Approximately 30 years ago, when I was in oncology at the Children's Hospital in Philadelphia, a father and a son walked into my office and they both had their right eye missing, and as I took the history, it became apparent that the father and the son had a rare form of inherited eye tumor, retinoblastoma, and the father knew that he had passed that fate on to his son.
대략 30년전 제가 필라델피아에 있는 어린이 병원의 종양학과에서 근무할 때 한 아버지와 아들이 제 사무실로 들어왔는데 아버지와 아들은 모두 오른쪽 눈이 없었어요. 그들의 이야기를 들었을 때 그 부자는 희귀한 형태의 유전적 안구 종양인 망막 모세포종을 앓았음을 알 수 있었습니다. 또한 아버지는 그런 운명을 아들에게 물려준것을 알고 있었습니다.
That moment changed my life. It propelled me to go on and to co-lead a team that discovered the first cancer susceptibility gene, and in the intervening decades since then, there has been literally a seismic shift in our understanding of what goes on, what genetic variations are sitting behind various diseases. In fact, for thousands of human traits, a molecular basis that's known for that, and for thousands of people, every day, there's information that they gain about the risk of going on to get this disease or that disease.
이 순간이 제 삶을 바꾸었어요. 저를 정진하도록 했고 연구팀을 공동 지휘하여 처음으로 암 감수성 유전자를 발견하게 했습니다. 그 이후 십수년동안 말그대로 지각변동과 같은 변화가 일어났고 이는 연구의 전반적인 이해와 여러가지의 질병들에 영향을 주는 유전자 변화에 대한 이해를 높였죠. 사실 분자기초로 알려진, 수천가지의 인간 유전자의 특징과 그리고 매일 수천명에 대한 이런 저런 질병의 발병 위험성에 대한 정보를 얻습니다.
At the same time, if you ask, "Has that impacted the efficiency, how we've been able to develop drugs?" the answer is not really. If you look at the cost of developing drugs, how that's done, it basically hasn't budged that. And so it's as if we have the power to diagnose yet not the power to fully treat. And there are two commonly given reasons for why that happens. One of them is it's early days. We're just learning the words, the fragments, the letters in the genetic code. We don't know how to read the sentences. We don't know how to follow the narrative. The other reason given is that most of those changes are a loss of function, and it's actually really hard to develop drugs that restore function.
그럼 여러분은 이렇게 질문할 수 있겠죠. "그정보들이 신약개발에 효율을 높여주었나요?" 딱히 그렇진 않습니다. 신약 개발 비용과 그 개발 방식을 보면 기본적으로 변하지 않았어요. 병을 진단할 능력은 있지만 완벽하게 치료할 능력이 없는것과 같아요. 그리고 '왜 그렇게 되는가' 에는 두 가지 이유가 있어요. 첫번째는 연구 초기이기 때문이에요. 우리는 이제 단어, 조각을 배우고 유전자 코드의 글자를 배우는 중입니다. 우리는 문장들을 읽는다거나 이야기를 이해하지 못하죠. 또 다른 이유는 대부분의 유전질병이 유전자의 기능상실을 동반하며 실제로 그 기능을 복구하는 약을 개발하는 것은 매우 힘들기 때문입니다.
But today, I want us to step back and ask a more fundamental question, and ask, "What happens if we're thinking about this maybe in the wrong context?" We do a lot of studying of those who are sick and building up long lists of altered components. But maybe, if what we're trying to do is to develop therapies for prevention, maybe what we should be doing is studying those who don't get sick. Maybe we should be studying those that are well. A vast majority of those people are not necessarily carrying a particular genetic load or risk factor. They're not going to help us. There are going to be those individuals who are carrying a potential future risk, they're going to go on to get some symptom. That's not what we're looking for. What we're asking and looking for is, are there a very few set of individuals who are actually walking around with the risk that normally would cause a disease, but something in them, something hidden in them is actually protective and keeping them from exhibiting those symptoms?
하지만 오늘 우리는 한걸음 물러나 좀더 근본적인 질문을 했으면 합니다. "만약에 우리가 이 모든 것에 대해 잘못된 맥락에서 생각하고 있다면 어떻게 될까요?" 우리는 아프고 변형된 유전자 요소를 길게 쌓은 사람들을 대상으로 많은 연구를 합니다. 하지만 아마 우리가 시도하는 것이 질병을 예방하는 치료법을 개발하는 것이라면 어쩌면 우리가 해야 할 일은 병에 안 걸리는 사람들에 대한 연구가 아닐까요? 어쩌면 우리가 연구해야 하는 대상은 건강한 사람들이 아닐까요? 하지만 대다수의 건강한 사람들은 유전적 부하나 위험인자를 가지고 있지 않습니다. 그들은 도움이 되지 않겠죠. 또 이런 사람들도 있을거에요. 질병의 위험이 잠재되어 있으며 곧 증상이 나타날 사람들입니다. 우리가 찾는 사람이 아니죠. 우리가 찾고자 하는 사람은 아주 적은 수의 사람들로 실제 건강히 생활하고 있으며 일반적인 경우라면 발병이 되었을 위험인자를 가지고 있으나 그들안에 숨어있는 무언가가 실제로 발병을 막고 질병의 증상이 나타나는 것을 막고 있는 그런 사람들 입니다.
