WO2018174575A1 - 인슐린 저항성 진단용 조성물 및 이의 용도 - Google Patents

인슐린 저항성 진단용 조성물 및 이의 용도 Download PDF

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WO2018174575A1
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WO
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gene
insulin resistance
detecting
expression level
agent
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PCT/KR2018/003319
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장원희
정정현
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동국대학교산학협력단
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    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A50/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE in human health protection, e.g. against extreme weather
    • Y02A50/30—Against vector-borne diseases, e.g. mosquito-borne, fly-borne, tick-borne or waterborne diseases whose impact is exacerbated by climate change

Definitions

  • the present invention relates to a composition for diagnosing insulin resistance with high accuracy and various uses thereof.
  • insulin resistance has been reported to be the link between the two diseases, and pathophysiological studies of insulin resistance are rapidly increasing to develop an effective treatment for type 2 diabetes.
  • Insulin resistance is commonly found in almost all obese patients.
  • insulin-resistant diseases are also present in patients with adipose dysplasia, which causes adipose tissue deficiency.
  • Insulin resistance which is common in opposing diseases, may be a uniform hypothesis for understanding the mechanisms of both diseases. Therefore, it is suggested that the molecular biological study of adipose tissue is necessary to understand how insulin resistance progresses to type 2 diabetes.
  • An object of the present invention is to provide a composition capable of diagnosing insulin resistance with high accuracy.
  • the present invention aims at a method capable of diagnosing insulin resistance with high accuracy.
  • composition for diagnosing insulin resistance comprising an agent for detecting the expression level of gene CAPG.
  • the formulation is to include a primer set of SEQ ID NO: 3 and 4, insulin resistance diagnostic composition.
  • tissue sample with a reagent comprising a reagent for detecting the expression level of gene CAPG to obtain a reaction mixture
  • Detecting the expression level of the gene in the reaction mixture comprising, information providing method for diagnosing insulin resistance.
  • the tissue sample is mixed with a reagent comprising an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, and EBF2.
  • a reagent comprising an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, and EBF2.
  • Detecting the expression level of the at least one gene in the reaction mixture further comprising, information providing method for diagnosing insulin resistance.
  • the tissue sample is mixed with a reagent comprising an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH and MCCC1. Obtaining a reaction mixture; And
  • Detecting the expression level of the at least one gene in the reaction mixture further comprising, information providing method for diagnosing insulin resistance.
  • tissue samples were IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSC4 PE P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOXCEK MK SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD
  • Detecting the expression level of the at least one gene in the reaction mixture further comprising, information providing method for diagnosing insulin resistance.
  • tissue sample with a reagent comprising a reagent for detecting the expression level of gene CAPG to obtain a reaction mixture;
  • the tissue sample is mixed with a reagent comprising an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, and EBF2.
  • a reagent comprising an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, and EBF2.
  • the expression level of at least one of the CSTB and IRAK4 is increased compared to the normal group, or if the expression levels of at least one of the CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, SLC22A3, DBT, and EBF2 are decreased compared to the normal group, Determining that; further comprising, insulin resistance diagnostic method.
  • the tissue sample is mixed with a reagent comprising an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH and MCCC1.
  • a reagent comprising an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH and MCCC1.
  • the expression level of at least one of the LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5 is increased compared to the normal group, or if the expression level of at least one of the PHYH and MCCC1 is reduced compared to the normal group, it is insulin resistance. Determining; further comprising, insulin resistance diagnostic method.
  • tissue samples were IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSC4 PE P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOXCEK MK SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD
  • a composition for screening insulin resistance therapeutic candidates comprising an agent for detecting the expression level of gene CAPG.
  • composition for screening an insulin resistance therapeutic agent candidate comprising an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, and EBF2. That is, a composition for screening an insulin resistance therapeutic agent candidate.
  • the method of 16 further comprising an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH and MCCC1 Will, insulin resistance therapeutic agent candidate screening composition.
  • an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH and MCCC1 Will, insulin resistance therapeutic agent candidate screening composition.
  • the formulation comprises a primer set of SEQ ID NO: 3 and 4, the composition for screening insulin resistance therapeutic candidate candidates.
  • Genes used as a criterion in the present invention are highly related to insulin resistance.
  • the screening methods and kits of the present invention can select candidate drugs for insulin resistance therapeutics with high accuracy.
  • the information providing method for diagnosing insulin resistance of the present invention may provide information on whether insulin resistance is highly accurate.
  • Insulin resistance diagnostic kits of the present invention can diagnose whether they have insulin resistance with high accuracy.
  • Figure 1 shows the process and results of obtaining meta-signature in the insulin resistance clinical patient dataset, (A) Pairwise Pearson Correlation of each microarray dataset using Z-score, (B) Batch effect of the selected seven datasets Variance comparison before and after adjustment, (C) 7 datasets and meta-analysis merged datasets with different Z-score values, remaining gene count, (D) meta-analysis genes (FDR) ⁇ 0.01) Venn diagram showing the intersection between genes found in at least one study.
  • Figure 2 shows the functional annotation process and results of insulin resistance using GSEA, (A) ZEA analysis using the Z-score and GO geneset of meta-analysis, (B) Z- of meta-analysis GSEA analysis using score, KEGG, and Hallmark gene sets.
  • Figure 3 shows the robustness and results of meta-signature by cross-species analysis
  • the meta-signature of insulin resistance clinical patients is subcutaneous fat
  • epididymal fat of C57BL / 6 breed ob / ob mice GSEA plot showing significant enrichment in (C) perigonadal fat and (D) abdominal fat in WistarKyoto breed insulin-resistant rats, (E) subcutaneous fat in Beagle breed dogs, and (F) TNF ⁇ -treated 3T3-L1 in vitro model .
  • Figure 4 shows the application and results of pharmacogenomics, gain- or loss-of-function of meta-signature genes, the meta-signature of insulin-resistant clinical patients is (A) thiazolidinedione of pharmacogenomics data of human or rat Treated data, (B) pioglitazone data, (C) metformin data, (D) luteolin data, and (E) epididymal fat in interleukin 37 overexpressing rats, TSC22D4, LCN13 were inversely enriched in abdominal fat of KD db / db mice. This is a GSEA plot that shows what is there.
  • FIG. 5 is a Venn diagram of genes coexpressed between (A) microarray dataset in patients prescribed TZD and microarray data in metformin-treated mice, and (B) Z by meta-analysis of 211 drug-signature genes. GO biological process enrichment analysis using a -score-based heat map, (C) drug-signature genes.
  • Figure 6 shows the correlation between the amount of drug-signature expression and BMI, the relationship between the amount of drug-signature expression and HOMA2-IR.
  • the present invention provides a composition for diagnosing insulin resistance.
  • composition for diagnosing insulin resistance of the present invention includes an agent for detecting the expression level of the gene CAPG.
  • the gene capping protein (actin filament), gelsolin-like, is a gene of Gene id (Entrez) 822 in humans.
  • Insulin resistance herein refers to a condition in which a blood sugar drop does not occur even by a large amount of insulin injection because the response of the individual to insulin is reduced than a normal standard. It seems that environmental factors such as high calorie, high fat, high protein diet, lack of exercise, and stress due to westernization of the diet are greatly affected, but diabetes may also be caused by defects in specific genes. It can also be caused by.
  • the present inventors confirmed that the expression level of the gene CAPG correlated with insulin resistance, and devised the present invention by focusing on the fact that insulin resistance can be diagnosed by detecting the expression level.
  • composition of the present invention includes an agent for detecting the expression level of the gene CAPG.
  • the gene according to the present invention may be a gene derived from an individual to be diagnosed with insulin resistance.
  • the subject of the present invention may be a mammal including a human, and may be, for example, a mouse, a mouse, a cat, a guinea pig, a hamster, a dog, a monkey, a chimpanzee, a human, and the like, and specifically, a human.
  • the gene according to the present invention may be derived from tissue isolated from an individual or cultured cells thereof.
  • tissue isolated from the subject may be, for example, but not limited to, subcutaneous white adipose tissue.
  • any one used in the art for detecting gene expression may be used without limitation, and for example, a primer, a probe, or the like may be used.
  • the agent for detecting the expression level of the gene CAPG when the individual is a human may include, but is not limited to, a primer set of SEQ ID NOs: 3 and 4.
  • a primer set capable of amplifying at least a part of the gene or an agent capable of detecting an expression amount of the gene may be applied without limitation.
  • genes can be detected by methods known in the art, for example, real-time PCR, reverse transcriptase, RT-PCR, competitive reverse transcriptase. -PCR), Realtime RT-PCR, RNase protection assay (RPA), Northern blotting, and DNA chips. Can be.
  • the expression level of the gene CAPG according to the present invention may be proportional to the expression of insulin resistance. Therefore, when it is confirmed by the composition of the present invention, if the expression level of the gene CAPG compared to the normal group is diagnosed with insulin resistance, or if the expression level of the gene CAPG increases over time, the diagnosis of insulin resistance is increased, or in two individuals If the expression level of the gene CAPG is higher, it may be utilized, for example, to diagnose that an individual whose expression level is higher has relatively more insulin resistance.
  • the insulin resistance diagnostic composition of the present invention detects the expression level of at least one gene selected from the group consisting of CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, and EBF2. It may further comprise a preparation for.
  • the inventors have confirmed that the genes are also correlated with insulin resistance expression, and by detecting the expression level of the genes, the insulin resistance can be diagnosed with higher accuracy.
  • Genes CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT and EBF2 are genes derived from a subject to be diagnosed and the subject may be within the ranges exemplified above, and may be from the same subject as the gene CAPG. .
  • any one used in the art for detecting gene expression may be used without limitation, and for example, a primer, a probe, or the like may be used.
  • Specific examples of the case where the individual is a human include, for example, a primer set for detecting the expression level of gene Cstb, a primer set for SEQ ID NOs: 1 and 2, an agent for detecting an expression amount of gene Irak4, a primer set for SEQ ID NOs: 11 and 12,
  • the agent for detecting the expression level of the gene Cachd1 is a primer set of SEQ ID NOs: 19 and 20
  • the agent for detecting the expression level of the gene Arhgef1 is a primer set of SEQ ID NO: 21 and 22
  • an agent for detecting the expression level of gene Rbp7 is a primer set of SEQ ID NOs: 25 and 26, an agent for detecting the expression level of gene Rb
  • genes CSTB, SERPINA3, YWHAH, CCL5, ATP6V0B, IRAK4 in genes CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT and EBF2 can increase with insulin resistance expression
  • gene MAPK12 Expression of RXRA, EIF4EBP1, CACHD1, ARHGEF15, SLC22A3, RBP7, MLXIPL, INSR, DBT, EBF2, HK2, TPST1, LAMB1, HSDL2, BTNL9 may decrease with insulin resistance expression.
  • a diagnosis of insulin resistance is possible.
  • the insulin resistance diagnostic composition of the present invention detects the expression level of at least one gene selected from the group consisting of genes LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH and MCCC1. It may further comprise a preparation for.
  • the inventors have confirmed that the genes are also correlated with insulin resistance expression, and by detecting the expression level of the genes, the insulin resistance can be diagnosed with higher accuracy.
  • the genes according to the present invention may be a gene derived from an individual to be diagnosed, and the individual may be within the ranges exemplified above, and may be derived from the same individual as the gene CAPG.
  • any one used in the art for detecting gene expression may be used without limitation, and for example, a primer, a probe, or the like may be used.
  • compositions of the present invention are genes IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8 C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3 H7 PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HC
  • the inventors have confirmed that the genes are also correlated with insulin resistance expression, and by detecting the expression level of the genes, the insulin resistance can be diagnosed with higher accuracy.
  • the genes according to the present invention may be a gene derived from an individual to be diagnosed, and the individual may be within the ranges exemplified above, and may be derived from the same individual as the gene CAPG.
