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바이오경제시대 과학기술정책의제 연구사업 4년차 -개인 유전자 기반 맞춤 의료의 현황과 발전 과제-

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PCY_201504010555015791
doc_id
PCY_201504010555015791_1
발행기관
과학기술정책연구원
발행연도
KDC
510
답변 불가 (is_impossible)
False
문맥 (context)
지구상 생물체의 유전물질(DNA)은 공통적으로 A, T, G, C의 4종류 염기로 구성되어 있으며, 특히 인간의 경우에는 약 30억 개의 염기로 구성되어 있다. 한 인간의 염기서열 전체를 분석하는 것을 목표로 1990년에 시작되어 2003년에 완료된 인간게놈프로젝트(Human Genome Project, HGP) 이후, 개인의 전장유전체 분석은 더욱 가속화되었고 비용과 시간 또한 감소하였다. ‘The $1,000 Genome’의 저자 Kevin Davies는 한 개인이 본인의 유전정보 분석을 통한 유전질환 예측 등의 맞춤 의료 서비스를 희망하는 마지노선은 대략 1,000달러 수준이라고 밝힌 바 있다. 또한 일반 대중이 자신의 유전정보를 보다 손쉽게 얻을 수 있게 되면 다양한 환자들 또는 특이한 표현형을 가지는 개인들이 서로의 유전체 정보를 공유하는 환경이 조성될 수 있다. 이는 기존에는 존재하지 않던 새로운 방식의 비교유전체 연구를 가능하게 하여 질병과 유전자와의 관계 규명, 새로운 약물 개발 등으로 이어질 수 있다. 먼저, 직접적인 의료행위를 수반하는지 여부에 따라 생명정보기술과 바이오 및 의료기술로 구분하였다. 생명정보기술이란 생명과학분야 기술과 정보처리기술이 융합된 분야로 단순히 생명과학분야의 정보들을 해독 처리하여 진단으로서의 가치판단이 아닌 정보처리 결과를 제시해 주는 기술 분야를 의미한다. 다시 말해, 예전에는 생명 과학 실험결과를 하나하나 봤지만 현재는 과학기술의 변화와 함께 분석할 데이터가 커져서 정보학을 활용하여 대량 분석을 수행하는 기술이라 할 수 있다. 이에 반해 바이오 및 의료기술은 생명과학분야 혹은 의료분야의 계측 및 진단 결과를 바탕으로 가치 판단을 제시하는 진료적 의미의 서비스와 연계된 기술들이라 볼 수 있다. 이와 같은 두 가지 영역으로의 분류는 단순히 최종 서비스 관점에 기반한 것으로 이들 모두는 맞춤 의료의 큰 영역 안에 포함된다. 즉, 상호간의 기술적 흐름과 서비스적 흐름은 모두 존재할 수 있다. 바이오마커는 생체지표라고도 하며 발암, 유전질환, 노화 등과 같이 어떤 생체활동의 과정 중에 특징적으로 나타나는 형태학적, 생화학적, 분자생물학적 변화를 검출할 수 있는 물질 또는 표시를 의미한다. 일반적으로 특정 생물학적 상태를 나타낼 수 있는 모든 표시를 포괄하지만, 대개의 경우 특정 물질을 지칭하는 경우가 많다. Biomarkers Definitions Working Group (2001)에 따르면 바이오마커는 객관적으로 측정되고 평가될 수 있어야 한다. 또한 체내에서 안전하고 측정이 쉬워야 하며, 각종 처리에 의해 분자의 수정이 용이하고 성(gender)이나 인종(ethnic groups)에 관계없이 동일해야 한다. 분야에 따라 바이오마커의 정의는 조금씩 다를 수 있는데, 의료연구에서는 생명체 내에 주입되어 기관의 기능을 검사하거나 건강상의 문제를 진단하기 위해 쓰이는 추적 가능한 물질을 의미한다. 세포생물학에서는 특정 세포 유형을 감지하고 분리해 낼 수 있는 물질을 일컫는 반면, 유전학에서는 특정 질병을 유발하거나 질병에 대한 감수성과 관련이 있는 유전자를 의미한다. 현재 가장 활발히 연구되고 있는 바이오마커는 유전자 바이오마커이다. 미국의 국립암연구소(National Cancer Institute, NCI)에 따르면 암과 관련하여 표적 치료란 정상 세포에 해를 입히지 않으면서 특정 암세포를 인지하여 공격하는 약물 등을 사용하는 치료법이다. 일반적인 질환의 표적 치료 역시 기존의 치료 방식과는 달리 질환의 원인이 되는 부분만을 선택적으로 치료하는 방식을 일컫는다. 이와 같은 표적 치료의 개념이 떠오르게 된 것은 과거에는 밝혀지지 않았던 질환의 원인들이 차례대로 밝혀지면서 치료라는 개념이 보다 다양하고 복잡한 접근을 필요로 하게 되었기 때문이다. 유전자 단위의 분석이 가능해짐에 따라 최종적인 증상을 위주로 치료하던 것과 달리 보다 정확하고 세밀한 접근이 가능해진 것이다. 그러나 표적 치료가 특정 표적 물질을 타겟으로 하는 치료법만을 의미하는가 하면 그렇지 않다. 보다 일반적인 의미에서 표적 치료란 질환이 발생하는 생물학적 중요 프로세스를 표적으로 하는 모든 형태의 치료방법을 포괄하는 개념이다. 예를 들어 표적 항암 치료제의 경우, 종양이 자라거나 인접 세포로 전이되는 것과 관련 있는 특정 분자의 기능을 저해하는 약물을 의미하기도 하고, 종양이 성장하기 위해 필수적인 혈관의 생성을 억제하는 약물을 의미하기도 한다. 맞춤치료제의 개발과 투약이 보다 전면적이고 체계적으로 발전된 형태가 NGS를 이용한 환자 맞춤치료이다. Herceptin 이후 그와 유사하게 특정 유전자와 관련된 표적항암제가 다수 개발되었는데, 암 환자의 유전자를 검사해서 그 환자에게 적합한 맞춤치료제를 처방하여 치료하는 것이 암 맞춤치료이다. 이는 최근 가장 급속하게 발전하고 있는 맞춤 의료 영역이라고 할 수 있다. 암은 세포의 성장, 분화, 사멸과 관련되는 여러 유전자 중 어떤 유전자에 변이(mutation)가 발생해서 세포가 적절히 통제되지 못할 때 발생한다. 그런데 같은 부위에 발생한 암이라 하더라도 암 세포의 유전자를 분석해보면 변이가 일어난 유전자가 환자마다 다르다. 그래서 이제까지 모든 환자에게 같은 약을 처방하던 것에서 벗어나 각 환자의 암 세포가 지닌 유전적 특성을 분석해서 그에 맞는 약을 처방하는 방식으로 바뀌고 있다. 동반 진단이라는 용어는 Companion diagnostics 또는 Theranostic 라고 불린다. Theranostic는 진단을 의미하는 ‘diagnostic’과 치료를 의미하는 ‘therapeutic’의 합성어로서, 2002년 J. Funkhouser가 처음 제시한 개념이다. 개인별 맞춤 의약품에 대한 수요가 향후 계속해서 증가할 것으로 예상되면서, 의약품의 승인을 담당하는 기관에서도 질환과 관련 있는 특정 유전자 또는 단백질을 표적으로 하는 진단 및 치료 제품의 공동 승인을 필요로 하고 있는 추세이다. 이를 위해 유명 다국적 제약기업들은 진단 전문 기업들과 파트너십을 체결하거나 인수하여 자사의 치료제와 함께 맞춤형 의약품을 구성하기 위해 노력하고 있다. 진단함과 동시에 치료를 진행할 수 있는 이 같은 방식은 나노 기술의 발전과 함께 상용화 가능성이 더욱 높아지고 있는 추세이다. 질환의 원인이 되는 신체 내 국소 부위를 정확히 표적하여 부작용을 줄이기 위해서는 DNA나 RNA, 단백질 등의 크기 수준인 나노미터 단위로 약물의 작용을 조절해야하기 때문이다. 다음으로 전 세계적으로 인간 사망의 주요한 원인 중 하나인 심혈관계 질환(cardiovascular diseases) 역시 맞춤 의료와 관련한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 미국 내 심장병 전문의들 중에서 임상 진료에 있어 맞춤 의료를 구현할 수 있는 인력은 극소수에 불과할 정도로 아직 걸음마 단계라 할 수 있다. 심혈관계 질환 역시 과거부터 유전적 소인에 영향을 받는 대표적인 질환군으로 알려져 왔는데, 인간게놈프로젝트 이후 이어진 연구들에 따르면 심근경색(myocardial infarction), 심근증(cardiomyopathy), 심부전증(heart failure) 등이 단일 유전자의 돌연변이에 의해서도 발생할 수 있는 멘델리안 유전병임이 밝혀졌다. 저밀도 지질단백질(low-density lipoprotein, LDL)의 수용체에 영향을 미치는 유전자 돌연변이가 과콜레스테롤혈증(hypercholesterolemia) 및 조기 발현되는 심근경색을 유발할 수 있다는 연구 결과는 노벨상을 수상하기도 하였다. 물론 대다수의 심혈관계 질환은 다유전자성(polygenic) 질환으로 유전적인 요인뿐 만 아니라 환경적인 요인에도 많은 영향을 받는 것으로 알려져 있다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
생명정보기술과 바이오 및 의료기술을 구분하는 기준은 무엇이며, 두 영역의 공통점은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    생명정보기술과 바이오 및 의료기술의 구분 기준과 두 기술의 공통점을 파악해야 한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    두 기술의 정의와 구분 방식에 관한 정보를 추출한다.

