KR20220024322A - 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
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Abstract
Description
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 predicting or diagnosing diabetes risk using the same, and a method for preventing or screening 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.With the development of next-generation sequencing techniques, it has become possible to quickly and accurately measure the types and relative amounts of microorganisms living in an individual's gut. In particular, this technology makes it possible to find out the type and relative amount of microorganisms inhabiting an individual's intestine using the 16S ribosomal RNA gene variable region sequence, which is a conserved region common to intestinal microbes, and the information can be used as personal disease information or information. Research is being carried out to determine the association with biomarkers related to disease information.
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 the intestinal bacterial community, and includes the prediction or diagnosis of diabetes, but Akkermansia muciniphila as a microorganism that is associated with diabetes. ), Bacteroides spp. , Eubacterium spp. , Roseburia spp. , Methanobrevibacter smithii ( Methanobrevibacter smithii ), Methanosphaera stadtmanae ( Methanosphaera stadtmanae ) ), Ruminococcus obeum and Phascolarctobacterium are used, but as a result obtained from fecal samples obtained from 15 pairs of twins, it is difficult to generalize the results obtained therefrom. 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
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 for diagnosing diabetes through metagenome analysis using extracellular vesicles secreted from bacteria from blood or urine samples as a sample.
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 are biomarker microorganisms that can distinguish between a high-risk group with high blood sugar and a normal group with normal blood sugar, a combination of the microorganisms, a characteristic nucleotide sequence for identifying the microorganisms, and a high-risk group In the increase/decrease pattern of microorganisms in .
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 to provide a composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, including an agent capable of detecting a Lachnospira sp. strain.
또한 본 발명은 상기 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 포함하는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 키트를 제공하기 위한 것이다.Another object of the present invention is to provide a kit for predicting or diagnosing the risk of diabetes, comprising the composition for predicting or diagnosing the risk of diabetes using the intestinal microbe.
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 comprises the steps of detecting a strain of Lachnospira from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject; And Lachnospira in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject compared to the increase or decrease of the spp. strain with the normal group, the genomic DNA of the microorganism Lachnospira ( Lachnospira ) When the spp. strain is increased In order to provide an information providing method for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, including the step of diagnosing the test subject as diabetes or a risk group for diabetes.
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 Lachnospira ( Lachnospira ) sp. strain, Enterobacteriaceae ( Enterobacteriaceae ) from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject, and two or more strains selected from the family strains and Ruminococcaceae family strains detecting the relative amount of ; And using the result obtained in the detecting step, calculating the predictive value of the diabetes risk of the test subject by a multivariate linear model for predicting a diabetic group using the relative amount of the two or more strains as a variable; It is to provide an information providing method for predicting or diagnosing the risk of diabetes.
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 from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject Lachnospira spp. strain, Ficalibacterium ( Faecalibacterium ) species strain, Enterobacteriaceae ) family strain and luminococaceae ( Ruminococcaceae ) and detecting the strain; and Lachnospira sp. strain, Coprococcus sp. strain, Faecalibacterium sp. strain, Enterobacteriaceae strain from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject. And Ruminococcaceae ( Ruminococcaceae ) Compared to the increase or decrease of the strain and the normal group, the genomic DNA of the microorganism Lachnospira ( Lachnospira ) sp. strain and Enterobacteriaceae ( Enterobacteriaceae ) When the ratio of the strain is increased, Or Picalibacterium ( Faecalibacterium ) species strain and Ruminococcaceae and diagnosing the test subject as a diabetes or diabetes risk group when the ratio of the strain is reduced; Diabetes risk using intestinal microorganisms including; It is intended to provide an information providing method 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 comprises the steps of administering a drug candidate for preventing or treating diabetes to a non-human animal; Detecting the Lachnospira sp. strain from the genomic DNA of the microorganism obtained from the intestinal-derived sample before and after the candidate material treatment; And by comparing the increase or decrease of Lachnospira sp. strain in the genomic DNA of microorganisms before and after treatment with the candidate substance, the candidate substance for preventing or treating diabetes mellitus when the Lachnospira sp. strain is reduced To provide a screening method for preventing or treating diabetes using intestinal microorganisms, including the step of determining as.
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 an intestinal microorganism, comprising a formulation capable of detecting a Lachnospira sp. strain.
