KR101835813B1 - 혈장 대사체를 이용한 내장지방비만 진단 방법 및 키트 - Google Patents

혈장 대사체를 이용한 내장지방비만 진단 방법 및 키트 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예는 (a) 대상으로부터 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및 (b) 상기 시료 중 유로빌리노겐(urobilinogen), 도코사헥사엔산(DHA; docosahexaenoic acid), 메톡시벤젠프로판산(methoxybenzenepropanoic acid), 및 이소데스모신(isodesmosine)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하는, 내장지방비만 진단 방법을 제공한다.

Description

혈장 대사체를 이용한 내장지방비만 진단 방법 및 키트{METHOD AND KIT FOR DIAGNOSING VISCERAL FAT OBESITY USING PLASMA METABOLITES}
본 발명은 특정 바이오마커의 농도를 측정하여 내장지방비만 여부를 진단하는 방법 및 키트에 관한 것이다.
종래 정상 혈압 및 지질 프로파일을 나타내는 비만 환자(30㎏/㎡≥BMI)의 약 10~30%는 인슐린에 민감성을 나타내고, 정상 체중의 인간(18.5㎏/㎡≤BMI<25㎏/㎡)의 약 18%는 대사적으로 건강하지 않다는 연구 결과가 보고된 바 있다.
또한, 다른 연구결과는 동일한 비만 환자의 경우에도 대사적으로 건강한 환자가 그렇지 않은 경우와 비교하여 사망률 뿐만 아니라, 당뇨, 고혈압, 및 심혈관계 질환과 같은 대사질환 발병률이 낮다고 보고한 바 있다.
반면, 대사적으로 건강하지 않은 정상 체중의 인간은 고인슐린성, 인슐린 저항성, 고중성지방성, 및 최종적으로 2형 당뇨, 심혈관계 질환으로 발전하는 성인 비만(adult-onset obesity)의 특징을 보인다.
체성분을 고려할 때, 대사적으로 건강한 인간과 건강하지 않은 인간은 유사한 수준의 체지방률을 나타내나, 대사적으로 건강한 과체중 환자는 대사적으로 건강하지 않은 과체중 환자에 비해 내장지방 함량이 낮게 나타난다.
이와 같이, 대사적 건강 여부가 내장지방비만과 관련된 임상적 결과에 영향을 미친다는 것이 알려져 있음에도 불구하고, 내장지방과 관련된 다양한 대사체 프로파일에 대한 연구는 미흡한 실정이다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 특정 대사체의 수준을 측정하여 내장지방비만 여부를 진단할 수 있는 방법 및 키트를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면은 (a) 대상으로부터 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및 (b) 상기 시료 중 유로빌리노겐(urobilinogen), 도코사헥사엔산(DHA; docosahexaenoic acid), 메톡시벤젠프로판산(methoxybenzenepropanoic acid), 및 이소데스모신(isodesmosine)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하는, 내장지방비만 진단 방법을 제공한다.
일 실시예에 있어서, 상기 대사체는 아실카르니틴(AC; acylcarnitine), 라이소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 라이소포스파티딜콜린(lysoPC)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 아실카르니틴은 하나 이상의 장쇄 아실카르니틴(LCAC; long chain acylcarnitine) 및 하나 이상의 중쇄 아실카르니틴(MCAC; medium chain acylcarnitine)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 장쇄 아실카르니틴은 테트라데세노일카르니틴(tetradecenoylcarnitine; C14:1), 헥사데세노일카르니틴(hexadecenoylcarnitine; C16:1), 및 팔미토일카르니틴(palmitoylcarnitine; C16)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 중쇄 아실카르니틴은 도데세노일카르니틴(dodecenoylcarnitine; C12:1), 및 도데카노일카르니틴(dodecanoylcarnitine; C12)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 라이소포스파티딜에탄올아민은 lysoPE(22:6)일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 라이소포스파티딜콜린은 lysoPC(22:6), 및 lysoPC(22:5)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 생물학적 시료는 혈장을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 일 측면은 유로빌리노겐(urobilinogen), 도코사헥사엔산(DHA; docosahexaenoic acid), 메톡시벤젠프로판산(methoxybenzenepropanoic acid), 및 이소데스모신(isodesmosine)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 포함하는, 내장지방비만 진단 키트를 제공한다.
일 실시예에 있어서, 상기 대사체는 아실카르니틴(AC; acylcarnitine), 라이소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 라이소포스파티딜콜린(lysoPC)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 특정 바이오마커, 구체적으로 특정 혈장 대사체의 농도를 측정함으로써, 대사질환으로 발전할 가능성이 높은 내장지방비만 여부를 효과적으로 진단할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 내장지방비만 진단 방법을 도식화한 것이다.
도 2는 4번 요추(L4)의 내장지방면적에 따라 대사적으로 건강한 과체중(MHO)군과 대사적으로 건강하지 않은 과체중(MUO)군의 혈장 대사체를 동정한 것이다. (a)는 OPLS-DA 모델로부터의 스코어 플롯(n=68); 대사적으로 건강한 과체중(MHO)군(n=34, 적색) 및 대사적으로 건강하지 않은 과체중(MUO)군(n=34, 녹색)을 비교하여 나타낸 것이다. (b)는 OPLS-DA 모델로부터의 공변인 [p] 및 신뢰도 관계 [p(corr)]에 대한 S-플롯을 나타낸 것이다.
도 3은 전체 대상(n=68)에 대해 인리치먼트(enrichment) 분석(y축) 및 토폴로지(topology) 분석(x축)에 기반한 스코어에 따라 배열된 경로를 나타내는 대사 경로 분석을 나타낸 것이다. 각 원의 색상과 크기는 각각 P-값 및 경로 영향력 값(pathway impact value)을 나타낸다.
