초록 ▼

최근 내성 균주의 급격한 증가로 항생제 내성(antimicrobial resistance, AMR)이 공중보건의 큰 위협이 되고 있다. 질병관리청 약제내성과는 2017년부터 원헬스(One Health) 개념의 연구 전략을 도입하고 사람-동물-식품-환경 분야를 연계하는 항생제 내성균 연구 과제를 수행하고 있으며, 이를 통해 다분야 유래 내성균 및 관련 내성 정보들을 수집하고 있다. 본 연구과제는 1) 내성 유전체 정보의 체계적인 관리를 위하여 QC 기준을 마련하고 2) 다분야 유래 내성균의 내성 유전체 통합 분석 방안을 제시해 3)

최근 내성 균주의 급격한 증가로 항생제 내성(antimicrobial resistance, AMR)이 공중보건의 큰 위협이 되고 있다. 질병관리청 약제내성과는 2017년부터 원헬스(One Health) 개념의 연구 전략을 도입하고 사람-동물-식품-환경 분야를 연계하는 항생제 내성균 연구 과제를 수행하고 있으며, 이를 통해 다분야 유래 내성균 및 관련 내성 정보들을 수집하고 있다. 본 연구과제는 1) 내성 유전체 정보의 체계적인 관리를 위하여 QC 기준을 마련하고 2) 다분야 유래 내성균의 내성 유전체 통합 분석 방안을 제시해 3) 3종의 지표 유전자 전파 모델을 국내에서 생산된 데이터를 대상으로 분석하고 4) 다른 국가에서 확인되는 내성 유전자 전파 패턴과 비교해보는 것을 목표로 수행되었다.

본 연구에서는 미국 국립생물공학정보센터(NCBI: National Center for Biotechnology Information)에 등록된 국내 illumina HiSeq 데이터를 대상으로 genome completeness를 계산하고 16S rRNA 유전자 유무를 파악하여 QC 검증 기준을 마련했으며, 다분야 유래 내성균의 내성 유전체 통합 분석 파이프라인을 다음과 같이 구축하였다: 1) 전장유전체 비교를 통한 clonal isolate 파악, 2) 항생제 내성 유전자(antibiotics resistance gene, ARG)와 MGE (mobile genetic element) annotation 및 이동성 항생제 내성 유전자(mobile ARG, mARG) 파악, 3) ARG 계통수 분석(진화 분석), 4) contig의 genomic context 비교를 위한 synteny 분석, 5) 플라스미드 예측 및 typing, 6) 박테리오파지 서열 내 ARG, MGE 파악 (transductomics). 구축한 파이프라인을 토대로 다제내성균 병원체 자원전문은행에서 분양 받은 166 균주를 대상으로 WGS을 실시하여 3종의 지표 유전자(blaCTX-M-15, blaTEM-1, aadA) 전파 모델을 분석하였으며, 미국 국립생물공학정보센터에 등록된 전장 유전체 데이터를 다운로드 받아 국내 전파 패턴과 비교해 보았다. 본 연구의 결과는 항생제 내성 유전자가 다 환경 간 어떤 메커니즘을 통해 전파되었는지 그 기작에 대한 실마리를 제공해주었다.

본 연구에서 개발된 tool은 향후 web 기반 사용자인터페이스에 적용될 예정이다. 이를 통해 사용자는 직접 WGS 분석을 수행할 수 있을 것이며, 약제내성 연구과는 원헬스 사업 과제를 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

(출처 : 요약문 6p)

Abstract ▼

Antibiotic resistance (AMR) has become one of the major health concerns since the incidence of infections caused by antibiotic resistant bacteria increased every year. The division of antimicrobial resistance research, National Institute of Health, Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA)

Antibiotic resistance (AMR) has become one of the major health concerns since the incidence of infections caused by antibiotic resistant bacteria increased every year. The division of antimicrobial resistance research, National Institute of Health, Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA) introduce the concept of ‘One Health’ in order to regulate transmission of antibiotic resistant bacteria and their resistance genes across human-animal-food-environment.

In this study, our objectives include:
1) determination of quality control criteria for whole genome sequence data management
2) development of systematic control for antibiotic resistome data
3) develop models for the transmission of three antibiotic resistance genes
4) compare antibiotic resistance dissemination patterns in Korean to that of foreign countries.

