지구상에는 아직 확인되지 않은 것을 포함하여 약 870만 종의 생물이 살고 있는 것으로 추정되며, 인류는 이들과 공존하는 동시에 자원으로 이용하여 윤택한 삶을 일구어 나가고 있습니다. 혹시 여러분은 사소한 일상 속에서 하루에 얼마나 많은 바이오소재를 접하고 있는지 알고 있나요? 예를 들어 아침에 일어나 세면을 할 때 필요한 비누와 샴푸, 피부 미백 및 자외선 차단 등의 목적으로 바르는 화장품, 건강을 위해 섭취하는 건강기능식품 등이 바이오소재의 활용 사례입니다.

KOBIC에서는 국가 차원에서 확보·관리·활용되고 있는 바이오소재 현황을 파악하고, 바이오소재의 중장기정책 방향 수립 및 바이오 연구‧산업 활용을 위한 통계정보를 제공하기 위해 매년 12월부터 1월 사이에 국내 바이오소재 관리기관을 대상으로 바이오소재의 확보 및 분양, 장비, 시설, 인력 등 현황을 온라인 형태로 조사하고 있습니다. 그리고 그 결과를 분석하여 매년 4월 말 국가통계포털(KOSIS, KOrean Statistical Information Service)에 바이오소재통계라는 명칭으로 공표하고 있습니다.

또한, 지난 2011년부터 생명연구자원법 제19조 및 동법 시행령 제13조(통계조사 및 통계간행물의 발간)에 근거하여 국가생명연구자원 통계자료집을 발간하고 있습니다. 여기에는 KOSIS에 공표한 현황과 바이오소재 관련 상세 통계정보, 동향 등이 포함되어 있으며, 바이오소재 총괄지원단 홈페이지를 통해 통계자료집 PDF 파일, 통계설명자료, 통계용어 등을 공개하고 있습니다.

2024년에 실시한 총 204개 소재자원은행을 대상으로 조사한 결과에 따르면 무려 20,709,924점의 바이오소재를 보유한 것으로 조사되었습니다. 이 중에서 세포, 종자 등 증식이 가능한 자원은 총 87,676종 3,946,385점이고, 핵산, 추출물 등 파생된 자원은 총 251,593종 16,763,539점입니다. 국가 바이오산업의 핵심 인프라가 점차 강화되면서 바이오소재의 보유 수도 점차 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타나고 있습니다(전년 대비 약 6.8% 증가, 2020년 이후 연평균 5.82% 증가).

특히, 가장 많은 바이오소재를 보유한 클러스터는 야생생물 클러스터(6,144,646점, 전체 대비 약 29.7%)였고, 그 다음은 천연물 클러스터(4,744,200점, 전체 대비 약 22.9%)로 확인되었는데, 이처럼 우리 주위에 있는 자연환경에서 다양한 동식물과 관련 자원들이 풍부하게 존재한다는 것을 볼 수 있습니다.

바이오소재 활용 중심의 연구 활성화, 산업계의 신소재 개발 및 기술혁신 수요 등으로 인하여 2024년에는 소재자원은행에서 총 812,241점의 분양이 이루어졌으며, 이 중 증식가능자원은 총 7,117종 81,153점이고, 파생자원은 총 8,712종 731,088점입니다. 코로나-19 팬데믹, R&D 예산 확보 및 운영 등의 이유로 분양 수치는 변동이 있지만, 산업계 및 연구계 등 다양한 수요기관에 분양을 진행하면서 바이오소재를 다양하게 활용하고 있음을 볼 수 있습니다.

소재자원은행은 새로운 바이오소재를 발굴 및 관리하고, 이를 연구 및 산업적 목적으로 활용하면서 다양한 성과를 내고 있습니다. 2024년 기준, 204개의 소재자원은행과 관련된 논문은 총 3,092편(분양된 소재 활용 2,593편, 소재 발굴·개발 499편)을 발간하고, 특허는 총 317건(분양된 소재 활용 262건, 소재 발굴·개발 55건)을 등록하였습니다. 또한, 바이오소재의 장기 보존, 분류학적 동정, QC(Quality Control), 분석·실험 대행, 기술교육 지원 등의 다양한 대외서비스는 총 3,240건을 실시하여, 바이오소재의 적극적인 인프라 지원을 통한 활용 확대에 노력을 아끼지 않고 있습니다.

