최소임상대상군(MAC) 선정 시 유전자-표현형 상관관계 분석의 도전 과제

최소임상대상군(Minimum Admissible Cohort, MAC) 선정은 희귀질환의 초기 임상시험에서 필수적이나, 환자 수가 적어 유전체학 데이터와 표현형 간의 통계적 상관관계를 확립하는 데 어려움이 따릅니다.

분석 방법론의 비교

• GWAS 기반 접근법: MAC 규모에서는 통계적 검정력이 낮아 Genome-Wide Association Study 결과의 재현성이 떨어지는 한계가 있습니다.
• 시스템 생물학적 모델링: 작은 데이터셋이라도 System Biology 기반의 네트워크 모델을 구축하여 잠재적인 Biomarker 후보군을 선별하는 대안적 접근이 시도되고 있으나, 모델의 가정 설정이 결과 해석에 큰 영향을 미칩니다.

현재까지는 제한된 데이터에서 강력한 인과 관계를 도출하기보다, 여러 Omics Integration Analysis 결과를 통해 가장 가능성 높은 생물학적 경로를 우선순위화하는 방식으로 전략이 진행되고 있습니다. 이는 엄격한 임상적 증거 확보라는 목표와 작은 샘플 크기 사이의 균형점을 찾는 과정이라고 할 수 있습니다. Translational Medicine, Bioinformatics