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유전 위험을 숫자 하나로? 다유전자 위험점수(PRS)가 알려 주는 것과 못 알려 주는 것

15분 읽기

📌 이 글에서 알 수 있는 것

  • PRS가 어떻게 만들어지고 ‘백분위’가 무슨 뜻인지
  • 상대위험과 절대위험이 왜 다른 말인지
  • BRCA 같은 단일유전자 검사와 PRS가 답하는 질문의 차이
  • 한국인에게 PRS 정확도가 떨어질 수 있는 이유와 기술적 한계
  • 심혈관·유방암 진료에서 지금 어디까지 쓰이는지, DTC 결과지 읽는 법

🧮 수많은 작은 신호를 더한 점수

키·혈압 같은 형질이나 흔한 질환의 유전 위험은 유전자 하나가 정하지 않습니다. 각각은 위험을 아주 조금 올리거나 낮추는 흔한 변이 수백~수천 개 이상이 함께 작용합니다. 다유전자 위험점수(polygenic risk score, PRS)는 이런 변이를 한 사람의 DNA에서 세어 하나의 숫자로 합친 것입니다.

만드는 순서는 이렇습니다.

  1. GWAS(전장유전체 연관분석): 수만~수십만 명의 환자와 비환자를 비교해, 병과 함께 자주 나타나는 변이와 그 영향 크기를 찾습니다.
  2. 가중치 부여: 변이마다 영향 크기를 가중치로 정합니다. 각 위치에서 위험 쪽 염기를 몇 개(0·1·2개) 가졌는지에 가중치를 곱합니다.
  3. 합산과 비교: 모두 더한 점수를 같은 집단 사람들과 비교해 백분위로 표시합니다. ‘상위 5%‘는 100명 중 점수가 높은 쪽 5명 안에 든다는 뜻입니다.

PRS는 AHA 과학 성명의 표현대로 “개별 유전 변이의 가중 위험을 누적한 단일 점수"입니다1. 여러 정보를 합쳐 위험을 계산한다는 점에서 진단 기초 시리즈 7편의 통합 모델과도 닮았습니다. 전장유전체 PRS를 임상 논의로 끌어낸 대표 연구(2018)는 UK Biobank 유럽계 자료에서 관상동맥질환(CAD) 위험이 3배 넘는 사람이 인구의 8.0%이고, 이는 비슷한 위험을 주는 희귀 단일유전자 변이 보유자보다 20배 많다고 보고했습니다2.

⚖️ ‘상위 5%‘는 ‘걸린다’가 아닙니다

PRS 결과지에서 가장 흔한 오해는 상대위험과 절대위험을 섞는 것입니다.

  • 상대위험: 다른 사람에 비해 몇 배인가. “상위 5%는 평균보다 2.5배”
  • 절대위험: 실제로 병이 생길 확률. “80세까지 100명 중 10명”

한국 여성 20,434명(유방암 환자 2,542명, 대조군 17,892명)에서 기존 아시아·유럽 PRS를 조합해 평가한 연구에서, 점수 상위 5%는 평균 위험군(35~65백분위)보다 유방암 위험이 2.5배였습니다3. 그런데 이 PRS에 생활·임상 위험요인을 더한 모델로 계산한 80세까지 평생 위험은 상위 5%가 9.93%, 전체 평균 5.06%, 하위 5% 2.22%였습니다3. PRS만 본 상대위험이 2.5배여도, 위험요인을 합친 모델로 계산하면 상위 5% 여성의 약 90%는 80세까지 유방암이 생기지 않는다는 뜻입니다.

개념도: 위는 PRS가 종 모양으로 분포하고 오른쪽 끝 상위 5%가 고위험으로 표시되는 모습, 가운데 35~65백분위는 평균군. 아래는 한국 여성 유방암 연구에서 PRS 상위 5%가 평균군보다 2.5배 위험하지만, PRS에 생활·임상 위험요인을 더한 모델로 계산한 80세까지 위험은 상위 5% 약 10%, 전체 평균 약 5%, 하위 5% 약 2%라는 비교.
그림 1. PRS의 백분위와 상대위험·절대위험(개념도, 실제 분포가 아님). 아래 수치는 한국 여성 유방암 연구의 값을 반올림했습니다(Choi 2023). 2.5배는 PRS만 본 분석에서 평균군(35~65백분위)과 비교한 값이고, 막대의 약 5%는 PRS와 생활·임상 위험요인을 합친 모델의 전체 평균이라 비교 기준이 다릅니다.

