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월요일, 8월 25, 2025

장내미생물로 대장암을 잘 진단할 수 있을까?

오늘은 대장암 검사를 마이크로바이옴으로 할 수 있는가 알아보는 논문을 가져와봤습니다.

제목은 Pooled analysis of 3,741 stool metagenomes from 18 cohorts for cross-stage and strain-level reproducible microbial biomarkers of colorectal cancer으로 3000명의 데이터로 이것저것 조사해봤는데 대장암이 발생한 위치에 따라서도 미생물 군집이 다르다고 하네요. @.@ 신기하긴하네요 우리나라에서는 신데칸-2(SDC2) 유전자 메틸화 상태를 분석하여 대장을 예측하는 얼리텍(EarlyTect)이 있는데 과연 이서진 형님의 아성을 뛰어넘을 수 있을지 궁금하긴 합니다. 

DOI: 10.1038/s41591-025-03693-9


chatGPT

장내 미생물로 대장암을 조기 진단할 수 있을까?

🔍 연구 배경: 대장암과 장내 미생물의 관계

대장암은 전 세계적으로 세 번째로 흔하고 두 번째로 치명적인 암입니다. 조기 발견 시 생존율이 높지만, 많은 경우 암이 퍼진 후에야 진단됩니다. 그런데 최근 연구들에서 대장암 환자의 장 속 미생물이 건강한 사람들과 다르다는 점이 주목받고 있습니다. 이 차이를 이용해 대장암을 조기에 발견할 수 있다면, 훨씬 더 많은 생명을 구할 수 있을 것입니다.

하지만 지금까지의 연구는 표본이 적거나, 한 나라의 사람들만 대상으로 해 결과를 일반화하기 어려웠습니다. 또한 암의 위치(왼쪽 대장/오른쪽 대장)나 진행 단계별로 미생물 차이가 어떻게 나타나는지도 충분히 밝혀지지 않았죠.

🎯 연구 목적: 대장암의 위치와 단계에 따른 미생물 변화 찾기

이 연구의 목표는 장내 미생물 중에서 대장암의 조기 발견과 진행 정도, 암 위치까지 구별할 수 있는 지표(바이오마커)를 찾는 것이었습니다. 특히 눈에 띄는 점은 기존보다 훨씬 많은 데이터를 분석했다는 것입니다.

🧪 연구 방법: 전 세계에서 수집한 대규모 데이터 분석

연구팀은 18개 연구에서 수집한 3,741명의 대변 샘플을 분석했습니다.

대장암 환자: 약 1,470명

대장암 전단계인 선종 환자: 약 700명

건강한 사람: 약 1,560명

암의 **진행 단계(0~4기)**와 **암의 위치(왼쪽 대장 vs 오른쪽 대장)**도 고려했습니다.

각 샘플의 **장내 미생물 유전체(메타지놈)**를 분석해 어떤 미생물이 있는지, 얼마나 많은지, 어떤 유전자가 있는지 조사했습니다.

인공지능을 이용해 대장암을 예측하는 모델도 만들었습니다.

🔬 주요 결과: 입속 세균이 장에서 암을 일으킬 수도?

대장암 환자들의 장 속에는 원래 입에 사는 세균이 많았습니다.

예를 들어 Fusobacterium nucleatum이라는 세균은 입에서 흔하지만, 대장암 환자들의 대변에서도 많이 발견됐습니다.

입속 세균이 장으로 옮겨와 대장에 영향을 미치는 것으로 보입니다.

암의 위치에 따라 미생물이 달랐습니다.

오른쪽 대장암에서는 입속 세균이 더 많았고, 미생물 다양성은 낮았습니다.

왼쪽 대장암과는 뚜렷한 차이가 있었습니다.

암의 진행 단계에 따라 특정 세균이 증가했습니다.

Parvimonas micra, Gemella morbillorum 같은 세균은 암이 진행될수록 점점 많아졌습니다.

이 변화는 아주 초기 단계(1기)부터 시작되며, 암의 진행과 함께 더욱 뚜렷해졌습니다.

인공지능 분석으로 85%의 정확도로 대장암 예측이 가능했습니다.

기존보다 정확도가 높았고, 특히 입속 유래 세균이 예측에 중요한 역할을 했습니다.

미생물의 유전자 기능도 달랐습니다.

대장암 환자에게는 황화수소 생성, 암모니아 생성과 관련된 유전자들이 많았습니다.

이런 물질들은 암세포의 성장을 도울 수 있어 주목됩니다.

💡 고찰과 시사점: 대변 검사로 대장암을 조기 진단?

이 연구는 단순히 어떤 미생물이 많고 적은지를 넘어, 암의 단계나 위치까지 예측할 수 있는 미생물 신호를 찾았다는 점에서 의미가 큽니다.

특히 입속 세균이 장으로 침투해 대장암에 영향을 줄 수 있다는 점은 위생, 구강 건강과 장 건강의 연관성까지 시사합니다.

장내 미생물만으로도 상당히 높은 정확도로 대장암을 예측할 수 있어, 기존의 내시경 검사처럼 불편한 검사를 대체하거나 보완할 수 있는 가능성이 열렸습니다.

⭐ 이 연구가 중요한 이유

전 세계 다양한 인종과 지역의 데이터를 통합해 대장암과 미생물의 관계를 폭넓게 분석했습니다.

기존에는 몰랐던 세균 종이나 유전자까지 새롭게 발굴해 냈습니다.

앞으로 비침습적인 대변 검사로 대장암을 조기 진단하는 길을 열어줍니다.

장 건강, 구강 건강, 전신 염증 질환과 암 사이의 연관성을 보여줘 건강관리 패러다임에도 영향을 줄 수 있습니다.

