KR101046344B1 - Ｓｎｔｇ２의 다형성 및 이의 일배체를 바이오마커로 이용한 뇌졸중 진단방법 - Google Patents

Ｓｎｔｇ２의 다형성 및 이의 일배체를 바이오마커로 이용한 뇌졸중 진단방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 뇌졸중 예측용 다형성 마커, 및 이를 이용한 뇌졸중 예측 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 신트로핀 감마 2(Syntrophin gamma 2; SNTG2)의 인트론 7 부위의 다형성인 rs4971418의 대립유전자 A 또는 AG/AA 유전자형의 빈도가 정상인에 비해 뇌졸중 환자에서 적고, 인트론 6 부위의 다형성인 rs4971407의 GA/AA 유전자형의 빈도가 정상인에 비해 뇌졸중 환자에서 높은 것을 확인함으로써 상기 유전자 다형성 및 이의 일배체를 뇌졸중에 대한 마커로 이용하여 뇌졸중의 위험을 예측 하는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 방법에 따라 뇌졸중의 위험을 예측할 수 있으며, 뇌졸중을 위한 치료 분야에 유용하게 이용될 수 있다.
SNTG2((Syntrophin gamma 2), SNP(Single Nucleotide Polymorphism), 일배체(haplotype), 뇌졸중 진단 마커

Description

ＳＮＴＧ２의 다형성 및 이의 일배체를 바이오마커로 이용한 뇌졸중 진단방법{Method for diagnosis of stroke using SNPs and haplotypes of Syntrophin gamma 2 as biomarker}
본 발명은 뇌졸중 위험 예측용 다형성 마커, 및 상기 다형성 마커를 이용한 뇌졸중 위험 예측 방법에 관한 것이다.
뇌졸중에 영향을 주는 유전 인자의 동정은 인종 및 지역적 배경에서 뇌졸중의 병인론과 관련된 많은 단서를 제공하는 것으로서 중요하다. 이런 지식은 뇌졸중에 대한 새로운 맞춤의학적 또는 민족성을 기초로 하는 예방 또는 치료 약물을 개발하는데 기회를 제공한다.
신트로핀(syntrophin)은 디스트로핀(dystrophin)과 결합하는 C-말단 도메인을 가지고 있어 디스트로핀 글리코단백질의 성분 중 하나인 다른 디스트로핀-연관 단백질에 결합하는 세포질 말단 단백질이다(Piluso et al ., J. Biol . Chem ., 2000; 275: 15851). 지금까지 신트로핀의 5가지 아형(alpha l, beta 1, beta 2, gamma 1 및 gamma 2)이 발견되었다(Inoue M et al ., Nagoya J Med Sci. 2008;70(3-4):117-126).
539개 아미노산으로 구성되고 61.1 KD의 분자량을 가지는 신트로핀 감마2(SNTG2)는 2개의 플렉스트린(pleckstrin homology; PH)-유사 도메인, PDZ 도메인 및 디스트로핀 결합을 매개하는 C-말단 ‘신트로핀 단위(SU)' 도메인으로 구성된다. 또한, ATP.GTP-결합 부위 모티프 A(p loop) 및 몇몇의 인산화 예상 부위도 가진다. 쥐의 중추 신경계의 in situ 혼성화 및 면역조직염색 분석은 여러 대뇌 및 척추 영역에 걸쳐 널리 SNTG2가 분포되어 있는 것을 보여주었다. SNTG2에 대한 전사체는 신경 경로의 세포체(perikaryon) 및 근위부(proximal portion)에 위치하였다. 또한, 면역조직염색 분석에서 SNTG2는 모든 인간 근육 섬유의 근섬유내초(sarcolemma)에서 SNTG2가 탐지되었다(Piluso et al ., 2000). 다른 연구에서 SNTG의 첫 번째 PH 도메인을 양분하는 상기 PDZ 도메인이SCN5A의 C-말단에 직접 결합하여 SCN5A의 효소활성을 변화시키고, Na+ 효용을 감소시키는 것이 보고된 바 있다(Ou Y et al., J Biol Chem . 2003, 17;278(3):1915-1923)
SNTG2 및 뇌졸중의 연관관계는 아직 확실하지 않으나, 다만 몇몇의 연구에서 SNTG2의 발현 또는 구조의 변형이 어쩌면 뇌졸중과 연관이 있을 것이라는 가능성에 대해 보고된 바 있다. 예를 들면, 뇌졸중과 같은 몇몇의 신경학적 질병에서 발현이 증가되는 물-특이적 채널 단백질, 아쿠아포린(aquaporin 4; AQP4)의 발현이 디스트로핀 mdx 마우스에서 유의하게 낮았다. 상기 사실은 mdx 마우스에서 AQP4 mRNA의 발현 수준이 낮은 것은 AQP4 및 디스트로핀의 기능적으로 연결되어 있음을 시사한다[Shibuya S et al ., Tohoku J Exp Med . 2008; 215(4):313-319].
이에, 본 발명자들은 한국 고연령자들의 허혈성 뇌졸중(ischaemic stroke)과 SNTG2의 인트론에 있는 두 가지 SNP의 연관성을 확인함으로써 본 발명을 완성하였다.
