KR101972355B1 - 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 다형성 마커, 이를 이용한 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 다형성 마커 및 이의 용도에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 비만 또는 비만 관련 질환의 높은 위험성을 갖는 한국인 특이적 다형성 마커에 대한 유전적 정보를 통합함으로써 한국에서 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 위험성을 높게 예측할 수 있는 위험예측 모델을 제공하는 것이다. 본 발명에 따른 한국인에 특이적인 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측 기술은 한국인을 대상으로 하여 손쉽게 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 가능성을 조기에 예측하고, 비만 또는 비만 관련 질환의 예방 및 치료법의 선별을 위한 수단으로써 유용하게 사용될 수 있다.

Description

한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 다형성 마커, 이를 이용한 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측 방법{Polymorphic Marker of obesity or obesity related diseases in Korean and Method of Predicting obesity or obesity related diseases Risk in Korean Using The Genotype Information}

본 발명은 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 다형성 마커 및 이의 용도에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 비만 또는 비만 관련 질환의 높은 위험성을 갖는 한국인 특이적 다형성 마커에 대한 유전적 정보를 통합함으로써 한국에서 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 위험성을 높게 예측할 수 있는 위험예측 모델을 제공하는 것이다.

개인에게서 특정 질환이 향후 발생할 수 있는 높은 위험성을 갖는지 여부를 조사하기 위하여 이러한 위험성을 예측할 수 있는 모델에 대한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 위험성 예측 모델링은 유전적 및 임상적 요소와 같은 다수의 연구된 요소에 기반을 둔 질환 민감성과 관련되는 개개인의 미래 결과를 평가하기 위하여 통계적인 방법을 사용하는 예후 위험 평가이다.

한편, 신체질량지수 (body mass index, 이하 간략하게 ‘BMI’라 약칭함)는 심장 질환, 2 형 당뇨병, 고혈압 및 골관절염과 같은 다양한 질병과 관련되어있는 비만 진단 측정으로 널리 사용되고 있다. BMI가 중요한 역할을 하기 때문에 BMI 관련 단일염기 다형성(single nucleotide polymorphism, SNP)을 확인하기 위해 수많은 게놈 관련 연구(GWAS)가 실시되었다.

여러 가지 BMI 또는 비만 예측 모델이 개발되었지만, 이러한 모델은 인종 간의 집단적 유전적 차이에 기인하여 한국인에게 적용하지 못하는 문제점이 있다. 다른 개체군에서 수행된 유전체 수준의 연관성 연구(genome-wide association studie,; 이하 간략하게 ‘GWAS’로 약칭함)에서 BMI와 관련된 다수의 SNP의 중요성은 한국인에게 동일하게 나타나지는 않는다. 따라서, 한국인에게 적용될 수있는 새로운 BMI 예측 방법이 필요하다.

이에, 본 발명자는 한국인을 대상으로 한 KARE (Korea Association Resource)의 유전자형 데이터를 사용하여 가중 유전자 위험 점수(Weight Genetic Risk Score, wGRS)를 계산하고, wGRS와 BMI 사이의 연관을 분석함으로써 BMI 값을 예측하기 위한 단일염기다형성(SNP)를 발굴하였다.

한국공개특허 제10-2011-0085436호 한국공개특허 제10-2007-0082700호

따라서 본 발명의 목적은 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 위험성을 효과적으로 예측(진단)할 수 있는 조성물을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 상기 조성물을 포함하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측(진단)용 키트를 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 상기 조성물을 포함하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측(진단)용 마이크로어레이를 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 다형성 마커를 이용하여 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 위험성을 효과적으로 예측(진단)하는 방법을 제공하는 것이다.

상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해서, 본 발명은 서열번호 1의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs12566985); 서열번호 2의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6545809); 서열번호 3의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2943634); 서열번호 4의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs734597); 서열번호 5의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs11030104); 서열번호 6의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7988412); 서열번호 7의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2241423); 서열번호 8의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7202116); 및 서열번호 9의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6567160);로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 조성물을 제공한다.

본 발명의 일실시예에 있어서, 서열번호 1의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 서열번호 2의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우; 서열번호 3의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우; 서열번호 4의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 서열번호 5의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 서열번호 6의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우; 서열번호 7의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 서열번호 8의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 및 서열번호 9의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 비만 또는 비만 관련 질환의 위험이 높은 군으로 판정할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제는 단일염기다형성(SNP) 마커를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 서열에 특이적으로 결합하는 프라이머, 프로브 또는 항체일 수 있다.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 비만 관련 질환은 당뇨병, 인슐린 저항성 증후군, 동맥경화, 고혈압, 고지혈증, 뇌졸중, 골관절염, 지방이영양증, 비알콜성 지방간염, 심혈관 질환 및 다낭성 난소 증후군으로 이루어지는 군에서 선택될 수 있다.

또한, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 키트를 제공한다.

또한, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 마이크로어레이를 제공한다.

