자연과 실험실에서 미생물 커뮤니티 - 인터뷰

제 이름은 Ed DeLong이며, 매사추세츠 공과대학교의 교수입니다. 저는 실제로 토목 및 환경 공학과 생물 공학 두 곳에 겸임 교수로 재직하고 있는데, 두 분야가 매우 다르기 때문에 다소 이례적인 조합으로 보일 수 있습니다. 저희 연구의 한 측면은 환경, 특히 미생물과 관련이 있으며, 미생물이 환경에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 환경이 미생물에 어떤 영향을 미치는지에 관한 것입니다. 이것이 저희 프로그램의 토목 및 환경 공학, 즉 환경 분야에 해당하는 내용입니다.

저희가 연구하는 또 다른 분야는 생물 공학과 더 밀접한 관련이 있습니다. 미생물을 움직이게 하는 요인은 무엇일까요? 미생물은 어떻게 구성되어 있을까요?

미생물을 구성하는 서로 다른 부분들, 즉 미생물 개체나 미생물 군집이 어떻게 시너지 효과를 내며 함께 작동할까요? 따라서 이 두 분야 사이의 일종의 연합은 상당히 잘 작동합니다. 저의 구체적인 배경은 일반 미생물학이며, 여기에 해양학이 약간 접목되어 있습니다.

저는 UC Davis에서 세균학 학사 학위를 받았으며, 이후 Scripps 해양연구소에서 박사 학위를 취득했습니다. 믿기 어려우시겠지만, 제 박사 전공은 사실 해양 생물학입니다.

그리고 저는 지금 MIT에 있습니다. 어떻게 이런 일이 가능했을까요? 미생물학 분야는 매우 빠르게 변화해 왔습니다.

그리고 현재 우리가 미생물에 대해 이해하고 있는 방식에 큰 영향을 미친 요인 중 하나는 바로 유전체학 분야의 기술적 발전이었습니다. 일반적으로 미생물은 현미경으로 관찰했을 때 정체를 식별하기가 매우 어렵습니다. 모양과 크기가 다양하긴 하지만, 그것만으로는 해당 생물체가 무엇인지 또는 어떤 활동을 하고 있는지에 대해 많은 정보를 얻을 수 없습니다.

따라서 일반적으로 미생물학자들은 주로 실험실에서 미생물을 관찰하는 역할에 머물렀으며, 이는 매우 강력한 방법이었습니다. 이는 일종의 의학 미생물학에서 파생된 것입니다. 즉, 화학 물질을 분리하는 것과 마찬가지로 환경에서 미생물을 분리할 수 있습니다.

이렇게 순수 배양된 미생물, 즉 단일 미생물 종을 확보하고 나면 해당 종의 표현형과 특성, 그리고 환경 내에서 기능할 수 있게 하는 다양한 속성 등에 대해 학습할 수 있습니다. 하지만 전체 미생물 세계를 이해하는 관점에서 보면 여기에는 두 가지 문제가 있습니다. 바로 실험실 내의 미생물이 실제 환경에서 보이는 것과 항상 동일하게 행동하지는 않는다는 점입니다.

그리고 더 큰 또 다른 문제는 대다수의 미생물 종들이 실제로 배양하기 매우 어렵다는 점입니다. 실험실에서 보유하고 있는 미생물 컬렉션은 일반적으로 자연계에 존재하는 종의 약 0.1%만을 대표할 뿐입니다. 따라서 미생물 세계의 방대한 부분이 아직 실험실에서 배양되지 못했으며, 그 결과 우리가 이를 제대로 이해하지 못하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 이는 자연계에 존재하는 바이오매스의 방대한 비율을 차지합니다. 이것이 중요한 이유는 매우 많지만, 그중 주요한 하나는 미생물이 말하자면 자연에서 에너지와 물질의 변환을 일으키는 엔진 역할을 하기 때문입니다.

따라서 온실가스와 같은 물질이나 생태계를 통한 에너지의 흐름은, 우리가 다루는 일부 가스들의 관점에서 볼 때 그 규모가 매우 방대합니다. 연간 기가톤 단위의 이러한 흐름은 미생물 종들이 매우 작음에도 불구하고 분산된 방식으로 매개합니다. 즉, 개체 수의 힘과 지구 전역에 걸친 미생물 세계의 분산된 특성이 수많은 질량과 에너지를 이동시키는 것입니다.

