2000년대 중반에 차세대 시퀀서가 등장한 이후, 단시간에 저비용으로 DNA, RNA를 해독할 수 있게 되었다. 단백질 및 대사물을 계측하는 기술도 고도화되어, 망라적인 데이터가 대량으로 만들어지게 되었고, 그러한 빅데이터를 분석하여 의미를 부여하는 기술도 크게 발전하였다. 그러한 기술 혁신이 다양한 질환의 게놈 연구에 응용되면, 희소 질환ㆍ난치병의 원인 유전자를 발견하거나 다인자 질환의 질환 감수성을 동정하는 데 도움이 될 뿐 아니라, 질환의 분자 병태를 해명하고 치료 효과 예측 바이오마카를 동정하며, 게놈 제약을 하는 등 의료의 발전에 기여할 수 있다.

질환 게놈 연구에서 가장 큰 성과를 올린 것은 The Cancer Genome Atlas(TCGA) 및 International Cancer Genome Consortium(ICGC) 등 다양한 대규모 프로젝트가 진행된 ‘암’ 분야이다. 특히 현저한 성과를 거둔 TGCA는 미국 National Cancer Institute(NCI)와 National Human Genome Research Institute(NHGRI)가 공동으로 개시한 암 게놈 프로젝트인데, 총 33종류의 암, 11,000개가 넘는 환자 검체의 통합적 유전자 분석이 이루어져, 각종 암에 대한 포괄적인 유전자 이상의 전체상을 해명하였으며, 그러한 것들의 분자 분류가 제창되었다. 더욱이 2018년에는 그 성과를 정리하여 세포 기원, 공통의 암화 프로세스, 암 종류별 이상 패스웨이의 차이 등 주제별로 Pan-Cancer Atlas로서 발표하였다.

NCI는 이 경험을 바탕으로 Cancer Target Discovery and Development Network(CTD2) 및 Therapeutically Applicable Research to Generate Effective Treatments(TARGET) 등의 다양한 암 게놈 프로젝트를 진행하고 있다. 또한 ICGC에서는 2020년에 Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes(PCAWG) 프로젝트로서 38종류의 암, 2,658개 증례의 모든 게놈 해독 데이터를 통합 분석하여, 비코드 영역의 드라이버 이상, 변이 및 구조 이상으로 보이는 특징적인 패턴을 해명하는 등, 사람의 암 게놈의 다양한 전체상을 밝혀내었다.

이러한 게놈 분석 프로젝트에서는 다수의 생체 시료를 사용하는 횡단적, 종단적 분석을 통해 유전자-질환의 인과 관계를 해명하려 하고 있다. 따라서 암 영역의 위와 같은 프로젝트를 비롯하여 세계적으로 다양한 거대 바이오뱅크가 구축되어 있다.

예를 들어 미국에서는 여러 거점에서 일반적인 질환에서부터 희소 질환에 이르기까지 다각적으로 게놈 코호트 연구를 추진하고 있으며, 그중 가장 규모가 큰 All of Us Research Program에서는 미국 전역에 존재하는 기존의 게놈 코호트를 유기적으로 연계시켜, 100만 명 이상의 연구 코호트를 구축하려 하고 있다. 영국에서는 보건청이 설립한 Genomics England에 의해 많은 기능을 Sanger Institute로 집중시켜 진행되었던 희소 질환 및 암 환자의 10만 개의 모든 게놈을 분석하는 100,000Genomes 프로젝트가 이미 목표를 달성하였고, 목표를 500만 개로 향상한 새로운 프로그램이 시작되었다.

