KR20220048360A - Fdg 장섭취 수준을 이용한 장내 미생물총 분포 변동 또는 장내 염증을 예측하는 방법 - Google Patents

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Abstract

FDG 장섭취 수준을 측정하여 장내 미생물총 분포 변동 또는 장내 염증을 예측하기 위한 방법을 제공한다. 이에 따르면, 장에서 섭취된 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하여 장내 미생물총 분포 변동 또는 장내 염증을 높은 정확도로 예측할 수 있다.

Description

FDG 장섭취 수준을 이용한 장내 미생물총 분포 변동 또는 장내 염증을 예측하는 방법 {Method for predicting the alteration of gut microbiota or the presence of intestinal inflammation by measuring the level of intestinal uptake of FDG}
FDG 장섭취 수준을 측정하여 장내 미생물총 분포 변동 또는 장내 염증을 예측하기 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
최근 질병의 진단에 있어서, 수술을 하지 않고 몸속 환부를 찾아내는 방법으로 컴퓨터 단층촬영 (computedtomography, CT), 자기 공명 단층촬영 (magnetic resonance imaging, MRI), 양전자 방출 단층촬영 (positron emission tomography, PET), 초음파 등 다양한 분자 영상 기법이 활용되고 있다. 분자 영상 기법들 중 양전자 방출 단층촬영 (PET)은 양전자를 방출하는 방사성 의약품을 이용하여 인체에 대한 생리화학적 및 기능적 영상을 3차원으로 나타낼 수 있는 핵의학 검사 방법 중 하나로, 암을 포함한 각종 질환을 진단하는데 활용되고 있다. 양전자 방출 단층촬영용 방사성 동위원소는 생물학적 주요 구성 성분인 불소 (18F), 탄소 (11C), 산소 (15O), 질소 (13N) 등으로, 화학적 성질의 변화 없이 체내 성분대사, 약물대사, 수용체 영상화가 가능하다. 상기 18F와 플루오로데옥시글루코스 (fluorodeoxyglucose, FDG)가 결합된 방사성 추적물질인 18F-FDG는 포도당의 유사체로서, PET 또는 CT에 사용된다. 18F-FDG의 농도는 조직에서 국부적 포도당 섭취를 반영한다. 증가된 18F-FDG 섭취는 높은 해당 (glycolytic) 활성을 표시하고, 암, 국소 감염, 및 염증과 같은 높은 세포 대사 활성을 갖는 다양한 질환과 연관될 수 있다. 대한민국 공개특허 제10-2020-0002466호는 18F-FDG를 이용하여 양전자 단층촬영 방법으로 갈색지방 (brown adipose tissue, BAT)을 확인하여 비만 치료제의 약효 분석을 평가하는 방법에 대하여 개시하고 있다.
한편, 장내 미생물총 (gut microbiota)은 장내에 거주하는 세균뿐만 아니라, 고세균, 진핵생물, 바이러스 등을 아우른다. 생활과 식습관에 의해 변해가는 장내 미생물총은, 이들의 거주지인 인간의 세포 보다 약 9조 개 이상 더 많으며, 500배가 넘는 유전자를 갖고 있다. 건강한 장내 미생물총은 광범위한 병원체에 대한 내성, 필수 영양소 생합성 및 흡수, 및 건강한 소화관 상피, 및 적절하게 조절된 전신 면역을 유지하는 면역 자극을 비롯하여, 숙주에 다수의 이점을 제공한다. 반면, 장내 미생물총 불균형으로 인해, 미생물총 기능이 상실되는 경우, 병원체에 대한 감수성 증가, 대사 프로파일의 변경, 또는 국소 또는 전신 염증 등을 일으킬 수 있다. 이와 같이, 위장 내 고유한 장내 미생물총의 구성이 어떤 이유로든 불균형적으로 변형되어 숙주에게 질병을 야기할 수 있다는 것은 이미 많은 연구에 의해 보고되었으며, 장내 미생물총을 조절함으로써 질병을 치료하고자 하는 다양한 연구가 계속되고 있다.
이런 배경 하에서, 본 발명자들은 FDG 장섭취 수준과 장내 미생물총 분포 변동의 상관관계를 확인하였고, 장에 섭취된 FDG의 신호를 검출하는 분자 영상 기법을 활용하여, 장내 미생물총 분포 변동 또는 장내 염증을 예측할 수 있음을 확인하였다.
일 양상은 개체에 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체를 투여하는 단계; 및 상기 개체의 장에서 상기 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 단계를 포함하는, 장내 미생물총 (gut microbiota) 분포 변동 또는 장내 염증 예측을 위해 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것이다.
본 출원의 다른 목적 및 이점은 첨부한 청구범위 및 도면과 함께 하기의 상세한 설명에 의해 보다 명확해질 것이다. 본 명세서에 기재되지 않은 내용은 본 출원의 기술 분야 또는 유사한 기술 분야 내 숙련된 자이면 충분히 인식하고 유추할 수 있는 것이므로 그 설명을 생략한다.
본 출원에서 개시된 각각의 설명 및 실시형태는 각각의 다른 설명 및 실시 형태에도 적용될 수 있다. 즉, 본 출원에서 개시된 다양한 요소들의 모든 조합이 본 출원의 범주에 속한다. 또한, 하기 기술된 구체적인 서술에 의하여 본 출원의 범주가 제한된다고 볼 수 없다.
일 양상은 개체에 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체를 투여하는 단계; 및 상기 개체의 장에서 상기 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 단계를 포함하는, 장내 미생물총 분포 변동 또는 장내 염증 예측을 위해 정보를 제공하는 방법을 제공한다.
상기 방법은 개체에 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체를 투여하는 단계를 포함한다.
상기 개체는 포유동물, 예를 들면, 인간, 소, 말, 돼지, 개, 양, 염소, 또는 고양이일 수 있다.
상기 개체는 유방암 질환에 걸리거나 걸릴 위험이 있는 개체일 수 있다.
상기 포도당 유사체는 플루오로데옥시글루코스 (fluorodeoxyglucose: FDG)일 수 있다.
상기 검출 가능한 포도당 또는 그의 유사체는 동위원소로 표지된 것일 수 있다. 예를 들어, 상기 동위원소는 18F, 11C, 15O, 13N, 또는 이들의 조합이다.
상기 신호는 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체로부터 유래된 신호일 수 있다. 구체적으로, 상기 신호는 상기 포도당 또는 그의 유사체에 표지된 상기 동위원소가 방출하는 양전자 신호일 수 있다.
상기 투여는 경구, 정맥내, 국부 투여, 또는 이들의 조합일 수 있다.
상기 방법은 상기 개체의 장에서 상기 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 단계를 포함한다.