그리고 이것이 미생물을 그들의 서식지, 즉 자연 상태에서 이해해야 하는 강력한 이유 중 하나입니다. 유전체학이 본격적으로 부상하면서 미생물 전체 유전체를 시퀀싱하는 것이 점점 더 쉬워지고 비용도 저렴해졌습니다. 물론 이러한 변화는 90년대 중반쯤부터 시작되었습니다.

그러한 일이 일어나기 시작하자, 사람들은 동일한 기술을 사용하여 미생물을 배양하지 않고도 자연 환경에 존재하는 미생물의 게놈 특성을 파악할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 이는 Carl woese와 norm pace의 초기 연구에서 파생된 일종의 결과물입니다. 1980년대 중반, norm pace는 미생물을 직접 배양하지 않고도 식별할 수 있다는 점을 발견했습니다.

그 방법은 임의의 미생물 서식지에서 바이오매스를 분리한 다음, 해당 바이오매스로부터 DDNA 또는 RNA를 추출하는 것이었습니다. 그렇게 얻은 핵산으로부터, 예를 들어 리보솜 RNA와 같이 분류학적 정보가 포함된 분자를 시퀀싱할 수 있습니다. 그러면 서로 다른 리보솜 RNA들의 목록을 얻게 됩니다.

이들은 특정 분류학적 유형에 대한 바코드와 거의 비슷합니다. 이를 통해 어떤 특정 서식지에 있는 미생물의 종류를 식별할 수 있습니다. 이러한 접근 방식의 한계는 RN 유전자 정보만 얻을 수 있다는 점입니다.

이를 통해 어떤 미생물이 존재하는지는 알 수 있지만, 그들이 정확히 무엇을 하고 있는지는 알 수 없습니다. 따라서 이제 게놈학(genomics)을 적용하면 한 단계 더 나아가, 생각할 수 있는 거의 모든 미생물 서식지에서 다양한 기술을 사용하여 핵산을 분리할 수 있습니다. 오늘 저희가 보여드릴 일부 실험 프로토콜은 바로 이러한 대형 게놈 단편을 분리하는 방법입니다.

또는 해당 DNA를 작은 조각으로 분쇄하여 샷건 시퀀싱(shotgun sequencing)을 수행할 수 있습니다. 이를 이해하는 가장 쉬운 방법은 해당 커뮤니티를 구성하는 모든 미생물의 구성 요소에 대한 부품 목록을 얻는 것이라고 생각하는 것입니다. 그리고 이는 우리가 이전에는 결코 접근할 수 없었던 부품 목록입니다.

따라서 해당 부품 목록을 통해 그곳에 존재하는 미생물의 구성 성분과 그들의 잠재적 기능이 무엇인지 일종의 디컨볼루션(deconvolution)을 수행할 수 있습니다. 결과적으로 우리는 생화학적 방법, 생리학적 방법, 그리고 다시 환경으로 돌아가 시공간적으로 유전자를 추적하는 방법을 통해 테스트할 수 있는 가설을 생성하게 됩니다.

유전체학을 생태학적 접근 방식과 결합하며 발전해 온 이 전체 분야는 현재 메타제노믹스 또는 환경 유전체학으로 불리고 있습니다. 오늘날 이러한 접근 방식은 토양, 농업 환경, 해양 등 매우 다양한 서식지에서 이루어지고 있습니다. 이러한 유형의 초기 대규모 연구 중 하나는 크레이그 벤터가 사르가소해에서 수행했으며, 또한 인간 마이크로바이옴 연구 역시 중요하게 다뤄지고 있습니다.

대부분의 사람들은 인식하지 못할 수도 있지만, 인체에는 인간 세포보다 더 많은 미생물 세포가 공생하고 있습니다. 미생물은 약 10¹⁴개인 반면, 인간 세포는 10¹³개에 불과합니다. 그래서 저는 가끔 신께서 미생물을 유독 좋아하셨음이 틀림없다고 말하곤 합니다. 우리보다 그들의 수가 더 많기 때문입니다.

하지만 이러한 개념들은 매우 중요합니다. 우리 자신에 대해 생각해 보십시오. 우리는 결코 혼자가 아닙니다.

