초록 ▼

□ 연구개요
전장 유전체 자료를 활용하여 질환 예측 모형을 개발할 수 있는 통계 분석 방법 및 소프트웨어의 개발을 목표로 한다. 첫째, missing heritability를 해결하기 위하여 가족력 정보를 활용한 질환 예측 모형을 개발할 것이다. 각 유전자들이 효과크기를 고려하여 missing heritability를 추정하고 이를 바탕으로 가족력 정보를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 마련할 수 있다. 둘째, population stratification이 존재하는 경우 penalized regression방안을 마련함으로

□ 연구개요
전장 유전체 자료를 활용하여 질환 예측 모형을 개발할 수 있는 통계 분석 방법 및 소프트웨어의 개발을 목표로 한다. 첫째, missing heritability를 해결하기 위하여 가족력 정보를 활용한 질환 예측 모형을 개발할 것이다. 각 유전자들이 효과크기를 고려하여 missing heritability를 추정하고 이를 바탕으로 가족력 정보를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 마련할 수 있다. 둘째, population stratification이 존재하는 경우 penalized regression방안을 마련함으로써 다양한 형태의 자료에 적용 가능한 예측 모형을 개발할 것이다. 마지막으로 한국인 전장 유전체 자료를 활용하여 확보한 복합질환 및 형질 연관 분석 자료에 기반한 질병 예측 모형을 개발할 것이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
Genetic Epidemiology의 중요한 연구 방법으로 널리 알려진 전장 유전체 연관 분석(genome-wide association analysis)의 결과물로 다양한 질환들의 원인 유전자들이 규명되었다. 그러나 전장 유전체 자료의 경우 작은 효과를 갖는 다수의 유전자들이 존재하기 때문에 이들을 적절히 활용한 질환 예측 모형의 개발이 쉽지 않았다. 또한 missing heritability으로 인하여 유전자들의 효과를 모두 고려한 예측 모형의 개발은 현실적으로 한계가 있다. 따라서 본 연구 과제를 통하여 이러한 missing heritability등의 문제를 고려할 수 있는 전장 유전체 기반 예측 모형을 개발 알고리즘을 마련하고자 한다.
예측 모형은 penalized regression 기법가운데 하나인 Elastic Net를 이용하여 개발될 것이다. 현재까지 linear mixed model, generalized linear model하에서 Elastic Net알고리즘은 개발되었으나, 전장유전체 자료에 population stratification이 존재할 때 혹은 related sample에서 적용 가능한 알고리즘은 제안되지 않았다. Average Information을 활용한 polygenic effect의 분산을 추정하고 추정된 값을 penalized regression에 적용함으로써 다양한 유형의 전장 유전체자료를 활용한 예측 모형 개발을 가능하게 할 것이다. 또한 missing heritability를 보완하기 위하여 가족력 정보를 예측 모형에 포함시킬 것이다. 전장유전체자료의 질환 설명력을 우선적으로 추정한 뒤, 이를 바탕으로 missing heritability를 계산하면 가족력 정보의 효율성을 평가할 수 있다.
개발된 알고리즘은 유전율, 유전정보, 가족력 등 다양한 자료를 활용하여 시뮬레이트 자료를 생성하고 모의 실험을 통하여 결과를 비교함으로써 선행 연구 결과들과 비교 평가할 것이다.

□ 연구개발결과의 중요성
본 과제를 통하여 유전자 정보를 활용한 질환 예측 모형 개발 알고리즘을 마련하고, 이를 활용한 소프트웨어를 일차적으로 개발할 것이다. 생물학자 및 보건임상의학자들에게 질병을 연구할 수 있는 도구를 제시함으로써 연구자들이 향후 도래할 맞춤 의학 시대에 국제적인 경쟁력을 갖출 수 있을 것으로 기대된다. 또한 한국인 전장 유전체 자료를 분석함으로써, 한국인 대표 질환에 대한 유전율 및 유병율, 그리고 구성원간의 관계에 따른 상관 계수를 추정하고, 이러한 정보를 활용한 예측 모형 개발 파이프라인 구축을 통한 분석 과정의 자동화함으로써, IT와 BT를 융합한 새로운 기술의 패러다임이 창조될 것으로 기대되며 향후 보건·의학적인 측면에서의 새로운 전환점이 될 것으로 예상된다. 무엇보다, 개발된 질환 예측 모형을 활용하여 질환 위험도 평가, 조기진단 및 개인별 맞춤의학 방안을 마련하고 이는 국민보건향상에 기여함과 동시에 질환으로 인한 경제적 손실을 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
• ○ Copy number variation을 활용한 가족데이터 연관성 분석 기법 개발 ... 6
• ○ 가족력을 활용한 샘플링 기법 개발 ... 8
• ○ 전장유전체·차세대유전체 자료와 가족력을 활용한 COPD 예측 모형 개발 ... 11
• ○ 메타게놈 연관성 분석 알고리즘 개발 ... 15
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 20
• 4. 참고문헌 ... 21
• 5. 연구성과 ... 23
• 끝페이지 ... 23