상기 신호를 검출하는 단계는 단층촬영 (tomography)을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 상기 단층 촬영은 양전자 방출 단층촬영 (positron emission tomography: PET), 컴퓨터 단층촬영 (computed tomography: CT), 단일 광자 방출 단층촬영 (single photon emission computed tomography: SPECT), 또는 이들의 조합일 수 있다.
상기 신호는 간, 대장, 소장, 또는 이들의 조합에서 검출되는 신호일 수 있다. 예를 들어, 개체의 전신에 PET 또는 CT를 촬영한 경우, 전신의 결과로부터 간, 대장, 소장, 또는 이들의 조합에서의 신호를 검출할 수 있다.
용어 "장내 미생물총 (gut microbiota)"은 곤충을 비롯한 인간 및 다른 동물의 소화관에 사는 복잡한 미생물 군집을 의미한다. 상기 장내 미생물총은 장내에 거주하는 세균뿐만 아니라, 고세균, 진핵생물, 바이러스 등을 포함할 수 있다.
상기 장내 미생물총 분포 변동은 장내에 존재하는 다양한 미생물 군집의 상대적 존재 비율, 즉, 상대적 풍부도 (relative abundance)가 변동되거나, 장내에 존재하는 미생물 군집의 다양성이 변동되는 것을 포함할 수 있다. 또한, 상기 장내 미생물총 분포 변동은 장내에 존재하는 이로운 미생물 군집과 해로운 미생물 군집의 균형이 변동되는 것을 포함할 수 있다.
따라서, 상기 장내 미생물총 분포 변동 예측은, 장내에 존재하는 다양한 미생물 군집의 상대적 존재 비율, 즉, 상대적 풍부도의 변동을 예측하거나, 장내에 존재하는 미생물 군집의 다양성의 변동을 예측하거나, 또는 장내에 존재하는 이로운 미생물 군집과 해로운 미생물 군집의 균형의 변동을 예측하는 것을 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 장내 미생물총 분포 변동 예측은, 장내에서, Enterobacteriaceae 과 박테리아, Ruminococcaceae 과 박테리아, 및 Veillonellaceae 과 박테리아로 이루어진 군으로부터 선택되는 1 종 이상의 상대적 풍부도의 증가 또는 감소의 예측을 포함할 수 있다.
상기 Enterobacteriaceae 과 박테리아는 Citrobacter 속 박테리아, Enterobacter 속 박테리아, Erwinia 속 박테리아, Escherichia 속 박테리아, Klebsiella 속 박테리아, Pantoea 속 박테리아, Proteus 속 박테리아, Salmonella 속 박테리아, Serratia 속 박테리아, Shigella 속 박테리아, 및 Yersinia 속 박테리아로 이루어진 군으로부터 선택되는 1 종 이상일 수 있다. 또한 상기 Enterobacteriaceae 과 박테리아는 Enterobacteriaceae 과에 속하는 미 분류된 박테리아일 수 있다.
상기 Ruminococcaceae 과 박테리아는 Acetanaerobacterium 속 박테리아, Acutalibacter 속 박테리아, Anaerobacterium 속 박테리아, Anaerofilum 속 박테리아, Anaerotruncus 속 박테리아, Dysosmobacter 속 박테리아, Ercella 속 박테리아, Ethanoligenens 속 박테리아, Faecalibacterium 속 박테리아, Fastidiosipila 속 박테리아, Hydrogenoanaerobacterium 속 박테리아, Oscillibacter 속 박테리아, Oscillospira 속 박테리아, Papillibacter 속 박테리아, Pseudobacteroides 속 박테리아, Ruminococcus 속 박테리아, Sporobacter 속 박테리아, Subdoligranulum 속 박테리아, 및 Youngiibacter 속 박테리아로 이루어진 군으로부터 선택되는 1 종 이상일 수 있다. 또한 상기 Ruminococcaceae 과 박테리아는 Ruminococcaceae 과에 속하는 미 분류된 박테리아일 수 있다.
상기 Veillonellaceae 과 박테리아는 Veillonella 속 박테리아, Allisonella 속 박테리아, Anaeroglobus 속 박테리아, Dialister 속 박테리아, Megasphaera 속 박테리아, Negativicoccus 속 박테리아, Pelosinus 속 박테리아, Sporomusa 속 박테리아, Propionispora 속 박테리아, Zymophilus 속 박테리아, Megamonas 속 박테리아, 및 Pectinatus 속 박테리아로 이루어진 군으로부터 선택되는 1 종 이상일 수 있다. 또한 상기 Veillonellaceae 과 박테리아는 Veillonellaceae 과에 속하는 미 분류된 박테리아일 수 있다.
일 구체예에서, 개체에 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체를 투여한 후, 상기 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 증가할수록, 상기 개체의 장내 미생물총 분포에 있어서 Citrobacter 속 박테리아, Enterobacter 속 박테리아, 또는 Veillonella 속 박테리아의 상대적 풍부도의 증가를 예측할 수 있다.
또한, 일 구체예에서, 개체에 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체를 투여한 후, 상기 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 증가할수록, 상기 개체의 장내 미생물총 분포에 있어서 Ruminococcaceae 과 박테리아의 상대적 풍부도의 감소를 예측할 수 있다.
용어 "염증 (inflammation)"은 생체 조직의 유해한 자극원, 예를 들어 병원성 미생물, 손상된 세포, 자극물질 등에 대한 생체 반응 중 하나이다. 염증은 미생물에 의한 감염 또는 상처, 수술, 화상, 동상, 전기자극, 화학물질등 다양한 원인에 의하여 발생할 수 있다.
용어 "장내 염증 (intestinal inflammation)"은 장내에서 발생되는 염증과 관련된 다양한 생체 반응을 총칭한다. 또한 상기 장내 염증은 궤양성 대장염, 크론병, 베체트 장염 등과 같은 염증성 장질환의 원인이 될 수 있다.
따라서, 상기 장내 염증은 장내에서 이미 발생된 염증 반응 또는 염증 반응의 전 단계인, 염증촉진단계 (proinflammatory state)의 장내 상태, 또는 염증성 장질환 단계의 장내 상태를 포함할 수 있다.
따라서, 상기 장내 염증 예측은 장내 염증 반응의 존재 여부를 예측하거나, 장내 전-염증성 상태 해당 여부를 예측하거나, 염증성 장질환 해당 여부를 예측하는 것을 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 장내 염증 예측은 전-염증성 사이토카인 (pro-inflammatory cytokine)의 발현 수준의 증가 여부의 예측을 포함할 수 있다.
일 구체예에서, 개체에 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체를 투여한 후, 상기 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 증가할수록, 상기 개체의 종양괴사인자 알파 (tumor necrosis factor-α, TNF-α)의 발현 수준의 증가를 예측할 수 있다.
