유전자 검사, 한 번으로 끝이 아닙니다!

오늘 논문은 기존에 시퀀싱했었던 데이터를 재활용하자 라는 The importance and clinical utility of reanalysis of exome and genome sequencing data 제목의 논문으로 유전질환이나 희귀질환환자분들의 경우 기존에 시퀀싱 데이터가 있으니 다시 또 시퀀싱 할 필요 없이 주기적으로 재분석 하면 임상적으로 좋다라는 내용되겠습니다. 물론 너무 낮은 depth나 Low quality라면 다시 하면 좋겠지만 재사용할 수 있는 데이터가 있다면 재분석을 하면 되지 굳이 또 시퀀싱을 할 필요가 있겠냐입니다.

물론 요즘 시퀀싱비용이 많이 낮아져서 read길이 100bp~150bp 30x~45x 로 시퀀싱하려면 부가세포함해도 500만원을 넘을려나? 흠.. 잘모르겠네요 (가격은 병원과 회사들마다 편차가 큽니다. ).

근데 굳이 왜 다시 시퀀싱하지 말고 재분석을 하라고하는지.. 가장 큰 이유는 ClinVar와 같은 임상과 관련된 변이 정보 데이터베이스들이 계속 업데이트 되고 있기 때문입니다. 기존에는 질병과 의미 없다고 알려졌던 변이라도 지속적인 연구를 통해서 특정 인종에서는, 혹은 특정 변이를 가지고 있는 경우 예후가 않좋다 라고 알게되었다면 이 정보들을 계속 데이터베이스에 업데이트되고 있기에 작년에 분석 했을 때는 문제가 없다고 나왔더라도 금년에는 의심을 해봐야한다는 분석 결과가 나올 수 있습니다. 그리고 운이 좋으면 지지부진했던 기존의 치료방법에서 차도가 있는 치료방법으로 변경할 수 있는 근거를 얻을 수 있지 않을까 합니다. 

만약에 그래도 나는 재분석에 만족못하겠어! 시퀀싱을 다시 해서 레포트 받고 싶어 하는 분들이 있다면 일루미나 기반의 short-read 대신에 PacBio나 ONT로 시퀀싱을 하시는것을 추천드립니다. 

아.. 시중이나 건강검진에서 접하시는 DTC 기반의 유전자 검사는 재분석 안해도됩니다. :)

DOI: 10.23876/j.krcp.25.210

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Exome sequencing (ES)과 genome sequencing (GS) 데이터의 재분석은 희귀 유전 질환의 진단을 개선하고 임상 관리를 최적화하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 재분석은 새로운 유전자-질환 연관성 발견, 생물정보학 파이프라인의 개선, 고급 분석 기법의 적용을 통해 추가적인 진단 성과를 제공합니다.

1. **Exome 및 Genome Sequencing의 중요성**

   - ES는 단백질 코딩 영역에 집중하여 유전적 변이를 식별하며, GS는 전체 게놈을 분석하여 더 넓은 범위의 변이를 확인합니다.

   - 두 방법 모두 유전적 진단에 중요한 도구로 자리 잡았으며, 각각의 장점을 살려 다양한 유전 질환을 진단합니다.

2. **재분석의 임상적 유용성**

   - 재분석은 초기 분석에서 명확한 진단을 받지 못한 환자들에게 추가적인 진단 기회를 제공합니다.

   - 연구에 따르면, 재분석을 통해 3~15%의 추가 진단 성과를 얻을 수 있으며, 이는 신경발달장애, 신장 질환, 심혈관 질환 등 다양한 질병군에서 나타납니다.

3. **재분석의 도전 과제와 해결책**

   - 재분석은 비용, 물류, 윤리적 장벽을 극복하기 위한 표준화된 지침의 개발이 필요합니다.

   - 체계적이고 정기적인 재분석을 통해 진단의 정확성을 높이고, 환자 치료를 최적화할 수 있습니다.

4. **기술 발전과 재분석의 통합**

   - 차세대 염기서열 분석 기술의 발전으로 인해 재분석의 효율성과 정확성이 크게 향상되었습니다.

   - Bioinformatics 툴과 데이터 분석 파이프라인의 지속적인 개선으로 인해 재분석의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

5. **미래 전망**

   - LRGS와 같은 고급 기술의 도입과 다중 오믹스 데이터의 활용으로 재분석의 잠재력이 극대화될 것입니다.

   - AI와 ML 알고리즘을 통한 Variant 해석의 정교화가 이루어질 것이며, 국제 협력 네트워크를 통한 데이터 공유가 강화될 것입니다.

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## 🧬 유전병 진단의 새로운 희망: 엑솜/게놈 시퀀싱 데이터 '재분석'의 중요성

### 💡 연구 배경 및 목적

[cite_start]엑솜 시퀀싱(ES)과 게놈 시퀀싱(GS)은 희귀 유전 질환을 진단하는 데 필수적인 기술이 되었지만, 초기 분석만으로는 **상당수의 환자가 확정적인 진단을 받지 못하는** 한계가 있습니다[cite: 7, 30]. 이는 유전체 지식과 기술이 **끊임없이 발전**하고 있기 때문입니다. [cite_start]오늘 진단하지 못한 질환도 새로운 연구 결과와 분석 기술이 나오면 진단할 수 있게 되는 것이죠[cite: 8, 32].

[cite_start]이 리뷰 논문은 이러한 배경 하에 **기존 ES 및 GS 데이터를 재분석**하는 것의 **점점 커지는 중요성과 임상적 유용성**을 종합적으로 다루고, 재분석의 방법론과 과제들을 탐구하는 것을 목적으로 합니다[cite: 9, 37].

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### 🔬 연구 방법 및 동인 (재분석의 효과가 나타나는 이유)

[cite_start]재분석은 단순한 보조 활동이 아니라 **현대 유전체 의학의 근본적인 요소**로 자리 잡고 있으며 [cite: 13, 149][cite_start], 진단 과정을 일회성 이벤트에서 **지속적인 진단 프로세스**로 변화시키고 있습니다[cite: 13, 151].

재분석을 통해 진단율이 향상되는 주된 요인들은 다음과 같습니다:

1.  [cite_start]**새로운 유전자-질환 연관성의 지속적인 발견:** 매년 수백 개의 새로운 유전자-질환 상호작용과 수천 개의 새로운 변이-질환 연관성이 과학 문헌에 기록되고, 재분석은 이러한 최신 지식을 통합합니다[cite: 10, 46, 47].

2.  [cite_start]**임상 및 인구 유전체 데이터베이스의 업데이트:** ClinVar, gnomAD와 같은 데이터베이스가 지속적으로 업데이트되어 변이의 임상적 중요성에 대한 이해를 높입니다[cite: 10, 52, 53].

3.  [cite_start]**생물정보학 파이프라인의 정제:** 변이 판독의 정확도를 높이고, 복제수 변이(CNV), 구조적 변이(SV) 등의 다양한 변이 유형을 더 민감하게 검출하는 알고리즘이 지속적으로 개선됩니다[cite: 10, 44, 55, 56].

4.  **고급 분석 기술의 적용:**

    * [cite_start]**장독 게놈 시퀀싱(IrGS):** 표준 단독 시퀀싱으로는 어려웠던 복잡한 유전체 영역이나 변이 유형(예: SVs, 반복 서열 확장)을 해결하는 데 강력한 접근법을 제공합니다[cite: 79, 80].

    * [cite_start]**AI/머신러닝(ML) 알고리즘:** Moon, 3ASC, Franklin과 같은 AI 기반 도구들은 다양한 데이터 소스를 통합하여 변이의 병원성을 예측하며, 재분석 과정을 능률화하는 데 기여합니다[cite: 99, 100, 101].

### 📊 주요 연구 결과

[cite_start]재분석은 다양한 질환 코호트에서 **3%에서 15%에 이르는 추가적인 진단율 향상**을 가져오는 것으로 나타났습니다[cite: 11].

| 질환군 | 재분석을 통한 추가 진단율 (%) | 주요 증가 원인 |

| :--- | :--- | :--- |

| **신경발달 장애** | 7.3–12.6 | [cite_start]새로운 유전자-질환 연관성, 파이프라인/도구 업데이트, 임상 정보 업데이트, IrGS와 같은 분석 방법 [cite: 118] |

| **신장 질환** | 5–15 | [cite_start]파이프라인/도구 업데이트, 분석 방법(ES, GS), 임상 정보 업데이트 [cite: 118] |

| **심혈관 질환** | 6–8.5 | [cite_start]파이프라인/도구 업데이트 [cite: 118] |

| **미토콘드리아 질환** | 15 | [cite_start]파이프라인/도구 업데이트 [cite: 118] |

**변이 재분류의 중요성:**

* [cite_start]새로운 진단 사례의 상당 부분은 초기 분석 시 **'임상적 중요성이 불확실한 변이(VUS)'**로 분류되었던 것들이 재분류되면서 발생합니다[cite: 12, 63].

* [cite_start]신장 유전 검사 재분석 연구에서는 재분류된 변이의 **79%가 초기 VUS**였으며, **63.2%가 병원성이 더 높은 분류로 상향 조정**되었습니다[cite: 122, 123].

* [cite_start]이러한 재분류는 환자의 **임상 관리**에 직접적이고 의미 있는 변화(예: 맞춤형 감시, 맞춤형 치료)를 가져옵니다[cite: 12, 109]. [cite_start]신장 질환 연구에서는 재분류로 인해 새롭거나 변경된 진단을 받은 환자의 **67%가 임상 관리의 중대한 변화**를 경험했습니다[cite: 125].

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### ⏳ 재분석의 최적 시기

[cite_start]재분석의 최적 시기는 다양하지만, 일반적으로 **1~2년마다** 또는 환자의 표현형이 진화하거나 관련 신규 유전자-질환 연관성이 발표될 경우 더 빨리 수행하는 것이 권장됩니다[cite: 68, 69].

* [cite_start]과거 분석 이후 시간이 길어질수록 새로운 임상적으로 관련성 있는 변이를 찾을 가능성이 높아지는 것으로 나타났습니다 (1년 이내 약 1% $\to$ 3년 이상 경과 시 약 22%)[cite: 72].

* [cite_start]비용 및 인력 문제를 극복할 수 있다면, 신경발달 장애 환자를 대상으로 한 대규모 연구에서처럼 **자동화된 일일 재분석 시스템**은 진단율을 추가로 3% 높이는 것으로 나타나, **지속적인 재분석**이 가장 이상적인 접근법임을 시사합니다[cite: 70, 71].

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### 🌟 의의와 시사점: 이 연구가 왜 중요한가?

[cite_start]**엑솜/게놈 시퀀싱 데이터의 재분석은 더 이상 선택 사항이 아니라, 미진단 희귀 유전 질환 환자들을 위한 '필수적인 임상 관행'입니다[cite: 135, 149].**

* [cite_start]**진단 오디세이의 단축:** 오랜 기간 진단 없이 고통받는 환자와 가족들에게 분자 진단을 제공하여, 길고 불확실한 **'진단 오디세이'**를 끝낼 수 있습니다[cite: 108, 138].

* [cite_start]**실질적인 환자 치료 개선:** 재분석을 통해 얻은 진단은 표적 감시, 예방 프로토콜, 맞춤형 치료 전략을 포함한 **행동 가능한 임상 개입**으로 이어져 환자 결과를 최적화합니다[cite: 109, 130].

* [cite_start]**유전체 정보의 지속적인 가치 증대:** 환자의 유전 정보는 **영구적인 자산**이며 [cite: 150, 153][cite_start], 재분석을 통해 과학이 발전함에 따라 그 가치를 지속적으로 개선하고 활용할 수 있음을 보여줍니다[cite: 152].

* [cite_start]**표준화된 지침의 필요성:** 재분석의 잠재력을 완전히 실현하기 위해서는 재정적, 물류적, 윤리적 장벽(예: 비용, 동의 문제)을 극복하고, 재분석을 일상적인 임상 진료에 통합하기 위한 **표준화된 지침 개발**이 시급합니다[cite: 14, 133, 146].

[cite_start]이 연구는 유전체 테스트를 한 번의 사건이 아닌, **시간에 따라 진화하는 동적이고 반복적인 해석 과정**으로 전환해야 함을 강조하며, 미진단 환자에게 진단적 잠재력을 극대화하고 **정밀 의학의 발전을 가속화**하는 데 핵심적인 역할을 합니다[cite: 151, 152].

chatGPT

아래 글은 **업로드하신 논문(j-krcp-25-210.pdf)** 내용을 바탕으로,

**일반 성인 독자도 이해하기 쉬운 블로그용 요약본**입니다.

(A4 두 장 분량에 해당하도록 구성하였습니다.)

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# 🔍 유전체 검사, 한 번으로 충분하지 않은 이유

### — 엑솜·전장유전체 재분석(Reanalysis)의 중요성과 미래

## 1. 연구 배경: 왜 재분석이 필요할까?

rare disease diagnosis, genomic sequencing

유전 질환을 진단할 때 가장 많이 사용하는 최신 기술은 **엑솜 시퀀싱(ES)** 과 **전장유전체 시퀀싱(GS)** 입니다.

