KR102363094B1 - 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법 - Google Patents
장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 이를 포함하는 간질환 위험도 예측 또는 진단용 키트, 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법, 및 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것으로, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 통해 간질환 위험도를 예측 또는 진단하고, 간질환 예방 또는 치료제를 스크리닝할 수 있도록 하는 것이다.
Description
본 발명은 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 진단키트, 그를 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단 정보제공방법 및 그를 이용한 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것이다.
차세대 서열 분석 기법의 발전으로 인해 개인의 장 속에 서식하는 미생물의 종류와 상대적인 양을 빠르고 정확하게 측정할 수 있게 되었다. 특히 이 기술을 장내 미생물에 공통적으로 존재하는 보존영역인 16S ribosomal RNA 유전자 가변 부위 서열을 이용하여 개인의 장 속에 서식하는 미생물의 종류와 상대적 양을 알아낼 수 있게 되고, 그 정보를 개인의 질환 정보 또는 질환 정보와 관련된 바이오마커와의 연관성을 규명하려는 연구가 시행되고 있다.
미국공개특허 제2019-0127781호는 간질환 진단용 조성물에 관한 것으로, Group A 도레아 속(Dorea sp.) CAG:317, 박테로이데스 셀룰로실리티쿠스(Bacteroides cellulosilyticus), 박테로이데스 피네골디(Bacteroides finegoldii), 박테로이데스 도레이(Bacteroides dorei), 스트렙토코커스 파라상귀니스(Streptococcus parasanguinis), 클로스트리디움 심비오숨(Clostridium symbiosum), 클로스트리디움 속(Clostridium sp.) 7_3_54FAA, 및 클로스트리디움 볼태(Clostridium bolteae)를 제시하고 있다.
한국공개특허 제2019-0037170호는 알코올성 간질환 관련 질환의 예방 및 개선과 관련하여 로제부리아속 균주가 효과가 있음을 제시하고 있다.
한국등록특허 제1940425호는 혈액 또는 소변 시료로부터 세균에서 분비되는 세포밖 소포를 시료로 이용하여 메타게놈 분석을 통해 간질환을 진단하는 방법을 제시하고 있다.
그러나 상기 특허들에서 제시하고 있는 결과들은 알라닌 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 이상인 간질환 고위험군과 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 미만인 정상군 사이를 구별할 수 있도록 하는 바이오마커 미생물, 그 미생물들의 조합, 그 미생물들을 확인하기 위한 특징적인 염기서열, 및 고위험군에서의 미생물의 증감 패턴에 있어서, 한국인 890명으로부터 얻은 마이크로바이옴을 토대로 간질환과의 연관성을 파악한 본 발명자들이 수행한 연구 결과와 차이가 있었고, 따라서 본 발명자들은 이 연구 결과를 토대로 본 발명을 완성하였다.
본 발명은 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 상기 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 포함하는 간질환 위험도 예측 또는 진단용 키트를 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 간질환 또는 간질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및 상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 3종의 균주의 상대량을 변수로 하는 간질환군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 당뇨 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주를 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 간질환 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계; 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 테리오데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 간질환 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물에 관한 것이다.
또한 본 발명은 상기 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 포함하는 간질환 위험도 예측 또는 진단용 키트에 관한 것이다.
또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 간질환 또는 간질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및 상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 3종의 균주의 상대량을 변수로 하는 간질환군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 당뇨 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주를 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은 간질환 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계; 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 테리오데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 간질환 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것이다.
알라닌 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)는 간세포 안에 존재하는 효소로 간세포가 손상을 받는 경우 농도가 증가하는 것으로 알려져 있다. 본 발명에서는 한국인 890명의 대상자를 혈중 알라닌 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 이상인 경우를 간질환 위험군, 그리고 혈중 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 미만인 정상군으로 구분하고, 전체 장내 미생물 중에서 해당 미생물의 평균 비율이 간질환군 및 정상군에서 작아지거나 커지는 미생물을 탐색하고, 그 탐색된 미생물들 중에서 간질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 미생물을 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 미생물로 특정하였다.
상기 간질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 차이를 나타내는 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 미생물로는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 또는 둘 이상의 균주의 조합일 수 있다.
