초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
• 정상군과 아토피피부염 환자의 분변에서 분리한 microbial DNA와 숙주 colonocyte에서 분리한 mRNA를 이용하여 장내 미생물 군집과 특이 발현 유전자를 분석함.
• Metagenome shotgun 분석을 통한 아토피피부염 환자의 장내 미생물에 대한 기능성 유전자를 관찰하고, 특이 발현 유전자 등에 대한 SNP 분석을 통하여 유전자 바이오마커를 선별함.
• 인체 유전자와 미생물 기능성 유전자 사이의 상호작용 규명을 통하여 아토피피부염의 새로운 예측모델을 개발하여 미래 개인

□ 연구의 목적 및 내용
• 정상군과 아토피피부염 환자의 분변에서 분리한 microbial DNA와 숙주 colonocyte에서 분리한 mRNA를 이용하여 장내 미생물 군집과 특이 발현 유전자를 분석함.
• Metagenome shotgun 분석을 통한 아토피피부염 환자의 장내 미생물에 대한 기능성 유전자를 관찰하고, 특이 발현 유전자 등에 대한 SNP 분석을 통하여 유전자 바이오마커를 선별함.
• 인체 유전자와 미생물 기능성 유전자 사이의 상호작용 규명을 통하여 아토피피부염의 새로운 예측모델을 개발하여 미래 개인 맞춤형 진단기술을 제시함.

□ 연구결과
< 1차년도 >
• 아토피피부염군 20명, 정상군 20명을 포함하여 총 40명 아이의 생후 6개월 분변에서 human RNA를 분리하여 expression microarray를 시행하여 9개 유전자 발현 증가 및 4개 유전자 발현 감소를 확인함.
• 후보 유전자 중 PTGR2의 경우, arachidonic acid pathway 중에서 PGE2 변환에 관여하는 유전자로서 염증과의 관련성이 보고된 유전자임.
• 아토피피부염군과 정상군을 포함한 총 126명의 생후 6개월 영아 분변을 이용하여 장내 미생물군집을 분석한 결과, 장내 Streptococcus mitis가 지속성 아토피피부염과 연관성이 있는 것으로 확인됨.

< 2차년도 >
• 정상군 460명, 중증 아토피피부염 환자군 425명을 대상으로 1차년도에서 유의성을 보인 PTGR2를 포함한 후보 유전자들의 SNP들에 대한 genotyping을 실시함.
• 아토피피부염의 SCORAD 수치와의 연관성 분석에서 TMEM232 rs13361382 (P = 0.003) 및 PTGR2 rs9646165 (P = 0.01) 등을 포함한 유의성 있는 후보 마커를 발굴함.
• 정상군 20명과 아토피피부염군 20명의 6개월 분변에서 metagenome shotgun을 통해 장내 미생물 군집의 기능성 유전자를 분석함.
• Mucin-degrading bacteria (Akkermansia muciniphila 등)이 인체의 immune cell 기능을 조절함으로써 아토피피부염 발생에 영향을 주는 것으로 분석됨.

< 3차년도 >
• 출생코호트 2,475명을 대상으로 아토피피부염을 예측할 수 있는 SNP 패널을 제작하여 유전형을 분석하여 검증한 결과, IL13 rs20541 (P = 0.008) 등이 아토피피부염 발생과 진행(예후)을 예측을 위한 후보 바이오마커로 확인됨.
• 숙주 유전자 및 미생물 기능성 유전자와의 상호작용 분석 결과, 혼합수유에서 Antigen processing and presentation (P = 0.006) 및 NOD like receptor signaling pathway (P = 0.007) 등 관련 유전자들이 연관성이 있는 것으로 확인됨.
• 숙주 유전자, 미생물 군집 및 미생물의 기능성 유전자를 통합분석하여 아토피피부염의 진단 및 예후 예측이 가능한 모델을 개발한 결과, LASSO 모형의 경우 숙주의 전사체 29.2%, 미생물의 metagenome shotgun 15.6% 및 장내 미생물 7.2% 정도의 자료로 설명 가능한 것으로 분석됨.

□ 연구결과의 활용계획
• 아토피피부염의 진단 및 예후 예측을 위하여 수치화된 모델을 개발하였으며, 이를 보완 및 활용하여 객관적인 검사법으로 활용 가능함.
• 통합분석을 통해 발굴된 새로운 타겟 유전자 마커에 대한 추가 검증을 통해, 새로운 유전자치료의 타겟을 개발할 가능성이 있음.
• 아토피피부염 질환에서 마이크로바이옴의 역할을 이해할 수 있으며, 이를 활용하여 마이크로바이옴을 modulation하는 기술 개발이 가능함.

(출처 : 연구결과 요약문 4p)

Abstract ▼

□ Purpose& contents
• To analyze the intestinal specific gene and microbiome community by using host mRNA and microbial DNA of stool between normal control and atpic dermatitis
• To select atopic dermatitis-associated genetic biomarker by analyzing SNPs in host genes and microbial functional g

□ Purpose& contents
• To analyze the intestinal specific gene and microbiome community by using host mRNA and microbial DNA of stool between normal control and atpic dermatitis
• To select atopic dermatitis-associated genetic biomarker by analyzing SNPs in host genes and microbial functional genes
• To develop the new functional genomic biomarker of atopic dermaitits by investigation of the interaction between host genes and microbial functional genes, then to develop personalized diagnostic technology

□ Result
< 1st year >
• Gene expression microarray by using fecal RNA from a total of 40 subjects identified 9 up-regulated and 4 down-regulated genes
• PTGR2, a gene related to PGE2 change in arachidonic acid pathway, was discovered as a potential gene.
• Gut microbiome analysis of a total of 126 subjects was performed, and Streptococcus mitis appeared to be associated with AD persistence.

< 2nd year >
• Genotyping of candidate SNPs using normal control 460 subjects and AD 425 subjects was performed.
• AD SCORAD was associated with TMEM232 rs13361382 (P = 0.003) and PTGR2 rs9646165 (P = 0.01).
• Metagenome shotgun of normal 20 subjects and AD 20 subjects was performed.
• Mucin-degrading bacteria (Akkermansia muciniphila etc.) was identified as an important pathway to affect AD.

< 3rd year >
• Verification in 2500 birth cohort subjects by using SNP panel to predict AD revealed IL13 rs20541 (P = 0.008) as a candidate biomarker to predict AD.
• Interaction analysis from microbiome and metagenome showed affecting genes in Antigen processing and presentation (P = 0.006) and NOD like receptor signaling pathway (P = 0.007)in mixed feeding.
• Integrated analysis from host genes, microbiome and metagenome predicted 29.2% host transcriptome, 15.6% metagenome, and 7.2% microbiome as available data under LASSO model to explain AD.

□ Expected Contribution
• Developed prediction model to digitize for early diagnosis and prediction of AD will be useful in generalized tests.
• Novel candidate markers followed by the further validation can be used to development of new therapeutic target.
• Comprehensive understanding of microbiome’s role in AD and its application will possible to develop a modulation technology of microbiome.

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 7
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 9
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 32
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 33
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 33
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 35
• 8. 참고문헌 ... 35
• 9. 연구성과 ... 37
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 44
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 44
• 12. 기타사항 ... 45
• [별첨1] 대 표 연 구 성 과 ... 46
• [별첨2] 세부 목표 관련 증빙 ... 53
• 끝페이지 ... 62