KR20240084503A - Diagnosis of Colon Cancer Based on Fecal Microbiota - Google Patents
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Abstract
본 발명은 대조군 대비 대장암 환자의 분변에서 유의미하게 증가 또는 감소하는 미생물 군을 규명한 것으로, 상기 미생물 군을 검출하는 제제를 포함하는 대장암 진단용 조성물 및 이러한 미생물을 이용한 대장암 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 대장암 진단용 조성물 및 진단을 위한 정보제공방법은 정상 대조군 대비 유의미하게 변화를 보이는 미생물 풍부도 수준을 분석, 확인함으로써 대장암의 발병 여부나 발병 가능성을 간편하고 정확하게 조기 진단할 수 있다.The present invention identifies a group of microorganisms that significantly increase or decrease in the feces of colon cancer patients compared to the control group, and provides a composition for diagnosing colon cancer containing an agent for detecting the group of microorganisms and providing information for diagnosing colon cancer using such microorganisms. It's about method.
The composition for diagnosing colon cancer and the method for providing information for diagnosis according to the present invention enable simple and accurate early diagnosis of the occurrence or possibility of colon cancer by analyzing and confirming the level of microbial abundance that shows significant changes compared to the normal control group. .
Description
본 발명은 분변 미생물총 기반 대장암의 진단에 관한 것으로, 분변 미생물총 기반 대장암의 진단용 조성물, 이를 포함하는 대장암의 진단용 키트, 대장암 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.The present invention relates to the diagnosis of colon cancer based on fecal microflora, a composition for diagnosing colon cancer based on fecal microflora, a diagnostic kit for colon cancer containing the same, and a method of providing information for the diagnosis of colon cancer.
대장암(CRC)은 두 번째로 많이 발생하는 종양이며, 사망률 면에서 세 번째로 흔한 악성 종양이다. 2020년에는 전 세계적으로 190만 건 이상의 새로운 대장암이 발병하였고, 93만명 이상이 대장암으로 사망한 것으로 추정되며, 이는 전체 암의 약 10%에 해당하는 수치이다. 2018년 한국 암 통계에 따르면 전체 인구에 대한 대장암의 연령-표준화 발병률은 10만 명당 28.4명인 반면, 남성과 여성의 발병률은 10만 명당 각각 37.4명과 20.6명이었다.Colorectal cancer (CRC) is the second most common tumor and the third most common malignancy in terms of mortality. In 2020, it is estimated that more than 1.9 million new cases of colon cancer occurred worldwide, and more than 930,000 people died from colon cancer, which is approximately 10% of all cancers. According to the 2018 Korean cancer statistics, the age-standardized incidence rate of colorectal cancer for the entire population was 28.4 per 100,000 people, while the incidence rates for men and women were 37.4 and 20.6 per 100,000 people, respectively.
대장암의 발병 패턴은 국가의 경제 발전에 따라 발병률이 다르기 때문에 국가의 사회경제적 상황을 나타내는 지표로 널리 인식되고 있으며, 대장암의 알려진 위험인자 중 생활습관과 관련된 요인은 대부분 조절이 가능하기 때문에, 무엇보다 예방이 중요하다. 이와 관련하여, 신체 활동은 대장암의 발병률을 낮추지만, 반대로 비만과 육식 위주의 식습관 및 알코올 섭취는 대장암의 발병률을 증가시키는 것으로 알려져 있다. 또한, 생활 방식, 체지방 비율 및 식이 패턴도 대장암 관련 질병율(morbidity)에 영향을 주는 것으로 보고되었다. 최근 여러 연구에서는 장내 미생물군 유전체가 대장암의 발달을 조절하는 핵심 요소라는 사실이 규명되었다.The incidence pattern of colon cancer is widely recognized as an indicator of a country's socioeconomic situation because the incidence rate varies depending on the country's economic development. Among the known risk factors for colon cancer, most of the factors related to lifestyle are controllable. Above all, prevention is important. In this regard, physical activity lowers the incidence of colon cancer, but on the contrary, obesity, meat-centered eating habits, and alcohol consumption are known to increase the incidence of colon cancer. Additionally, lifestyle, body fat percentage, and dietary patterns have also been reported to affect colorectal cancer-related morbidity. Several recent studies have revealed that the gut microbiome genome is a key factor in controlling the development of colorectal cancer.
인간의 장은 숙주의 면역 및 대사 기능을 조절하고 식이 성분을 활성 형태로 소화 및 전환하는 데 필수적인 역할을 하는 다양한 박테리아 군집을 보유하고 있다. 또한, 장내 미생물총으로 알려진 장내미생물 개체군은 인간 게놈보다 100배 이상 많은 유전자를 보유하고 있어 이를 통해 에너지 수확, 식이 성분 대사, 면역, 숙주 또는 미생물 유래 화학 작용과 같은 수많은 과정을 조절하는 것으로 알려져 있다.The human intestine harbors a diverse bacterial community that plays an essential role in regulating the host's immune and metabolic functions and in digesting and converting dietary components into active forms. Additionally, the intestinal microbial population, known as the gut microbiota, is known to contain more than 100 times more genes than the human genome, thereby regulating numerous processes such as energy harvest, metabolism of dietary components, immunity, and host- or microbe-derived chemistry. .
장내 미생물 군집의 변화는 염증성 장질환, 대사증후군 및 대장암과 같은 암을 포함한 여러 질환과 밀접하게 연관되어 있는 것으로 보고되었으며, 일부 연구에서는 미생물 구성의 차이를 관찰하기 위해 종양과 인접한 정상 조직을 대조군으로 대장암 위험과 관련된 특정 박테리아 종을 규명하였다. 이와 유사하게, 고속 시퀀싱 기술을 적용하여 대장암 환자 및 정상 대조군의 장내 미생물총을 비교한 연구에서도 장내 미생물 구성에 차이가 있음을 확인하였다. 이외에도 많은 연구가 인간 미생물 군집과 대장암 위험 사이의 연관성을 조사했지만 대규모 인구 기반 연구의 데이터는 부족한 실정이다.Changes in the intestinal microbial community have been reported to be closely associated with several diseases, including inflammatory bowel disease, metabolic syndrome, and cancers such as colorectal cancer. In some studies, tumors and adjacent normal tissue were used as controls to observe differences in microbial composition. identified specific bacterial species associated with colon cancer risk. Similarly, a study comparing the intestinal microbiota of colorectal cancer patients and normal controls using high-throughput sequencing technology also confirmed that there were differences in the composition of intestinal microorganisms. In addition, many studies have investigated the association between the human microbiome and colorectal cancer risk, but data from large-scale population-based studies are lacking.
이러한 배경 하에, 본 발명자들은 분변 샘플을 사용하여 장내 미생물군 유전체의 16S rRNA 유전자 시퀀싱을 수행하고, 정상 대조군 대비 대장암 환자의 분변 샘플(fecal sample)에서 유의미하게 증가 또는 감소된 미생물군을 규명하여 본 발명을 완성하였다.Under this background, the present inventors performed 16S rRNA gene sequencing of the intestinal microbiota genome using fecal samples and identified microorganisms that were significantly increased or decreased in fecal samples of colon cancer patients compared to normal controls. The present invention has been completed.
본 발명은 전술한 문제 및 이와 연관된 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다.The present invention aims to solve the above-described problems and other problems associated therewith.
본 발명의 일 예시적 목적은 생물학적 시료, 특히 분변에서 대조군 대비 대장암에서 유의미하게 풍부도 변화를 보이는 미생물 종류를 검출하는 제제를 포함하는 조성물로서, 비침습적으로 정확하고 간편하게 대장암을 진단할 수 있는 진단용 조성물을 제공하는 것이다.An exemplary object of the present invention is a composition containing an agent for detecting types of microorganisms that show significant abundance changes in colon cancer compared to the control group in biological samples, especially feces, which can accurately and conveniently diagnose colon cancer non-invasively. To provide a diagnostic composition.
본 발명의 다른 예시적 목적은 상기 대장암 진단용 조성물을 포함하는 대장암 진단용 키트를 제공하는 것이다. Another exemplary object of the present invention is to provide a kit for diagnosing colon cancer, including the composition for diagnosing colon cancer.
본 발명의 또 다른 예시적 목적은 생물학적 시료, 특히 분변으로부터 상기 미생물의 풍부도를 확인하고, 이를 대조군 시료 내 미생물의 풍부도와 비교하는 단계를 포함하는 대장암 진단을 위한 정보제공방법을 제공하는 것이다.Another exemplary object of the present invention is to provide an information provision method for diagnosing colon cancer, including the step of confirming the abundance of the microorganisms from a biological sample, especially feces, and comparing the abundance of the microorganisms with the abundance of the microorganisms in a control sample. .
본 발명의 또 다른 예시적 목적은 생물학적 시료, 특히 분변으로부터 상기 미생물의 풍부도를 확인하고, 후보 약물을 처리 후 대상으로부터 수득한 생물학적 시료에서 상기 미생물의 풍부도를 분석하고, 분석된 미생물의 풍부도를 비교함으로써, 후보 약물을 스크리닝 하는 단계를 포함하는 대장암 치료, 개선 또는 예방을 위한 후보 약물의 선정방법을 제공하는 것이다.Another exemplary object of the present invention is to determine the abundance of the microorganisms from a biological sample, particularly feces, to analyze the abundance of the microorganisms in a biological sample obtained from a subject after treatment with a candidate drug, and to determine the abundance of the microorganisms analyzed. By comparing the degrees, a method of selecting a candidate drug for treating, improving, or preventing colorectal cancer, including the step of screening the candidate drug, is provided.
본 발명의 또 다른 예시적 목적은 생물학적 시료, 특히 분변으로부터 상기 미생물의 풍부도를 확인하고, 대장암 치료 후 환자로부터 수득한 생물학적 시료에서 상기 미생물의 풍부도를 분석하고, 분석된 미생물 풍부도를 비교함으로써, 치료 반응을 예측, 또는 모니터링 하는 단계를 포함하는 대장암 치료 반응 예측 또는 모니터링 방법을 제공하는 것이다.Another exemplary object of the present invention is to determine the abundance of the microorganisms from biological samples, especially feces, to analyze the abundance of the microorganisms in biological samples obtained from patients after colon cancer treatment, and to measure the abundance of the analyzed microorganisms. By comparing, a method for predicting or monitoring treatment response for colon cancer is provided, including the step of predicting or monitoring treatment response.
본 발명의 또 다른 예시적 목적은 대장암 환자에게서 감소한 풍부도를 보이는 미생물을 포함하는 대장암 치료, 개선, 또는 예방을 위한 프로바이오틱스 조성물을 제공하는 것이다.Another exemplary object of the present invention is to provide a probiotic composition for treating, ameliorating, or preventing colon cancer, including microorganisms that show reduced abundance in colon cancer patients.
본 명세서에 개시된 발명의 기술적 사상에 따라 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 문제점을 해결하기 위한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제는 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problem to be achieved according to the technical idea of the invention disclosed in this specification is not limited to the problem to solve the problems mentioned above, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description below. There will be.
이를 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 한편, 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.This is explained in detail as follows. Meanwhile, each description and embodiment disclosed in this application may also be applied to each other description and embodiment. That is, all combinations of the various elements disclosed in this application fall within the scope of this application. Additionally, the scope of the present application cannot be considered limited by the specific description described below.
상기 목적을 달성하기 위한 일 양태로서, 본 발명은 정상 대조군 대비 대장암 환자에서 유의하게 풍부도 변화를 보이는 미생물을 검출하는 제제를 포함하는 대장암 진단용 조성물을 제공한다.In one aspect for achieving the above object, the present invention provides a composition for diagnosing colon cancer, which includes an agent for detecting microorganisms that show a significant change in abundance in colon cancer patients compared to normal controls.
본 발명에서 "대장암"은 대장(맹장, 충수, 결장, 직장, 항문관)에 생기는 암을 총칭하는 것으로, 조직학적으로 점막에서 시작되는 선암(adenocarcinoma)이 대부분이며, 드물게 신경내분비세포종양(neuroendocrine tumor), 림프종(lymphoma), 신경 및 근육 조직에서 발생하는 간질성 종양(gastrointestinal stromal tumor) 등에 의해 암이 발생할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. In the present invention, “colorectal cancer” is a general term for cancers that occur in the large intestine (cecum, appendix, colon, rectum, and anal canal). Histologically, most cases are adenocarcinomas that start in the mucosa, and rarely neuroendocrine tumors. Cancer may occur due to, but is not limited to, tumor, lymphoma, and gastrointestinal stromal tumor occurring in nerve and muscle tissue.
본 발명의 용어 "풍부도(abundance)"는 특정 미생물 종류의 상대적 풍부도 또는 상대적 존재비를 의미하는 것일 수 있으며, 특히 분변 내 미생물총 중 대장암 진단과 연관된 특정 미생물에 대한 상대 존재비의 풍부도를 의미할 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니다.The term "abundance" of the present invention may refer to the relative abundance or relative abundance of specific microbial species, and in particular, the relative abundance of specific microorganisms associated with colon cancer diagnosis among fecal microflora. It can mean. However, it is not limited to this.
본 발명에서 "미생물을 검출하는 제제"는 대장암의 예측 또는 진단을 위해, 대조군 대비 대장암 환자에서 특이적 풍부도를 보이는 미생물들로 이루어진 군으로부터 선택된 하나 이상의 존재를 검출할 수 있는 제제라면 물질의 종류에는 제한되지 않는다. 예를 들면, 상기 미생물 검출 제제는 상기 미생물의 16S rRNA에 특이적으로 결합하는 안티센스 올리고뉴클레오티드, 프라이머 쌍, 프로브, 펩타이드, 폴리뉴클레오티드, 올리고뉴클레오티드, 압타머 또는 항체일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.In the present invention, "agent for detecting microorganisms" is an agent that can detect the presence of one or more microorganisms selected from the group consisting of microorganisms that show a specific abundance in colon cancer patients compared to the control group for prediction or diagnosis of colon cancer. The type is not limited. For example, the microorganism detection agent may be an antisense oligonucleotide, primer pair, probe, peptide, polynucleotide, oligonucleotide, aptamer, or antibody that specifically binds to the 16S rRNA of the microorganism, but is not limited thereto. .
상기 검출 제제를 이용한 미생물 검출은 미생물 특이적 발현 유전자를 암호화하는 핵산 분자 또는 상기 핵산 분자의 상보물에 혼성화되는 하나 이상의 올리고뉴클레오타이드 프라이머를 사용하는 증폭반응에 의해 수행될 수 있는 것으로, 프라이머를 이용한 핵산의 검출은 PCR과 같은 증폭 방법을 사용하여 유전자 서열을 증폭한 다음 당 분야에 공지된 방법으로 유전자의 증폭 여부를 확인함으로써 수행될 수 있다. Detection of microorganisms using the detection agent can be performed by an amplification reaction using one or more oligonucleotide primers that hybridize to a nucleic acid molecule encoding a microorganism-specific expression gene or the complement of the nucleic acid molecule, and a nucleic acid using a primer. Detection can be performed by amplifying the gene sequence using an amplification method such as PCR and then confirming whether the gene is amplified by a method known in the art.
상기 '프라이머(primer)'는 유전자의 표적 부위에 해당하는 특정 영역을 PCR을 이용하여 증폭하기 위하여 사용하는 유전자 특정 영역의 말단에 상보적으로 결합할 수 있는 서열의 염기를 갖는 폴리뉴클레오티드 또는 그 변이체를 의미하는 것으로, 상기 프라이머는 특정 영역 말단과 완전히 상보적일 것을 요구하지 않으며, 상기 말단에 혼성화되어 이중사슬 구조를 형성할 정도로 상보적이라면 사용될 수 있다.The 'primer' is a polynucleotide or a variant thereof having a base sequence that can bind complementary to the end of a specific region of a gene used to amplify a specific region corresponding to the target region of the gene using PCR. This means that the primer is not required to be completely complementary to the end of a specific region, and can be used as long as it is complementary enough to hybridize to the end to form a double chain structure.
상기 '프로브(probe)'는 유전자의 표적 부위와 상보적으로 결합할 수 있는 서열의 염기를 갖는 폴리뉴클레오티드, 그 변이체, 또는 폴리뉴클레오티드와 이에 결합된 표지 물질을 포함하는 것을 의미한다.The 'probe' refers to a polynucleotide, a variant thereof, or a polynucleotide having a base sequence capable of complementary binding to the target site of a gene, and a labeling substance bound thereto.
상기 '혼성화(hybridization)'는 2개의 단일 가닥 핵산이 상보적인 염기 서열들의 페어링(pairing)에 의하여 이합체 구조(duplex structure)를 형성하는 것을 의미하며, 단일 가닥 핵산 서열 간의 상보성이 완전(perfect match)한 경우뿐만 아니라, 일부 미스매치(mismatch) 염기가 존재하여도 혼성화가 발생할 수 있다.The 'hybridization' means that two single-stranded nucleic acids form a duplex structure by pairing complementary base sequences, and the complementarity between the single-stranded nucleic acid sequences is a perfect match. Hybridization may occur not only in one case, but also in the presence of some mismatched bases.
상기 '항체'(또는 면역글로불린)는 항원과 특이적으로 결합하여 항원-항체 반응을 일으키는 물질을 말하며, 예를 들면, 다클론 항체, 단클론 항체, 재조합 항체 또는 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 하나 이상일 수 있고, 구체적으로는 다클론 항체, 단클론 항체, 재조합 항체 및 2개의 전체 길이의 경쇄 및 2개의 전체 길이의 중쇄를 가지는 완전한 형태뿐만 아니라 및 항체 분자의 기능적인 단편, 예를 들어, Fab, F(ab'), F(ab')2 및 Fv를 모두 포함하는 것일 수 있다.The 'antibody' (or immunoglobulin) refers to a substance that specifically binds to an antigen and causes an antigen-antibody reaction, for example, one selected from the group consisting of a polyclonal antibody, a monoclonal antibody, a recombinant antibody, or a combination thereof. There may be more than one, specifically polyclonal antibodies, monoclonal antibodies, recombinant antibodies and complete forms having two full-length light chains and two full-length heavy chains, as well as functional fragments of the antibody molecule, such as Fab, It may include all of F(ab'), F(ab')2, and Fv.
상기 "앱타머"는 올리고핵산 또는 펩타이드 분자이며, 앱타머의 일반적인 내용은 문헌[Bock LC et al., Nature 355(6360):5646(1992); Hoppe-Seyler F, Butz K "Peptide aptamers: powerful new tools for molecular medicine". J Mol Med. 78(8):42630(2000); Cohen BA, Colas P, Brent R. "An artificial cellcycle inhibitor isolated from a combinatorial library". Proc Natl Acad Sci USA. 95(24): 142727(1998)]에 상세하게 개시되어 있다.The “aptamer” is an oligonucleic acid or peptide molecule, and general information on aptamers is described in Bock LC et al., Nature 355(6360):5646 (1992); Hoppe-Seyler F, Butz K "Peptide aptamers: powerful new tools for molecular medicine". J Mol Med. 78(8):42630(2000); Cohen BA, Colas P, Brent R. “An artificial cell cycle inhibitor isolated from a combinatorial library”. Proc Natl Acad Sci USA. 95(24): 142727 (1998)].
또한, 본 발명의 진단용 조성물은 상기 미생물의 존재 여부를 측정하는 제제뿐만 아니라, 항원-항체 복합체의 형성을 정량 또는 정성적으로 측정 가능하게 하는 라벨, 면역학적 분석에 사용되는 통상적인 도구, 시약 등을 더 포함할 수 있다.In addition, the diagnostic composition of the present invention is not only an agent for measuring the presence of the microorganism, but also a label that enables quantitative or qualitative measurement of the formation of an antigen-antibody complex, conventional tools and reagents used in immunological analysis, etc. It may further include.
