집에서 직접 DNA 시퀀싱하기

 (bradleywoolf.com)
1P by GN⁺ | ★ favorite | 댓글 1개
  • 개인 장비로 유전체 시퀀싱을 해보려는 사람에게, 볼 세포 채취부터 VCF 분석까지 이어지는 실제 홈랩 절차와 필요한 장비가 한 흐름으로 정리됨
  • 실험 샘플로 쓰는 볼 안쪽 세포는 구하기 쉽지만, 암 진단이나 특정 조직의 염증·유전자 발현 분석처럼 조직 맥락이 필요한 질문에는 맞지 않음
  • 유전체 데이터의 가치는 즉시 진단을 받는 데보다, VCF를 질의 가능한 참조층으로 만들어 VEP, ClinVar, gnomAD, PharmGKB, Gene Inspector, Claude 등으로 변이를 탐색하는 데 있음
  • 준비에는 약 두 달이 걸렸고 MinION만 약 7,500달러라서, 장비·시약·소모품·분석 환경까지 고려하면 아직 평균 개인에게는 비용 장벽이 큼
  • 저입력·저커버리지 실행은 의료 등급 해석이 아니라 기술 검증으로 봐야 하며, 낮은 커버리지 변이를 과해석하지 않는 태도가 중요함

홈 DNA 시퀀싱의 범위와 한계

  • 자신의 유전체를 Oxford Nanopore Technologies MinION으로 5번 시퀀싱한 경험을 바탕으로 함
    • 볼 안쪽 세포를 면봉으로 채취함
    • 시퀀싱용 샘플로 준비함
    • 시퀀서에 올림
    • 결과 데이터를 분석함
  • 볼 세포는 쉽게 얻을 수 있고 빠르게 보충되지만, 모든 생물학적 질문에 적합하지 않음
    • 암 진단에는 사용하지 않음
    • 염증 진단이나 신체 다른 부위에서 활성화되는 유전자 확인에는 맞지 않음
    • 가슴 두드러기 부위의 염증 세포에서 발현되는 유전자를 보려면 문제가 있는 세포와 정상 세포를 비교해야 함
  • 전체 준비에는 약 두 달이 걸렸고, 비용은 아직 평균 개인이 접근하기 어려운 수준임
    • 비용은 내려가고 있음
    • 장기적으로는 휴대폰이나 AI처럼 DNA와 RNA 발현을 실시간으로 알려주는 기술이 가능해질 것으로 봄

유전체 데이터로 할 수 있는 일

  • 유전체는 “마법”이 아니라 참조층이며, VCF가 있으면 여러 도구로 질의할 수 있음
  • 사용할 수 있는 도구는 VEP, ClinVar, gnomAD, PharmGKB, Gene Inspector, Claude 등임
  • VCF를 기반으로 다음 질문을 탐색할 수 있음
    • 어떤 변이를 가지고 있는가
    • 어떤 유전자와 경로가 영향을 받는가
    • 어떤 약물을 다르게 대사할 수 있는가
    • 어떤 희귀 변이를 진지하게 봐야 하는가
    • 모델이 아직 모르는 영역은 어디인가
  • 생성되는 정보는 아직 진단 수준이 아님
    • “AI가 말했으니 CRISPR로 자신을 편집하라”는 식의 결론도 아님
    • 가까운 가치는 정적인 유전체를 질의 가능한 형태로 바꾸는 데 있음
  • DNA는 안정적인 참조이고 RNA는 현재 상태에 가까우며, 장기적으로는 바이오센서 데이터를 개인의 하나의 모델로 통합할 수 있다고 봄

필요한 장비와 소모품

  • 핵심 하드웨어는 Oxford Nanopore Technologies MinION이며 가격은 7,500달러임
    • MinKNOW를 실행할 노트북 또는 워크스테이션
    • 출력 저장용 100GB 이상 스토리지
    • Dorado 베이스콜링용 GPU
    • Vortex, heat block, 원심분리기
  • 주요 소모품에는 ONT 시퀀싱 키트, 플로우셀 세척 키트, 대조 물질, PBS, 볼 세포 면봉이 포함됨
  • 시약은 DNA 추출, 라이브러리 준비, 플로우셀 프라이밍, 정량 측정으로 나뉨
  • 벤치 장비와 플라스틱 소모품도 별도로 필요함
    • microcentrifuge, magnetic rack, tube racks, ice bucket, -20°C freezer, 4°C fridge, pipettes
    • sterile cheek swabs, LoBind tubes, PCR tubes, Qubit assay tubes, filtered tips, wide-bore P200 tips, gloves

