세계에서 가장 큰 가계도를 만드는 방법

전산 유전학자 야니브 에를리치는 세계에서 가장 큰 가계도를 만드는 것에 관여했습니다. 그 가계도는 1,300만 명으로 구성되어있고 500년 이상을 거슬러 올라갑니다. 그는 우리의 애정생활, 건강, 심지어 수십 년 된 범죄 사건들에 관한 결과물에서 나타난 대단히 흥미로운 패턴을 공유하며, 크라우드소싱된 족보 데이터베이스가 어떻게 과거뿐만 아니라 미래에도 빛을 발할 수 있는지를 보여줍니다.

사람들은 다양한 이유로
인터넷을 사용합니다.

알고 보니 가장 인기 있는
웹사이트 중 하나는

대개 사람들이 개인적으로 소비하는
어떤 것이었습니다.

그것은 호기심과

무의미한 수준의 자기 방종을 포함하며

다른 사람들의 생식 활동을
기록하는 데 중점을 둡니다.

(웃음)

당연히 제가 얘기하는 건 가계도인데요.

(웃음)

가족사의 연구 말입니다.

가족사를 자세히 설명하자면,

모든 가족 중에는
족보에 집착하는 사람이 있죠.

그를 버니 삼촌이라고 합시다.

추수감사절 만찬에서 당신은 결코
버니 삼촌 옆에는 앉지 않을 겁니다.

그는 어떤 고대 친척들에 관한
이상한 정보로

당신을 지루하게 만들 거니까요.

하지만 당신도 알다시피

모든 것에는 과학적인 면이 있으며

우리는 버니 삼촌의 이야기가
생명 의학 연구에

엄청난 잠재력을 가졌다는 것을
알게 되었습니다.

우리는 버니 삼촌과 동료 계보학자들에게

지니닷컴이라는 계보학 사이트를 통해
그들의 가계도를 기록하도록 했습니다.

사용자들이 가계도를
웹사이트에 올리면,

그 사이트는 친척을 찾아보고

기존의 것과 일치하는 것을 발견하면

새로운 것을 기존 버전과 합칩니다.

그러면 각 계보학자의
개인적인 수준을 넘는

더 큰 가계도가 만들어지게 됩니다.

이제 이 과정을 반복해서 전 세계의

수백만 명의 사람들과 함께

모든 인류의 가계도 구조를
크라우드 소싱할 수 있습니다.

이 웹사이트를 사용해서

1억 2천 5백만 명의 사람들을

하나의 가계도로
연결할 수 있었습니다.

여기 스크린에 그 가계도를
그릴 순 없습니다.

이 가계도에 있는 사람들의 수보다

픽셀 수가 적기 때문이죠.

하지만 여기 6000명의
하위 집합의 예가 있습니다.

각 녹색 점은 한 사람을 나타냅니다.

빨간 점들은 결혼을 나타내고요.

그리고 연결선들은 부모를 나타냅니다.

이 가계도 중앙에는 조상들이 보이죠.

그리고 주변부로 가면
그 자손들을 볼 수 있습니다.

이 가계도에는 약 7세대가 있네요.

개인의 숫자를
7만 명까지 늘렸을 때는

이렇게 되겠죠.

우리가 가진 모든 데이터에 비하면
여전히 아주 작은 부분집합입니다.

그럼에도 불구하고,
이미 많은 먼 친척들로 구성된

거대한 가계도가 형성되는 것을
볼 수 있습니다.

많은 계보학자들의 노고 덕분에

우리는 수백 년 전 과거로
돌아갈 수 있습니다.

예를 들자면,
여기 알렉산더 해밀턴이 있습니다.

그는 1755년에 태어났죠.

알렉산더는 미국의
초대 재무 장관이었지만

대부분 알려진 건 오늘날
브로드웨이 뮤지컬의 인기 덕택이죠.

알렉산더가 연예 산업에
깊은 연줄이 있다는 걸 알게 됐습니다.

사실, 그는 친척 관계입니다.

바로 케빈 베이컨이랑요!

(웃음)

그들 모두 스코틀랜드 출신인
한 여인의 후손입니다.

그녀는 13세기 사람이죠.

따라서 알렉산더 해밀턴와 케빈 베이컨은

35대가 차이 나는
친척이라고 할 수 있죠.

