽어 이런 서비스를 제공하는건, 가격과 technical complexity 등을 고려했을 때  mass market 용으로 서비스 하기는 거의 불가능에 가까웠던 것이 지금은 Genome seq 기술의 발전으로 가능하게 된 것이다. 동시에 한번의 서비스로 237개 유전자에 대한 진단이 가능하고, 언급했던 바 대로 가격은 기존의 단일 유전자 기반 진단 제품과 별 차이가 없을 정도로 cost effective하다.

또다른 제품 Counsyl ( https://www.counsyl.com/ ) 을 살펴보자. Counsyl은 임신하기 전, 아이를 가지려는 계획이 있는 부부가 미리 Genome을 읽어,  부부 사이에 태어나게될 장래의 아이가 특정한 질병에 걸릴 확률을 분석해 주는 서비스를 제공한다.  분석 질병은 100개를 넘어선다.  이 제품 역시 가격은 부부의 Genome 분석을 모두 합해  단돈 $599 !  Counsyl 서비스를 커버하는 보험 가입자의 경우엔  $99 에 제품 이용이 가능하다.  보험 커버 제품이라는 것이 크게 어필이 된 덕인지, 현재 미국 신생아의 약 3% 부모들이 Counsyl 서비스를 이용하고 있다고 한다. ( 이 수치는 매년 증가 추세) Counsyl이 제공해 주는 분석을 기존의 방식으로 하는 경우 2억이 넘는다고 하니, 이 역시 불가능 했던 서비스고, 한번에 100여개의 질병을 동시에 분석하며, 가겨이 매우 저렴하다는 특징들을 가지고 있음을 알 수 있다.

Counsyl 서비스를 order 하면 집으로 날아오는 kit.
저 saliva kit에 침을 듬뿍 밷어 보내면 된다. ( 23andme와 같은 방식 )

Counsyl은 사실 SNP chip을 찍어 분석하니 엄밀하게는 Genome seq을 통한 서비스는 아니다. 최근에는 NGS 방식의 Genome seq을 통해 Mendelian disease 진단 분석을 서비스 하는 회사가 나왔는데,  InVitae라는 회사가 그곳이다.

InVitae(https://www.invitae.com/ )는 위에서 소개했던 OncotypeDX로 성공을 거둔 Genomic Health사가 Genome 기반 분자 진단 시장 진출을 위해 만든 자회사로 현재는 Genomic Health의 공동창업자 이자 CEO 였던 Randy Scott이 next paradigm 인 Genome 기반 분자 진단 시장을 선점하고자 InVitae에 'All-in' 하고 있다고 한다.  이 회사에서 얼마전 최초의 NGS 로 Genome 을 분석하는 DTC( Direct To Consumer) 분자 진단 상품을 출시 했다.

Panel 기반, Condition 기반, Gene 기반으로 주문을 할 수 있는데, 한개를 선택하던, 전체를 선택하던 가격은 $1500로 동일하다. Exome은 아닌듯 하고, 이들이 서비스 하는 모든 유전자 영역을  대상으로 Targeted seq 을 하는 것으로 보인다.  유전자에는 BRCA1, 2 도 포함되어 있어 $1500짜리 이 제품을 주문하면 Myriad의 $4000 짜리 BRCAnalysis 도 포함한 결과를 받아 볼 수 있는 것이다.  앞서 소개한 Genome 기반 분자 진단 제품들과 같이, 이 기존에 불가능했던 수백개의 유전자를 동시에 그것도 2주라는 짧은 기간 안에 결과까지 받아 볼 수 있는 제품을 가능하게 했고, $1500로 가격도 상상을 초월하며, BRCA test 의 경우 처럼, 기존의 유전자 기반 분자 진단 제품들을 포함하고 있을 만큼 효율적인 제품이다.

InVitae의 제품 소개. $1500불, 그리고 결과는 2주 안에 받아 볼 수 있다고 명시되어 있다. 

