KR20230173676A - 집 고양이들, 개들 및 기타 포유 동물들의 치아 질환 상태들의 검출을 위한 구강 스왑 기반 테스트 - Google Patents
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Abstract
집 고양이들, 개들 및 기타 포유 동물들의 구강 질환 상태들을 스크리닝 및 식별하기 위한 시스템들 및 방법들.
Description
이 응용 프로그램은 다음의 이점과 우선권을 주장한다: (1) " Development of an Oral Swab Based Microbiome Test for the Detection of Feline Dental Disease"이라는 제목으로 2021년 4월 22일에 출원된 미국 가출원 번호 63/178,395, 및 (2) 2021년 7월 14일에 출원된 미국 가출원 번호 63/221,554, " Oral Swab-Based Test for the Detection of Dental Disease States in Domestic Cats, Dogs, and Other Mammals", 이들 각각의 전체 내용은 특정한 참고로 본 명세서에 포함된다.
본 개시는 집 고양이들, 개들 및 기타 포유 동물들의 구강 질환 상태들을 스크리닝, 검출 및 식별하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
일반적으로 고양이들, 개들, 포유 동물들의 치아 건강은 개별 동물의 전반적인 건강 및 웰빙(wellbeing)과 관련이 있는 것으로 알려져 있다. 즉, 치아 건강은 보다 일반적으로 고양이들, 개들, 포유 동물들의 전반적인 건강과 웰빙을 나타내는 좋은 프록시(proxy)일 수 있다. 치아 컨디션(Dental condition)들은 더 광범위하고 더 심각한 전신성 컨디션(systemic condition)들을 나타낼 수 있고 특정한 치아 컨디션을 가지고 생활하는 동안 개별 동물의 편안함 수준에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 치아 질환 컨디션들을 앓고 있는 동물들은 통증, 수면 부족, 식욕 부진, 활동 감소, 우울증 등을 경험할 수 있다.
포유 동물 치아 질환의 가장 흔한 형태 중 하나인 치주 질환(periodontal disease)은 일반적으로 네 단계들로 분류될 수 있고, 단계 1에서는 치은(gingiva)(잇몸(gums))에 염증이 생긴다. 단계 2 내지 단계 4(stages 2-4)에서는, 다양한 정도의 치아 지지(tooth support)가 상실되고, 단계 4에서는 치아 지지의 50% 이상이 상실된다. 이로 인해 포유 동물의 치아가 손실되고 치아를 이용할 때(예: 식사 중) 통증이 발생할 수 있다. 고양이들 및 개들과 같은 많은 포유 동물들은 이러한 고통과 불편함을 소유자들에게 전달할 수 없다. 더욱이, 치아 질환 연관된 통증(dental disease-associated pain)이 나타나기 시작할 무렵에, 예방에 초점을 맞춘 요법(regimen)들이 구강 건강을 상당히(significantly) 향상시키기에는 너무 늦었고, 일부 치료 옵션(treatment option)들을 이용할 수 없거나 효과가 없을 수 있어 소유자의 응급 수의학 서비스(emergency veterinary service)들에 대한 지출이 증가하게 된다.
고양이들 및 개들과 같은 많은 포유 동물들은 정기적인 수의학적 케어를 받지 않고, 이는 치아 질환의 초기 징후(early sign)들을 종종 놓칠 수 있음을 의미한다. 이 문제를 더욱 복잡하게 만드는 것은 구강 건강에 대한 광범위한 평가가 일상적인 수의사의 방문(routine veterinary visit)의 일부인 경우가 거의 없다는 것이다. 일반적인 수의사의 구강 건강 검진(oral health examination)은 깨어 있는 동안 입의 육안 검사(visual inspection)에 의존한다. 치아 질환의 징후들은 육안으로는 보이지 않는 경우가 많기 때문에, 치아 질환 발병의 초기 징후들을 검진 중에 놓치지 않도록 하려면 동물을 마취시키고 구강의 X선 영상을 촬영해야 한다. 이 절차의 높은 비용과 마취를 받는 고양이들 및 개들과 연관된 위험들로 인해 이는 대부분의 동물 병원들 및 진료소들에서 표준 진찰(standard practice)이 아니다.
따라서, 고양이들 및 개들과 같은 포유 동물들의 치아 질환을 반복적으로 검출하기 위해 이용될 수 있는 강력하고 정확하면서도 안전하고 고통이 없고 저렴한 수단이 필요하다. 이러한 도구를 이용하여 수의사의 구강 건강 평가(oral health assessment)를 안내하고 보완하면 구강 건강 결과가 상당히 향상될 수 있고, 수의사의 방문들에만 의존하는 것에 비해 구강 건강 악화의 징후들을 검출하고 치료를 더 일찍 시행할 수 있다.
본 개시의 실시예들은 고양이들, 개들 및/또는 기타 포유류 반려 동물(mammalian companion animal)들의 구강 질환 상태들을 스크리닝, 검출 및 식별하기 위한 시스템들 및 방법들을 포함한다. 개시된 주제의 실시예들은 포유류 반려 동물의 구강 미생물 군집(oral microbiome)을 조사하는 방법을 기술한다. 개시된 방법들은 구강 미생물 군집을 조사하여 고양이들, 개들 및 기타 포유 동물들의 치아 질환과 연관될 수 있는 미생물 구성상의 존재비 경향(microbe compositional abundance trend)들을 검출한다. 미생물 구성상의 존재비 경향들을 검출, 식별 및/또는 정량화함으로써 진찰자(practitioner)는 고양이, 개 및/또는 기타 포유 동물이 특정한 구강 및/또는 치아 질환 상태를 가지고 있는지 여부를 스크리닝 및/또는 표시할 수 있다. 구강 및/또는 치아 질환 상태를 검출하고 식별하면 진찰자 및/또는 포유 동물의 소유자가 치아 질환 상태들을 치료 및/또는 예방할 수 있다. 구강 질환 상태들을 치료 및/또는 예방하면 더 광범위하고 전신성 컨디션들을 치료 및/또는 예방할 수 있어 유익하게도 포유 동물의 더 건강하고 편안한 삶을 얻을 수 있다.
일부 실시예들에서, 포유 동물들의 구강 질환을 검출 및/또는 표시하는 방법이 개시된다. 방법은 포유 동물로부터 채취된 구강 스왑 샘플(oral swab sample)을 수신하는 단계; 구강 샘플의 열 처리(heat treatment)와 같이 샘플을 처리(manipulate)하는 단계; 및 열 처리된 샘플로부터 미생물 디옥시리보핵산(deoxyribonucleic acids; DNA)을 추출하는 단계를 포함한다. 방법은 구강 샘플에 어떤 특정한 하나 이상의 미생물이 존재하는지(및 어떤 상대적인 비율들로 존재하는지)를 식별하기 위해 미생물 DNA의 서열을 분석하는 단계를 더 포함할 수 있고, 특정한 하나 이상의 미생물을 식별하는 단계는 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일의 생성을 가능하게 한다. 방법은 정의된 미생물 프로파일들을 포함하는 기준 데이터베이스(reference database)와 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 비교하는 단계 - 데이터베이스는 (i) 하나 이상의 미생물을 포함하는 프로파일과 (ii) 대응하는 구강 질환들 사이의 상관관계(correlation)들을 식별함 -; 및 구강 미생물 프로파일을 정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스와 비교한 결과에 기초하여, 포유 동물이 특정한 구강 질환을 가질 가능성(likelihood)을 나타내는 위험 점수(risk score)를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
방법은 특정한 구강 질환을 치료하는 단계 및/또는 치료법(therapeutic treatment)을 시행하는 단계를 더 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 치료법은 포유 동물의 구강 미생물 군집에 존재하는 특정한 하나 이상의 미생물의 성장을 억제하거나 촉진하도록 고안된 화합물과 같은 치료 화합물(therapeutic compound)을 투여하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 치료 화합물은 프리바이오틱(pre-biotic), 포스트바이오틱(post-biotic), 프로바이오틱(pro-biotic), 약제(medicament) 또는 이들의 조합을 포함한다. 일부 실시예들에서, 치료법은 국소 치료(topical treatment)로 포유 동물의 치아를 칫솔질하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 포유 동물들의 구강 질환을 표시하는 방법은 포유 동물로부터 채취된 구강 스왑 샘플을 수신하는 단계 및 구강 샘플에 대해 열 처리를 수행하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 구강 스왑 샘플에 존재하는 미생물 DNA를 추출하기 위해 열 처리된 구강 샘플에 대해 자성 비즈 기반(magnetic beads-based) 디옥시리보핵산(DNA) 추출을 수행하는 단계 및 구강 샘플에 어떤 특정한 하나 이상의 미생물이 존재하는지(및 어떤 구성상의 존재비로 존재하는지)를 식별하기 위해 미생물 DNA의 서열을 분석하는 단계를 포함할 수 있고, 특정한 하나 이상의 미생물(들)을 식별하는 단계는 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일의 생성을 가능하게 한다. 방법은 정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스와 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 비교하는 단계 - 데이터베이스는 (i) 하나 이상의 미생물(및 이들의 구성상의 존재비)을 포함하는 프로파일들 및 (ii) 대응하는 구강 질환들 사이의 상관관계들을 식별함 -; 및 구강 미생물 프로파일을 정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스와 비교한 결과에 기초하여 포유 동물이 특정한 구강 질환을 가질 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 방법은, 위험 점수를 생성하고 특정한 구강 질환을 식별한 것에 응답하여, 특정한 구강 질환을 치료하기 위해 고안된 치료법을 시행하는 단계, 수의사의 주의(veterinary attention) 또는 후속 검진(follow-up examination)을 권장하는 단계 및/또는 특정한 구강 질환들에 대해 재택 케어(at-home care)를 권장하는 단계를 포함할 수 있다.
또한 컴퓨터 시스템들이 개시된다. 일부 실시예들에서, 컴퓨터 시스템은 포유 동물들의 구강 질환을 표시하도록 구성되고, 하나 이상의 프로세서와, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 하드웨어 저장 장치를 포함한다. 명령어들은 컴퓨터 시스템이, 포유 동물로부터 채취된 구강 스왑 샘플로부터 서열 분석된 미생물 DNA 데이터(sequenced microbial DNA data)를 수신하고; 구강 샘플에 어떤 특정한 하나 이상의 미생물 종이 존재하는지 식별하기 위해 서열 분석된 미생물 DNA를 매핑하고 - 특정한 하나 이상의 미생물 종을 식별하면 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일이 생성됨 - ; 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 더 구축하기 위해 상이한 미생물 종의 상대적 존재비(relative abundance)를 계산하고; 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스와 비교하고- 데이터베이스는 (i) 하나 이상의 미생물 종 및 이들의 상대적 존재비를 포함하는 프로파일들 및 (ii) 대응하는 구강 질환들 사이의 상관관계들을 식별하고; 및 구강 미생물 프로파일을 정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스와 비교한 결과에 기초하여, 포유 동물이 특정한 구강 질환을 가질 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하도록 구성할 수 있다. 위험 점수를 생성한 것에 응답하여, 명령어들은 위험 점수를 요약 및/또는 제시하고 특정한 구강 질환을 해결(예: 치료 및/또는 예방)하기 위해 적합한 치료법 및/또는 재택 치료 프로토콜을 처방하는 리포트를 생성하도록 컴퓨터 시스템을 더 구성할 수 있다. 치료 프로토콜은 구강 질환 상태의 중증도(severity)에 의해 영향을 받을 수 있고, 이는 위험 점수에 의해 표시되거나 이와 상관된다.
일부 실시예들에서, 치료법 또는 재택 케어 프로토콜은 포유 동물의 구강 미생물 군집의 구성을 변경하도록 설계된다. 일부 실시예들에서, 포유 동물의 구강 미생물 군집의 구성을 변경하면 특정한 구강 질환을 치료 및/또는 해결한다. 일부 실시예들에서, 치료법은 포유 동물의 구강 미생물 군집을 복구한다. 일부 실시예들에서, 치료법 또는 재택 케어 프로토콜은 포유 동물의 구강 미생물 군집의 구성을 유지하도록 설계된다. 일부 실시예들에서, 치료 프로토콜은 포유 동물의 구강 미생물 군집의 대사 출력(metabolic output)을 자극하도록 설계된다. 포유 동물의 구강 미생물 군집의 대사 출력을 자극하는 것은 알려진 효소 경로 분석 도구(enzymatic pathway analysis tool)들을 이용하여 기존 미생물 구성 데이터에 추가 차원(additional dimension)을 제공하여 질환 특징(disease signature)들을 더 특성화하고 예측 질환 모델(predictive disease model)들을 향상시키는 것을 포함할 수 있다.
본 개시의 예시적인 실시예들 및 비제한적인 예들은 다음을 포함한다:
예 1. 비인간(non-human)인 포유 동물(mammalian animal)들의 구강 질환(oral disease)을 스크리닝, 검출 및/또는 예방하는 방법에 있어서, 방법은:
비인간인 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일(oral microbial profile)을 획득하는 단계 - 구강 미생물 프로파일은 비인간인 포유 동물의 구강 샘플에 존재하는 하나 이상의 미생물 종(microbial species) 및 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종의 양(quantity) 또는 존재비(abundance)를 포함함 -;
구강 미생물 프로파일을, (i) 비인간인 포유 동물의 분류의 동물들의 하나 이상의 구강 질환의 발생율(occurrence) 및/또는 유병률(prevalence); 및 (ii) 비인간인 포유 동물의 분류의 동물들의 구강 미생물 군집에 다양한 미생물 종의 존재(presence) 및/또는 존재비 - 다양한 미생물 종은 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종을 포함함 - 간의 가중 상관관계(weighted correlation)들을 식별하는 데이터베이스의 정보와 비교하는 단계;
구강 미생물 프로파일과 데이터베이스의 정보 사이의 하나 이상의 일치(match)에 기초하여 비인간인 포유 동물이 하나 이상의 구강 질환을 가질 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하는 단계; 및
위험 점수가 미리 결정된 임계값(predetermined threshold)을 충족 또는 초과하는 경우에, 비인간인 포유 동물이 하나 이상의 구강 질환이 발병한 것으로 카테고리화하는 단계 및, 선택적으로, 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 하나 이상의 구강 질환의 발병(development), 진행(advancement) 또는 재발(recurrence)을 치료(treat), 완화(mitigate) 또는 예방(prevent)하기 위한 적합한 치료 프로토콜(therapeutic treatment protocol)을 처방하는 단계를 포함한다.
예 2. 예 1에 있어서, 치료 프로토콜을 비인간인 포유 동물에 시행하거나 또는 치료 프로토콜이 비인간인 포유 동물에 시행되었음을 확인하는 단계를 더 포함하고, 치료 프로토콜은, 비인간인 포유 동물의 구강 미생물 프로파일을 변경하기에 충분한, 방법.
예 3. 예 1의 방법은, 비인간인 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 획득하는 단계는: 구강 샘플로부터 획득된 미생물 핵산(microbial nucleic acid)에 대응하는 핵산 서열 데이터(nucleic acid sequence data)를 획득하는 단계; 구강 샘플에 존재하는 하나 이상의 미생물 종을 식별하기 위해 핵산 서열 데이터를 분석하는 단계 및 하나 이상의 미생물 종을 정량화(quantify)하는 단계; 및 식별되고 선택적으로 정량화된 하나 이상의 미생물 종에 기초하여 비인간인 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
예 4. 예 3에 있어서, 미생물 핵산 서열 데이터를 획득하는 단계는: 구강 샘플로부터 미생물 핵산의 서열을 분석하는 단계; 및 선택적으로, 구강 샘플로부터 미생물 핵산을 분리하는 단계를 포함하는, 방법.
예 5. 예 4에 있어서, 구강 샘플로부터 미생물 핵산을 분리하는 단계는: 구강 샘플에 열 처리를 수행하는 단계; 및 구강 샘플로부터 미생물 핵산을 추출하기 위해, 단백질 분해 시약(protein digesting reagent)들 및 세제(detergent)들을 첨가하거나 첨가하지 않고 열 처리된 구강 샘플에 대해 자성 SPRI 비즈 기반 핵산 추출(magnetic SPRI beads-based nucleic acid extraction)을 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
예 6. 예 3에 있어서, 미생물 핵산 서열 데이터를 분석하는 단계는, 핵산 서열 데이터를 디멀티플렉싱하는(demultiplexing) 단계; 핵산 서열 데이터를 트리밍하는(trimming) 단계; 하나 이상의 매핑되지 않은 판독(unmapped read)을 비인간인, 포유 동물의 기준 게놈(reference genome) 및/또는 기존 미생물 기준 게놈(existing microbial reference genome)들에 매핑하는 단계; 매핑 후 핵산 서열 데이터로부터 하나 이상의 판독을 포유 동물로서 분류하는 단계; 매핑 후 핵산 서열 데이터로부터 하나 이상의 판독을 미생물로서 분류하는 단계; 하나 이상의 미생물 판독을 정량화하는 단계; 쌍별 로그 비율 변환(pairwise log ratio transformation)과 같은 방법들을 사용하여 서열 적용 범위 편향(sequence coverage bias)들을 설명하기 위해 정량화된 하나 이상의 미생물 판독을 변환하는 단계; 및 특정한 치아 질환(dental disease)들을 앓고 있는 비인간인 포유 동물들로부터의 샘플들뿐만 아니라, 치아 질환들을 앓고 있지 않는 비인간인 포유 동물들로부터의 샘플들을 포함하는 기준 데이터베이스의 변환된 데이터의 구성상의 존재비 패턴(compositional abundance pattern)들에 대한 변환된 하나 이상의 미생물 판독의 구성상의 존재비 패턴들을 비교하는 단계 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
예 7. 예 1에 있어서, 구강 미생물 프로파일을 데이터베이스의 정보와 비교하는 단계는, 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종의 존재비를 계산하는 단계; 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종을 식별하는 단계; 및 데이터베이스에 포함된 비인간인 포유 동물의 분류의 구강 샘플의 식별된 하나 이상의 미생물 종의 존재비를 동물들의 구강 미생물 군집의 다양한 미생물 종의 존재 및/또는 존재비와 비교하는 단계 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
예 8. 예 1에 있어서, 위험 점수를 생성하는 단계는, 데이터베이스에 포함된 비인간인 포유 동물의 분류의 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종의 구성상의 존재비와 동물들의 구강 미생물 군집의 다양한 미생물 종의 구성상의 존재비 사이의 하나 이상의 유사성을 식별하는 단계; 데이터베이스에 포함된 비인간인 포유 동물의 분류의 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종의 아이덴티티(identity)와 동물들의 구강 미생물 군집의 다양한 미생물 종의 존재 사이의 하나 이상의 일치를 식별하는 단계; 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종의 구성상의 존재비와 데이터베이스에 포함된 비인간인 포유 동물의 분류의 동물들의 구강 미생물 군집의 하나 이상의 미생물 종의 구성상의 존재비 사이의 식별된 하나 이상의 유사성을 정량화하는 단계; 및 구강 샘플의 하나 이상의 예측 미생물 종(predictive microbial species)의 존재를 식별하는 단계 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
예 9. 예 1에 있어서, 하나 이상의 구강 질환은, 치주 질환, 치아 흡수(tooth resorption), 치은구내염(gingivostomatitis) 및 구취(halitosis)로 구성된 그룹(group)으로부터 선택되는, 방법.
예 10. 예 1에 있어서, (i) 위험 점수, (ii) 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 하나 이상의 구강 질환이 발생한다는 표시(indication), (iii) 타이밍 추천(timing recommendation), (iv) 선택적으로 치아 건강을 향상시키기 위한 하나 이상의 재택 진찰(at home practice), (v) 선택적으로, 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 하나 이상의 구강 질환을 진단하기 위한 하나 이상의 진단 단계(diagnostic step), 및 (vi) 선택적으로 치료 프로토콜에 대한 처방(prescription)을 나타내는 리포트(report)를 생성하는 단계; 및 선택적으로, 생성된 리포트를 비인간인 포유 동물의 소유자(owner) 및/또는 그들의 수의사(veterinarian)에게 전자적으로 전달하는 단계를 포함하는 방법.
예 11. 예 1에 있어서, 치료 프로토콜은, 비인간인 포유 동물의 구강 미생물 프로파일을 변경하기에 충분한, 방법.
