KR101847403B1 - 비타민 a 관련 대사체를 이용한 당뇨병의 진단 방법 및 키트 - Google Patents

비타민 a 관련 대사체를 이용한 당뇨병의 진단 방법 및 키트 Download PDF

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Abstract

본 발명은 당뇨병의 예후 또는 위험도를 평가하는 방법에 관한 것으로, (a) 대상체(subject)에서 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및 (b) 상기 시료에서 레티날(retinal), 레티노산(retinoic acid), 레티닐 에스테르(retinyl ester), 및 4-히드록시레티노산(4-hydroxyretinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하는 당뇨병의 진단 방법을 제공한다.

Description

비타민 A 관련 대사체를 이용한 당뇨병의 진단 방법 및 키트{METHOD AND KIT FOR DIAGNOSING DIABETES USING VITAMIN A-RELATED METABOLITES}
본 발명은 특정 바이오마커의 농도를 측정하여 당뇨병 관련 위험도를 평가하는 진단 방법 및 키트에 관한 것이다.
식생활이 풍요로워지고 의료기술이 발전함에 따라, 평균수명이 길어지는 고령화 시대에 접어들면서 건강에 대한 관심이 점차 커지고 있다. 경제성장과 더불어 나타난 고지방식이 등의 식습관의 변화로 생체의 균형이 무너지고, 남녀노소에 관계없이 비만 및 당뇨 합병증 환자가 크게 증가하고 있다.
비만은 고혈압, 당뇨병, 심장 순환계 질환 및 각종 암 등을 유발시키는 원인이 되며 비만관련 질병치료에 소요되는 의료비는 날로 증가하고 있어 체지방 감소효과를 가지는 물질의 규명 및 이의 효과를 입증하는 노력은 전 세계적으로 큰 관심사가 되고 있다.
소아 당뇨병이라 불리우는 제1형 당뇨병과 달리, 제2형 당뇨병은 운동부족, 비만 또는 스트레스 등에 의한 후천적 요인으로 인슐린의 분비 조절은 원활하나 인슐린이 제기능을 하지 못하여 혈당 조절이 실패하는 경우에 발생한다(Stumvoll M, et al., Lancet 365:1333-46(2005)).
2008년 질병관리본부의 통계에 따르면 30세 이상 국민에서 당뇨병의 유병률은 9.1%에 달하며 40세가 넘으면 유병률이 급격히 증가하여 50대에는 20%에 달하였다. 급격한 유병률의 증가는 영양상태의 개선과 운동의 부족 등 환경적 요인의 변화가 가장 주된 원인인 것으로 추정된다.
우리나라의 경우 인슐린 비의존형의 제2형 당뇨환자가 전체 당뇨환자의 90-95%를 차지하고 있으며 선진국뿐만 아니라 개발도상국의 사람들도 점차 신체활동은 줄고 비만은 늘면서, 제2형 당뇨병의 발생이 급격히 증가하고 있다.
최근 10년간 한국인의 식단에서 지방이 차지하는 비율이 1969년 7.2%에서 2007년 18.5%까지 증가(South Korea Ministry of Health and Social Affairs. The Third Korea National Health & Nutrition 4 Examination Survey(2008))하였으며 당뇨병으로 인한 사망률은 빠르게 증가하여 1988년 7.4%에서 2007년 22.9%(South Korea National Statistical Office. Annual Report on the Cause of Death Statistics (2007))에 이르렀다.
최근 대사체 연구는 인간 혈장 대사체들이 인슐린 저항성, 제2형 당뇨병 및 당뇨병 전증으로 발생한 혈당부하와 관련이 있음을 보고하였다(Zhang, X. et al., J.9 Proteome. Res., 8(11), 5188-95(2009), Huffman, K.M. et al., DiabetesCare., 32(9),1678-83(2009), Bain, J.R. Diabetes., 58(11),16 2429-43(2009), Zhao, X. et al., J. Physiol. Endocrinol. Metab., 296(2), E384-93(2009)).
최근의 혈장 대사체 연구들은 당뇨병 진단 방법을 개발하거나 치료제 효과를 높이는데 목표를 두고 있다. 그러나, 초기 당뇨병 환자 및 건강한 사람 간의 대사체 변화에 대한 포괄적인 이해는 아직 미흡한 실정이다.
본 발명자들은 초기 당뇨와 관련된 신규 대사체를 동정하고 공복 혈당과의 상관 관계를 상세히 밝혀 당뇨병 진단 및 치료를 위한 수단을 제공하고자 하였다.
본 명세서 전체에 걸쳐 다수의 논문 및 특허문헌이 참조되고 그 인용이 표시되어 있다. 인용된 논문 및 특허문헌의 개시 내용은 그 전체로서 본 명세서에 참조로 삽입되어 본 발명이 속하는 기술 분야의 수준 및 본 발명의 내용이 보다 명확하게 설명된다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 특정 대사체의 수준을 측정하여 당뇨병의 위험성 또는 예후를 진단하는 방법을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, (a) 대상체(subject)에서 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및 (b) 상기 시료에서 레티날(retinal), 레티노산(retinoic acid), 레티닐 에스테르(retinyl ester), 및 4-히드록시레티노산(4-hydroxyretinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하는 당뇨병의 진단 방법이 제공된다.
일 실시예에 있어서, 상기 대상체의 공복혈당 수준이 100 내지 125mg/dL일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 (b) 단계에서 상기 대상체의 연령, 글루코오스의 수준, 및 γ-GTP의 수준을 더 측정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 (b) 단계에서 아라키돈산(arachidonic acid), 3-히드록시세바신산(3-hydorxysebacic acid), 팔미톨레산(palmitoleic acid), 스테아리돈산(stearidonic acid), 감마리놀렌산(γ-linolenic acid), 12-HEPE(12-Hydroxyeicosapentaenoic acid), 및 17-히드록시메틸에티스테론(17-Hydroxymethylethisterone)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 더 측정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 (b) 단계에서 3-하이드록시도데칸산(3-hydroxydodecanoic acid), 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 및 lysoPC(20:3)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 더 측정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 진단 방법은 기준시점으로부터 5년 내지 7년 이후 당뇨병의 발병 가능성을 판단할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 레티날(retinal), 레티노산(retinoic acid), 레티닐 에스테르(retinyl ester), 및 4-히드록시레티노산(4-hydroxyretinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 포함하는 당뇨병의 진단 키트가 제공된다.
