최근 유전체 분석 기술과 빅데이터 처리 인공지능(AI) 기술이 급속히 발전하면서, 전 세계적으로 국가 단위의 대규모 유전체 프로젝트가 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어 영국의 UK Biobank 프로젝트와 미국의 All of Us 프로젝트는 국가 차원의 사업을 통해 방대한 양의 유전체 데이터와 임상 정보 및 시료를 확보하고 있습니다. 이와 같은 글로벌 연구 흐름에 동참하기 위해 우리나라에서 추진 중인 ‘국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업’에서는 한국생명공학연구원 국가생명연구자원정보센터(KOBIC)가 대규모 유전체 및 오믹스 정보 생산 및 분석을 담당하고 있습니다.

이러한 대규모 유전체 프로젝트의 궁극적인 목표는 개인의 유전체 정보를 바탕으로 질병의 발생 원인을 규명하고, 개인별 맞춤형 진단과 치료를 가능하게 하는 것입니다. 이를 위해 많은 연구기관에서 다양한 방식의 유전체 분석 연구가 진행되고 있으며, 실질적인 성과를 이루어가고 있습니다. 그러나 유전체 분석 과정에서 발생할 수 있는 여러 가지 기술적 변수들도 존재하고 있으며, 연구의 신뢰성을 높이기 위해 이러한 변수들을 효과적으로 관리하고 극복하는 지속적인 노력이 요구됩니다.

이 중에서 대규모 유전체 분석의 신뢰성 확보를 위해 중요하게 고려해야 할 기술적 요인 중 하나로 ‘배치 효과(batch effect)’가 있습니다.

배치 효과란 실험 과정에서 기술적 변수들로 인해 데이터 편차가 발생하는 현상을 의미합니다. 이는 동일한 연구 프로젝트 내에서도 서로 다른 시기에 수집되거나 다른 시퀀싱 플랫폼으로 생산한 샘플 간에도 나타날 수 있습니다.

특히 장기간 진행되는 대규모 프로젝트에서는 시퀀싱 기술의 발전이나 실험 조건의 변화 등이 불가피하게 발생하기 때문에 데이터 생산 시기에 따라 기술적 편차가 나타나는 것은 자연스러운 현상입니다. 예를 들어 과거에는 Illumina HiSeq 등 특정 시퀀싱 플랫폼이 주로 사용되었으나 최근 들어 NovaSeq 시리즈와 같은 보다 진보된 플랫폼이 널리 사용되고 있습니다. 또한 같은 플랫폼이라도 시약이나 분석 방법이 개선될 수 있기 때문에 기술적 편차는 지속적으로 발생할 가능성이 있습니다.

이러한 배치 효과는 단순한 기술적 차이로 보일 수 있지만, 실제 분석에서는 중요한 결과 왜곡의 원인이 될 수도 있습니다. 특히 환자군과 정상 대조군 사이의 유전적 변이를 비교하는 질병 관련 연구에서는 배치 효과로 인한 기술적 차이가 마치 질병과 연관된 유전적 요인으로 잘못 인식되어 거짓 양성(false positive) 결과를 초래할 수 있습니다. 이는 후속 연구와 임상 적용 단계에서 연구 결과의 신뢰성을 저하시키는 원인이 될 수 있어, 배치 효과를 정확하게 탐지하고 보정하는 과정이 필수적으로 요구됩니다.

국내에서 진행한 대규모 게놈 프로젝트(1만명 급)에서 배치 효과의 중요성을 보여준 사례가 있습니다. 이 프로젝트에서는 한국인의 집단 특성상 유전적 동질성(homogeneity)이 높아 작은 기술적 편차가 분석 결과에 비교적 뚜렷하게 나타났습니다. 분석 과정에서는 기존의 일반적인 배치 효과 보정 방법을 적용했으나 완전한 보정이 어려웠고, 추가적으로 대립유전자 균형 편향(allele balance bias)와 같은 품질 지표를 활용해 배치 효과를 더 세부적으로 탐지하고 보정하여 결과의 신뢰성을 높일 수 있었습니다. 물론 이 방법은 한 사례에서 효과적이었으나, 다른 연구에서는 다양한 추가적인 기술적 접근법이 필요할 수 있습니다.