Genome 산업의 본격적 도래 

분자 진단은 빠르고 값싼 Genome seq 기술 혁명이 가장 먼저 효과적으로 산업적인 진보를 이뤄낼 수 있는 영역이고, 자연스러운 수순으로 분자 진단에 접목된 제품들이 하나 둘 시장에 출시되어, 성공적으로 시장에 안착하고 있다.

Foundation Medicine을 필두로, Genome sequencer 시장을 석권하고 있는 illumina 도 BaseSpace 등의 앱 마켓과 분자 진단 시장을 염두에 둔 MiSeq 라인의 제품, 임신한 여성에 대한 산전 분자 진단 제품을 출시하는 등으로 분자 진단 경쟁에 불을 붙이고 있는 형국이고, Roche 등 기존의 분자 진단의 강자들도 Genome 기반 분자 진단 시장에 내놓을 제품들을 준비하고 있다. 국내는 의료 법 상 여러가지 제약들이 있어, 이런 제품들을 준비하는 기업이나 병원이나 빠르게 제품 출시도 못하고, 그에 따라 자연히 산업의 형성도 늦어지고 있는 형국이다.

앞서 유방암에 이용되는 OncotypeDX 제품의 경우,  미국의 모든 유방암 환자가 이 서비스를 받는다고 했을 때 매출이 1조원이 넘는다.  이런 서비스가 훨씬 더 많은 타겟 고객들을 대상으로 하는 시장으로 확대된다면 어떨까? 모든 암종에 대해 매년 확진 판정을 받는 암환자가 미국만 해도 수백만명이고 전세계적으로 본다면, 의학적인 진단을 필요로 하는 암환자 고객만 매년 수천만명이 발생한다.

Genome 시장, 좀 더 넓게 제약을 제외한 Bio 시장은 사실 그 market 사이즈가 극히 미미했는데, 그 이유는 mass market을 타겟으로하는 제품이 전무했고,  대부분 '연구자'들을 target 고객으로 하는 상품들만 존재했기 때문에, 기본적인 산업 자체의 사이즈가 작을 수밖에 없었다.

분자 진단 시장은 질병을 앓고 있는 전세계의 모든 환자들을 target 고객으로 두는 mass market 이고, Genome 기반 분자 진단 제품들을 통해 인류는 일상적으로 자신의 Genome을 읽는 시대에 들어 서고 있다.

'Genome으로 돈 벌 수 있나요?' 라는 질문에 말문이 막히지 않아도 되는 시대가 목전에 와 있다.

노령화, 의료시스템의 위기, 정부의 역할 :: 영국의 국가 유전체 연구 전략을 통해 본 의료시스템과 국가 정책

영국의 국가 주도 대규모 Genome 프로젝트

 영국은 프레데릭 생어에 의해 최초로 DNA sequencing이 탄생한 곳이고, 그 생어를 기려 웰컴트러스트의 기부로 설립한 Sanger institute 은 현재도 세계 최고의 유전체 연구소로 자리 메김하고 있다.   대규모 유전체 연구를 가능케 하는 Bioinformatics 도 EBI 와 Sanger 연구소를 통해 세계 최고 수준을 유지하며 유전체 연구를 위한 인프라도 부족함 없이 잘 구축되어 있다 할 수 있다.

하지만, 여느 field와 마찬가지로, 넓은 시장과 막강한 자금력을 바탕으로한 미국의 대학과 회사들이 유전체 학계와 시장을 주도하기 시작했고, 영국도 여느 나라와 마찬가지로 미국의 lead에 동참하는 top tier 중 한 곳으로 주저 앉은 느낌을 지울 수 없었던 것이 사실이다.

하지만 최근의 영국의 행보를 보면, 국가적으로 미래 유전체 market을 leading 하려는 강력한 의지가 보이는데, 그 근거는 최근 발표한  10만명 whole genome 프로젝트 그리고 50만명 genotyping 프로젝트.