상기 방법은 상기 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호로부터 포도당 또는 그의 유사체의 표준화된 섭취값 (standardized uptake value, SUV)을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 SUV는 최대 SUV 또는 평균 SUV를 포함할 수 있다. 상기 최대 SUV는 총 장 최대 SUV (the maximum standardized uptake values of total bowel, TB SUVmax)를 포함할 수 있다. 상기 평균 SUV는 총 장 평균 SUV (the mean standardized uptake values of total bowel, TB SUVmean)를 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 SUV 수준에 따라, 상기 개체를 상위 장섭취 (intestinal uptake, IU) 그룹 또는 하위 장섭취 (intestinal uptake, IU) 그룹으로 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 구체예에서, 상기 분류하는 단계는 측정된 TB SUVmax값이 약 1 내지 약 20의 범위에 속하는 개체를 상위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 구체적으로, 측정된 TB SUVmax값이 약 1 내지 약 15, 약 1 내지 약 10, 약 1 내지 약 5, 약 1 내지 약 3, 약 3 내지 약 20, 약 3 내지 약 15, 약 3 내지 약 10, 약 3 내지 약 5, 약 5 내지 약 20, 약 5 내지 약 15, 약 5 내지 약 10, 약 5 내지 약 9, 약 5 내지 약 8, 약 5 내지 약 7, 약 5 내지 약 6, 약 6 내지 약 20, 약 6 내지 약 15, 약 6 내지 약 10, 약 6 내지 약 7, 약 7 내지 약 20, 약 7 내지 약 15, 약 7 내지 약 10, 약 7 내지 약 8, 약 8 내지 약 20, 약 8 내지 약 15, 약 8 내지 약 10, 약 10 내지 약 20, 약 10 내지 약 15, 또는 약 15 내지 약 20의 범위에 속하는 개체는 상위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 측정된 TB SUVmax값이 약 1 내지 약 5의 범위에 속하는 경우에는, 곧 바로, 상위 IU 그룹으로 분류하지 않을 수 있고, 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 상기 개체의 간에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호에 비해 증가한 경우에 한하여, 상위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
일 구체예에서, 상기 분류하는 단계는 측정된 TB SUVmean값이 약 1 내지 약 10의 범위에 속하는 개체는 상위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 구체적으로, 측정된 TB SUVmean값이 약 1 내지 약 7, 약 1 내지 약 5, 약 1 내지 약 2, 약 2 내지 약 10, 약 2 내지 약 7, 약 2 내지 약 5, 약 2 내지 약 3, 약 3 내지 약 10, 약 3 내지 약 7, 약 3 내지 약 5, 약 3 내지 약 4, 약 4 내지 약 10, 약 4 내지 약 7, 약 4 내지 약 5, 약 5 내지 약 10, 약 5 내지 약 7, 약 5 내지 약 6, 약 6 내지 약 10, 약 6 내지 약 7, 약 7 내지 약 10, 약 7 내지 약 8, 약 8 내지 약 10, 약 8 내지 약 9, 또는 약 9 내지 약 10의 범위에 속하는 개체는 상위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 측정된 TB SUVmean값이 약 1 내지 약 4의 범위에 속하는 경우에는, 곧 바로, 상위 IU 그룹으로 분류하지 않을 수 있고, 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 상기 개체의 간에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호에 비해 증가한 경우에 한하여, 상위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
일 구체예에서, 상기 분류하는 단계는 측정된 TB SUVmax값이 약 0 내지 약 5의 범위에 속하는 개체는 하위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 구체적으로, 측정된 TB SUVmax값이 약 0 내지 약 4, 약 0 내지 약 3, 약 0 내지 약 2, 약 0 내지 약 1, 약 1 내지 약 5, 약 1 내지 약 4, 약 1 내지 약 3, 약 1 내지 약 2, 약 2 내지 약 5, 약 2 내지 약 4, 약 2 내지 약 3, 약 3 내지 약 5, 약 3 내지 약 4, 또는 약 4 내지 약 5의 범위에 속하는 개체는 하위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 측정된 TB SUVmax값이 약 1 내지 약 5의 범위에 속하는 경우에는, 곧 바로, 하위 IU 그룹으로 분류하지 않을 수 있고, 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 상기 개체의 간에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호에 비해 감소한 경우에 한하여, 하위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
일 구체예에서, 상기 분류하는 단계는 측정된 TB SUVmean값이 약 0 내지 약 4의 범위에 속하는 개체는 하위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 구체적으로, 측정된 TB SUVmean값이 약 0 내지 약 3, 약 0 내지 약 2, 약 0 내지 약 1, 약 1 내지 약 4, 약 1 내지 약 3, 약 1 내지 약 2, 약 2 내지 약 4, 약 2 내지 약 3, 또는 약 3 내지 약 4의 범위에 속하는 개체는 하위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 측정된 TB SUVmean값이 약 1 내지 약 4의 범위에 속하는 경우에는, 곧 바로, 하위 IU 그룹으로 분류하지 않을 수 있고, 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 상기 개체의 간에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호에 비해 감소한 경우에 한하여, 하위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 개체의 간에서 상기 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 단계; 및 상기 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 상기 개체의 간에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호에 비해 증가하는지를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 개체의 간과 장에서 동시에 검출되는 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 시각적으로 비교하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 방법은 간의 신호 강도 대비, 장의 신호 강도가 시각적으로 더 낮은 개체는 하위 IU 그룹으로 분류하고, 장의 어느 일부라도 간의 신호 강도 대비, 시각적으로 더 높은 신호 강도를 나타내는 개체는 상위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 간과 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호로부터 산출된 포도당 또는 그의 유사체의 SUV를 비교하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 방법은 간의 SUV 대비, 장의 SUV가 더 높은 개체는 상위 IU 그룹으로 분류하고, 간의 SUV 대비, 장의 SUV가 더 낮은 개체는 하위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 장의 SUV는 간의 SUV에 대해 정규화된 값인 것일 수 있다. 이 경우, 상기 방법은 측정된 장의 정규화된 SUV가 1을 초과하는 개체는 상위 IU 그룹으로 분류하고, 측정된 장의 정규화된 SUV가 1 미만인 개체는 하위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 건강한 정상 대조군의 장에서 상기 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 단계; 및 상기 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 상기 건강한 정상 대조군의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호에 비해 증가하는지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 방법은 상기 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 상기 건강한 정상 대조군의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호에 비해 증가하는 경우, 상기 개체는 상위 IU 그룹으로 분류하고, 상기 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 상기 건강한 정상 대조군의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호에 비해 감소하는 경우, 상기 개체는 하위 IU 그룹으로 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 구체예에서, 상기 방법은 상기 상위 IU 그룹으로 분류된 개체에 대하여 장내 미생물총 분포에 있어서 Citrobacter 속 박테리아, Enterobacter 속 박테리아, 또는 Veillonella 속 박테리아의 상대적 풍부도의 증가를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 구체예에서, 상기 방법은 상기 상위 IU 그룹으로 분류된 개체에 대하여 장내 미생물총 분포에 있어서 Ruminococcaceae 과 박테리아의 상대적 풍부도의 감소를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 구체예에서, 상기 방법은 상기 상위 IU 그룹으로 분류된 개체에 대하여 TNF-α의 발현 수준 증가 또는 장내 염증 반응의 존재를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 양상에 따른 방법에 의하면, 장에 섭취된 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 분자 영상 기법을 장내 미생물총 분포 변동 또는 장내 염증을 예측하는데 이용할 수 있다.