If you're going to do a study like that, you can imagine you'd like to look at lots and lots of people. We'd have to go and have a pretty wide study, and we realized that actually one way to think of this is, let us look at adults who are over 40 years of age, and let's make sure that we look at those who were healthy as kids. They might have had individuals in their families who had had a childhood disease, but not necessarily. And let's go and then screen those to find those who are carrying genes for childhood diseases.
여러분이 이런 연구를 할거라면 상상해 보세요. 여러분은 수많은 사람들을 만나야 하고 상당히 넓은 범위의 연구를 진행해야 할거에요. 그리고 우리는 깨달은 실제적인 연구 방법중 하나는 40세가 넘은 어른들을 연구대상으로 합니다. 물론 어릴적 건강했던 사람들을 조사해야겠죠. 아마 그들의 가족중 유년기 질환을 앓았던 사람도 있을 거에요. 하지만 필수조건은 아닙니다. 그리고 우리는 그중에서 유년기 질환에 대한 유전자를 가진 대상을 걸러냅니다.
Now, some of you, I can see you putting your hands up going, "Uh, a little odd. What's your evidence that this could be feasible?" I want to give you two examples.
지금 몇 분들은 손을 위로 올리며 "어? 조금 이상한데?" "이것이 실현가능 한건가요?" 라고 물으실 거에요. 제가 두 가지 예화를 들려드리겠습니다.
The first comes from San Francisco. It comes from the 1980s and the 1990s, and you may know the story where there were individuals who had very high levels of the virus HIV. They went on to get AIDS. But there was a very small set of individuals who also had very high levels of HIV. They didn't get AIDS. And astute clinicians tracked that down, and what they found was they were carrying mutations. Notice, they were carrying mutations from birth that were protective, that were protecting them from going on to get AIDS. You may also know that actually a line of therapy has been coming along based on that fact. Second example, more recent, is elegant work done by Helen Hobbs, who said, "I'm going to look at individuals who have very high lipid levels, and I'm going to try to find those people with high lipid levels who don't go on to get heart disease." And again, what she found was some of those individuals had mutations that were protective from birth that kept them, even though they had high lipid levels, and you can see this is an interesting way of thinking about how you could develop preventive therapies.
첫번째로 샌프란시스코에서 있었던 일입니다. 1980년대와 1990년대 사이에 있었던 일이죠. 아마 여러분도 이야기를 아실지도 모르겠어요. 아주 높은 수치의 HIV 바이러스를 가진 사람들이 있었습니다. 그들은 에이즈에 걸렸죠. 하지만 아주 적은 수의 사람들은 마찬가지로 아주 높은 수치의 HIV 바이러스를 가졌지만 에이즈에 걸리지 않았어요. 그리고 눈치빠른 임상 의학자들이 조사해보니, 그들은 돌연변이 유전자를 가지고 있었습니다. 그들은 태어날 때부터 돌연변이 유전자를 가지고 있었고 그 유전자들은 보균자들을 보호하여 에이즈에 걸리지 않도록 했습니다. 실제로 이 사실에 근거한 치료법이 등장한 것을 아시는 분도 계실거에요. 두번째 예는 좀더 최근에 진행된 헬렌 홉스가 진행한 훌륭한 연구였습니다. 그녀는 "나는 혈중 지방수치가 아주 높은 사람들을 연구해서 높은 수치에도 심장질환이 발생하지 않은 그런 사람들을 찾겠어요" 라고 했죠. 그리고 역시 그녀가 찾아낸 것은 그들 몇몇이 유전자 돌연변이를 가지고 있었고 태어날 때부터 그들을 보호했다는 사실이었죠. 높은 지방수치에도 불구하구요. 여러분들이 보시는 것처럼 이것은 아주 흥미롭습니다. 우리가 어떻게 예방 치료법을 개발할 수 있을지 생각하게 해주죠.
