KR102622103B1 - Predicting or Diagnosing Composition for Risk of Diabetic Disease Using Human Intestinal Microbiome, Diagnosing Kit, Method For Providing Information, And Screening Method For Drugs For Preventing Or Treating Diabetes Using The Same - Google Patents

Predicting or Diagnosing Composition for Risk of Diabetic Disease Using Human Intestinal Microbiome, Diagnosing Kit, Method For Providing Information, And Screening Method For Drugs For Preventing Or Treating Diabetes Using The Same Download PDF

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Abstract

본 발명은 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 이를 포함하는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 키트, 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법, 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것으로, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 이와 함께 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 또는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출할 수 있는 제제를 통해 당뇨병 위험도를 예측 또는 진단하고, 당뇨병 예방 또는 치료제를 스크리닝할 수 있도록 하는 것이다.The present invention relates to a composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, a kit for predicting or diagnosing diabetes risk containing the same, a method for providing information for predicting or diagnosing diabetes risk, and a screening method for preventing or treating diabetes, including Lachnospira ( An agent capable of detecting strains of the genus Lachnospira , or together with an agent capable of detecting strains of the Faecalibacterium species, or strains of the Enterobacteriaceae family or strains of the Ruminococcaceae family. The purpose is to predict or diagnose diabetes risk through detectable agents and to screen for diabetes prevention or treatment.

Description

장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법{Predicting or Diagnosing Composition for Risk of Diabetic Disease Using Human Intestinal Microbiome, Diagnosing Kit, Method For Providing Information, And Screening Method For Drugs For Preventing Or Treating Diabetes Using The Same}Composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, diagnostic kit using the same, method for providing information, and screening method for preventing or treating diabetes {Predicting or Diagnosing Composition for Risk of Diabetic Disease Using Human Intestinal Microbiome, Diagnosing Kit, Method For Providing Information, And Screening Method For Drugs For Preventing Or Treating Diabetes Using The Same}

본 발명은 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 진단키트, 그를 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단 정보제공방법 및 그를 이용한 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, a diagnostic kit for predicting or diagnosing diabetes risk using the same, a method for providing information for predicting or diagnosing diabetes risk using the same, and a screening method for preventing or treating diabetes using the same.

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.Advances in next-generation sequencing techniques have made it possible to quickly and accurately measure the types and relative amounts of microorganisms living in an individual's intestines. In particular, this technology uses the 16S ribosomal RNA gene variable region sequence, a conserved region common to intestinal microorganisms, to determine the type and relative amount of microorganisms living in an individual's intestines, and that information can be used as information on the individual's disease or Research is being conducted to determine the relationship between disease information and related biomarkers.

한국등록특허 제1445243호는 장내 세균 군집을 이용한 대사성 및 염증성 질환 예측 또는 진단용 조성물에 관한 것으로, 당뇨병의 예측 또는 진단을 포함하고 있으나, 당뇨병과 연관성을 나타내는 미생물로 아커만시아 뮤시니필라(Akkermansia muciniphila), 박테로이데스 (Bacteroides spp.), 유박테리움 (Eubacterium spp.), 로세부리아(Roseburia spp.), 메타노브레비박터 스미시(Methanobrevibacter smithii), 메타노스파에라 스타츠마네(Methanosphaera stadtmanae), 루미노코커스 오베움(Ruminococcus obeum) 및 파스코락토박테리움(Phascolarctobacterium)으로 이루어진 미생물 군집을 이용하고 있으나, 15쌍의 쌍둥이에서 획득한 분변 시료에서 얻는 결과로서 이로부터 얻는 결과를 일반화하는 것에는 한계가 있었다.Korean Patent No. 1445243 relates to a composition for predicting or diagnosing metabolic and inflammatory diseases using intestinal bacterial communities. It includes prediction or diagnosis of diabetes, but Akkermansia muciniphila is a microorganism associated with diabetes. ), Bacteroides spp ., Eubacterium spp. , Roseburia spp. , Methanobrevibacter smithii , Methanosphaera stadtmanae ), Ruminococcus obeum and Phascolarctobacterium are used, but it is difficult to generalize the results as they are obtained from fecal samples from 15 pairs of twins. There were limits.

유럽등록특허 제2563930호는 제1형 당뇨병의 위험성을 진단하는 방법으로 피칼리박테리움 프라우스니치(Faecalibacterium prausnitzii), 루미노코커스 알부스(Ruminococcus albus), 루미노코커스 브로미(Ruminococcus bromii), 루미노코커스 칼리더스(Ruminococcus callidus), 루미노코커스 플라베파시엔스(Ruminococcus flavefaciens) 등으로 이루어진 클로스트리디움 렙툼(Clostridium leptum) 그룹의 다양성을 분석하는 것을 제시하고 있다.European Patent No. 2563930 is a method for diagnosing the risk of type 1 diabetes, including Faecalibacterium prausnitzii , Ruminococcus albus , Ruminococcus bromii , It presents an analysis of the diversity of the Clostridium leptum group, which consists of Ruminococcus callidus and Ruminococcus flavefaciens .

한국등록특허 제1940445호는 혈액 또는 소변 시료로부터 세균에서 분비되는 세포밖 소포를 시료로 이용하여 메타게놈 분석을 통해 당뇨를 진단하는 방법을 제시하고 있다.Korean Patent No. 1940445 proposes a method of diagnosing diabetes through metagenomic analysis using extracellular vesicles secreted by bacteria from blood or urine samples.

그러나 상기 특허들에서 제시하고 있는 결과들은 혈당이 높은 고위험군과 혈당이 정상인 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 당뇨병과의 연관성을 파악한 본 발명자들이 수행한 연구 결과와 차이가 있었고, 따라서 본 발명자들은 이 연구 결과를 토대로 본 발명을 완성하였다.However, the results presented in the above patents include biomarker microorganisms that can distinguish between high-risk groups with high blood sugar and normal groups with normal blood sugar, combinations of those microorganisms, characteristic base sequences for identifying those microorganisms, and high-risk groups. There was a difference in the pattern of increase and decrease of microorganisms from the results of the study conducted by the present inventors, who identified the relationship with diabetes based on the microbiome obtained from 890 Koreans, and therefore the present inventors completed the present invention based on the results of this study. .

한국등록특허 제1445243호Korean Patent No. 1445243 유럽등록특허 제2563930호European Patent No. 2563930 한국등록특허 제1940445호Korean Patent No. 1940445

본 발명은 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 제공하기 위한 것이다.The present invention is intended to provide a composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, including an agent capable of detecting strains of the genus Lachnospira .

또한 본 발명은 상기 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 포함하는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 키트를 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention is to provide a diabetes risk prediction or diagnosis kit including a composition for diabetes risk prediction or diagnosis using the intestinal microorganisms.

또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 피시험자를 당뇨병 또는 당뇨병 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention includes the steps of detecting a strain of the genus Lachnospira from the genomic DNA of a microorganism obtained from a sample derived from the intestine of a test subject; And when the increase or decrease of strains of the genus Lachnospira in the genomic DNA of microorganisms obtained from intestinal samples of the test subject is compared with the normal group, and the strains of the genus Lachnospira are increased in the genomic DNA of the microorganisms. It is intended to provide an information provision method for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, including the step of diagnosing the test subject as diabetes or a diabetes risk group.

또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주 중에서 선택되는 2 이상의 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및 상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 2 이상의 균주의 상대량을 변수로 하는 당뇨군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 당뇨 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention provides two or more strains selected from among strains of the genus Lachnospira , strains of the Enterobacteriaceae family, and strains of the Ruminococcaceae family from genomic DNA of microorganisms obtained from intestinal samples of test subjects. detecting the relative amount of; And using the results obtained in the detection step to calculate a predicted diabetes risk of the test subject using a multivariate linear model that predicts a diabetes group using the relative amount of the two or more strains as a variable. Using intestinal microorganisms comprising a. It is intended to provide an information provision method for predicting or diagnosing diabetes risk.