도 1a는 관찰된 ASV에 의해 하위 IU 그룹과 상위 IU 그룹 사이의 장내 미생물 분류군의 알파 다양성을 비교한 그래프이다.
도 1b는 균일성에 의해 하위 IU 그룹과 상위 IU 그룹 사이의 장내 미생물 분류군의 알파 다양성을 비교한 그래프이다.
도 1c는 Shannon 지수에 의해 하위 IU 그룹과 상위 IU 그룹 사이의 장내 미생물 분류군의 알파 다양성을 비교한 그래프이다.
도 1d는 Faith의 PD에 의해 하위 IU 그룹과 상위 IU 그룹 사이의 장내 미생물 분류군의 알파 다양성을 비교한 그래프이다.
도 2a는 비가중 UniFrac 기반에 의하여 하위 IU 그룹과 상위 IU 그룹 사이의 베타 다양성 거리를 분석한 그래프이다.
도 2b는 가중 UniFrac 기반에 의하여 하위 IU 그룹과 상위 IU 그룹 사이의 베타 다양성 거리를 분석한 그래프이다.
도 3a는 TB SUVmax와 Citrobacter 속의 상대적인 비율의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
도 3b는 TB SUVmax와 Ruminococcaceae 과에 속하는 미분류된 미생물의 상대적인 비율의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
도 4a는 TB SUVmean과 Citrobacter 속의 상대적인 비율의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
도 4b는 TB SUVmean과 Veillonella 속의 상대적인 비율의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
도 4c는 TB SUVmean과 Ruminococcaceae 과에 속하는 미분류된 미생물의 상대적인 비율의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
이하 본 발명을 실험예 및 실시예를 통하여 보다 상세하게 설명한다. 그러나, 이들 실험예 및 실시예는 본 발명을 예시적으로 설명하기 위한 것으로 본 발명의 범위가 이들 실험예 및 실시예에 한정되는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에서 특별한 정의가 없으면, 본 명세서에 사용된 모든 과학적 및 기술적인 용어는 본 발명이 속하는 기술분야에서 당업자에 의하여 통상적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다.
실험예 1. 실험 과정 및 실험재료
1-1.개체의 선정
유방암 초기 판정을 위해 PET/CT 센터를 방문한 환자로부터 참가자를 모집하였고, 다음의 기준을 충족한 참가자를 본 연구에 등록하였다: (1) 등록 후 4 주 이내에 복용한 지질 강하제 또는 프로바이오틱스를 포함하는 약물 이력이 없는 환자; (2) FDG 장섭취에 영향을 줄 수 있는 메트포르민 (metformin)의 약물 이력이 없는 환자; (3) PET/CT 전에 신 보조 화학 요법을 받지 않은 환자; (4) 동시 염증성 장 질환, 전염성 대장염 등이 없거나 등록 후 6 주 이내에 항생제를 복용하지 않은 환자. 2016 년 4 월에서 2017 년 2 월 사이에 PET/CT 스캔을 받은 32 세에서 78 세 사이의 121 명의 여성 참가자로부터 분변 및 혈액 샘플을 수집하였다. 참가자 중, 사이토카인 (cytokine) 수준이 검출되지 않은 7 명의 환자는 제외하였다.
의료 차트에서, 인구 통계, 검사 데이터, 및 기타 임상 데이터를 추출하였고, 각 환자는 최초 방문 시, 설문지를 작성하였다. 이 연구 프로토콜은 Ewha University Medical Center의 기관 검토위원회 (2016-01-017-002)에 의해 승인되었다. 또한, 모든 연구 참여자들로부터 사전 동의를 얻었고, 연구 기간 동안 자원봉사자의 윤리적 사용에 관련된 모든 해당 기관 및 정부 규정을 준수하였다.
1-2. 분변 샘플에서 DNA 추출
배설 직후 배설물 샘플을 -20℃에서 동결하고, 24 시간 내에 -70℃에 보관하였다. 그 후 1 개월 이내에, 제조사의 지시에 따라 MOBio PowerSoil® DNA 분리 키트 (MO BIO Laboratories, Carlsbad, CA)를 사용하여 배설물 샘플로부터 DNA 추출을 수행하였다.
1-3. 박테리아 16S rRNA 유전자의 PCR 증폭 및 시퀀싱
16S rRNA 유전자의 가변 V3 및 V4 영역을 범용 프라이머 341F (서열번호: 1) 및 805R (서열번호: 2)로 증폭시켰다. 상기 각각의 프라이머는 Nextera XT DNA 라이브러리 준비 키트 (Illumina, San Diego, CA)의 조합에 의해, 독특한 8nt 바코드 인덱스를 함유하도록 변형되었다. PCR 반응을 수행하기 위해, 5 ng/μL DNA 주형, 2X KAPA HiFi HotStart 준비 믹스 (KAPA Biosystems, Wilmington, MA), 및 2 pmol의 각 프라이머를 사용하였다. PCR 반응 조건은 95℃에서 3 분 동안 초기 인큐베이션한 후, 95℃에서 30 초; 55℃에서 30 초; 및 72℃에서 30 초의 25 주기로 이루어졌다. 그 후, 72℃에서 5 분 동안 최종 연장 인큐베이션하였다. PCR 클린업 (PCR clean-up) 및 인덱스 PCR (index PCR) 후, 시퀀싱은 제조사의 사양에 따라 Illumina MiSeq 플랫폼에서 수행하였다.
