WO2021256618A1 - 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법 - Google Patents

장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2021256618A1
WO2021256618A1 PCT/KR2020/013119 KR2020013119W WO2021256618A1 WO 2021256618 A1 WO2021256618 A1 WO 2021256618A1 KR 2020013119 W KR2020013119 W KR 2020013119W WO 2021256618 A1 WO2021256618 A1 WO 2021256618A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
strain
strains
group
seq
risk
Prior art date
Application number
PCT/KR2020/013119
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
홍승표
남영도
임미영
정원형
신지희
Original Assignee
한국식품연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from KR1020200075286A external-priority patent/KR102363094B1/ko
Priority claimed from KR1020200075287A external-priority patent/KR102363098B1/ko
Priority claimed from KR1020200075288A external-priority patent/KR102363088B1/ko
Priority claimed from KR1020200075291A external-priority patent/KR102363092B1/ko
Application filed by 한국식품연구원 filed Critical 한국식품연구원
Priority to CN202080103278.5A priority Critical patent/CN116261599A/zh
Publication of WO2021256618A1 publication Critical patent/WO2021256618A1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • 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
    • C12Q1/6888—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for detection or identification of organisms
    • C12Q1/689—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for detection or identification of organisms for bacteria
    • 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
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/569—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for microorganisms, e.g. protozoa, bacteria, viruses
    • 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 predicting or diagnosing disease risk using intestinal microbes, a diagnostic kit for predicting or diagnosing disease risk using the same, a method for predicting or diagnosing disease risk using the same, and a method for preventing or screening a disease using the same.
  • next-generation sequencing techniques it has become possible to quickly and accurately measure the types and relative amounts of microorganisms living in an individual's gut.
  • this technology makes it possible to find out the type and relative amount of microorganisms living in an individual's intestines using the 16S ribosomal RNA gene variable region sequence, which is a conserved region common to intestinal microbes, and the information can be used as personal disease information or information. Research is being conducted to determine the association with biomarkers related to disease information.
  • Korea Patent No. 1445243 relates to a composition for predicting or diagnosing metabolic and inflammatory diseases using the intestinal bacterial community, and includes the prediction or diagnosis of diabetes, but Akkermansia muciniphila as a microorganism that is associated with diabetes. ), Bacteroides spp. , Eubacterium spp. , Roseburia spp. , Methanobrevibacter smithii ( Methanobrevibacter smithii ), Methanosphaera stadtmanae ), Ruminococcus obeum and Phascolarctobacterium are used, but as a result obtained from fecal samples obtained from 15 pairs of twins, it is difficult to generalize the results obtained therefrom. There were limits.
  • European Patent No. 2563930 is a method for diagnosing the risk of type 1 diabetes, Picalibacterium prausnitzii ), Ruminococcus albus ), Ruminococcus bromii ), Ruminococcus callidus ( Ruminococcus callidus ), Ruminococcus flavefaciens ( Ruminococcus flavefaciens ) and the like Clostridium leptum ( Clostridium leptum ) It is suggested to analyze the diversity of the group.
  • Korean Patent No. 1940445 proposes a method for diagnosing diabetes through metagenome analysis using extracellular vesicles secreted from bacteria from blood or urine samples as a sample.
  • Korea Patent No. 1445243 relates to a composition for predicting or diagnosing metabolic and inflammatory diseases using the intestinal bacterial community, and includes the prediction or diagnosis of obesity, but is a microorganism that is associated with obesity as Akkermansia muciniphila. muciniphila ), Bacteroides spp. , Eubacterium spp. , Roseburia spp. , Methanobrevibacter smithii , Methanosphaera stadtmanae ), Ruminococcus obeum and Phascolarctobacterium are used, but the result is obtained from fecal samples obtained from 15 pairs of twins. had limitations.
  • Korean Patent Publication No. 2019-0039502 discloses, in the treatment of obesity-related diseases, Prevotellaceae , Flavonifractor , Clostridium IV and Butyricicoccus from the genus consisting of It has been described for what to increase the selected bacteria or groups, or co-Rio three bacteria (Coriobacteriaceae), increasing the Lactobacillus Basil La (Lactobacillaceae) and Lee kenel La bacteria selected from the group consisting in (Rikenellaceae).
  • Korean Patent No. 1940445 proposes a method for diagnosing diabetes through metagenome analysis using extracellular vesicles secreted from bacteria from blood or urine samples as a sample.
  • US Patent Publication No. 2019-0127781 relates to a composition for diagnosing liver disease, Group A Dorea sp. CAG: 317, Bacteroides cellulosilyticus ( Bacteroides cellulosilyticus ), Bacteroides pinegoldi ( Bacteroides finegoldii ), Bacteroides dorei ), Streptococcus parasanguinis , Clostridium symbiosum ), Clostridium sp. and Clostridium sp. 7_3_54FAA, ( Clostridium bolteae ) is presented.
  • Bacteroides cellulosilyticus Bacteroides cellulosilyticus
  • Bacteroides pinegoldi Bacteroides finegoldii
  • Bacteroides dorei Bacteroides dorei
  • Streptococcus parasanguinis Clostridium symbiosum
  • Korean Patent Application Laid-Open No. 2019-0037170 suggests that the Roseburia spp. strain is effective in relation to the prevention and improvement of alcoholic liver disease-related diseases.
  • Korean Patent No. 1940425 proposes a method for diagnosing liver disease through metagenome analysis using extracellular vesicles secreted from bacteria from blood or urine samples as samples.
  • Korea Patent No. 1940424 describes a method for diagnosing renal disease through metagenome analysis using extracellular vesicles secreted from bacteria from blood or urine samples as a sample, but it is derived from blood or urine, not intestinal microorganisms.
  • Anaerococcus Anaerococcus
  • Burkholderia Burkholderia
  • Korea Patent No. 1940445 describes that Bacteroides, Pribotella and Luminococcus are highly distributed in the case of kidney disease.
  • the present invention Lachnospira sp. strain, Coprococcus sp. strain, Blautia obeum sp. strain, Baylonella di spa (Veillonella dispar) strains, Lac Notre Spira new (Lachnospiraceae) and strains night teroyi Rhodes Uni FORT Miss (Bacteroides uniformis) strains, night teroyi death kakae (Bacteroides caccae) strains, para nights teroyi death (Parabacteroides) Detecting any one or more strains selected from the group consisting of sp. strains and Dorea formicigenerans species strains; and
  • Lachnospira Lachnospira sp. strain and Coprococcus sp.
  • Lachnospira Lachnospira sp. strain and Coprococcus sp.
  • Bacteroides uniformis Bacteroides uniformis
  • Bacteroides caccae Bacteroides caccae species strain
  • Parabacteroides Normal increase or decrease of any one or more strains selected from the group consisting of genus strains Compared to the group, when the Bacteroides uniformis species strain is reduced in the genomic DNA of the microorganism, Bacteroides caccae species strain is reduced, or Parabacteroides ( Parabacteroides ) Diagnosing the test subject as a liver disease or liver disease risk group when the genus strain is reduced; or
  • Another object of the present invention is to provide an information providing method for predicting or diagnosing the risk of diabetes using intestinal microbes.
  • Another object of the present invention is to provide a screening method for preventing or treating diabetes using intestinal microorganisms.
  • Another object of the present invention is to provide a composition for predicting or diagnosing diabetes risk using intestinal microorganisms.
  • Another object of the present invention is to provide an information providing method for predicting or diagnosing obesity risk using intestinal microbes.
  • Another object of the present invention is to provide a screening method for preventing or treating obesity using intestinal microorganisms.
  • Another object of the present invention is to provide a composition for predicting or diagnosing obesity risk using intestinal microorganisms.
  • Another object of the present invention is to provide an information providing method for predicting or diagnosing the risk of liver disease using intestinal microbes.
  • Another object of the present invention is to provide a screening method for preventing or treating liver disease using intestinal microorganisms.
  • Another object of the present invention is to provide a composition for predicting or diagnosing liver disease risk using intestinal microbes.
  • Another object of the present invention is to provide an information providing method for predicting or diagnosing the risk of renal disease using intestinal microbes.
  • Another object of the present invention is to provide a screening method for preventing or treating renal disease using intestinal microorganisms.
  • Another object of the present invention is to provide a composition for predicting or diagnosing the risk of renal disease using intestinal microorganisms.
  • the present invention Lachnospira sp. strain, Coprococcus sp. strain, Blautia obeum sp. strain, Baylonella di spa (Veillonella dispar) strains, Lac Notre Spira new (Lachnospiraceae) and strains night teroyi Rhodes Uni FORT Miss (Bacteroides uniformis) strains, night teroyi death kakae (Bacteroides caccae) strains, para nights teroyi death (Parabacteroides) Detecting any one or more strains selected from the group consisting of sp. strains and Dorea formicigenerans species strains; and
  • Lachnospira Lachnospira sp. strain and Coprococcus sp.
  • Lachnospira Lachnospira sp. strain and Coprococcus sp.
  • Bacteroides uniformis Bacteroides uniformis
  • Bacteroides caccae Bacteroides caccae species strain
  • Parabacteroides Normal increase or decrease of any one or more strains selected from the group consisting of genus strains Compared to the group, when the Bacteroides uniformis species strain is reduced in the genomic DNA of the microorganism, Bacteroides caccae species strain is reduced, or Parabacteroides ( Parabacteroides ) Diagnosing the test subject as a liver disease or liver disease risk group when the genus strain is reduced; or
  • It relates to a method of providing information for predicting or diagnosing disease risk using intestinal microorganisms, including.
  • Lachnospira sp. strain Lachnospira sp. strain, Coprococcus sp. strain, Picalibacterium ( Faecalibacterium) sp. strain, Enterobacteriaceae (Lachnospira) sp. Enterobacteriaceae ) and family strains and Ruminococcaceae ) Detecting the relative amount of two or more strains selected from the family strain; and
  • the result obtained in the detecting step calculating the diabetes risk of the test subject by a multivariate linear model predicting a diabetic group using the relative amount of the two or more strains as a variable; This is to provide an information provision method for risk prediction or diagnosis.
  • Lachnospira sp. strain Lachnospira sp. strain, Coprococcus sp. strain, Picalibacterium ( Faecalibacterium) sp. strain, Enterobacteriaceae (Lachnospira) sp. Enterobacteriaceae ) and family strains and Ruminococcaceae , detecting the family strain; and
  • plaque is no Spira (Lachnospira) bacteria Enterococcus spp and three (Enterobacteriaceae), and the ratio of strain increases in the genomic DNA of the microorganism,
  • Coprococcus ( Coprococcus ) sp. strain, Picalibacterium ( Faecalibacterium ) Species strain and Ruminococcaceae ) Diagnosing the test subject as a renal disease or renal disease risk group when the ratio of the strain is reduced; It relates to a method for providing information for predicting or diagnosing the risk of diabetes using intestinal microorganisms, including.
  • the present invention the steps of administering a candidate substance for preventing or treating diabetes to a non-human animal;
  • Lachnospira Lachnospira
  • Lachnospira Lachnospira sp. strain and Coprococcus sp. strain, including an agent capable of detecting any one or more strains selected from the group consisting of strains, diabetes risk prediction or It relates to a diagnostic composition.
  • the present invention from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject , Blautia obeum species strain, Veillonella dispar species strain, Lachnospiraceae family Strains, Bacteroides uniformis ( Bacteroides uniformis ) species strains, Clostridium genus strains, Rikenellaceae family strains and Anaerostipes ( Anaerostipes ) of two or more strains selected from strains detecting the relative amount; and
  • the result obtained in the detecting step calculating the obesity risk of the test subject by a multivariate linear model for predicting an obesity group using the relative amount of the two or more strains as a variable; It relates to a method of providing information for prediction or diagnosis.
  • the present invention from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject , Blautia obeum species strain, Veillonella dispar species strain, Lachnospiraceae family detecting a styryl Fes (Anaerostipes) strains in the strain, foil teroyi des uni formate miss (Bacteroides uniformis) strains, Clostridium (Clostridium) in strain, Li kenel rasae (Rikenellaceae) and strain and Ana; and
  • the present invention comprising administering a candidate substance for the prevention or treatment of obesity to a non-human animal;
  • Blautia obeum spp. strain In the genomic DNA of microorganisms before and after treatment with the candidate material, Blautia obeum spp. strain, Veillonella dispar spp. strain and Lachnospiraceae in the group consisting of family strains Comparing the increase or decrease of any one or more strains selected, if the Blautia obeum species strain is increased, or Veillonella dispar ) If the ratio of the species strain is reduced, or Lachnospiraceae ( Lachnospiraceae ) When the strain is increased, determining the candidate material as a preventive or therapeutic agent for obesity; relates to a screening method for preventing or treating obesity using intestinal microorganisms, including.
  • Blautia obeum Blautia obeum
  • Veillonella dispar Veillonella dispar
  • Lachnospiraceae Any one or more strains selected from the group consisting of strains are detected It relates to a composition for predicting or diagnosing obesity risk using intestinal microorganisms, including agents that can do it.
  • the present invention from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject Bacteroides uniformis ( Bacteroides uniformis ) species strain, Bacteroides caccae ( Bacteroides caccae ) species strain and Parabacteroides ( Parabacteroides ) genus detecting the relative amount of the strain; and
  • the result obtained in the detecting step calculating the predictive value of the diabetes risk of the test subject by a multivariate linear model for predicting a liver disease group using the relative amount of the three strains as a variable; It relates to a method of providing information for predicting or diagnosing liver disease risk.
  • the present invention from the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject Bacteroides uniformis ( Bacteroides uniformis ) species strain, Bacteroides caccae ( Bacteroides caccae ) species strain and Parabacteroides ( Parabacteroides ) genus detecting the strain; and
  • the test subject is diagnosed with renal disease Or the step of diagnosing the renal disease risk group; relates to a method for providing information for predicting or diagnosing the risk of liver disease using intestinal microorganisms, including.
  • liver disease prevention or therapeutic agent candidate is administered to a non-human animal
  • Bacteroides uniformis spp. strain In the genomic DNA of microorganisms before and after treatment with the candidate material, Bacteroides uniformis spp. strain, Bacteroides caccae spp. strain and Parabacteroides spp. From the group consisting of strains Comparing the increase or decrease of any one or more strains to be selected, Bacteroides uniformis ( Bacteroides uniformis ) If the strain is increased, Theriodes caccae ( Bacteroides caccae ) If the strain is increased, or Parabacteroi Des ( Parabacteroides ) When the spp. strain is increased, determining the candidate substance as a liver disease preventive or therapeutic agent; relates to a liver disease prevention or therapeutic agent screening method using intestinal microorganisms, including.
  • Bacteroides uniformis Bacteroides uniformis
  • Bacteroides caccae Bacteroides caccae
  • Parabacteroides Any one or more strains selected from the group consisting of genus strains are detected It relates to a composition for predicting or diagnosing liver disease risk using intestinal microorganisms, including agents that can do it.
  • Veillonella dispar Veillonella dispar
  • Lachnospira sp. strain Dorea formicigenerans ( Dorea formicigenerans ) sp. strains
  • Bacteroides spp. strains Bacteroides spp. strains, Bifidobacterium adolescentis spp. strains and Bacteroides uniformis spp. strains, Roseburia sp. strains, Oscillospira ( Oscillospira ) genus strain and Lachnospiraceae ( Lachnospiraceae ) Detecting the relative amount of two or more strains selected from the family; and
  • the result obtained in the detecting step calculating the renal disease risk of the test subject by a multivariate linear model predicting a renal disease group using the relative amount of the two or more strains as a variable; It relates to a method of providing information for risk prediction or diagnosis.
  • Veillonella dispar Veillonella dispar
  • Lachnospira sp. strain Dorea formicigenerans ( Dorea formicigenerans ) sp. strains
  • Bacteroides spp. strains Bacteroides spp. strains, Bifidobacterium adolescentis spp. strains and Bacteroides uniformis spp. strains, Roseburia sp. strains, Oscillospira ( Oscillospira ) genus strains and Lachnospiraceae ( Lachnospiraceae ) and detecting the strain; and
  • Lachnospira sp. strain Bacteroides sp. strain, Bifidobacterium adolescentis sp. strain, Bacteroides uniformis sp. strain, and Lachnospira bird ( Lachnospiraceae ) and the step of diagnosing the test subject as a renal disease or renal disease risk group when the strain is reduced; to a method for providing information for predicting or diagnosing renal disease risk using intestinal microorganisms, including.
  • the present invention comprises the steps of administering a candidate substance for the prevention or treatment of renal disease to a non-human animal;
  • Veillonella dispar Veillonella dispar
  • Lachnospira sp. strain Lachnospira sp. strain
  • Dorea formicigenerans Dorea formicigenerans sp. detecting any one or more strains selected from the group consisting of strains;
  • Veillonella dispar spp. strain In the genomic DNA of microorganisms before and after treatment with the candidate substance, Veillonella dispar spp. strain, Lachnospira spp . strain and Dorea formicigenerans ) In the group consisting of strains
  • the increase or decrease of any one or more strains selected when the Veillonella dispar species strain is reduced, or Lachnospira sp. strain is increased, or Dorea formisigene Rans ( Dorea formicigenerans )
  • determining the candidate material as a renal disease prevention or treatment agent relates to a renal disease prevention or therapeutic agent screening method using intestinal microorganisms, including the.
  • Veillonella dispar Veillonella dispar
  • Lachnospira Lachnospira sp. strain
  • Dorea formicigenerans Any one or more strains selected from the group consisting of strains are detected It relates to a composition for predicting or diagnosing renal disease risk using intestinal microorganisms, including agents that can do it.
  • 890 Korean subjects were divided into a diabetic group if the fasting blood sugar was 126 mg/dL or more, a diabetes risk group if the fasting blood sugar was more than 100 mg/dL and less than 126 mg/dL, and a normal group if it was 100 mg/dL or less.
  • Microorganisms whose average ratio of the corresponding microorganisms among the total intestinal microbes decreases or increases in the order of diabetic group, diabetes risk group, and normal group are searched for, and among the searched microorganisms, a statistically significant ratio difference between the diabetic group and the normal group is displayed.
  • the microorganism was specified as a biomarker strain for predicting or diagnosing diabetes risk.
  • Lachnospira sp. strain As biomarker strains for predicting or diagnosing the risk of diabetes showing a statistically significant difference between the diabetic group and the normal group, Lachnospira sp. strain, Coprococcus sp. strain, Picalibacterium ( Faecalibacterium ) species strain, Enterobacteriaceae ( Enterobacteriaceae ) Family strains and Ruminococcaceae ( Ruminococcaceae ) It may be any one or a combination of two or more strains selected from the group consisting of strains.
