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건강백세, 나의 유전체를 아는 것부터
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건강백세, 나의 유전체를 아는 것부터
  • 이민섭 박사
  • 승인 2020.06.22 16:26
  • 댓글 0
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[이코노믹매거진=이민섭 박사] 자신을 제대로 알기 위해선 먼저 나라는 인간 자체를 알아야 하고,그다음에 타인을 이해할 수 있어야 한다.이를 바탕으로 남들과 나의 차이를 알아가는 것이 자신을 이해하는 가장 좋은 방법일 것이다.나의 유전자를 이해하는 과정도 마찬가지다.인간 유전체의 정보를 바탕으로 남들과 나의 차이를 이해하고,비교 분석해 그 의미를 파악할 때 진정한 나의 유전체가 가진 의미를 발견하게 된다.

나를 정의하고 나에게 가장 중요한 정보가 될 수 있는 것은 대체 무엇 일까?과연 무엇이 나를 나로서 정의하고 인정하게 만드는 것일까?나는 첫 번째가 “기억”이라고 생각한다.내가 나인 가장 큰 이유는 내가 살아온 인생,내가 가진 지식,내가 아는 사람들 그리고내가 보고 느낀 나의 소중한 기억들을 알고 있다는 것이다.만약 내가 이런 모든 기억을 어느 순간 잃어버린다면 비록 같은 몸을 가지고 있다 하더라도 진정한 나로서 의미를 상실하게 되는 셈이다.인류가 가장 두려워하는 질병 중 하나가 치매인 이유도 나의 기억을 잃어버려 정체성이 없어지는 질병이기 때문이 아닌가.“기억”이라는 소중한 정보는 지금까지의 기술로는 남이 정밀하게 분석하는 게 불가능할 뿐 아니라 나의 머리 이외 어디에도 저장할 수 없다.그러니 그 기억이라는 정보를 따로 활용하는 것도 전혀 불가능 한 일이다.

이러한 나의 기억만큼 중요한 것이 나의 몸을 만들고 나의 모든 특성과 함께건강을 결정하는 유전자 속에 담겨 있는 “DNA정보”다.나의 유전체 속에 있는 DNA 정보야말로 나만의 고유한 설계도 인 것이다.즉 DNA 정보는 선천적인 나의 것이고 기억 정보는 후천적인 나를 만들어 가는 것이다.이러한 선천적 후천적 정보에 의해 내가 있는 것이다.근래 과학 기술의 발전에 힘입어 개인의 세포 마다 담겨 있는 DNA를 정확하게 읽어내고 분석할 수 있게 되었다.그 정보를 정밀하거 분석해 나를 제대로 이해할 수 있게 되었고,더나아가 건강과 행복한 미래를 설계할수 있는 놀라운 시대가 열리고 있는 것이다.이 소중한 DNA 유전자 정보야말로 내 몸에 자리한 수십조 개의 모든 세포를 만든 기본 설계도이며 지금의 나를 있게 하고 미래를 만들어 갈 정밀한 지도이며 설명서인 것이다.DNA 설계도에 나의 과거 모습과 현재의 상태 그리고 미래의 건강과 행복한 생활을 위한 귀중한 정보가 담겨 있다.이 설계도는 나의 조상들로부터 고유하게 전달받은 것으로,아버지와 어머니가 아주 공평하게 나누어 주신 가장 소중한 선물이다.결혼하면 나 역시 자손은 물론 후손에게까지 물려주어야 하는 나만이 가진 이 세상에서 가장 중요한 상속 재산인 것이다.

나의 유전자 속에는 지구 역사 45억 년의 이야기와 함께 우리 부모와 선조의 역사와 지혜 그리고 자식과 후손에 남길 나의 모든 인생과 영혼이 담겨 있다.내가 이 유전체를 좀 더 잘 알고 나의 장점과 단점을 미리 파악 한다면 건강하고 행복한 삶을 살 수 있을 뿐 아니라 나에게 더 잘 맞는 학습법,취미, 적성은 물론 직업을 선택 할때도 도움이 된다.이는 최근 유전적인 개인의 성격과 성향을 파악해 적성을 찾고 그에 맞는 전공과 직업을 안내해주는 유전자 분석 서비스가 생겨나고 있는 것을 보면 알 수 있다.