또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주의 비율이 증가되어 있는 경우, 또는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 비율이 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 당뇨병 또는 당뇨병 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention relates to strains of the genus Lachnospira , strains of Faecalibacterium , strains of the Enterobacteriaceae family, and Ruminococcaceae ( Ruminococcaceae ) and detecting strains of the family; And in the genomic DNA of microorganisms obtained from intestinal samples of test subjects, Lachnospira genus strains, Coprococcus genus strains, Faecalibacterium species strains, and Enterobacteriaceae family strains. And when the increase or decrease in Ruminococcaceae family strains is increased compared to the normal group, the ratio of Lachnospira genus strains and Enterobacteriaceae family strains in the genomic DNA of the microorganism is increased, Or, if the ratio of Faecalibacterium species strains and Ruminococcaceae family strains is reduced, diagnosing the test subject as diabetes or a diabetes risk group; diabetes risk using intestinal microorganisms including; It is intended to provide a method of providing information for prediction or diagnosis.

또한 본 발명은 당뇨병 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 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출하는 단계; 및 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 증감을 비교하여, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 당뇨병 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention includes the steps of administering a diabetes prevention or treatment candidate to a non-human animal; Detecting strains of the genus Lachnospira from the genomic DNA of microorganisms obtained from intestinal samples before and after treatment of the candidate material; And by comparing the increase or decrease in strains of the genus Lachnospira in the genomic DNA of microorganisms before and after treatment of the candidate material, if the strain of the genus Lachnospira is reduced, the candidate material is used to prevent or treat diabetes. It is intended to provide a screening method for preventing or treating diabetes using intestinal microorganisms, including the step of determining.

본 발명은 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물에 관한 것이다.The present invention relates to a composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, including an agent capable of detecting strains of the genus Lachnospira .

또한 본 발명은 상기 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 포함하는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 키트에 관한 것이다.Additionally, the present invention relates to a kit for predicting or diagnosing diabetes risk, including a composition for predicting or diagnosing diabetes risk using the intestinal microorganisms.

또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 피시험자를 당뇨병 또는 당뇨병 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.In addition, the present invention includes the steps of detecting a strain of the genus Lachnospira from the genomic DNA of a microorganism obtained from a sample derived from the intestine of a test subject; And when the increase or decrease of strains of the genus Lachnospira in the genomic DNA of microorganisms obtained from intestinal samples of the test subject is compared with the normal group, and the strains of the genus Lachnospira are increased in the genomic DNA of the microorganisms. It relates to a method of providing information for predicting or diagnosing the risk of diabetes using intestinal microorganisms, including the step of diagnosing the test subject as diabetes or a diabetes risk group.

또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주 중에서 선택되는 2 이상의 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및 상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 2 이상의 균주의 상대량을 변수로 하는 당뇨군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 당뇨 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.In addition, the present invention relates to strains of the genus Lachnospira , strains of Faecalibacterium , strains of the Enterobacteriaceae family, and Ruminococcaceae ( Ruminococcaceae ) detecting the relative amount of two or more strains selected from the family strains; And using the results obtained in the detection step to calculate a predicted diabetes risk of the test subject using a multivariate linear model that predicts a diabetes group using the relative amount of the two or more strains as a variable. Using intestinal microorganisms comprising a. This relates to a method of providing information for diabetes risk prediction or diagnosis.

또한 본 발명은 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주의 비율이 증가되어 있는 경우, 또는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 비율이 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 당뇨병 또는 당뇨병 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.In addition, the present invention relates to strains of the genus Lachnospira , strains of Faecalibacterium , strains of the Enterobacteriaceae family, and Ruminococcaceae ( Ruminococcaceae ) and detecting strains of the family; And in the genomic DNA of microorganisms obtained from intestinal samples of test subjects, Lachnospira genus strains, Faecalibacterium species strains, Enterobacteriaceae family strains, and Ruminococcaceae family When the increase or decrease in strains is compared to the normal group, the ratio of strains of the genus Lachnospira and strains of the Enterobacteriaceae family is increased in the genomic DNA of the microorganism, or Faecalibacterium species A method for providing information for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, including the step of diagnosing the test subject as diabetes or a diabetes risk group when the ratio of strains and Ruminococcaceae family strains is reduced. It's about.

또한 본 발명은 당뇨병 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 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출하는 단계; 및 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 증감을 비교하여, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 당뇨병 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것이다.In addition, the present invention includes the steps of administering a diabetes prevention or treatment candidate to a non-human animal; Detecting strains of the genus Lachnospira from the genomic DNA of microorganisms obtained from intestinal samples before and after treatment of the candidate material; And by comparing the increase or decrease in strains of the genus Lachnospira in the genomic DNA of microorganisms before and after treatment of the candidate material, if the strain of the genus Lachnospira is reduced, the candidate material is used to prevent or treat diabetes. It relates to a screening method for preventing or treating diabetes using intestinal microorganisms, including the step of determining.

본 발명에서는 한국인 890명의 대상자를 공복혈당을 기준으로 126 mg/dL 이상인 경우는 당뇨군, 100 mg/dL 초과 및 126 mg/dL 미만인 경우 당뇨 위험군, 및 100 mg/dL 이하인 경우 정상군으로 구분하고, 전체 장내 미생물 중에서 해당 미생물의 평균 비율이 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군 순으로 작아지거나 커지는 미생물을 탐색하고, 그 탐색된 미생물들 중에서 당뇨군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 미생물을 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로 특정하였다.In the present invention, 890 Korean subjects were divided into a diabetic group if their fasting blood sugar was 126 mg/dL or more, a diabetes risk group if their blood sugar was more than 100 mg/dL and less than 126 mg/dL, and a normal group if it was 100 mg/dL or less. , among the total intestinal microorganisms, search for microorganisms whose average ratio decreases or increases in the following order: diabetic group, diabetes risk group, and normal group, and among the searched microorganisms, a statistically significant ratio difference is shown between the diabetic group and the normal group. Microorganisms were identified as biomarker strains for diabetes risk prediction or diagnosis.

상기 당뇨군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 차이를 나타내는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 또는 둘 이상의 균주의 조합일 수 있다.Biomarker strains for predicting or diagnosing diabetes risk that show statistically significant differences between the diabetic group and the normal group include Lachnospira genus strains, Coprococcus genus strains, and Picalibacterium ( It may be any one or a combination of two or more strains selected from the group consisting of Faecalibacterium species strains, Enterobacteriaceae family strains, and Ruminococcaceae family strains.

상기 균주의 증감을 비교하여 균주가 증가하거나 또는 감소하였다는 것은, 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 상기 바이오마커 균주들의 상대적인 비율의 증가 또는 감소를 의미하거나, 또는 당뇨군, 당뇨 위험군 또는 정상군에서 상기 바이오마커 균주들의 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 증가 또는 감소를 의미할 수 있고, 이를 위해 당뇨군, 당뇨 위험군 또는 정상군에서 상기 바이오마커 미생물의 상대적인 비율, 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 범위를 미리 데이터베이스화하여 보유할 수 있다.Comparing the increase or decrease in the strain, an increase or decrease in the strain means an increase or decrease in the relative proportion of the biomarker strains in the genomic DNA of the microorganism obtained from the intestinal tract sample of the test subject, or in the diabetic group or diabetes risk group. Alternatively, it may mean an increase or decrease in the number of bacteria or the absolute number representing the biomarker strains in the normal group, and for this purpose, the relative ratio, number of bacteria, or absolute value representing the biomarker microorganisms in the diabetic group, diabetes risk group, or normal group. The range can be stored in a database in advance.

상기 바이오마커 균주 중에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 1의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 높게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 정상군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 당뇨군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.Among the above biomarker strains, strains of the Lachnospira genus, preferably strains of the genus Lachnospira identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 1, are significantly higher in the diabetic group than in the normal group. . Therefore, if strains of the genus Lachnospira are higher than those in the normal group in the genomic DNA of microorganisms obtained from a test subject's intestinal sample, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of diabetes. Additionally, if the number of strains of the Lachnospira genus is lower than that of the diabetic group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low.