  • any one used in the art for detecting gene expression may be used without limitation, and for example, a primer, a probe, or the like may be used.
  • the present invention also provides an insulin resistance diagnostic kit comprising an agent for detecting the expression level of the gene CAPG.
  • the kit of the present invention may include the above-described composition for diagnosing insulin resistance, and may further include an agent for detecting the expression level of the genes exemplified above in addition to the agent for detecting the expression level of the gene CAPG.
  • the present invention also provides an information providing method or insulin resistance diagnostic method for diagnosing insulin resistance.
  • a tissue sample is obtained from an individual.
  • the subject may be in the range illustrated above.
  • the tissue may be, for example, subcutaneous white adipose tissue, but is not limited thereto, and may be cultured cells thereof.
  • tissue sample is mixed with a reagent containing a reagent for detecting the expression level of the gene CAPG to obtain a reaction mixture.
  • Agents for detecting the expression level of the gene CAPG may be within the range exemplified above.
  • Expression of the gene can be detected according to a suitable method for each agent, which can be known.
  • the agent for detecting the expression level of a gene includes a primer set
  • the expression level may be detected by performing a gene amplification reaction, but is not limited thereto.
  • the expression level of the gene CAPG according to the present invention may be proportional to the expression of insulin resistance. If the expression level of the gene CAPG is higher than that of the normal group, the insulin resistance is diagnosed as insulin resistance, or the insulin resistance increases as the expression level of the gene CAPG increases over time. Or if the expression level of the gene CAPG in one individual is higher in both individuals, the higher expression level can be diagnosed or provide information about the insulin resistance.
  • the method of the present invention provides an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, and EBF2.
  • a reagent comprising to obtain a reaction mixture; And detecting the expression level of the at least one gene in the reaction mixture.
  • Genes CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT and EBF2 are genes derived from a subject to be diagnosed and the subject may be within the ranges exemplified above, and may be from the same subject as the gene CAPG. .
  • the agent for detecting the expression level of the gene may be in the range exemplified above.
  • genes CSTB, SERPINA3, YWHAH, CCL5, ATP6V0B, IRAK4 in genes CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT and EBF2 can increase with insulin resistance expression
  • gene MAPK12 , RXRA, EIF4EBP1, CACHD1, ARHGEF15, SLC22A3, RBP7, MLXIPL, INSR, DBT, EBF2, HK2, TPST1, LAMB1, HSDL2, BTNL9 may decrease with insulin resistance expression, as illustrated above. Diagnose or provide information about insulin resistance.
  • the insulin resistance diagnostic composition of the present invention detects the expression level of at least one gene selected from the group consisting of genes LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH and MCCC1. It may further comprise a preparation for.
  • the genes according to the present invention may be a gene derived from an individual to be diagnosed, and the individual may be within the ranges exemplified above, and may be derived from the same individual as the gene CAPG.
  • any one used in the art for detecting gene expression may be used without limitation, and for example, a primer, a probe, or the like may be used.
  • the expression of the genes PHYH and MCCC1 may decrease with insulin resistance expression, as illustrated above, may diagnose or provide information about insulin resistance.
  • the methods of the present invention are IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, SLAMF8 , PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109, MPC109 , RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR
  • the inventors have confirmed that the genes are also correlated with the expression of insulin resistance, and by detecting the expression level of the genes, the inventors can diagnose or provide information about insulin resistance with higher accuracy.
  • the genes according to the present invention may be a gene derived from an individual to be diagnosed, and the individual may be within the ranges exemplified above, and may be derived from the same individual as the gene CAPG.
  • any one used in the art for detecting gene expression may be used without limitation, and for example, a primer, a probe, or the like may be used.
  • the present invention also relates to compositions for screening insulin resistance therapeutic agents.
  • composition for screening an insulin resistance therapeutic agent candidate of the present invention includes an agent for detecting the expression level of the gene CAPG.
  • the expression level of the gene CAPG may increase with insulin resistance expression
  • a substance that lowers the expression may be a candidate for insulin resistance therapeutics.
  • the gene according to the present invention may be a gene derived from an individual to be diagnosed with insulin resistance.
  • Agents for detecting the expression level of the gene CAPG may be within the range exemplified above.
  • composition of the present invention can be used to determine whether there is a change in the expression level of the gene after the subject material is treated to the subject, the tissue derived from the subject, or its cultured cells, The substance can be selected as a candidate for insulin resistance therapy.
  • composition of the present invention may provide an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, and EBF2. It may further include.
  • composition of the present invention is an agent for detecting the expression level of at least one gene selected from the group consisting of genes LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH and MCCC1. It may further include.
  • compositions of the present invention are genes IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8 C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3 H7 PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HC
  • HOMA2 Homeostasis Model Assessment 2
  • the threshold for distinguishing the insulin resistance group was based on HOMA2 IR ⁇ 1.7. To clearly distinguish between sensitive and insulin resistant groups, the population with HOMA2 IR ⁇ 1 was considered normal.
  • GSEA Gene Set Enrichment Analysis
  • MSigDB Molecular Signatures Database
  • meta-analysis was selected using GeneMeta package of R language to select meta-signature.
  • FDR Zinc Discovery Rate
  • FIG. 1D Some specific genes were only observed when meta-analysis was performed (FDR ⁇ 0.01), although on a statistical basis more stringent than each individual experiment (False Discovery Rate, FDR ⁇ 0.05) (FIG. 1D).
  • FDR False Discovery Rate
  • FIG. 1D A total of 1,413 genes found before and after meta-analysis were named meta-signatures. Of these meta-signatures, 842 genes are genes with higher expression (Z-score> 0) and 571 genes with lower expression (Z-score ⁇ 0).
  • GO analysis was performed using GSEA based on Z-score obtained from meta-analysis.
  • GO consists of three domains: cellular components, biological processes, and molecular function.
  • GSEA provides a mapping of various platforms from various animal models to human genetic symbols, microarray studies of different model strains of insulin-resistant meta-signature gene sets containing 24 synergistic genes and 571 degenerate genes are available. Cross species analysis was performed by applying to.
  • meta-signatures were found to be significantly enriched in the white subcutaneous fat tissue microarray data of the insulin resistant rat model (FIG. 3A).
  • the epididymal tissue of the insulin resistant rat model and the perigonadal fat tissue of the ob / ob rat model can be seen to be significantly enriched (FIGS. 3B and 3C).
  • ob / ob mice are T2DM models, and epididymis and perigonadal fat tissue are different types of white adipose tissue.
  • the meta-signature gene set was expressed in 3T3-L1 (FIG. 3F), an insulin resistant in vitro model treated with rat abdominal fat (FIG. 3D), subcutaneous fat in dogs (FIG. 3E), and Tumor Necrosis Factor ⁇ (TNF- ⁇ ). There was a significant enrichment level.
  • the leading-edge subset was identified to determine the core enrichment gene in all IR models.
  • 12 (10 up, 2 down) genes out of the 1,413 genes that make up the meta-signature were consistently enriched in all IR models used in FIG. 3 (Table 3).
  • TZD Thiazolidinedione
  • metformin pharmacogenomics datasets
  • Metformin is the first most prescribed drug for patients with T2DM by the American Diabetes Association
  • TZD is another treatment for T2DM.
  • the meta-signature gene set was inverse enriched in a microarray dataset (Fig. 4A) of insulin-resistant clinical patients prescribing TZD, a pioglitazone and metformin-treated insulin-resistant rat model of TZD. It was confirmed (Fig. 4B, 4C).
  • luteoli treated mice (FIG. 4D), interleukin-37 overexpressed transgenic mice (FIG. 4E), transforming growth factor beta-like Stimulated Clone (TSC) 22 D4 and lipocalin (LCN) were knocked down (KD).
  • db / db mice were also found to have inverse enrichment relationships with meta-signatures.
  • meta-signature is closely related to the target genes of two compounds, metformin and TZD, which are commonly used in the treatment of type 2 diabetes, the mechanisms that act on insulin resistance and type 2 diabetes are different. Therefore, in order to find drug target genes and therapies that can effectively improve insulin resistance, we wanted to screen for genes that commonly function in patients prescribed TZD ( Figure 4A) and metformin-treated mice ( Figure 4B). .
  • GSEA result of meta-signature common expression gene analysis was performed using genes in the core enrichment part of TZD and metformin in common among the leading-edge genes.
  • the leading-edge subset derived from GSEA results can be interpreted as the core enrichment genes among the gene set's enrichment signal.
  • Table 2 below describes Gene Id (Entrez), symbol, gene name (full name), and correlation (Z-score) values of 211 genes selected.
  • proteins encoded from four genes were in the network (Fisher's exact test, p ⁇ 0.01).
  • the target gene was amplified using StepOnePlus TM Real-time PCR (Applied Biosystems, Foster, CA, USA) with a synthesized cDNA and SYBR Green PCR Master Mix (Applied Biosystems, Warrington, UK) at a total volume of 20 ⁇ L.
  • the reaction conditions were 95 min °C 10 min, 40 cycles 95 °C °C 15 s denaturation, 60 min °C 1 min annealing / extension.
  • the expression level of the gene was calculated using the beta-actin gene as a control 2 (- ⁇ Ct) method.
  • genes CSTB, SERPINA3, CAPG, YWHAH, CCL5, IRAK4 increased, genes MAPK12, RXRA, EIF4EBP1, CACHD1, ARHGEF15, SLC22A3, RBP7, MLXIPL, INSR, DBT, EBF2, HK2, It can be seen that the expression level of TPST1, LAMB1, HSDL2, BTNL9 is reduced.

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Abstract

본 발명에서 판단 기준으로 사용하는 유전자들은 인슐린 저항성에 대한 연관성이 매우 높아, 본 발명은 이들 유전자의 발현 수준을 기준으로 하여 높은 정확도로 인슐린 저항성을 진단하거나 인슐린 저항성 치료제 후보 물질을 스크리닝 할 수 있는 방법, 키트에 관한 것이다.

Description

인슐린 저항성 진단용 조성물 및 이의 용도
본 발명은 높은 정확도를 갖는 인슐린 저항성 진단용 조성물 및 이의 다양한 용도에 관한 것이다.
세계적으로 비만과 제2형 당뇨병이 서로 상관관계가 매우 높다는 연구들이 많이 발행되고 있다. 또한 두 질병 사이에 인슐린 저항성이 연결점을 잡고 있다고 보고되어 왔으며, 효율적인 제2형 당뇨병 치료법을 개발하기 위해 인슐린 저항성에 대한 병리생리학적 연구가 급증하고 있다. 인슐린 저항성은 거의 모든 비만 환자들에게서 공통적으로 발견되고 있다. 그러나 지방조직 결핍증이 일어나는 지방이상증을 앓는 환자들에게서도 인슐린 저항성 질병이 나타나고 있다. 서로 반대되는 질병에서 공통적으로 나타나는 인슐린 저항성 현상은 두 질병의 매커니즘을 이해하는 데에 획일적 가설이 될 수 있다. 그러므로 인슐린 저항성이 제2형 당뇨병으로 진행되는 과정을 이해하기 위해서는 지방조직의 분자생물학적 연구가 필요함을 제시하는 바이다.
