[go: up one dir, main page]

WO2018111028A1 - 세균 메타게놈 분석을 통한 심장질환 진단방법 - Google Patents

세균 메타게놈 분석을 통한 심장질환 진단방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2018111028A1
WO2018111028A1 PCT/KR2017/014815 KR2017014815W WO2018111028A1 WO 2018111028 A1 WO2018111028 A1 WO 2018111028A1 KR 2017014815 W KR2017014815 W KR 2017014815W WO 2018111028 A1 WO2018111028 A1 WO 2018111028A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
derived
extracellular vesicles
bacteria
group
decrease
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Ceased
Application number
PCT/KR2017/014815
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
김윤근
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
MD Healthcare Inc
Original Assignee
MD Healthcare Inc
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 KR1020170172461A external-priority patent/KR101940423B1/ko
Application filed by MD Healthcare Inc filed Critical MD Healthcare Inc
Priority to US16/469,193 priority Critical patent/US20200071748A1/en
Priority to CN201780077972.2A priority patent/CN110392741B/zh
Priority to EP17880997.6A priority patent/EP3567118B1/en
Priority to JP2019531913A priority patent/JP6830693B2/ja
Publication of WO2018111028A1 publication Critical patent/WO2018111028A1/ko
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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

Definitions

  • the present invention relates to a method for diagnosing heart disease through bacterial metagenome analysis, and more particularly, by analyzing bacterial metagenomic analysis using a sample derived from a subject, analyzing the increase or decrease in the content of specific bacterial-derived extracellular vesicles.
  • the present invention relates to a method for diagnosing a risk factor.
  • Heart disease is a disease occurring in the heart.
  • the main diseases include ischemic heart disease, coronary artery disease, angina pectoris, myocardial infarction, and arrhythmia.
  • Coronary artery disease (coronary artery disease) is a group of diseases including diseases such as angina (angina) and myocardial infarction, also known as ischemic heart disease (ischemic heart disease).
  • Myocardial infarction is a disease in which cardiac muscle infarction occurs due to blood clots due to thrombosis in the coronary arteries.
  • Risk factors for coronary artery disease include hypertension, smoking, diabetes, lack of exercise, obesity, hyperlipidemia, and excessive drinking. It has been reported that the disease is prevented when taking foods high in fruits and vegetables, and that the risk of developing it is increased when taking foods high in trans fat.
  • Dilated cardiomyopathy is a disease in which the heart expands and does not contract well, and is known to be the most common cause of non-coronary artery disease and cardiomyopathy. Toxins, metabolic disorders, and infectious agents have been suggested as causative agents, but there are no known causal factors.
  • Angina is a disease caused by the narrowing of blood vessels called coronary arteries that supply blood to the heart, which does not meet the required amount of blood. If the coronary vessels are narrowed, the blood supply will not be sufficient if necessary, causing symptoms of chest pain. If the angina is left, it can progress to acute myocardial infarction and cause sudden death.
  • Angina can be divided into stable angina, unstable angina and heteroangular angina. Of these three, stable angina and unstable angina are mostly caused by atherosclerotic plaques, while variant angina is called heterozygous angina, meaning that the cause of the disease is different.
  • heteroangular angina is a disease caused by convulsions due to convulsions but normal diameter. Angina is constricted by convulsions, and blood flow is reduced or blocked, causing chest pain. These symptoms usually occur at dawn the next day in the case of drinking or stress.
  • Atrial fibrillation is a symptom that causes a fast, irregular heart rate as the atria constantly scramble.
  • the atria run more than 300-400 times per minute, but most of the stimulation is blocked by AV nodes, and the stimulus to the ventricles is approximately 75-175 per minute.
  • the causes include underlying heart problems, such as coronary artery disease, myocardial infarction, hypertension and mitral valve, as well as pericarditis, pulmonary embolism, hyperthyroidism or hypothyroidism, sepsis, diabetes, hyperextension and pheochromocytoma. (pheochromocytoma).
  • the symbiosis of the human body reaches 100 trillion times 10 times more than human cells, the number of genes of the microorganism is known to be more than 100 times the number of human genes.
  • a microbiota is a microbial community, including bacteria, archaea, and eukarya that exist in a given settlement.
  • the intestinal microbiota plays an important role in human physiology.
  • it is known to have a great effect on human health and disease through interaction with human cells.
  • the symbiotic bacteria secrete nanometer-sized vesicles to exchange information about genes and proteins in other cells.
  • the mucous membrane forms a physical protective film that particles larger than 200 nanometers (nm) in size can't pass through, so that the symbiotic bacteria cannot pass through the mucosa, but bacterial-derived vesicles are usually less than 100 nanometers in size. It freely speaks to the mucous membrane and is absorbed by our body.
  • Metagenomics also called environmental genomics, is an analysis of the metagenomic data obtained from samples taken from the environment. In 1998, metagenomics was collectively referred to as the total genome of all microbial communities in the natural environment in which microbes exist. First used by Jo bottlesman (Handelsman et al., 1998 Chem. Biol. 5, R245-249). Recently, a method based on 16s ribosomal RNA (16s rRNA) sequences has been possible to list the bacterial composition of the human microflora, and 16s ribosomal RNA is sequenced using the 454FLX titanium platform.
  • heart disease meta-genomic analysis, which is present in vesicles derived from bacteria in human derivatives such as blood or urine, identifies the causative factors of heart disease, especially myocardial infarction, cardiomyopathy, dysplastic angina and atrial fibrillation. There is no report on how to diagnose the disease.
  • the present inventors In order to diagnose heart diseases such as myocardial infarction, cardiomyopathy, heteroangular angina, and atrial fibrillation, the present inventors extracted a gene from bacterial vesicles using serum, a sample derived from a subject, and performed a metagenome analysis. Identified bacterial extracellular vesicles that can act as a causative agent of heart disease, the present invention was completed based on this.
  • an object of the present invention is to provide a method for providing information for diagnosing heart disease through metagenome analysis of bacterial extracellular vesicles.
  • the present invention provides a method for providing information for diagnosing heart disease, comprising the following steps:
  • the present invention provides a method for diagnosing heart disease, comprising the following steps:
  • the present invention also provides a method for predicting the risk of developing heart disease, comprising the following steps:
  • the subject sample is blood
  • step (c) Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, AD3, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, Planctomycetes, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmalorofade, Ecobacteria Extracellular vesicles derived from one or more phylum bacteria selected from the group consisting of TM7, Chloroflexi, Acidobacteria, and Cyanobacteria,
  • Acidobacteriia DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacteroidia, Phycisphaerae, MCle, Nitrospira, Microspeci TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, Acidobacteria-6, Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, Acidimicrobiia, Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erytediperotrichio, Fla.
  • Lactobacillales Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermogemmatisporales, Saprospirales, Acidimicrobiales, Pedosphaerales, Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, Vibrionales, Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513,
  • Koribacteraceae Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceae, Acidobacteriaceae, Erysipelotrichaceae, Ktedonobacteraceae, Thermogemmatisporaceae, Moraxellaceae, Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizobiaceae, Chthoniobacteraceae, Sinobacteraceae, Conexibacteraceae, Oxalobacteraceae, Isospha
  • the heart disease may be myocardial infarction, cardiomyopathy, heteroangular angina, or atrial fibrillation.
  • At least one phylum selected from the group consisting of Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, and AD3 in step (c) It may be to diagnose myocardial infarction by comparing the increase or decrease of the bacterial-derived extracellular vesicles.
  • Acidobacteriia DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacterphaeraspira, Phyci Of one or more class bacterial-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, and Acidobacteria-6
  • the diagnosis may be to compare myocardial infarction.
  • Lactobacillales Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermo Saliverobiales, Content of one or more extracellular vesicles derived from one or more order bacteria derived from the group consisting of Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, and Vibrionales
  • the diagnosis may be to compare myocardial infarction.
  • step (c) Koribacteraceae, Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceaeaceae, Eotedceaceae , Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizobiaceae, Chthoniobacteraceae, Sinobacteraceae, Conexibacteraceae, Oxalobacteraceae, Isosphaeraceae, Ellin515, Pisciaceae family selected from the family of species
  • the cardiomyopathy is compared in step (c) by comparing the increase or decrease of the content of one or more phylum bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, and Planctomycetes. It may be to diagnose.
  • the content of one or more class bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, and Acidimicrobiia in step (c) may be to compare the diagnosis of cardiomyopathy.
  • Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513, Xanthomonadales, and Gemmatales derived from one or more species (order) bacteria derived from It may be to diagnose cardiomyopathy by comparing the increase and decrease of the content of extracellular vesicles.
  • step (c) Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, and Staphylococcaceae selected from the group consisting of It may be to diagnose cardiomyopathy by comparing the increase or decrease of the bacterial extracellular vesicles.
  • Pseudomonas Clostridium, Cupriavidus, Acinetobacter, Citrobacter, Sphingomonas, Candidatus Koribacter, Staphylococcus, Thermoanaerobacterium, Micrococcus, Akkermansia, Neisseria, Enhydrobacter, Actinomyces, Turicibacter, P. It may be to diagnose cardiomyopathy by comparing the increase or decrease in the content of one or more genus bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of Delftia, and Stenotrophomonas.
  • comparing the increase or decrease of the content of one or more phylum bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, and Euryarchaeota in the step (c) It may be to diagnose dysplastic angina.
  • comparing the increase or decrease of the content of one or more class bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erysipelotrichi, Ktedonobacteria, and Deltaproteobacteria in step (c) It may be to diagnose dysplastic angina.
  • step (c) in the step (c), Pseudomonadales, Erysipelotrichales, Fimbriimonadales, Acidobacteriales, Verrucomicrobiales, Xanthomonadales, Myxococcales, Deinococcales, and Rhodospirillales selected from the group consisting of one or more extracellular bacteria derived cells Compared with the increase and decrease of the contents of the vesicles may be to diagnose dysplastic angina.
  • step (c) Koribacteraceae, Oxalobacteraceae, Comamonadaceae, Moraxellaceae, Pseudomonadaceae, Hyphomicrobiaceae, Erysipelotrichaceae, Deinococcaceae, Clostridiaceae, Verrucomicrobiaceae, Sinobacteraceae, Rhodospirillaceae, Methylobacteriaaceae, Fumberoaceae, Fumberoaceae It may be to diagnose heteroangular angina by comparing the increase or decrease in the content of one or more family bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of Planococcaceae.
  • By comparing the increase and decrease of the content of one or more genus bacteria-derived extracellular vesicles may be to diagnose heteroangular angina.
  • step (c) by comparing the increase or decrease in the content of one or more phylum bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of Proteobacteria, TM7, Chloroflexi, Acidobacteria, and Cyanobacteria It may be to diagnose fibrillation.
  • step (c) of Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3 Chloroplast of one or more class bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of It may be to diagnose atrial fibrillation by comparing the increase and decrease of the content.
  • step (c) Pseudomonadales, Clostridiales, Bacteroidales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Bifidobacteriales, Pasteurellales, Flavobacteriales, Actinomycetales, Rhodobacterales, Coriobacteriales, Erysipelotrichales, and Streptophyta selected from the group consisting of at least one species It may be to diagnose atrial fibrillation by comparing the increase and decrease of the content of the order bacteria-derived extracellular vesicles.
  • Lachnospiraceae, Bacillaceae, Streptococcaceae, Bacteroidaceae, Moraxellaceae, Ruminococcaceae, Weeksellaceae, Bifidobacteriaceae, Clostridiaceae, Desulfovibrionaceae, Veillonellaceae, Coriobacteriaceae, Flavobacteriaceae, Rikenhoaceae bacteraceae in step (c) Atrial fibrillation may be diagnosed by comparing the increase or decrease of the content of one or more family bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of Pseudomonadaceae, Gordoniaceae, and Enterococcaceae.
  • step (c) Acinetobacter, Stenotrophomonas, Chryseobacterium, Enterococcus, Pseudomonas, Delftia, Alcanivorax, Psychrobacter, Streptococcus, Ochrobactrum, Bifidobacterium, Coprococcus, Bacteroters, Agrobacterium bacterium, Agrobacterium bacterium Atrial by comparing the content of one or more genus bacteria-derived extracellular vesicles selected from the group consisting of Geobacillus, Clostridium, Bacillus, Haemophilus, Veillonella, Actinomyces, Paracoccus, Kocuria, Halomonas, Micrococcus, Ruminococcus, and Porphyromonas It may be to diagnose fibrillation.
  • the blood may be whole blood, serum, or plasma.
  • Diagnosing the causative agent of heart disease through metagenomic analysis of bacteria-derived extracellular vesicles using a human-derived sample diagnoses and predicts risk groups of heart disease early and delays the onset time through appropriate management. It can be prevented and diagnosed early after the onset, which can lower the incidence of heart disease and increase the therapeutic effect.
  • metagenome analysis in patients diagnosed with heart disease may prevent exposure to the causative agent to improve the course of heart disease or prevent relapse.
  • Figure 1 is for evaluating the distribution of bacteria-derived extracellular vesicles in the body
  • Figure 1a after the administration of oral intestinal bacteria (Bacteria) and bacteria-derived vesicles (EV) in the mouth hourly (0, 5min, 3h, 6h, and 12h) is a photograph taken of their distribution
  • Figure 1b is 12 hours after the oral administration of intestinal bacteria (Bacteria) and bacteria-derived extracellular vesicles (EV) to the blood and various organs (heart, Lung, liver, kidney, spleen, adipose tissue, and muscles), and the photographs of the distribution of the bacterial and extracellular vesicles.
  • Figure 2 shows the distribution of bacteria-derived vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the phylum level after meta-genomic analysis of vesicle-derived vesicles in myocardial infarction patients and normal blood.
  • EVs bacteria-derived vesicles
  • Figure 3 is a result showing the distribution of bacteria-derived vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the class level after meta-genomic analysis of bacterial vesicles in myocardial infarction patients and normal blood.
  • EVs bacteria-derived vesicles
  • Figure 4 is a result showing the distribution of bacteria-derived vesicles (EVs) of significant diagnostic performance at the order level after the meta-genomic analysis of bacterial vesicles in myocardial infarction patients and normal blood.
  • EVs bacteria-derived vesicles
  • Figure 5 shows the distribution of bacteria-derived vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the family level after metagenome analysis of bacteria-derived vesicles in myocardial infarction patients and normal blood.
  • EVs bacteria-derived vesicles
  • FIG. 6 shows the distribution of bacterial vesicles (EVs) with significant diagnostic performance after genome analysis of bacterial vesicles in myocardial infarction patients and normal blood.
  • EVs bacterial vesicles
  • EVs bacteria-derived vesicles
  • FIG. 8 shows the distribution of bacterial vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the class level after metagenome analysis of bacterial vesicles in cardiomyopathy patients and normal blood.
  • FIG. 9 is a result showing the distribution of bacteria-derived vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the order level after analyzing the metagenome of bacteria-derived vesicles in patients with cardiomyopathy and normal blood.
  • EVs bacteria-derived vesicles
  • Figure 10 shows the distribution of bacterial vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the family level after meta-genomic analysis of bacterial vesicles in cardiomyopathy patients and normal blood.
  • EVs bacterial vesicles
  • FIG. 11 shows the distribution of bacterial vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the genus level after metagenome analysis of bacterial vesicles in cardiomyopathy patients and normal blood.
  • EVs bacterial vesicles
  • EVs bacterial vesicles
  • Figure 13 shows the distribution of bacterial vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the class level after metagenome analysis of bacterial vesicles in patients with angina and normal blood.
  • EVs bacterial vesicles
  • FIG. 14 shows the distribution of bacterial vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the order level after metagenome analysis of bacterial vesicles in patients with angina and normal blood.
  • EVs bacterial vesicles
  • Figure 15 shows the distribution of bacteria-derived vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the family level after metagenome analysis of bacteria-derived vesicles in patients with angina and normal blood.
  • EVs bacteria-derived vesicles
  • FIG. 16 shows the distribution of bacteria-derived vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the genus level after metagenome analysis of bacteria-derived vesicles in patients with angina and normal blood.
  • EVs bacteria-derived vesicles
  • FIG. 17 shows the distribution of bacterial vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the phylum level after a metagenomic analysis of bacterial vesicles in atrial fibrillation patients and normal blood.
  • EVs bacterial vesicles
  • FIG. 18 shows the distribution of bacterial vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the class level after metagenome analysis of bacterial vesicles in atrial fibrillation patients and normal blood.
  • EVs bacterial vesicles
  • FIG. 20 shows the distribution of bacterial vesicles (EVs) with significant diagnostic performance at the family level after metagenome analysis of bacterial vesicles in atrial fibrillation patients and normal blood.
  • EVs bacterial vesicles
  • EVs bacterial vesicles
  • the present invention relates to a method for diagnosing heart disease through bacterial metagenomic analysis, and the present inventors extracted a gene from bacterial extracellular vesicles using a sample derived from a subject, and performed a metagenome analysis on the cardiac disease. Bacterial-derived extracellular vesicles that could act as causative factors were identified.
  • the present invention comprises the steps of (a) extracting DNA from the extracellular vesicles isolated from the subject sample;
  • (C) provides an information providing method for diagnosing heart disease comprising the step of comparing the increase and decrease of the content of the normal-derived sample and bacterial-derived extracellular vesicles through the sequencing of the PCR product.
  • the term "prediction of the risk of developing heart disease” refers to determining whether a heart disease is likely to develop, whether the heart disease is relatively high, or whether the disease has already occurred. it means.
  • the method of the present invention can be used to prevent or delay the onset of the disease through special and appropriate management as a patient at high risk of developing heart disease for any particular patient.
  • the methods of the present invention can be used clinically to determine treatment by early diagnosis of heart disease and selecting the most appropriate treatment regimen.
  • the heart disease may be myocardial infarction, cardiomyopathy, heteroangular angina, or atrial fibrillation.
  • metagenome is also referred to as a military genome, refers to the total of the genome including all viruses, bacteria, fungi, etc. in an isolated area, such as soil, animal intestine, is not mainly cultured It is used as a concept of genome to explain the identification of many microorganisms at once using sequencer to analyze microorganisms.
  • metagenome does not refer to one species of genome or genome, but refers to a kind of mixed dielectric as the genome of all species of one environmental unit. This is a term from the point of view of defining a species in the course of the evolution of biology in terms of functional species as well as various species that interact with each other to create a complete species.
  • rapid sequencing is used to analyze all DNA and RNA, regardless of species, to identify all species in one environment, and to identify interactions and metabolism.
  • metagenome analysis was preferably performed using bacterial-derived extracellular vesicles isolated from blood.
  • the subject sample may preferably be whole blood, serum, or plasma, but is not limited thereto.
  • the metagenome analysis of the bacterial-derived extracellular vesicles was performed, and analyzed at the phylum, class, order, family, and genus levels, respectively. By identifying the bacterial vesicles that can actually cause the development of heart disease.
  • the results of analysis of the bacteria-derived metagenomics present in myocardial infarction patients and normal blood at a strong level Acidobacteriia, DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacteroidia, Phycisphaerae, MCG, Nitrospira, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasm-6, Chloroacidata, Chthonomonate Bacterial-derived vesicles were significantly different between myocardial infarction patients and
  • the results of analysis of the meta-genomics derived from bacteria in the myocardial infarction patients and normal blood at the neck level Lactobacillales, Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermogemmatisporales, Saprospirales, Acidimicrobiales, Pedosphaerales, Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, Myoclrichales 3 Bacterial-derived vesicles were significantly different between myocardial infarction patients and normal individuals (see Example 4).
  • the results of the analysis of bacteria-derived metagenomics present in myocardial infarction patients and normal blood at the excessive level Koribacteraceae, Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceae, Acidobacteriaceae, Erysipelotrichaceae, Ktedonobacteraceae, Thermogemmatisporaceae, Moraxellaceae, Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizo
  • the bacterial-derived metagenomics present in cardiomyopathy patients and normal blood at the gate level the results of Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, and Planctomycetes phylum bacteria-derived extracellular vesicles
  • the contents of cardiomyopathy patients were significantly different from those of normal patients (see Example 5).
  • Bacterial-derived vesicles were significantly different between cardiomyopathy and normal subjects (see Example 5).
  • the bacterial-derived metagenomics present in cardiomyopathy patients and normal blood at the neck level Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513, Xanthomonadales, And Gemmatales order bacteria-derived vesicles were significantly different between cardiomyopathy and normal (see Example 5).
  • the present invention as a result of analyzing the bacteria-derived metagenomics present in the cardiomyopathy patients and normal blood at the excessive level, Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Bacterial-derived vesicles from the family Xanthomonadaceae, Gemmataceae and Staphylococcaceae were significantly different between cardiomyopathy and normal (see Example 5).
  • the present invention as a result of analyzing the bacteria-derived metagenomics present in the cardiomyopathy and normal blood at the genus level, Pseudomonas, Clostridium, Cupriavidus, Acinetobacter, Citrobacter, Sphingomonas, Candidatus Koribacter, Staphylococcus, Thermoanaerobacterium There was a significant difference between cardiomyopathy and normal individuals in the vesicles of Micrococcus, Akkermansia, Neisseria, Enhydrobacter, Actinomyces, Turicibacter, Phascolarctobacterium, Lactococcus, Delftia, and Stenotrophomonas genus (see Example 5).
  • bacteria-derived metagenomes present in patients with heteroangular angina and normal blood were analyzed at the gate level, resulting from Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, and Euryarchaeota phylum bacteria.
  • the content of extracellular vesicles was significantly different from those of patients with heteroangular angina (see Example 6).
  • the meta-genomics derived from bacteria in patients with angina and normal blood at the neck level Pseudomonadales, Erysipelotrichales, Fimbriimonadales, Acidobacteriales, Verrucomicrobiales, Xanthomonadales, Myxococcales, Deinococcales, and Rhodospirilla
  • the order bacterial vesicles of the order bacterium had a significant difference between patients with angina and normal subjects (see Example 6).
  • the results of analysis of the genome-derived metagenomics present in patients with heteroangular angina and normal blood at the genus level Citrobacter, Acinetobacter, Cupriavidus, Clostridium, Catenibacterium, Pseudomonas, Lactococcus, Stenotrophomonas, Akkermansia, Vesicles derived from Bacillus, Delftia, Agrobacterium, Deinococcus, Fusobacterium, and Adlercreutzia genus bacteria showed significant differences between patients with angina and normal subjects (see Example 6).
  • the bacteria-derived metagenomics present in patients with atrial fibrillation and normal blood were analyzed at the gate level.
  • the contents of the vesicles were significantly different from those of atrial fibrillation patients compared to normal patients (see Example 7).
  • the analysis of the bacteria-derived metagenome present in atrial fibrillation patients and normal blood at the river level Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3, and Chloroplast steel ( class) Bacterial-derived vesicles were significantly different between atrial fibrillation patients and normal subjects (see Example 7).
  • the bacterial-derived metagenomics present in atrial fibrillation patients and normal blood at the neck level Pseudomonadales, Clostridiales, Bacteroidales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Bifidobacteriales, Pasteurellales, Flavobacteriales, Actinomycetales, Rhodobacterales, Coriobacteriales, Erysipelotrichales, and Streptophyta order bacterial vesicles were significantly different between atrial fibrillation patients and normal subjects (see Example 7).
  • the results of analysis of bacteria-derived metagenomics present in atrial fibrillation patients and normal blood at the genus level Acinetobacter, Stenotrophomonas, Chryseobacterium, Enterococcus, Pseudomonas, Delftia, Alcanivorax, Psychrobacter, Streptococcus, Ochrobactrum, Bifidobacterium, Coprococcus, Bacteroides, Faecalibacterium, Enhydrobacter, Agrobacterium, Citrobacter, Prevotella, Geobacillus, Clostridium, Bacillus, Haemophilus, Veillonella, Actinomyces, Paracoccus, Kocuria, Halomonas, Rucobacco, Genus Micrococcus There was a significant difference between atrial fibrillation patients and normal subjects (see Example 7).
  • meta-genome analysis was performed on bacterial extracellular vesicles isolated from blood, and the contents were significantly higher in patients with myocardial infarction, cardiomyopathy, heteroangular angina, and atrial fibrillation compared to normal people.
  • Bacterial-derived vesicles were changed, and meta-genomic analysis confirmed that heart disease could be diagnosed by analyzing the increase and decrease of the content of bacterial-derived vesicles at each level.
  • the blood was first centrifuged (3,500 x g, 10 min, 4 ° C.) in a 10 ml tube to settle the suspension and only the supernatant was transferred to a new 10 ml tube. After removing bacteria and foreign substances using a 0.22 ⁇ m filter, it was transferred to centripreigugal filters (50 kD) and centrifuged at 1500 x g and 4 ° C for 15 minutes to discard materials smaller than 50 kD and concentrated to 10 ml.
  • PCR was performed using the 16S rDNA primer shown in Table 1 to amplify the gene and perform sequencing (Illumina MiSeq sequencer). Output the result as a Standard Flowgram Format (SFF) file, convert the SFF file into a sequence file (.fasta) and a nucleotide quality score file using GS FLX software (v2.9), check the credit rating of the lead, and window (20 bps) The part with the average base call accuracy of less than 99% (Phred score ⁇ 20) was removed.
  • SFF Standard Flowgram Format
  • the clustering was performed according to the sequence similarity using UCLUST and USEARCH for the Operational Taxonomy Unit (OTU) analysis. It was. Specifically, the clustering is based on 94% genus, 90% family, 85% order, 80% class, and 75% sequence similarity. OTU's door, river, neck, family and genus level classifications were performed, and bacteria with greater than 97% sequence similarity were analyzed using BLASTN and GreenGenes' 16S RNA sequence database (108,453 sequences) (QIIME).
  • OTU Operational Taxonomy Unit
  • Example 3 vesicles were isolated from 57 patients with ST elevation myocardial infarction (STMI) and 163 normal blood of age and sex, and then metagenome sequencing was performed.
  • STMI ST elevation myocardial infarction
  • the strains whose p-value between the two groups is 0.05 or less and more than two times different between the two groups are selected in the t-test, and then the logistic regression analysis method is used for AUC (area). under curve), accuracy, sensitivity, and specificity.
  • biomarkers were selected from Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, and AD3 portal bacteria When developed, diagnostic performance for myocardial infarction was significant (see Table 2 and Figure 2).
  • Acidobacteriia DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, BactGeraci Myocardial infarction when developing a diagnostic model with one or more biomarkers selected from Nitrospira, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, and Acidobacteria-6 strong bacteria Diagnostic performance was significant (see Table 3 and FIG. 3).
  • Cardiomyopathy was diagnosed as one or more biomarkers for the development of one or more biomarkers for the selection of one or more biomarkers selected from the Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, and Vibrionales neck bacteria. Diagnostic performance was significant (see Table 4 and FIG. 4).
  • metagenome sequencing was performed after separating vesicles from blood of 72 patients with dilated cardiomyopathy (DCMP) and 163 normal blood of age and gender.
  • DCMP dilated cardiomyopathy
  • the strains whose p-value between the two groups is 0.05 or less and more than two times different between the two groups are selected in the t-test, and then the logistic regression analysis method is used for AUC (area). under curve), accuracy, sensitivity, and specificity.
  • cardiomyopathy was developed when one or more biomarkers were selected from Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, and Acidimicrobiia river bacteria. Diagnostic performance was significant (see Table 8 and FIG. 8).
  • Biomarkers selected from Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, and Staphylococcaceae
  • biomarkers selected from Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, and Staphylococcaceae
  • the diagnostic performance for cardiomyopathy was significant (see Table 10 and FIG. 10).
  • Example 3 vesicles were isolated from 80 patients with variant angina and 80 normal humans whose age and sex matched, followed by metagenome sequencing.
  • the strains whose p-value between the two groups is 0.05 or less and more than two times different between the two groups are selected in the t-test, and then the logistic regression analysis method is used for AUC (area). under curve), accuracy, sensitivity, and specificity.
  • vesicle-derived vesicles in the blood at the class level revealed that diagnosing for angina with development of one or more biomarkers selected from Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erysipelotrichi, Ktedonobacteria, and Deltaproteobacteria river bacteria. Performance was significant (see Table 13 and FIG. 13).
  • Bacterial-derived vesicles in the blood were analyzed at the genus level and Citrobacter, Acinetobacter, Cupriavidus, Clostridium, Catenibacterium, Pseudomonas, Lactococcus, Stenotrophomonas, Akkermansia, Bacillus, Delftia, Agrobacterium, Deinococcus, Fusobacteruta,
  • Citrobacter Acinetobacter
  • Cupriavidus Clostridium
  • Catenibacterium Pseudomonas
  • Lactococcus Stenotrophomonas
  • Akkermansia Bacillus
  • Delftia Agrobacterium
  • Deinococcus Fusobacteruta
  • Example 3 By the method of Example 3, vesicles were isolated from blood of 34 patients with atrial fibrillation and 62 healthy subjects whose age and gender were matched, followed by metagenome sequencing.
  • the strains whose p-value between the two groups is 0.05 or less and more than two times different between the two groups are selected in the t-test, and then the logistic regression analysis method is used for AUC (area). under curve), accuracy, sensitivity, and specificity.
  • Atrial was developed when one or more biomarkers were selected from Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3, and Chloroplast river bacteria. Diagnostic performance for fibrillation was significant (see Table 18 and FIG. 18).
  • Diagnosing the causative agent of heart disease through metagenomic analysis of bacteria-derived extracellular vesicles using a human-derived sample diagnoses and predicts risk groups of heart disease early and delays the onset time through appropriate management. It can be prevented and diagnosed early after the onset, which can lower the incidence of heart disease and increase the therapeutic effect.
  • metagenome analysis in patients diagnosed with heart disease may prevent exposure to the causative agent to improve the course of heart disease or prevent relapse.