In this study, we collected data from NCBI pathogenic microbe database and analyzed genome completeness using those submitted from Korea. We also included 16S rRNA gene annotation in the QC control in addition to genome completeness. Then we developed bioinformatics pipelines including several software to:
identify presence of clonal isolates
annotate antibiotic resistance genes (ARGs) and mobile genetic elements (MGEs) as well as clusters of ARGs associated with MGEs
perform ARG evolution analysis based on phylogenetic tree
conduct synteny analysis to compare genomic context
predict plasmid and its mobility
identify bacteriophage-derived ARG cluster (transductomics).

By using this pipeline, we analyzed166 E. coli isolates provided by specialized bank for multidrug resistant pathogens. Three ARGs (blaCTX-M-15, blaTEM-1, aadA) were targeted for the analyses. For foreign WGS data, we downloaded WGS data from NCBI pathogenic isolate DB, then compared ARG dissemination patterns between that of Korea and of foreign. Our tools found to be useful in identifying genetic factors involved in ARG transfers across environments. Moreover, the tool we developed can be implemented to web-based user interface so that these tools can be used in a user-friendly manner. This study provides useful tools for the division of antimicrobial research and other researchers involved in the ‘One Health Projects’.

(source : Summary 7p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 목차 ... 3
• 요약문 ... 6
• Summary ... 7
• 학술연구개발용역과제 연구결과 ... 8
• 제1장 최종 목표 ... 9
• 1절. 목표 ... 9
• 2절. 목표달성도 및 관련분야에 대한 기여도 ... 12
• 제2장 국내외 기술 현황 ... 13
• 1절. 국내외 항생제 내성 유전자 전파 경로 연구 방법 ... 13
• 2절. 국내외 web-기반 항생제 내성 유전체 분석 tool ... 15
• 제3장 최종 연구 내용 및 방법 ... 18
• 1절. WGS 데이터의 quality 검증 기준 마련 ... 18
• 2절. WGS 및 메타지놈 기반 전파 기작 분석 파이프라인 개발 ... 20
• 3절. 3가지 지표 유전자 전파경로 예측 모델 구축 ... 23
• 4절. 다른 국가 및 지역에서 확인되는 내성 유전자의 전파 패턴과 비교 분석 ... 33
• 제4장 최종 연구 결과 ... 36
• 1절. WGS QC를 위한 기준 제시 ... 36
• 2절. WGS 및 메타지놈 기반 전파 기작 분석 파이프라인 개발 ... 37
• 3절. 한국 병원성 균주 은행 166균주 대상 3가지 지표 유전자 전파경로 예측 모델 구축 ... 56
• 4절. 다른 국가 및 지역에서 확인되는 내성 유전자의 전파 패턴과 비교 분석 ... 86
• 제5장 연구결과 고찰 및 결론 ... 114
• 1절. WGS QC 기준 ... 114
• 2절. 다제내성균 병원체 자원전문은행 166균주 대상 3가지 지표 유전자 전파경로 예측 모델 구축 ... 114
• 3절. 다른 국가 및 지역에서 확인되는 내성 유전자의 전파 패턴 비교 분석 ... 116
• 제6장 연구개발성과의 관리 및 활용계획 ... 117
• 1절. WGS QC 기준을 바탕으로 약제내성 연구과 데이터 관리 체계 확립 ... 117
• 2절. 전파 모델을 활용한 내성유전자 모니터링 기술 개발 ... 117
• 3절. Plasmidome DB 구축 ... 118
• 4절. ARG 예측을 위한 머신러닝 접근법 개발 ... 118
• 제7장 연구용역과제 진행과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 123
• 제8장 기타 중요변경사항 ... 124
• 제9장 연구비 사용 내역 및 연구원 분담표 ... 125
• 1절. 연구비 사용 내역(작성일까지 사용내역 작성) ... 125
• 2절. 연구분담표 ... 125
• 3절. 연구분담내용 ... 126
• 제10장 참고문헌 ... 127
• 제11장 첨부서류 ... 131
• 끝페이지 ... 165