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유전자 분석 기술의 발전과 그 영향
| 작성자 | 관리자 | 카테고리 | 전문가 인사이트 |
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| 작성일 | 2016-04-28 | 조회수 | 9,740 |
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유전자 분석 기술의 발전과 그 영향
- 글 박정수
- Lexogen GmbH, 이사
- GPKOL위원
학력사항
- 2012 University of Amsterdam / Business (MBA)
- 2001 Yonsei University / Biotechnology (M.Sc)
경력사항
- 2014-현재 Head of Marketing, Lexogen GmbH
- 2008-2013 Director, Macrogen
세부 전문분야 및 컨설팅 내용
- Technical Marketing
- Global Marketing for biotech-related products and services
인류 역사상 빠른 기술적 발전을 보인 분야를 꼽는다면 누구나 주저 없이 IT 분야를 꼽을 것이다. 1950년대에 최초로 트랜지스터가 발명된 이후로 IT 기술은 “18개월마다 회로의 집적도는 두 배가 되는 지수 곡선을 그리며 성장한다”는 무어의 법칙에 따라서 현재까지 계속 발전해 왔다. 특히 80년대 개발되어 90년대에 본격적으로 도입되기 시작한 인터넷은 우리 실생활에 근본적인 변화를 만들어 내기 시작했을 뿐만 아니라 약 20여 년이 지난 현재 전 세계 모든 컴퓨터가 하나의 네트웍으로 묶여 있는, 당시 기준으로는 상상하기 힘든 인프라적인 발전 또한 이루어 냈다. 하지만 IT 기술 발전의 속도보다 더 빠른 속도로 발전하는 분야가 있다. 바로 유전체 분석 기술 (genome sequencing) 분야이다.
최초의 유전자 분석 기술은 80년대에 발명 되었고 2000년대 중반까지 그리 큰 기술적 발전을 보이지 않았으나 2006년 본격적인 차세대 유전자 분석의 시대에 접어든 후 유전자 분석 산업은 적어도 현재까지 인류 역사상 가장 빠른 기술적 성장을 이루고 있는 분야이다. 2014년도 미국의 국립 인간 유전체 연구소 (National Human Genome Research Institute) 의 발표에 따르면 유전자 분석 기술의 발전의 속도는 인간 유전체를 분석하는데 소요되는 비용을 기준으로 계산하였을 때, 기존 인류 역사상 가장 빠른 발전 속도를 보였던 IT 기술의 발전 속도를 추월한지는 이미 오래이며 앞으로 이 추세는 계속 될 것이라고 전망하고 있다.
Figure 1인간 유전체 분석 비용 변화 추이 (직선은 무어의 법칙에 따른 IT 기술 발전의 속도)
실제로 1998년 최초의 유전체 분석 시에 소요되었던 비용은 약 $100M였다. 당시에는 Sanger sequencing이라 불리 우는 가장 기본적인 분석 방법을 통하여 전체 30억 개에 해당하는 인간 유전체를 한번에 500개씩 하나 하나 읽어 나감으로써 진행하였으나, 2000년대 중반 pyrosequencing이라 불리는 기술을 이용한 새로운 기기가 454 system¹라는 회사에서 개발되면서부터 본격적인 차세대 유전자 분석 기기의 시대에 접어들었고 그와 동시에 유전체 분석 가격 또한 급락하기 시작하였다. 이 기술적 발전 속도는 상상을 초월하는 수준이어서, 혁명적인 기술 발전을 이룬 연구팀에게 수여하는 Archon X Prize 재단에서는 2006년에 유전체 분석 분야를 신설하여, 100명의 인간 유전체를 신뢰할만한 수준으로 샘플당 $10,000에 분석할 수 있는 첫 번째 연구팀에게 천만 달러의 상금을 제공하는 조건을 내걸었는데, “기술적 발전의 속도가 예상을 뛰어넘게 빨랐다 (Outpaced by innovation)” 이라는 이유로 2013년 이상을 취소할 수 밖에 없었다.²
실제로 유전체 분석 가격은 2014년 초 유전자 분석 기술의 선두주자인 일루미나에서 발표한 HiSeq X10기기를 이용할 경우 대략 원가 기준으로 $1000수준까지로 내려온 상태이며 유전자 분석 서비스를 전문적으로 제공하는 회사에서 개인 또한 약 $2000수준에서 분석이 가능하다.유전자 분석 설비 규모 기준으로 세계 최대 수준을 자랑하는 중국의 Beijing Genome Institute (BGI)는 지난 3월 말레이시아 쿠알라룸프르에서 열린 2015년도 인간 유전체 학회에서 자신들이 보유하고 있는 Complete Genomics플랫폼을 이용하여 2019년까지 유전체 분석 비용을 $1수준으로 끌어 내리는 것을 목표로 기술 개발을 진행 중이라고 발표했다. $1이라는 가격은 유전체 분석 서비스를 전 세계 인류에게 사실상 무상으로 제공하여 궁극적으로는 모든 이가 자신의 유전체를 분석한 정보를 갖게 되는 시대를 의미한다.즉,더 이상 유전체 분석이 특정 과학자들이나 전문가들의 영역에만 머무는 것이 아니라 인터넷이나 GPS와 같이 일반인들의 일상 생활 속으로 깊숙히 침투하게 된다는 것이다.
