Korean Journal of Biological Psychiatry

교신저자：양병환, 133-792 서울 성동구 행당동 17
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서     론

   최근 수십 년간 눈부신 발달을 이룬 유전학은 상상 속에서나 가능했던 연이은 개가를 통해 우리를 놀라게 하고 있다. 복제양이 탄생하고, 게놈 프로젝트에 의해 인간의 전체 유전자 지도가 완성될 것이라 하며, 인간 배아를 복제해 장기이식에 사용하는 것이 윤리적으로 타당한지 벌써부터 논란이 되고 있다. 당연히 의학 전반에서도 유전학의 응용을 통해 모든 질병을 이해하고 진단, 치료할 수 있는 날이 올 것이라는 전혀 황당하지만은 않은 상상이 조심스럽지만 활발하게 제안되고 있다.
   실제로 가족력이 높은 질환들, 예를 들어, 비인슐린의존성 당뇨병, 유방암, 고혈압, Alzheimer병, Parkinson병 등에 대한 병인이나, AIDS, 천식, 고혈압, 치매 등 치료제의 효능과 수용체 다형성과의 관계를 유전학적으로 이해하고 임상에서 활용하고자 하는 노력은 꾸준히 진행되고 있다.

의학에서의 유전학

   한 질병의 유전적 요소를 연구하려면 어떤 수준의 답을 찾느냐에 따라 여러 가지 의문과 방법이 제시될 수 있을 것이다. 우선 이 질병이 과연 유전되는 것인지, 유전된다면 이상이 있는 유전자에 의해 발현 가능한 다양한 임상적 표현은 어떤 것이 있는지, 또 이로 인한 증상과 징후는 어떻게 해야 조기에 발견될 수 있는지, 이 유전자를 가진 사람에서 질병이 발생하는데 작용하는 요인은 어떤 것들인지, 유전양식(mode of transmission)은 어떤지, 어느 유전자좌(genetic locus)에 위치하는지, 예방이나 치료방법에 유용한 정보는 없는지 등을 살펴야 될 것이다. 여기서는 임상과 연관하여 분자생물학적 접근에 대한 내용을 주로 살펴보기로 한다.
   유전자좌를 알아내는 데는 forward genetics와 reverse genetics의 두 가지 접근법이 있다(Hyman 1999). Forward genetics는 다른 말로 ‘기능적 유전자 분리증식법(functional gene cloning)’이라고도 한다. 어느 정도 그 질환의 병태생리를 알 때 가능한 방법으로 결함이 있는 효소처럼 유전자 이상으로 생긴 물질을 찾아 그 물질을 통해 이상 유전자의 유전부호를 알아내어, 질환의 표현형과 후보유전자(candidate gene)간의 연관성을 규명한다. 예를 들어, dopamine이나 serotonin 수용체의 다형성이 주요 정신질환의 기전이나 약물작용에 연관이 되어 있으리라는 가설을 세우고 수용체의 이상과 약물작용을 분석하고 대립인자(alleles)의 표현형을 비교해볼 수 있다. 지금까지 이 방법을 통해 여러 질환에서 효과적으로 질병과 연관된 유전자를 밝혀낼 수 있었지만, 질병의 병리가 제대로 규명되지 않았고 소수의 대사물질 이상으로 인한 질환이 아닌 대개의 정신질환에서는 사용하기 매우 어려운 방법이다.
   또 한가지의 접근법인 reverse genetics는 다른 말로 ‘위치 분리증식법(positional cloning)’이라고도 한다. 즉, 통계적으로 다형성 DNA 표식자(polymorphic DNA marker)와 어떤 유전자좌의 변이와 질병의 특성(trait)이 연관되면 실제 유전자에 그런 취약성이 있는지 여부를 밝히려는 시도이다. 일단 통계적으로 특정 염색체 부위와 어떤 특성이 연관성이 있으면, 실제 이런 취약성을 일으키는 유전자가 있는지 그 부위를 집중적으로 분석하게 된다. 이 방법은 병의 원인은 몰라도 유전자의 위치만으로 탐색이 가능한 방법으로 SNPs(single nucleotide polymorphisms)도 이 연구에서 이용될 수 있다. 위치 분리증식법에서는 연관분석(linkage analysis)과 관련연구(association study) 방법이 흔히 사용된다.