2000년대 이후로, 연구자들은 질병의 발병, 진행과정을 이해하기 위해 대량신속처리 기술을 이용하여 유전자 발현 분석을 행해 왔다. 하지만 이러한 데이터세트들이 National Center for Biotechnology Information (NCBI) 에서 무료로 배포되고 새로운 바이오마커나 잠재적 약물 표적을 찾아내는 데에 계속 사용되고 있음에도 불구하고, 작은 샘플 사이즈, 비생물학적 실험오류들, 개별 연구들의 이질성 등 때문에 서로 다른 연구들을 병합하는 과정에서 발생하는 오류들의 문제를 해결할 수 없었다. 이러한 단점들을 해결하고 인슐린 저항성 질병을 좀더 정확히 이해하기 위해서는, 여러 연구들을 결합하는 meta-analysis을 사용하여 다양한 연구들을 결합하여 통계적 검정력을 높일 수 있는 것이 중요하다. 한편 또 다른 연구자들은 동물 모델에서 마이크로어레이를 사용하여 대량신속처리 연구를 행함으로써, 인간질병의 원인을 보다 정확히 규명하고 치료에 사용할 수 있도록 힘쓰고 있다. 이 연구의 기반은 서로 다른 종들이 진화론적으로 상동성을 갖고 있다면, 동일한 질병 단계에서 생물학적 과정과 전사체의 발현 패턴이 서로 유사할 것이라는 전제이다. 따라서, 인간에게 동물모델 기반의 약물유전체학을 적용시키는 데에 있어 종간 비교연구가 필수적임을 알 수 있다.
본 발명은 높은 정확도로 인슐린 저항성을 진단할 수 있는 조성물을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 높은 정확도로 인슐린 저항성을 갖는지 여부에 대한 정보를 제공할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 높은 정확도로 인슐린 저항성을 갖는지를 진단할 수 있는 방법을 목적으로 한다.
1. 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
2. 위 1에 있어서, CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
3. 위 1에 있어서, LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
4. 위 1에 있어서, IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
5. 위 1에 있어서, 상기 제제는 서열번호 3 및 4의 프라이머 세트를 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
6. 개체로부터 조직 샘플을 수득하는 단계;
상기 조직 샘플을 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및
상기 반응 혼합물에서 상기 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 포함하는, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
7. 위 6에 있어서,
상기 조직 샘플을 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및
상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
8. 위 6에 있어서,
상기 조직 샘플을 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및
상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
9. 위 6에 있어서,
상기 조직 샘플을 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및
상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
10. 위 6에 있어서, 상기 제제는 서열번호 3 및 4의 프라이머 세트를 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
11. 개체로부터 조직 샘플을 수득하는 단계;
상기 조직 샘플을 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계;
상기 반응 혼합물에서 상기 유전자의 발현량을 검출하는 단계; 및
상기 유전자의 발현량이 정상군 대비 증가하였으면 인슐린 저항성을 갖는 것으로 판단하는 단계;
를 포함하는, 인슐린 저항성 진단 방법.
12. 위 11에 있어서,
상기 조직 샘플을 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계;
상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계; 및
상기 CSTB 및 IRAK4 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 증가하였거나, 상기 CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, SLC22A3, DBT, 및 EBF2 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 감소하였으면 인슐린 저항성을 갖는 것으로 판단하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단 방법.
13. 위 11에 있어서,
상기 조직 샘플을 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계;
상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계; 및
상기 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 증가하였거나, 상기 PHYH 및 MCCC1 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 감소하였으면 인슐린 저항성을 갖는 것으로 판단하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단 방법.
14. 위 11에 있어서,
상기 조직 샘플을 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계;
상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계; 및
상기 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 증가하였거나, 상기 PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 감소하였으면 인슐린 저항성을 갖는 것으로 판단하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단 방법.
15. 위 11에 있어서, 상기 제제는 서열번호 3 및 4의 프라이머 세트를 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단 방법.
16. 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
17. 위 16에 있어서, CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
18. 위 16에 있어서, LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
19. 위 16에 있어서, IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
20. 위 16에 있어서, 상기 제제는 서열번호 3 및 4의 프라이머 세트를 포함하는 것인, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
본 발명에서 판단 기준으로 사용하는 유전자들은 인슐린 저항성에 대한 연관성이 매우 높다. 이에, 본 발명의 스크리닝 방법, 키트는 높은 정확도로 인슐린 저항성 치료제 후보 물질을 선별할 수 있다.
본 발명의 인슐린 저항성 진단을 위한 정보 제공 방법은 높은 정확도로 인슐린 저항성을 가지는지 여부에 대한 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 인슐린 저항성 진단 키트는 높은 정확도로 인슐린 저항성을 가지는지 여부를 진단할 수 있다.
도 1은 인슐린 저항성 임상환자 데이터셋에서 Meta-signature 확보 과정 및 결과를 나타낸 것으로서, (A) Z-score를 이용한 각 마이크로어레이 데이터셋의 Pairwise Pearson Correlation, (B) 선택한 7개 데이터셋들의 batch effect 조정 전/후 분산 비교, (C) 7개 데이터셋들과 meta-analysis으로 합병된 데이터셋을 각기 다른 Z-score값으로 잘라낸 후 남은 유전자 수, (D) meta-analysis으로 추려낸 유전자와(FDR < 0.01) 최소 1개 이상의 연구에서 밝혀진 유전자들 사이의 교집합을 나타낸 벤다이어그램이다.
도 2는 GSEA를 사용한 인슐린 저항성의 functional annotation 과정 및 결과를 나타낸 것으로서, (A) meta-analysis의 Z-score와 GO 유전자셋을 사용하여 GSEA분석을 행한 결과, (B) meta-analysis의 Z-score와 KEGG, Hallmark 유전자셋을 사용하여 GSEA분석을 행한 결과이다.
도 3은 교차 종 분석으로 meta-signature의 robustness 확인 과정 및 결과를 나타낸 것으로서, (A) 인슐린 저항성 임상환자들의 meta-signature가 C57BL/6품종 ob/ob쥐의 피하지방, (B) 부고환지방, (C) perigonadal 지방과 (D) WistarKyoto 품종 인슐린 저항성 rat의 복부지방, (E) Beagle 품종 개의 피하지방, (F) TNFαα처리된 3T3-L1 in vitro 모델에서 유의미하게 enrich되어있는 것을 보여주는 GSEA plot이다.
도 4는 Meta-signature 유전자들의 약물유전체학, gain- or loss-of-function 에의 적용 과정 및 결과를 나타낸 것으로서, 인슐린 저항성 임상환자들의 meta-signature가 인간 또는 쥐의 약물유전체학 데이터들 중 (A)thiazolidinedione 처리된 데이터, (B) pioglitazone 데이터, (C) metformin 데이터, (D) luteolin 데이터와 (E) interleukin 37 과발현 쥐의 부고환 지방, TSC22D4, LCN13이 KD된 db/db 쥐의 복부지방에서 inverse enrich되어있는 것을 보여주는 GSEA plot이다.
도 5는 (A) TZD가 처방된 환자의 마이크로어레이 데이터셋과 metformin이 처리된 쥐의 마이크로어레이 데이터 사이 공통발현되는 유전자의 벤 다이어그램, (B) 211개의 drug-signature 유전자들의 메타분석에 의한 Z-score를 기준으로 한 히트맵, (C) drug-signature 유전자들을 사용해 GO 생물학적 과정 enrichment 분석 결과이다.
도 6은 Drug-signature 발현량과 BMI 사이의 상관관계, drug-signature 발현량과 HOMA2-IR과의 상관관계를 나타낸 것이다.
도 7은 (A) 32개의 drug-signature 유전자들에 대한 network 분석결과(362개의 node와 399개의 edge로 구성), (B) 유전자발현량과 HOMA2-IR, 유전자발현량과 BMI 사이의 상관관계 분석 결과, (C) 리얼타임 qPCR 검증 결과이다.
도 8은 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~.
이하 본 발명을 상세히 설명한다.
본 발명은 인슐린 저항성 진단용 조성물을 제공한다.
본 발명의 인슐린 저항성 진단용 조성물은 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함한다.
유전자 CAPG(capping protein (actin filament), gelsolin-like )는 인간의 경우, Gene id (Entrez) 822의 유전자이다.
본 명세서에서 인슐린 저항성(insulin resistance)은 개체의 인슐린에 대한 반응이 정상적인 기준보다 감소되어 다량의 인슐린주사에 의해서도 혈당강하가 일어나지 않는 상태를 의미한다. 이는 식생활의 서구화에 따른 고열량, 고지방, 고단백의 식단, 운동 부족, 스트레스 등 환경적인 요인이 크게 작용하는 것으로 보이지만, 이 외에 특정 유전자의 결함에 의해서도 당뇨병이 생길 수 있으며, 췌장 수술, 감염, 약제에 의해서도 생길 수 있다.
본 발명자들은 유전자 CAPG의 발현량이 인슐린 저항성 여부와 상관관계가 있음을 확인하였고, 이에 그 발현량을 검출함으로써 인슐린 저항성 여부를 진단할 수 있음에 착안하여 본 발명을 고안하였다.
본 발명의 조성물은 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함한다.
본 발명에 따른 유전자는 인슐린 저항성 진단의 대상이 되는 개체 유래 유전자일 수 있다.
본 발명의 대상이 되는 개체는 인간을 포함한 포유류일 수 있고, 예를 들면 마우스, 쥐, 고양이, 기니피그, 햄스터, 개, 원숭이, 침팬지, 인간 등일 수 있으며, 구체적으로는 인간일 수 있다.
본 발명에 따른 유전자는 개체로부터 분리된 조직 또는 그 배양세포에서 유래의 것일 수 있다. 개체로부터 분리된 조직의 경우 예를 들면 피하 백색 지방 조직일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명에 따른 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제로는 당 분야에 유전자 발현 검출을 위해 사용되는 것을 제한없이 사용할 수 있으며, 예를 들면 프라이머, 프로브 등을 사용할 수 있다. 개체가 인간인 경우의 구체적인 예를 들면 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 3 및 4의 프라이머 세트를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 상기 외에도 상기 유전자의 적어도 일부를 증폭시킬 수 있는 프라이머 세트나 그 외에 상기 유전자의 발현량을 검출할 수 있는 제제도 제한없이 적용가능하다.
유전자의 발현량 검출은 당 분야에 공지된 방법에 의할 수 있으며, 예를 들면 실시간 중합효소반응(Real-time PCR), 역전사 중합효소반응(RT-PCR), 경쟁적 역전사 중합효소반응(Competitive RT-PCR), 실시간 역전사 중합효소반응(Realtime RT-PCR), RNase 보호 분석법(RPA; RNase protection assay), 노던 블랏팅(Northern blotting) 및 DNA 칩으로 이루어진 군에서 선택되는 하나 이상을 이용한 방식이 사용될 수 있다.
본 발명에 따른 유전자 CAPG의 발현량은 인슐린 저항성 발현과 비례할 수 있다. 따라서, 본 발명의 조성물로 확인시, 정상군 대비 유전자 CAPG의 발현량이 높으면 인슐린 저항성으로 진단하거나, 시간 경과에 따라 유전자 CAPG의 발현량이 증가하면 인슐린 저항성이 증가하였다고 진단하거나, 두 개체에서 한 개체의 유전자 CAPG의 발현량이 더 높은 경우, 그 발현량이 더 높은 개체가 상대적으로 더 인슐린 저항성을 가진다고 진단하는 등으로 활용할 수 있다.
필요에 따라, 본 발명의 인슐린 저항성 진단용 조성물은 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함할 수 있다.
본 발명자들은 상기 유전자들도 인슐린 저항성 발현과 상관관계가 있음을 확인한 것으로, 상기 유전자들의 발현량을 검출함으로써 보다 높은 정확도로 인슐린 저항성을 진단할 수 있다.
유전자 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT 및 EBF2는 진단 대상 개체 유래 유전자로서 개체는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있으며, 유전자 CAPG와 동일 개체 유래의 것일 수 있다.