💬 우리는 매일 우리 몸 안에서 살고 있는 수조 개의 미생물과 함께 살아갑니다. 이들의 작은 변화가 생명을 살릴 수 있는 신호가 될 수도 있다는 사실, 놀랍지 않나요? 장을 건강하게 관리하는 것이 곧 우리 생명을 지키는 길이 될지도 모릅니다.


NotebookLM

안녕하세요! 최신 연구 논문 내용을 쉽고 재미있게 풀어 설명해 드리는 시간입니다. 오늘은 대장암과 우리 몸속 미생물에 대한 아주 중요한 연구 결과를 함께 살펴보겠습니다.

**논문 제목: 대장암의 단계별 및 균주 수준의 재현 가능한 미생물 바이오마커 탐색을 위한 18개 코호트에서 얻은 3,741개의 대변 메타게놈 통합 분석**

**대상 독자: 생명과학을 전공하지 않은 일반 성인 독자**

**연구 배경: 왜 이 연구가 필요했을까요?**

대장암은 전 세계적으로 세 번째로 흔하게 발생하며, 두 번째로 사망률이 높은 암입니다. 안타깝게도 약 40%의 환자만이 암이 다른 장기로 퍼지기 전에 진단받습니다. 조기 진단이 생존율을 크게 높이기 때문에, 대장암을 더 일찍, 그리고 비침습적으로 진단할 수 있는 새로운 방법이 절실히 필요합니다.

최근 연구들에서 우리 장 속에 사는 수많은 미생물 집단, 즉 장내 마이크로바이옴이 대장암과 관련이 있을 수 있다는 사실이 밝혀지고 있습니다. 특정 미생물들이 암 발생에 기여할 수 있다는 가설도 제시되었습니다. 이전 연구들은 대장암 환자의 장내 마이크로바이옴이 건강한 사람이나 대장 용종 환자와 다르다는 것을 보여주었지만, 이런 결과가 다양한 인구 집단에서 일관되게 나타나는지, 그리고 암의 진행 단계나 위치에 따라 어떻게 다른지 등을 명확히 밝히기 위해서는 **더 크고 다양한 규모의 연구**가 필요했습니다. 또한, 미생물을 단순히 종류별로만 보는 것이 아니라, 같은 종류 안에서도 유전적으로 조금씩 다른 '균주(strain)' 수준의 차이가 대장암과 어떤 관련이 있는지에 대한 연구도 부족했습니다.

**연구 목적: 이 연구를 통해 무엇을 알고 싶었을까요?**

이 연구는 역대 최대 규모의 대변 마이크로바이옴 데이터를 통합 분석하여, 다음과 같은 질문들에 답하는 것을 목표로 했습니다:

1.  대변 마이크로바이옴 데이터를 이용해 대장암을 얼마나 더 정확하게 예측할 수 있을까?

2.  대장암과 관련된 새로운 미생물 바이오마커(생체 표지자)는 무엇일까?

3.  대장암의 진행 단계(초기, 후기, 전이 단계)와 종양의 위치(대장의 오른쪽 또는 왼쪽)에 따라 장내 마이크로바이옴 구성이 어떻게 달라질까?

4.  같은 종류의 미생물 안에서도 유전적으로 다른 '균주' 수준의 특징이 대장암 발생이나 진행과 관련이 있을까?

**연구 방법: 연구는 어떻게 진행되었나요?**

연구진은 기존의 12개 공개 연구 데이터에 새롭게 수집한 6개 연구 데이터를 추가하여 **총 18개 연구에서 얻은 3,741개의 대변 샘플**을 통합 분석했습니다. 이 샘플들은 건강한 사람, 대장 용종 환자, 그리고 다양한 단계(0~IV기)와 위치(왼쪽 또는 오른쪽)의 대장암 환자들에게서 얻은 것이었습니다.

연구진은 첨단 유전체 분석 기법인 **샷건 메타게놈 시퀀싱**을 통해 각 샘플에 존재하는 모든 미생물의 유전 정보를 분석했습니다. 이를 통해 샘플 속 **미생물의 종류(종 수준)와 기능, 그리고 나아가 특정 균주 수준의 특징**까지 파악했습니다.

이렇게 얻은 방대한 데이터를 분석하기 위해 **기계 학습(인공지능 기법)**과 **메타 분석(여러 연구 결과를 통계적으로 통합하는 기법)**을 사용했습니다. 특히 기계 학습을 통해 대변 미생물 정보만으로 대장암을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 평가했으며, 메타 분석을 통해 다양한 연구 결과에서 일관되게 나타나는 대장암 관련 미생물 바이오마커를 식별했습니다. 또한, **균주 수준 분석**을 위해 유전적으로 다른 균주를 식별하고 그 유전적 특징과 종양의 관계를 깊이 있게 파고들었습니다.

**연구 결과: 어떤 놀라운 결과가 나왔을까요?**

이 연구는 대장암과 장내 마이크로바이옴의 복잡한 관계에 대한 여러 중요한 사실을 밝혀냈습니다.

*   **향상된 대장암 예측 능력:** 대변 메타게놈 데이터만을 사용한 기계 학습 모델이 대장암 환자와 건강한 사람을 구별하는 데 **평균 0.85의 높은 정확도**를 보였습니다. 이는 이전 연구들보다 향상된 결과로, 대변 마이크로바이옴 검사가 비침습적인 대장암 선별 검사로서 활용될 가능성을 더욱 높입니다. 특히 입에 주로 사는 미생물(구강 미생물) 정보가 예측 정확도를 높이는 데 크게 기여했습니다.

*   **다양한 미생물 바이오마커 발견:** 대장암 환자에게서 더 흔하거나 풍부하게 발견되는 **125개의 미생물 종류**를 확인했습니다. 여기에는 기존에 알려졌던 *Parvimonas micra*, *Gemella morbillorum*, *Peptostreptococcus stomatis* 같은 미생물뿐만 아니라, **새롭게 발견된 19개의 미생물 종류**와 **다양한 종류의 *Fusobacterium nucleatum* 아형**도 포함되었습니다. 반대로 건강한 사람에게서 더 많이 발견되는 미생물도 **83가지** 확인했습니다.