노령화,  암울한 미래 의료 시스템

영국이 이런 엄청난 프로젝트를 진행하는 이유는 이 프로젝트의 주체 NHS 를 생각하면 쉽게 답이 나온다. NHS는 우리로 치면 의료보험건강공단 쯤 되는 곳인데, 이를 통한 영국의 의료시스템은 공짜다. 누구나 무상으로 병원을 이용할 수 있고, 약값은 어떤 약을 처방받든 일정 금액을 지불한다 . 이렇게 하면서도 사보험 중심 의료시스템의 미국이 2010년 기준 GDP 18%를 의료비로 소비하는데 반해, 영국은 그 절반 수준인 9% 정도만 의료비로 사용하는 효율적인 의료시스템을 운영하고 있다.

하지만,  고령화 추세에 발맞추어 의료비도 빠르게 상승하고 있다. 2000년대 초반 6%대에 머물던 것이, 2010년 기준 9%를 넘어섰고, 이런 추세가 이어지면 2020년 경에는 20%를 넘어서게 될 것으로 예상된다 ( 아래 그래프 참조, 고령화 추세는 developed country 들엔 공통적 고민거리고 한국도 마찬가지 추세가 확인된다. 남의 일이 아니다 ).

1995년 부터 2010년 까지 각 국가의 GDP 대비 의료비 지출을 표시한 그래프.
 X 축은 1인당 GDP, Y축이 GDP 대비 의료비 지출% 

GDP대비가 아닌, 정부 예산 대비 의료비 지출로 따지면, 영국은 이미 15% 이상을 의료비로 지출하고 있다( 아래 그래프 참조 , 미국은 20%를 이미 넘어섰고, 한국도 이미 12% 이상을 지출하고 있다 )

2010년의 각 정부 지출 대비 의료비 지출을 표시한 그래프. 

결국 모든 국가들이 장기적으로 급격히 늘어나는 의료비 문제에 봉착하게 되는 것이 현실이고,  현재의 의료 시스템은 어떻게든 혁신이 일어나야만 암울한 미래의 의료시스템의 붕괴를 피할 수 있는 상황이다.


유전체 의학 ( Genomic Medicine )과 의료 혁신 

의료시스템의 혁신은 가장 상황이 심각하고 시급한 미국을 중심으로, 활발하게 다양한
대안 모델들이 시도 되고 있다. 원격 의료, 원격 처방, 전문 간호사 진료 ( 의사를 거치지 않고, diagnosis - prescription 이 명확한 질환들을 전문간호사의 관리하에 진료-처방 ) , Mobile 기술을 활용한 다양한 healthcare 등.

이러한 줄기들 중, 의료 혁신에 강력한 drive를 걸어줄 것으로 대두되는 것이 바로 개인유전체 혁명에 기반한 유전체 의학 ( Genomic Medicine )이다.  개개인의 유전체( Personal Genome ) 정보를 기반으로 개인의 healthcare 관리를 일상의 영역으로 끌어내려, 질병에 걸리기 이전에 미리 질병을 예방하는 예방의학( Preventible Medicine ) 을 가능케 하고, 암과 같은 치명적 질병을 개개인의 질병 발현을 일으킨 변이 유전자를 찾아내 개인화된 치료를 가능케 하고, 개인의 유전적 특성에 기초해 부작용을 일으키는 약물을 속아내거나, 안전한 수준의 약물 투여량 등을 판별해 내는 등의 일들이 개인의 유전체 정보를 의학에 이용할 때 가능해지는 일들이 되고, 국가 전체의 의료 시스템의 측면에서 보자면, 유전체 정보를 활용하여 효율적인 치료와 처방 및 예방이 가능해지면, 엄청난 의료비 지출 감소 효과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.