본 발명에 따른 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제로는 당 분야에 유전자 발현 검출을 위해 사용되는 것을 제한없이 사용할 수 있으며, 예를 들면 프라이머, 프로브 등을 사용할 수 있다. 개체가 인간인 경우의 구체적인 예를 들면 유전자 Cstb의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 1 및 2의 프라이머 세트, 유전자 Irak4의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 11 및 12의 프라이머 세트, 유전자 Cachd1의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 19 및 20의 프라이머 세트, 유전자 Arhgef1의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 21 및 22의 프라이머 세트, 유전자 Slc22a3의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 23 및 24의 프라이머 세트, 유전자 Rbp7의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 25 및 26의 프라이머 세트, 유전자 Dbt의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 31 및 32의 프라이머 세트, 유전자 Ebf2의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 33 및 34의 프라이머 세트, 유전자 Tpst1의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 37 및 38의 프라이머 세트, 유전자 Hsdl2의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 41 및 42의 프라이머 세트, 유전자 Btnl9의 발현량을 검출하기 위한 제제는 서열번호 43 및 44의 프라이머 세트를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 상기 외에도 상기 유전자의 적어도 일부를 증폭시킬 수 있는 프라이머 세트나 그 외에 상기 유전자의 발현량을 검출할 수 있는 제제도 제한없이 적용가능하다.
유전자 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT 및 EBF2 중 유전자 CSTB, SERPINA3, YWHAH, CCL5, ATP6V0B, IRAK4의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 증가할 수 있고, 유전자 MAPK12, RXRA, EIF4EBP1, CACHD1, ARHGEF15, SLC22A3, RBP7, MLXIPL, INSR, DBT, EBF2, HK2, TPST1, LAMB1, HSDL2, BTNL9의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 감소할 수 있다. 따라서, 본 조성물로 앞서 예시한 바와 같이, 인슐린 저항성 진단이 가능하다.
필요에 따라, 본 발명의 인슐린 저항성 진단용 조성물은 유전자 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함할 수 있다.
본 발명자들은 상기 유전자들도 인슐린 저항성 발현과 상관관계가 있음을 확인한 것으로, 상기 유전자들의 발현량을 검출함으로써 보다 높은 정확도로 인슐린 저항성을 진단할 수 있다.
본 발명에 따른 상기 유전자들은 진단 대상 개체 유래 유전자로서 개체는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있으며, 유전자 CAPG와 동일 개체 유래의 것일 수 있다.
본 발명에 따른 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제로는 당 분야에 유전자 발현 검출을 위해 사용되는 것을 제한없이 사용할 수 있으며, 예를 들면 프라이머, 프로브 등을 사용할 수 있다.
유전자 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1 중 유전자 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 증가할 수 있고, 유전자 PHYH 및 MCCC1의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 감소할 수 있다. 따라서, 본 조성물로 앞서 예시한 바와 같이, 인슐린 저항성 진단이 가능하다.
필요에 따라, 본 발명의 조성물은 유전자 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함할 수 있다.
본 발명자들은 상기 유전자들도 인슐린 저항성 발현과 상관관계가 있음을 확인한 것으로, 상기 유전자들의 발현량을 검출함으로써 보다 높은 정확도로 인슐린 저항성을 진단할 수 있다.
본 발명에 따른 상기 유전자들은 진단 대상 개체 유래 유전자로서 개체는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있으며, 유전자 CAPG와 동일 개체 유래의 것일 수 있다.
본 발명에 따른 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제로는 당 분야에 유전자 발현 검출을 위해 사용되는 것을 제한없이 사용할 수 있으며, 예를 들면 프라이머, 프로브 등을 사용할 수 있다.
유전자 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 증가할 수 있고, 유전자 PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 감소할 수 있다. 따라서, 본 조성물로 앞서 예시한 바와 같이, 인슐린 저항성 진단이 가능하다.
또한, 본 발명은 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는, 인슐린 저항성 진단 키트를 제공한다.
본 발명의 키트는 전술한 인슐린 저항성 진단용 조성물을 포함할 수 있으며, 상기 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제 외에도 앞서 예시한 유전자들의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명은 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법 또는 인슐린 저항성 진단 방법을 제공한다.
이하 본 발명의 일 구현예에 따른 방법을 단계별로 구체적으로 설명한다.
먼저, 개체로부터 조직 샘플을 수득한다.
개체는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있다.
조직은 예를 들면 피하 백색 지방 조직일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며, 그 배양세포일 수도 있다.
이후, 상기 조직 샘플을 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득한다.
유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있다.
이후, 상기 반응 혼합물에서 상기 유전자의 발현량을 검출한다.
각 제제별로 적합한 방법에 따라 상기 유전자의 발현량을 검출할 수 있으며, 이는 공지된 바에 의할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제가 프라이머 세트를 포함하는 경우, 유전자 증폭 반응을 수행하여 발현량을 검출할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명에 따른 유전자 CAPG의 발현량은 인슐린 저항성 발현과 비례할 수 있는 바, 정상군 대비 유전자 CAPG의 발현량이 높으면 인슐린 저항성으로 진단하거나, 시간 경과에 따라 유전자 CAPG의 발현량이 증가하면 인슐린 저항성이 증가하였다고 진단하거나, 두 개체에서 한 개체의 유전자 CAPG의 발현량이 더 높은 경우, 그 발현량이 더 높은 개체가 상대적으로 더 인슐린 저항성을 가진다고 진단하거나 그에 대한 정보를 제공할 수 있다.
필요에 따라, 본 발명의 방법은 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및 상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
유전자 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT 및 EBF2는 진단 대상 개체 유래 유전자로서 개체는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있으며, 유전자 CAPG와 동일 개체 유래의 것일 수 있다.
상기 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있다.
유전자 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT 및 EBF2 중 유전자 CSTB, SERPINA3, YWHAH, CCL5, ATP6V0B, IRAK4의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 증가할 수 있고, 유전자 MAPK12, RXRA, EIF4EBP1, CACHD1, ARHGEF15, SLC22A3, RBP7, MLXIPL, INSR, DBT, EBF2, HK2, TPST1, LAMB1, HSDL2, BTNL9의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 감소할 수 있는 바, 앞서 예시한 바와 같이, 인슐린 저항성을 진단하거나 그에 대한 정보를 제공할 수 있다.
필요에 따라, 본 발명의 인슐린 저항성 진단용 조성물은 유전자 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 상기 유전자들은 진단 대상 개체 유래 유전자로서 개체는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있으며, 유전자 CAPG와 동일 개체 유래의 것일 수 있다.
본 발명에 따른 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제로는 당 분야에 유전자 발현 검출을 위해 사용되는 것을 제한없이 사용할 수 있으며, 예를 들면 프라이머, 프로브 등을 사용할 수 있다.
유전자 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1 중 유전자 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 증가할 수 있고, 유전자 PHYH 및 MCCC1의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 감소할 수 있는 바, 앞서 예시한 바와 같이, 인슐린 저항성을 진단하거나 그에 대한 정보를 제공할 수 있다.
필요에 따라, 본 발명의 방법은 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및 상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명자들은 상기 유전자들도 인슐린 저항성 발현과 상관관계가 있음을 확인한 것으로, 상기 유전자들의 발현량을 검출함으로써 보다 높은 정확도로 인슐린 저항성을 진단하거나 그에 대한 정보를 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 상기 유전자들은 진단 대상 개체 유래 유전자로서 개체는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있으며, 유전자 CAPG와 동일 개체 유래의 것일 수 있다.
본 발명에 따른 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제로는 당 분야에 유전자 발현 검출을 위해 사용되는 것을 제한없이 사용할 수 있으며, 예를 들면 프라이머, 프로브 등을 사용할 수 있다.
유전자 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 증가할 수 있고, 유전자 PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2의 발현은 인슐린 저항성 발현에 따라 감소할 수 있는 바, 앞서 예시한 바와 같이, 인슐린 저항성을 진단하거나 그에 대한 정보를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물에 관한 것이다.
본 발명의 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물은 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함한다.
전술한 바와 같이, 유전자 CAPG의 발현량은 인슐린 저항성 발현에 따라 증가할 수 있으므로, 그 발현을 저하시키는 물질이 인슐린 저항성 치료제 후보물질일 수 있다.
본 발명에 따른 유전자는 인슐린 저항성 진단의 대상이 되는 개체 유래 유전자일 수 있다.
유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제는 앞서 예시한 범위 내의 것일 수 있다.
본 발명의 조성물은 대상 물질을 개체, 개체 유래 조직 또는 그 배양 세포에 처리한 후에 상기 유전자의 발현량에 변화가 있는지 확인하기 위해 사용될 수 있고, 대상 물질의 처리 후에 상기 유전자의 발현량이 증가되었다면, 그 물질을 인슐린 저항성 치료제 후보물질로 선별할 수 있다.
필요에 따라, 본 발명의 조성물은 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함할 수 있다.
필요에 따라, 본 발명의 조성물은 유전자 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함할 수 있다.
필요에 따라, 본 발명의 조성물은 유전자 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함할 수 있다.
이하, 본 발명을 구체적으로 설명하기 위해 실시예를 들어 상세하게 설명하기로 한다.
실시예
데이터의 수득 및 처리
본 연구에 필요한 데이터들을 얻기 위하여, NCBI Gene Expression Omnibus (GEO)에 저장되어 있는 데이터들 중 아무런 약물도 처방 받지 않은 인슐린 저항성 임상환자들의 마이크로어레이 데이터셋을 이용하였다.
임상데이터들 중 인슐린 저항성의 진행 단계가 표기되어 있지 않은 데이터셋들은 fasting glucose와 인슐린 농도를 이용한 Homeostasis Model Assessment 2 (HOMA2) 인슐린 저항성 계산기를 사용하였다 (https://www.dtu.ox.ac.uk/homacalculator/). 인슐린 저항성 환자군을 분별해 내는 threshold는 HOMA2 IR ≥≥ 1.7 기준을 사용하였다. 민감군과 인슐린 저항성군을 명확하게 구별해내기 위해 HOMA2 IR < 1인 집단은 정상으로 간주하였다.
초기에 얻은 마이크로어레이 데이터셋들은 R 언어 oligo패키지의 Robust Multi-array Average (RMA) 기능을 이용하여 선처리되었다. Illumina사와 Agilent사의 데이터셋은 R 언어 limma 패키지의 quantile normalization이 대신 사용되었다. 그 후, 각 probe들의 Entrez ID를 이용, R 언어 Surrogate Variable Analysis (SVA) 패키지의 ComBat 기능을 이용하여 데이터셋들을 통합시킴과 동시에 batch effect를 조정하였다. 마지막으로 R 언어 GeneMeta 패키지의 Random-Effect Model (REM) 기능을 이용하여 meta-analysis을 행하여 Z-score와 False Discovery Rate (FDR)을 계산해 내었다.
GeneMeta를 통해 얻어진 Z-score를 기반으로, Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)에 있는 GSEAPreranked 기법을 이용하여 functional enrichment analysis를 행하였다. GSEA에는 Molecular Signatures Database (MSigDB) 에 존재하는 Gene Ontology (GO) 유전자군이 사용되었다. GO enrichment 분석은 기본 세팅의 Enrichment Map으로 시각화하였다. MSigDB내의 Hallmark와 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway 유전자군들 역시 사용되었다. 교차 종 분석의 경우, GSEA는 인간 유전자 symbol을 포함한 다양한 동물 플랫폼의 mapping을 사용할 수 있기 때문에, 앞의 meta-analysis결과로 얻은 meta-signature를 GSEA의 유전자셋으로 이용하였다. 교차 종 분석에는 pre-ranked list로 마이크로어레이 Fold Change값의 log값을 사용하였다.
결과
인슐린 저항성 임상환자 데이터셋에서 Meta -signature 확보
임상데이터의 meta-analysis으로 인슐린 저항성 질병의 발전과 진행 단계에 관여하는 유전자를 선정해 내기 위해, 9개의 데이터셋들 중 2개는 다른 7개와 음의 상관관계를 가지고 있어 분석에서 제외되었다 (도 1A). 7개의 독립적인 데이터셋들은 총 352개의 마이크로어레이 데이터들로, 233개의 인슐린 저항성군과 119개의 통제군으로 나뉘어져 있다(표 1).