이 검사는 한 번의 채혈만으로 평생 변하지 않는 유전체 정보를 얻을 수 있고, 실제로 많은 희귀질환 환자들의 진단에 큰 도움이 되고 있습니다.

하지만 **처음 검사에서 진단을 못 받는 환자가 여전히 많습니다.**

왜 그럴까요?

* 의학이 빠르게 발전하면서 **새로운 질병 유전자**가 계속 발견됨

* 기존에는 “잘 모르겠다(VUS)”고 분류되던 유전 변이가 시간이 지나면 **병을 일으키는 변이로 재해석**되기도 함

* 분석 소프트웨어, 데이터베이스가 해마다 업데이트

* 더 정교한 기술(예: long-read sequencing, 더 좋은 CNV 탐지)이 등장

이처럼 유전체 분석은 ‘찍고 끝’이 아니라,

**“과학이 발전함에 따라 계속 다시 볼 필요가 있는 데이터”**입니다.

이 논문은 바로 이 **재분석(Reanalysis)**이 얼마나 중요한지, 어떤 영향을 미치는지 종합적으로 정리한 리뷰 연구입니다. 

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## 2. 연구 목적: 재분석이 실제로 어떤 가치를 주는가?

논문은 다음을 목표로 합니다.

* ES/GS **재분석의 필요성과 의의** 설명

* 재분석 과정에서 사용되는 **방법·기술·도구** 소개

* 재분석이 환자 진단에 **얼마나 도움이 되는지** 정량적으로 제시

* 재분석이 널리 쓰이지 못하게 하는 **장벽과 해결과제** 논의

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## 3. 연구에서 다룬 방법: 재분석은 어떻게 이루어질까?

논문에서는 다양한 재분석 방식과 기술을 정리합니다.

### ✔ 1) 최신 분석 파이프라인으로 다시 분석

* 새 버전의 분석 소프트웨어(BWA, GATK, DRAGEN 등)로 재정렬·재해석

* 더 정확한 변이 탐지가 가능

### ✔ 2) 최신 데이터베이스 업데이트 반영

* ClinVar, gnomAD 등에서 최신 변이 정보를 가져와 다시 해석

* 예: 과거엔 “잘 모르겠다(VUS)” → 현재는 “병을 일으킴(병적)”으로 바뀌는 경우 많음

### ✔ 3) 새로운 유형의 변이를 찾아봄

* CNV(결실/중복), 구조변이(SV), 비코딩 영역 변이, 깊은 인트론 변이 등

* 초기 검사에서는 잡히지 않던 변이가 재분석에서는 발견됨

### ✔ 4) Long-read Genome Sequencing(장읽기 시퀀싱) 활용

* 기존 short-read 분석으로는 어려웠던

  * 반복 서열

  * 복잡한 구조변이

  * 유사 유전자 영역

    을 정확히 파악하여 **추가 진단율 7~17%** 향상 보고

### ✔ 5) AI 기반 해석 도구 활용

* Moon, 3ASC(3billion), Franklin 등

* 임상정보 + 유전정보를 함께 고려하여 변이의 의미를 더 정교하게 예측

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## 4. 주요 결과: 재분석을 하면 얼마나 더 진단이 되는가?

### 📌 평균적으로 **3%~15%**의 추가 진단이 가능

(질환군에 따라 더 높아지기도 함)

다양한 질환군에서 얻어진 진단 증가율은 다음과 같습니다:

(논문 Table1 요약)

| 질환군       | 추가 진단율    | 주요 원인                    |

| --------- | --------- | ------------------------ |

| 신경발달장애    | 7.3–12.6% | 새 유전자 발견, 분석업데이트, 장읽기 GS |

| 신장질환      | 5–15%     | 변이 재분류, 신규 변이 탐지         |

| 안질환       | 8.3–11.8% | 임상정보 업데이트                |

| 심혈관질환     | 6–8.5%    | 분석 도구 업데이트               |

| 미토콘드리아 질환 | 15%       | 재분석 확대                   |

| 면역질환      | 3%        | 유전자 패널 확장                |

### 🔎 실제 사례 — 신장질환 환자 413가족

* 변이 재분류율: **4.6%**

* 그중 79%가 원래 “VUS(잘 모름)”이었는데 재분석으로 판단이 바뀜

* 이로 인해 **60%는 새 진단 or 진단 변경**

* 그중 **67%는 실제 치료·관리 전략이 바뀜**

즉, 재분석은 단순한 진단의 문제가 아니라

**현실적인 치료 방향까지 바꾸는 임상적 의미**가 있습니다.

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## 5. 고찰: 왜 재분석이 필수적인가?

논문에서는 여러 관점을 제시합니다.

### ✔ 유전체 정보는 “정적”이 아니라 “누적되는 지식으로 해석되는 정보”

검사 자체는 한 번이면 되지만,

**해석은 시간이 지나면서 더 정확해집니다.**

### ✔ 재분석은 의료비 절감에도 도움이 될 가능성

불필요한 검사 반복, 오진, 과잉 치료를 줄이기 때문

### ✔ 하지만 여전히 해결해야 할 문제도 존재

* 의료기관마다 재분석 빈도·방식이 제각각

* 보험/비용 문제

* 누가, 언제, 어떤 기준으로 재분석을 해야 하는지 명확하지 않음

* 환자의 재동의(consent) 문제

* 인력 및 시스템 부족

그래서 논문은 **표준화된 가이드라인의 필요성**을 강조합니다.

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## 6. 의의와 시사점: 앞으로 유전체 의학은 어떻게 달라질까?

논문은 다음과 같은 미래를 제시합니다.

### 📌 1) 정기적·자동화된 재분석이 ‘표준 진료’가 될 것

현재는 “가끔 필요하면 하는 것”이지만

미래에는 “정기검진처럼 주기적으로 재분석”이 도입될 가능성이 높습니다.

### 📌 2) 장읽기 유전체, 다중오믹스(전사체·단백체), AI가 통합될 것

이런 기술들은 기존 데이터에서 찾지 못했던 변이를 더 많이 찾아냅니다.

### 📌 3) 환자와 의료진 모두 “유전체 정보는 갱신되는 자산”이라는 인식 필요

한 번의 검사로 평생 결과가 고정되는 것이 아니라,

**검사 데이터는 계속 재활용되며 가치가 높아진다**는 변화된 패러다임을 강조합니다.

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# 🧩 이 연구가 중요한 이유

### ✔ 1) 진단을 못 받은 환자들에게 “두 번째 기회”를 준다

특히 희귀질환 환자에게 재분석은 삶의 질을 좌우할 수 있습니다.

### ✔ 2) 기존 검사 데이터를 재활용하여 효율성을 극대화한다

새로운 검사를 반복할 필요 없고, 비용도 절감됩니다.

### ✔ 3) 유전체 의학의 ‘지속적인 해석 시대’를 연다

이 논문은 “유전체 검사는 해석이 핵심이며, 해석은 시간이 지나며 더 정확해진다”는

현대 유전체 의학의 핵심 철학을 명확하게 보여줍니다.

### ✔ 4) 의료 정책·가이드라인 개발에 근거를 제공한다

재분석을 국가·병원 단위에서 어떻게 표준화할지 고민하는 데 중요한 자료입니다.

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### 엑솜과 게놈 시퀀싱 데이터 재분석의 중요성과 임상적 가치

#### 연구 배경

희귀 유전 질환을 진단하는 데 엑솜 시퀀싱(ES)과 게놈 시퀀싱(GS)은 핵심 도구입니다. ES는 유전자 중 단백질을 만드는 부분(엑솜)을 집중 분석하고, GS는 전체 유전자를 다룹니다. 하지만 초기 분석 후에도 많은 환자가 진단되지 못합니다. 이는 유전자 지식이 빠르게 업데이트되기 때문인데, 예를 들어 새로운 유전자-질환 연관성 발견이나 데이터베이스(ClinVar, gnomAD) 개선으로 인해 과거 데이터가 새롭게 해석될 수 있습니다. 이 논문은 이러한 재분석의 필요성을 강조합니다.

#### 연구 목적

이 리뷰 논문은 ES와 GS 데이터 재분석의 중요성과 임상적 유용성을 탐구합니다. 재분석이 어떻게 미진단 사례를 해결하고, 진단 수율을 높이는지, 그리고 이를 임상 현장에 통합하기 위한 방법과 도전을 논의합니다. 궁극적으로 유전 진단을 '한 번의 이벤트'가 아닌 '지속적인 과정'으로 바꾸는 데 초점을 맞춥니다.

#### 연구 방법

저자들은 기존 연구와 데이터를 종합적으로 검토했습니다. 재분석 방법으로는 바이오인포매틱스 파이프라인 업데이트(예: BWA, GATK, DRAGEN), 데이터베이스 재주석, 장기 판독 시퀀싱(lrGS) 같은 고급 기술을 사용합니다. 또한 AI 도구(예: Moon, 3ASC)와 협력 플랫폼(예: GeneMatcher)을 활용해 변이 재분류를 강조합니다. 재분석 주기는 1~2년마다, 또는 자동화된 일일 시스템으로 제안합니다.

#### 연구 결과

재분석으로 진단 수율이 3~15% 증가합니다. 신경발달 장애(7.3~12.6%), 신장 질환(5~15%), 심혈관 질환(6~8.5%) 등 다양한 코호트에서 효과적입니다. 예를 들어, 신장 유전 검사 413가족 중 4.6%가 변이 재분류되어 60%가 새 진단을 받았고, 67%가 치료 변화(예: 맞춤 감시)를 경험했습니다. 주요 이유는 새로운 유전자 발견(예: VUS에서 병원성으로 재분류), 파이프라인 개선, lrGS를 통한 복잡 변이 검출입니다.

#### 고찰

재분석은 미진단 환자의 '진단 오디세이'를 단축하고, 맞춤 치료를 가능하게 합니다. 하지만 비용, 인력 부족, 윤리적 문제(예: 동의, 책임)가 장애물입니다. 자동화와 표준 지침 개발이 필요하며, GS 데이터에서 시간이 지날수록(3년 이상 시 22%) 진단 가능성이 높아집니다. 미래에는 다중 오믹스(전사체, 단백질체) 통합과 AI가 더 큰 역할을 할 전망입니다.

#### 의의와 시사점

이 연구는 유전 데이터를 '영구 자산'으로 보고, 재분석을 정기적으로 통합하면 정밀 의학을 발전시킬 수 있음을 보여줍니다. 환자 관리를 개선하고, 가족 상담을 돕습니다. 시사점으로는 의료 시스템이 재분석을 표준화해 불평등을 줄여야 한다는 점입니다.

이 연구가 중요한 이유는 희귀 질환 환자들이 오랜 기다림 없이 정확한 진단과 치료를 받을 수 있게 해, 의학의 미래를 더 밝히기 때문입니다. 유전 지식이 빠르게 변하는 시대에 재분석은 필수적입니다.

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제공해 주신 논문은 **"엑솜 및 게놈 시퀀싱 데이터 재분석의 중요성과 임상적 유용성"**에 관한 종설(Review Article)입니다. 이 연구는 희귀 유전 질환 진단에 필수적인 유전체 시퀀싱 데이터(ES 및 GS)를 **재분석**하는 것이 왜 중요한지, 그리고 이를 통해 어떻게 진단율을 높이고 환자 치료를 개선할 수 있는지 포괄적으로 다루고 있습니다.

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## 블로그 포스팅: 유전자 검사, 한 번으로 끝이 아닙니다! 희귀병 진단의 새 희망, '재분석'의 시대

### 1. 연구 배경: 풀리지 않은 희귀병 진단의 숙제

**엑솜 시퀀싱(ES)**과 **게놈 시퀀싱(GS)**은 희귀 유전 질환 진단에 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. ES는 전체 게놈의 2% 미만이지만 병원성 유전 변이의 약 85%를 포함하는 단백질 코딩 영역(엑손)에 전략적으로 초점을 맞추며, GS는 코딩 영역과 비코딩 영역을 포함한 전체 게놈을 분석합니다.

이러한 기술 발전에도 불구하고, ES나 GS 검사를 받은 상당수의 환자들은 **초기 분석 후에도 확정적인 진단을 받지 못하고** 남아 있습니다. 이는 유전체 해석이 초기 시점의 과학적 이해 수준에 묶여 있기 때문입니다. 유전학 분야는 새로운 질병-유전자 연관성이 끊임없이 발견되고, 데이터베이스가 매년 수백, 수천 건씩 업데이트되는 **급변하는 영역**입니다. 따라서 한 번의 분석만으로는 ES 및 GS의 진단 잠재력을 완전히 활용하기 어렵습니다.