예 12. 포유 동물들의 구강 질환을 나타내거나 예측하도록 구성된 컴퓨터 시스템에 있어서, 하나 이상의 프로세서; 및 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 하드웨어 저장 장치 를 포함하고, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 하드웨어 저장 장치는, 컴퓨터 시스템이, 포유 동물로부터 채취된 구강 샘플로부터 획득된 미생물 핵산에 대응하는 미생물 핵산 서열 데이터를 수신하고; 구강 샘플에 존재하는 하나 이상의 미생물 종을 식별하고 하나 이상의 미생물 종을 정량화하기 위해 미생물 핵산 서열 데이터를 분석하고; 식별된 하나 이상의 미생물 종 및 이들 각각의 존재비들에 기초하여 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 생성하고; 구강 미생물 프로파일을 (i) 포유 동물의 분류의 동물들의 하나 이상의 구강 질환의 발생율 및/또는 유병률; 및 (ii) 포유 동물의 분류의 동물들의 구강 미생물 군집의 다양한 미생물 종의 존재 및/또는 존재비 - 다양한 미생물 종은 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종을 포함함 - 간의 가중 상관관계들을 식별하는 데이터베이스의 정보와 비교하고; 구강 미생물 프로파일과 데이터베이스의 정보 사이의 하나 이상의 일치를 식별하고; 구강 미생물 프로파일과 데이터베이스의 정보 사이의 하나 이상의 일치에 기초하여 포유 동물이 하나 이상의 구강 질환을 가질 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하고; 및 선택적으로, 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 포유 동물이 하나 이상의 구강 질환이 "발병"한 것으로 진단하고, 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 하나 이상의 구강 질환을 치료 또는 예방하기 위한 적합한 치료 프로토콜을 처방하고, (i) 위험 점수, (ii) 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 하나 이상의 구강 질환이 발생한다는 표시, (iii) 타이밍 추천, (iv) 선택적으로 치아 건강을 향상시키기 위한 하나 이상의 재택 진찰, (v) 선택적으로, 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 하나 이상의 구강 질환을 진단하기 위한 하나 이상의 진단 단계, 및 (vi) 선택적으로 치료 프로토콜에 대한 처방을 나타내는 리포트를 생성하고, 생성된 리포트를 포유 동물의 소유자 및/또는 그들의 수의사에게 전자적으로 전달하도록 구성하기 위한 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들이 저장되어 있는, 컴퓨터 시스템.
예 13. 예 12에 있어서, 명령어들은, 하나 이상의 매핑되지 않은 판독을 포유 동물 기준 게놈에 매핑 및/또는 하나 이상의 판독을 기준 게놈들에 매핑하고, 선택적으로 판독을 미생물 또는 포유 동물로 분류하도록 컴퓨터 시스템을 더 구성하는, 컴퓨터 시스템.
예 14. 예 13에 있어서, 명령어들은, 메타게놈 서열 데이터(metagenomic sequence data)의 적어도 하나의 매핑되지 않은 서열 판독을 식별하고 선택적으로 적어도 하나의 매핑되지 않은 판독을 분류하도록 컴퓨터 시스템을 더 구성하는, 컴퓨터 시스템.
예 15. 예 13에 있어서, 10,000개 미만의 분류된 미생물 판독들 또는 500,000개 초과의 분류된 미생물 판독들을 가지는 포유 동물의 구강 미생물 군집 샘플들은, 정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스에 대한 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일의 비교로부터 제외되는, 컴퓨터 시스템.
예 16. 예 12에 있어서, 명령어들은, 구강 샘플에 존재하는 하나 이상의 미생물 종의 존재비를 계산하도록 컴퓨터 시스템을 더 구성하는, 컴퓨터 시스템.
예 17. 예 16에 있어서, 구강 샘플에 존재하는 특정한 하나 이상의 미생물 종의 존재비는 특정한 하나 이상의 미생물 종이 특정한 구강 질환에 대한 예측 미생물 종이었는지 여부와 상관관계가 있는, 컴퓨터 시스템.
예 18. 예 16에 있어서, 명령어들은, 포유 동물의 구강 샘플의 미생물 존재비를 데이터베이스의 정보에 대한 쌍별 로그 비율 비교(pairwise log ratio comparison)를 수행하도록 컴퓨터 시스템을 더 구성하는, 컴퓨터 시스템.
예 19. 예 18에 있어서, 특정한 하나 이상의 미생물 종은, 질환과 대조군 집단(control cohort) 사이에서 비교하는 경우에 이 미생물과 관련된 최대 가능한 쌍별 로그 비율 비교들의 50% 이상이 상당히 상이한 경우에 예측 미생물 종이 되는, 컴퓨터 시스템.
예 20. 포유 동물의 구강 질환의 발병을 예측하는 방법에 있어서, 포유 동물로부터 하나 이상의 미생물 종을 포함하는 구강 샘플을 획득하는 단계; 구강 샘플로부터, 하나 이상의 미생물 종의 미생물 핵산을 분리하는 단계; 미생물 핵산에 대응하는 미생물 핵산 서열 데이터를 획득하는 단계; 구강 샘플에 존재하는 하나 이상의 미생물 종을 식별하기 위해 미생물 핵산 서열 데이터를 분석하는 단계, 및, 선택적으로, 하나 이상의 미생물 종을 정량화하는 단계; 식별되고 선택적으로 정량화된 하나 이상의 미생물 종에 기초하여 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 생성하는 단계 - 구강 미생물 프로파일은, 하나 이상의 미생물 종 및 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종의 양 또는 상대적 존재비를 포함함 -; 구강 미생물 프로파일을, (i) 포유 동물의 분류의 동물들의 하나 이상의 구강 질환의 발생율 및/또는 유병률; 및 (ii) 포유 동물의 분류의 동물들의 구강 미생물 군집에 다양한 미생물 종의 존재 및/또는 존재비 - 다양한 미생물 종은 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종을 포함함 - 간의 가중 상관관계들을 식별하는 데이터베이스의 정보와 비교하는 단계; 구강 미생물 프로파일과 데이터베이스의 정보 사이의 하나 이상의 일치에 기초하여 포유 동물이 하나 이상의 구강 질환이 발병할 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하는 단계; 및 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 포유 동물이 하나 이상의 구강 질환이 발병한 것으로 표시하는 단계를 포함하는, 방법.
요약은 상세한 설명에서 아래에 더 설명되는 단순화된 형태로 개념들의 선택을 소개하기 위해 제공된다. 요약은 청구된 주제의 주요 특징이나 필수적인 특징을 식별하려는 의도가 없고 청구된 주제의 범위의 표시로서 이용하려는 의도도 없다.
본 발명의 다양한 목적, 특징, 특성 및 이점은 모두 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면 및 첨부된 청구범위와 함께 실시예에 대한 다음의 설명으로부터 명백해지고 더욱 쉽게 인식될 것이다. 도면에서, 유사한 기준 번호는 다양한 도면의 대응하거나 유사한 부분을 지정하기 위해 이용될 수 있고, 묘사된 다양한 요소는 반드시 일정한 비율로 그려지는 것은 아니다.
도 1a-도 1b는 치아 건강 테스트 워크플로우 및 구강 미생물 군집 기준 데이터베이스 구축(construction)을 예시한다.
도 2a-도 2c는 (A) 치주 질환(PD) 및 건강한 집단(healthy cohort)들, (B) 치아 흡수(TR) 및 건강한 집단들, 및 (C) 구취(BB) 및 일반 호흡(typical breath; TB) 집단들과 연관된 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수(average log ratio difference score)들의 분포를 예시한다.
도 3a-도 3d는 2-컴포넌트 가우스 혼합 모델(2-component Gaussian mixture model)에 기초하는 고양이(또는 고양이과의) 치아 건강 테스트(feline dental health test)의 민감도(sensitivity)와 특이성을 도시한다.
도 4는 고양이 치주 질환, 치아 흡수 및 구취의 특징인 구강 미생물 군집 예측 미생물(predictive microbe)들의 중첩(overlap)을 예시한다.
도 5a-도 5b는 고양이 치아 건강 테스트 결과들의 샘플링 위치 효과(sampling location effect) 및 재현성(reproducibility)을 도시한다.
도 6은 2개의 상이한 타입들의 메타게놈 WGS(whole genome sequencing) 라이브러리 제조(library preparation)들 - 결찰 기반 접근 방식(ligation-based approach)과 태그멘테이션 기반 접근 방식(tagmentation-based approach)(Illumina Nextera DNA Flex 라이브러리 제조 키트(Illumina Nextera DNA Flex Library Preparation Kit)와 같은) -로부터의 데이터를 비교하여 서열분석 판독(sequencing read)들의 수에 따른 미생물 종 풍부도(microbial species richness)를 예시한다.
도 7은 치은염(gingivitis)(치조골 손실(alveolar bone loss) 없음), 치주 질환 및 치조골 손실을 앓고 있는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들과 시민 과학(citizen science)에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 치주 질환 위험 평가를 예시한다.
도 8은 치은염(치조골 손실 없음), 치주 질환 및 치조골 손실을 앓고 있는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들과 시민 과학에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 구취(bad breath)(구취(halitosis)) 위험 평가를 예시한다.
도 9a는 치아 흡수를 앓고 있는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들과 시민 과학에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 치아 흡수 위험 평가를 예시한다. 도 9b는 치아 흡수로 고통받는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들에서 치아 흡수 단계 정보를 통합하고 시민 과학에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 치아 흡수 위험 평가를 예시한다.
도 10a는 치은구내염 집단 및 건강한 집단과 연관된 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수들의 분포를 예시한다. 도 10b는 2-컴포넌트 가우스 혼합 모델에 기초하는 고양이 치은구내염 테스트의 민감도와 특이성을 예시한다. 치은구내염인 고양이 및 건강한 집단의 고양이가 2-컴포넌트 가우스 혼합 모델에 따라 치은구내염이 있거나 건강한 것으로 분류될 확률의 분포이다. 이 질환의 구강 미생물 군집 특징적인 특징을 검출하는 능력(ability)에 기초한 고양이 치은구내염 테스트의 민감도와 특이성도 표시된다.
도 1a-도 1b는 치아 건강 테스트 워크플로우 및 구강 미생물 군집 기준 데이터베이스 구축(construction)을 예시한다.
도 2a-도 2c는 (A) 치주 질환(PD) 및 건강한 집단(healthy cohort)들, (B) 치아 흡수(TR) 및 건강한 집단들, 및 (C) 구취(BB) 및 일반 호흡(typical breath; TB) 집단들과 연관된 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수(average log ratio difference score)들의 분포를 예시한다.
도 3a-도 3d는 2-컴포넌트 가우스 혼합 모델(2-component Gaussian mixture model)에 기초하는 고양이(또는 고양이과의) 치아 건강 테스트(feline dental health test)의 민감도(sensitivity)와 특이성을 도시한다.
도 4는 고양이 치주 질환, 치아 흡수 및 구취의 특징인 구강 미생물 군집 예측 미생물(predictive microbe)들의 중첩(overlap)을 예시한다.
도 5a-도 5b는 고양이 치아 건강 테스트 결과들의 샘플링 위치 효과(sampling location effect) 및 재현성(reproducibility)을 도시한다.
도 6은 2개의 상이한 타입들의 메타게놈 WGS(whole genome sequencing) 라이브러리 제조(library preparation)들 - 결찰 기반 접근 방식(ligation-based approach)과 태그멘테이션 기반 접근 방식(tagmentation-based approach)(Illumina Nextera DNA Flex 라이브러리 제조 키트(Illumina Nextera DNA Flex Library Preparation Kit)와 같은) -로부터의 데이터를 비교하여 서열분석 판독(sequencing read)들의 수에 따른 미생물 종 풍부도(microbial species richness)를 예시한다.
도 7은 치은염(gingivitis)(치조골 손실(alveolar bone loss) 없음), 치주 질환 및 치조골 손실을 앓고 있는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들과 시민 과학(citizen science)에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 치주 질환 위험 평가를 예시한다.
도 8은 치은염(치조골 손실 없음), 치주 질환 및 치조골 손실을 앓고 있는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들과 시민 과학에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 구취(bad breath)(구취(halitosis)) 위험 평가를 예시한다.
도 9a는 치아 흡수를 앓고 있는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들과 시민 과학에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 치아 흡수 위험 평가를 예시한다. 도 9b는 치아 흡수로 고통받는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들에서 치아 흡수 단계 정보를 통합하고 시민 과학에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 치아 흡수 위험 평가를 예시한다.
도 10a는 치은구내염 집단 및 건강한 집단과 연관된 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수들의 분포를 예시한다. 도 10b는 2-컴포넌트 가우스 혼합 모델에 기초하는 고양이 치은구내염 테스트의 민감도와 특이성을 예시한다. 치은구내염인 고양이 및 건강한 집단의 고양이가 2-컴포넌트 가우스 혼합 모델에 따라 치은구내염이 있거나 건강한 것으로 분류될 확률의 분포이다. 이 질환의 구강 미생물 군집 특징적인 특징을 검출하는 능력(ability)에 기초한 고양이 치은구내염 테스트의 민감도와 특이성도 표시된다.
입의 미생물 구성(구강 미생물 군집)의 변화는 특정한 치아 및 전신성 질환들과 연관성이 있을 수 있다. 이 연구 분야는 아직 초기 단계이고 이러한 연관성을 포괄적으로 입증하는 인간 대상(human subject)들에 대한 연구는 지난 10년 이내에 발표되었다. 고양이들 및 개들과 같은 반려 동물들을 대상으로 한 이 주제에 대한 연구들은 제한적이었다. 현재의 질환 상태들뿐만 아니라 영양적(nutritional), 환경적 요인(environmental factor)들은 포유 동물 입의 동적인 미생물 구성(dynamic microbial composition)(그들의 구강 미생물 군집)에 중요한 역할을 할 수 있다. 입은 외부 미생물에 대한 지속적인 노출로부터 첫 번째 방어선(line of defense)이기 때문에 구강 미생물 군집은 경쟁적이고 영역을 갖도록 진화했다. 이는 자신의 영역을 방어하는 데 탁월한 미생물들로 구성되고 일반적으로 병원균(pathogens)을 포함한 외부 침입자(foreign invader)들에 의해 대체되는 것을 방지할 수 있다. 그러나 열악한 식습관이나 열악한 치아 위생과 같은 세균불균형을 유발하는 사건은 병원성 미생물(pathogenic microbe)들이 구강의 불균형적으로 많은 부분에 서식하게 하여(따라서 구강 미생물 군집을 변경) 병리학과 연관될 수 있다. 구강 미생물 군집의 구성을 이해하는 것은 구강 조직들의 건강에 대한 정보를 제공하고 잠재적인 치아 질환 및 잇몸 질환을 지적할 수 있다. 이 정보는 애완동물의 건강과 웰빙을 관리하기 위해서도 이용될 수 있다.
치아 질환들은 단일 미생물이 아닌 다수의 미생물들이 연관된 복잡한 상호작용들과 연관될 수 있다. 반려 동물들의 구강 미생물 군집 연구의 분야는 관심을 거의 받지 못했고 아직 초기 단계이다. 기존 연구들은 작은 샘플 크기들과 미생물 군집을 쿼리하기 위한 오래된 배양 기반 기술(culture-based technique)에 대한 결론들에 기초한다. 기존의 모든 박테리아 중 약 2%만이 실험실에서 배양될 수 있는 것으로 추정되고, 이는 미생물 분류를 위해 이 방법을 이용하는 연구들에서 많은 중요한 미생물 유기체(microbial organism)들이 누락될 가능성이 있음을 의미하고, 반면에 특정한 종을 배양하고 측정할 수 있다는 이유만으로 잘못된 강조(false emphasis)가 배치될 수도 있다. 이 문제는 실험실 배양(lab culturing)이 미생물 군집에 대해 매우 박테리아 중심적인 관점(bacteria-centric view)을 제공하고 종종 곰팡이(fungi), 원생동물(protozoa), 고세균(archaea) 및 바이러스와 같은 다른 미생물(microorganisms)을 무시한다는 사실로 인해 더욱 복잡해진다.
포유 동물의 구강 미생물 군집을 조사하는 것은 구강(타액(saliva)) 샘플을 이용하여 수행될 수 있다. 타액 샘플링 키트(saliva sampling kit)들은 혈통(ancestry) 및 미생물 감염(microbial infection)에 대한 테스트가 더욱 보편화되면서 최근 인기를 얻었다. 소비자에게 직접 제공되는 미생물 군집 테스트들은 일반적으로 NGS(Next Generation Sequencing)를 활용하는 '16S rRNA 유전자 서열분석(16S rRNA gene sequencing)'이라는 기술에 의존한다. 이 기술은 초기 박테리아 배양 노력(early bacterial culturing effort)들보다 훨씬 더 많은 정보를 제공하지만 미생물 군집에 존재하는 박테리아 종(및 일부 고세균)을 식별하기 위해서만 이용될 수 있다. 대부분의 경우 이러한 테스트들은 분류학적 분류(taxonomic classification)의 종류 수준(genus level)을 넘어서는 박테리아를 안정적이고 일관되게 식별하는 데 충분한 분해능(resolution)을 제공하지 않는다. 따라서 대부분의 경우 테스트 결과들은 미생물 군집을 포함하는 박테리아의 정확한 종이나 계통(strain)을 제공하지 않아 데이터 기반 결론(data-driven conclusion)들이 모호하고 근사치에 의존하게 된다. 더욱이, 신체의 상이한 부위의 미생물 군집은 박테리아와 고세균 외에도 바이러스, 원생동물, 곰팡이 종으로 구성될 수 있다는 것이 잘 알려져 있다. 이는 16S rRNA 유전자 서열분석 접근 방식이 미생물 군집의 한 부분만 확대하고 나머지 부분은 무시한다는 것을 의미한다.
본 발명의 다양한 실시예들을 구체적으로 설명하기에 앞서, 본 개시는 하나의 실시예부터 다음 실시예까지 다양할 수 있는 특별히 예시된 시스템들, 방법들 및/또는 제품들의 특정한 파라미터들, 표현 및 설명에만 제한되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 따라서, 본 개시의 특정한 실시예들은 특정한 특징들(예를 들어, 구성들, 파라미터들, 특성들, 단계들, 컴포넌트들, 성분들, 부재들, 요소들, 부품 및/또는 부분 등)을 참조하여 자세히 설명될 것이고, 설명들은 예시적이며 본 개시 및/또는 청구된 발명의 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 본 명세서에서 이용된 용어는 실시예들을 설명하기 위해 이용된 것으로, 본 개시 및/또는 청구된 발명의 범위를 반드시 한정하려는 의도는 아니다.
현재 개시된 것은 고양이들, 개들 및/또는 기타 포유류 반려 동물들의 구강 질환 상태들을 식별, 스크리닝, 표시 및/또는 치료하기 위한 컴퓨터 시스템들, 시스템들 및 방법들이다. 구강 질환 상태들은 치아 질환 상태들을 포함하는 것으로 이해되지만, 치아 질환 상태들에 국한되지는 않는다. 개시된 주제의 실시예들은 고양이들, 개들 및 기타 포유 동물들의 치아 질환과 연관된 미생물 구성상의 존재비 경향들을 검출할 목적으로 포유류 반려 동물의 구강 미생물 군집을 조사하는 방법을 설명한다. 미생물 구성상의 존재비 경향들을 검출, 식별 및/또는 정량화하여, 진찰자는 고양이, 개 및/또는 기타 포유 동물이 특정한 구강 질환 상태를 가지고 있는지 여부를 스크리닝 및/또는 표시할 수 있다. 구강 및/또는 치아 질환 상태들을 검출하고 식별하면 진찰자나 애완동물 소유자가 치아 질환 상태의 향후 재발을 치료하고 예방할 수 있다. 구강 및/또는 치아 질환 상태들을 치료 및/또는 예방하면 더 광범위하고 전신성 컨디션들을 치료하고 예방할 수 있고, 이로 인해 애완동물은 더 건강하고 편안한 삶을 누릴 수 있게 된다.
개시된 시스템들 및 방법들이 치주 질환과 같은 질환 상태들의 검출, 식별 및 표시를 가능하게 하는 정도는 특히 치아 흡수, 고양이 치은구내염 및 구취와 같은 다른 질환 상태들의 검출, 식별 및 표시를 가능하게 한다. 유사하게, 개시된 시스템들 및 방법들이 고양이들의 질환 상태들의 검출, 식별 및 표시를 가능하게 하는 정도는, 개들(및 기타 개과 동물들), 말들(및 기타 말과 같은 동물들), 양들(및 기타 양과 같은 동물들), 소들(및 기타 소와 같은 동물들 및/또는 반추 동물들), 돼지들(및 기타 돼지 같은 동물들), 기니피그들, 햄스터들 등과 같은 다른 포유 동물들의 질환 상태들을 검출, 식별 및 표시를 가능하게 한다.
개시된 방법들은 예를 들어 고양이의 구강 미생물 군집을 소유자들 및/또는 수의사가 치아 흡수, 치주 질환, 고양이 치은구내염으로 진단받은 것으로 또는 '죽음(death)과 부패(decay)' 냄새(odor)를 특징으로 하는 구취를 앓고 있다고 보고한 고양이들의 구강 미생물 군집들과 비교할 수 있다. 비교는 정의된 미생물 프로파일들을 포함하는 기준 데이터베이스를 이용하여 수행되고, 하나 이상의 미생물 종과 각각의 구성상의 존재비를 하나 이상의 구강 치아 컨디션과 연관시킨다.