실험 흐름: 채취부터 최종 라이브러리까지

  • 전체 목표는 볼 면봉 샘플 2개를 MinION 시퀀싱 가능한 라이브러리로 만드는 것임
  • 준비 단계에는 장갑 착용, 벤치 청소, 튜브 라벨링, AMPure XP beads 실온화, 효소 냉장 유지, heat block 56°C 설정, ONT 시약 확인이 포함됨
  • 세포 채취와 농축은 볼 안쪽을 60초간 긁어 PBS에 넣고, 원심분리로 작은 흰색 또는 회백색 펠릿을 얻는 흐름임
    • PBS가 약간 흐려질 수 있음
    • 펠릿을 흡입하지 않는 것이 중요함
  • Monarch 키트로 세포를 용해하고 DNA를 capture beads에 결합함
    • 용해 후에는 고분자량 DNA 보존이 우선이므로 vortex를 사용하지 않음
    • DNA가 결합된 beads를 잃지 않아야 함
    • gDNA Wash Buffer에는 ethanol이 이미 추가돼 있어야 함
  • 정제된 genomic DNA는 Qubit으로 정량함
    • 1x dsDNA High Sensitivity를 사용함
    • 샘플 농도가 너무 낮으면 새 Qubit 튜브에서 더 많은 DNA로 다시 측정함
    • 기존 튜브에 DNA만 추가하면 assay 계산이 깨짐
  • 일시 중지는 DNA 추출 직후가 가장 적합함
    • DNA LoBind 튜브에 명확히 라벨링함
    • quick spin 후 vortex 없이 4°C 냉장 보관함

라이브러리 준비와 플로우셀 로딩

  • 이상적인 repair/end-prep 입력은 1,000ng DNA in 47µL임
    • DNA가 너무 묽어 47µL에 1,000ng이 들어가지 않으면 가능한 최대 부피를 사용함
    • 첫 저입력 실행 예시는 0.296ng/µL × 47µL로 약 13.9ng이었고, 권장 입력보다 훨씬 낮았지만 end-to-end 연습에는 유용했음
  • repair/end-prep에는 FFPE DNA Repair Buffer v2, FFPE DNA Repair Mix, N-Prep Enzyme Mix가 사용됨
    • Salt-T4 DNA Ligase는 이 단계가 아니라 나중에 사용함
    • DCS를 쓰지 않으면 optional 1µL DCS를 nuclease-free water로 대체함
  • AMPure cleanup 후 adapter ligation으로 ONT 시퀀싱 어댑터를 붙임
    • 반응에는 repaired/end-prepped DNA, LNB, Salt-T4 DNA Ligase, LA가 들어감
    • LA를 빼면 시퀀싱 가능한 라이브러리가 만들어지지 않음
    • Salt-T4 DNA Ligase를 빼면 어댑터 ligation이 실패함
    • LNB를 제대로 섞지 않으면 ligation chemistry가 나빠짐
    • vortex는 DNA shearing을 일으킬 수 있어 피함
  • adapter-ligated library cleanup은 ethanol이 아니라 LFB를 사용함
    • 실무 규칙은 “Liquid moves. Beads stay.”임
    • 최종 라이브러리에는 beads를 옮기지 않음
  • 최종 라이브러리도 Qubit으로 다시 정량함
    • 저입력 실행은 값이 낮거나 실패할 수 있음
    • 연습 실행에서는 Qubit에 라이브러리를 반복 소모하지 말고 12µL library로 loading mix를 진행할 수 있음