Landscapes

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

Abstract

본 발명은 세균 메타게놈 분석을 통해 심장질환을 진단하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 피검체 유래 샘플을 이용해 세균 메타게놈 분석을 수행하여 특정 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 분석함으로써 심장질환의 원인인자, 발병예측, 조기진단, 및 경과 예측하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 인체 유래 샘플을 이용한 세균 유래 세포밖　소포의 메타게놈 분석을 통해 심장질환 발병의 위험도를 미리 예측함으로써 심장질환의 위험군을 조기에 진단 및 예측하여 적절한 관리를 통해 발병 시기를 늦추거나 발병을 예방할 수 있으며, 발병 후에도 조기진단 할 수 있어 심장질환의 발병률을 낮추고 치료효과를 높일 수 있다. 또한, 심장질환으로 진단받은 환자에서 메타게놈 분석을 통해 원인인자 노출을 피함으로써 심장질환의 경과를 좋게 하거나, 재발을 막을 수 있다.

Description

세균 메타게놈 분석을 통한 심장질환 진단방법
본 발명은 세균 메타게놈 분석을 통해 심장질환을 진단하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 피검체 유래 샘플을 이용해 세균 메타게놈 분석을 수행하여 특정 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 분석함으로써 심장질환의 위험인자를 진단하는 방법에 관한 것이다.
심장질환은 심장에 발생하는 질환으로, 주요 질병으로는 허혈성 심장질환, 관상동맥질환, 협심증, 심근경색증, 및 부정맥 등이 있다. 이중 관상동맥질환(coronary artery disease)은 협심증(angina) 및 심근경색(myocardial infarction) 등의 질환을 포함하는 질환군으로서, 허혈성 심장질환(ischemic heart disease)으로도 알려진 질병이다. 심근경색(myocardial infarction)은 관상동맥에 혈전(thrombosis)이 생겨 혈관이 막힘으로써 심장근육의 경색이 발생하는 질환이다. 관상동맥질환의 위험인자로는 고혈압, 흡연, 당뇨, 운동부족, 비만, 고지혈증, 및 과도한 음주 등이 알려져 있다. 과일과 채소가 많이 들어 있는 음식을 복용하는 경우에 상기 질환이 예방되고, 트랜스 지방이 많은 음식을 복용시에는 발생 위험을 높인다고 보고되었다.
확장성심근병증(dilated cardiomyopathy)은 심장이 확장되고 제대로 수축을 하지 못하는 질환으로서, 비관상동맥질환 및 심근병증의 가장 흔한 원인으로 알려져 있다. 독소, 대사이상, 및 감염성 인자 등이 원인인자로 제시되고 있으나, 아직까지 원인인자에 대해선 알려진 바가 없다.
협심증(angina)이란, 심장으로 혈액을 공급해주는 관상동맥이라는 혈관이 좁아져 심장근육으로 가는 혈액량이 요구량에 미치지 못해 발생하는 질환이다. 관상동맥혈관이 좁아지면, 필요한 경우 혈액이 충분히 공급이 되지 않아 가슴통증 증상을 호소하게 되는데, 협심증을 방치할 경우 급성 심근경색으로 진행되어 돌연사를 일으킬 수 있다. 협심증은 크게 안정형 협심증과 불안정형 협심증, 이형협심증으로 크게 나눌 수 있다. 이 세가지 중, 안정형 협심증과 불안정형 협심증은 대부분 동맥경화반에 의해 발생하는 반면, 이형협심증(variant angina)은 발생 원인이 다르다는 뜻으로 이형 협심증으로 불리게 된다. 이형협심증은 혈관이 좁아져 생기는 일반적인 협심증과는 달리 관상동맥의 혈관의 지름은 정상이지만 경련이 일어나 피가 잘 통하지 않아 생기는 질환이다. 이형협심증은 경련에 의해 수축하여 혈류가 감소 또는 차단되어 가슴통증을 발생하며, 이러한 증상은 대게 술을 마시거나, 스트레스를 많이 받는 등의 경우 다음날 새벽에 이러한 증상들이 나타난다.
심방세동(atrial fibrillation)은 심방이 지속적으로 무질서하게 뛰면서 빠르고 불규칙적인 심박수가 발생하는 증상이다. 심방은 일분에 300-400번 이상 뛰나 대부분의 자극은 방실결절 (AV node) 에 막히며 심실까지 전달되는 자극은 일분에 대략 75-175번 정도가 된다. 원인으로는 근본적인 심장의 문제, 즉 관상동맥질환, 심근경색, 고혈압 과 왼방실팍막(mitral valve)의 문제가 있으며 그 외에 심낭염, 폐색전증, 갑상선기능 항진증 혹은 저하증, 패혈증, 당뇨, 과다음주, 갈색세포종 (pheochromocytoma) 등이 있다.
2013년 통계청이 보고한 자료에 의하면, 우리나라 3대 사망원인은 악성신생물(암)이 28.3%, 뇌혈관질환이 9.6%, 심장질환이 9.5%를 차지하고, 이는 전체 사인의 50%를 차지하고 있으며, 관상동맥질환 및 심근병증은 심장질환에 의한 사망원인의 50% 이상을 차지한다고 보고하였다. 현대인은 경제문제, 직장문제 등의 갈등으로 인한 스트레스에 접해있고, 이 때문에 혈압과 혈당, 혈중지방이 상승하며, 상기와 같은 관상동맥질환 및 심근병증은 현대인들에게서 점점 증가하고 있는 비만, 흡연, 동맥경화 등의 질환과 매우 밀접하게 연관되어 있으므로 심장질환은 상기 원인들에 의해 증상이 없다가 갑작스럽게 발병할 수 있고, 이에 의한 예후가 매우 좋지 않은 질환이다. 따라서 심장질환을 조기에 진단하여 치료 효율을 높일 수 있는 방법의 개발이 시급한 실정이며, 이에 앞서 심장질환의 발병 여부를 미리 예측 가능하게 함으로써 조기진단 및 치료에 대한 대응방법을 차별화하는 것은 매우 중요하므로, 이에 대한 연구 및 기술개발이 요구된다.
한편, 인체에 공생하는 미생물은 100조에 이르러 인간 세포보다 10배 많으며, 미생물의 유전자수는 인간 유전자수의 100배가 넘는 것으로 알려지고 있다. 미생물총(microbiota)은 주어진 거주지에 존재하는 세균(bacteria), 고세균(archaea), 진핵생물(eukarya)을 포함한 미생물 군집(microbial community)을 말하고, 장내 미생물총은 사람의 생리현상에 중요한 역할을 하며, 인체 세포와 상호작용을 통해 인간의 건강과 질병에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 우리 몸에 공생하는 세균은 다른 세포로의 유전자, 단백질 등의 정보를 교환하기 위하여 나노미터 크기의 소포(vesicle)를 분비한다. 점막은 200 나노미터(nm) 크기 이상의 입자는 통과할 수 없는 물리적인 방어막을 형성하여 점막에 공생하는 세균인 경우에는 점막을 통과하지 못하지만, 세균 유래 소포는 크기가 대개 100 나노미터 크기 이하라서 비교적 자유롭게 점막을 통화하여 우리 몸에 흡수된다.
환경 유전체학이라고도 불리는 메타게놈학은 환경에서 채취한 샘플에서 얻은 메타게놈 자료에 대한 분석학이라고 할 수 있으며, 미생물이 존재하는 자연환경에서의 모든 미생물 군집의 총 게놈(genome)을 통칭하는 의미로 1998년 Jo Handelsman에 의해서 처음 사용되었다(Handelsman et al., 1998 Chem. Biol. 5, R245-249). 최근 16s 리보솜 RNA(16s rRNA) 염기서열을 기반으로 한 방법으로 인간의 미생물총의 세균 구성을 목록화하는 것이 가능해졌으며, 16s 리보솜 RNA는 454FLX titanium platform을 이용하여 서열을 분석한다. 그러나 심장질환의 발병에 있어서, 혈액 또는 소변 등의 인체 유래물에서 세균 유래 소포에 존재하는 메타게놈 분석을 통해 심장질환, 특히 심근경색, 심근병증, 이형협심증, 심방세동 등의 원인인자를 동정하고 상기 질환을 진단하는 방법에 대해서는 보고된 바가 없다.
본 발명자들은 심근경색, 심근병증, 이형협심증, 심방세동 등의 심장질환을 진단하기 위하여, 피검체 유래 샘플인 혈청을 이용해 세균 유래 소포로부터 유전자를 추출하고 이에 대하여 메타게놈 분석을 수행하였으며, 그 결과 심장질환의 원인인자로 작용할 수 있는 세균 유래 세포밖 소포를 동정하였는바, 이에 기초하여 본 발명을 완성하였다.
이에, 본 발명은 세균 유래 세포밖 소포에 대한 메타게놈 분석을 통해 심장질환을 진단하기 위한 정보제공방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
그러나, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 과제에 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 하기의 단계를 포함하는, 심장질환 진단을 위한 정보제공방법을 제공한다 :
(a) 피검체 샘플에서 분리한 세포밖 소포로부터 DNA를 추출하는 단계;
(b) 상기 추출한 DNA에 대하여 서열번호 1 및 서열번호 2의 프라이머 쌍을 이용하여 PCR을 수행하는 단계; 및
(c) 상기 PCR 산물의 서열분석을 통하여 정상인 유래 샘플과 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하는 단계.
그리고, 본 발명은 하기의 단계를 포함하는, 심장질환 진단방법을 제공한다 :
(a) 피검체 샘플에서 분리한 세포밖 소포로부터 DNA를 추출하는 단계;
(b) 상기 추출한 DNA에 대하여 서열번호 1 및 서열번호 2의 프라이머 쌍을 이용하여 PCR을 수행하는 단계; 및
(c) 상기 PCR 산물의 서열분석을 통하여 정상인 유래 샘플과 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하는 단계.
또한, 본 발명은 하기의 단계를 포함하는, 심장질환의 발병 위험도 예측방법을 제공한다 :
(a) 피검체 샘플에서 분리한 세포밖 소포로부터 DNA를 추출하는 단계;
(b) 상기 추출한 DNA에 대하여 서열번호 1 및 서열번호 2의 프라이머 쌍을 이용하여 PCR을 수행하는 단계; 및
(c) 상기 PCR 산물의 서열분석을 통하여 정상인 유래 샘플과 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하는 단계.
본 발명의 일구현예로, 상기 피검체 샘플은 혈액이고,
상기 (c) 단계에서 Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, AD3, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, Planctomycetes, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, Proteobacteria, TM7, Chloroflexi, Acidobacteria, 및 Cyanobacteria로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포,
Acidobacteriia, DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacteroidia, Phycisphaerae, MCG, Nitrospira, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, Acidobacteria-6, Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, Acidimicrobiia, Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erysipelotrichi, Ktedonobacteria, Deltaproteobacteria, Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3, 및 Chloroplast 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포,
Lactobacillales, Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermogemmatisporales, Saprospirales, Acidimicrobiales, Pedosphaerales, Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, Vibrionales, Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513, Xanthomonadales, Gemmatales, Pseudomonadales, Erysipelotrichales, Fimbriimonadales, Acidobacteriales, Verrucomicrobiales, Xanthomonadales, Myxococcales, Deinococcales, Rhodospirillales, Pseudomonadales, Clostridiales, Bacteroidales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Bifidobacteriales, Pasteurellales, Flavobacteriales, Actinomycetales, Rhodobacterales, Coriobacteriales, Erysipelotrichales, 및 Streptophyta 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포,
Koribacteraceae, Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceae, Acidobacteriaceae, Erysipelotrichaceae, Ktedonobacteraceae, Thermogemmatisporaceae, Moraxellaceae, Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizobiaceae, Chthoniobacteraceae, Sinobacteraceae, Conexibacteraceae, Oxalobacteraceae, Isosphaeraceae, Ellin515, Piscirickettsiaceae, Methylocystaceae, Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, Staphylococcaceae, Koribacteraceae, Oxalobacteraceae, Comamonadaceae, Moraxellaceae, Pseudomonadaceae, Hyphomicrobiaceae, Erysipelotrichaceae, Deinococcaceae, Clostridiaceae, Verrucomicrobiaceae, Sinobacteraceae, Rhodospirillaceae, Methylobacteriaceae, Aerococcaceae, Fusobacteriaceae, Fimbriimonadaceae, Bacillaceae, Planococcaceae, Lachnospiraceae, Bacillaceae, Streptococcaceae, Bacteroidaceae, Moraxellaceae, Ruminococcaceae, Weeksellaceae, Bifidobacteriaceae, Clostridiaceae, Desulfovibrionaceae, Veillonellaceae, Coriobacteriaceae, Flavobacteriaceae, Rikenellaceae, S24-7, Pasteurellaceae, Rhodobacteraceae, Pseudomonadaceae, Gordoniaceae, 및 Enterococcaceae 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포, 또는
Delftia, Agrobacterium, Stenotrophomonas, Faecalibacterium, Candidatus Koribacter, Akkermansia, Streptococcus, Salinispora, Candidatus Solibacter, Citrobacter, Collinsella, Burkholderia, Coprococcus, Rhodoplanes, Acinetobacter, Prevotella, Propionibacterium, Lactococcus, Bifidobacterium, Methanobacterium, Micrococcus, Methanocella, Brevibacterium, Streptacidiphilus, Streptomyces, Ochrobactrum, Methanosaeta, Lysinibacillus, Cupriavidus, Pseudomonas, Clostridium, Cupriavidus, Acinetobacter, Citrobacter, Sphingomonas, Candidatus Koribacter, Staphylococcus, Thermoanaerobacterium, Micrococcus, Akkermansia, Neisseria, Enhydrobacter, Actinomyces, Turicibacter, Phascolarctobacterium, Lactococcus, Delftia, Stenotrophomonas, Citrobacter, Acinetobacter, Cupriavidus, Clostridium, Catenibacterium, Pseudomonas, Lactococcus, Stenotrophomonas, Akkermansia, Bacillus, Delftia, Agrobacterium, Deinococcus, Fusobacterium, Adlercreutzia, Acinetobacter, Stenotrophomonas, Chryseobacterium, Enterococcus, Pseudomonas, Delftia, Alcanivorax, Psychrobacter, Streptococcus, Ochrobactrum, Bifidobacterium, Coprococcus, Bacteroides, Faecalibacterium, Enhydrobacter, Agrobacterium, Citrobacter, Prevotella, Geobacillus, Clostridium, Bacillus, Haemophilus, Veillonella, Actinomyces, Paracoccus, Kocuria, Halomonas, Micrococcus, Ruminococcus, 및 Porphyromonas 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일구현예로, 상기 심장질환은 심근경색, 심근병증, 이형협심증, 또는 심방세동일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, 및 AD3로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Acidobacteriia, DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacteroidia, Phycisphaerae, MCG, Nitrospira, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, 및 Acidobacteria-6로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Lactobacillales, Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermogemmatisporales, Saprospirales, Acidimicrobiales, Pedosphaerales, Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, 및 Vibrionales로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Koribacteraceae, Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceae, Acidobacteriaceae, Erysipelotrichaceae, Ktedonobacteraceae, Thermogemmatisporaceae, Moraxellaceae, Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizobiaceae, Chthoniobacteraceae, Sinobacteraceae, Conexibacteraceae, Oxalobacteraceae, Isosphaeraceae, Ellin515, Piscirickettsiaceae, 및 Methylocystaceae로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Delftia, Agrobacterium, Stenotrophomonas, Faecalibacterium, Candidatus Koribacter, Akkermansia, Streptococcus, Salinispora, Candidatus Solibacter, Citrobacter, Collinsella, Burkholderia, Coprococcus, Rhodoplanes, Acinetobacter, Prevotella, Propionibacterium, Lactococcus, Bifidobacterium, Methanobacterium, Micrococcus, Methanocella, Brevibacterium, Streptacidiphilus, Streptomyces, Ochrobactrum, Methanosaeta, Lysinibacillus, 및 Cupriavidus로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, 및 Planctomycetes로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, 및 Acidimicrobiia로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513, Xanthomonadales, 및 Gemmatales로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, 및 Staphylococcaceae로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Pseudomonas, Clostridium, Cupriavidus, Acinetobacter, Citrobacter, Sphingomonas, Candidatus Koribacter, Staphylococcus, Thermoanaerobacterium, Micrococcus, Akkermansia, Neisseria, Enhydrobacter, Actinomyces, Turicibacter, Phascolarctobacterium, Lactococcus, Delftia, 및 Stenotrophomonas로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, 및 Euryarchaeota로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erysipelotrichi, Ktedonobacteria, 및 Deltaproteobacteria로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Pseudomonadales, Erysipelotrichales, Fimbriimonadales, Acidobacteriales, Verrucomicrobiales, Xanthomonadales, Myxococcales, Deinococcales, 및 Rhodospirillales로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Koribacteraceae, Oxalobacteraceae, Comamonadaceae, Moraxellaceae, Pseudomonadaceae, Hyphomicrobiaceae, Erysipelotrichaceae, Deinococcaceae, Clostridiaceae, Verrucomicrobiaceae, Sinobacteraceae, Rhodospirillaceae, Methylobacteriaceae, Aerococcaceae, Fusobacteriaceae, Fimbriimonadaceae, Bacillaceae, 및 Planococcaceae로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Citrobacter, Acinetobacter, Cupriavidus, Clostridium, Catenibacterium, Pseudomonas, Lactococcus, Stenotrophomonas, Akkermansia, Bacillus, Delftia, Agrobacterium, Deinococcus, Fusobacterium, 및 Adlercreutzia로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Proteobacteria, TM7, Chloroflexi, Acidobacteria, 및 Cyanobacteria로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3, 및 Chloroplast로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Pseudomonadales, Clostridiales, Bacteroidales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Bifidobacteriales, Pasteurellales, Flavobacteriales, Actinomycetales, Rhodobacterales, Coriobacteriales, Erysipelotrichales, 및 Streptophyta로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Lachnospiraceae, Bacillaceae, Streptococcaceae, Bacteroidaceae, Moraxellaceae, Ruminococcaceae, Weeksellaceae, Bifidobacteriaceae, Clostridiaceae, Desulfovibrionaceae, Veillonellaceae, Coriobacteriaceae, Flavobacteriaceae, Rikenellaceae, S24-7, Pasteurellaceae, Rhodobacteraceae, Pseudomonadaceae, Gordoniaceae, 및 Enterococcaceae로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 (c) 단계에서 Acinetobacter, Stenotrophomonas, Chryseobacterium, Enterococcus, Pseudomonas, Delftia, Alcanivorax, Psychrobacter, Streptococcus, Ochrobactrum, Bifidobacterium, Coprococcus, Bacteroides, Faecalibacterium, Enhydrobacter, Agrobacterium, Citrobacter, Prevotella, Geobacillus, Clostridium, Bacillus, Haemophilus, Veillonella, Actinomyces, Paracoccus, Kocuria, Halomonas, Micrococcus, Ruminococcus, 및 Porphyromonas로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것일 수 있다.
본 발명의 또 다른 구현예로, 상기 혈액은 전혈, 혈청, 또는 혈장일 수 있다.
본 발명에 따른 인체 유래 샘플을 이용한 세균 유래 세포밖　소포의 메타게놈 분석을 통해 심장질환의 원인인자를 진단함으로써 심장질환의 위험군을 조기에 진단 및 예측하여 적절한 관리를 통해 발병 시기를 늦추거나 발병을 예방할 수 있으며, 발병 후에도 조기진단 할 수 있어 심장질환의 발병률을 낮추고 치료효과를 높일 수 있다.
또한, 심장질환으로 진단받은 환자에서 메타게놈 분석을 통해 원인인자에 대한 노출을 피함으로써 심장질환의 경과를 좋게 하거나, 재발을 막을 수 있다.