또한 본 발명은 상기 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 포함하는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 키트에 관한 것이다.The present invention also relates to a kit for predicting or diagnosing the risk of diabetes, comprising the composition for predicting or diagnosing the risk of diabetes using the intestinal microbe.
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 comprises the steps of detecting a strain of Lachnospira from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject; And Lachnospira in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject compared to the increase or decrease of the spp. strain with the normal group, the genomic DNA of the microorganism Lachnospira ( Lachnospira ) When the spp. strain is increased It relates to a method of providing information for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, including; diagnosing the test subject as diabetes or a risk group for diabetes.
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 from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject Lachnospira spp. strain, Ficalibacterium ( Faecalibacterium ) species strain, Enterobacteriaceae ) family strain and luminococaceae ( Ruminococcaceae ) and detecting the relative amount of two or more strains selected from the family; And using the result obtained in the detecting step, calculating the predictive value of the diabetes risk of the test subject by a multivariate linear model for predicting a diabetic group using the relative amount of the two or more strains as a variable; It relates to a method of providing information 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, 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 from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject Lachnospira spp. strain, Ficalibacterium ( Faecalibacterium ) species strain, Enterobacteriaceae ) family strain and luminococaceae ( Ruminococcaceae ) and detecting the strain; And from the genomic DNA of microorganisms obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject, Lachnospira genus strain, Faecalibacterium species strain, Enterobacteriaceae family strain and Ruminococaceae family Compared to the increase or decrease of the strain compared to the normal group, Lachnospira in the genomic DNA of the microorganism and Enterobacteriaceae ( Enterobacteriaceae ) When the ratio of the strain is increased, or Picalibacterium ( Faecalibacterium ) species In a method for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, including; diagnosing the test subject as diabetes or a risk group for diabetes when the ratio of the strain and the Ruminococcaceae and the strain 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 comprises the steps of administering a drug candidate for preventing or treating diabetes to a non-human animal; Detecting the Lachnospira sp. strain from the genomic DNA of the microorganism obtained from the intestinal-derived sample before and after the candidate material treatment; And by comparing the increase or decrease of Lachnospira sp. strain in the genomic DNA of microorganisms before and after treatment with the candidate substance, the candidate substance for preventing or treating diabetes mellitus when the Lachnospira sp. strain is reduced It relates to a screening method for preventing or treating diabetes using intestinal microorganisms, including the step of determining as.
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 the fasting blood sugar was 126 mg/dL or more, a diabetes risk group if the fasting 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. , Microorganisms whose average ratio of microorganisms among the total intestinal microbes decreases or increases in the order of diabetic group, diabetes risk group, and normal group are searched for, and among the discovered microorganisms, a statistically significant difference in ratio between the diabetic group and the normal group is displayed. The microorganism was specified as a biomarker strain for predicting or diagnosing diabetes risk.
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.As biomarker strains for predicting or diagnosing the risk of diabetes showing a statistically significant difference between the diabetic group and the normal group, Lachnospira sp. strain, Coprococcus sp. strain, Picalibacterium ( Faecalibacterium ) species strain, Enterobacteriaceae ( Enterobacteriaceae ) Family strains and Ruminococcaceae ( Ruminococcaceae ) It may be any one or a combination of two or more strains selected from the group consisting of 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.By comparing the increase or decrease of the strain, the increase or decrease of the strain means an increase or decrease in the relative ratio of the biomarker strains in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract, or the diabetic group, diabetes risk group Or it may mean an increase or decrease in the number of bacteria of the biomarker strains in the normal group or an absolute value indicating it, for this purpose, the relative ratio of the biomarker microorganisms in the diabetic group, the diabetes risk group or the normal group, the number of bacteria, or an absolute value indicating the same 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 biomarker strains, Lachnospira sp. strains, preferably Lachnospira sp. strains identified by the 16S rRNA nucleotide sequence of SEQ ID NO: 1, are significantly higher in the diabetic group than in the normal group. . Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is Lachnospira , when the genus strain is higher than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of diabetes. In addition, when the Lachnospira sp. strain 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 biomarker strains, Coprococcus sp. strain, preferably Coprococcus sp. strain identified by the 16S rRNA nucleotide sequence of SEQ ID NO: 2, is significantly lower in the diabetic group than in the normal group. , and was significantly lower in the diabetic group compared to the diabetic risk group. Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than the normal group, the Coprococcus sp. strain can be predicted or diagnosed as having a high risk of diabetes. In addition, when the Coprococcus spp . strain 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 the sample derived from the test subject's intestinal tract, when the Lachnospira spp . strain is lower than that of the diabetic group and the Coprococcus spp . strain is higher than the diabetic group, the risk of diabetes is low and normal. It can be predicted or diagnosed as close to the group, and the Lachnospira spp . strain does not differ from the diabetic group, and when only the Coprococcus spp . strain is higher than the diabetic group, the diabetes risk is low and close to the diabetic risk group. predictable or diagnosable.