도 4는 전체 대상에서 임상적 파라미터 및 주요 대사체 간의 상관관계 행렬을 나타낸 것이다. 상관관계는 피어슨 상관 계수로부터 도출하였다. 적색은 양의 상관관계를 나타내고 청색은 음의 상관관계를 나타낸다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 내장지방비만 진단 방법을 도식화한 것이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 측면에 따른 내장지방비만 진단 방법이 (a) 대상으로부터 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및 (b) 상기 시료 중 유로빌리노겐(urobilinogen), 도코사헥사엔산(DHA; docosahexaenoic acid), 메톡시벤젠프로판산(methoxybenzenepropanoic acid), 및 이소데스모신(isodesmosine)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 (a) 단계에서, 상기 대상(subject)은 인간일 수 있고, 구체적으로 체질량지수(BMI)가 25㎏/㎡ 이상, 30㎏/㎡ 미만인 과체중 환자일 수 있으며, 더 구체적으로는 대사적으로 건강하지 않은(metabolically unhealthy) 과체중 환자일 수 있다. 상기 “대사적으로 건강하지 않은 과체중 환자”는 4번 요추(L4)의 내장지방면적(VFA; visceral fat area)이 100㎠ 이상인 내장지방비만 환자를 의미한다.
상기 생물학적 시료는 내장지방비만 해당 여부를 판단하고자 하는 대상에서 분리된 시료로써, 조직, 세포, 혈액, 혈장, 복막액, 활막액, 타액, 소변, 대변 등을 포함하나 이에 제한되는 것은 아니다. 바람직하게 상기 생물학적 시료는 혈액일 수 있으며, 구체적으로 혈액에서 분리된 혈장일 수 있다.
내장지방비만 환자는 당뇨, 심혈관계 질환 등의 대사질환으로 발전할 가능성이 높다는 것은 널리 알려진 바 있다. 이에 따라, 상기 대상의 생물학적 시료에 포함된 대사체를 분석하여 과체중 환자의 내장지방비만 여부를 진단하고 적절한 조치를 취함으로써 대사질환 발병률을 감소시킬 수 있다.
상기 (b) 단계에서는 상기 (a) 단계에서 채취한 생물학적 시료를 분석하고, 상기 시료 내에 포함된 대사체의 농도를 측정할 수 있다. 구체적으로, 각 대사체의 농도를 측정한 후, 이를 기준 시료(정상 대조군)의 대사체 농도와 비교할 수 있다. 상기 정상 대조군은 대사적으로 건강한 개체, 즉 4번 요추의 내장지방면적이 100㎠ 미만인 개체를 의미할 수 있다.
한편, 상기 대사체는 혈장 대사체일 수 있다. 본 명세서에서 사용된 용어 “혈장 대사체”는 혈액 유래의 액상 시료로부터 수득한 대사물질을 의미한다. 상기 혈장 대사체를 검출하기 위해 혈액을 전처리할 수 있다. 상기 전처리는 예를 들어, 여과, 증류, 추출, 분리, 농축, 방해 성분의 불활성화, 시약의 첨가 등을 포함할 수 있다. 상기 대사체는 대사 및 대사 과정에 따라 생산된 물질, 또는 생물학적 효소 및 분자에 의한 화학적 대사작용으로 발생한 물질 등을 포함할 수 있다.
상기 시료, 구체적으로 혈장 시료는 유로빌리노겐(urobilinogen), 도코사헥사엔산(DHA; docosahexaenoic acid), 메톡시벤젠프로판산(methoxybenzenepropanoic acid), 및 이소데스모신(isodesmosine)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체를 포함할 수 있다.
상기 유로빌리노겐은 빌리루빈(bilirubin) 환원에 따른 무색의 생성물로 포피린(porphyrin) 및 클로로필(chlorophyll) 대사에 속하고 세균 작용에 의해 장에서 생성될 수 있다. 일부 유로빌리노겐은 간세포에 의해 재흡수되어 순환을 시작하고, 신장, 간 내 유로빌리노겐 회로에 의해 분비될 수 있다.
상기 빌리루빈 감소와 일치하는 상기 유로빌리노겐의 증가는 고유로빌리노겐혈증(hyperurobilinogenemia)을 유발할 수 있다. 또한, 간 질환 환자에서 순환하는 유로빌리노겐은 농도가 증가되어 유로빌리노겐 회로를 억제할 수 있다.
본 발명자들은, 대사적으로 건강하지 않은 개체, 즉 높은 내장지방면적(VFA)을 보유한 개체의 유로빌리노겐 및 γ-글루타밀전달효소 농도가 정상 대조군에 비해 높다는 것을 확인하였다. 상기 유로빌리노겐 및 γ-글루타밀전달효소 농도의 증가는 내장지방 과잉과 연관되며, 내장지방비만을 야기할 수 있다.
또한, 대사적으로 건강하지 않은 개체는 프로스타글란딘의 합성 억제제인 DHA(C22:6 ω3), 엘라스틴에서 발견되는 희귀 아미노산인 이소데스모신, 및 자연발생적 인간 대사체인 메톡시벤젠프로판산, 구체적으로 3-메톡시벤젠프로판산의 농도가 정상 대조군에 비해 증가하는 것을 확인하였다.
상기 대사체 각각을 개별적으로 분석하여 내장지방비만 여부를 진단할 수 있으나, 상기 관련 대사체의 수준을 전체적으로 분석함으로써 진단의 정확성을 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계의 대사체는 아실카르니틴(AC; acylcarnitine), 라이소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 라이소포스파티딜콜린(lysoPC)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 더 포함할 수 있다.
상기 대사체들의 농도를 추가적으로 분석하고 상기 정상 대조군과 비교함으로써 진단의 신뢰도를 더욱 개선할 수 있다. 이 때, 내장지방비만에 해당하는 개체에서 추가적으로 분석되는 상기 대사체들의 농도가 정상 대조군에 비해 모두 증가할 수 있다.