정신의학에서의 유전학

   정신과 영역에서도 주요 정신장애의 발병에 유전적 요인이 있다는 사실은 공히 인정되어 왔으며(표 1), 그간 정신분열병이나 양극성 정동장애, 우울장애 등에 대해 가계분석이나 쌍생아 연구, 양자 연구 등이 많이 행해졌다. 하지만 정신분열병 등에 대한 수많은 가계분석 연구들에서 그 이후 믿을만한 검증이 이루어지지 않았고, 분자생물학적 접근에서는 이렇다 할 진전이 없는 것이 사실이다. 겨우 Alzheimer병에서 amyloid precursor protein(APP), presenilin-1(PS1), presenilin-2(PS2) 등의 유전자와 관련이 있다는 정도를 밝혀냈을 뿐 다른 주요 정신장애에서의 연구는 거의 성과를 보지 못하고 있는 실정이다(Owen등 2000).
   주요 정신장애들에서 특히 유전학적 연구가 어려운 데에는 다른 질환과 다른 정신장애의 몇 가지 특성을 들 수 있다. 첫째로, 진단의 문제이다. 정신장애는 원인이 아니라, 그 분류상 비균질적일 수밖에 없는 표현형에 거의 전적으로 의존하여 진단된다. 즉, 질병(disease)이 아닌 증후군(syndrome)인 것이다. 그렇다면 특정 질환의 어느 증상까지가 과연 유전에 의해 나타난 표현형인가? 애석하게도 아직까지는 정신장애의 병태생리를 거의 이해하고 있지 못하다고 해도 과언이 아니다. 예를 들어, 정신분열병이란 동일한 진단명이 붙어있다 해도 우리는 그 안에 채 나눠지지 않은 여러 가지 아형이 포함되어 있음을 익히 알고 있다. 특정 진단을 내렸을 때 어떠한 검사나 실험을 통해서도 이것을 확진할 방법이 없으며 원인은 물론 그 질환이 발현되는 병리기전조차 거의 알지 못하여, 유전학을 적용시키기에는 우리의 질병분류가 너무 방만한 느낌마저 있다.
   또하나의 특징은 정신장애들이 유전적으로 매우 복잡한 질병이라는 점이다. 일단 정신장애는 멘델법칙에서 벗어난 복잡한 유전 양식을 따른다. 즉, 어떤 하나의 유전자좌(genetic locus)가 작용하여 이 정신장애를 일으켰다라고는 절대 말할 수가 없다. 오히려 다수의 유전자좌의 다수의 대립인자(alleles)가 상호작용하여 그 질병에 대한 취약성을 조성했다고 말하는 편이 옳을 것이다(Hyman 1999). 서로 다른 가족, 서로 다른 민족, 서로 다른 인종에서는 서로 다른 대립인자 조합에 의해 영향을 받을 수도 있다.
   세 번째 정신장애의 특징은, 질환 발생에 다양한 원인들이 서로 복합되어 작용한다는 사실이다. 많은 유전자가 서로 상호작용하는 위에 더하여, 유전자와 다양한 환경인자들이 또한 서로 영향을 끼치는 다요인성 질환(multifactorial disorder)인 것이다. 질환의 가족력 외에도 생활사건이나 가족환경에 대한 경험이나 인지 자체도 유전적 기저를 갖고 있으며(Kendler등 1993；Thapar와 McGuffin 1996) 개인의 취약성과 맞물려 질병의 발생에 복잡한 상호작용을 통해 기여하는 것이다. 이런 주요 정신장애들의 특성들로 인해 기존의 유전학적 접근에 제한이 있을 수밖에 없다. 앞서 나왔던 연관분석(linkage analysis)과 관련연구(association study)를 다시 살펴보자.