### 2. 연구 목적: 재분석의 중요성과 임상 통합 방안 제시

이 논문의 목적은 기존 ES 및 GS 데이터의 **재분석(Reanalysis)**이 가지는 **진화하는 중요성과 임상적 유용성**을 탐색하는 것입니다.

연구진은 재분석을 통해 희귀 유전 질환의 **진단율을 높이는 영향**을 다루고, 재분석에 사용되는 다양한 방법론과 도구를 검토하며, 궁극적으로 재분석을 일상적인 임상 진료에 통합함으로써 **진단 방황(Diagnostic Odyssey) 기간을 단축**하고 환자 치료를 최적화하는 광범위한 시사점을 제시하고자 합니다.

### 3. 연구 방법: 진단율 향상의 동인(Drivers) 분석 및 방법론 정리

이 종설은 재분석의 중요성을 뒷받침하는 주요 동인과 방법론을 포괄적으로 검토했습니다.

#### A. 진단율 향상의 핵심 요인

재분석을 통해 진단율이 높아지는 것은 다음 네 가지 핵심 요인 덕분입니다:

1.  **새로운 질병-유전자 연관성의 지속적인 발견:** 매년 수백 개의 새로운 유전자-질병 상호작용이 문서화되며, 재분석은 이러한 새로운 유전적 연관성을 통합하는 메커니즘을 제공합니다.

2.  **임상 및 인구 유전체 데이터베이스 업데이트:** ClinVar와 gnomAD 같은 데이터베이스가 지속적으로 확장되고 업데이트되어, 흔한 변이와 병원성 변이를 구별하는 데 필수적인 정보를 제공합니다.

3.  **생물정보학 파이프라인의 정교화:** 변이 식별 정확도가 향상된 새로운 정렬 소프트웨어(BWA), 변이 판별 알고리즘(GATK, DRAGEN), 그리고 종합적인 주석 엔진(ANNOVAR, Ensembl VEP)이 지속적으로 개발되고 있습니다.

4.  **첨단 분석 기법의 적용:** 복제수 변이(CNV) 및 구조적 변이(SV) 검출 알고리즘 개선, 그리고 **장거리 게놈 시퀀싱(lrGS)**과 같은 첨단 기술의 도입이 포함됩니다.

#### B. 재분석의 주요 방법론

재분석은 단지 데이터를 다시 보는 것을 넘어, 체계적인 전략을 필요로 합니다.

*   **주기적 재분석:** 최적의 재분석 시기는 1~2년마다 권장되지만, 자동화 시스템을 통한 **매일의 지속적인 재분석**은 진단율을 추가로 높일 수 있음이 확인되었습니다. 시간이 지날수록 이전 분석에서 놓친 변이를 찾을 가능성이 증가합니다 (3년 경과 시 약 22%까지 증가).

*   **새로운 기술 통합:** 기존 단일-리드 GS 데이터가 음성일 경우, 복잡한 게놈 영역이나 구조적 변이를 해결하기 위해 **lrGS 기술**을 도입하면 진단율이 7%에서 17%까지 추가로 향상될 수 있습니다.

*   **AI 및 ML 활용:** 인공지능(AI)과 기계 학습(ML) 알고리즘은 표현형 정보와 복잡한 게놈 특징을 통합하여 변이의 병원성을 예측하는 데 사용되며, 대규모 데이터 세트의 재주석(re-annotation) 과정을 간소화합니다.

### 4. 주요 연구 결과: 3%~15%의 추가 진단율 증가와 임상 관리 변화

#### A. 획기적인 진단율 증가

재분석은 신경 발달 장애, 신장 장애, 심혈관 질환 등 다양한 질환 코호트에서 **3%에서 15%에 이르는 추가 진단율**을 제공하는 것으로 나타났습니다.

*   **질환별 증가율:** 신경 발달 장애(7.3%–12.6%), 신장 질환(5%–15%), 안과 질환(8.3%–11.8%), 심혈관 질환(6%–8.5%) 등 다양한 질환군에서 유의미한 진단율 증가가 보고되었습니다.

*   **VUS 재분류의 영향:** 새로운 진단의 상당 부분은 **'불확실한 임상적 중요성을 가진 변이(VUS, Variants of Uncertain Significance)'**를 **병원성 또는 병원성 추정 변이로 재분류**함으로써 발생합니다.

#### B. 임상 관리의 직접적인 변화

분자 진단에 도달하는 것은 단순한 진단을 넘어 환자에게 **실제적인 임상적 유용성**을 제공합니다.

*   **실제 임상 개입:** 신장 질환 코호트에서, 재분석을 통해 재분류된 변이는 환자의 **60%에게 새로운 진단 또는 변경된 진단**을 제공했으며, 이 중 **67%가 임상 관리의 중대한 변화**를 경험했습니다. 예를 들어, 신경 발달 장애 진단을 받은 아동의 경우 75%가 맞춤형 검사 계획이 적용되는 등 직접적인 임상적 결과로 이어졌습니다.

*   **진단 방황 종식:** 재분석은 환자와 가족에게 오랜 진단 방황을 끝내고 불확실성을 해소하는 **심리사회적 안정을 제공**합니다.

### 5. 고찰 및 의의와 시사점: 지속적인 진단 과정으로의 전환

이 종설은 ES 및 GS 데이터의 재분석이 더 이상 부수적인 활동이 아니라, **현대 유전체 의학의 근본적인 구성 요소**임을 강조합니다. 이는 유전체 검사를 **일회성 사건에서 지속적인 진단 프로세스**로 전환하는 것을 의미합니다.

**주요 의의 및 시사점:**

1.  **지속적인 자산으로서의 유전체 정보:** 환자의 유전 정보는 **영구적인 자산**이며, 과학이 발전함에 따라 이에 대한 우리의 이해도 발전하고 개선될 수 있다는 점을 시사합니다.

2.  **표준화된 가이드라인의 시급성:** 재분석의 잠재력을 완전히 실현하기 위해서는 **재정적, 물류적, 윤리적 장벽**을 해결하기 위한 **표준화된 가이드라인** 개발이 필수적입니다. 이러한 장벽에는 인력 부족, 불규칙한 자금 지원, 지속적인 데이터 검토에 대한 동의 문제가 포함됩니다.

3.  **미래 기술 통합:** 향후 재분석은 lrGS, 전사체 및 단백질체와 같은 **다중 오믹스 데이터 통합**, 그리고 더욱 정교하고 효율적인 AI/ML 기술 사용으로 확장될 것입니다.

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**이 연구가 중요한 이유:**

이 논문은 희귀 유전 질환 환자의 진단되지 않은 사례를 해결하기 위한 **가장 강력하고 발전적인 임상 전략**을 체계적으로 조명했다는 점에서 중요합니다.

재분석은 **진단율을 실질적으로 높이고** (최대 15%), 단순히 유전자 변이를 찾는 것을 넘어 **임상 관리, 표적 감시, 맞춤형 치료**로 이어지는 직접적인 이점을 제공합니다. 재분석을 임상 진료의 표준으로 정착시키는 것은 진단 방황으로 고통받는 수많은 환자들에게 시기 적절하고 적절한 임상 관리를 가능하게 하여 **정밀 의학의 발전을 가속화**하는 데 필수적인 과제임을 명확히 보여줍니다.

Perplexity.ai

이 논문은 “엑솜/유전체(ES/GS) 유전검사를 한 번만 보고 끝내지 말고, 주기적으로 다시 분석해야 한다”는 메시지를 담은 종합 리뷰입니다.[1]

## 연구 배경과 목적

- 희귀유전질환 환자들은 엑솜(ES)이나 유전체(견)검사를 받아도 상당수가 “원인 불명”으로 남습니다.[1]

- 하지만 유전학 지식과 분석 기술은 매년 빠르게 발전하고 있어, 예전에 해석하지 못했던 데이터에서 지금은 새로운 진단을 찾아낼 수 있습니다.[1]

- 이 논문은 “이미 가지고 있는 ES/GS 데이터를 다시 분석(reanalysis)했을 때 진단률이 얼마나 올라가는지, 어떤 도구와 전략이 쓰이는지, 실제 환자 진료에 어떤 도움이 되는지, 그리고 현실적인 한계는 무엇인지”를 정리·제시하는 것이 목적입니다.[1]

## ES와 GS, 그리고 ‘재분석’이 필요한 이유

- ES는 전체 유전체 중 단백질을 만드는 2% 이하 구간만 읽지만, 알려진 질병 관련 변이의 약 85%가 이 영역에 몰려 있어 효율적인 검사입니다.[1]

- GS는 코딩·비코딩 구역을 모두 포함해 훨씬 넓게 읽으므로, 조절부위나 구조적 변이 등 ES로 놓치기 쉬운 변이까지 포착할 수 있습니다.[1]

- 문제는, 검사 시점의 “당시 지식”을 기준으로 한 번 해석하고 끝내기 때문에, 이후 새로 밝혀진 유전자–질환 연관성이나 데이터베이스 업데이트가 반영되지 않는다는 점입니다.[1]

- 재분석은 예전 데이터에 최신 지식과 향상된 알고리즘을 다시 적용해 “그때는 모르고 지나쳤던 유전적 원인”을 찾아내는 과정입니다.[1]

## 재분석 방법과 도구

- 재분석은 보통 다음 요소를 포함하는 복합적인 과정으로 설명됩니다.[1]

  - 최신 버전의 정렬·변이탐지 프로그램(BWA, GATK, DRAGEN 등)으로 원시 데이터를 다시 돌리는 과정  

  - 최신 공공 데이터베이스(dbSNP, ClinVar, gnomAD, HGMD 등)와 예측 도구(SIFT, PolyPhen-2, CADD, SpliceAI 등)로 변이를 다시 주석·해석하는 과정  

  - 인간 표현형 온톨로지(HPO) 같은 표준화된 임상 정보로 환자 증상을 더 정확히 정리한 뒤, 이를 반영해 후보 변이를 다시 선별하는 과정  

- 또, 초기에 잘 잡기 어려웠던 변이를 찾기 위해 다음과 같은 기술이 점점 더 많이 활용됩니다.[1]

  - 롱리드 유전체(lrGS): 구조 변이, 반복서열, 복잡한 영역 등 숏리드로 놓친 부분을 보완해 추가 7~17% 진단률 향상이 보고됨.[1]

  - CNV(복제수 변이) 분석: ES/GS 데이터에서 삭제·중복을 분석해 소아 코호트에서 약 4~5% 추가 진단을 제공한 사례.[1]

  - 비코딩·깊은 인트론 변이 탐지: 스플라이싱 예측 도구를 활용해 기존 필터로는 지나쳤던 스플라이스 이상 변이를 발굴.[1]

- 인공지능(AI)·머신러닝 기반 플랫폼(Moon, 3ASC, Franklin 등)은 유전자·변이·임상정보를 통합해 우선순위를 정리해 주며, 재분석 속도와 효율을 높이는 데 기여하지만 진단률을 떨어뜨리지는 않는 것으로 보고됩니다.[1]

## 재분석은 진단률을 얼마나 올려 주나?

- 여러 코호트를 종합하면, 재분석으로 추가로 얻는 진단률은 대략 3~15% 정도로 보고됩니다.[1]

- 질환군별로 보면, 논문이 정리한 표에서 다음과 같은 수치를 제시합니다.[1]

| 질환군                     | 재분석으로 추가 진단률(%) | 주요 원인 요인 (예시)                                   |

|---------------------------|---------------------------|--------------------------------------------------------|

| 신경발달장애(NDD)         | 약 7.3–12.6               | 신규 유전자–질환 발견, 파이프라인·도구 업데이트, lrGS 도입 등[1] |

| 신장 질환                  | 약 5–15                   | 분석 파이프라인 개선, 임상정보 업데이트, 추가 분석 기법[1] |

| 안과(유전성 망막질환 등)  | 약 8.3–11.8               | 파이프라인 업데이트, 표현형 재평가[1]             |

| 심혈관 질환                | 약 6–8.5                  | 변이 재분류, 도구 개선[1]                         |

| 미토콘드리아 질환         | 약 15                     | 재분석 및 확장된 유전자 패널 적용[1]             |

| 원발성 면역결핍           | 약 3                      | ES/GS 재분석, 구조 변이 분석, 임상정보 업데이트[1] |

- 특히 “불명확 변이(VUS)”로 분류되었던 것들이 시간이 지나 새 증거가 쌓이면서 “가능성 있음/병적”으로 재분류되는 경우가 중요합니다.[1]

- 예를 들어, 413가족의 신장질환 유전검사를 재평가한 연구에서는 가족당 4.6% 수준의 변이 재분류가 있었고, 재분류된 변이의 약 63%가 더 심각한 등급으로 상향되었으며, 이로 인해 60%의 환자에서 진단이 새로이 확정되거나 변경되었습니다.[1]

- 그 결과, 진단이 바뀐 환자 중 약 67%는 추적·치료 계획이 실제로 바뀌는 등 임상 관리에 의미 있는 변화가 생겼습니다.[1]

## 재분석이 환자 진료에 미치는 실제 영향

- 재분석 덕분에 진단이 붙은 환자는 오랜 “원인 미상” 진단 여정을 끝내고, 특정 질환에 맞는 검진·모니터링·예방 전략을 세울 수 있습니다.[1]

- 한 신경발달장애 소아 연구에서는, 재분석으로 진단을 받은 아이들 중 75%에서 맞춤형 스크리닝 계획, 합병증 예방, 치료 전략 조정 등 직접적인 진료 변화가 보고되었습니다.[1]

- 또한 정확한 유전 진단은 가족에게도 의미가 큽니다.  

