이 글은 생명과학기술의 또 다른 그늘로서 유전자차별의 사회학적 함의를 조명하기 위한 것이다. 이를 위해 유전자차별과 관련된 주요개념과 세 가지 시각(예외주의, 표현주의, 인권적 담론)을 검토하고, 미국의 "유전자차별금지법(GINA)"과 우리나라 "생명윤리 및 안전에 관한 법"에 나타난 사회적 함의와 한계를 분석하였다. 또한 기존의 유전자차별에 대한 인식결과(차별인식, 차별경험, 차별의 두려움, 차별에 대한 대응)에 기반하여 향후 유전자차별의 연구 및 정책을 위한 몇 가지 함의를 제시하였다. 우선, 유전자차별에 대한 개념적 합의와 함께 인권주의 시각의 중요성이 요구된다. 둘째, 공적 영역뿐만 아니라 사적 영역에서의 차별에 대한 관심과 유전소인을 가진 인구집단의 시각을 반영한 연구가 필요하다. 셋째, 법제도적 장치뿐만 아니라 국민과 의료인들에게 유전자차별 의식을 고양하고, 유전소인을 가진 사람들을 위해 유전자차별의 두려움을 낮출 수 있는 심리사회적 대응방안이 개발되어야 한다.
인간게놈프로젝트의 시작과 함께 그 사회적 부작용의 하나로 거론되었던 '유전정보 차별'의 문제가 아직 우리나라에서 크게 부각된 적은 없다. 그러나 2016년 6월 30일부터 시행된 "생명윤리 및 안전에 관한 법률"이 의료기관이 아닌 유전자검사기관의 유전자검사를 예외적으로 허용하자, 국내의 한 보험회사가 신규 암보험 가입자를 대상으로 DTC 유전자 검사를 별도의 무료 서비스로 제공하겠다고 하여 유전자 검사와 관련된 사회적 변화를 실감케 한 바 있다. 정밀의료가 의료의 새로운 표준으로 성큼 다가온 현 시점에서 유전정보 차별에 관한 규율은 더 이상 미룰 수 없는 문제가 되었다. 우리나라는 생명윤리법 제46조, 제67조에서 유전정보를 이유로 한 차별의 금지와 그 위반행위에 대한 벌칙을 규정하고 있지만, 이러한 광범위한 원칙 규정만으로는 보험, 고용 등 구체적인 유전정보 활용 영역에서의 문제점들을 충분히 해결할 수 없다. 미국, 캐나다, 영국, 독일은 상이한 방식으로 유전정보 차별의 문제를 다루고 있다. 미국의 "Genetic Information Non-Discrimination Act"의 경우, 건강보험과 관련된 부분은 기존의 법에 유전정보 차별금지에 관한 내용을 추가하는 형식을 취하고 있다. 또 개인과 그 가족의 유전자 검사 결과 외에 '가족력'까지 포함하여 유전정보의 범위를 매우 넓게 규정하고 있다. 캐나다는 2017년 비교적 최근에 법을 제정하였는데, 보험과 고용 외에 '상품이나 서비스의 거래'에까지 적용범위를 확장하고 있다. 영국은 유전자 검사 중 '개인의 예측적 유전자 검사'에 대해서만 다루고 있는데, 보험의 경우 영국정부와 보험협회의 '협약'을 통해 유전정보의 활용을 2019년까지 유예하는 방식으로 규율하고 있고, 고용의 영역은 ICO가 만든 'Employment Practices Code(2011)'가 기준으로 활용되고 있다. 독일은 유전자 검사에 관한 법 "Gesetz ${\ddot{u}}ber$ genetische Untersuchungen bei Menschen"에서 고용과 보험에서의 유전자 검사 및 그 결과 제출 요구의 원칙적 금지를 규정하고 있다. 이와 같이 각 나라마다 규율형식, 적용범위 뿐만 아니라 규율의 실효성에 대한 평가도 매우 상이하다. 이러한 점에 비추어 보았을 때 우리나라의 유전정보 차별에 관한 규제 역시 관련 규정의 검토, 전문가 집단의 참여 및 이해관계자의 협력을 통해 여러 규제안의 장 단점을 충분히 검증한 후 입법의 단계로 나아가는 것이 바람직할 것이다.
전자의무기록(Electronic Medical Record, EMR) 시스템은 기존에 수기로 작성하던 의무기록을 디지털화 한 것이다. 이는 다양한 장점이 있지만 의료인이 관리 도메인을 통해 환자의 정보를 세밀하게 수집할 수 있는 환자 개인의 프라이버시 침해 문제가 발생하게 된다. 즉, 관계자에 의해 의도적인 유출이 발생하거나 의료정보의 거래, 복제 등 위험성이 존재한다. 특히 일부 의료정보는 고용 차별이나 사회적 차별 등 환자에게 정신적 고통을 안겨줄 수 있다. 이러한 프라이버시 침해는 유전성 질환 유전자를 가진 사람에게 유전적 요인에 근거하는 고용 차별이 발생할 수 있다. 관련연구에서는 환자의 임상적(Clinical) 또는 유전적(Genomic) 정보가 자신의 신원과 연계되어 있다면 프라이버시 침해가 발생할 수 있음을 나타낸다. 이러한 프라이버시 문제로 인해 EMR 시스템에 기반을 둔 전자건강기록(Electronic Health Record, EHR) 시스템 또한 개인 프라이버시 침해의 위험이 존재하게 된다. 따라서 의료정보의 프라이버시 보호를 위해 부당한 고용 차별 보험 차별 사회적 차별로 연결될 수 있는 개인 의료정보의 유출방지, 타인에게 알려지고 싶지 않은 개인 의료정보가 무단으로 거래되지 않는 것을 보장해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 의무기록의 익명화를 통해 환자와 의무기록 간의 관계를 제거하는 여러 방법들을 소개한다.