   연관분석을 통한 유전자와 질환과의 연계규명은 그 유전자가 투과율(penetration)이 높고 질환발생에 기여도가 높을수록 쉽게 밝혀질 수 있을 것이다. Huntington 무도병이 그 대표적인 예라 하겠다. 그러나 대개의 질환은 중등도의 기여도를 가진 여러 개의 유전자가 복합작용으로 발현하므로 진정한 양적연관(positive linkage)이 있음을 가려내기는 상당히 어려운 일이다(Risch와 Merikangas 1996；Suarez등 1994). 이럴 경우 가계분석을 통해 연구하려면 6백 내지 8백의 핵가족이라는 큰 표본이 필요하게 된다(Suarez등 1994). 그러나 문제는, 정신과 영역에서 연구되는 대개의 유전자가 보다 더 적은 기여도만을 갖고 있다는 것이다(표 2). 정신분열병이나 양극성 정동장애에서 양적연관의 결과를 보였던 초기 연구들이 이후 이렇다할 재검증이 안된 것은 이런 연유라 하겠다(Owen등 2000).
   질병에 대해 적은 기여도를 갖는 유전자에 대해서는 대립인자 관련연구(allelic association study)를 흔히 시도한다. 이것은 가양성(pseudopositive)의 문제가 있긴 하나 Alzheimer병에서 apolipoprotein E(APOE)의 ε4 대립인자를 밝혀낸 것이 정신과 영역에서는 대표적인 사례이다(Corder등 1993). 그러나 정신장애들은 그 병태생리가 거의 알려지지 않았고 따라서 후보유전자를 가려내기가 어려워 그 효용성은 적다(표 3).
   이런 문제점들을 고려할 때 정신장애의 유전적 영향을 알아내기 위해서는 전체 genome의 연관관계를 살펴보는 genome-wide association study가 제시될 수 있다(Collins등 1997；Owen 1992；Risch와 Merikangas 1996)(그림 1). 물론 여기에도 여러 가지 문제점은 있다. 우선 모든 가능한 유전자에 해당하는 유의한 다형성(주로 이용되기는 SNPs가 유리할 것으로 생각된다)을 모두 찾아내야만 한다. 이는 이론적으로는 가능하나 경제적 부담이 크다는 점을 감안해야 한다. 또한 정신질환이 여러 원인인자가 복합적으로 작용해서 발현된다는 것도 주요한 제한점이 될 것이다. 그리고 아직까지도 genome과 linkage disequilibrium(LD)의 차이, 유전자의 위치, 집단간 LD의 차이 등에 대한 지식은 거의 없다.
   최근 대단위의 연구들은 개개인의 염기배열 차이에 초점을 맞추고 있다(Corder등 1993；Lander 1996；Owen등 2000). 이는 특정 질환에 대한 개인의 취약성이나 저항성, 치료 반응성 등의 유전성향에 차이가 있을 것이라는 가정에 근거한다. 개인간의 유전자 다형성을 찾기 위해 최근 각광받는 것이 SNPs이다(Hacia와 Collins 1999；Kendler등 1993；Owen등 2000；Wang등 1998). SNPs는 인간 DNA에 가장 많이 존재하는 다형성의 형태로서 단일 nucleotide 염기의 변화를 말한다. 즉, 한 개인의 DNA에 존재하는 염기쌍중 하나의 염기쌍의 차이에서 발생하는 DNA 배열의 다형성이다. 현재 추정상으로는 coding region 안에 약 20만개 이상의 SNPs가 존재할 것으로 예상되고 있다(Owen등 2000). SNPs의 장점은 우선 DNA상에서 상당히 잦은 빈도수로 발견되므로 질병 유전자를 규명하는 유전자 표식자로서 사용하기 유용하다는 것과 한 위치에서의 다형성 수가 한정되어 있다는 점이다. 이런 SNPs 등을 포함해 DNA의 수많은 다형성을 효과적으로 빠른 시간 안에 연구할 수 있는 방법으로 바로 microarray가 있다.