일 실시예에 있어서, 상기 진단 키트는 아라키돈산(arachidonic acid), 3-히드록시세바신산(3-hydorxysebacic acid), 팔미톨레산(palmitoleic acid), 스테아리돈산(stearidonic acid), 감마리놀렌산(γ-linolenic acid), 12-HEPE(12-Hydroxyeicosapentaenoic acid), 및 17-히드록시메틸에티스테론(17-Hydroxymethylethisterone)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 진단 키트는 3-하이드록시도데칸산(3-hydroxydodecanoic acid), 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 및 lysoPC(20:3)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 혈청 내 특정 대사체의 농도를 측정함으로써 당뇨병의 발병 가능성을 효과적으로 예측할 수 있다.
특히, 상기 방법은 기준시점으로부터 평균 7년 이후의 당뇨병 발병가능성에 관한 정보와 함께 선제적인 대응 가능성을 제공한다.
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 는 대조군(기준시점의 IFG 및 평균 7년간의 추적; n=220) 및 T2D 군(기준시점의 IFG 및 평균 7년간의 추적기간 동안 T2D로 발전; n=55) 간 기준시점의 혈청 대사체 수준을 비교한 것이다. (a)는 OPLS-DA 모델로부터의 스코어 플롯(n=275); 대조군(n=220, 적색) 및 T2D 군(n=55, 녹색)을 비교하여 나타낸 것이다. (b)는 OPLS-DA 모델로부터의 공변인 [p] 및 신뢰도 관계 [p(corr)]에 대한 S-플롯을 나타낸 것이다.
도 2는 인리치먼트(enrichment) 분석(y축) 및 토폴로지(topology) 분석(x축)에 기반한 스코어에 따라 배열된 경로를 나타내는 대사 경로 분석 결과이다. 각 원의 색상과 크기는 각각 P-값 및 경로 영향력 값(pathway impact value)을 나타낸다.
도 3은 연령, 글루코오스, γ-GTP, 레티노산/레티날 비율, 모델 A 및 모델 B에 대한 ROC 곡선을 도시한 것이다.
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. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
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.
달리 정의되지 않는 한, 분자 생물학, 미생물학, 단백질 정제, 단백질 공학, 및 DNA 서열 분석 및 당업자의 능력 범위 안에서 재조합 DNA 분야에서 흔히 사용되는 통상적인 기술에 의해 수행될 수 있다. 상기 기술들은 당업자에게 알려져 있고, 많은 표준화된 교재 및 참고저서에 기술되어 있다. 본 명세서에 달리 정의되어 있지 않으면, 사용된 모든 기술 및 과학 용어는 당업계에 통상의 기술자가 통상적으로 이해하는 바와 같은 의미를 가진다.
이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
본 발명의 일 측면은 (a) 대상체(subject)에서 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및 (b) 상기 시료에서 레티날(retinal), 레티노산(retinoic acid), 레티닐 에스테르(retinyl ester), 및 4-히드록시레티노산(4-hydroxyretinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하는 당뇨병의 진단 방법을 제공한다.
상기 (a) 단계에서, 상기 대상체(subject)는 진단 대상으로서 인간일 수 있고, 상기 생물학적 시료는 당뇨병의 예후 또는 위험성을 평가하고자 하는 대상체에서 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 혈청일 수 있다.
이 때, 상기 대상체는 공복혈당장애(Impaired Fasting Glucose; IFG)를 가질 수 있고, 구체적으로 상기 대상체의 공복혈당 수준이 100 내지 125mg/dL일 수 있다.
또한, 상기 당뇨병은 제2형 당뇨병일 수 있다. 상기 제2형 당뇨병은 인슐린은 정상적으로 분비되나 인슐린의 본래 기능이 상실 또는 저하된 경우에 발병하며, 성인형 당뇨병 또는 인슐린 비의존형 당뇨병으로도 지칭된다. 상기 제2형 당뇨병은 세포가 췌장에서 생성된 인슐린에 효과적으로 반응하지 않을 때 발병할 수 있다.
인슐린 저항성이 높은 환자는 초기에 정상적인 혈당을 유지하기 위해 추가적으로 더 많은 인슐린을 생산하며, 결국에는 인슐린 저항성이 심화되고 췌장이 인슐린 요구량을 감당할 수 없게 되어 혈당이 상승하게 된다.
상기 진단 방법은 초기 당뇨병 또는 당뇨병 전기(pre-diabetes)를 진단할 수 있다. 초기 당뇨병은 혈당이 정상보다는 높지만 당뇨병의 확진까지 추가적인 정보가 필요한 상태를 의미하며, “당뇨 전단계” 또는 “당뇨병 전기(pre-diabetes)"와 동일한 의미로 사용될 수 있다.
일반적으로 대다수의 환자들은 제2형 당뇨병으로 확진 전에 초기 당뇨 단계를 거친다. 초기 당뇨병에서 나타나는 혈당의 증가는 인슐린 저항성으로 인해 개시되지만 반드시 당뇨병으로 발전되지는 않으며, 초기 당뇨병은 심장 질환의 위험 요인이 될 수도 있다. 제2형 당뇨병 환자와 유사하게 초기 당뇨병의 대상자도 과체중 및 고혈압의 경향이 있고 비정상적인 콜레스테롤 농도를 보인다.