본 발명의 목적은 SNTG2(Syntrophin gamma 2)의 인트론 부위에 존재하는 두 개의 rs4971418, rs4971407의 단일염기 다형성 및 이들의 일배체형을 이용하여 뇌졸중의 위험을 예측하는 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 신트로핀 감마 2(Syntrophin gamma 2; SNTG2) 유전자의 인트론 6의 일부분인, 하기의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G 또는 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 7의 일부분인, 하기의 폴 리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A 또는 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 동시에 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 동시에 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분인, 하기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G 또는 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 7의 일부분인, 하기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A 또는 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
아울러, 본 발명은
1) 피검체로부터 분리된 혈액 시료로부터 게놈 DNA를 추출하는 단계;
2) 단계 1)의 게놈 DNA에서 서열번호 1 및/또는 서열번호 2로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 염기를 확인하는 단계; 및
3) 단계 2)의 확인 결과로부터
ⅰ) 상기 서열번호 1로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 대립 유전자의 유전자형이 GA 또는 AA인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 높은 개체로;
ⅱ) 상기 서열번호 4로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 대립 유전자의 유전자형이 AG 또는 AA인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 낮은 개체로;
ⅲ) 상기 서열번호 4로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 A인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 낮은 개체로;
ⅳ) 서열번호 1로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 G이고, 서열번호 2로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 G인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 낮은 개체로; 및,
ⅴ) 서열번호 1로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 A이고, 서열번호 2로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 A인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 높은 개체로 판정하는 단계를 포함하는 뇌졸중 위험 예측 방법을 제공한다.
신트로핀 감마 2(Syntrophin gamma 2; SNTG2)의 인트론 7 부위의 다형성인 rs4971418의 대립유전자 A 또는 AG/AA 유전자형의 빈도가 정상인에 비해 뇌졸중 환자에서 적고, 인트론 6 부위의 다형성인 rs4971407의 GA/AA 유전자형의 빈도가 정상인에 비해 뇌졸중 환자에서 높은 것을 확인함으로써 상기 유전자 다형성 및 이의 일배체(haplotype)를 뇌졸중에 대한 마커로 이용하여 뇌졸중의 위험을 예측 하는 방법에 관한 것으로써, 본 발명의 방법에 따라 뇌졸중의 위험을 예측할 수 있으므로, 뇌졸중을 위한 치료 분야에 유용하게 이용될 수 있다.
이하, 본 발명을 상세히 설명한다.
본 발명은 신트로핀 감마 2(Syntrophin gamma 2; SNTG2) 유전자의 인트론 6의 일부분인 rs4971407에 있어서, 27번째 염기를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드로 이루어진 뇌졸중 위험 예측용 단일염기다형성(Single Nucleotide Polymorphism; SNP) 마커를 제공한다.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 7의 일부분인 rs4971418에 있어서, 27번째 염기를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드로 이루어진 뇌졸중 위험 예측용 단일염기다형성 마커를 제공한다.
본 발명에서는 허혈성 뇌졸중 환자와 정상인을 대상으로 정맥혈을 채취한 후, 게놈 DNA를 정제한 다음, 정제된 게놈 DNA로부터 단일-염기 연장 반응(single-base extension reaction)을 수행하여 rs4971407 및 rs4971418의 유전자형을 결정하였다.
본 발명에서는 rs4971407 또는 rs4971418의 다형성과 뇌졸중의 연관성을 알아보기 위해, 허혈성 뇌졸중 환자와 정상인을 대상으로 다중 로지스틱 회귀분석(Multiple logistic regression)을 이용하여 연관성을 분석하였다. 그 결과, rs4971418의 소수 대립유전자 A가 뇌졸중 환자에서 유의적으로 보다 더 낮은 빈도를 나타내었다. 또한, 우성 모형(dominant model)에서 AG+AA 유전자형을 갖는 대상의 수가 뇌졸중 환자군에서 감소하였다. 아울러, 우성 모형(dominant model)에서 rs4971407의 GA+AA 유전자형을 갖는 대상의 수가 뇌졸중 환자 군에서 증가하였다.
또한, 본 발명에서는 rs4971407 및 rs4971418 다형성과 뇌졸중의 연관성이 여러 임상적 인자에 의해 영향을 받는지 알아보기 위해, 여러 임상적 인자를 적용한 후 상기와 같이 다중 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 그 결과, rs4971407 또는 rs4971418과 허혈성 뇌졸중의 유전적 연관성은 성, 연령, 고혈압, 고지혈증, 허 혈성 심질환, 흡연, 음주, 허리 둘레, TC, HDL 등의 다중 인자에 대한 적용 후에 현저히 나타났다. 상기 두 다형성의 연관 분포를 분석한 결과, 두 SNP가 연관되어 있고, 상기 두 다형성의 일배체 중에서 ht1[GG]은 뇌졸중 환자 그룹에서 대조군에 비해 빈도가 낮았고, ht2[AA]는 뇌졸중 환자 그룹에서 대조군에 비해 빈도가 높았다.