cDNA Microarray

1. cDNA microarray의 특징과 장점
   Microarray는 이전의 기술과 비교해 짧은 시간과 적은 비용만으로 한꺼번에 많은 유전자와 mRNAs를 다양한 생리학적 또는 병리적 상태에서 감별해 낼 수 있는 방법이다(Watson과 Akil 1999). 일반적으로 우표보다 작은 면적 안에 100×100 이상의 작은 구획으로 나뉘고 각각의 구획은 특정 유전자의 단일 나선 DNA를 함유하는 용액이 담겨있다. 여기에 검사해 보고자하는 세포의 유전자나 mRNA로부터 complementary DNA를 도출해내어 배합 후 반응을 보는 것이다. 이 microarray의 장점은 한 번에 엄청난 양의 자료를 동시에 검사할 수 있다는 것과, 극히 적은 실험재료를 사용함으로써 시약의 소모를 줄이고 반응부피를 줄일 수 있다는 점이 있다. 또한 한 chip 안에서도 다양한 색깔의 형광색소를 사용해 여러 검체에서의 자료도 동시 분석이 가능하다(Schena등 1998).
   예를 들어, 유방암중 5~10%정도에서는 매우 높은 유전경향을 갖고 가족력이 흔히 발견된다. 이 가족에는 유방암과 난소암의 빈도가 함께 높아지는데 최근 연구에서 이들중 대부분에서 BRCA1이나 BRCA2 유전자의 돌연변이가 있음이 밝혀졌다. 문제는 이 유전자가 매우 크고 돌연변이가 수백 가지에 이른다는 것이다. 예를 들어, BRCA1의 경우 크기가 5.53Kb에 이르고 400개의 돌연변이가 알려져 있는데(Hacia와 Collins 1999), 하나같이 치명적인 암을 일으키기 때문에 전체 유전자를 다 검사해야 한다는 것이다. 만일 이 유전자가 있는 가계에서 아직 질병에 이환되지 않은 사람이 자신의 유전자를 검사하거나 자녀의 유전여부를 알고 싶다면 기존의 유전자 검사 방법으로는 엄청난 검사비와 시간이 소요된다. 그러나 microarray를 사용한다면 이런 문제들은 간단히 해소되는 것이다(Collins 1999).

2. cDNA microarray의 종류와 제작
   Microarray는 제작 방법에 따라 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 chip 위에서 바로 합성한 염기배열을 사용하는 합성기법(synthesis technology)이며, 또하나는 따로 염기배열을 합성한 뒤에 chip 표면으로 옮기는 방출기법(delivery technology)이다. 합성기법에는 photolithography 방법이 쓰이고 있다. Photomask를 사용하여 미리 계획한 순서대로 염기배열을 맞추어 생산하는 방법으로 직접 생성하므로 따로 DNA 나선을 만들어 slide에 붙이는데 따른 불확실성이나 검체 조작의 난점을 배제할 수 있어 고도로 정확하다는 것이 가장 큰 장점이다(Chee등 1996；Fordor 1997；Lipshutz등 1999；Schena등 1998；Wodicka등 1997). 또한 방출기법은 비견되기 어려울 정도로 훨씬 많은 DNA groups를 동일 면적에 부착 가능하다(Lipshutz등 1999；Schena등 1998). 그러나 photomask가 고가이며 이 mask의 설계와 생산에 상당한 시간이 소요된다. 방출기법에서는 mRNA에 표현된 유전자의 상보적 배열을 목적한 세포의 mRNA에서 추출해 효소를 이용해 cDNA를 합성한 후 핀셋이나 미소관(Guschin등 1997；Schena등 1995), 특수 제작된 ink jet pump(Blanchard 1996) 등을 이용해 직접 chip 표면으로 옮기는 것이다. 일반 연구실 등에서 흔히 사용되며 쉽고 빠르게 제작이 가능하고 값싸고 다양하게 변용이 가능하다. 그러나 각 용액을 microarray 생산 전에 미리 만들고 정제해 저장해 놔야하는 조작의 어려움이 단점이며 합성기법만큼 정교하게 다량의 정보를 처리할 수 있는 chip의 제작은 아직 어렵다. 함유하고 있는 DNA 나선의 크기에 따라 대개 100 nucleotide 이상인 cDNA microarray와 8~25 nucleotide 정도의 oligonucleotide microarray로 나누기도 한다(Hacia와 Collins 1999).