  - 재발 위험(다음 아이에게도 생길 가능성) 상담  

  - 가족 구성원 유전자 검사 여부 결정  

  - 향후 임신 계획, 생식 선택(착상전 유전진단 등)에 대한 정보 제공 등 다양한 의사결정에 객관적 근거를 제공합니다.[1]

- 심리적으로도 “왜 이런 일이 생겼는지”에 대한 답을 얻고, 잘못된 죄책감을 줄이며, 환자·가족이 질환을 받아들이고 대처하는 데 도움을 줍니다.[1]

## 언제, 어떻게 재분석해야 할까?

- 논문은 “재분석은 예외적인 ‘한 번 더 보기’가 아니라, 정기적으로 해야 하는 표준 진료의 일부”가 되어야 한다고 강조합니다.[1]

- 시점에 대해서는  

  - 1~2년에 한 번 재분석을 권장하는 의견이 많고,[1]

  - 어떤 연구에서는 12개월 간격 재분석만으로도 진단률과 비용 효율성이 개선된다고 보고했습니다.[1]

  - 또 다른 연구에서는 매일 자동으로 데이터베이스 업데이트를 반영하는 시스템을 도입했더니 약 3%의 추가 진단이 이루어졌다는 결과도 있습니다.[1]

- 실제로, 첫 분석 후 <1년일 때는 재분석으로 얻게 되는 추가 진단이 약 1% 수준이지만, 3년 이상 지나면 22%까지 올라간다는 보고도 있어, “시간이 지날수록 재분석의 가치가 커진다”는 점이 강조됩니다.[1]

## 현실적인 장애물과 윤리적·제도적 과제

- 그럼에도 불구하고, 많은 병원과 검사실에서 재분석이 일상적으로 이뤄지지 않는 이유는 다음과 같습니다.[1]

  - 인력과 시간 부족: 같은 데이터를 다시 보는 작업이 반복·장기적으로 필요하지만, 인력은 한정적임.  

  - 비용과 보험: 재분석 비용을 누가, 몇 번까지 부담할 것인지에 대한 기준이 명확하지 않음.  

  - 동의와 책임:  

    - 환자가 과거에 동의한 범위 안에서 새로 발견된 중요한 유전 정보를 어디까지 알려야 하는지,  

    - 알리지 않았을 때의 법적·윤리적 책임은 어떻게 되는지에 대한 합의가 부족함.  

- 이런 이유로 국가·학회 차원의 표준 가이드라인이 시급하며, 논문은 다음과 같은 내용을 포함해야 한다고 제안합니다.[1]

  - 재분석 권장 주기와 우선순위 설정 기준  

  - 유전체 데이터를 장기 보관·관리하는 방법  

  - 새로 나온 중요한 결과를 언제, 어떻게 환자에게 알릴 것인지에 대한 프로토콜  

  - 지속적인 데이터 재검토에 대한 환자 동의 방식과 범위 등.[1]

## 이 연구의 의의와 시사점

- 이 논문은 “유전검사는 한 번 받고 끝나는 게 아니라, 평생 활용할 수 있는 데이터 자산”이라는 관점을 명확하게 제시합니다.[1]

- 재분석을 통해 희귀질환 환자에서 추가 3~15% 정도의 진단을 새로 얻을 수 있고, 이 중 상당수가 실제 치료·추적 전략 변경으로 이어진다는 근거를 다양한 질환군에 걸쳐 정리했습니다.[1]

- 또한 단순히 필터 조건만 조금 바꾸는 수준이 아니라,  

  - 롱리드 시퀀싱, CNV 분석, 비코딩 영역 분석, AI 기반 해석, 국제 데이터 공유 플랫폼(GeneMatcher, Matchmaker Exchange, RD-Connect 등)의 활용까지 포함한 “다층적인 재분석 체계”가 이미 형성되고 있음을 보여줍니다.[1]

- 동시에, 인력·비용·윤리·제도 문제로 인해 이러한 재분석이 모든 환자에게 공평하게 제공되지 못하고 있다는 점을 지적하며, 이를 해결할 수 있는 국가·국제적인 표준과 지원이 필요함을 강조합니다.[1]

## 왜 중요한 연구인가?

- 유전체 검사는 가격이 점점 내려가고, 시행 기관은 늘어나고 있지만, “처음 한 번의 해석”만 믿고 데이터를 방치한다면 거대한 잠재 가치를 버리는 것입니다.[1]

- 이 논문은 재분석이 실제로 추가 진단을 만들어내고, 환자 치료 방침을 바꾸며, 가족의 삶의 선택까지 영향을 미친다는 구체적 근거를 제시함으로써, 재분석을 “선택적인 연구 활동”이 아닌 “현대 의학의 필수 진료 과정”으로 격상시키는 논리적 기반을 제공합니다.[1]

- 앞으로 개인 맞춤의학과 정밀의학이 더 확산될수록, 개인이 한 번 남긴 유전체 데이터는 평생 동안 반복적으로 해석·업데이트되어야 하며, 이 연구는 그 방향성을 명확하게 제시한다는 점에서 임상의, 검사실, 정책입안자 모두에게 중요한 시사점을 주는 논문입니다.[1]

Kimi

# 유전자 검사를 다시 하면 왜 더 많은 진단이 나올까?  

## 유전자 검사 데이터 ‘재분석’이 희귀질환 환자에게 주는 선물  

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### 1. 연구 배경 – “왜 아직도 답을 못 찾았을까?”  

- 전체 유전자의 단 2%만 보는 **엑솜(Exome)**, 또는 100%를 보는 **지놈(Genome) 검사**는 이제 희귀질환 진단의 ‘1순위’ 도구입니다.  

- 하만 1차 검사만으로 **확실한 유전자 변이를 찾는 비율(초진율)**은 30~40%에 머물렀습니다.  

- 나머지 60~70%는 “원인 미상”이라는 채증만 받고 수년간 병원을 전전하는 **‘진단 오디세이’**를 겪습니다.  

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### 2. 연구 목적 – “옛 데이터를 다시 꺼내면 답이 보일까?”  

논문은 1차 검사에서 **‘음성’ 또는 ‘미확정 변이(VUS)’로 끝난 데이터**를  

- 새로운 과학 지식  

- 업그레이드된 분석 프로그램  

- 환자 증상의 추가 정보  

등을 활용해 **‘재분석(reanalysis)’했을 때** 얼마나 많은 환자가 진단을 받고,  

그 진단이 치료·관리에 어떤 변화를 주는지를 종합적으로 정리했습니다.

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### 3. 어떻게 재분석했나 – ‘오래된 사진을 AI로 보정하듯’  

1. **소프트웨어 업그레이드**  

   - 2015년판 → 2023년판 ‘변이 탐지 엔진’(GATK, DRAGEN 등)로 다시 돌리기  

2. **지식 데이터베이스 누적치 반영**  

   - ClinVar, gnomAD 같은 공개DB가 1~2년마다 수만 건씩 새로 쌓임  

   - 한 번은 ‘베니그’라고 봤던 변이가 2년 뒤 ‘병원성’으로 둔갑하는 사례 多  

3. **새로운 분석 기법 추가**  

   - **구조변이(SV)·복사수변이(CNV)** 찾기  

   - **롱리드(긴 DNA) 시퀀싱**으로 반복서열·유사유전자 구간 해결  

   - **인공지능(AI) 우선순위 알고리즘**(Moon, Franklin 등)으로 ‘핵심 변이 10개’만 추려줌  

4. **환자 증상 재정리**  

   - 표준 용어(HPO)로 증상을 다시 입력하면 ‘같은 증상을 유발하는 새 유전자’가 자동 매칭  

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### 4. 핵심 결과 – “한 번 더 보면 3~15%가 추가 진단!”  

| 질환군 | 추가 진단률(중간값) | 대표 사례 |

|---|---|---|

| 신장질환 | 5~15% | Alport·성신증후군 등 17개 유전자 VUS → 병원성 |

| 뇌신경발달장애 | 7~12% | 75%가 맞춤형 발달재활·뇌파 추적 프로그램 시작 |

| 심장리듬장애 | 6~8% | 돌연사 예방 위해 ICD(자동제세동기) 삽입 시점 당김 |

| 미토콘드리아 질환 | 최대 15% | ‘의심’ 단계에서 확정 진단 → 고용량 보조제 처방 |

| 전체 평균 | 3~15% | 3년이 지날수록 진단 확률 ↑ (1년차 1% → 3년차 22%) |

- **VUS 재분류 비율**: renal cohort 기준 4.6% → 79%가 VUS에서 ‘병원성/가능병원성’으로 상향  

- **진단 변경 환자의 67%**는 약물·검사·수술 시기 등 **실제 치료 계획이 바뀜**  

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### 5. 고찰 – 왜 재분석이 ‘선택’이 아닌 ‘필수’가 되는가  

1. **지식은 매일 업데이트**  

   - 매년 300~500개 새 유전자-질환 관계가 보고됨  

   - 2020년에는 “유전자 기능 미상”이던 KIF1A가 2023년 “유아 뇌위축 원인”으로 확정  

2. **1차 검사는 ‘당시 기술 한계’를 벗어나지 못함**  

   - 짧은 독서(shot-read)로는 반복·유사 구간 오류 多 → 롱리드로 해결  

   - 구조변이·심층인트론 변이는 기본 파이프라인에 포함 안 됨  

3. **비용 대비 효과**  

   - 재분석 비용 = 새로 검사하는 비용의 10~20%  

   - 조기 진단으로 수십만 원 재분석 비용이 수천만 원 진료비 절감  

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### 6. 의의 & 시사점 – “내(혹은 내 아이) 유전자 정보는 ‘일회용’이 아니다”  

- 유전자 검사는 **단숨에 끝나는 ‘시험’이 아니라**, 평생 두고두고 들여다보는 **‘자산’**입니다.  

- **“음성이니까 원인 없음”**이라는 말은 **지금 이 순간의 기술 기준**일 뿐, 1~2년 뒤엔 달라질 수 있습니다.  

- 따라서  

  - 검사 병원·업체에 **“재분석은 언제, 어떻게 해 주나요?”**를 반드시 확인  

  - 증상이 새로 생기면 **‘업데이트된 증상 리스트’**를 보내 재분석 요청  

  - 국내외 **‘재분석 지원 네트워크’**(GeneMatcher, RD-Connect 등) 적극 활용  

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### 7. 이 연구가 왜 중요한가 – “희귀질환의 끝없는 터널에 불을 켜줬다”  

희귀질환은 **‘드물어서’** 연구도, 신약도, 진단도 느립니다.  

그러나 이미 뽑아 놓은 데이터를 **다시 보는 것만으로** 10명 중 1명은  

- 이름 있는 병을 얻고,  

- 곧바로 맞춤 치료·예방·가족 계획을 세울 수 있다는 사실은  

**‘비싼 신기술’이 아닌 ‘지속적인 관심’이 진단을 완성한다는 희망**을 줍니다.  

이 논문은 **“유전자 검사, 한 번만 하면 끝”이라는 오래된 관행에 종지부**를 찍고,  

**‘재분석=표준 진료’** 시대를 열어야 한다는 과학계의 공식 선언서나 다름없습니다.

출처: @ye._.vely618

한국인 1,364명의 유전체로 밝힌 유방암의 전체 설계도

유방암은 전 세계적으로 여성에게 발생하는 가장 흔한 암 중 하나이죠. 국내 연구진들이 협력해서 이 유방암에 대해서 WGS을 통해서 다양한 특징들을 밝혀내었습니다. 제목은 Whole-genome landscapes of 1,364 breast cancers으로 한국인 1364명의 유방암 환자를 대상으로 치료 종류, 재발 여부, 생존 기간, 병리 소견등 임상 정보들을 연계해서 유전체 데이터인 WGS 정보까지 훑어보았습니다. 유방암 관련된 핵심 유전자 41개를 확인했고, 그중 4개는 새롭게 발견된 유전자라고 하네요.그 외에도 유방암에서 자주 발견되는 돌연변이 패턴도 정리했다고 합니다. 