인간게놈프로젝트( Human Genome Project)에서 한 사람의 유전체 분석( DNA sequencing)에 3조원이 소모되었던 것이, 지금은 수백만원 수준으로 떨어졌고, 전체 유전체 중 유전자 영역인 Exome 부위의 DNA 만 읽어내는 Exome sequencing의 경우 소비자 가격이 이미 백만원 아래로 떨어진 상태다.  MRI, CT 찍는 정도의 가격으로 전체 유전자 영역의 DNA sequencing이 가능하다는 말이고, 이는 곧, 지금 당장도 유전체 의학을 적용해 볼 수 있는 시대라는 것.

하지만, 아직 유전체 의학이 기대 만큼 제대로 환자의 치료에 적용되지는 못하는데, 이는 유전체와 질병 및 약물 등과의 연관성이 충분히 연구되지 않은 상태이기 때문이다.



10만명 Genome 프로젝트에 담긴 영국의 전략


앞서 언급한 영국 NHS 주도 10만명 Whole Genome 프로젝트는 유전체 의학의 실효성을 높일 유전체-질병,약물 연관성 정보의 부족을 타개하여, 유전체 의학의 실질적 이용을 가능케 하기 위해 디자인된 프로젝트다.

영국 국가 건강 서비스  NHS( National Health Service ) 주도로 암이나 희귀질병을 가진 영국인 10만명의 DNA sequence 30억개 전체 whole genome을 분석하는 인류 역사상 최대의 genome project 를 통해 질병과 유전체의 상관 관계에 대한 다양한 정보를 얻어내, 의료시스템에 활용하겠다는 전략.  영국 총리 데이빗 카메론은  "영국이 mainstream 의료 시스템에 유전체를 이용하는 최초의 국가가 될 것" 이라고 얘기하는데, 바로 이 프로젝트의 목적을 잘 보여주는 대목이다.

이 프로젝트는 구체적으로 2014년 4월까지 10만명의 whole genome sequencing을 수행할 기관을 선정하고,  프로젝트를 진행할 계획이라고 하는데,  프로젝트 에는  

-  유전체 의학, 약물유전체학을 연구할 전문 인력 교육

-  대규모 유전체 정보를 관리할 computer system 구축

에 대한 계획도 수립되어 있다고 한다. 

이 프로젝트가 성공적으로 완수가 되면 영국은

- 세계 최대의 유전체 의학 정보 knowledgebase 구축( 이 자체가 엄청난 자산)

- 유전체 의학의 NHS 이용으로 국가적 의료비 절감

- 프로젝트를 통해 대규모 유전체 정보 분석 전문 인력 대규모로 양성

- 대규모 유전체 정보 flow 컨트롤 가능한 computer system 구축 ( 현재 IT의 최대 화두 중 하나인 Cloud 컴퓨팅 환경 하에서의 Genome data 활용에 필요한 기반 기술의 개발이 기대됨 )

등의 효과를 기대할 수 있는데, next paradigm인 Genome 산업에 매우 유리한 위치를 선점하게 되는 것. 

이런 대단한 프로젝트에 드는 돈은 얼마나 될까? 겨우 $160 million 이다. 겨우 우리돈 2천억 정도.  4대강에 수십조 쏟은 우리의 경험을 생각해 보면, 겨우 2천억 정도 푼돈을 쏟아 Genome 대국이 되는 영국의 정책 입안자들이 그저 부러울 따름이다. 

50만명 Genotyping 프로젝트 :: 또다른 영국의 국가 주도 유전체 프로젝트

10만명 Genome 프로젝트 이외에 영국은 UK Biobank 주관의 50만명 Genotyping 프로젝트도 시작한다. 

이 프로젝트는 40세에서 69세 사이의 영국인인 50만명의 blood, urine, saliva 샘플을 Affymetrix Genotyping chip을 이용해 분석하여, 다양한 질병과 유전체의 상관관계를 밝혀내는 것이 목적이다.  10만명 프로젝트와 차이는 이것이 추적조사연구( longitudinal study) 라는 점.  