또한, 본 발명은 피험자에서 분리된 시료의 핵산으로부터, 서열번호 1의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs12566985); 서열번호 2의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6545809); 서열번호 3의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2943634); 서열번호 4의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs734597); 서열번호 5의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs11030104); 서열번호 6의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7988412); 서열번호 7의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2241423); 서열번호 8의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7202116); 및 서열번호 9의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6567160);로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 확인하는 단계를 포함하는, 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법을 제공한다.

본 발명의 일실시예에 있어서, 서열번호 1의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 서열번호 2의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우; 서열번호 3의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우; 서열번호 4의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 서열번호 5의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 서열번호 6의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우; 서열번호 7의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 서열번호 8의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 및 서열번호 9의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 비만 또는 비만 관련 질환의 위험이 높은 군으로 판정할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 비만 관련 질환은 당뇨병, 인슐린 저항성 증후군, 동맥경화, 고혈압, 고지혈증, 뇌졸중, 골관절염, 지방이영양증, 비알콜성 지방간염, 심혈관 질환 및 다낭성 난소 증후군으로 이루어지는 군에서 선택될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 시료는 조직, 세포, 전혈, 혈청, 혈장, 타액, 객담, 뇌척수액 또는 뇨로 이루어지는 군으로부터 선택될 수 있다.

본 발명에 따른 한국인에 특이적인 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측 기술은 한국인을 대상으로 하여 손쉽게 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 가능성을 조기에 예측하고, 비만 또는 비만 관련 질환의 예방 및 치료법의 선별을 위한 수단으로써 유용하게 사용될 수 있다.

도 1은 BMI 예측을 위한 분석과정을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 트레이닝 세트 및 테스트 세트에서 BMI와 wGRS 사이의 연관을 분석한 결과이다(2a: 전체 샘플의 wGRS 섹션별 BMI 추세, 2b: 남성 샘플의 wGRS 섹션별 BMI 추세, 2c: 여성 샘플의 wGRS 섹션별 BMI 추세). 검은색 원과 빨간색 링은 트레이닝 세트 및 테스트 세트에서 각각의 wGRS 섹션별 BMI 값을 나타낸 것이며, 검정색 실선과 빨간색 점선은 트레이닝 세트 및 테스트 세트의 표준 곡선을 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 SNP 선별 세트 및 최종 유효성 확인 세트에서 BMI와 wGRS 사이의 연관을 분석한 결과이다(3a: 전체 샘플의 wGRS 섹션별 BMI 추세, 3b: 남성 샘플의 wGRS 섹션별 BMI 추세, 3c: 여성 샘플의 wGRS 섹션별 BMI 추세). 검은색 원과 다양한 색깔의 링은 SNP 선별 세트 및 최종 유효성 확인 세트에서 각각의 wGRS 섹션별 BMI 값을 나타낸 것이며, 검정색 실선과 빨간색 점선은 SNP 선별 세트 및 최종 유효성 확인 세트의 표준 곡선을 나타낸 것이다.

본 발명은 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측(진단)용 마커에 관한 것이다.

보다 구체적으로, 본 발명은 서열번호 1의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs12566985); 서열번호 2의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6545809); 서열번호 3의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2943634); 서열번호 4의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs734597); 서열번호 5의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs11030104); 서열번호 6의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7988412); 서열번호 7의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2241423); 서열번호 8의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7202116); 및 서열번호 9의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6567160);로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커에 관한 것이다. 본 발명의 상기 SNP 마커는 한국인에 최적화된 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측(진단)용 마커이다.

다른 하나의 양태로서, 본 발명은 상기 총 9개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측(진단)용 조성물을 제공한다.

본 발명의 구체예에 있어서, 서열번호 1의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 서열번호 2의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우; 서열번호 3의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우; 서열번호 4의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 서열번호 5의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 서열번호 6의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우; 서열번호 7의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 서열번호 8의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 및 서열번호 9의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 비만 또는 비만 관련 질환의 위험이 높은 군으로 판정할 수 있다.

본 발명의 다른 구체예에 있어서, 상기 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제는 단일염기다형성(SNP) 마커를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 서열에 특이적으로 결합하는 프라이머, 프로브 또는 항체일 수 있다. 즉, 상기 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제는 상기 총 12개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드 서열을 증폭시킬 수 있는 프라이머 또는 상기 총 6개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드 서열을 표적하여 특이적으로 결합할 수 있는 프로브일 수 있다. 또한, 상기 단일염기 다형에 특이적으로 결합하는 모노클로날 항체 또한, 질병의 예측 또는 진단에 사용될 수 있다.

본 발명에 따른 상기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드는 10개 이상, 바람직하게는 10 내지 100개, 보다 바람직하게는 10 내지 60개의 연속 염기로 구성될 수 있다.

본 발명에 따른 상기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드는 다형성 서열(polymorphic sequence)이다. 다형성 서열(polymorphic sequenc)이란 뉴클레오티드 서열 중에 단일염기다형을 나타내는 다형성 부위(polymorphic site)를 포함하는 서열을 말한다. 다형성 부위(polymorphic site)란 다형성 서열 중 단일염기다형이 일어나는 부위를 말한다.