본 발명의 용어 "진단"은 특정 질병 또는 질환에 대한 대상(subject)의 감수성(susceptibility)을 판정하는 것, 대상이 특정 질병 또는 질환을 현재 가지고 있는지 여부를 판정하는 것, 특정 질병 또는 질환에 걸린 대상의 예후(prognosis)(예컨대, 전-전이성 또는 전이성 암 상태의 동정, 암의 단계 결정 또는 치료에 대한 암의 반응성 결정)를 판정하는 것, 또는 테라메트릭스(therametrics)(예컨대, 치료 효능에 대한 정보를 제공하기 위하여 객체의 상태를 모니터링하는 것)을 포함한다. 본 발명의 목적상, 상기 진단은 대장암의 발병 여부 또는 발병 가능성(위험성)을 판별 또는 예측하는 것이다.The term "diagnosis" in the present invention refers to determining the susceptibility of a subject to a specific disease or condition, determining whether the subject currently has a specific disease or condition, and determining whether the subject currently has a specific disease or condition. Determining a subject's prognosis (e.g., identifying a pre-metastatic or metastatic cancer state, determining the stage of the cancer, or determining the responsiveness of the cancer to treatment), or therametrics (e.g., determining the efficacy of a treatment) includes monitoring the state of an object to provide information. For the purpose of the present invention, the diagnosis is to determine or predict the occurrence or likelihood (risk) of developing colon cancer.
본 발명에서 '대조군 대비 대장암 환자에서 유의하게 풍부도 변화를 보이는 미생물'은 정상 대조군 대비 대장암 환자에서 유의하게 증가 또는 감소한 미생물 종류를 의미하는 것으로, 구체적으로는 36개의 속(Klebsiella, Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, Agathobacter, Dialister, Fusicatenibacter, Lachnospira, Parasutterella, NK4A214 group, Catenibacterium, Lactobacillus, Rikenellaceae RC9, Butyricimonas, Oscillospiraceae, Lachnospiraceae NK4A136, Odoribacter, Dorea, Porphyromonas, Phascolarctobacterium, Haemophilus, Christensenellaceae, Muribaculaceae, Clostridium sensu, Ruminococcus torques, Alloprevotella, Holdemanella, Paraprevotella, Enterobacter, Oscillospiraceae, Fusobacterium, Enterococcus, Veillonella, Streptococcus, Eubacterium coprostanoligenes, Collinsella, Parabacteroides, and Escherichia/Shigella, Bifidobacterium) 및 53개의 종(Bacteroides vulgatus, Bacteroides coprocola, Ruminococcus bicirculans, Eubacterium rectale, Sutterella wadsworthensis, Megamonas funiformis, Roseburia intestinalis, Blautia wexierae, Dialister invisus, Clostridium perfringens, Streptococcus anginosus, Dialister pneumosintes, Bacteroides intestinalis, Butyricimonas virosa, Fusobacterium necrophorum, Prevotella intermedia, Porphyromonas asaccharolytica, Lactobacillus phage, Fusobacterium varium, Eubacterium siraeum, Ruminococcus torques, Megasphaera elsdenii, Erysipelatoclostridium ramosum, Bacteroides thetaiotaomicron, Bacteroides cellulosilyticus, Veillonella dispar, Bacteroides fragilis, Odoribacter splanchnicus, Parabacteroides goldsteinii, Haemophilus parainfluenzae, Parabacteroides merdae, Prevotella stercorea, Streptococcus salivarius, Enterococcus durans, Citrobacter europaeus, Akkermansia muciniphila, Collinsella aerofaciens, Alistipes putredinis, Bacteroides ovatus, Trichuris trichiura, Prevotella copri, Bacteroides plebeius, Alistipes putredinis, Dorea formicigenerans, Streptococcus parasanguinis, Alistipes shahii, Coprococcus comes, Lactococcus lactis, Bacteroides uniformis, Ruminococcus bicirculans, Lachnospiraceae bacterium, Lactobacillus ruminis, Fusobacterium necrophorum) 중 어느 하나 이상의 미생물일 수 있으며, 정상 대조군 대비 대장암에서 높은 배수 차이를 보이는 측면에서는 12개의 속(Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, Agathobacter, Escherichia/Shigella, Parabacteroides, Collinsella, Eubacterium_coprostanoligenes, Streptococcus, Veillonella, Bifidobacterium) 및 16개의 종 (Parabacteroides goldsteinii, Veillonella dispar, Odoribacter splanchnicus, Streptococcus salivarius, Dorea formicigenerans, Streptococcus parasanguinis, Haemophilus parainfluenzae, Alistipes shahii, Parabacteroides merdae, Bacteroides thetaiotaomicron, Coprococcus comes, Lactococcus lactis, Bacteroides uniformis, Dialister pneumosintes, Lactobacillus ruminis, Fusobacterium necrophorum) 중 어느 하나 이상의 미생물일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.In the present invention, 'microorganisms showing significant changes in abundance in colon cancer patients compared to the control group' refers to the types of microorganisms significantly increased or decreased in colon cancer patients compared to the normal control group, specifically, 36 genera (Klebsiella, Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, Agathobacter, Dialister, Fusicatenibacter, Lachnospira, Parasutterella, NK4A214 group, Catenibacterium, Lactobacillus, Rikenellaceae RC9, Butyricimonas, Oscillospiraceae, Lachnospiraceae NK4A136, Odoribacter, Dorea, Porphyromonas, ium, Haemophilus, Christensenellaceae, Muribaculaceae, Clostridium sensu, Ruminococcus torques, Alloprevotella, Holdemanella, Paraprevotella, Enterobacter, Oscillospiraceae, Fusobacterium, Enterococcus, Veillonella, Streptococcus, Eubacterium coprostanoligenes, Collinsella, Parabacteroides, and Escherichia/Shigella, Bifidobacterium) and 53 species (Bacteroides vulgatus, Bacteroides coprocola, Ruminococcus bi circulans, Eubacterium rectale, Sutterella wadsworthensis, Megamonas funiformis, Roseburia intestinalis, Blautia wexierae, Dialister invisus, Clostridium perfringens, Streptococcus anginosus, Dialister pneumosintes, Bacteroides intestinalis, Butyricimonas virosa, Fusobacterium necrophorum, Prevotella intermedia, Porphyromonas asaccharolytica, Lactobacillus phage , Fusobacterium varium, Eubacterium siraeum, Ruminococcus torques, Megasphaera elsdenii, Erysipelatoclostridium ramosum, Bacteroides thetaiotaomicron, Bacteroides cellulosilyticus, Veillonella dispar, Bacteroides fragilis, Odoribacter splanchnicus, Parabacteroides goldsteinii, Haemophilus parainfluenzae, Parabacteroides merdae, Prevotella stercorea, Streptococcus salivar ius, Enterococcus durans, Citrobacter europaeus, Akkermansia muciniphila, Collinsella aerofaciens , Alistipes putredinis, Bacteroides ovatus, Trichuris trichiura, Prevotella copri, Bacteroides plebeius, Alistipes putredinis, Dorea formicigenerans, Streptococcus parasanguinis, Alistipes shahii, Coprococcus comes, Lactococcus lactis, Bacteroides uniformis, Ruminococcus bicirculans, Lachnospiraceae bacterium, acillus ruminis, Fusobacterium necrophorum) It can be any one or more microorganisms, and in terms of showing a high fold difference in colon cancer compared to the normal control group, 12 genera (Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, Agathobacter, Escherichia/Shigella, Parabacteroides, Collinsella, Eubacterium_coprostanoligenes, Streptococcus, Veillonella, Bifidobacterium) ) and 16 species (Parabacteroides goldsteinii, Veillonella dispar, Odoribacter splanchnicus, Streptococcus salivarius, Dorea formicigenerans, Streptococcus parasanguinis, Haemophilus parainfluenzae, Alistipes shahii, Parabacteroides merdae, Bacteroides thetaiotaomicron, Coprococcus comes, Lactococcus lactis, Bacteroides uniformis , Dialister pneumosintes, Lactobacillus ruminis , Fusobacterium necrophorum), but is not limited thereto.
본 발명의 실시예에서는, 정상 대조군과 대장암 환자의 분변 내 미생물 중 풍부도의 유의적인 차이를 갖는 미생물들을 발견하고, 이들이 대장암 진단의 바이오마커로 이용될 수 있음을 확인하였다.In an example of the present invention, microorganisms with significant differences in abundance were discovered among microorganisms in the feces of normal controls and colon cancer patients, and it was confirmed that they can be used as biomarkers for colon cancer diagnosis.
본 발명에서 대장암 환자와 정상 대조군 분변 내 미생물군 프로파일의 확인 결과를 기초로, 본 발명에서, 문(phylum) 수준에서는 박테로이데테스(Bacteroidetes), 점액구균(Myxococcota), 클로로플렉시(Chloroflexi), 데술포박테로타(Desulfobacterota), 푸소박테리아(Fusobacteria), 우미균류(Verrucomicrobia), 방선균(Actinobacteriota) 및 프로테오박테리아(Proteobacteria)가 대장암 진단을 위한 바이오마커로서 포함될 수 있다.Based on the results of confirmation of the microbiota profile in the feces of colon cancer patients and normal controls, in the present invention, at the phylum level, Bacteroidetes, Myxococcota, and Chloroflexi , Desulfobacterota, Fusobacteria, Verrucomicrobia, Actinobacteriota, and Proteobacteria may be included as biomarkers for diagnosing colon cancer.
구체적으로, 상기 박테로이데테스(Bacteroidetes), 점액구균(Myxococcota) 및 클로로플렉시(Chloroflexi)는 정상 대조군 대비 대장암에서 풍부도가 유의적으로 감소하는 반면, 데술포박테로타(Desulfobacterota), 푸소박테리아(Fusobacteria), 우미균류(Verrucomicrobia), 방선균(Actinobacteriota) 및 프로테오박테리아(Proteobacteria)는 대장암에서 풍부도가 유의적으로 증가하는 것을 특징으로 할 수 있다.Specifically, the abundance of Bacteroidetes, Myxococcota, and Chloroflexi was significantly decreased in colon cancer compared to the normal control group, while Desulfobacterota, Fusobacteria (Fusobacteria), Verrucomicrobia, Actinobacteriota, and Proteobacteria can be characterized by significantly increased abundance in colon cancer.
본 발명에 있어서, 과(family) 수준에서, 박테로이드과(Bacteroidaceae), 루미노코커스(Ruminococcaceae), 셀레노모나다(Selenomonadaceae), 크리스텐센라(Christensenllaceae), 포르피로모나드(Porphyromonadaceae), 산성아미노구균(Acidaminococcaceae), 클로스트리디아(Clostridiaceae), 에리시펠라토클로스트리디아(Erysipelatoclostridiaceae), 에리시펠로트릭스(Erysipelotrichaceae), 마리니필(Marinifilaceae), 무리바쿨라세(Muribaculaceae), 코포박테리아(Coppobacteriaceae), 무리바쿨라세(Muribaculaceae), 엔테로박테리움 코프로스타놀리제네스(Enterobacterium coprostanoligenes), 프리보텔라과(Prevotellaceae), 서터렐과(Sutterrellaceae), 라크노스피라과(Lachnospiraceae), 리케넬라과(Rikenellaceae), 펩토스트렙토코커스과(Peptostreptococcaceae), 벨로넬라과(Veillonellaceae), 탄렐라과(Tannrellaceae), 비피도박테리아과(Bifidobacteriaceae), 장구균과(Enteroccaceae) 및 장내세균(Enterobacteriaceae)이 대장암 진단을 위한 바이오마커로서 포함될 수 있다.In the present invention, at the family level, Bacteroidaceae, Ruminococcaceae, Selenomonadaceae, Christensenllaceae, Porphyromonadaceae, and Acidaminococcaceae ), Clostridiaceae, Erysipelatoclostridiaceae, Erysipelotrichaceae, Marinifilaceae, Muribaculaceae, Coppobacteriaceae, Muriba Muribaculaceae, Enterobacterium coprostanoligenes, Prevotellaceae, Sutterrellaceae, Lachnospiraceae, Rikenellaceae, Peptostreptococcus (Peptostreptococcaceae), Veillonellaceae, Tannrellaceae, Bifidobacteriaceae, Enteroccaceae, and Enterobacteriaceae may be included as biomarkers for diagnosing colorectal cancer.
구체적으로, 상기 박테로이드과(Bacteroidaceae), 루미노코커스(Ruminococcaceae), 셀레노모나다(Selenomonadaceae), 프리보텔라과(Prevotellaceae), 서터렐과(Sutterrellaceae) 및 라크노스피라과(Lachnospiraceae)는 정상 대조군 대비 대장암에서 풍부도가 유의적으로 감소하는 반면, 크리스텐센라과(Christensenllaceae), 포르피로모나드과(Porphyromonadaceae), 산성아미노구균과(Acidaminococcaceae), 클로스트리디아과(Clostridiaceae), 에리시펠라토클로스트리디아과 (Erysipelatoclostridiaceae), 에리시펠로트릭스과(Erysipelotrichaceae), 마리니필과(Marinifilaceae), 무리바쿨라세과(Muribaculaceae), 코포박테리아과 (Coppobacteriaceae), 무리바쿨라세과(Muribaculaceae), 엔테로박테리움 코프로스타놀리제네스(Enterobacterium coprostanoligenes), 리케넬라과(Rikenellaceae), 펩토스트렙토코커스과(Peptostreptococcaceae), 벨로넬라과(Veillonellaceae), 탄렐라과(Tannrellaceae), 비피도박테리아과(Bifidobacteriaceae), 장구균과(Enteroccaceae) 및 장내세균과(Enterobacteriaceae)는 정상 대조군 대비 대장암에서 풍부도가 유의적으로 증가하는 것을 특징으로 할 수 있다.Specifically, the Bacteroidaceae, Ruminococcaceae, Selenomonadaceae, Prevotellaceae, Sutterrellaceae, and Lachnospiraceae were associated with colon cancer compared to the normal control group. While abundance decreases significantly in Christensenllaceae, Porphyromonadaceae, Acidaminococcaceae, Clostridiaceae, Erysipelatoclostridiaceae, Erysipelotrichaceae, Marinifilaceae, Muribaculaceae, Coppobacteriaceae, Muribaculaceae, Enterobacterium coprostanoligenes, Rikenellaceae, Peptostreptococcaceae, Veillonellaceae, Tannrellaceae, Bifidobacteriaceae, Enteroccaceae, and Enterobacteriaceae compared to the normal control group. Colon cancer can be characterized by a significant increase in abundance.
본 발명에 있어서, 속(genus) 수준에서, 박테로이데스(Bacteroides), 패칼리박테리움(Faecalibacterium), 라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium), 메가모나스(Megamonas), 아가토박터(Agatobacter), 다이얼리스터(Dialister), 후시카테니박터(Fusicatenibacter), 라크노스피라(Lachnospira), 파라수테렐라(Parasutterella), NK4A214 그룹, 카티박테리움(Catibacterium), 락토바실러스(Lactobacillus), 리케넬라과 RC9(Rikenellaaceae RC9), 부티리시모나스(Butyricimonas), 파스코락토박테리움(Phascolarctobacterium), 헤모필루스(Haemophilus), 크리스텐세넬라세아과(Christensenellaceae), 무리바쿨라세과(Muribaculaceae), 클로스트리디움 센수(Clostridium sensu), 루미노코커스 토크(Ruminococcus torques), 알로프레보텔라(Alloprevotella), 홀데마넬라(Holdemanella), 파라프레보텔라(Paraprevotella), 엔테로박터(Enterobacter), 오실로스피라세아(Oscillospiraceae), 푸소박테리움(Fusobacterium), 엔테로코커스(Enterococcus), 베일로넬라(Veillonella), 스트렙토코커스(Streptococcus), 유박테리움 코프로스타놀리게네스(Eubacterium coprostanoligenes), 콜린셀라(Collinsella), 파라박테로이데스(Parabacteroides), 알리스티페스(Alistipes), 비피도박테리움(Bifidobacterium), 클레브시엘라(Klebsiella), 라크노스피라과(Lachnospiraceae), 루미노코커스(Ruminococcus), 도레아(Dorea), 파라박테로이드(Parabacteroides), 포르피로모나스(Porphyromonas), 프레보텔라(Prevotella) 및 에스케리키아/시겔라(Escherichia/Shigella)가 대장암 진단을 위한 바이오마커로서 포함될 수 있다. In the present invention, at the genus level, Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, Agatobacter, Dial Lister, Fusicatenibacter, Lachnospira, Parasutterella, NK4A214 group, Catibacterium, Lactobacillus, Rikenellaaceae RC9 ), Butyricimonas, Phascolarctobacterium, Haemophilus, Christensenellaceae, Muribaculaceae, Clostridium sensu, Lumino Ruminococcus torques, Alloprevotella, Holdemanella, Paraprevotella, Enterobacter, Oscillospiraceae, Fusobacterium , Enterococcus, Veillonella, Streptococcus, Eubacterium coprostanoligenes, Collinsella, Parabacteroides, Alisti. Alistipes, Bifidobacterium, Klebsiella, Lachnospiraceae, Ruminococcus, Dorea, Parabacteroides, Porphyro Porphyromonas, Prevotella, and Escherichia/Shigella may be included as biomarkers for colon cancer diagnosis.
구체적으로, 상기 박테로이데스(Bacteroides), 패칼리박테리움(Faecalibacterium), 라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium), 메가모나스(Megamonas), 아가토박터(Agatobacter), 다이얼리스터(Dialister), 후시카테니박터(Fusicatenibacter), 라크노스피라(Lachnospira), 클레브시엘라(Klebsiella), 프레보텔라(Prevotella), 라크노스피라과(Lachnospiraceae), 루미노코커스(Ruminococcus) 및 파라수테렐라(Parasutterella)는 정상 대조군 대비 대장암에서 풍부도가 유의적으로 감소하는 반면, NK4A214 그룹, 카티박테리움(Catibacterium), 락토바실러스(Lactobacillus), 리케넬라과 RC9(Rikenellaaceae RC9), 부티리시모나스(Butyricimonas), 파스코락토박테리움(Phascolarctobacterium), 헤모필루스(Haemophilus), 크리스텐세넬라세아과(Christensenellaceae), 무리바쿨라세과(Muribaculaceae), 클로스트리디움 센수(Clostridium sensu), 루미노코커스 토크(Ruminococcus torques), 알로프레보텔라(Alloprevotella), 홀데마넬라(Holdemanella), 파라프레보텔라(Paraprevotella), 엔테로박터(Enterobacter), 오실로스피라세아(Oscillospiraceae), 푸소박테리움(Fusobacterium), 엔테로코커스(Enterococcus), 베일로넬라(Veillonella), 스트렙토코커스(Streptococcus), 유박테리움 코프로스타놀리게네스(Eubacterium coprostanoligenes), 콜린셀라(Collinsella), 파라박테로이데스(Parabacteroides), 알리스티페스(Alistipes), 비피도박테리움(Bifidobacterium), 도레아(Dorea), 파라박테로이드(Parabacteroides), 포르피로모나스(Porphyromonas) 및 에스케리키아/시겔라 (Escherichia/Shigella)는 정상 대조군 대비 대장암에서 풍부도가 유의적으로 증가하는 것을 특징으로 할 수 있다.Specifically, the Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, Agatobacter, Dialister, and Fushicateni. Fusicatenibacter, Lachnospira, Klebsiella, Prevotella, Lachnospiraceae, Ruminococcus and Parasutterella were normal controls. In contrast, the abundance was significantly reduced in colon cancer, while the NK4A214 group, Catibacterium, Lactobacillus, Rikenellaaceae RC9, Butyricimonas, and Phascolactobacterium. (Phascolarctobacterium), Haemophilus, Christensenellaceae, Muribaculaceae, Clostridium sensu, Ruminococcus torques, Alloprevotella ), Holdemanella, Paraprevotella, Enterobacter, Oscillospiraceae, Fusobacterium, Enterococcus, Veillonella , Streptococcus, Eubacterium coprostanoligenes, Collinsella, Parabacteroides, Alistipes, Bifidobacterium, Dorea, Parabacteroides, Porphyromonas, and Escherichia/Shigella are characterized by a significant increase in abundance in colon cancer compared to normal controls. You can.