상기 균주의 증감을 비교하여 균주가 증가하거나 또는 감소하였다는 것은, 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 상기 바이오마커 미생물들의 상대적인 비율의 증가 또는 감소를 의미하거나, 또는 간질환군, 당뇨 위험군 또는 정상군에서 상기 바이오마커 미생물들의 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 증가 또는 감소를 의미할 수 있고, 이를 위해 간질환군 및 정상군에서 상기 바이오마커 미생물의 상대적인 비율, 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 범위를 미리 데이터베이스화하여 보유할 수 있다.
상기 바이오마커 미생물 중에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 1 내지 서열번호 5의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 미생물 중에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 6 및 서열번호 7의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주는 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 미생물 중에서 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주는 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 서열번호 1 내지 8의 16S rRNA 염기서열은 상기 각각의 바이오마커 미생물을 식별할 수 있는 ASV 염기서열, 즉 앰플리콘 시퀀스 베리언트(Amplicon sequence variant) 염기서열이다. 특히 서열번호 8의 ASV 염기서열은 바이오마커 미생물을 식별할 수 있는 염기서열로서 최초로 밝혀진 것이다. 따라서 상기 서열번호 8의 ASV 염기서열에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주인 바이오마커 미생물은 파라박테로이데스 속에 속하는 균주이나, 종래 알려진 속의 균주들과 분자생물학적으로 분명히 구별되는 한국인의 장에서 최초로 밝혀지는 균주이다.
본 발명에서 '위험도 예측'이란 환자가 질병이 발병할 가능성이 있는지를 판별하는 것을 말하고, 질병의 발병 위험성이 높은 환자를 특별하고 적절한 관리를 통하여 발병 시기를 늦추거나 발병하지 않도록 하거나, 가장 적절한 치료 방식을 선택함으로써 치료 결정을 하기 위해 임상적으로 사용될 수 있다. 또한, '진단'이란, 병리 상태의 존재 또는 특징을 확인하는 것을 의미하며, 본 발명의 목적상, 진단은 의 발병 여부를 확인하는 것을 의미할 수 있다.
본 발명에서 바이오마커로 제공하는 균주를 검출할 수 있는 제제로는, 시료 내 해당 균주에 특이적으로 존재하는 단백질, 핵산, 지질, 당지질, 당단백질 또는 당(단당류, 이당류, 올리고당류 등) 등과 같은 유기생체 분자를 특이적으로 검출할 수 있는 프라이머, 프로브, 안티센스 올리고뉴클레오티드, 압타머, 항체 등을 사용할 수 있다.
예를 들어 상기 균주를 검출하는 제제가 프라이머일 경우, 상기 프라이머는 해당 미생물들의 게놈 서열(예컨대, 16S rRNA)을 특이적으로 검출하고 다른 균주의 게놈 서열에는 특이적 결합을 하지 않는 것이 바람직하다.
본 발명에서 '프라이머'란, 주형 가닥에 상보적인 염기쌍(base pair)을 형성할 수 있고, 주형 가닥 복사를 위한 시작 지점으로 기능하는 7개 내지 50개의 핵산서열을 의미한다. 프라이머는 보통 합성하지만 자연적으로 생성된 핵산에서 이용할 수도 있다. 프라이머의 서열은 반드시 주형의 서열과 정확히 같을 필요는 없으며, 충분히 상보적이어서 주형과 혼성화 될 수 있으면 된다. 프라이머의 기본 성질을 변화시키지 않는 추가의 특징을 혼입할 수 있다. 혼입할 수 있는 추가의 특징의 예로 메틸화, 캡화, 하나 이상의 핵산을 동족체로의 치환 및 핵산 간의 변형 등이 있으나, 이에 제한되지 않는다.
본 발명에서 '16s rRNA'란, 원핵생물 리보솜의 30S 소단위체를 구성하고 있는 rRNA로, 염기서열이 대부분 상당히 보존되어 있는 한편 일부 구간에서는 높은 염기서열 다양성이 나타난다. 특히 동종 간에는 다양성이 거의 없는 반면에 타종 간에는 다양성이 나타나므로 16S rRNA의 서열을 비교하여 원핵생물을 유용하게 동정할 수 있다.