참여자의 medical history, lifestyle( diet, 다양한 설문, body scan, 그외 accelerometer를 이용한 activity tracking 등도 고려) 그리고 다양한 테스트 결과들( fMIR, CT scan, X-ray 등의 정보의 포함 까지 계획)이 유전체 정보와 함께 분석되어  구체적인 유전체와 질병 발병의 상관 관계를 밝혀낼 수 있게 된다. 

질병의 발현은 개인의 유전체 타입으로만 결정되는 것이 아니라, 다양한 생활 습관, 식습관, 운동, 환경적 요인등 다양한 생활-환경 요소가 함께 결합되어 결정이 된다. 이 프로젝트에서는 개인의 유전체 뿐만 아니라 다양한 개인의 생활-환경 요소 정보를 함께 축적하여 질병의 발현의 종합적 분석을 하려는 목적을 담고 있다.  

이런 시도는 인류 역사상 최초로 시도되는 가장 구체적인 질병 연구라 할 수 있고, 여기서 쏟아지는 질병 정보는 인류가 지금까지 축적한 질병의 발현 정보를 기하 급수적으로 확장시킬 것이라 예상한다. 

이 프로젝트 또한 $160million 정도, 우리돈 2천억 정도만 소모된다고 한다.  

현재 미국과 중국이 이와 유사한 프로젝트를 계획하고 있다고 하는데, 미국은 이 프로젝트에 $2 billion 우리돈 2조 이상을 투입할 것이라 한다. ( 얼마나 대규모로 진행할려고 2조 이상을 ... )

이 두 프로젝트 도합 우리돈 4천억 밖에 안 든다.  도로명 주소 까는데 4천억 이상의 예산이 소모되었다고 한다.  통크게 1조 정도 써서  50만명 whole genome 기반 10년 longitudinal 질병 프로젝트 하면, 한국은 유전체 연구, 산업 Top tier 국가로 올라선다.  

앞서나가는 국가들, 그리고 한국 

한국은 지금까지 whole genome sequencing 이 가장 많이 수행된 국가 중 한곳으로, 다양한 genome 관련 연구 프로젝트가 진행되고 있긴 하다. BT가 성장 동력이라는 것도 잘 인식하고 있고, 이를 위해 다양한 정책과 산업적 움직임이 감지되고 있다. 하지만, Genome 산업과 그 정책에 대해서만 따져보면,  의료시스템과 Genome 기술과 산업을 한데 묶어, 경쟁력 있는 미래를 위한 정책이나 투자는 전혀 진행되고 있지 못하다고 생각한다. 

유전체 산업에 대해서만 보자면, 다양한 idea들이 시장에 선보이고 자연스럽게 시장에 의해 성공과 실패가 반복되며 경쟁력 있는 유전체 산업과 제품군이 생겨나는 창의적인 순환이 일어나야 하지만, 생명의료윤리법에 의해 이러한 시도는 완전히 불가능하게 막혀 있다. 

미국이 모두 정답은 아니지만,  GINA법( 개인의 유전적 특질로 인해 차별받지 않을 권리)이나, 소비자유전학에 대한 관리규정 등 사회,윤리적 문제가 될 만한 부분들을 법적 장치나 관리 기관의 관리 하에 허용하면서, 유전체 산업의 다양한 창의적 시도들이 가능한 환경은 정말 부럽기 그지 없다.

유전체 산업에서는 앞으로 분명히 구글, 애플을 능가하는 회사가 출현할 것인데,  어떤 비즈니스 모델이 이런 회사로 이어질지는 아무도 모른다.  자연히 다양한 시도를 하는 중에 이런 회사가 툭 튀어 나오게 된다. 실리콘밸리의 성공을 굳이 언급할 필요는 없을터. 

IT에서 실리콘 밸리가 성공했는데, BT 유전체 산업에서도 지금 이런 일이 반복되고 있다.  인간 유전체 산업은 사회, 윤리적 문제가 여타 산업과 비교할 수 없을 만큼 파급력이 강할 수밖에 없다. 하지만, 무엇이 문제가 될 것인지, 이런 문제를 어떻게 보호할지는 적절한 법적인 울타리를 만들어 컨트롤 하는 것이 가능하다. 당장 문제가 되는 부분들을 법제화하고, 새로운 문제는 그 때 그때 만들어 나가면 된다. 