한편, 혈청 비타민 A 수준이 당뇨의 발병 가능성과 연관되어 있음이 보고된 바 있다. 그러나, 상기 연구는 혈청 비타민 A와 당뇨의 발병 가능성 또는 인슐린 저항성의 상호 관련성에 관해 개시한 바 없으며, 비타민 A 유도체가 당뇨의 발병을 촉진하는지 또는 억제하는지 명확히 밝혀지지 않았다.
본 발명자들은 레티놀 대사 및 당뇨병의 발병 간의 상호 관련성을 상세히 연구하였으며, 특정 대사 경로에 속한 대사체의 수준에 따른 당뇨병의 발병 가능성을 상세히 규명하였다.
즉, 상기 레티놀 대사에 속하는 대사체인 레티날, 레티노산, 레티닐 에스테르, 및 4-히드록시레티노산의 혈청 내의 수준이 높을 때, 시간의 경과에 따라 당뇨병의 발병 가능성이 높은 것으로 확인되었으며, 특히, 상기 레티놀 대사에 속하는 대사체의 수준은 공복혈당장애(Impaired Fasting Glucose; IFG)를 가지는 대상체의 당뇨병 발병 가능성과 강한 양의 상관관계를 가졌다.
따라서, 상기 (b) 단계에서 상기 대상체에서 채취한 생물학적 시료를 분석하고, 상기 시료 내에 포함된 대사체의 농도를 측정할 수 있다. 구체적으로, 각 대사체의 농도를 측정한 후, 기준 시료(정상 대조군)의 대사체 농도와 비교할 수 있고, 상기 대상체의 생물학적 시료에서 상기 레티놀 대사에 속하는 대사체의 수준이 높은 것으로 분석되었을 때, 상기 대상체의 당뇨병 발병 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다.
상기 대사체 각각을 개별적으로 분석하여 당뇨병의 예후 또는 위험성 여부를 진단할 수 있으나, 상기 관련 대사체의 수준을 전체적으로 분석함으로써 진단의 정확성을 향상시킬 수 있다.
한편, 상기 (b) 단계에서 상기 대상체의 연령, 글루코오스의 수준, 및 γ-GTP의 수준을 더 측정할 수 있다.
본 발명자들은 단계적 회귀분석 및 ROC 곡선 분석을 통해 최적의 컷오프 값을 산출하였으며, 상기 각 변수의 값이 소정의 값을 초과할 때 7년 이내에 대상체의 당뇨병 발병 가능성이 높은 것을 확인하였다.
또한, 상기 진단 방법은 아라키돈산(arachidonic acid), 3-히드록시세바신산(3-hydorxysebacic acid), 팔미톨레산(palmitoleic acid), 스테아리돈산(stearidonic acid), 감마리놀렌산(γ-linolenic acid), 12-HEPE(12-Hydroxyeicosapentaenoic acid), 및 17-히드록시메틸에티스테론(17-Hydroxymethylethisterone)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 대사체들의 수준을 추가적으로 분석하고 상기 정상 대조군과 비교함으로써 진단의 신뢰도를 더욱 개선할 수 있다. 이 때, 상기 대상체, 특히 공복혈당장애(Impaired Fasting Glucose; IFG)를 가지는 대상체의 생물학적 시료에서 추가적으로 분석되는 상기 대사체들의 농도가 정상 대조군에 비해 증가할 수 있다.
본 발명자들은 공복혈당장애를 가지는 대상체 중 7년 이내에 2형 당뇨병이 발병한 대상체의 대사체 수준을 분석한 결과 기준시점에 아라키돈산(arachidonic acid), 3-히드록시세바신산(3-hydorxysebacic acid), 팔미톨레산(palmitoleic acid), 스테아리돈산(stearidonic acid), 감마리놀렌산(γ-linolenic acid), 12-HEPE(12-Hydroxyeicosapentaenoic acid), 및 17-히드록시메틸에티스테론(17-Hydroxymethylethisterone)의 수준이 2형 당뇨병이 발병하지 않은 대조군과 비교하여 높은 것을 확인하였다.
또한, 상기 진단 방법은 3-하이드록시도데칸산(3-hydroxydodecanoic acid), 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 및 lysoPC(20:3)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 측정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
전술한 대사체와 달리, 공복혈당장애를 가지는 대상체 중 7년 이내에 2형 당뇨병이 발병한 대상체의 3-하이드록시도데칸산(3-hydroxydodecanoic acid), 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 및 lysoPC(20:3)의 수준이 2형 당뇨병이 발병하지 않은 대조군과 비교하여 낮은 것으로 확인되었다.
따라서, 상기 3-하이드록시도데칸산, 페닐알라닐페닐알라닌, 및 lysoPC(20:3)은 당뇨병의 발병 가능성을 예측하는 바이오마커로 기능할 수 있고, 상기 대상체 및 대조군의 대사체 농도를 비교하여 당뇨병의 예후 또는 발병 가능성을 진단할 수 있다.
한편, 상기 방법은 기준시점으로부터 5년 내지 7년 이후, 구체적으로 평균 7년 이후 당뇨병의 위험성을 판단할 수 있다. 상기 “기준시점”은, 대사체 프로파일링, 즉 상기 대사체의 농도 측정을 수행한 특정 시점을 의미한다. 상기 레티놀 대사에 속하는 대사체 및 추가적인 변수는 체내 대사와 밀접한 관련성이 있으며 오랜 기간 경과 후의 특정 질병의 발병과 밀접하게 연관될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 측면은 레티날(retinal), 레티노산(retinoic acid), 레티닐 에스테르(retinyl ester), 및 4-히드록시레티노산(4-hydroxyretinoic acid)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 포함하는 당뇨병의 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.
상기 진단 키트는 아라키돈산(arachidonic acid), 3-히드록시세바신산(3-hydorxysebacic acid), 팔미톨레산(palmitoleic acid), 스테아리돈산(stearidonic acid), 감마리놀렌산(γ-linolenic acid), 12-HEPE(12-Hydroxyeicosapentaenoic acid), 및 17-히드록시메틸에티스테론(17-Hydroxymethylethisterone)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 진단 키트는 3-하이드록시도데칸산(3-hydroxydodecanoic acid), 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 및 lysoPC(20:3)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함할 수 있고, 이들에 관해서는 전술한 것과 같다.
