KR102539168B1 - 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 및 방법 - Google Patents

헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치에 관한 것이며, 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치는, 사용자에 관한 사용자 정보를 획득하는 획득부; 획득된 상기 사용자 정보를 분석하여 파악된 상기 사용자의 상태를 고려하여, 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성하는 생성부; 및 상기 유산균 조합 정보를 상기 사용자에게 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서 제공하는 제어부를 포함하고, 상기 사용자 정보는, 생체 신호 계측 기기로 측정된 사용자의 생체 신호를 기초로 생성된 신체적 상태 정보를 포함할 수 있다.

Description

헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING METABOLOME-BASED LACTOBACILLUS COMBINATION INFORMATION FOR HEALTHCARE}
본원은 헬스케어를 위한 대사체(Metabolome) 기반 유산균(lactobacillus) 조합 정보 제공 장치 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본원은 헬스케어를 위한 대사체 기반 개인 맞춤형 유산균 조합 플랫폼 제공이 가능한 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
섭취한 음식물은 위에서 소화 과정을 거쳐 장으로 이동한다. 장은 소화된 음식물을 흡수하고 분해해 몸 밖으로 배출하는 역할을 함과 동시에 면역세포 70% 이상이 분포된 기관으로 신체의 면역기능과 밀접한 관련을 맺고 있다.
약 100 조 이상의 균이 살고 있는 장에는 유익균과 유해균이 함께 존재한다. 유익균이 많아 정상세균 총의 균형을 유지하면 건강한 장 내 환경을 유지할 수 있지만, 노화나 불균형한 식습관 등으로 인해 장내 유해균이 증가하게 되면 장 기능 저하와 함께 면역력 저하를 초래할 수 있다.
이에 따라, 장 건강에 도움을 주는 식품으로 유산균(lactobacillus) 섭취를 권장하고 있다. 꾸준한 유산균 섭취는 장내 유익균을 늘리고 유해균을 줄여 장내 환경을 건강한 상태로 유지할 수 있다.
프로바이오틱스(Probiotics)는 유산균을 비롯해 몸속에서 유익한 효과를 내는 모든 균을 의미하며, 장뿐만 아니라 면역질환 등 다양한 신체 기능에 관여한다. 최근에는 프로바이오틱스가 내놓는 대사산물(혹은 대사물질, metabolite)인 '포스트바이오틱스(postbiotics)'가 치료제나 질병 진단에 효율적이라는 주장이 주목 받고 있다. 여기서, 생체의 세포, 조직, 기관, 생체액 안에 존재하는 모든 작은 분자량(10-100 Da)을 갖는 대사산물(metabolite)의 집합체를 대사체(Metabolome)라 지칭한다.
포스트바이오틱스란 프로바이오틱스가 먹이인 프리바이오틱스를 먹고 만들어내는 대사산물이다. 즉, 유산균이 만들어내는 유기산, 즉 박테이로신, 뷰틸레이트, 효소, 아미노산, 펩타이드 등 유산균 대사산물이 대표적이다.
최근 세계적으로 장내 미생물 연구가 활발히 진행되면서 우리 몸에 실제로 유익한 역할을 하는 건 유산균 자체보다는 유산균의 대사산물이자 균체 성분인 포스트바이오틱스라는 다수의 연구 결과가 발표되면서 포스트바이오틱스가 주목받고 있다.
장내 세균총의 비율이 정상이라면 장내 유익균들이 충분한 포스트바이오틱스를 생산하기 때문에 건강한 장을 유지할 수 있다. 그러나 현대인의 장내 환경은 대부분 장내 유익균이 부족하고 유해균의 비중이 높아서 유익균의 대사산물이 생성되기까지 시간이 많이 걸리고 충분한 양의 포스트바이오틱스를 만들지 못하며, 먹는 생균 또한 장을 통과하는 통과성 세균으로 충분한 양의 포스트바이오틱스를 생산하지 못한다.
따라서, 개인별, 질환별 맞춤형 포스트바이오틱스의 개발이 요구되고 있는 실정이다.
즉, 최근 바쁜 일상 속에서 자신의 건강을 챙기고자 노력하는 사람들의 수가 크게 증가하고 있는데, 이러한 추세에 맞추어 관련 분야에서는 질환(질병) 뿐만 아니라 사용자의 건강을 전반적으로 관리할 수 있는 헬스케어(health care) 관련 서비스 제공 기술의 개발이 꾸준히 이루어지고 있다. 헬스 케어는 넓은 의미로 질병의 치료, 예방, 건강 관리 과정을 모두 포함한 것을 의미한다.
이처럼, 건강 관리에 대한 사용자들의 관심이 크게 증가하고 있는 만큼, 개인별/질환별 맞춤형 포스트바이오틱스를 개발하여 제공(즉, 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 기술을 제공)하거나, 혹은 그와 관련해 헬스케어를 위한 개인별/질환별로 맞춤화된 유산균 조합 정보를 제공할 수 있는 기술에 대한 개발이 요구되고 있는 실정이다.
일예로, 본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-2124474호에 개시되어 있다. 그런데, 상기 종래 문헌은 PMAS방법을 이용한 개인 맞춤형 장내 환경 개선 물질 스크리닝 방법(구체적으로 장내 환경 개선물질 스크리닝용 조성물, 및 상기 조성물을 이용한 스크리닝 방법)에 대해서만 개시하고 있을 뿐, 개인별/질환별 맞춤형 포스트바이오틱스를 개발하여 제공(즉, 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 기술을 제공)하거나, 혹은 그와 관련해 헬스케어를 위한 개인별/질환별로 맞춤화된 유산균 조합 정보를 제공하는 기술에 대해서는 전혀 고려하고 있지 않다.
또 다른 일예로, 본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-2373889호에 개시되어 있다. 한편, 장내 환경 개선 후보물질이 처리된 배양물의 포스트바이오틱스 기반 건강지수에 기초하여 장내 환경 개선을 위한 맞춤형 솔루션을 제공하고 있지만, 후보물질을 처리하기 위한 장비의 부족, 전문 인력의 부재 등의 문제가 있다. 이에 실시간으로 수신된 생체 정보를 기반으로 개인별 또는 질환별 맞춤화된 유산균 조합 정보를 제공할 수 있는 장치가 필요하다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 개인별/질환별 맞춤형 포스트바이오틱스를 개발하여 제공하거나, 혹은 그와 관련해 헬스케어를 위한 개인별/질환별로 맞춤화된 유산균 조합 정보를 제공할 수 있는 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치는, 사용자에 관한 사용자 정보를 획득하는 획득부; 획득된 상기 사용자 정보를 분석하여 파악된 상기 사용자의 상태를 고려하여, 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성하는 생성부; 및 상기 유산균 조합 정보를 상기 사용자에게 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서 제공하는 제어부를 포함하고, 상기 사용자 정보는, 생체 신호 계측 기기로 측정된 사용자의 생체 신호를 기초로 생성된 신체적 상태 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 정보는, 사용자 단말로부터 획득된 기 설정된 검사 설문에 대한 사용자의 응답을 기초로 생성된 심리적 상태 정보를 더 포함하고, 상기 기 설정된 검사 설문은, 사용자의 심리 또는 정서의 상태와 관련된 설문을 포함할 수 있다.
또한, 상기 생체 신호 계측 기기는, 상기 사용자의 신체 일부에 착용 가능한 형태로 마련되는 웨어러블 계측 기기 및 상기 사용자에 의해 휴대 가능한 형태로 마련되는 휴대용 체외 진단 기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치는, 배양된 유산균 내 복수의 대사체에 대한 표현형 분석을 통해 포스트바이오틱스 스크리닝을 수행하는 스크리닝부를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 생성부는, 상기 스크리닝부에 의한 상기 표현형 분석의 결과를 기반으로 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 스크리닝부는, 유산균을 배양하는 배양부; 상기 배양된 유산균으로부터 복수의 대사체를 추출하는 추출부; 상기 추출된 복수의 대사체를 다중 질량 분광법을 이용하여 분석하는 분석부; 상기 다중 질량 분광법을 이용한 분석 결과를 통계 가능한 수치로 변환하는 변환부; 상기 수치에 다변량 통계 분석을 적용하여 상기 복수의 대사체를 그룹화하는 그룹화부; 및 상기 그룹화 된 대사체의 표현형(phenotype)을 분석하는 표현형 분석부를 포함할 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 시스템은, 상술한 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치; 및 사용자의 생체 정보를 측정하고, 측정된 생체 정보를 네트워크를 통해 상기 유산균 조합 정보 제공 장치로 전송하는 생체 신호 계측 기기를 포함할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 시스템은, 사용자로부터 기 설정된 검사 설문에 대한 사용자의 응답을 입력받고, 입력받은 상기 사용자의 응답을 상기 네트워크를 통해 상기 유산균 조합 정보 제공 장치로 전송하는 사용자 단말을 더 포함할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법은, (a) 사용자에 관한 사용자 정보를 획득하는 단계; (b) 획득된 상기 사용자 정보를 분석하여 파악된 상기 사용자의 상태를 고려하여, 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성하는 단계; 및 (c) 상기 유산균 조합 정보를 상기 사용자에게 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서 제공하는 단계를 포함하고, 상기 (a) 단계에서 상기 사용자 정보는, 생체 신호 계측 기기로 측정된 사용자의 생체 신호를 기초로 생성된 신체적 상태 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (a) 단계에서 상기 사용자 정보는, 사용자 단말로부터 획득된 기 설정된 검사 설문에 대한 사용자의 응답을 기초로 생성된 심리적 상태 정보를 더 포함하고, 상기 기 설정된 검사 설문은, 사용자의 심리 또는 정서의 상태와 관련된 설문을 포함할 수 있다.
또한, 상기 생체 신호 계측 기기는, 상기 사용자의 신체 일부에 착용 가능한 형태로 마련되는 웨어러블 계측 기기 및 상기 사용자에 의해 휴대 가능한 형태로 마련되는 휴대용 체외 진단 기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법은, (d) 상기 (b) 단계 이전에, 배양된 유산균 내 복수의 대사체에 대한 표현형 분석을 통해 포스트바이오틱스 스크리닝을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 (b) 단계는, 상기 (d) 단계에서의 스크리닝 수행에 의한 상기 표현형 분석의 결과를 기반으로 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 (d) 단계는, (d1) 유산균을 배양하는 단계; (d2) 상기 배양된 유산균으로부터 복수의 대사체를 추출하는 단계; (d3) 상기 추출된 복수의 대사체를 다중 질량 분광법을 이용하여 분석하는 단계; (d4) 상기 다중 질량 분광법을 이용한 분석 결과를 통계 가능한 수치로 변환하는 단계; (d5) 상기 수치에 다변량 통계 분석을 적용하여 상기 복수의 대사체를 그룹화하는 단계; 및 (d6) 상기 그룹화 된 대사체의 표현형(phenotype)을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 및 방법을 제공함으로써, 개인별/질환별 맞춤형 포스트바이오틱스를 제공하거나, 혹은 그와 관련해 헬스케어를 위한 개인별/질환별로 맞춤화된 유산균 조합 정보(혹은 대사체 조합 정보)를 효과적으로 제공할 수 있다.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의해 수행되는 포스트바이오틱스 스크리닝 방법의 순서를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의해 수행되는 포스트바이오틱스 스크리닝 방법의 제조 공정 모식도를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의한 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 유사한 대사체를 가지는 유산균을 분류한 결과를 나타낸 이미지이다.