이러한 사례를 통해 대규모 유전체 분석에서 배치 효과 보정은 연구자가 필수적으로 고려해야 하는 중요한 요소 중 하나임을 알 수 있습니다. 그러나 배치 효과가 유전체 분석의 유일하거나 가장 중요한 이슈라는 의미는 아니며, 데이터 품질, 샘플링의 정확성, 인구학적 특성 등 여러 요소와 함께 통합적으로 고려해야 합니다. 장기간 진행되는 국가 규모의 대규모 프로젝트에서는 이러한 기술적 이슈들을 관리할 수 있는 접근법을 지속적으로 개발하는 것이 매우 중요합니다.

결론적으로, 배치 효과를 비롯한 다양한 기술적 변수들에 대한 연구자들의 지속적인 관심과 해결 노력이 있을 때, 대규모 유전체 프로젝트는 더욱 신뢰성 있는 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 궁극적인 목표인 정밀의료 및 개인 맞춤형 의료를 성공적으로 실현할 수 있을 것입니다. 앞으로도 이러한 기술적 고려사항들을 효과적으로 관리하기 위한 연구가 지속적으로 필요할 것입니다.

KOBIC에 입사한 지 어느덧 4개월여의 시간이 흘렀습니다. 짧다면 짧고, 또 길다면 길게 느껴지는 시간이었습니다. 이번 글에서는 최근까지 '등록 양식 고도화 작업'을 수행했던, 단일세포와 공간전사체 데이터에 관한 이야기를 나누고자 합니다. 

흔히 조직 수준의 평균적인 유전자 발현을 확인하는 bulk RNA-seq을 과일 셰이크에, 조직을 이루는 개별 세포 단위로 쪼개어 유전자 발현을 측정하는 단일세포 전사체 데이터를 개별 과일에 비교하곤 합니다. 그렇다면, 발현량에 세포나 조직의 위치 정보를 더해 조직 구조와 세포 상호작용을 이해할 수 있는 공간 전사체 데이터는 개별 식재료들을 정교하게 배치한 정찬이라고 볼 수 있을 것입니다. High-throughput sequencing(HTS) 기술은 어떻게 이러한 샘플의 복잡성을 반영하는 방향으로 발전할 수 있었을까요?

제가 처음 대학원 문을 두드리던 무렵에는 RNA-seq이 Microarray를 대체하고 주류 전사체 데이터 생산 기술로 자리매김하고 있었습니다. 이 데이터들에 익숙해질 무렵 단일세포 시퀀싱 기술로 생성된 전사체 데이터를 처음 접하고, 충격을 받았습니다. 여러 연구자가 경쟁하며 개별 연구에서 다루는 세포 수가 순식간에 백만 단위 규모로 폭발적으로 증가했죠. 그러나 시간이 지나며 세포 수라는 양적 가치에서 복합적인 정보들을 통합하는 질적 가치로 연구의 무게중심이 옮겨가는 흐름이 뚜렷해졌습니다. 여전히 많은 세포를 분석하는 연구는 계속되고 있지만, 이제는 여러 오믹스 기술과 공간 정보를 통합하여 개별 샘플로부터 더 풍부한 정보를 얻고, 이를 바탕으로 더 복잡한 생물학적 질문에 답하는 방향으로 연구가 진화하고 있습니다.  

이러한 변화를 지켜보며 자연스레 떠오른 개념이 '양질전화(量質轉化)'입니다. 양적 변화가 점진적으로 축적되다 보면 어느 순간 질적 변화가 일어난다는 철학적 개념인데, HTS 기술 발전에 따라 단일세포와 공간전사체 기술의 등장을 지켜보며 이러한 개념을 엿볼 수 있었습니다.  

HTS 기술이 성숙함에 따라 단순히 '더 많은 양'의 데이터를 생산한 것이 아닙니다. 단일 실험에서 수십억 개의 시퀀싱 read를 생산할 수 있게 되었고, 이는 단순한 양적 증가를 넘어 질적 변화를 가능하게 했습니다. 데이터 처리량의 규모가 특정 임계점을 넘어서자, 이전에는 불가능했던 패턴 인식과 통찰이 가능해진 것입니다. 세포 단위 정보를 식별하여 고해상도 데이터를 생산하거나, 공간 정보를 추가하여 기존의 유전자 발현 데이터에 새로운 맥락을 더하는 기술적 발전은 모두 시퀀싱 기술의 발전을 통해 점진적으로 증가한 생산량이 어느 수준에 도달하여 나타난 결과일 것입니다.

