WO2022045768A1 - 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 마이크로 rna 바이오마커 및 이의 용도 - Google Patents

당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 마이크로 rna 바이오마커 및 이의 용도 Download PDF

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seq
diabetes
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조호찬
배윤위
박재형
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계명대학교 산학협력단
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    • C12Q2600/178—Oligonucleotides characterized by their use miRNA, siRNA or ncRNA

Definitions

  • the present invention relates to a microRNA (microRNA) biomarker for predicting drug reactivity to a therapeutic agent for diabetes and its use, and more particularly, miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337
  • a therapeutic agent for diabetes comprising at least one selected from the group consisting of -3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p and/or miR-6126
  • a biomarker composition for predicting drug reactivity to, a composition for predicting drug reactivity to an antidiabetic agent comprising an agent for measuring the expression level of the biomarker, and a method for providing information on drug reactivity of an antidiabetic agent using the biomarker will be.
  • Diabetes mellitus ( ⁇ ; diabetes mellitus) is a metabolic disease characterized by hyperglycemia caused by defects in insulin secretion or insulin action. It is a chronic degenerative disease accompanied by
  • type 2 diabetes occurs when the blood sugar control fails because the insulin secretion is smooth but the insulin does not function properly due to acquired factors such as lack of exercise, obesity, or stress.
  • sulfonylureas which induce insulin secretion
  • acetabular drugs which move sugar to muscle cells and inhibit sugar synthesis in the liver.
  • Biguanides ⁇ -glucosidase inhibitors that inhibit the enzyme that makes glucose in the small intestine
  • thiazolidions that activate PPAR (Peroxisome proliferator-activated receptors)- ⁇ that are involved in adipocyte differentiation (TZD, thiazolidinedione) drugs, etc.
  • PPAR Peroxisome proliferator-activated receptors
  • ZTD thiazolidinedione
  • hypoglycemic agents induce hypoglycemia (sulfonylurea drugs), nephrotoxicity (biguanide drugs), lactic acidosis (biguanide drugs), diarrhea and upset stomach (alpha-glucosidase inhibitors), weight loss, etc. There are problems with many side effects.
  • miR-136-3p is a result of diligent efforts to select a biomarker for predicting drug reactivity to an antidiabetic drug to reduce the side effects of the drug by predicting drug reactivity to the antidiabetic drug, and select and treat an effective drug.
  • miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p and/or or the miR-6126 marker was selected. Although it was confirmed that these markers had different expression patterns in the normal group and the diabetic group, it was confirmed that the expression pattern was restored similarly to the normal group by taking the SGLT2 inhibitor, which is a diabetes treatment, and completed the present invention.
  • An object of the present invention is to provide a biomarker for predicting drug reactivity to a therapeutic agent for diabetes.
  • Another object of the present invention is to provide a composition for predicting drug reactivity to an antidiabetic agent comprising an agent for measuring the expression level of a biomarker, and a method for providing information on drug reactivity to an antidiabetic agent using the biomarker there is.
  • Another object of the present invention is to provide a screening method for an antidiabetic agent using the biomarker.
  • the present invention is miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p , miR-495-3p and miR-6126 to provide a biomarker composition for predicting drug response of a therapeutic agent for diabetes comprising at least one microRNA (microRNA) selected from the group consisting of.
  • microRNA microRNA
  • the miR-136-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 1
  • miR-150-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 2
  • miR-15a-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 3
  • miR-337-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 4
  • miR-369-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 5
  • miR-376a-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 6
  • miR-379 -5p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 7
  • miR-483-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 8
  • miR-495-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 9
  • miR-6126 is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 10 can be displayed as
  • the antidiabetic agent may be a sodium glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitor.
  • SGLT2 sodium glucose cotransporter 2
  • the diabetes may be type 2 diabetes.
  • the present invention is miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p , miR-495-3p and miR-6126 provides a composition for predicting drug response to a therapeutic agent for diabetes, comprising an agent for measuring the expression level of one or more microRNAs (microRNAs) selected from the group consisting of.
  • microRNAs microRNAs
  • the miR-136-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 1
  • miR-150-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 2
  • miR-15a-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 3
  • miR-337-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 4
  • miR-369-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 5
  • miR-376a-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 6
  • miR-379 -5p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 7
  • miR-483-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 8
  • miR-495-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 9
  • miR-6126 is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 10 can be displayed as
  • the antidiabetic agent may be a sodium glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitor.
  • SGLT2 sodium glucose cotransporter 2
  • the agent for measuring the expression level may be sense and antisense primers or probes complementary to microRNA binding.
  • the present invention provides a diagnostic kit for predicting drug reactivity to an antidiabetic agent, comprising the composition for predicting drug reactivity to the antidiabetic agent.
  • the present invention provides (a) miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR in a biological sample derived from a subject before and after administration of an antidiabetic agent Measuring the expression level of one or more microRNAs selected from the group consisting of -376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p and miR-6126; And (b) provides a method for providing information on drug responsiveness of a diabetes treatment agent comprising the step of comparing the microRNA expression level before and after administration of the diabetes treatment agent.
  • the miR-136-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 1
  • miR-150-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 2
  • miR-15a-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 3
  • miR-337-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 4
  • miR-369-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 5
  • miR-376a-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 6
  • miR-379 -5p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 7
  • miR-483-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 8
  • miR-495-3p is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 9
  • miR-6126 is the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 10 can be displayed as
  • the agent for measuring the expression level may be sense and antisense primers or probes complementary to microRNA binding.
  • the expression level is next generation sequencing (NGS), polymerase chain reaction (PCR), reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR), real-time polymerase Chain reaction (Real-time PCR), RNase protection assay (RPA), microarray (microarray), and can be measured through one or more methods selected from the group consisting of northern blotting (northern blotting).
  • NGS next generation sequencing
  • PCR polymerase chain reaction
  • RT-PCR reverse transcription polymerase chain reaction
  • Real-time PCR real-time polymerase Chain reaction
  • RNase protection assay RNase protection assay
  • microarray microarray
  • the antidiabetic agent may be a sodium glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitor.
  • SGLT2 sodium glucose cotransporter 2
  • the miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379- after administration of the antidiabetic agent, the miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-
  • the expression of 5p or miR-495-3p is increased and the expression of miR-150-3p, miR-483-3p or miR-6126 is decreased, it can provide information that the therapeutic effect of the antidiabetic agent is present.
  • the present invention is from one point of view, miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR -483-3p, miR-495-3p and miR-6126 relates to a biomarker composition for predicting drug reactivity comprising at least one microRNA (microRNA) selected from the group consisting of.
  • microRNA microRNA
  • the diabetes may be type 2 diabetes.
  • the miR-136-3p may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 1, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 1 More preferably, it may include a nucleotide sequence having sequence homology of 95% or more.
  • the miR-150-3p may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 2, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 2 More preferably, it may include a nucleotide sequence having sequence homology of 95% or more.
  • the miR-15a-3p may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 3, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 3 More preferably, it may include a nucleotide sequence having sequence homology of 95% or more.
  • the miR-337-3p may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 4, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 4 More preferably, it may include a nucleotide sequence having sequence homology of 95% or more.
  • the miR-369-3p may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 5, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 5 More preferably, it may include a nucleotide sequence having sequence homology of 95% or more.
  • the miR-376a-3p may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 6, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 6 More preferably, it may include a nucleotide sequence having sequence homology of 95% or more.
  • the miR-379-5p may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 7, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% or more of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 7 , most preferably a nucleotide sequence having 95% or more sequence homology.
  • the miR-483-3p may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 8, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 8 More preferably, it may include a nucleotide sequence having sequence homology of 95% or more.
  • the miR-495-3p may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 9, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 9 More preferably, it may include a nucleotide sequence having sequence homology of 95% or more.