1-4. 박테리아 16S rRNA 유전자 구성 분석
낮은 품질 및 키메라 (chimera) 오류를 방지하고, 고유한 서열 변이체를 생성하기 위해, QIIME2 패키지 (https: //qiime2.org) 내의 DADA2 파이프라인을 사용하였다. DADA2로 노이즈를 제거함으로써, 앰플리콘 서열 변이체 (amplicon sequence variant, ASV)들을 생성하였고, 이는 100% 조작분류단위 (operational taxonomic unit, OTU)로 간주되었다. QIIME2는 특징 테이블 (Feature Table)을 구성하였고, 이는 생물군계 테이블 (biome table) 및 대표 시퀀스 파일 (representative sequence file)과 동일하였다. 서열 분류를 결정하는 V3-V4 영역을 포함하는 최적화된 버전 (version 13.8)의 GreenGenes 데이터베이스를 사용하여, 99% 서열 동일성 내에서 서열을 매핑하였다.
1-5. 혈청 사이토카인 (serum cytokine) 분석
효소 결합 면역흡착 분석 (enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA)에 의해 TNF-α 및 IL-1의 혈청 농도룰 측정하였다. 간단히 설명하자면, 96-웰 마이크로타이터 플레이트 (96-well microtiter plate)를 캡처 항체 (human IL-1β 또는 TNF-α capture; R&D Systems)로 코팅하고 4℃에서 오버나잇 인큐베이션한 후, 실온에서 차단 완충액으로 처리하였다. 희석된 시험 샘플 및 표준 재조합 단백질 (human IL-1β 또는 TNF-α; R&D Systems)을 각 웰에 첨가한 후, 비오틴화된 (biotinylated) 검출 항체 (human IL-1β 또는 TNF-α 검출; R&D Systems)와 함께 인큐베이션하였다. 인큐베이션 후 스트렙타비딘-호스래디시 과산화효소 (Streptavidin-Horseradish Peroxidase, Thermo Scientific)를 플레이트에 첨가한 후, 30 분 동안 TMB 기질 용액 (TMB Substrate Solution, Thermo Scientific)과 반응시켰다. 그 후, 정지 용액을 첨가하여 반응을 정지시키고 VersaMax 마이크로 플레이트 리더 (Molecular Devices, LLC, USA)를 사용하여 450 nm에서 흡광도를 측정하였다.
1-6. 18F-FDG PET/CT 및 이미지 분석
18F-FDG PET/CT 분석을 위해, 환자는 정맥 내 FDG 투여 (kg 당 3.7 MBq) 전 적어도 6 시간 동안 금식하고, 스캔 전 1 시간 동안 휴식을 취하게 하였다. 각 환자의 공복 혈당 수준을 FDG 투여 전에 측정하였고, <140 mg/dL인 것으로 확인되었다. 조영제가 없는 CT 스캔을 진행한 다음, 128 CT 슬라이스 (Siemens Medical Solutions, Erlangen, Germany)를 가진 Siemens Biograph mCT를 사용하여 두개골 베이스에서 허벅지 중간까지 PET 스캔을 진행하였다. CARE Dose system (Siemens Medical Solutions, Erlangen, Germany) 하에서 저용량 CT를 수행하였고, CT-기반의 감쇠 보정 (attenuation correction)을 수행하였다. PET의 중심에서의 공간 해상도 (spatial resolution)는 trans-axial 축 방향으로 2.0 mm 반치전폭 (full width at half maximum , FWHM) 및 axial 축 방향으로 2.0 mm FWHM인 것으로 확인되었다. 3D 방출 모드로 베드 위치 당 2 분 (5-7 위치) 동안 PET 스캔을 획득하였다. TOF (time of flight) 및 포인트 스프레드 기능 (point spread function, PSF)과 함께 3D-OSEM 반복 알고리즘 (2 회 반복 및 21 개 하위 집합)을 사용하여, 3.0 mm 슬라이스 두께로 200 * 200 매트릭스 (matrices) 및 3.4 mm * 3.4 mm 픽셀 크기로 PET 이미지를 재구성하였다.
생리학적 FDG 장섭취 수준 (intestinal uptake, IU)은 2 명의 독립적인 핵의학 전문가에 의해 시각적 및 정량적으로 평가되었다. 분석은 합의에 따라 이루어졌으며, 데이터 해석자는 임상 및 검사 데이터에 대해 맹검으로 해석을 수행하였다.
시각적 평가를 위해 IU의 범위는 낮고 높음으로 이분법화하였다. 간단히 설명하자면, PET/CT 스캔을 통해 간에서 검출되는 FDG 섭취 양상과 장에서 검출되는 FDG 섭취 양상을 시각적으로 비교하였고, 간과 비교하여 전체 장의 FDG 섭취 수준이 더 낮은 환자는 하위 IU 그룹으로 분류한 반면, 적어도 하나의 장 세그먼트 (segment)의 FDG 섭취 수준이 간에서의 FDG 섭취 수준보다 높은 환자는 상위 IU 그룹으로 분류하였다.
정량적 평가를 위해, 3 차원 체적 관심 영역 (volume of interest, VOI)을 배치시키는 것에 의하여, 장내의 상이한 세그먼트 각각의 최대 및 평균의 표준화된 섭취값 (SUVmax 및 SUVmean)이 측정되었다. SUVmean은 40% SUVmax을 한계 임계값 (margin threshold)으로 하여 측정하였다. IU의 정확한 측정을 위해, 이웃 조직 및 관내 대변 (intraluminal stool)으로의 과잉 섭취를 피하도록, PET 및 CT 슬라이스의 동시 검토에 의해 VOI의 배치를 신중하게 결정 및 조정하였다. 소장의 IU는 3번째 십이지장 제3부 (third duodenum), 공장 (jejunum), 및 하부 회장 루프 (distal ileum loop)에서 측정하였고, 대장의 IU는 맹장 (cecum), 간 만곡부 (hepatic flexure), 비장 굴곡부 (splenic flexure), 및 하행 결장-구불 접합부 (descending colon-sigmoid junction)에서 측정하였다. 그 후, 상기와 같은 장내의 상이한 세그먼트로부터 도출된, 모든 SUVmax 및 SUVmean값들을 평균화하여 총 장 IU 값인 TB SUVmax 및 TB SUVmean (the maximum and mean standardized uptake values of total bowel) 값을 도출하였다.
상기 시각적 평가에 의해 상위 IU 그룹으로 분류된 환자의 TB SUVmax 및 TB SUVmean값을 측정한 결과, TB SUVmax값은 약 1 내지 약 6의 범위에서 형성되었고, TB SUVmean값은 약 1 내지 약 4의 범위에서 형성되었다. 또한, 상기 시각적 평가에 의해 하위 IU 그룹으로 분류된 환자의 TB SUVmax 및 TB SUVmean값을 측정한 결과, TB SUVmax값은 약 0 내지 약 5의 범위에서 형성되었고, TB SUVmean값은 약 0 내지 약 4의 범위에서 형성되었다.
