Microbiome in health and disease
마이크로바이옴

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친구인가 적인가: 건강과 질병에서의 균유전체학(metagenomics)

인체는 박테리아, 고균, 곰팡이, 원생생물 및 바이러스를 포함하여 수백 조의 미생물이 서식하고 있다. 이들 유기체를 총칭하여 미생물총(microbiota)이라고 하며, 인체 세포 수 대비 미생물총의 수는 1:1의 낮은 추정치에서 10:1의 높은 추정지의 범위를 가집니다. 인체의 미생물총(microbiota)은 매우 다양하며, 미생물 군집은 다양한 조직, 계통, 부위 및 체액에 존재합니다. 이 중 가장 잘 규명되어 있고 가장 잘 알려진 두 군집은 아마도 구강 및 장내 미생물총(microbiota)이며, 둘 다 항상성과 발병 메커니즘에 중요한 것으로 밝혀졌습니다.

구강 내 미생물총(microbiota)은 정상적인 상황에서 발병메커니즘(치아우식증 및 치주질환)을 촉진하여 구강위생 실천이 필요하도록 한다는 점에서 다른 지역 특정 미생물총(microbiota)과 구별됩니다. 동시에, 구강 미생물총(microbiota)의 존재만으로도 병원체에 의한 집락 형성을 수동적으로 억제하며, 여러 상주 종은 직접적인 항병원체 효과를 발휘하는 것으로 밝혀졌습니다(1). 구강 미생물총(microbiota)이 700종 이상의 미생물로 구성되어 있다는 점을 감안할 때, 구강 미생물을 규명함으로써 구강 미생물총(microbiota)을 조사하는 것은 당연히 어려운 일입니다(2). 또한 구강은 음식 섭취, 공기 흡인 또는 사회적 접촉(예: 키스)을 통해 외부 환경과 미생물 환경에 지속적으로 노출됩니다(1).

Microbial DNA
구강 마이크로바이옴의 첫 번째 메타유전체 프로파일은 구강 질환에 중점을 두었고, 치태와 충치 내에 있는 독특하고 복잡한 다종 미생물 군집을 밝혔습니다.

이러한 복잡성으로 인해 박테리아 배양과 같은 전통적인 방법을 사용하여 특정 병리학적 인자 및/또는 매커니즘을 정확히 찾아내는 것은 매우 어렵습니다. 그러나 차세대 염기서열 분석 기술의 출현과 함께 균유전체학(metagenomics)은 이제 전체 미생물 군집을 동시에 연구할 수 있게 되었습니다(3). 구강 마이크로바이옴의 첫 번째 메타유전체 프로파일은 구강 질환에 초점을 맞추었으며, 치석과 충치 내의 독특하고 복잡한 다종 미생물 군집을 모두 밝혀내고 이러한 상태를 겪는 개인과 그렇지 않은 개인 간의 미생물총(microbiota) 구성의 뚜렷한 차이를 드러냈습니다(3, 4). 추가 연구에서는 후자를 더 확장하기 위해 균유전체학(metagenomics) 접근법을 사용하여 치주 또는 기타 염증성 질환이 있는 개인의 특징적인 박테리아 프로파일을 구성하는 데 도움을 주었습니다(2). 이는 구강 염증이 심혈관 질환의 위험 증가와 관련되어 있다는 점에서 특히 의미가 있습니다(5). 실제로, 균유전체학(metagenomics)은 죽상경화성 플라크의 박테리아가 구강 내에서도 풍부하게 존재한다는 것을 발견하는 데 사용되어 왔으며, 이는 두 군집 사이의 잠재적인 관계와 구강 마이크로바이옴이 심혈관 질환의 바이오마커로 사용될 수 있다는 가능성을 나타냅니다(6).

