베이지안 비모수로 푸는 유전자·환경 상호작용 새로운 패러다임

본 논문은 복합 질환 연구에서 유전자‑유전자(epistasis)와 유전자‑환경 상호작용이 차지하는 비중이 크지만, 기존 통계적 접근법은 인구 구조, 상호작용 차원, 그리고 모델 불확실성을 동시에 다루지 못한다는 문제점을 지적한다. 이를 해결하기 위해 저자들은 베이지안 비모수 프레임워크를 제시한다. 핵심 아이디어는 질병 상태(Y)를 조건으로 유전체 데이터(X)의 분포를 직접 모델링하는 역방향 접근법이며, 이를 위해 디리클레 과정(DP)과 계층적 디리클레 과정(HDP)을 활용한다. 1. **모델링 철학** - 전통적인 GWAS는 로지스틱 회귀를 통해 P(Y=1|X) 를 추정한다. 이는 차원의 저주와 선형·가법적 가정으로 인해 복잡한 상호작용을 포착하기 어렵다. - 저자들은