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, Picalibacterium ( Faecalibacterium ) strain, preferably SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4, identified by the 16S rRNA nucleotide sequence of Faecalibacterium strain, the diabetic group compared to the normal group is significantly lower in Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than that of the normal group, the Faecalibacterium species strain can be predicted or diagnosed as having a high risk of diabetes.
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 and strains, preferably SEQ ID NO: 5, SEQ ID NO: 6 and SEQ ID NO: 7 Enterobacteriaceae identified by any one sequence selected from the rRNA nucleotide sequence of SEQ ID NO: 7 and strains were significantly higher in the diabetic group than in the normal group. Therefore, if the Enterobacteriaceae and strains in the genomic DNA of microorganisms obtained from the sample derived from the intestinal tract of the subject are higher than in the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed. In addition, if the Enterobacteriaceae and strains are lower than those 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, the Ruminococcaceae family strain, preferably the Ruminococcaceae family strain identified by the 16S rRNA sequence of SEQ ID NO: 8, is significantly higher in the diabetic group than in the normal group. appear low. Therefore, if the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is low in the Ruminococcaceae and strain compared to the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed.
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 nucleotide sequence of SEQ ID NOs: 1 to 8 is an ASV nucleotide sequence capable of identifying each of the biomarker strains, that is, an amplicon sequence variant nucleotide sequence. In particular, any one sequence selected from the ASV nucleotide sequences of SEQ ID NOs: 1 to 4 and 8 is the first identified as a nucleotide sequence capable of identifying each biomarker strain. Accordingly, the biomarker strain identified by any one sequence selected from the ASV nucleotide sequences of SEQ ID NOs: 1 to 4 and 8 is a strain belonging to each species or genus, but is molecularly biologically related to strains of each species or genus known in the art. These are the first strains to be identified in the clearly distinct intestine 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, delaying the onset or preventing the onset of the disease through special and appropriate management of a patient with a high risk of disease, or the most appropriate treatment It can be used clinically to make treatment decisions by choosing a modality. In addition, 'diagnosis' means confirming the presence or characteristics of a pathological condition, and for the purpose of the present invention, diagnosis may mean confirming whether or not the onset 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.As an agent capable of detecting the strain provided as a biomarker in the present invention, a protein, nucleic acid, lipid, glycolipid, glycoprotein or sugar (monosaccharide, disaccharide, oligosaccharide, etc.) specifically present in the corresponding strain in the sample, etc. Primers, probes, antisense oligonucleotides, aptamers, antibodies, and the like capable of specifically detecting the same organic molecule may 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 genomic sequence (eg, 16S rRNA) of the microorganism and does not specifically bind to the genomic sequence of another strain.
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, the term 'primer' refers to 7 to 50 nucleic acid sequences capable of forming a base pair complementary to the template strand and functioning as a starting point for copying the template strand. Primers are usually synthesized but can also be used on 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 is sufficiently complementary so that it can hybridize with the template. Additional features that do not change the basic properties of the primer may be incorporated. Examples of additional features that may be incorporated include, but are not limited to, methylation, encapsulation, 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 an rRNA constituting the 30S subunit of the prokaryotic ribosome, and the nucleotide sequence is largely conserved, while high nucleotide sequence diversity appears in some sections. In particular, since there is little diversity among homogeneous species while diversity appears among other species, 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 whether a desired product is generated as a result of the sequence amplification. A sequence amplification method using a primer may use various methods known in the art. 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 sequence cloning, selective amplification of the target 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 asay), radioimmunoassay (RIA), radioimmunodiffusion, Ouchterlony immunodiffusion, and rocket immunoelectrolysis. Electrophoresis, tissue immunostaining, immunoprecipitation assay, complement fixation assay, fluorescence activated cell sorter (FACS), protein chip, etc., but are not limited thereto.
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 microorganisms 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. The composition comprising the 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 the risk of diabetes.
