전 세계 성인 아홉 명 중 한 명이 당뇨병과 함께 살고 있고, 그 대부분이 제2형입니다. 수백 개의 변이가 각각 위험을 조금씩 밀지만, 무엇을 먹는지가 더 크게 작용합니다. 그리고 무엇을 먹는지에도 유전자가 한몫합니다.
실선은 이 사이트가 검토해 연결한 관계입니다. 점선은 양쪽이 같은 논문에 함께 등장했다는 뜻입니다. 알아 둘 만하지만 한쪽이 다른 쪽을 설명한다는 주장은 아닙니다.
제2형 당뇨병은 몸이 인슐린에 제대로 반응하지 않게 되고, 시간이 지나면서 인슐린을 충분히 만들지도 못하게 되는 병입니다. 혈당이 높은 채로 유지되고, 그것이 눈과 콩팥, 신경과 혈관에 남기는 손상은 아프기 시작하기 훨씬 전부터 조용히 쌓입니다.
규모가 가늠하기 어려울 만큼 흔합니다. 국제당뇨병연맹은 20~79세 성인 5억 8,900만 명이 당뇨병과 함께 살고 있다고 집계합니다. 아홉 명 중 한 명꼴이고, 2050년에는 8억 5,300만 명이 될 것으로 전망합니다. 그 압도적 다수가 제2형입니다.
제2형 당뇨병은 유난히 다유전자성입니다. 수백 개의 위치가 각각 확률을 조금씩 옮기고, 그중 어느 하나도 결과를 정하지 않습니다. 이 사이트에 있는 세 개는 그중 재현이 잘 된 축에 듭니다.
셋을 다 합쳐도 누가 이 병에 걸리는지는 아주 조금밖에 설명하지 못합니다. 그것은 연구의 실패가 아니라 연구가 밝혀낸 사실입니다. 유전자가 달라지지 않은 집단에서 제2형 당뇨병이 가파르게 늘었다는 사실 자체가, 위험의 대부분이 어디에 있는지를 말해 줍니다.
여기서 두 갈래가 뻗어 나가고, 그 두 갈래가 이 페이지가 존재하는 이유입니다.
약. 설포닐우레아는 아직 쓰이는 가장 오래된 당뇨병 약에 속하고, 이 약을 처리하는 효소인 CYP2C9는 약물대사 유전자 중 사람 사이 차이가 가장 큰 축에 듭니다. 기능이 떨어진 형태는 실제로 그 처리 속도를 늦춥니다. 그런데도 처방 지침은 그것 때문에 용량을 바꾸지 말라고 합니다. "생물학적으로 실재하는 효과"와 "다르게 처방할 이유" 사이의 이 간극이야말로 이런 페이지가 필요한 이유이고, 설포닐우레아 페이지에 정리해 두었습니다.
음식. 체중과 식습관이 여기 실린 모든 변이를 합친 것보다 제2형 당뇨병 위험에 크게 작용합니다. 그리고 무엇을 먹는지는 순전히 의지의 문제가 아닙니다. 쓴맛 수용체 TAS2R38은 한 무리의 채소가 날카롭게 쓸지 거의 아무 맛도 나지 않을지를 가릅니다 — 쓴맛 지각 페이지를 보십시오 — 그리고 냄새와 맛의 유전학은 유전체가 밥상에 가장 직접 닿는 자리입니다. 미각 유전형에서 당뇨병 진단으로 직선을 긋는 것은 틀린 일이고, 이 사이트는 그 선을 긋지 않습니다. 다만 정직하게 말한 버전도 충분히 흥미롭습니다. 확률을 몇 퍼센트 옮기는 그 유전체가, 무엇을 맛있다고 느끼는지도 함께 정하고 있으며 그쪽 효과가 더 큽니다.
아래에 나오는 세 가지 검사 중 하나인 HbA1c는 적혈구에서 산소를 나르는 단백질인 헤모글로빈에 당이 얼마나 영구히 들러붙었는지를 측정합니다. 그렇다면 순수하게 혈당만 재는 검사여야 할 텐데, 대체로는 그렇습니다. 하지만 HbA1c 유전학을 다룬 세 편의 연구에서 나온 이 페이지의 나머지 변이 16개는 아주 다른 두 종류로 명확히 갈립니다.
