멀티오믹스 통합 분석으로 바이오마커 발굴이 달라지는 이유

단일 오믹스의 한계를 체감한 순간

전사체 데이터만으로 바이오마커 후보를 뽑았는데, 단백질 수준에서는 전혀 발현 차이가 없었던 경험, 다들 한 번쯤 있으시죠? 저도 그랬습니다. RNA 레벨에서 fold change 4배 이상 나오길래 신나서 보고했더니, 웨스턴 블롯에서 차이가 안 나와서 당황했던 기억이 아직도 생생해요.

이게 바로 멀티오믹스 통합 분석이 필요한 이유입니다. 유전체, 전사체, 단백체, 대사체 데이터를 함께 보면 단일 레이어에서는 잡히지 않는 신호가 보이기 시작합니다.

멀티오믹스 통합의 핵심 전략

통합 분석이라고 해서 그냥 데이터를 합치면 되는 게 아닙니다. 크게 세 가지 접근법이 있어요:

• Early integration — 원시 데이터를 하나의 매트릭스로 합쳐서 분석. 간단하지만 스케일 차이 문제가 큼

• Late integration — 각 오믹스에서 독립적으로 결과를 뽑고 교집합. 보수적이지만 안정적

• Intermediate integration — MOFA+, DIABLO 같은 도구로 잠재 변수 공간에서 통합. 현재 가장 주목받는 방법

실전에서 써본 도구들

제가 실제 프로젝트에서 쓰면서 괜찮았던 도구들을 정리해봤습니다:

**MOFA+ (Multi-Omics Factor Analysis)**는 비지도 학습 기반으로, 어떤 오믹스 레이어가 샘플 간 변이를 가장 잘 설명하는지 파악하기 좋습니다. R과 Python 둘 다 지원하고, 단일세포 멀티오믹스에도 적용 가능해요.

mixOmics의 DIABLO는 지도 학습 기반이라, 그룹(예: 환자 vs 정상) 정보를 활용해서 바이오마커 후보를 직접 뽑아줍니다. 분류 성능까지 함께 평가할 수 있어서 실용적이에요.

네트워크 기반 접근도 빼놓을 수 없습니다. WGCNA로 공발현 모듈을 만들고, 단백체 데이터의 상관 네트워크와 오버랩되는 허브 유전자를 찾는 방식이 여전히 효과적입니다.

바이오마커 발굴에서 달라지는 점

멀티오믹스를 쓰면 뭐가 구체적으로 달라질까요?

• False positive 감소 — RNA에서만 튀는 신호를 단백체에서 검증하니 노이즈가 확 줄어듭니다

• 메커니즘 이해 — 유전체 변이 → 전사 변화 → 단백질 변화의 인과 흐름을 추적할 수 있습니다

• 복합 바이오마커 — 단일 분자가 아니라, 여러 레이어의 시그니처 조합으로 진단 정확도를 높일 수 있습니다

• 환자 층화(stratification) — 다차원 데이터로 환자 아형을 더 정밀하게 나눌 수 있습니다

주의할 점과 현실적 조언

멀티오믹스가 만능은 아닙니다. 현실적으로 부딪히는 문제들이 있어요:

• 샘플 수 부족 — 오믹스 레이어가 늘어날수록 필요한 샘플 수도 늘어나는데, 현실적으로 모든 오믹스를 동일 샘플에서 측정하기 어렵습니다

• 결측 데이터 — 일부 샘플에서 특정 오믹스가 빠지는 경우가 많고, 이걸 어떻게 처리할지가 큰 과제입니다

• 과적합 위험 — 변수는 수만 개인데 샘플은 수십 개일 때, 통합 모델이 노이즈를 학습할 수 있습니다

제 경험상 가장 중요한 건 생물학적 질문을 먼저 명확히 하는 것입니다. "데이터가 있으니까 통합해보자"가 아니라, "이 질문에 답하려면 어떤 레이어가 필요한가"부터 시작해야 삽질을 줄일 수 있습니다.

📚 참고 데이터베이스: PubMed | Nature

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