  • the miR-6126 may be represented by the nucleotide sequence of SEQ ID NO: 10, and 70% or more, preferably 80% or more, more preferably 90% or more of the nucleotide sequence represented by SEQ ID NO: 10, Most preferably, it may include a nucleotide sequence having 95% or more sequence homology.
  • the antidiabetic agent may be a sodium glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitor.
  • SGLT2 sodium glucose cotransporter 2
  • a marker for predicting drug reactivity to an antidiabetic drug it was attempted to select a marker for predicting drug reactivity to an antidiabetic drug, and a SGLT2 inhibitor was used as the antidiabetic drug, and the normal group, the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor, and the diabetic group after taking the SGLT2 inhibitor The expression level of microRNA in exosomes isolated from each serum was confirmed.
  • the normal group and the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor and the diabetic group after taking the SGLT2 inhibitor; After taking the SGLT2 inhibitor and dividing the group into normal group and diabetic group, the expression level of microRNA with significantly decreased or increased expression by two-fold or more was visualized with a heat map and analyzed with a volcano plot.
  • microRNAs whose expression levels were different between the normal group and diabetic patients before taking the SGLT2 inhibitor and whose expression pattern was restored to a level similar to that of the normal group by taking the SGLT2 inhibitor were finally selected.
  • miR-136-3p miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p
  • HV normal group
  • miR-136-3p miR -150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p
  • miR-495-3p and miR-6126 In all, a significant difference in expression level was observed between the normal group and the diabetic group before taking the diabetes treatment, and it was confirmed that the expression level was recovered similarly to the normal group by taking the SGLT2 inhibitor.
  • the markers selected in the present invention can be utilized in a drug reactivity predictive marker to a diabetes treatment agent, a composition for predicting drug reactivity to a diabetes treatment agent, and a method of providing information on drug reactivity of a diabetes treatment agent.
  • the microRNA marker of the present invention shows a significant difference in expression level between the normal group and the diabetic group, it can be used as a marker for diabetes diagnosis as well as a marker for predicting drug reactivity.
  • the present invention provides miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR -483-3p, miR-495-3p and miR-6126 relates to a composition for predicting drug response to a therapeutic agent for diabetes, comprising an agent for measuring the expression level of one or more microRNAs (microRNAs) selected from the group consisting of.
  • microRNAs microRNAs
  • composition for predicting drug reactivity to the antidiabetic agent confirms the expression level of the drug reactivity predictive marker for the antidiabetic agent of the present invention, and the specific details are as described above.
  • the agent for measuring the expression level may be a primer pair or a probe that complementarily binds to microRNA.
  • primer refers to a fragment recognizing a target gene sequence, including a pair of forward and reverse primers, but preferably a primer pair that provides analysis results with specificity and sensitivity.
  • probe refers to a substance capable of specifically binding to a target substance to be detected in a sample, and refers to a substance capable of specifically confirming the presence of a target substance in a sample through the binding. do.
  • the type of probe is not limited as a material commonly used in the art, but preferably PNA (peptide nucleic acid), LNA (locked nucleic acid), peptide, polypeptide, protein, RNA or DNA, and most preferably It is PNA.
  • the present invention relates to a diagnostic kit for predicting drug reactivity to an antidiabetic agent, comprising the composition for predicting drug reactivity to the antidiabetic agent.
  • the kit may be prepared by a conventional manufacturing method known in the art.
  • the kit may include, for example, a freeze-dried antibody, a buffer, a stabilizer, an inactive protein, and the like.
  • the kit may further include a detectable label.
  • detectable label refers to an atom or molecule that allows for specific detection of a molecule comprising a label among molecules of the same type without a label.
  • the detectable label may be attached to an antibody that specifically binds to the protein or fragment thereof, an interacting protein, a ligand, a nanoparticle, or an aptamer.
  • the detectable label may include a radioactive species (radionuclide), a fluorescence source (fluorophore), and an enzyme (enzyme).
  • the kit is a next-generation sequencing (NGS), polymerase chain reaction (PCR), reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR), real-time polymerase chain reaction (Real-time) to analyze the microRNA expression level.
  • NGS next-generation sequencing
  • PCR polymerase chain reaction
  • RT-PCR reverse transcription polymerase chain reaction
  • Real-time real-time polymerase chain reaction
  • PCR RNase protection assay
  • microarray and the like.
  • the kit of the present invention may be a kit comprising a primer set specific for the marker gene of the present invention, an appropriate amount of a DNA polymerase, a dNTP mixture, a PCR buffer, and water to perform PCR.
  • the PCR buffer solution may contain KCl, Tris-HCl and MgCl 2 .
  • components necessary for performing electrophoresis that can confirm whether or not the PCR product is amplified may be additionally included in the kit of the present invention.
  • the kit of the present invention may be a kit including essential elements necessary for performing RT-PCR.
  • the RT-PCR kit contains, in addition to each primer pair specific for a marker gene, a test tube or other suitable container, reaction buffer, deoxynucleotides (dNTPs), enzymes such as Taq-polymerase and reverse transcriptase, DNase, RNase inhibitors, DEPC -Water (DEPC-water), sterile water, etc. may be included.
  • dNTPs deoxynucleotides
  • enzymes such as Taq-polymerase and reverse transcriptase
  • DNase DNase
  • RNase inhibitors DEPC -Water
  • sterile water etc.
  • a primer pair specific for a gene used as a quantitative control may be included.
  • (b) relates to a method for providing information on predicting drug responsiveness of antidiabetic drugs, comprising comparing the microRNA expression levels before and after administration of antidiabetic drugs.
  • biological sample means a tissue, cell, blood, serum, plasma, saliva, cerebrospinal fluid or urine sample, etc. in which microRNA expression levels are different due to the onset of diabetes, preferably blood , plasma or serum, more preferably means exosomes contained in serum.
  • step (a) is next generation sequencing (NGS), polymerase chain reaction (PCR), reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR), real-time PCR ), RNase protection assay (RPA), microarray, and northern blotting may be measured by at least one method selected from the group consisting of.
  • NGS next generation sequencing
  • PCR polymerase chain reaction
  • RT-PCR reverse transcription polymerase chain reaction
  • RPA RNase protection assay
  • microarray microarray
  • northern blotting may be measured by at least one method selected from the group consisting of.
  • the miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p or miR-495 When the expression of -3p is increased or the expression of miR-150-3p, miR-483-3p or miR-6126 is decreased, the drug reactivity to the diabetes treatment agent is excellent, which can provide information that there is a diabetes treatment effect.
  • miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR An increase in the expression of -379-5p or miR-495-3p and a decrease in the expression of miR-150-3p, miR-483-3p or miR-6126 may provide information that the drug reactivity to the SGLT2 inhibitor is excellent.
  • the miR-136-3p expression level in the diabetic patient group after administration of the antidiabetic agent increased by 2-3 times, preferably by 2.2 to 2.5 times, compared to the diabetic patient group before the administration of the antidiabetic agent; miR-150-3p expression level decreased by 1.5 to 2.5 fold, preferably decreased by 1.8 to 2.2 fold; a 1.5 to 2.5 fold increase in miR-15a-3p expression level, preferably a 1.8 to 2.2 fold increase; a 2-3 fold increase in miR-337-3p expression level, preferably a 2.2 to 2.5 fold increase; a 1.5 to 2.5-fold increase in miR-369-3p expression level, preferably a 2- to 2.4-fold increase; a 2.5 to 3.5 fold increase in miR-376a-3p expression level, preferably a 3 to 3.4 fold increase; a 2.5 to 3.5-fold increase in miR-379-5p expression level, preferably a 2.6 to 3-fold increase; a 2-3 fold increase in miR-495-3p expression level, preferably a 2.2 to 2.5 times,
  • the patient tissue-derived cells preferably diabetes-related cells
  • the separated cells are treated with the drug, and then the microRNA expression level change is confirmed to give the patient more It is possible to select a suitable, drug-reactive diabetes treatment agent.
  • miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR in a biological sample derived from a diabetic patient Measuring the expression level of one or more microRNAs selected from the group consisting of -376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p and miR-6126; and
  • the diabetes therapeutic agent may be a sodium glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitor, and the miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR- Decreased expression of 376a-3p, miR-379-5p or miR-495-3p or increased expression of miR-150-3p, miR-483-3p or miR-6126 may provide information by administering a SGLT2 inhibitor .
  • SGLT2 sodium glucose cotransporter 2
  • miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p; miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p and miR-6126 were selected. Although it was confirmed that the selected markers had different expression patterns in the normal group and the diabetic group, it was confirmed that the expression pattern was restored similarly to that of the normal group by taking the SGLT2 inhibitor, which is a diabetes treatment. It can be usefully used as a reactive predictive marker.
  • Figures 1a and 1b is a comparative analysis of the expression level of microRNA in exosomes isolated from the serum of the normal group and the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor, (A) is significantly more than doubled in the diabetic group compared to the normal group. It is a heat map result of hierarchical clustering according to the expression level of microRNA with decreased or increased expression, (B) is a volcano plot of the expression level of microRNA to confirm the difference in expression level between the normal group and the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor (volcano plot) is the result.
  • Figures 2a and 2b is a comparative analysis of the expression level of microRNAs in exosomes isolated from the serum of a diabetic group before taking a SGLT2 inhibitor and a group after taking a SGLT2 inhibitor.
  • the expression level of microRNA is shown as a volcano plot.
  • 3a and 3b are comparative analysis of the expression level of microRNA in exosomes isolated from the serum of the normal group and the patient group after taking the SGLT2 inhibitor, (A) is significantly 2 in the patient group after taking the SGLT2 inhibitor compared to the normal group It is a heat map result of performing hierarchical clustering according to the expression level of microRNA with reduced or increased expression by more than a fold. The results are presented as a volcano plot.
  • 5 is a measurement of the expression levels of miR-337-3p, miR-369-3p and miR-376a-3p between the normal group (HV), the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor (Before), and the patient group after taking the SGLT2 inhibitor (After) is the result of comparison.
  • Figure 6 shows miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p and miR-6126 between the normal group (HV), the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor (Before), and the patient group after taking the SGLT2 inhibitor (After) It is the result of measuring the expression level and comparing it.
  • a biomarker for predicting drug reactivity to an antidiabetic drug 20 diabetic patients whose diabetic symptoms were improved by administration of a SGLT2 inhibitor among 20 normal subjects and diabetic patients who had never taken a SGLT2 inhibitor before (taking SLGT2 inh) group), and the SLGT2 inh group took serum samples before and after taking the SGLT2 inhibitor and performed analysis.
  • RNA was isolated from the sera of the normal group and the SLGT2 inh group selected in Example 1-1, and the SLGT2 inh group took serum samples before and after taking the SGLT2 inhibitor for analysis.
  • exosomes were isolated using Exoquick (SBI, USA) from serum samples collected from the normal group, the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor, and the diabetic group after taking the SGLT2 inhibitor, and Qiagen Total RNA was extracted using the miRNeasy kit, and the quality of the extracted total RNA was measured using an Agilent RNA Bioanalyzer according to the manufacturer's instructions. Then, using the isolated RNA, a library was prepared by Macrogen using Takara SMARTer smRNA for illumina kit, and then microRNA was detected by performing next-generation sequencing (NGS) with Hiseq 2500.
  • NGS next-generation sequencing
  • microRNAs microRNAs
  • each subject according to the method of Example 1-2 Exosomes were isolated from the serum collected from the fields, and NGS analysis was performed on the extracted total RNA. As a result of the analysis, 523 miRNAs were detected, and the expression levels of the detected miRNAs were compared.
  • the present inventors conducted a study on total RNA in exosomes obtained in the same manner as above. NGS analysis was performed. As a result of the analysis, 523 miRNAs were detected, and the expression levels of the detected miRNAs were compared.
  • the present inventors performed NGS analysis on total RNA in exosomes obtained in the same manner as above to identify miRNAs with different expression levels in the blood-derived exosomes of 20 patients in the normal group and 20 patients in the diabetic group after taking the SGLT2 inhibitor. did As a result of the analysis, 523 miRNAs were detected, and the expression levels of the detected miRNAs were compared.
  • microRNAs whose expression levels are different between the normal group and diabetic patients before taking the SGLT2 inhibitor, and whose expression pattern is restored to a level similar to that of the normal group by taking the SGLT2 inhibitor, were finally selected.
  • the selected markers and sequence information are shown in Tables 2 and 3 below.
  • the -483-3p, miR-495-3p and miR-6126 markers were finally selected, and the expression levels of each marker were determined in the normal group (HV), the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor (Before), and the group after taking the SGLT2 inhibitor (After).
  • HV normal group
  • Before the diabetic group before taking the SGLT2 inhibitor
  • After the group after taking the SGLT2 inhibitor
  • miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p and miR-6126 were selected. Although it was confirmed that the selected markers had different expression patterns in the normal group and the diabetic group, it was confirmed that the expression pattern was restored similarly to that of the normal group by taking the SGLT2 inhibitor, which is a diabetes treatment. It can be usefully used as a reactive predictive marker and has industrial applicability.
  • SEQ ID NO: 1 shows the nucleotide sequence of the miR-136-3p marker.
  • SEQ ID NO: 2 shows the nucleotide sequence of the miR-150-3p marker.
  • SEQ ID NO: 3 shows the nucleotide sequence of the miR-15a-3p marker.
  • SEQ ID NO: 4 shows the nucleotide sequence of the miR-337-3p marker.
  • SEQ ID NO: 5 shows the nucleotide sequence of the miR-369-3p marker.
  • SEQ ID NO: 6 shows the nucleotide sequence of the miR-376a-3p marker.
  • SEQ ID NO: 7 shows the nucleotide sequence of the miR-379-5p marker.
  • SEQ ID NO: 8 shows the nucleotide sequence of the miR-483-3p marker.
  • SEQ ID NO: 9 shows the nucleotide sequence of the miR-495-3p marker.
  • SEQ ID NO: 10 shows the nucleotide sequence of the miR-6126 marker.

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Abstract

본 발명은 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 마이크로 RNA 바이오마커 및 이의 용도에 관한 것이다. 본 발명에서는 정상군과 당뇨병 치료제인 SGLT2 억제제 투여 전후 당뇨병 환자군의 miRNA 프로파일을 비교하여 약물 반응성 예측 마커인 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126을 선별하였다. 선별된 마커들은 정상군과 당뇨병 환자군에서 발현패턴이 상이한 것으로 확인되었으나, 당뇨병 치료제인 SGLT2 억제제 복용에 의해 정상군과 유사하게 발현 패턴이 회복되는 것을 확인하였으므로, 본 발명의 마커는 당뇨치료제에 대한 약물 반응성 예측 마커로 유용하게 사용할 수 있다.

Description

당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 마이크로 RNA 바이오마커 및 이의 용도
본 출원은 2020년 08월 28일 출원된 대한민국 특허출원 제10-2020-0109390호, 2020년 08월 28일 출원된 대한민국 특허출원 제10-2020-0109391호 및 2020년 08월 28일 출원된 대한민국 특허출원 제10-2020-0109392호 를 우선권으로 주장하고, 상기 명세서 전체는 본 출원의 참고문헌이다.