개시된 시스템들 및 방법들은 통증이 없는 구강 스왑 샘플 수집을 포함할 수 있다. 따라서 구강 미생물 군집은 협측(buccal), 치은연상(supragingival) 또는 치은연하(subgingival) 샘플링을 통해 조사될 수 있다. 이러한 샘플링은 동물을 마취하는 것이 필요하지 않고 집에 있는 애완동물 소유자나 진료소의 수의사에 의해 수행될 수 있다. 개시된 시스템들 및 방법들은 아직 육안으로 볼 수 없거나 광범위한 치과 교육(extensive dentistry training)을 받지 않은 일반 진찰자에 의해 쉽게 인식되지 않는 치아 질환 연관 과정(dental disease-associated process)들의 초기 지표(early indicator)로서 역할을 할 수 있다. 정기적인 이용은 초기 단계의 치아 질환들의 식별을 가능하게 하고, 조기에 더 많은 애완동물을 동물병원에 데려갈 수 있고, 장기적으로 응급 치과 수의사의 방문 횟수를 줄일 수 있다. 구강 질환 상태를 조기에 식별하면 응급 방문 비용을 유리하게 절약하고 나아가 포유류 반려 동물들의 생명을 구할 수 있다.
위장관(gastrointestinal tract)(입에서부터 항문까지)과 같은 장기(organ)들 및 기관계(system)들에 서식하는 미생물(및 상대적 존재비)의 영향 및 군체 형성 역학(colonization dynamics)은 개들(개과 동물들), 고양이들(고양이과 동물들) 및 인간들 사이에 많은 유사성들을 보여준다는 것은 이미 알려져 있다. 구강 내 미생물 불균형(microbial imbalance)과 연관된 질환인 치주 질환은 고양이들, 개들, 인간들 사이에 널리 퍼져 있고 몇 가지 주목할만한 공통점들이 있다. 예를 들어, 박테리아의 탄네렐라(tannerella) 속들(genera) 및 포르피로모나스(porphyromonas)는 고양이들, 개들 및 인간들의 치주 질환 발병에 중요한 역할을 한다. 이는 질환 상태와 미생물 원인(microbial culprit)들 모두에서 고양이들, 개들 및 인간들 사이의 중첩을 입증했고 고양이들, 개들 및 인간들의 추가 질환 상태들/미생물 원인들에 중첩이 있음을 시사한다.
개시된 시스템들 및 방법들은 고양이들 또는 개들의 구강 스왑 샘플로부터 게놈 물질을 추출하기 위해 이전에 성공적으로 이용되었던 구강 스왑 수집 장치(oral swab collection device)를 이용한다. 또한, 구강 스왑 수집 장치의 제조업체에 따라, 이용되는 동일한 스왑 수집 장치는 연구원들, 사육자들, 실험실들 및 소비자들이 가축(소, 양, 염소), 반려 동물들(개과 동물, 고양이과 동물, 말과 동물) 및 기타 종에 이용하기 위해 이상적이다. 구강 스왑 수집 장치는 상이한 포유 동물 종들에 대한 이용을 지원한다. 이러한 샘플 수집 장치들로부터 숙주(host)와 미생물 DNA를 모두 추출하는 것이 가능하다는 것이 확인되었다(아래 예들 참조). 논리적으로 보면 고양이 샘플들에 대한 이러한 추출을 위한 성능(capability)은 개와 기타 포유 동물 샘플들까지 확장될 것이다.
개시된 시스템들 및 방법들은 고양이들의 치아 질환들에 대한 스크리닝의 목적을 위해 고양이 구강 미생물 군집 샘플들에서 미생물 종의 아이덴티티 및 존재비의 분석을 입증한다. 개들 및 기타 포유 동물들은 구강들 및 구강 미생물 군집들을 갖고 있고, 많은 경우 동일한 치아 질환 병리들(예: 치주 질환)에 걸리기 쉽다는 점을 고려하면 우리의 방법은 개들 및 기타 포유 동물들에 쉽게 적용 가능해야 한다. 이는 각각의 종에 대한 모델이 각각의 종에 대한 각각의 상태의 미생물 아이덴티티들 및 존재비들의 정확한 경향들을 도출하기 위해 질환과 건강한 동물 집단 사이의 비교에 기초하기 때문이다.
기준 데이터베이스에 포함된 정의된 미생물 프로파일들
입은 외부 미생물에 대한 지속적인 노출로부터 첫 번째 방어선이기 때문에 구강 미생물 군집은 경쟁적이고 영역을 갖도록 진화했다. 이는 자신의 영역을 방어하는 데 탁월한 미생물들로 구성되고 일반적으로 병원균을 포함한 외부 침입자들에 의해 대체되는 것을 저항할 수 있다. 이러한 미생물들은 일반적으로 포유 동물(예: 고양이 또는 개)이 건강하고 구강 미생물 군집의 건강한 미생물 프로파일을 나타낼 때 존재한다. 포유 동물이 치아 컨디션을 앓고 있는 경우, 구강 미생물 군집의 구성은 외래 또는 병원성 미생물 종(pathogenic microbial species)의 존재 및/또는 상이한 미생물들 사이의 변화된 존재비들에 의해 변경될 수 있다. 구강 미생물 군집 구성의 이러한 변화는 병원성 프로파일(pathogenic profile)에 의해 나타날 수 있다. 일부 경우들에서, 특정한 외래 및/또는 병원성 미생물 종의 존재 및 구강 내 다른 미생물들에 대한 이들의 존재비는 특정한 치아 컨디션을 앓고 있는 포유 동물과 상관관계가 있다.
특정한 구강 질환 상태들과 상관관계가 있는 특정한(하나 이상의) 미생물 종(및 이들 각각의 상대적 존재비들)의 식별은 식별된(하나 이상의) 미생물 종의 존재를 나타내는 포유 동물의 구강 질환 상태에 대한 사전 진단 스크리닝(pre-diagnostic screening)을 가능하게 한다. 즉, 구강 질환 상태의 식별 및/또는 표시는 특정한 병원성 프로파일을 나타내는 포유 동물과 상관관계가 있을 수 있다.
미생물 군집에 대한 포괄적인 연구를 위한 금 표준(gold standard)은 박테리아 및 고세균뿐만 아니라 생명체의 모든 영역들에 걸쳐 유기체들의 전체 또는 거의 완전한 게놈들을 캡처할 수 있는 샷건 메타게놈 서열분석(shotgun metagenomic sequencing)이다. 개시된 방법들은 또한 16S 유전자 서열분석과 달리 미생물 식별 및 종, 또는 어떤 경우에는 균주(strain) 수준까지의 분류를 가능하게 한다.
수의학에서, 치아 질환은 때때로 구취, 치아 흡수 및 치주 질환이 근본적인 병리들 및/또는 미생물 원인들이 다를 수 있음에도 불구하고 서로 별도로 나타나는 경우가 거의 없는 증후군으로 간주된다. 아래에서 더 자세히 논의되는 바와 같이, 이러한 관점은 컨디션들 사이의 미생물 종의 일부 중첩이 관찰되는 획득된 데이터(obtained data)에 어느 정도 반영된다. 관찰된 가장 큰 중첩은 구취와 치주 질환 사이이고, 이는 구취가 종종 치주 질환의 전조(harbinger)인 클리닉으로부터의 관찰들과 일치한다. 그러나 구강 미생물 군집의 구성상의 존재비가 특히 구취, 치아 흡수, 고양이 치은구내염 또는 치주 질환을 예측하는 과다한(a plethora of) 미생물들도 식별되었다. 이는 일반적으로 치아 질환과 연관된 미생물들의 핵심 세트(core set)의 존재 외에도 특정한 치아 병리들과 연관된 미생물 프로파일들이 있음을 시사한다.
38,000마리의 집 고양이들에 대한 샷건 메타게놈 구강 미생물 군집 서열분석과 구성상의 데이터 분석 기술들을 이용하여, 고양이 구강 미생물 군집에 대한 포괄적인 조사를 실시하여 고양이 구강 미생물 군집에 존재하는 8,344종의 미생물을 식별했다. 샷건 메타게놈 서열분석에 포함된 집 고양이가 특정한 치아 컨디션을 앓고 있는지 여부는 두 가지 방법들로 식별되었다. 고양이들은 특정한 치아 컨디션(예: 치주 질환, 치아 흡수, 치은구내염 등)을 앓고 있는 것으로 수의사에 의해 공식 진단을 받았거나(구취의 경우와 마찬가지로) 소유자들에 의해 비공식 진단을 받았다고 소유자가 보고했다.
기준 데이터베이스는 가중 상관관계 데이터베이스이고 고양이 구강 미생물 군집에 존재하는 식별된 8,344종 이상의 미생물 종을 포함한다. 평균적으로 고양이 당 606종의 미생물 종이 식별되었고, 그 중 97%는 박테리아와 고세균으로 분류되었고, 0.27%는 DNA 바이러스(RNA 바이러스는 샷건 메타게놈 서열분석으로 검출할 수 없음), 0.02%는 파지, <2%는 곰팡이로 분류되었다. 특정한 치아 질환에 관여하고 기여하는 것으로 식별된 다양한 미생물 종은 "정의된 미생물 프로파일"로 정리된다. 정의된 미생물 프로파일은 식별된 하나 이상의 미생물 종과 특정한 치아 질환 컨디션에 기여하거나 관련되는 것으로 알려진 각각의 상대적 존재비의 목록(list) 또는 수집(collection)이다.
예를 들어, 정의된 미생물 프로파일들은 세 가지 치아 컨디션들(구취, 치아 흡수 및 치주 질환)을 예측하는 27개의 미생물들의 세트뿐만 아니라 네 가지 치아 컨디션들(구취, 고양이 치은구내염, 치아 흡수 및 치주 질환) 중 하나를 구체적으로 예측하는 미생물들을 포함할 수 있다. "예측 미생물들"에 대해서는 아래에서 더 자세히 설명한다. 정의된 미생물 프로파일은 기준 데이터베이스를 참조하여 추론된 바와 같이 특정한 치아 질환 컨디션을 앓고 있는 동물들에서 특정한 미생물이 얼마나 자주 그리고 어떤 비율들로 관찰되는지에 따라 포함된 각각의 미생물 종의 순위를 매기거나 가중치를 부여할 수 있다. 건강한 대조군 샘플들과 비교했을 때 이러한 미생물 종이 다른 구강 미생물들로부터 얼마나 일관되게 상당히 상이한 상대적 존재비를 나타내는지 입증할 뿐만 아니라, 하나의 미생물 종이 특정한 치아 질환 컨디션에 기여하는 정도는 동물이 특정한 치아 질환 컨디션을 앓고 있는 동안 미생물 종이 구강 미생물 군집에 얼마나 자주 나타나는지(또는 존재하는지)와 상관관계가 있다.
기준 데이터베이스에 포함된 정의된 미생물 프로파일들에는 치아 컨디션을 앓고 있지 않은 건강한 포유 동물들의 정의된 미생물 프로파일들도 포함된다. 예를 들어, 건강한 고양이들의 정의된 미생물 프로파일은 구강 미생물 군집에 존재하는 미생물 종과 치아 컨디션이 없을 때의 상대적 존재비들을 나열하고 식별한다. 건강하게 정의된 미생물 프로파일은 존재하는 미생물 종과 그들의 상대적 존재비에 대한 기준선이나 대조군을 확립할 수 있다. 이 프로파일에서 벗어나면 진찰자는 예를 들어 고양이가 치아 컨디션을 앓을 가능성을 예측 및/또는 표시할 수 있다. 마찬가지로, 건강하게 정의된 미생물 프로파일과의 편차(deviation)들을 통해 진찰자는 치아 컨디션에 대한 징후이 시작되기 전에 고양이가 치아 컨디션을 앓고 있는 것으로 진단할 수 있다.
각각의 치아 질환 상태에 대해 정의된 미생물 프로파일을 건강한 포유 동물에 대해 정의된 미생물 프로파일과 비교하여 치아 질환 상태와 건강한 상태 사이의 차이들을 결정한다. 일부 실시예들에서, 비교들은 쌍별 로그 비율 비교들이다. 예를 들어, 건강한 고양이와 치주 질환을 앓고 있는 고양이의 구강 미생물 군집에는 일부 중첩이 있을 수 있다. 건강하게 정의된 미생물 프로파일과 치주 질환으로 정의된 미생물 프로파일의 비교는 둘 사이에 비슷한 존재비들로 나타나는 일반적인 미생물 종을 식별할 수 있다. 두 미생물 프로파일들 사이에 공통적이지 않은 미생물 종 또는 두 프로파일들 사이에 상당히 상이한 비율들로 보이는 미생물 종은 그 미생물 종이 치주 질환의 발병에 관여한다는 것을 확인할 수 있다. 고양이의 구강 미생물 군집에서 이러한 미생물 종의 식별은 고양이가 치주 질환을 가지고 있음을 나타낸다.
도 1a-도 1b는 고양이 피험자(feline subject)들을 이용한 치아 건강 테스트 워크플로우 및 구강 미생물 군집 기준 데이터베이스의 구축을 도시한다. 도 1a에서, 고양이 치아 건상 테스트 워크플로우는, DNA 보존 솔루션(DNA preservation solution)의 고양이들로부터 구강 스왑을 수집하는 것, 샷건 메타게놈 차세대 서열분석(Shotgun Metagenomic Next Generation Sequencing; NGS)을 위한 DNA를 추출 및 제조하는 것, 서열분석하는 것, 데이터 분석 및 구강 미생물의 상태에 기초하여 상이한 치아 질환들에 대한 위험 평가를 제시하고 결과들에 맞는 치료 추천(treatment recommendation)들을 제시하는 리포트의 생성을 포함한다. 도 1b에서는 고양이 38,000마리의 초기 데이터베이스에 순차 필터(sequential filter)들을 적용하여 고양이 구강 미생물 군집 기준 데이터베이스를 구축했다. 먼저, 태그멘테이션 기반 NGS 라이브러리 제조 샘플들(tagmentation-based NGS library preparation sample)로부터 모든 데이터가 제거되었다. 이는 미생물 종 풍부도에 대한 라이브러리 제조 방법의 관찰된 효과로 인해 수행되었다(도 6). 샘플 당 서열분석 판독들(또는 판독값들)의 수가 검출된 미생물 종의 수에 최소한의 영향을 미치기 때문에 결찰 기반 방법(ligation-based method)이 선호되었다. 또한, Tn5 트랜스포사제 보조 태그멘테이션(Tn5 transposase assisted tagmentation)은 특히 메타게놈 커뮤니티(metagenomic community)들에서 GC 서열분석 편향(GC sequencing bias)을 도입하는 것으로 알려져 있다. 그러나 일부 실시예들에서는 태그멘테이션 기반 NGS 라이브러리 제조가 포함될 수 있다.
다음으로, 고양이에 대한 표현형(phenotype)/건강 이력 기록(health history record)이 없는 샘플들은 제외되었다. KRAKEN2와 Bracken을 이용하여 각각의 샘플의 미생물 판독들을 분류한 후 분류된 미생물 판독들이 10,000개 미만 및 500,000개 이상인 샘플들이 제거되었다. 나머지 고양이들/샘플들이 집단들에 배치되었다. 이로 인해 570마리의 고양이들로 구성된 치주 질환(PD) 집단, 111마리의 고양이들로 구성된 치아 흡수(TR) 집단, 115마리의 고양이들로 구성된 고양이들 치은구내염(FG) 집단, 173마리의 고양이들로 구성된 구취(BB) 집단, 1,147마리의 고양이들로 구성된 건강한 집단, 4,109마리의 고양이들로 구성된 일반 호흡(TB) 집단이 생성된다.
예측 미생물들을 식별
각각의 치아 컨디션과 상당한 상관관계가 있는 미생물들을 식별하기 위한 첫 번째 단계로 쌍별 로그 비율(Pairwise Log-Ratio; PLR) 변환이 Bracken 출력 종 수준 판독 카운트(Bracken output species level read count)들에 대해 수행되었다. 다음으로, z-테스트를 수행하는 것에 의해 대조군과 컨디션 사이의 상당한(significant) PLR 비교들(p-값 < 0.01)이 식별되었다. 건강한 집단이 PD, TR 및 FG 집단들과 비교되었다; 일반적인 호흡(TB) 집단이 BB 집단과 비교되었다.
모든 상당한 PLR에서 각각의 미생물 종의 빈도(frequency)가 평가되었다. 다른 종과의 최대 가능한 비교들의 50% 이상이 상당한 미생물 종만 유지하였다. 이 측정은 네 가지 관심(of interest) 치아 컨디션들에서 다른 미생물 종의 중요성에 대한 프록시로서 이용되었다. 이러한 미생물 종은 각각의 치아 컨디션에 대한 "예측 미생물 종"이다.
치주 질환, 치아 흡수, 고양이 치은구내염 또는 구취의 특징인 모집단 전체의(population-wide) 미생물 구성상의 존재비 패턴들을 식별하기 위해, 각각의 컨디션들에 대해, 차이의 방향과 크기를 고려하여 샘플의 예측 쌍별 로그 비율(pPLR)들을 대조군의 평균 pPLR과 비교하여 각각의 샘플의 점수가 매겨졌다. 도 2a-도 2c는 치주 질환 집단과 건강한 집단, 치아 흡수(TR) 집단과 건강한 집단, 구취(BB) 집단과 일반적인 호흡(TB) 집단과 연관된 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수들의 분포를 예시한다. 도 10a는 고양이 치은구내염(FG) 집단 및 건강한 집단과 연관된 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수들의 분포를 예시한다.
다음으로, 우리는 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수의 분포에 건강한 집단(또는 TB 집단) 및 치아 컨디션이라는 각각 2개의 컴포넌트들을 포함하는 4개의 가우스 혼합 모델들(각각의 치아 컨디션에 대해 하나씩)을 적용했다. 이 모델링 접근 방식은 각각의 샘플에 대해 0 내지 1 점수를 생성하고, 이는 샘플이 대조군 집단 또는 각각의 치아 컨디션 집단에 속할 확률을 나타낸다. 도 3a-도 3c는 치아 질환 집단들 중 3개(치주 질환, 치아 흡수 및 구취)에 속하는 샘플들과 대조군 샘플들이 각각의 샘플의 예측 미생물들의 구성상의 존재비에 기초하여 그들의 각각의 집단들에 속하는 것으로 분류될 확률을 나타낸다. 도 10b는 고양이 치은구내염과 대조군 샘플들이 각각의 샘플의 예측 미생물들의 구성상의 존재비에 기초하여 고양이 치은구내염 카테고리 또는 대조군 카테고리에 속하는 것으로 분류될 확률을 표시한다. 모든 경우들에 치아 컨디션과 대조군 사이에 샘플 아이덴티티와 일치하는 바이모달 확률 분포(bimodal probability distribution)가 관찰되었다. 가장 명확한 바이모달 패턴은 치주 질환과 구취에 대한 것이었고, 치아 흡수와 고양이 치은구내염에 대해서는 약한 바이모달 패턴이 관찰되었다. 네 가지 경우들 모두 0에 가까운 작은 피크(small peak)를 형성하는 질환 샘플들의 소수와 1에 가까운 약간의 피크(slight peak)를 형성하는 대조군 샘플들의 작은 세트(small set)가 있었다.
각각의 치아 질환 상태(치주 질환, 치아 흡수, 고양이 치은구내염 및 구취)에 대해 정의된 미생물 프로파일은 건강한 포유 동물에 대해 정의된 미생물 프로파일과 비교되어 미생물 종의 차이들과 공통점들, 그리고 치아 질환 상태들과 건강한 상태 사이의 존재비를 결정하고 정량화한다. 또한 각각의 치아 질환 상태에 대해 정의된 미생물 프로파일들을 서로 비교하여 각각의 치아 질환 상태에 공통적으로 나타나는 중첩되는 미생물 종을 식별한다.
각각의 치아 질환 상태와 건강한 대조군 상태에 대해 정의된 미생물 프로파일들은 쌍별 로그 비율(PLR) 변환을 거친다. PLR 변환은 일정한 스케일링 인자(scaling factor) 대신 각각의 미생물에 대한 미생물 존재비들을 스케일링하는 것에 의해 샘플들 사이의 잠재적인 서열분석 적용 범위 차이(potential sequencing coverage difference)들을 수정한다. 다음으로, 각각의 질환 상태와 대조군 상태의 PLR 사이의 z-테스트가 수행된다. 대략 < 0.01의 p-값은 상당한 PLR 비교들을 위한 임계값 역할을 한다. 치아 질환 상태에 대해 정의된 미생물 프로파일에서 각각의 식별된 미생물 종에 대해, 미생물 종이 나타나는 상당한 PLR 비교들(p-값에 의해 정의됨)의 수가 카운트된다. 상당한 PLR 비교들의 수가 그 미생물에 대해 가능한 모든 PLR 비교들의 50% 이상인 경우 미생물 종은 "예측 미생물"로 간주된다. 이 과정은 각각의 관심 치아 질환 상태에 대해 반복될 수 있다. 즉, 상당한 PLR 비교들의 z-테스트 식별을 통해 치주 질환, 구취, 고양이 치은구내염 및/또는 치아 흡수에 대한 예측 미생물들을 식별할 수 있다. 표 2는 치주 질환, 구취 및 치아 흡수에 대해 식별된 예측 미생물들의 예들을 제공한다.
