수면 시간은 개인별로 매우 다르고, 우리의 건강을 유지하는데 필수적이기 때문에 수면을 잘 이해하는 것은 개인의 건강뿐만 아니라 보건사회 영역에서도 중요하다. 수면은 면역과 대사부터 인지와 정신 건강을 포함하는 다양한 신체 기능에 지대한 영향을 미친다(Moller-Levet et al., 2013; Irwin, 2015; Krause et al., 2017). 유전적 요인과 환경적 요인 모두가 수면에 영향을 미치며, 관찰된 수면 시간은 국가별로 상이하고, 아시아인이 평균적으로 다른 나라보다 적게 자는 것으로 보고되었다(Gradisar et al., 2011). 보통 적절한 수면 시간은 7시간에서 8시간 사이로 보고 있는데, 적절한 수면 시간보다 부족한 경우 뿐만 아니라 반대로 지나치게 많은 수면 시간도 건강에 이상을 일으키는 것으로 알려져 있다(Austin-Zimmerman et al., 2023; Elshoeibi et al., 2023; Patel et al., 2023). 그러나, 수면 시간의 불균형 중에서도 부족한 수면 시간이 상대적으로 더 건강에 나쁜 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다(Wehrmeister et al., 2020). 짧은 수면 시간이 건강에 미치는 영향에 대한 역학 및 코호트 데이터의 메타 분석에 의하면 비만(Antza et al., 2021), 대사증후군(Liang et al., 2023), 2형 당뇨병(Lee et al., 2023) 등과의 관련성이 보고되고 있다. 또한, 긴 수면 시간이 사망률, 심혈관 질환, 뇌졸중, 당뇨병을 포함한 질병 상태와 관련이 있는 것으로도 보고되고 있다(Jike et al., 2018; He et al., 2020; Chen et al., 2023; Kwon et al., 2023). 본 연구에서는 전장유전체연구결과 데이터베이스인 GWAS catalog에서 제공하는 수면 시간과 관련되어 발표된 SNP을 확인하고 이를 한국인을 대상으로 하는 한국인 유전체 분석자료(Korean Association Resource, KARE) 코호트 자료와 비교해 보고 한국인에서 수면 시간과 관련된 SNP과 관련된 유전자를 확인하고자 하였다.

한국인 유전체역학조사사업(Korean Genome and Epidemiology, KoGES)에서 한국인유전체분석자료(Korean Association Resource, KARE)를 활용하여 본 연구를 수행하였다(Cho et al., 2009). 본 정보는 2001년에 시작한 코호트 연구로써 질병관리청에서 경기도 안성과 안산시 주민들을 대상으로 한국인 역학 및 유전체 연구를 수행한 자료이다. 원래 자료는 성인(40~60대) 남녀 10,038명을 대상으로 하고 있으나, 이들 중에서 정도관리과정을 통해 유전체 분석 기준에 적합하지 않은 1,196명이 제외하였으며 최종적으로 총 8,840명(남성: 4,182명, 여성: 4,658명)을 연구 대상으로 이용하였다. 수면 시간에 대한 유전변이와의 상관성 연구를 위해 수면 시간 항목에 답변하지 않은 96명을 제외하였고, 최종 8,744명을 연구 대상자로 선별하여 정량적 연관성 분석을 수행하였다. 유전형 정보는 나사렛대학교와 질병관리본부(KNIH) 질병관리청 인체자원은행으로부터 연구윤리 승인을 얻은 후 유전정보 분석을 수행하였다(IRB-나사렛대-2023-13).

