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제넨텍과 함께한 디엔에이링크 'COVID-19 증상의 중증도를 가르는 유전 요인 연구' 결과 Nature에 개제
사람마다 다른 COVID-19 증상의 중증도를 가르는 유전자를 규명하다.
#COVID-19 #Host #Genetics #GWAS #Mapping #코로나19 #유전체 #유전자
written by 이현중
COVID-19 팬데믹의 시작과 함께 코로나바이러스 감염 증상 연구는 물론 해당 감염증을 일으키는 코로나 바이러스 SARS-CoV-2의 생물학적 연구도 시작되었다. SARS-CoV-2에 감염된 환자 중 일반 독감과 비슷한 경미한 증상 또는 무증상을 보이는 사람은 약 80%에 달했고, 병실이나 음압실에 입원해야할 정도의 중증 증상을 보이는 사람은 약 20%였다. 팬데믹 초반에는 흡연 여부, 비만도, 기저 질환의 유무 등 환경에 따라서 사람마다 증상의 중증도가 다르다고 생각했지만 모든 환자에게 적용되지는 않았다. 따라서 다양한 COVID-19 연구의 한 가닥으로 COVID-19 증상의 중증도가 왜 사람마다 다른지 그 이유를 사람의 유전체에서 찾는 연구가 시작되었다. 해당 연구는 대규모의 환자 임상 데이터와 유전체 데이터가 함께 필요하기 때문에, 2020년 3월에 “COVID-19 Host Genomics Initiative” (이하 COVID-19 hg 이니셔티브)라는 이름으로 각 나라별, 기관별 연구팀들이 힘을 합쳤다. [1].
최근 COVID-19 hg 이니셔티브는 세계적인 학술지 Nature에 COVID-19 증상의 중증도를 가르는 유전 요인을 밝힌 연구 논문을 게재했다. 해당 연구 논문의 저자들은 19개국의 46개의 연구팀으로 이루어졌으며, 49,562명의 COVID-19 환자의 임상-유전체 데이터를 수집하였다. 전 세계에서 수집된 방대한 데이터 덕분에, COVID-19 hg 이니셔티브는 다양한 인구 집단에서 정확도 높은 분석 결과를 얻을 수 있었다.
Figure 1 Published paper of COVID-19 Host Genetics Initiative[2]
국내에서는 세 개의 연구팀이 참여했는데, 그 중에서 국내의 유전체 분석기관인 (주)디엔에이링크와 글로벌 제약사인 Genentech (제넨텍)이 중심이 된 “Genetic influences on severity of COVID-19 illness in Korea” 연구팀도 COVID-19 hg 이니셔티브의 한 축을 담당하며 위 연구 논문에 이름을 올렸다. 해당 연구팀에는 충남대학교병원, 서울대학교병원 강남센터, 경북대학교병원, 인천광역시의료원, 계명대학교 동산의료원, 부산대학교병원, 명지병원, 서울의료원이 함께했다.
Figure 2 Member of research team “Genetic influences on severity of COVID-19 illness in Korea”[2]
COVID-19 hg 이니셔티브는 각국의 COVID-19 환자들의 임상-유전체 데이터를 수집하고 분석했다. 이 컨소시움 연구는 약 49,562명의 COVID-19 환자와 200만 명의 대조군의 유전체를 GWAS (Genome-wide association study) 기법으로 비교 분석하였다. 대규모 임상-유전체 정보를 취합하여 진행한 이번 연구에서, COVID-19 hg 이니셔티브는 COVID-19의 중증도와 연관되었다고 보이는 13개의 유전자 위치를 확인했다. 또한 해당 연구에서 흡연과 체질량 지수 등의 요소도 COVID-19 증상의 중증도에 영향을 준다는 것을 추가로 확인했다.
Figure 3 Genome-wide association results for COVID-19 [2]
COVID-19 hg 이니셔티브가 확인한 13개의 유전자 위치 중 몇몇은 기존에 폐렴이나 자가면역질환과 연관되었다고 보고된 유전자 주변이었다. 특히 폐암과 관련된 FOXP4 유전자, 폐암과 폐 섬유증에 관련된 DPP9, 자가면역질환과 관련된 TYK2 등이 보고된 13개의 유전자 위치 근처에 존재했다. 또한 두개의 유전자 위치 (rs1886814, rs72711165)는 유럽계보다 동남아시아계 환자에서 더 높은 빈도를 보이는데, 이러한 인종간의 차이는 한 지역에서만 환자 데이터를 수집했다면 확인하기 어려웠을 결과이다.
References
[1] The COVID-19 Host Genetics Initiative
[2] COVID-19 Host Genetics Initiative. “Mapping the human genetic architecture of COVID-19.” Nature.