통계자료에 의하면 해외에서도 방대한 바이오소재의 활용이 이루어짐을 알 수 있습니다. 일본 RIKEN BRC(BioResource Research Center)는 매년 약 15,000 ~ 16,000개의 바이오소재를 제공하고 있으며, 설립 이후 총 331,444개 이상의 바이오소재를 약 7,900개의 일본 기관과 6,500개의 일본 외 기관에 제공하고 있습니다(2024년 보고서 기준). 우리나라의 2024년 단일 소재자원은행 분양 기준, 극소수의 은행을 제외하면 대부분 은행의 분양 수치가 10,000개 이하인데, 이 점을 볼 때 일본 RIKEN BRC의 분양 수치가 많다고 볼 수 있습니다. 또한, 일본 바이오뱅크(BBJ, BioBankJapan)은 2023년 4~12월 기준, DNA 샘플 29,152건, 혈청 샘플 1,343건, 임상·게놈정보 877,896건으로 상당히 많은 성과를 제공하고 있음을 볼 수 있습니다.

바이오소재는 전 세계적으로 그 중요성이 점점 커지고 있으며, 인류의 삶의 질 향상과 지속가능한 미래를 위한 핵심 자원으로 자리매김하고 있습니다. 방대한 바이오소재는 단순한 데이터가 아닌, 미래를 위한 소중한 자산임을 잊지 말아야 하며, 앞으로도 국내 바이오소재의 체계적인 관리와 활용을 통해, 바이오 분야의 경쟁력을 강화하고, 글로벌 바이오산업을 선도하는 기반을 지속적으로 다져나가야 할 것입니다.

최근 저는 국가과학기술인력개발원(KIRD)에서 주관한 출연(연) 대상 AI 통합 교육과정에 강사로 참여하여, 전사체 및 유전체 데이터 분석에 대하여 강의하였습니다. 이 과정에서 우리 센터가 수행하고 있는 국가통합바이오빅데이터 구축 사업과 유전체 데이터 생산 및 분석 업무에 대해서도 소개하는 시간을 가졌습니다. 강의가 끝난 후 진행된 질의응답 시간에는 유전체 분석 기술에 대한 일반적인 관심뿐만 아니라, 개인의 건강 문제와 관련된 현실적인 질문들도 많았습니다. 

한 수강생은 할아버지와 아버지 모두 대장암 진단을 받은 가족력이 있다고 했고, 자녀를 둔 입장에서 자신도 유전적 위험이 있는지를 알고 싶어 교육에 참여했다고 밝혔습니다.  곧 은퇴를 앞둔 나이가 지긋한 어떤 수강생은 가족 중 다수가 심혈관 질환을 앓거나 이로 인해 사망한 이력이 있어, 본인도 유전적 소인이 있는지 확인하고자 교육에 참석했다고 했습니다.

이와 같은 질문들은 제가 지인이나 가족에게 유전체 분석 업무를 설명할 때 자주 듣는 내용들과도 유사합니다. “나도 유전체 검사를 받을 수 있나요?”, “검사를 받으면 어떤 정보를 얻을 수 있나요?”, “내가 어떤 질병에 취약한지 알 수 있나요?” 같은 관심과 질문들이 반복적으로 나타납니다. 최신 전장유전체 분석 기술(Whole Genome Sequencing, WGS)을 활용하면 개인 간 유전체 염기서열의 차이를 정밀하게 분석할 수 있습니다. 사람의 유전체는 약 30억 개의 염기쌍으로 이루어져 있는데, 임의의 두 사람을 비교하면 평균적으로 전체의 약 0.1%, 즉 약 300만 개의 염기쌍이 서로 다르다는 사실이 알려져 있습니다. 이러한 차이는 대부분 질병과 무관한 자연스러운 유전적 다양성이지만, 일부는 질병의 위험성과 직접적인 연관이 있을 수 있습니다. 그러나 이 많은 변이 중 어떤 것이 실제로 질병 발생에 영향을 주는지를 식별하는 것은 아래와 같은 문제로 매우 복잡한 문제이며, 여전히 많은 연구가 진행 중입니다.