1-7. 통계 분석
MedCalc 소프트웨어를 사용하여 기본 통계 분석을 수행하였다. 모든 데이터는 평균±표준 편차로 표시하였다. QIIME2 (버전 2017.12)에서 탐색적 및 분별적 미생물 구성 분석을 수행하였다. 샘플에서 관찰된 상이한 분류군의 실제 수 ("관찰된 ASV")에 기초하여 각 샘플에서 별개의 ASV의 수를 측정하는 방식으로 미생물 풍부도 (abundance)를 측정하였다. 균등성과 풍부함을 모두 고려하여 측정한 Shannon 지수 및 커뮤니티 (community)가 수치적으로 얼마나 평등한지를 수치화하여 나타낸 Pielou's evenness의 두 가지 비계통 발생적 방법으로 알파 다양성을 측정하였다. 또한, ASV들 사이에서의 계통 발생적 차이를 분석하기 위해, Faith의 PD 지수를 측정하였고, Kruskal-Wallis 검정을 사용하여 알파 다양성에 있어서 그룹 간 차이를 조사하였다. 추가하여, 베타 다양성의 분석을 위해, 계통 발생적 차이에 대한 비가중 및 가중 UniFrac16 값으로 그룹 간 비유사성을 계산하였고, 999 개의 순열을 갖는 쌍별 (pairwise) PERMANOVA (Permutational Multivariate Analysis of VariancePERMANOVA)를 사용하여 IU 그룹 간 비유사성을 비교하였다. 0.05 미만의 결과 p-값은 통계적으로 유의한 것으로 간주되었다.
연구 집단 (예: 연령 및 신체질량지수)에서 다른 변수 (confounder)의 영향을 고려하여 RStudio (버전 0.98.983)의 MaAsLin 모델 (Multivariate Association with Linear model) 패키지 (https: //huttenhower.sph.harvard.edu/maaslin)에서 구현된 일반 선형 모델에 의해 장내 미생물 분류군의 풍부도와 TB SUVmax 및 TB SUVmean 사이에서의 상관관계를 분석하였고, IU 그룹들 사이에서의 장내 미생물 분류군의 풍부도를 비교하였다. MaAslin의 모든 분석은 기본 옵션을 사용하여 수행되었고, 결과 p-값은 Benjamini-Hochberg 보정 (FDR)을 사용하여 각 계통 발생 수준에서 다중 비교를 위하여 보정되었다. 0.05 미만의 q-값은 통계적으로 유의한 것으로 간주되었다.
실험예 2. 개체 특성 분석 및 IU와의 상관관계 분석
본 실험예에서는 연구 집단 내 각 개체의 특성을 분석하였고, IU 그룹을 분류한 후, 개체 특성과 IU 사이에서의 상관관계를 분석하였다.
그 결과, 표 1에 나타낸 바와 같이, 114 명의 환자의 기본적인 특성이 분석되었고, 간과 비교하여 측정된 18F-FDG (Fluorine-18-fluorodeoxyglucose) 장섭취 수준 (IU)의 시각적 등급을 기준으로 75 명의 참가자 (65.8 %)가 하위 IU 그룹으로 분류되었으며, 39 명의 참가자 (34.2 %)가 상위 IU 그룹으로 분류되었다.
또한, 표 2에 나타낸 바와 같이, 이항형 로지스틱 회귀 분석 (binary logistic regression analysis)에 따르면, 측정된 인구 통계학적 및 검사 상의 특징 중 어느 것도 시각적으로 등급이 매겨진 IU와 유의한 상관관계가 없음이 확인되었다.
한편, IU의 정량적 평가에 근거하여, 전체 TB SUVmax는 1.99±0.57 (범위 0.59-5.51)이고, TB SUVmean은 1.65±0.42 (범위 0.48-3.94)인 것으로 확인되었다.
또한, 표 3 및 표 4에 나타낸 바와 같이, 선형 회귀 분석 (linear regression analysis)에 따르면, 측정된 인구 통계학적 및 검사 상의 특징 중 어느 것도 TB SUVmax 또는 TB SUVmean과 유의한 상관관계가 없음이 확인되었다.
변수 평균±표준오차 (범위)
연령 (년) 50.26±9.09 (32.00-78.00)
신체질량지수 (BMI)(kg/m2) 23.61±3.19 (14.40-31.60)
DM, n (%) 3 (2.63)
고혈압, n (%) 14 (12.28)
흡연 상태, n (%) 11 (9.65)
백혈구 (103/mm3) 6.38±1.90 (2.95-14.22)
호중구 (%) 59.61±9.98 (36.30-83.20)
림프구 (%) 30.74±8.59 (4.70-51.90)
단핵구 (%) 5.50±3.80 (0.80-34.80)
혈소판 (109/L) 261.18±55.78 (148.00-447.00)
헤마토크리트 (%) 39.55±2.65 (31.10-44.70)
공복혈당수준 (mg/dL) 99.39±13.21 (75.00-173.00)
중성지방 (mg/dL) 125.20±71.24 (32.00-418.00)
콜레스테롤 (mg/dL) 186.48±39.99 (34.00-313.00)
변수 p 값 Odds 비율 95% CI
연령 (년) 0.651 1.010 0.968-1.054
신체질량지수 (BMI)(kg/m2) 0.946 1.004 0.889-1.134
백혈구 (103/mm3) 0.567 1.061 0.867-1.298
호중구 (%) 0.676 1.008 0.970-1.048
림프구 (%) 0.923 0.998 0.954-1.044
단핵구 (%) 0.150 0.837 0.656-1.067
혈소판 (109/L) 0.102 1.006 0.999-1.013
헤마토크리트 (%) 0.045 0.858 0.738-0.997
공복혈당수준 (mg/dL) 0.526 0.990 0.960-1.021
중성지방 (mg/dL) 0.845 1.001 0.995-1.006
콜레스테롤 (mg/dL) 0.112 0.992 0.981-1.002
변수 p 값 HR 95% CI
연령 (년) 0.143 0.009 -0.003-0.020
신체질량지수 (BMI)(kg/m2) 0.073 0.030 -0.003-0.063
백혈구 (103/mm3) 0.725 0.010 -0.046-0.066
호중구 (%) 0.923 -0.001 -0.011-0.010
림프구 (%) 0.970 0.000 -0.012-0.013
단핵구 (%) 0.547 -0.008 -0.036-0.019
혈소판 (109/L) 0.203 0.001 -0.001-0.003
헤마토크리트 (%) 0.413 -0.017 0.057-0.023
공복혈당수준 (mg/dL) 0.111 0.006 -0.001-0.014
중성지방 (mg/dL) 0.420 0.001 -0.001-0.002
콜레스테롤 (mg/dL) 0.184 -0.002 -0.005-0.001
변수 p 값 HR 95% CI
연령 (년) 0.336 0.004 -0.004-0.013
신체질량지수 (BMI)(kg/m2) 0.246 0.015 -0.010-0.039
백혈구 (103/mm3) 0.662 0.009 -0.033-0.051
호중구 (%) 0.999 0.000 -0.008-0.008
림프구 (%) 0.889 -0.001 -0.010-0.009
단핵구 (%) 0.598 -0.006 -0.026-0.015
혈소판 (109/L) 0.259 0.001 -0.001-0.002
헤마토크리트 (%) 0.402 -0.013 -0.043-0.017
공복혈당수준 (mg/dL) 0.166 0.004 -0.002-0.010
중성지방 (mg/dL) 0.622 0.000 -0.001-0.001
콜레스테롤 (mg/dL) 0.122 -0.002 -0.004-0.000
실험예 3. FDG 장섭취 그룹 내 및 그룹 간의 알파 및 베타 다양성의 비교
본 실험예에서는, FDG 장섭취 그룹 내 및 그룹 간의 알파 및 베타 다양성을 비교하기 위하여, FDG 장섭취 그룹의 각 환자의 분변으로부터 DNA를 추출한 후 박테리아 16S RNA 유전자 시퀀싱을 수행하였고, 114 개의 샘플에 걸쳐 3,809,809 개의 서열 (샘플 당 평균 31,266 개의 서열)을 생성하여 분석하였다.
