뉴스 | 맞춤형 의료를 혁신할 수 있는 473개의 ‘켜짐-꺼짐’ 유전자 발견



뉴스 | 맞춤형 의료를 혁신할 수 있는 473개의 ‘켜짐-꺼짐’ 유전자 발견

뉴스 | 맞춤형 의료를 혁신할 수 있는 473개의 ‘켜짐-꺼짐’ 유전자 발견


Nature Communications에 게재된 대규모 연구에서 스위치처럼 작동하는 인간 유전자 473개가 확인되었습니다. 이 유전자들은 완전히 활성화되거나 완전히 비활성화된 상태로 존재하며 조직 특이적 발현을 보였습니다. 이번 발견은 질병 발생 기전을 이해하고 맞춤형 의료를 발전시킬 새로운 가능성을 제시합니다.



유전자의 켜짐과 꺼짐이 건강에 영향을 미친다

연구팀은 943명의 지원자로부터 유전체(DNA), 메틸롬(DNA 변형), 전사체(RNA 발현) 데이터를 분석하고, 27개 인간 조직에서 약 19,000개의 고발현 유전자가 보이는 발현 양상을 조사했습니다.


그 결과 점진적으로 증가하거나 감소하는 대신 두 극단적인 ‘켜짐’과 ‘꺼짐’ 상태를 보이는, 뚜렷한 쌍봉 분포의 유전자 473개를 발견했습니다. 이러한 스위치형 발현은 피부 질환, 대사 질환, 면역 질환, 암을 비롯한 질환과 밀접한 관련이 있었습니다.


호르몬 조절과 DNA 메틸화가 유전자의 켜짐과 꺼짐을 결정한다

스위치처럼 작동하는 유전자 대부분은 조직 특이적이며 호르몬 수치에 의해 조절되었습니다. 예를 들어 유방 조직에서 확인된 이러한 유전자 158개 중 157개는 주로 여성에게서 발현되어 뚜렷한 성별 편향을 보였습니다. 자궁 조직에서는 TP53INP2와 같은 주요 유전자의 발현이 나이에 따라 감소했으며, 여성의 가임력 저하와 관련이 있을 수 있습니다.


이 유전자 중 약 8.5%는 모든 조직에서 유사한 이중 상태 발현을 보였는데, 이는 주로 DNA 변이, 구조 변이 또는 기능 상실과 같은 유전적 요인 때문이었습니다. 예를 들어 흔한 유전자 결실로 USP32P2와 FAM106A가 영구적으로 ‘꺼진’ 상태가 되며, 이는 남성 생식력에 영향을 미치고 COVID-19의 경과를 악화시킬 수 있습니다.


질 조직 연구: 호르몬 요법으로 유전자를 다시 켤 수 있다

연구자들은 질 조직 샘플에서 에스트로겐 결핍으로 발생하는 폐경 후 질 위축과 관련된 스위치형 유전자 7개를 발견했습니다. 추가 실험에서는 에스트로겐 요법으로 이 중 5개가 다시 활성화될 수 있음이 확인되었습니다. 이는 유전자 발현과 호르몬 사이의 밀접한 관계를 뒷받침하며, 호르몬 요법이 이러한 유전자를 조절하는 방식으로 일부 효과를 낼 수 있음을 시사합니다.


질 조직에서 ALOX12는 질환의 결과로 나타나는 ‘승객 유전자’로 여겨졌고, KRT1는 질환을 유발하는 ‘운전자 유전자’일 가능성이 있어 향후 치료 개입의 잠재적 표적을 제시합니다.


스위치 유전자에 대한 심층 연구가 질병 진단과 치료를 바꿀 수 있다

연구자들은 오랫동안 연속적인 발현이나 점진적인 변화를 보이는 유전자에 집중하면서 전등 스위치와 같은 이진 패턴은 간과해 왔습니다. 이번 연구는 RNA 시퀀싱 데이터와 통계 모델을 활용해 이러한 스위치형 유전자를 최초로 체계적으로 식별하고 중요한 연구 공백을 해소했습니다.


연구진은 향후 연구의 우선순위로 다음 두 가지를 제안했습니다:


롱리드 시퀀싱을 활용해 숨겨진 구조 변이를 찾습니다. GPX1P1와 같은 일부 유전자가 ‘꺼진’ 상태가 되는 유전적 기전은 여전히 명확하지 않습니다;


유전자-환경 상호작용 연구에 스위치 유전자를 포함합니다. 예를 들어 GSTMI 유전자 결실과 임신부의 흡연이 결합되면 아이의 천식 위험이 크게 증가할 수 있습니다.


전망: 정밀 의료를 향한 또 하나의 진전

이번 연구는 현재까지 발표된 동종 연구 중 가장 규모가 크고 포괄적인 통합 분석입니다. 연구진은 유전체, 메틸롬, 전사체 데이터를 결합해 인간의 스위치 유전자 지도를 만들었습니다.


연구에서는 RNA 수준의 ‘켜짐-꺼짐’ 상태가 항상 단백질 수준의 변화를 반영하는 것은 아니라고 지적했지만, 이번 발견은 질병 조기 경고, 약물 표적 선별, 맞춤형 치료 설계를 위한 강력한 기반을 제공합니다.


연구자들이 어떤 유전자가 질병을 유발하는지 확인하고 이를 호르몬, 나이, BMI와 같은 개인 요인과 결합할 수 있다면 더욱 정밀한 질병 예측과 개입이 가능해질 수 있습니다.


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作者 LinkedIVF Team發布於 2025-07-25
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