바이오 기술의 혁신적 진보로 사라질 기술은 무엇?

유전체관련 연구 등 ‘5대 바이오 기술’, 머지않아 휴지화

지난 10년 간 바이오 기술 각 분야에서 5대 혁신을 이루었거나 향후 10년에 걸쳐 영향을 미칠 바이오 기술의 리더들은 과거에 혁신기술로 지칭되었던 ‘5대 바이오 기술’이 앞으로 10년 내에 사라질 것이라고 지적하고 있어 주목된다.

과연 앞으로 사라져 휴지화될 바이오 분야 5개 기술은 무엇일까 살펴 본다.

바이오 기술 역사에서 1990년대에 이미 확인된 DNA의 크기와 양을 관찰한 오류와 엔티 센스 요법 등이 대체되었고 그 동안 바이오 지식에 이용한 기술과 접근법이 앞으로 5-10년 내에 박물관 전시관으로 물러갈 것으로 확신하고 있다. 다음 5종의 바이오 기술은 이미 대체될 것들이다.

SNPs(single nucleotide polymorphisms)에 기초한 “유전체관련 연구: Genome-wide association study: GWAS"

SNPs 기술은 DNA 또는 유전체(Genome)의 전체를 통해 지표를 초고속으로 검색하는 접근 기술이다. 즉, 특정 질환에 관련된 작은 변이를 검색하기 위해 수많은 사람들의 DNA나 유전체(Genome)을 탐색하는 기술이다.

SNPs 검색은 생물학적 식견의 주요 추진 동력으로 오래 지탱될 수 없다는 지적이다. 1-2년 내에 사람들은 “ITEGS: it's the entire genome, stupid" (바보야, 이는 전체 게놈이란 말이야) 로 깨어날 것으로 전망하고 있다. 즉, 단순한 SNP 검색보다는 수천 수십만 사람의 변이를 분석하는 방향으로 전환될 것이기 때문이다.

예컨대, 희귀병인 헌팅튼 질환 환자들은 단순한 SNP 검색 대신 전 유전체를 통한 DNA 변화를 분석하게 되는 일이 벌어지게 될 것이며 헌팅튼 질환 치료계획 집단들이 이미 준비를 진행하고 있다.

질병 이해 최종 해결책으로서의 프로테오믹 접근기술:

DNA에서 기능적 지시를 보유한 광범위한 단백질 배열을 관찰하는 정량적 프로테아믹스 분석이 생물학적 식견의 차세대 주요 흐름으로 떠오르고 있다. 마치 모든 원소 이해가 전체 화학 구조를 이해하듯이 세포 내에서 모든 단백질 이해를 통해 최종적으로 세포를 기능하게 하는 세계를 이해할 수 있기를 바라고 있다는 것이다

그러나 단백질 구성성분 수준에서 문제가 풀리는 충분한 열쇠는 기대할 수 없고 단백질구성 성분 수준에서 대사물질과 RNA의 판독과 함께 다른 주요 정보가 될 가능성이 더 많다. 질병의 실질적인 해결은 DNA, RNA 또는 단백물질 등 구성성분의 작용 이해로 추진될 것이다. 이러한 인식의 흐름은 질병상태가 잘못 진행되는 모형 네트워크를 구축할 수 있는 과학자들의 손에 의해서 해결될 수 있다.

콜레스테롤 친화 혹은 유방암 에스트로젠 수용체 양성 친화 생물적 지표:

어떤 유전자나 단백질의 신호를 확인하는 일이 현재 정확한 환자에 대한 정확한 약물 발견하는 연구가 대유행이다. 대부분 이러한 신호들은 수 백 수 천명의 환자들에게서 연구하고 있다.

지난 10여 년 간 이러한 신호를 치료에 이용될 확실한 지표로 전환하기 위해 연구 결과를 기대해 왔다. 그러나 모든 신호들이 계속 대체되고 있으며 거대 표본이 모아질 때마다 더 새로운 것이 나와 과거 이용되고 있던 신호가 대체되고 있다.

더구나 과학자들이 환자를 더 관계가 밀착된 부류로 분류할 때마다 새로운 지표가 더 예측될 것으로 보고 있다.

약물의 적응증은 바이오텍/제약회사들에 의한 임상에서 결정됨

오늘날 대부분 약물은 소규모의 환자에게만 작용해도 FDA에서 시판 허가되고 있다. 그러나 이러한 허가 관례는 곧 중지될 것이다. 왜냐하면 약이 일단 안전성에 관해서 허가되면 대규모 환자를 대상으로 실시한 임상시험에서 약물 사용도가 계속 수정되고 있기 때문이다.

처방약의 시행착오적인 특성이 있어 적응증 추가는 실제 근거를 기초로 하는 치료의 영역이기 때문일 것이다.

대규모 집단이 대량 임상 및 유전체 정보를 수집하고 자료를 창출해서 자료 분석을 통해 사냥꾼 수집 같은 접근

60년 이상 마인주 후레밍햄에서 환자의 건강을 추적한 유명한 “후레밍햄 심장 연구”계획 같은 대규모 집단 연구에 자금을 조달하는 일은 매우 값어치 있는 일이다.

이러한 연구에 사용된 구식 방법은 표본과 자료의 일차 수집 소규모 집단에 의해서 분석한다고 보고 있다. 이러한 모델 역시 과학자 집단이 신속하게 진화하여 이전 자료 창출자보다 더 효율적으로 발전하기 때문에 결국 소규모 집단 분석은 서서히 사라질 것으로 보고 있다. 이러한 추세는 오늘날 자연과학자들에게서 이미 나타나고 있다.

다음 10년이 되면서 바이오 연구는 근본적으로 상의한 사회적 맥락에서 진행될 필요가 있다. 즉, 생물학자들은 컴퓨터 과학자들이 오랫동안 공개적인 소프트웨어 개발 한 것과는 달리 바이오 연구에서는 사회적 네트워크 채널을 통해 이들의 지식을 공동 공유할 필요가 있다는 것이다.