이렇게 생산된 단일세포와 공간전사체 데이터는 기존의 시퀀싱 데이터와는 상이한 특성들을 지닙니다. 세포 분리 방법, 세포 포집 효율, 이미징 정보 획득을 위한 조직 처리 과정 등 생산과정이 훨씬 복잡할 뿐만 아니라, 생성되는 데이터 자체도 세포 유형별 정보, 세포 간 상호작용, 공간적 분포 등 다층적인 정보를 포함합니다. 그동안 단일세포와 공간전사체 데이터가 국가 바이오 데이터 스테이션(K-BDS)에 등록되지 않은 것은 아니지만, 기존 양식으로는 데이터와 생산과정의 다양한 특성을 충분히 담아내지 못했기에 등록양식 고도화 작업이 필요했습니다. 

고도화를 통해 담아내고자 했던 것은 먼저 다양한 데이터의 형태였습니다. 과거에는 몇 가지 표준화된 형식으로 데이터를 관리할 수 있었지만, 이제는 다양한 플랫폼과 기술에서 생성된 데이터의 이질성이 더욱 커졌습니다. 다양한 단일세포 및 공간전사체 기술들은 기존의 KRA뿐 아니라 서로 간에도 다른 형식과 해상도의 데이터를 생성하지만, '단일세포' 또는 '공간전사체'라는 범주 내에서 이들 데이터의 등록이 간편하게 이루어질 수 있도록 했습니다.  

또한 메타데이터에 작성해야 할 항목들이 크게 늘어났습니다. 새로운 플랫폼과 기술에 따라 데이터를 해석하고 재현하기 위해서는 더 많은 실험 조건과 기술적 세부 사항이 기록되어야 합니다. 예를 들어, 단일세포 실험에서는 세포 분리 방법, 캡처 효율, 시퀀싱 깊이 등이, 공간전사체 실험에서는 조직 처리 방법, 섹션 두께 등 이미징 정보뿐 아니라 시퀀싱 정보와 산출된 이미지 정보를 연결하는 프로토콜 또한 중요한 메타데이터가 됩니다.  

특히 이번 등록 양식 고도화에서는 발현량 매트릭스뿐 아니라 사용자가 제출하는 분석 데이터의 주요 유형을 정의하고 이들이 유래한 샘플 정보와의 연계성을 검증하여 사용자들의 편의를 도모하고자 했습니다. 이는 현재 NCBI GEO나 EBI의 Biostudies를 비롯한 주요 데이터베이스에서도 제공하지 않는 기능이라, 활용성 증대를 통해 K-BDS의 경쟁력을 강화하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.  

시퀀싱 기술을 비롯한 바이오 데이터 생산 기술은 앞으로도 계속 발전할 것이며, 새로운 형태의 데이터들이 지속적으로 등장할 것입니다. K-BDS에서도 이러한 기술적 발전을 적시에 파악하고 반영하고자 노력하지만, 등록 양식의 고도화는 기술의 발전 속도를 따라가기 어려운 것이 현실입니다. 그럼에도 불구하고 이러한 노력은 필수적입니다. 새로운 기술로 생산된 데이터는 그에 맞는 메타데이터 없이 제대로 사용하기 어렵고, 충분한 부가 정보 없이 등록된 데이터는 추후 활용 가치가 크게 떨어지기 때문입니다. 그렇기 때문에 이번에 고도화될 단일세포와 공간전사체 데이터 등록양식이 오래도록 유용함을 잃지 않고 연구자들의 데이터 등록에 사용될 수 있기를 바랍니다.

지난 2개의 글을 통해 미국 달러화가 어떻게 전 세계에 널리 퍼지게 되었고 일본 경제와 엔화가 어떤 과정으로 달러 패권에 백기를 들게 됐는지 말씀드렸습니다. 마지막으로 위안화 이야기를 해보겠습니다. 2기 트럼프 행정부 출범이후 미국은 무역적자를 빌미로 전 세계에 관세 폭탄을 투하하고 있습니다. 그 표적의 중심에는 역시 중국이 있습니다.

<이미지 출처: 조선일보(https://www.chosun.com/economy/economy_general/2025/02/20/2YJIMYY4ZJCOHBL7LPMVBKRJXQ/)>

위 이미지는 뉴스기사에서 발췌한 2024년도 대미 무역흑자 국가 순위입니다. 역사는 반복됩니다. 미국은 중국에게 ‘제2의 플라자 합의’를 요구할 수 있을지, 그리고 어떤 방향으로 판을 짜 갈지 궁금해집니다.