본 발명에 있어서, 미생물 종(species) 수준에서, 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis), 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus), 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura), 프레보텔라 코프리(Prevotella copri), 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius), 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola), 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis), 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa), 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans), 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis), 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes), 알리스티페스 샤히(Alistipes shahii), 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis), 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis), 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes), 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis), 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron), 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar), 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus), 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii), 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae), 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae), 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans), 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium), 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis), 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius)는 대장암 진단을 위한 바이오마커로서 포함될 수 있다.In the present invention, at the microbial species level, Alistipes putredinis, Bacteoides ovatus, Trichuris trichiura, and Prevotella copri ( Prevotella copri), Bacteroides plebeius, Bacteroides coprocola, Peptostreptococcus stomatis, Weisella confusa, Dorea formicgene Dorea formicigenerans, Streptococcus parasanguinis, Coprococcus comes, Alistipes shahii, Lactococcus lactis, Bacteroides uniformis (Bacteroides uniformis), Dialister pneumosintes, Bacteroides intestinalis, Bacteroides thetaiotaomicron, Veillonella dispar, Odoribacter splanchnicus, Parabacteroides goldsteinii, Haemophilus parainfluenzae, Parabacteroides merdae, Ruminococcus bicirculans , Lachnospiraceae bacterium, Lactobacillus ruminis, Fusobacterium necrophorum, and Streptococcus salivarius can be included as biomarkers for colorectal cancer diagnosis. there is.
구체적으로, 상기 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis), 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus), 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura), 프레보텔라 코프리(Prevotella copri), 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius), 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans), 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 및 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola)는 정상 대조군 대비 대장암에서 풍부도가 유의적으로 감소하는 반면, 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis), 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa), 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans), 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis), 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes), 알리스티페스 샤히(Alistipes shahii), 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis), 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis), 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes), 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis), 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron), 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar), 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus), 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii), 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae), 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae), 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis), 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius)는 정상 대조군 대비 대장암에서 풍부도가 유의적으로 증가하는 것을 특징으로 할 수 있다.Specifically, the Alistipes putredinis, Bacteoides ovatus, Trichuris trichiura, Prevotella copri, and Bacteroides plebe The abundance of Bacteroides plebeius, Ruminococcus bicirculans, Lachnospiraceae bacterium, and Bacteroides coprocola was significantly higher in colon cancer compared to normal controls. While decreasing, Peptostreptococcus stomatis, Weisella confusa, Dorea formicigenerans, Streptococcus parasanguinis, and Coprococcus comemes ( Coprococcus comes), Alistipes shahii, Lactococcus lactis, Bacteroides uniformis, Dialister pneumosintes, Bacteroides intestinaris (Bacteroides intestinalis), Bacteroides thetaiotaomicron, Veillonella dispar, Odoribacter splanchnicus, Parabacteroides goldsteinii, Haemophilus Haemophilus parainfluenzae, Parabacteroides merdae, Lactobacillus ruminis, Fusobacterium necrophorum, and Streptococcus salivarius compared to the normal control group. Colon cancer can be characterized by a significant increase in abundance.
미생물총 불균형 분석을 위한 LEfSE의 선형 판별 분석 또는, 분류학적 및 기능적 프로파일(STAMP v2) 소프트웨어의 통계 분석 결과에서 나타난 바와 같이, 이러한 상기 선발된 미생물들의 상대적 풍부도에 배수 차이(fold change) 값이 이들 미생물들이 바이오마커로써 활용될 수 있음을 뒷받침한다.As shown in the linear discriminant analysis of LEfSE for microbiota imbalance analysis or the statistical analysis results of Taxonomic and Functional Profile (STAMP v2) software, there is a fold change value in the relative abundance of these selected microorganisms. This supports the idea that these microorganisms can be used as biomarkers.
본 발명의 일 예시적 구현예로써, 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis) 종, 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus) 종, 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura) 종, 프레보텔라 코프리(Prevotella copri) 종, 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius) 종, 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola) 종, 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis) 종, 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa) 종, 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans) 종, 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis) 종, 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes) 종, 알리스티페스 샤히(Alistipes shahii) 종, 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis) 종, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종, 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes) 종, 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis) 종, 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron) 종, 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar) 종, 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus) 종, 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii) 종, 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae) 종, 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae) 종, 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans) 종, 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 종, 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis) 종, 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 종 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius) 종으로 이루어진 미생물 중 적어도 어느 하나 이상의 미생물을 검출하는 제제를 포함하는 대장암 진단용 조성물에 관한 것이다.As an exemplary embodiment of the present invention, Alistipes putredinis species, Bacteoides ovatus species, Trichuris trichiura species, Prevotella copri ( Prevotella copri) species, Bacteroides plebeius species, Bacteroides coprocola species, Peptostreptococcus stomatis species, Weisella confusa species, Dorea formicigenerans spp., Streptococcus parasanguinis spp., Coprococcus comes spp., Alistipes shahii spp., Lactococcus lactis. lactis species, Bacteroides uniformis species, Dialister pneumosintes species, Bacteroides intestinalis species, Bacteroides thetaiotaomicron (Bacteroides) thetaiotaomicron spp., Veillonella dispar spp., Odoribacter splanchnicus spp., Parabacteroides goldsteinii spp., Haemophilus parainfluenzae spp., Parabacterioi Parabacteroides merdae spp., Ruminococcus bicirculans spp., Lachnospiraceae bacterium spp., Lactobacillus ruminis spp., Fusobacterium necroporum Necrophorum species and Streptococcus salivarius species. The present invention relates to a composition for diagnosing colon cancer comprising an agent for detecting at least one microorganism.
본 발명의 일 예시적 구현예로써, 박테로이데스(Bacteroides) 속, 패칼리박테리움(Faecalibacterium) 속, 라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium) 속, 메가모나스(Megamonas) 속, 아가토박터(Agathobacter) 속, 에스케리키아/시겔라(Escherichia/Shigella) 속, 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속, 콜린셀라(Collinsella) 속, 유박테리움_코프로스타놀리제네스(Eubacterium_coprostanoligenes) 속, 스트렙토코커스(Streptococcus) 속 알리스티페스(Alistipes) 속, 비피도박테리움(Bifidobacterium) 속, 프레보텔라(Prevotella) 속, 엔테로코커스(Enterococcus) 속, 클레브시엘라(Klebsiella) 속, 라크노스피라과(Lachnospiraceae) 속, 루미노코커스(Ruminococcus) 속, 도레아(Dorea) 속, 파라박테로이드(Parabacteroides) 속, 포르피로모나스(Porphyromonas) 속 및 베일로넬라(Veillonella) 속 중 적어도 어느 하나 이상의 미생물을 검출하는 제제를 추가로 포함할 수 있다.As an exemplary embodiment of the present invention, Bacteroides genus, Faecalibacterium genus, Lachnoclostridium genus, Megamonas genus, Agathobacter Genus, Escherichia/Shigella genus, Parabacteroides genus, Collinsella genus, Eubacterium_coprostanoligenes genus, Streptococcus Genus Alistipes, Bifidobacterium, Prevotella, Enterococcus, Klebsiella, Lachnospiraceae, Add an agent that detects at least one of the genera Ruminococcus, Dorea, Parabacteroides, Porphyromonas, and Veillonella. It can be included as .
상기 목적을 달성하기 위한 다른 양태로서, 본 발명은 대장암 진단용 조성물을 포함하는 대장암 진단용 키트를 제공한다.In another aspect for achieving the above object, the present invention provides a kit for diagnosing colon cancer, including a composition for diagnosing colon cancer.
본 발명의 용어 "대장암 진단용 키트"는 대장암 진단용 조성물이 포함된 키트를 의미하는 것으로, 상기 키트는 상기 진단용 조성물 이외에도 진단에 필요한 키트를 사용하기 위한 방법이 기재된 설명서를 더 포함할 수 있다.The term "colon cancer diagnostic kit" of the present invention refers to a kit containing a composition for colon cancer diagnosis, and the kit may further include instructions describing a method for using the kit necessary for diagnosis in addition to the diagnostic composition.
본 발명의 일 예시로써, 상기 키트는 정상인 유래 샘플과 비교하여 종 수준에서 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis), 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa), 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans), 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis), 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes), 알리스티페스 샤히(Alistipes shahii), 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis), 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis), 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes), 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis), 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron), 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar), 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus), 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii), 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae), 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae), 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis), 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius)의 풍부도가 증가되어 있고, 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis), 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus), 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura), 프레보텔라 코프리(Prevotella copri), 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius), 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans), 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 및 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola)의 풍부도가 감소되어 있는 경우 대장암으로 진단하는 것일 수 있다.As an example of the present invention, the kit is used to detect Peptostreptococcus stomatis, Weisella confusa, Dorea formicigenerans, and streptocysts at the species level compared to samples derived from normal people. Streptococcus parasanguinis, Coprococcus comes, Alistipes shahii, Lactococcus lactis, Bacteroides uniformis, dialister Dialister pneumosintes, Bacteroides intestinalis, Bacteroides thetaiotaomicron, Veillonella dispar, Odoribacter splanchnicus splanchnicus, Parabacteroides goldsteinii, Haemophilus parainfluenzae, Parabacteroides merdae, Lactobacillus ruminis, Fusobacterium necrophorum) and Streptococcus salivarius, the abundance of which is increased, Alistipes putredinis, Bacteoides ovatus, Trichuris trichiura, Prevotella copri, Bacteroides plebeius, Ruminococcus bicirculans, Lachnospiraceae bacterium and Bacteroides If the abundance of coprocola is reduced, colon cancer may be diagnosed.
본 발명의 일 예시로써, 상기 키트는 정상인 유래 샘플과 비교하여 속 수준에서 에스케리키아/시겔라(Escherichia/Shigella), 파라박테로이데스(Parabacteroides), 콜린셀라(Collinsella), 유박테리움_코프로스타놀리제네스(Eubacterium_coprostanoligenes), 스트렙토코커스(Streptococcus), 알리스티페스(Alistipes), 비피도박테리움(Bifidobacterium), 엔테로코커스(Enterococcus), 도레아(Dorea), 파라박테로이드(Parabacteroides), 포르피로모나스(Porphyromonas) 및 베일로넬라(Veillonella)의 풍부도가 증가되어 있고, 박테로이데스(Bacteroides), 패칼리박테리움(Faecalibacterium), 라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium), 메가모나스(Megamonas), 클레브시엘라(Klebsiella), 라크노스피라과(Lachnospiraceae), 루미노코커스(Ruminococcus), 프레보텔라(Prevotella) 및 아가토박터(Agathobacter)의 풍부도가 감소되어 있는 경우 대장암으로 진단하는 것일 수 있다.As an example of the present invention, the kit is used to compare Escherichia/Shigella, Parabacteroides, Collinsella, and Eubacterium_koff at the genus level compared to samples derived from normal people. Eubacterium_coprostanoligenes, Streptococcus, Alistipes, Bifidobacterium, Enterococcus, Dorea, Parabacteroides, Porphyro The abundance of Porphyromonas and Veillonella is increased, and Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, and Cl. Colon cancer may be diagnosed when the abundance of Klebsiella, Lachnospiraceae, Ruminococcus, Prevotella, and Agathobacter is reduced. .
상기 목적을 달성하기 위한 다른 양태로서, 본 발명은 대장암 진단을 위한 정보제공방법을 제공한다.As another aspect for achieving the above object, the present invention provides a method for providing information for diagnosing colon cancer.
상기 정보제공방법은 (a) 생물학적 시료로부터 대조군 대비 대강암 환자에서 풍부도가 유의하게 변화된 미생물 종류의 풍부도를 확인하는 단계; 및 (b)상기 풍부도를 대조군 시료 내 미생물의 풍부도와 비교하는 단계를 포함한다.The information provision method includes the steps of (a) confirming the abundance of microbial species whose abundance was significantly changed in cancer patients compared to the control group from biological samples; and (b) comparing the abundance with the abundance of microorganisms in a control sample.
본 발명의 일 예시로써, 상기 '대조군 대비 대장암 환자에서 풍부도가 유의하게 변화된 미생물 종류'는 종 수준에서 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis), 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus), 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura), 프레보텔라 코프리(Prevotella copri), 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius), 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola), 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis), 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa), 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans), 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis), 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes), 알리스티페스 샤히(Alistipes shahii), 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis), 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis), 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes), 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis), 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron), 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar), 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus), 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii), 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae), 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae), 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans), 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium), 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis), 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius)이며, 속 수준에서는 박테로이데스(Bacteroides), 패칼리박테리움(Faecalibacterium), 라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium), 메가모나스(Megamonas), 아가토박터(Agathobacter), 에스케리키아/시겔라(Escherichia/Shigella), 파라박테로이데스(Parabacteroides), 콜린셀라(Collinsella), 유박테리움_코프로스타놀리제네스(Eubacterium_coprostanoligenes), 스트렙토코커스(Streptococcus), 알리스티페스(Alistipes), 비피도박테리움(Bifidobacterium), 엔테로코커스(Enterococcus), 클레브시엘라(Klebsiella), 라크노스피라과(Lachnospiraceae), 루미노코커스(Ruminococcus), 프레보텔라(Prevotella), 도레아(Dorea), 파라박테로이드(Parabacteroides), 포르피로모나스(Porphyromonas) 및 베일로넬라(Veillonella)으로 이루어진 군으로부터 선택된 하나 이상을 포함할 수 있다.As an example of the present invention, the 'types of microorganisms whose abundance was significantly changed in colorectal cancer patients compared to the control group' are Alistipes putredinis, Bacteoides ovatus, and Tree at the species level. Trichuris trichiura, Prevotella copri, Bacteroides plebeius, Bacteroides coprocola, Peptostreptococcus stomatis , Weisella confusa, Dorea formicigenerans, Streptococcus parasanguinis, Coprococcus comes, Alistipes shahii, Lactococcus lactis, Bacteroides uniformis, Dialister pneumosintes, Bacteroides intestinalis, Bacteroides thetaiotaomicron (Bacteroides thetaiotaomicron), Veillonella dispar, Odoribacter splanchnicus, Parabacteroides goldsteinii, Haemophilus parainfluenzae, Parabacteroides merde (Parabacteroides merdae), Ruminococcus bicirculans, Lachnospiraceae bacterium, Lactobacillus ruminis, Fusobacterium necrophorum and Streptococcus salivarius. (Streptococcus salivarius), and at the genus level, Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, Agathobacter, Escherichia/ Escherichia/Shigella, Parabacteroides, Collinsella, Eubacterium_coprostanoligenes, Streptococcus, Alistipes, Bifidobacterium Bifidobacterium, Enterococcus, Klebsiella, Lachnospiraceae, Ruminococcus, Prevotella, Dorea, Parabacteroids It may include one or more selected from the group consisting of (Parabacteroides), Porphyromonas, and Veillonella.
상기 생물학적 시료로부터 특정 미생물 종류의 풍부도를 확인하는 단계는 생물학적 시료로부터 DNA를 추출하여 미생물의 풍부도를 분석하는 것이다.The step of confirming the abundance of specific types of microorganisms from the biological sample involves extracting DNA from the biological sample and analyzing the abundance of the microorganisms.
본 발명의 일 예시로써, (a) 단계는 본 발명의 일 예시에 따른 상기 미생물 검출 제제를 이용하여 분변 내 미생물의 풍부도를 분석하는 단계일 수 있으며, 예를 들어 상기 미생물로부터 DNA를 추출하여 16S rRNA에 대한 PCR 프라이머 세트를 이용하는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.As an example of the present invention, step (a) may be a step of analyzing the abundance of microorganisms in feces using the microorganism detection agent according to an example of the present invention, for example, by extracting DNA from the microorganisms. A PCR primer set for 16S rRNA may be used, but is not limited thereto.
본 발명의 일 예시로써, (b) 단계는 상기 (a) 단계의 풍부도 분석 결과를 정상 대조군과 비교하는 단계로서, 종 수준에서 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis), 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa), 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans), 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis), 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes), 알리스티페스 샤히(Alistipes shahii), 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis), 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis), 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes), 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis), 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron), 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar), 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus), 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii), 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae), 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae), 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis), 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius)의 풍부도가 증가되어 있고, 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis), 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus), 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura), 프레보텔라 코프리(Prevotella copri), 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius), 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans), 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 및 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola)의 풍부도가 감소되어 있는 경우 대장암 또는 대장암이 발병할 위험성이 있는 것으로 진단할 수 있다.As an example of the present invention, step (b) is a step of comparing the abundance analysis results of step (a) with the normal control, and at the species level, Peptostreptococcus stomatis and Weisella confusa confusa), Dorea formicigenerans, Streptococcus parasanguinis, Coprococcus comes, Alistipes shahii, Lactococcus lactis ), Bacteroides uniformis, Dialister pneumosintes, Bacteroides intestinalis, Bacteroides thetaiotaomicron, Bailo Veillonella dispar, Odoribacter splanchnicus, Parabacteroides goldsteinii, Haemophilus parainfluenzae, Parabacteroides merdae, Lactobacillus There is an increased abundance of Lactobacillus ruminis, Fusobacterium necrophorum and Streptococcus salivarius, Alistipes putredinis and Bacteroides ovatus. (Bacteoides ovatus), Trichuris trichiura, Prevotella copri, Bacteroides plebeius, Ruminococcus bicirculans, Lachnospira If the abundance of Lachnospiraceae bacterium and Bacteroides coprocola is reduced, it can be diagnosed as being at risk of developing colon cancer or colorectal cancer.
본 발명의 일 예시로써, (b) 단계는 상기 (a) 단계의 풍부도 분석 결과를 정상 대조군과 비교하는 단계로서, 상기 특정 미생물 종의 풍부도를 분석하는 것뿐만 아니라, 추가적으로 속 수준에서 에스케리키아/시겔라(Escherichia/Shigella), 파라박테로이데스(Parabacteroides), 콜린셀라(Collinsella), 유박테리움_코프로스타놀리제네스(Eubacterium_coprostanoligenes), 스트렙토코커스(Streptococcus), 알리스티페스(Alistipes), 비피도박테리움(Bifidobacterium), 엔테로코커스(Enterococcus), 도레아(Dorea), 파라박테로이드(Parabacteroides), 포르피로모나스(Porphyromonas) 및 베일로넬라(Veillonella)의 풍부도가 증가되어 있고, 박테로이데스(Bacteroides), 패칼리박테리움(Faecalibacterium), 라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium), 메가모나스(Megamonas), 클레브시엘라(Klebsiella), 라크노스피라과(Lachnospiraceae), 루미노코커스(Ruminococcus), 프레보텔라(Prevotella) 및 아가토박터(Agathobacter)의 풍부도가 감소되어 있는 경우 대장암 또는 대장암이 발병할 위험성이 있는 것으로 진단할 수 있다.As an example of the present invention, step (b) is a step of comparing the abundance analysis results of step (a) with the normal control group, and not only analyzes the abundance of the specific microbial species, but also analyzes the abundance of S at the genus level. Escherichia/Shigella, Parabacteroides, Collinsella, Eubacterium_coprostanoligenes, Streptococcus, Alistipes , the abundance of Bifidobacterium, Enterococcus, Dorea, Parabacteroides, Porphyromonas, and Veillonella is increased. Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, Klebsiella, Lachnospiraceae, Ruminococcus , if the abundance of Prevotella and Agathobacter is reduced, it can be diagnosed as having colon cancer or a risk of developing colon cancer.
