소개 – COVID-19와 차세대 염기 서열 결정
코로나바이러스 NGS의 가용성과 경제성 덕분에 차세대 염기 서열 결정(NGS)은 과학계가 COVID-19 팬데믹에 대응하는 핵심 구성 요소로 자리 잡았습니다. 유전체 데이터를 통해 전례 없는 병원체 감시와 바이러스 유전체 서열을 기반으로 한 진단 검사 및 백신의 신속한 개발이 가능해졌습니다.
SARS-CoV-2 유전체에 대한 최초의 연구는 중국 상하이에 있는 Fudan University 산하 Shanghai Public Health Clinical Centre 연구진에 의해 이루어졌습니다. Yong-Zhen Zhang 교수가 이끄는 연구팀은 2019년 12월 26일 우한의 한 환자로부터 채취한 분리주 검체를 분석해 유전체 서열을 분석했고, 2020년 1월 5일에 유전체 조립을 완성했습니다. 연구팀은 해당 유전체 서열을 오랜 협력자인 호주 University of Sydney의 바이러스학자 Eddie Holmes 교수와 공유했습니다. Holmes 교수는 1월 11일에 이 서열을 공개 데이터베이스에 업로드하며 세계에 이 유기체의 유전체를 처음으로 소개했습니다.
이 서열 데이터는 즉시 백신 개발에 활용되어, 임상 시험 외의 상황에서 처음 사용된 두 종류의 mRNA 백신의 기반이 되었습니다. 또한 현재 널리 사용되고 있는 다수의 SARS-CoV-2 진단 검사의 기초가 되기도 했습니다.
그러나 염기 서열 분석 노력은 거기서 멈추지 않았습니다. 2021년 초까지 60만 개가 넘는 바이러스 유전체의 염기 서열이 분석되어 GISAID 데이터베이스에 공개되었습니다[1]. 이렇게 짧은 기간 안에 그 어떤 병원체보다도 유전체 서열이 많이 분석된 것입니다. 이 놀라운 데이터 수집 덕분에 과학자들은 바이러스의 확산을 추적하고, 계통 유전학적 데이터에 기반한 전파 경로를 지도화하고, 돌연변이 속도를 측정하고, 주요 변이체의 출현을 확인하고, 슈퍼 전파자 사건을 식별할 수 있게 되었습니다.
이러한 성과들은 수많은 분리주에서 생성된 전체 유전체 염기 서열 분석 데이터 없이는 불가능했을 것입니다. 미국 및 영국과 같은 나라에서는 검사실이 분자 진단 분석 실행 후 남은 소량의 검체를 처리할 수 있도록 설계한 염기 서열 분석 워크플로를 구축했습니다[2]. 팬데믹은 엄청난 피해를 초래했지만, 전 세계 검사실에서 생성된 NGS 데이터의 기여는 바이러스 유전체학의 일종의 황금기를 열었습니다.
예를 들어 일본의 과학자들은 수만 건의 SARS-CoV-2 유전체 서열을 생성하여 공개했습니다. 이러한 정보 덕분에 그들은 영국, 남아프리카 공화국, 브라질에서 처음 확인된 변이체가 일본에서 발생한 사례[3]를 발견할 수 있었습니다. 해당 변이체는 원래의 바이러스보다 전염력이 높고 특정 백신의 효과를 떨어뜨릴 가능성이 있습니다. 최근 일본에서 공공 데이터베이스에 등록한 서열은 Nagasaki University, National Institute of Infectious Diseases, Ibaraki Prefectural Institute of Public Health에서 제출한 것입니다.
아시아 태평양 지역의 최근 유전체 염기 서열 데이터 기여국[4]에는 방글라데시, 브루나이, 중국, 홍콩, 인도[5], 인도네시아[6], 필리핀, 한국, 호주가 포함되어 있습니다. 일부 기관들은 거주민들에게 최신 정보를 제공하기 위해 소셜 미디어를 활용하고 있습니다. 예를 들어 Philippine Genome Center는 최근 다음과 같은 글을 트위터에 게시했습니다. “SARS-CoV-2 변이체 중 스파이크 단백질 부위에 여러 우려되는 돌연변이를 포함한 변이체가 PGC의 DNA Sequencing Core Facility에서 전체 유전체 분석을 통해 처음 검출되었으며, 필리핀에서 유전체 분석으로 확인되었습니다. 이 변이체는 2021년 3월 10일 공식적으로 Lineage P.3으로 지정되었습니다.”