상기 바이오마커 균주 중에서 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 2의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮게 나타나고, 나아가 당뇨 위험군에 비해서도 당뇨군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 당뇨군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. Among the above biomarker strains, strains of the Coprococcus genus, preferably strains of the genus Coprococcus identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 2, appear significantly lower in the diabetic group than in the normal group. , Furthermore, it is significantly lower in the diabetes group than in the diabetes risk group. Therefore, if the number of strains of the genus Coprococcus in the genomic DNA of microorganisms obtained from a test subject's intestinal sample is lower than that of the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as high. Additionally, if the number of strains of the Coprococcus genus is higher than that of the diabetic group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low.

또한 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 당뇨군에 비해 낮으면서 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 당뇨군에 비해 높은 경우는 당뇨 위험도가 낮으면서 정상군에 가깝다고 예측 또는 진단할 수 있고, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주는 당뇨군과 차이가 없고 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주만 당뇨군에 비해 높은 경우는 당뇨 위험도가 낮으면서 당뇨 위험군에 가깝다고 예측 또는 진단할 수 있다.In addition, in the genomic DNA of microorganisms obtained from samples derived from the test subject's intestines, if the number of strains of the genus Lachnospira was lower than that of the diabetic group and the number of strains of the genus Coprococcus was higher than that of the diabetic group, the risk of diabetes was low and normal. It can be predicted or diagnosed as being close to the diabetes group, and if the strains of the Lachnospira genus are no different from the diabetes group and only the strains of the Coprococcus genus are higher than the diabetes group, the risk of diabetes is low and it is close to the diabetes risk group. Can be predicted or diagnosed.

상기 바이오마커 균주 중에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 3 또는 서열번호 4의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. Among the biomarker strains, Faecalibacterium species strains, preferably Faecalibacterium species strains identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO. 3 or SEQ ID NO. 4, are found in the diabetic group compared to the normal group. appears significantly low. Therefore, if Faecalibacterium species strains in the genomic DNA of microorganisms obtained from samples derived from the test subject's intestines are lower than those in the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as high.

상기 바이오마커 균주 중에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주, 바람직하게는 서열번호 5, 서열번호 6 및 서열번호 7의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 높게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주가 정상군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주가 당뇨군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.Among the biomarker strains, Enterobacteriaceae family strains, preferably Enterobacteriaceae identified by any one sequence selected from the 16S rRNA base sequences of SEQ ID NO: 5, SEQ ID NO: 6, and SEQ ID NO: 7 and strains appear significantly higher in the diabetic group than in the normal group. Therefore, if the Enterobacteriaceae family strains in the genomic DNA of microorganisms obtained from samples derived from the test subject's intestines are higher than those in the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as high. Additionally, if the Enterobacteriaceae family strain is lower than that of the diabetic group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low.

상기 바이오마커 균주 중에서 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주, 바람직하게는 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.Among the biomarker strains, Ruminococcaceae family strains, preferably Ruminococcaceae family strains identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 8, were significantly higher in the diabetic group compared to the normal group. appears low. Therefore, if the number of Ruminococcaceae family strains in the genomic DNA of microorganisms obtained from a test subject's intestinal sample is lower than that of the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as high.

상기 서열번호 1 내지 8의 16S rRNA 염기서열은 상기 각각의 바이오마커 균주를 식별할 수 있는 ASV 염기서열, 즉 앰플리콘 시퀀스 베리언트(Amplicon sequence variant) 염기서열이다. 특히 서열번호 1 내지 4 및 8의 ASV 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열은 각각의 바이오마커 균주를 식별할 수 있는 염기서열로서 최초로 밝혀진 것이다. 따라서 상기 서열번호 1 내지 4 및 8의 ASV 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 바이오마커 균주는 각각의 종 또는 속에 속하는 균주이나, 종래 알려진 각각의 종 또는 속의 균주들과 분자생물학적으로 분명히 구별되는 한국인의 장에서 최초로 밝혀지는 균주들이다.The 16S rRNA base sequence of SEQ ID NOs: 1 to 8 is an ASV base sequence that can identify each of the biomarker strains, that is, an amplicon sequence variant base sequence. In particular, any one sequence selected from the ASV base sequences of SEQ ID NOs: 1 to 4 and 8 was discovered for the first time as a base sequence capable of identifying each biomarker strain. Therefore, the biomarker strain identified by any one sequence selected from the ASV base sequences of SEQ ID NOs. 1 to 4 and 8 is a strain belonging to each species or genus, but is molecularly biologically similar to strains of each species or genus known in the past. These are clearly distinct strains identified for the first time in the intestines of Koreans.

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.In the present invention, 'risk prediction' refers to determining whether a patient is likely to develop a disease, and provides special and appropriate management for patients at high risk of developing a disease to delay or prevent the onset of the disease, or to provide the most appropriate treatment. It can be used clinically to make treatment decisions by selecting a modality. Additionally, 'diagnosis' means confirming the presence or characteristics of a pathological condition, and for the purposes of the present invention, diagnosis may mean confirming the occurrence of .

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.Agents capable of detecting the strain provided as a biomarker in the present invention include proteins, nucleic acids, lipids, glycolipids, glycoproteins, or sugars (monosaccharides, disaccharides, oligosaccharides, etc.) that are specific to the strain in the sample. Primers, probes, antisense oligonucleotides, aptamers, antibodies, etc. that can specifically detect the same organic biological molecule can be used.

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.For example, when the agent for detecting the strain is a primer, it is preferable that the primer specifically detects the genome sequence (e.g., 16S rRNA) of the corresponding microorganisms and does not specifically bind to the genome sequence of other strains.

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. In the present invention, 'primer' refers to a 7 to 50 nucleic acid sequence that can form base pairs complementary to the template strand and serves as a starting point for copying the template strand. Primers are usually synthetic, but can also be used from naturally occurring nucleic acids. The sequence of the primer does not necessarily have to be exactly the same as the sequence of the template, but just needs to be sufficiently complementary to allow hybridization with the template. Additional features may be incorporated that do not change the basic properties of the primer. Examples of additional features that can be incorporated include, but are not limited to, methylation, capping, substitution of one or more nucleic acids with homologs, and modifications between nucleic acids.

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.In the present invention, '16s rRNA' is rRNA that constitutes the 30S subunit of prokaryotic ribosomes, and while most of the base sequences are highly conserved, high base sequence diversity appears in some sections. In particular, while there is little diversity among the same species, diversity appears between different species, so prokaryotes can be usefully identified by comparing the sequences of 16S rRNA.

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.In the present invention, the primer can be used to amplify the conserved 16S rRNA sequence of the microorganism, and the presence of the microorganism can be detected by determining whether the desired product is produced as a result of sequence amplification. A variety of methods known in the art can be used to amplify sequences using primers. For example, polymerase chain reaction (PCR), reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR), multiplex PCR, touchdown PCR, hot start PCR, nested PCR, Booster PCR, real-time PCR, differential display PCR (DD-PCR), rapid amplification of cDNA ends (RACE), inverse polymerase chain reaction. , vectorette PCR, TAIL-PCR (thermal asymmetric interlaced PCR), ligase chain reaction, repair chain reaction, transcription-mediated amplification, self-maintaining nucleotide sequence cloning, and selective amplification of the target nucleotide sequence can be used. The scope of the present invention is not limited thereto.

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.Also, for example, when the agent for detecting the strain is an antibody, the microorganism can be detected using an immunological method based on an antigen-antibody reaction. Analysis methods for this include Western blot, ELISA (enzyme linked immunosorbent assay), RIA (Radioimmunoassay), radioimmunodiffusion, Ouchterlony immunodiffusion method, and rocket immunoelectrophoresis. Examples include, but are not limited to, electrophoresis, tissue immunostaining, immunoprecipitation assay, complement fixation assay, FACS (Fluorescence activated cell sorter), and protein chip.