이하, 실시예를 통해 본 발명을 더욱 상세히 기술한다.
실험 설계 및 방법
실험대상
예상집단연구(prospective cohort study)는 일산 병원 건강증진센터(health promotion center of the Ilsan Hospital)에서 2004년 내지 2013년의 정기 건강 검진자 중 혈액 샘플의 제공을 동의한 156,836명을 대상으로 하였다.
모든 참가자 중, 44,123명의 참가자가 혈청 아디포넥틴(serum adiponectin) 및 성별에 대한 충분한 정보를 보유하였다. 44,123 명의 참가자 중, 최소 1회 이상의 추가 방문을 한 25,445명의 참가자를 선별하였다. 25,445명의 참가자(남성 18,043명, 여성 7,402명) 중 공복혈당 수준이 100 내지 125mg/dL인 공복혈당장애(Impaired Fasting Glucose; IFG)를 가지는 당뇨병 전증(prediabetic)의 여성 460명을 선별하였다. 7년 남짓의 추적 기간 동안, 79명의 참가자가 2형 당뇨병(type 2 diabetes; T2D)으로 발전하였다.
본 발명에서 2형 당뇨병의 발병은 공복혈당 수준이 126mg/dL 이상이거나, 당뇨병 치료 이력이 있는 경우로 정의하였다. 79명의 2형 당뇨병 참가자 중 공복혈당장애를 가지는 55명의 여성이 대사체학 분석을 위한 충분한 양의 혈청 샘플을 가지는 것으로 확인되었다.
연세대학교의 임상시험심사위원회가 본 연구를 검토 및 승인하였다.
설문 및 인체측정
모든 참가자는 구조적 설문지(structured questionnaire)에 따라 하기 사항에 대한 인터뷰를 수행하였다:
흡연(흡연 미경험자, 흡연 유경험자, 현재 흡연자) 및 음주 이력, 가벼운 복장에 따른 키 및 몸무게, BMI, 최소 15분 동안의 휴식 후 수축기 및 이완기 혈압, 늑골 하단 및 장골능 사이의 허리 둘레.
혈액 수집 및 생화학적 분석
임상 화학적 분석을 위해, 12시간 이상의 공복 후 각 참가자로부터 말초 정맥 혈액에서 분리된 혈청을 수득하고, 분석 때까지 -70 °C에서 보관하였다.
공복 혈당, 총 콜레스테롤, 트리글리세라이드, 저밀도 지질단백질(LDL)-콜레스테롤, 고밀도 지질단백질(HDL)-콜레스테롤, 및 다른 바이오마커는 자동 분석 장치를 이용하여 측정하였다.
각각의 측정은 Korean Association of Laboratory Quality Control이 요구하는 내부 및 외부적 품질 관리 절차에 따라 수행되었다.
인슐린 및 아디포넥틴 수준은 효소 면역 측정법(Mesdia Co. Ltd., Seoul, Korea)에 의해 측정되었다.
아디포넥틴 수준의 인트라어세이(intra-assay) 편차 및 인터어세이(interassay) 편차는 각각 6.3% 내지 7.4%, 및 4.5% 내지 8.6%였다(Eur J Prev Cardiol 2014; 21:1484-1492).
전반적(비표적화) 혈청 대사체 프로파일링
UPLC-LTQ-Orbitrap XL MS 분석
샘플 준비 절차는 종래 문헌과 동일하게 수행하였다(Nutr Metab 2016; 13:3).
크로마토그래피을 이용한 분리 절차는 Thermo UPLC 시스템(Ultimate 3000 BioRS, Dionex-Thermo Fischer Scienrific, Bremen, Germany)에 설치된 Acquity UPLC-BEH-C18 컬럼(2.1 x 50㎜, 1.7㎛; Waters Milford, MA, USA)를 이용하여 수행하였다.
각 샘플의 앨리쿼트(5 μL)를 컬럼에 주입하고, 50°C로 유지하였다. 컬럼은 0.1%의 포름산을 포함하는 LC-MS grade water(Fisher Scientific, Fair Lawn, NJ, USA)를 이용하여 평형화하였고, 샘플은 0.1%의 포름산을 포함하는 LC-MS grade methanol(Fisher Scientific, Fair Lawn, NJ, USA)을 이용하여 용출시켰다.
메탄올의 비율은 15분간 0%에서 100%까지 증가시키고, 4분간 100%로 유지시켰으며, 2분간 100%에서 0%로 감소시켰다.
MS는 ESI-양성 모드로 운영하는 LTQ-Orbitrap-XL 질량 분석계(Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA)로 수행하였다.
스프레이 전압, 모세관 전압, 튜브-렌즈 전압, 및 모세관 온도는 각각 5 Kv, 35V, 120V, 및 360℃로 일정하게 유지하였다. MS 데이터는 m/z 50 내지 1,000 범위에서 수집하였다. 질소(nitrogen sheath) 가스 및 보조 가스의 유속은 각각 50 및 5(arbitrary units)였다.
품질 관리를 위해, 통합 제어 샘플은 각 샘플의 앨리쿼트와 혼합하여 준비하였으며, 5번째 샘플로 주입되었다. 대사체의 MS/MS 스펙트라는 20 내지 50eV에서의 충돌 에너지 램프에 의해 획득하였다.
데이터 처리 및 대사체 동정
유지시간, m/z비, 및 이온 강도를 포함하는 모든 관련 데이터는 SIEVE 2.2 데이터 분석 소프트웨어(Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA)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: Human Metabolome(www.hmdb.ca); Lipid MAPS(www.lipidmaps.org); KEGG(www.genome.jp/kegg); MassBank(www.massbank.jp); 및 ChemSpider(www.chemspider.com).