MinION 실행과 데이터 처리

  • MinKNOW에서 플로우셀을 확인하고 active pores를 기록함
    • 1200개 초과: 좋음
    • 800–1200개: 사용 가능
    • 500–800개: 경계선 또는 연습용
    • 500개 미만: 나쁘지만 기계적 연습은 가능
    • 200개 미만: 로딩 연습 외에는 사실상 가치가 낮음
  • 최종 단계에서 다루는 튜브는 세 가지임
    • Final library: 어댑터 cleanup 이후의 DNA library
    • Priming mix: 플로우셀 준비용
    • Loading mix: final library, sequencing buffer, library beads 포함
  • 플로우셀 포트는 두 개임
    • Priming port: sliding cover 아래에 있으며 priming mix가 들어감
    • SpotON sample port: 작은 sample well이며 loading mix를 한 방울씩 넣음
  • Final library는 플로우셀에 직접 올리지 않고 먼저 loading mix tube에 넣음
  • MinKNOW 기본 설정은 다음과 같음
    • Flow cell type: FLO-MIN114
    • Kit: SQK-LSK114
    • Basecalling: ON
    • Model: High-accuracy / HAC
    • Barcoding: OFF
    • Alignment: OFF
    • Adaptive sampling: OFF
    • Raw reads / POD5: ON
    • Filtering: 저입력 연습 실행에서는 OFF
  • 저입력 연습 실행에서는 live output이 좋지 않더라도 나중에 분석할 수 있도록 raw POD5를 켜두는 것이 권장됨

분석 파이프라인

  • 필요하면 실행 후 Dorado로 basecalling을 수행함
    • dorado basecaller sup pod5_directory/ > calls.bam
    • 필요하면 samtools fastq calls.bam > reads.fastq로 FASTQ 변환
    • 빠른 1차 확인에는 SUP 대신 HAC를 사용할 수 있음
  • human reference에는 GRCh38 FASTA를 사용함
    • minimap2로 reference index를 만듦
    • map-ont로 read를 정렬함
    • samtools로 BAM index와 flagstat를 만들고, mosdepth로 coverage를 확인함
  • 변이 호출은 Clair3와 ONT 모델을 사용함
    • 출력에는 VCF가 포함돼야 함
    • 낮은 coverage 변이는 과해석하지 않음
    • 첫 MinION 실행은 의료 등급 해석이 아니라 기술 검증으로 취급함
  • annotation은 VEP를 설치해 GRCh38 기준으로 VCF를 주석 처리함
    • ClinVar, gnomAD, PharmGKB를 추가함
    • 최종 테이블에는 chromosome, position, ref, alt, gene, consequence, ClinVar significance, gnomAD frequency, genotype, read depth, variant quality가 포함됨

참고 자료

함께 보면 좋은 글 β

GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • 집에서 직접 시퀀싱하고 싶지는 않지만, 원시 데이터 전체를 주는 제3자 서비스로는 해보고 싶음
    유럽에 사는 일반 소비자인데, 어떤 서비스를 쓰면 되는지 추천이 궁금함. 업체 쪽에 데이터를 보관하지 않는다면 큰 장점이겠지만, 그 정도까지 요구할 수 있을지는 모르겠음

    • 제3자 데이터베이스는 결국 유출될 수 있으니, 그때는 DNA를 바꾸는 것도 잊지 말아야 함
      23andMe 유출 사례 참고: https://en.wikipedia.org/wiki/23andMe_data_leak
    • YSEQ는 사실상 소규모 가족 운영 업체에 가까움. Family Tree DNA의 텍사스 연구소 구축을 도왔던 독일 과학자 두 명이 독일로 돌아가, 계보학자를 위한 고해상도 Y-DNA 시퀀싱 분야에서 작은 경쟁사를 만든 곳임
      요청하면 고해상도 전장 유전체 시퀀싱도 해줌. 다만 오래 걸리고, 지연에 대해 불평하면 주문을 취소할 권리를 보유한다고 함. 가장 저렴한 선택지는 아니지만, 유럽인의 프라이버시 관점에서는 꽤 좋은 편이라고 봄. 프라이버시가 중요할수록 약간 “상대하기 까다로운” 업체가 오히려 나을 수 있음
    • 예전에 학회 때문에 동네에 온 암 연구자를 우연히 만나 같은 질문을 했더니, 지역 연구소 웹사이트에 올라온 담당자에게 직접 연락해서 도와줄 수 있는지, 아니면 어디로 가야 하는지 물어보라고 했음
      그는 여러 나라에서 직접 그렇게 해봤다고 했지만, 사람들이 그의 직함 때문에 도와준 건지는 아직 모르겠음. 그래도 그냥 소프트웨어 엔지니어라도 도와줄 사람을 찾을 수 있을 거라고 확신하더라. 근처에 연구소가 있다면 시도해볼 만함
    • myheritage를 사용한 뒤 데이터를 전부 내보내고, 계정 폐쇄와 데이터 삭제를 요청했음
      선택한 주된 이유는 현재 30유로짜리 저가 상품이 있었기 때문임
    • 긴 리드(long-read) 원시 데이터가 필요함. 유럽, 특히 독일에 사는 일반 소비자인데 이런 걸 제공하는 제3자 서비스가 있는지, 비용이 얼마나 드는지 궁금함
      긴 리드가 필요한 이유는 원하는 정보가 거의 동일한 중복 유전자들에 있기 때문임. Dante Labs에서 받은 FASTQ와 BAM 파일은 있지만, 거기서 원하는 정보를 뽑아내지는 못했음