그 외, 당업계에 널리 사용되는 분자 및 면역학적 방법이 본 발명의 미생물을 검출하는 데 사용될 수 있다.In addition, molecular and immunological methods widely used in the art can be used to detect the microorganism of the present invention.

본 발명의 상기 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는 조성물은, 진단 키트 형태로 구현되어 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 키트로 제공될 수 있다. A composition containing an agent capable of detecting the strain of the present invention may be implemented in the form of a diagnostic kit and provided as a kit for predicting or diagnosing diabetes risk.

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.The diagnostic kit not only includes detection agents such as primers, probes, antisense oligonucleotides, aptamers, and antibodies for detecting the corresponding microorganisms, but also includes one or more other component compositions, solutions, or devices suitable for the analysis method. You can.

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.For example, in the present invention, a diagnostic kit containing primers specific to the corresponding microorganism may be a diagnostic kit containing essential elements for performing an amplification reaction such as PCR. The diagnostic kit for PCR consists of test tubes or other suitable containers, reaction buffer, deoxynucleotides (dNTPs), enzymes such as Taq-polymerase reverse transcriptase, DNase, RNAse inhibitor, DEPC-water, and sterile water. It may include etc.

본 발명에서 피시험자의 장관 유래 시료란, 바람직하게는 분변 시료일 수 있다.In the present invention, the sample derived from the intestinal tract of the test subject may preferably be a fecal sample.

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.To detect microorganisms from samples derived from the intestinal tract of a test subject, common amplification techniques known in the art, such as polymerase chain reaction, reverse transcription-polymerase chain reaction, multiplex PCR, touchdown PCR, hot start PCR, Steed PCR, booster PCR, real-time PCR, differential display PCR, rapid amplification of cDNA ends, inverse PCR, vectorlet PCR, TAIL-PCR, ligase chain reaction, recovery chain reaction, transcription-mediated amplification, self-sustaining sequence cloning, A selective amplification reaction of the target base sequence may be used, but the scope of the present invention is not limited thereto.

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.In addition, immunological methods based on general antigen-antibody reactions known in the art, such as Western blot, ELISA, radioimmunoassay, radioimmunodiffusion method, Ouchterony immunodiffusion method, locate immunoelectrophoresis, Tissue immunostaining, immunoprecipitation assay, complement fixation assay, FACS, protein chip, etc. may be used, but the scope of the present invention is not limited thereto.

본 발명은 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 이와 함께 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출할 수 있는 제제를 통해 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 이를 포함하는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 키트, 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법, 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법으로 이용될 수 있다.The present invention provides an agent capable of detecting strains of the genus Lachnospira and strains of Coprococcus , or an agent capable of detecting strains of the Faecalibacterium species, or Enterobacteriaceae. A composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms through an agent capable of detecting Enterobacteriaceae family strains and Ruminococcaceae family strains, a diabetes risk prediction or diagnosis kit containing the same, and diabetes risk prediction or diagnosis. It can be used as a method of providing information for diabetes, and as a screening method for diabetes prevention or treatment.

도 1은 한국인 890명의 장내 미생물 분포를 나타낸 그래프이다.
도 2는 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 라크노스피라(Lachnospira) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 3은 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 코프로코커스(Coprococcus) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 4는 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 3 또는 서열번호 4의 ASV에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 5는 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 6은 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과에 속하는 전체 균주 및 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 7은 표 1의 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 당뇨군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
도 8은 표 1의 전체 바이오마커 미생물의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 당뇨군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
Figure 1 is a graph showing the distribution of intestinal microorganisms in 890 Koreans.
Figure 2 is a box plot showing the relative proportion distribution of all strains belonging to the genus Lachnospira and strains of the genus Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group.
Figure 3 is a box plot showing the relative proportion distribution of all strains belonging to the genus Coprococcus and strains of the genus Coprococcus identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group.
Figure 4 shows the relative proportion of total strains belonging to Faecalibacterium species and Faecalibacterium species strains identified by ASV of SEQ ID NO. 3 or SEQ ID NO. 4 in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group. This is a boxplot showing the distribution.
Figure 5 is a box plot showing the relative proportion distribution of all strains belonging to the Enterobacteriaceae family in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group.
Figure 6 is a box showing the relative proportion distribution of all strains belonging to the Ruminococcaceae family and Ruminococcaceae family strains identified by ASV of SEQ ID NO: 8 in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group. It's a plot.
Figure 7 is a boxplot predicting the difference between the normal group and the diabetic group by constructing a multivariate linear model using the relative amounts of Lachnospira and Coprococcus strains in Table 1.
Figure 8 is a box plot predicting the difference between the normal group and the diabetic group by constructing a multivariate linear model using the relative amounts of all biomarker microorganisms in Table 1.

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.Hereinafter, the present invention will be described in detail through experimental examples and examples. However, the examples below are merely illustrative of the present invention, and the present invention is not limited by the examples below.

실험예 1: 연구대상 및 시료 수집Experimental Example 1: Research subjects and sample collection

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.Fecal samples were collected from 890 Koreans participating in health checkups. To minimize changes in fecal microorganisms, fecal samples were collected using the OMNIgene-GUT kit (DNA Genotek, Ontario, Canada) and stored at room temperature until DNA extraction.

또한 건강검진시에 생활 방식에 대한 설문, 신체계측 및 혈액검사를 실시하였고, 혈액검사를 통해 공복혈당을 측정하였다. In addition, during the health checkup, a questionnaire on lifestyle, physical measurements, and blood tests were conducted, and fasting blood sugar was measured through a blood test.

실험예 2: DNA 추출Experimental Example 2: DNA extraction

실험예 1의 분변 시료로부터 bead-beating extraction 방법을 이용하여 DNA를 추출하고, QIAamp DNA Stool Mini Kit (Qiagen, Hilden, Germany)를 이용하여 DNA를 추출하였다. DNA was extracted from the fecal sample in Experimental Example 1 using a bead-beating extraction method, and DNA was extracted using the QIAamp DNA Stool Mini Kit (Qiagen, Hilden, Germany).

실험예 3: 16S rRNA 유전자 시퀀싱Experimental Example 3: 16S rRNA gene sequencing

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. A library targeting the V3-V4 hypervariable region of the 16S rRNA gene was constructed using the DNA extracted in Experimental Example 2, and the sequence of the corresponding region was sequenced using Illumina MiSeq 2x300 (Illumina, CA, USA).

실험예 4: 서열 분석 및 annotationExperimental Example 4: Sequence analysis and 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. The sequencing results in Experimental Example 3 were converted into an amplicon sequence variant (ASV) table using the QIIME2 DADA2 module. Each ASV corresponds to a partial sequence of 16S rRNA, and each can be used as an indicator to detect specific microorganisms. To identify microbial lineages, microbial lineages were analyzed using QIIME2's Naive Bayesian classifier and GreenGene 13.8 database, and annotation was performed at the microbial species level.

실험예 5: 장내 미생물과 혈당과의 상관관계 분석Experimental Example 5: Correlation analysis between intestinal microorganisms and blood sugar

890명의 건강검진 대상자의 공복혈당이 126 mg/dL 이상인 경우는 당뇨군, 100 mg/dL 초과 및 126 mg/dL 미만인 경우 당뇨 위험군, 및 100 mg/dL 이하인 경우 정상군으로 구분하였다.The 890 health check-up subjects were classified into the diabetes group if their fasting blood sugar was 126 mg/dL or higher, the diabetes risk group if it was over 100 mg/dL or less than 126 mg/dL, and the normal group if it was 100 mg/dL or less.