본 발명은 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 마이크로 RNA(microRNA) 바이오마커 및 이의 용도에 관한 것으로, 보다 상세하게는 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및/또는 miR-6126 로 구성된 군에서 선택된 하나 이상을 포함하는 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 바이오마커 조성물, 상기 바이오마커의 발현 수준을 측정하는 제제를 포함하는 당뇨병 치료제에 대한 약물 반응성 예측용 조성물 및 상기 바이오마커를 이용한 당뇨병 치료제의 약물 반응성에 대한 정보제공 방법에 관한 것이다.
당뇨병(糖尿病; diabetes mellitus)은 인슐린 분비 또는 인슐린 작용의 결함에 의해 나타나는 고혈당을 특징으로 하는 대사성 질환으로 인슐린이 부족하거나 표적세포에서 인슐린의 생물학적 효과가 감소됨으로써 발생하게 되어 장기간 지속됨으로써 신부전과 같은 합병증을 동반하는 만성 퇴행성 질환이다.
특히, 제2형 당뇨병은 운동부족, 비만 또는 스트레스 등에 의한 후천적 요인으로 인슐린의 분비 조절은 원활하나 인슐린이 제기능을 하지 못하여 혈당 조절이 실패하는 경우 발생한다.
현재 급속한 경제발전에 따른 식생활의 변화로 당뇨병 유병율은 해마다 증가하여 국내의 경우 약 5 ~ 10%에 달하고 있으며, 2005년 통계 기준으로 당뇨병 환자는 400만 명을 넘어서 인구 100명 중 83명이며, 2025년에는 약 680만 명으로 늘어날 것으로 추산된다(대한당뇨정보센터, 2005년) 당뇨병은 전 세계적으로 3번째로 심각한 질병이며 우리나라에서도 사망원인 4위의 질병이고 다양한 합병증으로 인해 수명이 5 ~ 10년 정도 단축되게 된다.
현재 알려진 제2형 당뇨병 치료제는 크게 4가지로 분류할 수 있는데, 인슐린의 분비를 유도하는 설포닐우레아(sulfonylureas)계 약물, 근육세포로 당을 이동시키고 간에서 당의 합성을 억제하는 효과를 나타내는 비구아니드(biguanides)계, 소장에서 포도당을 만드는 효소를 억제시키는 알파-글루코시다제(α-glucosidase) 저해제, 지방세포 분화에 관계되는 PPAR(Peroxisome proliferator-activated receptors)-γ를 활성화시키는 티아졸리디온(TZD, thiazolidinedione)계 약물 등이 있다 (Amir Babiker　and　Mohammed Al Dubayee et al., Sudan J Paediatr, 17(2): 11-20, 2017). 최근에는 SGLT2(sodium glucose cotransporter 2) 억제제는 신장에서 포도당 재흡수를 억제해 소변으로 포도당을 배출시키는 방법으로 혈당을 조절하는 것으로 다른 다양한 당뇨병 약제와 작용 기전이 겹치지 않아 병용요법이 가능한 장점이 있다.
그러나 이러한 경구용 혈당 강하제 약물은 저혈당증 유발(설포닐우레아계 약물), 신장독성(비구아니드계 약물), 유산증(비구아니드계 약물), 설사와 배탈(알파-글루코시다제저해제), 체중감소 등의 많은 부작용을 수반하는 문제점이 있다.
본 발명에서는 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성을 예측하여 약물의 부작용을 줄이고, 효과가 뛰어난 약물을 선별하여 치료할 수 있도록 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 바이오마커를 선별하고자 예의 노력한 결과, miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및/또는 miR-6126 마커를 선별하였다. 이들 마커는 정상군과 당뇨병 환자군에서 발현패턴이 상이한 것으로 확인되었으나, 당뇨병 치료제인 SGLT2 저해제 복용에 의해 정상군과 유사하게 발현 패턴이 회복되는 것을 확인하고, 본 발명을 완성하였다.
본 발명의 목적은 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 바이오마커를 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 바이오마커의 발현 수준을 측정하는 제제를 포함하는 당뇨병 치료제에 대한 약물 반응성 예측용 조성물 및 상기 바이오마커를 이용한 당뇨병 치료제에 대한 약물 반응성에 대한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 바이오마커를 이용한 당뇨병 치료제 스크리닝 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 목적을 달성하기 위해,
본 발명은 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 마이크로 RNA(microRNA)를 포함하는 당뇨병 치료제의 약물반응성 예측용 바이오마커 조성물을 제공한다.
본 발명의 바람직한 일실시예에 있어서, 상기 miR-136-3p는 서열번호 1의 염기서열로, miR-150-3p는 서열번호 2의 염기서열로, miR-15a-3p는 서열번호 3의 염기서열로, 상기 miR-337-3p는 서열번호 4의 염기서열로, miR-369-3p는 서열번호 5의 염기서열로, miR-376a-3p는 서열번호 6의 염기서열로, 상기 miR-379-5p는 서열번호 7의 염기서열로, miR-483-3p는 서열번호 8의 염기서열로, miR-495-3p는 서열번호 9의 염기서열로, 및 miR-6126은 서열번호 10의 염기서열로 표시될 수 있다.
본 발명의 바람직한 다른 일실시예에 있어서, 상기 당뇨병 치료제는 SGLT2(sodium glucose cotransporter 2) 억제제일 수 있다.
본 발명의 바람직한 또 다른 일실시예에 있어서, 상기 당뇨병은 제2형 당뇨병일 수 있다.
다른 목적을 달성하기 위해,
본 발명은 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 마이크로 RNA(microRNA)의 발현 수준을 측정하는 제제를 포함하는 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 조성물을 제공한다.
본 발명의 바람직한 일실시예에 있어서, 상기 miR-136-3p는 서열번호 1의 염기서열로, miR-150-3p는 서열번호 2의 염기서열로, miR-15a-3p는 서열번호 3의 염기서열로, 상기 miR-337-3p는 서열번호 4의 염기서열로, miR-369-3p는 서열번호 5의 염기서열로, miR-376a-3p는 서열번호 6의 염기서열로, 상기 miR-379-5p는 서열번호 7의 염기서열로, miR-483-3p는 서열번호 8의 염기서열로, miR-495-3p는 서열번호 9의 염기서열로, 및 miR-6126은 서열번호 10의 염기서열로 표시될 수 있다.
본 발명의 바람직한 다른 일실시예에 있어서, 상기 당뇨병 치료제는 SGLT2(sodium glucose cotransporter 2) 억제제일 수 있다.
본 발명의 바람직한 또 다른 일실시예에 있어서, 상기 발현수준을 측정하는 제제는 microRNA에 상보적으로 결합하는 센스 및 안티센스 프라이머, 또는 프로브일 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 조성물을 포함하는 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 진단키트를 제공한다.
또한, 본 발명은 (a) 당뇨병 치료제 투여 전후의 피검체 유래 생물학적 시료에서 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 microRNA의 발현수준을 측정하는 단계; 및 (b) 당뇨병 치료제 투여 전후의 microRNA 발현 수준을 비교하는 단계를 포함하는 당뇨병 치료제의 약물 반응성에 대한 정보제공 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 일실시예에 있어서, 상기 miR-136-3p는 서열번호 1의 염기서열로, miR-150-3p는 서열번호 2의 염기서열로, miR-15a-3p는 서열번호 3의 염기서열로, 상기 miR-337-3p는 서열번호 4의 염기서열로, miR-369-3p는 서열번호 5의 염기서열로, miR-376a-3p는 서열번호 6의 염기서열로, 상기 miR-379-5p는 서열번호 7의 염기서열로, miR-483-3p는 서열번호 8의 염기서열로, miR-495-3p는 서열번호 9의 염기서열로, 및 miR-6126은 서열번호 10의 염기서열로 표시될 수 있다.
본 발명의 바람직한 또 다른 일실시예에 있어서, 상기 발현수준을 측정하는 제제는 microRNA에 상보적으로 결합하는 센스 및 안티센스 프라이머, 또는 프로브일 수 있다.