즉, TSNTG2의 인트론 7 부위의 다형성인 rs4971418의 소수 대립유전자 A 또는 유전자형 AG+AA의 빈도, 인트론 6 부위의 다형성인 rs4971407의 유전자형 GA+AA의 빈도 및, 두 다형성의 4 가지 일배체 중 ht1 및 ht2가 대조군과 허혈성 뇌졸중 환자 사이에 통계학적으로 유의적인 차이가 있음을 확인하였다.
따라서 본 발명의 rs4971407 및 rs4971418 유전자 다형성 및 이의 일배체가 뇌졸중에 대한 민감도에 영향을 주는 것을 알 수 있으며, 이를 뇌졸중의 위험을 예측하는 다형성 마커로 이용할 수 있음을 알 수 있다.
또한, 본 발명은 본 발명의 다형성 마커를 구성하는 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 마이크로어레이를 제공한다.
본 발명의 rs4971407 및 rs4971418 유전자 다형성 및 이의 일배체로 이루어진 본 발명의 다형성 마커는 정상인 및 뇌졸중 환자에서 유의적인 차이를 나타내므로, 상기 다형성 마커를 포함하는 본 발명의 마이크로어레이는 뇌졸중의 위험을 예측하는데 유용하게 이용할 수 있다.
본 발명에 따른 마이크로어레이는 rs4971407 및/또는 rs4971418에 있어서, 각각의 27번째 염기를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드, 그들과 혼성화하는 폴리뉴클레오티드를 이용하여 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 알려져 있는 통상적인 방법에 의해 제조될 수 있다.
예컨대, 상기 폴리뉴클레오티드는 아미노-실란(amino-silane), 폴리-L-라이신(poly-L-lysine) 및 알데히드(aldehyde)로 이루어진 군에서 선택되는 활성기가 코팅된 기판 상에 고정될 수 있다. 또한, 상기 기판은 실리콘 웨이퍼, 유리, 석영, 금속 및 플라스틱으로 이루어진 군에서 선택될 수 있다. 상기 폴리뉴클레오티드를 기판에 고정화시키는 방법으로는 파이조 일렉트릭(piezoelectric) 방식을 이용한 마이크로피펫팅(micropipetting) 법, 핀(pin) 형태의 스폿터(spotter)를 이용한 방법 등을 사용할 수 있다.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분인, 하기의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G 또는 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 7의 일부분인, 하기의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A 또는 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 동시에 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 동시에 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분인, 하기 폴리 뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G 또는 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 7의 일부분인, 하기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A 또는 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
또한, 본 발명은 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트를 제공한다:
i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기 로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
본 발명의 rs4971407 및/또는 rs4971418의 소수 대립유전자의 빈도, 유전자형의 빈도 및 일배체의 비율은 정상인과 뇌졸중 환자에서 유의한 차이를 나타내었으므로, 본 발명의 다형성 마커를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍 또는 본 발명의 다형성 마커를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 키트를 뇌졸중의 위험을 예측하는데 유용하게 사용할 수 있다.
본 발명의 다형성 마커 중 rs4971407에 대한 프라이머 쌍은 서열번호 3 및 서열번호 4으로 기재되는 폴리뉴클레오티드, rs4971418에 대한 프라이머 쌍은 서열번호 6 및 서열번호 7으로 기재되는 폴리뉴클레오티드인 것이 바람직하나, 상기 프라이머 쌍은 상기 다형성 부위를 특이적으로 증폭할 수만 있다면 크기 및 주형에 결합하는 위치가 제한되지 않으며, 당업자라면 통상의 프라이머 선정용 소프트웨어를 이용하여 용이하게 프라이머의 고안이 가능하다.
본 발명에 따른 키트는 추가적으로 형광물질을 포함할 수 있으며, 형광물질은 스트렙타비딘-알칼리 탈인화효소 접합물질(strepavidin-like phosphatease conjugate), 화학형광물질(chemiflurorensce) 및 화학발광물질(chemiluminescent)로 이루어진 군으로부터 선택되는 것이 바람직하나 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에 따른 키트는 추가적으로 반응 시약을 포함할 수 있으며, 반응 시약은 혼성화에 사용되는 완충용액, RNA로부터 cDNA를 합성하기 위한 역전사효소, cNTPs 및 rNTP(사전 혼합형 또는 분리 공급형), 형광 염색제의 화학적 유도제와 같은 표식시약, 세척 완충용액 등으로 구성될 수 있으나 이에 한정된 것은 아니다.
아울러, 본 발명은
1) 피검체로부터 분리된 혈액 시료로부터 게놈 DNA를 추출하는 단계;
2) 단계 1)의 게놈 DNA에서 서열번호 1 및/또는 서열번호 2로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 염기를 확인하는 단계; 및
3) 단계 2)의 확인 결과로부터
ⅰ) 상기 서열번호 1로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 대립 유전자의 유전자형이 GA 또는 AA인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 높은 개체로;
ⅱ) 상기 서열번호 4로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 대립 유전자의 유전자형이 AG 또는 AA인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 낮은 개체로;
ⅲ) 상기 서열번호 4로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 A인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 낮은 개체로;
ⅳ) 서열번호 1로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 G이고, 서열번호 2로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 G인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 낮은 개체로; 및,
ⅴ) 서열번호 1로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 A이고, 서열번호 2로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 A인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 높은 개체로 판정하는 단계를 포함하는 뇌졸중 위험 예측 방법 을 제공한다.