특정 미생물 종(species)를 나타내는 ASV 염기서열별로 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서의 전체 장내 미생물에서 차지하는 평균 비율을 구하고, 그 평균 비율이 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 순차적으로 증가 혹은 감소하는 미생물을 선정하였다. 그 선정된 미생물의 비율이 당뇨군과 정상군 사이에 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 경우, 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 바이오마커 미생물로 정의하였다. 통계 분석에는 oneway ANOVA를 이용하였고, 도 2 내지 도 6에서와 같이 박스플롯을 비교하여 당뇨군과 정상군 사이의 유의차를 나타내었다.Calculate the average proportion of the total intestinal microorganisms in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group for each ASV base sequence representing a specific microbial species, and the average proportion sequentially increases or decreases in the diabetes group, diabetes risk group, and normal group. Microorganisms that were selected were selected. If the ratio of the selected microorganisms showed a statistically significant difference between the diabetic group and the normal group, they were defined as biomarker microorganisms for diabetes risk prediction or diagnosis. One-way ANOVA was used for statistical analysis, and box plots were compared as shown in Figures 2 to 6 to show significant differences between the diabetic group and the normal group.

실험 결과Experiment result

한국인 890명의 장내 미생물 분포를 도 1에 나타내었다. 한국인 890명의 장내 미생물 박테리오데스, 프리보텔라, 피칼리박테리움, 미분류 라크노스피라시에, 미분류 루미노코카시에, 오실로스피라, 루미노코커스, 파라박테리오데스, 수테렐라, 코프로코커스 및 기타로 분류하고 박테리오데스의 상대 비율이 높은 대상자부터 낮은 대상자까지 왼쪽에서 오른쪽으로 배열하여 나타내었다.The distribution of intestinal microorganisms in 890 Koreans is shown in Figure 1. Intestinal microorganisms of 890 Koreans: Bacteriodes, Prevotella, Picalibacterium, Unclassified Lachnospiraceae, Unclassified Ruminococcae, Oscilospira, Ruminococcus, Parabacteriodes, Suterella, Coprococcus, and Others. They were classified and displayed from left to right, from subjects with high to low relative proportions of Bacteriodes.

당뇨군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로는 아래 표 1의 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주가 선정되었다.Biomarker strains for predicting or diagnosing diabetes risk that show a statistically significant ratio difference between the diabetic group and the normal group include Lachnospira genus strains, Coprococcus genus strains, and blood strains in Table 1 below. Faecalibacterium species strains, Enterobacteriaceae family strains, and Ruminococcaceae family strains were selected.

구분division 계통system 당뇨군과 정상군 사이의
P-value
Between the diabetic group and the normal group
P-value
라크노스피라(Lachnospira) ASV Lachnospira ASV inside 0.0341830.034183 코프로코커스(Coprococcus) ASV Coprococcus ASV inside 0.0078740.007874 피칼리박테리움(Faecalibacterium) ASV1 Faecalibacterium ASV1 bell 0.0277190.027719 피칼리박테리움(Faecalibacterium) ASV2 Faecalibacterium ASV2 bell 0.0489240.048924 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) Enterobacteriaceae class 0.0000110.000011 루미노코카세(Ruminococcaceae) ASV Ruminococcaceae ASV class 0.0489240.048924

도 2의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 라크노스피라(Lachnospira) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 라크노스피라(Lachnospira) 속에 속하는 전체 균주의 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 경우 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 높은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 비율이 정상군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 비율이 당뇨군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.Looking at the relative proportion distribution of all strains belonging to the genus Lachnospira and strains of the genus Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group in Figure 2, Lachnospira There is no significant difference in the proportion of all strains belonging to the genus ( Lachnospira ) in each group, but the proportion of strains of the genus Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 is significantly higher in the diabetic group than in the normal group. . Therefore, if the proportion of strains of the genus Lachnospira identified by ASV of SEQ ID NO: 1 in the genomic DNA of microorganisms obtained from samples derived from the test subject's intestines is higher than that of the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as high. . Additionally, if the proportion of strains of the genus Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 is lower than that of the diabetes group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low.

도 3의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 코프로코커스(Coprococcus) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 코프로코커스(Coprococcus) 속에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주의 경우 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타내고, 나아가 당뇨 위험군에 비해서도 당뇨군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 당뇨군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. Looking at the relative proportion distribution of all strains belonging to the genus Coprococcus and strains of the genus Coprococcus identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group in Figure 3, Coprococcus There is no significant difference in the relative proportion of the total strains belonging to the genus ( Coprococcus ) for each group, but in the case of strains of the genus Coprococcus identified by the ASV of SEQ ID NO: 2, the proportion was significantly lower in the diabetic group compared to the normal group. Furthermore, the rate is significantly lower in the diabetes group compared to the diabetes risk group. Therefore, if the Coprococcus genus strain identified by the ASV of SEQ ID NO. 2 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the intestinal sample of the test subject is lower than that of the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as high. Additionally, if the Coprococcus genus strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 is higher than that of the diabetic group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low.

또한 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 당뇨군에 비해 낮으면서 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 당뇨군에 비해 높은 경우는 당뇨 위험도가 낮으면서 정상군에 가깝다고 예측 또는 진단할 수 있고, 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주는 당뇨군과 차이가 없고 열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주만 당뇨군에 비해 높은 경우는 당뇨 위험도가 낮으면서 당뇨 위험군에 가깝다고 예측 또는 진단할 수 있다.In addition, in the genomic DNA of microorganisms obtained from samples derived from the test subject's intestines, the number of strains of the genus Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 was lower than that of the diabetic group, and the number of strains of the genus Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 was lower than that of the diabetic group ( If the strain of the genus Coprococcus is higher than that of the diabetic group, it can be predicted or diagnosed as being close to the normal group with a low risk of diabetes, and the strain of the genus Lachnospira , identified by the ASV of SEQ ID NO: 1, is different from the diabetic group. If there is no and only the Coprococcus genus strain identified by the ASV in column number 2 is higher than the diabetic group, it can be predicted or diagnosed that the diabetes risk is low and close to the diabetes risk group.

도 4의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 3 또는 서열번호 4의 ASV에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 3 또는 서열번호 4의 ASV에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 3 또는 서열번호 4의 ASV에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. Relative proportions of total strains belonging to the Faecalibacterium species and strains of the Faecalibacterium species identified by ASV of SEQ ID NO. 3 or SEQ ID NO. 4 in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group in Figure 4. Looking at the distribution, there is no significant difference in the relative proportion of the total strains belonging to the Faecalibacterium species for each group, but the Faecalibacterium species strains identified by the ASV of SEQ ID NO. 3 or SEQ ID NO. 4 are The rate is significantly lower in the diabetic group compared to the normal group. Therefore, if the number of Faecalibacterium species strains identified by ASV of SEQ ID NO. 3 or SEQ ID NO. 4 in the genomic DNA of microorganisms obtained from samples derived from the test subject's intestines is lower than that of the normal group, the risk of diabetes is predicted or diagnosed as high. can do.

도 5의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 종래 공지의 ASV인 서열번호 5, 서열번호 6 및 서열번호 7의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 높은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주의 비율이 정상군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주의 비율이 당뇨군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.Looking at the relative proportion distribution of all strains belonging to the Enterobacteriaceae family in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group in Figure 5, among the base sequences of SEQ ID NO: 5, SEQ ID NO: 6, and SEQ ID NO: 7, which are conventionally known ASVs, The total number of strains belonging to the Enterobacteriaceae family identified by any one selected ASV sequence is significantly higher in the diabetic group than in the normal group. Therefore, if the proportion of total strains belonging to the Enterobacteriaceae family in the genomic DNA of microorganisms obtained from a test subject's intestinal sample is higher than that of the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as high. Additionally, if the proportion of total strains belonging to the Enterobacteriaceae family is lower than that of the diabetic group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low.

도 6의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과에 속하는 전체 균주 및 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.Looking at the relative proportion distribution of the total strains belonging to the Ruminococcaceae family and the Ruminococcaceae family strains identified by the ASV of SEQ ID NO. 8 in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group in Figure 6, There is no significant difference in the relative proportion of total strains belonging to the Ruminococcaceae family for each group, but the Ruminococcaceae family strains identified by the ASV of SEQ ID NO. 8 are significant in the diabetic group compared to the normal group. It shows a relatively low ratio. Therefore, if the Ruminococcaceae family strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 8 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the intestinal sample of the test subject is lower than that of the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as high.

