KR101581085B1

KR101581085B1 - Ｐｏｍｃ 유전자를 이용하는 대사 증후군 예측 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101581085B1
Application number: KR1020130051452A
Authority: KR
Inventors: 김영주
Original assignee: 이화여자대학교 산학협력단
Priority date: 2013-05-07
Filing date: 2013-05-07
Publication date: 2015-12-30
Also published as: KR20140132214A; WO2014181962A1

Abstract

본 발명은, 제대혈 프로오피오멜라노코르틴(proopiomelanocortin, POMC) 메틸화 레벨을 검출하여 출생 체중, BMI(body mass index), BFM(body fat mass), 혈청 트리글리세리드(triglyceride,TG), 포도당, 및 인슐린 레벨을 포함하는 아동기 대사 증후군을 진단하는 방법 및 장치를 제공한다.

Description

ＰＯＭＣ 유전자를 이용하는 대사 증후군 예측 방법 및 장치{METABOLIC SYNDROME PREDICTION METHOD AND DEVICE USING POMC GENE}

본 발명은 제대혈 내의 POMC 유전자의 메틸레이션 수치를 검출하여 성장 후 대사 증후군 경향성을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

아동과 성인의 과체중과 비만 유병률은 최근 수십 년 동안 세계적으로 증가하고 있다. 최근까지, 한국에서는 과체중과 비만에 있어 비교적 낮은 유병률을 가지고 있으며, 질환의 상태와 사망률에 미치는 비만의 영향은 무시되었다. 그러나, 최근 과체중과 비만의 유병률이 아동기에 있어서 획기적으로 증가하였다. 한국에서, 아동기 과체중 및 비만율은 1997년(12.3%)에서 2005년(20.9%)까지 거의 두배로 증가하였다. 아동기 비만은 종종 성인까지 지속되고, 제2형 당뇨병, 심혈관 질환 그리고 고혈압 등 만성 질환의 위험과 관련된다.

한편, 식사 및/또는 간식을 건너뛰어 장시간 음식 없이 지낸 임산부는 임신 중 생리학적 스트레스를 받게 되기 때문에, 임신중 식사 패턴은 중요하다. 산모 영양의 불균형은 산모와 태아 모두에게 합병증의 위험을 증가시키는 병적인 상태이다. 하지만 대부분의 젊은 여성은 더 나은 외모를 원하기 때문에 다이어트를 하는 데, 임신 중 산모의 식사 제한은 태아가 더 낮은 출생 체중을 가지게 한다

최근 동물 실험에서 자연 한배 새끼 크기의 인공 제한에 의해 3개의 신생아 중에서 더 작은 한배 새끼가 다른 쥐들 보다 비만이 급속하게 상승한다고 밝혔다. 다른 연구에서 태아기는 성인의 영양 불균형 뿐만 아니라, 과체중과 비만의 조기 발병을 초래하는 고 위험의 자궁 내 태아 발육 지연(IUGR)에 의해 유도되는 대사 프로그래밍을 위해 중요한 시기임을 제안하고 있다.

태아 프로그래밍에 대한 생리학적 및 유전적 요인이 최근에 특징화 되었다. DNA 메틸화와 같은 후생적 메커니즘은 태아 환경이 성인의 표현형에 영향을 미치는 요인이 될 것으로 여겨지고 있다. DNA 메틸화의 수립 및 변경은 여러 환경과 라이프 스타일 노출에 관하여 연구되었다. 인간과 동물에서, 발달 중 지속하고 자식에게 잠재적으로 전달될 후생적 표지의 능력은 동일한 유전자형으로부터 넓은 범위의 상이한 표현형을 생성하기 위해 필요하다. 자연적 다양성 외에, 후생적 표지의 변화는 아동기 대사 증후군과 같은 자손의 발병 메커니즘과 밀접하게 연관된다.

이러한 후생적 변화를 일으키는 유전자를 통해 아동기 대사 증후군을 예측할 수 있도록 하여, 신생아 시기에 성장 후의 대사 증후군 경향성을 미리 예측하여 예방할 수 있도록 하는 방법이 필요하다.