  • the increase or decrease of the strain means an increase or decrease in the relative ratio of the biomarker strains in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract, or a diabetic group, diabetes risk group Or it may mean an increase or decrease in the number of bacteria of the biomarker strains in the normal group or an absolute value indicating the same, for this purpose, the relative ratio of the biomarker microorganisms in the diabetic group, the diabetes risk group or the normal group, the number of bacteria, or an absolute value indicating the same can be stored in a database in advance.
  • the biomarker strain from Lac furnace Spira (Lachnospira) in the strain preferably a lac furnace Spira (Lachnospira) in strain that is identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 1 is shown higher in the diabetic group compared to the control group significantly . Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is Lachnospira, when the genus strain is higher than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of diabetes. In addition, when the Lachnospira sp. strain is lower than that of the diabetic group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low.
  • a coprocessor from the biomarker strain Rhodococcus (Coprococcus) in the strain preferably a coprocessor that is identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 2 Rhodococcus (Coprococcus) sp appears less significantly in the diabetic group compared to the control group , and was significantly lower in the diabetic group compared to the diabetic risk group. Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than the normal group, the Coprococcus sp. strain can be predicted or diagnosed as having a high risk of diabetes. In addition, when the Coprococcus spp . strain is higher than that of the diabetic group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low.
  • the risk of diabetes is low and normal. It can be predicted or diagnosed as close to the group, and the Lachnospira spp . strain does not differ from the diabetic group, and when only the Coprococcus spp . strain is higher than the diabetic group, the diabetes risk is low and close to the diabetic risk group. predictable or diagnosable.
  • Picalibacterium ( Faecalibacterium ) strain preferably SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4, identified by the 16S rRNA nucleotide sequence of Faecalibacterium strain
  • the Faecalibacterium species strain can be predicted or diagnosed as having a high risk of diabetes.
  • Enterobacter bacteria three Enterobacteriaceae
  • strain preferably SEQ ID NO: 5
  • Enterobacter bacteria three are identified by any one of a sequence selected from the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 6 and SEQ ID NO: 7 and strains were significantly higher in the diabetic group than in the normal group. Therefore, if the Enterobacteriaceae and strains in the genomic DNA of microorganisms obtained from the sample derived from the intestinal tract of the subject are higher than in the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed. In addition, if the bacteria Enterobacter three (Enterobacteriaceae) and low strains as compared to the diabetic group with diabetes risk can be predicted or diagnosed to be low.
  • the biomarker strain from luminometer Coca three (Ruminococcaceae) and strain, preferably a luminometer Coca three (Ruminococcaceae) and the strain identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 8 are significantly in the diabetic group compared to the control group appear low. Therefore, if the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is low in the Ruminococcaceae and strain compared to the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed.
  • the 16S rRNA nucleotide sequence of SEQ ID NO: 1 to SEQ ID NO: 8 is an ASV nucleotide sequence capable of identifying each of the biomarker strains, that is, an amplicon sequence variant nucleotide sequence.
  • any one sequence selected from the ASV nucleotide sequences of SEQ ID NO: 1 to SEQ ID NO: 4 and SEQ ID NO: 8 is the first identified as a nucleotide sequence capable of identifying each biomarker strain. Therefore, the biomarker strain identified by any one sequence selected from the ASV base sequence of SEQ ID NOs: 1 to 4 and SEQ ID NO: 8 is a strain belonging to each species or genus, or strains of each species or genus known in the prior art. These are the first strains to be identified in the intestine of Koreans, which are clearly distinguished molecularly and biologically.
  • 'risk prediction' refers to determining whether a patient is likely to develop a disease, and to delay or prevent the onset of disease through special and appropriate management of a patient with a high risk of disease, or to prevent the onset of, or the most appropriate treatment It can be used clinically to make treatment decisions by choosing a modality.
  • 'diagnosis' means confirming the presence or characteristics of a pathological condition, and for the purpose of the present invention, diagnosis may mean confirming whether or not the onset of .
  • a protein, nucleic acid, lipid, glycolipid, glycoprotein or sugar specifically present in the corresponding strain in the sample, etc.
  • Primers, probes, antisense oligonucleotides, aptamers, antibodies, and the like capable of specifically detecting the same organic molecule may be used.
  • the agent for detecting the strain is a primer
  • the primer specifically detects the genomic sequence (eg, 16S rRNA) of the microorganism and does not specifically bind to the genomic sequence of another strain.
  • the term 'primer' refers to 7 to 50 nucleic acid sequences capable of forming a base pair complementary to the template strand and functioning as a starting point for copying the template strand.
  • Primers are usually synthesized but can also be used on naturally occurring nucleic acids.
  • the sequence of the primer does not necessarily have to be exactly the same as the sequence of the template, but is sufficiently complementary so that it can hybridize with the template. Additional features that do not change the basic properties of the primer may be incorporated. Examples of additional features that may be incorporated include, but are not limited to, methylation, encapsulation, substitution of one or more nucleic acids with homologs, and modifications between nucleic acids.
  • '16s rRNA' is an rRNA constituting the 30S subunit of the prokaryotic ribosome, and the nucleotide sequence is largely conserved, while high nucleotide sequence diversity appears in some sections. In particular, since there is little diversity among homogeneous species while diversity appears among other species, prokaryotes can be usefully identified by comparing the sequences of 16S rRNA.
  • the primer can be used to amplify the conserved 16S rRNA sequence of the microorganism, and the presence of the microorganism can be detected by whether a desired product is generated as a result of the sequence amplification.
  • a sequence amplification method using a primer may use various methods known in the art.
  • PCR polymerase chain reaction
  • RT-PCR reverse transcription-polymerase chain reaction
  • multiplex PCR touchdown PCR
  • hot start PCR hot start PCR
  • Booster PCR real-time PCR
  • DD-PCR differential display PCR
  • RACE rapid amplification of cDNA ends
  • inverse polymerase chain reaction vectorette PCR
  • TAIL-PCR thermal asymmetric interlaced PCR
  • ligase chain reaction repair chain reaction
  • transcription-mediated amplification self-maintaining sequence cloning
  • selective amplification of the target sequence can be used,
  • the scope of the present invention is not limited thereto.
  • the microorganism can be detected using an immunological method based on an antigen-antibody reaction. Analysis methods for this include western blot, ELISA (enzyme linked immunosorbent asay), radioimmunoassay (RIA), radioimmunodiffusion, Ouchterlony immunodiffusion, and rocket immunoelectrolysis. Electrophoresis, tissue immunostaining, immunoprecipitation assay, complement fixation assay, fluorescence activated cell sorter (FACS), protein chip, etc., but are not limited thereto.
  • composition comprising the agent capable of detecting the strain of the present invention may be implemented in the form of a diagnostic kit and provided as a disease risk prediction or diagnostic kit.
  • the diagnostic kit includes a primer, a probe, an antisense oligonucleotide, an aptamer, and a detection agent such as an antibody for detecting the microorganisms, as well as one or more other component compositions, solutions, or devices suitable for the analysis method.
  • a diagnostic kit including a primer specific for a corresponding microorganism may be a diagnostic kit including essential elements for performing an amplification reaction such as PCR and the like.
  • the diagnostic kit for PCR includes a test tube or other suitable container, reaction buffer, deoxynucleotides (dNTPs), enzymes such as Taq-polymerase reverse transcriptase, DNase, RNAse inhibitors, DEPC-water, sterile water. and the like.
  • test subject's intestinal-derived sample may be preferably a fecal sample.
  • amplification techniques known in the art, for example, polymerase chain reaction, reverse transcription-polymerase chain reaction, multiplex PCR, touchdown PCR, hot start PCR, four Steed PCR, Booster PCR, Real-Time PCR, Fractional Display PCR, Rapid Amplification of cDNA Ends, Inverse PCR, Vectoret PCR, TAIL-PCR, Ligase Chain Reaction, Repair Chain Reaction, transcription-mediated amplification, self-maintaining sequence cloning, A selective amplification reaction of a target sequence may be used, but the scope of the present invention is not limited thereto.
  • immunological methods based on general antigen-antibody reactions known in the art, for example, Western blot, ELISA, radioimmunoassay, radioimmunodiffusion method, Oukteroni immunodiffusion method, locate immunoelectrophoresis, Tissue immunostaining, immunoprecipitation assay, complement fixation assay, FACS, protein chip, etc. may be used, but the scope of the present invention is not limited thereto.
  • the present invention based on the body mass index (BMI) of 890 Korean subjects, those of less than 18.5 were classified into the underweight group, those of 18.5 or more and less than 25 were classified into the normal group, and those of more than 25 were classified into the obese group.
  • Microorganisms whose average ratio decreases or increases in the order of obese group, normal group, and underweight group are searched, and among the searched microorganisms, microorganisms showing a statistically significant difference in ratio between the obese group and the normal group are used for predicting or diagnosing the risk of obesity. It was identified as a marker strain.
  • Biomarker strains for predicting or diagnosing the risk of obesity showing a statistically significant difference between the obese group and the normal group include Blautia obeum strains, Veillonella dispar strains, Lachnospiraceae family strains, Bacteroides uniformis species strains, Clostridium genus strains, Rikenellaceae family strains and Anaerostipes species It may be any one selected from the group consisting of strains or a combination of two or more strains.
  • the increase or decrease of the strain means an increase or decrease in the relative ratio of the biomarker strains in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract, or the obesity group, the normal group, or It may mean an increase or decrease in the number of bacteria of the biomarker strains in the underweight group or an absolute value indicating it, for this purpose, the relative ratio of the biomarker microorganisms in the obese group, the normal group or the low weight group, the number of bacteria or the range of the absolute value representing it can be stored as a database in advance.
  • Blau thiazol gone into Titanium (Blautia obeum) strains preferably Blau thiazol gone into Titanium (Blautia obeum) strains identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 9 is the normal group and the underweight group It was significantly lower in the obese group than in the obese group. Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the test subject 's intestinal-derived sample is lower than the normal group, the Blautia obeum species strain can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. In addition, if the Blautia obeum species strain is higher than that of the obese group, it is predicted or diagnosed as a normal group or a low-weight group, and thus the risk of obesity may be predicted or diagnosed as low.
  • a bale from the biomarker strain Nella di Spa (Veillonella dispar) strains, preferably with 16S rRNA bale identified by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 10 Nella di Spa (Veillonella dispar) strains is the normal group and the underweight group It was significantly higher in the obese group than in the obese group. Therefore, when the Veillonella dispar strain is higher than that of the normal group in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. In addition, Veillonella dispar ( Veillonella dispar ) When the strain is low compared to the obese group, it is predicted or diagnosed as a normal group or a low-weight group, and thus the risk of obesity can be predicted or diagnosed as low.
  • the biomarker strain from Lac furnace Spirra new (Lachnospiraceae) and strain, preferably a lac furnace Spirra new (Lachnospiraceae) and the strain identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 11 is low, significantly in obese subjects than in normal group appear. Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is Lachnospiraceae and the strain is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. In addition, if the Lachnospiraceae and strain is high compared to the obese group, it can be predicted or diagnosed as having a low risk of obesity.
  • Teroyi foil from the biomarker strain des uni formate miss (Bacteroides uniformis).
  • Strain, preferably a foil teroyi des uni formate miss (Bacteroides uniformis) strains identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 12 is the normal group and the underweight It was significantly lower in the obese group than in the obese group. Therefore, in the genomic DNA of microorganisms obtained from the sample derived from the intestinal tract of the subject, when the Bacteroides uniformis species strain is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. In addition, Bacteroides uniformis ( Bacteroides uniformis ) When the species strain is higher than that of the obese group, it is predicted or diagnosed as a normal group or a low-weight group, and thus the risk of obesity can be predicted or diagnosed as low.
  • the biomarker strain from Clostridium (Clostridium) in the strain preferably Clostridium (Clostridium) in strain that is identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 13 is shown as low significantly in obese subjects than in normal subjects. Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the test subject's intestinal-derived sample is lower than that of the normal group, the Clostridium spp. strain can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. In addition, if the Clostridium sp. strain is higher than the obese group, it can be predicted or diagnosed as having a low risk of obesity.
  • Rikenellaceae strains preferably SEQ ID NO: 14 to SEQ ID NO: 24, identified by any one sequence selected from the rRNA nucleotide sequence Rikenellaceae family strains are normal It was significantly lower in the obese group than in the group and the underweight group. Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than that of the normal group, Rikenellaceae can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. In addition, if the Rikenellaceae family strain is higher than the obese group, it is predicted or diagnosed as a normal group or a low-weight group, and thus the risk of obesity can be predicted or diagnosed as low.
  • Anaerostipes species strain preferably SEQ ID NO: 25 to SEQ ID NO: 27 Anaerostipes identified by any one sequence selected from the rRNA nucleotide sequence
  • the species strain was significantly lower in the obese group than in the normal group. Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is Anaerostipes, when the strain is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. In addition, when the Anaerostipes strain is high compared to the obese group, the risk of obesity can be predicted or diagnosed as low.
  • the 16S rRNA nucleotide sequence of SEQ ID NO: 9 to SEQ ID NO: 27 is an ASV nucleotide sequence capable of identifying each of the biomarker strains, that is, an amplicon sequence variant nucleotide sequence.
  • the 16S rRNA nucleotide sequence of SEQ ID NOs: 9 to 13 was first identified as a nucleotide sequence capable of identifying each biomarker strain. Therefore, the biomarker strain identified by any one sequence selected from the ASV nucleotide sequences of SEQ ID NOs: 9 to 13 is a strain belonging to each species or genus, or is molecularly biologically different from strains of each species or genus known in the art. These are the first strains to be identified in the clearly distinct intestine of Koreans.
  • alanine aminotransferase is an enzyme present in hepatocytes, and its concentration is known to increase when hepatocytes are damaged.
  • 890 Korean subjects were treated with a blood alanine aminotransferase (ALT) of 40 IU/L or higher in the liver disease risk group, and a blood aminotransferase (ALT) of less than 40 IU/L.
  • ALT blood alanine aminotransferase
  • ALT blood aminotransferase
  • ALT blood aminotransferase
  • ALT blood aminotransferase
  • the indicated microorganisms were specified as biomarker microorganisms for predicting or diagnosing liver disease risk.
  • Bacteroides uniformis species strain Bacteroides caccae species Strains and Parabacteroides ( Parabacteroides ) It may be any one or a combination of two or more strains selected from the group consisting of strains.
  • the increase or decrease of the strain means an increase or decrease in the relative ratio of the biomarker microorganisms in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract, or liver disease group, diabetes risk group Or it may mean an increase or decrease in the number of bacteria of the biomarker microorganisms in the normal group or an absolute value indicating the same, for this purpose, the relative ratio of the biomarker microorganisms in the liver disease group and the normal group, the number of bacteria, or the absolute value range representing the same It can be stored as a database in advance.
  • Bacteroides uniformis species strain preferably SEQ ID NO: 28 to SEQ ID NO: 32 Bacteroides uniformis identified by any one sequence selected from rRNA nucleotide sequence ( Bacteroides uniformis )
  • the species strain was significantly lower in the liver disease group than in the normal group. Therefore, when the Bacteroides uniformis species strain in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than that of the normal group, the risk of liver disease can be predicted or diagnosed as high. In addition, when the Bacteroides uniformis species strain is higher than the liver disease group, the risk of liver disease can be predicted or diagnosed as low.
  • Bacteroides caccae species strain preferably identified by any one sequence selected from the 16S rRNA sequence of SEQ ID NO: 33 and SEQ ID NO: 34 Bacteroides caccae )
  • the species strain was significantly lower in the liver disease group than in the normal group. Therefore, when the Bacteroides caccae species strain is lower than that of the normal group in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of liver disease. In addition, when the Bacteroides caccae species strain is higher than the liver disease group, the risk of liver disease can be predicted or diagnosed as low.
  • Parabacteroides spp. strain preferably Parabacteroides genus strain identified by the 16S rRNA sequence of SEQ ID NO: 35
  • the genus strain of Parabacteroides is significantly higher in the liver disease group than in the normal group.
  • the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject when the genus strain of Parabacteroides is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of liver disease.
  • the parabacteroides genus strain is higher than the liver disease group, the risk of liver disease can be predicted or diagnosed as low.
  • the 16S rRNA nucleotide sequence of SEQ ID NOs: 28 to 8 is an ASV nucleotide sequence capable of identifying each of the biomarker microorganisms, that is, an amplicon sequence variant nucleotide sequence.
  • the ASV nucleotide sequence of SEQ ID NO: 35 was first identified as a nucleotide sequence capable of identifying a biomarker microorganism. Therefore, the biomarker microorganism, which is a Parabacteroides genus strain identified by the ASV nucleotide sequence of SEQ ID NO: 35, is a strain belonging to the genus Parabacteroides, but is molecularly biologically distinct from strains of the genus known in the prior art. It is the first strain to be identified in the gut.
  • the present invention based on the body mass index (BMI) of 890 Korean subjects, less than 18.5 are classified as underweight group, 18.5 or more and less than 25 are normal group, and 25 or more are renal disease group, and the corresponding microorganisms among all intestinal microbes.