Figure 2AGBT 2015에서의 Craig Venter
이를 반영하듯, 2014년도 MIT Technology Review에서 선정한 세계에서 가장 스마트한 50개 회사³에서는 Google이나 Apple, 삼성 등과 같은 세계 유수의 회사들을 제치고 일루미나가 1위로 선정되었으며, 일루미나의 P/E ratio는 현재 약 67으로서 S&P 500 기업들의 평균 값인 20을 세배 이상 상회하는 높은 기대치를 보이고 있다. 또한 금년 2월 플로리다에서 열린 Advances in Genome Biology and Technology (AGBT)에서는 1998년 최초 인간 유전체 분석 프로젝트에 주도적으로 참여하였고 이 분야의 선구자인 Craig Venter가 자신이 설립한 회사인 Human Longetivity Inc.에 금년에 총 40대의 최신일루미나 분석 기기 (HiSeq X)를 추가로 설치하여 인간 유전자 분석에 박차를 가할 것이라는 발표를 하였다.
이러한 움직임은 민간 분야 뿐만 아니라 국가 단위에서도 매우 적극적으로 나타나고 있는데 가장 이 기술을 빠르게 받아들이고 있는 나라는 바로 영국으로서 영국은 2013년에 100K⁴Genome 이라는 이름의 프로젝트를 진행중이다. 영국은 이 프로젝트를 통하여 우선적으로 자국민 10만명의 유전자 분석을 완료하여 데이터 베이스를 구축하는 것을 그 첫 단계 목표로 설정하고, 이후에는 이를 확대하여 자국에서 태어나는 모든 신생아에게 유전체 분석을 의무화 하는 것을 고려중인 것으로 알려져 있다.
또한 스위스의 Roche에서는 유전자 분석 서비스 뿐만 아니라 분석 기기 자체의 개발에도 적극적으로 뛰어들고 있는데, 기존 Roche가 인수하여 개발하였던 분석 기기였던 454 system의 기기의 실패 이후 2014년 여름 다시 Genia라는 회사를 인수하여 새로운 분석 플랫폼의 연구 개발에 박차를 가하고 있으며, Astra Zeneca, Pfizer, Novartis등의 다국적 제약 회사들 또한 유전자 분석 데이터베이스 확보에 열을 올리고 있다. 많은 기관들과 국가가 유전체 분석에 이렇게 뛰어 드는 이유는 바로 이것이 개인별 맞춤 의학의 토대가 되기 때문이다. 즉, 기존 개개인의 유전적 차이에 상관 없이 일괄적으로 동일한 성분의 약물을 투여하는 방식에서 이제는 각 개인의 변이에 따라서 더 좋은 효과와 부작용이 적은 약물을 투여하는 방식으로 바뀌어 갈 수 있는 것이다.
현재 이유전체 분석을 통한 맞춤 의학 분야에 있어서 가장 선두 주자로 자리매김 하고 있는 회사는 바로 미국매사츄세스에 위치한 유전체 분석 업체인 Foundation Medicine인데, 이 회사는 맞춤형 항암치료를 위한 정보를 제공한다. 즉, 의사가 보내온 환자의 종양 샘플에서 DNA를 추출 및 분석한 후 암과 관련된 수백여 개의 유전자 변이를 스크리닝하고 그결과에 따라서 적절한 맞춤형 치료제를 추천하거나 혹은 치료제가 없을 경우 적절한 임상 시험 참여를 제안해 준다. 특히 Foundation Medicine이 강점을 가질 수 있는 이유는 바로 Janssen이나 Novartis와 같은 다국적 제약 회사와의 전략적 제휴인데, 이 제약 회사들은 Foundation Medicine에서 제공하는 환자별 유전자 데이터베이스 분석을 통하여 신약 개발시에 임상에서의 약효와 유전적 변이에 대한 통계적 자료를 제공받아 신약 개발에 걸리는 시간을 대폭 단축하고 있다. 이와 같이 유전체 분석 기술의 개발은 기존의 상식으로는 생각할 수 없었던 많은 변화를 가지고 오고 있으며, 과학자들만의 영역이 아닌 일반인들의 생활 속으로 들어올 준비가 매우 빠르게 진행되고 있다.