도 1은 체내에서 세균 유래 세포밖 소포의 분포양상을 평가하기 위한 것으로, 도 1a는 마우스에 장내 세균(Bacteria) 및 세균 유래 소포(EV)를 구강으로 투여한 후 시간별(0, 5min, 3h, 6h, 및 12h)로 이들의 분포양상을 촬영한 사진이고, 도 1b는 마우스에 장내 세균(Bacteria) 및 세균 유래 세포밖 소포(EV)를 구강으로 투여하고 12시간 후 혈액 및 다양한 장기(심장, 폐, 간, 신장, 비장, 지방조직, 및 근육)를 적출하여 상기 세균 및 세포밖 소포의 분포양상을 촬영한 사진이다.
도 2는 심근경색환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 문(phylum) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 3은 심근경색환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 강(class) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 4는 심근경색환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 목(order) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 5는 심근경색환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 과(family) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 6은 심근경색환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 속(genus) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 7은 심근병증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 문(phylum) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 8은 심근병증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 강(class) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 9는 심근병증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 목(order) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 10은 심근병증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 과(family) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 11은 심근병증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 속(genus) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 12는 이형협심증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 문(phylum) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 13은 이형협심증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 강(class) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 14는 이형협심증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 목(order) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 15는 이형협심증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 과(family) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 16은 이형협심증환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 속(genus) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 17은 심방세동환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 문(phylum) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 18은 심방세동환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 강(class) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 19는 심방세동환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 목(order) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 20은 심방세동환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 과(family) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
도 21은 심방세동환자 및 정상인 혈액에서 세균 유래 소포의 메타게놈 분석한 후 속(genus) 수준에서 진단적 성능이 유의한 세균 유래 소포(EVs)의 분포를 나타낸 결과이다.
본 발명은 세균 메타게놈 분석을 통해 심장질환을 진단하는 방법에 관한 것으로서, 본 발명자들은 피검체 유래 샘플을 이용해 세균 유래 세포밖 소포로부터 유전자를 추출하고 이에 대하여 메타게놈 분석을 수행하였으며, 심장질환의 원인인자로 작용할 수 있는 세균 유래 세포밖 소포를 동정하였다.
이에, 본 발명은 (a) 피검체 샘플에서 분리한 세포밖 소포로부터 DNA를 추출하는 단계;
(b) 상기 추출한 DNA에 대하여 서열번호 1 및 서열번호 2의 프라이머 쌍을 이용하여 PCR을 수행하는 단계; 및
(c) 상기 PCR 산물의 서열분석을 통하여 정상인 유래 샘플과 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하는 단계를 포함하는 심장질환 진단을 위한 정보제공방법을 제공한다.
본 발명에서 사용되는 용어, "심장질환 발병 위험도 예측" 이란 환자에 대하여 심장질환이 발병할 가능성이 있는지, 심장질환이 발병할 가능성이 상대적으로 높은지, 또는 상기 질환이 이미 발병하였는지 여부를 판별하는 것을 의미한다. 본 발명의 방법은 임의의 특정 환자에 대한 심장질환 발병 위험도가 높은 환자로써 특별하고 적절한 관리를 통하여 발병 시기를 늦추거나 발병하지 않도록 하는데 사용할 수 있다. 또한, 본 발명의 방법은 심장질환을 조기에 진단하여 가장 적절한 치료방식을 선택함으로써 치료를 결정하기 위해 임상적으로 사용될 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 심장질환은 심근경색, 심근병증, 이형협심증, 또는 심방세동일 수 있다.
본 발명에서 사용되는 용어, 메타게놈(metagenome)이란 군유전체라고도 하며, 흙, 동물의 장 등 고립된 지역 내의 모든 바이러스, 세균, 곰팡이 등을 포함하는 유전체의 총합을 의미하는 것으로, 주로 배양이 되지 않는 미생물을 분석하기 위해서 서열분석기를 사용하여 한꺼번에 많은 미생물을 동정하는 것을 설명하는 유전체의 개념으로 쓰인다. 특히, 메타게놈은 한 종의 게놈 또는 유전체를 말하는 것이 아니라, 한 환경단위의 모든 종의 유전체로서 일종의 혼합유전체를 말한다. 이는 오믹스적으로 생물학이 발전하는 과정에서 한 종을 정의할 때 기능적으로 기존의 한 종뿐만 아니라, 다양한 종이 서로 상호작용하여 완전한 종을 만든다는 관점에서 나온 용어이다. 기술적으로는 빠른 서열분석법을 이용해서, 종에 관계없이 모든 DNA, RNA를 분석하여, 한 환경 내에서의 모든 종을 동정하고, 상호작용, 대사작용을 규명하는 기법의 대상이다. 본 발명에서는 바람직하게 혈액에서 분리한 세균 유래 세포밖　소포를 이용하여 메타게놈 분석을 실시하였다.
본 발명에 있어서, 상기 피검체 샘플은 바람직하게 전혈, 혈청, 또는 혈장일 수 있으나, 이것으로 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 실시예에서는 상기 세균 유래 세포밖 소포에 대한 메타게놈 분석을 실시하였으며, 문(phylum), 강(class), 목(order), 과(family), 및 속(genus) 수준에서 각각 분석하여 실제로 심장질환 발생의 원인으로 작용할 수 있는 세균 유래 소포를 동정하였다.
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근경색환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 문 수준에서 분석한 결과, Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, 및 AD3 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량이 심근경색환자가 정상인에 비하여 유의하게 차이가 있었다(실시예 4 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근경색환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 강 수준에서 분석한 결과, Acidobacteriia, DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacteroidia, Phycisphaerae, MCG, Nitrospira, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, 및 Acidobacteria-6 강(class) 세균 유래 소포가 심근경색환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 4 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근경색환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 목 수준에서 분석한 결과, Lactobacillales, Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermogemmatisporales, Saprospirales, Acidimicrobiales, Pedosphaerales, Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, 및 Vibrionales 목(order) 세균 유래 소포가 심근경색환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 4 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근경색환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 과 수준에서 분석한 결과, Koribacteraceae, Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceae, Acidobacteriaceae, Erysipelotrichaceae, Ktedonobacteraceae, Thermogemmatisporaceae, Moraxellaceae, Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizobiaceae, Chthoniobacteraceae, Sinobacteraceae, Conexibacteraceae, Oxalobacteraceae, Isosphaeraceae, Ellin515, Piscirickettsiaceae, 및 Methylocystaceae 과(family) 세균 유래 소포가 심근경색환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 4 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근경색환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 속 수준에서 분석한 결과, Delftia, Agrobacterium, Stenotrophomonas, Faecalibacterium, Candidatus Koribacter, Akkermansia, Streptococcus, Salinispora, Candidatus Solibacter, Citrobacter, Collinsella, Burkholderia, Coprococcus, Rhodoplanes, Acinetobacter, Prevotella, Propionibacterium, Lactococcus, Bifidobacterium, Methanobacterium, Micrococcus, Methanocella, Brevibacterium, Streptacidiphilus, Streptomyces, Ochrobactrum, Methanosaeta, Lysinibacillus, 및 Cupriavidus 속(genus) 세균 유래 소포가 심근경색환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 4 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근병증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 문 수준에서 분석한 결과, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, 및 Planctomycetes 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량이 심근병증환자가 정상인에 비하여 유의하게 차이가 있었다(실시예 5 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근병증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 강 수준에서 분석한 결과, Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, 및 Acidimicrobiia 강(class) 세균 유래 소포가 심근병증환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 5 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근병증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 목 수준에서 분석한 결과, Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513, Xanthomonadales, 및 Gemmatales 목(order) 세균 유래 소포가 심근병증환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 5 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근병증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 과 수준에서 분석한 결과, Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, Staphylococcaceae 과(family) 세균 유래 소포가 심근병증환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 5 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심근병증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 속 수준에서 분석한 결과, Pseudomonas, Clostridium, Cupriavidus, Acinetobacter, Citrobacter, Sphingomonas, Candidatus Koribacter, Staphylococcus, Thermoanaerobacterium, Micrococcus, Akkermansia, Neisseria, Enhydrobacter, Actinomyces, Turicibacter, Phascolarctobacterium, Lactococcus, Delftia, Stenotrophomonas 속(genus) 세균 유래 소포가 심근병증환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 5 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 이형협심증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 문 수준에서 분석한 결과, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, 및 Euryarchaeota 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량이 이형협심증환자가 정상인에 비하여 유의하게 차이가 있었다(실시예 6 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 이형협심증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 강 수준에서 분석한 결과, Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erysipelotrichi, Ktedonobacteria, 및 Deltaproteobacteria 강(class) 세균 유래 소포가 이형협심증환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 6 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 이형협심증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 목 수준에서 분석한 결과, Pseudomonadales, Erysipelotrichales, Fimbriimonadales, Acidobacteriales, Verrucomicrobiales, Xanthomonadales, Myxococcales, Deinococcales, 및 Rhodospirillales 목(order) 세균 유래 소포가 이형협심증환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 6 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 이형협심증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 과 수준에서 분석한 결과, Koribacteraceae, Oxalobacteraceae, Comamonadaceae, Moraxellaceae, Pseudomonadaceae, Hyphomicrobiaceae, Erysipelotrichaceae, Deinococcaceae, Clostridiaceae, Verrucomicrobiaceae, Sinobacteraceae, Rhodospirillaceae, Methylobacteriaceae, Aerococcaceae, Fusobacteriaceae, Fimbriimonadaceae, Bacillaceae, 및 Planococcaceae 과(family) 세균 유래 소포가 이형협심증환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 6 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 이형협심증환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 속 수준에서 분석한 결과, Citrobacter, Acinetobacter, Cupriavidus, Clostridium, Catenibacterium, Pseudomonas, Lactococcus, Stenotrophomonas, Akkermansia, Bacillus, Delftia, Agrobacterium, Deinococcus, Fusobacterium, 및 Adlercreutzia 속(genus) 세균 유래 소포가 이형협심증환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 6 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심방세동환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 문 수준에서 분석한 결과, Proteobacteria, TM7, Chloroflexi, Acidobacteria, 및 Cyanobacteria 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량이 심방세동환자가 정상인에 비하여 유의하게 차이가 있었다(실시예 7 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심방세동환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 강 수준에서 분석한 결과, Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3, 및 Chloroplast 강(class) 세균 유래 소포가 심방세동환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 7 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심방세동환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 목 수준에서 분석한 결과, Pseudomonadales, Clostridiales, Bacteroidales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Bifidobacteriales, Pasteurellales, Flavobacteriales, Actinomycetales, Rhodobacterales, Coriobacteriales, Erysipelotrichales, 및 Streptophyta 목(order) 세균 유래 소포가 심방세동환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 7 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심방세동환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 과 수준에서 분석한 결과, Lachnospiraceae, Bacillaceae, Streptococcaceae, Bacteroidaceae, Moraxellaceae, Ruminococcaceae, Weeksellaceae, Bifidobacteriaceae, Clostridiaceae, Desulfovibrionaceae, Veillonellaceae, Coriobacteriaceae, Flavobacteriaceae, Rikenellaceae, S24-7, Pasteurellaceae, Rhodobacteraceae, Pseudomonadaceae, Gordoniaceae, 및 Enterococcaceae 과(family) 세균 유래 소포가 심방세동환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 7 참조).
보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에서는, 심방세동환자 및 정상인 혈액에 존재하는 세균 유래 메타게놈을 속 수준에서 분석한 결과, Acinetobacter, Stenotrophomonas, Chryseobacterium, Enterococcus, Pseudomonas, Delftia, Alcanivorax, Psychrobacter, Streptococcus, Ochrobactrum, Bifidobacterium, Coprococcus, Bacteroides, Faecalibacterium, Enhydrobacter, Agrobacterium, Citrobacter, Prevotella, Geobacillus, Clostridium, Bacillus, Haemophilus, Veillonella, Actinomyces, Paracoccus, Kocuria, Halomonas, Micrococcus, Ruminococcus, 및 Porphyromonas 속(genus) 세균 유래 소포가 심방세동환자와 정상인 사이에 유의한 차이가 있었다(실시예 7 참조).
본 발명은 상기와 같은 실시예 결과를 통해, 혈액으로부터 분리한 세균 유래 세포밖 소포에 대하여 메타게놈 분석을 실시함으로써 정상인과 비교하여 심근경색, 심근병증, 이형협심증, 및 심방세동 환자에서 함량이 유의하게 변화한 세균 유래 소포들을 동정하였으며, 메타게놈 분석을 통해 상기 각 수준에서 세균 유래 소포들의 함량 증감을 분석함으로써 심장질환을 진단할 수 있음을 확인하였다.
이하, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 바람직한 실시예를 제시한다. 그러나 하기의 실시예는 본 발명을 보다 쉽게 이해하기 위하여 제공되는 것일 뿐, 하기 실시예에 의해 본 발명의 내용이 한정되는 것은 아니다.
[실시예]
실시예 1. 장내 세균 및 세균 유래 소포의 체내 흡수, 분포, 및 배설 양상 분석
장내 세균 유래 세포밖 소포가 위장관을 통해 전신적으로 흡수되는 지를 평가하기 위하여 하기와 같은 방법으로 실험을 수행하였다. 보다 구체적으로, 마우스의 위장에 형광으로 표지한 장내세균인 슈도모나스 파나시스(Pseudomonas panacis)와 상기 세균 유래 세포밖 소포(EV)를 각각 50 μg의 용량으로 경구 투여하고 0분, 5분, 3시간, 6시간, 12시간 후에 형광을 측정하였다.
마우스 전체 이미지를 관찰한 결과, 도 1a에 나타낸 바와 같이, 상기 세균(Bacteria)을 투여한 경우에는 전신적으로 흡수되지 않은 반면, 세균 유래 세포밖 소포(EV)의 경우에는 투여 후 5분에 전신적으로 흡수되었고 투여 30분에는 방광에 형광이 진하게 관찰된 것을 통해 세포밖 소포가 혈액을 통해 비뇨기계로 배설됨을 알 수 있었으며, 또한 투여 12시간까지 체내에 존재하는 것을 확인하였다.
상기 결과에 더하여 장내 세균 유래 세포밖 소포가 전신적으로 흡수된 후 체내 여러 장기로 침윤되는 양상을 평가하기 위하여, 형광으로 표지한 50 μg의 세균과 세균 유래 소포를 상기의 방법과 동일하게 투여한 다음 12시간째에 마우스로부터 혈액(Blood), 심장(Heart), 폐(Lung), 간(Liver), 신장(Kidney), 비장(Spleen), 지방조직(Adipose tissue), 및 근육(Muscle)을 적출하였다. 상기 적출한 조직들에서 형광을 관찰한 결과, 도 1b에 나타낸 바와 같이, 상기 장내 세균은 각 장기에 흡수되지 않은 반면, 상기 장내 세균 유래 세포밖 소포(EV)는 혈액, 심장, 폐, 간, 신장, 비장, 지방, 및 근육에 분포하는 것을 확인하였다.
실시예 2. 혈액으로부터 소포 분리 및 DNA 추출
먼저 10 ml 튜브에 혈액을 원심분리법(3,500 x g, 10min, 4℃)으로 부유물을 가라앉히고 상등액만을 새로운 10 ml 튜브에 옮겼다. 0.22㎛ 필터를 사용하여 세균 및 이물질을 제거한 후, 센트리프랩튜브 (centripreigugal filters 50 kD)에 옮겨서 1500 x g, 4℃에서 15분간 원심분리하여 50 kD 보다 작은 물질은 버리며 10 ml 까지 농축 시켰다. 다시 한 번 0.22㎛ filter를 사용하여 박테리아 및 이물질을 제거한 후, Type 90ti 로터로 150,000 x g, 4℃에서 3시간동안 초고속원심분리방법을 사용하여 상등액을 버리고 덩어리진 pellet을 생리식염수(PBS)로 녹였다.
