Lesson 17 of 20

질병 연결 — GWAS 주소에 보안 카메라를 단다

Zhu, Dann et al. (2026) Fig. 4 — autoimmune disease enrichment

GWAS(전장 유전체 연관 분석)는 수백만 명의 DNA를 스캔하여 특정 질병에 걸리기 쉬운 유전자 변이를 찾습니다. 문제는 — GWAS는 "어디"는 알려주지만 "왜"와 "어떻게"는 알려주지 않습니다.

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GWAS

범죄 발생 주소를 알려준다 — 5번가 어딘가

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Perturb-seq

그 주소에 보안 카메라를 달아 무슨 일이 벌어지는지 본다

이 스크린은 112개 유전자 클러스터를 17가지 자가면역 질환의 GWAS 유전자와 대조했습니다.

클러스터	질병	오즈비 (OR)	해석
79 (Th17)	크론병	58.2	크론병 위험 유전자가 이 팀에 58배 더 많다
79 (Th17)	류머티스 관절염	3.0
79 (Th17)	천식	3.1
110	천식	20.4	알레르기 질환 공통 팀
110	아토피 피부염	24.3
110	건선	17.6

High school농축 검사의 논리

클러스터 하나와 어떤 병의 GWAS 유전자 목록을 겹쳐 봅니다. 우연히 겹칠 것보다 많이 겹치면 농축됐다고 해요.

단계	하는 일
1	클러스터의 유전자 목록을 준비
2	그 병의 GWAS 유전자 목록을 준비
3	겹치는 수를 센다
4	우연히 그만큼 겹칠 확률을 계산한다
5	여러 병 × 여러 클러스터를 검정하니 다중검정 보정

5단계가 필수입니다. 병 17종 × 클러스터 112개면 약 1,900번의 검정이에요. 보정 안 하면 우연히 유의한 것이 수십 개 나옵니다.

High school자가면역과 T세포

자가면역 질환의 GWAS 히트가 T세포 유전자에 몰려 있다는 것은 오래된 관찰입니다.

질환	T세포와의 관계
류마티스 관절염	CD4+ T세포가 자기 조직을 공격하도록 지휘
1형 당뇨병
염증성 장질환
다발경화증

그러니 CD4+ T세포 Perturb-seq이 자가면역 GWAS와 잘 맞는 것은 자연스럽습니다. 다른 세포로 했다면 이 연결이 약했을 거예요.

"맞는 세포에서 봤는가"가 여기서도 전부를 결정합니다.

클러스터 79는 크론병과 OR=58.2로 압도적으로 연관됩니다

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

diseases = ['Crohn (Cl.79)', 'Eczema (Cl.110)', 'Asthma (Cl.110)',
            'Psoriasis (Cl.110)', 'RA (Cl.79)', 'Asthma (Cl.79)']
ors = [58.2, 24.3, 20.4, 17.6, 3.0, 3.1]
colors = ['#f85149', '#bc8cff', '#bc8cff', '#bc8cff', '#f85149', '#f85149']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4))
bars = ax.barh(diseases[::-1], ors[::-1], color=colors[::-1], height=0.5)
ax.axvline(1, color='#8b949e', linestyle='--', alpha=0.5, label='OR=1 (우연)')
for bar, v in zip(bars, ors[::-1]):
    ax.text(bar.get_width() + 0.5, bar.get_y() + bar.get_height()/2,
            f'{v}', va='center', fontsize=10, fontweight='bold')
ax.set_xlabel('오즈비 (OR)')
ax.set_title('유전자 클러스터와 자가면역 질환의 연관')
ax.legend()
ax.spines[['top','right']].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.show()

High school이 연결이 주는 것과 주지 않는 것

주는 것	주지 않는 것
GWAS 히트를 기능적 경로로 묶음	어느 변이가 원인인지
어느 세포·상태에서 작동하는지	인과 방향 (그 유전자가 병을 만드나)
표적 후보의 맥락	약으로 막으면 나을지
새 경로 후보	사람에서의 검증

농축은 같은 동네라는 것이지 같은 사람이라는 것이 아닙니다.

그래도 큰 진전입니다. GWAS 히트 수백 개를 몇 개의 경로로 정리해 주니까요. 다음 실험을 어디부터 할지가 명확해집니다.

🤔 Check yourself

오즈비(OR) = 58.2가 의미하는 것은?

🤔 Check yourself

천식과 아토피 피부염이 같은 클러스터(110)에서 높은 OR을 보이는 것은 무슨 뜻인가요?