3. cDNA microarray의 응용
   Microarray는 한 개의 chip으로 수만의 cDNAs에 대한 발현여부를 가려볼 수도 있으며, 그 세포에서의 유전자발현과 표현형과의 직접적인 연관 규명도 가능하게 할 것이다. 정상 조직이나 질병에 이환된 조직, 기타 검체들을 microarray를 통해 검사함으로써 개인의 특정질환에 대한 취약성, 그 병의 진단과 예후, 병리를 규명하고, 약물치료의 표적을 발견해낼 수 있을 것이며, 특정 약물의 개인간 효능과 독성의 차이 등 다양한 정보를 알아낼 수도 있을 것이다(그림 2)(Collins 1999；Evans와 Relling 1999；Schena등 1998). 현재 microarray의 이용은 다음과 같이 나눠볼 수 있을 것이다.

1) Universal combinatorial oligonucleotide array(Hacia와 Collins 1999)
   Microarray는 알려지지 않은 DNA 염기배열 순서의 변화를 알아내는데 사용할 수 있다. 먼저 균등한 길이로 가능한 모든 조합의 염기배열을 가진 probe를 제작한다. 예를 들어 9 nucleotide 길이의 probe를 사용한다면 가능한 oligonucleotide의 염기배열 순서는 모두 262,144개가 된다(Gunderson등 1998). 이를 배열순서가 알려진 기존의 PCR 생성물의 hybridize pattern과 비교하면 정확한 배열순서의 신호 차이를 용이하게 분석할 수 있다. 이 방법을 사용하면 500bp까지는 99%의 정확도로 배열순서를 알아낼 수 있으나 알아내려는 목표 배열이 커질수록 정확도는 떨어진다.

2) Customized oligonucleotide array(Hacia와 Collins 1999)
   돌연변이를 알아내기 위해 사용되며 최근 대부분 상품화가 진행되고 있는 이용형태이다. 이것은 특정한 DNA 염기배열 순서에 맞춰 제작된 chip으로서 높은 민감도와 특이도를 가지고 있다. 돌연변이형과 자연형의 배열순서에 상보적인 probe에서 나오는 신호를 서로 비교해서 분석한다. 이 방법을 사용하면 한 염기가 다른 염기로 바뀐 경우는 쉽게 알아낼 수 있으나 결실(deletion)이나, 특히 삽입(insertion)을 찾는데는 훨씬 많은 probe가 필요해 비효율적이다.

3) 의학에서의 연구성과 및 진행
   궁극적인 의료유전학의 목적은 질병을 진단하고 예방하며 치료하는 방법을 알아내는 것이다. 현재 여러 가지 질병이나 그 증상, 치료에서 대립인자나 돌연변이가 주요 작용을 하고 있다는 것이 속속 알려지고 있다. 항고혈압제인 ACE inhibitor에 대한 반응성(Nakano등 1997；O'Toole등 1998)이나 천식에서의 β2-adrenergic 약물(Lipworth등 1999；Martinez등 1997), 혈당강하제(Essen등 1996), 항정신병약물(Arranz등 1995), tacrine(Poirier등 1995) 등의 치료반응과 표적 수용체의 다형성간의 연구가 현재 진행중이거나 이미 어느 정도의 결과를 보이고 있다.
   Microarray를 이용해 이런 염기배열 순서의 변이를 발견하는 노력들도 진행되고 있다. Cystic fibrosis의 95 nucleotide 길이의 CFTR exon 11 coding 영역의 전체 SNPs와 37개의 돌연변이들을 선별검사하고(Cronin등 1996), BRCA1 유전자를 통해 질환의 발병 경향성의 유전여부를 예측하기도 한다(Hacia등 1996). 약물치료에서도 microarray를 임상에 응용하려는 활발한 시도들이 있다. HIV-1 protease와 reverse transcriptase의 분석을 통해 치료제의 반응을 예상하고 환자마다 적합한 치료 계획을 세우기도 하고(Kozal등 1996), Mycobacterium tuberculosis의 rpoB 유전자를 분석하여 rifampin 저항성을 예측한다(Gingeras등 1998).
   신약을 개발하는데 있어서도 기존의 약물이 표적세포에서 보이는 단백질의 발현을 자료화해 이를 신약이 보이는 단백질 발현 양태와 비교해 봄으로써 그 약물의 독성과 효능을 미리 추정해 동물실험이나 이후 임상실험을 거치면서 소요되는 비용과 시간을 단축할 수도 있다(Service 1998).
   대표적인 microarray 제작사인 Affymetrix에서는 이미 20여 가지의 연구용 DNA array를 개발했으며, HIV 유전자나, P53 tumor suppression 유전자의 돌연변이들을 찾아낼 수 있는 진단용 array를 상품화했고, cytochrome P450의 변이체를 찾아내는 chip을 개발중이다(Service 1998).