표 1의 바이오마커 미생물 중에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주를 복합하여 당뇨군을 예측하는 다변량 선형모델을 구성했을 때 정상군과 당뇨군의 차이를 예측한 결과를 도 7에 나타내었다. 도 7은 상기 2종의 바이오마커 미생물의 상대적인 양으로부터 당뇨군을 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 7에 따르면 상기 2종의 바이오마커 미생물을 조합할 경우 더욱 더 명확하게 당뇨 위험도를 예측 또는 진단할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 4.7 X 10-4). Among the biomarker microorganisms in Table 1, when a multivariate linear model was constructed to predict the diabetic group by combining strains of the genus Lachnospira and strains of the genus Coprococcus , the results predicted the difference between the normal group and the diabetic group. is shown in Figure 7. Figure 7 shows a Bayesian Ridge model that predicts the diabetic group from the relative amounts of the two types of biomarker microorganisms. The Bayesian Ridge model is a type of linear model that automatically excludes variables that are not meaningful among the variables that make up the linear model. This is how to do it. In the above method, the BayesianRidge function of the Python package scikit-learn was used. According to Figure 7, it can be confirmed that when combining the above two types of biomarker microorganisms, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed more clearly (P value = 4.7

도 8은 표 1의 바이오마커 미생물 전체를 이용하여 도 7과 동일하게 Bayesian Ridge 모델을 이용하여 당뇨 위험도를 예측한 결과로서, 표 1의 바이오마커 미생물 전체를 조합하여 정상군과 당뇨군의 차이를 더욱 명확하게 예측할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 1.2 X 10-12).Figure 8 shows the results of predicting diabetes risk using the Bayesian Ridge model in the same manner as in Figure 7 using all the biomarker microorganisms in Table 1. The difference between the normal group and the diabetic group is shown by combining all the biomarker microorganisms in Table 1. It can be confirmed that predictions can be made more clearly (P value = 1.2