    *   **예시:** *Fusobacterium nucleatum* (푸소박테리움 뉴클레아툼)은 구강에 주로 살지만 대장암과 관련이 깊다고 알려진 미생물입니다. 이 연구에서는 *F. nucleatum* 내에서도 유전적으로 다른 여러 아형(subspecies)이 대장암과 관련되어 있음을 확인했으며, 특히 *Fusobacterium nucleatum subsp. animalis*의 특정 아형(C2)이 관련성이 높았습니다. 또한, *Parvimonas micra* (파르비모나스 미크라)와 같은 다른 구강 미생물도 대장암 환자의 장에서 더 풍부하게 발견되었습니다.

*   **대장암 단계 및 위치에 따른 마이크로바이옴 변화:**

    *   **단계별 변화:** 장내 마이크로바이옴 구성은 대장암의 진행 단계에 따라 부분적으로 달라지는 것을 확인했습니다. 건강한 사람/용종 단계와 암 단계를 비교했을 때 뚜렷한 차이를 보였고, 특히 2기와 4기 대장암 환자와 건강한 사람을 구별하는 예측 정확도가 높았습니다 (각각 0.88, 0.86). 후기 대장암(3~4기) 환자에게서는 **구강 유래 미생물이 특히 풍부**했습니다. 특정 미생물(예: *P. micra*, *F. nucleatum* SGB6007)은 암이 1기부터 시작하여 진행됨에 따라 점진적으로 풍부해지는 경향을 보였습니다. 4기 대장암에서는 *Methanobrevibacter smithii*라는 메탄 생성 미생물이 많이 발견되었습니다.

    *   **위치별 변화:** 종양 위치에 따라서도 마이크로바이옴 구성에 차이가 있었습니다. **대장 오른쪽**에서 발생한 암은 **구강 유래 미생물이 더 풍부**했으며, 이는 구강 미생물이 장으로 이동하여 종양 부위에 군집을 형성할 가능성을 시사합니다. 대장 왼쪽에서 발생한 암은 다른 미생물 종류가 더 흔했습니다.

*   **균주 수준의 차이 발견:** 놀랍게도 같은 미생물 종류 안에서도 유전적으로 다른 '균주'들이 대장암 발생이나 진행과 관련이 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 예를 들어, 장 건강에 유익하다고 알려진 *Eubacterium rectale*도 대장암 환자에게서 발견되는 균주와 건강한 사람에게서 발견되는 균주 간에 유전적인 차이가 있었습니다. 특히 **후기 대장암이나 전이성 대장암**에서는 *Ruminococcus bicirculans*와 같은 특정 미생물의 균주들이 유전적으로 독특한 특징을 보였으며, 이들 균주는 암이 진행될수록 **탄수화물 대사**와 관련된 유전자들을 더 많이 가지고 있었습니다. 이는 암세포 주변 환경에 적응하거나 암 진행에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

**고찰: 이 연구 결과는 무엇을 의미할까요?**

이 연구는 대규모 데이터를 통해 대장암 환자의 장내 마이크로바이옴 변화가 단순히 특정 미생물의 유무를 넘어, **암의 단계와 위치에 따라 복잡하고 미세하게 달라진다**는 것을 보여주었습니다. 특히 구강 미생물이 대장암 발달에 중요한 역할을 할 수 있으며, 암이 진행될수록 장내 환경에 영향을 미치는 기능(예: 암모니아 생성, 탄수화물 대사)을 가진 미생물이나 균주가 증가함을 시사합니다.

**의의와 시사점: 이 연구가 우리 사회와 일상에 미칠 영향은?**

이 연구는 대장암 연구와 임상 분야에 여러 중요한 시사점을 제공합니다.

*   **비침습적 조기 진단 가능성:** 대변 마이크로바이옴 분석을 이용한 **대장암 선별 검사**가 임상에서 활용될 가능성을 높입니다. 현재의 대장내시경 검사보다 덜 부담스러운 방법으로 대장암을 조기에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

*   **맞춤형 치료 접근:** 암 단계나 위치에 따라 마이크로바이옴 특징이 다르다는 것을 이해하면, 환자 개개인의 특성에 맞는 **맞춤형 치료 전략**을 세우는 데 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 미생물이 풍부한 환자에게는 그 미생물을 표적으로 하는 치료법을 고려할 수 있습니다.

*   **새로운 치료제 개발:** 대장암과 관련된 특정 미생물이나 균주, 그리고 그들의 기능(예: 암모니아 생산)을 더 깊이 연구하면, 이를 조절하여 암 진행을 늦추거나 치료 효과를 높이는 **새로운 치료제나 프로바이오틱스, 프리바이오틱스** 등을 개발하는 데 영감을 줄 수 있습니다.

*   **질병 이해 증진:** 이 연구는 미생물이 단순히 존재 여부를 넘어 **균주 수준에서 유전적, 기능적 다양성**을 가지며, 이러한 미세한 차이가 질병과 관련될 수 있음을 보여줍니다. 이는 대장암뿐만 아니라 다른 질병에서도 마이크로바이옴을 이해하는 데 중요한 관점을 제시합니다.

**왜 이 연구가 중요할까요?**

이 연구는 **지금까지 수행된 대장암과 장내 마이크로바이옴 관련 연구 중 가장 큰 규모**이며, 전 세계 다양한 인구 집단에서 수집된 데이터를 통합하여 분석함으로써 연구 결과의 **신뢰성과 재현성**을 높였습니다. 또한, 단순한 미생물 종류 분석을 넘어 **균주 수준까지 깊이 있게 분석**함으로써 대장암과 관련된 마이크로바이옴의 복잡성을 처음으로 명확하게 보여주었습니다.