2015년 현재 기준으로는 유전자 분석 기기 시장에서 일루미나사가 약 70% 이상의 시장을 점유하고 있는 독보적인 위치에 있으나 이 기기들의 취약점을 적극적으로 공략하는 새로운 기술을 보유한 회사들이 우후죽순처럼 생겨나고 있다. 예를들면 미국의 Pacific Bioscience사에서는 기존 일루미나 기기의 가장 큰 취약점인 짧은 리드 길이 (Read-length)에 비하여 수백배 이상 긴 길이를 읽어낼 수 있는 기기를 발표하여 현재 큰 호응을 얻고 있으며, 영국의 Oxford Nanopore사에서는 중합효소 연쇄 반응 (PCR)이 필요 없으면서도 긴 길이를 읽을 수 있는 USB 스틱 크기 수준의 유전자 분석 기기를 개발 중에 있다. 이 회사가 가진 기술은 DNA의 한 가닥이 겨우 통과할 수 있는 정도의 작은 구멍을 나노 기술을 이용하여 만들고, 이 구멍을 DNA 가닥이 통과해 감에 따라 이 구멍 주변에서 발생하는 전위차를 측정함으로서 분석을 진행하는 방식인데, 이 방법이 본격적으로 실용화가 될 경우 기존 유전자 분석 시장에 거대한 지각 변동이 일어날 것으로 예상하고 있다.따라서 현재의 차세대 유전자 분석 기기를 넘어전 제 3세대 분석 기기 시장의 패권은 누가 가져갈 지 예상할 수 없는 방향으로 전개되어 가고 있는 실정이다.
일반적으로 인간 유전체 분석 시장은 크게 네 가지의 파생 분야를 만들어 내는데, 가장 우선적으로는 유전자 분석을 위한 기기나 플랫폼을 개발하는 기기 개발 회사, 이 기기들을 이용하여 유전자 분석 서비스를 제공하는 회사, 기기에서 나온 결과를 분석하여 유전적인 의미가 있는 정보를 추출해 내는 생명정보학 회사 (Bioinformatics), 그리고 이 분석 결과를 실제 환자들의 데이터나 약물 실험 결과등과 연결하여 임상적인 의미를 파악하는 회사 등으로 나뉜다. 특히 많은 회사들이 환자에게서 발견되는 표현형(phenotype)과 유전자형(genotype)을 연결해 주는 데이터 베이스 개발에 박차를 가하고 있으며 이를 위하여 수 많은 제약회사들이 약물 개발 단계에서 이 데이터베이스를 공유하는 전략적 제휴 관계를 맺고 있다.
과거의 일반적인 추세는 기기 개발 회사는 기기와 시약 소모품 등을 분석 서비스 회사에 제공하고 분석 서비스 회사에서 나머지 단계들을 모두 종합하여 서비스 하는 경우가 많았으나, 기기의 성능이 대폭 개선됨에 따라 처리해야 할 데이터의 양도 많아지다보니 요즈음은 전반적으로 이 네 개 분야가 점점 분업화 되는 것이 일반적인 추세이다. 다만 현재 가장 높은 시장 점유율을 보이고 있는 일루미나의 경우 기기 개발에서 샘플 처리, 분석 작업 및 최종 임상데이타 분석까지의 모든 과정을 자체적으로 소화해 내는 방향으로 전략을 세우고 있기 때문에, 이후 유전체 분석 시장이 일루미나가 일구어 놓은 산업 생태계 내에서 꽃피워 나갈 것인지, 아니면 또 다른 새로운 분석 플랫폼에 의하여 이 일루미나의 독주가 어떻게 제약을 받을 것인지가 주요 관심사이다. 또한 유전자 분석 기기들은 단순히 유전체 분석 (genome sequencing)뿐만 아니라 RNA 분석(일반적으로 RNA의 정보를 담고 있는 DNA인 cDNA를 분석하는 방식으로 진행된다.
전사체 분석 (transcriptome analysis), 후성 유전학 분석 (Epigenome analysis) 등의 다양한 응용 분야를 지니고 있고 또 최근 각광 받고 있는 유전자 가위 (CRISPR-Cas9) 기술과 접목될 경우 의료 산업 전체에 영향을 미칠 수 있는 폭발적인 변화를 야기할 가능성이 무척 높기 때문에 이를 연구 개발에 이용하고자 할 경우 어떠한 플랫폼을 이용하여 어떠한 연구를 진행하여야 하는지에 대해서 면밀한 사전 조사가 필수적이라고 할 수 있다. 특히 유전체 분석 분야는 앞서 언급한 대로 기술적 발전 속도가 폭발적으로 빠르기 때문에 오늘 축적을 시작한 임상 데이터가 이후에 나올 새로운 분석 플랫폼에서 제공하는 데이터와 일괄 분석이 가능할 일관성을 지닐지 여부를 면밀히 분석하는 것은 장기적인 관점에서 매우 필요하다.
[1] 454 systems는 이후 2007년 스위스의 제약 회사인 Roche사에 인수된 후 2013년 기술적 한계와 실적 미비로 개발 중단되었음.
[2] http://genomics.xprize.org/
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