MS/MS은 잠재적 대사체를 확인하고자 수행되었다. 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 표시하였다. 결과는 평균±표준오차(SE)로 표현하였다. 양측 P-검정값(two-tailed P-value)<0.05를 통계적 유의성이 있는 것으로 간주하였다. 두 그룹 간의 파라미터들을 비교하기 위해 독립 t-검정을 사용하였다.
T2D 발병의 주요 독립 예측 인자를 동정하기 위하여 단계적 회귀분석(stepwise regression analysis)을 수행하였다.
단계적 회귀분석 결과를 기반으로, 수신자 조작 특성 곡선 분석(receiver-operating characteristic curve analysis)을 이용하여 각각의 생화학적 특징에 대한 최적의 컷오프(cut-off) 값을 결정하였다.
주어진 생화학적 특징이 상기 컷오프 값을 초과하는 95% 신뢰구간의 오즈비(ORs)가 로지스틱 회귀분석을 통해 산출하였다.
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 가지는 것으로 간주하였다.
모든 스펙트라 데이터는 다변수 통계 분석(multivariate analysis)을 위해 SIMCA-P+ 14.0(Umetrics, Umea, Sweden)으로 이출되었다. 다변수 통계 분석에 앞서, 파레토 스케일링(Pareto scaling)을 모든 데이터에 적용하였다.
직교 부분 최소 자승 판별 분석(Orthogonal partial least squares discriminant analysis; OPLS-DA)을 이용하여 모델들을 비교하였다. 모델의 강건성은 R2Y 및 Q2Y의 파라미터를 기반으로, 교차검증 분산분석(cross-validation analysis of variance; CV-ANOVA)을 통해 평가하였다.
대사 경로 분석
대사 경로 분석은 MetaboAnalyst 3.0(http://metaboanalyst.ca)을 이용하여 수행하였다. 본 프로그램은 몇몇의 데이터베이스(KEGG, Human Metabolome Database 등)의 정보를 기반으로 그룹간 현저히 변경된 경로에 대한 정보를 제공한다. 상기 MetaboAnalyst는 경로-인리치먼트 분석(pathway enrichment analysis) 및 경로-위상 분석(pathway topology analysis)을 통합하여 대사 경로 분석을 수행한다.
실험결과
실험예 1 : 기준시점의 임상적 특징, 아라키돈산 및 감마리놀렌산의 비율
표 1은 임상적 특징, 및 기준시점에서 참가자의 아라키돈산(20:4, n-6) 및 감마리놀렌산(18:3, n-6)의 비율을 나타낸 것이다.
대조군(IFG) 및 T2D 군의 기준시점의 임상적 특징
구분 IFG 군(n=220) T2D 군(n=55) P Pa
Age (year) 42.9±0.48 48.4±0.85 <0.001 -
Male/Female n, (%) 0 (0) / 220 (100.0) 0 (0) / 55 (100.0) - -
Smoking status - 0.628 -
Never smoker n, (%) 195 (92.4) 47 (90.4) - -
Former/Current smoker n, (%) 16 (7.6) 5 (9.6) - -
Alcohol drinker n, (%) 112 (52.8) 27 (51.9) 0.907 -
Weight (㎏) 57.9±0.53 61.2±1.40 0.010 0.584
Body mass index (㎏/㎡) 23.0±0.23 24.6±0.50 0.002 -
Systolic blood pressure (mmHg) 118.9±1.05 119.4±1.84 0.812 0.115
Diastolic blood pressure (mmHg) 75.2±0.73 73.8±1.33 0.385 0.063
Triglyceride (㎎/㎗) ∮ 99.1±2.82 117.3±6.09 0.003 0.043
Total-cholesterol (㎎/㎗) ∮ 190.5±2.16 201.2±3.86 0.017 0.511
HDL-cholesterol (㎎/㎗) ∮ 56.3±0.66 56.1±1.61 0.689 0.397
LDL-cholesterol (㎎/㎗) ∮ 115.4±2.11 125.0±3.41 0.005 0.508
Glucose (㎎/㎗) ∮ 104.2±0.29 107.6±0.82 <0.001 <0.001
Insulin (μIU/㎗) ∮ 5.53±0.18 6.14±0.66 0.884 0.797
HOMA-IR ∮ 1.42±0.05 1.62±0.17 0.860 0.900
Adiponectin (ng/mL)∮ 8.82±0.33 6.79±0.49 0.003 0.002
hs-CRP (mg/L)∮ 0.13±0.03 0.18±0.04 0.074 0.881
White Blood Cell (ｘ103/μL)∮ 5.50±0.11 5.86±0.22 0.130 0.143
Serum albumin (mg/dL)∮ 4.62±0.02 4.56±0.03 0.190 0.160
AST (IU/L)∮ 19.5±0.36 23.2±1.56 0.015 0.041
ALT (IU/L)∮ 17.9±0.61 26.4±3.16 <0.001 0.003
γ-GTP (U/L)∮ 19.7±1.16 29.0±2.55 <0.001 <0.001
BUN (mg/dL)∮ 12.6±0.24 13.5±0.49 0.099 0.500
Creatinine (mg/dL)∮ 0.80±0.01 0.79±0.01 0.629 0.869
AA/GLA ratio 2.55±0.07 1.82±0.16 <0.001 <0.001
각 값들은 평균±표준오차로 나타내었다. ∮ 는 대수 변환(logarithmic transformation)에 의해 검정하였고, P-값은 독립 t-검정(independent t-test)으로부터 도출하였다. Pa-값은 연령 및 BMI에 따른 보정값이다.
2형 당뇨병이 발병한 환자 55명을 T2D 군에 포함시켰으며, T2D가 아닌 220명의 공복혈당장애 대상자를 대조군(IFG)에 포함시켰다.
연령 및 BMI에 따른 보정 후, 기준시점에 T2D 군의 트리글리세라이드(P=0.043), 글루코오스(P<0.001), AST(P=0.041), ALT(P=0.003) 및 γ-GTP(P<0.001) 수준이 대조군과 비교하여 높았으며 아디포넥틴의 수준 및 20:4 n-6/18:3 n-6의 비율이 낮았다.