The project that we're working on is called "The Resilience Project: A Search for Unexpected Heroes," because what we are interested in doing is saying, can we find those rare individuals who might have these hidden protective factors? And in some ways, think of it as a decoder ring, a sort of resilience decoder ring that we're going to try to build. We've realized that we should do this in a systematic way, so we've said, let's take every single childhood inherited disease. Let's take them all, and let's pull them back a little bit by those that are known to have severe symptoms, where the parents, the child, those around them would know that they'd gotten sick, and let's go ahead and then frame them again by those parts of the genes where we know that there is a particular alteration that is known to be highly penetrant to cause that disease.
우리가 연구하고 있는 프로젝트는 "회복 프로젝트: 예상밖의 영웅을 찾아서"라고 부릅니다. 왜냐하면 우리가 흥미를 가지고 있는 것은 '우리가 그 숨겨진 방어 요소를 지닌 희귀한 사람들을 찾을 수 있을까'죠. 여러가지 점에서 이것을 '해독 반지' 로 생각하시면 되요. 회복을 위한 해독 반지같은 거죠. 우리가 이것을 만들려고 합니다. 우리는 이것을 체계적으로 진행해야 함을 깨달았습니다. 그래서 우리는 모든 유년기 유전질병을 모았어요. 그 모든 질병들중에서 심각한 증상을 가진 것으로 알려진 병들을 조사하기로 했어요. 부모나 아이뿐아니라 그주변에서 그들이 아팠던 걸 알 수 있는 그런 질병을요. 그리고 우리는 더 나아가 그 질병을 다시 분류하기로 했습니다. 우리가 알고 있는 유전자 부분중 변질을 일으켜 질병의 원인이 되는 유전자의 특정 부분들로 분류합니다.
Where are we going to look? Well, we could look locally. That makes sense. But we began to think, maybe we should look all over the world. Maybe we should look not just here but in remote places where their might be a distinct genetic context, there might be environmental factors that protect people. And let's look at a million individuals.
어디서 찾아야 할까요? 물론 국내에서 찾아볼 수 있겠죠. 하지만 우리는 곧 '전 세계에서 찾자' 라고 생각했습니다. 여기에서만 찾을 게 아니라 멀리 떨어진 곳에 독특한 유전자적 구조가 존재할 수 있고 그 장소에 있는 환경적 요소가 그사람들을 보호할지 모르니까요. 그리고 우리는 100만명의 사람을 조사하기로 했습니다.
Now the reason why we think it's a good time to do that now is, in the last couple of years, there's been a remarkable plummeting in the cost to do this type of analysis, this type of data generation, to where it actually costs less to do the data generation and analysis than it does to do the sample processing and the collection. The other reason is that in the last five years, there have been awesome tools, things about network biology, systems biology, that have come up that allow us to think that maybe we could decipher those positive outliers.
지금이 이 프로젝트를 진행하는데 좋은 시기인 이유들이 있습니다. 최근 수년간 두드러진 비용 감소가 있었기 때문이죠. 이런 종류의 분석작업이나 데이터 생성 작업에 말이죠. 실제로 데이터 생성과 분석이 비용이 더 적게 듭니다. 표본 가공과 수집 작업보다 말이죠. 또 다른 이유는 지난 5년동안 훌륭한 도구들이 생겼기 때문이죠. 이 네트워크 생물학이나 시스템 생물학 같은 도구들이 나타나서 우리가 미지의 영역을 해독하도록 도와주겠죠.
And as we went around talking to researchers and institutions and telling them about our story, something happened. They started saying, "This is interesting. I would be glad to join your effort. I would be willing to participate." And they didn't say, "Where's the MTA?" They didn't say, "Where is my authorship?" They didn't say, "Is this data going to be mine? Am I going to own it?" They basically said, "Let's work on this in an open, crowd-sourced, team way to do this decoding."
우리는 연구원들을 만나 이야기 했습니다. 연구소들도 방문했죠. 그리고 우리의 이야기를 들려줬어요. 무슨 일이 일어났을까요. 그들은 "이거 흥미롭네요. 그 노력에 합류하고 싶어요. 참여하고 싶어요."라고 했습니다. 그들은 결코 "MTA가 어디 있죠?" 또는 "제가 저자가 되는 건가요?" "제가 연구 데이터를 가지게 되나요?" 라고 묻지 않았습니다. 그들은 단지 오픈 크라우드 소싱으로 함께 해독을 해봅시다." 라고 했죠.