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 includes a primer, a probe, an antisense oligonucleotide, an aptamer, and a detection agent such as an antibody for detecting the microorganisms, as well as one or more other component compositions, solutions, or devices suitable for the analysis method. 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 including a primer specific for a corresponding microorganism may be a diagnostic kit including essential elements for performing an amplification reaction such as PCR and the like. The diagnostic kit for PCR includes a test tube or other suitable container, reaction buffer, deoxynucleotides (dNTPs), enzymes such as Taq-polymerase reverse transcriptase, DNase, RNAse inhibitors, DEPC-water, sterile water. and the like.
본 발명에서 피시험자의 장관 유래 시료란, 바람직하게는 분변 시료일 수 있다.In the present invention, the test subject's intestinal-derived sample may be preferably 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.In order to detect microorganisms from a sample from the intestinal tract of a subject, general amplification techniques known in the art, for example, polymerase chain reaction, reverse transcription-polymerase chain reaction, multiplex PCR, touchdown PCR, hot start PCR, four Steed PCR, Booster PCR, Real-Time PCR, Fractional Display PCR, Rapid Amplification of cDNA Ends, Inverse PCR, Vectoret PCR, TAIL-PCR, Ligase Chain Reaction, Repair Chain Reaction, transcription-mediated amplification, self-maintaining sequence cloning, A selective amplification reaction of a target 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, for example, Western blot, ELISA, radioimmunoassay, radioimmunodiffusion method, Oukteroni 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 Lachnospira sp. strains and Coprococcus sp. strains, or together with an agent capable of detecting Faecalibacterium species strains, or Enterobacteriaceae ( Enterobacteriaceae ) and strains and Ruminococcaceae ( Ruminococcaceae ) A composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microbes through a formulation capable of detecting the family strain, a kit for predicting or diagnosing diabetes risk including the same, predicting or diagnosing diabetes risk It can be used as a method of providing information for, and a screening method for preventing or treating diabetes.
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.1 is a graph showing the intestinal microbial distribution of 890 Koreans.
Figure 2 is a diabetic group, diabetes risk group and Lachnospira in the normal group Lachnospira ( Lachnospira ) All strains belonging to the genus and Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 It is a boxplot showing the relative proportion distribution of the genus strain.
3 is a boxplot showing the relative ratio distribution of all strains belonging to the genus Coprococcus and the ASV of SEQ ID NO: 2 in the diabetic group, the diabetes risk group and the normal group.
Figure 4 is a diabetic group, a diabetes risk group and a normal group Picalibacterium ( Faecalibacterium ) All strains belonging to the species and Ficalibacterium ( Faecalibacterium ) The relative ratio of strains identified by the ASV of SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4 This is a boxplot showing the distribution.
5 is a boxplot showing the relative ratio distribution of all strains belonging to the Enterobacteriaceae family in the diabetic group, the diabetes risk group and the normal group.
6 is a diabetic group, a diabetes risk group and a normal group Ruminococcaceae ( Ruminococcaceae ) All strains belonging to the family and the Ruminococcaceae identified by the ASV of SEQ ID NO: 8 Box showing the relative ratio distribution of the strain it's a plot
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 the Lachnospira sp. strain and the Coprococcus sp. strain of Table 1. FIG.
8 is a boxplot of predicting the difference between a normal group and a 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 by way of experimental examples and examples. However, the following examples are merely illustrative of the present invention, and the present invention is not limited by the following examples.
실험예 1: 연구대상 및 시료 수집Experimental Example 1: Research subject 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 the health checkup. 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 check-up, questionnaires about lifestyle, physical measurements, and blood tests were conducted, and fasting blood sugar was measured through blood tests.
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 of Experimental Example 1 using the 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 prepared using the DNA extracted in Experimental Example 2, and the sequence of the portion 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 result in Experimental Example 3 was 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 index for detecting a specific microorganism. To identify the microbial phylogeny, the microbial phylogeny was analyzed using the Naive Bayesian classifier of QIIME2 and the GreenGene 13.8 database, and the microbial species unit annotation was performed.
실험예 5: 장내 미생물과 혈당과의 상관관계 분석Experimental Example 5: Correlation analysis between intestinal microbes and blood sugar
890명의 건강검진 대상자의 공복혈당이 26 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.Of the 890 health screening subjects, fasting blood sugar of 26 mg/dL or higher was divided into a diabetic group, a diabetes risk group when the fasting blood sugar was more than 100 mg/dL and less than 126 mg/dL, and a normal group when the fasting blood sugar was less than 100 mg/dL.