그런 울타리를 치고, 창의적 아이디어들이 시장에 살아 숨쉴 수 있도록 만들어야 한다.  선진국들이 모든 문제를 해결해 놓고 난 후에, 이를 그저 답습하는 식의 전략은 이제 그만 버려야 한다. 적극적으로, 주도적으로 목표를 세우고 문제를 해결해 나가는 자세를 국가가 견지 하지 않는 한,  next big thing BT 산업에서 한국이 선도국가로 발돋움하는 일은 없을거라 '확신'한다. 

인간게놈프로젝트(Human Genome project)와 생물정보학(Bioinformatics)

Bioinformatics가 언론의 통해 기사화 되고 널리 알려지기 시작한 계기는 Genome Project 의 막바지인 1990년대 후반이 되면서 부터 였다.  인간게놈프로젝트( HGP: Human Genome Project)라 알려진 이 프로젝트는 10년의 시간에 걸쳐 미국 주도의 다국적 연구 컨소시움에 의해 총 30억달러 우리돈 3조원 이상이 소모된 달탐사 프로젝트 이래 최대의 과학 프로젝트 였다.

하지만, 1990년대 후반 크레이그 벤터( J. Craig Venter )가 셀레라(Celera genomics)사를 설립 대규모 자동 게놈 해독기를 장착하고 shortgun sequencing이라는 초고속 게놈 해독법을  이용해 인간 게놈을 분석하면서 이 지루한 프로젝트는 흥미진진한 소설 같은 상황으로 전개가 된다.

셀레라의 분석 기술로는 정부 주도의 다국적 팀에 의해 10년 이상이 소요될 것으로 예측되는  프로젝트를 불과 2-3년 안에 완료 할 수 있었고, 미생물 게놈을 빠른 시간 안에 분석 해 발표하면서 이는 기정 사실화 되었다.  정부 주도 하의 다국적 팀에게 이는 엄청난 위협이었고, 위기감을 불러 일으켰다. ( 과학자의 입장에서 보자면 수년간 노력한 일이 수포로 돌아가는 것과 마찬가지인데, 과학 연구에서 2등은 큰 의미가 없기 때문. 이와 관련한 스토리는 벤터의 자서전 Life decoded에 자세히 기록되어 있는데, 정부 주도 팀의 관료적 행태들은 구역질이 날 정도의 장면들이 많다. )


Shortgun genome sequencing 

Shortgun sequencing 은 인간의 긴 30억개 염기 서열을 평균 500-1,000 개 염기 길이의 작은 단위로 잘라 읽은 후, 각각을 퍼즐 맞추기 식으로 이어 붙여 전체 30억개 염기 서열 부위를 완성하는 형태다.

Shortgun sequencing 방법 모식도

Shotgun sequencing 방법은 얼핏 매우 간단해 보이지만,  이 방법은 Bioinformatics 가 없이는 애초에 불가능한 서열 분석 방법이었다.

Shortgun sequencing을 통해 예를 들어 세개의 염기 서열 조각이 아래와 같이 주어진다고 하면 어떻게 이어 붙여야 할까?

AGTGT, GTAAC, ACTAG

아래와 같이 이어 붙이면 된다.
AGTGT
        GTAAC
                ACTAG

--------------------------
AGTGTAACTAG

아래와 같은 방식도 가능하다.
ACTAG
        AGTGT
                GTAAC
--------------------------
ACTAGTGTAAC


어떤 쪽이 옳은 것일까?  이런 서열 조각이 수천만개 있다면 어떨까? 어떻게 이 조각들을 제대로 꿰어 맞출 수 있을까?  이는 굉장히 정교한 수학적 모델을 필요로 했으며, 엄청난 컴퓨팅 파워를 필요로 하는 문제로 정통 생물학자들이 해결할 수 있는 문제가 아니었다.