도 6 내지 도 8 은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 복수의 대사체의 HCA 분석 결과를 나타낸 이미지이다.
도 9는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 복수의 대사체의 PLS-DA 분석 결과를 나타낸 이미지이다.
도 10은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법의 대사체 분석을 위한 추출 용매 및 분석 방법에 따른 9 가지 데이터 세트의 정보를 나타낸 이미지이다.
도 11은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 추출 용매 및 분석 방법에 따른 대사체 수를 나타낸 이미지이다.
도 12는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 대사체의 분석 방법을 나타내는 대사 경로의 개략도이다.
도 13은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 분석 방법에 따른 대사체 수를 나타낸 이미지이다.
도 14는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 분석 방법에 따른 대사체 수를 나타낸 이미지이다.
도 15는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치 내 스크리닝부에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 분석 방법에 따른 대사체 수를 비교한 결과를 나타낸 이미지이다.
도 16은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법에 대한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본원 명세서에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본원의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 또한, 본원 명세서 전체에서, "~ 하는 단계" 또는 "~의 단계"는 "~를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본원 명세서 전체에서, 마쿠시 형식의 표현에 포함된 "이들의 조합"의 용어는 마쿠시 형식의 표현에 기재된 구성 요소들로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상의 혼합 또는 조합을 의미하는 것으로서, 상기 구성 요소들로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 포함하는 것을 의미한다.
본원 명세서 전체에서, "A 및/또는 B" 의 기재는, "A, B, 또는, A 및 B" 를 의미한다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 시스템(1)의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다. 도 2는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100)의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
이하에서는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 시스템(1)을 설명의 편의상 본 시스템(1)이라 하기로 한다. 또한, 이하 설명에서는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100)를 설명의 편의상 본 장치(100)라 하기로 하며, 이는 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 등으로 달리 지칭될 수 있다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 시스템(1)은 본 장치(100), 사용자 단말(20) 및 생체 신호 계측 기기(21)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(20)은 사용자(3)가 소지한 단말을 의미할 수 있다. 사용자 단말(20)은 휴대, 이동이 가능한 단말일 수 있다. 사용자 단말(20)은 사용자(3)로부터 기 설정된 검사 설문에 대한 사용자의 응답을 입력받고, 입력받은 사용자의 응답을 네트워크(10)를 통해 유산균 조합 정보 제공 장치(100)로 전송할 수 있다.
사용자 단말(20)이라 함은 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(WCode Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC, 노트북, 웨어러블 디바이스, 데스크탑 PC 등과 같은 모든 종류의 유무선 통신 장치를 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
생체 신호 계측 기기(21)는 사용자(3)의 생체 정보를 측정하고, 측정된 사용자(3)의 생체 정보를 네트워크(10)를 통해 유산균 조합 정보 제공 장치(100)로 전송할 수 있다.
생체 신호 계측 기기(21)는 웨어러블 계측 기기 및 휴대용 체외 진단 기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
웨어러블 계측 기기는 사용자(3)의 신체 일부(사용자의 신체의 적어도 일부)에 착용 가능한 형태로 마련되어, 사용자(3)의 생체 정보를 측정할 수 있다. 예시적으로, 웨어러블 계측 기기는, 스마트 워치, 스마트 밴드, 스마트 글라스, 귀 부착형과 같은 형태의 디바이스 또는 사용자의 신체 일 영역에 부착되는 패드 형태의 디바이스 등 사용자가 착용하거나 사용자의 신체에 부착되어 사용자의 생체 신호를 수집하는 다양한 형태의 장치 또는 각종 헬스 케어(Health Care) 기기일 수 있다.
휴대용 체외 진단 기기는 사용자(3)에 의해 휴대 가능한 형태로 마련되어, 사용자(3)의 생체 정보를 측정할 수 있다. 예시적으로, 휴대용 체외 진단 기기는 혈당 측정기, 임신테스트기, 체온 측정기 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니고, 휴대용 체외 진단 기기로는 사용자의 생체 정보의 측정이 가능한 모든 휴대 가능한 기기가 적용될 수 있다.
본원에서는 일예로 사용자 단말(20)과 생체 신호 계측 기기(21)가 서로 별개의 구성(디바이스, 장치)인 것으로 예시하나, 이는 본원의 이해를 돕기 위한 하나의 예시일 뿐, 이에만 한정되는 것은 아니다. 본원의 다른 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(20)과 생체 신호 계측 기기(21)는 하나의 동일한 장치를 나타내는 것일 수 있다. 예시적으로, 스마트 폰 유형의 사용자 단말(20)에 사용자(3)의 생체 신호를 측정할 수 있도록 설치된 애플리케이션(App)을 기초로, 사용자(3)의 생체 신호를 수집할 수 있는 기능이 구비된 사용자 단말(20)의 경우, 사용자 단말(20)과 생체 신호 계측 기기(21)는 동일한 장치로 이해될 수 있다.
한편, 사용자 단말(20)과 생체 신호 계측 기기(21)가 별도의 장치로 구비된 경우에는 두 기기가 일예로 네트워크(10)를 통하여 동일한 계정 정보를 공유하는 방식 등으로 서로 연동되어 있을 수 있다.
본 시스템(1) 내 각 구성들, 즉 본 장치(100), 사용자 단말(20) 및 생체 신호 계측 기기(21)는 서로 간에 네트워크(10)를 통해 연결(연동)되어 데이터를 송수신할 수 있다. 즉, 사용자 단말(20), 생체 신호 계측 기기(21) 및 본 장치(100)는 상호 연결되는 네트워크(10)로 통신할 수 있다.
네트워크(10)는 예시적으로 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
또한, 본 장치(100)는 사용자 단말(20)나 생체 신호 계측 기기(21)에 설치되는 어플리케이션을 통하여, 후술하여 설명하는 본 장치(100)에 의해 생성된 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 사용자에게 제공하고, 사용자 정보를 수신(획득)하며, 그에 대한 피드백 정보를 송수신할 수 있다.
또한, 본 장치(100)는 사용자 단말(20) 및/또는 생체 신호 계측 기기(21)로부터 사용자 정보를 획득하고, 획득된 사용자 정보를 분석하여 유산균 조합 정보를 생성하며, 생성된 유산균 조합 정보를 해당 사용자에게 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서 사용자에게 제공할 수 있다.
이때, 일예로 본 장치(100)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 본 장치(100)에 도면에 도시하지는 않았으나 본 장치(100)에 자체 구비된 디스플레이부(미도시)에 표시함으로써 사용자에게 제공할 수 있다. 다른 일예로, 본 장치(100)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 네트워크(10)를 통해 사용자 단말(20)로 전송하여 사용자 단말(20)의 화면에 표시되도록 함으로써, 사용자에게 제공할 수 있다. 또 다른 일예로, 본 장치(100)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 네트워크(10)를 통해 생체 신호 계측 기기(21)로 전송하여 생체 신호 계측 기기(21)의 화면에 표시되도록 함으로써, 사용자에게 제공할 수 있다.
즉, 본 장치(100)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보를, 본 장치(100)에 자체 구비된 디스플레이부(미도시), 사용자 단말(20) 및 생체 신호 계측 기기(21) 중 적어도 하나로 제공하여 그 화면에 표시되도록 함으로써, 사용자에게 제공할 수 있다.
본 장치(100)에 의해 생성되는 유산균 조합 정보는 사용자(3)에게 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서, 이는 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보라 지칭될 수 있다. 이러한 본 장치(100)는 사용자 정보를 획득하고, 획득된 사용자 정보를 고려하여 생성된 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보(헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보)를 제공하는 서버 또는 장치일 수 있다.
이하 본 장치(100)에 대한 구체적인 설명은 다음과 같다. 본 장치(100)는 획득부(110), 생성부(120), 제어부(130) 및 스크리닝부(140)를 포함할 수 있다.
획득부(110)는 사용자(3)에 관한 사용자 정보를 획득할 수 있다.
이때, 사용자 정보는 생체 신호 계측 기기(21)(일예로, 웨어러블 디바이스, 휴대용 체외 측정기 등)로 측정된 사용자(3)의 생체 신호를 기초로 생성된 사용자(3)의 신체적 상태 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 신체적 상태 정보는 사용자(3)의 순환계 기능을 나타내는 정보(예를 들면, 심박수, 맥박, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 혈당, 심전도 해석, 심박수 변동성 등), 호흡계 기능을 나타내는 정보(예를 들면, 폐활량, 폐용량, 폐용적, 잔기 용량, 일회 호흡량, 호기 예비량, 흡기 예비량, 전폐용량, 폐활량, 기능적 잔기 용량, 흡기 용량 등), 내분비계 기능을 나타내는 정보(Malondialdehyde 농도, Cytokine 생산, Cortisol 혈청, 테스토스테론 분비 등), 면역계 기능을 나타내는 정보, 질병 이력 정보 등 사용자의 신체적 건강 상태를 나타내는 여러 정보를 포괄하는 개념으로 이해될 수 있다.
즉, 생체 신호 계측 기기(21)로 측정된 사용자(3)의 생체 신호는, 센싱 신호(센서 신호)로서 일예로 맥박 신호의 파형, 심박 신호의 파형 등의 신호 데이터를 의미할 수 있고, 이를 기초로 생성된 사용자(3)의 신체적 상태 정보는 생체 신호의 분석을 통해 획득(도출)된 심박수, 혈압 값 등의 정보를 의미할 수 있다. 이에 따라, 획득부(110)가 획득하는 사용자 정보는 이러한 신체적 상태 정보를 포함할 수 있다.
뿐만 아니라, 획득부(110)가 획득하는 사용자 정보는 신체적 상태 정보 외에, 사용자(3)의 심리적 상태 정보를 포함할 수 있다. 즉, 사용자 정보는 사용자 단말(20)로부터 획득된 기 설정된 검사 설문에 대한 사용자(3)의 응답을 기초로 생성된 사용자(3)의 심리적 상태 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 기 설정된 검사 설문은 사용자의 심리 또는 정서의 상태와 관련된 설문을 포함할 수 있다. 이에 따르면, 심리적 상태 정보는, 사용자(3)의 스트레스, 우울, 불안, 기억력, 주의력, 친환경 태도, 과학적 태도, 인지 능력, 삶의 질, 정서적 상태 등, 사용자의 심리적, 정서적 또는 감정적 상태를 나타내는 다양한 정보를 포괄하는 개념으로 이해될 수 있다.