이러한 것들 외에도 다수의 대규모 게놈 프로젝트가 각국에서 진행되고 있으며, 프로젝트 간의 커뮤니케이션을 위해 500개 이상의 조직이 협력하여 Global Alliance for Genomics and Health(GA4GH)를 설립하였다. 특히 그 중심이 되는 22개의 Driver Project가 선정되었고, 더욱이 큰 프레임 워크가 만들어졌다. 일본에서도 데이터를 공유하면서 게놈 의료의 실현을 꿈꾸는 AMED의 각 사업에 관한 대학, 연구소, 병원 등에서 일본 전국 규모의 협력 체제를 구축하여, 임상 정보와 개인 게놈 정보의 데이터 공유 및 연구에서의 이용을 촉진, 게놈 의료를 실현하는 ‘GEM Japan’이 선정되었다.

이러한 프로젝트에서는 질환 단위로 게놈을 분석할 뿐 아니라 각종 오믹스 정보의 임상적인 해석에 도움이 되는 에비던스를 축적하고 이용할 수 있게 되기 위해, 인프라를 정비하고 게놈 정보 등의 데이터를 공유하며 연구 기반을 구축하고 있다. 예를 들어 TCGA의 데이터는 Genomics Data Commons(GDC)를 통해 공개되어 있으며, 한 곳에 데이터를 저장하고, 공통 파이프라인에 의해 데이터를 통합하며, NIH 지침을 준수함으로써 데이터의 공유를 촉진하려 하고 있다. 또한 AACR GENIE에서는 전 세계 19개의 주요 암 센터의, 주로 유전자 패널 검사와 임상 정보의 실세계 데이터를 공유하기 위한 국제 암 레지스트리를 구축했다. 이러한 데이터 공유를 통해 암 게놈 이상 및 그 임상적 의의에 관한 다수의 현저한 성과가 얻어지고 있다. 또한 앞서 기술한 GA4GH에서는 2022년까지 위의 임상 수준의 게놈 데이터를 책임 있게 공유할 수 있게 하기 위한 기준 및 프레임 워크를 책정하고 있다.

일본에서는 2015년에 건강ㆍ의료 전략 추진 본부에 ‘게놈 의료 실현 추진 협의회’가 설치되어, 게놈 의료를 실현하기 위한 시책이 진행되었다. 현재는 ‘게놈 데이터 기반 프로젝트’ 하에 ‘도호쿠 메디컬 메가 뱅크 계획’, ‘게놈 연구 바이오뱅크 사업’, ‘게놈 의료 실현 추진 플랫폼 사업’ 등에서 건강한 사람과 환자의 바이오뱅크를 구축하고 있다. 이들 프로젝트에서도 ‘게놈 의료 실현을 위한 데이터 공유 지침’에 근거하여 원칙적으로 데이터 공유를 의무화하고 있다. 더욱이 암 영역에서는 ‘재팬 캔서 리서치 프로젝트’ 하에, ‘차세대 암 의료 창생 연구 사업(P-CREATE)’, ‘혁신적 암 의료 실용화 연구 사업’에서도 암 게놈 분석이 널리 이루어지고 있으며, 특히 일본인이 많이 걸리는 암에 대해 성과를 거두고 있다.

희소 질환ㆍ난치병의 경우, 망라적 유전자ㆍ게놈 분석에 의해 판명되는 원인인 유전자 이상은 보통 1유전자로 집약되므로, 암에서의 다수의 체세포 변이를 특정 짓는 과정과는 다르다. 희소 질환에서 망라적 유전자 분석을 실시하면 약 30~40%의 증례에서 원인이 되는 유전자 변이를 특정 지을 수 있다. 바꿔 말하면, 60~70%의 증례에서는 원인을 특정 지을 수 없다. 그 이유 중 하나는, 표준적으로 이용되는 망라적 유전자 분석 방식이 모든 게놈 영역의 약 1.5% 정도를 차지하는 단백질을 코드하는 유전자의 엑손 영역에 특화되어 있어, 그 외의 기능적인 게놈 영역은 분석되지 못하기 때문이다. 이를 해결하는 데 있어서 전 게놈 분석이 기대를 받고 있는데, 단백질을 코드하는 유전자의 엑손 영역 이외의 게놈의 변화ㆍ변이를 분석하기는 어렵다고 알려져 있다. 단백질을 코드하는 영역의 염기 변화는 아미노산의 변화 등을 기준으로 일정한 해석을 할 수 있다. 그 외의 영역에서는 게놈의 변화의 병적ㆍ기능적 의의를 해석하는 데 일정한 기준ㆍ방식이 존재하지 않는 경우도 많아, 전 게놈 분석이 극적으로 질환 원인의 특정률을 향상할 수 있는지에 대한 다양한 의견이 존재한다.