그 결과, 도 1a 내지 1d에 나타낸 바와 같이, 하위 IU 그룹과 상위 IU 그룹 사이의 장내 미생물 분류군의 알파 다양성은, 관찰된 ASV (116.13±27.03 vs. 1092.35±26.64, p=0.235), 균일성 (evenness) (0.80±0.07 vs. 0.80±0.05, p=0.983), Shannon 지수 (5.46±0.71 vs. 5.41±0.57, p=0.498), 및 Faith의 PD (Faith's phylogenetic diversity) (20.13±2.56 vs. 20.04±3.71, p=0.682)에서 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않음을 확인하였다.
또한, 도 2a에 나타낸 바와 같이, 계통 생성 및 정성 지수인, 비가중 (Unweighted) UniFrac 기반의 베타 다양성은, 하위 IU 그룹과 상위 IU 그룹 간의 거리 (distance)에서, 유의한 차이가 존재하지 않음 (p=0.102)을 확인한 반면, 도 2b에 나타낸 바와 같이, 계통 생성 및 정량 지수인, 가중 (weighted) UniFrac 기반의 베타 다양성은 미미한 유의성을 보임 (p=0.062)을 확인하였다.
실험예 4. 장내 미생물 분류군의 구성과 FDG 장섭취 수준 사이의 상관관계 확인
본 실험예에서는 장내 미생물 분류군의 구성과 FDG 장섭취 수준 사이의 상관관계를 확인하기 위하여, 간과 비교하여 시각적으로 등급이 매겨진 IU 그룹 각각에서 환자의 장내 미생물 풍부도를 분석하였다.
그 결과, 하위 IU 그룹과 비교하여 상위 IU 그룹에서 장내 미생물과 (Enterobacteriaceae)에 속하는 Enterobacter 속의 비율이 상대적으로 더 높음을 확인하였다 (CE=1.08; p<0.001; q=0.094).
반면, Ruminococcaceae 과 (family)에 속하는 미분류된 미생물의 비율은 하위 IU 그룹과 비교하여 상위 IU 그룹에서 상대적으로 더 낮음을 확인하였다 (CE=-0.386; p<0.001; q=0.083).
또한, 도 3a에 나타낸 바와 같이, 연령과 신체질량지수 (Body Mass Index, BMI)를 조정한 후, TB SUVmax와 장내 미생물 풍부도 사이의 상관관계를 분석한 결과, Citrobacter 속의 상대적인 비율 (relative abundance)은 TB SUVmax와 유의한 양의 상관관계를 나타내며 (CE=2.26; p<0.001; q=0.021), 도 3b에 나타낸 바와 같이, Ruminococcaceae 과 (family)에 속하는 미분류된 미생물의 상대적인 비율은 TB SUVmax와 음의 상관관계를 나타냄을 확인하였다 (CE=-0.536; p<0.001; q=0.099).
또한, 도 4a 및 4b에 나타낸 바와 같이, 연령과 BMI를 조정한 후, TB SUVmean과 장내 미생물 풍부도 사이의 상관관계를 분석한 결과, Citrobacter 속의 박테리아 종의 상대적인 비율은 TB SUVmean과 양의 상관관계를 나타내며 (CE=3.38; p<0.001; q=0.002), 마찬가지로, Veillonellaceae 과에 속하는 Veillonella 속의 상대적인 비율은 TB SUVmean과 양의 상관관계를 나타냄을 확인하였다 (CE=0.657; p<0.001; q=0.070).
반면, 도 4c에 나타낸 바와 같이, Ruminococcaceae family의 상대적인 비율은 TB SUVmean과 음의 상관관계를 나타냄을 확인하였다 (CE=-0.729; p<0.001; q=0.070).
본 실험예를 통해, FDG 장섭취 수준을 측정하여, 장내 미생물총 분포 변동을 예측할 수 있음을 확인하였다. 구체적으로, FDG 장섭취 수준이 높을수록 장내 미생물총 분포에 있어서 Citrobacter 속 박테리아, Enterobacter 속 박테리아, 또는 Veillonella 속 박테리아의 비율 증가 및 Ruminococcaceae family 박테리아의 비율 감소를 예측할 수 있음을 확인하였다.
또한, Citrobacter 속 박테리아는 그람음성균의 일종으로, 장관 내 염증을 일으켜서 설사와 복막염 원인 균주로 알려져 있고, Ruminococcaceae family 박테리아는 건강한 장내 환경을 유지하는 역할을 하는 것으로 알려져 있는 것에 비추어, 본 실험예의 결과는 FDG 장섭취 수준이 높을수록 장내 환경의 불균형 또는 장내 염증의 존재 등을 예측할 수 있음을 지지한다.
실험예 5. 전-염증성 사이토카인 (pro-inflammatory cytokine) 수준과 FDG 장섭취 수준 사이의 상관관계 확인
본 실험예에서는 전-염증성 사이토카인 수준과 FDG 장섭취 수준 사이의 상관관계를 확인하기 위하여, 각각의 IU 그룹에 속하는 환자로부터 종양괴사인자 알파 (tumor necrosis factor-α, TNF-α) 및 인터류킨 1 (interleukin 1, IL-1)의 수준을 측정하였다.