결론적으로, 이 연구는 대변 마이크로바이옴이 대장암의 **효과적인 선별 검사 도구**가 될 수 있음을 강력히 뒷받침하며, 대장암의 **진행 과정과 관련된 마이크로바이옴의 특징**들을 상세히 밝혀냄으로써 향후 진단 및 치료법 개발의 중요한 기반을 마련했다는 점에서 매우 중요하다고 할 수 있습니다.

어떠셨나요? 복잡해 보이는 과학 논문도 이렇게 풀어보니 흥미롭죠? 앞으로도 마이크로바이옴 연구가 대장암 정복에 어떤 기여를 할지 기대해 봅니다!


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### 대장암과 장내 미생물의 관계를 밝히다: 3,741명 데이터로 알아낸 새로운 발견

#### 연구 배경: 왜 이 연구가 필요했나요?

대장암은 전 세계적으로 세 번째로 흔하고, 두 번째로 치명적인 암입니다. 이 암은 조기에 발견하면 치료 성공률이 높지만, 전체 환자의 40%만이 전이가 일어나기 전에 진단받습니다. 특히, 대장암은 장내 미생물(장 속에 사는 수십억 개의 미생물들)과 깊은 관련이 있다는 연구들이 최근 주목받고 있습니다. 특정 미생물이 대장암 발생에 영향을 줄 수 있다는 사실이 밝혀졌지만, 어떤 미생물이, 어떻게, 그리고 어느 단계에서 중요한지 정확히 알기 위해서는 더 많은 데이터와 분석이 필요했습니다. 이 연구는 기존 연구들의 한계를 넘어, 더 큰 규모로 다양한 사람들의 데이터를 모아 장내 미생물이 대장암과 어떻게 연관되는지 명확히 밝히고자 했습니다.

예를 들어, 우리 몸속 장내 미생물은 음식을 소화하거나 면역력을 유지하는 데 도움을 주지만, 특정 미생물이 많아지거나 적어지면 염증을 일으키거나 암을 촉진할 수도 있습니다. 이 연구는 이런 미생물의 역할을 체계적으로 조사해 대장암을 더 잘 이해하고, 조기에 발견하거나 치료하는 데 도움을 주고자 했습니다.

#### 연구 목적: 무엇을 알고 싶었나요?

이 연구는 장내 미생물이 대장암의 발생과 진행에 어떻게 기여하는지, 그리고 이를 이용해 대장암을 조기에 진단하거나 진행 단계를 예측할 수 있는지 알아보려 했습니다. 구체적으로, 연구팀은 다음과 같은 질문에 답하고자 했습니다:

1. 대장암 환자와 건강한 사람의 장내 미생물은 어떻게 다른가?

2. 대장암이 진행되는 단계(예: 초기 암, 전이된 암)마다 미생물 구성이 어떻게 변하는가?

3. 대장암의 위치(오른쪽 대장 vs 왼쪽 대장)에 따라 미생물이 다른가?

4. 입안에서 흔히 발견되는 미생물이 대장암과 어떤 관련이 있는가?

이 질문들은 대장암을 비침습적(예: 대변 검사)으로 진단하거나 예방할 수 있는 방법을 찾는 데 중요한 단서를 제공합니다.

#### 연구 방법: 어떻게 연구했나요?

연구팀은 전 세계 18개 그룹에서 수집된 3,741명의 대변 샘플을 분석했습니다. 이 샘플은 대장암 환자(930명), 대장암 전 단계인 선종(adenoma, 210명), 그리고 건강한 사람(976명)에게서 얻은 기존 데이터(2,116명)와 새로 수집한 데이터(1,625명)를 포함합니다. 이 대규모 데이터를 분석하기 위해 다음과 같은 방법을 사용했습니다:

- **메타지놈 분석**: 대변 샘플에서 DNA를 추출해 어떤 미생물이 얼마나 있는지, 그리고 그 미생물들이 어떤 기능을 하는지 조사했습니다. 이는 마치 장내 미생물의 ‘인구조사’를 하는 것과 같습니다.

- **기계학습(ML)**: 컴퓨터 알고리즘을 사용해 대장암 환자와 건강한 사람을 구분할 수 있는 미생물 패턴을 찾았습니다. 이 알고리즘은 대장암 여부를 85% 정확도로 예측할 수 있었습니다.

- **통계 분석**: 미생물의 종류와 수가 대장암 단계나 위치(오른쪽 vs 왼쪽 대장)에 따라 어떻게 다른지 확인했습니다.

- **입안 미생물 조사**: 입에서 흔히 발견되는 미생물이 장에서 어떻게 나타나는지, 특히 대장암 환자에게 많은지 알아봤습니다.

예를 들어, 이 연구는 마치 큰 퍼즐을 맞추는 것처럼 여러 나라, 여러 사람의 데이터를 모아 공통적인 패턴을 찾는 작업이었습니다.

#### 연구 결과: 어떤 발견이 있었나요?

이 연구는 대장암과 장내 미생물 사이에 흥미로운 연결고리를 밝혔습니다. 주요 결과를 쉽게 정리하면 다음과 같습니다:

1. **대장암과 관련된 미생물**: 대장암 환자의 장에는 특정 미생물(예: *Fusobacterium nucleatum*, *Bacteroides fragilis*)이 건강한 사람보다 더 많이 발견되었습니다. 특히, 입안에서 흔히 발견되는 미생물이 대장암 환자의 장에서 많이 나타났는데, 이는 입에서 장으로 미생물이 이동했을 가능성을 시사합니다.

   - 예시: 치과에서 치석(플라크)에 많이 사는 *Fusobacterium*이라는 미생물이 대장암 환자의 장에서도 많이 발견되었습니다. 이는 마치 입안의 세균이 여행을 떠나 장에 정착한 것과 같아요!