상기 방법으로 분리한 소포 100㎕를 100℃에서 끓여서 내부의 DNA를 지질 밖으로 나오게 하고 그 후 얼음에 5분 동안 식혔다. 그리고 남은 부유물을 제거하기 위하여 10,000 x g, 4℃에서 30분간 원심분리하고 상등액만을 모았다. 그리고 Nanodrop을 이용하여 DNA 양을 정량하였다. 이후, 상기 추출된 DNA에 세균 유래 DNA가 존재하는지 확인하기 위하여 하기 표 1에 나타낸 16s rRNA primer로 PCR을 수행하여 상기 추출된 유전자에 세균 유래 유전자가 존재하는 것을 확인하였다.
primer 서열 서열번호
16S rDNA 16S_V3_F 5'-TCGTCGGCAGCGTCAGATGTGTATAAGAGACAGCCTACGGGNGGCWGCAG-3' 1
16S_V4_R 5'-GTCTCGTGGGCTCGGAGATGTGTATAAGAGACAGGACTACHVGGGTATCTAATCC-3 2
실시예 3. 혈액에서 추출한 소포 유래 DNA를 이용한 16S rDNA 염기서열 시퀀싱
상기 실시예 2의 방법으로 유전자를 추출한 후, 상기 표 1에 나타낸 16S rDNA 프라이머를 사용하여 PCR을 실시하여 유전자를 증폭시키고 시퀀싱(Illumina MiSeq sequencer)을 수행하였다. 결과를 Standard Flowgram Format(SFF) 파일로 출력하고 GS FLX software(v2.9)를 이용하여 SFF 파일을 sequence 파일(.fasta)과 nucleotide quality score파일로 변환한 다음 리드의 신용도 평가를 확인하고, window(20 bps) 평균base call accuracy가 99% 미만(Phred score <20)인 부분을 제거하였다. 질이 낮은 부분을 제거한 후, 리드의 길이가 300 bps 이상인 것만 이용하였으며(Sickle version 1.33), 결과 분석을 위해 Operational Taxonomy Unit(OTU) 분석을 위해서는 UCLUST와 USEARCH를 이용하여 시퀀스 유사도에 따라 클러스터링을 수행하였다. 구체적으로 속(genus)은 94%, 과(family)는 90%, 목(order)은 85%, 강(class)은 80%, 문(phylum)은 75% 시퀀스 유사도를 기준으로 클러스터링을 하고 각 OTU의 문, 강, 목, 과, 속 레벨의 분류를 수행하고, BLASTN와 GreenGenes의 16S RNA 시퀀스 데이터베이스(108,453 시퀀스)를 이용하여 97% 이상의 시퀀스 유사도 갖는 박테리아를 분석하였다(QIIME).
실시예 4. 세균 유래 소포 메타게놈 프로파일링을 통한 심근경색 진단모형
상기 실시예 3의 방법으로, 심근경색(ST elevation myocardial infarction; STEMI) 환자 57명과 나이와 성별을 매칭한 정상인 163명의 혈액에서 소포를 분리한 후 메타게놈 시퀀싱을 수행하였다. 진단모형 개발은 먼저 t-test에서 두 군 사이의 p값이 0.05 이하이고, 두 군 사이에 2배 이상 차이가 나는 균주를 선정하고 난 후, logistic regression analysis 방법으로 진단적 성능 지표인 AUC(area under curve), 정확도, 민감도, 특이도를 산출하였다.
혈액 내 세균유래 소포를 문(phylum) 수준에서 분석한 결과, Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, 및 AD3 문 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근경색에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 2 및 도 2 참조).
　 Control STEMI t-test 　 Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
p__Firmicutes 0.3515 0.1050 0.1354 0.0652 0.0000 0.39 0.97 0.93 0.95 0.88 0.94 0.85 0.86 0.81
p__Euryarchaeota 0.0013 0.0032 0.0160 0.0179 0.0000 11.95 0.81 0.87 0.98 0.56 0.77 0.85 0.96 0.50
p__Chloroflexi 0.0010 0.0036 0.0172 0.0169 0.0000 16.82 0.84 0.87 0.98 0.56 0.86 0.91 0.98 0.69
p__WPS-2 0.0002 0.0018 0.0042 0.0080 0.0005 20.81 0.69 0.79 0.99 0.24 0.77 0.83 0.96 0.44
p__AD3 0.0000 0.0003 0.0016 0.0042 0.0072 35.51 0.67 0.77 1.00 0.15 0.58 0.79 1.00 0.13
p__Planctomycetes 0.0004 0.0017 0.0178 0.0173 0.0000 44.17 0.90 0.91 0.97 0.73 0.92 0.89 0.96 0.69
p__Acidobacteria 0.0009 0.0027 0.0721 0.0402 0.0000 77.14 0.99 0.97 0.99 0.93 1.00 0.98 1.00 0.94
p__Nitrospirae 0.0000 0.0004 0.0034 0.0069 0.0006 94.81 0.72 0.81 0.99 0.32 0.60 0.79 1.00 0.13
p__Crenarchaeota 0.0000 0.0000 0.0150 0.0208 0.0000 >100 0.92 0.95 1.00 0.78 0.92 0.92 1.00 0.75
p__WS3 0.0000 0.0000 0.0026 0.0063 0.0000 >100 0.72 0.85 1.00 0.38 0.65 0.76 1.00 0.20
혈액 내 세균유래 소포를 강(class) 수준에서 분석한 결과, Acidobacteriia, DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacteroidia, Phycisphaerae, MCG, Nitrospira, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, 및 Acidobacteria-6 강 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근경색에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 3 및 도 3 참조).
　 Control STEMI t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
c__Coriobacteriia 0.0075 0.0091 0.0001 0.0003 0.0000 0.01 0.90 0.81 0.80 0.81 0.86 0.86 0.88 0.80
c__Erysipelotrichi 0.0082 0.0128 0.0006 0.0021 0.0000 0.07 0.82 0.76 0.96 0.24 0.87 0.79 0.96 0.20
c__Verrucomicrobiae 0.0143 0.0181 0.0017 0.0041 0.0000 0.12 0.81 0.77 0.81 0.64 0.90 0.82 0.86 0.67
c__TM7-3 0.0037 0.0071 0.0006 0.0025 0.0000 0.16 0.81 0.73 1.00 0.00 0.68 0.77 1.00 0.00
c__Clostridia 0.1885 0.1143 0.0425 0.0313 0.0000 0.23 0.91 0.85 0.89 0.80 0.94 0.86 0.86 0.87
c__Bacteroidia 0.0695 0.0488 0.0343 0.0244 0.0000 0.49 0.79 0.77 0.92 0.36 0.67 0.74 0.88 0.27
c__Betaproteobacteria 0.0523 0.0422 0.1874 0.1471 0.0000 3.58 0.88 0.82 0.95 0.50 0.94 0.86 1.00 0.40
c__Deltaproteobacteria 0.0011 0.0023 0.0104 0.0149 0.0000 9.60 0.67 0.81 0.96 0.40 0.84 0.86 0.98 0.47
c__[Saprospirae] 0.0006 0.0023 0.0079 0.0166 0.0019 12.60 0.73 0.82 0.97 0.43 0.75 0.83 0.94 0.47
c__Thermoleophilia 0.0005 0.0035 0.0074 0.0105 0.0000 13.97 0.75 0.80 0.98 0.31 0.87 0.86 1.00 0.40
c__Acidimicrobiia 0.0003 0.0013 0.0056 0.0091 0.0000 20.03 0.70 0.82 0.97 0.40 0.73 0.82 1.00 0.20
c__Acidobacteria-6 0.0002 0.0014 0.0045 0.0082 0.0003 25.38 0.62 0.78 0.99 0.21 0.72 0.85 1.00 0.33
c__Planctomycetia 0.0003 0.0015 0.0136 0.0154 0.0000 41.25 0.87 0.88 0.97 0.64 0.93 0.88 0.96 0.60
c__[Spartobacteria] 0.0001 0.0009 0.0062 0.0116 0.0003 49.89 0.72 0.81 0.98 0.33 0.86 0.86 1.00 0.40
c__Anaerolineae 0.0001 0.0005 0.0030 0.0065 0.0015 51.96 0.66 0.78 1.00 0.19 0.87 0.82 0.98 0.27
c__[Pedosphaerae] 0.0001 0.0006 0.0055 0.0084 0.0000 56.31 0.75 0.83 0.98 0.43 0.84 0.86 1.00 0.40
c__Phycisphaerae 0.0001 0.0006 0.0042 0.0087 0.0008 56.63 0.78 0.82 0.99 0.36 0.75 0.79 0.96 0.20
c__Solibacteres 0.0002 0.0016 0.0135 0.0155 0.0000 56.64 0.86 0.87 0.99 0.55 0.69 0.89 1.00 0.53
c__Nitrospira 0.0000 0.0004 0.0034 0.0069 0.0006 94.81 0.75 0.79 0.99 0.24 0.78 0.85 1.00 0.33
c__Ktedonobacteria 0.0000 0.0003 0.0105 0.0119 0.0000 312.66 0.87 0.89 0.99 0.62 0.94 0.91 1.00 0.60
c__Acidobacteriia 0.0001 0.0005 0.0354 0.0216 0.0000 415.08 0.97 0.97 1.00 0.88 1.00 0.98 1.00 0.93
c__DA052 0.0000 0.0001 0.0121 0.0137 0.0000 1040.81 0.96 0.95 0.99 0.86 0.94 0.91 0.92 0.87
c__Methanomicrobia 0.0000 0.0000 0.0113 0.0145 0.0000 >100 0.93 0.94 1.00 0.79 0.99 0.97 1.00 0.87
c__Thaumarchaeota 0.0000 0.0000 0.0110 0.0168 0.0000 >100 0.91 0.93 1.00 0.74 0.90 0.94 1.00 0.73
c__MCG 0.0000 0.0000 0.0039 0.0118 0.0000 >100 0.76 0.83 1.00 0.38 0.72 0.89 1.00 0.53
c__PRR-12 0.0000 0.0000 0.0026 0.0063 0.0000 >100 0.72 0.81 1.00 0.29 0.63 0.86 1.00 0.40
c__TM1 0.0000 0.0000 0.0018 0.0046 0.0000 >100 0.69 0.81 1.00 0.29 0.62 0.85 1.00 0.33
c__Thermoplasmata 0.0000 0.0000 0.0023 0.0090 0.0014 >100 0.66 0.79 1.00 0.21 0.57 0.85 1.00 0.33
c__Chthonomonadetes 0.0000 0.0000 0.0018 0.0062 0.0003 >100 0.65 0.77 1.00 0.14 0.55 0.82 1.00 0.20
혈액 내 세균유래 소포를 목(order) 수준에서 분석한 결과, Lactobacillales, Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermogemmatisporales, Saprospirales, Acidimicrobiales, Pedosphaerales, Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, 및 Vibrionales 목 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근경색에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 4 및 도 4 참조).
　 Control STEMI t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
o__Coriobacteriales 0.0075 0.0091 0.0001 0.0003 0.0000 0.01 0.90 0.82 0.83 0.77 0.80 0.79 0.73 0.94
o__Erysipelotrichales 0.0082 0.0128 0.0006 0.0021 0.0000 0.07 0.87 0.79 0.81 0.72 0.77 0.77 0.81 0.67
o__Enterobacteriales 0.0848 0.0618 0.0097 0.0154 0.0000 0.11 0.94 0.86 0.89 0.79 0.93 0.82 0.81 0.83
o__Verrucomicrobiales 0.0143 0.0181 0.0017 0.0041 0.0000 0.12 0.85 0.77 0.84 0.54 0.78 0.80 0.81 0.78
o__Clostridiales 0.1882 0.1142 0.0420 0.0315 0.0000 0.22 0.93 0.84 0.88 0.74 0.88 0.82 0.85 0.72
o__Bifidobacteriales 0.0189 0.0279 0.0057 0.0085 0.0000 0.30 0.77 0.81 0.97 0.33 0.71 0.64 0.83 0.11
o__Lactobacillales 0.0933 0.0552 0.0451 0.0329 0.0000 0.48 0.98 0.80 0.93 0.41 0.81 0.79 0.88 0.56
o__Bacteroidales 0.0695 0.0488 0.0343 0.0244 0.0000 0.49 0.75 0.73 0.91 0.21 0.75 0.74 0.96 0.17
o__Burkholderiales 0.0421 0.0420 0.1764 0.1468 0.0000 4.19 0.87 0.80 0.95 0.38 0.98 0.89 1.00 0.61
o__Rhodospirillales 0.0028 0.0070 0.0159 0.0170 0.0000 5.73 0.85 0.81 0.96 0.38 0.71 0.77 0.92 0.39
o__Xanthomonadales 0.0023 0.0047 0.0244 0.0194 0.0000 10.46 0.93 0.87 0.97 0.59 0.91 0.91 0.98 0.72
o__Vibrionales 0.0002 0.0009 0.0023 0.0056 0.0070 11.05 0.60 0.78 0.99 0.15 0.50 0.76 0.98 0.17
o__Myxococcales 0.0002 0.0010 0.0027 0.0052 0.0009 12.07 0.64 0.81 0.98 0.31 0.62 0.79 1.00 0.22
o__[Saprospirales] 0.0006 0.0023 0.0079 0.0166 0.0019 12.60 0.80 0.85 0.98 0.46 0.62 0.74 0.88 0.39
o__Solirubrobacterales 0.0004 0.0034 0.0055 0.0085 0.0001 13.77 0.76 0.86 1.00 0.44 0.62 0.77 0.92 0.39
o__Acidimicrobiales 0.0003 0.0013 0.0056 0.0091 0.0000 20.03 0.79 0.87 0.98 0.54 0.48 0.74 0.94 0.22
o__Stramenopiles 0.0002 0.0016 0.0041 0.0108 0.0093 22.29 0.62 0.77 0.98 0.15 0.61 0.79 1.00 0.22
o__iii1-15 0.0002 0.0014 0.0040 0.0081 0.0009 22.71 0.68 0.79 0.99 0.21 0.57 0.77 1.00 0.17
o__[Chthoniobacterales] 0.0001 0.0009 0.0062 0.0116 0.0003 49.89 0.77 0.84 0.98 0.41 0.62 0.80 1.00 0.28
o__Gemmatales 0.0002 0.0012 0.0105 0.0130 0.0000 50.24 0.83 0.86 0.97 0.51 0.77 0.89 1.00 0.61
o__[Pedosphaerales] 0.0001 0.0006 0.0055 0.0084 0.0000 56.31 0.79 0.85 0.97 0.49 0.72 0.80 1.00 0.28
o__Solibacterales 0.0002 0.0016 0.0135 0.0155 0.0000 56.64 0.86 0.90 1.00 0.59 0.73 0.85 0.98 0.50
o__Nitrospirales 0.0000 0.0004 0.0034 0.0069 0.0006 94.81 0.74 0.83 1.00 0.33 0.57 0.76 0.98 0.17
o__WD2101 0.0000 0.0004 0.0035 0.0082 0.0028 100.30 0.69 0.81 0.99 0.28 0.50 0.76 1.00 0.11
o__Ellin329 0.0000 0.0004 0.0033 0.0087 0.0070 100.55 0.67 0.79 0.99 0.21 0.53 0.79 1.00 0.22
o__Ktedonobacterales 0.0000 0.0002 0.0034 0.0069 0.0005 174.45 0.71 0.81 0.99 0.28 0.56 0.77 1.00 0.17
o__Thermogemmatisporales 0.0000 0.0002 0.0057 0.0082 0.0000 407.10 0.82 0.89 0.99 0.59 0.75 0.77 1.00 0.17
o__Acidobacteriales 0.0001 0.0005 0.0354 0.0216 0.0000 415.08 0.96 0.97 1.00 0.87 1.00 0.98 1.00 0.94
o__Thiotrichales 0.0000 0.0000 0.0030 0.0064 0.0008 652.57 0.67 0.79 1.00 0.18 0.55 0.80 1.00 0.28
o__Ellin6513 0.0000 0.0001 0.0121 0.0137 0.0000 1040.81 0.88 0.93 1.00 0.72 0.76 0.89 1.00 0.61
o__Syntrophobacterales 0.0000 0.0000 0.0029 0.0066 0.0000 >100 0.76 0.86 1.00 0.43 0.64 0.77 1.00 0.25
혈액 내 세균유래 소포를 과(family) 수준에서 분석한 결과, Koribacteraceae, Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceae, Acidobacteriaceae, Erysipelotrichaceae, Ktedonobacteraceae, Thermogemmatisporaceae, Moraxellaceae, Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizobiaceae, Chthoniobacteraceae, Sinobacteraceae, Conexibacteraceae, Oxalobacteraceae, Isosphaeraceae, Ellin515, Piscirickettsiaceae, 및 Methylocystaceae 과 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근경색에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 5 및 도 5 참조).
　 Control STEMI t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
f__Coriobacteriaceae 0.0075 0.0091 0.0001 0.0003 0.0000 0.01 0.90 0.81 0.81 0.82 0.88 0.76 0.74 0.85
f__Erysipelotrichaceae 0.0082 0.0128 0.0006 0.0021 0.0000 0.07 0.82 0.75 0.81 0.61 0.90 0.83 0.85 0.77
f__Enterobacteriaceae 0.0848 0.0618 0.0097 0.0154 0.0000 0.11 0.94 0.86 0.88 0.82 0.95 0.85 0.85 0.85
f__Verrucomicrobiaceae 0.0143 0.0181 0.0017 0.0041 0.0000 0.12 0.84 0.78 0.82 0.68 0.83 0.80 0.83 0.69
f__Prevotellaceae 0.0242 0.0238 0.0029 0.0066 0.0000 0.12 0.87 0.84 0.87 0.75 0.85 0.82 0.79 0.92
f__Lachnospiraceae 0.0478 0.0402 0.0064 0.0115 0.0000 0.13 0.89 0.82 0.85 0.73 0.92 0.86 0.85 0.92
f__Streptococcaceae 0.0390 0.0289 0.0070 0.0091 0.0000 0.18 0.91 0.84 0.88 0.73 0.88 0.85 0.92 0.54
f__Ruminococcaceae 0.0816 0.0599 0.0158 0.0211 0.0000 0.19 0.87 0.81 0.85 0.68 0.90 0.83 0.85 0.77
f__Veillonellaceae 0.0124 0.0113 0.0026 0.0047 0.0000 0.21 0.81 0.75 0.81 0.59 0.84 0.88 0.92 0.69
f__Bifidobacteriaceae 0.0189 0.0279 0.0057 0.0085 0.0000 0.30 0.75 0.79 0.95 0.39 0.84 0.79 0.91 0.31
f__Moraxellaceae 0.0621 0.0657 0.0193 0.0331 0.0000 0.31 0.81 0.77 0.94 0.36 0.91 0.92 1.00 0.62
f__Rhizobiaceae 0.0081 0.0093 0.0179 0.0134 0.0000 2.22 0.72 0.73 0.95 0.18 0.88 0.83 0.94 0.38
f__Propionibacteriaceae 0.0166 0.0200 0.0374 0.0274 0.0000 2.26 0.85 0.74 0.90 0.34 0.74 0.76 0.85 0.38
f__Oxalobacteraceae 0.0291 0.0413 0.1097 0.1497 0.0002 3.77 0.70 0.75 0.95 0.25 0.72 0.86 0.98 0.38
f__Burkholderiaceae 0.0032 0.0087 0.0169 0.0164 0.0000 5.26 0.80 0.77 0.94 0.36 0.85 0.83 0.98 0.23
f__Methylocystaceae 0.0006 0.0028 0.0040 0.0083 0.0033 7.03 0.60 0.75 0.98 0.18 0.74 0.83 0.96 0.31
f__Comamonadaceae 0.0067 0.0104 0.0469 0.0378 0.0000 7.03 0.96 0.90 0.95 0.75 0.93 0.88 0.92 0.69
f__Xanthomonadaceae 0.0019 0.0044 0.0192 0.0182 0.0000 9.95 0.87 0.86 0.97 0.59 0.98 0.92 0.98 0.69
f__Chitinophagaceae 0.0006 0.0023 0.0077 0.0166 0.0023 12.59 0.73 0.84 0.99 0.45 0.67 0.79 0.89 0.38
f__Sinobacteraceae 0.0004 0.0019 0.0052 0.0078 0.0000 12.95 0.70 0.81 0.98 0.36 0.68 0.82 0.92 0.38
f__Rhodospirillaceae 0.0009 0.0038 0.0127 0.0157 0.0000 13.80 0.77 0.86 0.98 0.57 0.87 0.91 0.94 0.77
f__Hyphomicrobiaceae 0.0008 0.0036 0.0139 0.0150 0.0000 16.94 0.85 0.88 0.97 0.64 0.77 0.83 0.96 0.31
f__Brucellaceae 0.0001 0.0009 0.0024 0.0058 0.0053 20.46 0.73 0.78 0.98 0.27 0.66 0.80 0.98 0.08
f__Ellin515 0.0001 0.0006 0.0016 0.0033 0.0011 21.96 0.67 0.77 0.98 0.23 0.73 0.83 1.00 0.15
f__Streptomycetaceae 0.0003 0.0015 0.0066 0.0090 0.0000 23.99 0.74 0.84 0.98 0.50 0.71 0.85 0.98 0.31
f__Isosphaeraceae 0.0001 0.0010 0.0028 0.0060 0.0015 26.15 0.68 0.78 0.99 0.25 0.71 0.82 0.98 0.15
f__[Chthoniobacteraceae] 0.0001 0.0009 0.0062 0.0116 0.0003 49.89 0.72 0.82 0.99 0.41 0.68 0.85 0.98 0.31
f__Gemmataceae 0.0001 0.0007 0.0077 0.0113 0.0000 75.29 0.75 0.85 1.00 0.48 0.76 0.85 0.96 0.38
f__Conexibacteraceae 0.0000 0.0002 0.0036 0.0076 0.0007 150.79 0.70 0.79 0.99 0.27 0.75 0.85 1.00 0.23
f__Ktedonobacteraceae 0.0000 0.0002 0.0034 0.0069 0.0005 174.45 0.81 0.85 1.00 0.48 0.77 0.85 0.98 0.31
f__Acidobacteriaceae 0.0000 0.0003 0.0072 0.0095 0.0000 193.78 0.82 0.85 0.99 0.50 0.73 0.88 0.98 0.46
f__Thermogemmatisporaceae 0.0000 0.0002 0.0057 0.0082 0.0000 407.10 0.81 0.85 1.00 0.48 0.79 0.86 0.98 0.38
f__Koribacteraceae 0.0000 0.0003 0.0282 0.0177 0.0000 582.60 0.97 0.97 1.00 0.89 0.96 0.95 1.00 0.77
f__Piscirickettsiaceae 0.0000 0.0000 0.0028 0.0062 0.0016 594.18 0.64 0.77 1.00 0.20 0.63 0.82 0.98 0.15
f__Solibacteraceae 0.0000 0.0001 0.0104 0.0122 0.0000 828.65 0.83 0.88 1.00 0.57 0.71 0.88 0.98 0.46
혈액 내 세균유래 소포를 속(genus) 수준에서 분석한 결과, Delftia, Agrobacterium, Stenotrophomonas, Faecalibacterium, Candidatus Koribacter, Akkermansia, Streptococcus, Salinispora, Candidatus Solibacter, Citrobacter, Collinsella, Burkholderia, Coprococcus, Rhodoplanes, Acinetobacter, Prevotella, Propionibacterium, Lactococcus, Bifidobacterium, Methanobacterium, Micrococcus, Methanocella, Brevibacterium, Streptacidiphilus, Streptomyces, Ochrobactrum, Methanosaeta, Lysinibacillus, 및 Cupriavidus 속 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근경색에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 6 및 도 6 참조).