구분 GSE Human tissue Array number(IR : Normal ) Platform
1 GSE13070 Abdominal subcutaneous　adipose 28 : 6 Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array
2 GSE26637 Abdominal subcutaneous　adipose 5 : 5 Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array
3 GSE27949 Abdominal subcutaneous　adipose 8 : 13 Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array
4 GSE32512 Abdominal subcutaneous　adipose 30 : 129 Illumina HumanHT-12 V3.0 expression beadchip
5 GSE40234 Abdominal subcutaneous　adipose 34 : 28 Agilent-014850 Whole Human Genome Microarray 4x44K G4112F
6 GSE62832 Abdominal subcutaneous　adipose 7 : 11 Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array
7 GSE64567 Abdominal subcutaneous　adipose 7 : 41 Illumina HumanHT-12 V4.0 expression beadchip
이 7개의 데이터셋들은 비생물학적 오류들(batch effect)때문에 데이터들이 서로 제각각 분산되어 있다. 하지만 R 언어의 sva 패키지에 내장되어 있는 ComBat 기능을 이용하여 이 batch effect를 조정했을 시, 데이터들의 분산형태가 일정해진 것을 볼 수 있다(도 1B).
다음으로, R 언어의 GeneMeta 패키지를 이용하여 meta-analysis을 행해 meta-signature를 선정하였다. meta-analysis을 행한 결과, 각각 다른 Z-score로 잘라낸(cutoff) 개개의 실험보다 meta-analysis을 통해 얻어진 의미 있는 유전자의 수가 더 많음을 볼 수 있다(도 1C). 일부 특정 유전자는 각각의 개별 실험들보다(False Discovery Rate, FDR < 0.05) 엄격한 통계 기준으로 행했음에도 불구하고 (FDR < 0.01) meta-analysis을 행했을 때에만 관측되었다(도 1D). meta-analysis 전과 후에 발견된 총 1,413개의 유전자를 meta-signature로 명명하였다. 이 meta-signature들 중, 842개의 유전자는 발현량이 높아진 유전자들이고(Z-score > 0), 571개는 발현량이 낮아진 유전자들이다(Z-score < 0)
GSEA를 사용한 인슐린 저항성의 functional annotation
인슐린 저항성 임상환자 데이터셋을 meta-analysis한 결과를 생물학적 역할과 연결짓기 위해, meta-analysis으로 얻은 Z-score를 기반으로 GSEA를 사용하여 GO분석을 행하였다. GO는 cellular components, biological processes, molecular function 총 3개의 도메인으로 이루어져 있다.
그 결과, 염증과 리소솜의 몇 부분, 세포외구역의 면역관련 용어들이 positively enrich되어 있었고, 미토콘드리아 관련 용어들은 negatively ehrich되어 있었다(도 2A). 또한 Molecular Signature Database (MSigDB)에 있는 Hallmark 유전자셋과 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) 를 사용하였을 때는, 리소솜 (KEGG : hsa04142), epithelial mesenchymal transition (EMT) (MSigDB : hallmark), NF-κκB 를 통한 TNFαα signaling (MSigDB : hallmark) 들이 positively enrich되어 있었고, 발린과 리신, 이소류신 분해작용 (KEGG : has00280), 산화적 인산화 (MSigDB : hallmark) 들은 negatively ehrich되어 있었다(도 2B).
교차 종 분석으로 meta -signature의 robustness 확인
Meta-signature들이 robust한 인슐린 저항성 유전자마커인지를 판별하기 위해서, GSEA를 사용해 교차 종 분석을 행하였다. GSEA는 다양한 동물모델부터 인간의 유전자 symbol에 이르기까지 다양한 플랫폼의 mapping을 제공하기 때문에, 24개 상승유전자, 571개 하락유전자를 포함하는 인슐린 저항성 meta-signature 유전자셋들을 다른 모델종들의 마이크로어레이 연구들에 적용시켜 교차 종 분석을 실행했다.
그 결과, meta-signature들은 인슐린 저항성 쥐 모델의 백색피하지방조직 마이크로어레이 데이터에서 유의미하게 enrich되어 있는 것을 발견했다(도 3A). 또한 이 백색피하지방조직 외에도 인슐린 저항성 쥐 모델의 부고환조직과, ob/ob 쥐 모델의 perigonadal fat조직에서도 유의미하게 enrich되어 있는 것을 볼 수 있다(도 3B, 3C). ob/ob 쥐는 T2DM 모델이며, 부고환과 perigonadal fat 조직은 백색지방조직의 다른 타입이다. 이외에도 meta-signature 유전자셋은 rat의 복부지방 (도 3D), 개의 피하지방 (도 3E), Tumor Necrosis Factor αα (TNF-αα)처리를 한 인슐린 저항성 in vitro 모델인 3T3-L1 (도 3F) 에서도 유의미한 enrichment 정도를 보였다.
다음으로, 모든 IR 모델에서 핵심 농축 유전자(core enrichment gene)을 결정하기 위해 리딩-에지 섭셋(the leading-edge subset)을 확인하였다. 특히, meta-signature를 구성하는 1,413개의 유전자 중 12개(10개 상향, 2개 하향) 유전자만이 도 3에서 사용한 모든 IR 모델에서 일관적으로 풍부하였다(enriched)(표 3).
이 결과는 연구에서 얻은 인슐린 저항성 인간 meta-signature 유전자셋이 다양한 in vitro 및 in vivo 모델들의 인슐린 저항성 백색지방조직에 대한 매우 robust한 유전자 마커임을 증명한다.
Meta -signature 유전자들의 약물유전체학 , gain- or loss-of- function 에의 적용
최근, 몇몇 연구들이 효과적인 질병 치료법과 신약 재창출을 위하여, 역상관관계 접근을 통해 질병의 분자지표와 약물 타겟 유전자의 분자적 효과를 직접적으로 비교하고 있다. 그러므로, 우리는 인슐린 저항성 meta-signature역시 인슐린 저항성의 발전을 위해 약물유전체학 데이터셋과 반비례적으로 enrich 되어있다고 가정하였다.
식품의약품국의 T2DM 처리보다 발전된 형태인 Thiazolidinedione (TZD)와 metformin 약물유전체학 데이터셋을 사용하여 inverse enrichment 분석을 시행하였다. Metformin은 미국 당뇨병 협회에서 T2DM을 앓는 환자에게 일차적으로 가장 많이 처방하는 약물이며, TZD는 T2DM의 또 다른 치료약물이다. 우리의 가정을 포함하여, meta-signature 유전자셋이 TZD를 처방한 인슐린 저항성 임상환자들의 마이크로어레이 데이터셋 (도 4A), TZD의 한 종류인 pioglitazone과 metformin이 처리된 인슐린 저항성 쥐 모델에서 inverse enrich된 것을 확인하였다(도 4B, 4C).
추가적으로, luteoli이 처리된 쥐 (도 4D), interleukin-37 과발현 유전자이식 쥐 (도 4E), Transforming growth factor beta-like Stimulated Clone (TSC) 22 D4와 lipocalin (LCN)가 Knock-down (KD)된 db/db 쥐 역시 meta-signature와 inverse enrichment 관계를 가지는 것을 발견하였다.
이 결과는 최근 연구결과에 발표된 내용인 '항염증물질 interleukin-37인 flavonoid luteolin, TSC22D4, LCN13을 저해하는 것이 인슐린 저항성을 개선한다' 라는 것과 일치한다. 최종적으로, 이 결과는 meta-signature가 단순히 robust한 유전자 마커일 뿐 아니라 잠재적 약물의 개발과 치료 타겟으로 이용될 수 있음을 보여준다.
잠재적 치료타겟 발견 (drug-signature)
Meta-signature가 제2형 당뇨의 약물치료에 주로 쓰이고 있는 metformin과 TZD 두 물질의 타겟 유전자와 밀접한 연관이 있기는 하나, 이 약물이 인슐린 저항성과 제2형 당뇨에 작용하는 메커니즘은 서로 다르다. 따라서 인슐린 저항성을 효과적으로 개선할 수 있는 약물타겟 유전자나 치료법을 찾기 위해, 우리는 TZD가 처방된 환자와 (도 4A) metformin이 처방된 쥐 (도 4B)에서 공통적으로 작용하는 유전자를 선별해 내고자 하였다.
Meta-signature의 GSEA결과에서 leading-edge부분의 유전자들 중, TZD와 metformin에서 공통으로 core enrichment 부분에 존재하는 유전자들을 사용하여 공통발현유전자 분석을 행하였다. GSEA의 leading-edge 부분은 GSEA의 전체 유전자셋들 중 core enrichment 유전자로 해석할 수 있다 (The leading-edge subset derived from GSEA results can be interpreted as the core enrichment genes among the gene set's enrichment signal).
그 결과, Meta-signature 유전자들 중에서 211개의 cross-species drug-signature들이 공통으로 metformin과 TZD에 의해 발현이 조절되는 유전자들로 나타났다(도 5A, 도 5B, 표 2). 그 중 133개는 발현량이 상승한 유전자들이며, biological process에 관한 GO term들 중 defense response (p=4.84e-10), inflammatory response (p=2.16e-08), cellular signaling cascade (p=2.58e-0.6)에 유의미하게 enrich되어 있었다. 나머지 78개는 발현량이 감소된 유전자들이며, GO term들 중 insulin stimulus (p=5.32e-07), response to hormone stimulus (p=6.82e-05), glucose catabolic process (p=2.83e-03), oxidation reduction (p=3.68e-03)에 유의미하게 enrich되어 있었다 (도 5C). 결과적으로, 이 데이터는 pioglitazone과 rosiglitazone, troglitazone들을 포함한 TZD와 metformin 두 가지 약물에 공통적으로 반응하는 유전자들인 cross-species drug-signature들이 인슐린 저항성을 개선시킬 가능성이 높은 잠재적 치료타겟으로 사용될 수 있음을 제시한다.
하기 표 2에는 선별된 211개의 유전자의 Gene Id(Entrez), symbol, gene name(full name), 연관성(Z-score) 값이 기재되어 있다.