2. **암 진행 단계와 미생물 변화**: 대장암이 초기(0~II단계)에서 말기(IV단계)로 진행될수록 특정 미생물(*Ruminococcus bicirculans*, *Faecalibacterium prausnitzii*의 특정 하위종)이 더 많이 나타났습니다. 이는 암의 진행 단계를 미생물로 예측할 가능성을 보여줍니다.

3. **대장암 위치에 따른 차이**: 오른쪽 대장암과 왼쪽 대장암은 서로 다른 미생물 패턴을 보였습니다. 오른쪽 대장암에서는 입안 미생물이 더 많이 발견되었고, 이는 암의 위치에 따라 미생물 환경이 다를 수 있음을 나타냅니다.

4. **진단 가능성**: 연구팀은 대변 샘플만으로 대장암 여부를 85% 정확도로 예측할 수 있는 모델을 만들었습니다. 또한, 암이 있는지 없는지(수술로 암을 제거한 경우와 비교)도 78% 정확도로 구분할 수 있었습니다.

이 결과는 대변 검사를 통해 대장암을 조기에 발견하거나 진행 단계를 파악할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 예를 들어, 집에서 대변 샘플을 병원에 보내기만 하면 대장암 위험을 알아낼 수 있는 간단한 검사법으로 이어질 수 있습니다.

#### 고찰: 이 결과가 말해주는 것

이 연구는 대장암이 단순히 유전자나 생활습관만의 문제가 아니라, 장내 미생물과도 깊이 연관되어 있음을 보여줍니다. 특히, 입안 미생물이 장으로 이동해 대장암 환경을 만드는 데 기여할 수 있다는 점은 새로운 발견입니다. 이는 우리가 평소 구강 위생(예: 양치질, 치실 사용)을 잘 관리하는 것이 대장암 예방에 간접적으로 도움이 될 수 있음을 시사합니다.

또한, 대장암의 진행 단계나 위치에 따라 미생물 구성이 다르다는 점은 암의 특성에 따라 맞춤형 치료나 진단 방법을 개발할 가능성을 열어줍니다. 하지만 이 연구는 대변 샘플에 초점을 맞췄기 때문에, 미생물이 대장암을 직접 일으키는지, 아니면 암 때문에 미생물 환경이 변하는지는 아직 명확하지 않습니다. 앞으로 더 많은 연구가 필요합니다.

#### 의의와 시사점: 이 연구가 우리에게 주는 영향

이 연구는 대장암을 조기에 발견하고 치료하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어:

- **비침습적 진단**: 대변 검사로 대장암을 예측할 수 있다면, 내시경 같은 불편한 검사를 줄이고 더 많은 사람이 쉽게 검진받을 수 있습니다. 이는 마치 혈당 측정기처럼 간단한 방법으로 건강을 체크하는 것과 비슷합니다.

- **맞춘형 치료**: 특정 미생물이 대장암 진행에 관여한다면, 이를 표적으로 하는 약이나 프로바이오틱스(유익한 미생물)를 개발해 암을 예방하거나 치료할 수 있습니다.

- **일상생활 변화**: 구강 위생을 철저히 하거나, 장 건강을 위한 식이섬유가 풍부한 식단(예: 채소, 과일)을 유지하는 것이 대장암 예방에 도움이 될 수 있습니다.


사회적으로는 의료비 절감과 더 많은 사람의 생명을 구할 가능성을 열어줍니다. 대장암은 조기 발견이 생존율을 크게 높일 수 있는 병이니, 이런 연구는 공공보건에 큰 기여를 할 수 있습니다.

#### 이 연구가 왜 중요한가요?

이 연구는 대장암을 더 쉽게, 더 빨리, 그리고 더 정확하게 진단할 수 있는 길을 열었습니다. 특히, 대변이라는 간단한 샘플로 암의 위험을 알아낼 수 있다는 점은 많은 사람에게 실질적인 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 장내 미생물과 대장암의 관계를 더 깊이 이해함으로써 새로운 치료법이나 예방법을 개발할 수 있는 토대를 마련했습니다. 이는 단순히 과학적 발견을 넘어, 우리의 건강과 삶의 질을 높이는 데 기여할 중요한 첫걸음입니다. 앞으로 이 연구를 바탕으로 더 많은 사람이 대장암의 위협에서 벗어날 수 있기를 기대합니다!



perplexity.ai

아래는 논문 “Pooled analysis of 3,741 stool metagenomes from 18 cohorts for cross-stage and strain-level reproducible microbial biomarkers of colorectal cancer”의 내용을 바탕으로, 생명과학을 전공하지 않은 분들도 쉽게 이해할 수 있도록 블로그 스타일로 요약한 글입니다. A4용지 2장 이내로 구성하였습니다.

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## 연구 배경  

우리 몸에는 수많은 미생물(특히 장내 미생물, 즉 장내 세균)이 살고 있습니다. 이 미생물들은 우리 건강에 매우 중요한 역할을 하는데, 최근 연구들에 따르면 대장암(대장 및 직장암, Colorectal Cancer, CRC) 발병에도 장내 미생물이 영향을 미칠 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 하지만 지금까지는 대장암 환자와 건강한 사람의 장내 미생물을 비교한 연구가 많았지만, 대장암의 진행 단계별(예: 초기, 말기)이나 암이 발생한 위치(왼쪽 대장, 오른쪽 대장, 직장 등)에 따라 미생물이 어떻게 다르게 나타나는지, 그리고 어떤 미생물이 실제로 암 발생에 관여하는지에 대한 명확한 증거는 부족했습니다[1].