일부는 실제로 혈당을 움직입니다 — rs1799884(GCK)가 그렇습니다 — 그리고 검사 수치와 함께 실제 혈당 위험도 함께 올립니다. 다른 일부는 혈당은 전혀 건드리지 않고 적혈구 생물학만 바꾸어 HbA1c를 움직입니다. 적혈구가 얼마나 오래 사는지, 또는 이미 헤모글로빈에 붙은 당이 어떻게 제거되는지 같은 것입니다. FN3K에 있는 rs1046896과 rs1046875가 가장 뚜렷한 예입니다. FN3K는 헤모글로빈에서 당을 다시 떼어내는 효소입니다. 159,940명까지 분석한 2017년 연구는 이 적혈구 경로 변이들로 만든 유전 점수가 실제 당뇨병 발생률은 높이지 않으면서 HbA1c 기반 당뇨병 진단율만 높인다는 것을 찾았습니다 — 검사 수치는 움직였는데 질병 자체는 움직이지 않은 것입니다.
대부분의 사람에게는 흥미로운 사실 정도로 끝납니다. 하지만 한 특정 집단에서는 그렇지 않습니다. 같은 연구는 아프리카계 남성의 약 11%가 지니고 있는 G6PD 변이가 대립유전자 하나당 남성에서는 HbA1c를 0.81퍼센트포인트, 여성에서는 0.68퍼센트포인트 낮춘다는 것을 찾았습니다 — 실제 당뇨병이 있어도 진단 기준선 아래로 내려가게 만들기에 충분한 수치입니다. 연구진은 이 때문에 아프리카계 미국인 제2형 당뇨병 환자의 약 2%가 HbA1c 선별검사만으로는 진단되지 않은 채 남는다고 추정하며, G6PD 결핍이 흔한 곳에서는 직접 혈당 검사나 유전형을 반영한 기준선을 권고합니다.
여기 있는 어떤 것도 진단이 아닙니다. 제2형 당뇨병은 혈액검사로 진단합니다. 공복혈당, 당화혈색소(HbA1c), 또는 경구당부하검사이고, 어떤 유전형도 그것을 대신하지 못합니다. 위험 요인이 있다면 쓸모 있는 행동은 변이를 들여다보는 것이 아니라 혈액검사를 받는 것입니다. 그리고 위험을 가장 크게 움직이는 것들은 화려하지 않습니다. 체중, 먹는 것, 얼마나 움직이는지, 그리고 가족력입니다.
이 페이지가 쓰인 뒤 합류한 위치
무엇인가 위 본문은 이 페이지가 쓰일 때의 변이들을 다룹니다. 그 뒤 카탈로그가 같은 형질이나 같은 논문을 통해 위치 741개를 더 연결했습니다. 아래는 그 위치들을 논문별로 정리한 것입니다. 본문은 이 위치들을 다루지 않으며, 각 변이 페이지가 해당 연구의 기록을 담고 있습니다.
Suzuki K 외 2024년, Nature rs116929578 (TCF7L2), rs114322470 (TCF7L2), rs7224685 (ZZEF1), rs12811407 (FBRSL1), rs142395395 (near ZNF208), rs147581833 (ANKH), rs6570526 (near HIVEP2), rs33959228 (ZNF76), rs96844 (near MAP3K1), rs76549217 (ANKH), rs4807125 (TCF3), rs11045247 (PDE3A) 외 304개 — PMID:38374256
Vujkovic M 외 2020년, Nature genetics rs11602873 (ARAP1), rs80196932 (near NUS1), rs36062478 (PTEN), rs543159 (SLC22A3), rs12031188 (FAF1), rs12128213 (near LINC00862), rs12920022 (SPG7), rs4129858 (LAMC1), rs9892728 (RAMP2-AS1), rs13414140 (THADA), rs61779275 (MACF1), rs12986742 (LINC01122) 외 163개 — PMID:32541925
Mahajan A 외 2022년, Nature genetics rs3806155 (TSBP1-AS1), rs7313668 (near TSPAN8), rs76227980 (near MC4R), rs41277236 (NEUROG3), rs78470967 (near FGF6), rs34165267 (near PPIAP23), rs10052346 (DMGDH), rs139027698 (near Y_RNA), rs12669223 (PAX4), rs3768301 (MACF1), rs72830009 (near RNU7-165P), rs7100404 (VTI1A) 외 23개 — PMID:35551307
Huerta-Chagoya A 외 2024년, Nature genetics rs6752053 (LINC02934), rs2074314 (near KCNJ11), rs72802352 (CTRB2), rs12912777 (RASGRP1), rs73226260 (HNF1A-AS1), rs2351707 (ARPIN-AP3S2), rs719727 (near RSPO3), rs7974748 (near TSPAN8), rs15943 (MAP3K15), rs6066137 (EYA2), rs1215466 (LINC01080), rs10771371 (near RN7SKP15) 외 20개 — PMID:39379762