대한민국 특허 공개 제2010-0121904호

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본 발명은 신생아의 혈액 검사와 같은 간단한 방법으로 보다 유효하게 성장 과정에서 대사 증후군 발생 가능성을 예측할 수 있도록 하는 대사증후군 예측 방법 및 장치를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은,신생아의 혈액 샘플의 DNA로부터 POMC 유전자의 메틸화 수치 검출하는 단계; 및 상기 단계에서 검출된 메틸화 수치에 따라 상기 신생아의 대사 증후군 경향성을 예측하는 단계를 포함하는 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군 예측 방법을 제공한다.

여기서, 상기 메틸화 수치를 검출하는 단계는 상기 POMC 유전자의 엑손 3 부위의 CpG의 메틸화를 검출하고, PCR, 메틸화 특이 PCR, 정량 PCR, 파이로시퀀싱 및 바이설파이트 시퀀싱으로 구성된 군에서 선택되는 방법으로 수행되는 것을 특징으로 한다.

상기 신생아의 혈액 샘플은 제대혈로부터 채취되는 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, POMC 유전자의 CpG를 포함하는 단편을 증폭하기 위한 PCR 프라이머 쌍과 상기 프라이머쌍에 의해 증폭된 PCR 산물을 파이로시퀀싱하기 위한 시퀀싱 프라이머를 포함하는 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군 예측 장치를 제공한다.

상기 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군 예측 장치는 상기 신생아의 성장 후 대사 증후군 경향성을 예측하는 진단용 키트. 또는 진단용 핵산칩이 될 수 있다.

본 발명에 따르면, 신생아의 제대혈의 POMC 유전자의 CpG의 메틸화를 검출함으로써, 신생아의 성장 후 대사 증후군 경향성을 예측할 수 있도록 하는 방법을 제공하는 효과가 있다.

본 발명에 따른 대사 증후군 경향성 예측 방법, 진단용 키트 및 핵산칩을 이용하면, 통상적인 방법보다 간단하고 정확하고 빠르게 대사 증후군 경향성을 예측할 수 있도록 하며, 특히, 신생아 시기에 미리 대사 증후군 경향성을 예측하여 비만과 같은 질병을 예방할 수 있도록 한다.

도 1은 사람의 POMC 유전자를 개략적으로 표현한 도면이다.
도 2는 제대혈의 POMC 메틸화와 아동의 말초 혈액 사이의 관계를 나타낸다. 파란 점은 개별 메틸화 값을 나타내고, 붉은 선은 상관 값을 나타내는 선이다(r=0.80, y = 0.8429x + 7.7534). 상관 계수와 유의미성은 Pearson의 상관 테스트에서 유도된다.
도 3은 제대혈 메틸화 상태에 따른 출생 체중(KG)과 아동기 BMI 값의 변화를 나타낸다.

본 명세서에서 다음 약자는 다음 단어를 축약한다: ACTH는 adrenocorticotrophic hormone; BMI는, Body mass index; BFM는, body fat mass; HOMA-IR는, Homeostasis Model Assessment of Insulin Resistance; IUGR는, intrauterine growth restriction; MSH는, melanocytestimulating hormones; POMC는, proopiomelanocortin; TG는, Triglyceride; WC는, Waist circumference이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 제대혈 프로오피오멜라노코르틴(proopiomelanocortin, POMC) 메틸화 레벨을 검출하여 출생 체중, BMI(body mass index), BFM(body fat mass), 혈청 트리글리세리드(triglyceride,TG), 포도당, 및 인슐린 레벨을 포함하는 아동기 대사 증후군을 진단하는 방법 및 장치를 제공한다.

즉, 본 발명은 대사 증후군 발현 경향성을 예측하기 위해, 음식 섭취를 억제하고, 포도당 처리와 글루코코르티코이드(glucocorticoids)를 변경하도록 작용하는 시상 하부 신경 펩타이드 POMC의 CpG를 바이오 마커로 사용한다. POMC 유전자는 서열번호 1의 염기서열을 가지는 것으로, 염색체 2p23에 위치하고, 7665 염기쌍에 걸쳐 있다. POMC는 아주 초기 배아 단계에서 미숙한 신경 세포에서 발현된다. 인간의 경우, POMC 유전자는 2개의 CpG 섬(island)을 갖는다: 하나는 엑손(exon)1과 연관된 프로모터 영역이고, 다른 다운스트림은 엑손3 위에 있다. 비만 아동에게서 메틸화가 증가되면, 메틸화는 CpG-고메틸화 영역을 비-메틸화된 CpG 섬 영역(인트론 2와 엑손 3)으로 확장한다.