본 발명의 용어 "생물학적 시료"는 개체로부터 얻어지거나 개체로부터 유래된 임의의 물질, 생물학적 체액, 조직 또는 세포를 의미하는 것으로, 예를 들면, 전혈(whole blood), 백혈구(leukocytes), 말초혈액 단핵 세포(peripheral blood mononuclear cells), 백혈구 연층(buffy coat), 혈장(plasma), 혈청(serum), 객담(sputum), 눈물(tears), 점액(mucus), 세비액(nasal washes), 비강 흡인물(nasal aspirate), 호흡(breath), 소변(urine), 분변(feces), 정액(semen), 침(saliva), 복강 세척액(peritoneal washings), 복수(ascites), 낭종액(cystic fluid), 뇌척수막 액(meningeal fluid), 양수(amniotic fluid), 선액(glandular fluid), 췌장액(pancreatic fluid), 림프액(lymph fluid), 흉수(pleural fluid), 유두 흡인물(nipple aspirate), 기관지 흡인물(bronchial aspirate), 활액(synovial fluid), 관절 흡인물(joint aspirate), 기관 분비물(organ secretions), 세포(cell), 세포 추출물(cell extract) 또는 뇌척수액(cerebrospinal fluid)을 포함할 수 있지만, 바람직하게는 진단 대상으로부터 비침습적으로 채취한 병리조직학적 검사용 액체 생검, 예를 들면, 진단 대상의 조직, 세포, 혈액, 혈청, 혈장, 타액, 객담, 복수(ascites) 또는 분변 등일 수 있다. 본 발명의 일 예시로써, 진단 대상으로부터 채취한 분변일 수 있다. The term "biological sample" of the present invention refers to any material, biological fluid, tissue or cell obtained from or derived from an individual, for example, whole blood, leukocytes, peripheral blood mononuclear cells. Peripheral blood mononuclear cells, buffy coat, plasma, serum, sputum, tears, mucus, nasal washes, nasal aspirate (nasal aspirate, breath, urine, feces, semen, saliva, peritoneal washings, ascites, cystic fluid, meninges) meningeal fluid, amniotic fluid, glandular fluid, pancreatic fluid, lymph fluid, pleural fluid, nipple aspirate, bronchial aspirate ), synovial fluid, joint aspirate, organ secretions, cells, cell extract, or cerebrospinal fluid, but is preferably used for diagnosis. It may be a liquid biopsy for histopathological examination noninvasively collected from a subject, for example, tissue, cells, blood, serum, plasma, saliva, sputum, ascites, or feces of the subject to be diagnosed. As an example of the present invention, it may be feces collected from a diagnostic subject.
상기 목적을 달성하기 위한 다른 양태로서, 본 발명은 대장암 치료, 개선 또는 예방을 위한 후보 약물의 선정 방법을 제공한다.As another aspect for achieving the above object, the present invention provides a method for selecting a candidate drug for treating, improving, or preventing colon cancer.
상기 방법은, (a) 대장암의 치료, 개선 또는 예방을 위한 후보 약물을 처리하기 전 대상으로부터 수득한 생물학적 시료에서 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis) 종, 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus) 종, 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura) 종, 프레보텔라 코프리(Prevotella copri) 종, 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius) 종, 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola) 종, 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis) 종, 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa) 종, 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans) 종, 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis) 종, 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes) 종, 알리스티페스 샤히(Alistipes shahii) 종, 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis) 종, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종, 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes) 종, 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis) 종, 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron) 종, 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar) 종, 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus) 종, 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii) 종, 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae) 종, 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae) 종, 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans) 종, 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 종, 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis) 종, 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 종 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius) 종 중 적어도 어느 하나 이상의 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계; The method includes: (a) Alistipes putredinis species and Bacteoides ovatus in a biological sample obtained from a subject prior to treatment with a candidate drug for the treatment, amelioration or prevention of colorectal cancer; ) species, Trichuris trichiura species, Prevotella copri species, Bacteroides plebeius species, Bacteroides coprocola species, Pepto Streptococcus stomatis spp., Weisella confusa spp., Dorea formicigenerans spp., Streptococcus parasanguinis spp., Coprococcus spp. comes) species, Alistipes shahii species, Lactococcus lactis species, Bacteroides uniformis species, Dialister pneumosintes species, Bacteroides Bacteroides intestinalis spp., Bacteroides thetaiotaomicron spp., Veillonella dispar spp., Odoribacter splanchnicus spp., Parabacteroides Parabacteroides goldsteinii spp., Haemophilus parainfluenzae spp., Parabacteroides merdae spp., Ruminococcus bicirculans spp., Lachnospiraceae bacterium Analyzing the abundance of at least one microorganism among the species, Lactobacillus ruminis species, Fusobacterium necrophorum species, and Streptococcus salivarius species;
(b) 상기 후보 약물을 처리 후 대상으로부터 수득한 생물학적 시료에서 상기 (a) 단계의 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계; 및(b) analyzing the abundance of microorganisms in step (a) in a biological sample obtained from the subject after treatment with the candidate drug; and
(c) 상기 (a) 단계에서 분석된 미생물 풍부도와 (b) 단계에서 분석된 미생물의 풍부도를 비교함으로써, 후보 약물을 스크리닝 하는 단계; 를 포함할 수 있다.(c) screening candidate drugs by comparing the abundance of microorganisms analyzed in step (a) with the abundance of microorganisms analyzed in step (b); may include.
여기서 상기 (a) 단계 및 (b) 단계에서의 미생물의 풍부도를 분석하는 단계는, 앞서, 대장암 진단을 위한 정보제공방법에서 언급한 바와 같다.Here, the step of analyzing the abundance of microorganisms in steps (a) and (b) is the same as previously mentioned in the information provision method for colon cancer diagnosis.
본 발명에 있어서, 상기 후보 약물에는 그 종류에 제한이 없고, 일 예로, 천연물, 화합물, 생체 물질, 프리바이오틱스 등 의약, 기능성 식품 소재를 모두 포함할 수 있다. In the present invention, the type of candidate drug is not limited and may include, for example, natural products, compounds, biological materials, prebiotics, and other pharmaceutical and functional food materials.
상기 목적을 달성하기 위한 다른 양태로서, 본 발명은 대장암 치료 반응의 예측 또는 모니터링 방법을 제공한다.In another aspect for achieving the above object, the present invention provides a method for predicting or monitoring response to treatment of colon cancer.
상기 방법은, (a) 대장암 환자로부터 수득한 생물학적 시료에서 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis) 종, 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus) 종, 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura) 종, 프레보텔라 코프리(Prevotella copri) 종, 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius) 종, 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola) 종, 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis) 종, 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa) 종, 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans) 종, 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis) 종, 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes) 종, 알리스티페스 샤히(Alistipes shahii) 종, 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis) 종, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종, 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes) 종, 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis) 종, 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron) 종, 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar) 종, 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus) 종, 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii) 종, 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae) 종, 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae) 종, 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans) 종, 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 종, 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis) 종, 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 종 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius) 종 중 적어도 어느 하나 이상의 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계; The method includes: (a) Alistipes putredinis species, Bacteoides ovatus species, Trichuris trichiura species, in biological samples obtained from colon cancer patients; Prevotella copri spp., Bacteroides plebeius spp., Bacteroides coprocola spp., Peptostreptococcus stomatis spp., Weissella confusa (Weisella confusa) species, Dorea formicigenerans species, Streptococcus parasanguinis species, Coprococcus comes species, Alistipes shahii species, Lactococcus lactis spp., Bacteroides uniformis spp., Dialister pneumosintes spp., Bacteroides intestinalis spp., Bacteroides spp. Bacteroides thetaiotaomicron spp., Veillonella dispar spp., Odoribacter splanchnicus spp., Parabacteroides goldsteinii spp., Haemophilus parainfluenzae ) species, Parabacteroides merdae species, Ruminococcus bicirculans species, Lachnospiraceae bacterium species, Lactobacillus ruminis species, Fusovac Analyzing the abundance of at least one microorganism among Fusobacterium necrophorum species and Streptococcus salivarius species;
(b) 대장암 치료 후 환자로부터 수득한 생물학적 시료에서 상기(a) 단계의 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계; 및(b) analyzing the abundance of microorganisms in step (a) in a biological sample obtained from a patient after colon cancer treatment; and
(c) 상기 (a) 단계에서 분석된 미생물 풍부도와 (b) 단계에서 분석된 미생물의 풍부도를 비교함으로써, 치료 반응을 예측, 평가 또는 모니터링 하는 단계; 를 포함할 수 있다.(c) predicting, evaluating or monitoring treatment response by comparing the abundance of microorganisms analyzed in step (a) with the abundance of microorganisms analyzed in step (b); may include.
대장암 발병, 진행 단계에 따라 적절한 치료법의 제시와 평가, 치료 계획의 수립이 중요한데, 본 발명에 따른 미생물들의 풍부도를 환자 시료에서 분석함으로써, 환자의 치료 반응을 정확도 높게 예측, 모니터링할 수 있다.It is important to suggest and evaluate appropriate treatments and establish treatment plans depending on the stage of colon cancer onset and progression. By analyzing the abundance of microorganisms in patient samples according to the present invention, the patient's treatment response can be predicted and monitored with high accuracy. .
구체적으로, 목적한 대장암의 치료 전과 후의 환자 시료 내 바이오마커 미생물들의 풍부도를 분석하고 비교함으로써, 해당 대장암 치료가 치료 반응이 양성, 또는 음성으로 나타나는지를 평가, 모니터링할 수 있으며, 향후 치료 반응을 예측할 수도 있다. Specifically, by analyzing and comparing the abundance of biomarker microorganisms in patient samples before and after the desired colon cancer treatment, it is possible to evaluate and monitor whether the colon cancer treatment results in a positive or negative treatment response, and future treatment. You can also predict reactions.
상기 목적을 달성하기 위한 다른 양태로서, 본 발명은 대장암 치료, 개선 또는 예방을 위한 프로바이오틱스 조성물을 제공한다.In another aspect for achieving the above object, the present invention provides a probiotic composition for treating, improving or preventing colon cancer.
본 발명의 실시예에서 대조군 대비 대장암 환자군에서 풍부도가 감소된 미생물들에 대해서는, 대장 내 풍부도 증진을 통해 대장암 치료, 개선 또는 예방이 가능하다. 따라서, 본 발명은 대장암 환자군에서 정상 대조군 대비 풍부도가 감소된 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis) 종, 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus) 종, 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura) 종, 프레보텔라 코프리(Prevotella copri) 종, 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius) 종, 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola) 종, 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans) 종, 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium), 박테로이데스(Bacteroides) 속, 패칼리박테리움(Faecalibacterium) 속, 라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium) 속, 메가모나스(Megamonas) 속, 아가토박터(Agatobacter) 속, 다이얼리스터(Dialister) 속, 후시카테니박터(Fusicatenibacter) 속, 라크노스피라(Lachnospira) 속, 클레브시엘라(Klebsiella) 속, 라크노스피라과(Lachnospiraceae) 속, 루미노코커스(Ruminococcus) 속, 프레보텔라(Prevotella) 속 및 파라수테렐라(Parasutterella) 속 중 적어도 하나 이상의 미생물을 포함하는 대장암 치료, 개선, 또는 예방을 위한 프로바이오틱스 조성물을 제공한다.In an embodiment of the present invention, it is possible to treat, improve or prevent colon cancer by increasing the abundance of microorganisms in the colon cancer patient group compared to the control group by increasing the abundance in the colon. Therefore, the present invention provides Alistipes putredinis species, Bacteoides ovatus species, and Trichuris trichiura species whose abundance is reduced in the colon cancer patient group compared to the normal control group. , Prevotella copri spp., Bacteroides plebeius spp., Bacteroides coprocola spp., Ruminococcus bicirculans spp., Rachno. Lachnospiraceae bacterium, Bacteroides genus, Faecalibacterium genus, Lachnoclostridium genus, Megamonas genus, Agatobacter genus, Dialister genus, Fusicatenibacter genus, Lachnospira genus, Klebsiella genus, Lachnospiraceae genus, Ruminococcus genus, Pre A probiotic composition for treating, improving, or preventing colon cancer containing at least one microorganism of the Prevotella and Parasutterella genera is provided.
본 발명에서 "프로바이오틱스"는 건강에 이익을 제공하는 살아있는 미생물로 정의된다.In the present invention, “probiotics” are defined as live microorganisms that provide health benefits.
본 발명의 프로바이오틱스 조성물은 인체 또는 동물을 대상으로 하는 식품 또는 사료 조성물의 형태로 제공이 가능하고, 또는 대장암 예방, 치료 또는 개선을 위한 각종 의약외품, 의약품 조성물의 형태로도 제공 가능하다.The probiotic composition of the present invention can be provided in the form of a food or feed composition for humans or animals, or in the form of various quasi-drugs and pharmaceutical compositions for preventing, treating or improving colon cancer.
이하, 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 예시하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되는 것으로 해석되지 않는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail through examples. These examples are only for illustrating the present invention, and it will be obvious to those skilled in the art that the scope of the present invention should not be construed as limited by these examples.
본 발명에 따른 대장암 진단용 조성물 및 이를 이용한 대장암 진단을 위한 정보제공방법은 생물학적 시료로부터 바이오마커 미생물들의 풍부도를 분석 및 대조군과 비교함으로써 대장암의 발병 여부나 발병 가능성을 간편하고 정확하게 조기 진단할 수 있다.The composition for diagnosing colon cancer according to the present invention and the method for providing information for diagnosing colon cancer using the same provide simple and accurate early diagnosis of the occurrence or possibility of colon cancer by analyzing the abundance of biomarker microorganisms from biological samples and comparing them with the control group. can do.
도 1은 대장암 환자와 정상 대조군 사이의 베타 다양성을 나타내는 것으로, 가중된 UniFrac 거리의 주좌표 분석(PCoA, Principal coordinate analysis) 결과이다.
도 2는 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 대장암 환자와 정상 대조군 사이의 알파 다양성을 나타내는 것으로, ACE, Chao1, Observed, 필루(Pielou), 섀넌(Shannon), 심슨(Simpson)을 분석한 결과이다.
도 3은 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 대장암 환자와 정상 대조군 사이의 베타 다양성을 나타내는 것으로, 가중된 UniFrac 거리의 주좌표 분석(PCoA, Principal coordinate analysis) 결과이다.
도 4a는 대장암 환자와 정상 대조군 사이에 차이를 보이는 미생물 종류를 문(phylum), 과(family) 및 속(genus)의 분류 수준에서 분석한 결과이다.
도 4b는 대장암 환자와 정상 대조군 사이에 차이를 보이는 미생물 종류를 종(species)의 분류 수준에서 분석한 결과이다.
도 5는 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 대장암 환자와 정상 대조군 사이에 차이를 보이는 미생물 종류를 문(phylum)의 분류 수준에서 분석한 결과이다.
도 6은 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 대장암 환자와 정상 대조군 사이에 차이를 보이는 미생물 종류를 과(family)의 분류 수준에서 분석한 결과이다.
도 7a, 7b 및 7c는 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 대장암 환자와 정상 대조군 사이에 차이를 보이는 미생물 종류를 속(genus)의 분류 수준에서 분석한 결과이다.
도 8은 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 대장암 환자와 정상 대조군 사이에 차이를 보이는 미생물 종류를 종(species)의 분류 수준에서 분석한 결과이다.
도 9는 대장암 환자와 정상 대조군 간의 분류군의 계통발생적 관계를 나타내는 진화 파생도(Cladogram)이다.
도 10a 및 10b는 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 대장암 환자와 정상 대조군 간의 분류군의 계통발생적 관계를 나타내는 진화 파생도(Cladogram)이다.
도 11은 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 대장암 환자군의 장유형을 속(genus) 수준에서 나타낸 결과이다(1: 루미노코커스(Ruminococcus). 2: 박테로이데스(Bacteroides), 3: 프레보텔라(Prevotella)).
도 12는 대장암에서 증가(배수 차이>1) 및 감소(배수 차이<1))된 상위 선별 속(genus)에 대한 분기(diverging) 롤리팝 차트이다.
도 13은 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 대장암 환자 및 정상 대조군의 (A)-전체 집단, (B)-각 성별 간의 MDI 비교를 위한 상자 그림(Boxplot)이다.
도 14는 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 실험에서의 정상 대조군과 대장암 환자의 장유형 ET1, ET2, ET3의 MDI 비교를 위한 상자 그림(Boxplot)이다.
도 15는 대장암 환자 및 정상 대조군의 (A)-전체 집단, (B)-각 성별 간의 MDI 비교를 위한 상자 그림(Boxplot)이다.
도 16은 LDA 점수(>2.5)를 바탕으로 대장암 환자 및 정상 대조군 간에 차이를 보이는 미생물 기능 경로를 비교한 결과이다.Figure 1 shows the beta diversity between colon cancer patients and normal controls, and is the result of principal coordinate analysis (PCoA) of weighted UniFrac distances.
Figure 2 shows the alpha diversity between colon cancer patients and normal controls in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to correspond 1:1 between colon cancer patients and normal controls, and ACE, Chao1, Observed, and Pielou ), Shannon, and Simpson.
Figure 3 shows the beta diversity between colon cancer patients and normal controls in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to correspond 1:1 between colon cancer patients and normal controls, and principal coordinate analysis of the weighted UniFrac distance ( This is the result of PCoA (Principal coordinate analysis).
Figure 4a shows the results of analyzing the types of microorganisms that show differences between colon cancer patients and normal controls at the classification level of phylum, family, and genus.
Figure 4b shows the results of analyzing the types of microorganisms that show differences between colon cancer patients and normal controls at the species classification level.
Figure 5 analyzes the types of microorganisms that show differences between colon cancer patients and normal controls in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to correspond 1:1 between colon cancer patients and normal controls at the level of phylum classification. It is a result.
Figure 6 analyzes the types of microorganisms that show differences between colon cancer patients and normal controls in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to correspond 1:1 between colon cancer patients and normal controls at the level of family classification. It is a result.
Figures 7a, 7b, and 7c show the genus of the types of microorganisms that differ between colon cancer patients and normal controls in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to match 1:1 between colon cancer patients and normal controls. This is the result of analysis at the classification level.
Figure 8 analyzes the types of microorganisms that show differences between colon cancer patients and normal controls in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to correspond 1:1 between colon cancer patients and normal controls at the level of species classification. It is a result.
Figure 9 is an evolutionary cladogram showing the phylogenetic relationship of taxa between colon cancer patients and normal controls.
Figures 10a and 10b are evolutionary cladograms showing the phylogenetic relationships of taxa between colon cancer patients and normal controls in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to correspond 1:1 between colon cancer patients and normal controls. .
Figure 11 is a result showing the intestinal type of the colon cancer patient group at the genus level in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to correspond 1:1 between the colon cancer patient and the normal control group (1: Ruminococcus ( Ruminococcus), 2: Bacteroides, 3: Prevotella).
Figure 12 is a diverging Lollipop chart for the top selected genera that increased (fold difference >1) and decreased (fold difference <1) in colorectal cancer.
Figure 13 shows MDI comparison between (A) - the entire population and (B) - each gender of colon cancer patients and normal controls in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to correspond 1:1 between colon cancer patients and normal controls. This is a boxplot for .
Figure 14 is a boxplot for MDI comparison of intestinal types ET1, ET2, and ET3 of normal controls and colon cancer patients in an experiment in which the age and gender of the subjects were set to correspond 1:1 between colon cancer patients and normal controls. )am.
Figure 15 is a boxplot for comparison of MDI between (A) - the entire population of colorectal cancer patients and normal controls, and (B) - each gender.
Figure 16 shows the results of comparing microbial function pathways that show differences between colon cancer patients and normal controls based on LDA scores (>2.5).
이하, 본 발명을 하기 실시예를 통하여 보다 상세하게 설명한다. 그러나 이들 실시예는 본 발명을 예시적으로 설명하기 위한 것으로 본 발명의 범위가 이들 실시예만으로 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail through the following examples. However, these examples are for illustrative purposes only and the scope of the present invention is not limited to these examples.
실시예 1. 샘플 준비 및 시퀀싱 수행Example 1. Sample preparation and sequencing performed
1.1. 연구 집단 샘플 내 DNA 추출1.1. DNA extraction from study population samples
(1) 연구 피험자(1) Research subjects
1-1. 국립암센터(NCC) 병원, 대장암센터에서 363명의 대장암 환자 샘플을 수집하였으며, 그 중 61건의 용종과 7건의 기타 암은 제외하였다. 최종 분석에는 18~87세의 대장암 환자 295명이 포함되었다. 정상 대조군은 2개의 다른 연구 집단인 국립암센터의 암예방 진단센터 및 국제암연구소(IARC)와 국제협력 하에 한국농업과학원(NAS)에서 수행한 단면 연구(cross-sectional study)로부터 선택되었다. 561명의 피험자의 최종 샘플은 분석을 위해 295명의 대장암 환자와 266명의 정상 대조군으로 구성되었고, 모든 피험자의 서면 동의를 받았다. 모든 절차와 프로토콜은 NCC 기관심사위원회(승인번호: NCC2021-0181)와 보건복지부(승인번호: P01-201801-11-003)의 승인을 받았으며, WHO 국제임상시험등록 플랫폼(ICTRP) (http://apps.who.int/trialsearch/; 등록번호: KCT0002831)에 등록되었다.1-1. Samples from 363 colorectal cancer patients were collected at the National Cancer Center (NCC) Hospital, Colorectal Cancer Center, of which 61 polyps and 7 other types of cancer were excluded. The final analysis included 295 patients with colorectal cancer aged 18 to 87 years. Normal controls were selected from two different research groups: the Cancer Prevention and Diagnostic Center of the National Cancer Center and a cross-sectional study conducted by the Korea National Academy of Agricultural Sciences (NAS) under international cooperation with the International Agency for Research on Cancer (IARC). The final sample of 561 subjects consisted of 295 colorectal cancer patients and 266 normal controls for analysis, and written consent was obtained from all subjects. All procedures and protocols were approved by the NCC Institutional Review Board (approval number: NCC2021-0181) and the Ministry of Health and Welfare (approval number: P01-201801-11-003), and the WHO International Clinical Trial Registry Platform (ICTRP) (http:/ /apps.who.int/trialsearch/; registration number: KCT0002831).