1편에서 네트워크 외부성 개념을 설명하면서 화폐가 국제적으로 통용되기 위한 몇몇 조건을 설명 드렸습니다. 중국몽(China Dream)을 아시나요? 이는 2012년 시진핑이 중국 최고 리더로 부임하면서 내세운 정치지도 개념입니다. 그 중심에는 ‘위안화의 국제화’가 있습니다. 하지만 중국은 일본의 사례와 1990년 중후반 아시아의 여러 나라들이 겪었던 외환위기 및 그 결과를 철저히 학습했습니다. 중국이 금융시장을 개방하지 않고 ‘관리변동환율제’를 고집하는 이유이지 않을까 싶습니다. 위안화의 국제화를 원하면서 금융시장은 개방하지 않는다니, 생각해 보면 조금은 모순적입니다.. 그렇다면 중국의 속셈은 무엇이었을까요.

먼저 일대일로(一帶一路) 프로젝트입니다. 이는 중국의 신(新)실크로드 전략으로 내륙과 해상의 경제벨트 구축을 의미합니다. 신중국 설립 100주년이 되는 2049년까지 현대판 실크로드를 재구축해 중국과 주변 국가의 경제·무역협력을 확대한다는 목적을 가지고 있습니다.

<이미지 출처: Economist(https://www.economist.com/special-report/2020/02/06/china-wants-to-put-itself-back-at-the-centre-of-the-world)>

쉽게 말해 내륙길(철도)과 해상길(항구)를 건설하는 대규모 인프라 사업을 벌이되 핵심은 이를 위안화로 지원한다는 것입니다. 그 구체적인 방안은 위안화 채권 발행과 통화 스왑(swap)의 두 가지입니다. 채권은 향후 중국에게 갚아야 하는 빚이 되는 것이고, 통화 스왑은 해당 국가의 통화와 위안화를 약정된 환율로 맞교환 하는 방식입니다. 금융시장 개방 없이 위안화를 중국 밖으로 내 보내는 방법이 이해가 되시나요? 제2차 세계대전 이후 유럽 재건을 목적으로 하늘에서 달러를 뿌렸던 것과 유사한 방식입니다.

두 번째로는 페트로 위안화입니다. 중국은 미국이 장악하고 있는 석유 에너지 시스템을 벗어나고자 하는 동시에 위안화로 원유수입대금을 결제하기 위해 엄청난 노력을 기울이고 있습니다. 태양광, 풍력 등 석유대체 에너지원에 대한 기술개발 및 생산시설 투자를 늘리고 있으며 동시에 사우디아라비아, 러시아와 지속적으로 원유와 가스의 위안화 결제를 협의하고 있습니다. 사우디는 빈 살만, 러시아는 푸틴이라는 ‘스트롱맨’이 집권하고 있으니 가능성이 없는 이야기는 아닌 듯합니다. 최근 미국이 러시아-우크라이나 전쟁 종결에서 취하고 있는 입장은 이러한 맥락에서 이해한다면 납득이 갈 수도 있습니다.

달러 패권에 대한 위안화의 도전은 위기는 있었지만 아직 끝나지 않았습니다. 직접적인 통화 전략이 아닌 과학기술(예, DeepSeek, KOBICian 45호), 외교 분야에서 지속적으로 방안을 찾고 있는 중입니다. 판을 흔들고 미국에 협상 카드로 쓸 수 있는 무언가가 나올 때 까지 계속되겠죠. 3개의 짧은 글을 통해 달러 패권과 일본 엔화, 중국 위안화의 도전에 대해서 알아보았습니다. 화폐로 주제를 정한 이유는 네트워크 외부성이라는 개념이 생명연구자원(데이터, 소재)에도 적용 될 수 있다는 아이디어 때문이었습니다. 그렇다면 앞으로 어떤 전략을 취해야 우리나라 생명연구자원이 글로벌 연구자들의 선택을 받을 수 있을까요? 우리가 내어주어야 할 것과 취할 수 있는 것이 무엇인지 깊이 있게 고민해야합니다. 다음 글에서는 이러한 고민들을 국가 정책으로 구체화하는 이야기를 해보고자 합니다. KOBIC은 현재 ‘제4차 국가생명연구자원 관리·활용 기본계획’ 기획연구를 수행 중에 있습니다. 더 재밌는 이야기로 돌아오겠습니다.