Spracklen CN 외 2020년, Nature rs117267808 (GP2), rs4711389 (HMGA1), rs75536691 (GRB14), rs7787720 (ETV1), rs1955163 (TSPAN15), rs3751236 (KLHDC5), rs2706710 (PITPNC1), rs61342118 (PAX4), rs7656416 (CTBP1), rs12907887 (INAFM2), rs73085586 (FOXA2), rs13086331 (BCL6-LPP) 외 20개 — PMID:32499647
Sakaue S 외 2021년, Nature genetics rs4391603 (near DUSP9), rs13342232 (SLC16A11), rs1002389 (UBE3C), rs17072370 (LINC01080), rs2292893 (LINC01991), rs3751297 (FBRSL1), rs11033115 (SLC1A2), rs11202627 (near PTEN), rs531416278 (ADA), rs12662968 (near RPL35AP3), rs6496742 (PRC1-AS1), rs537982442 (near NEUROG3) 외 18개 — PMID:34594039
Elashi AA 외 2024년, BMC medical genomics rs6919908 (USP8P1), rs11926494 (UBE2E2), rs115246607 (PPIP5K2), rs1278516 (FAF1-AS1), rs2077235 (near NLRC3), rs57078845 (CHD1L), rs17122779 (SLC7A7), rs72832348 (CDKAL1), rs62008452 (PEAK1), rs72834308 (CDKAL1), rs113397277 (LINC02935), rs71304088 (SYN2) 외 17개 — PMID:38685053
Mahajan A 외 2018년, Nature genetics rs2642588 (NEUROG3), rs7918400 (TCF7L2), rs1796330 (TSPAN8), rs17836088 (NRXN3), rs1061810 (HSD17B12), rs4925109 (RAI1), rs11820019 (CCND1), rs4281707 (FTO), rs80147536 (THADA), rs67254669 (KCNJ11), rs234853 (KCNQ1), rs184509201 (TCF7L2) 외 12개 — PMID:30297969
Verma A 외 2024년, Science (New York, N.Y.) rs4696136 (near TMEM154), rs9457 (WFS1), rs1977832 (near Y_RNA), rs77791126 (THADA), rs9523299 (near PPIAP23), rs4737000 (near ANK1), rs183910463 (RFLNA), rs538810025 (B3GALT1), rs183360430 (PENK-AS1), rs550539923 (near SUMO2P2), rs703969 (ZMIZ1), rs564787815 (near ZNF734P) 외 7개 — PMID:39024449
Ishigaki K 외 2020년, Nature genetics rs3816157 (PSMD6-AS1), rs187150787 (SPPL3), rs6950739 (UBE3C), rs150626020 (SND1), rs193457 (near FGFR4), rs2283159 (KCNQ1), rs80005921 (near GTF3AP5), rs138213721 (SPPL3), rs39218 (STEAP2-AS1), rs4964665 (WSCD2), rs7721099 (MIR9-2HG) — PMID:32514122
Suzuki K 외 2019년, Nature genetics rs79407053 (MAEA), rs2908279 (GCK), rs9505085 (SSR1), rs2844623 (POU5F1), rs201597274 (AGPAT9), rs76550717 (CENTD2), rs113547729 (ZZEF1), rs16884025 (PARP8), rs3751237 (KLHDC5), rs116549635 (INS-IGF2) — PMID:30718926
Islam MR 외 2022년, Genes rs10814274 (CREB3), rs73050128 (MAD1L1), rs4902684 (ACTN1), rs11140324 (near RMI1) — PMID:36292730
Petty LE 외 2025년, Nature communications rs58223766 (near SLC16A13), rs117525671 (near CYCSP55), rs16989540 (DEPDC5) — PMID:40210677
Meeks KAC 외 2021년, Genome medicine rs61848529 (near WAC), rs80316291 (near SUMO2P4), rs2853934 (near WASF5P) — PMID:34620218
