(서울=연합뉴스) 신선미 기자 = 국내 연구진이 암 조직에서 얻은 시료의 유전체를 분석할 때 정확도를 지금보다 58% 정도 더 높일 수 있는 방법을 개발했다.

11일 과학기술정보통신부에 따르면 연세대 의대 연구진은 시료를 분석할 때 영향을 미치는 외부 유전체 요인을 줄여 분석 정확도를 높이는 방식을 고안했다.

암 연구 과정에서는 약물 반응 검사 등을 위해 환자의 종양 조직을 떼어내 유전체 염기서열을 분석한다. 이때 종양 조직에서 직접 얻을 수 있는 암세포의 양이 제한돼, 환자에서 얻은 암세포를 증식해 분석에 활용한다. 증식에는 쥐 세포나 살아있는 쥐를 이용하기 때문에 사람 암세포 유전체에 쥐 유전체가 섞여 오류가 생길 가능성이 있다.

연구진은 이런 요인을 배제하기 위해 쥐의 유전체를 걸러내고 사람의 유전체만을 분리하는 방법을 제시했다. 우선 사람 유전체 분석에 쥐 유전체가 포함됐을 때 검출되는 120만 개 서열을 찾아내 데이터베이스(DB)를 구축했다.

연구진이 '하마'(HAMA·human-genome aligned mouse allele)로 이름 붙인 이 120만 개의 서열은 연구자들이 분석 오류를 찾기 위한 지표로 활용할 수 있다. 분석과정에서 하마가 나타나면 쥐 유전체 정보로 인한 오류 여부를 확인하도록 일종의 '안전장치'를 마련한 셈이다.

사람 유전자 서열 차이로 검출되는 쥐 유전체 변이를 '하마'(HAMA)라고 한다. [과학기술정보통신부 제공]

시료에서 검출한 하마 수를 기반으로 시료에 쥐 유전체가 얼마나 포함됐는지 '오염도'를 추정할 수 있는 공식도 도출했다.

연구진이 고안한 기법을 종합하면 기존 분석법을 썼을 때 보다 정확도가 58% 정도 향상되는 것으로 나타났다.

김상우 교수는 "몸 밖에서 증식한 암세포 시료의 유전체 분석 과정에서 생길 수 있는 오류를 잡아 더 정확한 정보를 주는 데 기여할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

이 연구 결과는 이날 국제학술지 '게놈 바이올로지'(Genome Biology)에 실렸다.

연세대 의대 연구진. 왼쪽부터 조세영 연구원, 김상우 교수, 김은영 연구원 [과학기술정보통신부 제공]

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