상기 방법에 있어서, 개체는 인간, 원숭이, 개, 염소, 돼지 또는 쥐 등 모든 동물을 의미한다.
상기 단계 2)의 폴리뉴클레오티드의 염기는 시퀀싱 분석, 파이로시퀀싱, 마이크로어레이에 의한 혼성화, PCR 연장 분석, 실시간 PCR 분석, FRET 분석 및 MALDI-TOF를 이용한 서열 분석(MALDI-TOF based mini-sequencing assay)으로 구성된 군으로부터 선택되는 어느 하나의 방법으로 수행될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며 SNP의 서열 분석에 사용되는 당업계의 통상적인 방법이라면 모두 가능하다.
본 발명의 rs4971407 및/또는 rs4971418의 소수 대립유전자의 빈도, 유전자형의 빈도 및 일배체의 비율은 정상인과 뇌졸중 환자에서 유의한 차이를 나타내었으므로, 본 발명의 다형성 마커의 서열을 분석함으로써 뇌졸중의 위험을 예측할 수 있다.
이하 본 발명을 실시예에 의해 상세히 설명한다.
단, 하기 실시예는 본 발명을 예시하는 것일 뿐 본 발명을 한정하는 것은 아니다.
< 실시예 1> 실험 대상의 선정
본 발명자들은 실험 대상으로 유전적으로 관련이 없는 뇌경색(cerebral infarction, CI) 환자군(n=661) 및 대조군(n=490)을 대한민국 12개의 병원으로부터 모집하였다. 모든 환자들은 기본적인 건강검진 및 CT/MRI 검사를 받았다. 뇌졸중(stroke) 징후를 가진 사람들은 대조군에서 제외시켰다. 또한, 당뇨병을 가진 환자들은 위험인자의 효과와 혼동하는 것을 최소화하기 위해, 대조군과 뇌경색 환자군 모두에서 제외시켰다. 성별에 따른 차이는 존재하지 않았으며, 모든 환자들로부터 서면 동의서를 받았다. 실험 프로토콜은 한국한의학연구원의 기관감사위원회(Institutional Review Board)와 환자들을 모집한 지역 병원에 의해 승인받았다.
< 실시예 2> 실험 대상의 통계학적 및 임상적 특성 분석
본 발명자들은 실험 대상의 통계학적 및 임상적 특성을 분석하였다. 구체적으로, 임상적 분석에 있어서, 공복혈당(fasting blood sugar, FBS) 및 혈청 지질[예를 들면, 총 콜레스테롤(TC), 트리글리세라이드(triglyceride, TG) 및 HDL]은 자동화된 생화학 분석기(biochemical analyzer)를 이용하여 획득하였다. Friedwald 공식[LDL-C = TC-(HDL-C + TG/5)]은 대상의 트리글리세라이드 수준이 400 mg/dL 이하인 경우에만 적용하였다.
통계학적 분석에 있어서, 데이터는 SAS 소프트웨어 버전 9.1.3(SAS Institute Inc, NC, U.S.A)을 이용하였다. 범주형 변수(categorical variable)는 카이스퀘어 테스트(Chi-square test)로 비교하였다. 모든 연속변수(continuous variable)는 Kolmogorov-Smirnov 정규분포성 테스트(normality test)를 수행하였 다. 연속변수의 차이는 모수적 테스트(Parametric test)(Student's t-test 및 분산분석법[ANOVA]) 또는 비모수적 테스트(non-parametric test)(Wilcoxonrank-sum test 및 Kruskal-Wallistest)를 이용하여 결정하였다. 이하, 실험에서 통계학적 분석은 이와 동일한 방법으로 수행하였다.
그 결과, 하기 표 1에 기재된 바와 같이, 뇌졸중 환자군이 대조군에 비해 남성과 연장자를 더 많이 포함하였다. 전형적인 뇌졸중 위험인자인 고혈압, 고지혈증, 허혈성 심질환, 흡연 및 음주 상태는 뇌졸중 환자군이 대조군에 비해 더 높았다. 또한, 환자 그룹의 체질량 지수(BMI)는 소폭 낮았으나, 비만지표인 허리둘레 및 WHR은 뇌졸중 환자군이 대조군에 비해 유의성 있게 더 높았다. 또한, 뇌경색 환자군은 대조군에 비해 더 낮은 TC 및 HDL 수준을 보여주었다. 그러나 대조군과 뇌경색 환자군의 모든 지질 수준은, 지질학 및 동맥경화증에 대한 한국 권장 지질 수준 지침에 따른 정상 혈중 지질 범위에 있었다.