상기 아실카르니틴은, 카르니틴 분자로 에스터화된 지방산을 포함하는 중간 산화 대사체(intermediate oxidative metabolite)이다. 상기 아실카르니틴은 미토콘드리아 효소 및 퍼옥시좀 효소에 의해 생성될 수 있다. 상기 미토콘드리아 효소 및 퍼옥시좀 효소는, β-산화를 위해 미토콘드리아 막을 통과하도록 장쇄 지방산(LCFA; long-chain fatty acid)을 수송하는 카르니틴 팔미토일전달효소 1 및 2(CPT1 및 CPT2)를 포함할 수 있다.
따라서, 상기 아실카르니틴의 비정상적인 농도는 과도한 지질 이용률 및/또는 불완전한 지방산 산화의 조건 하에서, 연료 이용률(fuel availavility) 및 트리카르복시산회로(TCA cycle) 활성 간의 불균형을 시사한다.
상기 아실카르니틴은 하나 이상의 장쇄 아실카르니틴(LCAC; long chain acylcarnitine) 및 하나 이상의 중쇄 아실카르니틴(MCAC; medium chain acylcarnitine)을 포함할 수 있다.
상기 “장쇄 아실카르니틴” 및 “중쇄 아실카르니틴”은 각 분자를 이루는 탄소수에 따라 분류한 것으로, 탄소수가 14 이상이면 “장쇄”, 14 미만이면 “중쇄”를 의미할 수 있다.
상기 장쇄 아실카르니틴은 테트라데세노일카르니틴(tetradecenoylcarnitine; C14:1), 헥사데세노일카르니틴(hexadecenoylcarnitine; C16:1), 및 팔미토일카르니틴(palmitoylcarnitine; C16)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있다.
또한, 상기 중쇄 아실카르니틴은 도데세노일카르니틴(dodecenoylcarnitine; C12:1), 및 도데카노일카르니틴(dodecanoylcarnitine; C12)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있다.
성인 비만 생쥐는 팔미토일카르니틴을 기질로 이용할 때, 정상 생쥐에 비해 미토콘드리아 호흡의 수준이 낮고, 미토콘드리아에서 활성 산소종의 하나인 과산화수소가 과량 방출될 수 있다. 또한, 대사적으로 건강하지 않은 과체중/비만 개체는 정상 대조군에 비해 지방 이용률이 낮은 것으로 보고된 바 있다.
본 발명자들은, 대사적으로 건강하지 않은 과체중(MUO; metabolically unhealthy overweight) 환자는 대사적으로 건강한 과체중(MHO; metabolically healthy overweight) 환자에 비해 팔미토일카르니틴, 말론디알데히드, 및 산화 LDL의 혈장 수준이 높은 것을 확인하였다. 또한, LDL-콜레스테롤, 산화 LDL, 및 팔미토일카르니틴은 상호 간 강한 양의 상관관계가 확인되었다.
상기 팔미토일카르니틴은 후발성인 카르니틴 팔미토일전달효소 2(CPT2)의 결핍 시에 특징적으로 증가할 수 있다. 미토콘드리아 막의 내층(inner leaflet)으로 수송되면, 장쇄 아실카르니틴(LCAC)은 상기 CPT2에 의해 LCFA-CoA로 역변환되고, β-산화 회로로 유입되어 자유 카르니틴을 생성할 수 있다.
카르니틴-아실카르니틴 전위효소(carnitine-acylcarnitine translocase) 및 상기 CPT2는 정반응과 역반응을 모두 활성화시킬 수 있으며, 상기 CPT2는 미토콘드리아 내의 LCFA-CoA로부터 LCAC를 생산할 수 있다. 특정 조건 하에, 상기 LCFA 또는 이의 쇄절단 유도체(chain-shortened derivative)는 조직 및 혈액에 MCAC 또는 LCAC의 형태로 축적될 수 있다.
또한, 대사적으로 건강하지 않은 과체중 개체는 정상 대조군에 비해 MCAC(C12:1, C12) 및 LCAC(C14:1, C16:1, C16)의 농도가 높고, 상호 간 강한 양의 상관관계가 확인되었다. 따라서, 아실카르니틴의 질적 패턴 결정은 넓은 내장지방면적(VFA, ≥100㎠)을 보유한 개체의 발견에 있어 중요한 진단 방법을 제공할 수 있다.
한편, 상기 라이소포스파티딜에탄올아민은 lysoPE(22:6)일 수 있고, 상기 라이소포스파티딜콜린은 lysoPC(22:6), 및 lysoPC(22:5)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상일 수 있다.
상기 lysoPE(22:6), lysoPC(22:6), 및 lysoPC(22:5)은 DHA를 포함하는 대사체로 상기 DHA와 양의 상관관계를 가질 수 있으며, 이에 따라 대사적으로 건강하지 않은 과체중 개체에서 상기 lysoPE(22:6), lysoPC(22:6), 및 lysoPC(22:5) 농도가 증가할 수 있다.
따라서, 상기 대사체는 내장지방비만 여부를 예측하는 바이오마커로 기능할 수 있고, 상기 대상 및 정상 대조군의 대사체 농도를 비교하여 내장지방비만을 진단할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 일 측면은 유로빌리노겐(urobilinogen), 도코사헥사엔산(DHA; docosahexaenoic acid), 메톡시벤젠프로판산(methoxybenzenepropanoic acid), 및 이소데스모신(isodesmosine)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 포함하는, 내장지방비만 진단 키트를 제공한다.
상기 정량장치는 상기 각 대사체의 농도를 측정하기 위한 것으로, 크로마토그래피, 질량분석기 등을 예시할 수 있다.