Six months ago, we locked down the screening key for this decoder. My co-lead, a brilliant scientist, Eric Schadt at the Icahn Mount Sinai School of Medicine in New York, and his team, locked in that decoder key ring, and we began looking for samples, because what we realized is, maybe we could just go and look at some existing samples to get some sense of feasibility. Maybe we could take two, three percent of the project on, and see if it was there. And so we started asking people such as Hakon at the Children's Hospital in Philadelphia. We asked Leif up in Finland. We talked to Anne Wojcicki at 23andMe, and Wang Jun at BGI, and again, something remarkable happened. They said, "Huh, not only do we have samples, but often we've analyzed them, and we would be glad to go into our anonymized samples and see if we could find those that you're looking for." And instead of being 20,000 or 30,000, last month we passed one half million samples that we've already analyzed.
6개월전 우리는 이 해독기를 위한 선별기준을 확정했습니다. 이 프로젝트의 공동 진행자이며 뉴욕 아이칸 의대 교수인 훌륭한 과학자 에릭 샷과 그의 팀은 해독을 위한 열쇠반지를 확정했고 우리는 표본들을 찾기 시작했습니다. 왜냐하면 우리 생각에는 아마 표본들을 조사하다 보면 실현가능성을 찾을 것 같았어요. 프로젝트의 2, 3%를 조사해서 뭐가 나올지 보는거죠. 우리는 사람들에게 묻기 시작했어요. 필라델피아 어린이 병원에 하콘 박사에게 물었고 핀란드에 레이프 교수, 23andMe의 앤 우짓키와 BGI의 왕준과 이야기했어요. 그리고 역시나 놀라운 일이 일어났어요. 그들은 이렇게 말했어요. "우리는 표본 보유 뿐 아니라 종종 분석도 합니다. 우리는 기꺼이 익명화된 표본을 조사해서, 당신들이 찾는 것이 있을지 확인해보죠." 2만, 3만개의 표본 분석을 넘어 지난달까지 우리는 50만개의 표본 분석을 마쳤습니다.
So you must be going, "Huh, did you find any unexpected heroes?" And the answer is, we didn't find one or two. We found dozens of these strong candidate unexpected heroes.
여러분들은 분명히 이렇게 묻겠죠. "예상밖의 유전자 영웅을 찾았나요?" 우리가 찾은 건 한두개가 아니에요. 우리는 수십개의 유력한 예상밖의 유전자 영웅 후보를 찾았어요.
So we think that the time is now to launch the beta phase of this project and actually start getting prospective individuals. Basically all we need is information. We need a swab of DNA and a willingness to say, "What's inside me? I'm willing to be re-contacted."
그래서 우리는 바로 지금이 이 프로젝트의 베타 단계를 시작할 때라고 생각합니다. 가능성있는 사람들을 모으려고 합니다. 기본적으로 우리가 필요한 건 정보뿐입니다. DNA가 뭍은 면봉이 필요하고 "내안에 무엇이 있을까? 저한테 연락주세요." 라고 자원하는 마음이 필요하죠.
Most of us spend our lives, when it comes to health and disease, acting as if we're voyeurs. We delegate the responsibility for the understanding of our disease, for the treatment of our disease, to anointed experts. In order for us to get this project to work, we need individuals to step up in a different role and to be engaged, to realize this dream, this open crowd-sourced project, to find those unexpected heroes, to evolve from the current concepts of resources and constraints, to design those preventive therapies, and to extend it beyond childhood diseases, to go all the way up to ways that we could look at Alzheimer's or Parkinson's, we're going to need us to be looking inside ourselves and asking, "What are our roles? What are our genes?" and looking within ourselves for information we used to say we should go to the outside, to experts, and to be willing to share that with others.
우리 대부분은 인생을 살면서 건강과 질병에 있어서는 방관자처럼 행동합니다. 우리는 질병의 이해와 질병의 치료에 대한 책임을 전문가들에게 위임합니다. 이 프로젝트가 성공하려면 개개인들이 자원하여 각각의 역할을 수행하며 참여해야 합니다. 이 꿈같은 일을 실현시키려면, 이 오픈 크라우드 소싱 프로젝트가 성공하려면, '예상밖의 영웅들'을 발견하려면, 현재의 자원과 제약의 개념에서 발전하려면, 예방치료법을 설계하려면, 그리고 유년기 질병을 넘어 더 나아가 알츠하이머병이나 파킨슨병을 연구하려면, 우리는 우리 안을 살펴보며 이렇게 물어야 해요. "우리의 역할은 무엇인가? 우리의 유전자는 무엇인가?" 그리고 우리 안에 있는 정보를 찾아야 합니다. 전에는 외부의 전문가에게 의존했던 그 정보를요. 그리고 그 정보를 다른 사람과 나누려는 자세가 필요하죠.
Thank you very much.
감사합니다.
(Applause)
(박수)