ⓐ 여러 유전 변이가 하나의 표현형에 영향을 미치는 다인자성 질환이 존재함

ⓑ 동일한 질환이라도 개인마다 원인을 제공한 유전자가 다름

ⓒ 모든 질환을 DNA 염기 서열 변화 수준에서만 원인을 파악할 수 없음

ⓓ 정확한 분석을 위한 대규모 임상정보-유전체 데이터 통합 DB가 필요함

특히 유전체 기반 예측은 단일 유전자 변이로 발현되는 질환에서는 비교적 명확한 결론을 내릴 수 있지만, 고혈압, 당뇨병, 심혈관 질환처럼 다양한 요인이 작용하는 복합질환에서는 예측 정확도가 낮을 수밖에 없습니다. 따라서 개인의 유전 정보를 바탕으로 질환 발생 가능성을 평가하거나 의료적 결정을 내리기 위해서는 여전히 전문가의 해석과 신중한 접근이 필요합니다. 현재 국내에서 진행되고 있는 유전체 분석 서비스는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

1. DTC(Direct-To-Consumer) 유전자 검사: 소비자가 의료기관을 통하지 않고 직접 유전자 검사를 의뢰할 수 있는 서비스입니다. 국내에서는 개인의 특성이나 건강에 관련된 웰니스(wellness) 항목에 대해서만 DTC 유전자 검사가 허용되어 있으며, 예를 들어 카페인 대사, 영양소 흡수, 피부 특성, 체질 등과 관련된 정보를 제공받을 수 있습니다. 단, 질병의 진단, 예후, 치료와 같은 의료적 목적의 유전자 검사는 의료기관을 통해서만 가능하며, DTC 검사로는 제공되지 않습니다.

2. 의료기관 기반 유전 진단 검사 : 질환 진단을 목적으로 하며, 반드시 전문가의 판단과 해석이 필요합니다. 임상 진단에서는 비용과 해석 효율성을 고려하여 특정 유전자나 유전자 패널에 집중하는 타겟 시퀀싱이 주로 사용됩니다. 희귀질환 진단이나 연구 목적에 적합한 폭넓은 유전 정보를 제공하기 위해서는 상대적으로 비용이 높은 전장유전체 분석(WGS)이나 전장엑솜 분석(WES)을 수행하기도 합니다.

기술의 발전과 분석 비용 절감, 국가 단위의 바이오 빅데이터 구축이 병행됨에 따라, 향후에는 국가 또는 공공 시스템 차원에서 유전체 정보가 구조적으로 축적되고 활용되는 기반이 마련될 수 있을 것입니다.

유전체 기술은 의료·보건 분야뿐 아니라 교육과 사회복지 영역에서도 실질적인 파급 효과를 가질 수 있습니다. 제 배우자는 초등학교 특수교사로 재직 중인데, 다양한 발달장애 및 희귀 유전 질환을 가진 학생들을 지도하고 있습니다. 질환을 앓고 있는 학생의 삶은 직접적으로 나타나는 다양한 어려움으로 체감되며, 이를 곁에서 지켜보는 보호자에게는 오랜 시간 지속되는 심리적·신체적 부담이 따릅니다. 

요즘 거버넌스(governance)라는 낱말이 심심치 않게 많이 쓰입니다. 동사 govern이 ‘지배하다, 통치하다’ 등의 뜻을 지니고 있으니 이로부터 파생된 거버넌스는 ‘통치, 지배, 관리, 운영’ 정도의 뜻을 지닐 것으로 생각하기 쉽습니다. 틀린 해석은 아니지만 최근 들어서 다른 낱말과 같이 쓰이면서 그 의미가 더욱 확장되었습니다. 예를 들자면 ‘데이터 거버넌스’와 같은 것입니다. 거버넌스의 현대적 의미는 조직이나 기관 또는 시스템을 지휘하고 관리하며 책임을 지는 방식의 틀, 절차 그리고 관행입니다. 동사 govern에서 파생된 또 다른 명사 government(정부)는 폐쇄적이고 수직적인 소통이 주류를 이루지만, 이와 대조적으로 거버넌스에서는 외부와 네트워크로 연결되는 개방적이면서도 열린 조직을 추구한다고 합니다. 그래서 어떤 사전을 찾아보면 거버넌스를 ‘협치(協治)’로 풀이합니다.