  • BMI body mass index
  • Biomarker strain for predicting or diagnosing the risk of renal disease showing a statistically significant difference between the renal disease group and the normal group Veillonella dispar species strain, Lachnospira sp. strain, Dorea Formicigenerans ( Dorea formicigenerans ) species strain, Bacteroides genus strain, Bifidobacterium adolescentis ( Bifidobacterium adolescentis ) species strain, Bacteroides uniformis spp. strain, Roseburia ( Roseburia ) sp. strain, Oscillospira sp. strain and Lachnospiraceae and any one selected from the group consisting of strains or a combination of two or more strains.
  • the increase or decrease of the strain means an increase or decrease in the relative ratio of the biomarker strains in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract, or the renal disease group and the normal group may mean an increase or decrease in the number of bacteria of the biomarker strains or an absolute value indicating it in can hold it.
  • a bale from the biomarker strain Nella di Spa (Veillonella dispar) strains, preferably with 16S rRNA bale identified by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 36 Nella di Spa (Veillonella dispar) species strain kidney group than in the control group is significantly higher in Therefore, when the Veillonella dispar strain is higher than that of the normal group in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of renal disease. In addition, Veillonella dispar ( Veillonella dispar ) When the strain is low compared to the renal disease group, it is predicted or diagnosed as a normal group, so that the renal disease risk can be predicted or diagnosed as low.
  • Lac furnace Spira (Lachnospira) in the strain preferably a lac furnace Spira (Lachnospira) in strain that is identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 37 is shown lower in the kidney disease group compared with the control group significantly . Therefore, if the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is Lachnospira , when the spp. strain is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of renal disease. In addition, if the Lachnospira spp . strain is higher than the renal disease group, it can be predicted or diagnosed as a normal group and thus predicted or diagnosed as having a low renal disease risk.
  • biomarkers strain LEA formate micro gene lance (Dorea formicigenerans) strains preferably from Toray O PORT micro gene lance (Dorea formicigenerans) strains identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 38 is a renal disease compared to the control group was significantly higher in the group. Therefore, in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract , if the Dorea formicigenerans species strain is higher than that of the normal group, the risk of renal disease can be predicted or diagnosed. In addition, when the Dorea formicigenerans species strain is lower than the renal disease group, the renal disease risk can be predicted or diagnosed as low.
  • the biomarker strain in night teroyi des (Bacteroides) in the strain preferably a foil teroyi des (Bacteroides) in strain that is identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 39 is shown lower in the kidney disease group compared with the control group significantly . Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than the normal group, the Bacteroides genus strain can be predicted or diagnosed as having a high risk of renal disease. In addition, if the Bacteroides genus strain is higher than the renal disease group, it can be predicted or diagnosed as a normal group and thus predicted or diagnosed as having a low renal disease risk.
  • Bifidobacterium adolescentis species strain preferably SEQ ID NO: 40 and SEQ ID NO: 41 Bifidobacterium adol identified by any one sequence selected from the rRNA sequence of SEQ ID NO: 41 Rescentis ( Bifidobacterium adolescentis ) strains appear significantly lower in the renal disease group than in the normal group. Therefore, in the genomic DNA of microorganisms obtained from the sample derived from the intestinal tract of the subject, when the Bifidobacterium adolescentis species strain is lower than that of the normal group, the risk of renal disease can be predicted or diagnosed as high. In addition, when the Bifidobacterium adolescentis species strain is higher than the renal disease group, it is predicted or diagnosed as a normal group, so that the renal disease risk may be predicted or diagnosed as low.
  • Bacteroides uniformis spp. strain preferably SEQ ID NO: 42 to SEQ ID NO: 46 Bacteroides identified by any one of the rRNA nucleotide sequence of nucleotide sequence ( Bacteroides) uniformis ) strain was significantly lower in the renal disease group than in the normal group. Therefore, when the Bacteroides uniformis species strain is lower than that of the normal group in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract, the risk of renal disease can be predicted or diagnosed as high. In addition, when the Bacteroides uniformis species strain is higher than the renal disease group, it is predicted or diagnosed as a normal group, so that the renal disease risk can be predicted or diagnosed as low.
  • the biomarker strain from Rosetta beak O (Roseburia) spp preferably SEQ ID NO: Rosetta beak O (Roseburia) in strain that is identified by the 16S rRNA base sequence of 47 is shown higher in the renal disease group compared with the control group significantly . Therefore, if the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is higher than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed with a high risk of renal disease. In addition , when the genus strain of Roseburia is lower than the renal disease group, the risk of renal disease can be predicted or diagnosed as low.
  • Oscillospira sp. strain preferably identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 48
  • Oscillospira sp. strain is significantly higher in the renal disease group than in the normal group. . Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is Oscillospira , when the spp. strain is higher than that of the normal group, the risk of renal disease can be predicted or diagnosed. In addition, when the oscillospira sp. strain is lower than the renal disease group, the renal disease risk can be predicted or diagnosed as low.
  • the biomarker strain from Lac furnace Spirra new (Lachnospiraceae) and strain, preferably a lac furnace Spirra new (Lachnospiraceae) and the strain identified by the 16S rRNA base sequence of SEQ ID NO: 49 is significantly from renal disease group compared with the control group appear low. Therefore, when the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is Lachnospiraceae and the strain is lower than that of the normal group, the risk of renal disease can be predicted or diagnosed as high. In addition, if the Lachnospiraceae and strain is higher than the renal disease group, it is predicted or diagnosed as a normal group, so that the renal disease risk can be predicted or diagnosed as low.
  • the 16S rRNA nucleotide sequence of SEQ ID NOs: 36 to 49 is an ASV nucleotide sequence capable of identifying each of the biomarker strains, that is, an amplicon sequence variant nucleotide sequence.
  • the 16S rRNA nucleotide sequences of SEQ ID NOs: 36 to 39 and SEQ ID NOs: 47 to SEQ ID NO: 49 were first identified as nucleotide sequences capable of identifying each biomarker strain.
  • the biomarker strain identified by any one sequence selected from the ASV nucleotide sequence of SEQ ID NO: 36 to SEQ ID NO: 39 and SEQ ID NO: 47 to SEQ ID NO: 49 is a strain belonging to each species, genus or family, but known in the prior art These are the first strains found in the intestine of Koreans that are clearly distinguished molecularly from strains of each species, genus or family.
  • Lac furnace Spira can detect the spp and Lactococcus (Coprococcus) agents capable of detecting sp in Cope, or
  • blood potassium tumefaciens Fecalibacterium
  • Enterobacter bacteria three Enterobacteriaceae
  • strains and Ruminococaceae Ruminococcaceae
  • the present invention Blautia obeum ( Blautia obeum ) species strain, Veillonella dispar ( Veillonella dispar ) Species strain and Lachnospiraceae ( Lachnospiraceae ) A group consisting of any one or more strains selected from the group consisting of strains An agent capable of detecting any one or more strains selected from, or together with the Bacteroides uniformis species strain and Clostridium spp.
  • Any one or more strains selected from the group consisting of strains are detected agents capable of, or Li kenel rasae (Rikenellaceae) and strain, and stitcher Fes (Anaerostipes) obesity risk by the intestinal flora through the formulation that is capable of detecting any one or more strains selected from the group consisting of species of the strain predicted to know Or a diagnostic composition, a kit for predicting or diagnosing obesity risk including the same, a method for providing information for predicting or diagnosing obesity risk, and a screening method for preventing or treating obesity.
  • the present invention is Bacteroides uniformis ( Bacteroides uniformis ) species strain, Bacteroides caccae ) species strain and Parabacteroides ) It is possible to detect any one or more strains selected from the group consisting of strains.
  • Bacteroides uniformis Bacteroides uniformis
  • Bacteroides caccae Bacteroides caccae
  • Parabacteroides It is possible to detect any one or more strains selected from the group consisting of strains.
  • the present invention is Veillonella dispar ( Veillonella dispar ) strain, Lachnospira ( Lachnospira ) sp. strain and Dorea formicigenerans )
  • the group consisting of any one or more strains selected from the group consisting of strains An agent capable of detecting any one or more strains selected from, or together with the Bacteroides genus strain, Bifidobacterium adolescentis spp. strain and Bacteroides uniformis ( Bacteroides uniformis ) An agent capable of detecting any one or more strains selected from the group consisting of species strains, or Roseburia sp. strains, Oscillospira sp. strains and Lachnospiraceae family strains.
  • 1 is a graph showing the intestinal microbial distribution of 890 Koreans.
  • Figure 2 is a diabetic group, diabetes risk group and Lachnospira in the normal group Lachnospira ( Lachnospira ) All strains belonging to the genus and Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 It is a boxplot showing the relative proportion distribution of the genus strain.
  • Figure 3 is a box plot showing the diabetic group, Corp. Rhodococcus Rhodococcus (Coprococcus) the relative ratio of sp distribution Corp., identified by total strain and the ASV of SEQ ID NO: 2 belonging to the genus (Coprococcus) in diabetic risk group and the normal group.
  • Rhodococcus Rhodococcus the relative ratio of sp distribution Corp., identified by total strain and the ASV of SEQ ID NO: 2 belonging to the genus (Coprococcus) in diabetic risk group and the normal group.
  • Figure 4 is a diabetic group, a diabetes risk group and a normal group Picalibacterium ( Faecalibacterium ) All strains belonging to the species and Ficalibacterium ( Faecalibacterium ) The relative ratio of the strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4 This is a boxplot showing the distribution.
  • 5 is a boxplot showing the relative ratio distribution of all strains belonging to the Enterobacteriaceae family in the diabetic group, the diabetes risk group and the normal group.
  • FIG. 7 is a boxplot predicting the difference between the normal group and the diabetic group by constructing a multivariate linear model using the relative amounts of the Lachnospira sp. strain and the Coprococcus sp. strain of Table 1.
  • FIG. 7 is a boxplot predicting the difference between the normal group and the diabetic group by constructing a multivariate linear model using the relative amounts of the Lachnospira sp. strain and the Coprococcus sp. strain of Table 1.
  • Figure 8 is a boxplot predicting the difference between the normal group and the diabetic group by constructing a multivariate linear model using the relative amounts of all biomarker microorganisms in Table 1.
  • FIG. 9 is a boxplot showing the relative proportion distribution of the Blautia obeum species strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 9 in the obese group, the normal group and the low-weight group.
  • 11 is an obese group, a normal group and a low-weight group Lachnospiraceae All strains belonging to the family and Lachnospiraceae identified by the ASV of SEQ ID NO: 11 Boxplot showing the relative proportion distribution of the family strain to be.
  • Clostridium (Clostridium) is a box plot showing the Clostridium (Clostridium) relative ratio distribution of strain in the strain identified by the whole of the ASV and SEQ ID NO: 13 belonging to the genus Clostridium (Clostridium) in obese subjects, the normal group and the group underweight.
  • 14 is a boxplot showing the relative proportion distribution of all strains belonging to the family Rikenellaceae in the obese group, the normal group and the low-weight group.
  • 15 is a boxplot showing the relative proportion distribution of all strains belonging to the Anaerostipes species in the obese group, the normal group and the underweight group.
  • Figure 16 is Blautia obeum ( Blautia obeum ) species strain of Table 2, Veillonella dispar ( Veillonella dispar ) species strain and Lachnospiraceae ( Lachnospiraceae ) By constructing a multivariate linear model using the relative amounts of the strain, This is a boxplot predicting the difference between the normal group and the obese group.
  • 17 is a boxplot predicting the difference between the normal group and the obese group by constructing a multivariate linear model using the relative amounts of all biomarker microorganisms in Table 2.
  • 18 is a boxplot showing the relative proportion distribution of the entire strain belonging to the Bacteroides uniformis species in the liver disease group and the normal group.
  • 19 is a boxplot showing the relative proportion distribution of the entire strain belonging to the Bacteroides caccae species in the liver disease group and the normal group.
  • 20 is a box plot showing the para foil teroyi des para foil teroyi des (Parabacteroides) relative ratio of the strain distribution in that identified by the ASV and total strains of SEQ ID NO: 35 belonging to the genus (Parabacteroides) in epilepsy hwan and the normal group.
  • 21 is a boxplot predicting the difference between a normal group and a liver disease group by constructing a multivariate linear model using the relative amounts of all biomarker microorganisms in Table 3.
  • Nella di Spa (Veillonella dispar) species total strain and a veil that is identified by the ASV of SEQ ID NO: 36 Nella di Spa (Veillonella dispar) relative ratio distribution of the strains belonging to a bale in renal disease group and the normal group It's a boxplot.
  • FIG. 23 is a box showing a furnace easier Spira (Lachnospira) overall strain and the SEQ ID NO: 37 easier furnace Spira (Lachnospira) relative ratio distribution of the strain identified by the ASV in the genus from renal disease group and the normal group plot.
  • 24 is a boxplot showing the relative proportion distribution of all strains belonging to the Dorea formicigenerans species in the renal disease group and the normal group.
  • 25 is a box plot showing the foil teroyi des (Bacteroides) overall strain and the SEQ ID NO: 39 Park teroyi des (Bacteroides) relative ratio distribution of the strain identified by the ASV in the genus from renal disease group and the normal group.
  • 26 is a boxplot showing the relative proportion distribution of all strains belonging to the Bifidobacterium adolescentis species in the renal disease group and the normal group.
  • 27 is a box plot showing the relative proportion distribution of the entire strain belonging to the Bacteroides uniformis species in the renal disease group and the normal group.
  • FIG. 29 is a box plot showing the agarose chamber Spira (Oscillospira) overall strain and the SEQ ID NO: 48 OSU chamber Spirra identified by the ASV (Oscillospira) relative ratio distribution of the strain belonging to the genus in renal disease group and the normal group.
  • 30 is a boxplot showing the relative ratio distribution of Lachnospiraceae family strains identified by the ASV of SEQ ID NO: 49 and all strains belonging to the Lachnospiraceae family in the renal disease group and the normal group.
  • Figure 31 is Veillonella dispar ( Veillonella dispar ) species strains of Table 4, Lachnospira ( Lachnospira ) sp. strains and Dorea formicigenerans ) By constructing a multivariate linear model using the relative amounts of the strains, This is a boxplot predicting the difference between the normal group and the renal disease group.
  • Fecal samples were collected from 890 Koreans participating in the health checkup. To minimize changes in fecal microorganisms, fecal samples were collected using the OMNIgene-GUT kit (DNA Genotek, Ontario, Canada) and stored at room temperature until DNA extraction.
  • OMNIgene-GUT kit DNA Genotek, Ontario, Canada
  • DNA was extracted from the fecal sample of Experimental Example 1 using the bead-beating extraction method, and DNA was extracted using the QIAamp DNA Stool Mini Kit (Qiagen, Hilden, Germany).
  • a library targeting the V3-V4 hypervariable region of the 16S rRNA gene was prepared using the DNA extracted in Experimental Example 2, and the sequence of the portion was sequenced using Illumina MiSeq 2x300 (Illumina, CA, USA).
  • the sequencing result in Experimental Example 3 was converted into an amplicon sequence variant (ASV) table using the QIIME2 DADA2 module.
  • ASV amplicon sequence variant
  • Each ASV corresponds to a partial sequence of 16S rRNA, and each can be used as an indicator for detecting a specific microorganism.
  • To identify the microbial phylogeny the microbial phylogeny was analyzed using the Naive Bayesian classifier of QIIME2 and the GreenGene 13.8 database, and the microbial species unit annotation was performed.
  • fasting blood sugar of 26 mg/dL or higher was divided into a diabetic group, a diabetes risk group when the fasting blood sugar was more than 100 mg/dL and less than 126 mg/dL, and a normal group when the fasting blood sugar was less than 100 mg/dL.
  • the average ratio of the total intestinal microflora in the diabetic group, diabetes risk group, and normal group is obtained for each ASV nucleotide sequence representing a specific microbial species, and the average ratio increases or decreases sequentially in the diabetic group, diabetes risk group and normal group microorganisms were selected.
  • the ratio of the selected microorganisms showed a statistically significant difference between the diabetic group and the normal group, it was defined as a biomarker microorganism for predicting diabetes risk or for diagnosis.
  • One-way ANOVA was used for statistical analysis, and a significant difference was shown between the diabetic group and the normal group by comparing box plots as in FIGS. 2 to 6 .
  • FIG. 1 The distribution of intestinal microbes in 890 Koreans is shown in FIG. 1 .
  • 890 Korean intestinal microbes Bacteroides, Prevotella, Picalibacterium, Unclassified Lachnospiraceae, Unclassified Luminococci, Oscillospira, Luminococcus, Parabacteroides, Suterella, Coprococcus and Classified as other and shown by arranging from left to right from subjects with high relative ratio of Bacteroides to low subjects.
  • Lachnospira sp. strain As biomarker strains for predicting or diagnosing the risk of diabetes showing a statistically significant ratio difference between the diabetic group and the normal group, Lachnospira sp. strain, Coprococcus sp. strain, blood Kalibacterium ( Faecalibacterium ) species strains, Enterobacteriaceae ( Enterobacteriaceae ) family strains and Ruminococcaceae family strains were selected.
  • Lachnospira Lachnospira
  • the risk of diabetes can be predicted or diagnosed.
  • the ratio of the Lachnospira sp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 is lower than that of the diabetic group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low. Diabetes group, diabetes risk group and normal group in FIG.
  • strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the test subject's intestinal-derived sample is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of diabetes.
  • the Coprococcus sp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 is higher than that of the diabetic group, it can be predicted or diagnosed as having a low risk of diabetes.
  • the Lachnospira spp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than the diabetic group
  • Coprococcus identified by the ASV of SEQ ID NO: 2 ( Coprococcus ) When the sp. strain is high compared to the diabetic group, it can be predicted or diagnosed that the diabetes risk is low and close to the normal group, and Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 1 sp. strain is different from the diabetic group If only the Coprococcus spp . strain identified by the ASV of Column No. 2 is high compared to the diabetic group, the diabetes risk is low and close to the diabetic risk group can be predicted or diagnosed.
