Hannum G, Srivas R, Guénolé A, van Attikum H, Krogan NJ et al. (2009) Genome-wide association data reveal a global map of genetic interactions among protein complexes. PLoS Genetics 5:e1000782.
: 현재 세계유전학 연구의 화두는 단연 Genome-wide association study(GWAS)라 하겠다. 최근 급속도로 발달된 genotyping 기술과 sequencing 기술 그리고 functional genomics 기술은 genome 전체에 존재하는 유전자의 variation이 개인의 형질특이성과 어떻게 관련이 되어 있는지 연구하기 위한 기본적인 genome-scale의 data를 생산하는 것을 가능하게 하고 있다. 이러한 접근법은 인위적인 유전자 조작을 통한 유전자 연구가 불가능한 인간에게 처음으로 적용되기 시작하다 이제는 그 기술적 연구적 잠재력이 인정받기 시작하면서 곰팡이, 선충, 초파리, 애기장대, 생쥐까지 확대되는 것을 보면 GWAS에 대한 학계의 열기는 실로 대단하다고 하겠다. 하지만 모든 연구법이 그렇듯 GWAS도 여러 가지 극복해야 할 난제들을 가지고 있다. 그 중 하나가 GWAS data를 이용해 유전자들 간의 기능적 상호 연관성을 어떻게 감지하고 설명할 것이냐는 것이다. 대부분의 표현형질은 small effect size를 가진 다수의 유전자들에 의하여 결정되는 Quantitative trait라는 것은 이미 널리 알려진 사실이다. 그러니 단일 유전자를 이용해 설명할 수 있는 표현형질(Mendelian trait)의 수는 극히 적다. 헌데 현재 GWAS는 단일 유전자의 각 표현형질에 대한 연관성의 정도를 측정한다. 그러므로 polygenic trait에 대한 연구를 위하여는 주어진 GWAS data를 통계적으로 재해석하여 유전자 상호관계를 유추하는 수 밖에는 없다. 하지만 비교적 genome size가 적은 yeast도 수 천개의 Single nucleotide polymorphism(SNP) position을 가지고 있고 이들 간의 가능한 조합을 모두 테스트하고자 한다면 계산이 거의 불가능할 것이다. 그리고 설사 이들 유전자 상호관계들이 발견된다 하더라도 그들의 mechanistic explanation 또한 매우 어려울 것이다. UCSD의 저명한 시스템생물학자인 Trey Ideker와 공동연구자들은 bi-clustering algorithm을 사용하여 4,687개의 marker-marker interaction group을 정의하고 이들 interaction들이 알려진 yeast protein complex나 pathway들 간에 많이 존재한다는 것을 관찰해 내었다. 이는 GWAS에 의해 감지되는 gene-gene interaction이 between-pathway의 성격을 가지기 쉽다는 결론을 제공한다. 현재 Synthetic-lethal analysis와 같은 방법을 이용 모델 진균인 효모에서 존재하는 모든 genetic interaction을 mapping하여 시스템수준에서 genetic architecture를 밝히려는 시도들이 University of Toronto와 Harvard medical school을 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 여기에 새로운 접근법인 GWAS가 앞으로 얼마나 많은 기여를 할 수 있을 지가 매우 흥미롭다.