우리는 항상 아마도 매우 다양한 기능을 가진 미생물 군집을 몸에 지니고 살아갑니다. 현재 비만과 같은 일부 질환의 경우, 미생물 구성 요소가 기본적으로 인간의 표현형과 우리가 음식물로부터 얼마나 많은 에너지를 추출하는지에 큰 영향을 미칠 수 있다는 증거가 있습니다. 따라서 우리는 단순히 우리 자신뿐만 아니라, 우리가 함께 가지고 다니는 공생체로 구성된 하나의 살아있는 시스템이라고 할 수 있습니다.

유전체학을 이용한 이러한 새로운 접근 방식이 가능하게 하는 것은, 이전에는 살펴볼 수 없었던 생물학적 세계의 부분들을 분석하기 시작하는 것입니다. 바로 여기에 그 강력함이 있습니다. 현재 이 분야에서 일어나고 있는 일은 단순히 구성 요소의 목록을 수집하는 것 이상이며, 실제로 역동적인 상호작용이 일어나고 있다는 개념에 도달하는 것입니다.

처음 게놈 시퀀싱이 시작되었을 때, 당연히 단일 게놈 서열은 하나의 개별적인 개체로 간주되었습니다. 즉, 정제된 미생물 균주가 있고 그 균주는 게놈을 가지고 있으며, 해당 게놈을 구성하는 예를 들어 200만 개의 염기쌍을 결정할 수 있다는 식이었습니다. 그리고 이는 매우 고정적이고 정적인 개체처럼 보였습니다. 하지만 우리가 실제 자연을 관찰했을 때 발견한 것은, 미생물에서 단일 균주라는 개념은 실제로 거의 존재하지 않는다는 점이었습니다.

이러한 자연 미생물 집단을 살펴보면, 일종의 유전체적 테마, 즉 종을 구성하는 중심 체계가 있다는 것을 알 수 있습니다. 하지만 어떤 집단 내에서도 그 테마를 바탕으로 한 수많은 변이체와 변형, 즉 수많은 균주가 존재합니다. 그리고 우리가 확인하기 시작한 것은 유전체가 결코 정지된 개체가 아니라 끊임없이 변화한다는 사실입니다.

그것들은 역동적입니다. 실제로 개체군 내에서 그러한 특성을 보입니다. 따라서 영양분, 온도, 염도와 관련된 환경의 미세한 변화가 있을 때, 개체군 내 변이체 중 일부는 그러한 환경 변화에 조금 더 잘 대응할 수 있을 것이라고 생각할 수 있습니다.

또한 끊임없는 변화가 일어나며, 이러한 변화들 역시 계속해서 바뀌고 있습니다. 따라서 중립 표류에 의해 변이가 지속적으로 공급되고, 이후 선택의 작용을 받게 됩니다. 이는 게놈이 무엇인지에 대해 더 역동적인, 색다른 관점을 제공합니다.

또한 이는 게놈의 정지된 사진이라기보다 움직이는 영상을 보는 것에 더 가깝습니다. 최근 연구들의 강력한 점 중 하나는, 게놈이 어떻게 진화하는지, 그리고 그것이 생물체의 표현형과 환경에 대한 반응 및 환경에 미치는 영향과 어떤 관련이 있는지에 대한 움직이는 영상을 구성할 수 있는 정지 화면들을 얻기 시작했다는 것입니다. 따라서 이는 매우 흥미로운 일인데, 왜냐하면 미생물학 분야에서 이는 상당히 새로운 영역이기 때문입니다. 집단 유전학은 미생물학에서 이미 잘 발달되어 있을 것이라고 생각할 수도 있겠지만, 실제로는 자연 상태의 미생물 집단의 유전학을 매우 세부적으로 연구할 수 있는 방법이 없었기에 그렇지 않았습니다.

그리고 이러한 연구의 또 다른 구성 요소는 이제 우리가 집단 유전학과 집단 게놈학을 깊이 있게 탐구하여 그 과정을 마치 영화처럼 지켜볼 수 있다는 점입니다. 이는 매우 강력한 도구이며, 미생물이 어떻게 기능을 획득하고, 기능과 특성이 커뮤니티 전체에 어떻게 퍼지는지에 대한 우리의 이해에 많은 실질적인 시사점을 줍니다. 저희에게 놀라웠던 점 중 하나는, 생물학에서 표현형 특성이나 기능적 특성이 미생물 사이에서 어떻게 이동하는지에 대한 기존의 관념을 어느 정도 바꾼다는 것입니다. 물론 유성 생식 생물의 생물학에서는 일반적으로 형질이 어머니에서 딸로 전달되는 방식으로 이어진다고 생각합니다.