다음은 신생아의 POMC 유전자의 메틸화 수치를 검출하고, 성장 후 아동기 또는 성인기에 대사 증후군 경향성을 예측하기 위한 실험 예를 상세히 설명하기로 한다.

실험예

본 실험예는 2001년 9월에서 2003년 7월까지 7 내지 9세 범위의 249명의 피험자를 대상으로 2011년 7월-8월까지 연구 결과이다.

혈액 샘플을 포함하는 인체 계측 데이터를 모았다. 출생 체중 및 임신 연령 및 산모의 물리적 특성에 대한 정보를 사용하였다. 본 실험에서는, 사용 가능한 제대혈을 가지고 있는 90명의 아동을 실험 대상에 포함하고 있다. 참가하는 아동 중 포함되거나 제외된 대상 사이의 신장, 체중, BMI에 차이가 없다. 성별 그룹의 실험 대상의 특징은 다음 표 1에 개시된다.

표 1은 실험 대상의 기본 특성을 나타낸다.

BMI ( Body mass index ) 및, BFM( body fat mass )

모든 인체 계측 데이터는 훈련된 실험자에 의해 수집되었다. 각 아동의 신장, 허리둘레(WC), 체중은 자동 전자 측정기(Model: DS-102, Dong-Sahn Jenix Co. Ltd, Seoul, Korea)를 이용하여 신발은 벗고 얇은 옷을 입고 약 0.1cm 과 0.1kg 단위로 측정한다. BMI는 체중을 신장의 제곱으로 나눈 것이다(kg/m²). BFM은 자동 체성분 분석기(Model: Inbody 230, GE Healthcare, Madison, WI, USA)를 사용하여 측정하였다.

혈액 대조 및 생화학적 평가

아동기 혈액 샘플은 하룻밤 금식 후 EDTA(에틸렌 다이아민 테트라 초산) 또는 혈청 튜브를 포함하는 진공 용기 튜브로 팔 중간 정맥에서 얻어진다. 대상으로부터 획득된 모든 혈액 샘플은 -70℃에 저장된다. 혈액의 생화학(포도당, 트리글리세라이드(TG), 콜레스테롤, 및 HDL-콜레스테롤) 농도는 자동 분석기(Model: 7180, Hitachi, Tokyo, Japan)로 측정된다. 혈청 인슐린 저항은 일반적으로 사용되는 HOMA-IR(Homeostasis Model Assessment of Insulin Resistance) 방법에 의해 결정되고, 이는 (플라즈마 포도당[mmol/L] ×인슐린[μIU/mL])/22.5에 의해 연산된다.

파이로시퀀싱에 의한 DNA 메틸화 수치 분석

제대혈 내의 게놈 DNA는 DNeasy Blood & Tissue Kit Kit (Qiagen, Valencia, CA, USA)를 사용하여, 제품 프로토콜에 따라 전혈 250㎕로부터 추출된다. 분리된 DNA의 순도 및 농도는 분광측광계(Model: ND-2000, Nanodrop Technologies, Wilmington, DE, USA)를 사용하여 결정된다.

POMC의 다운스트림 엑손3는, PSQ Assay Design (Biotage AB, Uppsala, Sweden)로 설계된 바이오틴 리버스 프라이머(서열번호 3)와 포워드 프라이머(서열번호 2)를 사용하여 증폭된다(표2, 도1 참조).

표 2는 파이로시퀀싱 반응을 위한 POMC의 프라이머와 PCR 조건을 나타낸다.