본 발명에서 용어, "예측"이란 한국인을 대상으로 하여 비만 또는 비만 관련 질환이 발병할 가능성이 있는지를 판별하고, 화학요법 또는 식이요법 치료 등 치료법에 대해 선호적으로 또는 비선호적으로 반응하여 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 위험이 높은 개인의 치료, 예를 들어 특정 치료제나, 특정 시기 동안 식이요법을 통해 발생될 비만 또는 비만 관련 질환이나 이의 합병증을 완화, 개선시킬 수 있을 가능성과 관련된다. 본 발명의 예측 방법은 한국인을 대상으로 하여 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 위험성이 높은 개인으로써 특별하고 적절한 관리를 통하여 발병 시기를 늦추거나 발병하지 않도록 하거나, 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 위험이 높은 개인에 대한 가장 적절한 치료 방식을 선택함으로써 치료 결정을 하기 위해 임상적으로 사용될 수 있다. 본 발명의 예측 방법은 비만 또는 비만 관련 질환의 발명 위험이 높은 개인이 예를 들어 소정 치료제, 외과적 개입, 화학요법, 식이요법 등을 비롯한 소정 치료 처방과 같은 치료 처방에 선호적으로 반응하는지를 확인하거나, 치료 처방 후 개인의 장기 생존이 가능한지 여부를 예측할 수 있다.

본 발명에서 용어, "다형성(polymorphism)"이란 하나의 유전자 좌위(locus)에 두 가지 이상의 대립유전자(allele)가 존재하는 경우를 말하며 다형성 부위 중에서, 사람에 따라 단일 염기만이 다른 것을 단일 염기 다형성(single nucleotide polymorphism, SNP)이라 한다. 바람직한 다형성 마커는 선택된 집단에서 1% 이상, 더욱 바람직하게는 10% 또는 20% 이상의 발생빈도를 나타내는 두 가지 이상의 대립유전자를 가진다.

본 발명에서 용어, "대립유전자(allele)"는 상동염색체의 동일한 유전자좌위에 존재하는 한 유전자의 여러 타입을 말한다. 대립유전자는 다형성을 나타내는데 사용되기도 하며, 예컨대, SNP은 두 종류의 대립인자(biallele)를 갖는다.

본 발명에서 용어, "비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 마커"란 비만 또는 비만 관련 질환의 발병 위험성, 발병한 비만 또는 비만 관련 질환의 완치 여부, 혹은 경과를 예측할 수 있는 다형성을 가진 마커를 의미하며, 바람직하게는 상기에서 서술한 폴리뉴클레오티드를 의미한다.

본 발명에서 "비만 관련 질환"은 비만으로 야기되는 대사성 이상으로 발병될 수 있는 질환을 의미하며, 예를 들어 당뇨병, 인슐린 저항성 증후군, 동맥경화, 고혈압, 고지혈증, 뇌졸중, 골관절염, 지방이영양증, 비알콜성 지방간염, 심혈관 질환 및 다낭성 난소 증후군 등을 예시할 수 있으나, 특별히 그 종류를 한정하는 것은 아니다.

본 발명에 있어서, 상기 폴리뉴클레오티드 또는 그의 상보적 폴리뉴클레오티드와 특이적으로 혼성화하는 프라이머 또는 프로브는 대립형질 특이적 (allele-specific) 이다.

"대립형질 특이적 (allele-specific)" 이란 각 대립형질에 특이적으로 혼성화하는 것, 즉, 다형성 서열 중에 존재하는 다형성 부위의 염기를 특이적으로 구별할 수 있도록 혼성화하는 것을 말한다. 여기에서, 혼성화란 보통 엄격한 조건, 예를 들어 1M 이하의 염 농도 및 25 ℃ 이상의 온도 하에서 보통 수행될 수 있다.

본 발명에 있어서, 프로브는 혼성화 프로브를 의미하는 것으로, 핵산의 상보성 가닥에 서열 특이적으로 결합할 수 있는 올리고뉴클레오티드를 의미한다. 본 발명의 대립형질 특이적 프로브는 같은 종의 두 개체로부터 유래한 핵산 단편 중에서 다형성 부위가 존재하여, 한 개체로부터 유래한 DNA 단편에는 혼성화 하나, 다른 개체로부터 유래한 단편에는 혼성화하지 않는다. 이 경우 혼성화 조건은 대립형질 간의 혼성화 강도에 있어서 유의한 차이를 보여 대립형질 중 하나에만 혼성화되도록 충분히 엄격해야 한다. 이러한 본 발명의 프로브는 중앙 부위가 다형성 서열의 다형성 부위와 정렬하는 것이 바람직하다. 이에 따라 서로 다른 대립형질성 형태 간에 좋은 혼성화 차이를 유발할 수 있다. 본 발명의 프로브는 대립형질을 검출하여 비만 또는 비만 관련 질환을 예측하기 위한 마이크로어레이 등의 키트나 예측 방법 등에 사용될 수 있다.