지금까지 많은 유전체 연구가 서구권 나라에서 진행되곤 했는데 국내에서도 단일 암에 대해서 천여명이상의 환자의 유전체 분석을 진행한 것이 고무적이라고 생각되네요. 단순히 유전체 데이터만 하는 것이 아니라 다양한 임상 정보들도 함께 연계한 연구들이 많이 나오면 진단과 치료에 많은 도움이 되지 않을까 합니다. :)

DOI: 10.1038/s41586-025-09812-3

gemini

유방암의 모든 유전 정보를 해독하다: 1,364명의 전장 유전체 분석 연구 요약

안녕하세요! 오늘은 최근 Nature 저널에 게재된 아주 중요한 유방암 연구 결과를 소개해 드리려고 합니다. 이 논문은 한국인 유방암 환자 1,364명의 암 조직과 정상 조직의 유전자를 통째로 분석한 대규모 연구로, 유방암 정복을 위한 새로운 지도를 그렸다는 평가를 받고 있습니다.

전문적인 내용을 담고 있지만, 최대한 이해하기 쉽게 풀어서 설명해 드리겠습니다.

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### 1. 연구 배경: 왜 '전장 유전체'를 분석했나요?

[cite_start]유방암은 전 세계적으로 가장 흔한 여성 암 중 하나지만, 아직도 치료가 어렵거나 재발하는 경우가 많습니다[cite: 11, 18]. [cite_start]기존의 유전자 검사 방식은 암과 관련된 것으로 **'이미 알려진' 특정 유전자 몇 개만 골라서 확인하는 방식(타겟 시퀀싱)**이었습니다[cite: 21]. 이는 마치 두꺼운 책에서 몇 문장만 골라 읽는 것과 같아서, 책 전체의 내용을 파악하거나 숨겨진 복잡한 원인을 찾기에는 한계가 있었습니다.

그래서 연구진은 **'전장 유전체 시퀀싱(WGS)'**이라는 방법을 썼습니다. [cite_start]이는 유전자라는 책의 **처음부터 끝까지 모든 글자(30억 개의 염기서열)를 다 읽어내는 기술**입니다[cite: 22, 23]. 이를 통해 암세포의 유전자가 어떻게 변했는지, 어떤 구조적 문제가 있는지 빠짐없이 파악하고자 했습니다.

### 2. 연구 방법: 누구를 어떻게 연구했나요?

* [cite_start]**대상:** 총 **1,364명의 유방암 환자** (한국인 코호트 'CUBRICS')[cite: 26]. 이는 현재까지 단일 기관 유방암 전장 유전체 연구 중 세계 최대 규모입니다.

* [cite_start]**특징:** 한국인 유방암 환자는 서구권 환자에 비해 발병 연령이 낮고(평균 44세), 특정 유방암 유형(Luminal A형)의 비율이 적은 독특한 특징이 있습니다[cite: 36].

* **분석:** 환자의 암 조직과 혈액에서 DNA를 추출해 전체 유전자를 분석하고, 대부분의 환자(1,209명)에 대해서는 유전자 발현량(RNA)까지 함께 분석했습니다. [cite_start]그리고 실제 환자가 어떤 치료를 받았고 예후가 어땠는지 임상 기록과 통합했습니다[cite: 26].

### 3. 주요 연구 결과: 무엇을 발견했나요?

이 연구를 통해 유방암의 비밀을 푸는 여러 가지 중요한 사실들이 밝혀졌습니다.

#### (1) 새로운 암 유발 유전자 발견

[cite_start]기존에 잘 알려진 *TP53*, *PIK3CA* 같은 유전자 외에도, **새로운 암 유발 유전자(Driver genes) 4개**를 포함하여 총 41개의 주요 유전자를 찾아냈습니다[cite: 42]. [cite_start]예를 들어, *BCL11B*나 *RREB1* 같은 유전자가 망가지면 암 발생에 영향을 줄 수 있다는 사실을 확인했습니다[cite: 42].

#### (2) 유전자 복구 결핍(HRD)의 두 얼굴

우리 몸에는 손상된 DNA를 고치는 기능이 있는데, 이것이 고장 난 상태를 **HRD(상동 재조합 결핍)**라고 합니다. [cite_start]전체 환자의 약 23%가 이 상태였습니다[cite: 57].

* [cite_start]**삼중음성 유방암(TNBC) 환자:** HRD가 있는 경우 항암제(안트라사이클린 등) 치료 효과가 좋아서 생존율이 더 높았습니다[cite: 62].

* [cite_start]**호르몬 수용체 양성 유방암 환자:** 반대로 전이성 암 치료제(CDK4/6 억제제)를 쓸 때는 HRD가 있는 환자의 치료 경과가 오히려 더 나빴습니다[cite: 1372].

즉, 같은 유전자 특징이라도 **어떤 암 유형이고 어떤 약을 쓰느냐에 따라 결과가 정반대**로 나타날 수 있음을 밝혀냈습니다.

#### (3) 한국인 특유의 유전자 변이 (APOBEC)

[cite_start]한국인 환자들은 서양인(8.5%)에 비해 **'APOBEC3A/3B'라는 유전자의 일부가 선천적으로 삭제된 비율이 훨씬 높았습니다(31.8%)**[cite: 67]. [cite_start]이 변이가 있는 환자는 암세포 내 돌연변이 개수가 더 많았습니다[cite: 69].

#### (4) 암 유전자의 '증폭' 비밀

특정 암 유전자(*ERBB2* 등)가 비정상적으로 많이 복제(증폭)되어 암을 악화시키는 경우가 있습니다. [cite_start]연구팀은 이 유전자들이 염색체 밖으로 튀어나와 둥근 형태(**ecDNA**)로 증폭되기도 하며, 유전자가 접히면서 멀리 있던 조절 부위(슈퍼 인핸서)와 만나 **'스위치가 켜지는(Enhancer-hijacking)' 현상**을 확인했습니다[cite: 173, 176, 793].

[cite_start]특히, 현재 병원에서 쓰는 기본 검사(IHC)보다 **전장 유전체 분석으로 유전자 복제 수를 확인하는 것**이 표적 치료제의 반응을 예측하는 데 더 정확하다는 것을 입증했습니다[cite: 802].

#### (5) 암 발생의 타임머신

[cite_start]암세포의 유전자를 분석해 시간을 거슬러 올라가 보니, 암을 일으키는 거대한 유전자 변화는 **진단받기 수십 년 전, 즉 환자의 사춘기 시절부터 이미 시작**되었다는 놀라운 사실을 발견했습니다[cite: 814, 815]. 암은 갑자기 생기는 것이 아니라 아주 오랜 시간 동안 진화해 온 것입니다.

### 4. 의의와 시사점: 우리에게 주는 메시지

[cite_start]이 연구는 단순히 유전자를 읽는 것을 넘어, **임상 데이터와 결합했을 때 얼마나 강력한 힘을 발휘하는지** 보여주었습니다[cite: 15, 1407].

1.  **정밀 의학의 실현:** 환자마다 유전자 특성이 제각각입니다. [cite_start]이 연구는 HRD 여부나 유전자 증폭 정도에 따라 **'누구에게 어떤 약이 효과적일지'** 더 정확하게 예측할 수 있는 근거를 마련했습니다[cite: 1387, 1392].

2.  [cite_start]**새로운 치료 타겟:** *NRG1* 유전자 융합 등 기존 검사로는 찾기 힘들었던 변이를 발견해, 이를 타겟으로 하는 새로운 치료법 개발의 가능성을 열었습니다[cite: 482].

3.  [cite_start]**동양인 데이터 확보:** 서양인 위주의 데이터에서 벗어나, 아시아인에게 특화된 유방암 치료 전략을 세울 수 있는 중요한 데이터를 확보했습니다[cite: 36, 67].

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### 📝 이 연구가 왜 중요한가요? (한 줄 요약)

기존에는 "유방암 환자"라는 큰 그룹으로 묶여 치료받았다면, 이 연구 덕분에 **환자 개개인의 유전체 전체를 정밀하게 분석하여, 내 몸속 암의 '역사'와 '성격'에 딱 맞는 맞춤형 치료를 받을 수 있는 미래**가 훨씬 가까워졌기 때문입니다.

이 연구가 실제 병원에서의 진단과 치료에 적용되어, 더 많은 유방암 환우분들에게 희망이 되기를 기대합니다.

chatGPT

아래는 **업로드하신 Nature 논문 「Whole-genome landscapes of 1,364 breast cancers」** 내용을 기반으로,

**일반 성인 독자도 이해할 수 있도록** 풀어서 정리한 **A4 두 장 분량 블로그용 요약본**입니다.

(※ 내용은 제공된 논문 원문에서 직접 요약한 것이며, 일반적인 설명이 아니라 **논문에서 실제로 밝힌 연구 결과 중심**으로 작성했습니다.)

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# 🧬 1,364명의 유전체로 밝힌 ‘유방암의 전체 설계도’

### *한국인 빅데이터로 본 유방암의 발생 과정, 핵심 돌연변이, 치료 반응 예측*

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## 1. **연구 배경**

유방암은 전 세계적으로 여성에게 가장 흔한 암 중 하나이며, 매우 다양한 유형과 유전적 특징을 가집니다. 지금까지도 많은 유방암 연구가 있었지만, 대부분 **특정 유전자만 보는 “표적 유전체 검사”**에 의존해 전체적인 변화를 놓치는 경우가 많았습니다.

이 연구팀은

**한국 여성 1,364명의 유방암을 ‘전장유전체(WGS)’로 분석**하여,

한 번도 이 정도 규모로 밝혀진 적 없는 **유방암의 전체 유전적 지형도**를 만들었습니다.

이 연구는 세계 최대 규모의 ‘임상 정보 + 전장유전체’ 유방암 데이터이며,

특히 **한국인·동아시아인 유방암의 고유한 특징을 밝힌 최초 연구**로 평가됩니다.

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## 2. **연구 목적**

1. 유방암 전체에서 일어나는 모든 유전적 변화를 정밀하게 파악하기 위해

   **막대한 규모의 전장유전체 데이터를 구축**

2. 기존에 몰랐던 **새로운 암 유발 유전자(driver gene)** 찾기

3. 유방암 형성 과정에서 **어떤 유전적 사건이 먼저 일어나는지(발생 시점)** 규명

4. 유전적 특징을 바탕으로

   * 치료 반응

   * 예후

     등을 예측할 수 있는 **정밀의료 기반** 마련하기

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## 3. **연구 방법**

* **1,364개 유방암 조직 전장유전체(WGS) 분석**

  → 총 **1,092만 개의 돌연변이** 발견

* **1,209명에서 RNA 발현(전사체) 분석**

  → 실제로 변이가 유전자 발현에 어떤 영향을 미치는지 검증

* 임상 정보 연계

  * 치료 종류

  * 재발 여부

  * 생존 기간

  * 병리 소견

이 모든 데이터를 통합해 **발암 과정·치료 반응·예후와 유전 정보를 연결**했습니다.

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## 4. **주요 연구 결과**

### 4-1. 새로운 유방암 ‘드라이버 유전자’ 4개 발견

발암에 직접 관여하는 **41개의 핵심 유전자**를 확인했으며, 그 중 **4개는 새롭게 발견된 유전자**였습니다.

예시:

* **BCL11B**: 유방 줄기세포 조절 관련

* **RREB1**: p53 조절 및 Ras 관련 신호 조절

이는 앞으로 개발될 **신약 타깃 후보**가 될 수 있습니다.

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### 4-2. 유방암은 진단 “수십 년 전” 이미 시작된다

유방암의 큰 유전 변화(염색체 수준 증폭·결실 등)는

**발암의 ‘매우 초기’, 심지어 수십 년 전에 이미 발생**한 것으로 나타났습니다.

특히,

* **MYC 유전자 부근(8q21) 증폭**: 매우 이른 시점 발생

* 사춘기 무렵까지 거슬러 갈 수 있는 사례도 존재

➡️ 즉, 유방암은 눈에 보이는 종양이 형성되기 **오랜 전부터 조용히 축적된 유전적 변화의 결과**라는 것입니다.

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### 4-3. 유방암에서 자주 보이는 ‘돌연변이 패턴(signature)’ 정리

유방암은 특정 유전적 손상 패턴이 존재하는데, 이번 연구에서 다음과 같은 패턴이 확인되었습니다.

1. **APOBEC 관련 돌연변이**

   * 한국인에게 매우 흔한 APOBEC3A/B 유전자 결손을 가진 경우

   * 전체 돌연변이가 크게 증가

   * 일부에서는 ‘초고돌연변이(hypermutation)’ 발생

2. **BRCA1/BRCA2 관련 “HRD” 패턴**

   → DNA 이중가닥 복구가 망가진 상태

   → PARP 억제제 등의 치료 반응 예측 가능

   * 전체의 **23%**에서 HRD 패턴

   * HRD가 있는 삼중음성유방암(TNBC)은 항암(AC) 치료 반응이 훨씬 좋음

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### 4-4. 구조 변이(유전자 재배열)에서 새로운 치료 타깃 발견

연구팀은 기존에 알려지지 않았던 **다양한 유전자 융합(fusion)**을 발견했습니다.