본 발명에서는 상기 프라이머를 해당 미생물의 보존된 16S rRNA 서열을 증폭시키는 데 사용될 수 있으며, 서열 증폭 결과 원하는 생성물의 생성 여부를 통하여 해당 미생물의 존재를 검출할 수 있다. 프라이머를 이용한 서열 증폭 방법은 당업계에 알려진 다양한 방법들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 중합효소 연쇄반응(PCR), 역전사-중합효소 연쇄반응(RT-PCR), 멀티플렉스 PCR, 터치다운(touchdown) PCR, 핫 스타트(hot start) PCR, 네스티드(nested) PCR, 부스터(booster) PCR, 실시간(real-time) PCR, 분별 디스플레이 PCR(differential display PCR: DD-PCR), cDNA 말단의 신속 증폭(rapid amplification of cDNA ends: RACE), 인버스(inverse) 중합효소 연쇄반응, 벡토레트(vectorette) PCR, TAIL-PCR(thermal asymmetric interlaced PCR), 리가아제 연쇄 반응, 복구 연쇄 반응, 전사-중재 증폭, 자가 유지 염기서열 복제, 타깃 염기서열의 선택적 증폭 반응을 이용할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 제한되지는 않는다.
또한 예를 들어 상기 균주를 검출하는 제제가 항체일 경우, 항원-항체 반응을 기반으로 한 면역학적 방법을 사용하여 해당 미생물을 검출할 수 있다. 이를 위한 분석 방법으로는 웨스턴 블랏, ELISA(enzyme linked immunosorbent asay), 방사선면역분석(RIA: Radioimmunoassay), 방사면역확산법(radioimmunodiffusion), 오우크테로니(Ouchterlony) 면역 확산법, 로케이트(rocket) 면역전기영동, 조직면역 염색, 면역침전 분석법(Immunoprecipitation assay), 보체고정분석법 (Complement Fixation Assay), FACS(Fluorescence activated cell sorter), 단백질 칩(protein chip) 등이 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
그 외, 당업계에 널리 사용되는 분자 및 면역학적 방법이 본 발명의 미생물을 검출하는 데 사용될 수 있다.
본 발명의 상기 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는 조성물은, 진단 키트 형태로 구현되어 간질환 위험도 예측 또는 진단용 키트로 제공될 수 있다.
상기 진단 키트는 해당 미생물들을 검출하기 위한 프라이머, 프로브, 안티센스 올리고뉴클레오티드, 압타머, 항체 등의 검출 제제를 포함할 뿐만 아니라, 분석 방법에 적합한 1종 이상의 다른 구성성분 조성물, 용액, 또는 장치가 포함될 수 있다.
예를 들어, 본 발명에서 해당 미생물에 특이적인 프라이머를 포함하는 진단 키트는, PCR 및 등의 증폭 반응을 수행하기 위한 필수 요소들을 포함하는 진단 키트 일 수 있다. 상기 PCR 용 진단 키트는 테스트 튜브 또는 다른 적절한 컨테이너, 반응 완충액, 데옥시뉴클레오타이드(dNTPs), Taq-폴리머라아제 역전사효소와 같은 효소, DNase, RNAse 억제제, DEPC-수(DEPC-water), 멸균수 등을 포함할 수 있다.
본 발명에서 피시험자의 장관 유래 시료란, 바람직하게는 분변 시료일 수 있다.
피시험자의 장관 유래 시료로부터 미생물을 검출하기 위하여, 당업계에 알려진 일반적인 증폭 기술들, 예를 들어 중합효소연쇄반응, 역전사-중합효소 연쇄반응, 멀티플렉스 PCR, 터치다운 PCR, 핫 스타트 PCR, 네스티드 PCR, 부스터 PCR, 실시간 PCR, 분별 디스플레이 PCR, cDNA 말단의 신속 증폭, 인버스 PCR, 벡토레트 PCR, TAIL-PCR, 리가아제 연쇄 반응, 복구 연쇄 반응, 전사-중재 증폭, 자가 유지 염기서열 복제, 타깃 염기서열의 선택적 증폭 반응을 이용할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 제한되지는 않는다.