상기 크로마토그래피는 액체 크로마토그래피(LC), 액체-고체 크로마토그래피(LSC), 종이 크로마토그래피(PC), 박층 크로마토그래피(TLC), 기체-고체 크로마토그래피(GSC), 액체-액체 크로마토그래피(LLC), 포말 크로마토그래피(FC), 유화 크로마토그래피(EC), 기체-액체 크로마토그래피(GLC), 이온 크로마토그래피(IC), 겔 여과 크로마토그래피(GFC) 또는 겔 투과 크로마토그래피(GPC)일 수 있고, 바람직하게는 액체 크로마토그래피, 더 바람직하게는 초고성능 액체 크로마토그래피(UPLC, ultra performance liquid chromatography)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 상기 질량분석기는 푸리에 변환 질량분석기(FTMS, Fourier transform mass spectrometer)를 사용할 수 있고, 구체적으로 LTQ-Orbitrap-XL 질량분석기를 사용할 수 있다.
상기 크로마토그래피는 분자마다 상이한 이동성을 이용하여 각 대사체를 분리할 수 있고, 상기 질량분석기는 상기 분석 대상의 분자량 정보뿐만 아니라 구조 정보를 통해 대사체를 식별할 수 있다.
또한, 상기 대사체는 아실카르니틴(AC; acylcarnitine), 라이소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 라이소포스파티딜콜린(lysoPC)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 더 포함할 수 있으며, 이들에 관해서는 전술한 것과 같다.
이하, 실시예를 통해 본 발명을 더욱 상세히 기술한다.
실시예 1 : 임상적 및 생화학적 분석
임상화학 분석을 위해, 30~65세의 건강한 과체중(25㎏/㎡≤BMI<30㎏/㎡) 대상 112명을 선정하였다. 상기 대상 선정 시, 하기 임상적 증거 기록 중 어떠한 것이라도 관찰되는 대상은 제외하였다: (i) 심혈관계 질환(CVD; cardiovascular disease), 말초혈관계 질환(peripheral vascular disease), 또는 뇌졸중(stroke); (ii) 당뇨(diabetes); (iii) 정형외과적 제한(orthopedic limitation); (iv) 최근 1년 동안 체중 변화량 ±2㎏ 또는 그 이상; (v) 갑상선(thyroid) 또는 뇌하수체(pituitary) 질환; (vi) 급성 또는 만성 감염 질환; (vii) 심혈관 기능 및/또는 기작에 영향을 미칠 수 있는 치료.
상기 대상 중 4번 요추(L4)의 내장지방면적(VFA; visceral fat area)을 측정하여 다음과 같이 분류하였다. (1) L4 VFA가 100㎠ 이상으로 측정된 34명을 대사적으로 건강하지 않은 과체중(MUO; metabolically unhealthy overweight)군으로 분류하였고, (2) 상기 MUO군과 연령, 성, 체질량지수(BMI)를 매칭하고 L4 VFA가 100㎠ 미만인 34명을 대사적으로 건강한 과체중(MHO; metabolically healthy overweight)군으로 분류하였다.
최종적으로 선정된 상기 MUO군(n=34) 및 MHO군(n=34)에 속한 대상의 체중, 신장 및 허리 둘레를 측정하고, BMI를 산출하였다. 휴식 기간을 부여한 후 수축기 및 이완기 혈압을 측정하였다. 12시간의 금식 후 혈액 샘플을 채취하였다.
각각의 혈액을 대상으로, 공복 혈당, 총 콜레스테롤, 고밀도 지질단백질(HDL)-콜레스테롤, 저밀도 지질단백질(LDL)-콜레스테롤, 글루코오스, 인슐린, 고민감성 C-반응 단백질(hs-CRP), 산화 LDL(ox-LDL), 및 LDL 입자 크기를 측정하였다. 인슐린 저항성(IR)은 하기 수학식 1을 이용하여 항상성 모델 평가(HOMA; homeostasis model assessment)에 따라 산출하였다.
[수학식 1]
Figure 112016049748823-pat00001
말론디알데히드(MDA; malondialdehyde)는 티오바르비툴산-반응성 물질(TBARS; thiobarbituric acid-reactive substances) 정량 장치를 이용하여 TBARS로부터 측정하였다.
컴퓨터 단층촬영(CT)을 통해 1번 요추(L1) 및 4번 요추(L4)에서 체지방 분포 및 근육 면적을 측정하였다. 이중-에너지 방사선 흡수계측법(DEXA; dual-energy X-ray absorptiometry)을 통해 대상의 체성분을 측정하여 지방률(fat percentage), 지방량(fat mass), 및 지방제외체중(lean body mass)을 산출하였다.
상기 MUO군과 MHO군에 대한 체지방 분포 및 생화학적 평가 등의 임상적 특징은 하기 표 1에 나타내었다. 상호 간 연령, 성, BMI, 흡연, 음주, 및 총 체지방률, 지방량 및 총 지방제외체중은 유사하였다. 1번 및 4번 요추에서 측정된 총 지방 면적과 내장지방면적은 MHO군에 비해 MUO군에서 더 높게 분석되었다. MHO군 대비 MUO군의 1번 및 4번 요추에서 내장지방면적은 각각 147% 및 182%로 나타났다. 또한, 혈압을 제외한 모든 생화학적 평가는 양 군 간 유의적인 차이를 나타내지 않았다(표 1).