Flannick J 외 2019년, Nature rs11257600 (CDC123), rs17737404 (ASCL2) — PMID:31118516
Xue A 외 2018년, Nature communications rs117229942 (TCF7L2), rs2296173 (MACF1) — PMID:30054458
Ustinova M 외 2021년, BMC medical genomics rs3095447 (CCDC146), rs1132787 (GYPA) — PMID:33430853
Ray D 외 2020년, PLoS genetics rs4385321 (RGS17) — PMID:33290408
Liu Q 외 2022년, Diabetologia rs9930501 (FTO) — PMID:35771237
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Imamura M 외 2016년, Nature communications rs78627331 (IDE) — PMID:26818947
Huang LO 외 2021년, Nature metabolism rs9385400 (CENPW) — PMID:33619380
Zeggini E 외 2008년, Nature genetics rs12779790 (CDC123) — PMID:18372903
Guo H 외 2022년, Frontiers in microbiology rs6798189 (ADCY5) — PMID:36187959
Scott RA 외 2017년, Diabetes rs60780116 (ACSL1) — PMID:28566273
Cho YS 외 2011년, Nature genetics rs9470794 (ZFAND3) — PMID:22158537
Domínguez-Cruz MG 외 2018년, Gene rs1914711 (AGTR2) — PMID:30130595
Loh M 외 2022년, Communications biology rs76141923 (near LINC00377) — PMID:35393509
Guan M 외 2019년, Human genomics rs75029938 (GRAMD3) — PMID:31092297
2026-04-29 · 매사추세츠 종합병원 브리검 심장혈관연구소 & 브로드연구소(MIT-하버드), JACC 게재 (All of Us 참가자 245,394명 대상 훈련, 별도 바이오뱅크 코호트 53,306명 대상 검증)
미국 의료시스템에서 8개 심혈관 질환에 대한 임상 다유전자 위험 보고서 개발과 검증
연구진은 8개 심혈관 질환(관상동맥질환, 심방세동, 제2형 당뇨병, 정맥혈전색전증, 흉부대동맥류, 극심한 고혈압, 중증 고콜레스테롤혈증, 리포단백질(a) 상승)에 대한 공개 다유전자 위험점수를 하나의 통합 보고서로 결합해, All of Us 참가자 245,394명으로 훈련하고 별도의 53,306명 바이오뱅크 코호트로 검증했습니다. 유전적 위험 상위 10%에 속하는 사람은 평균 위험군보다 관상동맥질환 위험이 3.7배, 제2형 당뇨병 위험이 3.1배 높았습니다. 이 검사는 현재 매사추세츠 종합병원 브리검 분자의학연구소와 브로드 임상연구소를 통해 임상적으로 이용 가능합니다 — 위험 점수이지, 진단이나 치료가 아닙니다.
2026-09-08 · 전장유전체 연관분석으로 극단적 조기 발병 및 만기 발병 제2형 당뇨병의 서로 다른 유전 구조 규명. Diabetes, Obesity and Metabolism. 2026. DOI:10.1111/dom.71302
55세 이전과 70세 이후에 진단된 제2형 당뇨병, 임상적으로만이 아니라 유전적으로도 다르다
이 연구는 UK Biobank 참가자 74,795명을 대상으로, 제2형 당뇨병(T2D)을 하나의 균일한 형질로 다루는 대신 55세 이전에 진단된 경우(조기 발병)와 70세 이상에 진단된 경우(만기 발병)를 나누어 별도로 GWAS를 실시했습니다. SNP 기반 유전율은 조기 발병 질환에서 거의 두 배였고(11.2% 대 6.4%), 두 아형은 서로 다른 생물학을 가리켰습니다. 조기 발병 T2D는 베타세포 기능과 인슐린 조절 유전자, 그중에서도 이 사이트가 이미 다루는 제2형 당뇨병 페이지에 있는 SLC30A8과 IRS1이 이끌었고, 만기 발병 T2D는 APOE 관련 신호와 면역세포 발현 패턴을 중심으로 한, 더 지질 관련성이 높은 유전 프로필을 보였습니다 — 이 사이트가 지금까지 T2D와 연결해 다룬 적 없는 유전자입니다. 멘델 무작위화 분석에서는 조기 발병 질환이 심대사 형질 전반과 더 넓게 유전적으로 겹치는 반면, 만기 발병 질환은 전통적인 대사 위험 인자와 더 밀접하게 연관됐습니다 — 진단 연령이 단순한 임상적 세부사항이 아니라 기저 유전 구조의 실질적 차이를 나타낸다는 근거입니다. 이 사이트의 제2형 당뇨병 페이지는 SLC30A8과 IRS1을 포함해 변이 138개를 다루고 있으며, 이 연구의 구체적인 SNP는 작성 시점에 p-value와 함께 GWAS Catalog에 아직 색인되지 않아 새 변이 페이지 대신 맥락을 더하는 형태로 기록합니다.