장내 미생물총(microbiota)

장내 미생물총(microbiota)은 가장 널리 알려진 인체 거주 미생물 군집입니다. 일반적으로 두 계통만이 우세하지만 장내 미생물총(microbiota)은 더 낮은 분류학적 수준에서는 상당히 다양합니다. 실제로, 2016년 현재 천만 가지 이상의 유전자가 장내 마이크로바이옴을 구성하는 것으로 식별되었고 분류되었습니다(7). 구강 미생물총(microbiota)이 외부 접촉에 의해 부분적으로 형성되는 것과 같은 방식으로, 장내 미생물총(microbiota)의 조성은 장기간의 식습관에 의해 조절됩니다(7). 소화와 신진대사에서의 역할을 고려할 때, 장내 미생물총(microbiota)이 비만 및 II형 당뇨병과 같은 대사 질환과 관련이 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다(7). 병리와 관련된 특정 마커 및/또는 프로파일을 식별하기 위한 노력으로 메타유전체 접근법이 장내 마이크로바이옴 속성을 조사하는 데 사용되었습니다(8). 예를 들어, 마른 개인과 비만인 개인에 대한 연구에서 비만 개인 집단은 더 큰 종 다양성을 나타내거나 마이크로바이옴 조성의 비례적인 변화를 나타낼 수 있는 것으로 밝혀졌고(9), 당뇨병 환자의 장내 미생물총(microbiota)에 대한 메타유전체 프로파일링에서는 종별 다형성 바이오마커가 확인되었습니다(10–11).

병리와 관련된 특정 마커 및/또는 프로파일을 식별하기 위한 노력으로 메타유전체 접근법이 장내 마이크로바이옴 속성을 조사하는 데 사용되었습니다.
 
염증성 장 질환(inflammatory bowel disease, IBD)에서 미생물총(microbiota)의 역할을 조사하려는 시도에서도 유사한 접근법이 사용되었으며, IBD를 앓는 환자의 미생물총(microbiota)의 유전체 및 전사체에서 조성 및 전사 활성의 주요 차이점을 발견했습니다(12). 마지막으로, 미생물총(microbiota)은 헬리코박터균(Helicobacter pylori)과 인간유두종바이러스(human papillomavirus, HPV)와 같은 발암성 미생물을 포함할 수 있습니다. 이를 위해 연구자들은 대장암, 유방암 및 위암을 비롯한 다양한 암에서 마이크로바이옴 조성의 변화를 식별하는 메타유전체 분석을 통해 미생물총(microbiota)과 암 사이의 가능한 관계를 조사하고 있습니다(13~15).

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참고 문헌
  1. Wade, W. G. (2013) The oral microbiome in health and disease. Pharmacol. Res. 69(1), 137–143.
  2. Xu, P. and Gunsolley, J. (2014) Application of metagenomics in understanding oral health and disease. Virulence 5(3), 424–432.
  3. Belda-Ferre, P. et al. (2012) The oral metagenome in health and disease. ISME J. 6(1), 46–56.
  4. Xie, G. et al. (2010) Community and gene composition of a human dental plaque microbiota obtained by metagenomic sequencing. Mol. Oral Microbiol. 25(6), 391–405.
  5. Kholy, K. E. et al. (2015) Oral infections and cardiovascular disease. Trends Endocrinol. Metab. 26(6), 315–321.
  6. Koren, O. et al. (2011) Human oral, gut, and plaque microbiota in patients with atherosclerosis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 108(Suppl 1), 4592–4598.
  7. Arora, T. and Bäckhed, F. (2016) The gut microbiota and metabolic disease: current understanding and future perspectives. J. Intern. Med. 280(4), 339–349.
  8. Del Chierico, F. et al. (2018) Gut microbiota markers in obese adolescent and adult patients: age-dependant differential patterns. Front. Microbiol. 9, 1210.
  9. Castaner, O. et al. (2018) The gut microbiome profile in obesity: a systematic review. Int. J. Endocrinol. 2018, 4095789.
  10. Qin, J. et al. (2012) A metagenome-wide association study of gut microbiota in type 2 diabetes. Nature 490(7418), 55–60.
  11. Chen, Y. (2017) Gut metagenomes of type 2 diabetic patients have characteristic single-nucleotide polymorphism distribution in Bacteroides coprocola. Microbiome 5, 15.
  12. Schirmer, M. et al. (2018) Dynamics of metatranscription in the inflammatory bowel disease gut microbiome. Nat. Microbiol. 3(3), 337–346.
  13. Flemer, B. et al. (2017) Tumour-associated and non-tumour-associated microbiota in colorectal cancer. Gut 66(4), 633–643.Bhatt, A. P. et al. (2017) The role of the microbiome in cancer development and therapy. CA Cancer. J. Clin. 67(4), 326–344.
  14. Ferreira, R. M. et al. (2018) Gastric microbial community profiling reveals a dysbiotic cancer-associated microbiota. Gut 67(2), 226-236.