4. 정신의학에서의 cDNA microarray

1) 정신 유전학
   정신장애 연구에서 유전학적 접근이 상대적으로 어려웠던 것처럼 다른 질환에 비해 microarray를 이용한 정신과 영역에서의 실험성과는 아직 미미하다. 하지만, 한꺼번에 많은 자료를 얻을 수 있는 microarray의 장점은 다요인성 질환이라 할 수 있는 정신질환의 유전학적 연구에서 특히 필요로 하던 것이라 할 수 있다. 우선 정상인군과 환자군에서 유전자 염기배열에 어떤 다형성들이 존재하는지, 가장 용이하게는 SNPs를 먼저 찾아볼 수 있을 것이며, 그 외의 돌연변이들을 비교분석할 수 있을 것이다. 일단 정상인군과 환자군의 데이터베이스를 구축하면 이를 통해 간접적으로 그 질환의 유전적인 병인과 병리를 밝히는 정보로 이용 가능할 것이다. 여기서 유전자 표식자나 후보유전자로 활용가능한 것들을 발견할 수도 있을 것이다.
   또한 급성이나 만성 스트레스 등 외부자극에 의한 세포의 단백질 표현형 변화라든지, 환경이 질병 발생에 대해 미치는 유전자 수준의 영향, 여러 가지 정신과적 증상들, 예를 들어 불안, 우울, 환청, 망상 등의 발생과 유전자 발현의 관계 등을 알아봄으로써 그동안 밝혀지지 않았던 정신장애의 병리기전에 대한 이해를 넓힐 계기가 될 수 있겠다.

2) 정신과 임상
   인간은 약 30억 개의 염기쌍으로 구성된 DNA를 가지고 있으며 이중 단백질로 표현되는 유전자는 약 8만개가 있는 것으로 대략 추정된다(Collins등 1997；Hyman 1999). 이들 유전자 조합의 복잡한 상호작용을 통해 인간 개개인은 다른 사람들과 구별되는 독특한 표현형을 나타내게 된다. 어떤 개인의 특정 질환에 대한 취약성이나, 특정 약물의 효능과 독성이 어떤지는 개인마다 굉장히 다양한 차이를 보인다. 일반적으로는 성별이나 연령, 개인의 영양상태, 병발질환, 약물간 상호작용 등을 영향을 주는 요인으로 들 수 있겠으나, 한 단계만 세부사항으로 들어가 보면 개인의 질병취약성, 면역력, 약물대사능력, 약물체내축적이나 약물치료표적의 다양성 등 여러 가지 유전적 요인이 다양하게 작용함을 알 수 있다. 즉, 갖가지 경로에서 작용하는 수많은 단백질 순서를 간직하고 있는 여러 유전자들의 상호영향하에 그 개인에서 그 질병이 발현되고 그 약물이 작용한다.
   현재 가장 가까운 시일 내에 임상에서 microarray 이용 가능성이 있으리라 여겨지는 것은 바로 치료 부분이다. 항정신병약물의 치료반응성과 serotonin, dopamine 등 수용체의 관계나, 지연성 운동장애(tardive dyskinesia) 등 약물부작용과 dopamine 수용체의 다형성과의 연관관계 등은 이전부터 제시되어온 주제이다(Arranz등 1995；Chen등 1997；Steen등 1997). 이런 가설들의 타당성이 입증되고 이를 확인할 적절한 유전자 표본을 알아낸다면 개개 환자에 대해 가장 치료 반응이 높고 가장 부작용이 적은 약제를 microarray를 통해 미리 선택할 수 있는 것이다. 환자 개인마다 서로 다른 유전자 조합을 가지며 각 약물에 대한 효능과 부작용이 다른 만큼 미리 이를 확인해 최적의 치료를 빨리 시작하고 가능한 부작용을 최소화하려는 것이다. 그 환자에서 쉽게 발생할만한 부작용을 예측하여 사전에 심각한 부작용은 예방하거나 감소시키는 방법을 병용하는 대책을 세울 수도 있다.
   발견된 다형성이나 돌연변이들 중에 특이도와 민감도가 높은 것들은 진단에 이용할 수도 있겠다. 정신분열병이나 우울장애 등에서 단순히 진단별로 약물을 투여하는 것이 아니라 환자의 유전 정보를 확인하여 현재 환자가 앓고 있는 질환의 아형을 명확히 하고 이에 따른 세분화, 전문화된 치료를 적절하게 바로 시작할 수도 있다.