(웃음)

이처럼 우리 가계도는
수백만 개의 이야기를 가지고 있습니다.

저희는 데이터의 우수함을 입증하기 위해
상당한 노력을 기울였습니다.

DNA를 이용해서 데이터에 있는
어머니와 아이들의 관계 중 0.3%가

잘못됐다는 것을 발견했습니다.

이것은 제2차 세계대전 이전
미국의 입양률과 일치할 겁니다.

아버지의 경우에는

더 좋지 않네요.

데이터 중 아버지와 아이들의 관계는
1.9%의 비율로 잘못되었습니다.

여기 몇몇 분들이
웃고 계신 게 보이네요.

여러분들이 생각하는 것처럼

그곳엔 많은 우유배달원들이 있었죠.

(웃음)

하지만 이러한 부계 관계의
1.9% 오차율이

우리 자료에 국한된 것은 아닙니다.

임상 등급의 가계도를 사용했었던
이전 연구 자료도

비슷한 오차율이 발견됐습니다.

따라서 데이터의 품질은 우수한 것이고,

그게 놀라운 일은 아닙니다.

우리 계보학자들은
가족사를 정확하게 기록하는 데

깊은 관심과 기득권을 가지고 있습니다.

우리는 이 데이터를 활용해
인류의 양적 정보를 배울 수 있습니다.

예를 들면 인구통계학에 관한
문제 같은 거죠.

여기 세계지도에
우리 모두의 프로필이 있습니다.

각각의 픽셀은
특정 시점에 살았던 사람입니다.

이 데이터는 아주 방대하기때문에,

여러분은 많은 나라들,
특히 서구 세계의

경계를 볼 수 있을 겁니다.

이 동영상에서는 여러분들에게
보여드린 지도를 계층화했습니다.

1400년부터 1900년까지
개인의 출생연도를 기준으로요.

그리고 잘 알려진 이주 사건들과
그걸 비교했어요.

이 동영상은 데이터의 가장 깊은 혈통이
거슬러 올라가보면

영국까지 간다는 걸 보여줍니다.

영국의 기록은 잘 유지되고 있었죠.

그들은 서구 식민주의의 루트를 따라
퍼져나갔습니다.

이걸 한 번 보시죠.

(음악)

[출생연도]

[1492 - 콜럼버스 대양 항해]

[1620 - 메이플라워호
매사추세츠 상륙]

[1652 - 네덜란드인
남아프리카 정착]

[1788 - 대영제국
호주로 유배 시작]

[1836 - 최초 이민자들
오리건 산길 이용]

[모든 활동]

저는 이 영화를 좋아합니다.

이 이주 사건들이
가족의 맥락을 말해주고 있기 때문에

우리는 이런 질문을 할 수 있습니다.

남편과 아내의 출생지 사이의
일반적인 거리는 얼마입니까?

이 거리는 인구통계학에서
중요한 역할을 합니다.

왜냐하면 사람들이 가족을 이루기 위해
이주하는 패턴이

유전자가 지리적으로 어떻게 확산되는지
결정하기 때문이죠.

우리는 데이터를 사용하여
이 거리를 분석했고

옛날 사람들의 경우에는
분석하기 쉬웠다는 걸 알게 됐습니다.

사람들은 근처 마을의 누군가와
결혼했습니다.

하지만 산업혁명은 우리의 애정생활을
정말 복잡하게 만들었습니다.

그리고 오늘날엔 저렴한 항공편과
온라인 소셜미디어와 함께

사람들은 출생지에서 100km 이상
떨어진 곳으로 이동하죠.

소울메이트를 찾기 위해서요.

여기서 나오는 질문이,

좋아요. 그런데 가족을 이루기 위해
누가 이곳저곳 이동하는

힘든 일을 하죠?

남성들인가요, 여성들인가요?

답을 찾기 위해
우리 데이터를 사용했죠.

그리고 적어도 지난 300년 동안

여성들이 이 힘든 일을
했다는 것을 발견했죠.

가족을 이루기 위해
이곳저곳 옮겨가는 일이요.

이 결과는 통계적으로 중요합니다.

남자들이 게으르다는 것을
과학적 사실로 받아들일 수 있으니까요.

(웃음)

우리는 인구통계학에 관한
질문으로부터 벗어나

인간의 건강에 대해
질문할 수 있습니다.