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행하였다. 국립암센터(NCC) 병원, 대장암센터에서 363명의 대장암 환자 샘플을 수집하였으며, 그 중 66건의 용종과 10건의 기타 암은 제외하였다. 최종 분석에는 18~87세의 대장암 환자 287명이 포함되었다. 정상 대조군은 유럽 뉴클레오티드 아카이브(ENA) 저장소(등록번호: PRJEB33905)에 공개적으로 이용가능한 데이터 세트에서 선택되었다. MatchItR 패키지를 사용하여 1:1로 일치하는 대장암 환자군과 대조군을 선택하기 위해 연령과 성별에 따른 성향 점수 일치를 수행하였으며, 총 574명의 피험자의 최종 샘플은 분석을 위해 287명의 대장암 환자와 287명의 정상 대조군으로 구성되었다. 연구의 모든 절차와 프로토콜은 NCC의 기관 검토 위원회에 의해 승인되었다(승인 번호: NCC-1710880 및 NCC-2010371). 모든 피험자의 정보제공 서면동의를 받았다. 성별과 연령에 대한 메타데이터는 정상 대조군 코호트에 공개적으로 접근할 수 없었기 때문에, ENA에서 이용 가능한 890개의 샘플에 대한 성별 및 연령 변수를 얻기 위해 각 연구의 수석 조사관에게 연락했다. 그들의 연구 승인 정보와 서면 정보 동의에 대한 정보는 LimMY et al, 2021에서 확인할 수 있다.1-2. An additional experiment was conducted in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colon cancer patients and normal controls. Samples from 363 colorectal cancer patients were collected at the National Cancer Center (NCC) Hospital, Colorectal Cancer Center, of which 66 polyps and 10 other types of cancer were excluded. The final analysis included 287 patients with colorectal cancer aged 18 to 87 years. Normal controls were selected from publicly available data sets in the European Nucleotide Archive (ENA) repository (registration number: PRJEB33905). Propensity score matching according to age and gender was performed to select a 1:1 matched group of colorectal cancer patients and controls using the MatchItR package, and a final sample of 574 subjects was obtained for analysis, including 287 colorectal cancer patients and 287 controls. It consisted of a normal control group. All procedures and protocols of the study were approved by NCC's institutional review board (approval numbers: NCC-1710880 and NCC-2010371). Written informed consent was obtained from all subjects. Because metadata on gender and age were not publicly accessible for the normal control cohort, we contacted the principal investigator of each study to obtain gender and age variables for the 890 samples available in ENA. Information on their study approval and written informed consent can be found in LimMY et al, 2021.
(2) 샘플 수집 (2) Sample collection
1-1. 피험자로부터 수집된 대변 샘플은 DNA 추출 및 16S rRNA 유전자 시퀀싱을 위해 즉시 실험실로 전달되었다. 샘플 수집 및 DNA 추출방법은 두 연구 집단간에 약간 차이가 있다. 우선 NCC연구에서는 최대 10ml의 대변 샘플을 멸균 튜브 또는 OMNIgene GUT 튜브(DNA Genotek, Ontario, Canada)에 수집하였으며, 샘플은 12시간 이내에 실험실로 가져와서 즉시 -70 ℃에 보관하였다. DNA 추출은 QIAamp DNA Stool Kit(Qiagen, Valencia, CA, USA)를 사용하여 제조사의 프로토콜에 따라 수행되었다. 추출된 DNA는 Nanodrop 2000 분광광도계(Nanodrop Technologies, Wilmington, DE)를 사용하여 품질과 농도를 확인했다.1-1. Stool samples collected from subjects were immediately delivered to the laboratory for DNA extraction and 16S rRNA gene sequencing. Sample collection and DNA extraction methods differed slightly between the two study groups. First, in the NCC study, stool samples of up to 10 ml were collected in sterile tubes or OMNIgene GUT tubes (DNA Genotek, Ontario, Canada), and the samples were brought to the laboratory within 12 hours and immediately stored at -70 °C. DNA extraction was performed using the QIAamp DNA Stool Kit (Qiagen, Valencia, CA, USA) according to the manufacturer's protocol. The extracted DNA was checked for quality and concentration using a Nanodrop 2000 spectrophotometer (Nanodrop Technologies, Wilmington, DE).
또 다른 연구 집단인 NAS-IARC 단면 연구에서, 대변 샘플은 연구 당일 현장에서 수집되어 실험실로 전달되었으며, 각 샘플은 주걱으로 혼합하여 각 참가자별로 약 1-2g의 대변을 대변 핵산 튜브(Norgen Biotek Co., Thorold, ON, Canada)에 분취하였다. 샘플은 DNA 추출시까지 4 ℃에 보관되었고, 이로부터 1주일 이내에 PowerSoil® DNA Isolation Kit를 사용하여 각 샘플에서 박테리아 DNA를 추출하였다. 이렇게 추출된 DNA는 16S rRNA 유전자 시퀀싱 분석 때까지 -80℃에서 보관했다. 이후, 가변 영역 V3-V4를 포함하는 16S rRNA 앰플리콘은 NCC 및 NAS-IARC 연구 집단 모두에서 MiSeq™ 플랫폼(Illumina, San Diego, CA, USA)을 사용하여 시퀀싱되었다.In another study population, the NAS-IARC cross-sectional study, stool samples were collected on site and delivered to the laboratory on the day of the study, with each sample mixed with a spatula and approximately 1–2 g of stool for each participant placed in a stool nucleic acid tube (Norgen Biotek Co. ., Thorold, ON, Canada). Samples were stored at 4°C until DNA extraction, and bacterial DNA was extracted from each sample using the PowerSoil® DNA Isolation Kit within 1 week. The DNA extracted in this way was stored at -80°C until 16S rRNA gene sequencing analysis. Subsequently, 16S rRNA amplicons containing variable regions V3-V4 were sequenced using the MiSeq™ platform (Illumina, San Diego, CA, USA) in both the NCC and NAS-IARC study populations.
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서는 피험자로부터 수집된 대변 샘플은 DNA 추출 및 16S rRNA 유전자 시퀀싱을 위해 즉시 실험실로 전달되었다. 샘플 수집 및 DNA 추출방법은 두 연구 집단간에 약간 차이가 있다. 우선 NCC연구에서는 최대 10ml의 대변 샘플을 멸균 튜브 또는 OMNIgene GUT 튜브(DNA Genotek, Ontario, Canada)에 수집하였으며, 샘플은 12시간 이내에 실험실로 가져와서 즉시 -70 ℃에 보관하였다. DNA 추출은 QIAamp DNA Stool Kit(Qiagen, Valencia, CA, USA)를 사용하여 제조사의 프로토콜에 따라 수행되었다. 추출된 DNA는 Nanodrop 2000 분광광도계(Nanodrop Technologies, Wilmington, DE)를 사용하여 품질과 농도를 확인했다. 정상 대조군 코호트에서는, 참가자들은 제조업체의 지침에 따라 OMNIgene GUT 튜브 (DNA Genotek, 캐나다 오타와)를 사용하여 연구 후 48시간 이내에 집에서 대변 샘플을 수집했다. DNA는 QIAamp DNA 대변 미니 키트 (Qiagen, Hilden, Germany)를 사용하여 추출되었습니다. 추출된 DNA 샘플은 16S rRNA 유전자 염기서열 분석을 위한 추가 분석이 있을 때까지 -20°C에 보관되었다.1-2. In an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colon cancer patients and normal controls, stool samples collected from the subjects were immediately delivered to the laboratory for DNA extraction and 16S rRNA gene sequencing. Sample collection and DNA extraction methods differed slightly between the two study groups. First, in the NCC study, stool samples of up to 10 ml were collected in sterile tubes or OMNIgene GUT tubes (DNA Genotek, Ontario, Canada), and the samples were brought to the laboratory within 12 hours and immediately stored at -70 °C. DNA extraction was performed using the QIAamp DNA Stool Kit (Qiagen, Valencia, CA, USA) according to the manufacturer's protocol. The extracted DNA was checked for quality and concentration using a Nanodrop 2000 spectrophotometer (Nanodrop Technologies, Wilmington, DE). In the normal control cohort, participants collected stool samples at home within 48 hours of the study using OMNIgene GUT tubes (DNA Genotek, Ottawa, Canada) according to the manufacturer's instructions. DNA was extracted using the QIAamp DNA stool mini kit (Qiagen, Hilden, Germany). Extracted DNA samples were stored at -20°C until further analysis for 16S rRNA gene sequencing.
박테리아 16S rRNA 유전자의 초가변 영역 V3-V4를 포함하는 16S rRNA 앰플리콘은 NCC 연구의 경우, MiSeq™ 플랫폼(Illumina, San Diego, CA, USA)을 사용하여 시퀀싱되었다. 정상 대조군과 관련된 연구의 경우, 16S 메타게놈 시퀀싱 라이브러리 준비 일루미나 프로토콜(Illumina, San Diego, CA, USA)에 따라 V3-V4 초가변 영역의 라이브러리 구축이 수행되었다. 각 샘플의 앰플리콘 라이브러리는 등몰량으로 풀링되었으며 MiSeq 2 Х 300 기기(Illumina)를 사용하여 시퀀싱되었다.For NCC studies, 16S rRNA amplicons containing hypervariable regions V3-V4 of the bacterial 16S rRNA gene were sequenced using the MiSeq™ platform (Illumina, San Diego, CA, USA). For studies involving normal controls, library construction of the V3-V4 hypervariable region was performed according to the 16S metagenomic sequencing library preparation Illumina protocol (Illumina, San Diego, CA, USA). The amplicon library from each sample was pooled in equimolar amounts and sequenced using a MiSeq 2 Х 300 instrument (Illumina).
(3) 16S rRNA 유전자 시퀀싱(3) 16S rRNA gene sequencing
시퀀싱 리드는 PCR 생성물 각각에 대한 고유 바코드를 사용하여 정렬하였으며, 그 다음 바코드, 링커 및 프라이머 서열을 원래 시퀀싱 리드에서 제거하고 제거된 리드를 FLASH v 1.2.11을 사용하여 페어드-엔드 리드로 병합했다(merged). 각 연구 집단에서 얻은 페어드-엔드(정방향 및 역방향) 시퀀싱 리드로 구성된 미가공 FASTQ 파일을 병합하고 마이크로바이옴 분석을 위한 플러그인 기반 플랫폼인 QIIME2(Quantitative Insights Into Microbial Ecology)를 사용하여 생물정보학 분석을 수행하였다.Sequencing reads were aligned using unique barcodes for each PCR product, then barcodes, linker and primer sequences were removed from the original sequencing reads and the removed reads were merged into paired-end reads using FLASH v 1.2.11. Merged. Raw FASTQ files consisting of paired-end (forward and reverse) sequencing reads from each study population were merged and bioinformatics analysis was performed using Quantitative Insights Into Microbial Ecology (QIIME2), a plugin-based platform for microbiome analysis. did.
역다중화된(demultiplexed) 페어드-엔드 파일을 불러와 QIIME2 아티팩트 파일을 생성했다. DADA2 파이프라인은 QIIME v2.2021.4를 사용하여 저품질 리드, 모호한 리드, 키메라 리드, 탈복제(dereplicate) 시퀀스, 클러스터 시퀀스 및 키메라를 제거하는데 도움이 되는 미가공 시퀀스에 대한 품질 조절 단계를 수행하는 데 적용되었다. 최종적으로 앰플리콘 서열 변이체(ASV)(100% 정확한 서열 일치) 표 및 대표적인 서열 파일을 얻었으며, 표 파일을 기반으로 샘플링 정도(depth)를 식별하고, 알파 희박 곡선을 그렸다. 이러한 표 파일을 기반으로 샘플링 깊이를 식별하고 알파 희박화(rarefaction) 곡선을 그렸다. 분류학적 분류는 silva-138-99 참조 서열에 대해 classify-sklearn 패키지를 사용하는 나이브 베이즈 분류기(naive Bayes classifier)를 기반으로 수행되었다. 또한, 숙주 미토콘드리아 및 엽록체, 고세균, 진핵생물 및 지정되지 않은 리드값은 상대적인 풍부도를 계산하기 전에 필터링되었다. 미생물 조성은 분류학적 풍부도에서 계산된 값을 각 샘플에 대해 사전 처리된 리드 수로 나눈 값으로 정규화하여 상대적 풍부도를 얻었다. 분석은 문(phylum), 강(class), 목(order), 과(family), 속(genus) 및 종(species), 즉 6개의 분류 수준에서 수행되었다.Demultiplexed paired-end files were loaded to generate QIIME2 artifact files. The DADA2 pipeline was applied using QIIME v2.2021.4 to perform quality control steps on raw sequences that help remove low-quality reads, ambiguous reads, chimeric reads, dereplicate sequences, cluster sequences and chimeras. . Finally, a table of amplicon sequence variants (ASV) (100% exact sequence match) and a representative sequence file were obtained, and based on the table file, the sampling depth (depth) was identified and an alpha rarefaction curve was drawn. Based on these table files, the sampling depth was identified and an alpha rarefaction curve was drawn. Taxonomic classification was performed based on a naive Bayes classifier using the classify-sklearn package on the silva-138-99 reference sequence. Additionally, host mitochondria and chloroplasts, archaea, eukaryotes, and unspecified reads were filtered out before calculating relative abundance. Microbial composition was normalized by the value calculated from taxonomic abundance divided by the number of preprocessed reads for each sample to obtain relative abundance. The analysis was performed at six classification levels: phylum, class, order, family, genus and species.
1.2. 연구 집단 특성1.2. Study population characteristics
1-1. 연구 집단의 일반적인 특성은 표 1에 표시하였다. 대장암 환자 대비 대조군은 젊었으며(p<0.001), 대장암 환자 중 남성의 비율이 여성의 비율보다 높았고 대조군에서는 여성의 비율이 남성보다 높았다(p=0.003).1-1. General characteristics of the study population are shown in Table 1. Compared to colon cancer patients, the control group was younger (p<0.001), and among colon cancer patients, the proportion of men was higher than that of women, and in the control group, the proportion of women was higher than men (p=0.003).
p-값은 환자 및 대조군간의 차이를 나타내며, 연령은 스튜던트 t-test로, 다른 변수는 카이 제곱 분석으로 평가됨.The p-value indicates the difference between patients and controls, with age assessed by Student's t-test and other variables assessed by chi-square analysis.
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서의 연구 집단의 일반적인 특성은 표 2에 표시하였다. 대조군과 대장암 환자의 연령 또는 성별 비율에서 큰 차이가 없었다.1-2. An additional experiment was conducted in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colorectal cancer patients and normal controls. The general characteristics of the study group are shown in Table 2. There was no significant difference in age or gender ratio between the control group and the colon cancer patients.
p-값은 환자 및 대조군간의 차이를 나타내며, 스튜던트 t-test와 카이 제곱 분석으로 평가됨.The p-value indicates the difference between patients and controls, assessed by Student's t-test and chi-square analysis.
실시예 2. 정상 대조군 대비 대장암 환자의 미생물 다양성 확인Example 2. Confirmation of microbial diversity in colon cancer patients compared to normal controls
1-1. 미생물 다양성 분석은 샘플 내 다양성(알파 다양성) 및 샘플 간 다양성(베타 다양성)에 관해 수행되었다. 알파 다양성 관련하여, 풍부도, 섀넌, 균일성 및 필루-일률성의 4가지 지수가 계산되었다. 연령, 성별, 연구 센터 및 배치와 같은 공변량(covariates)에 대해 조정된 알파 다양성 측정의 평균 및 표준 오차를 계산하고, 일반 선형 혼합 모델을 사용하여 대장암 환자 및 대조군을 비교하였다. 다변량 분석에서 교란 효과를 줄이기 위해, 독립적인 두 연구에 따라 배치 변수를 고려했다. 베타 다양성 관련해서는, 가중치가 적용된 UniFrac, 가중치가 없는 UniFrac, Jaccard 및 Bray-Curtis의 4가지 거리 매트릭스(distance matrices)가 사용되었다. PERMANOVA는 베타 다양성 차이의 유의성(significance)을 관찰하는 데 사용되었다.1-1. Microbial diversity analysis was performed on diversity within samples (alpha diversity) and diversity between samples (beta diversity). Regarding alpha diversity, four indices were calculated: richness, Shannon, evenness and pilus-evenness. The means and standard errors of alpha diversity measures adjusted for covariates such as age, gender, study center, and placement were calculated and compared between colorectal cancer patients and controls using general linear mixed models. To reduce confounding effects in multivariate analysis, batch variables were considered according to two independent studies. Regarding beta diversity, four distance matrices were used: weighted UniFrac, unweighted UniFrac, Jaccard, and Bray-Curtis. PERMANOVA was used to observe the significance of beta diversity differences.
연령, 성별, 연구 센터 및 배치로 조정한 후, 대장암 환자와 대조군 사이에 알파 다양성 측정을 비교한 결과는 표 3에 나타내었다. 섀넌(Shannon)(p=0.001), 풍부도(richness)(p=0.007), 균등성(evenness)(p=0.033), Pilou-균등성(p=0.002)의 4가지 지표는 모두 정상 대조군보다 대장암 환자에서 유의하게 높았다. 남성의 경우, 대장암 환자에서 섀넌(p=0.002), 풍부도(p=0.008) 및 Pilou-균등성(p=0.004)가 대조군보다 유의하게 높았고, 여성의 경우 유의미한 차이가 없었다.Results comparing alpha diversity measures between colorectal cancer patients and controls, after adjusting for age, sex, study center, and placement, are shown in Table 3. All four indicators, Shannon (p=0.001), richness (p=0.007), evenness (p=0.033), and Pilou-evenness (p=0.002), were significantly higher in colorectal cancer than in normal controls. It was significantly higher in patients. In men, Shannon (p=0.002), richness (p=0.008), and Pilou-evenness (p=0.004) were significantly higher in colorectal cancer patients than in controls, while there was no significant difference in women.
베타 다양성 분석은 가중(weighted) UniFrac, 비가중 UniFrac, Jaccard 및 Bray-Curtis 거리의 네 가지 다양성 측정을 기반으로 수행되었다. 샘플링 깊이(depth)는 테이블 파일에서 8,040로 식별되었다. 4가지 거리 측정 모두 PERMANOVA 결과를 기반으로 대장암 환자와 대조군 사이의 미생물 구성에서 유의미한 차이를 나타냈다. 또한 가중된 UniFrac 거리를 기반으로 주 좌표 분석(PCoA)의 처음 세 가지 주요 좌표가 전체 미생물 다양성의 45.34%를 설명할 수 있음을 확인하였다(PERMANOVA p=0.001) (도 1).Beta diversity analysis was performed based on four diversity measures: weighted UniFrac, unweighted UniFrac, Jaccard, and Bray-Curtis distance. The sampling depth was identified as 8,040 in the table file. All four distance measurements showed significant differences in microbial composition between colorectal cancer patients and controls based on PERMANOVA results. Additionally, based on the weighted UniFrac distance, it was confirmed that the first three principal coordinates of principal coordinate analysis (PCoA) could explain 45.34% of the total microbial diversity (PERMANOVA p=0.001) (Figure 1).