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.The average ratio of the total intestinal microflora in the diabetic group, diabetes risk group and normal group is obtained for each ASV nucleotide sequence representing a specific microbial species, and the average ratio increases or decreases sequentially in the diabetic group, diabetes risk group and normal group microorganisms were selected. When the ratio of the selected microorganisms showed a statistically significant difference between the diabetic group and the normal group, it was defined as a biomarker microorganism for predicting diabetes risk or for diagnosis. One-way ANOVA was used for statistical analysis, and a significant difference was shown between the diabetic group and the normal group by comparing box plots as in FIGS. 2 to 6 .
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 microbes in 890 Koreans is shown in FIG. 1 . Intestinal microorganisms of 890 Koreans Bacteriodes, Prevotella, Picalibacterium, Unclassified Lachnospiraceae, Unclassified Luminococci, Oscillospira, Luminococcus, Parabacteriodes, Suterella, Coprococcus and others. Classified and the relative ratio of Bacteriodes was shown by arranging from left to right from high to low subjects.
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.As biomarker strains for predicting or diagnosing the risk of diabetes showing a statistically significant ratio difference between the diabetic group and the normal group, Lachnospira sp. strain, Coprococcus sp. strain, blood Kalibacterium ( Faecalibacterium ) species strains, Enterobacteriaceae ( Enterobacteriaceae ) family strains and Ruminococcaceae family strains were selected.
P-valuebetween the diabetic group and the normal group
P-value
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.In the diabetic group, diabetes risk group and normal group of Figure 2, Lachnospira ( Lachnospira ) The entire strain belonging to the genus and Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 Looking at the relative ratio distribution of the strain, Lachnospira ( Lachnospira ) The ratio of the total strains belonging to the genus does not have a significant difference for each group, but the Lachnospira spp . strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 shows a significantly higher ratio in the diabetic group than in the normal group . Therefore, when the ratio of the Lachnospira spp . strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is higher than that of the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed. . In addition, when the ratio of the Lachnospira sp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 is lower than that of the diabetic group, it can be predicted or diagnosed as having a low risk of diabetes.
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. In the diabetic group, diabetes risk group, and normal group of FIG. 3 , Coprococcus ( Coprococcus ) The entire strain belonging to the genus and Coprococcus identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 Looking at the relative proportion distribution of the spp. strain, Coprococcus ( Coprococcus ) The relative ratio of all strains belonging to the genus does not have a significant difference for each group, but in the case of Coprococcus spp . strain identified by ASV of SEQ ID NO: 2, a significantly lower ratio in the diabetic group than in the normal group In addition, the diabetic group showed a significantly lower ratio compared to the diabetic risk group. Therefore, when the Coprococcus sp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of diabetes. In addition, when the Coprococcus sp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 is higher than that of the diabetic group, it can be predicted or diagnosed as having a low risk of diabetes.
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, the Lachnospira spp . strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than the diabetic group, and Coprococcus identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 ( Coprococcus ) When the sp. strain is high compared to the diabetic group, it can be predicted or diagnosed that the diabetes risk is low and close to the normal group, and Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 sp. strain is different from the diabetic group If only the Coprococcus spp . strain identified by the ASV of Column No. 2 is high compared to the diabetic group, the diabetes risk is low and close to the diabetic risk group can be predicted or diagnosed.
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. In the diabetic group, diabetes risk group and normal group of FIG. 4 , the total strain belonging to the species Faecalibacterium and SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4 identified by the ASV of Ficalibacterium ( Faecalibacterium ) species The relative ratio of strains Looking at the distribution, the relative proportion of the total strains belonging to the species Picalibacterium ( Faecalibacterium ) There is no significant difference for each group, but the Picalibacterium species identified by the ASV of SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4 strains are The ratio was significantly lower in the diabetic group than in the normal group. Therefore, when the strain of Faecalibacterium identified by ASV of SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than that of the normal group, the risk of diabetes is predicted or diagnosed 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 ratio distribution of all strains belonging to the Enterobacteriaceae family in the diabetic group, diabetes risk group and normal group of FIG. The entire strain belonging to the Enterobacteriaceae family identified by any one selected ASV sequence represents a significantly higher ratio in the diabetic group than in the normal group. Therefore, when the ratio of the total strains belonging to the Enterobacteriaceae family in the genomic DNA of microorganisms obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject is higher than that of the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed. In addition, when the ratio of the 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.In the diabetic group, diabetes risk group, and normal group of FIG. 6 , the Ruminococcaceae family identified by the ASV of the entire strain and SEQ ID NO: 8 belonging to the family Ruminococcaceae Looking at the relative ratio distribution of the strain, The relative ratio of all strains belonging to the family Ruminococcaceae does not have a significant difference for each group, but the Ruminococcaceae family strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 8 is significant in the diabetic group compared to the normal group shows a relatively low ratio. Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is identified by the ASV of SEQ ID NO: 8, the Ruminococcaceae and strain is lower than the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed.