표 2에 요약된 바와 같이, 치주 질환에 대한 예측 미생물들 108종, 치아 흡수에 대한 예측 미생물들 74종, 구취에 대한 예측 미생물들 182종이 식별되었다. 각각의 치아 컨디션에 대한 예측 미생물들은 건강한/대조군으로 정의된 미생물 프로파일들과 세 가지 치아 컨디션들 중 하나를 앓고 있는 고양이들의 정의된 미생물 프로파일들 사이의 PLR 미생물 존재비 비교에 기초하여 식별되었다(도 4 참조). 27개의 미생물들이 세 가지 치아 컨디션들(치주 질환, 치아 흡수 및 구취)를 예측하는 것으로 식별되었지만 각각의 컨디션에는 고유한 특정한 예측 미생물들의 세트가 있어 다른 컨디션들과 구별된다. 치아 컨디션과 대조군 샘플들의 상당한 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이를 표시하면 치아 질환 상태에 기초하여 샘플 모집단들의 분리가 가능하다. (도 2a-도 2c 참조) 그러나 모집단들 사이에 일부 중첩이 관찰되었는데, 이는 특정한 샘플들의 세트의 경우 예측 미생물들의 구성상의 존재비가 대조군 모집단 또는 각각의 치아 질환 모집단과 일치하는 것으로 해석될 수 있음을 의미한다.
'예측(predictive)'이라는 단어의 이용은 '원인(causative)'으로 해석되는 것이 아니라 단순히 미생물이 대조군과 비교하여 특정한 치아 컨디션에서 상당히 상이한 구성상의 존재비를 갖는다는 사실을 반영한다는 점에 유의하는 것이 중요하다. 이는 미생물이 질환의 병리에서 적극적인 역할을 하거나 미생물의 구성상의 존재비 변화들이 병리의 부산물(byproduct)이라는 것을 의미할 수 있다. 두 시나리오 모두에서, 다른 미생물들에 비해 특정한 존재비의 미생물의 존재는 구강 및/또는 치아 질환 상태와 직접적인 상관관계가 있다.
치주 질환을 앓고 있는 고양이들의 미생물 군집들에서 P. 긴기발리스(gingivalis), T. 포르시티아(forsythia), B. 주그레오포르만스(Zoogleoformans), D. 오레일(orale), D. 페어필드엔시스(fairfieldensis) 및 T. 덴티콜라(denticola) (다른 미생물들 중에서)의 구성상의 존재비가 상당히 증가한 것으로 관찰되었다. 또한, 모락셀라(Moraxella) 및 카프노사이토파가 (Capnocytophaga) 속의 구성상의 존재비뿐만 아니라 박테리아 종인 P. 멀토시다(multocida) 도 현저히 감소한 것으로 관찰되었다(표 1). 이러한 관찰들은 치주 질환을 앓고 있는 고양이들, 인간들, 개들의 구강 미생물 군집에 초점을 맞춘 이전 연구들로부터의 연구 결과들과 모두 일치한다.
서열분석 및 추출 프로토콜들
테스트를 위한 샘플을 제공하기 위해 포유 동물의 구강 스왑이 적어도 한 개 채취될 수 있다. 구강 스왑들은 동물의 잇몸 선들(상단(top) 및 하단(bottom))을 타겟으로 삼을 수 있고/있거나 동물의 입 전체를 타겟으로 할 수 있다. 포유 동물의 구강 미생물 군집에 어떤 미생물 종이, 얼만큼의 상대적 존재비를 가지는지를 식별하기 위해서 구강 스왑 샘플들로부터 미생물 DNA가 추출될 수 있다.
메타게놈 DNA는 비드 비팅(bead-beating) 또는 프로테이나제 K(proteinase K)와 같은 단백질 분해 시약들 및 세제들을 첨가하거나 첨가하지 않고 셰이커(shaker)에서 대략 1시간 동안 열 처리를 통해 구강 샘플들로부터 추출될 수 있다. 일부 실시예들에서, 구강 샘플들은 50°C, 55°C, 60°C, 65°C, 70°C와 같은 약 45°C 내지 75°C(45°C to 75°C)에서 또는 위의 두 값들로 정의된 범위 내에서 열 처리된다.
구강 샘플의 열 처리 후, 정제(purification)를 위해 80% 에탄올을 이용하는 SPRI 자성 비즈 기반 DNA 추출(magnetic beads-based DNA extraction; MCLAB, MBC-200)에 의해 메타게놈 DNA가 추출될 수 있다. DNA는 GloMax 플레이트 판독기(GloMax Plate Reader)(프로메가(Promega))를 이용하여 정량화될 수 있다. 메타게놈 DNA 추출 및 정량화 후, 제조업체의 명령어들에 따라 LOTUS DNA 라이브러리 제조 키트(IDT), Next Ultra II FS DNA 라이브러리 제조 키트(NEB) 또는 다른 결찰 또는 태그멘테이션 기반 DNA 라이브러리 제조 키트를 이용하여 NGS를 위한 구강 샘플들을 제조할 수 있다. 구강 샘플들은 iTRU 색인들이 있는 이중 바코드로 표시될 수 있다. 제조된 서열분석 라이브러리들은 GloMax 플레이트 판독기(프로메가)를 이용하여 정량화하고 96-샘플 풀들에 동일한 질량을 모을 수 있다. 그런 다음, 풀들이 시각화되고(조각 크기 분포(fragment size distribution)를 평가하기 위해) 2100 생체분석기 기기(2100 Bioanalyzer instrument)(애질런트(Agilent))를 이용하여 정량화될 수 있다. 표준 QC 단계들에 따라, 96-샘플 풀들이 Illumina HiSeq X 또는 NovaSeq 6000 차세대 서열분석 기계(NovaSeq 6000 Next Generation Sequencing machine)에 로드될 수 있다.
원시 서열분석 데이터(raw sequencing data)는 예를 들어 프로그램 Trimmomatic 0.32을 이용하여 저품질 데이터(low-quality data)를 제거하기 위해 디멀티플렉싱되고 트리밍되었다. 그런 다음, 데이터는 예를 들어 고양이 게놈 Felis_catus_9.0의 최신 버전 또는 관심 포유 동물 종의 기준 게놈에 매핑될 수 있다. 모든 구강 샘플에 대해, 관심 포유 동물 게놈에 매핑되지 않는 서열분석 판독들이 약 5-7% 있을 수 있다. 매핑되지 않은 판독들은 각각의 샘플에 존재하는 미생물 유기체들을 식별하기 위해 KRAKEN2 메타게놈 서열 분류기(또는 적합한 대안)를 이용하여 분류될 수 있다. 메타게놈 샘플로부터의 DNA 서열분석 데이터의 종 존재비를 계산하기 위한 통계적 방법인 Bracken가 KRAKEN2 분석과 함께 서열분석된 데이터에 이용되었다. Bracken은 종 수준의 판독 카운트를 출력할 수 있다. KRAKEN2 메타게놈 서열 분류기 및 Bracken 계산들의 결과에 기초하여, 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일이 생성될 수 있다. 생성된 구강 미생물 프로파일에는 존재하는 미생물 종의 아이덴티티뿐 아니라 상대적 존재비에 관한 데이터가 포함될 수 있다.
대략 0.1의 신뢰도 점수(confidence score)는 KRAKEN2 분류 알고리즘(KRAKEN2 classification algorithm)의 컷오프(cutoff)(또는 임계값)로서 이용될 수 있다. 분류된 미생물 판독들이 10,000개 미만이거나 분류된 미생물 판독들이 500,000개를 초과하는 모든 샘플들은 필터링될 수 있다. 0이 아닌 평균이 10개 미만인 미생물 종에 대한 판독들도 필터링될 수 있다.
표시 및 비교의 방법들
고양이가 치아 질환을 앓고 있는지 여부의 표시는 고양이의 현재 구강 미생물 군집 상태를 애완동물 소유자들이 치주 질환, 치은구내염 또는 치아 흡수 또는 구취(구취)로 고통받는 것으로 수의사에 의해 진단되었다고 보고한 고양이들의 구강 미생물 군집들에 대한 상태와 비교하는 것에 의존한다. 비교는 세 가지 치아 컨디션들의 각각을 예측하는 것으로 분석에 의해 결정된 미생물들의 구성상의 존재비에 기초한다.
구강 미생물 군집에 존재하는 상이한 미생물들의 구성상의 존재비에 대한 전산 분석(Computational analysis)은 상이한 치아 컨디션들을 앓고 있는 것으로 알려진 동일한 종의 포유 동물들뿐만 아니라 알려진 치아 컨디션들을 앓고 있지 않은 동일한 종의 포유 동물들의 샘플들의 데이터베이스에 대한 샘플의 비교를 포함한다. 즉, 전산 분석은 구강 스왑 샘플로부터 식별된 구강 미생물 군집을 기준 데이터베이스에 포함된 정의된 미생물 프로파일들과 비교한다(위에서 자세히 설명함).
일부 실시예들에서, 포유 동물들의 구강 질환을 표시하는 방법은 포유 동물로부터 채취된 구강 스왑 샘플을 수신하는 단계; 구강 샘플에 대해 열 처리를 수행하는 단계; 및 구강 스왑 샘플에 존재하는 미생물 DNA를 추출하기 위해 열 처리된 구강 샘플에 대해 자성 비즈 기반 디옥시리보핵산(DNA) 추출을 수행하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 구강 샘플에 어떤 특정한 하나 이상의 미생물이 어떤 비율들로 존재하는지 식별하기 위해 미생물 DNA를 서열을 분석하는 단계 - 특정한 하나 이상의 미생물 및 이들의 존재비를 식별하는 단계는 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 생성함 -; 및 정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스와 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 비교하는 단계를 포함하고, 데이터베이스는 (i) 하나 이상의 미생물을 포함하는 프로파일과 (ii) 대응하는 구강 질환들 사이의 상관관계(correlation)들을 식별한다.
정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스와 구강 미생물 프로파일을 비교한 결과에 기초하여, 방법은 포유 동물이 특정한 구강 질환을 가질 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 포유 동물들의 구강 질환을 표시하는 방법은 포유 동물로부터 채취된 구강 스왑 샘플을 수신하는 단계; 구강 샘플에 대해 열 처리를 수행하는 단계; 및 구강 스왑 샘플에 존재하는 미생물 DNA를 추출하기 위해 열 처리된 구강 샘플에 대해 자성 비즈 기반 디옥시리보핵산(DNA) 추출을 수행하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 구강 샘플에 어떤 특정한 하나 이상의 미생물이 존재하는지를 식별하기 위해 미생물 DNA을 서열을 분석하는 단계를 포함할 수 있고, 특정한 하나 이상의 미생물 및 그들의 존재비를 식별하는 단계는 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일의 생성을 야기한다.
방법은 정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스와 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 비교하는 단계 - 데이터베이스는 (i) 하나 이상의 미생물(및 이들의 구성상의 존재비)을 포함하는 프로파일들 및 (ii) 대응하는 구강 질환들 사이의 상관관계들을 식별함 -; 구강 미생물 프로파일을 정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스와 비교한 결과에 기초하여 포유 동물이 특정한 구강 질환을 가질 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하는 단계; 및 위험 점수를 생성하고 특정한 구강 질환을 식별한 것에 응답하여, 특정한 구강 질환을 치료하기 위해 고안된 치료법을 시행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 치료법은 포유 동물의 구강 미생물 군집에 존재하는 특정한 하나 이상의 미생물 종의 성장(growth)을 억제(inhibit)하거나 촉진(encourage)하도록 설계된 화합물과 같은 치료 화합물을 투여하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 치료 화합물은 프리바이오틱(pre-biotic), 포스트바이오틱(post-biotic), 프로바이오틱(pro-biotic), 약제(medicament) 또는 이들의 조합을 포함한다. 일부 실시예들에서, 치료법은 국소 치료(topical treatment)로 포유 동물의 치아를 칫솔질하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 치료 프로토콜은 포유 동물의 구강 미생물 군집의 구성을 변경하도록 설계된다. 일부 실시예들에서, 포유 동물의 구강 미생물 군집의 구성을 변경하는 것은 특정한 구강 질환을 치료 및/또는 해결한다. 일부 실시예들에서, 치료법은 포유 동물의 구강 미생물 군집을 복구한다. 일부 실시예들에서, 포유 동물의 구강 미생물 군집을 복구하는 것은, 존재하는 특정한 하나 이상의 미생물 종과 그들의 상대적 존재비 측면에서 포유 동물의 구강 미생물 군집을 건강한 포유 동물의 구강 미생물 군집(또는 정의된 구강 미생물 프로파일과)과 더 일치하게 한다. 일부 실시예들에서, 치료 프로토콜은 포유 동물의 구강 미생물 군집의 구성을 유지하도록 설계된다. 일부 실시예들에서, 치료 프로토콜은 포유 동물의 구강 미생물 군집의 대사 출력(metabolic output)을 자극하도록 설계된다. 포유 동물의 구강 미생물 군집의 대사 출력을 자극하는 것은 알려진 효소 경로 분석 도구(enzymatic pathway analysis tool)들을 이용하여 기존 미생물 구성 데이터에 추가 차원(additional dimension)을 제공하여 질환 특징(disease signature)들을 더 특성화하고 예측 질환 모델(predictive disease model)들을 향상시키는 것을 포함할 수 있다.
예(Example)들
아래 예들은 고양이들/고양이과 동물 데이터를 이용하여 수행되었지만, 설명된 방법들은 다른 포유 동물 데이터(예: 개 또는 다른 포유 동물)와 관련하여 정확하고 적절할 것으로 예상된다는 점을 이해해야 한다.
데이터베이스의 확증적 연구(Confirmatory Study)
치주 질환에서 특정한 미생물 종의 과다 또는 과소 표현을 평가하기 위해 Bracken 출력 데이터는 중심 로그 비율(Centered Log-Ratio; CLR) 변환을 거쳤다. 이는 미생물 군집 데이터 분석에서 잘 알려진 문제인 잠재적인 구성상의 편향들을 설명하기 위해 수행되었다. 그런 다음, 대조군과 비교하여 치주 질환의 구성상의 존재비가 통계적으로 상당히 증가 및 감소한 미생물 종을 식별하기 위해 CLR 변환된 데이터에 대해 z-테스트가 수행되었다. 표 1은 대조군과 비교하여 치주 질환 집단에서 상향 조절된(upregulated) 및 하향 조절된(downregulated) 존재비를 가지는 미생물들을 보여준다. 이번 결과들은 인간들, 개들, 고양이들의 치주 질환에 대한 구강 미생물 군집 연구들의 이전 연구 결과를 확장하고 이전 연구 결과와 일치한다. 이러한 결과들은 샘플 수집, DNA 추출, 메타게놈 서열분석 및 구성상의 존재비 기반 분석 방법을 검증한다. 이러한 결과들은 또한 구취, 치은구내염 및 치아 흡수와 같은 다른 질환 상태들의 상향 조정된 및 하향 조절된 존재비들을 가지는 미생물들의 유사한 식별을 가능한게한다.
전산 구강 질환 분류 알고리즘 구축을 시작하기 위해 Bracken 출력 종 수준 판독 카운트에 대해 PLR(Pairwise Log-Ratio) 변환을 수행했다. 다음으로, z-테스트를 수행하는 것에 의해 대조군과 컨디션 사이의 상당한 PLR 비교들(임계값 p-값 < 0.01)이 식별되었다. 건강한 집단이 PD, TR 및 FG 집단들과 비교되었다; 일반적인 호흡(TB) 집단이 BB 집단과 비교되었다.
모든 상당한 PLR에서 각각의 미생물 종의 빈도가 평가되었다. 다른 종과의 최대 가능한 비교들의 50% 이상이 상당한 미생물 종만 유지하였다. 이 측정은 세 가지 관심 치아 컨디션들에서 상이한 미생물 종의 중요성에 대한 프록시로서 이용되었다. 이러한 미생물 종은 각각의 치아 컨디션에 대한 "예측 미생물 종"이다.
치주 질환, 치아 흡수, 고양이 치은구내염 또는 구취의 특징인 모집단 전체의(population-wide) 미생물 구성상의 존재비 패턴들을 식별하기 위해, 각각의 컨디션들에 대해, 차이의 방향과 크기를 고려하여 샘플의 예측 쌍별 로그 비율(pPLR)들을 대조군의 평균 pPLR과 비교하여 각각의 샘플의 점수가 매겨졌다. 도 2a-도 2c는 치주 질환 집단과 건강한 집단, 치아 흡수(TR) 집단과 건강한 집단, 구취(BB) 집단과 일반적인 호흡(TB) 집단과 연관된 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수들의 분포를 예시한다. 도 10a는 고양이 치은구내염(FG) 집단 및 건강한 집단과 연관된 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수들의 분포를 예시한다.
다음으로, 우리는 쌍별 미생물 상호작용들 사이의 평균 로그 비율 차이 점수의 분포에 건강한 집단(또는 TB 집단) 및 치아 컨디션이라는 각각 2개의 컴포넌트들을 포함하는 4개의 가우스 혼합 모델들(각각의 치아 컨디션에 대해 하나씩)을 적용했다. 이 모델링 접근 방식은 각각의 샘플에 대해 0 내지 1 점수를 생성하고, 이는 샘플이 대조군 집단 또는 각각의 치아 컨디션 집단에 속할 확률을 나타낸다. 도 3a-도 3c는 치아 질환 집단들 중 3개(치주 질환, 치아 흡수 및 구취)에 속하는 샘플들과 대조군 샘플들이 각각의 샘플의 예측 미생물들의 구성상의 존재비에 기초하여 그들의 각각의 집단들에 속하는 것으로 분류될 확률을 나타낸다. 도 10b는 고양이 치은구내염과 대조군 샘플들이 각각의 샘플의 예측 미생물들의 구성상의 존재비에 기초하여 고양이 치은구내염 카테고리 또는 대조군 카테고리에 속하는 것으로 분류될 확률을 표시한다. 치주 질환 및 구취에 대한 가장 명확한 바이모달 패턴과 치아 흡수 및 고양이 치은구내염에 대한 약한 바이모달 패턴을 이용하여 모든 경우들에 치아 컨디션과 대조군 사이에 샘플 아이덴티티와 일치하는 바이모달 확률 분포가 관찰되었다. 네 가지 경우들 모두 0에 가까운 작은 피크를 형성하는 질환 샘플들의 소수와 1에 가까운 약간의 피크를 형성하는 대조군 샘플들의 작은 세트가 있었다.
치아 질환 집단들의 고양이들 중 작은 비율이 (애완동물 소유자가 제공한 오래되었거나 잘못되었거나 불완전한 건강 정보로 인해) 실제로 건강하거나 차도(remission)가 있을 수 있지만, 대조군 집단들의 일부 고양이들은 아직 진단되거나 발견되지 않은 치아 컨디션을 앓고 있을 수 있음을 제안한다. 각각의 치아 컨디션에 대한 위험 분류 방법의 특이성(대조군 집단에서 치아 컨디션을 앓고 있지 않은 고양이들을 검출하는 능력) 및 민감도(치아 컨디션을 앓고 있는 것으로 알려진 고양이들을 검출하는 능력)이 테스트되었다(도 3d 및 도 10b 참조). 방법의 민감도는 구취와 치은구내염에 대해 가장 높고 치아 흡수에 대해 가장 낮고, 특이성은 치아 흡수에 대해 가장 높고 구취에 대해 가장 낮다.
치아 흡수에 대한 상대적으로 낮은 민감도는 이 컨디션 뒤에 있는 병리학적인 특성에 기인할 수 있다. 이는 치아 내부에서 발생하는 경향이 있고, 더 진행된 단계들로 접어들면서 치아의 표면에 도달한다. 치아 흡수와 연관된 미생물들은 흡수 과정(resorptive process)이 치아 표면에 도달했을 때 가장 확실하게 검출될 수 있다.
치주 질환과 구취에 대한 특이성은 미생물 군집의 치아 흡수 연관된 변화들을 검출하는 특이성(78%)에 비해 더 낮다(각각 70% 및 62%). 이러한 관찰은 건강한 집단과 TB 집단들에 각각 아직 수의사가 진단하지 않았거나 애완동물 소유자가 발견하지 못한 치주 질환이나 구취를 앓고 있는 일부 고양이들이 포함될 가능성에 의해 설명될 수 있다. 그러나 이러한 주의 사항들을 염두에 두고도, 네 가지 컨디션들 모두에 대해 개시된 방법들의 특이성과 민감도는 이전에 보고된 인간 미생물 군집 기반 질환 위험 평가 알고리즘과 비슷하거나 더 좋다.
기준 데이터베이스를 개발하기 위해 상당한 규모의 집 고양이 집단(n=6,110)이 이용되었음에도 불구하고, 이들 고양이들의 건강 이력 데이터는 애완동물 소유자가 제공한 것이다. 애완동물 소유자들에게 그들의 고양이들이 수의사에 의해 치주 질환, 치은구내염 또는 치아 흡수로 진단을 받았는지 묻는 사실에도 불구하고, 애완동물 소유자가 전달한 진단 정확도 중 일부는 의심할 여지없이 어려움을 겪었을 것이다. 이 문제를 완화하고 애완동물 소유자에 의해 건강하다고 보고된(즉, 알려진 전신성의 또는 치아 컨디션들을 앓고 있지 않음) 고양이가 실제로 아직 진단되지 않은 치아 질환을 발병하기 시작한 사례들을 제한하기 위해, 1-3세의 대조군 건강한 집단에 연령 제한이 설정되었다. 이 한계는 연령과 치아 질환 사이의 확고한 연관성으로 인해 설정되었다. 1세 미만의 고양이들은, 잠재적인 새끼 고양이 특유의 구강 미생물 군집 편향을 방지하기 위한 목적으로 의도적으로 이 그룹으로부터 제외되었다.