이것이 바로 생물학적 특성이 유전적 세습 전달을 통해 전파되는 방식입니다. 하지만 미생물 세계는 다른 역학을 가지고 있으며, 이는 일부 메타게놈 설문 조사에서 나타나기 시작했는데, 소위 수평 전이(lateral transfer)라고 불리는 현상과 관련이 있습니다. 즉, 유전자나 전체 오페론이 매우 서로 다른 생물체 간에 DNA 전이 과정을 통해 전달되며, 만약 이 DNA가 수용 생물체에서 발현되어 긍정적인 선택적 가치를 가진다면, 여러 다양한 생물체 사이로 전파되기 시작할 수 있습니다. 최근 우리는 실험실에서 살펴보고 있는 기술들을 사용하여 미생물 집단으로부터 매우 큰 게놈 단편을 분리함으로써 이러한 메커니즘이 어떻게 작동하는지 확인했습니다.

그리고 우리는 이를 서로 다른 시간과 공간에서 수행합니다. 이번 사례에서 우리가 할 수 있었던 것은, 해양으로 침투하는 빛의 구배인 에너지 구배를 따라 게놈의 상당 부분을 분리하는 것이었습니다. 그리고 이는 우리가 연구하는 외해의 특정 지역에서 매우 명확하게 정의된 구배입니다.

포틱 존(photic zone)은 실제로 상당히 깊습니다. 해수면 아래로 최대 200미터까지 확장됩니다. 하지만 에너지의 질과 양은 당연히 변화합니다.

빛이 감쇠함에 따라 수심이 깊어질수록 빛은 점점 더 푸른색을 띠게 되며, 이에 따라 심해에 서식하는 생물들이 이용 가능한 파장 범위는 점점 좁아집니다. 또한 빛의 에너지 또한 감소합니다. 따라서 빛을 이용하는 생물들이 에너지 구배, 즉 빛의 질과 양의 변화라는 함수에 따라 어떻게 적응하고 변화하는지 살펴볼 수 있습니다.

흥미로운 점은 이러한 빛 구배에 따라 특정 유전자와 그와 연관된 미생물의 종류를 추적할 수 있다는 것입니다. 요약하자면, 로돕신(rhodopsins)이라고 불리는 빛 에너지 수확에 관여하는 일부 특정 유전자들은 발현이 매우 쉽고 광계(photosystem)를 형성하는 데 필요한 유전자 수가 매우 적기 때문에, 모든 다양한 종류의 미생물 사이를 이동하며 퍼졌다는 사실을 발견했습니다.

그렇게 말할 수 있는 이유는 박테리아와 고균(Archaea)처럼 매우 서로 다른 집단으로부터 게놈 조각들을 분리해 냈기 때문입니다. 그리고 우리는 거의 동일한 특성을 가진 동일한 포토 시스템을 발견했습니다. 따라서 환경 내에서 유기체 간에 이동하는 이러한 기능성 유전자 부분들을 추적할 수 있습니다.

단순히 생물체 내에서 유전자를 매핑하는 것뿐만 아니라, 환경 구배를 따라 해당 유전자들을 매핑하는 것이 중요합니다. 따라서 광합성 시스템을 포함하는 이러한 거대 게놈 단편들을 통해 관찰할 수 있는 또 다른 점은, 이들이 수심 약 0m에서 130m 사이의 유광층에서 상당히 풍부하게 나타난다는 것입니다. 하지만 유광층의 하단부와 그 바로 아래 지점에 도달하면, 이러한 유전자들은 사라집니다.

더 깊은 곳에 동일한 생물들이 존재함에도 불구하고 그것들은 사라졌습니다. 이는 선택 압력이 없을 때, 즉 이러한 유전자들이 기능할 수 있게 하는 빛이 없을 때, 수심에 따라 모든 다양한 종류의 생물들 사이에서 해당 유전자들이 소실된다는 것을 보여줍니다. 이것이 흥미로운 이유는, 우선 빛을 이용하는 특정 에너지 생성 메커니즘에 대해 알려주며, 그것이 환경의 어디에 위치하고 생물들 사이에 어떻게 분포되어 있는지, 그리고 그것을 이동시키는 역동성에 대해 알려주기 때문입니다.