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서도 미생물 다양성 분석은 표본 내 다양성(알파 다양성)과 표본 간 다양성(베타 다양성)을 측정하기 위해 수행되었다. 알파 다양성의 경우 6개의 지수, 즉 ACE, Chao1, Observed, 필루(Pielou), 섀넌(Shannon), 심슨(Simpson)을 계산했다. 베타 다양성의 경우 가중 UniFrac 거리 측정을 사용하여 거리 행렬을 구했으며 대장암 환자와 대조군 간의 미생물 구성을 시각화하기 위해 주좌표 분석(PCoA)을 수행했다. 베타 다양성 차이의 유의성을 관찰하기 위해 순열 다변량 분산 분석(PERMONOVA)을 사용했다. 1-2. In an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colorectal cancer patients and normal controls, microbial diversity analysis was performed to measure diversity within samples (alpha diversity) and diversity between samples (beta diversity). It has been done. For alpha diversity, six indices were calculated: ACE, Chao1, Observed, Pielou, Shannon, and Simpson. For beta diversity, the distance matrix was obtained using the weighted UniFrac distance measure, and principal coordinate analysis (PCoA) was performed to visualize the microbial composition between colorectal cancer patients and controls. Permutational multivariate analysis of variance (PERMONOVA) was used to observe the significance of beta diversity differences.
알파 다양성 분석 결과는 도 2에 나타낸 바와 같다. 대장암 환자와 대조군에서 6개의 항목이 유의미한 차이를 보이지 않았다(도 2).The results of alpha diversity analysis are shown in Figure 2. Six items showed no significant differences between colon cancer patients and the control group (Figure 2).
베타 다양성 분석은 가중된 UniFrac 거리를 기반으로 수행되었다. 측정한 결과 샘플링 깊이는 6,194로 확인되었다. PERMONOVA 테스트 결과는 대장암 환자와 대조군 사이의 미생물 구성에 상당한 차이가 있음을 나타낸다. 또한 가중 UniFrac 거리를 기반으로 한 PCoA의 처음 세 주요 좌표가 전체 미생물 다양성의 41.24%를 설명하며(PERMONOVA p=0.001), 이는 네 가지 거리 측정 중 가장 높았다(도 3).Beta diversity analysis was performed based on weighted UniFrac distances. As a result of the measurement, the sampling depth was confirmed to be 6,194. PERMONOVA test results indicate significant differences in microbial composition between colorectal cancer patients and controls. Additionally, the first three principal coordinates of PCoA based on weighted UniFrac distances explained 41.24% of the total microbial diversity (PERMONOVA p=0.001), which was the highest among the four distance measures (Figure 3).
실시예 3. 대장암 환자-특이적 풍부도를 나타내는 미생물군 확인Example 3. Identification of microbial groups showing colon cancer patient-specific abundance
3.1. 특이적 풍부도 분석 및 진화 파생도(Cladogram) 분석3.1. Specific abundance analysis and evolutionary cladogram analysis
1-1. 효과 크기의 선형 판별(LEfSe) 분석은 문(phylum), 과(family), 속(genus) 및 종(species)의 분류 수준에 대해 암 상태에 따라 유의하게 다른 마이크로바이옴 속성을 추정하는 데 사용되었다. LEfSe는 선형 판별 분석(LDA)에 의해 결정된 효과 크기에 따라 통계적으로 유의한 표현형 분리에 대한 단변량 비모수 테스트(univariate nonparametric test)와 사후 우선 순위 지정을 결합한다. 기본 옵션으로 LEfSe의 Galaxy 시행(implementation)이 사용되었다. 2.0과 3.0의 특징을 구별하기 위한 대수 LDA 점수에 대한 임계값을 통해 차이를 평가하였다. 실바 특성 표(Silva feature table)는 진화 파생도를 표시하기 위해 실바(Silva) 데이터베이스를 기반으로 작성되었다.1-1. Linear discriminant of effect size (LEfSe) analysis was used to estimate microbiome properties that were significantly different across cancer status for taxonomic levels of phylum, family, genus, and species. It has been done. LEfSe combines a posteriori prioritization with univariate nonparametric tests for the separation of statistically significant phenotypes according to effect sizes determined by linear discriminant analysis (LDA). The Galaxy implementation of LEfSe was used as the default option. Differences were evaluated through a threshold value for the logarithmic LDA score to distinguish between features of 2.0 and 3.0. The Silva feature table was created based on the Silva database to display evolutionary derivation.
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서는 분류군의 차등 존재비 분석은 생물학적으로 관련된 차이의 식별을 용이하게 하기 위한 광범위한 가설 테스트, 탐색 플롯, 효과 크기 측정 및 신뢰 구간을 제공하는 도구인 분류학적 및 기능적 프로파일(STAMP v2) 소프트웨어의 통계 분석을 사용하여 수행되었다. 피쳐 테이블은 대장암 환자와 대조군 사이의 미생물 분류군의 계통 발생적 관계를 보여주는 클래도그램을 플롯하기 위한 입력 파일로 Silva 데이터베이스를 기반으로 준비되었다.1-2. In an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 in colorectal cancer patients and normal controls, differential abundance analysis of taxa was performed using extensive hypothesis testing, exploratory plots, and analysis to facilitate identification of biologically relevant differences. Statistical analysis was performed using Taxonomic and Functional Profiles (STAMP v2) software, a tool that provides effect size measurements and confidence intervals. A feature table was prepared based on the Silva database as an input file to plot a cladogram showing the phylogenetic relationships of microbial taxa between colorectal cancer patients and controls.
3.2 분류 수준별 대장암 환자-특이적 풍부도를 나타내는 미생물군 확인3.2 Identification of microbial groups showing colorectal cancer patient-specific abundance by classification level
1-1. LEfSe 분석을 위해, LDA 점수 임계값을 3.0으로 사용하여 문, 과, 속, 종의 분류 수준에 대해 대장암 환자와 대조군 사이에 특이적으로 풍부한 분류군을 규명하였다(표 4).1-1. For LEfSe analysis, an LDA score threshold of 3.0 was used to identify taxa that were specifically enriched between colorectal cancer patients and controls at the phylum, family, genus, and species levels (Table 4).
문(phylum) 수준에서, 박테로이데테스(Bacteroidetes, Bacteridota), 점액구균(Myxococcota) 및 클로로플렉시(Chloroflexi)는 대조군에서 풍부했으며, 데술포박테로타(Desulfobacterota), 푸소박테리아(Fusobacteria), 우미균류(Verrucomicrobia), 방선균(Actinobacteriota) 및 프로테오박테리아(Proteobacteria)는 대장암 환자에서 풍부한 것으로 나타났다(도 4a).At the phylum level, Bacteroidetes, Bacteridota, Myxococcota, and Chloroflexi were abundant in the control group, while Desulfobacterota, Fusobacteria, and Mycobacteria were abundant in the control group. (Verrucomicrobia), Actinobacteriota, and Proteobacteria were found to be abundant in colon cancer patients (Figure 4a).
과(family) 수준에서, 박테로이드과(Bacteroidaceae), 루미노코커스와(Ruminococcaceae) 및 셀레노모나다과 (Selenomonadaceae)는 대조군에서 풍부한 반면, 크리스텐센라과 (Christensenllaceae), 포르피로모나드과 (Porphyromonadaceae), 산성아미노구균과 (Acidaminococcaceae), 클로스트리디아과 (Clostridiaceae), 에리시펠라토클로스트리디아과 (Erysipelatoclostridiaceae), 에리시펠로트릭스과(Erysipelotrichaceae), 마리니필과 (Marinifilaceae), 무리바쿨라세과 (Muribaculaceae), 코포박테리아과 (Coppobacteriaceae), 무리바쿨라세과 (Muribaculaceae), 엔테로박테리움 코프로스타놀리제네스(Enterobacterium coprostanoligenes) 및 장내세균과(Enterobacteriaceae)는 대장암 환자에서 풍부함을 확인하였다(도 4a).At the family level, Bacteroidaceae, Ruminococcaceae, and Selenomonadaceae were abundant in controls, whereas Christensenllaceae, Porphyromonadaceae, and Acidinococciae were abundant in the control group. (Acidaminococcaceae), Clostridiaceae, Erysipelatoclostridiaceae, Erysipelotrichaceae, Marinifilaceae, Muribaculaceae, Coppobacteriaceae , Muribaculaceae, Enterobacterium coprostanoligenes, and Enterobacteriaceae were confirmed to be abundant in colon cancer patients (Figure 4a).
속(genus) 수준에서, 박테로이데스(Bacteroides), 패칼리박테리움(Faecalibacterium), 라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium), 메가모나스(Megamonas), 아가토박터(Agatobacter), 다이얼리스터(Dialister), 후시카테니박터(Fusicatenibacter), 라크노스피라(Lachnospira) 및 파라수테렐라(Parasutterella)는 대조군에서 풍부한 반면, NK4A214 그룹, 카티박테리움(Catibacterium), 락토바실러스(Lactobacillus), 리케넬라과 RC9(Rikenellaaceae RC9), 부티리시모나스(Butyricimonas), 파스코락토박테리움(Phascolarctobacterium), 헤모필루스(Haemophilus), 크리스텐세넬라세아과(Christensenellaceae), 무리바쿨라세과(Muribaculaceae), 클로스트리디움 센수(Clostridium sensu), 루미노코커스 토크(Ruminococcus torques), 알로프레보텔라(Alloprevotella), 홀데마넬라(Holdemanella), 파라프레보텔라(Paraprevotella), 엔테로박터(Enterobacter), 오실로스피라세아(Oscillospiraceae), 푸소박테리움(Fusobacterium), 엔테로코커스(Enterococcus), 베일로넬라(Veillonella), 스트렙토코커스(Streptococcus), 유박테리움 코프로스타놀리게네스(Eubacterium coprostanoligenes), 콜린셀라(Collinsella), 파라박테로이데스(Parabacteroides), 및 에스케리키아/시겔라 (Escherichia/Shigella)는 대장암에서 풍부한 것으로 확인되었다(도 4a).At the genus level, Bacteroides, Faecalibacterium, Lachnoclostridium, Megamonas, Agatobacter, Dialister, Fusicatenibacter, Lachnospira, and Parasutterella were abundant in the control group, whereas the NK4A214 group, Catibacterium, Lactobacillus, and Rikenellaaceae RC9 ), Butyricimonas, Phascolarctobacterium, Haemophilus, Christensenellaceae, Muribaculaceae, Clostridium sensu, Lumino Ruminococcus torques, Alloprevotella, Holdemanella, Paraprevotella, Enterobacter, Oscillospiraceae, Fusobacterium , Enterococcus, Veillonella, Streptococcus, Eubacterium coprostanoligenes, Collinsella, Parabacteroides, and S Escherichia/Shigella was found to be abundant in colon cancer (Figure 4a).
종(species) 수준에서, 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis), 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus), 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura), 프레보텔라 코프리(Prevotella copri), 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius), 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola)는 대조군에서 풍부한 반면, 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis), 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa), 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans), 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis), 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes), 알리스티페스 샤히(Alistipes shahii), 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis), 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis), 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes), 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis), 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron), 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar), 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus), 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii), 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae), 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae) 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius)는 대장암에서 풍부한 것으로 확인되었다(도 4b 및 표 5).At the species level, Alistipes putredinis, Bacteoides ovatus, Trichuris trichiura, Prevotella copri, Bacteroi Bacteroides plebeius and Bacteroides coprocola were abundant in the control group, while Peptostreptococcus stomatis, Weisella confusa, and Dorea formicigenerans were abundant in the control group. (Dorea formicigenerans), Streptococcus parasanguinis, Coprococcus comes, Alistipes shahii, Lactococcus lactis, Bacteroides uniformis ( Bacteroides uniformis), Dialister pneumosintes, Bacteroides intestinalis, Bacteroides thetaiotaomicron, Veillonella dispar, Odori Odoribacter splanchnicus, Parabacteroides goldsteinii, Haemophilus parainfluenzae, Parabacteroides merdae, and Streptococcus salivarius are responsible for colorectal cancer. It was confirmed to be abundant in (Figure 4b and Table 5).
(Fold change)(Fold change)
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서는 6가지 분류 수준에 대한 STAMP 분석을 사용하여 대장암 환자와 대조군 사이에 차등적으로 풍부한 분류군을 식별했다. 95% CI(confidence intervals)와 수정된 p 값의 효과 크기가 확인된 각 분류군에 대한 도면에 나와 있다.1-2. In an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colorectal cancer patients and normal controls, we used STAMP analysis for six classification levels to identify differentially abundant taxa between colorectal cancer patients and controls. identified. Effect sizes with 95% confidence intervals (CIs) and adjusted p values are shown in the figure for each identified taxon.
문(phylum) 수준에서 박테로이도타(Bacteroidota)는 대조군이 풍부한 반면, 방선균(Actinobteriota), 프로테오박테리아(Proteobacteria) 및 푸소박테리아(Fusobacteriota) 문은 대장암 환자가 풍부했다(도 5).At the phylum level, Bacteroidota was enriched in controls, whereas the phyla Actinobteriota, Proteobacteria, and Fusobacteriota were enriched in colorectal cancer patients (Figure 5).
과(family) 수준에서 루미노코커스와(Ruminococcaceae), 프리보텔라과(Prevotellaceae), 박테로이드과(Bacteroidaceae), 서터렐과(Sutterrellaceae) 및 라크노스피라과(Lachnospiraceae)는 정상 대조군에서 풍부한 반면, 장내세균과(Enterobacteriaceae), 리케넬라과(Rikenellaceae), 펩토스트렙토코커스과(Peptostreptococcaceae), 벨로넬라과(Veillonellaceae), 탄렐라과(Tannrellaceae), 비피도박테리아과(Bifidobacteriaceae), 산아미노코쿠스과(Acidaminoccaceae) 및 장구균과(Enteroccaceae)는 대장암 환자에서 차별적으로 풍부했다(도 6).At the family level, Ruminococcaceae, Prevotellaceae, Bacteroidaceae, Sutterrellaceae, and Lachnospiraceae were abundant in normal controls, whereas Enterobacteriaceae (Enterobacteriaceae), Rikenellaceae, Peptostreptococcaceae, Veillonellaceae, Tannrellaceae, Bifidobacteriaceae, Acidaminocceae, and Enteroccaceae ) was differentially abundant in colon cancer patients (Figure 6).
속(genus) 수준에서 페칼리박테리움(Fecalibacterium), 프레보텔라(Prevotella), 라크노스피라과(Lachnospiraceae), 라크노스피라 (Lachnospira), 루미노코커스(Ruminococcus), 클레브시엘라(Klebsiella) 및 박테로이데스(Bacteroides)는 대조군에서 차등적으로 풍부한 주요 속이었던 반면, 에스케리치아-시겔라(Escherichia-Shigella), 알리스티페스(Alistipes), 비피도박테리움(Bifidobacterium), 베이로넬라(Veillonella), 콜린셀라(Collinsella), 도레아(Dorea), 락토바실러스(Lactobacillus), 푸소박테리움(Fusobacterium), 파라박테로이드(Parabacteroides), 포르피로모나스(Porphyromonas) 및 엔테로코커스(Enterococcus)는 대장암 환자에서 차등적으로 풍부한 주요 속으로 확인되었다(도 7a 내지 7c).At the genus level, Fecalibacterium, Prevotella, Lachnospiraceae, Lachnospira, Ruminococcus, Klebsiella and Bacteroides was the major differentially abundant genus in controls, whereas Escherichia-Shigella, Alistipes, Bifidobacterium, and Veillonella were ), Collinsella, Dorea, Lactobacillus, Fusobacterium, Parabacteroides, Porphyromonas, and Enterococcus are associated with colon cancer. were identified as the major genera differentially abundant in patients (Figures 7A-7C).
종(species) 수준에서 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans), 박테로이데스 플레베이우스(Bacteroides plebeius), 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium), 프레보텔라 코프리(Prevotella copri) 및 박테로이데스 코프로콜라(Bacteroides coprocola)는 대조군에서 풍부한 반면, 파라박테로이데스 메르데(Parabacteroides merdae), 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis), 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum), 오도리박터 스플란치니쿠스(Odoribacter splanchnicus) 및 알리스티페스 샤히이(Alistipes shahii)는 대장암 환자에서 풍부했다(도 8).At the species level, Ruminococcus bicirculans, Bacteroides plebeius, Lachnospiraceae bacterium, Prevotella copri and Bacteroi Bacteroides coprocola was abundant in the control group, whereas Parabacteroides merdae, Lactobacillus ruminis, Fusobacterium necrophorum, and Odoribacter splanchnicus were abundant in the control group. (Odoribacter splanchnicus) and Alistipes shahii were abundant in colon cancer patients (Figure 8).
3.3. 대장암 환자에서 계통 발생학적으로 풍부한 미생물군 확인3.3. Identification of phylogenetically enriched microbiota in colorectal cancer patients
1-1. Silva 데이터 베이스 기반하여, 진화 파생도(cladogram)를 속(genus) 수준까지 플로팅하였다. 박테로이데테스(Bacteroidetes)와 박테로이디아(Bacteroidia) 분류군은 정상 대조군에서 계통 발생학적으로 관련이 있는 반면, 간균(Bacilli), 코리오박테리아(Coriobacteriia), 콜린셀라(Collinsella), 올세넬라(Olsenella), 아토포비아과(Atopobiaceae), 슬랙키아(Slackia), 알로프레보텔라(Alloprevotella) 등을 포함한 여러 분류군은 대장암 환자에서 계통 발생학적으로 풍부한 것으로 확인되었다(도 9).1-1. Based on the Silva database, the evolutionary cladogram was plotted down to the genus level. The taxa Bacteroidetes and Bacteroidia were phylogenetically related in normal controls, whereas Bacilli, Coriobacteriia, Collinsella, and Olsenella ( Several taxa, including Olsenella, Atopobiaceae, Slackia, and Alloprevotella, were found to be phylogenetically abundant in colorectal cancer patients (Figure 9).
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서는 Silva 데이터 베이스 기반하여, 진화 파생도(cladogram)를 종(species) 수준까지 플로팅하였다. C_박테로이디아(C_Bacteroidia), F_박테로이드과(F_Bacteroidaceae), F_루미노코커스과(F_Ruminococcaceae), F_셔터렐라과(F_Sutterrellaceae) 및 S_박테로이데스 플레베이우스과(S_Bacteroides plebeius)는 정상 대조군에서 계통발생적으로 관련이 있는 반면, O_장내세균과(O_Enterobacterales), O_푸소박테리아과(O_Fusobacteriales), F_에거셀라과(F_Eggerthellaceae), F_에리시펠라토클로스트리디아과(F_Erysipelatoclostridaceae), F_에리시펠로트리카과(F_Erysipelotrichaceae) 및 G_연쇄상구균(G_Streptococcus)를 포함한 여러 분류군은 대장암 환자에서 계통발생적으로 풍부했다(도 10a 및 10b). 도 10a는 원을 중심으로 계통발생학적 특징에 따라 분포된 확인된 분류군을 원형 클래도그램으로 제시한 것이며, 중앙과 외곽의 점들은 각각 계보와 종 수준의 분류군을 제시한다. 점과 영역의 색상은 대장암 환자와 대조군이 풍부한 각각의 분류군을 나타내며, 점들의 크기는 -log10 p 값에 따른 유의 수준을 나타낸다.1-2. In an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colon cancer patients and normal controls, the evolutionary cladogram was plotted to the species level based on the Silva database. C_Bacteroidia, F_Bacteroidaceae, F_Ruminococcaceae, F_Sutterrellaceae, and S_Bacteroides plebeius in the normal control group. While phylogenetically related, O_Enterobacterales, O_Fusobacteriales, F_Eggerthellaceae, F_Erysipelatoclostridaceae, and F_Erysi Several taxa, including F_Erysipelotrichaceae and G_Streptococcus, were phylogenetically abundant in colorectal cancer patients (Figures 10a and 10b). Figure 10a presents a circular cladogram of confirmed taxa distributed according to phylogenetic characteristics centered on a circle, and the center and outer dots present taxa at the genealogy and species levels, respectively. The color of the dots and areas represents each taxon enriched in colon cancer patients and controls, and the size of the dots represents the significance level according to the -log10 p value.