  • the total strain belonging to the species Faecalibacterium and SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4 identified by the ASV of Ficalibacterium ( Faecalibacterium ) species The relative ratio of strains Looking at the distribution, the relative proportion of the total strains belonging to the species Picalibacterium ( Faecalibacterium ) There is no significant difference for each group, but the Picalibacterium species identified by the ASV of SEQ ID NO: 3 or SEQ ID NO: 4 strains are The ratio was significantly lower in the diabetic group than in the normal group.
  • the entire strain belonging to the Enterobacteriaceae family identified by any one selected ASV sequence represents a significantly higher ratio in the diabetic group than in the normal group. Therefore, when the ratio of the total strains belonging to the Enterobacteriaceae family in the genomic DNA of microorganisms obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject is higher than that of the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed. In addition, when the ratio of the total strains belonging to the Enterobacteriaceae family is lower than that of the diabetic group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed as low.
  • the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is identified by the ASV of SEQ ID NO: 8, the Ruminococcaceae and strain is lower than the normal group, the risk of diabetes can be predicted or diagnosed.
  • FIG. 7 is a configuration of the Bayesian Ridge model for predicting the diabetic group from the relative amounts of the two types of biomarker microorganisms.
  • BMI body mass index
  • the average ratio of the total intestinal microflora in the obese group, normal group, and low-weight group is calculated, and the average ratio is sequentially increased or decreased in the obese group, normal group, and low-weight group. was selected. If the ratio of the selected microorganisms showed a statistically significant difference between the obese group and the normal group, it was defined as a biomarker microorganism for predicting obesity risk or for diagnosis.
  • One-way ANOVA was used for statistical analysis, and a significant difference was shown between the obese group and the normal group by comparing box plots as in FIGS. 9 to 15 .
  • biomarker strains for predicting or diagnosing the risk of obesity that show a statistically significant ratio difference between the obese group and the normal group
  • the Blautia obeum species strain in Table 2 below Veillonella dispar ) Species strains, Lachnospiraceae family strains, Bacteroides uniformis species strains, Clostridium genus strains, Rikenellaceae family strains and Anaerostifes ( Anaerostipes ) species strains were selected.
  • the Blautia obeum species strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 9 in the obese group the normal group and the low-weight group of FIG. 9, the Blautia identified by the ASV of SEQ ID NO: 9 Obeum ( Blautia obeum )
  • the obese group showed a significantly lower ratio compared to the normal group or the underweight group, and furthermore, the obese group showed a significantly lower ratio compared to the underweight group.
  • the relative ratio of the total strains belonging to the Veillonella dispar species has no significant difference for each group, but in the case of the Veillonella dispar species strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 10 Compared to the normal group, the obese group showed a significantly higher ratio, and further, the obese group showed a significantly higher ratio than the underweight group. Therefore, when the Veillonella dispar species strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 10 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is higher than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. have. In addition, when the Veillonella dispar species strain identified by ASV of SEQ ID NO: 10 is lower than that of the obese group, it can be predicted or diagnosed as having a low risk of obesity by corresponding to a normal group or a low-weight group.
  • Lachnospiraceae identified by the entire strain belonging to the family and the ASV of SEQ ID NO: 11 Looking at the relative ratio distribution of the strain, Lachnospiraceae no significant in Spira obese compared to normal group for easier furnace Spirra new (Lachnospiraceae) and the strain identified by the new (Lachnospiraceae) and the ASV of the total relative ratio of the strain, but the difference noted in each group, SEQ ID nO: 11 belonging to the represents a low ratio.
  • the ratio of Lachnospiraceae and strain identified by ASV of SEQ ID NO: 11 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the subject is low compared to the normal group, the risk of obesity can be predicted or diagnosed. have.
  • the ratio of Lachnospiraceae and strains identified by the ASV of SEQ ID NO: 11 is high compared to the obese group, the risk of obesity can be predicted or diagnosed as low.
  • the Bacteroides uniformis species strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 12 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than that of the normal group, the risk of obesity can be predicted or diagnosed.
  • the Bacteroides uniformis species strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 12 is higher than that of the obese group, it can be predicted or diagnosed as having a low risk of obesity by corresponding to a normal group or a low-weight group.
  • Clostridium (Clostridium) relative ratio distribution of sp are also identified by the full strain and ASV of SEQ ID NO: 13 belonging to the genus of 13 obese subjects, Clostridium (Clostridium) in the normal group and the underweight group, Clostridium ( Clostridium )
  • the relative ratio of all strains belonging to the genus does not have a significant difference for each group, but the Clostridium spp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 13 shows a significantly lower ratio in the obese group than in the normal group.
  • the ratio of the Clostridium genus strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 13 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity.
  • the ratio of the Clostridium sp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 13 is high compared to the obese group, it can be predicted or diagnosed as having a low risk of obesity.
  • 14 is an obese group, a normal group and a low-weight group. Looking at the relative ratio distribution of all strains belonging to the family Rikenellaceae identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequences of SEQ ID NO: 14 to SEQ ID NO: 24 , In the case of the entire strain belonging to the family Rikenellaceae identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 14 to SEQ ID NO: 24, a significantly lower ratio in the obese group than in the normal group or underweight group , and furthermore, the ratio was significantly lower in the obese group than in the underweight group.
  • the ratio of all strains belonging to the family Rikenellaceae identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequences of SEQ ID NO: 14 to SEQ ID NO: 24 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the subject is normal. If it is low compared to the group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. In addition, if the ratio of ricenellae and the entire strain identified by ASV of SEQ ID NO: 14 to SEQ ID NO: 24 is higher than that of the obese group, it corresponds to the underweight group or the normal group, so it can be predicted or diagnosed with a low risk of obesity. .
  • Anaerostipes identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 25 to SEQ ID NO: 27 Relative ratio of all strains belonging to the species strain Looking at the distribution, Anaerostipes identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 25 to SEQ ID NO: 27 In the case of the entire strain belonging to the strain, it is significant in the obese group compared to the normal group. represents a low ratio.
  • Anaerostipes identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequences of SEQ ID NO: 25 to SEQ ID NO: 27 of the entire strain belonging to the strain When the ratio is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of obesity. In addition, when the ratio of the entire strain belonging to the Anaerostipes species strain identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 25 to SEQ ID NO: 27 is higher than that of the obese group, the risk of obesity is low. predictable or diagnosable.
  • ALT blood alanine aminotransferase
  • liver disease group those with blood alanine aminotransferase (ALT) above 40 IU/L were divided into liver disease group, and those with blood alanine aminotransferase (ALT) below 40 IU/L were classified as normal group.
  • the average ratio of the total intestinal microorganisms in the liver disease group and the normal group was obtained for each ASV nucleotide sequence representing a specific microbial species, and microorganisms whose average ratio increased or decreased in the liver disease group and the normal group were selected.
  • the ratio of the selected microorganisms showed a statistically significant difference between the liver disease group and the normal group, it was defined as a biomarker microorganism for prediction or diagnosis of liver disease risk.
  • One-way ANOVA was used for statistical analysis, and a significant difference was shown between the liver disease group and the normal group by comparing box plots as in FIGS. 18 to 20 .
  • the Bacteroides uniformis species strain Bacteroides kakae ( Bacteroides caccae ) species strains and Parabacteroides genus strains were selected.
  • Bacteroides uniformis Bacteroides uniformis
  • the liver disease group showed a significantly lower ratio than the normal group. Therefore, when the ratio of the Bacteroides uniformis species strain in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the test subject is lower than that of the normal group, the risk of liver disease can be predicted or diagnosed as high.
  • the liver disease risk can be predicted or diagnosed as low.
  • Parabacteroides The entire strain belonging to the genus and Parabacteroides identified by the ASV of SEQ ID NO: 35 Looking at the relative ratio distribution of the genus strain, Parabacteroides ( Parabacteroides ) The relative ratio of all strains belonging to the genus does not have a significant difference for each group, but in the case of Parabacteroides genus strain identified by ASV of SEQ ID NO: 35, a significantly lower ratio in the liver disease group than in the normal group indicates Therefore, if the parabacteroides genus strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 35 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the testee is lower than that of the normal group, the risk of liver disease can be predicted or diagnosed. . In addition, when the parabacteroides spp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 35 is high compared to the liver disease group, it can be predicted or diagnosed as having a
  • 21 shows the results of predicting the difference between the normal group and the liver disease group when a multivariate linear model for predicting the liver disease group was constructed by combining all of the biomarker microorganisms in Table 3.
  • 21 is a configuration of a Bayesian Ridge model for predicting a liver disease group from the relative amounts of the three types of biomarker microorganisms.
  • the average ratio of the total intestinal microorganisms in the renal disease group and normal group was obtained for each ASV nucleotide sequence representing a specific microbial species, and microorganisms whose average ratio sequentially increased or decreased in the renal disease group and the normal group were selected. If the ratio of the selected microorganisms showed a statistically significant difference between the renal disease group and the normal group, it was defined as a biomarker microorganism for predicting renal disease risk or for diagnosis.
  • One-way ANOVA was used for statistical analysis, and a significant difference was shown between the renal disease group and the normal group by comparing box plots as in FIGS. 2 to 30 .
  • the Veillonella dispar species strain Lachnospira genus in Table 4 below Strain, Dorea formicigenerans spp. strain, Bacteroides spp. strain, Bifidobacterium adolescentis spp. strain, Bacteroides uniformis spp. strain , Roseburia sp. strain, Oscillospira sp. strain and Lachnospiraceae and strains were selected.
  • Nella di Spa (Veillonella dispar) in total strains and SEQ ID NO: bale identified by the ASV 36 belonging to the species Referring to Nella di Spa (Veillonella dispar) relative ratio distribution of the strains , Veillonella dispar ( Veillonella dispar ) The relative ratio of the total strains belonging to the species is not significantly different for each group, but Veillonella dispar identified by the ASV of SEQ ID NO: 36 In the case of the strain, the normal group Compared to that, the ratio was significantly higher in the renal disease group.
  • the risk of renal disease can be predicted or diagnosed. have.
  • the Veillonella dispar species strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 36 is lower than that of the renal disease group, it corresponds to the normal group and can be predicted or diagnosed as having a low renal disease risk.
  • Lachnospira ( Lachnospira ) Looking at the relative ratio distribution of the strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 37 and the entire strain belonging to the genus Lachnospira ( Lachnospira ), Lachnospira ( Lachnospira ) The relative ratio of the total strains belonging to the genus does not have a significant difference for each group, but Lachnospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 37. In the case of the genus strain, it represents a significantly lower ratio in the renal disease group than in the normal group. Therefore, if the Lachnospira spp .
  • strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 37 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the test subject's intestinal-derived sample is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed with a high risk of renal disease.
  • the Lachnospira spp . strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 37 is higher than that of the renal disease group, it can be predicted or diagnosed as having a low renal disease risk corresponding to the normal group.
  • Dorea formici identified by ASV of SEQ ID NO: 38 Generans ( Dorea formicigenerans )
  • the renal disease group showed a significantly higher ratio than the normal group. Therefore, if the Dorea formicigenerans species strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 38 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is higher than that of the normal group, the risk of renal disease can be predicted or diagnosed.
  • the Dorea formicigenerans species strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 38 is lower than that of the renal disease group, it corresponds to the normal group and can be predicted or diagnosed as having a low renal disease risk.
  • the ASV sequence of SEQ ID NO: 38 was uniquely observed in more than 15% of Koreans among the sequences of the species.
  • Bacteroides ( Bacteroides ) Looking at the relative ratio distribution of the genus Bacteroides ( Bacteroides ) identified by the ASV of SEQ ID NO: 40 and the entire strain belonging to the genus Bacteroides ( Bacteroides ) The relative ratio of the total strains belonging to the genus does not have a significant difference for each group, but the Bacteroides genus strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 40 shows a significantly lower ratio in the renal disease group than in the normal group.
  • the Bacteroides genus strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 40 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed with a high risk of renal disease.
  • the Bacteroides spp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 40 is higher than the renal disease group, it corresponds to the normal group and can be predicted or diagnosed as having a low renal disease risk.
  • Figure 26 is a renal disease group and a normal group identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 40 and SEQ ID NO: 41 Bifidobacterium adolescentis ( Bifidobacterium adolescentis ) Relative ratio of all strains belonging to the species.
  • Bifidobacterium adolescentis identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 40 and SEQ ID NO: 41 For the entire strain belonging to the species, renal disease group compared to the normal group shows a significantly lower ratio in Therefore, Bifidobacterium adolescentis identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 40 and SEQ ID NO: 41 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the intestinal tract of the subject All belonging to the species If the ratio of the strain is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of renal disease.
  • the ratio of the entire strain of Bifidobacterium adolescentis identified by the ASV of SEQ ID NO: 40 and SEQ ID NO: 41 is high compared to the renal disease group, it corresponds to the normal group and is predicted or diagnosed with a low risk of renal disease can do.
  • FIG. 27 is a renal disease group and normal group, identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 42 to SEQ ID NO: 46
  • Bacteroides uniformis Bacteroides uniformis
  • Bacteroides uniformis Relative ratio distribution of the entire strain belonging to the species Looking at the, Bacteroides uniformis identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 42 to SEQ ID NO: 46
  • it is significant in the renal disease group compared to the normal group shows a relatively low ratio.
  • Bacteroides uniformis identified by any one ASV sequence selected from the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 42 to SEQ ID NO: 46 All strains belonging to the species If the ratio of the renal disease is lower than that of the normal group, it can be predicted or diagnosed as having a high risk of renal disease. In addition, when the ratio of the total strain of Bacteroides uniformis species identified by the ASV of SEQ ID NO: 42 to SEQ ID NO: 46 is higher than that of the renal disease group, it corresponds to the normal group and is predicted or diagnosed with a low risk of renal disease. can
  • Roseburia ( Roseburia ) The entire strain belonging to the genus and Roseburia identified by the ASV of SEQ ID NO: 47 Looking at the relative proportion distribution of the genus strain, Roseburia ( Roseburia ) The relative ratio of all strains belonging to the genus does not have a significant difference for each group, but Roseburia genus strain identified by ASV of SEQ ID NO: 47 shows a significantly higher ratio in the renal disease group than in the normal group.
  • the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is identified by the ASV of SEQ ID NO: 47, if the genus strain of Roseburia is higher than that of the normal group, the risk of renal disease can be predicted or diagnosed.
  • the Roseburia sp. strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 47 is lower than the renal disease group, it corresponds to the normal group and can be predicted or diagnosed as having a low renal disease risk.
  • Oscillospira Oscillospira
  • Oscillospira The entire strain belonging to the genus and Oscillospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 48 Looking at the relative ratio distribution of the genus strain, Oscillospira ( Oscillospira ) The relative ratio of all strains belonging to the genus does not have a significant difference for each group, but Oscillospira identified by ASV of SEQ ID NO: 48. In the case of the genus strain, it represents a significantly higher ratio in the renal disease group than in the normal group.
  • Oscillospira identified by the ASV of SEQ ID NO: 48 in the genomic DNA of the microorganism obtained from the sample derived from the test subject's intestinal tract is higher than the normal group, and the risk of renal disease can be predicted or diagnosed.
  • Lachnospiraceae (Lachnospiraceae) The entire strain belonging to the family and Lachnospiraceae identified by the ASV of SEQ ID NO: 49 Looking at the relative ratio distribution of the strain, Lachnospiraceae Bird ( Lachnospiraceae ) The relative ratio of the total strains belonging to the family is not significantly different for each group, but in the case of the Lachnospiraceae family strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 49, it was significantly in the renal disease group compared to the normal group. shows a low percentage.
  • the risk of renal disease can be predicted or diagnosed.
  • the Lachnospiraceae and strain identified by the ASV of SEQ ID NO: 49 is higher than that of the renal disease group, it corresponds to the normal group and can be predicted or diagnosed as having a low renal disease risk.
  • FIG. 31 is a configuration of a Bayesian Ridge model for predicting a renal disease group from the relative amounts of the three types of biomarker microorganisms.
  • the Bayesian Ridge model is a type of linear model, and variables that have no meaning among the variables constituting the linear model are automatically excluded.