L4 내장지방면적(100㎠)에 따른 대사적으로 건강한 과체중(MHO) 및 대사적으로 건강하지 않은 과체중(MHO) 군에 대한 임상적 특징, 체지방 분포, 및 생화학적 평가
구분 MHO군 (n=34) MUO군 (n=34) P-value
Age (year) 45.4±1.43 46.0±1.70 0.782
Male/Female n, (%) 11 (32.4) / 23 (67.6) 11 (32.4) / 23 (67.6) 1.000
Cigarette smoker n, (%) 3 (8.80) 4 (11.8) 0.690
Alcohol drinker n, (%) 24 (70.6) 22 (64.7) 0.287
Weight (㎏) 73.0±1.55 72.2±1.63 0.747
Body mass index (㎏/㎡) 27.1±0.23 27.2±0.24 0.702
Systolic blood pressure (mmHg) 112.1±2.06 121.4±2.02 0.002
Diastolic blood pressure (mmHg) 68.4±1.44 75.9±1.67 0.001
DEXA
evaluation		 Fat percentage (%) 30.4±1.05 30.4±1.10 0.958
Fat mass (g) 22245.0±708.2 22125.9±751.9 0.909
Lean body mass (g) 49586.9±1577.2 49305.4±1656.3 0.902
CT
Evaluation
(L1)		 Total fat area (㎠) 226.0±8.47 264.9±9.43 0.003
Visceral fat area (㎠) 90.1±5.29 131.9±7.63 <0.001
Subcutaneous fat area (㎠) 135.9±6.10 132.9±7.22 0.754
Visceral / subcutaneous fat ratio (%) 0.71±0.05 1.14±0.11 0.001
CT
Evaluation
(L4)		 Total fat area (㎠) 293.7±8.48 320.7±7.12 0.018
Visceral fat area (㎠) 66.6±2.67 120.3±2.58 <0.001
Subcutaneous fat area (㎠) 227.1±7.61 200.4±7.73 0.016
Visceral / subcutaneous fat ratio (%) 0.30±0.01 0.64±0.03 <0.001
Triglyceride (㎎/㎗) ∮ 89.9±7.17 139.0±18.7 0.009
Total-cholesterol (㎎/㎗) ∮ 178.2±5.52 210.2±6.56 0.001
HDL-cholesterol (㎎/㎗) ∮ 56.5±1.84 50.1±1.39 0.009
LDL-cholesterol (㎎/㎗) ∮ 103.7±4.83 132.5±5.10 <0.001
Glucose (㎎/㎗) ∮ 80.9±1.26 86.9±1.89 0.015
Insulin (μIU/㎗) ∮ 10.3±0.47 14.3±1.28 0.007
Free fatty acid (μEq/L) ∮ 453.6±23.0 607.6±37.5 0.001
HOMA-IR ∮ 2.06±0.11 3.07±0.28 0.001
C-peptide (μEq/L) ∮ 2.51±0.17 3.03±0.17 0.022
hs-CRP (㎎/㎗) ∮ 0.91±0.20 1.86±0.43 0.031
Apolipoprotein A-I (ng/㎖) ∮ 157.8±3.98 145.6±3.28 0.024
Apolipoprotein B (ng/㎖) ∮ 84.1±3.80 117.0±4.51 <0.001
Malondialdehyde (nmol/㎖) ∮ 6.96±0.17 7.65±0.25 0.036
Oxidized LDL (U/L) ∮ 42.1±1.72 55.4±1.90 <0.001
LDL particle size (㎚) ∮ 24.7±0.10 24.1±0.13 0.001
γ-Glutamyl transpeptidase (U/L) ∮ 14.2±1.23 24.9±4.95 0.003
Blood urea nitrogen (㎎/㎗) ∮ 11.5±0.46 13.1±0.49 0.018
각 값들은 평균±표준오차로 나타내었다. ∮ 는 대수 변환(logarithmic transformation)에 의해 검정하였고, P-값은 독립 t-검정(independent t-test)으로부터 도출하였다.
실시예 2 : 전반적(비표적화) 혈장 대사체 프로파일링
시료 준비
상기 실시예 1에서 수득한 각각의 혈액 100㎕에 아세토니트릴 800㎕를 첨가하고 혼합하였다. 이후, 4℃에서 10분 동안 보관한 뒤 10,000rpm으로 5분 동안 원심분리하였다. 820㎕의 상등액을 질소가스로 건조시키고 10% 메탄올에 용해 및 혼합한 후, 4℃에서 10,000rpm으로 5분 동안 원심분리하고 85㎕의 상등액을 바이알로 옮겨 담아 혈장 샘플을 준비하였다.
UPLC-LTQ-Orbitrap XL MS 분석
상기 혈장 추출 시료(4㎕)를 Thermo UPLC 시스템(Ultimate 3000 BioRS, Dionex-Thermo Fischer Scienrific)이 결합된 Acquity UPLC-BEH-C18 컬럼(2.1 x 50㎜, 1.7㎛; Waters)에 주입하였다. 주입한 시료를 0.1%의 포름산을 포함한 물로 평형화시켰다.
0.1%의 포름산을 포함한 아세토니트릴을 이용하여 0.35㎖/min의 속도로 20분 동안 시료를 용출시켰다. UPLC(Waters)를 이용하여 대사체들을 분리한 후, LTQ-Orbitrap-XL(Thermo Fischer Scientific)으로 분석하고 배정하였다.
질량 분석기는 푸리에 변환 질량 분석기에 대한 ESI-양성 모드 및 전체 스캔 모드로 운영하였다. 해상도는 30,000이고, 스프레이 전압은 5㎸였다. 질소(nitrogen sheath) 가스 및 헬륨 보조 가스의 유속은 각각 50 및 5(arbitrary units)였다. 모세관 전압, 튜브-렌즈 전압, 및 모세관 온도는 각각 35V, 120V, 및 360℃로 유지하였다. 상기 MS 데이터는 m/z 50-1,000 범위에서 수집하였다. 40 내지 55eV에서의 충돌 에너지 램프에 의해 대사체의 MS/MS 스펙트라를 얻었다.
데이터 처리 및 대사체 동정
유지시간, m/z비, 및 이온 강도를 포함하는 모든 관련 데이터는 SIEVE 2.2 데이터 분석 소프트웨어(Thermo fisher scientific)를 이용하여 수집하였다. 분석 파라미터는 하기와 같다: m/z 범위 50-1,000; m/z 폭 5ppm; 및 유지시간 폭 2.5분.
대사체는 하기 데이터베이스를 이용하여 검색하였다: ChemSpider(www.chemspider.com); Human Metabolome(www.hmdb.ca); Lipid MAPS(www.lipidmaps.org); KEGG(www.genome.jp/kegg); 및 MassBank(www.massbank.jp).
MS/MS를 수행하여 얻은 스펙트라를 상기 데이터베이스의 참고 수치들과 비교하여 잠재적 대사체를 동정하였다.