그래서 AHA는 “PRS 활용의 궁극적 목표는 백분위가 아니라 절대위험으로 표현하는 것"이라고 적었습니다1. 절대위험은 나이, 성별, 가족력, 혈압·콜레스테롤 같은 임상 정보와 함께 계산해야 나옵니다. 백분위와 확률을 구분해 읽는 법은 진단 기초 시리즈 4편에서 정리했습니다.

🧬 BRCA 검사와는 다른 질문에 답합니다

단일유전자 검사 (BRCA 등)다유전자 위험점수
보는 것드물고 영향이 큰 병적 변이흔하고 영향이 작은 변이 다수
결과 형태있다/없다 + 5단계 분류연속 점수와 백분위
답하는 질문“가족에게 이어지는 큰 원인이 있나”“같은 집단에서 내 위험은 어느 쪽인가”
해당하는 사람소수누구나 점수가 나옴

AHA 성명도 단일유전자 변이를 “단백질을 망가뜨리는 큰 위험 변이”, 다유전자 변이를 “흔하고 개별 위험이 작은 변이"로 나눠 설명합니다1. 두 위험이 비슷한 크기가 되는 경우도 있습니다. 유럽계 자료에서 LDL 콜레스테롤 PRS 상위 5%는 LDL을 약 30 mg/dL 올리는 효과가 있었고, 이는 가족성 고콜레스테롤혈증(FH) 변이 보유자와 비슷했습니다1. 그래도 둘은 서로를 대신하지 못합니다. 단일유전자 변이는 가족 검사와 관리 방침으로 바로 이어지지만, PRS는 다른 위험 요인과 합쳐 위험을 조정하는 정보에 가깝습니다. 위험도 기반 유방암 검진 시험 WISDOM에서, 고침투 병적 변이 보유자 232명 중 임상 모델과 PRS만으로 최고 위험 권고를 받았을 사람은 2명(0.9%)뿐이었습니다4. 고침투 변이 보유자를 최고 위험 단계로 올린 것은 PRS가 아니라 유전자 패널 검사였습니다(WISDOM 리뷰). PRS를 더해 권고가 바뀐 비율은 40대 14%, 50~74세 10%였습니다5. 병적 변이 결과지 읽는 법은 진단 기초 시리즈 19편에 있습니다.

🌏 한국인에게는 덜 정확할 수 있는 이유

PRS의 가중치는 GWAS에서 나옵니다. 그런데 2021년 6월 기준 GWAS 등 유전체 연구 참여자의 86.3%가 유럽계, 동아시아계는 5.9%였습니다6. 변이의 빈도와 주변 변이와 함께 유전되는 패턴(연관 불균형)이 집단마다 달라, 유럽계 자료로 만든 점수는 다른 조상 집단에서 정확도가 떨어집니다. 미국과 영국 바이오뱅크의 84개 형질 분석에서는 학습 자료와 유전적 거리가 멀수록 정확도가 떨어졌고(상관계수 −0.95), 유럽계 안에서도 가장 먼 10분위는 가장 가까운 10분위보다 14% 낮았습니다7.

한국 자료도 있습니다.

  • 10개 질환, 한국인 55,870명: 동아시아 GWAS와 유럽 GWAS를 함께 쓴 PRS가 동아시아 자료만 쓴 PRS보다 7개 질환에서 유의하게 나았습니다. 예측력(표준편차당 교차비)은 유럽인 대상 PRS 최고 성적의 평균 88% 정도였습니다8. 다만 서로 다른 집단과 연구에서 잰 값을 비교한 것입니다.
  • 아시아 여성 유방암: 아시아계 여성 89,898명에서 검증한 최고 PRS의 AUC는 0.635였고, 아시아 하위 집단마다 점수 분포가 달라 집단별 보정이 필요했습니다9. 아시아계 유방암 다유전자 위험점수의 AUC는 연구와 점수에 따라 대략 0.55~0.64 범위로, 아시아계 18,549명을 포함한 2025년 분석에서는 0.551~0.600이었습니다10.
  • 절대위험 보정: 한국 여성 41,031명에서 미국 기준으로 만든 위험 모델은 50세 이상의 위험을 과대평가했고, PRS만 넣은 미국 기준 모델은 50세 이상에서 기대 발생이 실제의 2.7배였습니다(50세 미만 1.2배). 한국 발생률로 다시 맞추자 나아졌지만, 최상위 10분위는 여전히 과대평가됐습니다11.