예시:

* **BCL2L14–ETV6**: 항암제 저항성과 관련

* **CCDC170–ESR1**: 호르몬 치료 저항성 관련

* **NRG1 융합**: 기존 보고보다 6배나 많이 발견

  → HER2와 관련된 신호전달 활성화 가능

➡️ 향후 개별 환자 맞춤 치료의 중요한 타깃이 될 수 있음.

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### 4-5. HER2 치료(트라스투주맙·퍼투주맙) 반응을 예측하는 새로운 기준 발견

임상에서 HER2 양성 여부는 주로 **IHC 검사**로 판단하지만, 연구팀은 다음을 발견했습니다.

#### **① ERBB2(=HER2) 유전자의 “정확한 사본 수(copy number)”가 더 정확한 예측 기준**

* **33 copies 이상**이면

  → **신약 조합 TCHP 치료의 완전반응(pCR) 확률 높음**

  → 기존 IHC보다 더 정확

#### **② 염색체 파편화(Chromothripsis)가 있는 경우 치료 반응이 더 좋았다**

* pCR 군의 71%에서 발견 (비-pCR 군 43%)

* 예측 정확도 향상

➡️ 단순한 HER2 단백질 염색보다 **유전체 기반 정보가 훨씬 우수한 예측 도구**임을 입증.

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### 4-6. 치료 내성(Resistance)의 유전적 원인도 포착

BRCA1 돌연변이가 있는 환자에서 PARP 억제제(탈라조파립) 사용 이후,

* 종양이 **BRCA1을 다시 ‘복구’해버리는 8bp 재조합 돌연변이**를 획득

  → DNA 복구 능력이 되살아나며 **약물 내성 발생**

이는 세계적으로도 드물게 ‘내성의 분자적 되돌림’을 직접 확인한 사례입니다.

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## 5. **고찰: 이 연구가 보여주는 큰 그림**

이 연구는 한국인 유방암 1,364건의 방대한 전장유전체 데이터를 통해 다음을 확인했습니다.

1. **유방암의 진짜 시작은 매우 오래 전 발생하는 유전적 불안정성이다.**

2. **한국인 유방암은 서구와 유전적 특성이 다르다.**

   * APOBEC 관련 변이가 훨씬 흔함

3. **새로운 표적 유전자와 구조변이를 찾아 향후 신약 개발에 활용 가능하다.**

4. **치료 반응을 예측하는 데 유전체 정보가 기존 검사보다 훨씬 정확하다.**

   * HER2 치료

   * 항암 반응

   * PARP 억제제 반응 등

5. **유전체 분석만으로도 치료 내성의 발생 여부까지 확인**할 수 있다.

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## 6. **이 연구의 의의와 시사점 — 왜 중요한가?**

### 1) **세계 최대 규모의 한국인 유방암 전장유전체 데이터**

한국·동아시아 여성에게 더 정확한 전략을 마련할 수 있음.

### 2) **유방암 발병의 ‘시간적 흐름’을 규명**

* 암이 어떻게 성장하고

* 언제 중요한 사건이 일어나는지

  처음으로 분자적 증거 제공.

### 3) **정밀의료 시대를 앞당김**

* HER2 치료 반응

* 항암제 반응

* PARP 억제제 내성

  등을 더 정확히 예측하여 **환자별 맞춤 치료 가능성** 확대.

### 4) **새로운 치료 타깃 발굴**

발견된 4개의 신규 드라이버 유전자와 융합유전자는 **신약 개발 후보**가 될 수 있음.

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# ✔️ 결론

이 연구는 유방암 연구의 새로운 기준점을 제시했습니다.

이전처럼 “몇 개의 유전자만 보는 방식”에서 벗어나,

**1,364명 전체 유전체**를 통해

유방암이 어떻게 시작되고 어떻게 진화하며 어떤 환자가 어떤 치료에 잘 반응하는지를 명확히 보여주었습니다.

한국인의 유방암 특성을 세계 최초로 정밀하게 규명했다는 점에서,

앞으로의 **진단·치료·예후 예측의 패러다임을 바꿀 수 있는 기념비적 연구**입니다.

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### 유방암 게놈 연구: 1,364명 환자의 전체 유전자 분석

#### 연구 배경

유방암은 전 세계적으로 큰 건강 문제로, 환자마다 유전적·임상적 특징이 다양합니다. 기존 연구는 특정 유전자만 분석해 전체 그림을 놓치기 쉽습니다. 최근 전체 게놈 시퀀싱(WGS) 기술이 발전하면서 유방암의 유전적 변이를 더 깊이 이해할 수 있게 됐습니다. 특히 한국인 코호트는 서구에 비해 젊은 환자가 많고 에스트로겐 수용체 양성(ER+) 비율이 낮아 독특한 연구 대상입니다.

#### 연구 목적

이 연구는 1,364명 유방암 환자의 전체 게놈을 분석해 새로운 암 유발 유전자, 유전자 변이 패턴, 구조적 변화 등을 발견하고, 이를 임상 결과(치료 반응, 생존율)와 연결지어 예측 바이오마커를 찾는 데 목적이 있습니다. 궁극적으로 개인화된 치료를 위한 기초를 마련합니다.

#### 연구 방법

한국인 환자 1,364명의 종양과 정상 조직을 WGS로 분석했습니다. 대부분(88.6%)에 RNA 시퀀싱도 추가해 유전자 발현을 확인했습니다. 환자 중앙 연령은 44세로 젊고, PAM50 분류(루미날 A/B, HER2 강화, 베이살-like 등)로 하위 유형을 나눴습니다. 변이 분석 도구(IntOGen 등)를 사용해 드라이버 유전자 식별, 돌연변이 시그니처 분석, 구조 변이 매핑을 했습니다. 임상 기록(치료, 재발, 생존)을 결합해 통계 분석(Cox 회귀 등)을 수행했습니다.

#### 연구 결과

총 1,000만 개 이상의 변이를 발견했습니다. 새로운 드라이버 유전자(BCL11B, RREB1, RAF1, SPECC1) 4개를 포함해 41개 유전자를 확인했습니다. TP53 변이는 게놈 불안정성과 종양 이질성(MATH 점수)을 높여 예후가 나빴습니다. 돌연변이 시그니처 중 HRD(동형 재조합 결핍)는 23.1%에서 나타났고, 베이살-like 유형에 많았습니다. HRD 환자는 삼중음성 유방암(TNBC)에서 보조 화학요법(안트라사이클린-시클로포스파미드)에 더 잘 반응했습니다. APOBEC 관련 변이는 한국인에서 흔한 유전자 결실과 연관돼 돌연변이 부하를 증가시켰습니다. 구조 변이로는 CCND1-ZNF703/FGFR1 재배열, ERBB2 근처 슈퍼 인핸서 '하이재킹' 등이 빈번했습니다. 반복 융합 유전자로 MIPOL1-TTC6(루미날형), BCL2L14-ETV6(베이살-like) 등이 발견됐고, NRG1 융합은 8%에서 관찰됐습니다. 복제 수 변화 타이밍 분석으로 게놈 불안정성이 진단 수십 년 전 시작됨을 알았습니다.

#### 고찰

이 결과는 유방암의 유전적 복잡성을 드러냅니다. HRD는 TNBC 화학요법에서 좋은 예후지만, HR+ 고급 단계 CDK4/6 억제제 치료에서는 나쁜 예후를 보였습니다. 종양 이질성(MATH)은 HER2+ 환자에서 네오어드주번트 치료 반응 예측에 유용했습니다. 한국인 특유의 APOBEC 결실은 암 위험 증가가 아닌 돌연변이 증폭으로 작용합니다. 그러나 코호트의 혼합(후향·전향)으로 생존 분석 편향 가능성이 있어 추가 검증이 필요합니다.

#### 의의와 시사점

이 연구는 WGS가 유방암의 새로운 바이오마커(HRD, MATH, 돌연변이 시그니처)를 제공해 치료 선택을 돕는다는 점을 보여줍니다. 예를 들어 HRD 환자는 PARP 억제제에 적합할 수 있고, 구조 변이는 표적 치료 타깃이 됩니다. 한국인 데이터로 아시아인 맞춤 의학 발전에 기여합니다. 미래 임상 시험에서 검증하면 개인화 치료가 현실화될 전망입니다.

이 연구가 중요한 이유는 대규모 WGS와 임상 데이터를 결합해 유방암의 '전체 지도'를 그려냈기 때문입니다. 이는 단순 발견을 넘어 환자 생존율 향상과 새로운 치료 전략 개발로 이어질 수 있어, 암 정복에 큰 발판이 됩니다.

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## 블로그 포스팅: 유방암 게놈의 숨겨진 이야기: 1,364개 유방암 전장 유전체 분석으로 밝혀낸 치료 예측의 새로운 열쇠

유방암은 전 세계적으로 주요한 건강 문제로 남아있으며, 환자마다 분자적, 임상적 특징이 크게 달라 재발 및 전이가 흔합니다. 최근 유전체 기술의 발전 덕분에 맞춤형 치료법의 기반이 마련되었지만, 기존의 유전자 표적 시퀀싱(Targeted Sequencing) 방법은 이미 알려진 유전자 변이만을 주로 다루어, 유전자 재배열, 복제수 변화(CNV), 돌연변이 시그니처와 같은 **광범위한 게놈 정보**를 놓친다는 한계가 있었습니다.

### 1. 연구 배경: 전장 유전체 분석(WGS)과 임상 정보의 결합 필요성

암 게놈 연구는 지난 수십 년간 10,000개 이상의 암 게놈을 분석하며 많은 돌연변이를 발견했지만, **치료 반응이나 재발 같은 포괄적인 임상 기록이 부족**하여 실제 임상적 의미는 불분명한 경우가 많았습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해, 이 연구는 전체 게놈의 변화를 포괄적이고 편향 없이 포착하는 **전장 유전체 시퀀싱(Whole-Genome Sequencing, WGS)** 데이터를 상세한 임상 기록과 결합하는 것을 목표로 했습니다. 특히, 이 연구는 **한국인 코호트(CUBRICS 코호트)**를 기반으로 했으며, 이 코호트는 서구 국가에 비해 **중앙 연령이 44세로 젊고** 에스트로겐 수용체 양성(ER+) 비율이 낮은 독특한 특징을 가집니다.

### 2. 연구 목적: 유방암 게놈의 전체 지형을 파악하고 임상적 연관성 규명

연구진은 1,364개의 임상적으로 주석이 달린 유방암에 대한 WGS 데이터와 대부분의 사례에서 전사체(transcriptome) 데이터를 분석하여, 다음을 목표로 했습니다.

1.  **암 유발 변화 목록 확장:** 새로운 **암 유발 유전자(드라이버 유전자), 유전자 융합, 구조적 변이, 복제수 변화**의 목록을 확장합니다.

2.  **게놈 변화의 시간 축 분석:** 유전체 불안정성이 암 진단보다 얼마나 일찍 발생했는지 **시간적 통찰**을 얻습니다.

3.  **치료 예측 바이오마커 식별:** 돌연변이 시그니처, **상동 재조합 결핍(HRD)**, **종양 돌연변이 부담(TMB)**, 그리고 **종양 이질성(MATH)** 점수와 같은 패턴 기반 게놈 특징을 **치료 반응 예측 바이오마커**로 활용할 잠재력을 평가합니다.

### 3. 연구 방법: 1,364개 한국인 유방암 데이터의 심층 분석

연구진은 한국인 코호트(CUBRICS)에서 얻은 1,364개의 유방암 전장 게놈과 대다수 사례(1,209명, 88.6%)의 전사체 데이터를 분석했습니다.

*   **다차원 게놈 분석:** 단일 염기 변이(SNV), 삽입/결실(indel), 구조적 변이(SV)를 포함하여 1,000만 개 이상의 체세포 돌연변이를 식별했습니다.

*   **새로운 드라이버 유전자 발굴:** 7가지 독립적인 알고리즘을 사용하여 단백질 코딩 드라이버 유전자를 식별했습니다.

*   **돌연변이 시그니처 분석:** 17가지 SNV 시그니처, 9가지 indel 시그니처, 6가지 SV 시그니처를 체계적으로 분석하여 유방암 게놈을 형성하는 돌연변이 과정을 탐색했습니다.

*   **시간 분석:** 복제수 변화(CNA)의 부담을 분석하여 유전체 변화가 언제 획득되었는지 **분자 시간(molecular time)**으로 역추적했습니다.

*   **임상 결과 통합:** CDK4/6 억제제, HER2 억제제, 보조 항암화학요법 등 다양한 치료법에 대한 **임상 반응 데이터**와 게놈 특징을 연관시켜 분석했습니다.

### 4. 주요 연구 결과: 새로운 암 유발 요인과 치료 시점의 예측

#### A. 새로운 암 유발 요소 및 게놈 불안정성의 초기 발현

*   **새로운 드라이버 유전자:** *TP53*, *PIK3CA* 등 고전적인 드라이버 유전자 외에도 **4개의 새로운 드라이버 유전자**를 식별했으며, 여기에는 염색질 리모델링에 관여하는 *BCL11B*와 Ras 및 TGF-$\beta$ 신호를 조절하는 *RREB1* 등이 포함됩니다.