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Virology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Tropical Medicine & Parasitology (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

본 발명은 장내 미생물을 이용한 당뇨병, 비만, 간질환 및 신질환 중에서 선택되는 어느 하나 이상의 질병 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 이를 포함하는 질병 위험도 예측 또는 진단용 키트, 질병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법, 및 질병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것으로, 상기 질병을 검출할 수 있는 바이오마커 균주를 검출할 수 있는 제제를 통해 질병 위험도를 예측 또는 진단하고, 질병 예방 또는 치료제를 스크리닝할 수 있도록 하는 것이다.

Description

장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법
본 발명은 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단용 진단키트, 그를 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단 정보제공방법 및 그를 이용한 질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것이다.
차세대 서열 분석 기법의 발전으로 인해 개인의 장 속에 서식하는 미생물의 종류와 상대적인 양을 빠르고 정확하게 측정할 수 있게 되었다. 특히 이 기술을 장내 미생물에 공통적으로 존재하는 보존영역인 16S ribosomal RNA 유전자 가변 부위 서열을 이용하여 개인의 장 속에 서식하는 미생물의 종류와 상대적 양을 알아낼 수 있게 되고, 그 정보를 개인의 질환 정보 또는 질환 정보와 관련된 바이오마커와의 연관성을 규명하려는 연구가 시행되고 있다.
한국등록특허 제1445243호는 장내 세균 군집을 이용한 대사성 및 염증성 질환 예측 또는 진단용 조성물에 관한 것으로, 당뇨병의 예측 또는 진단을 포함하고 있으나, 당뇨병과 연관성을 나타내는 미생물로 아커만시아 뮤시니필라(Akkermansia muciniphila), 박테로이데스 (Bacteroides spp.), 유박테리움 (Eubacterium spp.), 로세부리아(Roseburia spp.), 메타노브레비박터 스미시(Methanobrevibacter smithii), 메타노스파에라 스타츠마네(Methanosphaera stadtmanae), 루미노코커스 오베움(Ruminococcus obeum) 및 파스코락토박테리움(Phascolarctobacterium)으로 이루어진 미생물 군집을 이용하고 있으나, 15쌍의 쌍둥이에서 획득한 분변 시료에서 얻는 결과로서 이로부터 얻는 결과를 일반화하는 것에는 한계가 있었다.
유럽등록특허 제2563930호는 제1형 당뇨병의 위험성을 진단하는 방법으로 피칼리박테리움 프라우스니치(Faecalibacterium prausnitzii), 루미노코커스 알부스(Ruminococcus albus), 루미노코커스 브로미(Ruminococcus bromii), 루미노코커스 칼리더스(Ruminococcus callidus), 루미노코커스 플라베파시엔스(Ruminococcus flavefaciens) 등으로 이루어진 클로스트리디움 렙툼(Clostridium leptum) 그룹의 다양성을 분석하는 것을 제시하고 있다.
한국등록특허 제1940445호는 혈액 또는 소변 시료로부터 세균에서 분비되는 세포밖 소포를 시료로 이용하여 메타게놈 분석을 통해 당뇨를 진단하는 방법을 제시하고 있다.
그러나 상기 특허들에서 제시하고 있는 결과들은 혈당이 높은 고위험군과 혈당이 정상인 정상군 사이를 구별할 수 있도록 하는 바이오마커 미생물, 그 미생물들의 조합, 그 미생물들을 확인하기 위한 특징적인 염기서열, 및 고위험군에서의 미생물의 증감 패턴에 있어서, 한국인 890명으로부터 얻은 마이크로바이옴을 토대로 당뇨병과의 연관성을 파악한 본 발명자들이 수행한 연구 결과와 차이가 있었다.
한편 한국등록특허 제1445243호는 장내 세균 군집을 이용한 대사성 및 염증성 질환 예측 또는 진단용 조성물에 관한 것으로, 비만의 예측 또는 진단을 포함하고 있으나, 비만과 연관성을 나타내는 미생물로 아커만시아 뮤시니필라(Akkermansia muciniphila), 박테로이데스 (Bacteroides spp.), 유박테리움 (Eubacterium spp.), 로세부리아(Roseburia spp.), 메타노브레비박터 스미시(Methanobrevibacter smithii), 메타노스파에라 스타츠마네(Methanosphaera stadtmanae), 루미노코커스 오베움(Ruminococcus obeum) 및 파스코락토박테리움(Phascolarctobacterium)으로 이루어진 미생물 군집을 이용하고 있으나, 15쌍의 쌍둥이에서 획득한 분변 시료에서 얻는 결과로서 이로부터 얻는 결과를 일반화하는 것에는 한계가 있었다.
한국공개특허 제2019-0039502호는 비만 관련 질환의 치료에 있어서, 프레보텔라세(Prevotellaceae), 플라보니프랙터(Flavonifractor), 클로스트리디움(Clostridium) IV 및 부티리시코커스(Butyricicoccus)로 이루어진 속으로부터 선택된 박테리아 군을 증가시키거나, 또는 코리오박테리아세(Coriobacteriaceae), 락토바실라세 (Lactobacillaceae) 및 리케넬라세(Rikenellaceae)로 이루어진 속으로부터 선택된 박테리아 군을 증가시키는 것에 대해 기재하고 있다.
한국등록특허 제1940445호는 혈액 또는 소변 시료로부터 세균에서 분비되는 세포밖 소포를 시료로 이용하여 메타게놈 분석을 통해 당뇨를 진단하는 방법을 제시하고 있다.
그러나 상기 특허들에서 제시하고 있는 결과들은 비만 고위험군과 정상군 사이를 구별할 수 있도록 하는 바이오마커 미생물, 그 미생물들의 조합, 그 미생물들을 확인하기 위한 특징적인 염기서열, 및 고위험군에서의 미생물의 증감 패턴에 있어서, 한국인 890명으로부터 얻은 마이크로바이옴을 토대로 비만과의 연관성을 파악한 본 발명자들이 수행한 연구 결과와 차이가 있었다.
한편 미국공개특허 제2019-0127781호는 간질환 진단용 조성물에 관한 것으로, Group A 도레아 속(Dorea sp.) CAG:317, 박테로이데스 셀룰로실리티쿠스(Bacteroides cellulosilyticus), 박테로이데스 피네골디(Bacteroides finegoldii), 박테로이데스 도레이(Bacteroides dorei), 스트렙토코커스 파라상귀니스(Streptococcus parasanguinis), 클로스트리디움 심비오숨(Clostridium symbiosum), 클로스트리디움 속(Clostridium sp.) 7_3_54FAA, 및 클로스트리디움 볼태(Clostridium bolteae)를 제시하고 있다.
한국공개특허 제2019-0037170호는 알코올성 간질환 관련 질환의 예방 및 개선과 관련하여 로제부리아속 균주가 효과가 있음을 제시하고 있다.
한국등록특허 제1940425호는 혈액 또는 소변 시료로부터 세균에서 분비되는 세포밖 소포를 시료로 이용하여 메타게놈 분석을 통해 간질환을 진단하는 방법을 제시하고 있다.
그러나 상기 특허들에서 제시하고 있는 결과들은 알라닌 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 이상인 간질환 고위험군과 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 미만인 정상군 사이를 구별할 수 있도록 하는 바이오마커 미생물, 그 미생물들의 조합, 그 미생물들을 확인하기 위한 특징적인 염기서열, 및 고위험군에서의 미생물의 증감 패턴에 있어서, 한국인 890명으로부터 얻은 마이크로바이옴을 토대로 간질환과의 연관성을 파악한 본 발명자들이 수행한 연구 결과와 차이가 있었다.
한편 한국등록특허 제1940424호는 혈액 또는 소변 시료로부터 세균에서 분비되는 세포밖 소포를 시료로 이용하여 메타게놈 분석을 통해 신질환을 진단하는 방법을 기재하고 있으나, 장내 미생물이 아닌 혈액 또는 소변 유래라는 점에서 차이가 있고 아나에로코커스(Anaerococcus) 및 부르크홀데리아(Burkholderia) 속) 세균 유래 소포의 함량이 증가되어 있는 경우 및 아시네토박터(Acinetobacter) 및 박테로이데스(Bacteroides) 속 세균 유래 소포의 함량이 감소되어 있는 경우 신부전으로 진단한다고 기재하고 있다.
중국등록특허 제110878349호는 신장질환 관련 질환의 진단에 있어서, 박테로이데스 셀룰로리티쿠스, 박테로이데스 프라질리스, 로제부리아 인테스티날리스가 이용될 수 있음을 기재하고 있다.
한국등록특허 제1940445호는 신장질환의 경우에 박테로이데스, 프리보텔라 및 루미노코커스가 높게 분포하는 것으로 기재하고 있다.
그러나 상기 특허들에서 제시하고 있는 결과들은 신질환 고위험군과 정상군 사이를 구별할 수 있도록 하는 바이오마커 미생물, 그 미생물들의 조합, 그 미생물들을 확인하기 위한 특징적인 염기서열, 및 고위험군에서의 미생물의 증감 패턴에 있어서, 한국인 890명으로부터 얻은 마이크로바이옴을 토대로 신질환과의 연관성을 파악한 본 발명자들이 수행한 연구 결과와 차이가 있었다.
본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주, 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서,
(a) 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 당뇨병 또는 당뇨병 위험군으로 진단하는 단계;
(b) 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 비만 또는 비만 위험군으로 진단하는 단계;
(c) 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 간질환 또는 간질환 위험군으로 진단하는 단계; 또는
(d) 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;
를 포함하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 비만 예방 또는 치료제 스크리닝 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 신질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주, 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서,
(a) 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 당뇨병 또는 당뇨병 위험군으로 진단하는 단계;
(b) 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 비만 또는 비만 위험군으로 진단하는 단계;
(c) 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 간질환 또는 간질환 위험군으로 진단하는 단계; 또는
(d) 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;
를 포함하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주 중에서 선택되는 2 이상의 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 2 이상의 균주의 상대량을 변수로 하는 당뇨군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 당뇨 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출하는 단계; 및
피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 증감을 정상군과 비교하여,
상기 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주의 비율이 증가되어 있는 경우,
또는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 비율이 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 당뇨병 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계;
상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 당뇨병 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주, 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주 중에서 선택되는 2 이상의 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 2 이상의 균주의 상대량을 변수로 하는 비만군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 비만 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주, 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주를 검출하는 단계; 및
피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 비율이 증가되어 있는 경우, 또는 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주, 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주의 비율이 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 비만 또는 비만 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 비만 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계;
상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 비율이 감소되어 있는 경우, 또는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 비만 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 비만 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단용 조성물에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 3종의 균주의 상대량을 변수로 하는 간질환군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 당뇨 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주를 검출하는 단계; 및
피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 증감을 정상군과 비교하여,
상기 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 간질환 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계;
상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 테리오데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 간질환 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주 및 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주 중에서 선택되는 2 이상의 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 2 이상의 균주의 상대량을 변수로 하는 신질환군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 신질환 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주 및 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주를 검출하는 단계; 및
피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주, 로제부리아(Roseburia) 속 균주 및 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우,
또는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 신질환 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계;
상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 신질환 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 신질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법에 관한 것이다.
또한 본 발명은, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물에 관한 것이다.
본 발명에서는 한국인 890명의 대상자를 공복혈당을 기준으로 126 mg/dL 이상인 경우는 당뇨군, 100 mg/dL 초과 및 126 mg/dL 미만인 경우 당뇨 위험군, 및 100 mg/dL 이하인 경우 정상군으로 구분하고, 전체 장내 미생물 중에서 해당 미생물의 평균 비율이 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군 순으로 작아지거나 커지는 미생물을 탐색하고, 그 탐색된 미생물들 중에서 당뇨군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 미생물을 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로 특정하였다.
상기 당뇨군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 차이를 나타내는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 또는 둘 이상의 균주의 조합일 수 있다.
상기 균주의 증감을 비교하여 균주가 증가하거나 또는 감소하였다는 것은, 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 상기 바이오마커 균주들의 상대적인 비율의 증가 또는 감소를 의미하거나, 또는 당뇨군, 당뇨 위험군 또는 정상군에서 상기 바이오마커 균주들의 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 증가 또는 감소를 의미할 수 있고, 이를 위해 당뇨군, 당뇨 위험군 또는 정상군에서 상기 바이오마커 미생물의 상대적인 비율, 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 범위를 미리 데이터베이스화하여 보유할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 1의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 높게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 정상군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 당뇨군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 2의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮게 나타나고, 나아가 당뇨 위험군에 비해서도 당뇨군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 당뇨군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
또한 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 당뇨군에 비해 낮으면서 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 당뇨군에 비해 높은 경우는 당뇨 위험도가 낮으면서 정상군에 가깝다고 예측 또는 진단할 수 있고, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주는 당뇨군과 차이가 없고 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주만 당뇨군에 비해 높은 경우는 당뇨 위험도가 낮으면서 당뇨 위험군에 가깝다고 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 3 또는 서열번호 4의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주, 바람직하게는 서열번호 5, 서열번호 6 및 서열번호 7의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 높게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주가 정상군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주가 당뇨군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주, 바람직하게는 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 서열번호 1 내지 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열은 상기 각각의 바이오마커 균주를 식별할 수 있는 ASV 염기서열, 즉 앰플리콘 시퀀스 베리언트(Amplicon sequence variant) 염기서열이다. 특히 서열번호 1 내지 서열번호 4 및 서열번호 8의 ASV 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열은 각각의 바이오마커 균주를 식별할 수 있는 염기서열로서 최초로 밝혀진 것이다. 따라서 상기 서열번호 1 내지 서열번호 4 및 서열번호 8의 ASV 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 바이오마커 균주는 각각의 종 또는 속에 속하는 균주이나, 종래 알려진 각각의 종 또는 속의 균주들과 분자생물학적으로 분명히 구별되는 한국인의 장에서 최초로 밝혀지는 균주들이다.
본 발명에서 '위험도 예측'이란 환자가 질병이 발병할 가능성이 있는지를 판별하는 것을 말하고, 질병의 발병 위험성이 높은 환자를 특별하고 적절한 관리를 통하여 발병 시기를 늦추거나 발병하지 않도록 하거나, 가장 적절한 치료 방식을 선택함으로써 치료 결정을 하기 위해 임상적으로 사용될 수 있다. 또한, '진단'이란, 병리 상태의 존재 또는 특징을 확인하는 것을 의미하며, 본 발명의 목적상, 진단은 의 발병 여부를 확인하는 것을 의미할 수 있다.
본 발명에서 바이오마커로 제공하는 균주를 검출할 수 있는 제제로는, 시료 내 해당 균주에 특이적으로 존재하는 단백질, 핵산, 지질, 당지질, 당단백질 또는 당(단당류, 이당류, 올리고당류 등) 등과 같은 유기생체 분자를 특이적으로 검출할 수 있는 프라이머, 프로브, 안티센스 올리고뉴클레오티드, 압타머, 항체 등을 사용할 수 있다.
예를 들어 상기 균주를 검출하는 제제가 프라이머일 경우, 상기 프라이머는 해당 미생물들의 게놈 서열(예컨대, 16S rRNA)을 특이적으로 검출하고 다른 균주의 게놈 서열에는 특이적 결합을 하지 않는 것이 바람직하다.
본 발명에서 '프라이머'란, 주형 가닥에 상보적인 염기쌍(base pair)을 형성할 수 있고, 주형 가닥 복사를 위한 시작 지점으로 기능하는 7개 내지 50개의 핵산서열을 의미한다. 프라이머는 보통 합성하지만 자연적으로 생성된 핵산에서 이용할 수도 있다. 프라이머의 서열은 반드시 주형의 서열과 정확히 같을 필요는 없으며, 충분히 상보적이어서 주형과 혼성화 될 수 있으면 된다. 프라이머의 기본 성질을 변화시키지 않는 추가의 특징을 혼입할 수 있다. 혼입할 수 있는 추가의 특징의 예로 메틸화, 캡화, 하나 이상의 핵산을 동족체로의 치환 및 핵산 간의 변형 등이 있으나, 이에 제한되지 않는다.
본 발명에서 '16s rRNA'란, 원핵생물 리보솜의 30S 소단위체를 구성하고 있는 rRNA로, 염기서열이 대부분 상당히 보존되어 있는 한편 일부 구간에서는 높은 염기서열 다양성이 나타난다. 특히 동종 간에는 다양성이 거의 없는 반면에 타종 간에는 다양성이 나타나므로 16S rRNA의 서열을 비교하여 원핵생물을 유용하게 동정할 수 있다.
본 발명에서는 상기 프라이머를 해당 미생물의 보존된 16S rRNA 서열을 증폭시키는 데 사용될 수 있으며, 서열 증폭 결과 원하는 생성물의 생성 여부를 통하여 해당 미생물의 존재를 검출할 수 있다. 프라이머를 이용한 서열 증폭 방법은 당업계에 알려진 다양한 방법들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 중합효소 연쇄반응(PCR), 역전사-중합효소 연쇄반응(RT-PCR), 멀티플렉스 PCR, 터치다운(touchdown) PCR, 핫 스타트(hot start) PCR, 네스티드(nested) PCR, 부스터(booster) PCR, 실시간(real-time) PCR, 분별 디스플레이 PCR(differential display PCR: DD-PCR), cDNA 말단의 신속 증폭(rapid amplification of cDNA ends: RACE), 인버스(inverse) 중합효소 연쇄반응, 벡토레트(vectorette) PCR, TAIL-PCR(thermal asymmetric interlaced PCR), 리가아제 연쇄 반응, 복구 연쇄 반응, 전사-중재 증폭, 자가 유지 염기서열 복제, 타깃 염기서열의 선택적 증폭 반응을 이용할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 제한되지는 않는다.
또한 예를 들어 상기 균주를 검출하는 제제가 항체일 경우, 항원-항체 반응을 기반으로 한 면역학적 방법을 사용하여 해당 미생물을 검출할 수 있다. 이를 위한 분석 방법으로는 웨스턴 블랏, ELISA(enzyme linked immunosorbent asay), 방사선면역분석(RIA: Radioimmunoassay), 방사면역확산법(radioimmunodiffusion), 오우크테로니(Ouchterlony) 면역 확산법, 로케이트(rocket) 면역전기영동, 조직면역 염색, 면역침전 분석법(Immunoprecipitation assay), 보체고정분석법 (Complement Fixation Assay), FACS(Fluorescence activated cell sorter), 단백질 칩(protein chip) 등이 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
그 외, 당업계에 널리 사용되는 분자 및 면역학적 방법이 본 발명의 미생물을 검출하는 데 사용될 수 있다.
본 발명의 상기 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는 조성물은, 진단 키트 형태로 구현되어 질병 위험도 예측 또는 진단용 키트로 제공될 수 있다.
상기 진단 키트는 해당 미생물들을 검출하기 위한 프라이머, 프로브, 안티센스 올리고뉴클레오티드, 압타머, 항체 등의 검출 제제를 포함할 뿐만 아니라, 분석 방법에 적합한 1종 이상의 다른 구성성분 조성물, 용액, 또는 장치가 포함될 수 있다.
예를 들어, 본 발명에서 해당 미생물에 특이적인 프라이머를 포함하는 진단 키트는, PCR 및 등의 증폭 반응을 수행하기 위한 필수 요소들을 포함하는 진단 키트 일 수 있다. 상기 PCR 용 진단 키트는 테스트 튜브 또는 다른 적절한 컨테이너, 반응 완충액, 데옥시뉴클레오타이드(dNTPs), Taq-폴리머라아제 역전사효소와 같은 효소, DNase, RNAse 억제제, DEPC-수(DEPC-water), 멸균수 등을 포함할 수 있다.
본 발명에서 피시험자의 장관 유래 시료란, 바람직하게는 분변 시료일 수 있다.
피시험자의 장관 유래 시료로부터 미생물을 검출하기 위하여, 당업계에 알려진 일반적인 증폭 기술들, 예를 들어 중합효소연쇄반응, 역전사-중합효소 연쇄반응, 멀티플렉스 PCR, 터치다운 PCR, 핫 스타트 PCR, 네스티드 PCR, 부스터 PCR, 실시간 PCR, 분별 디스플레이 PCR, cDNA 말단의 신속 증폭, 인버스 PCR, 벡토레트 PCR, TAIL-PCR, 리가아제 연쇄 반응, 복구 연쇄 반응, 전사-중재 증폭, 자가 유지 염기서열 복제, 타깃 염기서열의 선택적 증폭 반응을 이용할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 제한되지는 않는다.
또한, 당업계에 알려진 일반적인 항원-항체 반응을 기반으로 한 면역학적 방법들, 예를 들어, 웨스턴 블랏, ELISA, 방사선면역분석, 방사면역확산법,오우크테로니 면역 확산법, 로케이트 면역전기영동, 조직면역 염색, 면역침전 분석법, 보체고정분석법, FACS, 단백질 칩 등을 이용할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 제한되는 것은 아니다.
한편 본 발명에서는 한국인 890명의 대상자를 체질량지수(Body Mass Index)를 기준으로 18.5 미만을 저체중군, 18.5 이상 및 25 미만을 정상군, 그리고 25 이상을 비만군으로 구분하고, 전체 장내 미생물 중에서 해당 미생물의 평균 비율이 비만군, 정상군, 저체중군 순으로 작아지거나 커지는 미생물을 탐색하고, 그 탐색된 미생물들 중에서 비만군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 미생물을 비만 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로 특정하였다.
상기 비만군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 차이를 나타내는 비만 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로는 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주, 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 또는 둘 이상의 균주의 조합일 수 있다.