건강한 대조군 집단은 잠재적으로 어린 고양이들의 구강 미생물 군집들에 편향될 수 있고 치아 또는 전신성 질환들이 없는 나이든 고양이들을 대표하지 않을 수 있다. BB 집단 및 TB 집단의 고양이들에게 구취가 있는지 여부에 대한 평가는 애완동물 소유자의 주관적인 평가에 기초했고, 이는 잠재적으로 또 다른 편향의 원인을 추가할 수 있었다.
연구 1
본 연구는 관찰 특성을 띠었고 어떠한 침습적 절차들도 활용되지 않았다. 본 연구에 이용된 모든 고양이 구강 스왑 샘플들과 그에 수반되는 건강 이력 정보는 연구 목적들로 고양이의 데이터를 집계된 익명화된 포맷(de-identified format)으로 이용하는 데 전자 형식(electronic form)으로 동의한 애완동물 소유자들이 자발적으로 제공한 것이다. 고양이 치아 건강에 초점을 맞춘 연구들에 참가하도록 초대하는 이메일을 통해 참가자들을 모집했다.
12마리의 고양이들이 연구 1에 참여했다. 고양이 참가자들의 애완동물 소유자들은 DNAGenotek의 PERFORMAgene(PG-100) 구강 스왑 수집 장치들 2대를 받았고 각각의 스왑을 이용하여 고양이를 한 번씩 스왑하도록 지시받았다. 첫 번째 스왑은 입 전체에서 샘플을 수집하기 위해 이용되었고, 두 번째 스왑은 잇몸 선을 구체적으로 타겟으로 삼았다. 참가자들은 또한 한 번에 두 개의 샘플들을 수집하도록 요청받았다.
대부분의 고양이 구강 스왑 샘플들은 애완동물 소유자들에 의해 각자의 집에서 수집됐고, 소수의 샘플 수집들은 수의사에 의해 수행됐다. 애완동물 소유자들과 수의사들은 고양이가 먹거나 마신 후 최소 30분에서 1시간 후에 샘플들을 수집하도록 지시받았다. 또한 구강 스왑 샘플 수집 장치를 고양이의 입에 최소 5초 동안 유지하도록 지시했다.
메타게놈 DNA(Metagenomic DNA)는 셰이커에서 1시간 동안 열 처리(55°C)를 통해 고양이 구강 샘플들로부터 추출된 후 정제를 위해 80% 에탄올을 이용하여 SPRI 자성 비즈 기반 DNA 추출(MCLAB, MBC-200)이 수행되었다. GloMax 플레이트 판독기(프로메가)를 이용하여 DNA를 정량화되었다. 메타게놈 DNA 추출 및 정량화 후, 제조업체의 명령어들에 따라 LOTUS DNA 라이브러리 제조 키트(IDT)를 이용하여 NGS를 위한 각각의 샘플이 제조되었다. 각각의 샘플은 iTRU 색인들이 있는 이중 바코드로 표시되었다. 제조된 서열분석 라이브러리들은 GloMax 플레이트 판독기(프로메가)를 이용하여 정량화되고 동일한 질량을 모았다. 그런 다음, 풀들이 시각화되고(조각 크기 분포를 평가하기 위해) 2100 생체분석기 기기(애질런트)를 이용하여 정량화되었다.
표준 QC 단계들에 따라, 샘플 풀이 Illumina HiSeq X 또는 NovaSeq 6000 차세대 서열분석 기계에 로드되었다. 원시 서열분석 데이터는 프로그램 Trimmomatic 0.32을 이용하여 저품질 데이터를 제거하기 위해 디멀티플렉싱되고 트리밍되었다. 그런 다음, 데이터는 최신 버전의 고양이 게놈 Felis_catus_9.0에 매핑되었다. 모든 샘플에 대해, 고양이 게놈에 매핑되지 않은 서열분석 판독들이 5-7% 있었다. 매핑되지 않은 판독들은 KRAKEN2 메타게놈 서열 분류기를 이용하여 분류되어 각각의 샘플에 존재하는 미생물 유기체를 식별했다. 0.1의 신뢰도 점수가 KRAKEN2 분류 알고리즘의 컷오프로서 이용되었다. 샘플 수집의 시점에 항생제 치료(antibiotic treatment)를 받고 있던 고양이의 한 샘플은 분류된 미생물 판독들이 10,000개 미만이어서 분석에서 제외되었다. 메타게놈 샘플로부터의 DNA 서열분석 데이터에서 종 존재비를 계산하기 위한 통계적 방법인 Bracken이 서열분석된 데이터에 이용되었다.
각각의 고양이의 치아 흡수, 치주 질환 또는 구취 발생의 위험은 구강 미생물 군집에서 관찰된 예측 미생물 PLR들의 패턴에 기초하여 계산되었다. 간략하게, 각각의 샘플에 대한 Bracken 출력 미생물 존재비 데이터는 PLR들로 변환되었고 예측 미생물과 연관된 PLR들은 건강한 기준 집단에 대한 평균 예측 미생물 PLR들과 비교되었다. 이 비교가 관심 샘플의 각각의 예측 미생물 PLR에 대한 건강한 집단 평균과의 편차 점수들의 목록을 야기했다. 편차들의 이 목록은, 샘플이 기준 질환 집단과 마찬가지로 건강한 집단으로부터 유사한 편차 프로파일을 나타내는지 여부를 평가할 목적으로 건강한 대조군 집단의 관심 질환 집단(예: 치아 흡수, 치주 질환 또는 구취)에 대한 예측 미생물 PLR들의 평균 편차들의 목록과 비교되었다.
이러한 유사성을 평가하는 것은 각각의 예측 미생물 PLR에 대한 편차들의 방향성(directionality), 즉 건강한 집단과 비교하여 질환 집단의 각각의 PLR 편차의 반대 방향에 있는 '극도의(punishing)' 편차들을 고려한다. 즉, PLR 편차가 반대 방향인 경우 이는 샘플을 건강한 프로파일에 더 가깝게 만드는 것으로 가정된다. 모든 샘플 PLR 편차 점수들을 합산한 후, 최종 편차 점수는 관심 질환과 건강에 대한 2-컴포넌트 가우스 모델의 확률 공간에 맞게 변환되었다. 따라서, 각각의 샘플은 각각의 치아 컨디션에 대해 0과 1 사이의 확률 점수를 가졌다. 각각의 샘플에 대해 생성된 확률 점수에 기초하여 다음 세 가지 위험 평가 카테고리들이 적용되었다: 0.0 - 0.33 브라켓(bracket)은 치아 컨디션의 '낮은 위험'으로 분류된다; >0.33 - 0.66은 치아 컨디션에 대한 '중간 위험'으로 분류된다; >0.66 - 1.0은 치아 컨디션에 대한 '높은 위험'으로 분류된다.
도 5a는 특히 입 전체 또는 잇몸 선을 타겟으로 하는 샘플 수집 방법들에 기초하여 고양이 11마리의 구강 미생물 군집 프로파일들을 비교하는 연구 1의 결과들을 예시한다. 덴드로그램(dendrogram)은 구강 미생물 군집 프로파일들의 Spearman의 순위 상관관계에 기초한 샘플 클러스터링(sample clustering)을 보여준다. 표는 스와빙 컨디션(swabbing condition)에 따른 치주 질환, 치아 흡수 및 구취에 대한 각각의 참가하는 고양이의 위험 평가를 보여준다. 녹색은 낮은 위험, 연한 주황색은 중간 위험, 진한 주황색은 높은 위험을 나타낸다. 분류된 미생물 판독의 수가 10,000개 미만이기 때문에 Cat #7의 '입 전체' 샘플을 분석에서 제외했다.
연구 2
본 연구는 관찰 특성을 띠었고 어떠한 침습적 절차들도 활용되지 않았다. 본 연구에 이용된 모든 고양이 구강 스왑 샘플들과 그에 수반되는 건강 이력 정보는 연구 목적들로 고양이의 데이터를 집계된 익명화된 포맷(de-identified format)으로 이용하는 데 전자 형식(electronic form)으로 동의한 애완동물 소유자들이 자발적으로 제공한 것이다. 고양이 치아 건강에 초점을 맞춘 연구들에 참가하도록 초대하는 이메일을 통해 참가자들을 모집했다.
11마리의 고양이들이 이 연구에 참여했다. 참가자들은 3개의 DNAGenotek의 PERFORMAgene(PG-100) 구강 스왑 수집 장치들을 받았고 전체 구강을 타겟팅하여 3개의 구강 스왑 수집들을 수행하도록 지시받았고 3개의 스왑 수집들은 모두 한 번에 수행되었다.
대부분의 고양이 구강 스왑 샘플들은 애완동물 소유자들에 의해 각자의 집에서 수집됐고, 소수의 샘플 수집들은 수의사에 의해 수행됐다. 애완동물 소유자들과 수의사들은 고양이가 먹거나 마신 후 최소 30분에서 1시간 후에 샘플들을 수집하도록 지시받았다. 또한 구강 스왑 샘플 수집 장치를 고양이의 입에 최소 5초 동안 유지하도록 지시했다.
고양이 구강 스왑 샘플들은 연구 1에 대해 위에 설명된 것과 동일한 추출, 서열분석 및 분석 프로토콜들을 거쳤다.
도 5b는 잇몸 선에만 초점을 맞추는 것이 아니라 입 전체를 타겟으로 하는 3개의 별도 샘플 수집들에 기초하여 고양이 11마리의 구강 미생물 군집 프로파일들을 비교하는 연구 2의 결과들을 예시한다. 덴드로그램(dendrogram)은 구강 미생물 군집 프로파일들의 Spearman의 순위 상관관계에 기초한 샘플 클러스터링(sample clustering)을 보여준다. 표는 각각의 반복(replicate)에 기초하여 치주 질환, 치아 흡수 및 구취에 대한 각각의 참가하는 고양이의 위험 평가를 보여준다. 일부 소유자들은 요청된 3개의 샘플들이 아닌 2개의 샘플들만 제공했다; 분류된 미생물 판독들 수가 10,000개 미만이기 때문에 일부 샘플들은 제외되었다.
연구 3
애완동물 소유자들의 서면 동의(written consent)를 얻은 후, 다양한 정도의 치주 질환 및 치아 흡수를 앓고 있는 고양이과 동물들(고양이들)로부터의 36마리의 고양이 구강 스왑 샘플들은, DNAGenotek PERFORMAGENE P-100 수집 장치들을 이용하여 고양이 전용 동물 병원에서 자격을 갖춘 수의사에 의해, 잇몸 선(치은)을 타겟으로 한 샘플 수집 방법으로 수집되었다. 이 시험에 참가한 각각의 고양이는 샘플 수집 후 일주일 이내에 수행된 수의학 기록(veterinary record)들과 치아 방사선 사진(dental radiograph)들을 첨부했다.
수의 치과 의사(boarded veterinary dentist)가 진단을 확인하기 위해 각각의 샘플에 대한 치아 방사선 사진들을 맹검으로(blindly) 평가했다. 고양이들은 세 그룹들로 카테고리화되었다 - 경도(mild)/중도(moderate) 치은염이 있고 방사선학적으로 치조골 손실(alveolar bone loss)에 대한 증거가 없는 고양이들(n=10), 치주 질환이 있고 방사선학적으로 골 손실이 있는 고양이들(n=11) 및 치아 흡수의 방사선학적 증거가 있는 고양이들, 단계2~4, 하나 이상의 치아에 영향을 미침(n=15). 이 샘플들로부터 DNA가 추출된 후, 샷건 메타게놈 서열분석이 수행되고 이전에 설명된 전산 치아 질환 위험 평가 방법들 및/또는 컴퓨터 시스템들을 이용하여 데이터가 분석되었다. 임상적으로 모집된 고양이들의 집단들에 대한 알고리즘 생성 치아 질환 위험 평가들은, 치아 질환이 있다고 수의사에 의해 진단을 받지 않았고 신선하거나 일반적인 고양이 호흡을 가지고 있다고 소유자들이 보고한 무작위로 선택된 고양이들의 집단들(건강한 시민 과학 기반 집단)에 대한 위험 평가들과 비교되었다. 모든 집단들의 기본 데모그래픽 통계(basic demographic statistics)는 표 3에 나타난다.
생성된 치주 질환 위험 평가는 건강한 대조군 집단과 비교하여 치은염(골 손실의 증거 없음) 및 골 손실의 증거가 있는 치주 질환 집단에 대해 상당히 더 높았다(각각 p<0.01 및 p<0.0001). 도 7은 치은염(골 손실 없음), 치주 질환 및 골 손실을 앓고 있는 고양이로 구성된 임상적으로 모집된 집단들과 시민 과학에서 모집된 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 치주 질환 위험 평가를 예시한다. 수평선들은 각각의 집단의 평균 위험 점수를 나타내고(위험 점수 범위는 0~1이고, 값이 높을수록 질환의 증가된 위험을 나타냄) 오류 막대(error bar)들은 평균의 표준 오차(Standard Error of the Mean; SEM)를 나타낸다. 각각의 비교에 대해 불평등 분산(unequal variance)을 가정하는 양측(2-tailed) t-테스트가 이용되었다; *p<0.01, ***<0.0001.
알고리즘 생성된 구취(구취) 위험 평가는 골 손실의 증거가 있는 치주 질환 집단에 비해 치은염(골 손실의 증거가 없음) 집단에서 상당히 더 높았다(p<0.05). 구취 위험 평가도 건강한 대조군 집단에 비해 골 손실이 있는 치주 질환 집단에서 상당히 더 높았다(p<0.01). 구취는 치은염과 치주 질환 후기 단계들의 알려진 특징(hallmark)이다. 도 8은 치은염(골 손실 없음), 치주 질환 및 골 손실을 앓고 있는 고양이들의 임상적으로 모집된 집단들과 시민 과학에서 모집된 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 구취(구취) 위험 평가를 예시한다. 수평선들은 각각의 집단의 평균 위험 점수를 나타내고(위험 점수 범위는 0~1이고, 값이 높을수록 질환의 증가된 위험을 나타냄) 오류 막대(error bar)들은 평균의 표준 오차(Standard Error of the Mean; SEM)를 나타낸다. 각각의 비교에는 불평등 분산을 가정하는 양측 t-테스트가 이용되었다. *p<0.05.
도 9a는 치아 흡수를 앓고 있는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들과 시민 과학에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 치아 흡수 위험 평가를 예시한다. 도 9b는 치아 흡수로 고통받는 고양이들로 구성된 임상적으로 모집된 집단들에서 치아 흡수 단계 정보를 통합하고 시민 과학에서 모집한 건강한 대조군들의 구강 미생물 군집 기반 치아 흡수 위험 평가를 예시한다. 건강한 대조군 집단과 4 치아 흡수 집단에 대해 생성된 평균 위험 점수 사이에는 상당한 차이가 있었다.
논의
개시된 방법들과 시스템들의 특이성과 민감도는 잠재적으로 샘플 수집 방법들에 의해 영향을 받는다. 현재 위험 예측 모델들은 애완동물 소유자가 제공한 구강 스왑 샘플들에 기초하고 입 전체를 샘플 수집의 타겟으로 삼고 특정한 관심 영역에 초점을 맞추지 않는다. 반복 연구들에서 알 수 있듯이, '입 전체' 스왑 샘플에 기초한 위험 평가는 때때로 변동성(variability)을 나타낼 수 있다(특정한 예들은 연구 2의 Cat V 및 Cat IX의 샘플들이다). 이는 아마도 애완동물 소유자에게 '입 전체' 스왑 샘플을 수집하도록 지시할 때, 매번 상이한 입 영역들에서 우선적으로 스왑한다는 사실 때문일 것이다. 스왑하기 가장 쉬운 영역은 혀이기 때문에, 일부 '입 전체' 샘플 수집 시도들은 잇몸 선에 비해 치아 질환 연관된 미생물들의 존재가 더 가변적인 혀 영역에 초점을 맞추는 것이 가능하다. 흥미롭게도, 연구 1에서 '입 전체'와 '잇몸 선'을 타겟으로 한 구강 스왑 수집 사이에 불일치가 있었던 경우, '잇몸 선' 위험 점수는 항상 '입 전체' 위험 점수보다 높았다(Cat #4, Cat #5, Cat #8, Cat #10). 이는 잇몸 선을 타겟으로 한 샘플 수집이 치아 질환들과 관련된 미생물 군집 상태들을 더 정확하게 나타낼 가능성이 높다는 가설을 뒷받침한다.
이러한 이유로, 연구 3에서는 수의사에게 치주 질환 및 치아 흡수로 고통받는 고양이들의 샘플 수집을 위해 잇몸 선을 타겟으로 하도록 지시했다. 개시된 방법은, 초기 단계들의 치주 질환(즉, 치조골 손실의 증거가 없는 치은염)이 있는 고양이들과 더 진행된 치주 질환(치조골 손실의 증거와 함께)이 있는 고양이들을 건강한 시민 과학 모집된 집단으로부터의 고양이들보다 치주 질환의 위험이 상당히 높은 것으로 식별할 수 있었다. 추가적으로, 개시된 방법은 치주 질환이 있고 치조골 손실의 증거가 있는 고양이들이 건강한 대조군들에 비해 구취의 위험이 상당히 높은 것으로 식별했다. 마찬가지로, 치주 질환의 초기 단계들(즉, 치조골 손실의 증거가 없는 치은염)를 앓고 있는 고양이들은 대조군들에 비해 구취의 위험이 상당히 높은 것으로 나타났다. 구취는 흔히 치주 질환의 전조로 알려져 있다. 이러한 결과들은 치주 질환의 초기 단계 및 후기 단계 모두에서 고양이들에 대한 스크리닝 도구로서 개시된 방법들 및 시스템들의 유용성과 정확성을 입증한다.
연구 3에서는 치아 흡수의 단계를 고려하지 않는 한, 치아 흡수에 대한 방사선학적 증거가 있는 고양이들과 건강한 시민 과학에서 모집된 집단 사이의 치아 흡수 위험에 대한 상당한 차이를 입증하지 못했다. 개시된 방법은 4 치아 흡수를 가지는 고양이들이 건강한 대조군들에 비해 질환의 위험이 상당히 더 높은 것으로 식별했다. 이전에 가정한 바와 같이, 개시된 방법은 흡수성 병변(resorptive lesion)이 치아의 표면에 도달하고 치아의 무결성(integrity)이 이미 손상되었을 때(단계 4) 가장 높은 민감도를 가졌다. 치아 흡수의 단계 1과 단계 2는 치수강(pulp cavity)까지 확장되지 않는 경도 또는 중도의 치아 경조직 손실(dental hard tissue loss)을 특징으로 한다. 단계 3에서, 상아질 손실(dentin loss)이 치수강까지 확장되지만 대부분의 치아는 여전히 무결한 상태를 유지한다. 반면에 5단계는 치아 경조직의 잔존물(remnant)들과 영향받은 영역의 치은 피복(gingival covering)이 회복되는 것이 특징이다. 연구 3의 결과들은 구강 미생물 군집이 질환의 단계 4(및 단계 5로 이어짐)에서 치아 흡수의 결과로 가장 크게 변경되었음을 나타낸다.
위장관(gastrointestinal tract)(입에서부터 항문까지)과 같은 장기(organ)들 및 기관계(system)들에 서식하는 미생물(및 상대적 존재비)의 영향 및 군체 형성 역학(colonization dynamics)은 개들(개과 동물들), 고양이들(고양이과 동물들) 및 인간들 사이에 많은 유사성들을 보여준다는 것은 이미 알려져 있다. 구강 내 미생물 불균형(microbial imbalance)과 연관된 질환인 치주 질환은 고양이들, 개들, 인간들 사이에 널리 퍼져 있고 몇 가지 주목할만한 공통점들이 있다. 예를 들어, 포르피로모나스(porphyromonas) 및 트레포네마(treponema) 박테리아의 속은 고양이들, 개들 및 인간들의 치주 질환 발병에 중요한 역할을 한다.
개시된 시스템들 및 방법들은 고양이들 또는 개들의 구강 스왑 샘플로부터 게놈 물질을 추출하기 위해 이전에 성공적으로 이용되었던 구강 스왑 수집 장치(oral swab collection device)를 이용한다. 또한, 구강 스왑 수집 장치의 제조업체에 따라, 이용되는 동일한 스왑 수집 장치는 연구원들, 사육자들, 실험실들 및 소비자들이 가축(소, 양, 염소), 반려 동물들(개과 동물, 고양이과 동물, 말과 동물) 및 기타 종에 이용하기 위해 이상적이다. 구강 스왑 수집 장치는 상이한 포유 동물 종들에 대한 이용을 지원한다. 이러한 샘플 수집 장치들에서 숙주와 미생물 DNA를 모두 추출하는 것이 가능하다는 것이 이미 확립되었다. 논리적으로 보면 고양이 샘플들에 대한 이러한 추출을 위한 성능은 개와 기타 포유 동물 샘플들까지 확장될 것이다.