통계적 분석
통계적 분석은 SPSS 21.0(IBM/SPSS)을 이용하여 수행하였다. 왜곡된 변수들은 대수적으로(logarithmically) 변환하였다. 기술적(descriptive) 목적을 위해, 평균값은 변환되지 않은 값으로 제시하였다. 결과는 평균±표준오차(SE)로 표현하였다. 양측 P-검정값(two-tailed P-value)<0.05를 통계적 유의성이 있는 것으로 간주하였다.
2개의 군 간의 파라미터들을 비교하기 위해 독립 t-검정을 사용하였다. 변수들 간의 관계를 평가하기 위해 피어슨 상관 계수(Pearson's correlation coefficient)를 사용하였다. R 패키지 'fdrtool'을 이용하여 오류 발견률(FDR, False discovery rate-corrected)을 보정한 q-값을 산출하였고, 0.05 미만의 q-값이 유의성을 나타내는 것으로 간주하였다. 본 연구 집단에서 대사체와 생화학적 측정값들 간의 관계를 시각화 및 평가하기 위해 히트 맵들(Heat maps)을 생성하였다.
SIMCA-P+ 14.0(Umetrics)을 이용하여 다변수 통계 분석(multivariate analysis)을 수행하였다. 다변수 통계 분석에 앞서, 파레토 스케일링(Pareto scaling)을 모든 데이터에 적용하였다.
직교 부분 최소 자승 판별 분석(OPLS-DA, Orthogonal partial least squares discriminant analysis)을 이용하여 모델들을 비교하였다. 7-폴드 교차검증(7-fold cross-validation)의 디폴트 교차검증 절차 및 R 2 Y 및 Q 2 Y 파라미터를 이용하여 상기 OPLS-DA 모델들의 검증을 수행하였다.
전반적(비표적화) 대사체 패턴 분석
혈장 대사체의 MS 데이터를 OPLS-DA 스코어 플롯으로 분석하였다. OPLS-DA 스코어 플롯은 MUO군(n=34) 및 MHO군(n=34)을 비교하여 수행하였다(도 2a).
각 OPLS-DA 모델의 질(quality)을 R 2 및 Q 2 값으로 검사하여 상기 모델들의 적합성(not over-fitted)을 확인하였고, 각 모델에 대한 예측력(predictive ability)을 평가하였다. 적합도(goodness of fit)를 나타내는 R 2 , 및 예측력을 나타내는 Q 2 는 모두 상기 모델에 의해 예측되는 데이터 내 분산의 비율(proportion of variance)로 표현된다. R 2 및 Q 2 값이 0.5를 초과하면 우수한 질(high-quality)의 OPLS-DA 모델임을 의미한다.
상기 혈장 대사체에 대한 상기 2요소 OPLS-DA 산포도(scatter plot)는 MHO군과 MUO군 간에 구별되는 클러스터링 또는 명확한 분리를 나타내어(R 2 Y=0.929 및 Q 2 Y=0.672), 상기 OPLS-DA 모델들의 우수한 적합도 및 수용가능한 예측력을 증명하였다. 이러한 결과는 유사한 과체중 개체 간에도, 내장지방면적에 기반한 혈장 대사체 프로파일을 통해 각 군들을 구별할 수 있음을 시사한다.
상이한 잠재적 변수를 추출하기 위해, 상기 OPLS-DA 모델로부터 센트로이드 스케일링(centroid scaling)을 이용하여 공변인 p(1) 및 신뢰도 관계 p(corr)(1)의 S-플롯을 생성하였다(도 2b). 상기 대사체가 높거나 낮은 p(corr) 값을 가질 때, 2개의 군을 구별함에 있어 더 높은 관련성을 가진다.
혈장 대사체의 동정
1476개의 변수 중, 각 군의 구분에 중요한 역할을 하는 변수(대사체)를 변수중요도척도(VIP; Variable Important in the Projection) 파라미터에 따라 선별하였다. VIP 값>1.0은 시료 군들 간의 차이에 높은 관련성이 있음을 나타낸다.
상기 VIP>1.0을 기준으로, 총 167개의 대사체를 동정하였다. 상기 대사체 중 44개는 이미 동정된 것이고, 123개는 신규한 것이었다. 이러한 결과는 하기 표 2에 나타내었다.
상기 MUO군은 상기 MHO군과 비교하여 하기 12개의 주요 혈장 대사체의 농도가 높게 나타났다: 3-메톡시벤젠프로판산 (q=0.004), 도코사헥사엔산(DHA) (q<0.001), 도데세노일카르니틴(C12:1 AC) (q=0.008), 도데카노일카르니틴(C12 AC) (q=0.004), 테트라데세노일카르니틴(C14:1 AC) (q=0.005), 헥사데세노일카르니틴(C16:1) (q=0.001), 팔미토일카르니틴(C16 AC) (q=0.012), 라이소포스파티딜에탄올아민(lysoPE)(22:6) (q<0.001), 이소데스모신 (q<0.001), 라이소포스파티딜콜린(lysoPC)(22:6) (q<0.001), lysoPC(22:5) (q=0.013), 및 유로빌리노겐 (q<0.001) (표 2).