또한, 본 발명에 있어서, 프라이머는 짧은 자유 3말단 수산화기 (free 3' hydroxyl group)를 가지는 염기 서열로 상보적인 템플레이트 (template)와 염기쌍 (base pair)을 형성할 수 있고 템플레이트 가닥 복사를 위한 시작 지점으로 기능을 하는 짧은 서열을 의미한다. 프라이머의 적절한 길이는 사용 목적에 따라 달라질 수 있으나, 일반적으로 15 내지 30개의 염기로 구성된다. 프라이머 서열은 주형과 완전하게 상보적일 필요는 없으나, 주형과 혼성화할 정도로 충분히 상보적이어야 한다. 상기 프라이머는 다형성 부위를 포함하는 DNA 서열에 혼성화하여 다형성 부위를 포함하는 DNA 단편을 증폭시킬 수 있다. 본 발명의 프라이머는 대립형질을 검출하여 비만 또는 비만 관련 질환을 예측하기 위한 마이크로어레이 등의 키트나 예측 방법 등에 사용될 수 있다.

본 발명의 프라이머 또는 프로브는 포스포르아미다이트 고체 지지체 방법, 또는 기타 널리 공지된 방법을 사용하여 화학적으로 합성할 수 있다. 이러한 핵산 서열은 또한 당해 분야에 공지된 많은 수단을 이용하여 변형시킬 수 있다. 상기 변형의 비-제한적인 예로는 메틸화, 캡화, 천연 뉴클레오타이드 하나 이상의 동족체로의 치환, 및 뉴클레오타이드 간의 변형, 예를 들면, 하전되지 않은 연결체(예: 메틸 포스포네이트, 포스포트리에스테르, 포스포로아미데이트, 카바메이트 등) 또는 하전된 연결체(예: 포스포로티오에이트, 포스포로디티오에이트 등)로의 변형이 있다.

또 하나의 양태로서, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 키트에 관한 것이다.

본 발명의 키트는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 마커인, 상기 총 9개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 다형성 부위(SNP)를 확인함으로써 한국인을 대상으로 하여 비만 또는 비만 관련 질환의 위험을 예측하는데 사용될 수 있다. 본 발명의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 키트에는 상기 총 9개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 확인하기 위한 폴리뉴클레오티드, 프라이머, 프로브 또는 항체뿐만 아니라 분석 방법에 적합한 한 종류 또는 그 이상의 다른 구성 성분 조성물, 용액 또는 장치가 포함될 수 있다.

예를 들어, 본 발명의 키트는 PCR을 수행하기 위해 필요한 필수 요소를 포함하는 키트일 수 있다. PCR 키트는, 상기 SNP에 대한 특이적인 폴리뉴클레오티드, 프라이머 또는 프로브 외에도 테스트 튜브 또는 다른 적절한 컨테이너, 반응 완충액 (pH 및 마그네슘 농도는 다양), 데옥시뉴클레오타이드 (dNTPs), Taq-폴리머라아제 및 역전사효소와 같은 효소, DNase, RNAse 억제제, DEPC-수 (DEPC-water) 및 멸균수 등을 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 키트는 DNA 칩을 수행하기 위해 필요한 필수 요소를 포함하는 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 키트일 수 있다. DNA 칩 키트는, 상기 SNP 에 대한 특이적인 폴리뉴클레오티드, 프라이머 또는 프로브가 부착되어 있는 기판을 포함하고 기판은 정량 대조구 유전자 또는 그의 단편에 해당하는 핵산을 포함할 수 있다.

또 하나의 양태로서, 본 발명은 상기 조성물을 포함하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 마이크로어레이에 관한 것이다.

상기 마이크로어레이는 본 발명의 폴리뉴클레오티드, 프라이머, 프로브 또는 항체를 포함하는 것을 제외하고는 통상적인 마이크로어레이로 이루어질 수 있다.

마이크로어레이 상에서의 핵산의 혼성화 및 혼성화 결과의 검출은 당업계에 잘 알려져 있다. 상기 검출은 예를 들면, 핵산 시료를 형광 물질, 예를 들면, Cy3 및 Cy5와 같은 물질을 포함하는 검출 가능한 신호를 발생시킬 수 있는 표지 물질로 표지한 다음, 마이크로어레이 상에 혼성화하고 상기 표지 물질로부터 발생하는 신호를 검출함으로써 혼성화 결과를 검출할 수 있다.

또 하나의 양태로서, 본 발명은 피험자에서 분리된 핵산으로부터, 서열번호 1의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs12566985); 서열번호 2의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6545809); 서열번호 3의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2943634); 서열번호 4의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs734597); 서열번호 5의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs11030104); 서열번호 6의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7988412); 서열번호 7의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2241423); 서열번호 8의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7202116); 및 서열번호 9의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6567160);로 구성된 군으로부터 선택되는 하나 이상의 단일염기다형성(SNP) 마커를 확인하는 단계를 포함하는, 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다.

자세하게는, a) 피험자의 검체로부터 핵산 시료를 수득하는 단계; b) 상기 총 9개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 포함하는 폴리뉴클레오티드를 증폭하거나 프로브(probe)와 혼성화하는 단계; 및 c) 상기 증폭된 또는 혼성화된 다형성 부위의 염기를 확인하는 단계로 이루어질 수 있다.