각각의 샘플 게놈 DNA(20ng)는 EZ DNA 메틸화 키트(ZYMO Research, CA, USA)를 사용하여 제조 업체의 지침에 따라 아황산 수소 나트륨으로 처리한다. 아황산 수소 변환된 DNA의 각 타깃 영역은 프라이머 세트와 5 단위의 Taq polymerase (Solgent Co., Daejeon, Korea)와 25㎕가 반응하여 증폭된다. 증폭 반응은 다음과 같다. 먼저, DNA 샘플을 94℃까지 10분간 가열하고, 그 다음 94℃에서 30초, 어닐링 온도에서 30초, 그리고 72℃에서 30초를 포함하는 사이클 45회 동안 증폭된다. 모든 반응은 그 다음 72℃에서 10분 동안 배양되고 4℃로 냉각된다. PCR 제품은 확인을 위해 브롬화 염색에 의해 1.5% 아가로오스(agarose) 겔 상에 시각화된다.

파이로시퀀싱 반응은 PSQ HS 96A 시스템(Biotage AB)에서 제조사의 설명에 따라 시퀀싱 프라이머(표2, 서열번호 4)로 이루어진다. 각 유전자 프로모터의 그리고 각 샘플의 메틸화 지수(MtI)는 타깃 영역에서 모든 검사, CpGs에 대하여 mC(mC+C)의 평균값으로 계산된다.

통계적 분석

정상 상태의 통계적 가정을 만족시키도록, 인슐린과 TG는 로그 변환된다. 각각 사이트(site)에서 개별 상관 관계가 상당히 높으므로, 평균 POMC 메틸화 값을 사용한다. 제대혈에서 POMC 메틸화 레벨은 메틸화 상태(90 백분위수 이상, 11-89 백분위수, 10 백분위수 이하)에 따라 고, 중, 저 메틸화 그룹으로 분류된다. 실험된 파라미터의 다중 상관 분석이 수행되고, Pearson의 상관 지수가 주어진다. POMC 메틸화 상태에 의해 혈액 내 대사 성분과 인체 계측이 분산 편도 분석(ANOVA)을 사용하여 비교된다. 출생 체중과 제대혈 POMC 메틸화 사이의 연관은 임신 전 체중, 자손의 성별과 임신 연령에 대하여 조절된 공분산(ANCOVA)의 분석을 사용하여 평가된다. 잠재적 교란을 제어하기 위하여, 설명의 분산에 따라 <0.1의 의미를 가진 공변량 팩터가 ANCOVA와 다중 선형 회귀 모델을 위해 선택된다. 아동의 성별, 출생 체중, 연령, 및 POMC 메틸화(%)에 대하여 조정된 다중 선형 회귀 분석을 사용하여 체지방이나 대사 지표와 POMC 메틸화의 연관 크기가 평가된다. 통계적 분석은 SAS version 9.3 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)을 사용하여 실시된다. 모든 분석은 양측 검증되었고 <0.05의 p값이 통계적으로 유의미한 것으로 간주된다.

실험 결과

POMC 유전자 값의 평균 제대혈 메틸화는 49.53이고, 각 사이트의 메틸화는 52.48(사이트 1), 50.30(사이트 2), 47.57(사이트 3), 47.78(사이트 4)이다. 49.51의 아동기 평균 메틸화는 제대혈과 유사하다(표3 참조).

표 3 은 출생시 및 아동기에 POMC DNA 메틸화의 개요이다.

제대혈 pomc 메틸화는 아동기 POMC 메틸화 값(r=0.80, p=0.0001)과 상당히 연관된다(표 4 및 도 2 참조).

표 4는 제대혈(출생시) 내의 산모 POMC 메틸화와 아이의 POMC 메틸화 사이의 상관 관계를 나타낸다.

표 5는 출생 체중, 임신 중 산모 특징과 제대혈 프로-오피오멜라노코르틴(PRO-OPIOMELANOCORTIN) 메틸화 상태에 따른 출산 후 POMC 메틸화(%)의 비교를 나타낸다.

POMC 메틸화의 정도에 따라 연구 그룹을 3그룹으로 나누는 경우(10 백분위수 이하, 11-9 백분위수, 90 백분위수 이상), 고메틸화된 POMC 그룹(90 백분위수 이상)의 출생 체중(p=0.04)은 다른 그룹보다 유의미하게 낮았다(표 5, 도 3 참조). 그러나, 임신 연령, 산전 체중과 BMI, 임신중 증가된 체중과 같은 임신기 특성은 POMC 메틸화 그룹 사이에서 차이가 없었다(표5 참조). 여기서 평균 POMC 메틸화 값은 35.57%(10 백분위수 이하), 49.77(11-89 백분위수), 및 59.60(90 백분위수 이상)(p=0.001)이다.

