조용선 한국식품연구원 식품분석센터 책임연구원

미생물 Whole-genome
WGS 분석과 다른 유전체 분석기술 통합
빅데이터 수집하면 식품안전 큰 패러다임 예측돼

최근 조류인플루엔자(AI), 구제역 등 신종 질병이 급격하게 확산되고 있다. 환경 변화와 더불어 미생물 변이에 의한 변종, 신종 미생물이 출현하였으나, 기존의 분석 기술로는 미생물을 분석하는데 어려움이 있다. 지구에 존재하는 미생물 중 인간이 분리 동정한 미생물은 전체 종의 1%로 알려져 있다.

현재까지 전통적인 미생물 분석은 미생물을 배양한 후 그 미생물의 대사 과정에서 발생하는 생화학 반응을 표현형 검사로 동정 분리하였으나, 동일 종 내에서 변이나 외부 조건에 따른 변이가 다양하므로 정확하게 분석하기 어렵다.

이러한 단점을 해결하기 위해 16S rRNA 유전자 염기 서열 등 세포 내 유전물질을 분석하는 기술로 발전하면서 메타지놈의 광범위한 염기 서열 해독으로 미생물 유전체 서열 정보를 확보하기 시작하였고, 특히 차세대 염기 서열 해독 기술(next-generation sequencing, NGS)의 발전으로 미생물 분석은 큰 변화가 일어나고 있다.

NGS는 유전체를 무수히 많은 조각으로 나눈 뒤 각각의 염기 서열을 조합하여 유전체를 해독하는 분석 방법으로, 미생물의 Whole-genome(WGS) 분석이 저비용으로 단시간에 가능해졌으며, 이미 과학 선진국 및 신흥 국가들이 중요성을 인지하고 유전체 염기 서열 분석에 막대한 투자를 하고 있다.

염기 서열 연구는 소재 확보를 위해 유전체 정보를 이용하여 산업적 응용으로 발전하기 시작해 위해 분석에까지 활용하기 시작하였다. 미국은 질병으로 발생한 리스테리아의 경우 2013년부터 WGS 분석을 하였고, 분석 결과를 실시간 공유하기 시작하였다. 향후 WGS 분석은 일반 분석 실험실이나 작업 현장에서도 쉽게 사용할 수 있도록 발전할 것으로 예상하고 있다.

미생물의 WGS 분석은 복합 미생물체 및 난배양 미생물의 유전체 분석을 가능하게 하여 식품 샘플에서 박테리아, 바이러스 및 기생충, 곰팡이를 포함한 신규 식품 위해 병원균을 탐지ㆍ발굴하고 분석할 수 있으므로 식품 안전에 중요한 영향을 줄 수 있을 것으로 생각된다.

또한 유전적 다양성을 반영한 유전체 정보로 미생물의 환경, 인체에 미치는 영향, 역할 및 상호 작용 등에 대한 연구가 용이해지고, 위해 미생물 유전체 연구로 의약학적 새로운 병원성 기작을 알아내거나, 질병 진단 및 제어의 기초 질병 마 커 유전자 개발에 이용할 수 있으므로 산업적인 중요성이 대두되고 있다.

그러나 현재까지 WGS 데이터 분석은 특정 유전자 또는 플라스미드 확인과 같은 상세한 게놈 정보를 제공하지 않고, 미생물 열처리와 같은 사멸 과정 후 남아 있는 죽은 유기체로부터 DNA를 검출하고 서열화하여 오류 잠재성도 있으며, 짧은 유전자 서열 분석은 비병원성 미생물의 병원성 유래의 짧은 DNA 조각으로 인해 병원체로 인식될 수도 있다.

그러한 이러한 문제는 더 많은 DNA 정보를 분석함으로써 해결될 수 있으며, WGS 분석과 다른 유전체 분석 기술을 통합하여 빅데이터를 수집하게 되면 식품 안전에 큰 패러다임이 일어날 것으로 예측된다. 그러기 위해서는 유전체 분석 데이터에 대한 신뢰성을 높이고, 분석 기술에 대한 확산이 필요하며, 유전체 분석 결과에 대한 활발한 연구가 필요하다.