상기 균주의 증감을 비교하여 균주가 증가하거나 또는 감소하였다는 것은, 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 상기 바이오마커 균주들의 상대적인 비율의 증가 또는 감소를 의미하거나, 또는 비만군, 정상군 또는 저체중군에서 상기 바이오마커 균주들의 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 증가 또는 감소를 의미할 수 있고, 이를 위해 비만군, 정상군 또는 저체중군에서 상기 바이오마커 미생물의 상대적인 비율, 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 범위를 미리 데이터베이스화하여 보유할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 9의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주는 정상군 및 저체중군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주가 비만군에 비해 높은 경우 정상군 또는 저체중군으로 예측 또는 진단되어 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 10의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주는 정상군 및 저체중군에 비해 비만군에서 유의적으로 높게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 정상군에 비해 높은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 비만군에 비해 낮은 경우 정상군 또는 저체중군으로 예측 또는 진단되어 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 바람직하게는 서열번호 11의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주는 정상군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 비만군에 비해 높은 경우 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 12의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 정상군 및 저체중군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 비만군에 비해 높은 경우 정상군 또는 저체중군으로 예측 또는 진단되어 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 13의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주는 정상군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주가 비만군에 비해 높은 경우 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주, 바람직하게는 서열번호 14 내지 서열번호 24의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주는 정상군 및 저체중군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주가 비만군에 비해 높은 경우 정상군 또는 저체중군으로 예측 또는 진단되어 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 25 내지 서열번호 27의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주는 정상군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주가 비만군에 비해 높은 경우 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 서열번호 9 내지 서열번호 27의 16S rRNA 염기서열은 상기 각각의 바이오마커 균주를 식별할 수 있는 ASV 염기서열, 즉 앰플리콘 시퀀스 베리언트(Amplicon sequence variant) 염기서열이다. 특히 서열번호 9 내지 서열번호 13의 16S rRNA 염기서열은 각각의 바이오마커 균주를 식별할 수 있는 염기서열로서 최초로 밝혀진 것이다. 따라서 상기 서열번호 9 내지 서열번호 13의 ASV 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 바이오마커 균주는 각각의 종 또는 속에 속하는 균주이나, 종래 알려진 각각의 종 또는 속의 균주들과 분자생물학적으로 분명히 구별되는 한국인의 장에서 최초로 밝혀지는 균주들이다.
한편 알라닌 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)는 간세포 안에 존재하는 효소로 간세포가 손상을 받는 경우 농도가 증가하는 것으로 알려져 있다. 본 발명에서는 한국인 890명의 대상자를 혈중 알라닌 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 이상인 경우를 간질환 위험군, 그리고 혈중 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 미만인 정상군으로 구분하고, 전체 장내 미생물 중에서 해당 미생물의 평균 비율이 간질환군 및 정상군에서 작아지거나 커지는 미생물을 탐색하고, 그 탐색된 미생물들 중에서 간질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 미생물을 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 미생물로 특정하였다.
상기 간질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 차이를 나타내는 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 미생물로는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 또는 둘 이상의 균주의 조합일 수 있다.
상기 균주의 증감을 비교하여 균주가 증가하거나 또는 감소하였다는 것은, 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 상기 바이오마커 미생물들의 상대적인 비율의 증가 또는 감소를 의미하거나, 또는 간질환군, 당뇨 위험군 또는 정상군에서 상기 바이오마커 미생물들의 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 증가 또는 감소를 의미할 수 있고, 이를 위해 간질환군 및 정상군에서 상기 바이오마커 미생물의 상대적인 비율, 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 범위를 미리 데이터베이스화하여 보유할 수 있다.
상기 바이오마커 미생물 중에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 28 내지 서열번호 32의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 미생물 중에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 33 및 서열번호 34의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주는 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 미생물 중에서 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 35의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주는 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 서열번호 28 내지 8의 16S rRNA 염기서열은 상기 각각의 바이오마커 미생물을 식별할 수 있는 ASV 염기서열, 즉 앰플리콘 시퀀스 베리언트(Amplicon sequence variant) 염기서열이다. 특히 서열번호 35의 ASV 염기서열은 바이오마커 미생물을 식별할 수 있는 염기서열로서 최초로 밝혀진 것이다. 따라서 상기 서열번호 35의 ASV 염기서열에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주인 바이오마커 미생물은 파라박테로이데스 속에 속하는 균주이나, 종래 알려진 속의 균주들과 분자생물학적으로 분명히 구별되는 한국인의 장에서 최초로 밝혀지는 균주이다.
한편 본 발명에서는 한국인 890명의 대상자를 체질량지수(Body Mass Index)를 기준으로 18.5 미만을 저체중군, 18.5 이상 및 25 미만을 정상군, 그리고 25 이상을 신질환군으로 구분하고, 전체 장내 미생물 중에서 해당 미생물의 평균 비율이 신질환군, 정상군, 저체중군 순으로 작아지거나 커지는 미생물을 탐색하고, 그 탐색된 미생물들 중에서 신질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 미생물을 신질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로 특정하였다.
상기 신질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 차이를 나타내는 신질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 또는 둘 이상의 균주의 조합일 수 있다.
상기 균주의 증감을 비교하여 균주가 증가하거나 또는 감소하였다는 것은, 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 상기 바이오마커 균주들의 상대적인 비율의 증가 또는 감소를 의미하거나, 또는 신질환군 및 정상군에서 상기 바이오마커 균주들의 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 증가 또는 감소를 의미할 수 있고, 이를 위해 신질환군 및 정상군에서 상기 바이오마커 미생물의 상대적인 비율, 균수 또는 이를 나타내는 절대적인 수치의 범위를 미리 데이터베이스화하여 보유할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 36의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주는 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 높게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 정상군에 비해 높은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 신질환군에 비해 낮은 경우 정상군으로 예측 또는 진단되어 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 37의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주는 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 신질환군에 비해 높은 경우 정상군으로 예측 또는 진단되어 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 38의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주는 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 높게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주가 정상군에 비해 높은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주가 신질환군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 39의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주는 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주가 신질환군에 비해 높은 경우 정상군으로 예측 또는 진단되어 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 40 및 서열번호 41의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주는 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주가 신질환군에 비해 높은 경우 정상군으로 예측 또는 진단되어 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 바람직하게는 서열번호 42 내지 서열번호 46의 16S rRNA 염기서열 중에서 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 신질환군에 비해 높은 경우 정상군으로 예측 또는 진단되어 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 47의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 로제부리아(Roseburia) 속 균주는 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 높게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 로제부리아(Roseburia) 속 균주가 정상군에 비해 높은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 로제부리아(Roseburia) 속 균주가 신질환군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주, 바람직하게는 서열번호 48의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주는 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 높게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주가 정상군에 비해 높은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주가 신질환군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 바이오마커 균주 중에서 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 바람직하게는 서열번호 49의 16S rRNA 염기서열에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주는 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮게 나타난다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 신질환군에 비해 높은 경우 정상군으로 예측 또는 진단되어 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
상기 서열번호 36 내지 서열번호 49의 16S rRNA 염기서열은 상기 각각의 바이오마커 균주를 식별할 수 있는 ASV 염기서열, 즉 앰플리콘 시퀀스 베리언트(Amplicon sequence variant) 염기서열이다. 특히 서열번호 36 내지 서열번호 39 및 서열번호 47 내지 서열번호 49의 16S rRNA 염기서열은 각각의 바이오마커 균주를 식별할 수 있는 염기서열로서 최초로 밝혀진 것이다. 따라서 상기 서열번호 36 내지 서열번호 39 및 서열번호 47 내지 서열번호 49의 ASV 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열에 의해 식별되는 바이오마커 균주는 각각의 종, 속 또는 과에 속하는 균주이나, 종래 알려진 각각의 종, 속 또는 과의 균주들과 분자생물학적으로 분명히 구별되는 한국인의 장에서 최초로 밝혀지는 균주들이다.
본 발명은 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 이와 함께 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출할 수 있는 제제를 통해 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 이를 포함하는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 키트, 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법, 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법으로 이용될 수 있다.
또한 본 발명은 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 이와 함께 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주 및 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 통해 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 이를 포함하는 비만 위험도 예측 또는 진단용 키트, 비만 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법, 및 비만 예방 또는 치료제 스크리닝 방법으로 이용될 수 있다.
또한 본 발명은 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 검출할 수 있는 제제를 통해 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 이를 포함하는 간질환 위험도 예측 또는 진단용 키트, 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법, 및 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법으로 이용될 수 있다.
또한 본 발명은 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 이와 함께 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주 및 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제, 또는 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 통해 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 이를 포함하는 신질환 위험도 예측 또는 진단용 키트, 신질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법, 및 신질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법으로 이용될 수 있다.
도 1은 한국인 890명의 장내 미생물 분포를 나타낸 그래프이다.
도 2는 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 라크노스피라(Lachnospira) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 3은 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 코프로코커스(Coprococcus) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 4는 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 3 또는 서열번호 4의 ASV에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 5는 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 6은 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과에 속하는 전체 균주 및 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 7은 표 1의 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 당뇨군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
도 8은 표 1의 전체 바이오마커 미생물의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 당뇨군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
도 9는 비만군, 정상군 및 저체중군에서 서열번호 9의 ASV에 의해 식별되는 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 10은 비만군, 정상군 및 저체중군에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 10의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 11은 비만군, 정상군 및 저체중군에서 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과에 속하는 전체 균주 및 서열번호 11의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 12는 비만군, 정상군 및 저체중군에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 12의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 13은 비만군, 정상군 및 저체중군에서 클로스트리디움(Clostridium) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 13의 ASV에 의해 식별되는 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 14는 비만군, 정상군 및 저체중군에서 리케넬라새(Rikenellaceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 15는 비만군, 정상군 및 저체중군에서 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 16은 표 2의 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 비만군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
도 17은 표 2의 전체 바이오마커 미생물의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 비만군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
도 18은 간질환군 및 정상군에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 19는 간질환군 및 정상군에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 20은 간질환군 및 정상군에서 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 35의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 21은 표 3의 전체 바이오마커 미생물의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 간질환군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
도 22는 신질환군 및 정상군에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 36의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 23은 신질환군 및 정상군에서 라크노스피라(Lachnospira) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 37의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 24는 신질환군 및 정상군에서 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 25는 신질환군 및 정상군에서 박테로이데스 (Bacteroides) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 39의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 26은 신질환군 및 정상군에서 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 27은 신질환군 및 정상군에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 28은 신질환군 및 정상군에서 로제부리아(Roseburia) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 47의 ASV에 의해 식별되는 로제부리아(Roseburia) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 29는 신질환군 및 정상군에서 오스실로스피라(Oscillospira) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 48의 ASV에 의해 식별되는 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 30은 신질환군 및 정상군에서 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과에 속하는 전체 균주 및 서열번호 49의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주의 상대 비율 분포를 나타낸 박스플롯이다.
도 31은 표 4의 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 신질환군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
도 32는 표 4의 전체 바이오마커 미생물의 상대량을 이용한 다변량 선형 모델을 구성하여 정상군과 신질환군의 차이를 예측한 박스플롯이다.
이하, 본 발명을 실험예 및 실시예에 의해 상세히 설명한다. 단 아래 실시예들은 본 발명을 예시하는 것일 뿐, 본 발명이 아래 실시예에 의해 한정되는 것은 아니다.
실험예 1: 연구대상 및 시료 수집
건강검진에 참여하는 한국인 890명의 분변 시료를 수집하였다. 분변 미생물의 변화를 최소화 하기 위해 OMNIgene-GUT kit (DNA Genotek, Ontario, Canada)를 이용하여 분변 샘플을 수집하였고, DNA 추출 전까지 상온 보관하였다.
또한 건강검진시에 생활 방식에 대한 설문, 신체계측 및 혈액검사를 실시하였고, 혈액검사를 통해 공복혈당을 측정하였다.
실험예 2: DNA 추출
실험예 1의 분변 시료로부터 bead-beating extraction 방법을 이용하여 DNA를 추출하고, QIAamp DNA Stool Mini Kit (Qiagen, Hilden, Germany)를 이용하여 DNA를 추출하였다.
실험예 3: 16S rRNA 유전자 시퀀싱
실험예 2에서 추출한 DNA를 이용하여 16S rRNA유전자의 V3-V4 hypervariable region을 타겟으로 하는 라이브러리를 제작하고 해당 부분의 서열을 Illumina MiSeq 2x300 (Illumina, CA, USA)를 이용하여 시퀀싱하였다.
실험예 4: 서열 분석 및 annotation
실험예 3에서 시퀀싱한 결과를 QIIME2 DADA2 module 을 이용하여 amplicon sequence variant (ASV) table로 전환하였다. 각각의 ASV는 16S rRNA의 부분 서열에 해당하며, 각각 특정한 미생물을 탐지하는 지표로 사용될 수 있다. 미생물 계통을 파악하기 위해 QIIME2의 Naive Bayesian classifier 와 GreenGene 13.8 데이터베이스를 이용하여 미생물 계통을 분석하였고, 미생물의 종(species) 단위의 annotation을 수행하였다.
실험예 5: 장내 미생물과 혈당과의 상관관계 분석
890명의 건강검진 대상자의 공복혈당이 26 mg/dL 이상인 경우는 당뇨군, 100 mg/dL 초과 및 126 mg/dL 미만인 경우 당뇨 위험군, 및 100 mg/dL 이하인 경우 정상군으로 구분하였다.
특정 미생물 종(species)를 나타내는 ASV 염기서열별로 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서의 전체 장내 미생물에서 차지하는 평균 비율을 구하고, 그 평균 비율이 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 순차적으로 증가 혹은 감소하는 미생물을 선정하였다. 그 선정된 미생물의 비율이 당뇨군과 정상군 사이에 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 경우, 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 바이오마커 미생물로 정의하였다. 통계 분석에는 oneway ANOVA를 이용하였고, 도 2 내지 도 6에서와 같이 박스플롯을 비교하여 당뇨군과 정상군 사이의 유의차를 나타내었다.
실험 결과
한국인 890명의 장내 미생물 분포를 도 1에 나타내었다. 한국인 890명의 장내 미생물 박테로이데스, 프리보텔라, 피칼리박테리움, 미분류 라크노스피라시에, 미분류 루미노코카시에, 오실로스피라, 루미노코커스, 파라박테로이데스, 수테렐라, 코프로코커스 및 기타로 분류하고 박테로이데스의 상대 비율이 높은 대상자부터 낮은 대상자까지 왼쪽에서 오른쪽으로 배열하여 나타내었다.
당뇨군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로는 아래 표 1의 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주가 선정되었다.
구분 계통 당뇨군과 정상군 사이의
P-value
라크노스피라(Lachnospira) ASV 속 0.034183
코프로코커스(Coprococcus) ASV 속 0.007874
피칼리박테리움(Faecalibacterium) ASV1 종 0.027719
피칼리박테리움(Faecalibacterium) ASV2 종 0.048924
엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 0.000011
루미노코카세(Ruminococcaceae) ASV 과 0.048924
도 2의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 라크노스피라(Lachnospira) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 라크노스피라(Lachnospira) 속에 속하는 전체 균주의 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 경우 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 높은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 비율이 정상군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 비율이 당뇨군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.도 3의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 코프로코커스(Coprococcus) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 코프로코커스(Coprococcus) 속에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주의 경우 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타내고, 나아가 당뇨 위험군에 비해서도 당뇨군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 당뇨군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
또한 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 당뇨군에 비해 낮으면서 서열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 당뇨군에 비해 높은 경우는 당뇨 위험도가 낮으면서 정상군에 가깝다고 예측 또는 진단할 수 있고, 서열번호 1의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주는 당뇨군과 차이가 없고 열번호 2의 ASV에 의해 식별되는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주만 당뇨군에 비해 높은 경우는 당뇨 위험도가 낮으면서 당뇨 위험군에 가깝다고 예측 또는 진단할 수 있다.