이 문제를 푸는데 적용할 만한 수학적 이론은 Shortest common superstring problem (SSP), Eulerian graph problem 등이  있었고, Genome sequencing에 적용할 만한 이론들로  Michael Waterman 등의 기여로 대체로 정립,개발되어 왔지만, 실제로 이를 대량의 염기 서열 조각을 이어 붙이는 시스템에 적용하여 제작된 전례가 없었다.


생물정보학자 전쟁 :: Eugene  Myers  vs. Jim Kent 

Eugene Myers 를 필두로 하는 Bioinformatics 팀이 셀레라 측의 Shortgun sequencing을 위한 염기 서열 조각 맞추기 문제를 위한 시스템을 성공적으로 완성했다. Gene Myers라고 흔히 불리는 Eugene Myers 는 NCBI에서 1990년 지금까지 가장 광범위하고 성공적으로 사용되는 생물학 프로그램 BLAST 를 공동 개발한 Bioinformatics 초기 영웅 중 한명이었는데, 그가 Celera에 합류하여 라떼 커피를 친구삼아 밤낮 가리지 않고 일에 몰두한 덕에 비소로 셀레라의 Shortgun sequencing 기술이 완성될 수 있었다.

Shortgun sequencing 시스템을 하드웨어적, 소프트웨어적으로 완벽히 갖추고 인간 게놈 분석의 막바지에 다다르고 있었던 셀레라 사에 비해, 다국적팀( 인간게놈컨소시움)은 정부의 중재로 셀레라 사와 함께 인간 게놈 분석 초안을 발표하기로 약속한 몇달 전이 되기 까지 이 게놈 조각 퍼즐 맞추기( Sequence assembly ) 를 위한 시스템이 완성되지 않아 초조하게 발을 구르는 상황이었다.

10년의 노력, 3조원의 정부 연구비를 정당화 하기 위해서 이 시스템은 너무나 간절했던 것이었다. 이 때, UCSC 생물학과에서 박사과정 학생이던  Jim Kent (William  James Kent )가 David Haussler 와의 협력 하에 학교에서 새로 구매한 50대의 컴퓨터를 리눅스 클러스터로 사용하여 한달 만에 이 시스템을 완성한다.  Haussler와 협력이라고 하지만,  이 프로그램의 코드는 100% Kent 혼자서 한달 동안 밤낮없이 달려들어 완성한 것이었다.  Kent가 완성한 이 프로그램을 이용해 비로소 다국적팀도 셀레라사에 뒤지지 않게 성공적으로 전체 인간 게놈 지도를 완성할 수 있었다. ( 정확히는  Kent의 프로그램을 이용한 다국적 팀이 3일 빨리 완성)

Kent가 생물학과 박사과정 학생이었지만, 사실 그는 3D graphics 엔진을 개발하는 컴퓨터 프로그래머로 일하던 전문 프로그래머였는데, 생물학에 매력을 느껴 community college에서 생물학 과목을 수강한 후, UCSC 생물학과 박사과정에 늦깍이 진학을 한 특이한 이력을 가지고 있던 학생이었다.

이 때의 성과를 바탕으로 UCSC는 UCSC genome browser라는 웹 기반 게놈 검색/분석 시스템을 서비스하게 되는데, 현재 이는 BLAST와 마찬가지로 생물학자들에게 매우 일상적으로 이용되는 Bioinformatics 서비스로 자리 메김했고, 덩달아 UCSC 는 그저그런 UC 계열 대학에서  세계 최정상의 게놈 연구 기관 중 한 곳으로 자리 메김 하게 되었다.