수면 시간 측정방법은 설문지를 배포하여 연구 대상자가 직접 기록하게 한 후 회수하였다. 지난 1년 동안 대략 몇 시에 잠자리에 들고 몇 시에 일어났는지를 조사하여 평상시 평균적으로 잠자는 시간과 아침에 깨는 시간을 조사하였으며, 낮잠을 자는지를 확인하여 계산된 수면 시간에 낮잠 시간을 더하여 전체 수면 시간을 조사하였다. 유전형 분석과 단일염기서열(Single Nucleotide Polymorphism, SNP) 선별하기 위해서 말초혈액으로부터 연구 대상자의 DNA 시료를 분리 추출하였고, Genome-Wide Human SNP array 5.0 (Affymetrix, Inc., Santa Clara, CA, USA)를 사용하여 유전형 판독을 하였다. 유전형 판독 정확도가 98% 이하 또는 높은 missing genotype call rate (4% 이상)을 나타낸 경우, 30% 초과의 heterozygosity를 가지거나, 성별이 불분명한 대상자들은 제외되었다. 전세계의 전장유전체연구결과 데이터베이스인 GWAS catalog (https://www.ebi.ac.uk/gwas/)에서 2024년 1월 30일 기준으로 'sleeping duration'이라는 단어로 검색했을 때 총 475개의 GWAS 유의수준을 만족하는 SNP들이 검색되었다. 이 SNP들을 대상으로 한국인 유전체역학데이터로 재현성 분석을 진행하였으며, 재현성이 확인되어 상위의 높은 유의수준을 보여주는 유전변이 중에 GRM5 유전자 부위에 위치하고 있는 SNP인 rs1553132을 분석 대상으로 하였다(Supplementary Table S1). 따라서, GRM5 전사체 양쪽 끝 말단에서 ±5 kb씩 확장한 범위에 위치한 2,032개의 SNP들을 분석 대상으로 선정하였다. Supplementary Table S2에서는 이 중 P 값이 0.05 이하인 SNP들을 보여준다. 선별된 SNP들의 염색체 위치는 UCSC Genome Browser [Human Feb. 2009 (GRCh37/hg19) Browser Sequences]를 기준으로 하였다. 통계 분석을 위해 PLINK version 1.07 (https://zzz.bwh.harvard.edu/plink/)을 사용하였다. 선형 회귀 분석을 사용하여 연구 대상자에 대해 부가적 유전적 모델(additive genetic model)을 기반으로 한 유전적 변이의 상관성 분석을 하였는데, 나이, 성별을 공변수로 처리하여 분석하였다. 그리고 P 값이 0.05 이하를 유의수준의 기준으로 정하였다. 또한, 통계 분석 결과를 영역 내 구성(regional plot)으로 나타내기 위해 LocusZoom Version 1.1 (http://locuszoom.org/)이라는 웹 프로그램을 사용하여 SNP들의 유의수준과 재조합율(Cm/Mb)과 r²를 확인할 수 있었다. 유전형과 유전자 발현의 상관 분석은 GTEx Portal (genotype-tissue expression; https://gtexportal.org/home/)를 이용하여 유전형에 따른 유전자 발현량의 증가 혹은 감소를 알아보았다. GTEx Portal은 유전자 변이, 유전자 발현, 발현 정량적 특성 유전자좌(Expression Quantitative Trait Locus, eQTL) 등을 종합적으로 정리한 사이트로 유전적 변이에 따른 유전자 발현량이 통계적으로 유의하게 증가 또는 감소하는지를 확인할 수 있다.

8,744명의 연구 대상자들에 대한 임상 표현형 특징을 Table 1에 나타냈다. 연구 대상자의 평균 나이, 평균 수면 시간은 52.18±8.9세, 6.75±1.38시간으로 나타났다(Table 1). 정량적 수면 시간과의 상관 분석에서는 표준 유의수준(P<0.05)을 만족하는 SNP이 다수 관찰되었다(Supplementary Table S2). rs1504096은 GRM5의 분석 대상 SNP들 중 수면 시간 형질과 가장 유의하게 연관되어 있었고, rs1553132는 연구 대상자들이 가진 GRM5의 분석 대상 SNP들 중 수면 시간 형질과 유의하게 연관되어 있었다. rs1504096의 부 대립유전자(minor allele)는 T, 주 대립유전자(major allele)는 C인데, T 염기를 보유할 경우에 수면 시간이 늘어나는 경향으로 유의한 상관관계가 있는 것을 알 수 있었다. rs1553132도 수면 시간(sleep duration)에서 통계적 유의성을 보여주고 있는데, rs1504096와 마찬가지로 부 대립유전자(G)를 가질수록 점진적으로 수면 시간이 늘어나는 경향을 보이고 있다(Table 2). rs1553132의 결과는 부 대립유전자를 보유할 수록 수면 시간이 늘어나는 GWAS catalog의 결과와 일치하는 것을 알 수 있다. LocusZoom 프로그램을 사용하여 GWAS 유의수준을 만족하는 rs1504096 주변의 SNP들과의 재조합율(Cm/Mb)과 r²를 나타내는 영역 내 구성으로 나타내었다(Fig. 1). 자주색 다이아몬드는 영역 내 구성상에서 가장 높은 유의성을 보이는 SNP이다. 가장 유의한 SNP과 연관되어 있으면서 r² 값이 높은 SNP들은 붉은색으로 표시된다. rs1504096은 주변에 붉은색으로 표시된 SNP들이 포진되어 서로 간에 연관되어 있음을 알 수 있었다. 다음으로 GTEx Portal에서 SNP이 부 대립유전자를 가질 경우 유전자 발현량이 증가 혹은 감소하는지 알아보았다. GRM5 gene의 SNP 중 통계적으로 유의한(P<0.05) rs1553132를 이용하여 유전형별 조직에서의 유전자 발현량을 확인하였다. 검정 박스 안에 있는 흰색 선이 유전자 발현의 중앙값을 의미하며, 부 대립유전자(A>G)를 가질 경우 GRM5 유전자 발현량이 통계적으로 유의하게 증가하는 것을 알 수 있었다(Fig. 2).