상술한 바에 따르면, 획득부(110)는 사용자(3)의 사용자 정보로서, 신체적 상태 정보 및 심리적 상태 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
생성부(120)는 획득부(110)에서 획득된 사용자 정보를 분석하여 파악된 사용자의 상태를 고려하여, 사용자(3)의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 사용자의 상태는 사용자(3)의 컨디션(condition) 상태(즉 사용자의 몸의 건강이나 기분 등의 상태)나 질환(질병) 상태 등을 포함하는 개념으로 이해될 수 있다.
이에 따르면, 사용자의 상태는 예시적으로 변비, 설사, 감기, 빈혈, 고혈압, 저혈압, 오한, 몸살, 비만, 당뇨병, 뇌졸중 등의 증상의 존재 여부에 대한 상태 정보를 의미할 수 있다. 즉, 생성부(120)는 획득된 사용자 정보를 분석함으로써, 사용자의 상태로서 사용자(3)가 변비가 있는지, 감기가 걸렸는지, 고혈압이 있는지, 몸살이 걸렸는지 등의 상태를 파악할 수 있다. 이후, 생성부(120)는 파악된 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다. 즉, 생성부(120)는 파악된 사용자의 상태에 맞는 유산균들의 정보를 조합한 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다.
이때, 생성부(120)는 후술하는 스크리닝부(140)에 의해 도출되는 표현형 분석의 결과 내지 포스트바이오틱스 스크리닝(screening, 선별)의 수행 결과를 기반으로, 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다. 스크리닝부(140)에 대한설명은 후술하여 보다 자세히 설명하기로 한다.
즉, 생성부(120)는 스크리닝부(140)에 의한 표현형 분석의 결과(혹은 표현형 분석의 결과인 포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과)를 기반으로, 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다.
제어부(130)는 본 장치(100) 내 각 부(110, 120, 130, 140)의 동작 뿐만 아니라 본 시스템(1)에 포함된 각 구성들(사용자 단말이나 생체 신호 계측 기기 등)의 동작을 제어할 수 있다.
제어부(130)는, 생성부(120)에서 생성된 유산균 조합 정보를 사용자(3)에게 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서 제공할 수 있다.
이때, 제어부(130)는 앞서 설명한 바와 같이 맞춤 추천 유산균 조합 정보를, 네트워크(10)를 통해 본 장치(100)에 자체 구비된 디스플레이부(미도시), 사용자 단말(20) 및 생체 신호 계측 기기(21) 중 적어도 하나로 제공할 수 있다. 제어부(130)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 디스플레이부(미도시), 사용자 단말(20) 및 생체 신호 계측 기기(21) 중 적어도 하나로 제공하여 그 화면에 표시되도록 함으로써, 사용자가 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 제공받을 수 있도록 할 수 있다.
구체적으로, 일예로 제어부(130)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 본 장치(100)에 도면에 도시하지는 않았으나 본 장치(100)에 자체 구비된 디스플레이부(미도시)에 표시함으로써 사용자에게 제공할 수 있다. 다른 일예로, 본 장치(100)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 네트워크(10)를 통해 사용자 단말(20)로 전송하여 사용자 단말(20)의 화면에 표시되도록 함으로써, 사용자에게 제공할 수 있다. 또 다른 일예로, 본 장치(100)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 네트워크(10)를 통해 생체 신호 계측 기기(21)로 전송하여 생체 신호 계측 기기(21)의 화면에 표시되도록 함으로써, 사용자에게 제공할 수 있다. 즉, 본 장치(100)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보를, 본 장치(100)에 자체 구비된 디스플레이부(미도시), 사용자 단말(20) 및 생체 신호 계측 기기(21) 중 적어도 하나로 제공하여 표시되도록 함으로써, 사용자에게 제공할 수 있다.
다시 말해, 사용자(3)는 디스플레이부(미도시), 사용자 단말(20) 및 생체 신호 계측 기기(21) 중 적어도 하나를 통하여, 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 제공받을 수 있다.
이하에서는, 스크리닝부(140)에 대하여 보다 상세히 설명하기로 한다. 스크리닝부(140)는 배양된 유산균 내 복수의 대사체에 대한 표현형 분석을 통해 포스트바이오틱스 스크리닝(선별)을 수행할 수 있다. 이를 통해, 스크리닝부(140)는 분석 결과로서, 표현형 분석의 결과 혹은 포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과를 제공(출력)할 수 있다.
이때, 본원에서 언급되는 표현형 분석의 결과와 포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과는 스크리닝부(140)에 의해 제공되는 결과 정보로서, 서로 동일한 것을 의미할 수 있다. 따라서, 표현형 분석의 결과라는 용어와 포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과라는 용어는 서로 혼용되어 사용될 수 있다. 스크리닝부(140)에 대한 설명은 도 3 및 도 4를 함께 참조하여 보다 쉽게 이해될 수 있다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의해 수행되는 포스트바이오틱스 스크리닝 방법(특히, 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법)의 순서를 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 4는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의해 수행되는 포스트바이오틱스 스크리닝 방법의 제조 공정 모식도를 개략적으로 나타낸 도면이다.
후술하는 설명에서는, 스크리닝부(140)에 의해 수행되는 포스트바이오틱스 스크리닝 방법(즉, 맞춤형 표스트바이오틱스 스크리닝 방법)이 일예로 본원의 제1 측면에 따른 스크리닝 방법이라 달리 지칭될 수 있다.
도 2 내지 도 4를 참조하면, 스크리닝부(140)는 배양부(141), 추출부(142), 분석부(143), 변환부(144), 그룹화부(145) 및 표현형 분석부(146)를 포함할 수 있다.
스크리닝부(140)는 배양된 유산균 내 복수의 대사체에 대한 표현형 분석을 통해 포스트바이오틱스 스크리닝을 수행할 수 있다.
구체적으로, 단계S100에서 배양부(141)는, 유산균을 배양하는 단계를 수행할 수 있다.
여기서, 유산균은 락토바실러스 플란타럼(Lactobacillus plantarum), 락토바실러스 아시도필러스(Lactobacillus acidophilus), 락토바실러스 람노수스(Lactobacillus rhamnosus), 락토바실러스 살리바리우스(Lactobacillus salivarius), 락토바실러스 브레비스(Lactobacillus brevis), 락토바실러스 헬베티쿠스(Lactobacillus helveticus), 락토바실러스 퍼멘툼(Lactobacillus fermentum), 락토바실러스 파라카세이(Lactobacillus paracasei), 락토바실러스 카세이(Lactobacillus casei), 락토바실러스 델브루에키(Lactobacillus delbrueckii), 락토바실러스 레우테리(Lactobacillus reuteri), 락토바실러스 부츠네리(Lactobacillus buchneri), 락토바실러스 가세리(Lactobacillus gasseri), 락토바실러스 존스니(Lactobacillus johonsonii), 락토바실러스 케피르(Lactobacillus kefir), 락토코쿠스 락티스(Lactococcus lactis), 비피도박테리움 브레브(Bifidobacterium breve), 비피도박테리움 애니말리스 락티스(Bifidobacterium animalis subsp. lactis), 비피도박테리움 롱굼(Bifidobacterium longum). 비피도박테리움 비피듐(Bifidobacterium bifidum), 비피도박테리움 인판티스(Bifidobacterium infantis), 비피도박테리움 수도롱굼(Bifidobacterium pseudolongum), 비피도박테리움 써모필룸 (Bifidobacterium themophilum), 및 비피도박테리움 아돌센티스 (Bifidobacterium adolescentis), 스트렙토코쿠스 서모필루스(Streptococcus thermophilus) 및 이들의 조합들로 이루어진 군으로부터 선택되는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
예를 들어, 유산균은 락토바실러스 플란타럼(Lactobacillus plantarum)일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
유산균에서 가장 큰 속인 락토바실러스에 속하는 락토바실러스 플란타럼은 식품의 발효 및 보존 과정뿐만 아니라 프로바이오틱스로 널리 사용되는 주요 기능성 미생물로서, 빠른 적응성과 다양한 대사 경로로 인해 식물 및 동물의 내장과 같은 다양한 자연 환경에서 발견되는 것일 수 있다.
단계S100에서 배양부(141)는, 배양 시간, 배양 온도, pH, 광량, 영양분, 기체상 환경, 혐기성 조건, 일부 혐기성 조건, 호기성 조건, 무산소성 조건 및 이들의 조합들로 이루어진 군으로부터 선택되는 배양 환경을 변화시키면서 유산균의 배양을 수행할 수 있다.
예를 들어, 유산균은 혐기성 조건, 일부 혐기성 조건, 호기성 조건의 배양 환경에서 각각 배양되는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
유산균의 배양 환경에 따라 생성되는 대사체가 다르기 때문에, 스크리닝부(140)는 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법의 수행을 통해 배양 환경별로 그룹화 된 유산균 대사체 리스트를 제공할 수 있는 장점을 가질 수 있다. 따라서, 배양 환경별로 그룹화 된 유산균 대사체의 표현형을 분석하여 상관관계를 해석하면 개인별 또는 질환별(질병별) 유효한 유산균 및 대사체 리스트를 확보할 수 있고, 이를 바탕으로 개인별 또는 질환별 맞춤형 활성 균주 추출물의 조합 또는 포스트바이오틱스의 조합(즉, 유산균 혹은 대사체의 조합)에 관한 정보를 제공할 수 있다.
즉, 스크리닝부(140)는 배양 환경별로 그룹화 된 유산균 대사체의 표현형을 분석하여 상관관계를 해석함으로써, 개인별 또는 질환별(질병별) 유효한 유산균 및 대사체 리스트(리스트 정보)를 생성하여 제공할 수 있다. 이를 바탕으로 스크리닝부(140)는 개인별 또는 질환별 맞춤형 활성 균주 추출물의 조합 또는 포스트바이오틱스의 조합(즉, 유산균 혹은 대사체의 조합)에 관한 정보를 제공할 수 있다. 생성부(120)는 이러한 스크리닝부(140)에 의해 제공되는 정보를 기반으로 하여, 기 파악된 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보(즉, 해당 사용자의 상태에 맞춤화된 맞춤형 유산균 조합 정보)를 생성할 수 있다.
다음으로, 단계S200에서 추출부(142)는, 단계S100에서(즉, 배양부에 의해) 배양된 유산균으로부터 복수의 대사체를 추출하는 단계를 수행할 수 있다.
대사체학(Metabolomics)은 미생물, 조직 및 체액과 같은 생물학적 샘플에서 내인성 및 외인성 작은 크기의 대사 산물을 포괄적으로 분석하는 것을 의미한다. 대사체학은 임상 질병 진단, 식물 화학, 인간 영양, 식품 품질 및 환경 과학과 같은 많은 연구 분야에서 활용되고 있다.
미생물학에서 대사 산물은 세포 내 대사 산물(대사물질)과 세포 외부에서 분비되는 세포 외 대사 산물(대사물질)로 나눌 수 있다. 이러한 대사 산물은 세포의 성장 단계에 따라 생성되는 대사 산물에 변화가 있다.