2026-02-25 · 전장유전체 연관분석으로 제2형 당뇨병에서 당뇨망막병증에 기여하는 유전자 EYA2 규명. Communications Medicine. 2026. DOI:10.1038/s43856-026-01465-1
유전자 수준 연구, 제2형 당뇨병이 EYA2와 프로인슐린을 거쳐 당뇨망막병증 위험을 인과적으로 유발한다는 것을 발견
당뇨망막병증(DR)은 제2형 당뇨병(T2D)의 잘 알려진 합병증이지만, 이 연결이 유전적 수준에서 얼마나 진정으로 인과적인지 아니면 단순히 함께 나타나는 것인지는 분명하지 않았습니다. UK Biobank의 T2D 환자 16,988명을 대상으로 이 연구는 전장유전체 유의수준 대표 SNP인 EYA2의 rs6066146(P=4.21×10⁻⁸)을 찾았으며, 독립적인 코호트 세 곳에서 재현됐습니다 — DR에 대한 SNP 기반 유전율은 14.6%로 추정됐습니다. 공동위치화 분석에서 이 유전자좌의 DR 신호와 T2D 신호 사이에 중간 정도지만 뚜렷한 중첩을 찾았고, 결정적으로 시스-멘델 무작위화는 T2D 자체가 DR 위험에 인과적 효과를 미친다는 유전자 중심 근거를 제공했습니다 — 단순히 둘 다에 우연히 영향을 주는 공유 위험 인자가 아니라는 것입니다. 후속 다변량 MR 분석은 프로인슐린이 이 T2D→DR 인과 경로의 유의한 매개자임을 구체적으로 확인했습니다. 조직·경로 분석은 비장과 B세포 생물학이 관련이 있음을 시사해, 비장 B세포 양이 언젠가 DR 위험의 예측 지표로 쓰일 수 있음을 보였습니다. 이 사이트의 제2형 당뇨병 페이지는 변이 138개를 다루고 있으며, EYA2는 현재 그중에 없습니다. 이 소견은 T2D 위험 자체가 아니라 구체적으로 당뇨망막병증 합병증에 관한 것이므로, 일반 T2D 변이가 아니라 합병증에 특화된 맥락으로 페이지에 기록합니다.
2026-04-23 · PLOS Medicine
역대 최대 규모 남아시아인 지질대사체 GWAS, 당뇨 연관 변이와 심장 보호 변이 발견
3,000명의 편자브 시크교도(Punjabi Sikh)를 대상으로 516종의 지질 대사체를 분석한 GWAS(1,130,000명의 유럽인과 추가 15,000명의 남아시아인에서 검증)에서 609건의 SNP-대사체 연관성이 발견되었고, 이 중 33건은 이전에 보고된 적이 없는 것이었다. 멘델 무작위화 분석 결과 인과관계 가능성이 있는 변이 두 개가 확인되었다: LPC O-16:0 대사체와 연관된 PTPRC(CD45) 변이는 제2형 당뇨병 위험과, FADS1 3' UTR 변이(rs174544)는 관상동맥질환에 대해 보호적으로 보이는 지질과 연관되어 있었다(위험 대립유전자 OR 1.36). PMID:42024661.
2026-04-15 · Bandesh K, Motakis E, Nargund S 외 (잭슨연구소), The EMBO Journal
인간 췌장 섬 단일세포 정밀 해독으로 밝혀진 제2형 당뇨병 베타세포 유전자 발현 이상
당뇨병이 없는 사람, 당뇨병 전단계, 당뇨병 환자 등 기증자 48명의 췌장 섬 세포 약 25만 개를 분석한 단일세포 지도에서, 제2형 당뇨병 베타세포에서 활성이 달라진 유전자 511개를 찾았고 그중 58개를 베타세포 기능장애에 관여할 가능성이 큰 유전자로 좁혔습니다 -- 세포사멸과 비타민 A 대사 경로가 중심입니다. 이는 GWAS가 아니라 발현 지도 연구입니다: 새로 지목된 GRAMD2B, PDZK1을 포함한 이 유전자들은 이 카탈로그에 이미 있는 제2형 당뇨병 변이 273개와 겹치지는 않지만, 그 변이들이 왜 중요한지를 보여주는 실제 기전적 짝입니다. PMID:41986506.