현대 지능정보사회에서 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 양질의 데이터를 확보하여 효율적으로 사용하고, 법령을 준수하며, 나아가서는 미래 경쟁력 확보를 위해 데이터를 전략적 자산으로 만들기 위해서는 잘 설계되고 실행 가능성을 갖춘 데이터 거버넌스가 필요합니다.

1990년대에 접어들면서 과학 논문이 유료 저널에 게재되는 일이 흔해지고 데이터 접근도 어려워지자, 오픈 사이언스 재단에서는 2002년 부다페스트에 모여서 과학 및 학술 연구 결과물을 누구나 자유롭게 접근하고 사용할 수 있도록 하자는 원칙을 제시하였습니다. 2021년 UNESCO에서는 194개 회원국이 만장일치로 오픈 사이언스 권고안을 채택하였습니다. 여기에서는 오픈 액세스, 오픈 데이터, 오픈 인프라, 시민 참여 및 전통 지식 체계와의 대화 등 오픈 사이언스의 핵심 요소를 구성하고 실행을 위한 우선 과제를 제시하게 되었습니다. 이 권고안의 탄생 배경에는 역설적으로 COVID-19 팬데믹이라는 대재앙이 매우 중요하게 작용하였습니다. 병원체 게놈 정보의 신속한 공개 덕분에 빠른 진단과 백신·치료제 개발이 가능하였고, 데이터 공유를 통해 신속하고 동시다발적인 연구 협력을 할 수 있었습니다. 이 사실은 UNESCO의 오픈 사이언스 관련 문서에도 실려 있습니다.

오픈 사이언스 원칙의 올바른 실행 측면에서도 데이터 거버넌스는 큰 의미를 갖습니다. 단지 연구 데이터를 개방한다고 해서 이를 모두가 신뢰하고 쓸 수 있는 것은 아닙니다. 데이터의 품질을 일정 수준으로 끌어 올리고, 그 사용에 대한 책임 소재를 명확히 하며, 접근 권한을 정교하게 설계하는 것은 모두 데이터 거버넌스의 영역입니다. FAIR(Findable·Accessible·Interoperable·Reusable) 원칙은 오픈 사이언스와 동일한 것은 아니지만 상호 보완 관계에 있으며, 오픈 사이언스를 실현하는 도구가 될 수 있습니다. 현재 KOBIC의 국가바이오데이터스테이션은 외부 기관과 협력하여 FAIR 성숙도를 점검하는 일에 착수하였습니다.

오픈 사이언스는 얼핏 생각하면 데이터의 자산화 경향과 충돌하는 것처럼 보입니다. 데이터를 생산한 주체는 이를 소유물로 인식하고 배타적 권리를 주장하려는 경향이 있습니다. 산업계에서는 당연히 이를 보호하고자 합니다. 정부 연구개발과제로 생성된 연구 데이터를 국가적 전략 자산으로 여겨서 통제하려는 것도 어찌 보면 자연스러운 현상입니다. 특히 유전체 정보나 보건의료 정보는 개인 차원에서 보호해야 하는 민감정보이자 기업·국가 차원의 경제적 자원이지만, 새로운 연구 성과로 이어질 수 있는 중요한 재료이므로 공공적 활용을 더욱 촉진하기 위해 개방해야 한다는 목소리도 높습니다.