대사적으로 건강한 과체중(MHO) 및 대사적으로 건강하지 않은 과체중(MUO) 군에 대한 혈장 대사체 동정
RT-m/z
[M+H]		 Molecular formula Identified metabolite VIP t-Test Cohen's d Change trend
P q
132.1013 C6H13NO2 L-Leucine 1.137 0.596 0.647 0.13 ↑
181.0716 C6H12O6 D-Glucose 1.833 0.074 0.330 -0.44 ↓
181.0855 C10H12O3 3-Methoxybenzene
propanoic acid		 1.480 8.24x10-5 0.004 1.05 ↑
195.0874 C8H10N4O2 Caffeine 1.615 0.237 0.487 -0.29 ↓
205.0964 C11H12N2O2 L-Tryptophan 1.377 0.384 0.550 -0.21 ↓
282.2776 C18H35NO Oleamide 2.818 0.957 0.746 0.01 ↑
283.1063 C11H14N4O5 1-Methylinosine 1.398 0.096 0.362 -0.42 ↓
329.2463 C22H32O2 Docosahexaenoic acid 1.609 5.67x10-7 1.05x10-4 1.39 ↑
342.2622 C19H35NO4 trans-2-Dodecenoylcarnitine 1.416 1.79×10-4 0.008 0.97 ↑
344.2780 C19H37NO4 Dodecanoylcarnitine 1.448 7.80×10-5 0.004 1.04 ↑
370.2938 C21H39NO4 cis-5-Tetradecenoylcarnitine 1.527 1.10×10-4 0.005 1.00 ↑
398.3244 C23H43NO4 trans-Hexadec-2-enoyl carnitine 1.128 9.20×10-6 0.001 1.17 ↑
400.3404 C23H45NO4 L-Palmitoylcarnitine 1.951 3.13×10-4 0.012 0.93 ↑
454.2906 C21H44NO7P LysoPE(16:0) 1.001 0.158 0.432 0.35 ↑
468.3060 C22H46NO7P LysoPC(14:0) 2.876 0.006 0.097 0.70 ↑
478.2909 C23H44NO7P LysoPE(18:2) 1.746 0.455 0.583 0.19 ↑
480.3062 C23H46NO7P LysoPE(18:1) 1.000 0.555 0.472 -0.14 ↓
480.3434 C24H50NO6P LysoPC(P-16:0) 1.153 0.528 0.619 -0.15 ↓
482.3219 C23H48NO7P LysoPC(15:0) 1.023 0.331 0.530 0.24 ↑
494.3210 C24H48NO7P LysoPC(16:1) 2.634 0.132 0.407 0.37 ↑
496.3373 C24H50NO7P LysoPC(16:0) 15.349 0.010 0.131 0.65 ↑
502.2904 C25H44NO7P LysoPE(20:4) 1.339 0.306 0.519 0.25 ↑
510.3527 C25H52NO7P LysoPC(17:0) 1.415 0.959 0.747 -0.01 ↓
516.3028 C26H45NO7S Taurocholic acid 1.464 0.141 0.416 0.36 ↑
518.3192 C26H48NO7P LysoPC(18:3) 4.163 0.375 0.547 0.22 ↑
520.3374 C26H50NO7P LysoPC(18:2) 7.147 0.363 0.543 -0.22 ↓
522.3529 C26H52NO7P LysoPC(18:1) 5.926 0.440 0.576 -0.19 ↓
524.3682 C26H54NO7P LysoPC(18:0) 6.554 0.244 0.491 0.29 ↑
526.2905 C27H44NO7P LysoPE(22:6) 3.760 3.22×10-6 3.30×10-4 1.25 ↑
527.2941 C24H40N5O8 Isodesmosine 2.054 2.73×10-6 3.02×10-4 1.26 ↑
542.3222 C28H48NO7P LysoPC(20:5) 2.586 0.696 0.682 -0.10 ↓
544.3370 C28H50NO7P LysoPC(20:4) 3.960 0.915 0.738 0.03 ↑
546.3527 C28H52NO7P LysoPC(20:3) 2.910 0.104 0.374 0.40 ↑
568.3369 C30H50NO7P LysoPC(22:6) 6.611 4.78×10-7 9.87×10-5 1.37 ↑
570.3530 C30H52NO7P LysoPC(22:5) 2.467 3.41×10-4 0.013 0.92 ↑
591.3219 C33H42N4O6 D-Urobilinogen 1.967 1.24×10-7 4.70×10-5 1.46 ↑
703.5716 C39H79N2O6P SM(d18:0/16:1) 1.581 0.160 0.434 0.34 ↑
730.5358 C40H76NO8P PC(32:2) 1.071 0.066 0.317 -0.46 ↓
760.5808 C42H82NO8P PC(34:1) 2.103 0.127 0.402 0.38 ↑
780.5491 C44H78NO8P PC(36:5) 6.183 0.434 0.573 0.19 ↑
784.5813 C44H82NO8P PC(36:3) 2.260 0.424 0.568 0.20 ↑
786.5971 C44H84NO8P PC(36:2) 2.403 0.376 0.547 -0.22 ↓
790.5701 C46H80NO7P PC(P-38:6) 1.435 0.121 0.396 0.38 ↑
806.5628 C42H79NO13 Lactosylceramide (d18:1/12:0) 4.159 0.208 0.471 0.32 ↑
VIP는 변수중요도척도이다. P-값은 양 군(대사적으로 건강한 과체중군(MHO군, n=34), 및 대사적으로 건강하지 않은 과체중군(MUO군, n=34) 간의 독립 t-검정으로부터 도출되었다. q-값은 오류 발견률(FDR)을 보정한 P-값이다. Cohen's d는 합동표준편차(pooled standard deviation)에 의해 분할된 양 평균 간 차이 비교에 대한 영향력 크기이다. d=0.20이면 “작은“, d=0.50이면 “중간의”, d=0.80이면 “큰”으로 영향력의 크기를 정의한다. Change trend는 대사적으로 건강한 과체중군(MHO군)과 대비 대사적으로 건강하지 않은 과체중군(MUO군)에서 대사체의 상대적 피크 강도를 나타낸 것이다.
실시예 3 : 대사 경로 분석
상기 실시예 2에서 수득한 각각의 혈장 대사체를 대상으로, 대사 경로 분석을 수행하였다.
선별된 대사체에서 가장 관련성이 높은 경로를 동정하고자, 웹-기반 분석 모듈인 MetaboAnalyst 3.0을 이용하여 대사 경로 분석(Metabolic pathway analysis)을 수행하였다(도 3). 이 때, 상기 대사 경로 분석은 KEGG 데이터 세트에 포함되어 있는 일부 대사체에 대해서 수행하였다.