3) 신약개발
   앞서 나왔듯이 신약을 개발할 때, 기존의 향정신성의약품의 약물반응으로 인한 표적세포의 단백질 발현자료를 미리 가지고 있다면 원하는 효능은 가지면서 부작용은 최소화한 약제를 디자인하는 데 훨씬 용이할 수 있을 것이다. 개발된 약제를 실험세포에 적용하여 먼저 microarray해 봄으로써 많은 시간과 비용이 들어가는 동물실험과 임상실험 전 단계에서 미리 약물의 효능과 부작용을 예측할 수 있을 것이다.

4) 실험연구
   그 외에 microarray는 여러 가지 실험연구들에서 이용될 수 있을 것으로 보인다. 그동안 밝혀지지 않았던 전기충격요법이나 많은 향정신성 의약품의 치료작용과 부작용들의 정확한 작용기전을 이해하는데 유전학적 접근을 통한 것보다 더 정확한 방법은 없을 것이다. 또 model psychosis 등을 연구하는 동물실험에서도 충분히 원용할 수 있을 것으로 생각된다.

5. cDNA microarray의 한계
   Microarray는 확실히 이전의 gelbased sequencing보다 진일보된 기술임에 틀림없다. 그러나 microarray에서도 오류는 있게 마련이다. 반복되는 단위 염기배열순서, 특히 상당히 흔하게 존재하는 삼염기가 반복되는 돌연변이(triplet repeat based mutations)의 분석이나(Brice 1998), 고분자의 핵산(nucleic acid), primer 부착부위의 돌연변이, 드문 빈도로 발견되는 바이러스 종류나 소수 인구에서만 나타나는 종양 표본의 분석에서는 진단에 필수적인 특이도와 민감도가 떨어진다(Hacia와 Collins 1999).
   또한 명백한 돌연변이를 발견해내어 타당도를 완벽하게 증명했다고 해도, 질병 상태를 따라가며 일련의 추이를 규명하는 유전자의 기능적 분석을 거쳐 그 유전자의 기능과 구조, 질병에의 기여도를 완벽하게 이해하고 있지 않다면 엉뚱한 결과를 이끌어낼 수밖에 없다.

결     론

   유전학의 어떤 한 가지 기술만으로 복잡한 DNA의 염기배열상의 변화를 모조리 알아낼 수 있으리라는 기대는 만병통치약으로 모든 병을 고칠 수 있으리라는 생각처럼 무모하다 할 수 있을 것이다. 그러나 microarray는 동물이 끄는 마차가 석탄을 때며 달리는 증기기관차로 바뀌듯 엄청난 변화를 가져온 것이 사실이다. 이제부터 더 많은 발전들이 이 분야에서 분명히 이루어질 것이며, 이런 발전에 힘입어 정신과를 포함한 임상에서 유전학을 실제 질병의 진단과 치료에 다양하게 활용하는 날이 올 것이라 예상된다.