본 발명의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법은 상기 총 9개의 단일염기다형성(SNP) 중 1종 이상의 SNP를 확인하는 단계와 함께, 피험자의 연령 또는 성별 정보를 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 구체예에서, 서열번호 1의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 서열번호 2의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우; 서열번호 3의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우; 서열번호 4의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 서열번호 5의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우; 서열번호 6의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우; 서열번호 7의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 서열번호 8의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 및 서열번호 9의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우;로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 경우, 비만 또는 비만 관련 질환의 위험이 높은 군으로 판정될 수 있다.

검체의 핵산은 피험자로부터 획득한 조직, 세포, 전혈, 혈청, 혈장, 타액, 객담, 뇌척수액 또는 뇨 등의 시료로부터 수득할 수 있으며, 그 핵산 시료는 DNA, mRNA, 또는 mRNA로부터 합성되는 cDNA를 포함한다. 상기 피험자 핵산은 페놀/클로로포름 추출법 및 프로테아제 K 처리방법과 같은 통상의 방법과 분리방법에 의하여 수행될 수 있으며, 또한 표적 핵산을 PCR을 통하여 증폭하고 이를 정제하여 얻을 수 있다.

본 발명의 SNP 의 유전자형의 확인은 시퀀싱 분석, 자동염기서열분석기를 사용한 시퀀싱 분석, 파이로시퀀싱(pyrosequencing), 마이크로어레이에 의한 혼성화, PCR-RELP법 (restriction fragment length polymorphism), PCR-SSCP법 (single strand conformation polymorphism), PCR-SSO법 (specific sequence oligonucleotide), PCR-SSO법과 도트 하이브리드화법을 조합한 ASO (allele specific oligonucleotide) 하이브리드화법, TaqMan- PCR법, MALDI-TOF/MS법, RCA법 (rolling circle amplification), HRM (high resolution melting)법, 프라이머 신장법, 서던 블롯 하이브리드화법, 도트 하이브리드화법 등의 공지의 방법에 의하여 수행될 수 있다.

나아가, 상기 SNP 다형성의 결과들은 당업계에서 일반적으로 사용되는 통계학적 분석 방법을 이용하여 통계처리할 수 있으며, 예를 들면, 스튜던트 t-검정(Student's t-test), 카이-스퀘어 테스트 (Chi-square test), 선형 회귀선분석(linear regression line analysis), 다변량 로지스틱 회귀분석 (multiple logistic regression analysis) 등을 통해 얻은 연속 변수 (continuous variables), 절대 변수 (categorical variables), 대응비 (odds ratio) 및 95% 신뢰구간 (confidence interval) 등의 변수를 이용하여 분석할 수 있다.

이하, 실시예를 통하여 본 발명을 보다 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 한정되는 것은 아니다.

< 실시예 1>

연구설계 및 방법

본 연구는 KARE(Korean Association Resource) 프로젝트에서 도출된 유전자형 데이터(genotype data)를 이용하였다. 본 연구는 보건 복지부로부터 지정된 공공 기관 생명 윤리위원회 (Public Institutional Bioethics Committee)로부터 승인을 받았다(P01-201502-31-002). 유전자형 데이터의 품질과 관련하여 98 % 이하의 콜레이트(call rate)를 보이는 샘플과 SNPs를 삭제하고, 0.05 이하의 대립유전자형빈도(MAF: minor allele frequency)를 갖는 SNPs를 추가적으로 제외하였다. 마지막으로 KARE 연구로부터 얻은 총 6,011 개의 샘플 (남성 2,903 명과 여성 3,108 명)을 통계 분석에 사용하였다. 샘플에서 10 반복 교차 검증을 위하여, SNPs 선별 세트로 5,410 개의 샘플(남성: 2,613 및 여성: 2,797)을 사용하였으며, 나머지 601 샘플은 (남성: 290, 여성: 311) 최종 유효성 검증에 사용하였다. 본 연구에서 통계 검증력은 G * Power 버전 3.1 소프트웨어(Universitat Kiel, Germany)를 사용하여 분석하였다. 상기 소프트웨어는 테스트 세트 (n = 541)와 최종 유효성 검증 세트(n = 601)를 95 % 이상으로 계산하였다. 샘플 수에 대한 세부 사항은 하기 표 1에서 자세히 나타내었다.

<1-1> 통계분석을 위한 SNP pruning

먼저, 이전에 유전체 수준의 연관성 연구(genome-wide association studies; GWAS)에서 보고되어진 BMI와 관련된 중요한 SNP를 수집하였다. 그런후, KARE 데이타 (10,568 SNPs)로부터 근접 영역(GWAS 마커로부터 ±10kb 거리에 있는)에서 다른 마커들을 포함하는 수집된 GWAS catalog 마커의 유전자형 데이터를 얻었다. haploview 소프트웨어를 사용하여 수집된 모든 SNP 쌍의 연관불균형(linkage disequilibrium, LD) 계수(r²> 0.2)를 계산하였다(높은 연관불균형으로부터 야기되는 wGRS 방법의 문제를 방지하기 위함). 최종적으로, 이전의 GWA 연구에서 BMI와 유의한 관계가 있는 193 개의 SNP 세트를 선별하였다. 또한 보고된 SNP 근접 영역에서 SNP를 확인하였다. 테스트 세트 (n = 4,869)에서 수행된 회귀 분석에서 얻은 P-값을 사용하여 BMI 예측에 가장 중요한 SNP를 확인하였다. 회귀 분석은 GoldenHelix SVS8 소프트웨어 (Bozeman, MT, USA)를 사용하여 수행하였다.