희소 질환 게놈 의료에서는 2009년부터 쇼트 리드형 차세대 시퀀서를 사용하여 먼저 일염기 다형(single nucleotid variation(SNV))을 동정할 수 있게 되어, 원인 유전자의 점변이를 찾아내는 일이 선행되었다. 그 후 복제수 변이(copy number variation(CNV))를 포함한 분석이 가능해져 유전자의 결실 및 중복, 단열 등의 동정으로 확대되었고, 지금도 분석의 첫 번째 선택지가 되었다. 한편 롱리드형 차세대 시퀀서도 등장하여, 2015년경부터 시퀀스 출산 능력이 향상되었고, 2018년부터 인간 전 게놈 분석을 할 수 있는 시퀀서가 등장함에 따라 쇼트 리드에서 분석하기 어려운 영역의 이상으로 인한 희소 질환의 원인을 규명할 수 있을 것으로 기대되었고, 성과가 나오기 시작하였다.

게놈 연구를 의료에서 응용하는 것과 관련해서는, 2015년 1월에 당시 미국 대통령이었던 오바마가 일반 교서 연설에서 발표한 ‘Precision Medicine Initiative’는 순식간에 한 세대를 풍미했고, 차세대 의료의 마땅한 모습으로 여겨지게 되었다. 정밀 의료란 지금까지 평균적인 환자를 대상으로 설계되었던 치료를, 유전자, 환경, 라이프스타일에 관한 개인의 차이를 고려하여 최적의 질병 예방 및 치료법을 확립하는 것을 의미한다. 오바마 정권이 2016년 1월에 발표하고 바이든 부대통령(당시)을 전권 책임자로 삼아 추진했던 ‘Cancer Moonshot 2020’( 2017년부터는 ‘Cancer Breakthroughs 2020’)에서는 거액의 예산을 주로 다음의 두 가지 전략에 집중 투입함으로써, 그 전까지의 연구개발에서 결여되어 있었던 새로운 관점을 통해 암 치료의 브레이크 스루를 하려 했다. 하나는 면역 체크포인트 요법의 가능성을 광범위한 고형 암의 치료에 임상 응용하는 것이었고, 다른 하나는 전미의 주요 암 전문 병원의 데이터베이스를 네트워크화하여 정보를 공유함으로써 유용성을 대폭 확대하는 것이었다.

미국에서는 고형암에 관한 망라적 유전자 프로파일링을 실시하여, 다양한 분자 표적 항암제의 효과를 예측하는 검사로서 Oncomine™ Dx Target Test, MSK-IMPACT™ 및 FoundatioOne® CDx라는 3종류의 유전자 분석 패널이 FDA로부터 승인받았다. 2020년 8월에는 Guardant 360® C Dx, FoundatioOne® Liquid CDx의 리퀴드 바이오 바이옵시도 추가되었다. 더욱이 NCI-MATCH 시험으로 대표되는, 다양한 암 환자를 등록하고 유전자 분석 패널 검사를 사용하여 유전자 변이에 따라 선별한 다음 각각에 효과를 보일 것으로 생각되는 분자 표적약을 투여하는 배스킷 시험 등도 진행되고 있다.

또한 영국(Genomics England), 프랑스(Genomic Medicine France) 등의 유럽, 중국(China Precision Medicine Initiative) 및 호주(Australian Genomics)에서도 국가적 규모로 게놈 의료가 추진되고 있다.