Table 1

Basic characteristics of the study subjects

Characteristics
Number of subjects	8744
Gender [men (%)/women (%)]	4144 (47.4)/4600 (52.6)
Age (M years ± SD)	52.18±8.9
Sleep duration (hours)	6.75±1.38

Abbreviations: M, mean value; SD, standard deviation

Table 2

The SNPs in the GRM5 gene that were significantly associated with sleep duration traits

SNP	A1	MAF		Genotype				Additive model
				A1/A1	A1/A2	A2/A2		Effect size	P-value
rs1504096	T	0.086	No.	72	1363	7309
			Sleep duration	7.11±1.52	6.87±1.38	6.72±1.38		0.16	1.9E-05
rs1553132	G	0.205	No.	329	2918	5497
			Sleep duration	6.88±1.44	6.8±1.38	6.72±1.38		0.08	1.8E-03

Abbreviations: A1, minor allele; A2, major allele; MAF, minor allele frequency

Fig. 1. Regional plots of GRM5 gene. This plot showing the association signals in the region of GRM5 on chromosome 11.

Fig. 2. GRM5 expression for genotypes rs1553132 in eQTL. Violin plots confirm GRM5 expression in the testis for rs1553132 (β= -0.92, P=1.4E-19) genotypes. P-values were calculated using linear regression. The white line indicates mean expression levels. Data were obtained via the GTEx browser (http://www.gtexportal.org/).

GRM5 (glutamate metabotropic receptor 5) 유전자는 G-단백질 결합 수용체 3 단백질 계열의 단백질로서 대사성 글루타메이트 수용체이며, 이 수용체 신호는 포스파티딜이노시톨-칼슘 2차 전령 시스템을 활성화한다(Rodriguez et al., 2010). 이 단백질은 뇌에서 광범위하게 발현되어 신경망 활동과 시냅스 가소성의 조절에 관여한다. 글루타메이트 신경전달은 정상적인 뇌 기능의 대부분 측면에 관여하며 많은 신경병리학적 상태에서 교란될 수 있다. GRM5는 억제성 신경전달물질의 방출 조절 뿐 만 아니라 흥분성 시냅스의 강화(Anwyl, 2009) 및 우울에서 역할을 수행하며(Huang and Hsu, 2008; Popkirov and Manahan-Vaughan, 2011; Matosin et al., 2014), 또한 N-메틸-다스파르트산(NMDA) 전류, 세포 흥분성, 단백질 합성, 시냅스 형성 및 신경세포 발달(Huang and Hsu, 2008; Reichel et al., 2011; Michalon et al., 2014)을 조절한다. 발달과정과 성인 중추신경계(CNS)에서 모두에서 GRM5는 학습과 기억(Simonyi et al., 2010; Fowler et al., 2013), 모터 제어(Guimaraes et al., 2015), 행동 유연성(Watterson et al., 2013), 그리고 감정의 조절을 포함한 수많은 인지과정(Ellard et al., 2015)과 관련이 있는 것으로 보고되고 있다. 병리학적 조건에서, GRM5는 파킨슨병(Mela et al., 2007), 취약 X 증후군(Fragile X syndrome) (Dolen and Bear, 2008) 및 알츠하이머병(Hamilton et al., 2014)에서 관찰되는 바와 같이 부적응성 뇌 가소성 및 지속적인 신경학적 기능 장애에 기여할 수 있다. GRM5는 비만 병리 생리학의 기초가 될 수 있다는 증거도 보고되고 있다. 예를 들어, GRM5 유전자의 녹아웃과 GRM5의 음성 입체다른자리 조절자인 MTEP([3-[(2-Methyl-1,3-thiazol-4-yl)-ethynyl]-pyridine) 처리는 음식 결핍 후 체중, 혈장 렙틴 및 인슐린 수준, 음식 섭취 및 섭식을 감소하는 것으로 보고되었다(Bradbury et al., 2005; Oliveira et al., 2021; Santos et al., 2022). 따라서, GRM5 작용제인 CHPG (2-Chloro-5-hydroxyphenylglycine)는 마우스에서 음식 섭취를 자극하여 식욕과 섭식을 매개하는 수용체의 역할을 지원한다. 비만은 또한 심혈관 질환, 당뇨병, 암, 정신 질환 및 기타 많은 만성 질환의 위험을 증가시킨다(Kopelman, 2007).

본 연구는 기존에 GWAS catalog 자료를 토대로 알려진 결과와 한국인 KARE 코호트 자료를 활용하여 수면 시간과 연관성이 나타난 유전적 다형성을 발굴하고, 재현성을 확인하였다. 그 결과, GRM5 유전자의 rs1553132는 GWAS catalog와 KARE 코호트에서 모두 수면 시간과 연관된 SNP임을 밝혀 재현성이 확인되었다. 또한, GRM5의 rs1504096은 GWAS catalog에서는 확인되지 않는 한국인에서 처음으로 수면 시간과 관련하여 발굴된 SNP이었다. 따라서 KARE 코호트 자료를 활용한 본 연구 결과를 통해 수면 시간과 관련된 기존 SNP을 활용하여 추가적인 SNP을 확인할 수 있었고 앞으로 관련된 SNP들과 다른 환경요인들과의 상호작용을 확인함으로써 질병 예방에 도움이 될 수 있는 개인 맞춤형 생활방식 제안의 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

Epidemiologic data used in this study were from the Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES) of the Korea Centers for Disease Control & Prevention, Republic of Korea.

The authors declare that they have no conflict of interest.