같은 점수라도 어느 집단 자료로 만들고 어느 발생률로 보정했는지에 따라 ‘내 위험’이 달라질 수 있습니다.

🔧 칩에 없는 변이는 셀 수 없습니다

PRS를 계산하려면 점수에 들어간 변이를 모두 읽어야 합니다. 대부분의 검사는 유전자 칩(genotyping array)으로 수십만~수백만 개 위치만 읽고, 나머지는 임퓨테이션(imputation), 즉 참조 집단의 패턴으로 추정해 채웁니다.

  • 빠지는 변이: 앞의 한국 유방암 연구에서 기존 PRS의 376개 변이 중 한국인 칩과 임퓨테이션 자료에서 쓸 수 있었던 것은 239개였습니다3.
  • 임퓨테이션의 흔들림: 유럽계 여성 4,805명 자료에서 임퓨테이션을 20번 반복하자 같은 사람의 PRS 백분위가 약 2~3%, 최대 9%까지 달라졌습니다12. 희귀 변이일수록 임퓨테이션 정확도는 낮습니다1.
  • 칩 선택: 23개 칩을 6개 조상 집단에서 비교한 연구에서는 SNP 수가 많은 칩보다 대상 집단에 맞춘 칩이 나았고, 잘 맞는 칩이면 전장유전체 시퀀싱(WGS)으로 계산한 점수와의 상관이 0.97을 넘었습니다13.
  • 저심도 시퀀싱: 평균 1배 미만으로 얕게 읽는 저심도 시퀀싱에 임퓨테이션을 더하면 0.5배 이상에서 칩보다 PRS 오차가 작았다는 연구도 있습니다(1000 Genomes 시료 120개)14.

🏥 진료에서는 어디까지 쓰이나

심혈관 질환. AHA는 2022년 과학 성명에서 PRS가 “현재 근거로 볼 때 일부 상황에서 적절히 고려될 수 있다"고 했습니다1. 예로 든 UK Biobank 유럽계 186,451명 분석에서 임상 위험식에 PRS를 더하자 판별력(C 통계량)이 0.76에서 0.79로 올랐습니다1. 유럽심장학회(ESC)는 2025년 합의문에서 “ESC 가이드라인은 현재 일상 진료에서 PRS 사용을 권하지 않는다"고 밝히면서도, 상업 검사는 이미 팔리고 있다고 적었습니다15.

유방암 검진. WISDOM은 임상 모델과 PRS, 유전자 검사를 함께 써서 검진 간격을 정했고, 앞에서 본 것처럼 PRS의 몫은 일부였습니다. 세부 결과는 WISDOM 리뷰에 정리했습니다.

보고 표준. 점수마다 만든 집단과 방법이 제각각이라, ClinGen 복합질환 작업그룹과 PGS Catalog는 2021년 PRS 보고 표준(PRS-RS)을 내고 연구 대상, 개발·검증 방법, 한계를 적도록 했습니다16. 공개 점수를 모은 PGS Catalog17에는 2026년 10월 릴리스 기준 점수 7,029개, 형질 820개가 등록돼 있습니다18. 같은 ‘심장병 PRS’라도 수많은 점수 중 하나라는 뜻입니다.

🛒 DTC 결과지의 ‘위험 점수’ 읽는 법

AHA는 수천만 명이 DTC로 유전 정보를 받는다고 적었습니다1. 해외 DTC 보고서나 연구용 결과에서 PRS를 받았다면 다음을 확인하세요.

  1. 어떤 집단과 비교했나: 백분위의 기준 집단이 유럽계인지, 동아시아계인지.
  2. 상대위험인가 절대위험인가: “평균보다 1.5배"인지 “10년 안에 몇 %“인지.
  3. 무엇을 빼고 계산했나: 나이, 가족력, 생활습관을 넣었는지. 넣지 않았다면 내 실제 위험과 거리가 있습니다.
  4. 어떤 점수를 썼나: PGS Catalog 번호나 논문이 적혀 있는지, 몇 개 변이 중 몇 개를 읽었는지.
  5. 희귀 병적 변이를 봤나: 대부분 보지 않습니다. PRS가 낮다고 BRCA 같은 변이가 없다는 뜻이 아닙니다.

약에 대한 반응을 보는 유전자 검사는 이와 다른 질문이며, 진단 기초 시리즈 20편에서 다뤘습니다.