실험예 2 : UPLC-LTQ-orbitrap MS를 이용한 혈청 대사 프로파일링
OPLS-DA는 대조군(기준시점의 IFG 및 평균 7년간의 추적; n=220) 및 T2D 군(기준시점의 IFG 및 평균 7년간의 추적기간 동안 T2D로 발전; n=55) 간 기준시점의 대사체를 비교함으로써 수행되었다(도 1a).
OPLS-DA의 품질은 모델의 적합성 및 각 모델의 예측력을 평가하는 R2 및 Q2 값을 사용하여 시험하였다.
도 1을 참조하면, 상기 모델은 적합도(goodness of fit)가 72.4%(R2Y=0.724), 예측력이 64.1%(Q2Y=0.641)로 나타났다. 상기 결과는 OPLS-DA 모델의 접합도가 높고 수용 가능한 예측력을 가지고 있음을 시사한다.
확인된 차이에 기여하는 잠재적 변수를 추출하기 위해, 파레토 스케일링(Pareto scaling)을 이용하여 OPLS-DA 모델로부터 공변인 p(1) 및 신뢰도 관계 p(corr) (1)의 S-플롯을 생성하였다(도 1b). 상기 대사체가 높거나 낮은 p(corr) 값을 가질 때, 두 그룹을 구별함에 있어 더 높은 관련성을 가진다.
실험예 3 : 혈청 대사체의 동정
1921개의 변수 중, 각 군의 구분에 중요한 역할을 하는 변수(대사체)를 변수중요도척도(Variable Important in the Projection; VIP) 파라미터에 따라 선별하였다. VIP 값이 1.0을 초과할 때 샘플 군들 간의 차이에 높은 관련성이 있음을 의미한다.
대조군(기준시점의 IFG 및 평균 7년간의 추적; n=220) 및 T2D 군(기준시점의 IFG 및 평균 7년간의 추적기간 동안 T2D로 발전; n=55) 간의 기준시점 대사체 수준의 비교에서, 266개의 대사체의 VIP 값이 1.0을 초과하였다. 이 중 44개의 대사체가 종래에 확인되었고, 222개는 신규였다.
대조군과 비교하여 T2D 군의 경우, 3-하이드록시도데칸산(3-hydroxydodecanoic acid), 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine) 및 lysoPC(20:3)의 피크 강도가 현저히 낮은 것으로 확인된 반면, 류신(leucine, q=0.049), 페닐알라닌(phenylalanine, q=0.008), cis-4-디센디오산(cis-4-decenedioic acid, 3-3-히드록시세바신산(3-hydorxysebacic acid), 팔미톨레산(palmitoleic acid), 스테아리돈산(stearidonic acid), 감마리놀렌산(γ-linolenic acid), 올레산(oleic acid), 레티날(retinal, q=1.26x10-5), 스핑고신(sphingosine), all-trans-레티노산(all-trans-retinoic acid, q=0.001), 레티닐 에스테르(retinyl ester, q=1.05x10-4), 아라키돈산(arachidonic acid, q=0.002), 4-히드록시레티노산(4-hydroxyretinoic acid, q=0.044), 12-HEPE, 옥타디세닐카르니틴(octadecenylcarnitine), 포스파티딜에탄올아민(phosphatidylethanolamine, P-16:0e/0:0), 9 lysoPCs(14:0, P-16:0, 16:1, P-18:1, 17:0, 20:4, 20:2, 22:6, 22:5) 및 2 lysoPEs(20:5, 22:6)를 포함하는 28개의 대사체의 수준은 현저히 높았다(표 2).
대조군(IFG) 및 T2D 군 간 기준시점의 혈청 대사체 동정
RT-m/z
[M+H]		 Molecular formula Identified metabolite VIP t-Test Cohen's d Change trend
P q
100.075 C5H9NO 2-Piperidinone 4.973 0.099 0085 0.30 ↑
132.101 C6H13NO2 L-Leucine 1.848 0.053 0049 0.34 ↑
166.086 C9H11NO2 L-Phenylalanine 2.074 0.006 0008 0.49 ↑
201.112 C10H16O4 cis-4-Decenedioic acid 1.233 0.036 0036 0.56 ↑
205.097 C11H12N2O2 L-Tryptophan 1.060 0.716 0383 0.06 ↑
217.179 C12H24O3 3-Hydroxydodecanoic acid 1.267 9.37×10-12 1.37×10-10 -1.32 ↓
219.122 C10H18O5 3-Hydroxysebacic acid 1.214 0.029 0030 0.66 ↑
247.153 C12H22O5 3-Hydroxydodecanedioic acid 1.235 0.066 0060 0.40 ↑
255.231 C16H30O2 Palmitoleic acid 1.012 0.003 0005 1.13 ↑
277.216 C18H28O2 Stearidonic acid 1.068 2.95×10-4 0001 1.78 ↑
279.231 C18H30O2 γ-Linolenic acid 2.244 3.54×10-4 0001 1.78 ↑
283.262 C18H34O2 Oleic acid 1.512 0.006 0008 0.66 ↑
285.220 C20H28O Retinal 1.109 3.11×10-6 1.26×10-5 1.90 ↑
300.289 C18H37NO2 Sphingosine 1.147 0.002 0003 0.48 ↑
301.215 C20H28O2 All-trans-retinoic acid 2.542 2.58×10-4 0001 1.95 ↑
303.231 C20H30O2 Retinyl ester 3.473 3.27×10-5 1.05×10-4 1.51 ↑
305.247 C20H32O2 Arachidonic acid 1.642 0.001 0002 0.84 ↑
313.154 C18H20N2O3 Phenylalanylphenylalanine 2.466 5.67×10-8 3.70×10-7 -0.78 ↓
317.210 C20H28O3 4-Hydroxyretinoic acid 1.023 0.046 0.044 1.17 ↑
319.226 C20H30O3 12-HEPE 1.049 0.046 0.044 1.17 ↑
343.226 C22H30O3 17-Hydroxymethylethisterone 1.489 5.71×10-6 2.19×10-5 1.95 ↑