## 연구 목적  

이 연구는 대장암 환자와 건강한 사람, 그리고 대장암 전단계(선종, adenoma) 환자의 장내 미생물을 아주 많이 모아서, 암의 진행 단계와 위치에 따라 미생물이 어떻게 달라지는지, 그리고 어떤 미생물 종류(특히 구강에서 유래한 미생물)가 대장암과 연관이 있는지 알아보고자 했습니다. 또, 이 미생물 정보만으로도 대장암을 미리 예측할 수 있는지도 확인하고자 했습니다[1].

## 연구 방법  

연구진은 전 세계 18개 연구 집단(코호트)에서 총 3,741명의 대변(변) 샘플을 모았습니다. 이 중에는 대장암 환자(1,471명), 대장암 전단계(선종) 환자(702명), 건강한 사람(1,568명)이 포함되어 있습니다. 이렇게 모은 샘플에서 장내 미생물의 유전자 정보(메타지노믹스)를 분석하여, 어떤 미생물이 많이 살고 있는지, 암의 진행 단계나 위치에 따라 미생물이 어떻게 달라지는지, 그리고 미생물의 종류(특히 구강에서 유래한 미생물)가 암과 어떤 관련이 있는지 조사했습니다[1].

또한, 기계학습(머신러닝)을 활용해 미생물 정보만으로도 대장암을 예측할 수 있는지도 실험했습니다. 이 과정에서 여러 번의 교차검증(데이터를 나누어 반복적으로 학습하고 평가)을 통해 모델의 신뢰성을 높였습니다[1].

## 연구 결과  

- **대장암 환자와 건강한 사람의 장내 미생물은 확실히 다르다**: 대장암 환자의 장내에는 건강한 사람과는 다른 미생물이 많이 살고 있었습니다. 특히 구강에서 유래한 미생물이 대장암 환자의 장내에 더 많이 발견되었습니다[1].

- **암의 위치에 따라 미생물이 다르다**: 오른쪽 대장(상행결장, 횡행결장)에 암이 생긴 환자는 왼쪽 대장(하행결장)이나 직장에 암이 생긴 환자보다 구강 미생물이 더 많이 발견되었습니다[1].

- **미생물만으로도 대장암을 예측할 수 있다**: 대변의 미생물 정보만으로도 대장암을 예측하는 모델이 꽤 정확하게(평균 AUC 0.85, 최고 0.97까지) 암을 찾아낼 수 있었습니다. 이는 기존 연구보다 더 나은 결과입니다[1].

- **특정 미생물이 대장암 진행과 연관된다**: 예를 들어, Fusobacterium nucleatum이라는 미생물의 특정 종류(클레이드)와 Ruminococcus bicirculans, Faecalibacterium prausnitzii 등의 미생물이 대장암의 진행 단계(말기)와 관련이 있었습니다[1].

### 일반인을 위한 예시  

예를 들어, 건강검진에서 대변을 채취해 장내 미생물을 분석하면, 미생물의 조성만으로도 대장암 위험을 예측할 수 있다는 뜻입니다. 마치 대변 속 미생물이 암의 조기 경보기 역할을 할 수 있는 셈이죠. 또, 오른쪽 대장암 환자는 왼쪽 대장암 환자보다 구강 미생물이 더 많이 발견된다는 점도 흥미롭습니다. 이는 구강 건강이 대장암 발병에도 영향을 줄 수 있음을 시사합니다.

## 고찰  

이 연구는 대장암 환자와 건강한 사람, 대장암 전단계 환자의 장내 미생물을 매우 다양한 집단에서 비교한 최초의 대규모 연구입니다. 기존 연구와 달리, 암의 진행 단계와 위치에 따라 미생물이 어떻게 달라지는지, 그리고 어떤 미생물이 암 진행에 관여하는지까지 자세히 밝혔습니다. 특히 구강 미생물이 대장암과 연관된다는 점이 주목할 만합니다.  

또한, 이 연구는 미생물 정보만으로도 대장암을 예측할 수 있음을 보여주었고, 이는 기존의 침습적인 대장내시경 검사 외에 비침습적(피해가 적은) 대장암 검사 방법 개발에 중요한 단서를 제공합니다[1].

## 의의와 시사점  

이 연구는 다음과 같은 점에서 매우 중요합니다.

- **대장암 조기 진단에 새로운 길을 열다**: 대변을 통한 미생물 분석만으로도 대장암을 조기에 예측할 수 있다는 점이 확인되었습니다. 이는 대장내시경처럼 불편하고 침습적인 검사보다 쉽고, 많은 사람들이 더 자주 건강검진을 받을 수 있도록 도와줄 수 있습니다[1].

- **구강 건강과 대장암의 관계를 밝히다**: 구강 미생물이 대장암과 연관된다는 점은 구강 건강 관리가 대장암 예방에도 도움이 될 수 있음을 시사합니다. 즉, 양치질과 같은 구강 위생 관리가 대장 건강에도 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다[1].

- **미생물 기반 맞춤형 치료의 가능성**: 앞으로는 환자의 장내 미생물을 분석해, 암의 진행 단계나 위치에 따라 맞춤형 치료나 예방 전략을 세울 수 있을 것입니다[1].

## 이 연구가 왜 중요한가?  

대장암은 전 세계적으로 매우 흔하고 치명적인 암 중 하나입니다. 하지만 많은 환자들이 암이 이미 진행된 후에야 진단을 받고, 이로 인해 치료가 어렵고 생존율이 낮아집니다. 이 연구는 대장암을 조기에, 쉽고 비침습적으로 진단할 수 있는 새로운 방법을 제시했습니다. 또한, 장내 미생물이 암의 발생과 진행에 중요한 역할을 한다는 점을 대규모 연구로 확인함으로써, 미생물 기반의 암 예방과 치료 연구에 중요한 기반을 마련했습니다[1].