다시 말하자면 개인의 유전자는 이 세상에서 유일한 자신만의 고유한 정보이며,소중한 재산이다.인류가 살아온 이래 나와 똑같은 유전자를 갖고 태어난 사람은 존재하지 않는다.마찬가지로 나와 유전자가 똑 같은 사람은 미래에도 영원히 존재하지 않을 것이다.일란성 쌍둥이의 경우도 같은 유전자를 가지고 태어났다고 하지만 아주 미세한 유전적 차이점이 있고 일부 유전자는 다르게 발현한다.

중요한 사실은 나의 유전자 정보를 나만 알고 있으면 그 가치는 제한적일 수 밖에 없다는 것이다.개개인의 유전자와 건강 정보를 서로 공유하면서 타인과 비교 연구할 때 유전자 정보는 자신의 질병 뿐 아니라 타인의 질병이나 유전적인 문제점까지도 파악하고 해결 하는 데 도움이 된다.지금까지 알려진 거의 대부분의 유전자와 질병 연구는 많은 사람의 유전자 정보를 서로 비교 분석한 데 따른 것이다.이 세상에서 가장 고유하고 정교하며 중요한 자신의 유전자 정보를 알고 이를 활용해 우리 모두의 미래를 밝히고,인류에게 건간과 희망을 선사할 수 있는 시대가 왔음을 기쁘게 생각한다.

나의 유전자를 알면 병을 다스릴 수 있다

100세 시대를 누리는 데 가장 큰 적은 살아가면서 직면하게 되는 다양한 질병이다.그러나 자신의 유전자를 알면 많은 질병에 대해 사전 대책을 세우거나 싸워 이길 수 있다.내가 어떤 질병에 취약한지,어떤 약물에 좋은 반응을 보일지,어떤 치료법이 가장 효과적일지도 유전자가 알려주는 것이다.유전자 정보로 선천적 질병의 위험도를 알고,환경이나 생활 습관 같은 비유적인 요인을 잘 파악하고 조정 할 수만 있다면 유전적 위험도에 기인한 특정 질병에 대한 맞춤 예방과 치료 계획 또한 미리 준비하는 게 가능한 시대가 되었다.

예측이 의한 예방의학

예방 의학은 앞으로 발생할 질병과 위험요인을 조사하고,둘 사이의 관련성 분석을 통해 질병의 원인을 밝혀내고 건강을 증진하는 것을 목적으로 한다.미국의 경우 의료비가 연간 3조달러로 국내 총생산의 17% 정도인데 이 수준이 8년째 유지 되고 있다.이렇게 세계 최고의 의료 비용을 지출하는 나라지만 실제 의료의 질이나 접근성은 높지 않은 비효율적인 구조를 지녔다.이에 미국은 2010년 이후 의료 비용을 줄이기 위한 다양항 시도를 했다.특히 “오바마케어 Obamacare”라는 건강보험개혁법안을 시행하면서 의료의 사각지대에 있는 많은 사람에게 의료 혜택을 줄 수 있게 했다.

그 동안 미국의 의료비가 높은 원인 중 하나는 의료의 사각지대에 있는 사람들이 질병이 심해져서 응급실을 찾기 전에는 의료 혜택을 받기 어려웠기 때문이다.이미 질병이 발생하고,심각해진 상태의 환자를 치료하는 것은 결과적으로 더 많은 비용이 든다.이는 국가적인 손실을 상승시키는 동시에 환자에게는 큰 고통을 겪게 만든다.그러나 오바마 케어 시행 이후 많은 사람이 기존의 의료권으로 들어오게 되어 질병을 예방하거나 조기에 치료 하는 것이 가능해졌고 결과적으로 전체적인 의료비도 중이는 효과를 얻었다.

미국은 의료비를 낮추고 국민의 건강을 증진하기 위해 국가가 관여하는 의료보험 체계인 오바마 케어를 시행한 이후 대통령 직속으로 정밀의학계획을 만들어 2015년 발표했다.그리고 예측과 예방을 시작으로 항 의료의 효율을 높이는 작업을 본격적으로 추진 했다.이러헌 노력으로 2000녕 이후 10여년 동안 계속 증가하던 의료비가 2010년 오바마케어 실시 후 증가폭이 줄기 시작 했으며,지난 몇 년간 17%대를 유지하고 있다.