이러한 요구사항을 전부 충족시키는 것은 어차피 불가능하니 적절한 중간 지점에서 타협해야 합니다. 데이터 거버넌스의 한 형태라고 볼 수 있는 데이터 커먼즈(data commons)가 해결책이 될 수 있습니다. 커먼즈(commons), 즉 공유지는 본래 모두가 함께 공유하고 관리하는 자원을 뜻합니다. 1960년대 말 사이언스에 발표된 유명한 논문 ‘공유지의 비극(Tragedy of the Commons)’에서 지적했듯이, 공유 자원은 개인의 합리적인 이기심에 의해 철저히 파괴되고 고갈된다고 하였습니다. 그러나 엘리너 오스트롬은 ‘커먼즈의 거버넌스(원제는 'Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action’)’라는 책을 통해서 이를 반박했습니다. 즉 공동체가 공통의 규칙과 책임 아래 자원을 개방하고 공동으로 관리하여 이를 지속적으로 지켜 나갈 수 있음을 주장하였습니다. 경제학에는 시장과 국가만 존재한다는 이분법을 깨뜨린 공로로 오스트롬은 2009년 노벨 경제학상을 수상하였으며, 현대적 의미의 거버넌스 개념을 제창하고 정립하였다고 평가해도 무방할 것입니다.

요즘은 이로부터 한발 더 나아가서 신뢰 기반의 커먼즈(trusted commons) 개념이 등장하였습니다. 이는 전통적 커먼즈 모델에 신뢰, 안전성 및 책임의 요소를 더한 것입니다. 경제적 활용 가치가 매우 높지만 함부로 공개될 경우 정보 주체에게 피해를 줄 수 있는 보건·유전체 정보의 안전하고도 책임 있는 활용을 선도해 나갈 수 있는 것이 바로 신뢰 기반 커먼즈입니다. 미국 NIH의 dbGaP(The database of Genotypes and Phenotypes)이나 유럽의 EGA(European Genome Archive), 그리고 KOBIC의 인체유래데이터은행이 바로 이러한 신뢰 기반 커먼즈의 사례입니다.

신뢰기반 커먼즈의 핵심 요소를 간단히 설명하자면 다음과 같습니다.

• 접근 통제(access control): 데이터를 누가 어떤 조건에서 사용할 수 있는지를 명확히 정함
• 책임성(accountability): 데이터를 사용하는 사람은 그 사용 내역과 목적에 대해 책임을 져야 하며 기록을 남겨야 함
• 투명성(transparency): 데이터가 어떻게 수집되고 누구에게 공유되며 어떻게 사용되는지 공개해야 함
• 형평성과 포용성(equity & inclusion): 데이터 기여자나 소외된 집단도 공정하게 혜택을 누릴 수 있어야 하며, 차별 없이 접근할 수 있도록 배려해야 함
• 상호성(reciprocity): 데이터를 사용하는 사람은 그 결과나 혜택을 다시 커뮤니티에 돌려줘야 함

지난 4월 미국 신생명공학 국가안보위원회(National Security Commission on Emerging Biotechnology)가 발간한 보고서 ‘Charting the Future of Biotechnology’에 따르면, 미국은 생명공학 분야에서 중국의 급부상을 경계하면서 유전체, 인공지능(AI) 및 바이오제조 등에서 자국의 지속적인 우위를 유지하기 위한 새로운 모델인 Web of Biological Data를 구축할 것을 제안하였습니다. 이는 신뢰 기반 커먼즈의 확장판으로서 FAIR + 신뢰 기반 + AI-ready 상태의 국가적 디지털 인프라에 해당하며, 하나의 통합된 창구(single access point)를 제공한다는 점이 핵심입니다. 부연하자면 분절되어 존재하는 데이터 리포지토리에 대한 검색 및 활용을 한 곳에서 제공함으로써 사용자의 편의성을 높일 수 있게 한 것이지만. 신뢰할 수 있는 국가 또는 동맹국 중심의 국제 협력을 유도하기 위한 밑그림일 수도 있습니다.

새 정부가 들어서면서 모두가 국정과제를 수립하기 위한 바쁜 움직임에 들어갔습니다. AI는 이미 우리 주변에 깊숙하게 자리 잡았고, 머지않아 바이오 경제 시대에 진입하게 될 것입니다. KOBIC이 정성스럽게 모은 양질의 바이오 연구 데이터가 안전하게 널리 활용되어 공공의 이익에 기여하고, 아울러 글로벌 바이오 데이터 저장소의 모범이 되기를 기대해 봅니다.