특성 대조군(N=490) 환자(N=661) p 값
성(M/F)a 214(43.70)/276(56.30) 351(53.10)/310(46.90) 0.002
연령b 490(61.33±9.43) 660(66.12±11.52) <0.001
이력
TIA (예/아니오)a 12(2.50)/471(97.50) 35(5.40)/612(94.60) 0.016
HT (예/아니오)a 68(13.90)/420(86.10) 369(56.30)/286(43.70) <0.001
고지혈증(예/아니오)a 24(4.90)/462(95.10) 52(8.00)/594(92.00) 0.041
심장병(예/아니오)a 9(1.90)/477(98.10) 38(5.90)/609(94.10) 0.001
신체 계측 특성
흡연(안함/멈춤/함)a 192(39.40)/267(54.80)
/28(5.70)		 359(54.50)/104(15.80)
/196(29.70)		 <0.001
음주(안함/멈춤/함)a 301(61.90)/31(6.40)
/154(31.70)		 360(54.60)/56(8.50)
/243(36.90)		 0.041
체중(kg) b 476(62.05±9.22) 591(61.00±10.76) 0.087
키(cm) b 474(159.79±8.67) 569(160.68±8.45) 0.094
BMI(kg/m2) b 474(24.28±2.79) 565(23.57±3.18) <0.001
허리 둘레(cm) b 417(83.93±8.42) 524(86.02±9.36) <0.001
엉덩이 둘레(cm) b 401(96.05±6.75) 500(92.29±8.21) <0.001
whr b 401(0.877±0.060) 499(0.934±0.059) <0.001
혈액 변수
GOT (U/ml) b 490(26.95±18.72) 661(25.47±13.64) 0.119
GPT (U/ml) b 490(25.30±18.68) 661(23.66±19.18) 0.147
전체 콜레스테롤(TC)(mg/dL) b 489(201.56±38.83) 653(190.21±39.98) <0.001
트리글리세라이드(TG)(mg/dL) b 490(144.47±78.33) 644(145.03±87.83) 0.911
HDL-콜레스테롤(mg/dL) b 490(52.53±12.75) 643(42.90±12.99) <0.001
공복혈당 (mg/dL) b 490(99.38±10.26) 661(99.94±15.09) 0.452
a, 사례별 수(%) 및 c2 -검증에 의한 P 값을 나타내었다.
b test(평균 표준편차) 및 스튜던트 t-검정에 의한 P 값을 나타내었다.
< 실시예 3> DNA 정제 및 유전자형( genotyping ) 분석
본 발명자들은 하룻밤 동안 금식시킨 실험 대상으로부터 EDTA(BD Biosciences, FranklinLakes, 미국)가 포함된 정맥혈 검체 용기(Venous Blood Collection Tube)를 이용하여 정맥 전혈을 채취하였다. 상기 전혈로부터 15분 동안 1,500 g에서 원심분리하여 혈장을 분리하였다. 그런 다음, 제조사의 지시에 따라 GeneAll genomic isolation kit(GeneAll co., 한국)를 이용하여 림프구를 포함하는 연막(buffy coat)으로부터 게놈 DNA를 정제하였다. rs4971407의 G>A SNP(서열번호 1: 5'-ATAGCTTACAATTCAGAATGAGGTGA[A/G]TGGATGTAAAGTACATTCTGAAGTG-3') 및 rs4971418의 G>A SNP(서열번호 2: 5'-CCCATTCCACTTAGATCTCTACAAAC[A/G]CCCAGTTCTCTGGCATGTGTCCTAC-3')를 MassARRAYTM (Sequenom, 미국)의 단일-염기 증폭 반응을 사용하여 제조업체의 설명서에 따라 유전자형을 분석하였다. rs4971407 및 rs4971418 주변의 SNP 부위 및 유전자 특이적 부위의 증폭을 위해 사용한 프라이머는 표 2에 나타내었다. 유전자형분석의 정확도를 확인하기 위해 참여자의 5%를 차지하는 52명의 두 개 SNP 부위에 대한 서열 분석을 실시하였다.
SNP Primer ID 서열
rs4971407 PCR 5'-ACGTTGGATGTGAGCACTTCAGAATGTACT-3'(서열번호 3)
5'-ACGTTGGATGAGACACAGCGTGCTGAAAAC-3'(서열번호 4)
유전자형 분석 5'-TTCAGAATGTACTTTACATCCA-3'(서열번호 5)
rs4971418 PCR 5'-ACGTTGGATGTCCCATTCCACTTAGATCTC-3'(서열번호 6)
5'-ACGTTGGATGAGATCTTAAACACGTGGCCC-3'(서열번호 7)
유전자형 분석 5'-CCACTTAGATCTCTACAAAC-3'(서열번호 8)
또한, 하디-바인베르크 평형(Hardy-Weinberg equilibrium, HWE)에 의해 p값이 0.01 이상을 갖는 것으로 예측하였고, HapAnalyzer 소프트웨어 버전.1.0.1(http://hap.ngri.go.kr/)을 이용하여 결정한 대조군에서의 rs4971407G>A 및 rs4971418G>A의 소수 대립 유전자의 빈도는 각각 0.427 및 0.457이었으며, 이는 HWE(chi square value=0.127, P-value>0.05)와 일치하였다(도 1a).