아동기에, 고메틸화된 POMC 그룹(90 백분위수 이상)의 BMI는 다른 그룹보다 유의미하게 높지는 않다(p=0.40)(표6, 도3 참조). POMC 메틸화 3그룹 대신, BFM 값은 10 백분위수 이하와 11-89 백분위수 그룹이 각각 6.13 및 6.42kg인데 반해 고메틸화 그룹(90 백분위수 이상)은 8.09kg이다. 그러나, 허리 둘레는 모든 그룹에서 유사하였다(P=0.88). 아동 혈액 생화학적 성분에서, 제대혈 POMC 메틸화 레벨에 따라 계층화하하면, TG(로그 변환됨, p=0.04)는 하이퍼 메틸화 그룹에서 상당히 유의미하게 더 높게 증가된 값이다. TG 값은 성별, 출생 체중, 연령, 및 메틸화 값으로 조정된 공분산 분석에 의해 얻어진 더미 변수와 같이 중간 그룹(4.74 대 4.21, p=0.01)보다 고메틸화 그룹이 상당히 더 높게 증가된다. 인슐린(로그 변환됨, p=0.07)은 고메틸화 그룹의 차이가 상당히 증가된 값이다. 또한, 인슐린(로그 변환됨)은 ANCOVA 모델로부터 고메틸화 그룹이 상당히 더 높게 증가된 값이다(2.32 대 2.03, p=0.02). HDL-콜레스테롤 값은 크게 차이가 있지만, 고메틸화 그룹에서 더 낮아지는 경향을 보인다(p=0.06). HOMA 지수 값에 대한 인슐린 저항은 중간 그룹(11 - 89 백분위수)이 1.57이고 고메틸 그룹(90 백분위수 이상)이 2.03인 경우, 두 그룹 사이는 통계적으로 유의미한(p=0.06) 차이가 있다. 모든 그룹에서 플라즈마 포도당 값은 유사한 크기의 결과를 보여준다(p=0.80).

결과 분석

상기 실험으로부터 제대혈 내의 POMC 메틸화가 대사 증후군의 초기 마커로 관련됨을 알 수 있다. 임신 중 영양에 대한 근래의 연구는 비교적 낮은 영양 상태에서 상대적으로 자손의 비만, 포도당 내성 및 인슐린 감수성이 악화되고 비만의 위험이 증가되는 것을 발견하였다. 사춘기 발달의 이러한 변화는 제2형 당뇨병, 심혈관 질환, 짧은 성장과 다낭성 난소 증후군을 포함하는 IUGR 관련 질병의 성장을 포함한다. IUGR은 임신 중 인설트(INSULT)의 타이밍에 따라 대칭 또는 비대칭될 수 있다. 청소년의 비만은 자궁에서 불리한 환경 조건에 노출 동안 표현형이 변화된 것으로 설명될 수 있다.

상기 실험은 제대혈의 POMC 메틸화 상태와 아동기 메틸화 상태가 유의미하게 높은 상관 관계인 것을 보여주고 있다. 임신 중 산모의 다이어트는 심혈관 질환과 혈압 조절에 관련된 유전자의 DNA 메틸화 패턴에 치명적인 영향을 미친다. POMC 유전자의 고발현은 초기 배아 단계에서 미성숙 신경 세포에 영향을 미친다. 최근 조사에 따르면 IUGR은 후생 유전학에 의한 것이다. 특히 후생적인 변화는 능동적일 수 있다. 상기 실험으로부터 환경 팩터가 성인의 후생적 프로필에 관한 발달 동안 유전자형에 작용하는 것을 알 수 있다. 태아의 시상하부 식욕 조절 네트워크는 후생적 태아 프로그래밍 및 IUGR에 대한 주요 대상이다. 시상하부 경로에서 POMC 유전자의 메틸화는 렙틴과 인슐린의 순환에 의해 중앙에서 조절된다. 그러므로, 태아의 발달 단계에 있는 POMC 메틸화 레벨이 결정되는 것을 예측할 수 있다.