Gene id ( Entrez ) Symbol Gene name Z-score FDR
8870 IER3 immediate early response 3 7.33 0.00.E+00
1979 EIF4EBP2 eukaryotic translation initiation factor 4E binding protein 2 -7.18 0.00.E+00
11043 MID2 midline 2 -6.99 0.00.E+00
56301 SLC7A10 solute carrier family 7 (neutral amino acid transporter light chain, asc system), member 10 -6.78 0.00.E+00
4337 MOCS1 molybdenum cofactor synthesis 1 -6.70 0.00.E+00
25975 EGFL6 EGF-like-domain, multiple 6 6.58 0.00.E+00
3952 LEP leptin 6.49 0.00.E+00
64756 ATPAF1 ATP synthase mitochondrial F1 complex assembly factor 1 -6.38 0.00.E+00
3929 LBP lipopolysaccharide binding protein 6.11 0.00.E+00
2650 GCNT1 glucosaminyl (N-acetyl) transferase 1, core 2 6.07 0.00.E+00
5216 PFN1 profilin 1 6.03 0.00.E+00
9051 PSTPIP1 proline-serine-threonine phosphatase interacting protein 1 5.81 0.00.E+00
3791 KDR kinase insert domain receptor -5.63 0.00.E+00
1959 EGR2 early growth response 2 5.62 0.00.E+00
595 CCND1 cyclin D1 5.36 0.00.E+00
83943 IMMP2L inner mitochondrial membrane peptidase subunit 2 -5.35 0.00.E+00
6271 S100A1 S100 calcium binding protein A1 -5.33 0.00.E+00
7481 WNT11 wingless-type MMTV integration site family, member 11 -5.31 0.00.E+00
2872 MKNK2 MAP kinase interacting serine/threonine kinase 2 -5.31 0.00.E+00
6275 S100A4 S100 calcium binding protein A4 5.30 0.00.E+00
153579 BTNL9 butyrophilin-like 9 -5.25 7.94.E-06
4329 ALDH6A1 aldehyde dehydrogenase 6 family, member A1 -5.23 7.87.E-06
28999 KLF15 Kruppel-like factor 15 -5.23 7.81.E-06
594 BCKDHB branched chain keto acid dehydrogenase E1, beta polypeptide -5.18 7.46.E-06
5827 PXMP2 peroxisomal membrane protein 2, 22kDa -5.11 1.40.E-05
7941 PLA2G7 phospholipase A2, group VII (platelet-activating factor acetylhydrolase, plasma) 5.02 1.27.E-05
1528 CYB5A cytochrome b5 type A (microsomal) -4.90 4.84.E-05
5973 RENBP renin binding protein 4.89 5.18.E-05
10170 DHRS9 dehydrogenase/reductase (SDR family) member 9 4.88 5.15.E-05
57520 HECW2 HECT, C2 and WW domain containing E3 ubiquitin protein ligase 2 -4.82 7.62.E-05
2769 GNA15 guanine nucleotide binding protein (G protein), alpha 15 (Gq class) 4.82 7.58.E-05
219855 SLC37A2 solute carrier family 37 (glucose-6-phosphate transporter), member 2 4.81 8.02.E-05
84706 GPT2 glutamic pyruvate transaminase (alanine aminotransferase) 2 -4.80 7.87.E-05
5027 P2RX7 purinergic receptor P2X, ligand gated ion channel, 7 4.78 8.29.E-05
8800 PEX11A peroxisomal biogenesis factor 11 alpha -4.77 8.14.E-05
38 ACAT1 acetyl-CoA acetyltransferase 1 -4.77 8.11.E-05
23175 LPIN1 lipin 1 -4.75 9.21.E-05
5164 PDK2 pyruvate dehydrogenase kinase, isozyme 2 -4.75 9.17.E-05
9710 KIAA0355 KIAA0355 -4.74 9.09.E-05
1476 CSTB cystatin B (stefin B) 4.74 9.44.E-05
5660 PSAP prosaposin 4.74 9.40.E-05
80727 TTYH3 tweety family member 3 4.73 1.05.E-04
4131 MAP1B microtubule-associated protein 1B 4.67 1.38.E-04
713 C1QB complement component 1, q subcomponent, B chain 4.67 1.48.E-04
56833 SLAMF8 SLAM family member 8 4.66 1.46.E-04
4015 LOX lysyl oxidase 4.65 1.47.E-04
56922 MCCC1 methylcrotonoyl-CoA carboxylase 1 (alpha) -4.63 1.50.E-04
5209 PFKFB3 6-phosphofructo-2-kinase/fructose-2,6-biphosphatase 3 -4.59 1.68.E-04
28514 DLL1 delta-like 1 (Drosophila) -4.54 1.82.E-04
11326 VSIG4 V-set and immunoglobulin domain containing 4 4.52 1.79.E-04
714 C1QC complement component 1, q subcomponent, C chain 4.51 1.90.E-04
12 SERPINA3 serpin peptidase inhibitor, clade A (alpha-1 antiproteinase, antitrypsin), member 3 4.50 1.88.E-04
5179 PENK proenkephalin 4.47 1.96.E-04
84263 HSDL2 hydroxysteroid dehydrogenase like 2 -4.44 2.13.E-04
2331 FMOD fibromodulin 4.43 2.12.E-04
5025 P2RX4 purinergic receptor P2X, ligand gated ion channel, 4 4.41 2.22.E-04
4481 MSR1 macrophage scavenger receptor 1 4.41 2.25.E-04
6850 SYK spleen tyrosine kinase 4.40 2.25.E-04
55526 DHTKD1 dehydrogenase E1 and transketolase domain containing 1 -4.39 2.25.E-04
5360 PLTP phospholipid transfer protein 4.38 2.31.E-04
1436 CSF1R colony stimulating factor 1 receptor 4.36 2.43.E-04
56243 KIAA1217 KIAA1217 -4.33 2.76.E-04
137872 ADHFE1 alcohol dehydrogenase, iron containing, 1 -4.30 2.98.E-04
2717 GLA galactosidase, alpha 4.30 3.11.E-04
26227 PHGDH phosphoglycerate dehydrogenase -4.25 3.39.E-04
64231 MS4A6A membrane-spanning 4-domains, subfamily A, member 6A 4.24 3.41.E-04
1031 CDKN2C cyclin-dependent kinase inhibitor 2C (p18, inhibits CDK4) -4.23 3.66.E-04
10261 IGSF6 immunoglobulin superfamily, member 6 4.22 3.79.E-04
3074 HEXB hexosaminidase B (beta polypeptide) 4.21 4.00.E-04
929 CD14 CD14 molecule 4.20 4.06.E-04
712 C1QA complement component 1, q subcomponent, A chain 4.20 4.11.E-04
55200 PLEKHG6 pleckstrin homology domain containing, family G (with RhoGef domain) member 6 -4.20 4.10.E-04
3101 HK3 hexokinase 3 (white cell) 4.18 4.10.E-04
822 CAPG capping protein (actin filament), gelsolin-like 4.18 4.16.E-04
10243 GPHN gephyrin -4.16 4.30.E-04
80896 NPL N-acetylneuraminate pyruvate lyase (dihydrodipicolinate synthase) 4.16 4.30.E-04
719 C3AR1 complement component 3a receptor 1 4.14 4.45.E-04
8877 SPHK1 sphingosine kinase 1 4.14 4.46.E-04
29127 RACGAP1 Rac GTPase activating protein 1 4.14 4.51.E-04
9056 SLC7A7 solute carrier family 7 (amino acid transporter light chain, y+L system), member 7 4.12 4.61.E-04
58191 CXCL16 chemokine (C-X-C motif) ligand 16 4.12 4.60.E-04
3001 GZMA granzyme A (granzyme 1, cytotoxic T-lymphocyte-associated serine esterase 3) 4.11 4.63.E-04
51296 SLC15A3 solute carrier family 15 (oligopeptide transporter), member 3 4.07 5.16.E-04
55013 CCDC109B coiled-coil domain containing 109B 4.07 5.22.E-04
3162 HMOX1 heme oxygenase 1 4.06 5.33.E-04
4316 MMP7 matrix metallopeptidase 7 4.06 5.37.E-04
5341 PLEK pleckstrin 4.04 5.76.E-04
10287 RGS19 regulator of G-protein signaling 19 4.04 5.95.E-04
143503 OR51E1 olfactory receptor, family 51, subfamily E, member 1 -4.03 6.01.E-04
54675 CRLS1 cardiolipin synthase 1 -4.03 6.14.E-04
10491 CRTAP cartilage associated protein 4.02 6.29.E-04
29887 SNX10 sorting nexin 10 3.99 7.09.E-04
4126 MANBA mannosidase, beta A, lysosomal 3.98 7.23.E-04
2207 FCER1G Fc fragment of IgE, high affinity I, receptor for; gamma polypeptide 3.98 7.24.E-04
5777 PTPN6 protein tyrosine phosphatase, non-receptor type 6 3.96 7.53.E-04
6696 SPP1 secreted phosphoprotein 1 3.96 7.53.E-04
283431 GAS2L3 growth arrest-specific 2 like 3 3.95 7.56.E-04
9046 DOK2 docking protein 2, 56kDa 3.95 7.76.E-04
2896 GRN granulin 3.94 7.95.E-04
113 ADCY7 adenylate cyclase 7 3.94 8.00.E-04
3357 HTR2B 5-hydroxytryptamine (serotonin) receptor 2B, G protein-coupled 3.92 8.24.E-04
8673 VAMP8 vesicle-associated membrane protein 8 3.91 8.61.E-04
7305 TYROBP TYRO protein tyrosine kinase binding protein 3.90 8.79.E-04
32 ACACB acetyl-CoA carboxylase beta -3.89 8.93.E-04
64174 DPEP2 dipeptidase 2 3.89 8.98.E-04
3071 NCKAP1L NCK-associated protein 1-like 3.89 9.02.E-04
79085 SLC25A23 solute carrier family 25 (mitochondrial carrier; phosphate carrier), member 23 -3.88 9.33.E-04
5329 PLAUR plasminogen activator, urokinase receptor 3.88 9.44.E-04
80704 SLC19A3 solute carrier family 19 (thiamine transporter), member 3 -3.87 9.59.E-04
8476 CDC42BPA CDC42 binding protein kinase alpha (DMPK-like) -3.87 9.84.E-04
3059 HCLS1 hematopoietic cell-specific Lyn substrate 1 3.85 1.03.E-03
23406 COTL1 coactosin-like F-actin binding protein 1 3.83 1.11.E-03
53834 FGFRL1 fibroblast growth factor receptor-like 1 -3.81 1.17.E-03
1203 CLN5 ceroid-lipofuscinosis, neuronal 5 3.80 1.21.E-03
10653 SPINT2 serine peptidase inhibitor, Kunitz type, 2 3.78 1.32.E-03
3912 LAMB1 laminin, beta 1 -3.78 1.33.E-03
5641 LGMN legumain 3.78 1.34.E-03
89846 FGD3 FYVE, RhoGEF and PH domain containing 3 3.77 1.35.E-03
8460 TPST1 tyrosylprotein sulfotransferase 1 -3.76 1.43.E-03
7533 YWHAH tyrosine 3-monooxygenase/tryptophan 5-monooxygenase activation protein, eta 3.73 1.52.E-03
130399 ACVR1C activin A receptor, type IC -3.73 1.52.E-03
6352 CCL5 chemokine (C-C motif) ligand 5 3.71 1.61.E-03
9334 B4GALT5 UDP-Gal:betaGlcNAc beta 1,4- galactosyltransferase, polypeptide 5 3.71 1.61.E-03
2246 FGF1 fibroblast growth factor 1 (acidic) 3.71 1.62.E-03
9308 CD83 CD83 molecule 3.70 1.68.E-03
10870 HCST hematopoietic cell signal transducer 3.67 1.79.E-03
51284 TLR7 toll-like receptor 7 3.65 1.88.E-03
23462 HEY1 hes-related family bHLH transcription factor with YRPW motif 1 -3.65 1.87.E-03
5880 RAC2 ras-related C3 botulinum toxin substrate 2 (rho family, small GTP binding protein Rac2) 3.64 1.96.E-03
23743 BHMT2 betaine--homocysteine S-methyltransferase 2 3.63 1.99.E-03