출처: @ye._.vely618


토요일, 9월 14, 2024

미지의 세계가 열리고 있다

오늘은 바다의 미생물을 조사한 논문을 가져와봤습니다. 제목은 Global marine microbial diversity and its potential in bioprospecting 입니다. 기존에 NCBI, EBI, JGI 등에 업로드되어 공개되어 있던 230TB 데이터를 줍줍했다는데... 얼마나 데이터를 쥐어짰길래... 또 이런 논문이 나온걸까요;;

DOI: 10.1038/s41586-024-07891-2


gemini

## 바다 속 작은 거인들, 해양 미생물의 놀라운 비밀

**바다 깊은 곳에 숨겨진 보물**

우리가 흔히 알고 있는 해양 생물은 고래, 돌고래, 해파리 등 눈에 보이는 큰 생물들입니다. 하지만 바다 속에는 이보다 훨씬 작아서 육안으로는 볼 수 없는 미생물들이 살고 있습니다. 이 작은 생물들은 바다 생태계를 유지하는 데 매우 중요한 역할을 하며, 우리가 상상하지 못했던 놀라운 능력을 가지고 있습니다.

**해양 미생물, 그들은 누구인가?**

최근 과학자들은 **메타게놈**이라는 기술을 이용하여 바닷물 속에 존재하는 모든 미생물의 유전 정보를 한꺼번에 분석하는 데 성공했습니다. 마치 바닷물 한 숟갈에 담긴 모든 생명체의 DNA를 풀어서 읽는 것과 같습니다. 이 연구를 통해 우리는 이전에는 알지 못했던 수많은 새로운 해양 미생물들을 발견할 수 있게 되었습니다.

**바닷속 미생물의 다양성, 상상을 초월하다**

놀랍게도, 과학자들은 이번 연구를 통해 전 세계 바다에 살고 있는 미생물의 종류가 우리가 생각했던 것보다 훨씬 더 다양하다는 사실을 밝혀냈습니다. 특히 심해나 퇴적물처럼 극한 환경에서 살아가는 미생물들이 많이 발견되었는데, 이들은 극한 환경에서 살아남기 위해 독특한 유전자를 가지고 있었습니다.

**미생물이 가진 놀라운 능력**

이렇게 다양한 해양 미생물들은 우리에게 많은 것을 제공해 줄 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 미생물은 플라스틱을 분해하는 능력을 가지고 있어 환경 문제 해결에 큰 도움을 줄 수 있습니다. 또한 새로운 항생제나 의약품 개발에 활용될 수 있는 유용한 물질을 생산하는 미생물도 발견되었습니다.

**왜 해양 미생물 연구가 중요할까요?**

해양 미생물 연구는 단순히 새로운 생물을 발견하는 것을 넘어, 우리가 살고 있는 지구를 더 잘 이해하고 보호하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 해양 미생물의 변화는 기후 변화나 해양 오염과 같은 환경 문제와 밀접한 관련이 있을 수 있습니다. 따라서 해양 미생물을 연구하면 이러한 문제의 원인을 규명하고 해결책을 찾는 데 기여할 수 있습니다.

**결론**

바다 속 작은 거인들인 해양 미생물은 우리에게 무한한 가능성을 열어주고 있습니다. 앞으로도 지속적인 연구를 통해 해양 미생물의 비밀을 밝혀내고, 이를 통해 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있기를 기대합니다.



chatGPT

해양 미생물: 바닷속 미지의 세계가 열리다

우리가 매일 마주하는 바다에는 눈에 보이지 않는 작은 생명체들이 가득합니다. 이들은 해양 미생물이라고 불리며, 바다 생태계의 건강을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 해양 미생물에는 박테리아, 고세균, 바이러스 등이 포함되며, 이들은 유기물을 분해하고, 영양소를 순환시키며, 다양한 해양 생물들이 살아가는 데 도움을 줍니다. 

이번 연구에서는 바로 이 해양 미생물들의 놀라운 다양성을 알아내기 위해 최첨단 기술을 사용했습니다. 그 이름은 ‘메타유전체학’(metagenomics)입니다. 이 기술은 미생물을 굳이 실험실에서 배양하지 않고도 연구할 수 있게 해줍니다. 과학자들은 바다에서 물 샘플을 채취한 후, 그 안에 들어 있는 모든 유전 물질을 분석하여 어떤 미생물들이 살고 있는지 알아냅니다.

이번 연구를 통해 과학자들은 43,000개가 넘는 새로운 박테리아와 고세균의 유전체를 발견했습니다. 이 미생물들은 다양한 해양 환경, 예를 들어 깊은 해저나 극지방의 바닷물에서 채취된 것입니다. 이러한 미생물들은 빛도 없는 극한의 환경에서 살아가는 법을 터득했으며, 우리가 그동안 알지 못했던 새로운 생물학적 시스템을 가지고 있었습니다.

특히 이번 연구에서 흥미로운 점은 새로운 유전자와 시스템들이 발견되었다는 것입니다. 예를 들어, 과학자들은 새로운 CRISPR–Cas9 시스템을 찾아냈습니다. 이 시스템은 유전자 편집 기술로, 미래에는 유전병 치료나 다양한 의료 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다. 또한, 플라스틱을 분해할 수 있는 효소도 발견되었습니다. 이 발견은 바다 오염 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로, 새로운 항균 펩타이드도 찾아냈는데, 이는 앞으로 강력한 항생제로 개발되어 유해한 세균과 싸우는 데 쓰일 수 있습니다.

이러한 연구가 중요한 이유는 우리가 아직 모르는 수많은 생물들이 해양에 존재하며, 이들을 연구함으로써 환경 문제를 해결하고, 인류에게 유익한 새로운 기술과 의약품을 개발할 수 있는 가능성을 열어준다는 점입니다. 바다는 우리가 아직 완전히 탐험하지 못한 거대한 생명의 보고입니다. 이번 연구는 해양 미생물들이 환경과 인간에게 얼마나 큰 잠재력을 지니고 있는지를 다시 한번 깨닫게 해주었습니다.