2026-05-22 · Sinnott-Armstrong N 외, Nature Communications 2026, PMID:42173832
유전 변이가 하루 동안의 혈당 수치 변동에 영향을 준다
일주기 리듬은 수면뿐 아니라 포도당 대사도 조절하지만, 어떤 유전 변이가 혈당의 시간대를 좌우하는지는 조사된 적이 없었습니다. 각 혈액 표본을 채취한 시각을 이용해, UK Biobank 참가자 약 420,000명을 분석하고 Estonian Biobank, FinnGen, VA Million Veteran Program, MGB Biobank에서 재현한 이 연구는 혈당 수치가 하루 주기의 유전적 통제를 받는다는 것을 보였습니다. 시간에 따라 달라지는 뚜렷한 신호 둘은 멜라토닌 수용체 MTNR1B(rs10830963)와 핵심 일주기 시계 유전자 CRY2(rs12419690)에 있습니다. 수면은 혈당 수치를 조절했고, 이 변이들은 수면과 독립적으로 작용했으며, 2형 당뇨병 위험을 독립적으로 바꾸었고, 멜라토닌을 포함한 수면제는 2형 당뇨병과 연관되었습니다. 그 두 대표 위치는 아직 이 사이트에 없습니다. 이 연구의 다른 위치 21개는 있으며, 그중에는 rs560887(G6PC2), rs34872471(TCF7L2), rs3802177(SLC30A8), rs11708067(ADCY5)이 있습니다. PMID:42173832.
2026-06-01 · Brito Nunes C 외, Nature Communications 2026, PMID:42225636
임신성 당뇨병과 임신 중 혈당 형질의 다인종·세대 간 GWAS 메타분석: 임신 특이적 유전 효과의 증거는 제한적
임신성 당뇨병은 임신의 약 14%에 영향을 주며 산모가 나중에 2형 당뇨병에 걸릴 위험을 높입니다. GenDiP 컨소시엄의 메타분석은 임신성 당뇨병이 있는 여성 최대 38,305명과 대조군 776,145명을 다뤄 연관된 자리 37곳(새로운 것 7곳)과 임신 중 혈당 형질의 새 자리 다섯 곳을 찾았습니다 — 모두 아기가 아니라 산모의 유전체를 통해 작용했습니다. 모든 자리가 2형 당뇨병이나 임신 밖의 혈당 형질과 겹치며, 이것이 제목의 '제한적 증거'입니다. 그러나 변이 12개는 2형 당뇨병보다 임신성 당뇨병에서 효과가 더 컸고, 네 자리(G6PC2, CAST-PCSK1, HKDC1, FOXA2)는 유전체 전체 유의 수준의 2형 당뇨병 연관이 없으며, GCK는 구별되는 원인 변이를 보이고, MTNR1B의 효과는 임신 중에 증폭됩니다. 이 연구의 위치 7개가 다른 형질로 이 사이트에 있으며, 그중에는 rs560887(G6PC2), rs11558471(SLC30A8), rs849134(JAZF1), rs4665972(GCKR)가 있습니다. 별도의 2026년 연구를 바탕으로 한 이 사이트의 임신성 당뇨병 페이지 옆에 놓입니다. PMID:42225636.
정의와 진단. 제2형 당뇨병은 인슐린 저항성과 진행성 베타세포 기능장애를 특징으로 하는 만성 포도당 항상성 장애입니다. 진단은 공복혈장포도당, 당화혈색소, 또는 경구당부하검사 2시간 값으로 하며, 증상이 뚜렷한 고혈당이 아니라면 다른 날 재확인합니다. 유전형은 진단에서 아무 역할도 하지 않습니다.
KCNQ1 rs2237892. 전압의존성 칼륨 통로 소단위를 암호화하는 KCNQ1(11p15.4)의 인트론 변이입니다. GWAS Catalog는 여러 연구에서 C 대립유전자를 위험 대립유전자로 기록하며 교차비 1.30(p = 4 x 10-29), 1.33(p = 1 x 10-26), 1.45(p = 2 x 10-42), 위험 대립유전자 빈도는 약 0.59~0.61입니다. 이 좌위는 일본인 코호트에서 확인되었고 효과 추정치도 그만큼 동아시아 조상 집단에 치우쳐 있습니다. 유럽계 코호트의 효과 크기는 대체로 더 작습니다. 같은 유전자의 기능상실 코딩 변이는 긴QT증후군을 일으키지만 이는 별개의 심장 표현형이며, 당뇨병 연관성은 코딩이 아닌 별도의 신호입니다.
ARAP1 rs1552224. 11q13.4의 ARAP1 인근이며, DIAGRAM 메타분석을 포함한 이전 문헌에서는 CENTD2로 보고되었습니다. A 대립유전자가 위험 대립유전자로 교차비 1.11~1.14(가장 큰 분석에서 p = 1 x 10-22), 위험 대립유전자 빈도는 약 0.81~0.83입니다. 위험형의 빈도가 높다는 점은 개인의 결과를 해석할 때 함께 봐야 합니다. 대부분의 사람이 가지고 있습니다.