⚠️ 한계와 주의

  • 한국인 근거가 아직 적습니다. 위 한국 연구들은 코호트 기반 모델 연구이며, PRS로 검진이나 치료를 바꿨을 때 결과가 좋아지는지 본 국내 무작위 연구는 확인하지 못했습니다.
  • 평생 위험 9.93%는 모델 계산값입니다. PRS에 생활·임상 위험요인을 더한 모델(iCARE)의 값이며, 실제로 80세까지 추적해 센 숫자가 아닙니다. 또 연구 집단(검진 코호트와 한 병원 환자)의 특성이 반영돼 있습니다3.
  • 질환마다 쓸모가 다릅니다. 판별력이 조금 오르는 정도인 경우가 많아, 이미 임상 정보로 위험이 분명한 사람에게는 더할 것이 적을 수 있습니다.
  • 원논문 숫자는 유럽계 자료입니다. 2018년 ‘8%가 3배’ 결과는 UK Biobank 유럽계에서 나왔습니다2.

🏛️ 지금 어디까지 왔나

  • 국제 권고: AHA는 일부 상황에서 고려할 수 있다고 했고1, ESC는 일상 진료 사용을 권하지 않습니다15. 보고 표준(PRS-RS)은 연구 보고의 최소 기준입니다16.
  • 한국 DTC: 보건복지부는 2023년 9월 DTC 유전자검사 인증 항목을 129개로 늘렸다고 발표했고(2022년 12월 70개), 추가 항목은 유당불내증·나트륨 배출·폐활량 같은 것이었습니다. 이 발표에 질병 위험 예측이나 다유전자 위험점수에 대한 언급은 없었습니다19. 현재 인증 항목 가운데 PRS로 질병 위험을 계산하는 항목이 있는지는 확인하지 못했습니다.
  • 한국 임상 검사: PRS 기반 질병 위험 검사가 식약처 허가나 신의료기술 평가를 받았는지는 공식 자료로 확인하지 못했습니다. 국가검진에 PRS를 반영한 제도도 확인하지 못했습니다.

🧪 연구자 노트 ① PRS는 GWAS Catalog나 개별 데이터베이스에서 유전형과 형질의 연관성이 보고된 위치를 바탕으로 계산합니다. 그래서 칩이 읽는 위치가 점수에 필요한 위치와 다르면 계산에 쓸 수 있는 위치가 줄어듭니다. 한국인 칩 자료에서는 임퓨테이션으로 보완해도 기존 유방암 PRS 변이 376개 중 239개만 쓸 수 있었고, NGS처럼 넓게 읽어야 이 문제가 줄어듭니다. ② 그 연관성 데이터도 대부분 외국인, 특히 유럽계를 대상으로 얻은 결과라서 한국인에게 그대로 적용하기에는 한계가 있습니다.

🙋 그래서 나에게는?

  • PRS가 높게 나왔다고 겁먹지 마세요. 대개 ‘평균보다 몇 배’라는 상대위험이고, 실제 확률은 나이와 가족력, 임상 정보를 함께 봐야 나옵니다.
  • PRS가 낮게 나왔다고 검진을 줄이지 마세요. 나이에 맞는 검진과 혈압·콜레스테롤 관리는 그대로 필요합니다.
  • 가족 중 젊은 나이에 암이나 심장병을 앓은 사람이 있다면 PRS가 아니라 의료진과 유전 상담, 단일유전자 검사가 필요한지 먼저 상의하세요.
  • DTC 결과로 약이나 검진 계획을 스스로 바꾸지 마세요. 결과지를 들고 진료 의사와 이야기하는 것이 순서입니다.

⚠️ 이 글은 의학적 조언이 아닙니다. 검사 결과의 해석과 검진·치료 계획은 반드시 진료 의사와 상의하세요.

❓ 자주 묻는 질문

Q. PRS 상위 1%면 그 병에 걸리나요? A. 아닙니다. 같은 집단에서 점수가 높은 쪽이라는 뜻이며, PRS와 생활·임상 위험요인을 합친 한국 여성 유방암 모델에서도 상위 5%의 80세까지 계산 위험은 약 10%였습니다3.

Q. 생활습관을 바꾸면 PRS도 바뀌나요? A. 타고난 DNA로 계산하므로 점수 자체는 바뀌지 않습니다. 다만 실제 위험은 혈압, 흡연, 체중 같은 요인에 함께 좌우되며, 이 요인들은 관리할 수 있습니다.

Q. 해외 DTC의 PRS 결과를 한국인이 그대로 믿어도 되나요? A. 조심해야 합니다. 유럽계 자료로 만든 점수는 동아시아인에서 성능이 떨어질 수 있고, 미국 발생률로 보정한 위험은 한국인에게 과대평가될 수 있습니다11.