일예로 추출부(142)에서 추출되는 대사체는, 아미노산, 탄수화물, 지질, 벤제노이드, 펩타이드, 비타민, 유기산, 뉴클레오사이드, 뉴클레오타이드, 페닐프로파노이드, 유기 화합물, 핵산, 지방산 및 이들의 조합들로 이루어진 군으로부터 선택되는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
다음으로, 단계S300에서 분석부(143)는, 단계S200에서 추출부(142)에 의해 추출된 복수의 대사체를 다중 질량 분광법을 이용하여 분석하는 단계를 수행할 수 있다.
이때, 분석부(143)가 분석시 이용하는 다중 질량 분광법은 일예로 액체크로마토그래피-질량분석(LC/MS), 기체크로마토그래피-질량분석(GC/MS), 역상액체크로마토그래피-질량분석(RPLC/MS), 친수성상호작용크로마토그래피-질량분석(HILIC/MS), 모세관 전기이동 질량 분석(CE-MS) 및 이들의 조합들로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 이용하여 수행되는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
예를 들어, 다중 질량 분광법은 액체크로마토그래피-질량분석(LC/MS)일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
기체크로마토그래피-질량분석(GC/MS)은 대사체학에서 일반적으로 사용되는 플랫폼이며 지방산 및 유기산과 같은 휘발성 화합물의 측정에 장점이 있다. 그러나, GC/MS 는 고온의 열을 사용하기 때문에 분석물이 열적으로 안정적이고 휘발성이 있어야 한다는 제한이 있으며, 분석할 수 있는 질량 범위가 제한적이라는 한계점이 있다.
GC/MS 에 비해 액체크로마토그래피-질량분석(LC/MS)으로 더 광범위한 화학 종을 분석할 수 있다. 역상액체크로마토그래피-질량분석(RPLC/MS)은 가장 널리 사용되는 분리 기술이며 비극성 및 약극성 화합물을 분리하는데 장점이 있다. 그러나, 높은 친수성, 이온성 및 극성 분자의 분석에는 한계점이 있다.
또한, 친수성상호작용크로마토그래피-질량분석(HILIC/MS)은 극성 대사 산물 분석을 위한 RPLC 의 대안으로 대두되고 있다.
대사체학은 포괄적인 대사 프로파일링을 목표로 하지만 전체 대사 산물을 분석하는 단일 분석 방법은 없는 실정이다. 이에, 최근 신진 대사 물리학에서 크로스 플랫폼 접근 방식이 적용되었으며, 보완 플랫폼의 데이터를 결합하여 대사체 커버리지를 확장하기 위해 하나 이상의 분석 플랫폼 조합을 이용하는 방법이 주목받고 있다.
이에, 본 장치(100) 내 스크리닝부(140)는 일예로 GC/MS, RPLC/MS 및 HILIC/MS 를 기반으로 한 교차 플랫폼 접근 방식을 적용함으로써, 표적 분석과 비표적 분석의 포괄적인 프로파일링 결합 교차 플랫폼을 제공할 수 있는 장점을 가질 수 있다. 이에 따라, 스크리닝부(140)는 분석되는 대사체 범위를 최대화 할 수 있는 장점을 가질 수 있다.
다음으로, 단계S400에서 변환부(144)는, 단계S300에서 분석부(143)에 의한 분석 결과(즉, 다중 질량 분광법을 이용한 분석 결과)를 통계 가능한 수치로 변환하는 단계를 수행할 수 있다.
다음으로, 단계S500에서 그룹화부(145)는, 단계S400에서 변환부(144)에 의해 변환된 수치에 다변량 통계 분석을 적용하여, 추출부(142)에서 추출된 복수의 대사체를 그룹화하는 단계를 수행할 수 있다.
이때, 그룹화부(145)는 균주별 또는 배양 환경별로 차이를 나타내는 대사체를 그룹화(복수개의 그룹으로 그룹화)할 수 있다.
이때, 그룹화부(145)가 그룹화시 이용하는 다변량 통계 분석은, 일예로 부분최소자승판별분석(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA), 계층적 군집분석(hierarchical clustering analysis, HCA), 주성분분석(principal component analysis, PCA), PCA 유래 스코어 플롯(score plot)분석, 부분최소제곱회기(partial least squares, PLS)분석 및 이들의 조합들로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 이용하여 수행되는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
종래의 포스트바이오틱스의 경우 박테리오신, SFA, 아연, 올리고당, 특정 균주 추출물 등을 사용함으로써, 타겟 질환에 관계없이 일반적인 유산균주들의 배양만을 촉진하는 한계점이 있었다.
이에 반해, 본 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의해 수행되는 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법에 의하면(즉, 스크리닝부에 의하면), 스크리닝부(140)가 유산균 대사체를 그룹화하여 표현형을 분석함으로써 타겟 질환과 직접적인 관련이 있는 유산균 또는 대사체를 선택하여 제공할 수 있기 때문에, 종래의 포스트바이오틱스의 한계점을 극복한 개인별 또는 질환별 맞춤형 포스트바이오틱스를 제공할 수 있다.
다음으로, 단계S600에서 표현형 분석부(146)는, 그룹화부(145)에 의해 그룹화 된 대사체의 표현형(phenotype)을 분석하는 단계를 수행할 수 있다.
이때, 표현형 분석부(146)는 일예로 질병 특이적인 표현형을 분석하는 것을 포함하는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 표현형 분석부(146)는 그룹화 된 대사체(그룹화된 유산균 대사체)의 표현형을 분석하여 상관관계를 해석함으로써, 개인별 또는 질환별 유효한 유산균 및 대사체 리스트를 생성(확보)하여 제공할 수 있다. 이를 바탕으로 표현형 분석부(146)는 개인별 또는 질환별(질병별) 맞춤형 활성 균주 추출물의 조합 또는 포스트바이오틱스의 조합에 관한 정보를 제공할 수 있다.
또한, 표현형 분석부(146)는 시험관 내 시험(in vitro test), 동물시험, 기관시험, 세포시험, 생체 내 시험(in vivo test) 및 이들의 조합들로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 이용하여 그룹화 된 대사체의 표현형의 분석을 수행할 수 있다.
종래의 프로바이오틱스의 경우, 유산균의 장내 기능에 대해 아직 정확한 기작 규명이 부족한 상황에서, 우리 몸에서 실제로 유익한 역할을 하는 물질이 아닌 균주 의존적인 접근법을 사용하는 한계점이 있었다.
이에 반해, 본 장치(100)의 스크리닝부(140)는 우리 몸에서 실제로 유익한 역할을 하는 유산균 대사체를 그룹화하여 표현형을 분석함으로써, 기존의 균주 의존적인 한계를 극복하고 실제 생리적인 활성과 직접적인 관련이 있는 포스트바이오틱스를 질환별 또는 개인별 맞춤형 최적의 조합으로 설계할 수 있는 데이터(정보)를, 표현형 분석의 결과(포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과) 정보로서 제공할 수 있다.
예시적으로, 배양부(141)에서 배양된 유산균이 제1 유산균, 제2 유산균 및 제3 유산균이 존재한다고 하자. 그리고, 추출부(142)에 의한 대사체 추출 결과, 배양된 제1 유산균으로부터 제1 대사체 내지 제3 대사체를 추출하고, 배양된 제2 유산균으로부터 제4 대사체 및 제5 대사체를 추출하고, 배양된 제3 유산균으로부터 제6 대사체 및 제7를 추출하였다고 하자.
이후, 스크리닝부(140)는 추출된 복수의 대사체(일예로 제1 대사체 내지 제7 대사체)에 대하여, 분석부(143)에 의한 분석, 변환부(144)에 의한 수치 변환 및 그룹화부(145)에 의한 그룹화 과정을 수행할 수 있다.
이때, 그룹화부(145)에 의한 그룹화의 결과, 그룹화된 제1 그룹(제1 대사체 그룹)에는 제1 대사체, 제4 대사체, 제6 대사체 및 제7 대사체가 포함되어 있다고 하자. 또한, 그룹화된 제2 그룹(제2 대사체 그룹)에는 제2 대사체, 제3 대사체, 및 제5 대사체가 포함되어 있다고 하자.
이후 표현형 분석부(146)는 그룹화된 대사체의 표현형을 분석하여 상관관계를 해석함으로써, 개인별 또는 질환별(질병별) 유효한 유산균 및 대사체 리스트를 생성하여 제공할 수 있다.
예시적으로, 표현형 분석부(146)는 그룹화된 제1 그룹 내 대사체(일예로, 제1 대사체, 제4 대사체, 제6 대사체 및 제7 대사체)의 표현형을 분석하여 그들 간의 상관관계를 해석함으로써, 제1 그룹에 속해있는 대사체들(즉, 제1 대사체, 제4 대사체, 제6 대사체 및 제7 대사체)이 일예로 질환(질병)으로서 감기의 예방에 유효한 대사체들임을 나타내는 감기 관련 대사체 리스트를 생성하여 제공할 수 있다. 이에 따르면, 표현형 분석부(146)에 의해 생성된 감기 관련 대사체 리스트에는 제1 대사체, 제4 대사체, 제6 대사체 및 제7 대사체에 관한 정보가 리스트로 포함되어 있을 수 있다. 스크리닝부(140)는 이러한 표현형 분석부(146)에 의해 생성된 감기 관련 대사체 리스트를 표현형 분석의 결과(포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과) 정보로서 제공(출력)할 수 있다.
다만, 이에만 한정되는 것은 아니고, 표현형 분석부(146)는 그룹화된 제1 그룹 내 대사체(일예로, 제1 대사체, 제4 대사체, 제6 대사체 및 제7 대사체)의 표현형을 분석하여 그들 간의 상관관계를 해석함으로써, 제1 그룹에 속해있는 대사체에 대응하는 유산균들이 일예로 질환(질병)으로서 감기의 예방에 유효한 유산균들임을 나타내는 감기 관련 유산균 리스트를 생성하여 제공할 수 있다. 이에 따르면, 표현형 분석부(146)에 의해 생성된 감기 관련 유산균 리스트에는 제1 유산균, 제2 유산균 및 제3 유산균에 관한 정보가 리스트로 포함되어 있을 수 있다. 스크리닝부(140)는 이러한 표현형 분석부(146)에 의해 생성된 감기 관련 유산균 리스트를 표현형 분석의 결과(포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과) 정보로서 제공(출력)할 수 있다.
다른 일예로, 표현형 분석부(146)는 그룹화된 제2 그룹 내 대사체(일예로, 제2 대사체, 제3 대사체, 및 제5 대사체)의 표현형을 분석하여 그들 간의 상관관계를 해석함으로써, 제2 그룹에 속해있는 대사체들(즉, 제2 대사체, 제3 대사체, 및 제5 대사체)이 일예로 질환(질병)으로서 변비의 예방에 유효한 대사체들임을 나타내는 변비 관련 대사체 리스트를 생성하여 제공할 수 있다. 이에 따르면, 표현형 분석부(146)에 의해 생성된 변비 관련 대사체 리스트에는 제2 대사체, 제3 대사체, 및 제5 대사체에 관한 정보가 리스트로 포함되어 있을 수 있다. 스크리닝부(140)는 이러한 표현형 분석부(146)에 의해 생성된 변비 관련 대사체 리스트를 표현형 분석의 결과(포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과) 정보로서 제공(출력)할 수 있다.