　 Control STEMI t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
g__Collinsella 0.0036 0.0062 0.0000 0.0000 0.0000 0.00 0.85 0.75 0.74 0.79 0.85 0.76 0.76 0.73
g__Lactococcus 0.0020 0.0038 0.0000 0.0000 0.0001 0.00 0.82 0.76 0.94 0.29 0.82 0.80 0.96 0.27
g__Akkermansia 0.0143 0.0181 0.0002 0.0013 0.0000 0.01 0.88 0.81 0.82 0.79 0.92 0.86 0.84 0.93
g__Brevibacterium 0.0022 0.0054 0.0000 0.0003 0.0000 0.02 0.76 0.73 0.96 0.12 0.70 0.74 0.96 0.00
g__Faecalibacterium 0.0311 0.0310 0.0010 0.0037 0.0000 0.03 0.90 0.83 0.79 0.93 0.89 0.86 0.88 0.80
g__Citrobacter 0.0182 0.0200 0.0008 0.0024 0.0000 0.04 0.87 0.80 0.85 0.67 0.90 0.82 0.86 0.67
g__Coprococcus 0.0105 0.0211 0.0007 0.0045 0.0000 0.07 0.84 0.79 0.91 0.48 0.89 0.85 0.98 0.40
g__Prevotella 0.0242 0.0238 0.0029 0.0066 0.0000 0.12 0.83 0.77 0.85 0.57 0.97 0.92 0.94 0.87
g__Bifidobacterium 0.0157 0.0266 0.0020 0.0042 0.0000 0.13 0.81 0.81 0.90 0.57 0.91 0.86 0.88 0.80
g__Micrococcus 0.0105 0.0165 0.0017 0.0043 0.0000 0.16 0.79 0.77 0.97 0.21 0.69 0.80 0.98 0.20
g__Streptococcus 0.0368 0.0287 0.0070 0.0091 0.0000 0.19 0.88 0.82 0.89 0.64 0.92 0.85 0.90 0.67
g__Acinetobacter 0.0343 0.0391 0.0109 0.0254 0.0000 0.32 0.83 0.79 0.96 0.33 0.92 0.88 0.98 0.53
g__Propionibacterium 0.0165 0.0199 0.0372 0.0274 0.0000 2.25 0.82 0.74 0.93 0.24 0.82 0.79 0.92 0.33
g__Cupriavidus 0.0092 0.0145 0.0393 0.0663 0.0014 4.25 0.62 0.77 0.96 0.26 0.54 0.79 0.96 0.20
g__Streptomyces 0.0003 0.0015 0.0029 0.0056 0.0011 10.84 0.75 0.77 0.97 0.24 0.70 0.79 1.00 0.07
g__Lysinibacillus 0.0002 0.0013 0.0028 0.0064 0.0035 12.28 0.68 0.79 0.99 0.24 0.66 0.80 0.98 0.20
g__Agrobacterium 0.0012 0.0035 0.0173 0.0133 0.0000 14.01 0.97 0.94 0.96 0.86 0.74 0.86 0.94 0.60
g__Ochrobactrum 0.0001 0.0009 0.0024 0.0058 0.0052 21.27 0.72 0.80 0.99 0.29 0.71 0.79 0.96 0.20
g__Burkholderia 0.0004 0.0019 0.0109 0.0136 0.0000 27.02 0.84 0.87 0.99 0.55 0.84 0.88 0.98 0.53
g__Rhodoplanes 0.0003 0.0024 0.0125 0.0150 0.0000 49.85 0.83 0.89 0.99 0.62 0.84 0.86 1.00 0.40
g__Stenotrophomonas 0.0003 0.0008 0.0143 0.0165 0.0000 50.88 0.92 0.91 0.98 0.71 0.96 0.92 0.94 0.87
g__Delftia 0.0003 0.0010 0.0263 0.0202 0.0000 89.43 1.00 0.99 1.00 0.95 0.95 0.97 1.00 0.87
g__Candidatus Koribacter 0.0000 0.0002 0.0085 0.0092 0.0000 413.93 0.90 0.90 0.99 0.67 0.74 0.85 0.98 0.40
g__Candidatus Solibacter 0.0000 0.0001 0.0101 0.0120 0.0000 803.61 0.87 0.90 0.99 0.64 0.68 0.82 0.98 0.27
g__Salinispora 0.0000 0.0000 0.0038 0.0063 0.0000 10329.07 0.87 0.92 1.00 0.71 0.87 0.91 0.98 0.67
g__Methanobacterium 0.0000 0.0000 0.0023 0.0061 0.0000 >100 0.80 0.84 1.00 0.43 0.66 0.83 1.00 0.27
g__Methanocella 0.0000 0.0000 0.0032 0.0077 0.0000 >100 0.79 0.84 1.00 0.40 0.67 0.86 1.00 0.40
g__Streptacidiphilus 0.0000 0.0000 0.0022 0.0055 0.0000 >100 0.75 0.84 1.00 0.40 0.74 0.86 1.00 0.40
g__Methanosaeta 0.0000 0.0000 0.0027 0.0061 0.0000 >100 0.69 0.82 1.00 0.33 0.65 0.82 1.00 0.20
실시예 5. 세균 유래 소포 메타게놈 프로파일링을 통한 심근병증 진단모형
상기 실시예 3의 방법으로, 확장성 심근병증(dilated cardiomyopathy; DCMP) 환자 72명과 나이와 성별을 매칭한 정상인 163명의 혈액에서 소포를 분리한 후 메타게놈 시퀀싱을 수행하였다. 진단모형 개발은 먼저 t-test에서 두 군 사이의 p값이 0.05 이하이고, 두 군 사이에 2배 이상 차이가 나는 균주를 선정하고 난 후, logistic regression analysis 방법으로 진단적 성능 지표인 AUC(area under curve), 정확도, 민감도, 특이도를 산출하였다.
혈액 내 세균유래 소포를 문(phylum) 수준에서 분석한 결과, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, 및 Planctomycetes 문 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근병증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 7 및 도 7 참조).
　 Control DCMP t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
p__Verrucomicrobia 0.0147 0.0183 0.0618 0.0628 0.0000 4.20 0.80 0.81 0.97 0.46 0.70 0.82 0.98 0.40
p__Gemmatimonadetes 0.0004 0.0021 0.0019 0.0030 0.0004 4.44 0.71 0.71 0.97 0.13 0.74 0.73 0.98 0.10
p__Planctomycetes 0.0004 0.0017 0.0040 0.0110 0.0079 9.88 0.64 0.71 0.96 0.17 0.65 0.75 0.98 0.15
p__Acidobacteria 0.0009 0.0027 0.0148 0.0278 0.0001 15.87 0.78 0.76 0.96 0.33 0.84 0.85 0.98 0.50
혈액 내 세균유래 소포를 강(class) 수준에서 분석한 결과, Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, 및 Acidimicrobiia 강 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근병증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 8 및 도 8 참조).
　 Control DCMP t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
c__Fusobacteriia 0.0053 0.0085 0.0016 0.0031 0.0000 0.30 0.70 0.66 0.95 0.08 0.60 0.70 0.92 0.11
c__Deltaproteobacteria 0.0011 0.0023 0.0035 0.0074 0.0073 3.30 0.60 0.71 0.97 0.15 0.63 0.75 0.92 0.26
c__Verrucomicrobiae 0.0143 0.0181 0.0575 0.0637 0.0000 4.01 0.71 0.79 0.98 0.40 0.67 0.85 1.00 0.42
c__Acidimicrobiia 0.0003 0.0013 0.0019 0.0046 0.0042 6.87 0.60 0.72 0.98 0.17 0.62 0.76 0.98 0.16
c__Planctomycetia 0.0003 0.0015 0.0026 0.0067 0.0064 7.82 0.63 0.68 0.96 0.09 0.62 0.76 0.98 0.16
c__Acidobacteriia 0.0001 0.0005 0.0061 0.0129 0.0002 71.46 0.69 0.77 0.96 0.38 0.74 0.87 1.00 0.53
c__DA052 0.0000 0.0001 0.0029 0.0091 0.0085 251.08 0.63 0.74 0.99 0.23 0.63 0.83 1.00 0.37
혈액 내 세균유래 소포를 목(order) 수준에서 분석한 결과, Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513, Xanthomonadales, 및 Gemmatales 목 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근병증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 9 및 도 9 참조).
　 Control DCMP t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
c__Fusobacteriia 0.0053 0.0085 0.0016 0.0031 0.0000 0.30 0.70 0.66 0.95 0.08 0.60 0.70 0.92 0.11
c__Deltaproteobacteria 0.0011 0.0023 0.0035 0.0074 0.0073 3.30 0.60 0.71 0.97 0.15 0.63 0.75 0.92 0.26
c__Verrucomicrobiae 0.0143 0.0181 0.0575 0.0637 0.0000 4.01 0.71 0.79 0.98 0.40 0.67 0.85 1.00 0.42
c__Acidimicrobiia 0.0003 0.0013 0.0019 0.0046 0.0042 6.87 0.60 0.72 0.98 0.17 0.62 0.76 0.98 0.16
c__Planctomycetia 0.0003 0.0015 0.0026 0.0067 0.0064 7.82 0.63 0.68 0.96 0.09 0.62 0.76 0.98 0.16
c__Acidobacteriia 0.0001 0.0005 0.0061 0.0129 0.0002 71.46 0.69 0.77 0.96 0.38 0.74 0.87 1.00 0.53
c__DA052 0.0000 0.0001 0.0029 0.0091 0.0085 251.08 0.63 0.74 0.99 0.23 0.63 0.83 1.00 0.37
혈액 내 세균유래 소포를 과(family) 수준에서 분석한 결과, Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, 및 Staphylococcaceae 과 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근병증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 10 및 도 10 참조).
　 Control DCMP t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
f__Oxalobacteraceae 0.0291 0.0413 0.0079 0.0105 0.0000 0.27 0.75 0.70 0.91 0.18 0.67 0.63 0.85 0.17
f__Sphingomonadaceae 0.0244 0.0258 0.0089 0.0116 0.0000 0.37 0.71 0.76 1.00 0.18 0.72 0.65 0.90 0.13
f__Staphylococcaceae 0.0403 0.0549 0.0160 0.0134 0.0000 0.40 0.64 0.70 0.98 0.02 0.68 0.66 0.98 0.00
f__Moraxellaceae 0.0621 0.0657 0.0272 0.0282 0.0000 0.44 0.74 0.73 0.93 0.27 0.76 0.65 0.81 0.30
f__Pseudomonadaceae 0.0781 0.0481 0.0356 0.0339 0.0000 0.46 0.84 0.83 0.92 0.61 0.67 0.65 0.77 0.39
f__Clostridiaceae 0.0093 0.0121 0.0285 0.0212 0.0000 3.06 0.78 0.81 0.94 0.51 0.78 0.77 0.96 0.39
f__Turicibacteraceae 0.0009 0.0026 0.0030 0.0060 0.0052 3.28 0.68 0.70 0.96 0.10 0.66 0.69 1.00 0.04
f__Comamonadaceae 0.0066 0.0104 0.0221 0.0293 0.0000 3.34 0.76 0.75 0.94 0.31 0.68 0.73 0.90 0.39
f__Verrucomicrobiaceae 0.0143 0.0181 0.0575 0.0637 0.0000 4.01 0.74 0.80 0.97 0.41 0.69 0.80 0.96 0.48
f__Xanthomonadaceae 0.0019 0.0044 0.0080 0.0154 0.0017 4.13 0.67 0.73 0.97 0.16 0.54 0.70 0.98 0.13
f__Gemmataceae 0.0001 0.0007 0.0017 0.0045 0.0042 16.52 0.65 0.76 0.98 0.22 0.48 0.70 1.00 0.09
f__Koribacteraceae 0.0000 0.0003 0.0053 0.0122 0.0005 110.08 0.72 0.80 0.98 0.37 0.72 0.85 1.00 0.52
혈액 내 세균유래 소포를 속(genus) 수준에서 분석한 결과, Pseudomonas, Clostridium, Cupriavidus, Acinetobacter, Citrobacter, Sphingomonas, Candidatus Koribacter, Staphylococcus, Thermoanaerobacterium, Micrococcus, Akkermansia, Neisseria, Enhydrobacter, Actinomyces, Turicibacter, Phascolarctobacterium, Lactococcus, Delftia, 및 Stenotrophomonas 속 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심근병증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 11 및 도 11 참조).
　 Control DCMP t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
g__Cupriavidus 0.0077 0.0120 0.0006 0.0011 0.0000 0.07 0.75 0.65 0.63 0.70 0.75 0.72 0.78 0.50
g__Citrobacter 0.0181 0.0199 0.0035 0.0045 0.0000 0.19 0.74 0.67 0.76 0.50 0.76 0.72 0.80 0.44
g__Neisseria 0.0055 0.0109 0.0012 0.0037 0.0000 0.23 0.66 0.64 0.96 0.02 0.64 0.77 0.98 0.06
g__Micrococcus 0.0105 0.0165 0.0033 0.0052 0.0000 0.32 0.67 0.63 0.95 0.00 0.66 0.79 1.00 0.06
g__Sphingomonas 0.0189 0.0220 0.0062 0.0096 0.0000 0.33 0.73 0.68 0.88 0.29 0.73 0.73 0.87 0.25
g__Staphylococcus 0.0395 0.0545 0.0152 0.0129 0.0000 0.38 0.72 0.68 0.83 0.38 0.57 0.62 0.75 0.19
g__Enhydrobacter 0.0246 0.0524 0.0103 0.0142 0.0015 0.42 0.66 0.66 0.96 0.09 0.64 0.80 1.00 0.13
g__Pseudomonas 0.0733 0.0464 0.0313 0.0323 0.0000 0.43 0.82 0.78 0.86 0.63 0.79 0.75 0.76 0.69
g__Actinomyces 0.0039 0.0060 0.0017 0.0027 0.0002 0.44 0.66 0.64 0.96 0.02 0.56 0.80 1.00 0.13
g__Acinetobacter 0.0343 0.0391 0.0162 0.0208 0.0000 0.47 0.75 0.71 0.94 0.27 0.79 0.79 0.98 0.13
g__Turicibacter 0.0009 0.0026 0.0030 0.0060 0.0052 3.28 0.66 0.69 0.93 0.23 0.62 0.79 0.89 0.44
g__Phascolarctobacterium 0.0011 0.0022 0.0040 0.0064 0.0004 3.73 0.65 0.71 0.96 0.23 0.63 0.79 0.89 0.44
g__Akkermansia 0.0143 0.0181 0.0554 0.0645 0.0000 3.88 0.67 0.77 0.97 0.38 0.68 0.87 1.00 0.44
g__Clostridium 0.0015 0.0024 0.0090 0.0110 0.0000 6.12 0.76 0.79 0.94 0.50 0.66 0.86 0.95 0.56
g__Lactococcus 0.0020 0.0038 0.0191 0.0509 0.0060 9.45 0.64 0.72 0.96 0.25 0.72 0.82 0.91 0.50
g__Delftia 0.0004 0.0023 0.0077 0.0202 0.0034 18.23 0.62 0.70 0.99 0.14 0.48 0.80 1.00 0.13
g__Stenotrophomonas 0.0003 0.0008 0.0051 0.0136 0.0042 18.42 0.61 0.68 0.98 0.11 0.54 0.83 1.00 0.25
g__Candidatus Koribacter 0.0000 0.0002 0.0016 0.0050 0.0088 78.69 0.73 0.82 1.00 0.41 0.60 0.72 0.94 0.26
g__Thermoanaerobacterium 0.0000 0.0000 0.0025 0.0038 0.0000 >100 0.71 0.82 1.00 0.41 0.76 0.83 1.00 0.48
실시예 6. 세균 유래 소포 메타게놈 프로파일링을 통한 이형협심증 진단모형
상기 실시예 3의 방법으로, 이형협심증(variant angina) 환자 80명과 나이와 성별을 매칭한 정상인 80명의 혈액에서 소포를 분리한 후 메타게놈 시퀀싱을 수행하였다. 진단모형 개발은 먼저 t-test에서 두 군 사이의 p값이 0.05 이하이고, 두 군 사이에 2배 이상 차이가 나는 균주를 선정하고 난 후, logistic regression analysis 방법으로 진단적 성능 지표인 AUC(area under curve), 정확도, 민감도, 특이도를 산출하였다.
혈액 내 세균유래 소포를 문(phylum) 수준에서 분석한 결과, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, 및 Euryarchaeota 문 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 이형협심증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 12 및 도 12 참조).
　 Control variant angina t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
p__Verrucomicrobia 0.0190 0.0219 0.0506 0.0550 0.0000 2.66 0.73 0.65 0.78 0.53 0.56 0.56 0.76 0.35
p__Chloroflexi 0.0012 0.0049 0.0052 0.0115 0.0056 4.36 0.62 0.58 0.82 0.35 0.64 0.65 0.84 0.43
p__Gemmatimonadetes 0.0003 0.0011 0.0018 0.0034 0.0003 6.15 0.65 0.65 0.91 0.40 0.59 0.63 0.92 0.30
p__Euryarchaeota 0.0007 0.0017 0.0055 0.0148 0.0049 7.98 0.54 0.54 0.71 0.37 0.60 0.52 0.60 0.43
p__Planctomycetes 0.0004 0.0018 0.0047 0.0105 0.0005 13.28 0.68 0.63 0.87 0.39 0.69 0.71 0.92 0.48
p__Acidobacteria 0.0007 0.0020 0.0154 0.0284 0.0000 21.19 0.71 0.67 0.89 0.46 0.79 0.81 0.96 0.65
혈액 내 세균유래 소포를 강(class) 수준에서 분석한 결과, Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erysipelotrichi, Ktedonobacteria, 및 Deltaproteobacteria 강 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 이형협심증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 13 및 도 13 참조).
　 Control variant angina t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
c__[Fimbriimonadia] 0.0019 0.0054 0.0001 0.0002 0.0030 0.03 0.65 0.62 0.27 0.96 0.62 0.63 0.38 0.88
c__Erysipelotrichi 0.0109 0.0158 0.0044 0.0062 0.0011 0.41 0.63 0.58 0.45 0.71 0.80 0.73 0.71 0.75
c__Verrucomicrobiae 0.0188 0.0218 0.0480 0.0550 0.0000 2.55 0.68 0.63 0.80 0.46 0.53 0.56 0.71 0.42
c__Deltaproteobacteria 0.0012 0.0027 0.0036 0.0073 0.0077 2.99 0.59 0.57 0.77 0.38 0.65 0.56 0.75 0.38
c__Ktedonobacteria 0.0000 0.0002 0.0020 0.0064 0.0073 78.53 0.61 0.56 0.93 0.20 0.63 0.65 0.96 0.33
c__Acidobacteriia 0.0001 0.0004 0.0076 0.0160 0.0001 128.78 0.67 0.63 0.95 0.32 0.76 0.75 0.92 0.58
혈액 내 세균유래 소포를 목(order) 수준에서 분석한 결과, Pseudomonadales, Erysipelotrichales, Fimbriimonadales, Acidobacteriales, Verrucomicrobiales, Xanthomonadales, Myxococcales, Deinococcales, 및 Rhodospirillales 목 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 이형협심증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 14 및 도 14 참조).
　 Control variant angina t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
o__[Fimbriimonadales] 0.0019 0.0054 0.0001 0.0002 0.0030 0.03 0.69 0.66 0.53 0.81 0.53 0.52 0.30 0.68
o__Erysipelotrichales 0.0109 0.0158 0.0044 0.0062 0.0011 0.41 0.70 0.66 0.65 0.67 0.56 0.63 0.45 0.75
o__Pseudomonadales 0.1479 0.1176 0.0620 0.0514 0.0000 0.42 0.83 0.74 0.72 0.77 0.62 0.56 0.50 0.61
o__Verrucomicrobiales 0.0188 0.0218 0.0480 0.0550 0.0000 2.55 0.67 0.65 0.82 0.46 0.65 0.60 0.95 0.36
o__Rhodospirillales 0.0023 0.0053 0.0071 0.0142 0.0056 3.07 0.59 0.60 0.85 0.31 0.63 0.52 0.80 0.32
o__Deinococcales 0.0006 0.0016 0.0025 0.0061 0.0085 4.32 0.62 0.60 0.82 0.35 0.51 0.44 0.75 0.25
o__Xanthomonadales 0.0021 0.0048 0.0101 0.0208 0.0011 4.94 0.65 0.61 0.90 0.27 0.68 0.60 0.95 0.36
o__Myxococcales 0.0001 0.0003 0.0017 0.0037 0.0002 20.19 0.64 0.67 0.93 0.37 0.59 0.58 0.95 0.32
o__Acidobacteriales 0.0001 0.0004 0.0076 0.0160 0.0001 128.78 0.68 0.71 0.98 0.40 0.63 0.60 0.95 0.36
혈액 내 세균유래 소포를 과(family) 수준에서 분석한 결과, Koribacteraceae, Oxalobacteraceae, Comamonadaceae, Moraxellaceae, Pseudomonadaceae, Hyphomicrobiaceae, Erysipelotrichaceae, Deinococcaceae, Clostridiaceae, Verrucomicrobiaceae, Sinobacteraceae, Rhodospirillaceae, Methylobacteriaceae, Aerococcaceae, Fusobacteriaceae, Fimbriimonadaceae, Bacillaceae, 및 Planococcaceae 과 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 이형협심증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 15 및 도 15 참조).
　 Control variant angina t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