DUSP9 rs5945326. Xq28의 DUSP9 인근이며, 이 유전자는 MAP 인산화효소 탈인산화효소를 암호화합니다. A 대립유전자에 대해 교차비 1.14(p = 2 x 10-12), 1.18(p = 7 x 10-16), 1.27(p = 3 x 10-10)이 기록되어 있습니다. 확립된 제2형 당뇨병 신호 중 X 연관 좌위는 드물며, 남성 반접합자라는 점 때문에 성별 간 효과 추정치의 직접 비교가 단순하지 않습니다.
유전 구조. 고도로 다유전자성입니다. 효과가 작은 흔한 좌위 수백 개가 확립되어 있고, 이들을 합쳐도 유전율의 일부만 설명합니다. 이들로 만든 다유전자 위험 점수는 집단을 층화할 수는 있으나 개인 예측 성능은 통상적 위험 요인에 비해 떨어집니다. 유전적으로 안정된 집단 안에서 발생률이 시대에 따라 상승했다는 사실이 환경과 생활습관의 지배적 기여를 보여 줍니다.
약물유전체. 아래 pgx 노트를 보십시오. 요약하면, CYP2C9의 기능감소 대립유전자는 여러 설포닐우레아의 청소율을 낮추지만 네덜란드 약물유전학 실무그룹(DPWG)은 용량 조절을 권고하지 않으며, 이는 CYP2C9*3에서 설포닐우레아 유발 저혈당이 유의하게 늘지 않았다는 메타분석에 근거합니다. 메트포르민 반응은 일부 연구에서 SLC22A1과 ATM의 변이와 연관되었으나 임상 적용 수준에 이르지 못했습니다. 현재 어떤 당뇨병 약도 일상 진료에서 유전형 기반 용량 권고를 갖고 있지 않습니다.
23andMe·AncestryDNA 내보내기 파일이나 원본 VCF가 제2형 당뇨병에 대해 무엇을 알려줄 수 있고 없는지는 아래의 잘 연구된 특정 위치들로 정해집니다. 진단이 아닙니다. 이 페이지에 연결된 위치는 1077개이며, 본문에서 다루는 것부터 보여 드립니다.
이 페이지의 변이를 밝혀낸 연구들은 서로 다른 조상 계통의 참가자를 모집했습니다 — 한 인구 집단에서 확인된 결과가 다른 집단에도 그대로 적용되지는 않습니다. 연결된 연구 1077건 중 조상 계통이 확인된 146건을 기준으로 합니다.
연구로 확인된 유전자–약물 연관성만 다룹니다. 처방이나 용량 안내, 의학적 조언이 아닙니다. 반드시 처방자의 지시를 따르십시오.
| 유전자 | 약물 | 연구가 보여주는 것 |
|---|---|---|
| CYP2C9 | 설포닐우레아(글리클라지드, 글리메피리드, 글리벤클라미드, 톨부타미드) | 실재하는 대사 효과지만 지침이 따르지 말라고 하는 경우입니다. CYP2C9의 기능감소 대립유전자는 글리클라지드와 글리메피리드 등 설포닐우레아의 청소율을 낮춰 혈중 농도가 더 높게 유지됩니다. 네덜란드 약물유전학 실무그룹(DPWG)은 이를 검토하고 용량 조절을 권고하지 않습니다. 환자 2,769명을 모은 메타분석에서 CYP2C9*3의 설포닐우레아 유발 저혈당이 유의하게 늘지 않았고, 농도가 높아지는 경우에도 그만큼 효과가 커져 위험을 상쇄하기 때문입니다. "혈중에서 측정된다"와 "처방을 바꾼다" 사이의 간극이야말로 약물유전체 과장이 가장 많이 생기는 자리이므로 알아 둘 값어치가 있습니다. (네덜란드 약물유전학 실무그룹(DPWG) CYP2C9-설포닐우레아 지침; CYP2C9*3과 설포닐우레아 유발 저혈당에 대한 환자 2,769명 메타분석) |