370.294 C21H39NO4 cis-5-Tetradecenoylcarnitine 1.082 0058 0054 0.38 ↑
400.341 C23H45NO4 L-Palmitoylcarnitine 1.671 0.747 0393 0.05 ↑
424.341 C25H45NO4 Linoleyl carnitine 1.123 0.217 0160 0.19 ↑
426.357 C25H47NO4 11Z-Octadecenylcarnitine 1.476 0.039 0038 0.31 ↑
428.372 C25H49NO4 Stearoylcarnitine 1.057 0.070 0063 -0.28 ↓
438.296 C21H44NO6P PE (P-16:0e/0:0) 1..516 0.007 0.009 0.41 ↑
468.306 C22H46NO7P LysoPC (14:0) 4.125 0.002 0003 0.48 ↑
480.343 C24H50NO6P LysoPC (P-16:0) 3.708 0.022 0024 0.35 ↑
482.322 C23H48NO7P LysoPC (15:0) 2.879 0.744 0392 0.05 ↑
494.324 C24H48NO7P LysoPC (16:1) 5.934 2.56×10-4 0001 0.70 ↑
496.337 C24H50NO7P LysoPC (16:0) 9.669 0.828 0418 -0.03 ↓
500.275 C25H42NO7P LysoPE (20:5) 1.004 5.31×10-5 1.60×10-4 0.80 ↑
506.359 C26H52NO6P LysoPC (P-18:1) 2.150 0.005 0.007 0.81 ↑
510.353 C25H52NO7P LysoPC (17:0) 3.913 0.053 0049 0.29 ↑
518.322 C26H48NO7P LysoPC (18:3) 2.418 0.589 0338 -0.11 ↓
520.337 C26H50NO7P LysoPC (18:2) 4.158 0.721 0385 0.05 ↑
524.371 C26H54NO7P LysoPC (18:0) 7.934 0.875 0431 -0.02 ↓
526.291 C27H44NO7P LysoPE (22:6) 1.114 5.88×10-5 1.74×10-4 0.62 ↑
544.338 C28H50NO7P LysoPC (20:4) 3.141 0.007 0.010 0.49 ↑
546.353 C28H52NO7P LysoPC (20:3) 5.383 2.30×10-6 9.53×10-6 -0.73 ↓
548.369 C28H54NO7P LysoPC (20:2) 1.692 5.10×10-5 1.55×10-4 0.77 ↑
568.337 C30H50NO7P LysoPC (22:6) 5.485 5.95×10-7 2.94×10-6 1.09 ↑
5703.53 C30H52NO7P LysoPC (22:5) 3.976 7.53×10-9 6.32×10-8 1.41 ↑
VIP는 변수중요도척도이다. P-값은 IFG 군(n=220) 및 T2D(n=55) 군 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 IFG 군 대비 T2D 군에서 대사체의 상대적 피크 강도를 의미한다.
실험예 4 : IFG 대상자에서 T2D 발병과 관련된 대사 경로
선별된 대사체에서 가장 관련성이 높은 경로를 동정하고자, 웹-기반 분석 모듈인 MetaboAnalyst 3.0을 이용하여 대사 경로 분석(Metabolic pathway analysis)을 수행하였다(Nucleic Acids Res 2012; 40:W127-W133, 도 2).
T2D 를 가지는 또는 가지지 않는 모든 IFG 대상자는 기준시점에서 레티놀 대사; 트립토판 대사; 페닐알라닌, 타이로신 및 트립토판 생합성; 아라키돈산 대사, 페닐알라닌 대사; 발린, 류신 및 이소류신 분해; 및 발린, 류신 및 이소류신 생합성이 연관되었다(표 3).
대사 경로 분석
대사 경로 Hits P FDR Impact
Retinol metabolism Retinal 8.55×10-14 1.37×10-12 0.431
Retinoic acid
Retinyl ester
4-Hydroxyretinoic acid
Tryptophan metabolism L-Tryptophan 1.41×10-5 4.50×10-5 0.109
Phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis L-Tryptophan 1.00×10-4 2.29×10-4 6.20×10-4
L-Phenylalanine
Arachidonic acid metabolism Arachidonic acid 0.006 0.009 0.217
Phenylalanine metabolism L-Phenylalanine 0.007 0.010 0.119
Valine, leucine and isoleucine degradation L-Leucine 0.009 0.010 0.022
Valine, leucine and isoleucine biosynthesis L-Leucine 0.009 0.010 0.013
Sphingolipid metabolism Sphingosine 0.145 0.155 0.091
Glycerophospholipid metabolism LysoPC (18:1) 0.092 0.992 0.003
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. 영향력 값 0은 표시하지 않았다.
레티놀 대사는 레티날, 레티노산, 레티닐 에스테르, 및 4-히드록시레티노산과 연관되었고, 대사 경로 분석 기반의 영향력 계수(impact factor)는 0.431로 나타났다.
또한, 대사 경로 분석은 트립토판이 트립토판 대사에 속해있음을 밝혀냈고, 영향력 계수는 0.109로 나타났다. 페닐알라닌, 타이로신 및 트립토판 생합성은 트립토판 및 페닐알라닌과 연관되었고, 대사 경로 분석 기반의 영향력 계수는 6.20x10-4로 나타났다.
추가적으로, 대사 경로 분석은 아라키돈산이 아라키돈산 대사에 속해 있음을 밝혀냈고, 영향력 계수는 0.217로 나타났다. 페닐알라닌 대사는 타이로신 및 페닐알라닌과 연관되었고, 대사 경로 분석 기반의 영향력 계수는 0.119로 나타났다.
게다가, 발린, 류신 및 이소류신의 분해 및 생합성은 모두 류신과 연관되었고, 대사 경로 분석 기반의 영향력 계수는 각각 0.022 및 0.013으로 나타났다.