자국의 COVID-19 사례 중 일정 비율을 대표적으로 염기 서열 분석하는 국가는 바이러스가 어떻게 진화하고 있으며, 어떤 돌연변이가 특히 우려되는지를 파악하는 데 중요한 정보를 제공하고 있습니다. 예를 들어 영국에서 처음 발견된 B.1.1.7 변이체와 남아프리카 공화국에서 처음 발견된 B.1.351 변이체는 SARS-CoV-2의 표준 진화 속도를 기준으로 예상했던 것보다 훨씬 많은 돌연변이를 포함하고 있습니다[7]. 이로 인해 과학자들은 이러한 전염성이 강한 변이체가 장기 감염 환자들의 체내에서 진화했을 가능성을 제기하고 있습니다[8]. 많은 수의 돌연변이는 면역 체계의 강하고 반복적인 선택 압력에 반응한 바이러스의 진화 결과를 반영하는 것일 수 있습니다.
일부 국가에서는 NGS 도구가 지역 사회 감시 프로그램에 활용되기도 했는데, 하수 기반의 프로그램인 경우가 많았습니다[9]. 지역 하수에서 관찰되는 바이러스 다양성과 양의 추세는 몇 주 후 해당 지역에서 임상적으로 관찰될 양상을 미리 보여 주는 경우가 많으며, 이러한 정보는 특히 지역 봉쇄와 같은 방역 조치를 포함한 공중 보건 정책 수립에 도움이 될 수 있습니다.
별도로 MetaSUB으로 알려진 자원봉사자 주도 프로젝트[10]는 전 세계 도시의 교통 시스템 등 공공장소에서 수집한 검체의 메타유전체 염기 서열 분석을 수행합니다. 지난 1년 동안 이러한 검체에는 SARS-CoV-2 유전체가 포함되어 있었으며, 그 데이터는 대체로 해당 지역의 임상적 추세와 일치했습니다.
World Health Organisation 산하 Global Infectious Hazard Preparedness 책임자인 Sylvie Briand는 최근 발간된 SARS-CoV-2 유전체 염기 서열 분석 활용 가이드에 다음과 같이 썼습니다. “더 많은 국가가 염기 서열 분석 프로그램을 시행함에 따라 다양한 기후, 생태계, 문화, 생활 방식, 생물권 내에서 신종 병원체의 세계와 인간 및 동물 간 상호 작용을 더 잘 이해할 기회가 늘어날 것입니다[11]. 미래의 위협에 더 잘 대비하기 위해서는 유전체 염기 서열 분석을 전 세계 보건 커뮤니티의 관행에 신속히 통합하는 것이 필수적입니다.”
COVID-19 팬데믹은 전체 유전체 염기 서열 분석의 가치와 함께, 전 세계로 확산되기 전에 새로운 감염병을 조기에 발견하기 위한 선제적 감염병 감시의 필요성을 부각시켰습니다. 다음 팬데믹 위협에 더 잘 대비하기 위해서는 적절한 자원을 투자하고 감시 인프라를 구축하는 것이 필수적입니다.
유전체 감시 및 역학은 검사실 진단이 COVID-19 관리에 어떻게 기여하고 있는지를 보여 주는 한 가지 예시일 뿐입니다. 이와 관련된 다양한 기회에 대해 더 알아보려면 Asia Pacific Medical Technology Association(APACMed)이 발간한 새 보고서인 The Critical Role of Diagnostics in COVID-19 Management를 확인해 보세요.
참고 문헌:
[1] GISAID 데이터베이스
[2] Sequencing COVID-19 at the Sanger Institute, Sanger Institute 블로그
[3] The Critical Role of Diagnostics in COVID-19 management, APACMed
[4] Genomic epidemiology of novel coronavirus – Asia-focused subsampling, Nextstrain
[5] “Coronavirus: India hunts for new strains as Covid wave looms”, BBC
[6] “Indonesia ramps up efforts to spot elusive COVID variants”, Nikkei Asia
[7] “The most worrying mutations in five emerging coronavirus variants”, Scientific American
[8] “‘An accelerated cauldron of evolution’: Covid-19 patients with cancer, HIV, may play a role in emergence of variants”, The Washington Post
[9] “Tracking COVID-19 with wasterwater”, Nature Biotechnology
[10] MetaSUB 컨소시엄
[11] World Health Organisation Guidelines on Genomic Sequencing of SARS-CoV-2