또한, 당업계에 알려진 일반적인 항원-항체 반응을 기반으로 한 면역학적 방법들, 예를 들어, 웨스턴 블랏, ELISA, 방사선면역분석, 방사면역확산법,오우크테로니 면역 확산법, 로케이트 면역전기영동, 조직면역 염색, 면역침전 분석법, 보체고정분석법, FACS, 단백질 칩 등을 이용할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명은 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 검출할 수 있는 제제를 통해 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 이를 포함하는 간질환 위험도 예측 또는 진단용 키트, 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법, 및 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법으로 이용될 수 있다.
도 1은 한국인 890명의 장내 미생물 분포를 나타낸 그래프이다.
도 2는 간질환군 및 정상군에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 3은 간질환군 및 정상군에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 4는 간질환군 및 정상군에서 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 5은 표 1의 전체 바이오마커 미생물의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 간질환군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
도 2는 간질환군 및 정상군에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 3은 간질환군 및 정상군에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 4는 간질환군 및 정상군에서 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 5은 표 1의 전체 바이오마커 미생물의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 간질환군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
이하, 본 발명을 실험예 및 실시예에 의해 상세히 설명한다. 단 아래 실시예들은 본 발명을 예시하는 것일 뿐, 본 발명이 아래 실시예에 의해 한정되는 것은 아니다.
실험예 1: 연구대상 및 시료 수집
건강검진에 참여하는 한국인 890명의 분변 시료를 수집하였다. 분변 미생물의 변화를 최소화 하기 위해 OMNIgene-GUT kit (DNA Genotek, Ontario, Canada)를 이용하여 분변 샘플을 수집하였고, DNA 추출 전까지 상온 보관하였다.
또한 건강검진시에 생활 방식에 대한 설문, 신체계측 및 혈액검사를 실시하였고, 혈액검사를 통해 혈중 알라닌 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT) 농도를 측정하였다.
실험예 2: DNA 추출
실험예 1의 분변 시료로부터 bead-beating extraction 방법을 이용하여 DNA를 추출하고, QIAamp DNA Stool Mini Kit (Qiagen, Hilden, Germany)를 이용하여 DNA를 추출하였다.
실험예 3: 16S rRNA 유전자 시퀀싱
실험예 2에서 추출한 DNA를 이용하여 16S rRNA유전자의 V3-V4 hypervariable region을 타겟으로 하는 라이브러리를 제작하고 해당 부분의 서열을 Illumina MiSeq 2x300 (Illumina, CA, USA)를 이용하여 시퀀싱하였다.
실험예 4: 서열 분석 및 annotation
실험예 3에서 시퀀싱한 결과를 QIIME2 DADA2 module 을 이용하여 amplicon sequence variant (ASV) table로 전환하였다. 각각의 ASV는 16S rRNA의 부분 서열에 해당하며, 각각 특정한 미생물을 탐지하는 지표로 사용될 수 있다. 미생물 계통을 파악하기 위해 QIIME2의 Naive Bayesian classifier 와 GreenGene 13.8 데이터베이스를 이용하여 미생물 계통을 분석하였고, 미생물의 종(species) 단위의 annotation을 수행하였다.
실험예 5: 장내 미생물과 혈당과의 상관관계 분석
890명의 건강검진 대상자의 혈중 알라닌 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 이상인 경우는 간질환군, 그리고 40 IU/L 미만인 경우 정상군으로 구분하였다.
특정 미생물 종(species)를 나타내는 ASV 염기서열별로 간질환군 및 정상군에서의 전체 장내 미생물에서 차지하는 평균 비율을 구하고, 그 평균 비율이 간질환군 및 정상군에서 증가 혹은 감소하는 미생물을 선정하였다. 그 선정된 미생물의 비율이 간질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 경우, 간질환 위험도 예측 또는 진단용 바이오마커 미생물로 정의하였다. 통계 분석에는 oneway ANOVA를 이용하였고, 도 2 내지 도 4에서와 같이 박스플롯을 비교하여 간질환군과 정상군 사이의 유의차를 나타내었다.
실험 결과
한국인 890명의 장내 미생물 분포를 도 1에 나타내었다. 한국인 890명의 장내 미생물 박테로이데스, 프리보텔라, 피칼리박테리움, 미분류 라크노스피라시에, 미분류 루미노코카시에, 오실로스피라, 루미노코커스, 파라박테로이데스, 수테렐라, 코프로코커스 및 기타로 분류하고 박테로이데스의 상대 비율이 높은 대상자부터 낮은 대상자까지 왼쪽에서 오른쪽으로 배열하여 나타내었다.