< 실시예 4> rs4971407G >A 및 rs4971418G >A와 임상 인자와의 연관성 조사
본 발명자들은 뇌졸중 환자군과 대조군에서 rs4971407G>A 및 rs4971418G>A에 대한 연관성을 알아보기 위해, 다중 로지스틱 회귀분석(Multiple logistic regression)을 이용하여 분석하였다. 다중 로지스틱 회귀분석에 있어서, rs4971407G>A 및 rs4971418G>A와 뇌졸중 질환 상태 및 위험률(odds ratio, OR)의 연관성은 95% 신뢰구간(confidence intervals, CI)으로 산출하였으며, 통계학적 유의성은 p<0.05로 정하였다.
그 결과, 하기 표 3에서 보는 바와 같이, 성별, 연령, 흡연, 음주, 고혈압, 고지혈증, 심장질환, 허리둘레, TC 및 HDL-C가 적용된 다중 회귀 모형은 인트론 7에 위치한 rs4971418의 A 대립 유전자의 빈도는 대조군보다 유의하게 낮았고(OR[95% CI], 1.440[1.110-1.869], p=0.006), 환자군에서 AG/AA 타입인 개체는 대조군에 비해 적었다(OR[95% CI], 1.831[1.210-2.769], p=0.0042). 또한, 인트론 6의 rs4971407의 GA/AA 타입은 우성 모델에서 CI와 함께 유의하게 증가되는 것으로 나타났다(OR[95% CI], 1.548[1.033-2.318], p=0.0341). 두 SNP 사이의 연관 분포는 r2=0.526이었는데, 이는 두 SNP가 연관되어 있고, 상기 두 SNP의 4가지 일배체(haplotype)가 실시되는(conducted) 것을 보여준다(도 1B 및 도 C). 4개 일배체 중에서, ht1[GG]은 CI의 감소와 연관되어 있었다. 환자 그룹에서 ht1[GG]의 대립 유전자 빈도는 45.16%으로 대조군의 49.49%에 비해 유의하게 낮았고(OR[95% CI], 0.756[0.583-0.979], p=0.0343), 열성모형에서 ht1ht1 타입인 환자의 비율도 대조군보다 낮았다(OR[95% CI], 0.586[0.375-0.916], p=0.0191). 한편, ht2[AA] 대립 유전자 및 ht2인 개체의 빈도는 환자에서 유의하게 증가하였다(각각 OR[95% CI], 1.369[1.051-1.783], p=0.02; 및, OR[95% CI], 1.69[1.148-2.49], p=0.0079)
대립유전자 빈도 대조군 CI p 값 OR(95% CI)
rs4971407 A 418(42.65) 614(46.44) 0.093 1.249(0.964-1.619)
G 562(57.35) 708(53.56)
rs4971418 A 447(45.71) 660(49.92) 0.006 1.440(1.110-1.869)
G 531(54.29) 662(50.08)
ht1 - 494(50.51) 725(54.84) 0.0343 0.756(0.583-0.979)
ht`1 484(49.49) 597(45.16)
ht2 - 607(62.07) 773(58.47) 0.02 1.369(1.051-1.783)
ht2 371(37.93) 549(41.53)
ht3 - 902(92.23) 1211(91.60) 0.3731 1.257(0.760-2.077)
ht3 76(7.77) 111(8.40)
ht4 - 931(95.19) 1257(95.08) 0.1548 0.658(0.370-1.171)
ht4 47(4.81) 65(4.92)
모형 유전자형 대조군 CI p 값 OR(95% CI)
Do rs4971407 GG 161(32.86) 181(27.38) 0.0341 1.548(1.033-2.318)
GA+AA 329(67.14) 480(72.62)
rs4971418 GG 150(30.67) 162(24.51) 0.0042 1.831(1.21-2.769)
GA+AA 339(69.33) 499(75.49)
ht1 -+- 128(26.18) 190(28.74) 0.2354 0.779(0.516-1.177)
-/ht1+ht1ht1 361(73.82) 471(71.26)
ht2 -+- 187(38.24) 217(32.83) 0.0079 1.69 (1.148-2.49)
-/ht2+ht2ht2 302(61.76) 444(67.17)
ht3 -+- 414(84.66) 558(84.42) 0.4095 1.253(0.733-2.14)
-/ht4+ht4ht4 75(15.34) 103(15.58)
ht4 -+- 443(90.59) 597(90.32) 0.1346 0.632(0.347-1.153)
-/ht4+ht4ht4 46(9.41) 64(9.68)
Rec rs4971407 GG+GA 401(81.84) 527(79.73) 0.5775 1.139(0.721-1.797)
AA 89(18.16) 134(20.27)
rs4971418 GG+GA 381(77.91) 500(75.64) 0.1152 1.426(0.917-2.216)
AA 108(22.09) 161(24.36)
ht1 ,--+-ht1 366(74.85) 535(80.94) 0.0191 0.586(0.375-0.916)
ht1ht1 123(25.15) 126(19.06)
ht2 ,--+-ht2 420(85.89) 556(84.11) 0.3364 1.281(0.773-2.124)
ht2ht2 69(14.11) 105(15.89)
ht3 ,--+-ht3 488(99.8) 653(98.79) 0.5496 2.355(0.142-38.945)
ht3ht3 1(0.2) 8(1.21)
ht4 ,--+-ht4 488(99.8) 660(99.85) 0.9067 1.272(0.023-71.326)
ht4ht4 1(0.2) 1(0.15)
데이터는 빈도(%)로 나타내었다.
