[뉴스투데이=박진영 기자] 유전체분석가는 생명체의 유전체 빅데이터를 분석해 질병을 예방하는 전문가를 말한다. 유전체 분석가가 되기 위해서는 생물학에 대한 지식과 컴퓨터 과학 기술이 필요하다.

국내 유전체 분석 사업은 질병 예측검사가 제한되는 등 규제에 묶여 검사 항목이 확대될 필요가 있다. 앞으로 유전체 분석 시장이 질병 예측을 넘어 화장품 개발, 건강기능식품 개발 등 다양한 융합 분야로 발전할 가능성이 높은 만큼 유전체분석가의 미래도 밝다고 할 수 있다.

■ ‘유전체분석가’가 하는 일은?

유전체분석가는 인간이나 동식물의 유전체 빅데이터 분석을 통해 질병을 예방하며, 환자 맞춤형 의약품과 의료서비스를 개발하는 일을 한다. 유전체 관련 업무는 크게 유전체 해독과 유전체 분석, 유전체 해석으로 나눌 수 있다. 유전체 해독은 유전자의 종류과 기능, 구조, 개수 등 유전체가 지니는 로데이터(Raw Data)의 성질을 밝혀내는 것이다.

유전체 분석은 각종 데이터를 비교 분석해 특정 유전자에 대한 분석을 실시하고, 유전자 간의 상호작용, 환경적인 특성과 질병의 관련성을 밝혀낸다. 이를 위해 데이터마이닝(Data Mining)이나 각종 통계 프로그램을 통해 유전자 정보 데이터를 분석하고 비교한다.

유전체 해석은 해독과 분석 결과를 바탕으로 질병과의 연관성을 밝히는 것으로, 현재는 의사가 주로 담당한다. 유전체 분석 결과와 환자의 증상에 따라 해석이 다를 수 있기 때문에 방대하게 축적된 데이터와 의학적인 지식에 기반해 해석하고, 관련 치료법을 제시한다.

■ ‘유전체분석가’가 되는 법은?

유전체분석가는 생물학(BT)과 컴퓨터기술(IT)이 결합된 융합형 전문인력이다. 유전체분석가가 되기 위해서는 생물학적인 지식과 데이터 가공 능력이 모두 필요하다. 특히 코딩 기술이 필수적이다. 학부나 대학원에서 생명과학이나 분자생물학, 유전학, 생화학 등 관련 학문을 전공하고, 연구 프로젝트에 참여해 연구실 경험을 쌓는 것이 중요하다. 생명공학기사와 생명공학산업기사, 정보처리기사, 정보처리산업기사 등의 자격증이 도움이 될 수 있다.

이뿐만 아니라 생물정보학과 통계학, 컴퓨터 과학에 대한 기초 지식이 필요하며 프로그래밍 언어(Python)와 데이터베이스 관리 기술을 익혀야 한다. 연구와 논문 작성을 위해 통계 기법을 이해하고 활용할 수 있는 능력도 갖춰야 한다.

국내에서는 대학과 협회를 중심으로 유전체분석가를 양성하고 있다. 예를들어, 숭실대학교 의생명시스템학부에서는 생명정보 인력을 양성하고 ‘유전체시험원’을 배출하고 있으며, 바이오협회는 산업통상자원부의 지원을 받아 유전체 분석 관련 취업 대상자를 위한 교육을 실시하고 있다.

■ ‘유전체분석가’의 현재와 미래는?

국내에 유전체 분석 산업은 선진국에 비해 제한적인 수준에서 진행되고 있다. 하지만, 의학 분야와 첨단 분야의 융합 등 다양한 방법으로 발전할 가능성이 큰 만큼 유전체분석가에 대한 전망도 밝다고 할 수 있다.

국내에서는 2016년 6월부터 민간 유전체 분석 시장(DTC, Direct To Consumer)의 규제를 완화해 12개 항목, 42개 유전자에 대해 유전체 분석 서비스를 허용했다. 지난 2022년부터 DTC 유전자검사서비스 인증제가 시작됐다. 유전자 분석 항목은 70개를 넘었다. 

하지만 아직 질병 예측검사는 허용되지 않고, 질병 예방검사와 혈당, 혈압, 탈모, 비만 등 개인의 생활습관이나 영양에 관련된 것에 한해 검사를 허용하고 있는 수준이다. 제한적인 DTC 검사항목을 확대할 필요가 있다.

국내의 유전체 분석 산업은 검사항목의 확대와 검사인증기관 도입 등으로 시장 활성화를 꾀하고 있다. 정부에서는 ‘국가 통합바이오 빅데이터 구축사업’을 추진하고 있으며, 보건복지부에서는 DTC 유전자 검사 허용 항목을 확대해 유전체분석 시장의 규모를 키울 예정이다. 

이 같은 노력을 통해 유전체 분석은 질병 예측 뿐만 아니라 신약 개발과 맞춤 화장품 개발, 건강기능식품 개발, 운동처방 등 다양한 분야와 연계해 개인 맞춤형 융합 서비스로 발전할 전망이다.

특히, 4차 산업혁명의 기술 발전으로 유전체분석가의 역할이 더욱 중요해질 것으로 예상된다.  딥러닝 등의 첨단 기술이 유전체 분석에 접목되면서 질병 예측과 맞춤형 의료서비스 제공이 가능해질 것으로 보인다.