<110> KOREA FOOD RESEARCH INSTITUTE <120> Predicting or Diagnosing Composition for Risk of Diabetic Disease Using Human Intestinal Microbiome, Diagnosing Kit, Method For Providing Information, And Screening Method For Drugs For Preventing Or Treating Diabetes Using The Same <130> HPC9040 <160> 8 <170> KoPatentIn 3.0 <210> 1 <211> 402 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Lachnospira ASV <400> 1 tggggaatat tgcacaatgg aggaaactct gatgcagcga cgccgcgtga gtgaagaagt 60 aattcgttat gtaaagctct atcagcaggg aagatagtga cggtacctga ctaagaagct 120 ccggctaaat acgtgccagc agccgcggta atacgtatgg agcaagcgtt atccggattt 180 actgggtgta aagggagtgt aggtggccat gcaagtcaga agtgaaaatc cggggctcaa 240 ccccggaact gcttttgaaa ctgtaaggct ggagtgcagg aggggtgagt ggaattccta 300 gtgtagcggt gaaatgcgta gatattagga ggaacaccag tggcgaaggc ggctcactgg 360 actgtaactg acactgaggc tcgaaagcgt ggggagcaaa ca 402 <210> 2 <211> 402 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Coprococcus ASV <400> 2 tggggaatat tgcacaatgg gggaaaccct gatgcagcga cgccgcgtga gtgaagaagt 60 atttcggtat gtaaagctct atcagcaggg aagataatga cggtacctga ctaagaagcc 120 ccggctaact acgtgccagc agccgcggta atacgtaggg ggcaagcgtt atccggattt 180 actgggtgta aagggtgcgt aggtggcaag gcaagtcaga tgtgaaagcc cggggctcaa 240 ccccggtact gcatttgaaa ctgtctagct agagtgcagg agaggtaagc ggaattccta 300 gtgtagcggt gaaatgcgta gatattagga ggaacaccag tggcgaaggc ggcttactgg 360 actgtaactg acactgaggc acgaaagcgt ggggagcaaa ca 402 <210> 3 <211> 402 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Faecalibacterium ASV1 <400> 3 tggggaatat tgcacaatgg gggaaaccct gatgcagcga cgccgcgtgg aggaagaagg 60 tcttcggatt gtaaactcct gttgttgggg aagataatga cggtacccaa caaggaagtg 120 acggctaact acgtgccagc agccgcggta aaacgtaggt cacaagcgtt gtccggaatt 180 actgggtgta aagggagcgc aggcgggaag acaagttgga agtgaaatct atgggctcaa 240 cccataaact gctttcaaaa ctgtttttct tgagtagtgc agaggtaggc ggaattcccg 300 gtgtagcggt ggaatgcgta gatatcggga ggaacaccag tggcgaaggc ggcctactgg 360 gcaccaactg acgctgaggc tcgaaagtgt gggtagcaaa ca 402 <210> 4 <211> 402 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Faecalibacterium ASV2 <400> 4 tggggaatat tgcacaatgg gggaaaccct gatgcagcga cgccgcgtgg aggaagaagg 60 tcttcggatt gtaaactcct gttgttgagg aagataatga cggtactcaa caaggaagtg 120 acggctaact acgtgccagc agccgcggta aaacgtaggt cacaagcgtt gtccggaatt 180 actgggtgta aagggagcgc aggcgggcga tcaagttgga agtgaaatcc atgggctcaa 240 cccatgaact gctttcaaaa ctggtcgtct tgagtagtgc agaggtaggc ggaattcccg 300 gtgtagcggt ggaatgcgta gatatcggga ggaacaccag tggcgaaggc ggcctactgg 360 gcaccaactg acgctgaggc tcgaaagtgt gggtagcaaa ca 402 <210> 5 <211> 427 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Enterobacteriaceae <400> 5 tggggaatat tgcacaatgg gcgcaagcct gatgcagcca tgccgcgtgt atgaagaagg 60 ccttcgggtt gtaaagtact ttcagcgggg aggaaggtgt tgtggttaat aaccgcagca 120 attgacgtta cccgcagaag aagcaccggc taactccgtg ccagcagccg cggtaatacg 180 gagggtgcaa gcgttaatcg gaattactgg gcgtaaagcg cacgcaggcg gtctgtcaag 240 tcggatgtga aatccccggg ctcaacctgg gaactgcatt cgaaactggc aggctagagt 300 cttgtagagg ggggtagaat tccaggtgta gcggtgaaat gcgtagagat ctggaggaat 360 accggtggcg aaggcggccc cctggacaaa gactgacgct caggtgcgaa agcgtgggga 420 gcaaaca 427 <210> 6 <211> 427 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Enterobacteriaceae <400> 6 tggggaatat tgcacaatgg gcgcaagcct gatgcagcca tgccgcgtgt gtgaagaagg 60 ccttcgggtt gtaaagcact ttcagcgggg aggaaggcga taaggttaat aaccttgtcg 120 attgacgtta cccgcagaag aagcaccggc taactccgtg ccagcagccg cggtaatacg 180 gagggtgcaa gcgttaatcg gaattactgg gcgtaaagcg cacgcaggcg gtctgtcaag 240 tcggatgtga aatccccggg ctcaacctgg gaactgcatt cgaaactggc aggctagagt 300 cttgtagagg ggggtagaat tccaggtgta gcggtgaaat gcgtagagat ctggaggaat 360 accggtggcg aaggcggccc cctggacaaa gactgacgct caggtgcgaa agcgtgggga 420 gcaaaca 427 <210> 7 <211> 427 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Enterobacteriaceae <400> 7 tggggaatat tgcacaatgg gcgcaagcct gatgcagcca tgccgcgtgt atgaagaagg 60 ccttcgggtt gtaaagtact ttcagcgggg aggaagggag taaagttaat acctttgctc 120 attgacgtta cccgcagaag aagcaccggc taactccgtg ccagcagccg cggtaatacg 180 gagggtgcaa gcgttaatcg gaattactgg gcgtaaagcg cacgcaggcg gtttgttaag 240 tcagatgtga aatccccggg ctcaacctgg gaactgcatc tgatactggc aagcttgagt 300 ctcgtagagg ggggtagaat tccaggtgta gcggtgaaat gcgtagagat ctggaggaat 360 accggtggcg aaggcggccc cctggacgaa gactgacgct caggtgcgaa agcgtgggga 420 gcaaaca 427 <210> 8 <211> 403 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Ruminococcaceae ASV <400> 8 tggggaatat tgcacaatgg gcgcaagcct gatgcagcaa cgccgcgtga aggaagacgg 60 ttttcggatt gtaaacttct gttcttagtg aagaataatg acggtagcta aggagcaagc 120 cacggctaac tacgtgccag cagccgcggt aatacgtagg tggcaagcgt tgtccggaat 180 tactgggtgt aaagggagcg caggcgggtg atcaagtcag ctgtgaaaac tacgggctta 240 acccgtagac tgcagttgaa actgttcatc ttgagtgaag tagaggttgg cggaattccg 300 agtgtagcgg tgaaatgcgt agatattcgg aggaacaccg gtggcgaagg cggccaactg 360 ggctttaact gacgctgagg ctcgaaagtg tggggagcaa aca 403 <110> KOREA FOOD RESEARCH INSTITUTE <120> Predicting or Diagnosing Composition for Risk of Diabetic Disease Using Human Intestinal Microbiome, Diagnosing Kit, Method For Providing Information, And Screening Methods For Drugs For Preventing Or Treating Diabetes Using The Same <130>HPC9040 <160> 8 <170> KoPatentIn 3.0 <210> 1 <211> 402 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Lachnospira ASV <400> 1 tggggaatat tgcacaatgg aggaaactct gatgcagcga cgccgcgtga gtgaagaagt 60 aattcgttat gtaaagctct atcagcaggg aagatagtga cggtacctga ctaagaagct 120 ccggctaaat acgtgccagc agccgcggta atacgtatgg agcaagcgtt atccggattt 180 actgggtgta aagggagtgt aggtggccat gcaagtcaga agtgaaaatc cggggctcaa 240 ccccggaact gcttttgaaa ctgtaaggct ggagtgcagg aggggtgagt ggaattccta 300 gtgtagcggt gaaatgcgta gatattagga ggaacaccag tggcgaaggc ggctcactgg 360 actgtaactg acactgaggc tcgaaagcgt ggggagcaaa ca 402 <210> 2 <211> 402 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Coprococcus ASV <400> 2 tggggaatat tgcacaatgg gggaaaccct gatgcagcga cgccgcgtga gtgaagaagt 60 atttcggtat gtaaagctct atcagcaggg aagataatga cggtacctga ctaagaagcc 120 ccggctaact acgtgccagc agccgcggta atacgtaggg ggcaagcgtt atccggattt 180 actgggtgta aagggtgcgt aggtggcaag gcaagtcaga tgtgaaagcc cggggctcaa 240 ccccggtact gcatttgaaa ctgtctagct agagtgcagg agaggtaagc ggaattccta 300 gtgtagcggt gaaatgcgta gatattagga ggaacaccag tggcgaaggc ggcttactgg 360 actgtaactg acactgaggc acgaaagcgt ggggagcaaa ca 402 <210> 3 <211> 402 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Faecalibacterium ASV1 <400> 3 tggggaatat tgcacaatgg gggaaaccct gatgcagcga cgccgcgtgg aggaagaagg 60 tcttcggatt gtaaactcct gttgttgggg aagataatga cggtacccaa caaggaagtg 120 acggctaact acgtgccagc agccgcggta aaacgtaggt cacaagcgtt gtccggaatt 180 actgggtgta aagggagcgc aggcgggaag acaagttgga agtgaaatct atgggctcaa 240 cccataaact gctttcaaaa ctgtttttct tgagtagtgc agaggtaggc ggaattcccg 300 gtgtagcggt ggaatgcgta gatatcggga ggaacaccag tggcgaaggc ggcctactgg 360 gcaccaactg acgctgaggc tcgaaagtgt gggtagcaaa ca 402 <210> 4 <211> 402 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Faecalibacterium ASV2 <400> 4 tggggaatat tgcacaatgg gggaaaccct gatgcagcga cgccgcgtgg aggaagaagg 60 tcttcggatt gtaaactcct gttgttgagg aagataatga cggtactcaa caaggaagtg 120 acggctaact acgtgccagc agccgcggta aaacgtaggt cacaagcgtt gtccggaatt 180 actgggtgta aagggagcgc aggcgggcga tcaagttgga agtgaaatcc atgggctcaa 240 cccatgaact gctttcaaaa ctggtcgtct tgagtagtgc agaggtaggc ggaattcccg 300 gtgtagcggt ggaatgcgta gatatcggga ggaacaccag tggcgaaggc ggcctactgg 360 gcaccaactg acgctgaggc tcgaaagtgt gggtagcaaa ca 402 <210> 5 <211> 427 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Enterobacteriaceae <400> 5 tggggaatat tgcacaatgg gcgcaagcct gatgcagcca tgccgcgtgt atgaagaagg 60 ccttcgggtt gtaaagtact ttcagcgggg aggaaggtgt tgtggttaat aaccgcagca 120 attgacgtta cccgcagaag aagcaccggc taactccgtg ccagcagccg cggtaatacg 180 gagggtgcaa gcgttaatcg gaattactgg gcgtaaagcg cacgcaggcg gtctgtcaag 240 tcggatgtga aatccccggg ctcaacctgg gaactgcatt cgaaactggc aggctagagt 300 cttgtagagg ggggtagaat tccaggtgta gcggtgaaat gcgtagagat ctggaggaat 360 accggtggcg aaggcggccc cctggacaaa gactgacgct caggtgcgaa agcgtgggga 420 gcaaaca 427 <210> 6 <211> 427 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Enterobacteriaceae <400> 6 tggggaatat tgcacaatgg gcgcaagcct gatgcagcca tgccgcgtgt gtgaagaagg 60 ccttcgggtt gtaaagcact ttcagcgggg aggaaggcga taaggttaat aaccttgtcg 120 attgacgtta cccgcagaag aagcaccggc taactccgtg ccagcagccg cggtaatacg 180 gagggtgcaa gcgttaatcg gaattactgg gcgtaaagcg cacgcaggcg gtctgtcaag 240 tcggatgtga aatccccggg ctcaacctgg gaactgcatt cgaaactggc aggctagagt 300 cttgtagagg ggggtagaat tccaggtgta gcggtgaaat gcgtagagat ctggaggaat 360 accggtggcg aaggcggccc cctggacaaa gactgacgct caggtgcgaa agcgtgggga 420 gcaaaca 427 <210> 7 <211> 427 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Enterobacteriaceae <400> 7 tggggaatat tgcacaatgg gcgcaagcct gatgcagcca tgccgcgtgt atgaagaagg 60 ccttcgggtt gtaaagtact ttcagcgggg aggaaggggag taaagttaat acctttgctc 120 attgacgtta cccgcagaag aagcaccggc taactccgtg ccagcagccg cggtaatacg 180 gagggtgcaa gcgttaatcg gaattactgg gcgtaaagcg cacgcaggcg gtttgttaag 240 tcagatgtga aatccccggg ctcaacctgg gaactgcatc tgatactggc aagcttgagt 300 ctcgtagagg ggggtagaat tccaggtgta gcggtgaaat gcgtagagat ctggaggaat 360 accggtggcg aaggcggccc cctggacgaa gactgacgct caggtgcgaa agcgtgggga 420 gcaaaca 427 <210> 8 <211> 403 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Ruminococcaceae ASV <400> 8 tggggaatat tgcacaatgg gcgcaagcct gatgcagcaa cgccgcgtga aggaagacgg 60 ttttcggatt gtaaacttct gttcttagtg aagaataatg acggtagcta aggagcaagc 120 cacggctaac tacgtgccag cagccgcggt aatacgtagg tggcaagcgt tgtccggaat 180 tactgggtgt aaagggagcg caggcgggtg atcaagtcag ctgtgaaaac tacgggctta 240 acccgtagac tgcagttgaa actgttcatc ttgagtgaag tagaggttgg cggaattccg 300 agtgtagcgg tgaaatgcgt agatattcgg aggaacaccg gtggcgaagg cggccaactg 360 ggctttaact gacgctgagg ctcgaaagtg tggggagcaa aca 403