*   **게놈 불안정성 시간:** 대부분의 재발성 긴 분절 복제수 변화(CNAs)는 분자 시간의 20% 이내에 획득되었는데, 이는 **게놈 불안정성이 종양 진단보다 수십 년 일찍 시작**되며, 종양 발생의 초기 진화 단계임을 시사합니다.

*   **APOBEC 유전자 변이:** 유전자 변이의 과돌연변이를 유발하는 **APOBEC3A/B 유전자 삭제 변이**의 빈도가 이 코호트(31.8%)에서 유럽 인구(8.5%)보다 **상당히 높았으며**, 이 변이 보유자들은 더 높은 TMB와 APOBEC 관련 돌연변이 시그니처를 보였습니다.

#### B. 임상적 예측 바이오마커의 발굴

*   **HRD 상태와 치료 반응:** 상동 재조합 결핍(HRD)은 삼중 음성 유방암(TNBC) 환자에게 **보조 안트라사이클린-사이클로포스파미드 항암화학요법** 후 **상당히 우수한 무병 생존율(DFS)**을 보였으나, 호르몬 수용체 양성 전이성 유방암 환자에게 **1차 CDK4/6 억제제 치료** 시에는 **예후가 더 나쁨**을 시사했습니다.

*   **종양 이질성(MATH)의 예후 예측:** **종양 내 유전적 이질성(MATH) 점수가 높을수록** 전반적인 생존율이 낮았으며, 특히 HER2 양성 유방암 환자가 1차 항-HER2 치료를 받을 때 **무진행 생존율(PFS)이 더 나쁨**과 관련이 있었습니다.

*   **ERBB2 증폭 메커니즘:** *ERBB2*를 포함한 주요 유전자들의 증폭 중 40% 이상이 **염색체 외 DNA(ecDNA)**에 의해 형성되었지만, **치료 반응 예측**에는 증폭 메커니즘 자체보다 **절대 복제수(ERBB2 CN $\geq$ 33)**가 더 중요한 예측 인자였습니다.

#### C. 치료 저항성 및 재활성화 메커니즘

*   **염색체 파괴(Chromothripsis):** 복잡한 게놈 재배열인 염색체 파괴 사건은 HER2 양성 환자의 신보조 TCHP 요법에 대한 **병리학적 완전 반응(pCR) 사례에서 유의하게 풍부**하게 관찰되었습니다.

*   **치료 저항성 게놈 진화:** HRD 양성 환자의 사례 분석에서, *BRCA1* 유전자 변이가 **추가적인 돌연변이(8-bp 결실)**를 획득하여 손상된 독해 틀(reading frame)을 복구함으로써 HRD 종양을 **HRD 비결핍(HRP) 상태로 되돌리고** 약물(탈라조파립) 저항성을 유발하는 **진화적 기전**이 관찰되었습니다.

### 5. 고찰 및 의의와 시사점: 정밀 종양학의 발전

이 연구는 상세한 임상 정보를 WGS 데이터와 통합하여 유방암 게놈의 이질성과 복잡성에 대한 **새로운 통찰**을 제공했습니다.

*   **WGS 기반 정량적 평가:** WGS는 작은 조직 샘플에 의존하는 기존 병리학적 방법과 달리, **종양 내 유전적 다양성(이질성)**을 정량적으로 파악할 수 있는 포괄적인 접근 방식을 제공하며, 이는 치료 반응 예측에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

*   **HRD의 미묘한 역할:** HRD가 항암화학요법(TNBC)에서는 좋은 반응을, CDK4/6 억제제에서는 나쁜 예후를 예측하는 **이분법적 역할**을 한다는 발견은, HRD와 관련된 치료 전략을 **맞춤화**해야 함을 강조합니다.

*   **진화적 통찰의 중요성:** 게놈에 **시간 축을 통합**함으로써, 암이 수십 년에 걸쳐 진행된다는 점과, 치료 저항성 메커니즘(예: *BRCA1* 복구 돌연변이)이 종양 내에서 어떻게 시간적으로 출현하는지에 대한 **결정적인 통찰**을 제공합니다.

### 이 연구가 중요한 이유:

이 연구는 한국인 유방암 코호트를 대상으로 한 **가장 대규모의, 임상 기록과 통합된 전장 유전체 분석**입니다.

이 연구 결과는 기존의 단편적인 분석을 넘어 **유방암의 복잡한 게놈 지형**을 종합적으로 밝혔을 뿐만 아니라, HRD, TMB, MATH 점수와 같은 WGS 기반의 유전체 특징이 CDK4/6 억제제 및 HER2 억제제와 같은 주요 치료법에 대한 반응을 예측하는 **잠재적인 바이오마커**가 될 수 있음을 입증했습니다.

궁극적으로 이 연구는 **유전체 데이터를 상세한 임상 결과와 결합**하는 것이 어떻게 환자를 위한 **더욱 개인화되고 효과적인 치료 전략**을 개발하는 데 기여하는지 보여주며, 정밀 종양학의 임상 적용을 위한 강력한 토대를 마련했다는 점에서 매우 중요한 의의를 가집니다. 이 발견들은 향후 전향적 임상 시험을 통해 검증되어야 하며, 이를 통해 실제 임상 치료에 활용될 수 있을 것입니다.

Perplexity.ai

이 논문은 ‘한국인 유방암 1,364명의 전체 유전체(Whole Genome)를 통째로 읽어서, 유전자 변화와 치료 반응·예후를 한 번에 연결해 본 초대형 정밀의학 연구’라고 이해하면 됩니다.[1]

***

## 1. 연구 배경과 목적

- 유방암은 같은 병명 아래에서도 재발·전이 위험과 치료 반응이 크게 다른, 매우 이질적인 병입니다.[1]

- 지금까지는 일부 유전자만 보는 표적 패널 검사에 의존해 왔기 때문에, 암 전체 유전체에서 일어나는 복잡한 구조 변화나 돌연변이 패턴, 시간에 따른 변화까지는 잘 보지 못했습니다.[1]

- 이 연구의 핵심 목표는  

  1) 한국인 유방암 1,364건의 전체 유전체와 RNA(전사체)를 모두 분석하고,  

  2) 상세한 진료 기록·치료 약제·반응·재발·생존 정보와 통합해  

  3) “어떤 유전체적 특징이 어떤 치료에 잘 듣고, 예후는 어떤지”를 최대한 구체적으로 밝히는 것이었습니다.[1]

***

## 2. 연구 방법 (쉽게 설명)

- 대상: 2012~2023년 사이 한국 대형 병원 두 곳에서 수술 또는 생검한 유방암 1,364명, 모두 진단 당시 암 조직과 정상 혈액을 함께 확보.[1]

- 검사:

  - 전체 유전체 시퀀싱(WGS): 암·정상 DNA를 모두 읽어, 점 돌연변이, 작은 삽입·결실, 구조 변이(염색체 재배열), 복제수 변화(증폭·결실) 등을 전 범위에서 확인.[1]

  - 전사체 시퀀싱(RNA-seq): 같은 종양의 유전자 발현 패턴을 분석해, PAM50 분류(루미날A/B, HER2-풍부, 기저형 등)와 유전자 증폭이 실제로 얼마나 ‘켜져’ 있는지까지 확인.[1]

- 임상 데이터:

  - 수술 시기, 병기, 호르몬 수용체·HER2 상태, 사용한 항암·표적·호르몬 치료, 재발 시점, 사망 여부 등 상세한 진료 기록을 연결했습니다.[1]

- 분석 포인트:

  - 암을 키우는 ‘드라이버 유전자’ 찾기  

  - 돌연변이 패턴(서명, mutational signatures) 분석  

  - 염색체 구조 재배열·초기/후기 복제수 변화의 “시간 순서” 재구성  

  - 특정 치료(예: HER2 표적, CDK4/6 억제제, 보조 화학요법)에 대한 반응 예측 인자 찾기 등입니다.[1]

***

## 3. 주요 결과 ①: 새로운 드라이버와 돌연변이 패턴

### 3-1. 어떤 유전자들이 특히 중요했나?

- 전체 환자에서 약 1,100만 개의 체세포 돌연변이를 발견했고, 그 중 통계적으로 의미 있게 암 성장을 이끄는 ‘드라이버 유전자’ 41개를 추렸습니다.[1]

- 이미 알려진 TP53, PIK3CA, GATA3 외에 BCL11B, RREB1, RAF1, SPECC1 같은 비교적 새롭거나 드문 드라이버 후보도 발굴했습니다.[1]

  - 예) BCL11B는 유방 줄기세포의 자기 재생과 관련된 전사인자로, 이 유전자가 망가지면 암 발생과 진행에 관여할 수 있음을 시사합니다.[1]

- TP53 변이가 있는 종양은  

  - 더 많은 염색체 이상(불안정성),  

  - 더 높은 유전자 다양성(MATH 점수↑),  

  - 더 나쁜 생존율과 연결되어, “유전적 잡종성이 심하면 예후도 나쁘다”는 점을 재확인했습니다.[1]

### 3-2. 돌연변이 ‘서명’과 HRD

- 유방암마다 어떤 DNA 손상·복구 과정이 주로 작동하는지, 돌연변이 패턴을 통해 분석했습니다.[1]

- 특히 ‘상동재조합 결핍(HRD)’ 관련 패턴(SBS3, ID6 등)을 바탕으로 HRD 점수를 계산했는데, 전체의 약 23%인 315명에서 HRD 양성으로 분류되었습니다.[1]

  - HRD는 기저형에서 가장 많았지만, 다른 아형에도 꽤 존재해 “BRCA 변이 + 기저형”에만 국한된 개념이 아님을 보여줍니다.[1]

- HRD 양성 환자 중 약 40%는 BRCA1/2, RAD51B 등 상동재조합 경로 유전자에 실제 병적 변이가 있었고, 나머지는 유전자 검사로 명확한 원인이 드러나지 않는 ‘기능적 HRD’에 해당했습니다.[1]

### 3-3. APOBEC 관련 고돌연변이

- APOBEC이라는 효소계가 특정 염기서열을 집중적으로 공격해 돌연변이를 만드는 패턴이 상당수 유방암에서 발견됐습니다.[1]

- 한국 코호트에서 APOBEC3A–3B 사이의 큰 유전자 결실(융합) 보유자가 매우 흔했고(약 32%), 이들은  

  - 전체 돌연변이 부담(TMB)이 더 높고,  

  - APOBEC 서명이 더 강하게 나타났습니다.[1]

- 다만 이 결실 자체가 “유방암에 잘 걸리게 하는 강한 유전적 위험 인자”는 아니라는 점도 함께 확인했습니다.[1]

***

## 4. 주요 결과 ②: 구조 변이·증폭과 암의 ‘배선 재설계’

### 4-1. 염색체 재배열과 유전자 융합

- 약 20만 건이 넘는 구조 변이(염색체 잘림·붙음)를 분석했더니,  

  - 8번·11번 염색체 사이의 재배열(예: CCND1, FGFR1, ZNF703를 한데 모으는 사건)이 루미날B 타입에서 자주 발생했고,[1]

  - 17번 염색체의 ERBB2(HER2) 주변이 20번 염색체의 슈퍼-인핸서(강력한 조절 부위)와 자주 붙으면서 HER2 발현을 ‘우회로’로 끌어올리는 패턴이 보였습니다.[1]

- 이는 단순히 유전자 복제수가 많아서가 아니라, 원거리 조절 스위치를 “하이재킹(납치)”하여 특정 암 유전자를 과도하게 켜는 메커니즘이 실제 인체 유방암에서 널리 존재함을 보여줍니다.[1]

### 4-2. 초점 증폭과 ecDNA

- ERBB2, FGFR1, ZNF703, CCND1 네 유전자가 특히 짧은 구간에서 강하게 증폭된 ‘핫스팟’을 형성했습니다.[1]

- 흥미롭게도 이들 초점 증폭의 40% 이상은 염색체 바깥에 떠다니는 ‘ecDNA(초염색체 DNA)’ 형태로 존재했는데,  

  - 전체 환자의 약 28%에서 ecDNA가 관찰되었고,  

  - 특히 ERBB2, FGFR1, ZNF703, CCND1 같은 온코진 증폭과 밀접하게 연관됐습니다.[1]

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## 5. 주요 결과 ③: “언제” 생긴 변이인가? – 암의 시간축 재구성

- 이 연구의 독특한 점 중 하나는, 돌연변이가 일어난 ‘순서’를 역추적해, 암이 수십 년에 걸쳐 어떻게 자라왔는지 추정했다는 것입니다.[1]

- 핵심 발견:

  - 8q21.13(여기에 MYC 포함), 9p23 같은 긴 구간 증폭은 대개 “분자 시간” 상으로 20% 이전, 즉 암이 눈에 보이기 한참 전, 젊은 시기(사춘기 즈음)에 이미 발생했을 것으로 추정됩니다.[1]