한국의 의료비는 7% 정도로 미국에 비해 낮은 편이지만 증가 속도가 계속 빨라지는 것이 최근 큰 사회적 부담으로 다가오고 있다.한국의 급속한 인구 고령화,의료의 질적 향상 등으로 인해 다양한 노력에도 불구하고 그 증가세가 꺽이지 않고 있다.더욱이 계속되는 저출산과 노령 인구 증가로 역삼각형의 인구 구조를 보이므로 의료비 지출은 더 커질 것으로 예측된다.

이런 상황에서 문제는 한국의 의료 시스템이 질병의 치료 쪽에 치우쳐 거의 모든 예산과 노력이 집중되어 있다는 것이다.노령 인구의 증가로 가중될 의료 비용을 생각한다면 질병의 예츠과 관리를 통한 예방의 비중을 좀 더 확대해야 된다.이를 가능하게 하는 것은 유전체 정보를 활용하는 것이다.앞으로 유전체 분석을 바탕으로 한 개인의 질병 예측 등을 활용해 의료 비용을 절감할 필요가 있다.

질병의 유전적 요인과 비유전적 요인의 상호 작용

건강했던 몸에 질병이 생기는 것은 여러 가지 복합적인 원인이 상호 작용을 해 질병 발생 기준을 넘었기 때문이다,사람들은 어떤 특정 질병에 걸릴 질병위험을 가지고 살아가지만 모두가 병에 걸리는 것은 아니다.어떤 사람은 발병하고,또 다른 사람의 경우에는 건강한 삶을 살기도 한다.병에 걸리지 않고 건강을 유지하는 것은 유전적 요인과 비유전적 요인을 합해도 질병을 발생 시킬 한계점(Threshold)에 다다르지 않았기 때문이다.반면 유전적 위험이 낮더라도 두 가지를 합쳐 한계점이 넘으면 병은 발생한다.

물론 어떤 질병에 대한 유전적 위험이 인반인보다 높은 사람은 그 질병이발생할 확률이 일반인들에 비해 훨씬 높을 수 있다.이때는 위험을 미리 알고 대처하는 것이 중요하다.비유전적 위험 요인을 꾸준한 노력으로 개선하거나 없애게 되면 결과적으로 질병 발생의 한계점을 넘지 않아 그 질병은 발생하지 않게 된다.

반대로 유전적 질병의 위험도가 낮은 사람은 당연히 그 질병이 발생할 확률은 선천적으로 낮겠지만,제대로 건강을 관리하지 않고 불건전한 생활 습관과 나쁜 환경으로 비유전적 위험 요인이 증가 하면 결국 낮은 유전적 위험 요인에도 불구하고 그 질병에 걸릴 수 있다.

유전자 검사를 통해 선천적 질병에 대한 위험도를 파악하는 예측과 그에 따른 질병 예방 의학이 중요한 이유가 여기에 있다.특정 질병에 대한 위험도를 제대로 파악 한다면 그에 상응하는 비유전적 요인을 관리해 건강을 유지할 수 있는 것이다.

최근에는 기계학습(Machine Learning)을 통한 인공지능(Artificial Intelligence)으로 각종 암의 유전적 요인과 비유전적 요인을 효과적으로 분석할 수 있는 방법이 제시되고 있다.한국이 낳은 세계적인 과학자로 미국 버클리대학과 인천대학 교수인 김성호 박사는 최근 발표한 논문에서 인공지능을 활용한 유전체 분석을 통해 암의 위험도를 예측할 경우,기존의 유전자 분석 방법으로 알아내기 어려웠던 특정 질병이나 질환의 유전적 위험도와 비유전적 요인까지 함께 파악이 가능하다고 했다.또한 기존에 알려진 것보다 많은 암이 유전적 요소에 영향을 크게 받을 뿐 아니라,각각의 암은 유전적 요인과 환경적 요인의 구성이 다르다고 했다.


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