상기 실험에서, 고메틸화 그룹은 유의미하게 낮은 출생 체중과 아동기 대사 증후군 경향을 갖는다. 또한, 고메틸화 그룹은 아동기 대사 증후군의 TG 농도 지표를 보여준다. 이는 로그 TG, 로그 HDL 비로 대사 증후군을 평가하고 섭식과 운동 상태와 같은 요소에 영향을 미치는 교란 요인을 상호 강화 또는 확산의 발생을 포함한다.

음식 섭취와 에너지 밸런스의 조절은 멜라노코르틴 MC4R 유전자 내의 기능과 POMC 내의 기능의 손실에 영향을 미치는 것으로 보인다. 또한 시상하부는 궁상 핵 내의 MC4R 표현 뉴런과의 상호작용에 의해 식욕 억제 렙틴에 반응한다. 수유중 렙틴 섭취는 음식 섭취 조절에 포함되고 렙틴에 의해 중앙 레벨에서 조절되는 시상하부 인자의 표현에 대한 영향을 지속하고, 특히 POMC 유전자는 고지방 칼로리에 노출된다. 이는 POMC 메틸화에 의한 식욕 조절과 지방 대사와 결합된 중요한 역할이다.

특히, 본 실시예는 후생적 표지 상의 POMC 유전자의 엑손 3 영역 중에서와 출생 체중 및 아동기 대사 증후군 사이의 연관을 보여준다. 아황산 수소염 시퀀싱에 의한 POMC의 인트로 2(Alu 시퀀스)와 엑손 3 경계에서의 개별 CpGs를 타겟으로 하는 고메틸화 변수는 아동기 비만과 유의미하게 연관된다. 종래 연구에서 제한점은 신생아의 말초 혈액이 사용되었다는 것이다.

그러나, 본 실시예는 신생아의 POMC 유전자의 메틸화 레벨 상태의 표지로 예측하는 것으로 첫번째 연구의 제대혈 검토 분석을 사용한다는 것이 중요하다. 또한, POMC 위치 내의 다운스트림 영역 엑손 3 고메틸화는 아동기 대사 증후군에 대한 위험과 연관되는 것으로 제일 먼저 확인된 DNA 메틸화 변수를 나타낸다.

POMC 메틸화 상태와 낮은 출생 체중은 아동기와 성인이 되었을 때 대사 증후군을 갖게 될 가능성을 증가시킨다. 따라서, 본 발명은 제대혈 내의 POMC 메틸화가 비만 진단 표지와 밀접하게 관련되고 출생 시 제대혈의 메틸화는 아동기의 대사 증후군의 조기 예측 표지가 될 수 있다는 것을 제공한다.

실험 대상을 POMC 메틸화 상태에 따라 세 그룹으로 나누면, 고메틸화된 POMC 그룹의 출생 체중(p=0.04)은 다른 그룹에 비해 유의미하게 낮다. 실시예에서, 각 그룹의 POMC 메틸화 값은 37.57%(10 백분위수 이하), 49.77%(11 ~89 백분위수), 및 59.60(90 백분위수 이상)(p=0.001)이다. 본 실시예에서는, 아동기 혈액의 생화학적 성분에서, 제대혈 POMC 메틸화 레벨로 계층화하면, TG(로그 변환, 4.74 대 4.21, p=0.21) 및 인슐린(로그 변환, 2.32 대 2.03, p=0.02)은 고메틸화 그룹(90 백분위수 이상)이 중간그룹(11~89 백분위수)보다 유의미하게 높다. HDL-콜레스테롤 값은 고메틸화 그룹(p=0.06)에서 약간 낮은 경향이 있다. 중간 그룹의 HOMA 지수 값은 1.57이고 고메틸화 그룹은 2.03이지만 두 그룹의 차이는 약간 유의미한 정도이다(p=0.06).

POMC 메틸화와 낮은 출생 체중은 아동기 및 성인이 되어서 대사 증후군의 위험을 상승시킨다. 본 발명의 결과는 제대혈 내의 POMC 메틸화가 대사 증후군과 밀접하게 관계됨을 나타내고, 출생 시 제대혈의 POMC 메틸화는 아동기 대사 증후군의 조기 예측 표지이다.