3.4. 미생물 유전체 분석 기반의 대장암-특이적 장유형 확인3.4. Confirmation of colon cancer-specific intestinal type based on microbial genome analysis
피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서는 인간 장내 미생물군집의 미생물 장유형 (ET)은 Arumugam et al, 2011에 도입되었다. 장유형을 식별하기 위해 대장암 환자군만 선택했으며, 대장암 환자군 중 속의 상대적 존재비를 기반으로 한 샘플의 클러스터링은 JSD(Jensen Shannon Divergence) 거리와 PAM(Medoids) 클러스터링 알고리즘을 사용하여 수행되었다. 최적의 클러스터 수는 Calinski Harabasz(CH) 인덱스를 기반으로 얻었다.In an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colorectal cancer patients and normal controls, the microbial enterotype (ET) of the human intestinal microbial community was introduced in Arumugam et al, 2011. To identify intestinal types, only the colon cancer patient group was selected, and clustering of samples based on the relative abundance of genera among the colon cancer patient group was performed using the Jensen Shannon Divergence (JSD) distance and Medoids (PAM) clustering algorithm. The optimal number of clusters was obtained based on the Calinski Harabasz (CH) index.
그 결과, 속 수준에서 대장암 환자 microome에 대해 3개의 ET가 얻어졌다. ET1은 Ruminococcus를 특징으로 하는 반면, ET2와 ET3는 각각 Bacteroides와 Prevotella를 주로 특징으로 했다(도 11).As a result, three ETs were obtained for the colon cancer patient microome at the genus level. ET1 was characterized by Ruminococcus, whereas ET2 and ET3 were mainly characterized by Bacteroides and Prevotella, respectively (Figure 11).
3.5. 미생물 불균형 지수(MDI) 기반의 대장암-특이적 풍부도를 나타내는 미생물군 확인3.5. Identification of microbial communities with colon cancer-specific abundance based on microbial dysbiosis index (MDI)
(1) 미생물 불균형 지수(MDI) 도출(1) Derivation of microbial imbalance index (MDI)
1-1. 마이크로바이옴 데이터의 구성 분석은 CCREPE(Compositionality Corrected by Renormalization and Permutation)를 사용하여 수행되었다. 이 접근법을 구성 데이터에 적용할 경우 임의의 연관 측정(상관 또는 기타 유사성 점수)에 대한 정확한 유의 값을 도출할 수 있다. CCREPE는 R패키지(R/Bioconductor (http://huttenhower.org/ccrepe))와 인간 마이크로바이옴 및 기타 미생물 군집 내 연관 패턴을 감지하도록 특별히 설계된 새로운 유사성 측정값인, N-차원 체커보드 점수(NC-점수)로 구성된다. 원래 속(genus) 표에는 477속이 있었으나, 샘플의 10% 이하로 존재하는 매우 희귀한 속은 제외시켜, CCREPE 분석에는 130개의 속이 선택되었다. CCREPE 결과는 4개의 매트릭스(P 값, Z-stat 값, NC 점수 및 FDR(false discovery rate)-보정 Q 값)로 도출되었다. NC 점수의 하위-연관 매트릭스는 FDR-보정 Q값 <0.05 및 NC 점수 |>0.30|의 속 쌍(pairs of genera)의 2가지 기준에 의해 추출되어, 최종적으로 추가 분석을 위한 61 속이 선택되었다. 대장암에서 풍부한 속(배수 차이>1)과 대장암에서 감소된 속(배수 차이<1)을 규명하기 위해, 선택된 속의 풍부도에 대한 배수 차이(fold change)는 환자의 평균 풍부도를 대조군의 평균 풍부도로 나누어 계산하였으며, 이는 R 패키지 "ggplot2"를 사용하여 발산 롤리팝 차트에 표시하였다. MDI는 [대장암에서 감소된 속의 총 풍부도]에 대한 [대장암에서 증가된 속의 총 풍부도]의 로그값으로 계산되었다. 연령, 성별, 연구 센터 및 배치에 대해 조정된 MDI의 평균 및 표준 오차를 계산하고, 일반 선형 혼합 모델을 사용하여 대장암 환자 및 대조군 대조군을 비교하였다.1-1. Compositional analysis of microbiome data was performed using Compositionality Corrected by Renormalization and Permutation (CCREPE). When applied to compositional data, this approach can yield accurate significance values for any measure of association (correlation or other similarity score). CCREPE combines the R package (R/Bioconductor (http://huttenhower.org/ccrepe)) with the N-dimensional checkerboard score ( NC-score). There were 477 genera in the original genus table, but by excluding very rare genera present in less than 10% of the samples, 130 genera were selected for the CCREPE analysis. CCREPE results were derived from four matrices (P value, Z-stat value, NC score, and false discovery rate (FDR)-corrected Q value). The sub-association matrix of NC scores was extracted by two criteria: pairs of genera with FDR-corrected Q value <0.05 and NC score |>0.30|, and finally 61 genera were selected for further analysis. To identify genera enriched in colorectal cancer (fold difference >1) and genera decreased in colorectal cancer (fold difference <1), the fold change in abundance of selected genera was calculated by dividing the average abundance in patients with that in controls. It was calculated by dividing by the average abundance, which was plotted on a divergence Lollipop chart using the R package “ggplot2”. MDI was calculated as the logarithm of the total abundance of genera increased in colon cancer over the total abundance of genera decreased in colon cancer. The mean and standard error of the MDI adjusted for age, sex, study center, and placement were calculated and compared between colorectal cancer patients and matched controls using a general linear mixed model.
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서는 STAMP를 기반으로 종 수준에서 대장암 환자와 대조군에서 차등적으로 풍부한 분류군을 확인했다. MDI는 [CRC에서 종 간 총 존재비 감소]에 대한 [종 간 총 존재비 증가]의 로그로 계산되었다. student t test를 사용하여 대장암 환자와 대조군 간의 평균 MDI를 비교했으며, 두 그룹 간의 MDI 분포는 R 패키지 "ggplot2"를 사용하여 Violin plot에서 시각화되었다.1-2. In an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colorectal cancer patients and normal controls, differentially abundant taxa were identified in colorectal cancer patients and controls at the species level based on STAMP. MDI was calculated as the logarithm of [increase in total abundance between species] over [decrease in total abundance between species in CRC]. The mean MDI was compared between colorectal cancer patients and controls using the student t test, and the distribution of MDI between the two groups was visualized in a Violin plot using the R package “ggplot2”.
(2) MDI 기반의 대장암-특이적 풍부도를 나타내는 미생물군 분석(2) MDI-based microbial community analysis showing colon cancer-specific abundance
1-1. CCREPE를 적용한 후 추가 분석을 위해 61개 속을 선택하였으며, 배수 차이를 바탕으로 대장암에서 9개의 속이 풍부도가 감소한(배수 차이<1) 반면, 52개 속은 대장암에서 풍부함을 확인하였다(배수 차이>1). 대장암에서 감소된 속은 바르네시엘라(Barnesiella), 클로스트리디(Clostridia)_UCG, 바실리(Bacilli)_RF39, P5D1_392, 유박테리움_자일라노필룸(Eubacterium_xylanophilum), 박테로이데스(Bacteroides), 프레보텔라(Prevotella), 후시카테니박터(Fusicatenibacter), 루미노코커스(Ruminococcus)로 확인되었다(표 6). 또한, 대장암 환자에서 증가한, 높은 배수 차이를 보이는 상위 10개 속은 포르피로모나스(Porphyromonas), 펩토스트렙토코커스(Peptostreptococcus), 파르비모나스(Parvimonas), 솔로박테리움(Solobacterium), 캄필로박터(Campylobacter), 제멜라(Gemella), 엔테로랍두스(Enterorhabdus), 슬랙키아(Slackia), 세네갈리마실리아(Senegalimassilia) 및 에리시펠라토클로스트리디움(Erysipelatoclostridium) 이었다(표 7). 대장암 환자에서 풍부하거나 감소된 미생물로서, 가장 높은 배수 차이 값을 보이는 속(genus)은 분기 롤리팝 차트로 나타내었다(도 12).1-1. After applying CCREPE, 61 genera were selected for further analysis, and based on the fold difference, the abundance of 9 genera decreased in colon cancer (fold difference <1), while 52 genera were confirmed to be enriched in colon cancer (fold difference Difference>1). The genera decreased in colon cancer are Barnesiella, Clostridia_UCG, Bacilli_RF39, P5D1_392, Eubacterium_xylanophilum, Bacteroides, and Prevotella. (Prevotella), Fusicatenibacter, and Ruminococcus (Table 6). Additionally, the top 10 genera with high fold differences increased in colorectal cancer patients were Porphyromonas, Peptostreptococcus, Parvimonas, Solobacterium, and Campylobacter. ), Gemella, Enterorhabdus, Slackia, Senegalimassilia, and Erysipelatoclostridium (Table 7). As microorganisms abundant or reduced in colorectal cancer patients, the genus showing the highest fold difference value was shown in a branching lollipop chart (FIG. 12).
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서는 MDI는 총 모집단(p<0.001), 남성(p<0.001) 및 여성(p<0.001)에서 정상 대조군보다 CRC 환자에서 유의하게 더 높다는 것을 발견했다(도 13). 장유형별 대장암에 따르면, MDI는 정상 대조군과 비교하여 ET1, ET2 및 ET3 대장암 환자 간에 유의하게 달랐다(p<0.001)(도 14).1-2. In an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colorectal cancer patients and normal controls, the MDI was determined in the total population (p<0.001), men (p<0.001), and women (p<0.001). It was found to be significantly higher in CRC patients than in normal controls (Figure 13). According to colon cancer by intestinal type, MDI was significantly different between ET1, ET2, and ET3 colon cancer patients compared to normal controls (p<0.001) (Figure 14).
(3) 미생물군과 대장암 위험도 사이의 연관성 평가(3) Evaluation of the association between microbiota and colorectal cancer risk
1-1. MDI는 대조군의 분포를 기반으로 삼분위수(tertile)로 분류하였으며, MDI가 가장 낮은 그룹을 기준 그룹으로 사용했다. 무조건부(unconditional) 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 승산비(OR) 및 95% 신뢰 구간(CI)을 추정했다. 각 삼분위수 범주에서 MDI의 중앙값은 트랜드를 평가하기 위한 연속 변수로 사용되었다. 승산비(OR) 추정값은 크루드 모델(모델 I) 및 모델 II에 대해 계산되었다. 모델 II는 연령, 성별, 연구 센터 및 배치에 대해 조정되었다. 모든 통계 분석은 SAS v9.4 소프트웨어(SAS Inc., Cary, NC, USA), R 플랫폼(v3.5.1)(R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) 및 QIIME2-2021.4를 사용하여 수행하였다.1-1. MDI was classified into tertiles based on the distribution of the control group, and the group with the lowest MDI was used as the reference group. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated using an unconditional logistic regression model. The median of MDI in each tertile category was used as a continuous variable to assess trends. Odds ratio (OR) estimates were calculated for the crude model (Model I) and Model II. Model II was adjusted for age, gender, study center, and placement. All statistical analyzes were performed using SAS v9.4 software (SAS Inc., Cary, NC, USA), R platform (v3.5.1) (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria), and QIIME2-2021.4.
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행에서는 MDI는 대조군의 분포를 기반으로 삼분위수(tertile)로 분류하였으며, MDI가 가장 낮은 그룹을 기준 그룹으로 사용했다. 조건부(conditional) 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 승산비(OR) 및 95% 신뢰 구간(CI)을 추정했다. 각 삼분위수 범주에서 MDI의 중앙값은 트랜드를 평가하기 위한 연속 변수로 사용되었다. 각 장 유형별 대장암에 대한 연관성은 다항 로지스틱 회귀 분석 모델을 사용하여 수행되었다. 모든 통계 분석은 SAS v9.4 소프트웨어(SAS Inc., Cary, NC, USA), R 플랫폼(v3.5.1)(Vienna, 오스트리아 통계 계산 R Foundation for Statistical Computing) 및 QIIME2-2021.4를 사용하여 수행되었다.1-2. In an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 between colorectal cancer patients and normal controls, the MDI was classified into tertiles based on the distribution of the control group, with the group with the lowest MDI being the standard. Used in groups. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated using a conditional logistic regression model. The median of MDI in each tertile category was used as a continuous variable to assess trends. The association of each intestinal type with colorectal cancer was performed using a multinomial logistic regression model. All statistical analyzes were performed using SAS v9.4 software (SAS Inc., Cary, NC, USA), R platform (v3.5.1) (Vienna, Austria R Foundation for Statistical Computing) and QIIME2-2021.4.
(4) MDI와 대장암 위험간의 연관성 확인(4) Confirmation of association between MDI and colorectal cancer risk
1-1. 일반 선형 혼합 모델을 사용하여 연령, 성별, 연구 센터 및 배치 변수를 조정한 후 대장암 환자와 대조군 간의 MDI 비교를 나타낸다. MDI는 전체 인구(p<0.001), 남성(p<0.001) 및 여성(p<0.001)에서 정상 대조군보다 대장암 환자에서 유의하게 더 높았다(표 8 및 도 15).1-1. Comparison of MDI between colorectal cancer patients and controls is shown after adjusting for age, sex, study center, and batch variables using general linear mixed models. MDI was significantly higher in colorectal cancer patients than in normal controls in the overall population (p<0.001), men (p<0.001) and women (p<0.001) (Table 8 and Figure 15).
값은 평균(표준 오차)으로 표시되었으며, 연령, 성별, 연구 기관 및 배치에 대한 수정 평균값을 계산하고 일반 선형 혼합 모델을 사용하여 비교하였음.Values are expressed as means (standard errors), adjusted means for age, sex, study site, and batch were calculated and compared using general linear mixed models.
MDI와 대장암 위험 간의 연관성을 확인한 결과, 전체 인구에서 MDI의 세 번째 삼분위(tertile)에 속한 경우에는 가장 낮은 삼분위에 속하는 경우에 비해 대장암의 위험이 유의하게 증가하였다(표 9, OR: 5.28, 95% CI: 2.07-13.45, p-trend<0.001). 이와 유사하게, MDI의 1SD 단위 증가는 통계적으로 유의하게 높은 대장암 위험과 연관성을 나타내었다(OR: 2.41, 95% CI: 1.69-3.46). 또한, MDI가 높은 남성은 낮은 MDI에 비해 대장암 위험이 증가하였으며(OR: 4.63, 95% CI: 1.50-14.27), 여성의 경우 MDI의 세 번째 삼분위에 속하는 경우 가장 낮은 삼분위에 속하는 경우에 비해 대장암의 위험이 유의하게 증가함을 확인하였다(OR: 2.20, 95% CI: 0.77-6.31, p-trend=0.045). 또한, 더 젊은 연령(OR: 7.56, 95% CI: 0.80-71.65, p-trend=0.029) 및 고령(OR: 4.68, 95% CI: 1.95-11.19, p-trend<0.001) 그룹의 세번째 삼분위에 속하는 경우 대장암의 위험 증가가 관찰되었다.As a result of confirming the association between MDI and colorectal cancer risk, in the overall population, those in the third tertile of MDI had a significantly increased risk of colorectal cancer compared to those in the lowest tertile (Table 9, OR: 5.28, 95% CI: 2.07-13.45, p-trend<0.001). Similarly, a 1 SD unit increase in MDI was associated with a statistically significantly higher risk of colorectal cancer (OR: 2.41, 95% CI: 1.69-3.46). Additionally, men with a high MDI had an increased risk of colorectal cancer compared to those with a low MDI (OR: 4.63, 95% CI: 1.50-14.27), and for women, those in the third tertile of MDI compared to those in the lowest tertile. It was confirmed that the risk of colon cancer significantly increased (OR: 2.20, 95% CI: 0.77-6.31, p-trend=0.045). Additionally, in the third tertile of younger age (OR: 7.56, 95% CI: 0.80-71.65, p-trend=0.029) and older age (OR: 4.68, 95% CI: 1.95-11.19, p-trend<0.001) groups. An increased risk of colorectal cancer was observed in those with:
모델 1: 가공되지 않은 모델Model 1: Raw model
모델 2: 연령, 성별, 연구 센터 및 배치에 맞게 조정된 모델로, 세부 그룹 분석에서, 모델 2의 세부 그룹 변수와 유사한 각 교란요인(confounder)을 제외함.Model 2: Model adjusted for age, gender, study center, and placement, excluding each confounder similar to the subgroup variables in Model 2 in the subgroup analysis.
†예외적으로, 남성 대장암 환자 중 피험자의 2/3 이상이 T3에 있었고, T1에는 없었으므로, 남성 대조군에서 MDI의 중앙값 분포를 기반으로 두 그룹으로 나누었음. † As an exception, among male colon cancer patients, more than two-thirds of the subjects were at T3 and none at T1, so they were divided into two groups based on the median distribution of MDI in the male control group.
c MDI의 1SD 단위 증가에 대한 연속 승산비 c Continuous odds ratio for 1 SD unit increase in MDI.
1-2. 피실험자들의 연령과 성별을 대장암 환자와 정상 대조군에서 1:1로 대응되도록 설정한 추가적인 실험을 진행 결과, 표 10은 MDI와 대장암 위험 사이의 연관성을 보여준다. 전체 모집단에서, MDI의 3분위에 있는 사람들은 가장 낮은 3분위에 있는 사람들에 비해 대장암(OR: 6.59, 95% CI: 3.83-11.33, p-trend<0.001)의 위험이 유의하게 증가한 것으로 나타났다. MDI가 높은 남성은 낮은 MDI (OR: 6.58, 95% CI: 3.17-13.63)를 가진 사람들에 비해 대장암 위험이 증가한 것으로 나타났다. 여성의 경우, MDI의 3분위에 있는 사람들은 가장 낮은 3분위에 있는 사람들에 비해 대장암(OR: 6.69, 95% CI: 2.91-15.37, p-trend<0.001)의 위험이 유의하게 증가한 것으로 나타났다. 장유형별 대장암과 관련하여, MDI의 3분위에 있는 사람들은 ET1-대장암 (OR: 8.46, 95% CI: 4.46-16.06, p-trend<0.001), ET2-대장암 (OR: 3.69, 95% CI: 1.88-7.25, p-trend<0.001) 및 ET3-대장암(OR: 10.50, 95% CI: 3.62-30.43, p-trend<0.001)의 위험이 증가한 것으로 나타났다.1-2. As a result of conducting an additional experiment in which the age and gender of the subjects were matched 1:1 in colorectal cancer patients and normal controls, Table 10 shows the correlation between MDI and colorectal cancer risk. In the overall population, people in the 3rd tertile of MDI had a significantly increased risk of colorectal cancer (OR: 6.59, 95% CI: 3.83-11.33, p-trend<0.001) compared to those in the lowest tertile. . Men with a high MDI had an increased risk of colorectal cancer compared to those with a low MDI (OR: 6.58, 95% CI: 3.17-13.63). For women, those in the highest tertile of MDI had a significantly increased risk of colorectal cancer (OR: 6.69, 95% CI: 2.91-15.37, p-trend<0.001) compared to those in the lowest tertile. . Regarding colorectal cancer by bowel type, people in the 3rd quartile of MDI had ET1-colorectal cancer (OR: 8.46, 95% CI: 4.46-16.06, p-trend<0.001), ET2-colorectal cancer (OR: 3.69, 95%) % CI: 1.88-7.25, p-trend<0.001) and ET3-colon cancer (OR: 10.50, 95% CI: 3.62-30.43, p-trend<0.001).
실시예 4. 메타유전체 분석Example 4. Metagenome analysis
4.1. 메타게놈 기능 분석4.1. Metagenome functional analysis
대변 미생물 기능적 유전자 함량은 PICRUSt v2(Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States)를 사용하여 예측하였다. 입력(input) 서열 풍부도 표는 예측된 마커 유전자 수로 정규화한 다음 샘플당 예측된 기능 프로파일을 결정하였다. 마지막으로, 예측된 EC(Enzyme Commission) 번호와KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 온톨로지(KO) 메타게놈 및 MetaCyc 경로 풍부도는 예측된 EC 번호 풍부도를 기반으로 예측되었다. 대장암 환자 및 대조군 사이의 MetaCyc 경로를 구별하기 위해 LEfSe 분석을 수행했다.Fecal microbial functional gene content was predicted using PICRUSt v2 (Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States). The input sequence abundance table was normalized to the number of predicted marker genes and then the predicted functional profile per sample was determined. Finally, predicted Enzyme Commission (EC) numbers and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) ontology (KO) metagenome and MetaCyc pathway abundances were predicted based on predicted EC number abundances. LEfSe analysis was performed to distinguish the MetaCyc pathway between colorectal cancer patients and controls.