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 for predicting the diabetic group was constructed by combining the Lachnospira sp. strain and the Coprococcus sp. strain, the result of predicting the difference between the normal group and the diabetic group is shown in FIG. 7 . 7 is a configuration of the Bayesian Ridge model for predicting the diabetic group from the relative amounts of the two types of biomarker microorganisms. The Bayesian Ridge model is a type of linear model, and variables that have no meaning among the variables constituting the linear model are automatically excluded. way to do it In the above method, the BayesianRidge function of the Python package scikit-learn was used. According to FIG. 7 , it can be confirmed that when the two types of biomarker microorganisms are combined, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed more clearly (P value = 4.7 X 10 -4 ).
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).8 is a result of predicting the risk of diabetes using the Bayesian Ridge model using the entire biomarker microorganisms of Table 1 as in FIG. It can be confirmed that it can be predicted more clearly (P value = 1.2 X 10 -12 ).
<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 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 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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)
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 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 것.Detecting the genus strain of Lachnospira in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject; and
Comparing the increase or decrease of the Lachnospira sp. strain with a normal group; as a method for providing information necessary for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms, including;
The diabetes or diabetes risk group is a method, characterized in that satisfying the following selection criteria:
Compared to the normal group, the genomic DNA of the test subject's microorganisms Lachnospira ( Lachnospira ) The genus strain is increased.
상기 당뇨병 또는 당뇨병 위험군은 아래 선정기준을 만족하는 것을 특징으로 하는 방법:
정상군에 비해 피시험자의 미생물의 게놈 DNA에서 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.11. The method of claim 10, wherein from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject, F. Faecalibacterium species strain, Enterobacteriaceae family strain, and Ruminococcaceae family strain detecting; And the Picalibacterium ( Faecalibacterium ) species strain, Enterobacteriaceae ( Enterobacteriaceae ) family strain, and Ruminococcaceae ( Ruminococcaceae ) Comparing the increase and decrease of the strain with the normal group; further comprising;
The diabetes or diabetes risk group is a method, characterized in that satisfying the following selection criteria:
Compared to the normal group, the genomic DNA of the test subject's microorganisms Lachnospira ( Lachnospira ) The genus strain is increased.
In the genomic DNA of the test subject's microorganism compared to the normal group, the strain of Faecalibacterium species is reduced,
In the genomic DNA of the microorganism of the test subject compared to the normal group, Enterobacteriaceae and strains are increased, and
Compared to the normal group, in the genomic DNA of the test subject's microorganisms, Ruminococcaceae and strains are reduced.
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.From the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject, Lachnospira sp. strain, Faecalibacterium sp. strain, SEQ ID NO: 3 or Enterobacteriaceae family strain and luminococcus ( Ruminococcaceae ) and detecting the relative amount of the strain; and
The result obtained in the detecting step, calculating the diabetes risk prediction value of the test subject by a multivariate linear model for predicting a diabetic group using the relative amount of the strains as a variable; Diabetes risk prediction using intestinal microorganisms comprising; or a method of providing information for diagnosis.
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 방법.administering a drug candidate for preventing or treating diabetes to a non-human animal;
Detecting the Lachnospira sp. strain from the genomic DNA of the microorganism obtained from the intestinal-derived sample before and after the candidate material treatment; and
By comparing the increase or decrease of Lachnospira sp. strain in the genomic DNA of microorganisms before and after treatment with the candidate substance, the candidate substance as a preventive or therapeutic agent for diabetes mellitus when the Lachnospira sp. strain is reduced Determining; screening method for preventing or treating diabetes using intestinal microorganisms, including.
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Diabetes Care, Volume 41, pages 2385-2395, November 2018* * |
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