대사 경로 분석은 유로빌리노겐이 8.1 x 10-3의 영향력 지수(impact factor)로 포피린 및 클로로필 대사에 속해 있음을 나타내었다. 트립토판 대사는 0.109의 영향력 지수로 L-트립토판을 포함하였다. 지방산 대사는 0.001의 영향력 지수로 L-팔미토일카르니틴을 포함하였다. 글리세로인지질 대사는 0.104의 영향력 지수로 포스파티딜콜린(PC) 및 라이소포스파티딜콜린(lysoPC)(18:1)을 포함하였다. 대사 경로 분석은 또한 글루코오스가 0.017 또는 2.8 x 10-3의 영향력 지수로 각각 녹말 및 수크로오스 대사, 또는 갈락토오스 대사에 속해 있음을 나타내었다(표 3).
대사 경로 분석
대사 경로 Hits P FDR Impact
Porphyrin and chlorophyll metabolism D-Urobilinogen 1.047x10-7 2.304x10-6 8.1x10-3
Tryptophan metabolism L-Tryptophan 0.002 0.009 0.109
Fatty acid metabolism L-Palmitoylcarnitine 0.002 0.009 0.001
Glycerophospholipid metabolism Phosphatidylcholine 0.011 0.026 0.104
LysoPC(18:1)
Starch and sucrose metabolism D-Glucose 0.019 0.026 0.017
Galactose metabolism D-Glucose 0.019 0.026 2.8x10-3
Hits는 MetaboAnalyst에 업로드된 대사체와 실제로 일치하는 것이다. FDR은 오류 발견률(False Discovery Rate)을 보정한 P-값이다. Impact는 경로 토폴로지(topology) 분석으로부터 계산된 경로 영향력 값(pathway impact value)이다. 상기 대사 경로들은 FDR<0.5 및 Impact≥0을 모두 만족한다.
본 발명자들은 총 68명의 과체중 대상에서, 임상적 파라미터 및 주요 대사체를 포함하는 상관관계 행렬(correlation matrix)을 생성하였다(도 4). 4번 요추(L4)의 내장지방면적은, DEXA를 이용하여 측정된 총 지방률 및 지방량을 제외하고, 모든 임상적 파라미터들(혈압, LDL-콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, HOMA-IR, hs-CRP, 말론디알데히드, 산화 LDL, 및 LDL 입자 크기)과 유의적으로 연관되어 있었다. L4에서 내장지방면적은 3-메톡시벤젠프로판산(r=0.546, P<0.001), DHA(r=0.511, P<0.001), C12:1 AC(r=0.488, P<0.001), C12 AC(r=0.518, P<0.001), C14:1 AC(r=0.519, P<0.001), C16:1 AC(r=0.612, P<0.001), C16:0 AC(r=0.519, P<0.001), lysoPC(14:0)(r=0.413, P<0.001), lysoPC(16:0)(r=0.482, P<0.001), lysoPE(22:6)(r=0.471, P<0.001), 이소데스모신(r=0.472, P<0.001), lysoPC(22:6)(r=0.542, P<0.001), lysoPC(22:5)(r=0.386, P=0.001), 및 유로빌리노겐(r=0.561, 226 P<0.001)과 유의적으로 연관되어 있었다.
상기 아실카르니틴들(ACs) 간에는 양의 상관관계가 존재하였고, DHA, lysoPE, lysoPCs, 이소데스모신, 및 유로빌리노겐 간에도 양의 상관관계가 존재하였다(도 4). 또한, 5개의 아실카르니틴 모두 LDL 입자 크기 및 HDL-콜레스테롤과는 음의 상관관계를 나타내었으며, 산화 LDL과는 양의 상관관계를 나타내었다(도 4).
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (10)

  1. (a) 대상으로부터 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및
    (b) 상기 시료 중 유로빌리노겐(urobilinogen), 도코사헥사엔산(DHA; docosahexaenoic acid), 메톡시벤젠프로판산(methoxybenzenepropanoic acid), 및 이소데스모신(isodesmosine)으로 이루어진 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하는, 내장지방비만의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 대사체는 아실카르니틴(AC; acylcarnitine), 라이소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 라이소포스파티딜콜린(lysoPC)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 더 포함하는, 내장지방비만의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 아실카르니틴은 하나 이상의 장쇄 아실카르니틴(LCAC; long chain acylcarnitine) 및 하나 이상의 중쇄 아실카르니틴(MCAC; medium chain acylcarnitine)을 포함하는, 내장지방비만의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 장쇄 아실카르니틴은 테트라데세노일카르니틴(tetradecenoylcarnitine; C14:1), 헥사데세노일카르니틴(hexadecenoylcarnitine; C16:1), 및 팔미토일카르니틴(palmitoylcarnitine; C16)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상인, 내장지방비만의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 중쇄 아실카르니틴은 도데세노일카르니틴(dodecenoylcarnitine; C12:1), 및 도데카노일카르니틴(dodecanoylcarnitine; C12)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상인, 내장지방비만의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 라이소포스파티딜에탄올아민은 lysoPE(22:6)인, 내장지방비만의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 라이소포스파티딜콜린은 lysoPC(22:6), 및 lysoPC(22:5)로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상인, 내장지방비만의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 생물학적 시료는 혈장을 포함하는, 내장지방비만의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  9. 유로빌리노겐(urobilinogen), 도코사헥사엔산(DHA; docosahexaenoic acid), 메톡시벤젠프로판산(methoxybenzenepropanoic acid), 및 이소데스모신(isodesmosine)으로 이루어진 대사체에 대한 정량장치를 포함하는, 내장지방비만 진단 키트.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 대사체는 아실카르니틴(AC; acylcarnitine), 라이소포스파티딜에탄올아민(lysoPE), 및 라이소포스파티딜콜린(lysoPC)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 더 포함하는, 내장지방비만 진단 키트.
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