또한 이는 유전자와 게놈을 매핑하는 방법에 대한 새로운 관점으로, 단순히 생물체뿐만 아니라 그 생물체가 시공간적으로 어디에 존재하는지, 그리고 해당 유전자가 시공간적으로 어디에서 나타나며 그 교차점이 어디인지 생각하게 한다는 점에서 일반적으로 매우 흥미롭습니다. 우리는 이제 막 그 방법을 배우기 시작한 단계입니다. 이것은 단지 한 세트의 유전자에 대한 예시였습니다.

하지만 다음과 같은 일반적인 질문을 던질 수 있습니다. 즉, 이렇게 활발하게 이동하는 코스모폴리탄 유전자(cosmopolitan genes)의 범주는 얼마나 다양한가 하는 점입니다. 우리는 특정 서식지에서 그 답이 무엇인지, 그리고 그것이 얼마나 흔한지, 또 그러한 유전자 이동의 메커니즘이 무엇인지 알지 못합니다. 환경 중의 유리 DNA(free DNA)에 의한 것일까요? 아니면 유전자를 한 생물체에서 다른 생물체로 전파하는 바이러스에 의한 것일까요?

이 모든 것들은 대부분 알려지지 않은 사실들이었으나, 이제는 자연 발생 생물체에 유전자를 매핑하고, 해당 생물체들을 환경과 매핑하며 그 변동성을 이해하는 이러한 기술들을 통해 접근 가능해졌습니다. 따라서 현재는 미생물학의 진정한 새로운 시대이며, 환경 내 유전체 역동성의 움직이는 영상을 관찰할 수 있는 새로운 경로를 확보하게 되었습니다. 이는 우리가 자연 상태에서 미생물 세계가 실제로 어떻게 작동하는지를 더 잘 이해할 수 있는 새로운 위치에 서게 해주었습니다. 물론 환경 과학뿐만 아니라 생의학 분야에서도 마찬가지로 직면한 과제 중 하나는 바로 적절한 종류의 모든 데이터를 포착하는 것입니다.

여기서 제가 말씀드리는 것은 메타데이터이며, 메타데이터란 당연히 데이터에 관한 데이터를 의미합니다. 제가 바다에서 들었던 예를 생각해보면, 알고 싶어 하는 여러 가지 사항들이 있습니다. 분광 복사휘도가 무엇인지, 광자속은 얼마인지, 투과되는 빛의 파장은 무엇인지, 그리고 해당 해수의 온도, 염도, 압력은 얼마였는지를 알고 싶어 할 것입니다. 왜냐하면 이러한 각 변수들은 유기체가 진화하는 방식에 있어 중요한 영향을 미치기 때문입니다.

따라서 유전체와 생물체에 관한 데이터를 얻는 것 외에도, 다른 시기, 다른 장소, 그리고 다른 연구자들의 데이터와 비교할 수 있는 상당히 풍부한 환경 데이터를 확보해야 합니다. 환경 과학자들은 오랫동안 이러한 데이터 세트를 다루어 왔지만, 생물정보학 및 유전체학이 환경 과학과 융합되는 것은 비교적 최근의 일입니다. 또한 현재 존재하는 데이터베이스들은 이러한 데이터를 수용할 준비가 반드시 되어 있는 것은 아닙니다.

따라서 현재 환경 분야뿐만 아니라, 제가 해양학자이자 해양 생물학자인 만큼 해양학 분야에서도 유전체학 및 생물정보학 연구자들과 서로 교류하려는 일종의 진화가 일어나고 있다고 말씀드릴 수 있습니다. 한 가지 예를 들자면, 저는 Seymour라고 불리는 NSF 과학 기술 센터인 미생물 해양학 연구 및 교육 센터(Center for Microbial Oceanography Research and Education)에 참여하고 있습니다.

Seymour 연구소에서는 게놈에서 바이옴에 이르는 연속체, 즉 게놈에서 전사체, 단백질체, 세포, 개체군, 군집, 그리고 생태계에 이르기까지 생물학적 복잡성의 이 모든 다양한 수준을 포착하는 것에 매우 큰 관심을 두고 있습니다. 이는 매우 방대한 정보이며, 상당히 야심 찬 목표입니다.

