[한국기술뉴스] 소아청소년의 자살 위험을 유전적으로 설명할 수 있을까? 높은 아동청소년의 자살율과 사망률에 비해, 자살위험에 처한 아동들이 조기진단되지 못한채 방치되어 있다. 타고태어난 유전적 요소와 성장환경의 어떠한 구체적인 요인들이 아동의 자살성과 연관이 있는지 규명하고, 자살위기 아동을 조기예측 및 예방하는 정책이 시급하다.

아동청소년의 자살성과 밀접하게 유전적으로 연관되어있는 ADHD, PTSD, 자폐증, 우울증 등 정신질환 관련 형질들을 밝혀내고, 특히 생애초기 스트레스 인자와 밀접하게 상호작용하며 자살위험을 증폭시키는 자폐증의 유전적 특징도 최초로 밝혀내었다. 해당 유전적/환경적 인자들은 자살위기 아동의 예측 알고리즘의 정확도를 유의미하게 향상시킴을 증명하였고, 이러한 성과는 추후 아동청소년 대상 정신건강증진사업/정책의 강화에 기여할 것으로 기대된다.

아동자살 예방은 사회의 질을 높이기위한 선차적 과제 - 〈UN아동권리협약〉 제6조에 따르면 ‘당사국은 모든 아동이 생명에 관한 고유의 권리를 가지고 있음을 인정하고, 아동의 생존과 발달을 최대한 보장해야한다’ 라고 명시하며 아동 생명권에 대한 특별한 보호의 필요성을 강조하고 있다. 이에 따라 아동사망이라는 돌이킬 수 없는 생명권 상실 예방은 일차적인 사회적 관심사로서 정책의 우선순위를 부여받아야할 필요가 있으나, 현 사회의 대응은 분절적이고 파편화된 사건해결에 급급하여 체계적/상시적인 예방책이나 근본적인 조기위험요인 방지 등이 턱없이 부족한 실정이다.

아동청소년의 심리적 고통 및 정신질환 증가에 따른 자살사고 및 자살시도 증가에도 불구하고, 위험군들을 조기에 체계적으로 예측하고 방지하는 지원정책은 국내외 전무한 상황이다.

쌍둥이 연구에 따르면 자살(suicide)은 약 30-50% 에 이르는 높은 유전성(heritability)를 띈다고 알려져있기에, 이러한 가족에서 오는 환경적(environmental) 유전적(genetic) 위험요소를 복합적으로 고려한 위험인자의 규명 및 해당 인자들을 활용한 예측모델 개발이 시급하다.

해당 연구는 자살사고 및 자살시도(suicidal thoughts and behaviors)를 경험한 적 있는 아동청소년을 대상으로, “인지능력, 불면증, 조현병, 흡연상태, 행복감, 주관적 안녕감, IQ, ...”등 24가지 인간 형질의 유전적 성향을 점수화한 다중유전자점수 간의 연관관계를 탐색하며, 아동청소년의 자살성의 유전적 배경과 유전체 빅데이터기반 자살위험 예측성능을 탐구하였다.

해당 연구는 9-10세 서양 아동 1만명 가량의 DNA 유전체데이터와 인지능력, 성장환경, 심리상태 등의 다차원 표현형 데이터를 풍부하게 제공하는 미국 최대의 아동청소년 바이오뱅크 빅데이터 (Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) study)를 통합적으로 분석하여, 환경/유전을 고려한 복합적인 위험요인 규명과 예측연구에 이용하였다.

24가지 인간의 복합형질에 기반한 다유전자 점수(genome-wide polygenic scores)를 도출하여 각 형질과 자살성 표현형들간의 관계를 체계적으로 탐구하였다. 더불어 생애초기 스트레스 요인과 유전적 상호작용이 있는 복합형질을 찾아내기 위한 시험을 하였다.

우리 연구는 ADHD, 조현병, 자폐증, 우울증, 그리고 PTSD의 DNA 다중유전자 점수가 높은 아이들에게 자살성 행동패턴과의 뚜렷한 연관을 최초로 밝혀내었다. 특히 ADHD 다중유전자점수와 모든 자살성 표현형들간의 관계가 유의미하게 나타났으며, 조현병과 자살시도(suicidal attempt)간의 관계도 인종상관없이 분명하게 유의미했다. 반대로 삶이 의미있다고 여기는 행복 (general happiness, meaningful life)의 유전성향이 높을수록 자살성 행동들이 낮게 관찰되었고, 특이하게 자폐성향의 유전점수가 높은 아이들에게 성장환경의 생애초기스트레스(early-life stress) 가 작용하는 경우, 자살성향이 유의미하게 증폭되는 것으로 나타났다. 이는 자폐의 유전력이 높은 아이들이 특히 성장스트레스에 민감하게 반응하며, 자살행동으로 연결될 수 있다는 중요한 열쇠. 이외에도 아동의 자살성에 영향을 미치는 인자로는 child behavior checklist(CBCL) 중 우울감, 불안(anxiety), internalizing/externalizing symptom 등이 뚜렷하게 관찰되었다.

발견된 통합 유전적-환경적 인자들을 넣어서 기계학습 기반의 다차원 예측모형을 구축했을 시, 기존 베이스라인 모델보다 예측력(are under the Receiver Operating Characteristic curve, AUROC)이 37.5% 정도 (0.56 -> 0.77), 정확도는 19.6% 정도 (0.56 -> 0.67) 향상되었음을 증명하였다. (유럽인종 기준, prediction result for overall suicidal thoughts and behaviors) 다인종 분석에서도 비슷한 패턴의 예측력 향상이 관찰되었다.

유전성은 인종에 따른 차이가 크므로 우리 연구는 인종을 분리하여 체계적으로 분석하였다. 1만명 미국 아동청소년 바이오뱅크 데이터베이스 중 5,718명 유럽인종 어린이들과, 7,140명 다인종의 분석을 수행하여 비슷한 결과가 도출됨을 확인하였다.