  • “AI가 읽도록 만든 문서이니 URL을 복사해 ChatGPT에 붙여 넣고 안내를 받으라. AR 안경이 있으면 AI가 전체 프로토콜을 따라가게 해줄 수 있어 더 좋다”는 부분이 무슨 마법 같은 얘기인지 모르겠음

    • 작성자 입장에서는 핸즈프리 절차 안내를 의도했음. ChatGPT나 Claude에 올려놓고 대화하면서 따라가면, 매번 컴퓨터 화면으로 돌아가 확인하는 것보다 절차를 수행하기 쉬웠고, 문맥 전환도 줄어들었음
      직접 읽어도 되지만 내용이 꽤 빽빽함
    • 의도는 구체적이지만 압축된 메모를 제공하고, 부족한 설명은 대형 언어 모델이 단계별 안내로 채우게 하려는 것 같음
    • 꽤 똑똑한 접근처럼 느껴짐. 많은 사람이 블로그 글을 직접 읽기보다 GPT에게 텍스트를 이해시키고 요약이나 필요한 부분만 가져오게 할 테니, 작성자가 그 흔한 후처리 단계의 결과에 최적화되도록 자료를 만든 셈임

  • 하수관에서 뿌리를 건져 올려, 필요하면 시퀀싱으로 어떤 식물인지 식별하고, 하수관이 무너지기 전에 죽여야 할 대상을 알려주는 회사를 생각해본 적이 있음
    몇 년 동안 1만 달러짜리 하수관 교체를 미룰 수 있다면, 100달러를 내는 사람은 많을 것 같음

    • https://www.envirodna.com/

      https://www.naturemetrics.com/species-detection

      https://www.ednacollab.org/industry/

      https://wilderlab.co/

      이런 회사들은 환경 DNA에 집중함. 일부는 지방정부 모니터링에 더 가깝고, 일부는 개인 고객도 대상으로 함

    • 이게 왜 필요한지 잘 모르겠음. 특정 식물을 죽이는 방법이, 있을 가능성이 있는 식물 전체를 대상으로 하는 방법보다 얼마나 나은가? 여러 종류의 제초 처리를 조합해도 될 텐데, 그런 선택지가 이 서비스 비용보다 싸지 않을까 싶음

    • 정말 영리한 아이디어이고, 조건만 맞으면 확실히 돈을 낼 것 같음
      다만 생각해보니, 생분해성 광범위 제초제 같은 걸 배수구에 부으면 더 싸게 같은 효과를 낼 수 있지 않을까?

    • 충분한 사람들이 서비스를 알고 주문하게 만들려면 어떻게 접근할지가 궁금함. 여기서는 최소 실행 가능한 사업 기회를 생각하게 됨

    • 100달러 미만으로 배관공이 집 문을 두드리게 하기도 어려움. 500달러를 말한 건지, 아니면 100달러는 실험실 분석 부분만 말한 건지 궁금함

  • 결과에 대한 논의가 있었으면 좋겠음. 이 센서와 과정에 대한 이전 보고들은 평가가 꽤 엇갈렸음
    과정 자체는 멋지지만, 실제 환경에서 나온 결과물이 얼마나 쓸 만한지 알고 싶음

  • https://www.the-odin.com/whole-genome-sequencing-30x/

    빠르고 비교적 저렴하게 하려면 599달러짜리 선택지가 있음

    • 미국 기반 연구소라면 CLIA와 그 보관 요건의 적용을 받는 것 아닌가?
      7,500달러 이상이면 보장된 프라이버시를 얻을 수 있음. 다른 속성은 댓글들처럼 다를 수 있겠지만, 적어도 데이터가 집 밖으로 나가지는 않음
    • 서비스와 장비는 같은 게 아님

  • 시퀀싱은 하고 싶지만, 어떤 회사나 정부나 종교 단체도 내 데이터에 접근하지 못하게 하고 싶음
    작성자가 “VCF가 있으면 VEP, ClinVar, gnomAD, PharmGKB, Gene Inspector, Claude 같은 도구에 돌릴 수 있다”고 했을 때, 내 데이터가 피하고 싶은 바로 그 주체들의 손에 들어가는 것 아닌가?