*OR은 성별, 연령, 흡연, 음주, 고혈압, 고지혈증, 심장질환, 허리둘레, TC 및 HDL을 적용한 후의 데이터이다.
†Do 및 R은 각각 우성(dominant) 및 열성(recessive)를 나타낸다.
통계적으로 유의한 p값을 굵은 글씨로 표시하였다.
< 실시예 5> rs4971407G >A 및 rs4971418G >A와 CI 아형의 연관성 조사
CI 환자 그룹은 TOAST 분류에 따른 대동맥 동맥경화(LAA)인 115명 및 소혈관 폐색(SVO)인 467명을 포함한다. 본 발명자들은 TOAST 분류에 따른 CI 아형(LAA 및 SVO)에서 SNTP2 SNP 및 그들의 일배체의 영향을 찾기 위해, 대조군 및 CI 아형 사이에서의 그들의 분포를 확인하였다.
CI 그룹과 유사하게, rs4971418의 GA/AA 타입의 대립 유전자는 SVO 환자에서 유의하게 증가되었으며(각각, p=0.0052, p=0.012), ht2[AA] 또한 우성 모델에서 SVO의 증가와 연관되어 있었다(p=0.0163). 한편, ht1[GG]의 빈도는 SVO 환자에서 낮았다(p=0.0372). 하지만 모든 SNP 및 일배체가 LAA와는 연관되어 있지 않았다(표 4).
대립유전자 빈도 대조군 CI p 값 OR(95% CI)
rs4971407 A 418(42.65) 443(47.43) 0.0976 1.269(0.957-1.683)
G 562(57.35) 491(52.57)
rs4971418 A 447(45.71) 471(50.43) 0.0052 1.498(1.128-1.989)
G 531(54.29) 463(49.57)
ht1 - 494(50.51) 514(55.03) 0.0372 0.741(0.559-0.982)
ht`1 484(49.49) 420(44.97)
ht2 - 607(62.07) 534(57.17) 0.017 1.419(1.064-1.89)
ht2 371(37.93) 400(42.83)
ht3 - 902(92.23) 863(92.4) 0.3754 1.281(0.741-2.215)
ht3 76(7.77) 71(7.6)
ht4 - 931(95.19) 891(95.4) 0.1019 0.582(0.304-1.113)
ht4 47(4.81) 43(4.6)
모형 유전자형 대조군 CI p 값 OR(95% CI)
Do rs4971407 GG 161(32.86) 123(26.34) 0.0747 1.49(0.961-2.311)
GA+AA 329(67.14) 344(73.66)
rs4971418 GG 150(30.67) 116(24.84) 0.0120 1.777(1.135-2.784)
GA+AA 339(69.33) 351(75.16)
ht1 -+- 128(26.18) 136(29.12) 0.1222 0.702(0.448-1.1)
-/ht1+ht1ht1 361(73.82) 331(70.88)
ht2 -+- 187(38.24) 150(32.12) 0.0163 1.676(1.1-2.553)
-/ht2+ht2ht2 302(61.76) 317(67.88)
ht3 -+- 414(84.66) 401(85.87) 0.4282 1.268(0.705-2.278)
-/ht4+ht4ht4 75(15.34) 66(14.13)
ht4 -+- 443(90.59) 425(91.01) 0.0812 0.547(0.278-1.078)
-/ht4+ht4ht4 46(9.41) 42(8.99)
Rec rs4971407 GG+GA 401(81.84) 368(78.8) 0.3773 1.25(0.762-2.05)
AA 89(18.16) 99(21.2)
rs4971418 GG+GA 381(77.91) 347(74.3) 0.0456 1.623(1.009-2.61)
AA 108(22.09) 120(25.7)
ht1 ,--+-ht1 366(74.85) 378(80.94) 0.0586 0.627(0.387-1.017)
ht1ht1 123(25.15) 89(19.06)
ht2 ,--+-ht2 420(85.89) 384(82.23) 0.1707 1.457(0.851-2.494)
ht2ht2 69(14.11) 83(17.77)
ht3 ,--+-ht3 488(99.8) 462(98.93) 0.4925 2.677(0.161-44.535)
ht3ht3 1(0.2) 5(1.07)
ht4 ,--+-ht4 488(99.8) 466(99.79) 0.7782 1.838(0.027-126.977)
ht4ht4 1(0.2) 1(0.21)
데이터는 빈도(%)로 나타내었다.
*OR은 성별, 연령, 흡연, 음주, 고혈압, 고지혈증, 심장질환, 허리둘레, TC 및 HDL을 적용한 후의 데이터이다.