예를 들면, 우리는

유전자 변이가 개인 간 수명 차이를
어느 정도까지 설명할 수 있는지

물어볼 수 있습니다.

이전 연구들은 이 문제를 풀기 위해
쌍둥이의 장수의 상관관계를 분석했습니다.

그들은 유전자 변이가
개인 간 수명 차이의

약 4분의 1을 차지한다고
추정했습니다.

하지만 쌍둥이는 많은 이유로
상관관계가 있겠죠.

다양한 환경적 요인이나

공동 가정을 포함해서요.

큰 가계도는 가까운 친척 모두를
분석할 수 있는 기회가 됩니다.

쌍둥이와 뿐만 아니라,

심지어 10촌 같은 먼 친척까지요.

이런 식으로 우리는
강력한 모델을 구축할 수 있죠.

그 모델은 환경적 요인으로부터
유전자 변이의 영향을 구별할 수 있습니다.

우리는 데이터를 사용하여
이 분석을 수행했고

유전적 변이가 개인 간
수명 차이 중 약 15%만을

설명해 준다는 것을 발견했습니다.

그건 평균적으로 5년입니다.

따라서 유전자는 수명에 있어
우리가 생각했던 것보다 덜 중요합니다.

그리고 그건 좋은 소식입니다.

우리의 행동이 더 중요할 수 있음을
의미하기 때문이죠.

예를 들어 흡연이
기대수명의 10년을 결정한다면

이건 유전자가 결정하는 것보다
두 배나 많습니다.

심지어 더 놀라운 결과가 있습니다.

우리가 가계도를 떠나서

계보학자들에게 DNA 정보를 문서화하고
크라우드 소싱하게 했을 때

그 결과는 놀라웠습니다.

상상하기 어렵겠지만
버니 삼촌과 그의 친구들은

DNA 법의학을 만들 수 있어요.

그건 심지어 FBI의 것보다 낫죠.

큰 가계도에 DNA를 넣으면,

효과적인 불빛을 만들어

수백 명의 먼 친척들을
표시할 수 있게 되죠.

그들은 모두 특정 DNA로를 타고난
한 사람과 연결되어 있습니다.

대형 가계도에
여러 개의 비콘을 배치함으로써

여러분들은 알려지지 않은 사람의
DNA를 삼각측량할 수 있습니다.

GPA 시스템이 위치를 찾기 위해
여러 개의 위성을 사용하는 방식과

같은 방식이죠.

이 기술의 가장 큰 예는

골든스테이트 킬러를 잡은 일입니다.

그는 미국 역사상
가장 악명 높은 범죄자 중 한 명이죠.

FBI는 40년 넘게 이 사람을
찾고 있었습니다.

FBI는 그의 DNA를 가지고 있었지만

그는 어떤 경찰 데이터베이스에도
나타나지 않았죠.

약 1년 전, FBI는
한 유전 계보학자와 상담했고

그녀는 FBI에게 그의 DNA를
계보학회에 제출하라고 했습니다.

그걸로 먼 친척을 찾을 수 있으니까요.

그들은 그렇게 했고

골든스테이트 킬러의 8촌을 찾았습니다.

그들은 큰 가계도를 만들었고

그 가계도의 다른 가지들을
훑어봤습니다.

골든스테이트 킬러에 대해
알고 있는 것과

정확히 일치하는
프로필을 찾을 때까지요.

이 사람으로부터 얻은 DNA가
그들이 가지고 있는 DNA와

정확히 일치하는 것을 발견했습니다.

그는 체포됐고 법의 심판을
받게 됐습니다.

이 모든 세월이 지난 후에요.

그 이후로 유전 계보학자들은
미국 지방 법 집행기관과

함께 일하기 시작했습니다.

범인을 잡는데
이 기술을 사용하기 위해서죠.

그리고 지난 6개월 동안만 해도

이 기술로 20개 넘는 미제 사건들을
해결할 수 있었습니다.

다행히도 우리에게는 버니 삼촌과
동료 계보학자와 같은 사람들이 있죠.

그들은 이기적인 취미를 가진
아마추어가 아닙니다.

그들은 우리가 누구인지 알려주려는
깊은 열정을 가진 시민과학자이며

과거가 미래의 열쇠를
쥐고 있다는 것을 압니다.

대단히 감사합니다.

(박수)