f__[Fimbriimonadaceae] 0.0019 0.0054 0.0001 0.0002 0.0030 0.03 0.62 0.59 0.32 0.86 0.67 0.67 0.50 0.83
f__Oxalobacteraceae 0.0291 0.0505 0.0081 0.0103 0.0005 0.28 0.73 0.66 0.57 0.75 0.63 0.58 0.38 0.79
f__Fusobacteriaceae 0.0032 0.0058 0.0010 0.0019 0.0019 0.32 0.62 0.55 0.45 0.66 0.60 0.58 0.46 0.71
f__Aerococcaceae 0.0052 0.0101 0.0018 0.0033 0.0054 0.35 0.63 0.62 0.41 0.82 0.55 0.58 0.42 0.75
f__Moraxellaceae 0.0657 0.0776 0.0245 0.0334 0.0000 0.37 0.72 0.70 0.59 0.80 0.81 0.71 0.58 0.83
f__Methylobacteriaceae 0.0048 0.0062 0.0020 0.0048 0.0014 0.41 0.66 0.62 0.43 0.80 0.71 0.69 0.58 0.79
f__Erysipelotrichaceae 0.0109 0.0158 0.0044 0.0062 0.0011 0.41 0.70 0.66 0.57 0.75 0.61 0.63 0.63 0.63
f__Bacillaceae 0.0075 0.0107 0.0032 0.0043 0.0014 0.43 0.61 0.60 0.45 0.75 0.64 0.54 0.54 0.54
f__Pseudomonadaceae 0.0822 0.0753 0.0374 0.0319 0.0000 0.46 0.70 0.70 0.61 0.79 0.74 0.67 0.58 0.75
f__Planococcaceae 0.0050 0.0074 0.0024 0.0035 0.0057 0.48 0.60 0.57 0.45 0.70 0.69 0.69 0.54 0.83
f__Clostridiaceae 0.0110 0.0163 0.0223 0.0230 0.0005 2.03 0.68 0.66 0.73 0.59 0.60 0.58 0.71 0.46
f__Verrucomicrobiaceae 0.0188 0.0218 0.0480 0.0550 0.0000 2.55 0.67 0.62 0.79 0.45 0.58 0.58 0.71 0.46
f__Comamonadaceae 0.0081 0.0109 0.0317 0.0529 0.0002 3.93 0.73 0.69 0.79 0.59 0.63 0.54 0.63 0.46
f__Deinococcaceae 0.0005 0.0014 0.0023 0.0060 0.0088 4.89 0.69 0.63 0.88 0.38 0.42 0.46 0.67 0.25
f__Rhodospirillaceae 0.0005 0.0017 0.0036 0.0077 0.0006 7.62 0.67 0.57 0.75 0.39 0.47 0.54 0.75 0.33
f__Hyphomicrobiaceae 0.0001 0.0005 0.0046 0.0122 0.0016 38.87 0.70 0.63 0.89 0.36 0.46 0.52 0.79 0.25
f__Sinobacteraceae 0.0001 0.0003 0.0033 0.0095 0.0033 58.87 0.67 0.62 0.84 0.39 0.57 0.60 0.88 0.33
f__Koribacteraceae 0.0001 0.0004 0.0067 0.0142 0.0001 118.33 0.75 0.67 0.91 0.43 0.53 0.60 0.92 0.29
혈액 내 세균유래 소포를 속(genus) 수준에서 분석한 결과, Citrobacter, Acinetobacter, Cupriavidus, Clostridium, Catenibacterium, Pseudomonas, Lactococcus, Stenotrophomonas, Akkermansia, Bacillus, Delftia, Agrobacterium, Deinococcus, Fusobacterium, 및 Adlercreutzia 속 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 이형협심증에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 16 및 도 16 참조).
　 Control variant angina t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
g__Citrobacter 0.0063 0.0080 0.0009 0.0018 0.0000 0.15 0.81 0.71 0.54 0.91 0.69 0.65 0.57 0.72
g__Acinetobacter 0.0362 0.0522 0.0138 0.0252 0.0008 0.38 0.77 0.73 0.67 0.80 0.74 0.73 0.70 0.76
g__Cupriavidus 0.0242 0.0492 0.0024 0.0040 0.0002 0.10 0.74 0.68 0.56 0.80 0.86 0.81 0.61 1.00
g__Clostridium 0.0011 0.0024 0.0066 0.0087 0.0000 6.11 0.73 0.73 0.95 0.51 0.60 0.65 0.87 0.44
g__Catenibacterium 0.0058 0.0122 0.0016 0.0039 0.0046 0.28 0.72 0.67 0.54 0.80 0.69 0.73 0.65 0.80
g__Pseudomonas 0.0727 0.0649 0.0313 0.0308 0.0000 0.43 0.71 0.71 0.68 0.75 0.79 0.75 0.65 0.84
g__Lactococcus 0.0026 0.0048 0.0303 0.0710 0.0009 11.64 0.69 0.62 0.82 0.40 0.46 0.54 0.83 0.28
g__Stenotrophomonas 0.0005 0.0021 0.0050 0.0136 0.0051 10.01 0.66 0.64 0.93 0.35 0.50 0.54 0.91 0.20
g__Akkermansia 0.0188 0.0219 0.0474 0.0548 0.0000 2.53 0.66 0.65 0.77 0.53 0.59 0.60 0.74 0.48
g__Bacillus 0.0037 0.0074 0.0011 0.0026 0.0038 0.29 0.65 0.62 0.47 0.76 0.58 0.63 0.43 0.80
g__Delftia 0.0007 0.0035 0.0082 0.0224 0.0039 12.30 0.64 0.59 0.82 0.35 0.46 0.46 0.74 0.20
g__Agrobacterium 0.0005 0.0014 0.0056 0.0131 0.0010 10.73 0.62 0.54 0.84 0.24 0.58 0.58 0.91 0.28
g__Deinococcus 0.0005 0.0014 0.0023 0.0060 0.0088 4.89 0.60 0.59 0.86 0.31 0.57 0.60 0.87 0.36
g__Fusobacterium 0.0032 0.0058 0.0010 0.0019 0.0017 0.31 0.59 0.53 0.35 0.71 0.60 0.58 0.43 0.72
g__Adlercreutzia 0.0011 0.0026 0.0063 0.0147 0.0026 5.62 0.58 0.52 0.67 0.36 0.55 0.52 0.70 0.36
실시예 7. 세균 유래 소포 메타게놈 프로파일링을 통한 심방세동 진단모형
상기 실시예 3의 방법으로, 심방세동(atrial fibrillation) 환자 34명과 나이와 성별을 매칭한 정상인 62명의 혈액에서 소포를 분리한 후 메타게놈 시퀀싱을 수행하였다. 진단모형 개발은 먼저 t-test에서 두 군 사이의 p값이 0.05 이하이고, 두 군 사이에 2배 이상 차이가 나는 균주를 선정하고 난 후, logistic regression analysis 방법으로 진단적 성능 지표인 AUC(area under curve), 정확도, 민감도, 특이도를 산출하였다.
혈액 내 세균유래 소포를 문(phylum) 수준에서 분석한 결과, Proteobacteria, TM7, Chloroflexi, Acidobacteria, 및 Cyanobacteria 문 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심방세동에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 17 및 도 17 참조).
　 Control Atrial fibrillation t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
p__Chloroflexi 0.0007 0.0017 0.0000 0.0002 0.0032 0.06 0.66 0.60 0.95 0.04 0.63 0.76 0.91 0.17
p__Acidobacteria 0.0008 0.0027 0.0001 0.0003 0.0346 0.07 0.66 0.60 0.90 0.12 0.59 0.72 0.83 0.33
p__TM7 0.0021 0.0043 0.0002 0.0008 0.0010 0.09 0.70 0.67 0.85 0.38 0.56 0.62 0.74 0.17
p__Cyanobacteria 0.0225 0.0398 0.0063 0.0067 0.0025 0.28 0.64 0.64 0.85 0.31 0.56 0.72 0.87 0.17
p__Proteobacteria 0.2833 0.1040 0.5866 0.2046 0.0000 2.07 0.86 0.88 0.95 0.77 0.85 0.97 1.00 0.83
혈액 내 세균유래 소포를 강(class) 수준에서 분석한 결과, Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3, 및 Chloroplast 강 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심방세동에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 18 및 도 18 참조).
　 Control Atrial fibrillation t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
c__TM7-3 0.0020 0.0043 0.0002 0.0008 0.0014 0.09 0.68 0.70 1.00 0.05 0.56 0.57 0.83 0.18
c__Erysipelotrichi 0.0048 0.0073 0.0004 0.0007 0.0000 0.09 0.78 0.72 0.80 0.52 0.55 0.48 0.67 0.18
c__Chloroplast 0.0215 0.0400 0.0059 0.0068 0.0037 0.27 0.65 0.67 0.93 0.10 0.44 0.52 0.83 0.00
c__Bacteroidia 0.0838 0.0466 0.0278 0.0225 0.0000 0.33 0.85 0.76 0.83 0.62 0.89 0.86 0.89 0.82
c__Clostridia 0.2298 0.1146 0.0946 0.0589 0.0000 0.41 0.86 0.84 0.91 0.67 0.88 0.79 0.89 0.64
c__Actinobacteria 0.1164 0.0741 0.0496 0.0426 0.0000 0.43 0.79 0.78 0.87 0.57 0.84 0.83 0.94 0.64
c__Flavobacteriia 0.0068 0.0159 0.0188 0.0125 0.0003 2.78 0.79 0.75 0.96 0.29 0.80 0.69 0.89 0.36
혈액 내 세균유래 소포를 목(order) 수준에서 분석한 결과, Pseudomonadales, Clostridiales, Bacteroidales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Bifidobacteriales, Pasteurellales, Flavobacteriales, Actinomycetales, Rhodobacterales, Coriobacteriales, Erysipelotrichales, 및 Streptophyta 목 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심방세동에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 19 및 도 19 참조).
　 Control Atrial fibrillation t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
o__Erysipelotrichales 0.0048 0.0073 0.0004 0.0007 0.0000 0.09 0.70 0.63 0.70 0.48 0.81 0.72 0.85 0.44
o__Bifidobacteriales 0.0136 0.0154 0.0018 0.0020 0.0000 0.13 0.83 0.73 0.77 0.65 0.72 0.66 0.75 0.44
o__Streptophyta 0.0214 0.0401 0.0059 0.0068 0.0038 0.28 0.64 0.67 0.91 0.22 0.51 0.59 0.70 0.33
o__Rhodobacterales 0.0081 0.0144 0.0026 0.0045 0.0071 0.32 0.73 0.69 0.89 0.30 0.53 0.59 0.65 0.44
o__Pasteurellales 0.0061 0.0087 0.0020 0.0037 0.0021 0.33 0.77 0.69 0.89 0.30 0.56 0.62 0.70 0.44
o__Bacteroidales 0.0838 0.0466 0.0278 0.0225 0.0000 0.33 0.89 0.78 0.82 0.70 0.84 0.79 0.85 0.67
o__Enterobacteriales 0.0902 0.0565 0.0326 0.0390 0.0000 0.36 0.86 0.78 0.80 0.74 0.83 0.72 0.65 0.89
o__Clostridiales 0.2294 0.1144 0.0946 0.0589 0.0000 0.41 0.89 0.81 0.86 0.70 0.81 0.76 0.80 0.67
o__Coriobacteriales 0.0070 0.0087 0.0031 0.0061 0.0154 0.45 0.71 0.61 0.91 0.04 0.50 0.59 0.80 0.11
o__Actinomycetales 0.1028 0.0748 0.0479 0.0429 0.0000 0.47 0.74 0.70 0.84 0.43 0.75 0.62 0.65 0.56
o__Flavobacteriales 0.0068 0.0159 0.0188 0.0125 0.0003 2.78 0.76 0.84 0.91 0.70 0.84 0.83 0.85 0.78
o__Xanthomonadales 0.0023 0.0043 0.0103 0.0071 0.0000 4.57 0.84 0.79 0.91 0.57 0.88 0.93 1.00 0.78
o__Pseudomonadales 0.0971 0.0862 0.4622 0.2398 0.0000 4.76 0.89 0.88 0.98 0.70 0.87 0.90 0.95 0.78
혈액 내 세균유래 소포를 과(family) 수준에서 분석한 결과, Lachnospiraceae, Bacillaceae, Streptococcaceae, Bacteroidaceae, Moraxellaceae, Ruminococcaceae, Weeksellaceae, Bifidobacteriaceae, Clostridiaceae, Desulfovibrionaceae, Veillonellaceae, Coriobacteriaceae, Flavobacteriaceae, Rikenellaceae, S24-7, Pasteurellaceae, Rhodobacteraceae, Pseudomonadaceae, Gordoniaceae, 및 Enterococcaceae 과 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심방세동에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 20 및 도 20 참조).
　 Control Atrial fibrillation t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
f__Desulfovibrionaceae 0.0011 0.0029 0.0000 0.0000 0.0287 0.00 0.78 0.82 0.98 0.50 0.94 0.93 1.00 0.80
f__S24-7 0.0086 0.0192 0.0001 0.0003 0.0008 0.01 0.70 0.69 0.93 0.18 0.72 0.62 0.89 0.10
f__Bacillaceae 0.0058 0.0072 0.0005 0.0011 0.0000 0.09 0.86 0.79 0.76 0.86 0.75 0.66 0.68 0.60
f__Rikenellaceae 0.0022 0.0059 0.0002 0.0005 0.0114 0.10 0.71 0.64 0.84 0.23 0.55 0.62 0.89 0.10
f__Bifidobacteriaceae 0.0136 0.0154 0.0018 0.0020 0.0000 0.13 0.80 0.76 0.80 0.68 0.73 0.62 0.74 0.40
f__Gordoniaceae 0.0006 0.0019 0.0001 0.0002 0.0357 0.13 0.54 0.69 1.00 0.05 0.37 0.55 0.84 0.00
f__Veillonellaceae 0.0119 0.0201 0.0020 0.0030 0.0003 0.17 0.77 0.70 0.84 0.41 0.80 0.59 0.79 0.20
f__Streptococcaceae 0.0395 0.0638 0.0077 0.0062 0.0002 0.19 0.85 0.82 0.93 0.59 0.81 0.83 0.89 0.70
f__Flavobacteriaceae 0.0009 0.0023 0.0002 0.0004 0.0194 0.22 0.72 0.70 0.91 0.27 0.58 0.55 0.79 0.10
f__Lachnospiraceae 0.0630 0.0694 0.0153 0.0074 0.0000 0.24 0.88 0.87 0.98 0.64 0.92 0.93 1.00 0.80
f__Ruminococcaceae 0.0790 0.0512 0.0247 0.0231 0.0000 0.31 0.83 0.78 0.80 0.73 0.87 0.76 0.89 0.50
f__Rhodobacteraceae 0.0081 0.0144 0.0025 0.0045 0.0070 0.32 0.67 0.63 0.91 0.05 0.59 0.69 1.00 0.10
f__Pasteurellaceae 0.0061 0.0087 0.0020 0.0037 0.0021 0.33 0.70 0.66 0.96 0.05 0.54 0.62 0.95 0.00
f__Clostridiaceae 0.0154 0.0209 0.0060 0.0117 0.0068 0.39 0.79 0.78 0.98 0.36 0.83 0.76 1.00 0.30
f__Bacteroidaceae 0.0445 0.0348 0.0193 0.0177 0.0000 0.43 0.85 0.82 0.84 0.77 0.85 0.76 0.84 0.60
f__Coriobacteriaceae 0.0070 0.0087 0.0031 0.0061 0.0154 0.45 0.76 0.69 0.76 0.55 0.78 0.66 0.68 0.60
f__Pseudomonadaceae 0.0377 0.0587 0.1024 0.0473 0.0000 2.72 0.58 0.73 0.96 0.27 0.38 0.60 0.89 0.00
f__[Weeksellaceae] 0.0058 0.0155 0.0186 0.0123 0.0001 3.19 0.81 0.72 0.84 0.45 0.78 0.76 0.84 0.60
f__Enterococcaceae 0.0076 0.0157 0.0331 0.0113 0.0000 4.34 0.52 0.70 1.00 0.09 0.38 0.62 0.95 0.00
f__Moraxellaceae 0.0594 0.0628 0.3596 0.1972 0.0000 6.05 0.84 0.85 0.89 0.77 0.81 0.76 0.79 0.70
혈액 내 세균유래 소포를 속(genus) 수준에서 분석한 결과, Acinetobacter, Stenotrophomonas, Chryseobacterium, Enterococcus, Pseudomonas, Delftia, Alcanivorax, Psychrobacter, Streptococcus, Ochrobactrum, Bifidobacterium, Coprococcus, Bacteroides, Faecalibacterium, Enhydrobacter, Agrobacterium, Citrobacter, Prevotella, Geobacillus, Clostridium, Bacillus, Haemophilus, Veillonella, Actinomyces, Paracoccus, Kocuria, Halomonas, Micrococcus, Ruminococcus, 및 Porphyromonas 속 세균에서 선택되는 하나 이상의 바이오마커로 진단모형을 개발하였을 때, 심방세동에 대한 진단적 성능이 유의하게 나타났다 (표 21 및 도 21 참조).
　 Control Atrial fibrillation t-test Training Set Test Set
Taxon Mean SD Mean SD p-value Ratio AUC Acurracy Sensitivity Specificity AUC Acurracy Sensitivity Specificity
g__Geobacillus 0.0030 0.0066 0.0000 0.0000 0.0132 0.00 0.73 0.66 0.79 0.42 0.71 0.69 0.86 0.25
g__Citrobacter 0.0048 0.0118 0.0003 0.0008 0.0034 0.06 0.75 0.69 0.81 0.46 0.45 0.48 0.62 0.13
g__Coprococcus 0.0067 0.0075 0.0008 0.0011 0.0000 0.12 0.78 0.64 0.67 0.58 0.80 0.69 0.71 0.63
g__Bifidobacterium 0.0130 0.0154 0.0016 0.0020 0.0000 0.13 0.84 0.76 0.87 0.50 0.66 0.55 0.71 0.33
g__Faecalibacterium 0.0239 0.0286 0.0040 0.0058 0.0000 0.17 0.76 0.75 0.89 0.40 0.80 0.62 0.94 0.17
g__Bacillus 0.0022 0.0033 0.0004 0.0011 0.0002 0.19 0.70 0.67 0.84 0.38 0.51 0.69 0.86 0.25
g__Streptococcus 0.0381 0.0638 0.0076 0.0062 0.0004 0.20 0.87 0.79 0.87 0.60 0.73 0.69 0.65 0.75
g__Clostridium 0.0043 0.0103 0.0009 0.0032 0.0173 0.20 0.71 0.67 0.77 0.50 0.40 0.55 0.71 0.13
g__Veillonella 0.0046 0.0067 0.0010 0.0021 0.0002 0.23 0.69 0.66 0.88 0.25 0.64 0.72 0.95 0.13
g__Paracoccus 0.0074 0.0144 0.0017 0.0043 0.0052 0.23 0.69 0.63 0.83 0.15 0.57 0.52 0.88 0.00
g__Porphyromonas 0.0017 0.0033 0.0004 0.0010 0.0061 0.25 0.64 0.67 0.98 0.13 0.49 0.69 0.95 0.00
g__Kocuria 0.0014 0.0022 0.0003 0.0005 0.0005 0.25 0.68 0.66 0.86 0.29 0.42 0.66 0.81 0.25
g__Micrococcus 0.0066 0.0113 0.0017 0.0016 0.0013 0.26 0.67 0.70 0.98 0.05 0.62 0.55 0.94 0.00
g__Halomonas 0.0026 0.0036 0.0007 0.0021 0.0018 0.26 0.67 0.67 0.98 0.13 0.57 0.69 0.95 0.00
g__Prevotella 0.0171 0.0240 0.0047 0.0059 0.0002 0.27 0.74 0.70 0.89 0.25 0.64 0.59 0.88 0.17
g__[Ruminococcus] 0.0087 0.0219 0.0028 0.0032 0.0420 0.32 0.65 0.72 0.98 0.10 0.52 0.55 0.94 0.00
g__Enhydrobacter 0.0164 0.0217 0.0054 0.0058 0.0003 0.33 0.76 0.66 0.78 0.35 0.47 0.41 0.71 0.00
g__Actinomyces 0.0019 0.0025 0.0006 0.0008 0.0004 0.33 0.69 0.67 0.86 0.33 0.62 0.66 0.81 0.25
g__Haemophilus 0.0045 0.0056 0.0018 0.0036 0.0062 0.40 0.70 0.61 0.88 0.13 0.51 0.69 0.90 0.13
g__Bacteroides 0.0445 0.0348 0.0193 0.0177 0.0000 0.43 0.78 0.72 0.87 0.35 0.68 0.59 0.88 0.17
g__Agrobacterium 0.0005 0.0016 0.0014 0.0018 0.0166 2.74 0.75 0.70 0.91 0.33 0.37 0.66 0.90 0.00
g__Pseudomonas 0.0356 0.0578 0.0980 0.0463 0.0000 2.75 0.91 0.88 0.94 0.75 0.70 0.72 0.88 0.50
g__Enterococcus 0.0067 0.0143 0.0302 0.0114 0.0000 4.49 0.92 0.85 0.94 0.65 1.00 0.76 1.00 0.42
g__Acinetobacter 0.0419 0.0569 0.3448 0.1938 0.0000 8.22 0.95 0.91 0.98 0.75 0.74 0.83 1.00 0.58
g__Alcanivorax 0.0002 0.0011 0.0019 0.0019 0.0000 9.44 0.89 0.81 0.98 0.50 0.74 0.79 0.95 0.38
g__Chryseobacterium 0.0017 0.0032 0.0181 0.0126 0.0000 10.84 0.93 0.90 0.96 0.75 0.73 0.83 1.00 0.58
g__Psychrobacter 0.0003 0.0009 0.0033 0.0025 0.0000 10.88 0.88 0.85 0.93 0.71 0.69 0.86 1.00 0.50
g__Stenotrophomonas 0.0002 0.0008 0.0049 0.0040 0.0000 20.54 0.94 0.90 0.95 0.79 0.70 0.83 0.90 0.63
g__Ochrobactrum 0.0001 0.0004 0.0017 0.0019 0.0000 23.19 0.87 0.82 0.95 0.58 0.73 0.90 1.00 0.63
g__Delftia 0.0003 0.0013 0.0135 0.0116 0.0000 42.36 0.91 0.91 0.98 0.75 0.76 0.83 0.94 0.67
상기 진술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
본 발명에 따른 인체 유래 샘플을 이용한 세균 유래 세포밖　소포의 메타게놈 분석을 통해 심장질환의 원인인자를 진단함으로써 심장질환의 위험군을 조기에 진단 및 예측하여 적절한 관리를 통해 발병 시기를 늦추거나 발병을 예방할 수 있으며, 발병 후에도 조기진단 할 수 있어 심장질환의 발병률을 낮추고 치료효과를 높일 수 있다. 또한, 심장질환으로 진단받은 환자에서 메타게놈 분석을 통해 원인인자에 대한 노출을 피함으로써 심장질환의 경과를 좋게 하거나, 재발을 막을 수 있다.