( Kent의 사례는 왜 다양한 background를 가진 직원/학생들을 창의적 업무를 요하는 회사/대학에서 뽑아야 하는지를 극명하게 보여주는 또하나의 좋은 예가 된다 )


Bioinformatics on the go 

Bioinformatics 라는 분야는 Computational biology 라고 명명된 좀 더 수학적 이론에 치우친 분야를 토대로 게놈프로젝트 이전 1970년대 부터 이미 존재해 온 분야였지만, 인간게놈프로젝트를 기점으로 그 필요성과 역할이 크게 확대되었으며, 이에 대한 수요도 크게 늘어나게 되었다.

인간게놈프로젝트를 기점으로 비로소 독립된 Bioinformatics 교육 프로그램들이 미국의 대학들에 설립되기 시작했고( 연구 조직이 있었던 곳은 꾀나 있었지만, 독립적 학위 과정 프로그램을 가진 곳은 없었다), Michael Waterman이 1982년 부터 그 기틀을 잡아왔던 USC, 인간게놈프로젝트를 통해 유명해진 David Haussler 가 중심이 된 UCSC,  그외 Boston University 가 초기 독립된 Bioinformatics 학위 과정을 대학에 개설했는데, 이중 UCSC는 학부생 레벨( Bachelor degree)의 코스를 유일하게 설립해 운영을 시작했다.

국내에서는 2001년 숭실대학교에 최초의 학부 과정 학과가 개설(현재는 의생명공학부)되었고, 부산대학에 최초의 대학원 과정이 개설되었다. 2002년에는 서울대에 생물정보협동과정 대학원 과정이 개설되었고, 2003년에는 정문술 회장의 300억 기부로 KAIST에 Biosystems 이라는 이름으로 Bioinformatics 를 교육하는 학과(현재는 Bio & Brain Engineering 학과)가 만들어졌다.

인간게놈프로젝트에서 극명하게 드러난 것은 생물학이 이제 Large scale data 생산하는 시대에 접어들었고,  생물학이 이 large scale data의 분석을 통해 연구되는 Information science 즉 정보과학의 시대로 접어들었다는 사실이었다.

이는 게놈프로젝트 이후 생물학의 트렌드를 보면 극명히 드러나는데, 이 후에 생물학의 세부 분야들은  Genome 처럼 총체라는 뜻을 더해주는 -ome이 붙는 High-Thoughput data science 로 이름이 붙여졌고 ( Exressome, Proteome, Interactome, Metabolom , etc ) , 뛰어난 생물학 연구 팀에는 의례히 뛰어난 Bioinformatics 인력 혹은 공동연구팀이 함께 연구를 이끌어 가고 있음을 확인할 수 있다.  다시 말하면, 이제 첨단 생물학을 연구하기 위해서는 bioinformatics 로 대변되는 정보 과학적 분석 능력이 필수가 되었다는 말이 된다.

최근에 게놈 분석 비용이 획기적으로 낮아지면서, 게놈의 대중화와 이와 연계된 산업적 폭발이 목전에 와 있는데, 여기서도 게놈의 분석/관리/서비스를 위한 Bioinformatics 인력이 주도적 역할을 하게될 터인데,

게놈프로젝트 이후 많은 대학에 학위 과정이 개설되어 많은 인력을 배출해낸 미국에 비해 한국은 그나마 교육과정을 개설했던 학교들에서 오히려 Bioinformatics 이외의 분야들로 타겟을 바꾸어 학과를 포지셔닝 하면서, 제대로된 Bioinformatics 교육 커리큘럼을 갖춘 학교가  전무한 실정이다.  사실 미국을 제외하면 Bioinformatics 학위 과정이 활성화된 나라가 거의 없긴 한데, 그래서 자연히 앞으로의 Bioinformatics 분야도 미국이 주도적으로 발전시켜 나갈 수밖에 없지 않나 생각한다.

여담으로 현재 국내에서 중급 Bioinformatics 인력 조차도 구하기 쉽지 않은데, 앞으로 꾀나 오랜 시간 이런 흐름이 지속되지 않을가 조심스레 예측해 본다.