| ATM | Metformin | 이 변이 뒤의 유전자는 전혀 다른 것으로 더 잘 알려져 있습니다 — ATM은 모세혈관확장실조 유전자로, DNA 복구와 세포주기 조절의 핵심입니다. 여기서는 그 근처의 흔한 변이(rs11212617)가 메트포르민에 누가 더 잘 반응하는지를 예측합니다. 스코틀랜드 환자 1,024명에서 발견되고 두 코호트에 걸쳐 3,000명 가까이에서 재현됐으며, 치료 성공에 대한 오즈비는 1.35였습니다. 이는 기전을 추측한 게 아닙니다 — 후속 세포 실험에서 ATM을 차단하자 메트포르민이 AMPK(메트포르민이 작용하는 것으로 알려진 효소)를 활성화하는 정도가 줄었고, 이는 ATM이 그 경로에서 상류에 있음을 보여줍니다. 메트포르민은 유전형과 무관하게 여전히 1차 치료제이며, 이는 처방 여부가 아니라 얼마나 잘 들을지에 대한 것입니다. (Zhou K 외 (GoDARTS/UKPDS/MAGIC 연구진), Nature Genetics 2011 — ATM 근처의 흔한 변이와 메트포르민에 대한 혈당 반응, 세포 실험을 통한 기전적 후속 검증. PMID:21186350) |
| SLC2A2 | Metformin | SLC2A2는 메트포르민이 작용하는 조직이 의존하는 포도당 수송체인 GLUT2를 암호화합니다. 인트론에 있는 흔한 변이(rs8192675)는 유럽계 조상 10,577명에서 메트포르민으로 인한 당화혈색소 감소를 약간 더 크게 예측했고, 별도로 간에서 SLC2A2 발현량을 예측하는 가장 강력한 인자로 밝혀졌습니다 — 단순한 통계적 연관이 아니라 실제 기전적 연결입니다. 비만 환자에서는 그 효과가 두 번째 약(DPP-4 억제제)을 추가했을 때 얻는 효과의 대략 절반 수준까지 커졌습니다. 연구 자체의 표현으로는 "계층화 의료를 위한 잠재적 생체표지자"입니다 — 실재하고 기전적으로 뒷받침되는 단서이지만, 아직 지침이 임상의에게 그에 따라 행동하라고 말하는 단계는 아닙니다. (Zhou K 외 (MetGen 컨소시엄), Nature Genetics 2016 — SLC2A2 변이와 메트포르민에 대한 혈당 반응, 간 발현량형질유전자좌 근거 포함. PMID:27500523) |
데이터베이스 · 지침 · 참고자료
CC BY 4.0 라이선스로 자유롭게 인용하고 재사용하실 수 있습니다. 인용하거나 요약하실 때는 MyGeneLog™를 출처로 밝히고, 사이트 전체가 아니라 이 페이지로 직접 링크해 주십시오.
제2형 당뇨병. MyGeneLog™. https://www.mygenelog.com/ko/conditions/type-2-diabetes
아닙니다. 각각은 확률을 조금 옮길 뿐이고 — 가장 큰 KCNQ1도 사본당 약 1.3~1.45배입니다 — 이런 변이가 수백 개 더 있습니다. 가진 사람 대부분은 이 병에 걸리지 않습니다. 유전자가 달라지지 않은 집단에서 제2형 당뇨병이 가파르게 늘었다는 사실이 위험의 대부분이 어디에 있는지를 말해 줍니다.
"조금"은 "전혀 없음"이 아니고, 싣지 않으면 이 변이들을 과장하는 다른 곳에서 읽으시게 되기 때문입니다. 쓸모 있는 것은 효과의 방향만이 아니라 크기를 아는 것입니다.
지금은 아닙니다. CYP2C9 변이는 설포닐우레아의 청소율을 실제로 낮추지만, 처방 지침은 여전히 용량을 바꾸지 말라고 합니다. 예상되던 위해가 데이터에서 나타나지 않았기 때문입니다. 어떤 당뇨병 약도 일상 진료에서 유전형 기반 용량을 갖고 있지 않습니다.
간접적이지만 실제로 상관이 있습니다. 식습관은 바꿀 수 있는 위험 요인 중 가장 큰 축에 들고, 무엇을 맛있다고 느끼는지는 일부 유전적입니다. 쓴맛 수용체 TAS2R38은 한 무리의 채소가 날카롭게 쓸지 거의 아무 맛도 나지 않을지를 가릅니다. 이것은 미각 유전형에서 진단으로 이어지는 선이 아니고 저희도 그 선을 긋지 않습니다. 다만 같은 유전체가 양쪽 끝을 함께 만들고 있다는 것은 사실입니다.
혈액검사로 합니다. 공복혈당, 당화혈색소(HbA1c), 또는 경구당부하검사 2시간 값이며 보통 다른 날 재확인합니다. 어떤 유전자 결과도 이를 대신하지 못하고, 위험 요인이 있다면 검사를 받는 것이 다음 단계입니다.