Claims (15)

서열번호 1의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.A composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, comprising an agent capable of detecting strains of the genus Lachnospira containing the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 1. 삭제delete 제 1 항에 있어서, 상기 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출할 수 있는 제제에, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주를 검출할 수 있는 제제를 추가로 포함하는, 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.The method of claim 1, wherein the agent capable of detecting strains of the Lachnospira genus further comprises an agent capable of detecting Faecalibacterium species strains. Diabetes risk assessment using intestinal microorganisms. Predictive or diagnostic compositions. 제 3 항에 있어서, 상기 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주는 서열번호 3 또는 서열번호 4의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.The composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms according to claim 3, wherein the Faecalibacterium species strain contains the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4. 제 3 항에 있어서, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출할 수 있는 제제를 추가로 포함하는, 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.The composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms according to claim 3, further comprising an agent capable of detecting Enterobacteriaceae family strains and Ruminococcaceae family strains. 제 5 항에 있어서, 상기 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주는 서열번호 5, 서열번호 6 및 서열번호 7의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것이고, 상기 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주는 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.The method of claim 5, wherein the Enterobacteriaceae strain contains any one sequence selected from the 16S rRNA base sequences of SEQ ID NO: 5, SEQ ID NO: 6, and SEQ ID NO: 7, and the Ruminococaceae ( A composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, wherein the Ruminococcaceae (Ruminococcaceae ) family strain contains the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 8. 제 1 항 및 제 3 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 균주를 검출할 수 있는 제제는 상기 균주에 특이적인 프라이머, 프로브, 안티센스 올리고뉴클레오티드, 압타머 또는 항체인 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.The method according to any one of claims 1 and 3 to 6, wherein the agent capable of detecting the strain is a primer, probe, antisense oligonucleotide, aptamer, or antibody specific to the strain. Composition for predicting or diagnosing diabetes risk using microorganisms. 제 7 항에 있어서, 상기 프라이머는 균주의 16S rRNA를 증폭할 수 있는 프라이머인 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.The composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms according to claim 7, wherein the primers are primers capable of amplifying 16S rRNA of the strain. 청구항 제 1 항 및 제 3 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 조성물을 포함하는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 키트.A kit for predicting or diagnosing diabetes risk, comprising the composition of any one of claims 1 and 3 to 6. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 1의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출하는 단계; 및
상기 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 증감을 정상군과 비교하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단에 필요한 정보를 제공하기 위한 방법으로서,
상기 당뇨병 또는 당뇨병 위험군은 아래 선정기준을 만족하는 것을 특징으로 하는 방법:
정상군에 비해 피시험자의 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 1의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 것.
Detecting a strain of the genus Lachnospira containing the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 1 from the genomic DNA of a microorganism obtained from a sample derived from the intestine of a test subject; and
A method for providing information necessary for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, comprising the step of comparing the increase or decrease in strains of the Lachnospira genus with a normal group,
A method wherein the diabetes or diabetes risk group satisfies the following selection criteria:
Compared to the normal group, the number of Lachnospira strains containing the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 1 was increased in the genomic DNA of the microorganisms of the test subjects.
제 10항에 있어서, 상기 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주, 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출하는 단계; 및 상기 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주,엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주, 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 증감을 정상군과 비교하는 단계;를 추가로 포함하고,
상기 당뇨병 또는 당뇨병 위험군은 아래 선정기준을 만족하는 것을 특징으로 하는 방법:
정상군에 비해 피시험자의 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 1의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 것.
정상군에 비해 피시험자의 미생물의 게놈 DNA에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주가 감소되어 있는 것,
정상군에 비해 피시험자의 미생물의 게놈 DNA에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주가 증가되어 있는 것, 및
정상군에 비해 피시험자의 미생물의 게놈 DNA에서 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주가 감소되어 있는 것.
The method of claim 10, wherein Faecalibacterium species strains, Enterobacteriaceae family strains, and Ruminococcaceae family strains were selected from the genomic DNA of the microorganism obtained from the intestinal sample of the test subject. detecting; And a step of comparing the increase or decrease of the Faecalibacterium species strain, Enterobacteriaceae family strain, and Ruminococcaceae family strain with the normal group,
A method wherein the diabetes or diabetes risk group satisfies the following selection criteria:
Compared to the normal group, the number of Lachnospira strains containing the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 1 was increased in the genomic DNA of the microorganisms of the test subjects.
Compared to the normal group, the number of Faecalibacterium species strains in the genomic DNA of the test subject's microorganisms is reduced,
An increase in Enterobacteriaceae family strains in the genomic DNA of the test subject's microorganisms compared to the normal group, and
Compared to the normal group, the number of Ruminococcaceae family strains in the genomic DNA of the test subject's microorganisms was reduced.
피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 서열번호 1의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 균주들의 상대량을 변수로 하는 당뇨군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 당뇨 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
Strains of the Lachnospira genus, Faecalibacterium species strains, and Enterobacteriaceae family containing the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO. 1 from the genomic DNA of microorganisms obtained from the intestinal tract samples of the test subject. Detecting the relative amounts of strains and Ruminococcaceae family strains; and
Predicting diabetes risk using intestinal microorganisms, including; calculating a predicted diabetes risk of the test subject using a multivariate linear model that predicts a diabetes group using the results obtained in the detection step as a variable using the relative amount of the strains as a variable. Or a method of providing information for diagnosis.
당뇨병 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 서열번호 1의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주를 검출하는 단계; 및
상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 1의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 증감을 비교하여, 상기 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 당뇨병 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법.
Administering a candidate for preventing or treating diabetes to a non-human animal;
Detecting a Lachnospira genus strain containing the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 1 from the genomic DNA of a microorganism obtained from an intestinal sample before and after treatment of the candidate material; and
By comparing the increase or decrease of Lachnospira strains containing the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO. 1 in the genomic DNA of the microorganism before and after treatment of the candidate material, the Lachnospira strains were reduced. A screening method for diabetes prevention or treatment using intestinal microorganisms, comprising: determining the candidate substance as a diabetes prevention or treatment if present.
제 13항에 있어서, 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주를 추가로 검출하는 단계; 및 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주의 증감을 비교하여, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주가 증가되어 있는 경우 상기 후보 물질을 당뇨병 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법.The method of claim 13, further comprising: additionally detecting Faecalibacterium species strains from genomic DNA of microorganisms obtained from intestinal-derived samples before and after treatment of the candidate material; And by comparing the increase or decrease in the Faecalibacterium species strain in the genomic DNA of the microorganism before and after treatment of the candidate material, if the Faecalibacterium species strain is increased, the candidate material is used to prevent diabetes or A screening method for preventing or treating diabetes using intestinal microorganisms, comprising the step of determining a therapeutic agent. 제 14 항에 있어서, 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 또는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 추가로 검출하는 단계; 및 상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 또는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 증감을 비교하여, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 당뇨병 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법.The method of claim 14, further comprising the step of detecting Enterobacteriaceae family strains or Ruminococcaceae family strains from the genomic DNA of microorganisms obtained from intestinal-derived samples before and after treatment with the candidate material; And by comparing the increase or decrease of Enterobacteriaceae family strains or Ruminococcaceae family strains in the genomic DNA of microorganisms before and after treatment of the candidate material, Enterobacteriaceae family strains are reduced. In this case, or in the case where Ruminococcaceae family strains are increased, determining the candidate substance as a diabetes prevention or treatment method. A screening method for diabetes prevention or treatment using intestinal microorganisms, including a step.
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