Claims (25)

  1. (a) 피검체 샘플에서 분리한 세포밖 소포로부터 DNA를 추출하는 단계;
    (b) 상기 추출한 DNA에 대하여 서열번호 1 및 서열번호 2의 프라이머 쌍을 이용하여 PCR을 수행하는 단계; 및
    (c) 상기 PCR 산물의 서열분석을 통하여 정상인 유래 샘플과 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 (c) 단계에서 Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, AD3, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, Planctomycetes, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, Proteobacteria, TM7, Chloroflexi, Acidobacteria, 및 Cyanobacteria로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포,
    Acidobacteriia, DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacteroidia, Phycisphaerae, MCG, Nitrospira, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, Acidobacteria-6, Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, Acidimicrobiia, Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erysipelotrichi, Ktedonobacteria, Deltaproteobacteria, Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3, 및 Chloroplast 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포,
    Lactobacillales, Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermogemmatisporales, Saprospirales, Acidimicrobiales, Pedosphaerales, Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, Vibrionales, Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513, Xanthomonadales, Gemmatales, Pseudomonadales, Erysipelotrichales, Fimbriimonadales, Acidobacteriales, Verrucomicrobiales, Xanthomonadales, Myxococcales, Deinococcales, Rhodospirillales, Pseudomonadales, Clostridiales, Bacteroidales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Bifidobacteriales, Pasteurellales, Flavobacteriales, Actinomycetales, Rhodobacterales, Coriobacteriales, Erysipelotrichales, 및 Streptophyta 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포,
    Koribacteraceae, Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceae, Acidobacteriaceae, Erysipelotrichaceae, Ktedonobacteraceae, Thermogemmatisporaceae, Moraxellaceae, Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizobiaceae, Chthoniobacteraceae, Sinobacteraceae, Conexibacteraceae, Oxalobacteraceae, Isosphaeraceae, Ellin515, Piscirickettsiaceae, Methylocystaceae, Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, Staphylococcaceae, Koribacteraceae, Oxalobacteraceae, Comamonadaceae, Moraxellaceae, Pseudomonadaceae, Hyphomicrobiaceae, Erysipelotrichaceae, Deinococcaceae, Clostridiaceae, Verrucomicrobiaceae, Sinobacteraceae, Rhodospirillaceae, Methylobacteriaceae, Aerococcaceae, Fusobacteriaceae, Fimbriimonadaceae, Bacillaceae, Planococcaceae, Lachnospiraceae, Bacillaceae, Streptococcaceae, Bacteroidaceae, Moraxellaceae, Ruminococcaceae, Weeksellaceae, Bifidobacteriaceae, Clostridiaceae, Desulfovibrionaceae, Veillonellaceae, Coriobacteriaceae, Flavobacteriaceae, Rikenellaceae, S24-7, Pasteurellaceae, Rhodobacteraceae, Pseudomonadaceae, Gordoniaceae, 및 Enterococcaceae 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포, 또는
    Delftia, Agrobacterium, Stenotrophomonas, Faecalibacterium, Candidatus Koribacter, Akkermansia, Streptococcus, Salinispora, Candidatus Solibacter, Citrobacter, Collinsella, Burkholderia, Coprococcus, Rhodoplanes, Acinetobacter, Prevotella, Propionibacterium, Lactococcus, Bifidobacterium, Methanobacterium, Micrococcus, Methanocella, Brevibacterium, Streptacidiphilus, Streptomyces, Ochrobactrum, Methanosaeta, Lysinibacillus, Cupriavidus, Pseudomonas, Clostridium, Cupriavidus, Acinetobacter, Citrobacter, Sphingomonas, Candidatus Koribacter, Staphylococcus, Thermoanaerobacterium, Micrococcus, Akkermansia, Neisseria, Enhydrobacter, Actinomyces, Turicibacter, Phascolarctobacterium, Lactococcus, Delftia, Stenotrophomonas, Citrobacter, Acinetobacter, Cupriavidus, Clostridium, Catenibacterium, Pseudomonas, Lactococcus, Stenotrophomonas, Akkermansia, Bacillus, Delftia, Agrobacterium, Deinococcus, Fusobacterium, Adlercreutzia, Acinetobacter, Stenotrophomonas, Chryseobacterium, Enterococcus, Pseudomonas, Delftia, Alcanivorax, Psychrobacter, Streptococcus, Ochrobactrum, Bifidobacterium, Coprococcus, Bacteroides, Faecalibacterium, Enhydrobacter, Agrobacterium, Citrobacter, Prevotella, Geobacillus, Clostridium, Bacillus, Haemophilus, Veillonella, Actinomyces, Paracoccus, Kocuria, Halomonas, Micrococcus, Ruminococcus, 및 Porphyromonas 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하는 것을 특징으로 하는, 심장질환 진단을 위한 정보제공방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 심장질환은 심근경색, 심근병증, 이형협심증, 또는 심방세동인 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, 및 AD3로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Acidobacteriia, DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacteroidia, Phycisphaerae, MCG, Nitrospira, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, 및 Acidobacteria-6로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Lactobacillales, Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermogemmatisporales, Saprospirales, Acidimicrobiales, Pedosphaerales, Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, 및 Vibrionales로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Koribacteraceae, Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceae, Acidobacteriaceae, Erysipelotrichaceae, Ktedonobacteraceae, Thermogemmatisporaceae, Moraxellaceae, Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizobiaceae, Chthoniobacteraceae, Sinobacteraceae, Conexibacteraceae, Oxalobacteraceae, Isosphaeraceae, Ellin515, Piscirickettsiaceae, 및 Methylocystaceae로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Delftia, Agrobacterium, Stenotrophomonas, Faecalibacterium, Candidatus Koribacter, Akkermansia, Streptococcus, Salinispora, Candidatus Solibacter, Citrobacter, Collinsella, Burkholderia, Coprococcus, Rhodoplanes, Acinetobacter, Prevotella, Propionibacterium, Lactococcus, Bifidobacterium, Methanobacterium, Micrococcus, Methanocella, Brevibacterium, Streptacidiphilus, Streptomyces, Ochrobactrum, Methanosaeta, Lysinibacillus, 및 Cupriavidus로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근경색을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, 및 Planctomycetes로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, 및 Acidimicrobiia로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  10. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513, Xanthomonadales, 및 Gemmatales로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  11. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, 및 Staphylococcaceae로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  12. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Pseudomonas, Clostridium, Cupriavidus, Acinetobacter, Citrobacter, Sphingomonas, Candidatus Koribacter, Staphylococcus, Thermoanaerobacterium, Micrococcus, Akkermansia, Neisseria, Enhydrobacter, Actinomyces, Turicibacter, Phascolarctobacterium, Lactococcus, Delftia, 및 Stenotrophomonas로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심근병증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  13. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, 및 Euryarchaeota로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  14. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erysipelotrichi, Ktedonobacteria, 및 Deltaproteobacteria로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  15. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Pseudomonadales, Erysipelotrichales, Fimbriimonadales, Acidobacteriales, Verrucomicrobiales, Xanthomonadales, Myxococcales, Deinococcales, 및 Rhodospirillales로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  16. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Koribacteraceae, Oxalobacteraceae, Comamonadaceae, Moraxellaceae, Pseudomonadaceae, Hyphomicrobiaceae, Erysipelotrichaceae, Deinococcaceae, Clostridiaceae, Verrucomicrobiaceae, Sinobacteraceae, Rhodospirillaceae, Methylobacteriaceae, Aerococcaceae, Fusobacteriaceae, Fimbriimonadaceae, Bacillaceae, 및 Planococcaceae로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  17. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Citrobacter, Acinetobacter, Cupriavidus, Clostridium, Catenibacterium, Pseudomonas, Lactococcus, Stenotrophomonas, Akkermansia, Bacillus, Delftia, Agrobacterium, Deinococcus, Fusobacterium, 및 Adlercreutzia로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 이형협심증을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  18. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Proteobacteria, TM7, Chloroflexi, Acidobacteria, 및 Cyanobacteria로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  19. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3, 및 Chloroplast로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  20. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Pseudomonadales, Clostridiales, Bacteroidales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Bifidobacteriales, Pasteurellales, Flavobacteriales, Actinomycetales, Rhodobacterales, Coriobacteriales, Erysipelotrichales, 및 Streptophyta로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  21. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Lachnospiraceae, Bacillaceae, Streptococcaceae, Bacteroidaceae, Moraxellaceae, Ruminococcaceae, Weeksellaceae, Bifidobacteriaceae, Clostridiaceae, Desulfovibrionaceae, Veillonellaceae, Coriobacteriaceae, Flavobacteriaceae, Rikenellaceae, S24-7, Pasteurellaceae, Rhodobacteraceae, Pseudomonadaceae, Gordoniaceae, 및 Enterococcaceae로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  22. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 Acinetobacter, Stenotrophomonas, Chryseobacterium, Enterococcus, Pseudomonas, Delftia, Alcanivorax, Psychrobacter, Streptococcus, Ochrobactrum, Bifidobacterium, Coprococcus, Bacteroides, Faecalibacterium, Enhydrobacter, Agrobacterium, Citrobacter, Prevotella, Geobacillus, Clostridium, Bacillus, Haemophilus, Veillonella, Actinomyces, Paracoccus, Kocuria, Halomonas, Micrococcus, Ruminococcus, 및 Porphyromonas로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하여 심방세동을 진단하는 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  23. 제1항에 있어서,
    상기 피검체 샘플은 혈액인 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 혈액은 전혈, 혈청, 혈장, 또는 혈액 단핵구인 것을 특징으로 하는, 정보제공방법.
  25. (a) 피검체 샘플에서 분리한 세포밖 소포로부터 DNA를 추출하는 단계;
    (b) 상기 추출한 DNA에 대하여 서열번호 1 및 서열번호 2의 프라이머 쌍을 이용하여 PCR을 수행하는 단계; 및
    (c) 상기 PCR 산물의 서열분석을 통하여 정상인 유래 샘플과 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 (c) 단계에서 Acidobacteria, Firmicutes, Crenarchaeota, Planctomycetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, WS3, Nitrospirae, WPS-2, AD3, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, Planctomycetes, Verrucomicrobia, Acidobacteria, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, Euryarchaeota, Proteobacteria, TM7, Chloroflexi, Acidobacteria, 및 Cyanobacteria로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 문(phylum) 세균 유래 세포밖 소포,
    Acidobacteriia, DA052, Methanomicrobia, Thaumarchaeota, Clostridia, Coriobacteriia, Betaproteobacteria, Ktedonobacteria, Planctomycetia, Solibacteres, Erysipelotrichi, Verrucomicrobiae, TM7-3, Bacteroidia, Phycisphaerae, MCG, Nitrospira, Pedosphaerae, Thermoleophilia, Saprospirae, PRR-12, Spartobacteria, Acidimicrobiia, TM1, Deltaproteobacteria, Anaerolineae, Thermoplasmata, Chthonomonadetes, Acidobacteria-6, Verrucomicrobiae, Fusobacteriia, Acidobacteriia, Planctomycetia, DA052, Deltaproteobacteria, Acidimicrobiia, Verrucomicrobiae, Acidobacteriia, Fimbriimonadia, Erysipelotrichi, Ktedonobacteria, Deltaproteobacteria, Clostridia, Bacteroidia, Actinobacteria, Flavobacteriia, Erysipelotrichi, TM7-3, 및 Chloroplast 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 강(class) 세균 유래 세포밖 소포,
    Lactobacillales, Acidobacteriales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Clostridiales, Coriobacteriales, Ellin6513, Burkholderiales, Erysipelotrichales, Solibacterales, Verrucomicrobiales, Rhodospirillales, Gemmatales, Thermogemmatisporales, Saprospirales, Acidimicrobiales, Pedosphaerales, Bifidobacteriales, Chthoniobacterales, Solirubrobacterales, Syntrophobacterales, Bacteroidales, Nitrospirales, Ktedonobacterales, WD2101, iii1-15, Ellin329, Thiotrichales, Myxococcales, Stramenopiles, Vibrionales, Pseudomonadales, Bacillales, Acidobacteriales, Sphingomonadales, Verrucomicrobiales, Turicibacterales, Acidimicrobiales, Ellin6513, Xanthomonadales, Gemmatales, Pseudomonadales, Erysipelotrichales, Fimbriimonadales, Acidobacteriales, Verrucomicrobiales, Xanthomonadales, Myxococcales, Deinococcales, Rhodospirillales, Pseudomonadales, Clostridiales, Bacteroidales, Enterobacteriales, Xanthomonadales, Bifidobacteriales, Pasteurellales, Flavobacteriales, Actinomycetales, Rhodobacterales, Coriobacteriales, Erysipelotrichales, 및 Streptophyta 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 목(order) 세균 유래 세포밖 소포,
    Koribacteraceae, Comamonadaceae, Enterobacteriaceae, Streptococcaceae, Coriobacteriaceae, Lachnospiraceae, Prevotellaceae, Ruminococcaceae, Xanthomonadaceae, Propionibacteriaceae, Hyphomicrobiaceae, Verrucomicrobiaceae, Solibacteraceae, Acidobacteriaceae, Erysipelotrichaceae, Ktedonobacteraceae, Thermogemmatisporaceae, Moraxellaceae, Veillonellaceae, Burkholderiaceae, Rhodospirillaceae, Bifidobacteriaceae, Gemmataceae, Streptomycetaceae, Chitinophagaceae, Brucellaceae, Rhizobiaceae, Chthoniobacteraceae, Sinobacteraceae, Conexibacteraceae, Oxalobacteraceae, Isosphaeraceae, Ellin515, Piscirickettsiaceae, Methylocystaceae, Pseudomonadaceae, Clostridiaceae, Comamonadaceae, Oxalobacteraceae, Moraxellaceae, Verrucomicrobiaceae, Koribacteraceae, Sphingomonadaceae, Turicibacteraceae, Xanthomonadaceae, Gemmataceae, Staphylococcaceae, Koribacteraceae, Oxalobacteraceae, Comamonadaceae, Moraxellaceae, Pseudomonadaceae, Hyphomicrobiaceae, Erysipelotrichaceae, Deinococcaceae, Clostridiaceae, Verrucomicrobiaceae, Sinobacteraceae, Rhodospirillaceae, Methylobacteriaceae, Aerococcaceae, Fusobacteriaceae, Fimbriimonadaceae, Bacillaceae, Planococcaceae, Lachnospiraceae, Bacillaceae, Streptococcaceae, Bacteroidaceae, Moraxellaceae, Ruminococcaceae, Weeksellaceae, Bifidobacteriaceae, Clostridiaceae, Desulfovibrionaceae, Veillonellaceae, Coriobacteriaceae, Flavobacteriaceae, Rikenellaceae, S24-7, Pasteurellaceae, Rhodobacteraceae, Pseudomonadaceae, Gordoniaceae, 및 Enterococcaceae 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 과(family) 세균 유래 세포밖 소포, 또는
    Delftia, Agrobacterium, Stenotrophomonas, Faecalibacterium, Candidatus Koribacter, Akkermansia, Streptococcus, Salinispora, Candidatus Solibacter, Citrobacter, Collinsella, Burkholderia, Coprococcus, Rhodoplanes, Acinetobacter, Prevotella, Propionibacterium, Lactococcus, Bifidobacterium, Methanobacterium, Micrococcus, Methanocella, Brevibacterium, Streptacidiphilus, Streptomyces, Ochrobactrum, Methanosaeta, Lysinibacillus, Cupriavidus, Pseudomonas, Clostridium, Cupriavidus, Acinetobacter, Citrobacter, Sphingomonas, Candidatus Koribacter, Staphylococcus, Thermoanaerobacterium, Micrococcus, Akkermansia, Neisseria, Enhydrobacter, Actinomyces, Turicibacter, Phascolarctobacterium, Lactococcus, Delftia, Stenotrophomonas, Citrobacter, Acinetobacter, Cupriavidus, Clostridium, Catenibacterium, Pseudomonas, Lactococcus, Stenotrophomonas, Akkermansia, Bacillus, Delftia, Agrobacterium, Deinococcus, Fusobacterium, Adlercreutzia, Acinetobacter, Stenotrophomonas, Chryseobacterium, Enterococcus, Pseudomonas, Delftia, Alcanivorax, Psychrobacter, Streptococcus, Ochrobactrum, Bifidobacterium, Coprococcus, Bacteroides, Faecalibacterium, Enhydrobacter, Agrobacterium, Citrobacter, Prevotella, Geobacillus, Clostridium, Bacillus, Haemophilus, Veillonella, Actinomyces, Paracoccus, Kocuria, Halomonas, Micrococcus, Ruminococcus, 및 Porphyromonas 로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 속(genus) 세균 유래 세포밖 소포의 함량 증감을 비교하는 것을 특징으로 하는, 심장질환 진단방법.
PCT/KR2017/014815 2016-12-16 2017-12-15 세균 메타게놈 분석을 통한 심장질환 진단방법 Ceased WO2018111028A1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/469,193 US20200071748A1 (en) 2016-12-16 2017-12-15 Method of diagnosing heart disease through bacterial metagenome analysis
CN201780077972.2A CN110392741B (zh) 2016-12-16 2017-12-15 通过细菌宏基因组分析来诊断心脏病的方法
EP17880997.6A EP3567118B1 (en) 2016-12-16 2017-12-15 Method for diagnosing cardiac disease through bacterial metagenome analysis
JP2019531913A JP6830693B2 (ja) 2016-12-16 2017-12-15 細菌メタゲノム解析による心臓疾患診断方法