4.2. 유전체 분석 기반의 활성화된 생물학적 경로 확인4.2. Confirmation of activated biological pathways based on genome analysis
5% 유의성 및 LDA 점수> 2.5를 기반으로, 12개의 경로는 대장암 환자와 대조군 사이에 유의한 차이를 보였다. 이 중 8개의 경로는 정상 대조군에서 특이적으로 활성화되었고, 나머지 4개의 경로는 대장암 환자에서 특이적으로 활성화되었다(도 16). 녹말 분해 V는 정상 대조군에서 매우 활성화된 중요한 박테리아 대사 기능 중 하나로 확인된 반면, 아세톤 경로로의 피루브산 발효는 대장암 환자에서 매우 활성화된 중요한 박테리아 대사 기능으로 확인되었다.Based on 5% significance and LDA score > 2.5, 12 pathways showed significant differences between colorectal cancer patients and controls. Among these, eight pathways were specifically activated in normal controls, and the remaining four pathways were specifically activated in colon cancer patients (Figure 16). Starch degradation V was identified as one of the important bacterial metabolic functions highly active in normal controls, whereas pyruvate fermentation to the acetone pathway was identified as an important bacterial metabolic function highly active in colorectal cancer patients.
이상의 설명으로부터, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 이와 관련하여, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.From the above description, those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing its technical idea or essential features. In this regard, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive. The scope of the present invention should be construed as including the meaning and scope of the patent claims described below rather than the detailed description above, and all changes or modified forms derived from the equivalent concept thereof are included in the scope of the present invention.
Claims (26)
Bacteroides plebeius spp., Prevotella copri spp., Bacteroides coprocola spp., Parabacteroides merdae spp., Odoribacter splan A composition for diagnosing colorectal cancer, comprising an agent for detecting at least one microorganism selected from the group consisting of Odoribacter splanchnicus and Alistipes shahii.
알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis) 종, 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus) 종, 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura) 종, 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis) 종, 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa) 종, 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans) 종, 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis) 종, 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes) 종, 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis) 종, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종, 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes) 종, 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis) 종, 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron) 종, 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar) 종, 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii) 종, 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae) 종 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius) 종으로 이루어진 미생물 중 적어도 어느 하나 이상의 미생물을 검출하는 제제를 추가로 포함하는 대장암 진단용 조성물.
According to paragraph 1,
Alistipes putredinis spp., Bacteoides ovatus spp., Trichuris trichiura spp., Peptostreptococcus stomatis spp., Weissella confusa ( Weisella confusa) species, Dorea formicigenerans species, Streptococcus parasanguinis species, Coprococcus comes species, Lactococcus lactis species, gourd Bacteroides uniformis spp., Dialister pneumosintes spp., Bacteroides intestinalis spp., Bacteroides thetaiotaomicron spp., veil At least one or more microorganisms consisting of Veillonella dispar species, Parabacteroides goldsteinii species, Haemophilus parainfluenzae species, and Streptococcus salivarius species. A composition for diagnosing colon cancer, further comprising a detection agent.
루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans) 종, 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 종, 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis) 종 및 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 종으로 이루어진 미생물 중 적어도 어느 하나 이상의 미생물을 검출하는 제제를 추가로 포함하는 대장암 진단용 조성물.
According to paragraph 1,
At least any of the microorganisms consisting of Ruminococcus bicirculans species, Lachnospiraceae bacterium species, Lactobacillus ruminis species, and Fusobacterium necrophorum species A composition for diagnosing colon cancer, further comprising an agent for detecting one or more microorganisms.
패칼리박테리움(Faecalibacterium) 속, 박테로이데스(Bacteroides) 속, 에스케리키아/시겔라(Escherichia/Shigella) 속, 베일로넬라(Veillonella) 속, 콜린셀라(Collinsella) 속 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 중 적어도 어느 하나 이상의 미생물을 검출하는 제제를 추가로 포함하는 대장암 진단용 조성물.
According to paragraph 1,
Faecalibacterium, Bacteroides, Escherichia/Shigella, Veillonella, Collinsella and Parabacteroides ( A composition for diagnosing colon cancer, further comprising an agent for detecting at least one microorganism of the genus Parabacteroides.
라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium) 속, 메가모나스(Megamonas) 속, 아가토박터(Agathobacter) 속, 유박테리움_코프로스타놀리제네스(Eubacterium_coprostanoligenes) 속 및 스트렙토코커스(Streptococcus) 속 중 적어도 어느 하나 이상의 미생물을 검출하는 제제를 추가로 포함하는 대장암 진단용 조성물.
According to paragraph 2,
At least one of the genus Lachnoclostridium, Megamonas, Agathobacter, Eubacterium_coprostanoligenes, and Streptococcus. A composition for diagnosing colon cancer, further comprising an agent for detecting microorganisms.
라크노스피라과(Lachnospiraceae) 속, 라크노스피라 (Lachnospira) 속, 루미노코커스(Ruminococcus) 속, 클레브시엘라(Klebsiella) 속, 도레아(Dorea) 속, 락토바실러스(Lactobacillus) 속, 푸소박테리움(Fusobacterium) 속, 포르피로모나스(Porphyromonas) 속, 프레보텔라(Prevotella) 속, 피비도박테리움(Bifidobacterium) 속, 알리스티페스(Alistipes) 속 및 엔테로코커스(Enterococcus) 속 중 적어도 어느 하나 이상의 미생물을 검출하는 제제를 추가로 포함하는 대장암 진단용 조성물.
According to paragraph 3,
Lachnospiraceae genus, Lachnospira genus, Ruminococcus genus, Klebsiella genus, Dorea genus, Lactobacillus genus, Fusobactere At least one of the genus Fusobacterium, Porphyromonas, Prevotella, Bifidobacterium, Alistipes, and Enterococcus. A composition for diagnosing colon cancer, further comprising an agent for detecting microorganisms.
상기 미생물을 검출하는 제제는 상기 미생물의 16S rRNA에 특이적으로 결합하는 프라이머, 프로브, 안티센스 올리고뉴클레오티드, 압타머 또는 항체인 것을 포함하는, 대장암 진단용 조성물.
According to paragraph 1,
A composition for diagnosing colon cancer, wherein the agent for detecting the microorganism is a primer, probe, antisense oligonucleotide, aptamer, or antibody that specifically binds to the 16S rRNA of the microorganism.
A colon cancer diagnostic kit comprising the colon cancer diagnostic composition of claim 1.
상기 키트는 생물학적 시료에 포함된 미생물 풍부도를 기반으로 대장암을 진단하는 대장암 진단용 키트.
According to clause 8,
The kit is a colon cancer diagnostic kit that diagnoses colon cancer based on the abundance of microorganisms contained in biological samples.
(b) 상기 (a) 단계에서 분석된 미생물 풍부도와 대조군 시료에서 미생물의 풍부도를 비교하는 단계; 를 포함하는, 대장암 진단을 위한 정보제공방법.
(a) From biological samples, Bacteroides plebeius species, Prevotella copri species, Bacteroides coprocola species, and Parabacteroides merdae ) Analyzing the abundance of at least one microorganism among the species, Odoribacter splanchnicus species, and Alistipes shahii species; and
(b) comparing the abundance of microorganisms analyzed in step (a) with the abundance of microorganisms in the control sample; Method for providing information for colon cancer diagnosis, including.
상기 (a) 단계에서, 생물학적 시료로부터 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis) 종, 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus) 종, 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura) 종, 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis) 종, 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa) 종, 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans) 종, 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis) 종, 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes) 종, 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis) 종, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종, 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes) 종, 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis) 종, 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron) 종, 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar) 종, 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii) 종, 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae) 종 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius) 종 중 적어도 어느 하나 이상의 추가적인 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계를 더 포함하는, 대장암 진단을 위한 정보제공방법.
According to clause 10,
In step (a), Alistipes putredinis species, Bacteoides ovatus species, Trichuris trichiura species, and Peptostreptococcus stomatis ( Peptostreptococcus stomatis spp., Weisella confusa spp., Dorea formicigenerans spp., Streptococcus parasanguinis spp., Coprococcus comes spp., Lactobacillus Lactococcus lactis spp., Bacteroides uniformis spp., Dialister pneumosintes spp., Bacteroides intestinalis spp., Bacteroides thetae Bacteroides thetaiotaomicron spp., Veillonella dispar spp., Parabacteroides goldsteinii spp., Haemophilus parainfluenzae spp. and Streptococcus salivarius spp. A method of providing information for diagnosing colon cancer, further comprising analyzing the abundance of at least one additional microorganism.
상기 (a) 단계에서, 생물학적 시료로부터 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans) 종, 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 종, 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis) 종 및 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 종 중 적어도 어느 하나 이상의 추가적인 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계를 더 포함하는, 대장암 진단을 위한 정보제공방법.
According to clause 10,
In step (a), Ruminococcus bicirculans species, Lachnospiraceae bacterium species, Lactobacillus ruminis species, and Fusobacterium necroporum ( A method of providing information for diagnosing colon cancer, further comprising analyzing the abundance of at least one additional microorganism among the Fusobacterium necrophorum species.
상기 생물학적 시료는 분변인, 대장암 진단을 위한 정보제공방법.
According to clause 10,
The biological sample is feces, a method of providing information for the diagnosis of colon cancer.
상기 생물학적 시료로부터 DNA를 추출하여 미생물의 풍부도를 확인하는 것인, 대장암 진단을 위한 정보제공방법.
According to clause 13,
An information provision method for diagnosing colon cancer, wherein the abundance of microorganisms is confirmed by extracting DNA from the biological sample.
상기 (a) 단계에서, 시료 내 패칼리박테리움(Faecalibacterium) 속, 박테로이데스(Bacteroides) 속, 에스케리키아/시겔라(Escherichia/Shigella) 속, 베일로넬라(Veillonella) 속, 콜린셀라(Collinsella) 속 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 중 적어도 하나 이상의 추가적인 미생물의 풍부도를 분석하는 단계를 더 포함하는, 대장암 진단을 위한 정보제공방법.
According to clause 10,
In step (a), the genus Faecalibacterium, Bacteroides, Escherichia/Shigella, Veillonella, and Collinsella in the sample ( A method of providing information for diagnosing colon cancer, further comprising analyzing the abundance of at least one additional microorganism of the genus Collinsella and Parabacteroides.
상기 (a) 단계에서, 시료 내 라크노클로스트리디움(Lachnoclostridium) 속, 메가모나스(Megamonas) 속, 아가토박터(Agathobacter) 속, 유박테리움_코프로스타놀리제네스(Eubacterium_coprostanoligenes) 속 및 스트렙토코커스(Streptococcus) 속 중 적어도 하나 이상의 추가적인 미생물의 풍부도를 분석하는 단계를 더 포함하는, 대장암 진단을 위한 정보제공방법.
According to clause 11,
In step (a), the genus Lachnoclostridium, Megamonas, Agathobacter, Eubacterium_coprostanoligenes, and Streptococcus in the sample. A method of providing information for diagnosing colon cancer, further comprising analyzing the abundance of at least one additional microorganism of the Streptococcus genus.
상기 (a) 단계에서, 시료 내 라크노스피라과(Lachnospiraceae) 속, 라크노스피라(Lachnospira) 속, 루미노코커스(Ruminococcus) 속, 클레브시엘라(Klebsiella) 속, 도레아(Dorea) 속, 락토바실러스(Lactobacillus) 속, 푸소박테리움(Fusobacterium) 속, 포르피로모나스(Porphyromonas) 속, 프레보텔라(Prevotella) 속, 피비도박테리움(Bifidobacterium) 속, 알리스티페스(Alistipes) 속 및 엔테로코커스(Enterococcus) 속 중 적어도 하나 이상의 추가적인 미생물의 풍부도를 분석하는 단계를 더 포함하는, 대장암 진단을 위한 정보제공방법.
According to clause 12,
In step (a), the genus Lachnospiraceae, Lachnospira, Ruminococcus, Klebsiella, Dorea, and Lactobacilli in the sample. Lactobacillus, Fusobacterium, Porphyromonas, Prevotella, Bifidobacterium, Alistipes and Enterococcus. A method of providing information for diagnosing colon cancer, further comprising analyzing the abundance of at least one additional microorganism of the Enterococcus genus.
(b) 상기 후보 약물을 처리 후 대상으로부터 수득한 생물학적 시료에서 상기 (a) 단계의 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계; 및
(c) 상기 (a) 단계에서 분석된 미생물 풍부도와 (b) 단계에서 분석된 미생물의 풍부도를 비교함으로써, 후보 약물을 스크리닝 하는 단계; 를 포함하는,
대장암 치료, 개선 또는 예방을 위한 후보 약물의 선정 방법.
(a) Bacteroides plebeius spp., Prevotella copri spp., and Pak in biological samples obtained from subjects before processing candidate drugs for the treatment, amelioration or prevention of colorectal cancer. At least one of the following species: Bacteroides coprocola, Parabacteroides merdae, Odoribacter splanchnicus, and Alistipes shahii. Analyzing abundance;
(b) analyzing the abundance of microorganisms in step (a) in a biological sample obtained from the subject after treatment with the candidate drug; and
(c) screening candidate drugs by comparing the abundance of microorganisms analyzed in step (a) with the abundance of microorganisms analyzed in step (b); Including,
Methods for selecting candidate drugs for treating, improving, or preventing colorectal cancer.
상기 (a) 단계에서, 시료 내 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis) 종, 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus) 종, 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura) 종, 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis) 종, 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa) 종, 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans) 종, 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis) 종, 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes) 종, 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis) 종, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종, 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes) 종, 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis) 종, 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron) 종, 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar) 종, 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii) 종, 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae) 종 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius) 종 중 적어도 어느 하나 이상의 추가적인 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계를 더 포함하는,
대장암 치료, 개선 또는 예방을 위한 후보 약물의 선정 방법.
According to clause 18,
In step (a), Alistipes putredinis species, Bacteoides ovatus species, Trichuris trichiura species, and Peptostreptococcus species in the sample. stomatis spp., Weisella confusa spp., Dorea formicigenerans spp., Streptococcus parasanguinis spp., Coprococcus comes spp., Lactococcus Lactococcus lactis spp., Bacteroides uniformis spp., Dialister pneumosintes spp., Bacteroides intestinalis spp., Bacteroides thetaiota Among Bacteroides thetaiotaomicron spp., Veillonella dispar spp., Parabacteroides goldsteinii spp., Haemophilus parainfluenzae spp. and Streptococcus salivarius spp. Further comprising analyzing the abundance of at least one additional microorganism,
Methods for selecting candidate drugs for treating, improving, or preventing colorectal cancer.
상기 (a) 단계에서, 시료 내 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans) 종, 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 종, 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis) 종 및 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 종 중 적어도 어느 하나 이상의 추가적인 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계를 더 포함하는,
대장암 치료, 개선 또는 예방을 위한 후보 약물의 선정 방법.
According to clause 18,
In step (a), Ruminococcus bicirculans species, Lachnospiraceae bacterium species, Lactobacillus ruminis species, and Fusobacterium necroporum in the sample. further comprising analyzing the abundance of at least one additional microorganism among the necrophorum species,
Methods for selecting candidate drugs for treating, improving, or preventing colorectal cancer.
(b) 대장암 치료 후 환자로부터 수득한 생물학적 시료에서 상기(a) 단계의 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계; 및
(c) 상기 (a) 단계에서 분석된 미생물 풍부도와 (b) 단계에서 분석된 미생물의 풍부도를 비교함으로써, 치료 반응을 예측, 또는 모니터링 하는 단계; 를 포함하는,
대장암 치료 반응 예측 또는 모니터링 방법.
(a) Bacteroides plebeius spp., Prevotella copri spp., Bacteroides coprocola spp., and Parabacteroi species in biological samples obtained from colon cancer patients. Analyzing the abundance of at least one of the Parabacteroides merdae species, Odoribacter splanchnicus species, and Alistipes shahii species;
(b) analyzing the abundance of microorganisms in step (a) in a biological sample obtained from a patient after colon cancer treatment; and
(c) predicting or monitoring treatment response by comparing the abundance of microorganisms analyzed in step (a) with the abundance of microorganisms analyzed in step (b); Including,
Method for predicting or monitoring colorectal cancer treatment response.
상기 (a) 단계에서, 시료 내 알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis) 종, 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus) 종, 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura) 종, 펩토스트렙토코커스 스토마티스(Peptostreptococcus stomatis) 종, 웨이셀라 콘푸사(Weisella confusa) 종, 도레아 포르미시제네란스(Dorea formicigenerans) 종, 스트렙토코커스 파라상귀스(Streptococcus parasanguinis) 종, 코프로코커스 코메스(Coprococcus comes) 종, 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis) 종, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종, 다이알리스터 뉴모신트(Dialister pneumosintes) 종, 박테로이데스 인테스티나리스(Bacteroides intestinalis) 종, 박테로이데스 테타이오타오마이크론(Bacteroides thetaiotaomicron) 종, 베일로넬라 디스파르(Veillonella dispar) 종, 파라박테로이데스 골드스타이(Parabacteroides goldsteinii) 종, 헤모필루스 파라인플루엔자(Haemophilus parainfluenzae) 종 및 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius) 종 중 적어도 어느 하나 이상의 추가적인 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계를 더 포함하는,
대장암 치료 반응 예측 또는 모니터링 방법.
According to clause 21,
In step (a), Alistipes putredinis species, Bacteoides ovatus species, Trichuris trichiura species, and Peptostreptococcus species in the sample. stomatis spp., Weisella confusa spp., Dorea formicigenerans spp., Streptococcus parasanguinis spp., Coprococcus comes spp., Lactococcus Lactococcus lactis spp., Bacteroides uniformis spp., Dialister pneumosintes spp., Bacteroides intestinalis spp., Bacteroides thetaiota Among Bacteroides thetaiotaomicron spp., Veillonella dispar spp., Parabacteroides goldsteinii spp., Haemophilus parainfluenzae spp. and Streptococcus salivarius spp. Further comprising analyzing the abundance of at least one additional microorganism,
Method for predicting or monitoring colorectal cancer treatment response.
상기 (a) 단계에서, 시료 내 루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans) 종, 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 종, 락토바실루스 루미니스(Lactobacillus ruminis) 종 및 푸소박테리움 네크로포룸(Fusobacterium necrophorum) 종 중 적어도 어느 하나 이상의 추가적인 미생물의 풍부도(abundance)를 분석하는 단계를 더 포함하는,
대장암 치료 반응 예측 또는 모니터링 방법.
According to clause 21,
In step (a), Ruminococcus bicirculans species, Lachnospiraceae bacterium species, Lactobacillus ruminis species, and Fusobacterium necroporum in the sample. further comprising analyzing the abundance of at least one additional microorganism among the necrophorum species,
Method for predicting or monitoring colorectal cancer treatment response.
Treating, improving, or preventing colorectal cancer comprising at least one microorganism of the species Prevotella copri, Bacteroides plebeius, and Bacteroides coprocola. Probiotic composition for.
알리스티페스 푸트레디니스(Alistipes putredinis) 종, 박테로이데스 오바투스(Bacteoides ovatus) 종 및 트리추리스 트리치우라(Trichuris trichiura) 종 중 적어도 하나 이상의 미생물을 추가로 포함하는 대장암 치료, 개선, 또는 예방을 위한 프로바이오틱스 조성물.
According to clause 24,
Treating, ameliorating, or colon cancer further comprising at least one microorganism of the species Alistipes putredinis, Bacteoides ovatus, and Trichuris trichiura. Probiotic composition for prevention.
루미노코커스 바이서큘란스(Ruminococcus bicirculans) 종 및 라크노스피라세과 박테리아(Lachnospiraceae bacterium) 종 중 적어도 하나 이상의 미생물을 추가로 포함하는 대장암 치료, 개선, 또는 예방을 위한 프로바이오틱스 조성물.
According to clause 24,
A probiotic composition for treating, improving, or preventing colon cancer, further comprising at least one microorganism of the Ruminococcus bicirculans species and the Lachnospiraceae bacterium species.
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