<1-2> BMI 예측을 위한 SNP 선별

BMI 예측에 사용될 수 있는 SNPs를 최종적으로 선별하기 위하여 KARE 연구로부터 얻은 총 6,011 개의 샘플 (남성: 2,903, 여성: 3,108)를 통계 분석에 사용하였다. 6,011 개의 샘플에서 SNP 선별 세트로 5,410 개의 샘플(남성: 2,613 및 여성: 2,797)을 사용하였으며, 나머지 601 샘플은 (남성: 290, 여성: 311) 최종 유효성 검증에 사용하였다. 상기 SNPs 선별 세트로 사용된 6,011개의 샘플은 10 반복 교차 검증을 위해 트리이닝 세트(n = 4,869) 및 테스트 세트(n = 541)로 나누었다. 로그 변환된 BMI값은 통계분석을 위해 사용되었다. P-값이 0.05 미만이고 동일한 연관불균형에서 유의한 SNP로 확인된 경우에만 각 트레이닝 세트에 대해 태그 지정 SNP로 선별하였다.

가중 유전자 위험 점수(Weight Genetic Risk Score, wGRS)는 각 SNP 세트에 대한 BMI 증가 위험 대립 유전자의 수에 회귀 기울기를 곱한 값의 합으로써 계산되었다(

Number of risk allele in SNP_i×Weight_i; n =number of SNP, Weight: regression slope value of SNP_i).

이후 각 세트의 wGRS를 주제 수에 따라 5개의 섹션으로 나누고 섹션의 평균 BMI 값을 계산하여 추세선을 얻었다. 10 반복 교차 검증 후, 모든 트레이닝 세트에서 서로 중복되는 9개의 SNP를 선별하였다. 추세선의 전체적인 P-값은 각 wGRS 섹션의 모든 BMI 값에 대해 GraphPad Software (La Jolla California USA)를 사용하여 계산되었다.

BMI 값 예측을 위한 분석과정은 도 1에서 간략하게 정리하였다.

<1-3> 결과

먼저 임상적 특징을 살펴본 결과, 상기 표 1에서 나타낸 바와 같이, 전체 항목에서 평균 연령과 평균 BMI 값은 남성보다 여성에서 약간 더 높게 나타났다.

10 반복 교차 검증 결과를 살펴보면, 모든 트레이닝 세트 및 <0.0005의 P-값 및 > 0.2의 R²에 해당되는 wGRS를 갖는 테스트 세트에서 BMI 값이 증대되는 것으로 나타났다. SNP의 자세한 P-값과 트레이닝 세트 및 테스트 세트의 BMI 추세선은 하기 표 2 및 도 2에서 자세히 나타내었다. 교차 검증 과정에 적용한 28개의 SNP 중에서, 모든 10반복 교차 검증에서 중복되는 9개의 SNP를 선별하였다(하기 표 2 및 3 참조).

SNP 선별 세트(n = 5,410)를 트레이닝 세트(n = 4,869) 및 테스트 세트(n = 541)로 무작위로 나누어서 10 반복 교차 검증(10-fold Cross-Validation)을 수행하였다. 교차 검증 과정에 적용된 28 개의 SNP 중, 10 반복 교차 검증 과정에서 오직 9개의 SNPs (rs12566985 , rs6545809 , rs2943634 , rs734597 , rs11030104, rs7988412 , rs2241423 , rs7202116 , rs6567160)가 모든 10개의 트레이닝 세트에서 중복되는 것으로 나타났다. 최종적으로 선별된 상기 9 개의 SNP에 대한 자세한 정보는 하기 표 3에 나타내었다.

SNP 선별 세트 (n = 5,410)에 기초한 9 개의 SNP를 사용하여 wGRS를 계산하고 최종 유효성 검증 세트 (n = 601)에 wGRS를 적용하였다. 예상대로, SNP 선별 세트의 결과는 전체(P-값: 0.002), 남성(P-값: 0.01) 및 여성(P-값: 0.08) 세 그룹 모두에서 BMI 값이 상승하는 추세를 나타냈다(데이터 미도시). 상승하는 BMI 추세 및 SNP의 유의성을 확인하기 위하여, 동일한 SNP 선별 세트 크기 (n = 5,410)와 최종 유효성 검증 세트 크기 (n = 601)를 갖는 추가 9 세트를 무작위로 재구성하였으며, 그 결과 선별된 9 개의 SNP가 추가적으로 재구성된 모든 세트에서 BMI와 유의미한 연관(관련)이 있는 것으로 나타났다(P <0.05).