도 4의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 3 또는 서열번호 4의 ASV에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 3 또는 서열번호 4의 ASV에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 3 또는 서열번호 4의 ASV에 의해 식별되는 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 5의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 종래 공지의 ASV인 서열번호 5, 서열번호 6 및 서열번호 7의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 높은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주의 비율이 정상군에 비해 높은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과에 속하는 전체 균주의 비율이 당뇨군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 6의 당뇨군, 당뇨 위험군 및 정상군에서 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과에 속하는 전체 균주 및 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주는 정상군에 비해 당뇨군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 8의 ASV에 의해 식별되는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 당뇨 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
표 1의 바이오마커 미생물 중에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주를 복합하여 당뇨군을 예측하는 다변량 선형모델을 구성했을 때 정상군과 당뇨군의 차이를 예측한 결과를 도 7에 나타내었다. 도 7은 상기 2종의 바이오마커 미생물의 상대적인 양으로부터 당뇨군을 예측하는 Bayesian Ridge 모델을 구성한 것으로, Bayesian Ridge 모델은 선형 모델의 일종으로 선형 모델을 구성하는 변수 중 의미가 없는 변수는 자동적으로 제외하는 방법이다. 상기 방법에서는 Python 패키지인 scikit-learn의 BayesianRidge 함수를 이용하였다. 도 7에 따르면 상기 2종의 바이오마커 미생물을 조합할 경우 더욱 더 명확하게 당뇨 위험도를 예측 또는 진단할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 4.7 X 10-4).
도 8은 표 1의 바이오마커 미생물 전체를 이용하여 도 7과 동일하게 Bayesian Ridge 모델을 이용하여 당뇨 위험도를 예측한 결과로서, 표 1의 바이오마커 미생물 전체를 조합하여 정상군과 당뇨군의 차이를 더욱 명확하게 예측할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 1.2 X 10-12).
실험예 6: 장내 미생물과 체질량지수와의 상관관계 분석
890명의 건강검진 대상자의 체질량지수(Body Mass Index)를 기준으로 18.5 미만을 저체중군, 18.5 이상 및 25 미만을 정상군, 그리고 25 이상을 비만군으로 구분하였다.
특정 미생물 종(species)를 나타내는 ASV 염기서열별로 비만군, 정상군 및 저체중군에서의 전체 장내 미생물에서 차지하는 평균 비율을 구하고, 그 평균 비율이 비만군, 정상군 및 저체중군에서 순차적으로 증가 혹은 감소하는 미생물을 선정하였다. 그 선정된 미생물의 비율이 비만군과 정상군 사이에 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 경우, 비만 위험도 예측 또는 진단용 바이오마커 미생물로 정의하였다. 통계 분석에는 oneway ANOVA를 이용하였고, 도 9 내지 도 15에서와 같이 박스플롯을 비교하여 비만군과 정상군 사이의 유의차를 나타내었다.
실험 결과
비만군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 비만 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로는 아래 표 2의 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주, 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주가 선정되었다.
구분 계통 비만군과 정상군 사이의
P-value
블라우티아 오베움(Blautia obeum) ASV 종 0.003872
베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) ASV 종 0.010611
라크노스피라새(Lachnospiraceae) ASV 과 0.038421
박테로이데스 유니포르미스
(Bacteroides uniformis) ASV		 종 0.004944
클로스트리디움(Clostridium) ASV 속 0.034308
리케넬라새(Rikenellaceae) 과 0.002120
아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 0.044725
도 9의 비만군, 정상군 및 저체중군에서 서열번호 9의 ASV에 의해 식별되는 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 서열번호 9의 ASV에 의해 식별되는 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주의 경우 정상군 또는 저체중군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타내고, 나아가 저체중군에 비해서도 비만군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 9의 ASV에 의해 식별되는 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 도 10의 비만군, 정상군 및 저체중군에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 10의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 10의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 경우 정상군에 비해 비만군에서 유의적으로 높은 비율을 나타내고, 나아가 저체중군에 비해서도 비만군에서 유의적으로 높은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 10의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 정상군에 비해 높은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 10의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 비만군에 비해 낮은 경우 정상군 또는 저체중군에 해당하여 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 11의 비만군, 정상군 및 저체중군에서 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과에 속하는 전체 균주 및 서열번호 11의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 11의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주의 경우 정상군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 11의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 11의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주의 비율이 비만군에 비해 높은 경우 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 12의 비만군, 정상군 및 저체중군에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 12의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 12의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주의 경우 정상군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타내고, 나아가 저체중군에 비해서도 비만군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 12의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 12의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 비만군에 비해 높은 경우 정상군 또는 저체중군에 해당하여 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 13의 비만군, 정상군 및 저체중군에서 클로스트리디움(Clostridium) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 13의 ASV에 의해 식별되는 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 클로스트리디움(Clostridium) 속에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 13의 ASV에 의해 식별되는 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주의 경우 정상군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 13의 ASV에 의해 식별되는 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 13의 ASV에 의해 식별되는 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주의 비율이 비만군에 비해 높은 경우 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 14은 비만군, 정상군 및 저체중군에서 서열번호 14 내지 서열번호 24의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 리케넬라새(Rikenellaceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 서열번호 14 내지 서열번호 24의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 리케넬라새(Rikenellaceae) 과에 속하는 전체 균주의 경우 정상군 또는 저체중군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타내고, 나아가 저체중군에 비해서도 비만군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 14 내지 서열번호 24의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 리케넬라새(Rikenellaceae) 과에 속하는 전체 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 14 내지 서열번호 24의 ASV에 의해 식별되는 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 전체 균주의 비율이 비만군에 비해 높은 경우 저체중군 또는 정상군에 해당하여 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 15은 비만군, 정상군 및 저체중군에서 서열번호 25 내지 서열번호 27의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 서열번호 25 내지 서열번호 27의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주에 속하는 전체 균주의 경우 정상군에 비해 비만군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 25 내지 서열번호 27의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주에 속하는 전체 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 비만 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 25 내지 서열번호 27의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주에 속하는 전체 균주의 비율이 비만군에 비해 높은 경우 비만 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
표 2의 바이오마커 미생물 중에서 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주를 복합하여 비만군을 예측하는 다변량 선형모델을 구성했을 때 정상군과 비만군의 차이를 예측한 결과를 도 16에 나타내었다. 도 16는 상기 3종의 바이오마커 미생물의 상대적인 양으로부터 비만군을 예측하는 Bayesian Ridge 모델을 구성한 것으로, Bayesian Ridge 모델은 선형 모델의 일종으로 선형 모델을 구성하는 변수 중 의미가 없는 변수는 자동적으로 제외하는 방법이다. 상기 방법에서는 Python 패키지인 scikit-learn의 BayesianRidge 함수를 이용하였다. 도 16에 따르면 상기 3종의 바이오마커 미생물을 조합할 경우 더욱 더 명확하게 당뇨 위험도를 예측 또는 진단할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 4.3 X 10-5).
도 17은 표 2의 바이오마커 미생물 전체를 이용하여 도 16과 동일하게 Bayesian Ridge 모델을 이용하여 비만 위험도를 예측한 결과로서, 표 2의 바이오마커 미생물 전체를 조합하여 정상군과 비만군의 차이를 더욱 명확하게 예측할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 3.3 X 10-7).
실험예 7: 장내 미생물과 혈당과의 상관관계 분석
890명의 건강검진 대상자의 혈중 알라닌 아미노트랜스퍼라아제(Alanine aminotransferase, ALT)가 40 IU/L 이상인 경우는 간질환군, 그리고 40 IU/L 미만인 경우 정상군으로 구분하였다.
특정 미생물 종(species)를 나타내는 ASV 염기서열별로 간질환군 및 정상군에서의 전체 장내 미생물에서 차지하는 평균 비율을 구하고, 그 평균 비율이 간질환군 및 정상군에서 증가 혹은 감소하는 미생물을 선정하였다. 그 선정된 미생물의 비율이 간질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 경우, 간질환 위험도 예측 또는 진단용 바이오마커 미생물로 정의하였다. 통계 분석에는 oneway ANOVA를 이용하였고, 도 18 내지 도 20에서와 같이 박스플롯을 비교하여 간질환군과 정상군 사이의 유의차를 나타내었다.
실험 결과
간질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 미생물로는 아래 표 3의 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 선정되었다.
구분 계통 간질환군과 정상군 사이의
P-value
박테로이데스 유니포르미스
(Bacteroides uniformis)		 종 0.022526
박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 0.038371
파라박테로이데스(Parabacteroides) ASV 속 0.044137
도 18의 간질환군 및 정상군에서 서열번호 28 내지 서열번호 32의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주의 경우 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주의 비율이 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.도 19의 간질환군 및 정상군에서 서열번호 33 및 서열번호 34의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주의 경우 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주의 비율이 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 20의 간질환군 및 정상군에서 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 35의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 35의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 경우 정상군에 비해 간질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 35의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 간질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 35의 ASV에 의해 식별되는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 간질환군에 비해 높은 경우 간질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
표 3의 바이오마커 미생물 전체를 복합하여 간질환군을 예측하는 다변량 선형모델을 구성했을 때 정상군과 간질환군의 차이를 예측한 결과를 도 21에 나타내었다. 도 21은 상기 3종의 바이오마커 미생물의 상대적인 양으로부터 간질환군을 예측하는 Bayesian Ridge 모델을 구성한 것으로, Bayesian Ridge 모델은 선형 모델의 일종으로 선형 모델을 구성하는 변수 중 의미가 없는 변수는 자동적으로 제외하는 방법이다. 상기 방법에서는 Python 패키지인 scikit-learn의 BayesianRidge 함수를 이용하였다. 도 21에 따르면 상기 3종의 바이오마커 미생물을 조합할 경우 더욱 더 명확하게 당뇨 위험도를 예측 또는 진단할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 1.8 X 10-3).
실험예 8: 장내 미생물과 체질량지수와의 상관관계 분석
890명의 건강검진 대상자의 사구체여과율(eGFR)을 기준으로 90 이상을 정상군, 90 미만을 신질환군으로 구분하였다.
특정 미생물 종(species)를 나타내는 ASV 염기서열별로 신질환군 및 정상군에서의 전체 장내 미생물에서 차지하는 평균 비율을 구하고, 그 평균 비율이 신질환군 및 정상군에서 순차적으로 증가 혹은 감소하는 미생물을 선정하였다. 그 선정된 미생물의 비율이 신질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 경우, 신질환 위험도 예측 또는 진단용 바이오마커 미생물로 정의하였다. 통계 분석에는 oneway ANOVA를 이용하였고, 도 2 내지 도 30에서와 같이 박스플롯을 비교하여 신질환군과 정상군 사이의 유의차를 나타내었다.
실험 결과
신질환군과 정상군 사이에 통계적으로 유의적인 비율 차이를 나타내는 신질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 바이오마커 균주로는 아래 표 4의 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 선정되었다.
구분 계통 신질환군과 정상군 사이의
P-value
베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) ASV 종 0.001944
라크노스피라(Lachnospira) ASV 속 0.006391
도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) ASV 종 0.010026
박테로이데스 (Bacteroides) ASV 속 0.000850
비피도박테리움 아돌레스센티스
(Bifidobacterium adolescentis)		 종 0.014467
박테로이데스 유니포르미스
(Bacteroides uniformis)		 종 0.024214
로제부리아(Roseburia) ASV 속 0.019845
오스실로스피라(Oscillospira) ASV 속 0.020705
라크노스피라새(Lachnospiraceae) ASV 과 0.038335
도 22의 신질환군 및 정상군에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종에 속하는 전체 균주 및 서열번호 36의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 36의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 경우 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 높은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 36의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 정상군에 비해 높은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 36의 ASV에 의해 식별되는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 신질환군에 비해 낮은 경우 정상군에 해당하여 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 도 23의 신질환군 및 정상군에서 라크노스피라(Lachnospira) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 37의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 라크노스피라(Lachnospira) 속에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 37의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주의 경우 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 37의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 37의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 신질환군에 비해 높은 경우 정상군에 해당하여 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 24의 신질환군 및 정상군에서 서열번호 38의 ASV에 의해 식별되는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 서열번호 38의 ASV에 의해 식별되는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주의 경우 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 높은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 38의 ASV에 의해 식별되는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주가 정상군에 비해 높은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 38의 ASV에 의해 식별되는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주가 신질환군에 비해 낮은 경우 정상군에 해당하여 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 상기 서열번호 38의 ASV 서열은 해당 종의 서열 중에서 유일하게 15 % 이상의 한국인에서 관찰되었다.
도 25의 신질환군 및 정상군에서 박테로이데스 (Bacteroides) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 40의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 박테로이데스 (Bacteroides) 속에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 40의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주의 경우 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 40의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 40의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주가 신질환군에 비해 높은 경우 정상군에 해당하여 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 26은 신질환군 및 정상군에서 서열번호 40 및 서열번호 41의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 서열번호 40 및 서열번호 41의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종에 속하는 전체 균주의 경우 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 40 및 서열번호 41의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종에 속하는 전체 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 40 및 서열번호 41의 ASV에 의해 식별되는 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 전체 균주의 비율이 신질환군에 비해 높은 경우 정상군에 해당하여 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 27은 신질환군 및 정상군에서 서열번호 42 내지 서열번호 46의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 서열번호 42 내지 서열번호 46의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 경우 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 42 내지 서열번호 46의 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 ASV 서열에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종에 속하는 전체 균주의 비율이 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 42 내지 서열번호 46의 ASV에 의해 식별되는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 전체 균주의 비율이 신질환군에 비해 높은 경우 정상군에 해당하여 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 28의 신질환군 및 정상군에서 로제부리아(Roseburia) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 47의 ASV에 의해 식별되는 로제부리아(Roseburia) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 로제부리아(Roseburia) 속에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 47의 ASV에 의해 식별되는 로제부리아(Roseburia) 속 균주의 경우 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 높은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 47의 ASV에 의해 식별되는 로제부리아(Roseburia) 속 균주가 정상군에 비해 높은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 47의 ASV에 의해 식별되는 로제부리아(Roseburia) 속 균주가 신질환군에 비해 낮은 경우 정상군에 해당하여 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 29의 신질환군 및 정상군에서 오스실로스피라(Oscillospira) 속에 속하는 전체 균주 및 서열번호 48의 ASV에 의해 식별되는 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 오스실로스피라(Oscillospira) 속에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 48의 ASV에 의해 식별되는 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주의 경우 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 높은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 48의 ASV에 의해 식별되는 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주가 정상군에 비해 높은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 48의 ASV에 의해 식별되는 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주가 신질환군에 비해 낮은 경우 정상군에 해당하여 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
도 30의 신질환군 및 정상군에서 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과에 속하는 전체 균주 및 서열번호 49의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주의 상대 비율 분포를 살펴보면, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과에 속하는 전체 균주의 상대 비율은 각 군별로 유의차가 없으나, 서열번호 49의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주의 경우 정상군에 비해 신질환군에서 유의적으로 낮은 비율을 나타낸다. 따라서 피시험자 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 서열번호 49의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 정상군에 비해 낮은 경우 신질환 위험도가 높은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다. 또한 서열번호 49의 ASV에 의해 식별되는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 신질환군에 비해 높은 경우 정상군에 해당하여 신질환 위험도가 낮은 것으로 예측 또는 진단할 수 있다.
표 4의 바이오마커 미생물 중에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주를 복합하여 신질환군을 예측하는 다변량 선형모델을 구성했을 때 정상군과 신질환군의 차이를 예측한 결과를 도 31에 나타내었다. 도 31은 상기 3종의 바이오마커 미생물의 상대적인 양으로부터 신질환군을 예측하는 Bayesian Ridge 모델을 구성한 것으로, Bayesian Ridge 모델은 선형 모델의 일종으로 선형 모델을 구성하는 변수 중 의미가 없는 변수는 자동적으로 제외하는 방법이다. 상기 방법에서는 Python 패키지인 scikit-learn의 BayesianRidge 함수를 이용하였다. 도 31에 따르면 상기 3종의 바이오마커 미생물을 조합할 경우 더욱 더 명확하게 당뇨 위험도를 예측 또는 진단할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 1.3 X 10-6).
도 32는 표 4의 바이오마커 미생물 전체를 이용하여 도 31과 동일하게 Bayesian Ridge 모델을 이용하여 신질환 위험도를 예측한 결과로서, 표 4의 바이오마커 미생물 전체를 조합하여 정상군과 신질환군의 차이를 더욱 명확하게 예측할 수 있음을 확인할 수 있다(P value = 7.1 X 10-11).