간질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 미생물로는 아래 표 1의 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 선정되었다.
| 구분 | 계통 | 간질환군과 정상군 사이의 P-value |
| 박테로이데스 유니포르미스 (Bacteroides uniformis) |
종 | 0.022526 |
| 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) | 종 | 0.038371 |
| 파라박테로이데스(Parabacteroides) ASV | 속 | 0.044137 |
도 2의 간질환군 및 정상군에서 서열번호 1 내지 서열번호 5의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주의 경우 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주의 비율이 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 3의 간질환군 및 정상군에서 서열번호 6 및 서열번호 7의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주의 경우 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주의 비율이 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 4의 간질환군 및 정상군에서 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 경우 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
표 1의 바이오마커 미생물 전체를 복합하여 간질환군을 예측하는 다변량 선형모델을 구성했을 때 정상군과 간질환군의 차이를 예측한 결과를 도 5에 나타내었다. 도 5는 상기 3종의 바이오마커 미생물의 상대적인 양으로부터 간질환군을 예측하는 Bayesian Ridge 모델을 구성한 것으로, Bayesian Ridge 모델은 선형 모델의 일종으로 선형 모델을 구성하는 변수 중 의미가 없는 변수는 자동적으로 제외하는 방법이다. 상기 방법에서는 Python 패키지인 scikit-learn의 BayesianRidge 함수를 이용하였다. 도 5에 따르면 상기 3종의 바이오마커 미생물을 조합할 경우 더욱 더 명확하게 간질환 위험도를 예측 또는 진단할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 1.8 X 10-3).
<110> KOREA FOOD RESEARCH INSTITUTE
<120> Predicting or Diagnosing Composition for Risk of Liver Diseases
Using Human Intestinal Microbiome, Diagnosing Kit, Method For
Providing Information, And Screening Method For Drugs For
Preventing Or Treating Liver Diseases Using The Same
<130> HPC9315
<160> 8
<170> KoPatentIn 3.0
<210> 1
<211> 422
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Bacteroides uniformis
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Claims (9)
- 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
- 제 1 항에 있어서, 상기 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 서열번호 1 내지 서열번호 5의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것이고, 상기 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주는 서열번호 6 및 서열번호 7의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
- 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 균주를 검출할 수 있는 제제는 상기 균주에 특이적인 프라이머, 프로브, 안티센스 올리고뉴클레오티드, 압타머 또는 항체인 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
- 제 3 항에 있어서, 상기 프라이머는 균주의 16S rRNA를 증폭할 수 있는 프라이머인 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
- 청구항 제 1 항 또는 제 2 항의 조성물을 포함하는 간질환 위험도 예측 또는 진단용 키트.
- 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주를 검출하는 단계; 및
상기 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 증감을 정상군과 비교하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단에 필요한 정보를 제공하기 위한 방법으로서,
상기 간질환 또는 간질환 위험군은 아래 선정기준을 만족하는 것을 특징으로 하는 방법:
정상군에 비해 피시험자의 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 감소되어 있는 것,
정상군에 비해 피시험자의 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 감소되어 있는 것, 및
정상군에 비해 피시험자의 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 것. - 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 3종의 균주의 상대량을 변수로 하는 간질환군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 간질환 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법. - 제 6 항에 있어서, 상기 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 서열번호 1 내지 서열번호 5의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것이고, 상기 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주는 서열번호 6 및 서열번호 7의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
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| Cell Metabolism (2017) 25:1054-1062* |
| Gut (2016) 65(5):830-839* |
| Liver International (2019.11.29.) 40:622-637* |
| Microbiome (2017) 5:141* |
| NCBI, GenBank: JN873344.1 (2012.12.05.) |
| NCBI, GenBank: MH570101.1 (2018.09.01.) |
| NCBI, GenBank: MT268988.1 (2020.04.05.) |
| NCBI, GenBank: MT539041.1 (2020.06.04.) |
| PLoS ONE (2012) 7(7):e41097* |
| 신석표, "비알코올성 지방간질환과 인간 장내 세균의 연관성 분석", 박사학위논문, 차의과학대학교 대학원 (2020.02.)* |
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