본 발명의 바람직한 또 다른 일실시예에 있어서, 상기 발현수준은 차세대 염기서열 분석(Next generation sequencing; NGS), 중합효소연쇄반응(PCR), 역전사 중합효소연쇄반응(RT-PCR), 실시간 중합효소연쇄반응(Real-time PCR), RNase 보호 분석법(RNase protection assay; RPA), 마이크로어레이(microarray), 및 노던 블롯팅(northern blotting)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 방법을 통해 측정될 수 있다.
본 발명의 바람직한 또 다른 일실시예에 있어서, 상기 당뇨병 치료제는 SGLT2(sodium glucose cotransporter 2) 억제제일 수 있다.
본 발명의 바람직한 일실시예에 있어서, 당뇨병 치료제 투여 후, 상기 miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p 또는 miR-495-3p 발현이 증가, miR-150-3p, miR-483-3p 또는 miR-6126 발현이 감소하면 당뇨병 치료제의 치료효과가 있는 것으로 정보를 제공할 수 있다.
본 발명은 일관점에서, miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 마이크로 RNA(microRNA)를 포함하는 당뇨병 치료제의 약물반응성 예측용 바이오마커 조성물에 관한 것이다.
본 발명에 있어서, 상기 당뇨병은 제2형 당뇨병일 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-136-3p는 서열번호 1의 염기서열로 표시될 수 있으며, 서열번호 1로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-150-3p는 서열번호 2의 염기서열로 표시될 수 있으며, 서열번호 2로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-15a-3p는 서열번호 3의 염기서열로 표시될 수 있으며, 서열번호 3으로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-337-3p는 서열번호 4의 염기서열로 표시될 수 있으며, 서열번호 4로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-369-3p는 서열번호 5의 염기서열로 표시될 수 있으며, 서열번호 5로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-376a-3p는 서열번호 6의 염기서열로 표시될 수 있으며, 서열번호 6으로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-379-5p는 서열번호 7의 염기서열로 표시될수 있으며, 서열번호 7로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-483-3p는 서열번호 8의 염기서열로 표시될 수 있으며, 서열번호 8로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-495-3p는 서열번호 9의 염기서열로 표시될 수 있으며, 서열번호 9로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 miR-6126은 서열번호 10의 염기서열로 표시될 수 있으며, 서열번호 10으로 표시되는 염기서열과 70% 이상, 바람직하게는 80% 이상, 더욱 바람직하게는 90% 이상, 가장 바람직하게는 95% 이상의 서열 상동성을 가지는 염기서열을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 당뇨병 치료제는 SGLT2(sodium glucose cotransporter 2) 억제제일 수 있다.
본 발명의 구체적인 일구현예에서는, 당뇨병 치료제에 대한 약물 반응성 예측을 위한 마커를 선별하고자 하였으며, 당뇨병 치료제로는 SGLT2 억제제를 이용하였으며, 정상군, SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군 및 SGLT2 억제제 복용 후 당뇨병 환자군 각각의 혈청에서 분리한 엑소좀 내 microRNA의 발현수준을 확인하였다.
약물 반응성 예측용 microRNA 마커를 선별하기 위해, 도 1a 내지 도 3b 에 나타난 바와 같이, 정상군 및 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군; SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군 및 SGLT2 억제제 복용후 당뇨병 환자군; 정상군 및 SGLT2 억제제 복용후 당뇨병 환자군으로 나누어 유의적으로 2배 이상 발현이 감소 또는 증가한 microRNA의 발현수준을 히트맵으로 시각화하고 볼케이노 플롯(volcano plot)으로 분석을 수행하였다.
그 결과, 표 2와 같이, 정상군 및 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자 사이에서 발현 수준이 상이하며, SGLT2 억제제 복용에 의해 발현 패턴이 정상군과 유사한 수준으로 회복되는 microRNA를 최종선별하였다.
선별된 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126의 발현 수준을 정상군(HV), SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군(Before) 및 SGLT2 억제제 복용후 환자군(After)으로 나누어 분석한 결과, miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126 모두 정상군 및 당뇨병 치료제 복용전 당뇨병 환자군 사이에 현저한 발현 수준 차이가 관찰되었으며, SGLT2 억제제 복용으로 정상군과 유사하게 발현수준이 회복되는 것을 확인하였다.
따라서, 본 발명에서 선별된 마커들은 당뇨치료제에 대한 약물 반응성 예측 마커, 당뇨병 치료제에 대한 약물 반응성 예측용 조성물 및 당뇨병 치료제의 약물 반응성에 대한 정보제공 방법에 활용할 수 있다.
나아가, 본 발명의 microRNA 마커는 정상군 및 당뇨환자군 사이에 현저한 발현수준 차이를 보이는 것으로 확인되었으므로, 약물 반응성 예측 마커뿐만 아니라 당뇨병 진단 마커로도 활용할 수 있다.
본 발명은 다른 관점에서, miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 마이크로 RNA(microRNA)의 발현 수준을 측정하는 제제를 포함하는 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 조성물에 관한 것이다.
상기 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 조성물은 본 발명의 당뇨치료제에 대한 약물 반응성 예측 마커의 발현 수준을 확인하는 것으로, 구체적인 내용은 상술한 바와 같다.
본 발명에 있어서, 상기 발현수준을 측정하는 제제는 microRNA에 상보적으로 결합하는 프라이머쌍, 또는 프로브일 수 있다.
본 발명에서 사용된 용어 "프라이머"는 표적 유전자 서열을 인지하는 단편으로서, 정방향 및 역방향의 프라이머 쌍을 포함하나, 바람직하게는, 특이성 및 민감성을 가지는 분석 결과를 제공하는 프라이머 쌍이다.
본 발명에서 사용된 용어 "프로브"란 시료 내의 검출하고자 하는 표적 물질과 특이적으로 결합할 수 있는 물질을 의미하며, 상기 결합을 통하여 특이적으로 시료 내의 표적 물질의 존재를 확인할 수 있는 물질을 의미한다. 프로브의 종류는 당업계에서 통상적으로 사용되는 물질로서 제한은 없으나, 바람직하게는 PNA(peptide nucleic acid), LNA(locked nucleic acid), 펩타이드, 폴리펩타이드, 단백질, RNA 또는 DNA 일 수 있으며, 가장 바람직하게는 PNA이다.
본 발명은 또 다른 관점에서, 상기 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 조성물을 포함하는 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 진단키트에 관한 것이다.
상기 키트는 당업계에 알려져 있는 통상의 제조방법에 의해 제조될 수 있다. 상기 키트는 예를 들면, 동결 건조 형태의 항체와 완충액, 안정화제, 불활성 단백질 등을 포함할 수 있다.
상기 키트는 검출 가능한 표지를 더 포함할 수 있다. 용어 "검출 가능한 표지"는 표지가 없는 동일한 종류의 분자들 중에서 표지를 포함하는 분자를 특이적으로 검출하도록 하는 원자 또는 분자를 의미한다. 상기 검출 가능한 표지는 상기 단백질 또는 그의 단편에 특이적으로 결합하는 항체, 상호작용 단백질, 리간드, 나노입자, 또는 압타머에 부착된 것일 수 있다. 상기 검출 가능한 표지는 방사종(radionuclide), 형광원(fluorophore), 효소(enzyme)를 포함할 수 있다.
상기 키트는 microRNA 발현 수준을 분석하기 위해 차세대 염기서열 분석(Next generation sequencing; NGS), 중합효소연쇄반응(PCR), 역전사 중합효소연쇄반응(RT-PCR), 실시간 중합효소연쇄반응(Real-time PCR), RNase 보호 분석법(RNase protection assay; RPA), 마이크로어레이(microarray) 등의 방법에 따라 이용될 수 있다.