Claims (37)

  1. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주, 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
    피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서,
    (a) 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 당뇨병 또는 당뇨병 위험군으로 진단하는 단계;
    (b) 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 비만 또는 비만 위험군으로 진단하는 단계;
    (c) 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 간질환 또는 간질환 위험군으로 진단하는 단계; 또는
    (d) 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;
    를 포함하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 (a) 단계에서 상기 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주는 서열번호 1의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고, 상기 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주는 서열번호 2의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고,
    상기 (b) 단계에서 상기 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주는 서열번호 9의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고, 상기 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주는 서열번호 10의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이며, 상기 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주는 서열번호 11의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고,
    상기 (c) 단계에서 상기 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 서열번호 28 내지 서열번호 32의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것이고, 상기 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주는 서열번호 33 및 서열번호 34의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것이며, 상기 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주는 서열번호 35의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고,
    상기 (d) 단계에서 상기 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주는 서열번호 10의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고, 상기 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주는 서열번호 36의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이며, 상기 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주는 서열번호 37의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터, 상기 (a) 단계에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주를 추가로 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주가 감소된 경우에 상기 피시험자를 당뇨병 또는 당뇨병 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주는 서열번호 3 또는 서열번호 4의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터, 상기 (a) 단계에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 또는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 추가로 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 또는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 당뇨병 또는 당뇨병 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주는 서열번호 5, 서열번호 6 및 서열번호 7의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것이고, 상기 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주는 서열번호 8의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터, 상기 (b) 단계에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주 및 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 추가로 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주 및 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 비만 또는 비만 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 서열번호 12의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고, 상기 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주는 서열번호 13의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터, 상기 (b) 단계에서 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 추가로 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 비만 또는 비만 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주는 서열번호 14 내지 서열번호 24의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것이고, 상기 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주는 서열번호 25 내지 서열번호 27의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  11. 제 1 항에 있어서, 상기 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터, 상기 (d) 단계에서 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주 및 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 추가로 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주 및 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주는 서열번호 38의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고, 상기 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주는 서열번호 39 및 서열번호 40의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것이며, 상기 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 서열번호 28 내지 서열번호 32의 16S rRNA 염기서열 중에서 선택되는 어느 하나의 서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  13. 제 11 항에 있어서, 상기 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터, 상기 (d) 단계에서 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 추가로 검출하는 단계; 및 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 정상군과 비교하여, 상기 미생물의 게놈 DNA에서 로제부리아(Roseburia) 속 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 로제부리아(Roseburia) 속 균주는 서열번호 41의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고, 상기 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주는 서열번호 42의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이며, 상기 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주는 서열번호 43의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  15. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주 중에서 선택되는 2 이상의 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
    상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 2 이상의 균주의 상대량을 변수로 하는 당뇨군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 당뇨 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  16. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출하는 단계; 및
    피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 증감을 정상군과 비교하여,
    상기 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주의 비율이 증가되어 있는 경우,
    또는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주의 비율이 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  17. 당뇨병 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계;
    상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
    상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 당뇨병 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법.
  18. 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  19. 제 18 항에 있어서, 상기 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 코프로코커스(Coprococcus) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제에, 피칼리박테리움(Faecalibacterium) 종 균주를 검출할 수 있는 제제를 추가로 포함하는, 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  20. 제 19 항에 있어서, 엔테로박테리아세(Enterobacteriaceae) 과 균주 및 루미노코카세(Ruminococcaceae) 과 균주를 검출할 수 있는 제제를 추가로 포함하는, 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  21. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주, 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주 중에서 선택되는 2 이상의 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
    상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 2 이상의 균주의 상대량을 변수로 하는 비만군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 비만 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  22. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주, 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주를 검출하는 단계; 및
    피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 비율이 증가되어 있는 경우, 또는 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주, 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주의 비율이 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 비만 또는 비만 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  23. 비만 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계;
    상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
    상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주의 비율이 감소되어 있는 경우, 또는 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 비만 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 비만 예방 또는 치료제 스크리닝 방법.
  24. 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  25. 제 24 항에 있어서, 상기 블라우티아 오베움(Blautia obeum) 종 균주, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제에, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주 및 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 추가로 포함하는, 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  26. 제 25 항에 있어서, 상기 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주는 서열번호 4의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것이고, 상기 클로스트리디움(Clostridium) 속 균주는 서열번호 5의 16S rRNA 염기서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  27. 제 25 항에 있어서, 리케넬라새(Rikenellaceae) 과 균주 및 아나에로스티페스(Anaerostipes) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 추가로 포함하는, 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  28. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
    상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 3종의 균주의 상대량을 변수로 하는 간질환군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 당뇨 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  29. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주를 검출하는 단계; 및
    피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주의 증감을 정상군과 비교하여,
    상기 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  30. 간질환 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계;
    상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
    상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 테리오데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주가 증가되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 간질환 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법.
  31. 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 박테로이데스 카캐(Bacteroides caccae) 종 균주 및 파라박테로이데스(Parabacteroides) 속 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  32. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주 및 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주 중에서 선택되는 2 이상의 균주의 상대량을 검출하는 단계; 및
    상기 검출하는 단계에서 얻어진 결과를, 상기 2 이상의 균주의 상대량을 변수로 하는 신질환군을 예측하는 다변량 선형 모델에 의해 상기 피시험자의 신질환 위험도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  33. 피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주 및 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주, 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주를 검출하는 단계; 및
    피시험자의 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주, 로제부리아(Roseburia) 속 균주 및 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우,
    또는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주, 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 피시험자를 신질환 또는 신질환 위험군으로 진단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단을 위한 정보제공방법.
  34. 신질환 예방 또는 치료제 후보 물질을 인간이 아닌 동물에 투여하는 단계;
    상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 장관 유래 시료에서 얻어진 미생물의 게놈 DNA로부터 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출하는 단계; 및
    상기 후보 물질 처리 전 및 처리 후 미생물의 게놈 DNA에서 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주의 증감을 비교하여, 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주가 감소되어 있는 경우, 또는 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주가 증가되어 있는 경우, 또는 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주가 감소되어 있는 경우에 상기 후보 물질을 신질환 예방 또는 치료제로 판단하는 단계;를 포함하는 장내 미생물을 이용한 신질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법.
  35. 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 포함하는, 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  36. 제 35 항에 있어서, 상기 베일로넬라 디스파(Veillonella dispar) 종 균주, 라크노스피라(Lachnospira) 속 균주 및 도레아 포르미시게네란스(Dorea formicigenerans) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제에, 박테로이데스 (Bacteroides) 속 균주, 비피도박테리움 아돌레스센티스(Bifidobacterium adolescentis) 종 균주 및 박테로이데스 유니포르미스(Bacteroides uniformis) 종 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 추가로 포함하는, 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
  37. 제 36 항에 있어서, 로제부리아(Roseburia) 속 균주, 오스실로스피라(Oscillospira) 속 균주 및 라크노스피라새(Lachnospiraceae) 과 균주로 이루어지는 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 균주를 검출할 수 있는 제제를 추가로 포함하는, 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물.
PCT/KR2020/013119 2020-06-19 2020-09-25 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법 WO2021256618A1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202080103278.5A CN116261599A (zh) 2020-06-19 2020-09-25 使用肠道微生物预测或诊断疾病风险的组合物、使用肠道微生物的诊断试剂盒、提供信息的方法以及筛选用于预防或治疗糖尿病的试剂的方法

Applications Claiming Priority (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200075286A KR102363094B1 (ko) 2020-06-19 2020-06-19 장내 미생물을 이용한 간질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 간질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법
KR1020200075287A KR102363098B1 (ko) 2020-06-19 2020-06-19 장내 미생물을 이용한 신질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 신질환 예방 또는 치료제 스크리닝 방법
KR10-2020-0075288 2020-06-19
KR10-2020-0075287 2020-06-19
KR10-2020-0075291 2020-06-19
KR1020200075288A KR102363088B1 (ko) 2020-06-19 2020-06-19 장내 미생물을 이용한 당뇨병 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법
KR1020200075291A KR102363092B1 (ko) 2020-06-19 2020-06-19 장내 미생물을 이용한 비만 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 비만 예방 또는 치료제 스크리닝 방법
KR10-2020-0075286 2020-06-19

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021256618A1 true WO2021256618A1 (ko) 2021-12-23

Family

ID=79268129

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2020/013119 WO2021256618A1 (ko) 2020-06-19 2020-09-25 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN116261599A (ko)
WO (1) WO2021256618A1 (ko)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016008081A1 (en) * 2014-07-15 2016-01-21 Zhejiang University Biomarker for liver cirrhosis and usages thereof
US20160089404A1 (en) * 2013-05-03 2016-03-31 Nestec S.A. Lachnospiraceae in the gut microbiota and association with body weight
KR20180077068A (ko) * 2016-12-28 2018-07-06 주식회사 엠디헬스케어 세균 메타게놈 분석을 통한 간질환 진단 방법
KR20180098149A (ko) * 2017-02-24 2018-09-03 주식회사 엠디헬스케어 세균 메타게놈 분석을 통한 당뇨병 진단 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160089404A1 (en) * 2013-05-03 2016-03-31 Nestec S.A. Lachnospiraceae in the gut microbiota and association with body weight
WO2016008081A1 (en) * 2014-07-15 2016-01-21 Zhejiang University Biomarker for liver cirrhosis and usages thereof
KR20180077068A (ko) * 2016-12-28 2018-07-06 주식회사 엠디헬스케어 세균 메타게놈 분석을 통한 간질환 진단 방법
KR20180098149A (ko) * 2017-02-24 2018-09-03 주식회사 엠디헬스케어 세균 메타게놈 분석을 통한 당뇨병 진단 방법

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LUN HENGZHONG, YANG WEIHUA, ZHAO SHUPING, JIANG MEIJIE, XU MINGJIE, LIU FENFEN, WANG YUNSHAN: "Altered gut microbiota and microbial biomarkers associated with chronic kidney disease", MICROBIOLOGYOPEN, vol. 8, no. 4, 1 April 2019 (2019-04-01), pages e00678, XP055882121, ISSN: 2045-8827, DOI: 10.1002/mbo3.678 *
VACCA MIRCO, CELANO GIUSEPPE, CALABRESE FRANCESCO MARIA, PORTINCASA PIERO, GOBBETTI MARCO, DE ANGELIS MARIA: "The Controversial Role of Human Gut Lachnospiraceae", MICROORGANISMS, vol. 8, no. 4, 15 April 2020 (2020-04-15), XP055882124, DOI: 10.3390/microorganisms8040573 *
ZHANG HAI-HUA, LIU JUN, LV YANG-JUN, JIANG YU-LAN, PAN JUN-XIAN, ZHU YUE-JIN, HUANG MEI-GUI, ZHANG SHI-KANG: "Changes in Intestinal Microbiota of Type 2 Diabetes in Mice in Response to Dietary Supplementation With Instant Tea or Matcha", CANADIAN JOURNAL OF DIABETES, vol. 44, no. 1, 1 February 2020 (2020-02-01), pages 44 - 52, XP055865365, ISSN: 1499-2671, DOI: 10.1016/j.jcjd.2019.04.021 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116261599A (zh) 2023-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2012081898A2 (ko) 위암의 예후 예측용 마커 및 이를 이용하는 위암의 예후 예측 방법
WO2019199105A1 (ko) 알츠하이머성 치매가 발병될 가능성 평가방법
WO2012070861A2 (ko) 위암 진단을 위한 위암 특이적 메틸화 바이오마커
WO2014027831A1 (ko) 방광암 예후 진단 마커
WO2018169145A1 (ko) 진행성 위암 환자의 수술 후 예후 또는 항암제 적합성 예측 시스템
EP2909336B1 (en) Determination of reduced gut bacterial diversity
WO2018097646A1 (ko) 질환의 진단용 조성물
WO2010147372A2 (ko) 말라리아 원충 검출용 프라이머, 탐침 및 이를 이용한 검출방법
WO2013187730A1 (ko) Ｓｌｉｔ-Ｒｏｂｏ 시스템을 이용한 골절 또는 골다공증의 예방 또는 치료용 조성물
WO2021150011A1 (ko) 당뇨 조기진단 또는 당뇨병성 합병증 진단을 위한 바이오마커 및 이의 용도
WO2019074216A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 알츠하이머치매 진단방법
WO2021256618A1 (ko) 장내 미생물을 이용한 질환 위험도 예측 또는 진단용 조성물, 그를 이용한 진단키트, 정보제공방법 및 당뇨병 예방 또는 치료제 스크리닝 방법
WO2019225923A1 (ko) 질환의 진단용 조성물
WO2017082655A1 (ko) 항암 치료 내성 판단 방법 및 상기 방법에 사용되는 조성물
WO2018111028A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 심장질환 진단방법
WO2021020920A2 (ko) 비알코올성 지방간 질환의 예측 또는 진단용 키트, 및 진단방법
Lange et al. Regional report on Angiostrongylus vasorum in Colombia: Genetic similarity to European lineage
WO2018174575A1 (ko) 인슐린 저항성 진단용 조성물 및 이의 용도
WO2023234659A1 (ko) 퇴행성 턱관절염의 진단 또는 예후 예측용 유전자 마커 및 이의 용도
WO2020149719A2 (ko) 과민성대장증후군 특이적 미생물 바이오마커와 이를 이용하여 과민성대장증후군의 위험도를 예측하는 방법
Barreiro et al. Association of NOD2/CARD15 mutations with previous surgical procedures in Crohn's disease
WO2023027418A1 (ko) 구강질환 유발 세균 검출용 조성물 내지 이의 용도
WO2022220527A1 (ko) 피부색 판단용 유전자 다형성 마커 및 이의 용도
WO2013100273A1 (ko) 방사선 피폭 진단용 마커 ｉｇｆｂｐ-5, 그 마커의 발현수준을 측정하는 방사선 피폭 진단용 조성물, 그 조성물을 포함하는 방사선 피폭 진단용 키트, 및 그 마커를 이용한 방사선 피폭을 진단하는 방법
WO2023204522A1 (ko) 심근경색과 연관된 유전자 다형성 및 그의 용도

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20940668

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20940668

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1