개시된 시스템들 및 방법들은 고양이들의 치아 질환들을 스크리닝할 목적으로 고양이 구강 미생물 군집 샘플들의 미생물 종의 아이덴티티 및 존재비의 분석을 입증한다. 개들 및 기타 포유 동물들은 구강들 및 구강 미생물 군집들을 갖고 있고, 많은 경우 동일한 치아 질환 병리들(예: 치주 질환)에 걸리기 쉽다는 점을 고려하면 우리의 방법은 개들 및 기타 포유 동물들에 쉽게 적용 가능해야 한다. 이는 각각의 종에 대한 모델이 각각의 종에 대한 각각의 상태의 미생물 아이덴티티들 및 존재비들의 정확한 경향들을 도출하기 위해 질환과 건강한 동물 집단 사이의 비교에 기초한다는 점이다.
개시된 시스템들 및 방법들이 치주 질환과 같은 질환 상태들의 검출, 식별 및 표시를 가능하게 하는 정도는 특히 치아 흡수, 고양이 치은구내염 및 구취와 같은 다른 질환 상태들의 검출, 식별 및 표시를 가능하게 한다. 유사하게, 개시된 시스템들 및 방법들이 고양이들의 질환 상태들의 검출, 식별 및 표시를 가능하게 하는 정도는, 개들(및 기타 개과 동물들), 말들(및 기타 말과 같은 동물들), 양들(및 기타 양과 같은 동물들), 소들(및 기타 소와 같은 동물들 및/또는 반추 동물들), 돼지들(및 기타 돼지 같은 동물들), 기니피그들, 햄스터들 등과 같은 다른 포유 동물들의 질환 상태들을 검출, 식별 및 표시를 가능하게 한다.
본 명세서에 개시된 위험 점수 생성 방법은 구강 미생물 군집 구성상의 분석에 기초한다. 개시된 방법들의 다른 실시예들은 또한 치아 컨디션들의 예측 위험의 목적을 위해 구강 미생물 군집 구성상의 존재비 분석과 함께 구강 미생물 군집(효소 경로 분석 도구들 또는 대사체학(metabolomics)에 의해 생성됨)의 대사 출력의 예측들을 통합하는 것을 포함할 수 있다.
추가 용어들 및 정의들
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 이용되는 모든 용어들은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
시스템들, 방법들 및/또는 제품을 포함하는 본 개시의 다양한 "측면"은 본질적으로 예시적인 하나 이상의 "실시예"를 참조하여 설명될 수 있다. 본 명세서에 이용된 용어 "측면" 및 "실시예"는 상호교환적으로 이용될 수 있다. "실시예"라는 용어는 "예, 실례 또는 실례로 제공되는"을 의미할 수도 있고, 반드시 여기에 개시된 다른 측면보다 바람직하거나 유리한 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 본 개시 또는 발명의 "실시예"에 대한 참조는 첨부된 청구범위에 의해 표시되는 본 발명의 범위를 제한하지 않고 예시적인 예를 제공하려는 의도이다.
본 명세서 및 첨부된 청구범위에 이용된 바와 같이, 단수형 "하나의" 및 "그"는 문맥상 명백하게 달리 지시하지 않는 한 단수 및 복수 지시 대상 모두를 고려하고 포함하고 구체적으로 개시한다. 예를 들어, "단백질"에 대한 언급은 하나뿐 아니라 복수(예를 들어, 2개 이상, 3개 이상 등)의 단백질들을 고려하고 구체적으로 개시한다. 유사하게, 복수 지시 대상의 이용은 그러한 지시 대상의 복수를 반드시 필요로 하는 것은 아니지만, 문맥에서 명백하게 달리 지시하지 않는 한, 그러한 지시 대상의 단일뿐만 아니라 복수에 대한 지원을 고려, 포함, 구체적으로 개시 및/또는 제공한다.
본 개시 전반에 걸쳐 이용된 바와 같이, "할 수 있다" 및 "할 수 있다"라는 단어는 필수 의미(즉, ~해야 한다는 의미)보다는 허용적인 의미(즉, ~할 수 있다는 의미)로 이용된다. 또한, 용어들 "포함하는", "갖는", "관련된", "함유하는", "특징을 갖는", 이들의 변형들(예: "포함하는", "갖는" 및 "포함하는", "포함하는" 등) 및 청구범위를 포함하여 본 명세서에서 사용된 유사한 용어들은, 포괄적 및/또는 개방형이어야 하며 "포함하는"이라는 단어 및 그 변형(예: "구성하다" 및 "포함하다")과 동일한 의미를 가져야 하고, 예시적으로, 용어는 인용되지 않은 추가적인 요소 또는 방법 단계를 배제하지 않는다.
"컨디션"이라는 용어는 당업자가 이해하는 바와 같이 환자에게 나타나거나 예상되는 임의의 장애, 질환, 부상 또는 질환을 의미한다. 이러한 컨디션의 징후는 이전 컨디션 징후, 징후 또는 지표를 포함하여 당업계에 공지된 바와 같이 초기, 중간 또는 후기 단계의 징후일 수 있다. 그러한 컨디션에 대한 예상은 과학적 또는 의학적 증거, 위험 평가 또는 단순한 불안이나 전율에 기초하여 예측, 예상, 상상, 추정, 추정 및/또는 추측된 발생율을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어 "환자"는, "피험자(subject)"라는 용어와 동의어이며 일반적으로 (i) (의사, 간호사, 의료 보조자 또는 자원봉사자의 보호를 받는) 인간 및 (ii) (수의사 또는 기타 수의학 전문가, 보조자 또는 자원봉사자의 관리 하의) 비인간인 포유 동물들과 같은 비인간인 동물들과 관련하여 본 문서에 정의된 바와 같이 의료 전문가의 관리 하에 있는 모든 동물을 의미한다.
"포유 동물"에는 인간들과 실험실 동물들 및 가정용 애완동물들(예를 들어, 고양이들, 개들, 돼지, 소, 양, 염소들, 말들, 토끼들)과 같은 가축 동물들과 야생 동물들 등과 같은 비-가정 동물들이 모두 포함된다.
본 명세서에서 사용된 "치료하는" 또는 "치료"는 관심 질환 또는 컨디션을 가지는 포유 동물, 바람직하게는 고양이 또는 개의 관심 질환 또는 컨디션의 치료를 포괄하고, (i) 특히 포유 동물이 실제로 질환을 발병하기 시작했지만 아직 질환이 있는 것으로 진단되지 않은 경우, 포유 동물의 질환 또는 컨디션이 발생하는 것을 방지하는 것; (ii) 질환 또는 컨디션을 억제하는 것, 즉 발병을 저지하는 것; (iii) 질환 또는 컨디션의 완화, 즉 질환 또는 컨디션의 퇴행 유발; 또는 (iv) 질환 또는 컨디션으로 인한 징후 완화, 즉 근본적인 질환 또는 컨디션을 해결하지 않고 통증을 완화하는 것을 포함한다. 본 명세서에서 사용된 용어들 "질환" 및 "컨디션"은, 특정한 질환이나 컨디션에 알려진 원인 물질(causative agent)이 없을 수 있다는 점에서(병인이 아직 밝혀지지 않았다는 점에서) 상호 교환적으로 사용될 수 있거나 다를 수 있고, 따라서 이는 아직 질환으로 인식되지 않고 바람직하지 않은 컨디션이나 증후군(syndrome)으로만 인식되며, 임상의들에 의해 다소 구체적인 징후들의 세트를 식별되었다.
간결함을 위해, 본 개시는 수치 값들의 목록 또는 범위를 언급할 수 있다. 그러나, 그러한 수치 값들의 목록 또는 범위(예를 들어, 초과, 미만, 최대, 적어도 및/또는 대략 특정한 값 및/또는 두 인용 값 사이)가 개시되거나 인용되는 경우, 개시된 값들 또는 값들의 목록 또는 범위 내에 속하는 임의의 특정한 값 또는 값의 범위도 마찬가지로 본 명세서에 구체적으로 개시되고 고려된다는 것이 이해될 것이다.
이해를 돕기 위해, 가능한 경우 본 개시의 다른 실시예들에 공통적인 유사한 요소를 지정하기 위해 유사한 참조(즉, 컴포넌트들 및/또는 요소들의 유사한 명명)가 이용되었다. 마찬가지로, 유사한 컴포넌트 또는 유사한 기능을 가진 컴포넌트에는 가능한 경우 유사한 기준 명칭이 제공된다. 본 명세서에서는 예시적인 실시예를 설명하기 위해 특정한 언어가 이용될 것이다. 그럼에도 불구하고 기술의 범위를 제한하지 않는다는 것이 이해될 것이다. 오히려, 예시적인 실시예를 설명하기 위해 이용된 언어는 단지 예시일 뿐이고 개시의 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다는 것이 이해되어야 한다(이러한 언어가 본 명세서에서 필수적인 것으로 명시적으로 설명되지 않는 한).
상세한 설명은 여러 섹션으로 구분되어 있지만, 각각의 섹션 내의 섹션 헤더와 내용은 구성 목적만을 위한 것이고, 독립적인 설명 및 실시예이거나 설명 또는 청구범위의 범위를 제한하려는 의도가 아니다. 오히려, 상세한 설명 내의 각각의 섹션의 내용은 한 섹션의 요소가 다른 섹션에 관련되거나 정보를 제공할 수 있는 집합적 전체로서 읽고 이해되도록 의도되었다. 따라서, 하나의 섹션 내에 구체적으로 개시된 실시예는 동일 및/또는 유사한 제품, 방법들 및/또는 용어를 갖는 다른 섹션의 추가 및/또는 대안적인 실시예와 관련되거나 그 역할을 할 수도 있다.
특정한 구성들, 파라미터들, 컴포넌트들, 요소들 등을 참조하여 본 개시의 특정한 실시예를 자세히 설명했지만, 이러한 설명은 예시적인 것이고 청구된 발명의 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
더욱이, 설명된 실시예의 컴포넌트의 임의의 주어진 요소에 대해, 그 요소 또는 컴포넌트에 대해 나열된 임의의 가능한 대안은 일반적으로 달리 묵시적으로 또는 명시적으로 언급되지 않는 한 개별적으로 또는 서로 조합하여 이용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
또한, 달리 명시하지 않는 한, 명세서 및 청구범위에 이용된 수량, 성분, 거리 또는 기타 측정값을 표현하는 숫자는 "약"이라는 용어 또는 그 동의어에 의해 선택적으로 변형되는 것으로 이해되어야 한다. "약", "대략", "실질적으로" 등의 용어가 명시된 양, 값 또는 컨디션과 함께 사용되는 경우, 이는 명시된 양, 값 또는 컨디션의 20% 미만, 10% 미만, 5% 미만, 1% 미만, 0.1% 미만 또는 0.01% 미만으로 벗어나는 양, 값 또는 컨디션을 의미하는 것으로 간주될 수 있다. 최소한, 균등론의 적용을 청구범위의 범위로 제한하려는 시도가 아니라, 각각의 수치 파라미터는 보고된 유효 자릿수를 고려하여 일반적인 반올림 기술을 적용하여 해석되어야 한다.
본 문서에 이용된 모든 제목 및 부제목은 구성 목적으로만 이용되고 설명 또는 청구범위의 범위를 제한하는 데 이용되는 것을 의미하지 않는다.
또한, 본 명세서 및 첨부된 청구범위에 사용된 바와 같이, 단수형 "하나의" 및 "그"는 문맥상 명백하게 달리 지시하지 않는 한 복수형을 배제하지 않는다는 점에 유의할 것이다. 따라서, 예를 들어, 단일 지시 대상(예: "위젯")을 참조하는 실시예는 두 개 이상의 그러한 지시 대상들을 포함할 수도 있다.
또한, 본 명세서에서 설명된 실시예들은 또한 하나 이상의 개별 실시예에 설명된 속성들 및/또는 특징들(예: 성분들, 컴포넌트들, 부재들, 요소들, 부분들 및/또는 부분들)을 포함할 수 있으며 반드시 특정한 실시예에 대해 명시적으로 설명된 특징들로 엄격하게 제한되지는 않는다는 것도 이해될 것이다. 따라서, 주어진 실시예의 다양한 특징은 본 개시의 다른 실시예와 결합 및/또는 통합될 수 있다. 따라서, 본 개시의 특정한 실시예에 관한 특정한 특징의 개시는 특징의 특정한 실시예에 대한 적용 또는 포함을 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 오히려, 다른 실시예도 그러한 특징을 포함할 수 있다는 것이 이해될 것이다.
표들
표 1. 대조군과 비교하여 치주 질환의 구성상의 존재비가 상당히 증가하거나 감소한 선택된 미생물 종(p<0.05). 건강한 대조군과 비교했을 때 각각의 미생물 종에 대한 평균 백분율 증가 또는 감소된 존재비(average percentage increased or decreased abundance)(중심 로그 비율 변환을 이용하여 계산됨)이 표시된다. 치주 질환에서 잘못 조절된 것으로 이전에 과학 문헌에 기술된 미생물 종은 굵은 글꼴로 표시된다.
| PD 집단에서 존재비가 증가한 미생물들 | 건강한 집단에 비해 % 증가 | PD 집단에서 존재비가 감소한 미생물들 | 건강한 집단에 비해 % 감소 |
| 박테로이데스 sp.(Bacteroides sp.) HF-5287 | +49% | 프레데릭세니아 카니콜라(Frederiksenia canicola) | -47% |
| 박테로이데스 주그레오포르만스(Bacteroides zoogleoformans) | +47% | 모락셀라 보비스(Moraxella bovis) | -33% |
| 박테로이데스 sp.(Bacteroides sp.) M10 | +41% | 만헤이미아 헤몰리티카(Mannheimia haemolytica) | -32% |
| 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus) | +38% | 슈도렙토트리키아 굿펠로위이(Pseudoleptotricia goodfellowii) | -32% |
| 데술포불버스 오랄리스(Desulfobulbus oralis) | +36% | 스트렙토바실러스 모닐리포르미스(Streptobacillus moniliformis) | -32% |
| 박테로이데스 카카에(Bacteroides caccae) | +35% | 카프노사이토파가 sp.(Capnocytophaga sp.) H4358 | -29% |
| 데술포마이크로비움 오레일(Desulfomicrobium orale) | +35% | 카프노사이토파가 sp. H2931 | -29% |
| 박테로이데스 sp.(Bacteroides sp.) CBA7301 | +33% | 모락셀라 카타랄리스(Moraxella catarrhalis) | -28% |
| 박테로이데스 우니포르미스(Bacteroides uniformis) | +33% | 알리시엘라 필리포르미스(Alysiella filiformis) | -28% |
| 파라박테로이데스 디스타소니스(Parabacteroides distasonis) | +33% | 모락셀라 쿠니쿨리(Moraxella cuniculi) | -27% |
| 박테로이데스 오바투스(Bacteroides ovatus) | +32% | 모락셀라 오비스(Moraxella ovis) | -27% |
| 박테로이데스 카에키무리스(Bacteroides caecimuris) | +32% | 모락셀라 보보쿨리(Moraxella bovoculi) | -27% |
| 디설포비브리오 페어필드엔시스(Desulfovibrio fairfieldensis) | +26% | 나이세리아 주데그마티스(Neisseria zoodegmatis) | -27% |
| 포르피로모나스 긴기발리스(Porphyromonas gingivalis) | +26% | 나이세리아 위베리(Neisseria weaveri) | -26% |
| 박테로이데스 헤파리놀리티쿠스(Bacteroides heparinolyticus) | +25% | 카프노사이토파가 사이노데그미(Capnocytophaga cynodegmi) | -25% |
| 액티노마이세스 sp.(Actinomyces sp.) 치바101(Chiba101) | +25% | 나이세리아 애니멀로리스(Neisseria animaloris) | -25% |
| 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron) | +25% | 큐티박테리움 아크네스(Cutibacterium acnes) | -24% |
| 파라프레보텔라 자일라니필라(Paraprevotella xylaniphila) | +25% | 나이세리아 첸웬기이(Neisseria chenwenguii) | -23% |
| 액티노마이세스 하웰리(Actinomyces howellii) | +25% | 나이세리아 엘롱가타(Neisseria elongata) | -22% |
| 박테로이데스 자일라니솔벤스(Bacteroides xylanisolvens) | +24% | 나이세리아 덴티아에(Neisseria dentiae) | -22% |
| 박테로이데스 헬코게네스(Bacteroides helcogenes) | +24% | 킹젤라 오랄리스(Kingella oralis) | -22% |
| 페트리모나스 무코사(Petrimonas mucosa) | +24% | 나이세리아 캐니스(Neisseria canis) | -22% |
| 디설포비브리오 디설푸리칸(Desulfovibrio desulfuricans) | +24% | 펠리스테가 sp.(Pelistega sp.) NLN63 | -21% |
| 박테로이데스 프라질리스(Bacteroides fragilis) | +23% | 나이세리아 워즈워시이(Neisseria wadsworthii) | -21% |
| 박테로이데스 sp.(Bacteroides sp.) A1C1 | +22% | 모락셀라 오슬로엔시스(Moraxella osloensis) | -21% |
| 트레포네마 sp.(Treponema sp.) OMZ 838 | +22% | 카프노사이토파가 카니모르수스(Capnocytophaga canimorsus) | -21% |
| 프로티니필룸 사카로페르멘탄스(Proteiniphilum saccharofermentans) | +22% | 에필리토니모나스 반담메이(Epilithonimonas vandammei) | -19% |
| 트레포네마 브레나보렌스(Treponema brennaborense) | +22% | 리소박터 오쿨리(Lysobacter oculi) | -19% |
| 트레포네마 푸티둠(Treponema putidum) | +22% | 스트렙토코커스 디스갈락티아(Streptococcus dysgalactiae) | -18% |
| 트레포네마 덴티콜라(Treponema denticola) | +21% | 리메렐라 아나티페스티퍼(Riemerella anatipestifer) | -18% |
| 트레포네마 페디스(Treponema pedis) | +11% | 카프노사이토파가 구내염(Capnocytophaga stomatis) | -17% |
| 아시도보락스 몬티콜라(Acidovorax monticola) | +11% | 푸소박테리움 화수키이(Fusobacterium hwasookii) | -17% |
| 프로피오니박테리움 프루덴레이치이(Propionibacterium freudenreichii) | +11% | 카디오박테리움 호미니스(Cardiobacterium hominis) | -17% |
| 트레포네마 파게데니스(Treponema phagedenis) | +11% | 아시네토박터 존슨니(Acinetobacter johnsonii) | -17% |
| 프레보텔라 덴티콜라(Prevotella denticola) | +10% | 나이세리아 샤이가니(Neisseria shayeganii) | -16% |
| 아시도보락스 sp.(Acidovorax sp.) RAC01 | +10% | 푸소박테리움 슈도페리오돈티컴(Fusobacterium pseudoperiodonticum) | -16% |
| 타네렐라 포르시티아(Tannerella forsythia) | +10% | 파스퇴렐라 멀토시다(Pasteurella multocida) | -16% |
표 2. 건강한/대조군 구강 미생물 군집들과 세 가지 치아 컨디션들 중 하나를 앓고 있는 고양이들의 미생물 존재비 사이의 쌍별 로그 비율 미생물 존재비 비교들에 기초한 치주 질환, 치아 흡수 및 구취에 대한 예측 미생물들. 예측 미생물들의 식별은 역동적이고 기준 데이터베이스와 집단들이 발전함에 따라 발전할 것이다. '1'은 미생물이 특정한 치아 컨디션을 예측하는 것으로 간주되는 반면, '0'은 그렇지 않음을 나타낸다.