다만, 이에만 한정되는 것은 아니고, 표현형 분석부(146)는 그룹화된 제2 그룹 내 대사체(일예로, 제2 대사체, 제3 대사체, 및 제5 대사체)의 표현형을 분석하여 그들 간의 상관관계를 해석함으로써, 제2 그룹에 속해있는 대사체에 대응하는 유산균들이 일예로 질환(질병)으로서 변비의 예방에 유효한 유산균들임을 나타내는 변비 관련 유산균 리스트를 생성하여 제공할 수 있다. 이에 따르면, 표현형 분석부(146)에 의해 생성된 변비 관련 유산균 리스트에는 제1 유산균 및 제2 유산균에 관한 정보가 리스트로 포함되어 있을 수 있다. 스크리닝부(140)는 이러한 표현형 분석부(146)에 의해 생성된 감기 관련 유산균 리스트를 표현형 분석의 결과(포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과) 정보로서 제공(출력)할 수 있다.
이처럼, 스크리닝부(140)에 의해 표현형 분석의 결과(포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과) 정보의 제공이 이루어지면, 생성부(120)는 스크리닝부(140)에 의해 제공되는 표현형 분석의 결과(일예로, 감기 관련 대사체/유산균 리스트, 변비 관련 대사체/유산균 리스트 등)를 기반으로, 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다.
예시적으로 사용자의 상태가 변비인 경우라고 하자. 이러한 경우, 생성부(120)는 표현형 분석의 결과를 기반으로 하여, 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보로서 '제1 유산균 및 제2 유산균에 관한 정보가 포함된 조합 정보'를 생성할 수 있다. 제어부(130)는 이러한 생성된 유산균 조합 정보를 사용자의 개인 상태에 맞춤화된 맞춤(맞춤형) 유산균 조합 정보로서 제공할 수 있다.
다른 예로, 사용자의 상태가 감기인 경우, 생성부(120)는 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보로서 '제1 유산균, 제2 유산균 및 제3 유산균에 관한 정보가 포함된 조합 정보'를 생성할 수 있다. 제어부(130)는 이러한 생성된 유산균 조합 정보를 사용자 개개인의 상태에 맞춤화된 맞춤(맞춤형) 유산균 조합 정보로서 제공할 수 있다.
상술한 스크리닝부(140)는 표현형 분석부(146)에 의해 유산균의 대사체를 그룹화하여 표현형을 분석함으로써, 개인별 또는 질환별 맞춤형 포스트바이오틱스를 스크리닝할 수 있으며, 이러한 스크리닝의 수행 결과(즉, 포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과)를 제공(출력)할 수 있다. 이후 생성부(120)는 이러한 스크리닝부(140)에 의해 제공되는 스크리닝 된 포스트바이오틱스(즉, 포스트바이오틱스 스크리닝의 수행 결과)를 활용하여 개인별 또는 질환별로 맞춤화된 최적의 조합(일예로, 사용자(3) 개개인에 맞춤화된 유산균 혹은 대사체의 조합을 갖는 조합 정보)를 생성할 수 있다.
상술한 본원의 일예에서는, 생성부(120)가 유산균 조합 정보를 생성하는 것으로 예시하였으나, 이에만 한정되는 것은 아니고, 이러한 유산균과 관련하여 대사체 조합 정보를 생성할 수도 있다. 이에 따르면, 제어부(130)는 사용자에게 맞춤형 정보로서 맞춤 추천 유산균 조합 정보만 제공하는 것이 아니라, 이 외에도 맞춤 추천 대사체 조합 정보를 제공할 수도 있다.
즉, 제어부(130)는 사용자의 상태에 맞춤화된 대사체를 생성하는 유산균들의 정보를 조합한 유산균 조합 정보를, 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서 제공할 수 있다.
상술한 바에 따르면, 본 장치(100)는 스크리닝부(140)에 의해 수행되는 포스트바이오틱스 스크리닝 방법(즉, 본원의 제1 측면에 따른 스크리닝 방법)을 제공할 수 있다.
뿐만 아니라, 본 장치(100)는 상술한 본원의 제1 측면에 따른 스크리닝 방법)으로 스크리닝 된 맞춤형 포스트바이오틱스를 포함하는 포스트바이오틱스 조성물을 제조하는 단계를 포함하는 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물 제조 방법을 제공할 수 있다. 이하 설명에서는 이러한 본 장치(100)에 의해 제공 가능한 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물 제조 방법이 본원의 제2 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물 제조 방법이라 달리 지칭될 수 있다.
본원의 제2 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물 제조 방법에 대하여, 본원의 제1 측면과 중복되는 부분들에 대해서는 상세한 설명을 생략하였으나, 그 설명이 생략되었더라도 본원의 제1 측면에 기재된 내용은 본원의 제2 측면에 동일하게 적용될 수 있다.
종래의 프로바이오틱스 조성물의 경우 균주 의존적으로 조성물을 제조하였기 때문에 실제 생리적인 활성과 상관 관계가 떨어지므로 개인별 또는 질환별 맞춤형 조성물을 제공하기 어렵다는 한계점이 있었다.
이에 반해, 본원의 제2 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물 제조 방법은 기존의 균주 의존적인 한계를 극복하고 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법을 활용함으로써 실제 생리적인 활성과 직접적인 관련이 있는 포스트바이오틱스를 질환별 또는 개인별 맞춤형 최적의 조합으로 설계하여 개인별 또는 질환별 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물을 제조할 수 있다.
또한, 본 장치(100)는 상술한 본원의 제2 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물 제조 방법)으로 제조된 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물을 제공할 수 있다. 이하 설명에서는 이러한 본 장치(100)에 의해 제공 가능한 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물이 본원의 제3 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물이라 달리 지칭될 수 있다. 또한, 이러한 본원의 제3 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물은 이하 설명에서 간략히 상기 조성물이라 지칭될 수 있다.
본원의 제3 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물에 대하여, 본원의 제1 측면 및 제2 측면과 중복되는 부분들에 대해서는 상세한 설명을 생략하였으나, 그 설명이 생략되었더라도 본원의 제1 측면 및 제2 측면에 기재된 내용은 본원의 제3 측면에 동일하게 적용될 수 있다.
종래의 프로바이오틱스의 경우, 장 점막에 부착해 유해균을 제거하는 데 일정한 시간이 필요하다는 문제점이 있었다. 이에 반해, 본원의 제3 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물은 프로바이오틱스가 내놓는 대사산물인 포스트바이오틱스를 직접적으로 제공함으로써, 장 점막 부착의 과정을 생략할 수 있으며, 유해균을 직접 사멸하고 장 점막 면역을 빠르게 활성화시킬 수 있는 장점이 있다.
또한, 종래의 프로바이오틱스의 경우, 위산과 담즙산에 사멸하고, 대사산물의 생산 과정을 거치기 때문에, 많은 양을 투여해야 하는 문제점이 있었다.
이에 반해, 본원의 제3 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물은 위산과 담즙산에 사멸하지 않아 많은 양이 필요 없고, 대사산물의 생산 과정 없이 곧바로 간, 심장, 세포 등으로 전달되기 때문에 효능이 상대적으로 빠르고 효과도 크다는 장점이 있다.
또한, 본원의 제3 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물은 질병의 예방 또는 치료를 위한 식품, 건강기능성 식품 및 의약품 등 다양한 분야에서 응용이 가능하다는 장점이 있다.
일예로, 본 장치(100)에 의해 제공 가능한 조성물(즉, 본원의 제3 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물)은, 약학적으로 허용 가능한 담체, 부형제, 희석제 및 이들의 조합들로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 추가 포함하는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
여기서, 담체, 부형제 및 희석제는, 각각 독립적으로, 락토즈, 덱스트로즈, 수크로스, 솔비톨, 만니톨, 자일리톨, 에리스리톨, 말티톨, 전분, 아카시아 고무, 알지네이트, 젤라틴, 칼슘 포스페이트, 칼슘 실리케이트, 셀룰로즈, 메틸 셀룰로즈, 미정질 셀룰로스, 폴리비닐 피롤리돈, 물, 메틸히드록시벤조에이트, 프로필히드록시벤조에이트, 탈크, 마그네슘 스테아레이트, 광물유 및 이들의 조합들로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 추가 포함하는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 본 장치(100)에 의해 제공 가능한 조성물(즉, 본원의 제3 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물)은 산제, 과립제, 정제, 캡슐제, 현탁액, 에멀젼, 시럽, 에어로졸, 외용제, 좌제, 멸균 주사용액 및 이들의 조합들로 이루어진 군으로부터 선택되는 형태로 투여되는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
제제화할 경우에는 보통 사용하는 충진제, 증량제, 결합제, 습윤제, 붕해제, 계면활성제 등의 희석제 또는 부형제를 사용하여 조제된다. 경구투여를 위한 고형제제에는 정제, 환제, 산제, 과립제, 캡슐제 등이 포함되며, 이러한 고형제제는 상기 화합물은 적어도 하나 이상의 부형제, 예를 들면, 전분, 칼슘카보네이트(calcium carbonate), 수크로스(sucrose), 락토오스(lactose) 또는 젤라틴 등을 섞어 조제한다.
또한 단순한 부형제 이외에 마그네슘 스테아레이트, 탈크 같은 윤활제들도 사용된다. 경구를 위한 액상 제제로는 현탁제, 내용액제, 유제, 시럽제 등이 해당되는데 흔히 사용되는 단순희석제인 물, 리퀴드 파라핀 이외에 여러 가지 부형제, 예를 들면 습윤제, 감미제, 방향제, 보존제 등이 포함될 수 있다.
비경구 투여를 위한 제제에는 멸균된 수용액, 비수성용제, 현탁제, 유제, 동결건조 제제, 좌제가 포함된다. 비수성용제, 현탁제로는 프로필렌글리콜(propylene glycol), 폴리에틸렌 글리콜, 올리브 오일과 같은 식물성 기름, 에틸올레이트와 같은 주사 가능한 에스테르 등이 사용될 수 있다. 좌제의 기제로는 위텝솔(witepsol), 마크로골, 트윈(tween) 61, 카카오지, 라우린지, 글리세로제라틴 등이 사용될 수 있다.
상기 조성물(즉, 본원의 제3 측면에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 조성물)의 사용량은 환자의 나이, 성별, 체중에 따라 달라질 수 있으며, 약효가 충분히 발휘될 수 있도록 일일 1회 내지 수회 투여할 수 있다.
또한, 이러한 조성물의 투여량은 투여경로, 질병의 정도, 성별, 체중, 나이 등에 따라서 증감될 수 있다. 따라서, 상기 투여량은 어떠한 면으로든 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다.