즉, 도 2 및 도3에서 나타낸 바와 같이, SNP 선별 세트의 표준 곡선은 BMI와 유의미한 연관성을 보여주었다(P-값 <0.0001, R² -　0.9729(전체); 0.9296(남성); 0.9598(여성)). 최종 유효성 검증 세트에 대한 wGRS의 적용 결과도 wGRS가 증가할수록 BMI값 상승하는 추세를 보여주었다(P-값 <0.0001, R² - 0.6766(전체); 0.5359(남성); 0.4632(여성)). 도 3A는 전체 샘플을 이용한 SNP 선별 세트 및 최종 유효성 검증 세트의 BMI 추세를 나타낸 것이며, 도 3B는 남성 샘플을 이용한 SNP 선별 세트 및 최종 유효성 검증 세트의 BMI 추세를 나타낸 것이고, 도 3C는 여성 샘플을 이용한 SNP 선별 세트 및 최종 유효성 검증 세트의 BMI 추세를 나타낸 것이다. 이와 같은 결과를 통해, 본 발명에서 선별된 9개의 SNP의 유효성을 검증할 수 있었다.

NCBI 데이터베이스를 기반으로 유전자 이름과 위치 및 SNP 정보를 나타내었다. 하이픈 (-)은 사용 가능한 데이터가 없거나 적용할 수 없음을 나타낸다. C/C, C/R 및 R/R은 각각 major allele의 동형접합체, minor allele의 이형 접합체 및 minor allele의 동형접합체를 각각 나타낸다. BMI(Body Mass Index)는 체질량 지수를 의미하며; MAF(Minor allele frequency)는 대립유전자형빈도를 의미하고; LD(linkage disequilibrium)는 연관불균형을 의미한다.

NCBI 데이터베이스를 기반으로 유전자 이름과 위치 및 SNP 정보를 나타내었다. 하이픈 (-)은 사용 가능한 데이터가 없거나 적용할 수 없음을 나타낸다. C/C, C/R 및 R/R은 각각 major allele의 동형접합체, minor allele의 이형 접합체 및 minor allele의 동형접합체를 각각 나타낸다. BMI(Body Mass Index)는 체질량 지수를 의미하며; MAF(Minor allele frequency)는 대립유전자형빈도를 의미하고; LD(linkage disequilibrium)는 연관불균형을 의미한다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

KARE: Korean Association Resource
MAF: minor allele frequency
GWAS: genome-wide association study
wGRS: Weight Genetic Risk Score
BMI: body mass index

<110> SNP Genetics,Inc. <120> Polymorphic Marker of obesity or obesity related diseases in Korean and Method of Predicting obesity or obesity related diseases Risk in Korean Using The Genotype Information <130> NPDC-65930 <160> 9 <170> KoPatentIn 3.0 <210> 1 <211> 201 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (101) <223> A/G <400> 1 ccctaaagca tgaattaatt agtaaaaata ttttttaaaa atttgtttct gttcttaatt 60 ttaataaatt attcatatcc taatgcacct ttataaaaac rgtgactgat gatcattttt 120 atatttatgt atacatcatg gagctaattt gaattagcac taaaataata tatactaata 180 taacatggta gtatgcaaaa a 201 <210> 2 <211> 201 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (101) <223> C/T <400> 2 cagcacggct cgccagctga acagggagcg ccatgatccc tttcttccct aaatgcaact 60 cgaagcctca ggtgttgtgc gtcactaacc ctgccgagga ygaagattct aaagctcagg 120 ggaacaaagt gaggccatct agggccacag ggacatccta accccaggtt ctccatatga 180 aaggaaccga gctccatgca g 201 <210> 3 <211> 201 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (101) <223> A/C <400> 3 acattttaga tatacatctt tccctagaat actgttgtaa tcagtgcaac ctagaatgga 60 tacattaaca agcaaaaagc aagcacatct gtggcattac maacattaaa tatttatata 120 catagtgttc atttcattct aaatacagat gtttaaaata agggattact atttcagtaa 180 taactgtaag ttacaaatgt g 201 <210> 4 <211> 201 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (101) <223> A/G <400> 4 gttcaggtcc agacactcaa gctttctatt accgctggag tccacatcag tccataccca 60 tgtgcccatg ttgatgtgtt gcatcttaca gtggtccata raggccttgt cacacttctg 120 tcatacttat gtatgaatta catagaattc tttgtctctc tgcctgtgac aacagagttt 180 agcatttgca gtgcaaaatc c 201 <210> 5 <211> 201 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (101) <223> A/G <400> 5 aatttgacag atagcaatta tcagccatga ccaacttctt gagttcctct aatggaataa 60 aaccttactt gaataattaa aaagcagata acactaccac rtactaactg tcctacaatt 120 tcctgtgtag ctctatttct aacagatcaa taagagactt gggaagtaat aacaataata 180 atagcaaaat ttgtagtttt c 201 <210> 6 <211> 201 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (101) <223> C/T <400> 6 accggcatga ctcataacat cctttatgct ttgcccctct gcccttcctc ttgcccgttc 60 tagcctctaa attctgggct ctgtattacc agtagatcca ygtaagagct tgcctttcct 120 tttagaccgg tgtgctgtat tttggatact ggcgctacca gtttccttaa tacaggttga 180 aaaacttgga gtcatctttg t 201 <210> 7 <211> 201 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (101) <223> A/G <400> 7 ttgtgcattt ccttttttaa aaaaggaggg gtctgtttca gatggaaaac attggtcgct 60 aatagcagaa acttgagaat aattggtaat tttcaatcct rtagaaaact agactaggtc 120 tgatgacttt gacctttgtt acgctcttct tccaaatttt ccccagccag ctccctgcac 180 tcctgaccct cagcagccca t 201 <210> 8 <211> 201 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (101) <223> A/G <400> 8 ttccttttac gctgactcat acagtttcag cagattacat ttgaggccta atgttgaaat 60 ctcatctgta agtctggtat atctaactaa tcatataaac rtctttcatc ttagactgtg 120 tagcatgtcc ctagtagacc aggtgggcca aatgacatta tagttaaatc aagccaataa 180 atatatgaga aagaaggcaa a 201 <210> 9 <211> 201 <212> DNA <213> Homo sapiens <220> <221> variation <222> (101) <223> C/T <400> 9 aatttaaaag aaaagctttc tgtcagcttt cttcttattt ttcttcttct ttttcaaaca 60 caggagtgat tgaatcacag cctgccctaa tggtatttta ytgagtttct aactgccaag 120 tcatgtctga gctgccagtt taagtttcaa acttttagaa aaagaactgt tccatatcca 180 gtcatttgtt cctattcaat t 201