    • VEP, ClinVar, gnomAD의 경우는 그렇지 않음. 이들은 오프라인으로 쓸 수 있는 오픈소스 도구이거나 데이터베이스임. 다운로드하거나 질의해도 누가 알 수 없음
      반면 Claude는 데이터를 넘기는 것이 맞음. 하지만 그 단계는 꼭 필요하지 않음. 표준 파이프라인을 돌리면 유전체 변이를 담은 VCF 파일을 얻고, 각 변이에 주석을 붙일 수 있음. 주석이 달린 유전자를 확인해 변이가 병원성인지, 병원성 가능성이 있는지, 병원성이 낮은지, 양성인지 판단할 수 있음

  • 손바닥만 한 물체로 이런 일을 할 수 있다는 사실이 정말 놀라움. 비슷한 크기의 CRISPR 장치까지 나오면, 이제는 Gattaca 줄거리가 되어가니 여기서 멈춰야 할 듯함

  • 습식 실험실에서 DNA 채취와 시퀀싱을 해본 경험이 있지만 거의 20년 전이라도, 이 작업은 어렵고 많이 실패함. 특히 극도로 깨끗한 환경이 없으면 훨씬 더 많이 실패하게 됨
    데이터가 생긴 뒤에도, 수집 환경을 고려했을 때 얼마나 정확한지 스스로 물어봐야 하고, 고려되지 않은 상관된 시퀀싱 오류도 살펴봐야 함. 또한 유전 상담은 실제로 사람들이 공부하는 전문 분야임. 유전자 데이터가 자신에게 무엇을 의미하는지 대형 언어 모델에 묻기 전에, 데이터를 맥락화하고 관련 전문가와 연결해줄 수 있는 사람에게 접근할 수 있어야 함. 이 분야 박사 학위가 있어도 내 데이터를 냉정하고 합리적으로 해석할 자신은 없음
    덧붙이면, 왜 Molecular Biology of the Cell 링크가 4년 전에 나온 7판이 아니라 6판인지 모르겠음. 첫 세 판은 첫 박사 과정 때 지도교수가 공저자였고, 그는 Roger Penrose가 E. coli의 화학주성에서 미세소관이 중요하다고 한 아이디어가 완전한 헛소리임을 보여준 사람임. 훌륭한 사람이었음. 2007년에 상업적으로는 매우 초기였던 Illumina 데이터를 분석한 적이 있는데, 참조 유전체에 정렬할 수 있어서 특정 편향을 식별할 수 있었음. 나노포어 기술에는 그런 편향이 더 많을 가능성이 크고, 이를 고려할 능력이 없으면 큰 곤란을 겪을 수 있음

    • 나노포어 데이터는 짧은 리드 시퀀싱 데이터보다 분석이 훨씬 쉬움. 리드가 매우 길게 나오기 때문에 같은 정렬·조립 문제를 겪지 않음
      생화학 석사 입장에서도 그렇게 봄
    • Oxford Nanopore 시퀀싱 기술은 사용하기 꽤 견고한 편임. 키트를 사야 하긴 하지만 충분히 할 수 있고, 직접 겔을 붓거나 방사성 표지 Sanger 반응을 하던 것과는 비교도 안 됨
      개인 유전체 회사 대신, 연구실을 대상으로 시퀀싱 외주 서비스를 하는 회사에 맡기는 방법도 있음. 해석의 위험성에 대해서는 전적으로 동의함

  • 프라이버시를 의식한 부분은 마음에 듦. “Claude에 돌린다”는 명백한 문제를 제외하면, 언급된 분석 도구 중 얼마나 많은 것이 완전한 오픈소스이거나 적어도 로컬 실행이 가능한지 궁금함
    글에서 그 부분을 다뤘으면 좋았을 것 같음

    • 대충 훑어보면 전부 소스 코드를 공개했고, 로컬에서도 실행되는 것처럼 보임

  • 내가 받은 결과가 진짜인지, 아니면 그냥 쓰레기인지 어떻게 알 수 있을까?

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