    • 직접적인 의료행위를 수반하는지 여부에 따라 생명정보기술과 바이오 및 의료기술로 구분하였다.
    • 이와 같은 두 가지 영역으로의 분류는 단순히 최종 서비스 관점에 기반한 것으로 이들 모두는 맞춤 의료의 큰 영역 안에 포함된다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    구분 기준을 명시한 문장과 공통점을 명시한 문장을 선택한다.

    • 직접적인 의료행위를 수반하는지 여부에 따라 생명정보기술과 바이오 및 의료기술로 구분하였다.
    • 이들 모두는 맞춤 의료의 큰 영역 안에 포함된다.
  4. 4논리 통합logical_integration

    구분 기준은 '직접적인 의료행위 수반 여부'이며, 공통점은 둘 다 '맞춤 의료'라는 큰 영역에 속한다는 점을 결합한다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    두 기술은 직접적인 의료행위 수반 여부에 따라 구분되며, 모두 맞춤 의료의 영역에 포함된다는 결론을 도출한다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    질문에 대한 최종 답변을 작성한다.

근거 (evidence)
  • 직접적인 의료행위를 수반하는지 여부에 따라 생명정보기술과 바이오 및 의료기술로 구분하였다.
  • 이와 같은 두 가지 영역으로의 분류는 단순히 최종 서비스 관점에 기반한 것으로 이들 모두는 맞춤 의료의 큰 영역 안에 포함된다.
  • 이들 모두는 맞춤 의료의 큰 영역 안에 포함된다.
최종 답변 (final_answer)
두 기술은 직접적인 의료행위를 수반하는지 여부에 따라 구분된다. 공통점으로는 두 영역 모두 맞춤 의료의 큰 영역 안에 포함된다는 점이 있다.