| 미생물 종 | 치주 | 흡수 | 구취 |
| 헤모필루스 인플루엔자(Haemophilus influenzae): 727 | 1 | 0 | 0 |
| 액티노마이세스 하웰리: 52771 | 1 | 0 | 0 |
| 사카로미세스 세레비시아(Saccharomyces cerevisiae): 4932 | 1 | 0 | 0 |
| 박테로이데스 인테스티날리스(Bacteroides intestinalis): 329854 | 1 | 0 | 0 |
| 박테로이데스 오바투스: 28116 | 1 | 0 | 0 |
| 테사라코커스 티모넨시스(Tessaracoccus timonensis): 2161816 | 1 | 0 | 0 |
| 페트리모나스 무코사: 1642646 | 1 | 0 | 0 |
| 포르피로모나스 아사카롤리티카(Porphyromonas asaccharolytica): 28123 | 1 | 0 | 0 |
| 프레보텔라 스코포스(Prevotella scopos): 589437 | 1 | 0 | 0 |
| 아시네토박터 길로이애(Acinetobacter guillouiae): 106649 | 1 | 0 | 0 |
| 코리네박테리움 투버쿨로스테아리쿰(Corynebacterium tuberculostearicum): 38304 | 1 | 0 | 0 |
| 아시네토박터 존슨니: 40214 | 1 | 0 | 0 |
| 액티노마이세스 sp. ZJ750:2744574 | 1 | 0 | 0 |
| 코쿠리아 인디카(Kocuria indica): 1049583 | 1 | 0 | 0 |
| 박테로이데스 우니포르미스: 820 | 1 | 0 | 0 |
| 살모넬라 엔테리카(Salmonella enterica): 28901 | 1 | 0 | 0 |
| 코리네박테리움 sp.(Corynebacterium sp.) ATCC 6931:1487956 | 1 | 0 | 0 |
| 나이세리아 폴리사카레아(Neisseria polysaccharea): 489 | 1 | 0 | 0 |
| 프로티니필룸 사카로페르멘탄스:1642647 | 1 | 0 | 0 |
| 액티노마이세스 sp. 치바101: 1851395 | 1 | 0 | 0 |
| 오도리박터 스플란치니쿠스: 28118 | 1 | 0 | 0 |
| 플라보니프랙터 플라우티(Flavonifractor plautii): 292800 | 0 | 1 | 0 |
| 테사라코커스 플라베센스(Tessaracoccus flavescens): 399497 | 0 | 1 | 0 |
| 사이코박터 sp.(Psychrobacter sp.) P11G5:1699624 | 0 | 1 | 0 |
| 클렙시엘라 그리몬티(Klebsiella grimontii): 2058152 | 0 | 1 | 0 |
| 대장균(Escherichia coli): 562 | 0 | 1 | 0 |
| 루테니박테리움 락타티포르만스(Ruthenibacterium lactatiformans): 1550024 | 0 | 1 | 0 |
| 스트렙토코커스 에퀴(Streptococcus equi): 1336 | 0 | 1 | 0 |
| 엔테로클로스터 클로스트리디오포르미스(Enterocloster clostridioformis): 1531 | 0 | 1 | 0 |
| 파라박테로이데스 디스타소니스: 823 | 0 | 1 | 0 |
| 라크노언에어로바쿨룸 우메엔세(Lachnoanaerobaculum umeaense): 617123 | 0 | 1 | 0 |
| 아에로모나스 sp.(Aeromonas sp.) ASNIH1:1636606 | 0 | 1 | 0 |
| 아세토아나로비움 스틱란디이(Acetoanaerobium sticklandii): 1511 | 0 | 1 | 0 |
| 히스토필루스 솜니(Histophilus somni): 731 | 1 | 1 | 0 |
| 알로프레보텔라 sp.(Alloprevotella sp.) E39:2133944 | 1 | 1 | 0 |
| 크루오리캡터 이그나부스(Cruoricaptor ignavus): 1118202 | 1 | 1 | 0 |
| 파스퇴렐라 다그마티스(Pasteurella dagmatis): 754 | 1 | 1 | 0 |
| 사이코박터 알리멘타리우스(Psychrobacter alimentarius): 261164 | 1 | 1 | 0 |
| 푸소박테리움 슈도페리오돈티컴: 2663009 | 1 | 1 | 0 |
| 푸소박테리움 고니디아포르만스(Fusobacterium gonidiaformans): 849 | 1 | 1 | 0 |
| 스트렙토코커스 디스갈락티아:1334 | 1 | 1 | 0 |
| 스트렙토코커스 수이스(Streptococcus suis):1307 | 1 | 1 | 0 |
| 디켈로박터 노도수스(Dichelobacter nodosus): 870 | 1 | 1 | 0 |
| 아시네토박터 준이(Acinetobacter junii): 40215 | 1 | 1 | 0 |
| 스트렙토바실러스 모닐리포르미스: 34105 | 1 | 1 | 0 |
| 울리넬라 숙시노게네스(Wolinella succinogenes): 844 | 1 | 1 | 0 |
| 모락셀라 보보쿨리: 386891 | 1 | 1 | 0 |
| 스트렙토코커스 루미난티움(Streptococcus ruminantium): 1917441 | 1 | 1 | 0 |
| 사카로미세스 유바야누스(Saccharomyces eubayanus): 1080349 | 1 | 1 | 0 |
| 사이코박터 sp. PRwf-1:349106 | 1 | 1 | 0 |
| 로세부리아 호미니스(Roseburia hominis): 301301 | 1 | 1 | 0 |
| 푸소박테리움 페리오돈티컴: (Fusobacterium periodonticum): 860 | 1 | 1 | 0 |
| 코리네박테리움 건조증(Corynebacterium xerosis): 1725 | 1 | 1 | 0 |
| 마이코플라스마 펠리스(Mycoplasma felis): 33923 | 1 | 1 | 0 |
| 렙토트리키아 sp. 구강 분류군(Leptotrichia sp. oral taxon) 212: 712357 | 1 | 1 | 0 |
| 펠리스테가 sp. NLN63:2652177 | 1 | 1 | 0 |
| 스트렙토코커스 오랄리스(Streptococcus oralis): 1303 | 1 | 1 | 0 |
| 박테로이데스 자일라니솔벤스: 371601 | 1 | 1 | 0 |
| 모락셀라 오슬로엔시스: 34062 | 1 | 1 | 0 |
| 나이세리아 주데그마티스: 326523 | 1 | 1 | 0 |
| 포르피로모나스 크레비오리카니스(Porphyromonas crevioricanis): 393921 | 0 | 0 | 1 |
| 프레보텔라 제주니(Prevotella jejuni): 1177574 | 0 | 0 | 1 |
| 캄필로박터 sp.(Campylobacter sp.) RM16192:1660080 | 0 | 0 | 1 |
| 세라티아 sp.(Serratia sp.) FS14:1327989 | 0 | 0 | 1 |
| 게멜라 모르빌로럼(Gemella morbillorum): 29391 | 0 | 0 | 1 |
| 샤알리아 오돈톨리티카(Schaalia odontolytica): 1660 | 0 | 0 | 1 |
| 아시도보락스 에브레우스(Acidovorax ebreus): 721785 | 0 | 0 | 1 |
| 루테이모나스 그래눌리(Luteimonas granuli): 1176533 | 0 | 0 | 1 |
| 시트로박터 sp.(Citrobacter sp.) RHBSTW-00599:2742657 | 0 | 0 | 1 |
| 브루셀라 인터미디어(Brucella intermedia): 94625 | 0 | 0 | 1 |
| 아시도보락스 sp. KKS102:358220 | 0 | 0 | 1 |
| 트레포네마 페디스: 409322 | 0 | 0 | 1 |
| 스테노트로포모나스 sp.(Stenotrophomonas sp.) SXG-1:2682487 | 0 | 0 | 1 |
| 보르데텔라 게놈sp.(Bordetella genomosp.) 6:463024 | 0 | 0 | 1 |
| 스트렙토코커스 인터메디우스(Streptococcus intermedius): 1338 | 0 | 0 | 1 |
| 디아포로박터 에어로라투스(Diaphorobacter aerolatus): 1288495 | 0 | 0 | 1 |
| 필리팩터 알로시스(Filifactor alocis): 143361 | 0 | 0 | 1 |
| 슈도잔토모나스 스파딕스(Pseudoxanthomonas spadix): 415229 | 0 | 0 | 1 |
| 시트로박터 sp. RHBSTW-00570:2742655 | 0 | 0 | 1 |
| 슈도모나스 스투트제리(Pseudomonas stutzeri): 316 | 0 | 0 | 1 |
| 아르세니코커스 sp. 구강 분류군(Arsenicicoccus sp. oral taxo) 190: 1658671 | 0 | 0 | 1 |
| 써모모나스 sp.(Thermomonas sp.) HDW16:2714945 | 0 | 0 | 1 |
| 트레포네마 파게데니스: 162 | 0 | 0 | 1 |
| 아세토박터 파스퇴리아누스(Acetobacter pasteurianus): 438 | 0 | 0 | 1 |
| 잔토모나스 사카리(Xanthomonas sacchari): 56458 | 0 | 0 | 1 |
| 보르데텔라 파라백일해(Bordetella parapertussis): 519 | 0 | 0 | 1 |
| 시트로박터 sp. RHBSTW-00229:2742641 | 0 | 0 | 1 |
| 잔토모나스 호토룸(Xanthomonas hortorum): 56454 | 0 | 0 | 1 |
| 슈도잔토모나스 멕시카나(Pseudoxanthomonas mexicana): 128785 | 0 | 0 | 1 |
| 잔토모나스 유베시카토리아(Xanthomonas euvesicatoria): 456327 | 0 | 0 | 1 |
| 슈도모나스 오티티디스(Pseudomonas otitidis): 319939 | 0 | 0 | 1 |
| 아시도보락스 sp. JS42:232721 | 0 | 0 | 1 |
| 트레포네마 sp.(Treponema sp.) OMZ 838:1539298 | 0 | 0 | 1 |
| 폴라로모나스 sp.(Polaromonas sp.) JS666:296591 | 0 | 0 | 1 |
| 랄스토니아 만니톨리티카(Ralstonia mannitolilytica): 105219 | 0 | 0 | 1 |
| 써모모나스 sp. XSG:2771436 | 0 | 0 | 1 |
| 슈도모나스 플레코글로시시다(Pseudomonas plecoglossicida): 70775 | 0 | 0 | 1 |
| 프레보텔라 오리스(Prevotella oris): 28135 | 0 | 0 | 1 |
| 배리로보랙스 보로니쿠물란스(Variovorax boronicumulans): 436515 | 0 | 0 | 1 |
| 코마모나스 세리니보란스(Comamonas serinivorans): 1082851 | 0 | 0 | 1 |
| 엔테로박터 클로아카 컴플렉스 sp.(Enterobacter cloacae complex sp.) FDA-CDC-AR_0132:2077137 | 0 | 0 | 1 |
| 스테노트로포모나스 인디카트릭스(Stenotrophomonas indicatrix): 2045451 | 0 | 0 | 1 |
| 마이크로코커스 루테우스(Micrococcus luteus): 1270 | 0 | 0 | 1 |
| 폴라로모나스 나프탈레니보란스(Polaromonas naphthalenivorans): 216465 | 0 | 0 | 1 |
| 셀레노모나스 스푸티제나(Selenomonas sputigena): 69823 | 0 | 0 | 1 |
| 하이드로게노파가 sp.(Hydrogenophaga sp.) NH-16:2184519 | 0 | 0 | 1 |
| 아시도보락스 sp. T1:1858609 | 0 | 0 | 1 |
| 트레포네마 덴티콜라: 158 | 0 | 0 | 1 |
| 랄스토니아 슈도솔라나시아룸(Ralstonia pseudosolanacearum): 1310165 | 0 | 0 | 1 |
| 시트로박터 sp. RHB36-C18:2742627 | 0 | 0 | 1 |
| 마이코플라스마 아르기니니(Mycoplasma arginini): 2094 | 0 | 0 | 1 |
| 아시도보락스 카롤리넨시스(Acidovorax carolinensis): 553814 | 0 | 0 | 1 |
| 슈도모나스 데니트리피칸스(Pseudomonas denitrificans) (nom. rej.): 43306 | 0 | 0 | 1 |
| 유박테리움 칼란데리(Eubacterium callanderi): 53442 | 0 | 0 | 1 |
| 잔토모나스 시트리(Xanthomonas citri): 346 | 0 | 0 | 1 |
| 스테노트로포모나스 말토필리아(Stenotrophomonas maltophilia): 40324 | 0 | 0 | 1 |
| 아크로모박터 루란디이(Achromobacter ruhlandii): 72557 | 0 | 0 | 1 |
| 파라코커스 예에이(Paracoccus yeei): 147645 | 0 | 0 | 1 |
| 하이드로게노파가 sp. PBC:795665 | 0 | 0 | 1 |
| 잔토모나스 트렌스루센스(Xanthomonas translucens): 343 | 0 | 0 | 1 |
| 잔토모나스 아르보리콜라(Xanthomonas arboricola): 56448 | 0 | 0 | 1 |
| 큐티박테리움 아크네스: 1747 | 0 | 0 | 1 |
| 스트렙토코커스 슈도포르시누스(Streptococcus pseudoporcinus): 361101 | 0 | 0 | 1 |
| 잔토모나스 캄페스트리스(Xanthomonas campestris): 339 | 0 | 0 | 1 |
| 캄필로박터 쇼와에(Campylobacter showae): 204 | 0 | 0 | 1 |
| 알칼리게네스 패칼리스(Alcaligenes faecalis): 511 | 0 | 0 | 1 |
| 리소박터 엔지모게네스(Lysobacter enzymogenes): 69 | 0 | 0 | 1 |
| 아시도보락스 sp. 16-35-5:2743470 | 0 | 0 | 1 |
| 스트렙토코커스 밀레리(Streptococcus milleri): 33040 | 0 | 0 | 1 |
| 아크로모박터 자일로옥시단스(Achromobacter xylosoxidans): 85698 | 0 | 0 | 1 |
| 프레보텔라 인터미디어(Prevotella intermedia): 28131 | 0 | 0 | 1 |
| 아시도보락스 sp. HDW3:2714923 | 0 | 0 | 1 |
| 스트렙토코커스 안지노수스(Streptococcus anginosus): 1328 | 0 | 0 | 1 |
| 디아포로박터 sp.(Diaphorobacter sp.) JS3050:2735554 | 0 | 0 | 1 |
| 스트렙토미세스 sp.(Streptomyces sp.) 2114.2:1881022 | 0 | 0 | 1 |
| 아에로모나스 카비애(Aeromonas caviae): 648 | 0 | 0 | 1 |
| 코마모나스 sp.(Comamonas sp.) NLF-7-7:2597701 | 0 | 0 | 1 |
| 시트로박터 파스퇴리(Citrobacter pasteurii): 1563222 | 0 | 0 | 1 |
| 엔테로박터 sp.(Enterobacter sp.) DSM 30060:2747372 | 0 | 0 | 1 |
| 보르데텔라 힌지이(Bordetella hinzii): 103855 | 0 | 0 | 1 |
| 스테노트로포모나스 라이조필라(Stenotrophomonas rhizophila): 216778 | 0 | 0 | 1 |
| 세르펜티노모나스 라이케이(Serpentinomonas raichei): 1458425 | 0 | 0 | 1 |
| 써모모나스 브레비스(Thermomonas brevis): 215691 | 0 | 0 | 1 |
| 엔테로박터 sp. RHBSTW-00593:2742656 | 0 | 0 | 1 |
| 배리로보랙스 sp.(Variovorax sp.) HW608:1034889 | 0 | 0 | 1 |
| 루테이모나스 sp. YGD11-2:2508168 | 0 | 0 | 1 |
| 세르펜티노모나스 맥크로리(Serpentinomonas mccroryi): 1458426 | 0 | 0 | 1 |
| 코마모나스 티오옥시단(Comamonas thiooxydans): 363952 | 0 | 0 | 1 |
| 리소박터 마리스(Lysobacter maris): 1605891 | 0 | 0 | 1 |
| 캄필로박터 렉투스(Campylobacter rectus): 203 | 0 | 0 | 1 |
| 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum): 859 | 0 | 0 | 1 |
| 박테로이데스 셀룰로실리티쿠스(Bacteroides cellulosilyticus) :246787 | 0 | 0 | 1 |
| 세라티아 sp. LS-1:2485839 | 0 | 0 | 1 |
| 에어로스티카 솔리(Aerosticca soli): 2010829 | 0 | 0 | 1 |
| 스테노트로포모나스 나이트리티레듀센스(Stenotrophomonas nitritireducens): 83617 | 0 | 0 | 1 |
| 풀베리박터 수움(Pulveribacter suum): 2116657 | 0 | 0 | 1 |
| 델프티아 츠루하텐시스(Delftia tsuruhatensis): 180282 | 0 | 0 | 1 |
| 포카에이콜라 도레이(Phocaeicola dorei): 357276 | 0 | 0 | 1 |
| 아크로모박터 스패니우스(Achromobacter spanius): 217203 | 0 | 0 | 1 |
| 스테노트로포모나스 악시다미니필 라(Stenotrophomonas acidaminiphila): 128780 | 0 | 0 | 1 |
| 멜라미니보라 sp.(Melaminivora sp.) SC2-9:2109913 | 0 | 0 | 1 |
| 시트로박터 sp. CF971:2566012 | 0 | 0 | 1 |
| 시트로박터 프룬디이(Citrobacter freundii): 546 | 0 | 0 | 1 |
| 코마모나스 아쿠아티카(Comamonas aquatica): 225991 | 0 | 0 | 1 |
| 하이드로게노파가 sp. PBL-H3:434010 | 0 | 0 | 1 |
| 프로피오니클라바 sp.(Propioniciclava sp.) HDW11:2714937 | 0 | 0 | 1 |
| 코마모나스 테스토스테로니(Comamonas testosteroni): 285 | 0 | 0 | 1 |
| 트레포네마 브레나보렌스: 81028 | 0 | 0 | 1 |
| 트레포네마 푸티둠: 221027 | 0 | 0 | 1 |
| 알리시클리필러스 데니트리피칸스(Alicycliphilus denitrificans): 179636 | 0 | 0 | 1 |
| 타우에라 하이드로더멀리스(Thauera hydrothermalis): 2184083 | 0 | 0 | 1 |
| 트레포네마 소크란스키(Treponema socranskii): 53419 | 0 | 0 | 1 |
| 엔테로박터 로겐캄피이(Enterobacter roggenkampii): 1812935 | 0 | 0 | 1 |
| 프로테우스 테라(Proteus terrae): 1574161 | 0 | 0 | 1 |
| 박테로이데스 프라질리스: 817 | 1 | 0 | 1 |
| 데술포불버스 오랄리스: 1986146 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 캐니스: 493 | 1 | 0 | 1 |
| 박테로이데스 카에키무리스: 1796613 | 1 | 0 | 1 |
| 카디오박테리움 호미니스: 2718 | 1 | 0 | 1 |
| 리소박터 오쿨리: 2698682 | 1 | 0 | 1 |
| 프레보텔라 덴티콜라: 28129 | 1 | 0 | 1 |
| 슈도렙토트리키아 굿펠로위이: 157692 | 1 | 0 | 1 |
| 오토비아 sp. 구강 분류군(Ottowia sp. oral taxon) 894: 1658672 | 1 | 0 | 1 |
| 카프노사이토파가 스푸티제나(Capnocytophaga sputigena): 1019 | 1 | 0 | 1 |
| 하이드로게노파가 sp. BA0156:2716225 | 1 | 0 | 1 |
| 타네렐라 포르시티아: 28112 | 1 | 0 | 1 |
| 카프노사이토파가 사이노데그미: 28189 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 서브플라바(Neisseria subflava) :28449 | 1 | 0 | 1 |
| 콘키포르비우스 스티대(Conchiformibius steedae): 153493 | 1 | 0 | 1 |
| 디설포비브리오 sp.(Desulfovibrio sp.) G11:631220 | 1 | 0 | 1 |
| 디설포비브리오 페어필드엔시스: 44742 | 1 | 0 | 1 |
| 포르피로모나스 긴기발리스: 837 | 1 | 0 | 1 |
| 액티노마이세스 이스라엘이(Actinomyces israelii):1659 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 첸웬기이: 1853278 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 메닌기티디스(Neisseria meningitidis): 487 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 무코사(Neisseria mucosa): 488 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 엘롱가타: 495 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 샤이가니: 607712 | 1 | 0 | 1 |
| 박테로이데스 헤파리놀리티쿠스: 28113 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 바실리포미스(Neisseria bacilliformis): 267212 | 1 | 0 | 1 |
| 라우트로피아 미라빌리스(Lautropia mirabilis): 47671 | 1 | 0 | 1 |
| 에이케넬라 코로덴스(Eikenella corrodens): 539 | 1 | 0 | 1 |
| 데술포마이크로비움 오레일: 132132 | 1 | 0 | 1 |
| 박테로이데스 카카에: 47678 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 덴티아에: 194197 | 1 | 0 | 1 |
| 알리시엘라 필리포르미스: 194196 | 1 | 0 | 1 |
| 나이세리아 시카(Neisseria sicca) :490 | 1 | 0 | 1 |
| 스트렙토코커스 캐니스(Streptococcus canis):1329 | 0 | 1 | 1 |
| 게멜라 sp. 구강 분류군 928: 1785995 | 0 | 1 | 1 |
| 에어로코커스 상귀니콜라(Aerococcus sanguinicola): 119206 | 0 | 1 | 1 |
| 오토비아 오리자에(Ottowia oryzae): 2109914 | 0 | 1 | 1 |
| 트레포네마 sp.(Treponema sp.) 마르세유-Q4132:2766701(Marseille-Q4132:2766701) | 0 | 1 | 1 |
| 파르비모나스 미크라(Parvimonas micra): 33033 | 0 | 1 | 1 |
| 트레포네마 sp.(Treponema sp.) OMZ 804:120683 | 0 | 1 | 1 |
| 슈도프로피오니박테리움 프로피오니쿰(Pseudopropionibacterium propionicum): 1750 | 0 | 1 | 1 |
| 박테로이데스 sp.(Bacteroides sp.) HF-5287:2650157 | 1 | 1 | 1 |
| 악티노바실러스 플뢰로뉴모니아(Actinobacillus pleuropneumoniae): 715 | 1 | 1 | 1 |
| 카프노사이토파가 sp.(Capnocytophaga sp.) H4358:1945658 | 1 | 1 | 1 |
| 카프노사이토파가 카니모르수스: 28188 | 1 | 1 | 1 |
| 설치류 뉴모트로피쿠스(Rodentibacter pneumotropicus): 758 | 1 | 1 | 1 |
| 글라세렐라 sp.(Glaesserella sp.) 15-184:2030797 | 1 | 1 | 1 |
| 리메렐라 아나티페스티퍼:34085 | 1 | 1 | 1 |
| 박테로이데스 주그레오포르만스: 28119 | 1 | 1 | 1 |
| 만헤이미아 sp.(Mannheimia sp.) USDA-ARS-USMARC-1261:1432056 | 1 | 1 | 1 |
| 모락셀라 쿠니쿨리: 34061 | 1 | 1 | 1 |
| 나이세리아 애니멀로리스: 326522 | 1 | 1 | 1 |
| 헤모필루스 헤몰리티쿠스(Haemophilus haemolyticus): 726 | 1 | 1 | 1 |
| 만헤이미아 페르니그라(Mannheimia pernigra): 111844 | 1 | 1 | 1 |
| 나이세리아 위베리: 28091 | 1 | 1 | 1 |
| 프레데릭세니아 카니콜라: 123824 | 1 | 1 | 1 |
| 파스퇴렐라 멀토시다: 747 | 1 | 1 | 1 |
| 카프노사이토파가 sp.(Capnocytophaga sp.) H2931:1945657 | 1 | 1 | 1 |
| 나이세리아 근육(Neisseria musculi): 1815583 | 1 | 1 | 1 |
| 아비박테리움 파라갈리나룸(Avibacterium paragallinarum): 728 | 1 | 1 | 1 |
| 악티노바실러스 인돌리쿠스(Actinobacillus indolicus): 51049 | 1 | 1 | 1 |
| 글라세렐라 파라수이스(Glaesserella parasuis): 738 | 1 | 1 | 1 |
| 아그레가치바크타 아프로파일루스(Aggregatibacter aphrophilus): 732 | 1 | 1 | 1 |
| 모락셀라 카타랄리스: 480 | 1 | 1 | 1 |
| 카프노사이토파가 구내염: 1848904 | 1 | 1 | 1 |
| 모락셀라 오비스: 29433 | 1 | 1 | 1 |
| 나이세리아 워즈워시이: 607711 | 1 | 1 | 1 |
| 설치류 헤이리(Rodentibacter heylii): 1906744 | 1 | 1 | 1 |
| 총 | 108 | 74 | 182 |
표 3. 연구 3의 고양이들의 집단들에 대한 데모그래픽 통계(Demographic statistics).