따라서 이 NSF 과학 기술 센터인 Seymour 프로젝트는 하와이에 기반을 두고 있으며, 해양학자, 미생물학자, 분자생물학자들이 협력하여 이러한 방식으로 특정 시스템의 특성을 규명하고자 노력하는 그룹입니다. 이번 사례에서 해당 시스템은 주로 중태평양의 상층 해양입니다. 이를 수행하는 중요한 이유는 이것이 지구의 3분의 2를 차지하며 전 세계에 분포하는 방대한 생물학적 구성 요소를 포착하기 때문입니다. 또한 Seymour는 Moore 재단의 지원을 받는 Camera라는 또 다른 프로젝트와 협력하고 있습니다.

And Camera는 Larry Smar와 Craig Venter가 주도하고 있으며, 환경에서 수집된 수많은 게놈 데이터를 캡처하고 이를 시놉틱 데이터 또는 환경 데이터와 함께 제시하는 공간입니다. 즉, 게놈 데이터가 수집될 때 동시에 수집된 환경 데이터를 의미합니다. 이는 정말로 새로운 시도입니다.

이제 막 시작하는 단계이며, 데이터 표준 및 메타데이터 표준에 관한 더 많은 조율과 논의가 필요할 것입니다. 또한 그러한 정보를 포함할 수 있는 데이터베이스를 어떻게 구축할 것인가에 대한 고민이 필요합니다. 현재는 주로 해양에 집중하고 있으며, 이것이 하나의 초점이 되고 있습니다.

하지만 인간 마이크로바이옴을 연구하는 사람들도 임상 데이터나 개인 정보 등의 데이터와 더불어 이와 유사한 종류의 데이터 세트가 분명히 필요할 것임을 짐작할 수 있을 것입니다. 이는 완전히 다른 성격의 문제들이지만, 여러 면에서 천연 미생물 집단으로부터 게놈 데이터를 캡처하고, 그들이 서식하는 장소나 당시의 조건 등과 같이 연관된 모든 관련 메타데이터를 함께 수집한다는 점에서는 동일한 종류의 문제입니다. 물론 기대하는 바는, 특정 유전자 유형이나 범주에 대해 상당히 흥미로운 질문을 던질 수 있는 대규모 관계형 데이터베이스가 구축되는 것입니다.

일반적으로 병원성과 연관 짓는 특정 유전자, 예를 들어 pill I과 같은 유전자에 대해 생각해 볼 수 있습니다. 항상 임상적 또는 병원성 환경과 연관된 특정 pill I이 존재하는지, 아니면 그러한 pill I이 더 광범위하게 분포하며 단지 병원체 형성 등의 특정 상황에 적응한 것인지에 대한 문제입니다. 이러한 데이터 세트 사이에는 미생물 세계가 어떻게 진화하는지, 그리고 특정 적응이 어떻게 다양한 환경적 관계나 생활 방식으로 이어질 수 있는지를 이해하는 관점에서 잠재적으로 많은 상호작용이 일어날 수 있습니다. 제가 자유 생활형인가요?

제가 부착되어 있나요, 아니면 병원균인가요? 이 모든 것들은 서로 연관되어 있습니다. 따라서 이러한 관계형 데이터베이스는 규모가 커짐에 따라 실질적인 응용 분야뿐만 아니라 이론의 발전에도 매우 중요해질 것입니다.

그리고 아직 그 단계에 도달하지 못했습니다. 앞으로 5년에서 10년 정도는 더 많은 시간이 필요할 것입니다. 물론 인간 게놈, 인체 의학 및 유전학 분야에서 많은 발전이 있을 것으로 생각합니다.

1,000달러 게놈(thousand dollar genome)은 오랫동안 염원해 온 목표였으며, 적어도 재시퀀싱(re-sequencing) 분야에서는 기술이 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 따라서 가장 큰 영향 중 하나는 유전체 정보를 얻기 위한 진입 장벽이 낮아지는 것이 될 것입니다. 즉, 경제적인 비용 문제가 해결된다는 의미입니다.

비용은 훨씬 저렴해지고 속도는 훨씬 빨라질 것입니다. 그리고 그리 멀지 않은 미래에는 원한다면 자신의 게놈을 시퀀싱할 수 있는 손목시계 크기의 장치가 아마 등장할 것입니다. 이는 충분히 가능성 있는 영역입니다.

그런 일이 일어나면 상황이 조금 바뀌게 됩니다. 현재 많은 유전체 시퀀싱은 많은 인력이 배치된 매우 큰 전문 센터에서 이루어지고 있습니다. 하지만 유전체 시퀀싱은 분명히, 그리고 이미 현재 진행형으로, 훨씬 더 분산된 형태로 변하게 될 것입니다.