실험예 5 : T2D를 위한 생화학적 특징의 최적의 컷오프(cut-off) 값
T2D의 발병에 대한 상이한 변수의 독립적인 영향을 분석하고자, 다음의 변수에 대한 단계적 회귀분석(stepwise regression analysis)을 수행하였다; 연령, BMI, 트리글리세라이드 수준, 글루코오스 수준, 아디포넥틴 수준, AST 수준, ALT 수준, γ-GTP 수준, 아라키돈산/감마리놀렌산 비율(ratio), 류신 + 이소류신/페닐알리닌 + 트립토판 비율, 레티닐 에스테르/레티날 비율, 레티노산/레티날 비율.
모든 대상자에서, T2D의 발병은 연령, 레티닐 에스테르/레티날 비율, 레티노산/레티날 비율, γ-GTP 수준, 글루코오스 수준, 아디포넥틴 수준, 아라키돈산/감마리놀렌산 비율에 영향을 받았다(보정된 R2=0.337, P=0.025).
단계적 회귀분석의 결과를 기반으로, ROC 곡선 분석(ROC curve analysis)을 통해 각각의 변수의 최적의 컷오프(cut-off) 값을 결정하였다.
ROC 곡선의 하단의 영역(AUROC)은 연령의 경우 0.72±0.04(P<0.001), 글루코오스 수준의 경우 0.69±0.04(P<0.001), γ-GTP 수준의 경우 0.72±0.04 (P<0.001), 레티노산/레티날 비율의 경우 0.67±0.04 (P<0.001) 였다. 나머지 변수의 경우 AUROC는 0.5 이하였다(도 3).
최적의 컷오프 값은 연령의 경우 45.5세(민감도=0.673, 특이성=0.630), 글루코오스 수준의 경우105.5 mg/dL(민감도=0.564, 특이성=0.708), γ-GTP 수준의 경우 18.5 U/L(민감도=0.691, 특이성=0.639), 레티노산/레티날 비율의 경우 2.76(민감도=0.636, 특이성=0.626)이었다. 따라서, 45.5세보다 연령이 많거나, 글루코오스 수준이 105.5 mg/dL을 초과하거나, γ-GTP 수준이 18.5 U/L을 초과하거나, 레티노산/레티날 비율이 2.76을 초과하는 IFG 대상자의 경우 7년 이내에 T2D가 발병할 가능성이 높았다.
로지스틱 회귀분석(Logistic regression analysis)은 연령, 글루코오스 수준, γ-GTP 수준, 및 레티노산/레티날 비율이 당뇨병 발병과 연관됨을 나타내었다(ORs>2, P<0.05). 상기 AUROC는 레티노산/레티날 비율이 나이, 글루코오스 수준, γ-GTP 수준과 함께 모델에 추가될 때 개선되었다(AUROC에서 0.809 내지 0.840로 증가).
상기 결과는 IFG 대상자에서 상기 대사 과정에 대한 조절 장애가 T2D 발병에 대한 주요 기작임을 시사한다.
본 발명자들은 여성 IFG 대상자에서 혈청 대사체 및 T2D 발병의 연관성을 시험하였다. 상기 대사체학 연구는 IFG군과 비교하여 T2D 군에서 기준시점의 레티놀 대사가 현저히 높은 수준이었음을 확인하였다. 상기 결과는 T2D 발병에서 혈청 레티놀 대사 경로가 관련됨을 암시하며, 비타민 A 유도체가 높은 당뇨의 위험성을 가지는 IFG 대상자에서 전당뇨(prodiabetic) 특성을 가지고 있음을 시사한다.
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 (9)

  1. (a) 대상체(subject)에서 생물학적 시료를 채취하는 단계; 및
    (b) 상기 시료에서 레티날(retinal), 레티노산(retinoic acid), 레티닐 에스테르(retinyl ester), 및 4-히드록시레티노산(4-hydroxyretinoic acid)으로 이루어진 대사체 농도를 측정하는 단계;를 포함하는 당뇨병의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 대상체의 공복혈당 수준이 100 내지 125mg/dL인 당뇨병의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서 상기 대상체의 연령, 글루코오스의 수준, 및 γ-GTP의 수준을 더 측정하는 당뇨병의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서 아라키돈산(arachidonic acid), 3-히드록시세바신산(3-hydorxysebacic acid), 팔미톨레산(palmitoleic acid), 스테아리돈산(stearidonic acid), 감마리놀렌산(γ-linolenic acid), 12-HEPE(12-Hydroxyeicosapentaenoic acid), 및 17-히드록시메틸에티스테론(17-Hydroxymethylethisterone)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 더 측정하는 당뇨병의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서 3-하이드록시도데칸산(3-hydroxydodecanoic acid), 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 및 lysoPC(20:3)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체 농도를 더 측정하는 당뇨병의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    기준시점으로부터 5년 내지 7년 이후 당뇨병의 발병 가능성을 판단하는 당뇨병의 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
  7. 레티날(retinal), 레티노산(retinoic acid), 레티닐 에스테르(retinyl ester), 및 4-히드록시레티노산(4-hydroxyretinoic acid)으로 이루어진 대사체에 대한 정량장치를 포함하는 당뇨병의 진단 키트.
  8. 제7항에 있어서,
    아라키돈산(arachidonic acid), 3-히드록시세바신산(3-hydorxysebacic acid), 팔미톨레산(palmitoleic acid), 스테아리돈산(stearidonic acid), 감마리놀렌산(γ-linolenic acid), 12-HEPE(12-Hydroxyeicosapentaenoic acid), 및 17-히드록시메틸에티스테론(17-Hydroxymethylethisterone)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함하는 진단 키트.
  9. 제7항에 있어서,
    3-하이드록시도데칸산(3-hydroxydodecanoic acid), 페닐알라닐페닐알라닌(phenylalanylphenylalanine), 및 lysoPC(20:3)으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 대사체에 대한 정량장치를 더 포함하는 진단 키트.
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