일본에서는 2013년부터 국립 암 연구센터를 중심으로 TOP-GEAR 프로젝트(최초의 일본산 패널인 NCC 온코패널 개발) 및 SCRUM-Japan 프로젝트 등 임상 연구로서 유전자 패널 검사가 시작되었고, 일부 대학 병원에서는 자유 진료로서 도입되었다. 더욱이 암 게놈 의료 추진 컨소시엄 하에, 2018년에 암 게놈 의료 핵심 거점 병원이 지정되었고, 2019년에 ‘OncoGuide™ NCC 온코패널 시스템’ 및 ‘FoundationOne® CDx 암 게놈 프로파일’이 보험에 적용되게 되어, 일본에서도 게놈 의료가 시작되었다. 그 후 암 게놈 의료 제공 체제가 재검토되어, 현재는 암 게놈 의료를 이끌며 임상시험 및 치험을 담당하는 암 게놈 의료 핵심 병원 12곳, 핵심 거점 병원과 연계하여 치료하는 암 게놈 의료 거점 병원 33곳, 핵심 거점 병원과 연계 병원 사이에 위치하여 단독으로 치료 방침을 결정하는 암 게놈 의료 연계 병원 161곳에 의해 체제가 정비되어 있다. 더욱이 일본의 암 게놈 의료 정보를 집약ㆍ보관함과 동시에 그 정보를 보험 진료의 질을 향상하고 새로운 의료를 창출하는 데 활용하기 위해 국립 암 연구센터에 ‘암 게놈 정보 관리 센터’가 설치되어, 암 게놈 의료 연구의 마스터 데이터베이스인 ‘암 게놈 정보 리포지트리’ 및 지식 데이터베이스(Cancer Knowledge Data Base : CKDB)를 구축하였다.

제약과 관련해서는, 희소 질환의 게놈 분석에서부터 희소 질환을 대상으로 하는 치료약(희귀약)의 개발이 중요한 전략 중 하나가 되고 있다. 희소 질환의 책임 유전자를 통해 분자 병태를 이해하여 약제를 개발하여, 시장 규모가 큰 일반적인 질환으로 확대 적용하는 ‘rare to common’ 접근 방식에 의해 PCSK9 억제제(가족성 고콜레스테롤 혈증으로부터 일반적인 고콜레스테롤 혈증으로 확대 적용), SGLT2 억제제(신성당뇨병에 대한 지식으로부터 2형 당뇨병 치료약으로서 개발함), RANKL 억제제(대리석골병 연구에서 시작하여 골다공증 치료약으로서 개발함) 등의 성공 사례를 만들어냈다. 또한 척수성 근위축증의 원인 유전자인 SMN1의 중복 유전자 SMN2에 대한 안티센스 핵산 의약 및 사상 최고 가격의 SMN1 유전자 보충약이 등장하였다.

앞서 기술한 것과 같은 다수의 대규모 프로젝트가 발전함에 따라, 해당 분야에서는 수많은 신규 기술이 개발 및 도입되고 있다. 구체적으로 말하면, Illumina나 BGI의 신규 차세대 시퀀스 기기 및 10x Genomics 및 Fluidigm의 싱글 분석 기기, Oxford Nanopore Technologies 및 Pacific Biosciences의 롱 리드 시퀀스 기기와 같은 실험 기기에서부터 인공지능을 응용한 바이오 인포머틱스 기술 및 클라우드 컴퓨팅을 이용한 빅데이터 분석 방법의 개발에 이르기까지, 폭넓은 기술이 개척되어 왔다. 게놈 의료의 발전을 뒷받침하는 차세대 시퀀서의 현재의 점유율은 Illumina(미국)이 90%, Thermo Fisher Scientific(미국)이 10% 정도이며, GenReader®의 브랜드명으로 새롭게 진출한 Qiagen(독일)은 2019년에 해당 사업에서 물러날 것을 발표하는 등, 중국 BGI를 제외하고 새롭게 진출하는 기업은 많이 없다.