예컨대, 본 발명의 키트는 PCR을 수행하기 위해, 본 발명의 마커 유전자에 대해 특이적인 프라이머 세트, 적당량의 DNA 중합 효소, dNTP 혼합물, PCR 완충용액 및 물을 포함하는 키트일 수 있다. 상기 PCR 완충용액은 KCl, Tris-HCl 및 MgCl2를 함유할 수 있다. 이외에 PCR 산물의 증폭여부를 확인할 수 있는 전기영동 수행에 필요한 구성 성분들이 본 발명의 키트에 추가로 포함될 수 있다.
또한, 본 발명의 키트는 RT-PCR을 수행하기 위해 필요한 필수 요소를 포함하는 키트일 수 있다. RT-PCR 키트는마커 유전자에 대한 특이적인 각각의 프라이머 쌍 외에도 테스트 튜브 또는 다른 적절한 컨테이너, 반응 완충액, 데옥시뉴클레오티드(dNTPs), Taq-폴리머레이즈 및 역전사 효소와 같은 효소, DNase, RNase 억제제, DEPC-수(DEPC-water), 멸균수 등을 포함할 수 있다. 또한 정량 대조군으로 사용되는 유전자에 특이적인 프라이머 쌍을 포함할 수 있다.
본 발명은 또 다른 관점에서, (a) 당뇨병 치료제 투여 전후의 피검체 유래 생물학적 시료에서 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 microRNA의 발현수준을 측정하는 단계; 및
(b) 당뇨병 치료제 투여 전후의 microRNA 발현 수준을 비교하는 단계를 포함하는 당뇨병 치료제의 약물 반응성 예측에 대한 정보제공 방법에 관한 것이다.
상기 방법에서 "생물학적 시료(biological sample)"란 당뇨 발병에 의해 microRNA 발현 수준이 차이가 나는 조직, 세포, 혈액, 혈청, 혈장, 타액, 뇌척수액 또는 뇨와 같은 시료 등을 의미하며, 바람직하게는 혈액, 혈장 또는 혈청, 더 바람직하게는 혈청에 포함된 엑소좀을 의미한다.
상기 (a) 단계의 발현수준은 차세대 염기서열 분석(Next generation sequencing; NGS), 중합효소연쇄반응(PCR), 역전사 중합효소연쇄반응(RT-PCR), 실시간 중합효소연쇄반응(Real-time PCR), RNase 보호 분석법(RNase protection assay; RPA), 마이크로어레이(microarray), 및 노던 블롯팅(northern blotting)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 방법을 통해 측정될 수 있다.
상기 방법에 있어서, 당뇨병 치료제 투여 후, 상기 miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p 또는 miR-495-3p 발현이 증가, miR-150-3p, miR-483-3p 또는 miR-6126 발현이 감소하면 당뇨병 치료제에 대한 약물 반응성이 우수하여 당뇨병 치료효과가 있는 것으로 정보를 제공할 수 있다. 바람직하게는 당뇨병 치료제로 SGLT2 억제제를 투여하는 경우, SGLT2 억제제 투여에 의해 상기 miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p 또는 miR-495-3p 발현이 증가, miR-150-3p, miR-483-3p 또는 miR-6126 발현이 감소하면 SGLT2 억제제에 대한 약물 반응성이 우수한 것으로 정보를 제공할 수 있다.
구체적으로, 당뇨병 치료제 투여전 당뇨 환자군에 비해 당뇨병 치료제 투여후 당뇨 환자군에서, miR-136-3p 발현 수준이 2 내지 3배 증가, 바람직하게는 2.2 내지 2.5배 증가; miR-150-3p 발현 수준이 1.5 내지 2.5배 감소, 바람직하게는 1.8 내지 2.2배 감소; miR-15a-3p 발현 수준이 1.5 내지 2.5배 증가, 바람직하게는 1.8 내지 2.2배 증가; miR-337-3p 발현 수준이 2 내지 3배 증가, 바람직하게는 2.2 내지 2.5배 증가; miR-369-3p 발현 수준이 1.5 내지 2.5배 증가, 바람직하게는 2 내지 2.4배 증가; miR-376a-3p 발현 수준이 2.5 내지 3.5배 증가, 바람직하게는 3 내지 3.4배 증가; miR-379-5p 발현 수준이 2.5 내지 3.5배 증가, 바람직하게는 2.6 내지 3배 증가; miR-495-3p 발현 수준이 2 내지 3배 증가, 바람직하게는 2.2 내지 2.5배 증가; miR-483-3p 발현수준이 1.5 내지 2.5배 감소, 바람직하게는 2 내지 2.4배 감소; 또는 miR-6126 발현수준이 1.5 내지 2.5배 감소, 바람직하게는 1.9 내지 2.3배 감소하면 약물에 의한 당뇨병 치료효과가 있는 것으로 볼 수 있다.
또한, 목적에 따라서 환자에게 직접 약물을 투여하기 전에 환자 조직 유래 세포, 바람직하게는 당뇨병과 관련된 세포를 분리한 후, 분리된 세포에 약물을 처리한 다음, microRNA 발현수준 변화를 확인하여 환자에게 보다 적합하고, 약물 반응성이 우수한 당뇨병 치료제를 선별할 수 있다.
나아가, 본 발명은 또 다른 관점에서, (a) 당뇨병 환자 유래 생물학적 시료에서 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 microRNA의 발현수준을 측정하는 단계; 및
(b) 정상대조군의 microRNA 발현 수준을 비교하는 단계;를 포함하는 당뇨병 치료제 투여 여부에 대한 정보 제공방법에 관한 것이다.
상기 당뇨병 치료제는 SGLT2(sodium glucose cotransporter 2) 억제제일 수 있으며, 정상대조군에 비해 당뇨병 환자의 상기 miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p 또는 miR-495-3p 발현이 감소, miR-150-3p, miR-483-3p 또는 miR-6126 발현이 증가하면 SGLT2 억제제를 투여하는 것으로 정보를 제공할 수 있다.
본 발명에서는 정상군과 당뇨병 치료제인 SGLT2 억제제 투여 전후 당뇨병 환자군의 miRNA 프로파일을 비교하여 약물 반응성 예측 마커인 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126를 선별하였다. 선별된 마커들은 정상군과 당뇨병 환자군에서 발현패턴이 상이한 것으로 확인되었으나, 당뇨병 치료제인 SGLT2 억제제 복용에 의해 정상군과 유사하게 발현 패턴이 회복되는 것을 확인하였으므로, 본 발명의 마커는 당뇨치료제에 대한 약물 반응성 예측 마커로 유용하게 사용할 수 있다.
도 1a 및 도 1b 는 정상군과 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군의 혈청에서 분리한 엑소좀 내 microRNA의 발현수준을 비교분석한 것으로, (A)는 정상군에 비해 당뇨병 환자군에서 유의적으로 2배 이상 발현이 감소 또는 증가한 microRNA의 발현수준에 따른 계층적 클러스터링을 수행한 히트맵 결과이고, (B)는 정상군과 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군의 발현량 차이를 확인하기 위해 microRNA의 발현수준을 볼케이노 플롯(volcano plot)으로 나타낸 결과이다.
도 2a 및 도 2b 는 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군과 SGLT2 억제제 복용후 환자군의 혈청에서 분리한 엑소좀 내 microRNA의 발현수준을 비교분석한 것으로, (A)는 SGLT2 억제제 복용전 환자군에 비해 SGLT2 억제제 복용후 환자군에서 유의적으로 2배 이상 발현이 감소 또는 증가한 microRNA의 발현수준에 따른 계층적 클러스터링을 수행한 히트맵 결과이고, (B)는 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군과 SGLT2 억제제 복용후 환자군의 발현량 차이를 확인하기 위해 microRNA의 발현수준을 볼케이노 플롯(volcano plot)으로 나타낸 결과이다.