상기 조성물은 쥐, 생쥐, 가축, 인간 등의 포유동물에 다양한 경로로 투여될 수 있다. 투여의 모든 방식은 예상될 수 있는데, 예를 들면, 경구, 직장 또는 정맥, 근육, 피하, 비강흡입, 자궁내 경막 또는 뇌혈관내(intracerebroventricular) 주사에 의해 투여될 수 있다.
뿐만 아니라, 본 장치(100)는 맞춤형 사균체 스크리닝 방법을 제공할 수 있으며, 이는 후술하는 설명에서, 설명의 편의상 본원의 제4 측면에 따른 맞춤형 사균체 스크리닝 방법이라 달리 지칭될 수 있다.
본원의 제4 측면에 따른 맞춤형 사균체 스크리닝 방법은, 유산균을 배양하는 단계; 상기 유산균의 사균체를 수득하는 단계; 상기 사균체를 다중 질량 분광법을 이용하여 분석하는 단계; 상기 다중 질량 분광법을 이용한 분석 결과를 통계 가능한 수치로 변환하는 단계; 상기 수치에 다변량 통계 분석을 적용하여 상기 사균체를 그룹화하는 단계; 및 상기 그룹화 된 사균체의 표현형(phenotype)을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 제4 측면에 따른 맞춤형 사균체 스크리닝 방법에 대하여, 본원의 제1 측면과 중복되는 부분들에 대해서는 상세한 설명을 생략하였으나, 그 설명이 생략되었더라도 본원의 제1 측면에 기재된 내용은 본원의 제4 측면에 동일하게 적용될 수 있다.
또한, 본 장치(100)는, 상술한 본원의 제4 측면에 따른 방법으로 스크리닝 된 맞춤형 사균체를 포함하는 조성물을 제조하는 단계를 포함하는 맞춤형 사균체 조성물 제조 방법을 제공할 수 있다. 이는 후술하는 설명에서 본원의 제5 측면에 따른 맞춤형 사균체 스크리닝 방법이라 달리 지칭될 수 있다.
본원의 제5 측면에 따른 맞춤형 사균체 스크리닝 방법에 대하여, 본원의 제4 측면과 중복되는 부분들에 대해서는 상세한 설명을 생략하였으나, 그 설명이 생략되었더라도 본원의 제4 측면에 기재된 내용은 본원의 제5 측면에 동일하게 적용될 수 있다.
이하에서는 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명하고자 하나, 하기의 실시예는 단지 설명의 목적을 위한 것이며 본원의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.
[실시예]
50 ml 의 MRS 브로쓰 배지에서 혐기성 조건, 일부 혐기성 조건, 호기성 조건의 배양 환경에 따라 각각 독립적으로 유산균(Bifidobacterium animalis subsp. animalis, Bifidobacterium animalis subsp. Lactis, Bifidobacterium bifidum, Bifidobacterium breve, Bifidobacterium longum, Bifidobacterium longum subsp. longum, Bifidobacterium pseudocatenulatum, Bifidobacterium thermophilum, Lactobacillus acidophilus, Lactobacillus amylovorus, Lactobacillus coryniformis, Lactobacillus crispatus, Lactobacillus delbrueckii subsp. lactis, Lactobacillus gasseri, Lactobacillus johnsonii, Lactobacillus mucosae, Lactobacillus alimentarius, Lactobacillus casei, Lactobacillus curvatus, Lactobacillus paracasei, Lactobacillus paracasei subsp. paracasei,Lactobacillus plantarum, Lactobacillus rhamnosus Lactobacillus sakei, Lactobacillus fermentum, Lactobacillus reuteri, Enterococcus faecalis, Enterococcus faecium (Lactobacillus faecium), Lactococcus lactis, Lactococcus lactis subsp. Lactis, Pediococcus acidilatici (Lactobacillus acidilactici), Pediococcus acidilactici, Streptococcus thermophiles) 을 배양하였다.
구체적으로, 1,000 mL 삼각 플라스크에 500 mL의 MRS 브로쓰를 5% 박테리아 현탁액(O.D 600 nm 1.0)으로 접종하고 MRS 브로쓰에서 37℃, 200 rpm 에서 12 시간 동안 배양하였다.
이어서, 배양 환경별로 배양된 유산균에서 각각 독립적으로 80% 유기 용매 (MeOH : ACN : H2O (2 : 2 : 1 (v / v / v)) 혼합물을 이용하여 세포 내 샘플(I) 및 세포 외 샘플(E1)을 추출하고, 에틸 아세테이트 용매를 이용하여 세포 외 샘플(E1)을 추출하였다.
이어서, GC-TOF-MS 및 UHPLC-LTQ-Orbitrap-MS 를 이용하여 각각 대사체 프로파일링을 수행하였다.
구체적으로, GC-TOF-MS analysis 의 경우, 건조된 샘플에 피리딘 20 mg / L 에 40 ㎕ 의 methoxyamine hydrochloride 를 첨가하여 oximation 을 수행하고 반응 혼합물을 30 ℃ 에서 90 분간 배양하였다. 이어서, 반응 혼합물에 40 ㎕ 의 MSTFA 를 첨가하여 실릴화를 수행 한 후 37℃ 에서 30 분간 배양 하였다. 유도체화된 샘플의 최종 농도는 5,000 ppm(50 mg / mL)의 세포 내 추출물과 20,000 ppm (200 mg / ml)의 세포 외 추출물로 설정되었으며, 추가된 내부 표준 물질로 2-클로로-페닐알라닌(0.5 mg / mL)을 사용하였다(IS). 모든 샘플은 기기 분석에 앞서 Millex GP 0.22 ㎛ 필터(Merck Millipore, Billerica, MA, USA)를 사용하여 여과되었다. 이어서, Agilent 7693 자동 시료 주입기 및 Pegasus HT TOF-MS와 함께 Agilent 7890A GC 시스템을 사용하여 GC-TOF-MS 분석을 수행하였다. Rtx-5MS 모세관 컬럼(30 m x 0.25 mm x 0.25 μm 입자 크기, Restek Corp., Bellefonte, PA)은 1.5 mL / min의 헬륨의 일정한 흐름과 함께 사용되었다. 전면 입구 및 이송 라인 온도는 각각 250℃ 와 240℃ 로 설정되었다. 오븐 온도를 75℃ 에서 2 분 동안 유지 한 다음 300℃ 에서 2 내지 17 분, 15℃ /분 유지 및 최종 유지를 3 분 동안 유지하였다. 전자 이온화는 70 eV로 설정되었고 질량 스펙트럼은 m / z 50 내지 600 범위에서 기록되었다. 총 1 μL 의 유도체화된 샘플을 20 : 1 의 분할 비율로 GC-TOF-MS 에 주입하였다.
UHPLC-LTQ-Orbitrap-MS 의 경우, RPLC-MS 분석을 위해 Phenomenex KINETEX® C18 컬럼(100 mm X 2.1 mm, 1.7 ㎛ 입자 크기; Torrance, CA, USA)에서 크로마토 그래피 분리를 수행하였다. 이동상, 물(A)에서 0.1% v / v 포름산 및 아세토 니트릴(B)에서 0.1% v / v 포름산은 ESI 네거티브 모드에서 사용되었다. 구배 매개 변수는 다음과 같이 설정되었다: 5% 용매 B 를 처음에 1 분 동안 유지 한 다음 9 분에 걸쳐 100% 용매 B 로 선형 증가시킨 다음 1 분 동안 100% 용매 B 에서 유지하고 5% 용매 B 로 3 분 동안 점진적으로 감소시켰다. HILIC-MS 분석을 위해 샘플을 Luna Aminopropyl, 3 μm, 150 mm × 1.0 mm I.D 로 분리하였다. 이동상은 ESI 음성 모드에서 95% 물(A) 및 95% 아세토 니트릴(B)에서 20 mM 암모늄 아세테이트 및 20 mM 수산화 암모늄으로 구성되었다. 100% B 용매(0분 내지 2.5 분)에서 100% A 용매(22.5 분 내지 25 분)까지 선형 구배 용리를 적용하였다. 두 LC 접근법 모두 컬럼 온도는 40℃, 유속은 0.3 mL / min, 주입량은 5 ㎕ 로 설정하였다. MS 데이터는 HESI-II 프로브와 결합된 이온 트랩 질량 분석기(Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA)와 결합된 Orbitrap Velos ProTM 시스템을 사용하여 RPLC-MS 의 경우 100 m/z 내지 1500 m/z, HILIC-MS 의 경우 50 m/z 내지 1000 m/z (음이온 및 양이온 모드)에서 수집되었다. 프로브 히터 및 모세관 온도는 각각 300℃ 및 350℃ 로 설정되었다. 모세관 전압은 네거티브 모드(포지티브 모드, 3.7 Kv)에서 2.5 Kv 로 설정되었다.
이어서, 상기 LC/MS 를 이용한 분석 결과를 통계 가능한 수치로 변환한 후, 상기 수치에 HCA 및 PLS-DA 를 적용하여 상기 복수의 대사체를 그룹화하였다.
[실험예 1]
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의한 포스트바이오틱스 스크리닝 방법(맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법)으로 분석한 유사한 대사체를 가지는 유산균을 분류한 결과를 나타낸 이미지이다.
도 5를 참조하면, 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법은 기존의 균주 의존적인 한계를 극복하고 실제 생리적인 활성과 직접적인 관련이 있는 대사체에 따라 유산균을 분리하였음을 확인할 수 있었다. 이는 그룹화 된 유산균 대사체의 표현형을 분석하여 상관관계를 해석하면 개인별 또는 질환별 유효한 유산균 및 대사체 리스트를 확보할 수 있음을 시사하는 것이다. 이를 바탕으로 개인별 또는 질환별 맞춤형 활성 균주 추출물의 조합 또는 포스트바이오틱스의 조합을 제공할 수 있다.
또한, 대장균의 경우 비교예로서 사용되었으며, 이를 통하여 본원의 실시예에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법을 사용하는 경우, 장내 유산균은 장내 유산균 이외의 균과 다르게 분류된다는 것을 확인할 수 있었다.
도 6 내지 도 8 은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 복수의 대사체의 HCA 분석 결과를 나타낸 이미지이다. 도 9는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 복수의 대사체의 PLS-DA 분석 결과를 나타낸 이미지이다.
구체적으로, 도 6 및 도 9 의 (A) 는 혐기성 환경에서, 도 7 및 도 9 의 (B) 는 일부 혐기성 환경에서, 도 8 및 도 9 의 (C) 는 호기성 환경에서 각각 독립적으로 배양된 유산균의 세포 내 샘플에서 추출한 대사체를 LC/MS 를 이용하여 분석한 결과를 HCA 및 PLS-DA 를 적용하여 그룹화한 결과를 나타낸 이미지이다.