†Do 및 R은 각각 우성(dominant) 및 열성(recessive)를 나타낸다.
통계적으로 유의한 p값을 굵은 글씨로 표시하였다.
도 1은 신트로핀 감마 2(Syntrophin gamma 2; SNTG2) 유전자의 유전자 지도 및 일배체(haplotype)를 나타낸 도이다:(A) SNTG2의 다형성; (B) 두 SNP 사이의 연관 분포 계수; (C) SNTG2의 일배체.
<110> Korea Institute of Oriental Medicine <120> Method for diagnosis of stroke using SNPs and haplotypes of Syntrophin gamma 2 as biomarker <130> 9p-10-49 <160> 8 <170> KopatentIn 1.71 <210> 1 <211> 52 <212> DNA <213> rs4971407 SNP <220> <221> variation <222> (27) <223> n is A or G <400> 1 atagcttaca attcagaatg aggtgantgg atgtaaagta cattctgaag tg 52 <210> 2 <211> 52 <212> DNA <213> rs4971418 SNP <220> <221> variation <222> (27) <223> n is A or G <400> 2 cccattccac ttagatctct acaaacnccc agttctctgg catgtgtcct ac 52 <210> 3 <211> 30 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> rs4971407 sense primer <400> 3 acgttggatg tgagcacttc agaatgtact 30 <210> 4 <211> 30 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> rs4971407 antisense primer <400> 4 acgttggatg agacacagcg tgctgaaaac 30 <210> 5 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> rs4971407 genotyping <400> 5 ttcagaatgt actttacatc ca 22 <210> 6 <211> 30 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> rs4971418 sense primer <400> 6 acgttggatg tcccattcca cttagatctc 30 <210> 7 <211> 30 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> rs4971418 antisense primer <400> 7 acgttggatg agatcttaaa cacgtggccc 30 <210> 8 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> rs4971418 genotyping <400> 8 ccacttagat ctctacaaac 20

Claims (12)

  1. 신트로핀 감마 2(Syntrophin gamma 2; SNTG2) 유전자의 인트론 6의 일부분인, 하기의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트:
    서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G 또는 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
  2. 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 7의 일부분인, 하기의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트:
    서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A 또는 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
  3. 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 동시에 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트:
    i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기 로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
    ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
  4. 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드, 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 증폭시킬 수 있는 프라이머 쌍을 동시에 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트:
    i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
    ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
  5. 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분인, 하기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트:
    서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G 또는 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
  6. 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 7의 일부분인, 하기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트:
    서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A 또는 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
  7. 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트:
    i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
    ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 G를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
  8. 신트로핀 감마 2 유전자의 인트론 6의 일부분 및 인트론 7의 일부분인, 하기 i) 및 ii)의 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드를 포함하는 마이크로어레이를 포함하는 뇌졸중 위험 예측용 키트:
    i) 서열번호 1로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971407에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드; 및,
    ⅱ) 서열번호 2로 기재되는 염기서열을 갖는 rs4971418에 있어서 27번째 염기로서 A를 포함하고 20 내지 100개의 연속 염기로 구성되는 폴리뉴클레오티드.
  9. 제 1항 내지 제 8항 중 어느 한 항에 있어서, 형광물질을 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌졸중 위험 예측용 키트.
  10. 제 1항 내지 제 8항 중 어느 한 항에 있어서, 반응 시약을 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌졸중 위험 예측용 키트.
  11. 1) 피검체로부터 분리된 혈액 시료로부터 게놈 DNA를 추출하는 단계;
    2) 단계 1)의 게놈 DNA에서 서열번호 1 및/또는 서열번호 2로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 염기를 확인하는 단계; 및
    3) 단계 2)의 확인 결과로부터
    ⅰ) 상기 서열번호 1로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 대립 유전자의 유전자형이 GA 또는 AA인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 높은 개체로;
    ⅱ) 상기 서열번호 4로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 대립 유전자의 유전자형이 AG 또는 AA인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 낮은 개체로;
    ⅲ) 상기 서열번호 4로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 A인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 낮은 개체로;
    ⅳ) 서열번호 1로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 G이고, 서열번호 2로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 G인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 낮은 개체로; 및,
    ⅴ) 서열번호 1로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 A이고, 서열번호 2로 기재되는 폴리뉴클레오티드의 27번 째 염기가 A인 경우, 뇌졸중 발생 위험이 높은 개체로 판정하는 단계를 포함하는 뇌졸중 위험 예측 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 단계 2)의 폴리뉴클레오티드의 염기는 시퀀싱 분석, 파이로시퀀싱, 마이크로어레이에 의한 혼성화, PCR 연장 분석, 실시간 PCR 분석, FRET 분석 및 MALDI-TOF를 이용한 서열 분석(MALDI-TOF based mini-sequencing assay)으로 구성된 군으로부터 선택되는 것에 의해 확인되는 것을 특징으로 하는 뇌졸중 위험 예측 방법.
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J. Biol. Chem., 2000; 275: 15851 *
Nagoya J Med Sci. 2008;70(3-4):117-126 *

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