도 3a 및 도 3b 는 정상군과 SGLT2 억제제 복용후 환자군의 혈청에서 분리한 엑소좀 내 microRNA의 발현수준을 비교분석한 것으로, (A)는 정상군에 비해 SGLT2 억제제 복용후 환자군에서 유의적으로 2배 이상 발현이 감소 또는 증가한 microRNA의 발현수준에 따른 계층적 클러스터링을 수행한 히트맵 결과이고, (B)는 정상군과 SGLT2 억제제 복용후 환자군의 발현량 차이를 확인하기 위해 microRNA의 발현수준을 볼케이노 플롯(volcano plot)으로 나타낸 결과이다.
도 4는 정상군(HV), SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군(Before)과 SGLT2 억제제 복용후 환자군(After) 간의 miR-136-3p, miR-150-3p 및 miR-15a-3p의 발현수준을 측정하여 비교한 결과이다.
도 5는 정상군(HV), SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군(Before)과 SGLT2 억제제 복용후 환자군(After) 간의 miR-337-3p, miR-369-3p 및 miR-376a-3p의 발현수준을 측정하여 비교한 결과이다.
도 6은 정상군(HV), SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군(Before)과 SGLT2 억제제 복용후 환자군(After) 간의 miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126의 발현수준을 측정하여 비교한 결과이다.
[실시예 1]
환자 선정 및 서열분석 수행
1-1 : 환자 선정
본 발명에서는 당뇨병 치료제에 대한 약물 반응성 예측용 바이오마커를 선별하기 위해 정상인 20명, 이전에 SGLT2 억제제 복용한 적이 없는 당뇨병 환자 중에서 SGLT2 억제제 투여에 의해 당뇨 증상이 개선된 당뇨병 환자 20명(SLGT2 inh 복용그룹)을 선별하였으며, SLGT2 inh 복용그룹은 SGLT2 억제제 복용 전후 혈청 샘플을 채취하여 분석을 수행하였다.
환자의 임상적 특징은 하기 표 1에 나타내었으며, 괄호안의 숫자는 표본 수를 의미한다.
환자의 임상정보
정상 (20) SLGT2 inh 복용그룹 (20)
gender(m/f) 0/20 12/8
age 53.00±4.24 56.20±10.62
height 157.68±5.55 164.43±9.84
weight 54.26±6.00 73.09±10.62
BMI 21.75±1.38 27.02±2.96
waist 72.91±4.05 92.45±10.21
FBS 86.90±3.73 147.05±30.89
HbA1c 5.27±0.22 7.60±0.86
WBC 5.74±1.29(10) 6.89±1.49(19)
AST 23.05±5.37 24.89±10.59(19)
ALT 15.05±6.80 26.68±13.29(19)
BUN 14.38±3.70(8) 13.68±3.77(19)
Creatinie 0.66±0.10 0.80±0.20(19)
LDL 116.96±30.48 113.60±40.39(18)
M/C ratio -(0) 36.78±68.74(18)
eGFR 93.46±16.20(18) 93.78±20.72(19)
HOMA-IR 0.32±0.36 3.09±3.30(15)
SBP 118.60±17.55 126.50±20.69
DBP 75.15±7.81 80.05±16.70
1-2 혈청으로부터 RNA 분리 및 서열분석 수행
상기 실시예 1-1에서 선별된 정상군 및 SLGT2 inh 복용그룹의 혈청으로 부터 RNA를 분리하여 분석을 수행하였으며, SLGT2 inh 복용그룹은 SGLT2 억제제 복용 전후 혈청 샘플을 채취하여 분석을 수행하였다.
구체적으로, 정상군, SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군 및 SGLT2 억제제 복용후 당뇨병 환자군으로부터 채취한 혈청 샘플에 대하여 Exoquick(SBI, 미국)을 사용해 엑소좀(exosome)을 분리하였고, 상기 분리된 엑소좀으로부터 Qiagen miRNeasy kit을 이용하여 총 RNA를 추출하였으며, 추출된 총 RNA의 질은 Agilent RNA Bioanalyzer를 이용해 제조사의 지시에 따라 측정하였다. 이후 상기 분리된 RNA를 이용하여 마크로젠사에서 Takara SMARTer smRNA for illumina kit을 사용하여 라이브러리를 제작한 후 Hiseq 2500으로 차세대 염기서열 분석(NGS)을 실시하여 microRNA를 검출하였다.
[실시예 2]
당뇨병 치료제에 대한 약물 반응성 예측용 바이오마커 선별
2-1 : 정상군 vs SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군의 발현수준에 차이가 있는 microRNA 분석
먼저, 본 발명자들은 상기 정상군 20 명과 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군 20 명의 혈액 유래 엑소좀에서 발현수준의 차이가 나는 microRNA(miRNA)를 동정하기 위하여, 상기 실시예 1-2의 방법에 따라 각 대상자들에서 채취한 혈청으로부터 엑소좀을 분리하고 추출된 총 RNA에 대한 NGS 분석을 실시하였다. 분석 결과 523 개의 miRNA가 검출되었으며, 나아가 상기 검출된 miRNAs의 발현수준을 비교하였다.
그 결과, 도 1a에 나타낸 바와 같이 523 개의 miRNA 중에 정상군(HV)에 비해 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군(Before)에서 2배 이상(p < 005) 발현이 감소하는 miRNA가 105개, 발현이 증가하는 miRNA가 75개로 나타났다. 또한, 상기 유의한 발현 변화를 보이는 miRNAs의 발현수준에 따른 볼케이노 플롯(volcano plot) 결과를 도 1b에 나타내었다.
2-2 : SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군 vs SGLT2 억제제 복용후 당뇨병 환자군의 발현수준에 차이가 있는 microRNA 분석
본 발명자들은 상기 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군 20 명과 SGLT2 억제제 복용후 당뇨병 환자군 20 명의 혈액 유래 엑소좀에서 발현수준의 차이가 나는 miRNA를 동정하기 위하여, 상기와 동일한 방법으로 얻은 엑소좀 내 총 RNA에 대한 NGS 분석을 실시하였다. 분석 결과 523 개의 miRNA가 검출되었으며, 나아가 상기 검출된 miRNA의 발현수준을 비교하였다.
그 결과, 도 2a에 나타낸 바와 같이 523 개의 miRNA 중에 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군(Before)에 비해 SGLT2 억제제 복용후 당뇨병 환자군(After)에서 2배 이상(p < 005) 발현이 감소하는 miRNA가 14개, 발현이 증가하는 miRNA가 28개로 나타났다. 또한, 상기 유의한 발현 변화를 보이는 miRNA의 발현수준에 따른 볼케이노 플롯(volcano plot) 결과를 도 2b에 나타내었다.
2-3 : 정상군 vs SGLT2 억제제 복용후 당뇨병 환자군의 발현수준에 차이가 있는 microRNA 분석
본 발명자들은 상기 정상군 20 명과 SGLT2 억제제 복용후 당뇨병 환자군 20 명의 혈액 유래 엑소좀에서 발현수준의 차이가 나는 miRNA를 동정하기 위하여, 상기와 동일한 방법으로 얻은 엑소좀 내 총 RNA에 대한 NGS 분석을 실시하였다. 분석 결과 523 개의 miRNA가 검출되었으며, 나아가 상기 검출된 miRNA의 발현수준을 비교하였다.
그 결과, 도 3a에 나타낸 바와 같이 523 개의 miRNA 중에 정상군(HV)에 비해 SGLT2 억제제 복용후 당뇨병 환자군(After)에서 2배 이상(p < 005) 발현이 감소하는 miRNA가 103개, 발현이 증가하는 miRNA가 77개로 나타났다. 또한, 상기 유의한 발현 변화를 보이는 miRNA의 발현수준에 따른 볼케이노 플롯(volcano plot) 결과를 도 3b에 나타내었다.