<110> Ewha University - Industry Collaboration Foundation <120> METABOLIC SYNDROME PREDICTION METHOD AND DEVICE USING POMC GENE <130> pd13-029 <160> 4 <170> KopatentIn 2.0 <210> 1 <211> 109 <212> DNA <213> homo sapiens <400> 1 aaggacgagg gcccctacag gatggagcac ttccgctggg gcagcccgcc caaggacaag 60 cgctacggcg gtttcatgac ctccgagaag agccagacgc ccctggtga 109 <210> 2 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> POMC exon 3 CpG island Forward primer <400> 2 aaggaagagg gtttttatag gat 23 <210> 3 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> POMC exon 3 CpG island Reverse primer <400> 3 tcaccaaaaa cctctaactc ttc 23 <210> 4 <211> 23 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> POMC exon 3 CpG island Sequencing primer <400> 4 atggagtatt ttagttgggg tag 23

Claims

신생아의 혈액 샘플의 DNA로부터 POMC 유전자의 메틸화 수치 검출하는 단계; 및
상기 단계에서 검출된 메틸화 수치에 따라 상기 신생아의 대사 증후군을 예측하는 단계를 포함하고,
상기 메틸화 수치를 검출하는 단계에서, 서열번호 2와 3으로 표시되는 염기서열인 PCR 프라이머쌍을 이용하여 상기 POMC 유전자의 CpG를 포함하는 영역을 증폭하여 상기 POMC 유전자의 CpG의 메틸화를 검출하는 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군을 예측하기 위한 정보를 제공하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 메틸화 수치를 검출하는 단계에서, 상기 CpG는 상기 POMC 유전자의 엑손 3 부위에 위치하는 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군을 예측하기 위한 정보를 제공하는 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 POMC 유전자의 엑손 3 부위는 서열번호 1로 표시되는 염기서열인 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군을 예측하기 위한 정보를 제공하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 메틸화 수치를 검출하는 단계에서,
서열번호 4로 표시되는 염기서열인 시퀀싱 프라이머를 이용하여 상기 프라이머쌍에 의해 증폭된 PCR 산물을 파이로시퀀싱하는 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군을 예측하기 위한 정보를 제공하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 혈액 샘플은 상기 신생아의 제대혈로부터 채취되는 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군을 예측하기 위한 정보를 제공하는 방법.
POMC 유전자의 CpG를 포함하는 영역을 증폭하기 위한 PCR 프라이머쌍과 상기 프라이머쌍에 의해 증폭된 PCR 산물을 파이로시퀀싱하기 위한 시퀀싱 프라이머를 포함하고,
상기 PCR 프라이머쌍은 서열번호 2와 3으로 표시되는 염기서열인 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군 예측 장치.
삭제
제 6 항에 있어서,
상기 시퀀싱 프라이머는 서열번호 4로 표시되는 염기서열인 것을 특징으로 하는 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군 예측 장치.
제 6 항에 있어서,
상기 CpG는 상기 POMC 유전자의 엑손 3 부위에 위치하는 POMC 유전자를 이용한 대사 증후군 예측 장치.
신생아의 혈액 샘플의 DNA의 POMC 유전자의 CpG를 포함하는 영역을 증폭하기 위한 PCR 프라이머쌍과 상기 프라이머쌍에 의해 증폭된 PCR 산물을 파이로시퀀싱하기 위한 시퀀싱 프라이머를 포함하고,
상기 PCR 프라이머쌍은 서열번호 2와 3으로 표시되는 염기서열인 상기 신생아의 성장 후 대사 증후군을 예측하는 진단용 키트.
신생아의 혈액 샘플의 DNA의 POMC 유전자의 CpG를 포함하는 영역을 증폭하기 위한 PCR 프라이머쌍과 상기 프라이머쌍에 의해 증폭된 PCR 산물을 파이로시퀀싱하기 위한 시퀀싱 프라이머를 포함하고, 상기 시퀀싱 프라이머는 서열번호 4로 표시되는 염기서열인 상기 신생아의 성장 후 대사 증후군을 예측하는 진단용 핵산칩.