## 배경 대규모 바이오뱅크 구축과 맞물려 전신유전체 연관성 분석(Genome-Wide Association Study, GWAS)은 질환 연관 유전자 변이를 발굴하는 핵심 도구로 자리 잡았다. 하지만 기존 GWAS 연구 대다수는 유럽계 단일 인구집단 데이터에 치우쳐진 한계를 지녔다. 아프리카나 히스패닉계처럼 다양한 인종 유래가 섞인 혼합 인구집단(admixed population) 분석 시에는 인구 구조 편향으로 수많은 위양성(false positive) 신호가 일어나는 탓이다. 이 같은 한계를 넘고자 2021년 국소 조상계통 분석(Local Ancestry Inference)을 도입한 통계 알고리즘 '트랙터(Tractor)'가 공개됐다. 트랙터는 염색체 세부 영역별 조상 유래를 분류해 조상계통 특이적 변이의 영향력을 정밀하게 추정하는 데 성공했다. 하지만 기존 트랙터 모델은 분석 대상 사이에 혈연관계가 전혀 없다는 가정을 전제로 작동한다. 멕시코시티 전향적 연구 코호트나 영국 바이오뱅크(UK Biobank) 등 현대 대규모 바이오뱅크에는 친족 관계가 포함된 샘플이 다수 존재한다. 혈연관계 개체를 임의로 제외할 경우 유전체 데이터 손실이 크고 검출력이 떨어지며, 그대로 포함시키면 통계적 오류가 발생하는 딜레마가 지속돼 왔다. ## 핵심 발견 미국 연구진은 복잡한 혈연관계와 인종적 혼재가 동시에 존재하는 집단에서도 정밀한 분석을 수행하는 신규 알고리즘 '트랙터-믹스(Tractor-Mix)'를 개발했다. 연구 성과는 국제 학술지 네이처 유전학(Nature Genetics) 최신호에 실렸다. 트랙터-믹스는 선형 혼합 모델(Linear Mixed Model, LMM)과 국소 조상계통 해독 기법을 통합한 프레임워크다. 샘플 간 유전적 혈연 정도를 지수화한 유전적 친연관계 행렬(Genetic Relationship Matrix, GRM)을 수학적 모델 내부로 들여와 가족 관계에서 발생하는 통계적 편향을 깔끔하게 산출·보정한다. 동시에 각 염색체 조각의 조상 유래 정보를 병렬 추적하는 구조다. 연구팀이 멕시코시티 코호트와 영국 바이오뱅크 데이터를 활용해 가설을 검증한 결과, 트랙터-믹스는 위양성 발생률을 안정적으로 통제했다. 혈연관계 샘플을 탈락시키지 않고도 특정 조상계통에 농축된 변이 검출력을 기존 대비 뚜렷하게 높였다. 특히 비유럽계 혼합 인구집단에서 희귀 질환 관련 변이의 효과 크기를 유전적 친척 데이터 손실 없이 정밀하게 계량해 냈다. ## 의미와 전망 이번 연구는 유럽계 중심으로 왜곡돼 있던 유전체 연구 지형을 다인종 인구집단으로 확장하는 발판을 구축했다. 혈연관계가 복잡하게 얽힌 남미나 아프리카계 코호트 데이터를 버리지 않고 임상 유전체 분석에 온전히 활용할 수 있는 통계적 기반이 완성된 셈이다. 향후 연구진은 알고리즘 연산 속도를 개선하는 후속 작업을 진행할 계획이다. 국소 조상계통 분류와 대규모 친연관계 행렬 계산이 동시 진행되는 특성상 수십만 명 규모 데이터 처리 시 연산 부담이 가중되는 까닭이다. 클라우드 기반 분산 연산 시스템 접목으로 연산 효율을 높이는 조처가 주요 과제로 꼽힌다.