| 집단 | 평균 연령 | 성별 구분(남/여) |
| 치은염(골 손실의 방사선학적 증거가 없음) | 6살 | 2/8 |
| 치주 질환(골 손실의 방사선학적 증거) | 9살 | 6/5 |
| 치아 흡수(방사선학적 증거 포함) | 9살 | 7/8 |
| 건강함 - 소유자 제공 정보 | 4살 | 10/5 |
결론전술한 상세한 설명은 특정한 예시적인 실시예를 참조하지만, 본 개시는 그 정신이나 본질적인 특성에서 벗어나지 않고 다른 특정한 형태로 구현될 수 있다. 그러므로 기술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이고 한정적이 아닌 것으로 간주되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 설명 및/또는 예시된 독창적인 특징의 다양한 대체, 변경 및/또는 수정, 그리고 본 명세서에 설명 및/또는 예시된 원리의 추가 적용은 관련 기술 분야의 당업자에게 발생할 수 있고 본 개시는 첨부된 청구범위에 의해 정의된 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 설명 및/또는 예시된 실시예로 이루어질 수 있다. 이러한 대체, 변경 및/또는 수정은 본 개시의 범위 내에서 고려되어야 한다.
따라서, 본 발명의 범위는 전술한 설명보다는 첨부된 청구범위에 의해 표시된다. 청구범위에 인용된 제한사항은 청구범위에 이용된 언어에 기초하여 광범위하게 해석되어야 하고, 전술한 상세한 설명에 설명된 특정한 예에 제한되지 않고, 이러한 예는 비배타적이고 비완전한 것으로 해석되어야 한다. 따라서 청구범위의 동등성의 의미 및 범위 내에 있는 모든 변경은 여기에 포함되도록 의도된다.
특정한 실시예의 다양한 특징은 본 개시의 다른 실시예와 호환 가능하고, 결합되고, 포함되고/되거나 통합될 수 있다는 것도 이해될 것이다. 예를 들어, 본 개시의 특정한 실시예에 따른 시스템들, 방법들 및/또는 제품은 본 명세서에 개시 및/또는 설명된 다른 실시예에 설명된 특징을 포함하거나, 통합하거나, 그렇지 않으면 포함할 수 있다. 따라서, 본 개시의 특정한 실시예에 관한 특정한 특징의 개시는 특징의 특정한 실시예에 대한 적용 또는 포함을 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
또한, 특정한 실시예에서 요구되는 특징이 아닌 한, 다양한 실시예에서 설명된 특징은 선택적일 수 있고, 본 개시의 다른 실시예에는 포함되지 않을 수 있다. 더욱이, 어떤 특징이 다른 특징과 결합하여 요구되는 것으로 설명되지 않는 한, 본 명세서의 임의의 특징은 본 명세서에 개시된 동일하거나 다른 실시예의 다른 특징과 결합될 수 있다. 특징은 특정한 실시예에서 선택적일 수 있지만, 특징이 그러한 실시예에 포함될 때 본 개시에 설명된 바와 같은 특정한 구성을 갖도록 요구될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
마찬가지로, 본 명세서에 설명되고/되거나 청구범위에 인용된 임의의 방법 또는 과정에 인용된 임의의 단계는 임의의 적절한 순서로 실행될 수 있고 달리 명시되지 않는 한(명시적으로 또는 묵시적으로) 설명 및/또는 인용된 순서로 반드시 제한되지는 않는다. 그러나 이러한 단계는 본 개시의 특정한 실시예에서 특정한 순서 또는 임의의 적절한 순서로 수행되도록 요구될 수도 있다.
또한, 예시적인 시스템들, 방법들, 제품 등의 잘 알려진 다양한 측면은 예시적인 실시예의 측면을 모호하게 하는 것을 피하기 위해 본 명세서에서 구체적으로 설명되지 않는다. 그러나 그러한 측면들도 본 명세서에서 고려된다.
Claims (20)
- 비인간인 포유 동물들의 구강 질환을 스크리닝, 검출 및/또는 예방하는 방법에 있어서,
비인간인 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 획득하는 단계 - 상기 구강 미생물 프로파일은 상기 비인간인 포유 동물의 구강 샘플에 존재하는 하나 이상의 미생물 종 및 상기 구강 샘플의 상기 하나 이상의 미생물 종의 양 또는 존재비를 포함함 -;
상기 구강 미생물 프로파일을,
(i) 상기 비인간인 포유 동물의 분류의 동물들의 하나 이상의 구강 질환의 발생율 및/또는 유병률; 및
(ii) 비인간인 포유 동물의 상기 분류의 동물들의 상기 구강 미생물 군집에 다양한 미생물 종의 존재 및/또는 존재비 - 상기 다양한 미생물 종은 상기 구강 샘플의 상기 하나 이상의 미생물 종을 포함함 -
간의 가중 상관관계들을 식별하는 데이터베이스의 정보와 비교하는 단계;
상기 구강 미생물 프로파일과 상기 데이터베이스의 상기 정보 사이의 하나 이상의 일치에 기초하여 상기 비인간인 포유 동물이 상기 하나 이상의 구강 질환을 가질 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하는 단계; 및
상기 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에, 상기 비인간인 포유 동물이 상기 하나 이상의 구강 질환이 발병한 것으로 카테고리화하는 단계 및, 선택적으로, 상기 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 상기 하나 이상의 구강 질환의 발병, 진행 또는 재발을 치료, 완화 또는 예방하기 위한 적합한 치료 프로토콜을 처방하는 단계
를 포함하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 치료 프로토콜을 상기 비인간인 포유 동물에 시행하거나 또는 상기 치료 프로토콜이 상기 비인간인 포유 동물에 시행되었음을 확인하는 단계를 더 포함하고,
상기 치료 프로토콜은,
상기 비인간인 포유 동물의 상기 구강 미생물 프로파일을 변경하기에 충분한,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 비인간인 포유 동물에 대한 상기 구강 미생물 프로파일을 획득하는 단계는:
상기 구강 샘플로부터 획득된 미생물 핵산에 대응하는 핵산 서열 데이터를 획득하는 단계;
상기 구강 샘플에 존재하는 상기 하나 이상의 미생물 종을 식별하기 위해 상기 핵산 서열 데이터를 분석하는 단계 및 상기 하나 이상의 미생물 종을 정량화하는 단계; 및
상기 식별되고 선택적으로 정량화된 하나 이상의 미생물 종에 기초하여 상기 비인간인 포유 동물에 대한 상기 구강 미생물 프로파일을 생성하는 단계
를 포함하는,
방법. - 제3항에 있어서,
상기 미생물 핵산 서열 데이터를 획득하는 단계는:
상기 구강 샘플로부터 미생물 핵산의 서열을 분석하는 단계; 및 선택적으로,
상기 구강 샘플로부터 상기 미생물 핵산을 분리하는 단계
를 포함하는,
방법. - 제4항에 있어서,
상기 구강 샘플로부터 상기 미생물 핵산을 분리하는 단계는:
상기 구강 샘플에 열 처리를 수행하는 단계; 및
상기 구강 샘플로부터 상기 미생물 핵산을 추출하기 위해, 단백질 분해 시약들 및 세제들을 첨가하거나 첨가하지 않고 상기 열 처리된 구강 샘플에 대해 자성 SPRI 비즈 기반 핵산 추출을 수행하는 단계
를 포함하는,
방법. - 제3항에 있어서,
상기 미생물 핵산 서열 데이터를 분석하는 단계는,
상기 핵산 서열 데이터를 디멀티플렉싱하는 단계;
상기 핵산 서열 데이터를 트리밍하는 단계;
하나 이상의 매핑되지 않은 판독을 상기 비인간인, 포유 동물의 기준 게놈 및/또는 기존 미생물 기준 게놈들에 매핑하는 단계;
매핑 후 상기 핵산 서열 데이터로부터 하나 이상의 판독을 포유 동물로서 분류하는 단계;
매핑 후 상기 핵산 서열 데이터로부터 하나 이상의 판독을 미생물로서 분류하는 단계;
상기 하나 이상의 미생물 판독을 정량화하는 단계;
쌍별 로그 비율 변환과 같은 방법들을 사용하여 서열 적용 범위 편향들을 설명하기 위해 상기 정량화된 하나 이상의 미생물 판독을 변환하는 단계; 및
특정한 치아 질환들을 앓고 있는 비인간인 포유 동물들로부터의 샘플들뿐만 아니라, 치아 질환들을 앓고 있지 않는 비인간인 포유 동물들로부터의 샘플들을 포함하는 기준 데이터베이스의 상기 변환된 데이터의 구성상의 존재비 패턴들에 대한 상기 변환된 하나 이상의 미생물 판독의 구성상의 존재비 패턴들을 비교하는 단계
중 하나 이상을 포함하는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 구강 미생물 프로파일을 상기 데이터베이스의 정보와 비교하는 단계는,
상기 구강 샘플의 상기 하나 이상의 미생물 종의 상기 존재비를 계산하는 단계;
상기 구강 샘플의 상기 하나 이상의 미생물 종을 식별하는 단계; 및
상기 데이터베이스에 포함된 상기 비인간인 포유 동물의 상기 분류의 상기 구강 샘플의 상기 식별된 하나 이상의 미생물 종의 상기 존재비를 동물들의 구강 미생물 군집의 다양한 미생물 종의 존재 및/또는 존재비와 비교하는 단계
중 하나 이상을 포함하는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 위험 점수를 생성하는 단계는,
상기 데이터베이스에 포함된 상기 비인간인 포유 동물의 상기 분류의 상기 구강 샘플의 하나 이상의 미생물 종의 구성상의 존재비와 동물들의 상기 구강 미생물 군집의 다양한 미생물 종의 구성상의 존재비 사이의 하나 이상의 유사성을 식별하는 단계;
상기 데이터베이스에 포함된 상기 비인간인 포유 동물의 상기 분류의 상기 구강 샘플의 상기 하나 이상의 미생물 종의 아이덴티티와 동물들의 상기 구강 미생물 군집의 다양한 미생물 종의 상기 존재 사이의 하나 이상의 일치를 식별하는 단계;
상기 구강 샘플의 상기 하나 이상의 미생물 종의 상기 구성상의 존재비와 상기 데이터베이스에 포함된 상기 비인간인 포유 동물의 상기 분류의 동물들의 상기 구강 미생물 군집의 상기 하나 이상의 미생물 종의 상기 구성상의 존재비 사이의 상기 식별된 하나 이상의 유사성을 정량화하는 단계; 및
상기 구강 샘플의 하나 이상의 예측 미생물 종의 존재를 식별하는 단계
중 하나 이상을 포함하는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 구강 질환은,
치주 질환, 치아 흡수, 치은구내염 및 구취로 구성된 그룹으로부터 선택되는,
방법. - 제1항에 있어서,
(i) 상기 위험 점수, (ii) 상기 위험 점수가 상기 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 상기 하나 이상의 구강 질환이 발생한다는 표시, (iii) 타이밍 추천, (iv) 선택적으로 치아 건강을 향상시키기 위한 하나 이상의 재택 진찰, (v) 선택적으로, 상기 위험 점수가 상기 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 상기 하나 이상의 구강 질환을 진단하기 위한 하나 이상의 진단 단계, 및 (vi) 선택적으로 상기 치료 프로토콜에 대한 처방을 나타내는 리포트를 생성하는 단계; 및 선택적으로,
상기 생성된 리포트를 상기 비인간인 포유 동물의 소유자 및/또는 그들의 수의사에게 전자적으로 전달하는 단계
를 포함하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 치료 프로토콜은,
상기 비인간인 포유 동물의 상기 구강 미생물 프로파일을 변경하기에 충분한,
방법. - 포유 동물들의 구강 질환을 나타내거나 예측하도록 구성된 컴퓨터 시스템에 있어서,
하나 이상의 프로세서; 및
하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 하드웨어 저장 장치
를 포함하고,
상기 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 하드웨어 저장 장치는,
상기 컴퓨터 시스템이,
포유 동물로부터 채취된 구강 샘플로부터 획득된 미생물 핵산에 대응하는 미생물 핵산 서열 데이터를 수신하고;
상기 구강 샘플에 존재하는 하나 이상의 미생물 종을 식별하고 상기 하나 이상의 미생물 종을 정량화하기 위해 상기 미생물 핵산 서열 데이터를 분석하고;
상기 식별된 하나 이상의 미생물 종 및 이들 각각의 존재비들에 기초하여 상기 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 생성하고;
상기 구강 미생물 프로파일을
(i) 상기 포유 동물의 분류의 동물들의 하나 이상의 구강 질환의 발생율 및/또는 유병률; 및
(ii) 상기 포유 동물의 상기 분류의 동물들의 상기 구강 미생물 군집의 다양한 미생물 종의 존재 및/또는 존재비 - 상기 다양한 미생물 종은 상기 구강 샘플의 상기 하나 이상의 미생물 종을 포함함 -
간의 가중 상관관계들을 식별하는 데이터베이스의 정보와 비교하고;
상기 구강 미생물 프로파일과 상기 데이터베이스의 상기 정보 사이의 하나 이상의 일치를 식별하고;
상기 구강 미생물 프로파일과 상기 데이터베이스의 상기 정보 사이의 상기 하나 이상의 일치에 기초하여 상기 포유 동물이 상기 하나 이상의 구강 질환을 가질 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하고; 및 선택적으로,
상기 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 상기 포유 동물이 상기 하나 이상의 구강 질환이 "발병"한 것으로 진단하고,
상기 위험 점수가 상기 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 상기 하나 이상의 구강 질환을 치료 또는 예방하기 위한 적합한 치료 프로토콜을 처방하고,
(i) 상기 위험 점수, (ii) 상기 위험 점수가 상기 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 상기 하나 이상의 구강 질환이 발생한다는 표시, (iii) 타이밍 추천, (iv) 선택적으로 치아 건강을 향상시키기 위한 하나 이상의 재택 진찰, (v) 선택적으로, 상기 위험 점수가 상기 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 상기 하나 이상의 구강 질환을 진단하기 위한 하나 이상의 진단 단계, 및 (vi) 선택적으로 상기 치료 프로토콜에 대한 처방을 나타내는 리포트를 생성하고,
상기 생성된 리포트를 상기 포유 동물의 소유자 및/또는 그들의 수의사에게 전자적으로 전달하도록 구성하기 위한 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들이 저장되어 있는,
컴퓨터 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 명령어들은,
하나 이상의 매핑되지 않은 판독을 포유 동물 기준 게놈에 매핑 및/또는 하나 이상의 판독을 기준 게놈들에 매핑하고, 선택적으로 상기 판독을 미생물 또는 포유 동물로 분류하도록 상기 컴퓨터 시스템을 더 구성하는,
컴퓨터 시스템. - 제13항에 있어서,
상기 명령어들은,
메타게놈 서열 데이터의 적어도 하나의 매핑되지 않은 서열 판독을 식별하고 선택적으로 상기 적어도 하나의 매핑되지 않은 판독을 분류하도록 상기 컴퓨터 시스템을 더 구성하는,
컴퓨터 시스템. - 제13항에 있어서,
10,000개 미만의 분류된 미생물 판독들 또는 500,000개 초과의 분류된 미생물 판독들을 가지는 상기 포유 동물의 구강 미생물 군집 샘플들은,
정의된 미생물 프로파일들의 데이터베이스에 대한 상기 포유 동물에 대한 상기 구강 미생물 프로파일의 비교로부터 제외되는,
컴퓨터 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 명령어들은,
상기 구강 샘플에 존재하는 상기 하나 이상의 미생물 종의 존재비를 계산하도록 상기 컴퓨터 시스템을 더 구성하는,
컴퓨터 시스템. - 제16항에 있어서,
상기 구강 샘플에 존재하는 특정한 상기 하나 이상의 미생물 종의 상기 존재비는 상기 특정한 하나 이상의 미생물 종이 특정한 구강 질환에 대한 예측 미생물 종이었는지 여부와 상관관계가 있는,
컴퓨터 시스템. - 제16항에 있어서,
상기 명령어들은,
상기 포유 동물의 구강 샘플의 상기 미생물 존재비를 상기 데이터베이스의 상기 정보에 대한 쌍별 로그 비율 비교를 수행하도록 상기 컴퓨터 시스템을 더 구성하는,
컴퓨터 시스템. - 제18항에 있어서,
상기 특정한 하나 이상의 미생물 종은,
질환과 대조군 집단 사이에서 비교하는 경우에 이 미생물과 관련된 최대 가능한 쌍별 로그 비율 비교들의 50% 이상이 상당히 상이한 경우에 예측 미생물 종이 되는,
컴퓨터 시스템. - 포유 동물의 구강 질환의 발병을 예측하는 방법에 있어서,
포유 동물로부터 하나 이상의 미생물 종을 포함하는 구강 샘플을 획득하는 단계;
상기 구강 샘플로부터, 상기 하나 이상의 미생물 종의 미생물 핵산을 분리하는 단계;
상기 미생물 핵산에 대응하는 미생물 핵산 서열 데이터를 획득하는 단계;
상기 구강 샘플에 존재하는 하나 이상의 미생물 종을 식별하기 위해 상기 미생물 핵산 서열 데이터를 분석하는 단계, 및, 선택적으로, 상기 하나 이상의 미생물 종을 정량화하는 단계;
상기 식별되고 선택적으로 정량화된 하나 이상의 미생물 종에 기초하여 상기 포유 동물에 대한 구강 미생물 프로파일을 생성하는 단계 - 상기 구강 미생물 프로파일은, 상기 하나 이상의 미생물 종 및 상기 구강 샘플의 상기 하나 이상의 미생물 종의 양 또는 상대적 존재비를 포함함 -;
상기 구강 미생물 프로파일을,
(i) 상기 포유 동물의 분류의 동물들의 하나 이상의 구강 질환의 발생율 및/또는 유병률; 및
(ii) 상기 포유 동물의 상기 분류의 동물들의 상기 구강 미생물 군집의 다양한 미생물 종의 존재 및/또는 존재비 - 상기 다양한 미생물 종은 상기 구강 샘플의 상기 하나 이상의 미생물 종을 포함함 -
간의 가중 상관관계들을 식별하는 데이터베이스의 정보와 비교하는 단계;
상기 구강 미생물 프로파일과 상기 데이터베이스의 상기 정보 사이의 하나 이상의 일치에 기초하여 상기 포유 동물이 상기 하나 이상의 구강 질환이 발병할 가능성을 나타내는 위험 점수를 생성하는 단계; 및
상기 위험 점수가 미리 결정된 임계값을 충족 또는 초과하는 경우에 상기 포유 동물이 상기 하나 이상의 구강 질환이 발병한 것으로 표시하는 단계
를 포함하는 방법.
Applications Claiming Priority (5)
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