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20160172414 2016-12-16
KR10-2016-0172414 2016-12-16
KR1020170172461A KR101940423B1 (ko) 2016-12-16 2017-12-14 세균 메타게놈 분석을 통한 심장질환 진단방법
KR10-2017-0172461 2017-12-14

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018111028A1 true WO2018111028A1 (ko) 2018-06-21

Family

ID=62559567

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2017/014815 Ceased WO2018111028A1 (ko) 2016-12-16 2017-12-15 세균 메타게놈 분석을 통한 심장질환 진단방법

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2018111028A1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112654722A (zh) * 2018-12-10 2021-04-13 Md保健株式会社 来源于鞘氨醇单胞菌属细菌的纳米囊泡及其用途
EP3760742A4 (en) * 2018-02-28 2021-12-01 MD Healthcare Inc. NANOVESICLES FROM MICROCOCCUS BACTERIA AND THEIR USE
JP2022516988A (ja) * 2019-01-09 2022-03-03 エムディー ヘルスケア インコーポレイテッド デイノコッカス属細菌由来ナノ小胞及びその用途
CN117106669A (zh) * 2023-09-28 2023-11-24 浙江中医药大学 具有改善酒精性心肌病的微嗜酸寡养单胞菌及其应用

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012050513A1 (en) * 2010-10-11 2012-04-19 Baeckhed Fredrik Method for identifying a risk of cardiovascular disease by analysing oral microbiota
US20140086954A1 (en) * 2011-03-31 2014-03-27 Chu De Toulouse Use of blood or tissue bacteriome for prediction, diagnosis and prevention of metabolic diseases and their cardiovascular complications
US20150232934A1 (en) * 2009-09-01 2015-08-20 Aeon Medix Inc. Extracellular vesicles derived from gram-positive bacteria, and use thereof
KR20160073157A (ko) * 2014-12-16 2016-06-24 이화여자대학교 산학협력단 세균 유래의 나노소포체를 이용한 세균성 감염질환 원인균 동정방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150232934A1 (en) * 2009-09-01 2015-08-20 Aeon Medix Inc. Extracellular vesicles derived from gram-positive bacteria, and use thereof
WO2012050513A1 (en) * 2010-10-11 2012-04-19 Baeckhed Fredrik Method for identifying a risk of cardiovascular disease by analysing oral microbiota
US20140086954A1 (en) * 2011-03-31 2014-03-27 Chu De Toulouse Use of blood or tissue bacteriome for prediction, diagnosis and prevention of metabolic diseases and their cardiovascular complications
KR20160073157A (ko) * 2014-12-16 2016-06-24 이화여자대학교 산학협력단 세균 유래의 나노소포체를 이용한 세균성 감염질환 원인균 동정방법

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3567118A4 *
YUANA, Y. ET AL.: "Extracellular Vesicles in Physiological and Pathological Conditions", BLOOD REVIEWS, vol. 27, no. 1, 1 January 2013 (2013-01-01), pages 31 - 39, XP055495785, Retrieved from the Internet <URL:https://doi.org/10.1016/j.blre.2012.12.002> *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3760742A4 (en) * 2018-02-28 2021-12-01 MD Healthcare Inc. NANOVESICLES FROM MICROCOCCUS BACTERIA AND THEIR USE
CN112654722A (zh) * 2018-12-10 2021-04-13 Md保健株式会社 来源于鞘氨醇单胞菌属细菌的纳米囊泡及其用途
JP2022106991A (ja) * 2018-12-10 2022-07-20 エムディー ヘルスケア インコーポレイテッド スフィンゴモナス属細菌由来のナノ小胞及びその用途
EP3896174A4 (en) * 2018-12-10 2022-08-17 MD Healthcare Inc. NANOVESICLES OF THE SPHINGOMONAS GENUS DERIVED FROM BACTERIA AND USES THEREOF
US11529377B2 (en) 2018-12-10 2022-12-20 Md Healthcare Inc. Nano-vesicles derived from genus Sphingomonas bacteria and use thereof
AU2019399286B2 (en) * 2018-12-10 2023-06-08 Md Healthcare Inc. Nanovesicles derived from bacteria of genus sphingomonas and uses of same
JP7378847B2 (ja) 2018-12-10 2023-11-14 エムディー ヘルスケア インコーポレイテッド スフィンゴモナス属細菌由来のナノ小胞及びその用途
US11944652B2 (en) 2018-12-10 2024-04-02 Md Healthcare Inc. Nano-vesicles derived from genus Sphingomonas bacteria and use thereof
JP2022516988A (ja) * 2019-01-09 2022-03-03 エムディー ヘルスケア インコーポレイテッド デイノコッカス属細菌由来ナノ小胞及びその用途
JP7291424B2 (ja) 2019-01-09 2023-06-15 エムディー ヘルスケア インコーポレイテッド デイノコッカス属細菌由来ナノ小胞及びその用途
CN117106669A (zh) * 2023-09-28 2023-11-24 浙江中医药大学 具有改善酒精性心肌病的微嗜酸寡养单胞菌及其应用

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018124606A1 (ko) 미생물 메타게놈 분석을 통한 유방암 진단방법
WO2018124617A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 폐암 진단 방법
WO2018111040A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 위암 진단방법
Fan et al. B. adolescentis ameliorates chronic colitis by regulating Treg/Th2 response and gut microbiota remodeling
Zhang et al. Palmatine ameliorated murine colitis by suppressing tryptophan metabolism and regulating gut microbiota
WO2018111028A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 심장질환 진단방법
WO2019074216A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 알츠하이머치매 진단방법
KR101940445B1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 당뇨병 진단 방법
WO2019160284A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 뇌졸중 진단방법
WO2018155950A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 당뇨병 진단 방법
KR101940423B1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 심장질환 진단방법
Zhu et al. Prediction of gut microbial community structure and function in polycystic ovary syndrome with high low-density lipoprotein cholesterol
KR102019646B1 (ko) 미생물 메타게놈 분석을 통한 아토피피부염 진단방법
WO2018155960A1 (ko) 미생물 메타게놈 분석을 통한 난소암 진단방법
Zheng et al. The microbiome in autoimmune liver diseases: Metagenomic and metabolomic changes
WO2019146966A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 담관암 진단방법
WO2019147080A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 우울증 진단방법
WO2018155967A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 만성폐쇄성기도질환 진단 방법
WO2020004874A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 염증성장염 진단 방법
WO2021020920A2 (ko) 비알코올성 지방간 질환의 예측 또는 진단용 키트, 및 진단방법
WO2015108246A1 (ko) 루테리알 및 그 분리·배양 방법
WO2018124735A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 대장종양 진단 방법
WO2018225945A1 (ko) 미생물 메타게놈 분석을 통한 아토피피부염 진단방법
WO2018124619A1 (ko) 미생물 메타게놈 분석을 통한 방광암 진단방법
WO2021006523A1 (ko) 세균 메타게놈 분석을 통한 뇌종양 진단방법

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: 17880997

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019531913

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017880997

Country of ref document: EP

Effective date: 20190716