그 결과, 114 명의 전체 환자로부터 측정된 TNF-α와 IL-1의 전체 혈청 농도는 각각 0.336±0.077 pg/mL (범위=0.268-0.929 pg/mL), 0.483±0.214 pg/mL (범위=0.321-2.714 pg/mL)인 것으로 확인되었다.
또한, TNF-α의 수준은 하위 IU 그룹과 비교하여 상위 IU 그룹에서 유의하게 증가하였음을 확인하였고 (0.33±0.08 [하위 IU] vs. 0.34±0.06 [상위 IU], p=0.017), TNF-α의 수준은 TB SUVmean (rho=0.250 및 p=0.007) 및 TB SUVmax (rho=0.220 및 p=0.018)와 양의 상관관계를 나타냄을 확인하였다.
반면, IL-1의 수준은 간과 비교하여 시각적으로 등급이 매겨진 IU 그룹들 (0.47±0.16 [하위 IU] vs. 0.49±0.29 [상위 IU], p=0.382) 및 정량적으로 측정된 TB SUV (rho=-0.054 및 p=0.566 [TB SUVmax]; rho=-0.032 및 p=0.737 [TB SUVmean])와 유의한 상관관계를 나타내지 않음을 확인하였다.
본 실험예를 통해, FDG 장섭취 수준은 혈청 내 염증성 사이토카인의 발현 정도와 유의한 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 이는, FDG 장섭취에 대한 PET 스캔은 전임상 (subclinical) 단계의 염증 반응을 포함하여 장내 염증을 반영하는 영상 마커로서 기능할 수 있음을 지지한다.
<110> Ewha University - Industry Collaboration Foundation <120> Method for predicting the alteration of gut microbiota or the presence of intestinal inflammation by measuring the level of intestinal uptake of 18F-FDG <130> PN131105KR <160> 2 <170> KoPatentIn 3.0 <210> 1 <211> 50 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> universal primer 341F <400> 1 tcgtcggcag cgtcagatgt gtataagaga cagcctacgg gnggcwgcag 50 <210> 2 <211> 55 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> universal primer 805R <400> 2 gtctcgtggg ctcggagatg tgtataagag acaggactac hvgggtatct aatcc 55

Claims (13)

  1. 개체에 검출 가능한 포도당 또는 그의 유사체를 투여하는 단계; 및
    상기 개체의 장에서 상기 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 단계를 포함하는,
    장내 미생물총 (gut microbiota) 분포 변동 또는 장내 염증 예측을 위해 정보를 제공하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 포도당 유사체는 플루오로데옥시글루코스 (fluorodeoxyglucose, FDG)인 것인 방법.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 검출 가능한 포도당 또는 그의 유사체는 하나 이상의 동위원소로 표지된 것이고, 상기 신호는 상기 검출 가능한 포도당 또는 그의 유사체에 표지된 동위원소가 방출하는 양전자 신호인 것인 방법.
  4. 청구항 3에 있어서, 상기 동위원소는 18F, 11C, 15O, 13N, 또는 이들의 조합인 것인 방법.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 신호를 검출하는 단계는 단층촬영 (tomography)을 수행하는 것을 포함하는 것인 방법.
  6. 청구항 5에 있어서, 상기 단층촬영은 양전자 방출 단층촬영 (positron emission tomography, PET), 컴퓨터 단층촬영 (computed tomography, CT), 단일 광자 방출 단층촬영 (single photon emission computed tomography, SPECT), 또는 이들의 조합인 것인 방법.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 개체는 유방암 질환에 걸리거나 걸릴 위험이 있는 개체인 것인 방법.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 장내 미생물총 분포 변동 예측은, 장내에서, Enterobacteriaceae 과 박테리아, Ruminococcaceae 과 박테리아, 및 Veillonellaceae 과 박테리아로 이루어진 군으로부터 선택되는 1 종 이상의 상대적 풍부도 (relative abundance)의 증가 또는 감소의 예측을 포함하는 것인 방법.
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 장내 염증 예측은 전-염증성 사이토카인 (pro-inflammatory cytokine)의 발현 수준의 증가 여부의 예측을 포함하는 것인 방법.
  10. 청구항 1에 있어서, 상기 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호로부터 포도당 또는 그의 유사체의 표준화된 섭취값 (standardized uptake value, SUV)을 산출하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
  11. 청구항 10에 있어서, 상기 SUV는 최대 SUV 또는 평균 SUV를 포함하는 것인 방법.
  12. 청구항 11에 있어서, 상기 SUV는 간의 포도당 또는 그의 유사체의 표준화된 섭취값에 대해 정규화된 값인 것인 방법.
  13. 청구항 1에 있어서,
    상기 개체의 간에서 상기 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 단계; 및
    상기 개체의 장에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호가 상기 개체의 간에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호에 비해 증가하는지를 판단하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130068817A (ko) * 2011-12-16 2013-06-26 전북대학교산학협력단 피오글리타존을 이용한 ｆ-18 ｆｄｇ 양전자방출단층촬영에서 악성 종양과 염증 병변을 구분하여 악성 종양을 선택적으로 진단하는 방법
KR20160134072A (ko) * 2015-05-14 2016-11-23 이화여자대학교 산학협력단 유방암의 재발 예측을 위한 정보제공방법
US20170172527A1 (en) * 2014-04-04 2017-06-22 Bayer Healthcare Llc Combined radiopharmaceutical imaging system
KR20180024304A (ko) * 2016-08-29 2018-03-08 연세대학교 산학협력단 자가면역 질환의 진단 또는 예후 예측을 위해 비장 또는 골수에서 포도당 또는 그의 유사체를 검출하는 방법
KR20180128657A (ko) * 2017-05-24 2018-12-04 이화여자대학교 산학협력단 유방암의 재발 예측을 위한 정보제공방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130068817A (ko) * 2011-12-16 2013-06-26 전북대학교산학협력단 피오글리타존을 이용한 ｆ-18 ｆｄｇ 양전자방출단층촬영에서 악성 종양과 염증 병변을 구분하여 악성 종양을 선택적으로 진단하는 방법
US20170172527A1 (en) * 2014-04-04 2017-06-22 Bayer Healthcare Llc Combined radiopharmaceutical imaging system
KR20160134072A (ko) * 2015-05-14 2016-11-23 이화여자대학교 산학협력단 유방암의 재발 예측을 위한 정보제공방법
KR20180024304A (ko) * 2016-08-29 2018-03-08 연세대학교 산학협력단 자가면역 질환의 진단 또는 예후 예측을 위해 비장 또는 골수에서 포도당 또는 그의 유사체를 검출하는 방법
KR20180128657A (ko) * 2017-05-24 2018-12-04 이화여자대학교 산학협력단 유방암의 재발 예측을 위한 정보제공방법

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