2519 FUCA2 fucosidase, alpha-L- 2, plasma 3.62 2.07.E-03
695 BTK Bruton agammaglobulinemia tyrosine kinase 3.62 2.08.E-03
83442 SH3BGRL3 SH3 domain binding glutamate-rich protein like 3 3.60 2.18.E-03
586 BCAT1 branched chain amino-acid transaminase 1, cytosolic 3.57 2.32.E-03
4689 NCF4 neutrophil cytosolic factor 4, 40kDa 3.57 2.37.E-03
1043 CD52 CD52 molecule 3.55 2.52.E-03
7852 CXCR4 chemokine (C-X-C motif) receptor 4 3.54 2.62.E-03
54491 FAM105A family with sequence similarity 105, member A 3.53 2.67.E-03
4239 MFAP4 microfibrillar-associated protein 4 3.52 2.78.E-03
366 AQP9 aquaporin 9 3.52 2.79.E-03
4256 MGP matrix Gla protein 3.51 2.84.E-03
7805 LAPTM5 lysosomal protein transmembrane 5 3.50 2.87.E-03
3099 HK2 hexokinase 2 -3.50 2.88.E-03
64333 ARHGAP9 Rho GTPase activating protein 9 3.48 3.11.E-03
728 C5AR1 complement component 5a receptor 1 3.46 3.23.E-03
8165 AKAP1 A kinase (PRKA) anchor protein 1 -3.46 3.24.E-03
9124 PDLIM1 PDZ and LIM domain 1 3.46 3.26.E-03
64641 EBF2 early B-cell factor 2 -3.45 3.38.E-03
9935 MAFB v-maf avian musculoaponeurotic fibrosarcoma oncogene homolog B 3.44 3.47.E-03
51338 MS4A4A membrane-spanning 4-domains, subfamily A, member 4A 3.42 3.65.E-03
11112 HIBADH 3-hydroxyisobutyrate dehydrogenase -3.41 3.75.E-03
9770 RASSF2 Ras association (RalGDS/AF-6) domain family member 2 3.41 3.75.E-03
1629 DBT dihydrolipoamide branched chain transacylase E2 -3.41 3.76.E-03
126364 LRRC25 leucine rich repeat containing 25 3.37 4.17.E-03
3643 INSR insulin receptor -3.37 4.17.E-03
1520 CTSS cathepsin S 3.36 4.24.E-03
5096 PCCB propionyl CoA carboxylase, beta polypeptide -3.36 4.26.E-03
26031 OSBPL3 oxysterol binding protein-like 3 3.35 4.39.E-03
219972 MPEG1 macrophage expressed 1 3.35 4.40.E-03
683 BST1 bone marrow stromal cell antigen 1 3.32 4.69.E-03
9791 PTDSS1 phosphatidylserine synthase 1 3.32 4.69.E-03
9934 P2RY14 purinergic receptor P2Y, G-protein coupled, 14 3.30 4.93.E-03
4125 MAN2B1 mannosidase, alpha, class 2B, member 1 3.30 4.95.E-03
51085 MLXIPL MLX interacting protein-like -3.29 5.07.E-03
6688 SPI1 Spi-1 proto-oncogene 3.29 5.10.E-03
27075 TSPAN13 tetraspanin 13 -3.29 5.17.E-03
5728 PTEN phosphatase and tensin homolog -3.28 5.18.E-03
1192 CLIC1 chloride intracellular channel 1 3.27 5.44.E-03
4354 MPP1 membrane protein, palmitoylated 1, 55kDa 3.25 5.72.E-03
533 ATP6V0B ATPase, H+ transporting, lysosomal 21kDa, V0 subunit b 3.25 5.73.E-03
4916 NTRK3 neurotrophic tyrosine kinase, receptor, type 3 -3.24 5.84.E-03
5264 PHYH phytanoyl-CoA 2-hydroxylase -3.23 5.96.E-03
115330 GPR146 G protein-coupled receptor 146 -3.22 6.22.E-03
6926 TBX3 T-box 3 -3.21 6.24.E-03
473 RERE arginine-glutamic acid dipeptide (RE) repeats -3.21 6.28.E-03
51311 TLR8 toll-like receptor 8 3.21 6.35.E-03
7409 VAV1 vav 1 guanine nucleotide exchange factor 3.20 6.44.E-03
6258 RXRG retinoid X receptor, gamma -3.19 6.60.E-03
116362 RBP7 retinol binding protein 7, cellular -3.19 6.66.E-03
6581 SLC22A3 solute carrier family 22 (organic cation transporter), member 3 -3.17 7.00.E-03
890 CCNA2 cyclin A2 3.16 7.17.E-03
2328 FMO3 flavin containing monooxygenase 3 3.16 7.17.E-03
526 ATP6V1B2 ATPase, H+ transporting, lysosomal 56/58kDa, V1 subunit B2 3.16 7.18.E-03
4129 MAOB monoamine oxidase B -3.15 7.36.E-03
1201 CLN3 ceroid-lipofuscinosis, neuronal 3 3.15 7.48.E-03
22899 ARHGEF15 Rho guanine nucleotide exchange factor (GEF) 15 -3.15 7.48.E-03
29108 PYCARD PYD and CARD domain containing 3.13 7.74.E-03
23368 PPP1R13B protein phosphatase 1, regulatory subunit 13B -3.13 7.86.E-03
84988 PPP1R16A protein phosphatase 1, regulatory subunit 16A -3.12 7.95.E-03
2268 FGR FGR proto-oncogene, Src family tyrosine kinase 3.12 8.05.E-03
146894 CD300LG CD300 molecule-like family member g -3.12 8.09.E-03
8884 SLC5A6 solute carrier family 5 (sodium/multivitamin and iodide cotransporter), member 6 -3.11 8.15.E-03
761 CA3 carbonic anhydrase III -3.11 8.26.E-03
57685 CACHD1 cache domain containing 1 -3.10 8.37.E-03
64960 MRPS15 mitochondrial ribosomal protein S15 -3.10 8.40.E-03
9055 PRC1 protein regulator of cytokinesis 1 3.10 8.41.E-03
1978 EIF4EBP1 eukaryotic translation initiation factor 4E binding protein 1 -3.10 8.43.E-03
6256 RXRA retinoid X receptor, alpha -3.10 8.42.E-03
1173 AP2M1 adaptor-related protein complex 2, mu 1 subunit 3.10 8.41.E-03
1164 CKS2 CDC28 protein kinase regulatory subunit 2 3.09 8.64.E-03
5207 PFKFB1 6-phosphofructo-2-kinase/fructose-2,6-biphosphatase 1 -3.07 9.05.E-03
5140 PDE3B phosphodiesterase 3B, cGMP-inhibited -3.06 9.29.E-03
7791 ZYX zyxin 3.06 9.44.E-03
5446 PON3 paraoxonase 3 -3.05 9.50.E-03
10457 GPNMB glycoprotein (transmembrane) nmb 3.05 9.55.E-03
23643 LY96 lymphocyte antigen 96 3.05 9.54.E-03
23646 PLD3 phospholipase D family, member 3 3.05 9.66.E-03
51135 IRAK4 interleukin-1 receptor-associated kinase 4 3.04 9.79.E-03
6300 MAPK12 mitogen-activated protein kinase 12 -3.04 9.82.E-03
391 RHOG ras homolog family member G 3.04 9.88.E-03
3759 KCNJ2 potassium channel, inwardly rectifying subfamily J, member 2 3.03 9.93.E-03
인슐린 저항성 및 비만과 cross-species drug-signature 발현 수준의 임상적 관련성
앞의 결과는 cross-species drug-signature가 인슐린 저항성을 호전시킬 수 있는 가능성을 보여주었다. 따라서 우리는 drug-signature들의 발현량이 인슐린 저항성 환자들이 보이는 여러가지 증상들과 밀접한 관련이 있다고 가정하였다. 비만의 척도로 사용되는 BMI가 인슐린 저항성과 제2형 당뇨 두 가지 질병에 공통적으로 중요한 요소이기 때문에, drug-signature와 인슐린 저항성 질병의 증상들 사이의 관계를 찾아내기 위해 HOMA2-IR과 BMI 두가지를 모두 사용하였다. 이 가설을 검증하기 위해, 인슐린 저항성의 임상적 증상을 보이는 200명의 유전자발현량 데이터인 GSE32512 내에서 drug-signature 유전자들의 발현량을 사용하였다.
211개의 drug-signature 유전자들 중, AQP9, BST1, CCNA2, FMO3, FMOD, INSR, KCNJ2, MAPK12, CCL5, TBX3, TPST1, PRC1, PTDSS1, IRAK4, CACHD1, EBF2를 제외하고 195개의 유전자들의 발현량이 HOMA2-IR과 BMI 두가지에 공통적으로 유의미하게 관련이 있는 것으로 나타났다(p < 0.05)(도 6). 특히 BMI와 HOMA2-IR사이 상관관계가 높은 유전자들은 메타분석에서 나온 Z-score값 역시 높게 나온 유전자임을 발견했다. 이 결과는 drug-signature 유전자들의 발현량과 그 유전자의 Z-score가 비만과 인슐린 저항성에 강하게 연관되어 있다는 것을 나타낸다.
네트워크 구축과 drug-signature의 검증
Drug-signature 유전자들의 발현량이 인슐린 저항성에 높게 관계되어 있기 때문에, 이 유전자들의 생물학적 과정을 이해하기 위해 protein-protein interaction (PPI) network 분석을 행하고자 했다. 이를 위해 drug-signature 유전자들 중, BMI와 HOMA2-IR사이의 상관관계가 매우 높은 (|r| > 0.4) (도 6) 22개의 상향발현, 20개의 하향발현, 총 42개의 유전자를 사용하였다.
그 결과 19개의 유전자들이 PPI network에 나타났으며 (network degree ≥≥ 9), PSAP (prosaposin, degree = 40), GRN (granulin precursor, degree = 34), S100A4 (S100 calcium binding protein A4, degree = 31)등의 발현량이 상승한 유전자들과, CYB5A (cytochrome b5 type A (microsomal), degree = 19), S100A1 (S100 calcuim binding protein A1, degree = 16), MCCC1 (methylcrotonyl-CoA carboxylase 1, degree = 10)등의 발현량이 감소된 유전자들이 포함되어 있었다 (도 7A). 이 유전자들의 발현량은 모두 HOMA-2IR과 비례 또는 반비례적 관계를 가지고 있었다 (도 7B).
특히, 12개의 핵심 meta-signature 중에서(표 3), 4개 유전자(LBP, S100A4, CSF1R, MCCC1)로부터 코딩되는 단백질이 네트워크에 있었다(Fisher's exact test, p < 0.01).
[규칙 제91조에 의한 정정 30.05.2018]　
Figure WO-DOC-FIGURE-T3
이 중 8개의 유전자(S100a4, purinergic receptor P2X 7 (P2rx7), Psap, Grn, S100 calcium binding protein A1 (S100a1), Cyb5a, pyruvate dehydrogenase kinase 2 (Pdk2), 및 Mccc1)를 임의로 선택하여, metformin으로 처리된 쥐의 부고환 지방을 이용한 PPI 네트워크로부터 얻은 발현 수준을 검증하기 위해 정량적 PCR을 수행하였다(도 7C). 사용된 프라이머는 하기 표 4와 같으며, 실험 방법은 하기 유전자 발현 검증에서의 방법과 동일하다.
Figure PCTKR2018003319-appb-T000002
그 결과, 부고환 지방에서의 S100a4, P2rx7, Psap, 및 Grn의 발현 수준이 유의하게 증가되었고, S100a1, Cyb5a, Pdk2, 및 Mccc1의 발현 수준은 유의하게 하향 조절되었다.
유전자 발현량 검증
Gene id Symbol Gene name Regulation
1 1476 CSTB cystatin B (stefin B) up
2 12 SERPINA3 serpin peptidase inhibitor, clade A (alpha-1 antiproteinase, antitrypsin), member 3 up
3 822 CAPG capping protein (actin filament), gelsolin-like up
4 7533 YWHAH tyrosine 3-monooxygenase/tryptophan 5-monooxygenase activation protein, eta up
5 6352 CCL5 chemokine (C-C motif) ligand 5 up
6 51135 IRAK4 interleukin-1 receptor-associated kinase 4 up
7 6300 MAPK12 mitogen-activated protein kinase 12 down
8 6256 RXRA retinoid X receptor, alpha down
9 1978 EIF4EBP1 eukaryotic translation initiation factor 4E binding protein 1 down
10 57685 CACHD1 cache domain containing 1 down
11 22899 ARHGEF15 Rho guanine nucleotide exchange factor (GEF) 15 down
12 6581 SLC22A3 solute carrier family 22 (organic cation transporter), member 3 down
13 116362 RBP7 retinol binding protein 7, cellular down
14 51085 MLXIPL MLX interacting protein-like down
15 3643 INSR insulin receptor down
16 1629 DBT dihydrolipoamide branched chain transacylase E2 down
17 64641 EBF2 early B-cell factor 2 down
18 3099 HK2 hexokinase 2 down
19 8460 TPST1 tyrosylprotein sulfotransferase 1 down
20 3912 LAMB1 laminin, beta 1 down
21 84263 HSDL2 hydroxysteroid dehydrogenase like 2 down
22 153579 BTNL9 butyrophilin-like 9 down
또한, 상기 표 5의 유전자들의 발현 수준을 확인하였다.