세포는 다양한 인체 질환에 관련되어 있는 저산소 환경을 인지하고 반응하며 적응한다. 저산소 상태에 적응하기 위해서는 hypoxic 유전자의 발현을 증가시키고 aerobic 유전자의 발현을 감소시키는 유전자 발현 조절이 필요하다. 최근 연구에서 미토콘드리아 호흡계가 이러한 유전자 발현 조절에 관여됨이 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 호흡이 가능한 곰팡이(Saccharomyces cerevisiae)와 호흡이 불가능한 돌연변이 곰팡이를 실험대상으로 하여 미토콘드리아 호흡계가 저산소 환경에서 유전자 발현 조절에 관여됨을 DNA microarray 기법을 이용하여 전체 유전자를 대상으로 조사하였다. 산소 농도가 감소함에 반응하여 많은 유전자의 발현에 변화가 있었으며, 이러한 차별적인 발현 양상을 보이는 유전자는 여러 그룹으로 분류할 수 있었다. 대부분의 hypoxic 그리고 aerobic 유전자는 저산소 상태에 적응하는 발현 양상을 위해서는 미토콘드리아 호흡계가 필요하였다. 그러나 일부 hypoxic 그리고 aerobic 유전자는 미토콘드리아 호흡계와 무관하게 저산소 상태에 적응하는 발현 양상을 보였다. 이러한 결과는 미토콘드리아 호흡계가 저산소 환경에 적응하는 유전자 발현 조절에 필요하며, 또한 여러 기전을 통하여 이러한 유전자 발현 조절에 관여함을 제시한다. 또한 microarray 실험 결과에서 도출된 산소 농도에 대해 차별적인 발현을 보이는 유전자에 대하여 gene ontology 및 promoter 분석을 수행하였고 이러한 추가 분석 결과는 산소에 의해 조절되는 유전자와 함께 세포가 저산소 환경에 적응하는 기작을 이해하는 데 유용한 자료가 될 것으로 기대된다.
골격근 세포는 미분화 단핵 근원세포로부터 신장과 융합을 거쳐 다핵 횡문근섬유로 분화되어 가며 동시에 근특이 유전자의 발현이 선택적으로 일어난다. 본 연구에서는 계배 배양 근원세포의 분화동안 유전자 발현 조절 양상에 대한 연구를 위해, 계배 근원세포를 72시간 배양한 근섬유로부터 CDNA 라이브러리를 제작하였다. 이 cDNA 라이브러리를 미분화 단핵 근원세포(배양 36시간)와 분화된 다핵 근섬유(배양 72시간)의 poly(A)+ RNA 주형에서 합성된 [32P〕cDNA를 Probe로 사용한 differential plaque hybridization 방법으로 스크리닝하였다 분화된 다핵 근섬유 CDNA probe에 강한게 흔성화되는 CDNA clone을 선별하여 클로닝하였다. 선별한 CDNA clone 들 중 하나는 약 1.3 Kb 크기의 삽입절편을 갖고 있는 것으로 나타났고, 이 CDNA를 probe로 사용하여 northern blotting 한 결과, 이 CDNA엑 대한 유전자는 미분화 단핵 근원세포에서 분화된 다핵 근섬유로 분화가 진행됨에 따라 유전자 산물인 RNA 양이 증가되는 것으로 나타났다 또한 이 1.3 Kb CDNA에 대한 RNA의 크기는 약 2 7 Kb로 확인되었다.
Rat $\beta$-casein 유전자와 사람 성장호르몬 (hGH) 유전자의 융합유전자를 생쥐 수정란의 웅성전핵에 미세주입하여 형질전환생쥐 (transgenic mouse) 6계통을 확립하였다. 이들로부터 사람성장호르몬(hGH) 유전자의 발현 여부를 조사한 결과, 6계통중 4계통의 생쥐 유즙에서 hGH가 2~900 ng/ml 수준으로 발현되고 있었으며, 혈중에서는 hGH가 검출되지 않았다. 따라서 이들 형질전환생쥐에서 사람성장호르몬이 우선특이적으로 발현, 분비되고 있음을 알 수 있었다. 한편, 사람성장호르몬의 발현이 확인된 두 계통 (ChGH2-2, CChGH2)의 형질전환생쥐를 대상으로 하여 세대별, 산차별로 유즙내 사람성장호르몬의 함량을 조사한 결과, 3세대에 걸쳐, 또한 제1세대에서의 세차례 반복된 비유기에도 유즙내 사람성장호르몬은 지속적으로 분비되고 있었다. 이상의 결과는 형질전환생쥐에서의 외래유전자의 발현성은 반복되는 비유기와 여러 세대에 걸쳐 안정적으로 유지됨을 보여 주고 있다.
현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.
현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 암과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 암의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 암을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 암을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이터를 사용해 특징추출방법과 분류를 위한 Naive Bayes, k-Nearest Neighborhood, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Network 알고리즘을 이용하여 최적의 조합을 찾고 어떤 알고리즘이 가장 효과적인지 실험을 통해 분석해보고 성능평가 하는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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