국내 연구진이 수십만명의 유전변이 및 코로나19 데이터를 분석해 유전적 다양성에 따른 바이러스 침투 기작을 밝혔다.

한국과학기술정보연구원(KISTI)은 보유중인 슈퍼컴퓨터 누리온을 활용해 개인 유전형 변이에 따른 hACE2 단백질 구조의 다양성을 탐색하고 이에 따른 코로나19 바이러스 SARS-CoV-2와 결합에너지의 변화를 도출했다고 13일 밝혔다.

hACE2 단백질은 코로나 바이러스가 인간세포에 접합키 위한 세포막 단백질이며 SARS-CoV-2와의 결합에너지 크기가 감염 저항성에 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다.

이번 연구는 영국 UKBiobank에서 수집된 20만 명 규모의 유전변이 및 코로나19 감염 검사 데이터를 분석하고, 해당 분석결과를 누리온을 활용해 계산한 SARS-CoV-2 바이러스 결합에너지를 비교하는 방식으로 수행됐다.

KISTI 슈퍼컴퓨팅응용센터 바이오의료팀은 생물정보학 분야의 전문성을 바탕으로 영국의 대규모 유전변이 데이터를 분석하고 슈퍼컴퓨팅 계산으로 SARS-CoV-2의 스파이크 단백질과 hACE2 단백질의 결합력 측정을 빠르고 효과적으로 수행했다.

이번 연구에서 20여만명의 유전체 분석을 통해 총 701개의 인체 유전자 변이가 검출됐고 이 중 181개의 변이가 hACE2의 기능 또는 구조에 영향을 미치는 것으로 분석됐다.

또 hACE2 변이에 의한 코로나19 검사의 양성률 차이를 평가한 결과, K26R 및 R219C는 더 높은 양성률을 보이는 반면 A614S 및 Q86R은 변이된 아미노산에서 더 낮은 양성률을 나타내는 등 단일 염기 치환이 SARS-CoV-2 감염과 관련이 있음을 확인했다.

특히 슈퍼컴퓨터를 활용해 hACE2 변이 중에서 아미노산의 위치에 따라 6개의 변이를 선택해 결합력 및 분자의 움직임을 분석, hACE2 단백질의 유연성이 SARS-CoV-2와 hACE2 단백질의 상호작용에 주된 영향을 미치는 것을 확인했다.

이는 인체 유전자 차이에 따라 코로나19 감염 저항성이 달라질 가능성이 높다는 의미다.

연구책임자인 백효정·서상재 박사는 "이번 hACE2 관련 유전변이에 따른 COVID-19 바이러스 결합 연구는 영국의 실제 코로나19 감염 검사 데이터를 활용해 의미가 더 크다"며 "국내에서도 바이오 빅데이터가 축적되고 이를 통해 신규 감염병 대응 연구가 효율화되기를 기대한다"고 말했다.

이번 연구 결과는 생물정보학 분야 국제 저널인 'PLoS Computational Biology'에 지난 11일 온라인 게재됐다.(Paik et al, Analysis of the docking property of host variants of hACE2 for SARS-CoV-2 in a large cohort)

KISTI 정민중 슈퍼컴퓨팅응용센터장은 "팬데믹 이후 유전체 및 보건의료 분야의 슈퍼컴퓨팅 응용연구가 활발해져 다양한 사회문제가 해결되길 기대한다"고 밝혔다.