일반대조식이 (이하 RD; 10% kcal% fat; Research Diets, New Brunnswick, NJ, USA)와 고지방식이 (이하 HFD; 60% kcal% fat; Research Diets, New Brunswick, NJ, USA)를 6주간 먹인 C57BL/6J 마우스의 부고환지방에서 RNeasy Mini Kit (Qiagen, Hilden, Germany)를 이용하여 total RNA를 분리하였다. 분리된 total RNA (2 ㎍)를 oligo(dT) primer (Thermo Scientific, Rockford, IL, USA), M-MLV reverse transcriptase (Promega, Madison, WI, USA) 를 이용하여 single-strand cDNA로 합성하였다. 합성된 cDNA와 SYBR Green PCR Master Mix (Applied Biosystems, Warrington, UK) 를 총 볼륨 20 μμL로 하여 StepOnePlus™™ Real-time PCR (Applied Biosystems, Foster, CA, USA)를 사용하여 타겟 유전자를 증폭시켰다. 반응 조건은 95℃℃ 10 min 후 40 cycle의 95℃℃ 15 s denaturation, 60℃℃ 에서 1 min annealing/extension으로 하였다. 이때 유전자의 발현량은 beta-actin 유전자를 대조군으로 사용하여 2(-△△△△Ct)법으로 계산하였다.
유전자 프라이머 서열 (5' --> 3') 서열번호
Cstb Cstb_F AGGTGAAGTCCCAGCTTGAAT 1
Cstb_R GTCTGATAGGAAGACAGGGTCA 2
Capg Capg_F GCTCTACCAGGTTAAGGGGAA 3
Capg_R GGCAAAGATGTTCTGACCCAG 4
Ywhah Ywhah_F ACGAAGATCGAAATCTCCTCTCT 5
Ywhah_R CCGGTAGGCTTTAACTTTCTCCA 6
Ccl5 Ccl5_F GCTGCTTTGCCTACCTCTCC 7
Ccl5_R TCGAGTGACAAACACGACTGC 8
Irak4 Irak4_F CATACGCAACCTTAATGTGGGG 9
Irak4_R GGAACTGATTGTATCTGTCGTCG 10
Mapk12 Mapk12_F CATGGCGGAGATGATTACTGG 11
Mapk12_R GCTTGCGTTGGTCAGGACA 12
Rxra Rxra_F ATGGACACCAAACATTTCCTGC 13
Rxra_R CCAGTGGAGAGCCGATTCC 14
Eif4ebp Eif4ebp1_F GGGGACTACAGCACCACTC 15
Eif4ebp1_R GTTCCGACACTCCATCAGAAAT 16
Cachd1 Cachd1_F TGGTCACCATGCAGAGGATCT 17
Cachd1_R AGGTAGCGGTTGAACTTCTCC 18
Arhgef1 Arhgef15_F CTCCTACCTGCGATCCCTGA 19
Arhgef15_R GGAGAACAGCGTATGATGATCC 20
Slc22a3 Slc22a3_F GGAGACCCACTCTACCATCGT 21
Slc22a3_R GCTGCATAGCCCAAGGTAAAA 22
Rbp7 Rbp7_F GGTTACCTGGGAGAATGACAAAC 23
Rbp7_R GGTCCCCTTCGATCCAGTG 24
Mlxipl Mlxipl_F GTGTGTGGTTTCGTGACCC 25
Mlxipl_R CACTTGTGGTATTCGCGCATC 26
Insr Insr_F ATGGGCTTCGGGAGAGGAT 27
Insr_R GGATGTCCATACCAGGGCAC 28
Dbt Dbt_F AGACTGACCTGTGTTCGCTAT 29
Dbt_R GAGTGACGTGGCTGACTGTA 30
Ebf2 Ebf2_F GGGATTCAAGATACGCTAGGAAG 31
Ebf2_R GGAGGTTGCTTTTCAAAATGGG 32
Hk2 Hk2_F TGATCGCCTGCTTATTCACGG 33
Hk2_R AACCGCCTAGAAATCTCCAGA 34
Tpst1 Tpst1_F GAACTTACTCTTGGCGTGTCTG 35
Tpst1_R GTTCCTCTATTCGGTGATGGC 36
Lamb1 Lamb1_F CTGGCGACCTTCTCATCGG 37
Lamb1_R TGGCTAACAATACAGTAGGGCTC 38
Hsdl2 Hsdl2_F TGTCATTGCTGCGAAGACCA 39
Hsdl2_R TCACATCAACAACACAAGGCA 40
Btnl9 Btnl9_F TTGAAGCCTATGACATTGCAGAG 41
Btnl9_R AAAGCGGCACCCATATCGG 42
Serpina3c Serpina3c_F CTGGGGCTCGTGATAACTGG 43
Serpina3c_R TCGAGTTGTGTCCCATTTTCTTT 44
Serpina3k_F GCTCTACCTGCCCAAGTTCTC 45
Serpina3k_R CCATCTGAGACACTATCAGGTCC 46
Serpina3n_F ATTTGTCCCAATGTCTGCGAA 47
Serpina3n_R TGGCTATCTTGGCTATAAAGGGG 48
Serpina3m_F GGGATCTGTCCTACCGTCCTC 49
Serpina3m_R TGCTAAGTGGGGAGAAGACAATA 50
도 8을 참조하면, 유전자 CSTB, SERPINA3, CAPG, YWHAH, CCL5, IRAK4의 발현 수준이 증가하였고, 유전자 MAPK12, RXRA, EIF4EBP1, CACHD1, ARHGEF15, SLC22A3, RBP7, MLXIPL, INSR, DBT, EBF2, HK2, TPST1, LAMB1, HSDL2, BTNL9의 발현 수준이 감소한 것을 확인할 수 있다.

Claims (20)

  1. 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
  2. 청구항 1에 있어서, CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
  3. 청구항 1에 있어서, LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
  4. 청구항 1에 있어서, IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 제제는 서열번호 3 및 4의 프라이머 세트를 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단용 조성물.
  6. 개체로부터 조직 샘플을 수득하는 단계;
    상기 조직 샘플을 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및
    상기 반응 혼합물에서 상기 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 포함하는, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 조직 샘플을 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및
    상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 조직 샘플을 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및
    상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 조직 샘플을 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계; 및
    상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
  10. 청구항 6에 있어서, 상기 제제는 서열번호 3 및 4의 프라이머 세트를 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단을 위한 정보제공 방법.
  11. 개체로부터 조직 샘플을 수득하는 단계;
    상기 조직 샘플을 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계;
    상기 반응 혼합물에서 상기 유전자의 발현량을 검출하는 단계; 및
    상기 유전자의 발현량이 정상군 대비 증가하였으면 인슐린 저항성을 갖는 것으로 판단하는 단계;
    를 포함하는, 인슐린 저항성 진단 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 조직 샘플을 CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계;
    상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계; 및
    상기 CSTB 및 IRAK4 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 증가하였거나, 상기 CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, SLC22A3, DBT, 및 EBF2 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 감소하였으면 인슐린 저항성을 갖는 것으로 판단하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단 방법.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 조직 샘플을 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계;
    상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계; 및
    상기 LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 증가하였거나, 상기 PHYH 및 MCCC1 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 감소하였으면 인슐린 저항성을 갖는 것으로 판단하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단 방법.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 조직 샘플을 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는 시약과 혼합하여 반응 혼합물을 수득하는 단계;
    상기 반응 혼합물에서 상기 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하는 단계; 및
    상기 IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 증가하였거나, 상기 PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2 중 적어도 하나의 발현량이 정상군 대비 감소하였으면 인슐린 저항성을 갖는 것으로 판단하는 단계;를 더 포함하는, 인슐린 저항성 진단 방법.
  15. 청구항 11에 있어서, 상기 제제는 서열번호 3 및 4의 프라이머 세트를 포함하는 것인, 인슐린 저항성 진단 방법.
  16. 유전자 CAPG의 발현량을 검출하기 위한 제제를 포함하는, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
  17. 청구항 16에 있어서, CSTB, CACHD1, ARHGEF15, RBP7, TPST1, HSDL2, BTNL9, IRAK4, SLC22A3, DBT, 및 EBF2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
  18. 청구항 16에 있어서, LBP, NPR3, S100A4, LOX, LCP1, CSF1R, CD44, SPP1, LAPTM5, PHYH 및 MCCC1로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
  19. 청구항 16에 있어서, IER3, EGFL6, LEP, GCNT1, PFN1, PSTPIP1, EGR2, CCND1, PLA2G7, RENBP, DHRS9, GNA15, SLC37A2, P2RX7, PSAP, TTYH3, MAP1B, C1QB, SLAMF8, VSIG4, C1QC, PENK, FMOD, P2RX4, MSR1, SYK, PLTP, GLA, MS4A6A, IGSF6, HEXB, CD14, C1QA, HK3, NPL, C3AR1, SPHK1, RACGAP1, SLC7A7, CXCL16, GZMA, SLC15A3, CCDC109B, HMOX1, MMP7, PLEK, RGS19, CRTAP, SNX10, MANBA, FCER1G, PTPN6, GAS2L3, DOK2, GRN, ADCY7, HTR2B, VAMP8, TYROBP, DPEP2, NCKAP1L, PLAUR, HCLS1, COTL1, CLN5, SPINT2, LGMN, FGD3, B4GALT5, FGF1, CD83, HCST, TLR7, RAC2, BHMT2, FUCA2, BTK, SH3BGRL3, BCAT1, NCF4, CD52, CXCR4, FAM105A, MFAP4, AQP9, MGP, ARHGAP9, C5AR1, PDLIM1, MAFB, MS4A4A, RASSF2, LRRC25, CTSS, OSBPL3, MPEG1, BST1, PTDSS1, P2RY14, MAN2B1, SPI1, CLIC1, MPP1, TLR8, VAV1, CCNA2, FMO3, ATP6V1B2, CLN3, PYCARD, FGR, PRC1, AP2M1, CKS2, ZYX, GPNMB, LY96, PLD3, RHOG, KCNJ2, PON3, PDE3B, PFKFB1, MRPS15, SLC5A6, CA3, PPP1R16A, CD300LG, PPP1R13B, MAOB, RXRG, TBX3, RERE, GPR146, NTRK3, PTEN, TSPAN13, PCCB, HIBADH, AKAP1, HEY1, ACVR1C, FGFRL1, SLC19A3, CDC42BPA, SLC25A23, ACACB, OR51E1, CRLS1, GPHN, PLEKHG6, CDKN2C, PHGDH, ADHFE1, KIAA1217, DHTKD1, DLL1, PFKFB3, KIAA0355, LPIN1, PDK2, PEX11A, ACAT1, GPT2, HECW2, CYB5A, PXMP2, BCKDHB, ALDH6A1, KLF15, WNT11, MKNK2, S100A1, IMMP2L, KDR, ATPAF1, MOCS1, SLC7A10, MID2 및 EIF4EBP2로 이루어진 군으로부터 선택되는 적어도 하나의 유전자의 발현량을 검출하기 위한 제제를 더 포함하는 것인, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
  20. 청구항 16에 있어서, 상기 제제는 서열번호 3 및 4의 프라이머 세트를 포함하는 것인, 인슐린 저항성 치료제 후보물질 스크리닝용 조성물.
PCT/KR2018/003319 2017-03-21 2018-03-21 인슐린 저항성 진단용 조성물 및 이의 용도 WO2018174575A1 (ko)

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