📚 진단 기초 시리즈

참고

  1. O’Sullivan JW 외. Polygenic risk scores for cardiovascular disease: a scientific statement from the American Heart Association. Circulation 2022;146:e93-e118. doi:10.1161/CIR.0000000000001077 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Khera AV 외. Genome-wide polygenic scores for common diseases identify individuals with risk equivalent to monogenic mutations. Nat Genet 2018;50:1219-24. doi:10.1038/s41588-018-0183-z (원논문) ↩︎ ↩︎

  3. Choi J 외. Development of a breast cancer risk prediction model incorporating polygenic risk scores and nongenetic risk factors for Korean women. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2023;32:1182-9. doi:10.1158/1055-9965.EPI-23-0064 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Shieh Y 외. Impact of population-based pathogenic variant testing on risk-based breast screening recommendations: a secondary analysis of the WISDOM study. JAMA Oncol 2026;12(8):875-880. doi:10.1001/jamaoncol.2026.2091 ↩︎

  5. Fergus KB 외. Integrating breast cancer polygenic risk scores at scale in the WISDOM Study: a national randomized personalized screening trial. Genome Med 2025;17(1):97. doi:10.1186/s13073-025-01524-7 ↩︎

  6. Fatumo S 외. A roadmap to increase diversity in genomic studies. Nat Med 2022;28:243-50. doi:10.1038/s41591-021-01672-4 ↩︎

  7. Ding Y 외. Polygenic scoring accuracy varies across the genetic ancestry continuum. Nature 2023;618:774-81. doi:10.1038/s41586-023-06079-4 ↩︎

  8. Jung HU 외. Assessment of polygenic risk score performance in East Asian populations for ten common diseases. Commun Biol 2025;8:374. doi:10.1038/s42003-025-07767-9 ↩︎

  9. Ho WK 외. Polygenic risk scores for prediction of breast cancer risk in Asian populations. Genet Med 2022;24:586-600. doi:10.1016/j.gim.2021.11.008 ↩︎

  10. Ho PJ 외. Threshold-based overlap of breast cancer high-risk classification using family history, polygenic risk scores, and traditional risk models in 180,398 women. Cancers (Basel) 2025;17:3561. doi:10.3390/cancers17213561 ↩︎

  11. Jee YH 외. Polygenic risk scores for prediction of breast cancer in Korean women. Int J Epidemiol 2023;52:796-805. doi:10.1093/ije/dyac206 ↩︎ ↩︎

  12. Beck JJ 외. Breast cancer polygenic risk score validation and effects of variable imputation. Cancers (Basel) 2024;16:1578. doi:10.3390/cancers16081578 ↩︎

  13. Nguyen DT 외. A comprehensive evaluation of polygenic score and genotype imputation performances of human SNP arrays in diverse populations. Sci Rep 2022;12:17556. doi:10.1038/s41598-022-22215-y ↩︎

  14. Li JH 외. Low-pass sequencing increases the power of GWAS and decreases measurement error of polygenic risk scores compared to genotyping arrays. Genome Res 2021;31:529-37. doi:10.1101/gr.266486.120 ↩︎

  15. Schunkert H 외. Clinical utility and implementation of polygenic risk scores for predicting cardiovascular disease: a clinical consensus statement of the ESC Council on Cardiovascular Genomics, the ESC Cardiovascular Risk Collaboration, and the European Association of Preventive Cardiology. Eur Heart J 2025;46:1372-83. doi:10.1093/eurheartj/ehae649 ↩︎ ↩︎

  16. Wand H 외. Improving reporting standards for polygenic scores in risk prediction studies. Nature 2021;591:211-9. doi:10.1038/s41586-021-03243-6 ↩︎ ↩︎

  17. Lambert SA 외. The Polygenic Score Catalog as an open database for reproducibility and systematic evaluation. Nat Genet 2021;53:420-5. doi:10.1038/s41588-021-00783-5 ↩︎

  18. PGS Catalog 홈페이지 — 점수 7,029개, 형질 820개, 최신 릴리스 2026.10.23 (2026.11.5 확인) — pgscatalog.org ↩︎

  19. 보건복지부 보도자료. 소비자대상직접시행(DTC) 유전자검사항목 129개로 확대 (2023.9.13) — 정책브리핑 ↩︎

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