Claims (10)

1. 서열번호 1의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs12566985);
   서열번호 2의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6545809);
   서열번호 3의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2943634);
   서열번호 4의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs734597);
   서열번호 5의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs11030104);
   서열번호 6의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7988412);
   서열번호 7의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2241423);
   서열번호 8의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7202116); 및
   서열번호 9의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6567160);로 이루어진 단일염기다형성(SNP) 마커를 모두 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 조성물.
2. 제1항에 있어서,
   서열번호 1의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우;
   서열번호 2의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우;
   서열번호 3의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우;
   서열번호 4의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;
   서열번호 5의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;
   서열번호 6의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우;
   서열번호 7의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우;
   서열번호 8의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 및
   서열번호 9의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우, 비만 또는 비만 관련 질환의 위험이 높은 군으로 판정하는 것을 특징으로 하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 조성물.
3. 제1항에 있어서,
   상기 단일염기다형성(SNP) 마커를 검출할 수 있는 제제는 단일염기다형성(SNP) 마커를 포함하는 10-100개의 연속 폴리뉴클레오타이드 서열에 특이적으로 결합하는 프라이머 또는 프로브인 것을 특징으로 하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 조성물.
4. 제1항에 있어서,
   상기 비만 관련 질환은 당뇨병, 인슐린 저항성 증후군, 동맥경화, 고혈압, 고지혈증, 뇌졸중, 골관절염, 지방이영양증, 비알콜성 지방간염, 심혈관 질환 및 다낭성 난소 증후군으로 이루어지는 군에서 선택되는 것을 특징으로 하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 조성물.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 따른 조성물을 포함하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 키트.
6. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 따른 조성물을 포함하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측용 마이크로어레이.
7. 피험자에서 분리된 시료의 핵산으로부터,
   서열번호 1의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs12566985);
   서열번호 2의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6545809);
   서열번호 3의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2943634);
   서열번호 4의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs734597);
   서열번호 5의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs11030104);
   서열번호 6의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7988412);
   서열번호 7의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs2241423);
   서열번호 8의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs7202116); 및
   서열번호 9의 101번째 위치(GenBank SNP 데이터베이스 rs6567160);로 이루어진 단일염기다형성(SNP) 마커를 모두 확인하는 단계를 포함하는, 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
8. 제7항에 있어서,
   서열번호 1의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우;
   서열번호 2의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우;
   서열번호 3의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우;
   서열번호 4의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;
   서열번호 5의 101번째 염기의 유전자형이 “A”인 경우;
   서열번호 6의 101번째 염기의 유전자형이 “T”인 경우;
   서열번호 7의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우;
   서열번호 8의 101번째 염기의 유전자형이 “G”인 경우; 및
   서열번호 9의 101번째 염기의 유전자형이 “C”인 경우, 비만 또는 비만 관련 질환의 위험이 높은 군으로 판정하는 것을 특징으로 하는, 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
9. 제7항에 있어서,
   상기 비만 관련 질환은 당뇨병, 인슐린 저항성 증후군, 동맥경화, 고혈압, 고지혈증, 뇌졸중, 골관절염, 지방이영양증, 비알콜성 지방간염, 심혈관 질환 및 다낭성 난소 증후군으로 이루어지는 군에서 선택되는 것을 특징으로 하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.
10. 제7항에 있어서,
    상기 시료는 조직, 세포, 전혈, 혈청, 혈장, 타액, 객담, 뇌척수액 또는 뇨로 이루어지는 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 한국인의 비만 또는 비만 관련 질환의 위험 예측을 위한 정보를 제공하는 방법.

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