도 6 내지 도 9를 참조하면, 다양한 균주에서 배양 환경별로 다르게 추출되는 대사체를 확인할 수 있었다. 이에 따라, 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법을 통해 제공되는 배양 환경별로 그룹화 된 유산균 대사체 리스트를 확인할 수 있었다. 이는 배양 환경별로 그룹화 된 유산균 대사체의 표현형을 분석하여 상관관계를 해석하면 개인별 또는 질환별 유효한 유산균 및 대사체 리스트를 확보할 수 있음을 시사하는 것이다. 이를 바탕으로 개인별 또는 질환별 맞춤형 활성 균주 추출물의 조합 또는 포스트바이오틱스의 조합을 제공할 수 있다.
[실험예 2]
도 10은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법의 대사체 분석을 위한 추출 용매 및 분석 방법에 따른 9 가지 데이터 세트의 정보를 나타낸 이미지이다.
구체적으로, 본원의 실시예에 따라 추출된 유산균의 세포 내(I) 및 세포 외 샘플(E1, E2)을 기체크로마토그래피-질량분석(GC/MS, G), 역상액체크로마토그래피-질량분석(RPLC/MS, LR) 및 친수성상호작용크로마토그래피-질량분석(HILIC/MS, LH)을 이용하여 분석하였다.
도 11은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 추출 용매 및 분석 방법에 따른 대사체 수를 나타낸 이미지이다.
구체적으로, 본원의 실시예에 따라 추출된 유산균의 I, E1 및 E2 샘플에서 총 263 개의 대사체가 추출되었다.
도 11 의 (A) 를 참조하면, 상기 추출된 대사체에는 73 개의 지방산, 42 개의 아미노산, 18 개의 탄수화물, 14 개의 뉴클레오 사이드, 10 개의 유기산, 9 개의 벤제노이드, 5 개의 페닐프로파노이드 및 15 개의 다양한 유기 화합물이 포함되어 있음을 확인할 수 있었다.
도 11 의 (B) 를 참조하면, 32 개의 세포 내 특이적 화합물과 144 개의 세포 외 특이 적 화합물이 존재하는 것을 확인할 수 있었다.
도 11의 (C) 를 참조하면, 68 개의 GC 특이 화합물, 168 개의 LC 특이 화합물이 존재하는 것을 확인할 수 있었다.
도 12는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 대사체의 분석 방법을 나타내는 대사 경로의 개략도이다. 구체적으로, 12 시간 동안 세포 내 샘플의 대사체를 분석하였다.
도 12를 참조하면, 이를 통하여, 아미노산, 비극성 지방산, 글리세롤 지질은 주로 GC/MS 및 RPLS/MS 에서 검출되고, 극성 지질의 경우 HILIC/MS 에서 검출되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 GC/MS 는 대부분의 아미노산을 분석할 수 있어 표적 분석에 적합하며, HILIC/MS 의 경우, 분석 시간이 길기 때문에 아미노산을 포함한 비표적 분석에 적합함을 시사하는 것이다.
도 13은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 분석 방법에 따른 대사체 수를 나타낸 이미지이다.
도 13을 참조하면, 구체적으로, 본원의 실시예에 따라 추출된 유산균의 세포 내 샘플(I)에서 119 개의 대사체가 추출되었다.
이를 통하여, 상기 세포 내 샘플(I)에서 추출된 대사체에는 27 개의 지방산, 24 개의 아미노산, 14 개의 탄수화물, 12 개의 뉴클레오 사이드, 7 개의 유기산, 4 개의 벤제노이드, 2 개의 페닐프로파노이드 및 5 개의 다양한 유기 화합물이 포함되어 있음을 확인할 수 있었다.
또한, 각 분석법에 대한 커버리지 비율은 G(52.1 %) > LR(41.7 %) > LH(33.1 %) 임을 확인할 수 있었고, 두 가지 방법을 결합하면 G + LR(86.6 %) 의 가장 높은 커버리지, G + LH(72.3 %) 및 LR + LH(59.7 %) 의 커버리지를 확인할 수 있었다.
그러나, 플랫폼이 G + LR 로 구성된 경우 글루코네이트, UMP, 구아닌, 하이포크 산틴과 같은 탄수화물 및 뉴클레오티드 화합물이 누락될 수 있으므로, 커버리지를 최대화하려면 세 가지 조합이 필요하다는 것을 시사하는 것이다.
도 14는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 분석 방법에 따른 대사체 수를 나타낸 이미지이다.
구체적으로, 본원의 실시예에 따라 추출된 유산균의 세포 외 샘플(E1, E2)에서 226 개의 대사체가 추출되었다. E1 의 경우, 세포 외 샘플에 포함된 배양 배지의 설탕, 지질, 물 등 매트릭스를 포함하는 샘플이고, E2 의 경우, 세포 외 샘플에서 액체-액체 분리를 이용하여 매트릭스를 제거한 샘플이다.
도 14 의 (A) 및 (B) 를 참조하면, 상기 세포 외 샘플(E1)에서 추출된 대사체에는 27 개의 지방산, 31 개의 아미노산, 16 개의 탄수화물, 12 개의 뉴클레오사이드, 9 개의 유기산, 4 개의 벤제노이드, 3 개의 페닐프로파노이드, 9 개의 다양한 유기 화합물이 포함되어 있음을 확인할 수 있었다.
또한, 각 분석법에 대한 커버리지 비율은 LH(45.8 %) > G(41.7 %) > LR(37.5 %) 임을 확인할 수 있었고, 두 가지 방법을 결합하면 G + LR(75.7 %) 의 가장 높은 커버리지, G + LH(74.3 %) 및 LR + LH(72.2 %) 의 커버리지를 확인할 수 있었다.
그러나, 플랫폼이 G + LR 로 구성된 경우 아미노산, 지방산, 탄수화물 및 핵산과 같은 광범위한 화합물이 누락될 수 있으므로, 커버리지를 최대화하려면 세 가지 조합이 필요하다는 것을 시사하는 것이다.
도 14 의 (C) 및 (D) 를 참조하면, 상기 세포 외 샘플(E2)에서 추출된 대사체에는 54 개의 지방산, 15 개의 아미노산, 3 개의 탄수화물, 9 개의 뉴클레오사이드, 8 개의 유기산, 9 개의 벤제노이드, 5 개의 페닐프로파노이드, 11 개의 다양한 유기 화합물이 포함되어 있음을 확인할 수 있었다.
또한, 각 분석법에 대한 커버리지 비율은 LH(54.9 %) > LR(53.5 %) > G (33.1 %) 임을 확인할 수 있었고, 두 가지 방법을 결합하면 LR + LH(83.8 %) 의 가장 높은 커버리지, G + LR(81.0 %)과 G + LH(71.8 %) 의 커버리지를 확인할 수 있었다.
이를 통하여, HILIC/MS 가 E2 에 대한 커버리지를 최대화하는 방법이라는 것을 확인할 수 있었다.
도 15는 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치(100) 내 스크리닝부(140)에 의한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법으로 분석한 분석 방법에 따른 대사체 수를 비교한 결과를 나타낸 이미지이다.
구체적으로, 도 15에서, a, d, e 는 기체크로마토그래피-질량분석(GC/MS), b, c, af 는 역상액체크로마토그래피-질량분석(RPLC/MS), c, ef, g 는 친수성상호작용크로마토그래피-질량분석(HILIC/MS)을 이용하여 분석한 결과를 나타낸 것이다.
도 15를 참조하면, 이를 통하여, 세포 내 샘플(I)에서 대사체를 추출하는 능력은 G(2,008) > LH(1,031) > LR(610) 임을 확인할 수 있었고, 세포 외 샘플(E1)에서 대사체를 추출하는 능력은 G(5,470) > LH(2,386) > LR(1,146) 임을 확인할 수 있었으며, 세포 외 샘플(E2)에서 대사체를 추출하는 능력은 LH(3,997) > G(2,643) > LR(2,191) 임을 확인할 수 있었다.
이는 본원의 실시예에 따른 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝 방법은 GC/MS, RPLC/MS 및 HILIC/MS 를 기반으로 한 교차 플랫폼 접근 방식을 적용함으로써, 표적 분석과 비표적 분석의 포괄적인 프로파일링 결합 교차 플랫폼을 제공하는 장점이 있음을 시사하는 것이다.
상술한 바에 따르면, 본 시스템(1) 및 본 장치(100)는 헬스케어를 위한 대사체 기반 개인 맞춤형 유산균 조합 플랫폼의 기능을 제공할 수 있다.
본 장치(100)는 사용자(3) 개인의 신체(심박수, 심벽변이도, 혈압, 맥박, 근손실 정도 등)와 심리(스트레스, 우울, 불안 등 설문문항)을 통해 건강 상태를 측정할 수 있다.
다시 말해, 본 장치(100)의 획득부(110)는 생체 신호 계측 기기(21)를 이용하여 사용자 정보로서, 사용자(3) 개인의 신체(심박수, 심벽변이도, 혈압, 맥박, 근손실 정도 등)와 관련된 건강 상태 정보(즉, 신체적 상태 정보)를 획득(측정)할 수 있다. 또한, 본 장치(100)의 획득부(110)는 사용자 단말(20)을 이용하여 사용자 정보로서, 기 설정된 검사 설문(기 설정된 설문 문항)을 토대로 사용자(3) 개인의 심리(일예로, 스트레스, 우울, 불안 등)과 관련된 건강 상태 정보(즉, 심리적 상태 정보)를 획득(측정)할 수 있다.
본 장치(100)는 일예로 생체 신호 계측 기기를 이용하여 사용자의 신체적 상태 정보로서 대변 상태 정보를 획득할 수 있으며, 이러한 사용자(3)의 대변 관련 정보를 이용하여 대사체 기반의 개인 건강상태(즉, 사용자의 상태)를 체크한 후 헬스케어를 위한 맞춤형 유산균 조합 정보를 제공할 수 있다.
본 장치(100)는 일예로 정기적으로 개인 건강상태(즉, 신체적 상태 정보와 심리적 상태 정보를 포함한 사용자 정보)를 측정한 후 대사체 기반 맞춤형 유산균 조합 정보를 제공할 수 있다.
본 장치(100)는 제어부(130)를 통해 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 맞춤 추천 유산균 조합 정보에는 일예로, 스크리닝부(140)를 통해 제공 가능한 맞춤형 포스트바이오틱스 스크리닝에 관한 정보, 약물 부작용 저감 유산균 대사체 조합 관련 정보(즉, 약물 부작용을 저감시키는 유산균 혹은 대사체의 조합과 관련된 정보), 천연물 활성 증진용 유산균 대차체 조합(즉, 천연물 활성을 증진시키는 유산균 혹은 대사체의 조합과 관련된 정보), 및 대사체 전환능 기반 개인 맞춤형 유산균 조합(즉, 대사체 전환능에 기반한 사용자 개개인에 맞춤화된 유산균 혹은 대사체의 조합과 관련된 정보) 중 적어도 하나가 포함될 수 있다. 다만, 이에만 한정되는 것은 아니고, 본 장치(100)는 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서, 다양한 사용자의 상태(건강 상태), 질병 등에 맞춤화된 유산균들의 조합과 관련된 정보(유산균 조합 정보) 혹은 맞춤화된 대사체의 조합과 관련된 정보(대사체 조합 정보)를 제공할 수 있다.