2-4 : 약물 반응성 예측용 바이오마커 선별
도 1a 내지 도 3b 의 결과를 참고로, 정상군 및 SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자 사이에서 발현 수준이 상이하며, SGLT2 억제제 복용에 의해 발현 패턴이 정상군과 유사한 수준으로 회복되는 microRNA를 최종선별하였으며, 선별된 마커 및 서열정보는 하기 표 2 및 표 3에 나타내었다.
fold change (+/-)
Mature miRNA Before/HV After/Before After/HV ANOVA
hsa-miR-136-3p -5.01 2.31 -2.17 ***
hsa-miR-150-3p 2.37 -2.05 1.16 ***
hsa-miR-15a-3p -4.48 2.06 -2.18 ***
hsa-miR-337-3p -4.52 2.33 -1.94 ***
hsa-miR-369-3p -4.62 2.18 -2.12 ***
hsa-miR-376a-3p -7.48 3.28 -2.28 ***
hsa-miR-379-5p -2.24 2.81 1.26 *
hsa-miR-483-3p 4.23 -2.17 1.95 ***
hsa-miR-495-3p -2.07 2.30 1.11 *
hsa-miR-6126 5.53 -2.10 2.63 ***
마커 서열정보
Mature miRNA sequence 서열번호
hsa-miR-136-3p CAUCAUCGUCUCAAAUGAGUCU 1
hsa-miR-150-3p CUGGUACAGGCCUGGGGGACAG 2
hsa-miR-15a-3p CAGGCCAUAUUGUGCUGCCUCA 3
hsa-miR-337-3p CUCCUAUAUGAUGCCUUUCUUC 4
hsa-miR-369-3p AAUAAUACAUGGUUGAUCUUU 5
hsa-miR-376a-3p AUCAUAGAGGAAAAUCCACGU 6
hsa-miR-379-5p UGGUAGACUAUGGAACGUAGG 7
hsa-miR-483-3p UCACUCCUCUCCUCCCGUCUU 8
hsa-miR-495-3p AAACAAACAUGGUGCACUUCUU 9
hsa-miR-6126 GUGAAGGCCCGGCGGAGA 10
표 2에 나타난 바와 같이, miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126 마커를 최종 선별하였으며, 각 마커의 발현 수준을 정상군(HV), SGLT2 억제제 복용전 당뇨병 환자군(Before) 및 SGLT2 억제제 복용후 환자군(After)으로 나누어 분석한 결과, 도 4 내지 도 6에 나타난 바와 같이, 모두 정상군 및 당뇨병 치료제 복용전 당뇨병 환자 사이에 발현 수준의 현저한 차이가 관찰되었으며, SGLT2 억제제 복용으로 정상군과 유사하게 발현수준이 회복되는 것을 확인하였다.
본 발명에서는 정상군과 당뇨병 치료제인 SGLT2 억제제 투여 전후 당뇨병 환자군의 miRNA 프로파일을 비교하여 약물 반응성 예측 마커인 miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126를 선별하였다. 선별된 마커들은 정상군과 당뇨병 환자군에서 발현패턴이 상이한 것으로 확인되었으나, 당뇨병 치료제인 SGLT2 억제제 복용에 의해 정상군과 유사하게 발현 패턴이 회복되는 것을 확인하였으므로, 본 발명의 마커는 당뇨치료제에 대한 약물 반응성 예측 마커로 유용하게 사용할 수 있어 산업상 이용가능성이 있다.
서열번호 1은 miR-136-3p 마커의 염기서열을 나타낸다.
서열번호 2는 miR-150-3p 마커의 염기서열을 나타낸다.
서열번호 3은 miR-15a-3p 마커의 염기서열을 나타낸다.
서열번호 4는 miR-337-3p 마커의 염기서열을 나타낸다.
서열번호 5는 miR-369-3p 마커의 염기서열을 나타낸다.
서열번호 6은 miR-376a-3p 마커의 염기서열을 나타낸다.
서열번호 7은 miR-379-5p 마커의 염기서열을 나타낸다.
서열번호 8은 miR-483-3p 마커의 염기서열을 나타낸다.
서열번호 9는 miR-495-3p 마커의 염기서열을 나타낸다.
서열번호 10은 miR-6126 마커의 염기서열을 나타낸다.

Claims (10)

  1. miR-136-3p, miR-150-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p, miR-483-3p, miR-495-3p 및 miR-6126 으로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 마이크로 RNA(microRNA)를 포함하는 당뇨병 치료제의 약물반응성 예측용 바이오마커 조성물.
  2. 제1항에 있어서, 상기 miR-136-3p는 서열번호 1의 염기서열로, miR-150-3p는 서열번호 2의 염기서열로, miR-15a-3p는 서열번호 3의 염기서열로, 상기 miR-337-3p는 서열번호 4의 염기서열로, miR-369-3p는 서열번호 5의 염기서열로, miR-376a-3p는 서열번호 6의 염기서열로, 상기 miR-379-5p는 서열번호 7의 염기서열로, miR-483-3p는 서열번호 8의 염기서열로, miR-495-3p는 서열번호 9의 염기서열로, 및 miR-6126은 서열번호 10의 염기서열로 표시되는 것을 특징으로 하는 당뇨병 치료제의 약물반응성 예측용 바이오마커 조성물.
  3. 제1항에 있어서, 상기 당뇨병 치료제는 SGLT2(sodium glucose cotransporter 2) 억제제인 것을 특징으로 하는 당뇨병 치료제의 약물반응성 예측용 바이오마커 조성물.
  4. 제1항에 있어서, 상기 당뇨병은 제2형 당뇨병인 것을 특징으로 하는 약물반응성 예측용 바이오마커 조성물.
  5. 제1항의 바이오마커 조성물의 발현 수준을 측정하는 제제를 포함하는 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 조성물.
  6. 제5항에 있어서, 상기 발현수준을 측정하는 제제는 마이크로 RNA에 상보적으로 결합하는 센스 및 안티센스 프라이머, 또는 프로브인 것을 특징으로 하는 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 조성물.
  7. 제1항의 바이오마커 조성물의 발현 수준을 측정하는 제제를 포함하는 당뇨병 치료제에 대한 약물반응성 예측용 진단키트.
  8. (a) 당뇨병 치료제 투여 전후의 피검체 유래 생물학적 시료에서 상기 제1항의 바이오마커 조성물의 발현수준을 측정하는 단계; 및
    (b) 당뇨병 치료제 투여 전후의 마이크로 RNA 발현 수준을 비교하는 단계;
    를 포함하는 당뇨병 치료제의 약물 반응성에 대한 정보제공 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 (a) 단계의 발현수준은 차세대 염기서열 분석(Next generation sequencing; NGS), 중합효소연쇄반응(PCR), 역전사 중합효소연쇄반응(RT-PCR), 실시간 중합효소연쇄반응(Real-time PCR), RNase 보호 분석법(RNase protection assay; RPA), 마이크로어레이(microarray), 및 노던 블롯팅(northern blotting)으로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 방법을 통해 측정되는 것을 특징으로 하는 당뇨병 치료제의 약물 반응성에 대한 정보제공 방법.
  10. 제8항에 있어서, 당뇨병 치료제 투여 후, 상기 miR-136-3p, miR-15a-3p, miR-337-3p, miR-369-3p, miR-376a-3p, miR-379-5p 또는 miR-495-3p 발현이 증가, miR-150-3p, miR-483-3p 또는 miR-6126 발현이 감소하면 당뇨병 치료제에 대한 약물 반응성이 우수하여 당뇨병 치료효과가 있는 것으로 것으로 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 당뇨병 치료제의 약물 반응성에 대한 정보제공 방법.
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