Beyond the Variant: Interpreting Genetic Diseases in the AI Era 

이 시리즈는 AI 기반 유전변이 판독 도구가 보편화된 시대에, 자동화된 우선순위화 이후 판독자가 실제로 무엇을 이해하고 판단해야 하는지에 초점을 맞춥니다.

각 편에서는 하나의 질환군을 중심으로, 유전적 기전과 임상 스펙트럼을 함께 살펴보며 변이를 “찾는 것”을 넘어 “설명하고 해석하는” 데 필요한 관점을 공유하고자 합니다.

Episode 0 — Beyond the Variant

📌 Series Introduction

이 시리즈는 AI 기반 유전변이 판독 도구가 보편화된 시대에, 자동화된 우선순위화 이후 판독자가 실제로 무엇을 이해하고 어떻게 판단해야 하는지에 초점을 맞춥니다.

각 편에서는 하나의 질환군을 중심으로, 유전적 기전과 임상 스펙트럼을 함께 살펴보며
변이를 “찾는 것”을 넘어 “설명하고 해석하는” 데 필요한 관점을 공유하고자 합니다.

판독 도구는 진화했지만, 최종 판단은 여전히 사람의 몫입니다

최근 몇 년 사이 유전변이 판독 환경은 빠르게 발전해 왔습니다. AI 기반 변이 우선순위화, 표현형 연계 분석, 자동화된 ACMG 해석 등은 이제 많은 검사실에서 일상적인 분석 도구가 되었습니다.

GEBRA와 같은 유전변이 판독 소프트웨어를 활용하면, 자동으로 우선순위화된 변이 후보들을 한 번에 확인하고 환자의 임상 증상과의 유사도 역시 훨씬 직관적으로 판단할 수 있습니다.

이러한 도구들은 변이 해석 과정에서 반복적인 작업 부담을 줄여주고, 판독자가 보다
핵심적인 판단에 집중할 수 있도록 도와주고 있습니다.

하지만 아무리 도구가 발전하더라도, 변이 판독 과정에서 마주하는 마지막 질문은 여전히 남아 있습니다.

“이 변이가 왜—그리고 어떤 근거로—
환자의 질환을 설명하는 원인변이라고 말할 수 있을까?”

이 질문에 대한 답은 AI 모델의 성능만으로는 완성되지 않습니다. 

유전적 근거, 임상적 맥락, 기존 보고 사례를 종합해 설명 가능한 판단을 내리는 과정은
여전히 판독자의 몫입니다.

3billion에서도 내부 전문가들이 자동으로 제시된 여러 후보 변이들을 그대로 받아들이기보다는, 하나씩 검토하며 가장 설득력 있는 원인 변이를 선택하고 이를 기반으로 최종 리포트를 작성하고 있습니다.

소프트웨어를 넘어서, 판독자의 역량이 함께 성장할 때

이러한 판독 과정을 반복하며 한 가지 분명해진 점이 있습니다. 소프트웨어의 도움은 분명 중요하지만, 그 효과를 극대화하는 것은 결국 판독자 스스로의 이해도와 경험이라는 점입니다.

특히 질환에 대한 지식이 쌓일수록 각 변이가 갖는 의미를 해석하는 깊이 역시 달라집니다.
같은 변이 리스트를 보더라도 질환의 분자적 기전, 임상적 스펙트럼, 기존에 보고된 변이와의 차이를 이해하고 있는 경우 훨씬 더 정확하고 자신 있는 판단이 가능해집니다.

AI가 분석의 많은 부분을 대신해 주는 지금, 판독자의 역할은 단순히 결과를 확인하는 단계가 아니라 해석의 근거를 설명하고, 판단을 정당화하는 역할로 더욱 분명해지고 있습니다.

유전질환이 어려운 이유: heterogeneity

유전질환은 본질적으로 매우 heterogeneous한 특성을 지니고 있습니다.

하나의 질환이 여러 유전자에 의해 발생하기도 하고, 반대로 하나의 유전자가 매우 넓은 임상 증상 스펙트럼을 보이기도 합니다.

이러한 복잡성 때문에 단순히 AI가 제시한 우선순위만을 따라가는 분석은 오히려 중요한 단서를 놓치게 만들 수 있습니다.

그래서 시작한 질환군별 학습 시리즈

3billion 내부에서는 이러한 한계를 인식하고, 질환별로 구조화된 학습과 리뷰를 지속적으로 이어오고 있습니다. 그리고 이 과정에서 자연스럽게 이런 질문에 도달하게 되었습니다.

“이건 내부만의 고민이 아니라, 외부 사용자들도 비슷한 어려움을 겪고 있지 않을까?”

그 결과, 특정 질환군을 하나씩 선정해 핵심 유전자, 분자적 기전, 임상적 특징을 정리한 컨텐츠를 시리즈 형태로 공유해보자는 결론에 이르렀습니다.

이 글은 특정 질환을 다루기 위한 글이 아니라, 이 시리즈가 어떤 관점에서 질환을 바라보고자 하는지에 대한 이야기입니다.

다음 편부터는 실제 질환군을 하나씩 살펴보며, AI가 내놓은 결과를 임상적으로 어떤 의미로 해석해야 하는지, 그 과정을 함께 차근차근 짚어보려 합니다.