흥미로운 점은 데이터 생성의 점원(point sources)이 점점 더 분산됨에 따라 데이터 수집, 데이터 표준 및 데이터 보급에 새로운 과제가 제기된다는 것입니다. 이는 매우 흥미로운 도전 과제이며, 다시 한번 전체적인 데이터베이스 문제와 연관됩니다.

또 다른 변화는 이미 시작되었으며 앞으로 더욱 가속화될 것입니다. 우리는 보통 유전체 데이터를 얻는 것을 단순히 데이터베이스에 저장하고 그것으로 끝내는 작업이라고 생각하곤 합니다. 하지만 DNA 시퀀싱은 실제로 실험 과학 분야에서 매우 강력한 응용 가능성을 가지고 있습니다. 최신 기술들이 등장함에 따라, 앞으로 연구자들이 단순한 데이터 수집 및 저장 방식을 넘어 실험적인 모드에서 유전체 데이터를 더 많이 수집하게 될 것이라고 생각합니다.

또한, 유전자 발현을 살펴보고 유전자 발현 패턴을 단백질체 패턴과 겹쳐 보는 방식으로 환경 내의 개체군을 추적하는 것을 상상할 수 있습니다. 이 모든 일들이 실제로 일어나게 될 것입니다. 따라서 우리는 아마도 게놈 시퀀싱을 데이터베이스를 구축하는 방법이라기보다 하나의 실험적 도구로 더 많이 생각하게 될 것입니다.

따라서 이러한 일들이 모두 예정되어 있으며, 당연하게도 이 모든 것의 중심에는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 하드웨어와 소프트웨어 모두를 포함하는 계산 인프라와 데이터 캡처가 있을 것입니다. 그리고 그 위에 이론의 발전이 필요합니다. 특히 생태학에 적용되는 생물학적 이론을 생각해보면, 그 중 상당 부분이 대형 유성 생식 생물을 기반으로 하고 있으며, 실제로 일부 규칙이나 이론은 미생물 세계에 반드시 적용되지 않는 경우가 있습니다. 그렇기에 수학자와 이론가들에게는 현재 수집되고 있으며 앞으로도 수집될 이러한 데이터들을 일종의 데이터 모델로 활용하여, 새로운 이론과 예측 이론을 개발할 수 있는 엄청난 잠재력이 미래에 있을 것이라고 생각합니다.

결국 최종적인 목표는 우리 행성이 어떻게 작동하는지를 이해하는 것입니다. 우리가 호흡하는 공기, 그리고 지구상의 원소 순환의 균형을 맞추는 물질과 에너지의 흐름이 상당 부분 미생물 종들의 집단적 활동에 의해 조절되기 때문입니다. 현재 인류라는 종 자체가 대기 중의 CO2를 예로 들어 에너지와 물질의 일부 순환 체계에 강력한 영향을 미치고 있기 때문에, 우리가 스스로 초래한 상황을 파악하고 지구상의 물질 및 에너지 순환과 조금 더 균형 있게 공존할 수 있는 방법을 고민함에 있어 자연적인 균형이 어떻게 이루어지는지에 대한 역학적 상세 내용을 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 따라서 저는 환원주의 과학처럼 보이는 이러한 기초적인 연구들이 메타게놈 분석과 제가 언급한 다른 기술들 및 이론들을 통해 진화하여, 단순히 세포 수준이 아니라 우리 행성 전체라는 수준에서 복잡한 시스템을 이해하는 보다 총체적인 과학으로 발전할 것이라고 믿습니다.

따라서 실험실에서 보여드린 몇 가지 기술과 현재 이 분야의 상황을 고려할 때, 우리는 이제 막 첫걸음을 떼고 있는 단계입니다. 하지만 이것이 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지에 대한 작은 단서들을 조금씩 엿볼 수 있다고 생각합니다. 이를 구현하기 위해서는 수많은 기술자, 이론가, 수학자, 엔지니어들의 역량을 결집하여 통합하는 과정이 필요하며, 그 방법을 찾아낼 수 있다면 매우 흥미로운 일이 될 것입니다.

따라서 현재는 매우 흥미로운 시기이며, 앞으로는 더욱 흥미진진해질 것입니다.