즉, 본 장치(100)에서는 웨어러블 디바이스나 휴대용 체외 측정기 등이 포함된 생체 신호 계측 기기(21)에 의하여, 사용자의 건강상태(심박수, 심벽변이도, 혈압, 맥박, 근손실 정도, 대변 상태 등)가 측정 및 획득되어 축적될 수 있다. 본 장치(100)는 이러한 사용자의 건강상태에 관한 정보(즉, 신체적 상태 정보)를 고려하여 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다.
또한, 본 장치(100)는 미리 준비된 심리검사 어플리케이션을 통해 획득된 사용자의 심리상태(즉, 심리적 상태 정보)를 함께 고려하여 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다.
본 장치(100)는 사용자의 건강상태(즉, 신체적 상태 정보)와 심리상태(즉, 신체적 상태 정보)에 기초하여 사용자 상태에 맞는 맞춤형 유산균 조합 정보를 생성하여 제공(추천)하는 플랫폼을 제공할 수 있다.
이때, 본 장치(100)에서는 유산균 조합 정보를 제공하기 위해, 다양한 배양 환경별로 유산균을 배양 후 대사체를 추출하여 해석함으로써, 질환 맞춤형 유산균 대사체의 최적 조합 설계를 수행할 수 있다. 구체적으로, 이를 위해, 본 장치(100)는 다양한 배양 환경별로 유산균을 배양한 후, 대사체를 추출하여, metabolite profiling 및 Phenotype 분석을 진행하여 질환 맞춤형 유산균 대사체의 최적 조합의 정보를 생성하고, 이를 기반으로 사용자 상태에 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보를 생성하여 제공할 수 있다.
이러한 본 장치(100) 및 본 시스템(1)은 의약품, 건강기능식품 등의 분야에 효과적으로 적용될 수 있다. 본 장치(100)는 유산균 조합 정보를 제공함으로써, 사용자의 상태(즉, 헬스케어)에 최적으로 맞춤화된 약 제조가 이루어지도록 할 수 있다.
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.
도 16은 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 16에 도시된 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법은 앞서 설명된 본 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 본 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 16을 참조하면, 단계S10에서 획득부는, 사용자에 관한 사용자 정보를 획득할 수 있다.
이때, 단계S10에서 사용자 정보는, 생체 신호 계측 기기로 측정된 사용자의 생체 신호를 기초로 생성된 사용자의 신체적 상태 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 생체 신호 계측 기기는, 사용자의 신체 일부에 착용 가능한 형태로 마련되는 웨어러블 계측 기기 및 사용자에 의해 휴대 가능한 형태로 마련되는 휴대용 체외 진단 기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 단계S10에서 사용자 정보는, 사용자 단말로부터 획득된 기 설정된 검사 설문에 대한 사용자의 응답을 기초로 생성된 사용자의 심리적 상태 정보를 더 포함할 수 있다. 여기서, 기 설정된 검사 설문은, 사용자의 심리 또는 정서의 상태와 관련된 설문을 포함할 수 있다.
다음으로, 단계S11에서 생성부는, 단계S10에서 획득된 사용자 정보를 분석하여 파악된 사용자의 상태를 고려하여, 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다.
다음으로, 단계S12에서 제어부는, 단계S11에서 생성된 유산균 조합 정보를 사용자에게 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서 제공할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법은, 단계S11 이전에, 스크리닝부가 배양된 유산균 내 복수의 대사체에 대한 표현형 분석을 통해 포스트바이오틱스 스크리닝을 수행하는 단계(단계 S13)을 포함할 수 있다.
이때, 단계S13는, 유산균을 배양하는 단계, 배양된 유산균으로부터 복수의 대사체를 추출하는 단계, 추출된 복수의 대사체를 다중 질량 분광법을 이용하여 분석하는 단계, 다중 질량 분광법을 이용한 분석 결과를 통계 가능한 수치로 변환하는 단계, 수치에 다변량 통계 분석을 적용하여 복수의 대사체를 그룹화하는 단계, 및 그룹화 된 대사체의 표현형(phenotype)을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
이러한 경우, 단계S11에서 생성부는, 단계S13에서의 스크리닝 수행에 의한 표현형 분석의 결과를 기반으로 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S10 내지 S13은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 전술한 본원의 일 실시예에 따른 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 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.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 시스템
20: 사용자 단말
21: 생체 신호 계측 기기
100: 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치
110: 획득부 120: 생성부
130: 제어부
140: 스크리닝부
141: 배양부 142: 추출부
143: 분석부 144: 변환부
145: 그룹화부 146: 표현형 분석부

Claims (12)

  1. 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치로서,
    사용자에 관한 사용자 정보를 획득하는 획득부;
    획득된 상기 사용자 정보를 분석하여 파악된 상기 사용자의 상태를 고려하여, 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성하는 생성부; 및
    상기 유산균 조합 정보를 상기 사용자에게 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서 제공하는 제어부를 포함하고,
    상기 사용자 정보는, 생체 신호 계측 기기로 측정된 사용자의 생체 신호를 기초로 생성된 신체적 상태 정보를 포함하되,
    상기 획득부는, 상기 사용자의 순환계 기능을 나타내는 정보, 내분비계 기능을 나타내는 정보, 면역계 기능을 나타내는 정보, 질병 이력 정보를 포함하는 신체적 상태 정보 및 상기 사용자의 심리 정서, 감정 상태를 포함하는 심리적 상태 정보 중 적어도 하나의 상기 사용자 정보를 획득하고,
    상기 유산균 조합 정보 제공 장치는 배양된 유산균 내 복수의 대사체에 대한 표현형 분석을 통해 포스트바이오틱스 스크리닝을 수행하는 스크리닝부를 더 포함하되,
    상기 생성부는 상기 스크리닝부에 의해 배양 환경별로 그룹화 된 유산균 대사체의 표현형 간의 상관관계를 분석한 결과를 기반으로 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성하고,
    상기 스크리닝부는,
    유산균을 배양하는 배양부;
    상기 배양된 유산균으로부터 복수의 대사체를 추출하는 추출부;
    상기 추출된 복수의 대사체를 다중 질량 분광법을 이용하여 분석하는 분석부;
    상기 다중 질량 분광법을 이용한 분석 결과를 통계 가능한 수치로 변환하는 변환부;
    상기 수치에 다변량 통계 분석을 적용하여 상기 복수의 대사체를 그룹화하는 그룹화부; 및
    상기 그룹화 된 대사체의 표현형(phenotype)을 기초하여 상관관계를 분석하고, 분석 결과에 따라 상기 사용자 정보에 대응하는 개인별 또는 질환별 맞춤형 활성 균주 추출물의 조합 또는 포스트바이오틱스의 조합에 관한 정보를 제공하는 표현형 분석부를 포함하는 것인, 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 정보는, 사용자 단말로부터 획득된 기 설정된 검사 설문에 대한 사용자의 응답을 기초로 생성된 심리적 상태 정보를 더 포함하고,
    상기 기 설정된 검사 설문은, 사용자의 심리 또는 정서의 상태와 관련된 설문을 포함하는 것인, 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 생체 신호 계측 기기는,
    상기 사용자의 신체 일부에 착용 가능한 형태로 마련되는 웨어러블 계측 기기 및 상기 사용자에 의해 휴대 가능한 형태로 마련되는 휴대용 체외 진단 기기 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 시스템으로서,
    제1항의 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치; 및
    사용자의 생체 정보를 측정하고, 측정된 생체 정보를 네트워크를 통해 상기 유산균 조합 정보 제공 장치로 전송하는 생체 신호 계측 기기,
    를 포함하는 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    사용자로부터 기 설정된 검사 설문에 대한 사용자의 응답을 입력받고, 입력받은 상기 사용자의 응답을 상기 네트워크를 통해 상기 유산균 조합 정보 제공 장치로 전송하는 사용자 단말,
    을 더 포함하는 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 시스템.
  8. 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 장치에 의해 수행되는 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법으로서,
    (a) 사용자에 관한 사용자 정보를 획득하는 단계;
    (b) 획득된 상기 사용자 정보를 분석하여 파악된 상기 사용자의 상태를 고려하여, 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성하는 단계; 및
    (c) 상기 유산균 조합 정보를 상기 사용자에게 맞춤화된 맞춤 추천 유산균 조합 정보로서 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 (a) 단계에서 상기 사용자 정보는, 생체 신호 계측 기기로 측정된 사용자의 생체 신호를 기초로 생성된 신체적 상태 정보를 포함하되,
    상기 (a) 단계는, 상기 사용자의 순환계 기능을 나타내는 정보, 내분비계 기능을 나타내는 정보, 면역계 기능을 나타내는 정보, 질병 이력 정보를 포함하는 신체적 상태 정보 및 상기 사용자의 심리 정서, 감정 상태를 포함하는 심리적 상태 정보 중 적어도 하나의 상기 사용자 정보를 획득하고,
    (d) 상기 (b) 단계 이전에, 배양된 유산균 내 복수의 대사체에 대한 표현형 분석을 통해 포스트바이오틱스 스크리닝을 수행하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (b) 단계는,
    상기 (d) 단계에서의 스크리닝 수행에 의한 상기 표현형 분석의 결과를 기반으로 상기 사용자의 상태에 대응하는 유산균 조합 정보를 생성하는 것이되,
    상기 (d) 단계는,
    (d1) 유산균을 배양하는 단계;
    (d2) 상기 배양된 유산균으로부터 복수의 대사체를 추출하는 단계;
    (d3) 상기 추출된 복수의 대사체를 다중 질량 분광법을 이용하여 분석하는 단계;
    (d4) 상기 다중 질량 분광법을 이용한 분석 결과를 통계 가능한 수치로 변환하는 단계;
    (d5) 상기 수치에 다변량 통계 분석을 적용하여 상기 복수의 대사체를 그룹화하는 단계; 및
    (d6) 상기 그룹화 된 대사체의 표현형(phenotype)을 기초하여 상관관계를 분석하고, 분석 결과에 따라 상기 사용자 정보에 대응하는 개인별 또는 질환별 맞춤형 활성 균주 추출물의 조합 또는 포스트바이오틱스의 조합에 관한 정보를 제공하는 단계,
    를 포함하는 것인, 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서 상기 사용자 정보는, 사용자 단말로부터 획득된 기 설정된 검사 설문에 대한 사용자의 응답을 기초로 생성된 심리적 상태 정보를 더 포함하고,
    상기 기 설정된 검사 설문은, 사용자의 심리 또는 정서의 상태와 관련된 설문을 포함하는 것인, 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 생체 신호 계측 기기는,
    상기 사용자의 신체 일부에 착용 가능한 형태로 마련되는 웨어러블 계측 기기 및 상기 사용자에 의해 휴대 가능한 형태로 마련되는 휴대용 체외 진단 기기 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 헬스케어를 위한 대사체 기반 유산균 조합 정보 제공 방법.
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