  - 이런 초기 증폭을 가진 환자는 전체 생존이 더 나쁘고, 특히 9p23 증폭 + 기저형 조합은 예후가 매우 나빴습니다.[1]

- HRD 양성 암에서는 후반부에 큰 복제수 변화(CNA)가 “폭발적으로” 늘어나는 경우가 많아, DNA 복구 능력 상실이 이후 유전체 붕괴를 가속한다는 그림을 제시합니다.[1]

- 또 한 환자에서는,  

  - 처음에는 BRCA1 기능 상실로 PARP억제제(탈라조파립)에 잘 듣던 암이,  

  - 나중에 BRCA1를 다시 읽을 수 있게 만드는 작은 8bp 보상 돌연변이가 생기면서 “HRD → HRP로 되돌아가” 약제 내성이 생긴 사례를 실제로 포착했습니다.[1]

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## 6. 주요 결과 ④: 치료 반응과 예후를 예측하는 지표들

### 6-1. HER2 표적 치료(수술 전 TCHP) 반응 예측

- HER2 양성 75명에게 수술 전 TCHP(도세탁셀+카보플라틴+트라스투주맙+퍼투주맙)를 투여했을 때, 38명이 병리학적 완전관해(pCR)를 달성했습니다.[1]

- pCR을 잘 예측한 것은:

  - 전통적 지표: HER2 IHC 3+는 민감도는 높지만(거의 대부분 pCR),  

  - 유전체 지표: ERBB2 복제수 ≥33인 경우, pCR을 훨씬 더 정확하게(정밀도·특이도↑) 예측했습니다.[1]

- 즉, “단순 IHC 양성/음성”보다 “실제 복제수가 얼마나 높은가”가 항-HER2 치료 반응을 더 잘 설명해 줄 수 있다는 뜻입니다.[1]

- 또, 유전체가 한 번에 산산조각 났다가 재조립되는 ‘크로모쓰립시스(chromothripsis)’를 가진 종양은 TCHP에 더 잘 반응하는 경향을 보였고, 이를 모델에 더하면 예측력이 더 좋아졌습니다.[1]

### 6-2. 항-HER2 1차 palliative 치료에서의 이질성(MATH 점수)

- 전이성 HER2 양성 45명에서 1차 항-HER2(palliative) 치료 시,

  - 종양 내 이질성을 나타내는 MATH 점수가 높은 그룹(≥40)은  

  - 낮은 그룹보다 진행 무진행 생존(PFS)이 유의하게 짧았습니다.[1]

- 즉, 같은 HER2 양성이라도, 내부 유전적 ‘잡종성’이 심한 종양일수록 항-HER2 치료를 오래 버티지 못하고 빨리 진행하는 것을 의미합니다.[1]

### 6-3. HR+ 전이암에서 CDK4/6 억제제 반응

- 호르몬 수용체 양성 전이 유방암 57명에서 1차 CDK4/6 억제제(팔보시클립, 리보시클립, 아베마시클립) + 호르몬 치료를 분석했습니다.[1]

- 결과:

  - 전체 돌연변이 부담(TMB)이 높은 환자일수록,  

  - HRD 점수가 높은 환자일수록 PFS가 나빴습니다.[1]

- 다변량 분석에서는 HRD 상태가 특히 강력한 ‘나쁜 예후’ 인자로 나타났고, HRD 종양은 세포주기·DNA 복구·분열 체크포인트 관련 유전자 발현이 높아, CDK4/6 억제제에 덜 의존하고 다른 생존 전략을 쓰는 것으로 해석됩니다.[1]

- PTEN 유전자 변이가 있는 경우는 예외 없이 치료가 빨리 실패해, “CDK4/6 억제제 내성 위험 표지자” 후보로 제시되었습니다.[1]

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## 7. 연구의 의의와 시사점

1. **“한국인 유방암 전체 유전체 지도” 완성**  

   - 1,364명이라는 규모, WGS+RNA+정밀 임상정보 통합이라는 점에서 세계 최대급 단일 민족 유방암 유전체 코호트를 구축했습니다.[1]

   - 서양 중심 데이터에서 잘 보이지 않던, 젊은 한국인·동아시아인 특유의 분자 특징을 드러냈다는 점에서, 국내 환자 맞춤형 정밀의학 기반을 마련했다는 의미가 있습니다.[1]

2. **암 발생·진행의 “시간 정보”까지 포함한 3D 유전체 이해**  

   - 단순히 “어디가 고장 났는가?”를 넘어서 “언제 어떤 고장이 먼저 일어나고, 그 다음에 무엇이 이어지는지”를 추적함으로써,  

   - 암 예방·조기 발견·치료 내성의 기전을 한 단계 더 입체적으로 이해하게 했습니다.[1]

3. **실제 진료에 바로 연결 가능한 예측 인자 발굴**  

   - HER2 치료에서 ‘ERBB2 복제수·크로모쓰립시스’,  

   - CDK4/6 억제제에서 ‘TMB·HRD·PTEN 변이’,  

   - 전반적인 예후에서 ‘MATH 점수·초기 CNAs(8q, 9p23 등)’와 같은 구체적인 바이오마커 후보를 제시해, 앞으로 임상시험·가이드라인 개발의 방향을 제시합니다.[1]

4. **WGS 도입의 현실적 가치 증명**  

   - 기존 패널 검사가 놓치던 구조 변이, ecDNA, 돌연변이 서명, 시간 정보까지 통합해, “비싸고 어렵기만 한 기술”이 아니라 실제 환자 치료 결정에 도움을 줄 수 있는 도구가 될 수 있음을 보여줍니다.[1]

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## 8. 이 연구가 왜 중요한가?

이 연구는 “유방암은 하나가 아니라, 서로 다른 진화 경로와 약점·강점을 가진 수많은 유전체 질환의 집합”이라는 사실을, 전례 없는 규모의 실제 환자 데이터로 증명했습니다.  특히 한국인 코호트에서 얻은 전체 유전체와 임상 반응 정보를 정밀하게 연결함으로써, 앞으로 ‘어떤 환자에게 어떤 약을 언제 써야 가장 효과적인가’를 더 과학적으로 선택할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 큰 의미가 있습니다.[1]

Kimi

**[서울대 삼성서울병원 등 국내 15개 기관 공동연구]  

“1,364명 한국인 유방암 환자의 **전체 유전자(게놈) 지도** 처음 그렸다!”**

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### 📌 연구 배경  

유방암은 아직도 한국 여성 암 중 1위다.  

그런데 같은 ‘유방암’이라도 누구는 약만 먹어도 10년 이상 살고, 누구는 1~2년 만에 재발한다.  

왜 그럴까? → **각자의 암이 가진 유전자 변이(=지문)가 다르기 때문**  

그동안 국내 연구는 서양인 데이터에 의존하거나, 유전자 일부만 보는 ‘표적’ 검사에 머물렀다.  

결국 **한국인만의 ‘전체 유전자 지도’** 가 필요했다.

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### 🎯 연구 목적  

1. 한국인 유방암 환자 1,364명의 **전체 게놈(whole-genome)** 을 읽어  

   “어떤 유전자 변이가 우리에게 얼마나 자주 있는지” **사전 대사전**을 만든다.  

2. 그 지도를 병원 기록(수술·항암·표적치료 반응·재발·생존)과 한명쮜 연결해  

   “이 변이를 가진 환자는 어떤 치료에 잘 반응한다” 를 찾아낸다.  

3. 기존 검사로는 보이지 않던 **예측 지표(바이오마커)** 를 새로 세운다.

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### 🧬 연구 방법 (핵심만)  

- 2012~2023년 서울대·가톨릭대 등 15개 병원에서 수술·조직검사를 받은 환자 중  

  **정상 조직(혈액) + 암 조직 쌍** 이 남아 있는 1,364명 선택.  

- **전체 게놈 30억 염기**를 Illumina 차세대 염기서염(NovaSeq)으로 40× 깊이로 읽고,  

  - 작은 글자 바뀜(SNV)  

  - 글자 끼워넣기/빼기(indel)  

  - 큰 조각 뒤바뀜·잘림(구조변이, SV)  

  - 한 구간이 복사된 것(복수변이, CNA)까지 전부 찾음.  

- 같은 사람의 **RNA(전사체)** 도 함께 읽어 어떤 유전자가 ‘과잉 표현’ 됐는지 확인.  

- 평균 44세의 젊은 한국인 특성(서양보다 10년 이상 젊음)을 반영해 PAM50(루미널 A/B·HER2·기저형 등)으로 분류.  

- 수술 후 **평균 5.1년 추적**하면서 재발·생존·치료 반응 기록과 매칭.

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### 🔍 주요 결과 (쉽게 풀어 쓴 ‘5가지 뉴스’)

| 뉴스 | 요약 | 왜 내게 중요한가? |

|---|---|---|

| **1. “한국인만의 새 용의자 4명”** | 기존에는 몰랠던 **BCL11B·RREB1·RAF1·SPECC1**라는 유전자가 유방암을 몰고 가는 ‘드라이버’로 첫 등장. | 향후 표적약물 개발의 새 과녁이 될 수 있다. |

| **2. “유전자 불균형(HRD) 23%, 그러나…”** | 전체의 23%(315명)가 **DNA 이중절단 수리가 안 되는 HRD형**.  - 72%는 삼중음성(기저형)  - 28%는 호르몬 수용체(+)였다. | **항암제 ‘올바로’(PARP 억제제) 국내 사용 기준**을 기존 BRCA 돌연변이만 아닌 ‘게놈 신호’로 확장할 근거. |

| **3. “APOBEC3A/B 삭제, 한국인 32% vs 서양 9%”** | **APOBEC**라는 ‘돌연변이 유발효소’ 관련 유전자가 한국인의 3명 중 1명은 **선천적으로 삭제** 돼 있다. | 같은 APOBEC 서명이 많은 암은 **면역치료 반응이 좋을 가능성**이 커지는 등 향후 치료 선택의 **새 지표**. |

| **4. “HER2 3+라도 ‘복사수 33’ 미만이면 반응 떨어진다”** | HER2 표적항앞(트라스투주맙+퍼투주맙)을 쓴 75명 중 **병리완전관해(pCR) 51%**.  - pCR 그룹은 **ERBB2 복사수 ≥33** 이 79%.  - **면역염색(IHC) 3+라도 복사수 낮으면 pCR 낮음**. | **‘게놈 수치’가 기존 병리검사보다 정확한 예측 지표**라는 증거. |

| **5. “9p23 증폭=기저형 유방암의 ‘불길한 신호’”** | 9번 염색체 팔(9p23)이 **전체적으로 증가한 50명**은 **사망 위험이 2.45배↑**. | 기존에는 몰랐던 **한국인 기저형의 ‘고위험 군’** 을 가려내 **더 강한 항암·면역치료**를 미리 결정할 수 있다. |

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### 💡 연구자들이 덧붙은 ‘시사점’

1. **“암은 유전자 시계를 가진다”**  

   대부분 큰 복사 변이는 **진단 10~20년 전(청소년기)에 이미 시작**됐다.  

   → **조기 검사·예방적 중재**의 시간대를 훨씬 앞당길 수 있다.

2. **“같은 HRD라도 약이 다르게 먹힌다”**  

   - 삼중음성 → **HRD 높을수록 항암제 잘 먹힘(재발↓)**  

   - 호르몬(+) → **HRD 높을수록 CDK4/6 억제제 잘 안 먹힘(진행↑)**  

   → **치료 전 HRD-게놈 점수**를 측정해 약을 바꾸는 **‘정밀 전략’** 가능.

3. **“염색체가 터져 재편된 ‘크로모트립시스’=HER2표적 치료 반응 지표”**  

   HER2 약물 반응 예측 정확도를 **71% → 85%**로 끌어올릴 수 있다.

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### 📖 왜 이 연구가 중요한가?

- **국내 최대·최초 ‘한국인 전체 게놈+장기 추적’** 데이터 세트 탄생.  

- **‘유전자 한두 개’만 보는 기존 검사** 벽 넘어, **30억 글자 전체를 한방에** 읽고 치료 길을 찾는 **‘게놈 기반 정밀의학’** 실증.  

- **PARP 억제제·면역치료·CDK4/6 억제제** 등 고가 표적약 **누구에게 쓸지**를 **값싼 게놈 지표**로 가려낼 수 있어 **의료비 절감·치료 성공률 ↑** 기대.  

- 앞으로 **국가 암 게놈 프로젝트**나 **임상 시험** 설계 시 **한국인 표준 지도**로 활용 → **글로벌 의학계에 K-유방암 표준** 제시.

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**한 줄로 정리**  

“이제 유방암 치료는 ‘조직학 이름’이 아닌 **각자의 30억 글자 지도**를 보고 결정하는 시대이고, 한국인을 위한 **첫 번째 지도**가 완성됐다!”

출처: @ye._.vely618