해양 생물학이 열어갈 미래는 무궁무진하며, 바닷속 미지의 세계가 점차 우리에게 다가오고 있습니다.



NotebookLM

## 바닷속 보물찾기: 메타게놈으로 밝혀낸 미생물의 신비

우리가 사는 지구의 70% 이상을 차지하는 바다는 아직도 미지의 영역으로 가득합니다. 특히 바닷속에는 맨눈으로는 볼 수 없는 작은 생명체인 **미생물**들이 살아 숨 쉬고 있으며, 이들은 지구 생태계의 균형을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 아직까지 우리에게 알려진 해양 미생물은 극히 일부에 불과합니다. 마치 깊은 바닷속 보물처럼 말이죠.

최근 과학자들은 **메타게놈(metagenome)**이라는 기술을 이용하여 바닷속 미생물의 비밀을 밝혀내고 있습니다. 메타게놈 분석이란, 특정 환경에 존재하는 모든 미생물들의 유전체 정보를 분석하는 기술입니다. 쉽게 말해, 바닷물 속에 숨어있는 다양한 미생물들의 유전 정보를 한꺼번에 분석하는 거죠. 마치 거대한 바닷속 도서관에서 생명의 비밀이 담긴 책들을 찾아내는 것과 같습니다.

제공해주신 파일은 이러한 메타게놈 분석 기술을 활용하여 전 세계 해양 미생물들의 유전체 정보를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 **새로운 미생물 종을 발견**하고 그 **활용 가능성**을 제시한 연구 논문입니다. 이 연구에서는 무려 **43,191개의 박테리아 및 고세균 유전체를 새롭게 발견**했는데, 이 중 **82.06%는 기존 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 종**으로 밝혀졌습니다. 마치 보물지도 없이 광활한 바다에서 새로운 섬들을 찾아낸 것과 같은 놀라운 발견입니다! 

특히, 이 연구 결과는 해양 미생물의 다양성이 우리의 예상보다 훨씬 크다는 것을 보여줍니다. 심해나 극지방처럼 극한 환경에서도 다양한 미생물들이 살아가고 있으며, 이들은 아직 밝혀지지 않은 **무궁무진한 가능성**을 가지고 있습니다.  

### 해양 미생물은 왜 중요할까요?

**1. 인류의 건강을 지키는 미래의 치료제**

해양 미생물은 새로운 **항생제, 항암제, 효소** 등 다양한 생리활성 물질을 만들어낼 수 있는 능력을 가지고 있습니다.  이번 연구에서도 **새로운 항균 펩타이드 10개와 플라스틱 분해 효소 3개를 발견**했고, 실험을 통해 그 효과를 확인했습니다. 특히 **dsPETase**라는 플라스틱 분해 효소는 기존 효소보다 **최대 44.3배 높은 효율**을 보여주었는데, 이는 플라스틱으로 인한 환경 문제 해결에 큰 도움이 될 수 있음을 의미합니다. 마치 바닷속에서 지구를 구할 영웅을 찾아낸 것 같지 않나요?

**2. 유전자 가위 기술의 새로운 지평을 열다**

이 연구에서는 해양 미생물에서 **Om1Cas9**이라는 새로운 **CRISPR-Cas9 시스템**을 발견했습니다. CRISPR-Cas9 시스템은 **유전자 편집 기술**에 혁명을 일으킨 기술로, 질병 치료, 농작물 개량, 환경 문제 해결 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 이번 연구에서 발견된 Om1Cas9은 **인간 세포에서도 효과적으로 작동**하는 것이 확인되어, 앞으로 유전 질환 치료에 새로운 가능성을 제시할 것으로 기대됩니다. 마치 유전자 편집 기술의 새로운 보물을 찾아낸 것과 같습니다.

**3. 해양 생태계의 비밀을 풀다**

해양 미생물은 바닷속 생태계에서 영양염 순환, 탄소 고정 등 중요한 역할을 합니다. 해양 미생물의 다양성과 기능을 이해하는 것은 **해양 생태계의 변화를 예측하고 건강하게 유지**하는 데 매우 중요합니다. 이 연구에서 구축된 **GOMC 데이터베이스**는 해양 미생물의 유전적 다양성과 기능에 대한 방대한 정보를 제공하며, 이는 앞으로 해양 생태계 연구에 중요한 자료로 활용될 것입니다. 마치 해양 생태계를 이해하기 위한 보물지도를 얻은 것과 같습니다. 

### 바닷속 보물찾기는 계속된다!

해양 미생물은 아직까지 밝혀지지 않은 **무궁무진한 가능성을 가진 존재**입니다. 앞으로 메타게놈 기술을 이용한 연구를 통해 더욱 다양한 해양 미생물들을 찾아내고, 이들을 활용하여 인류에게 도움이 되는 기술을 개발할 수 있을 것입니다. 바닷속 보물찾기는 이제 막 시작되었습니다!


3개 모델중에서 gemini가 좀 뜬구름을 잡고 있는듯합니다. 오늘은 모델에게 당신은 해양미생물을 공부하고 있다는 사전 정보를 제시하고, 사람들에게 설명해줘 라는 질문을 한 다음에, 글을 작성해줘 하다보니 이 pdf파일이 아니라 일반적인 얘기를 서술한것으로 보입니다. 반면에 chatGPT와 NotebookLM 같은 경우에는 gemini처럼 동일한 단계로 글을 작성해 달라고 했을때 이 pdf파일을 활용해서 작성한듯 보여지네요. 역시 국어가 중요하다는...

이제 추선 연휴가 시작되었습니다. 
모두들 즐거운 추석 연휴 보내시기 바랍니다. :)



출처: @ye._.vely618

화요일, 7월 30, 2024

미생물의 기능을 어디까지 알아낼 수 있을까?

오늘은 23년도 3월에 출판된 딥러닝 방법을 이용한 미생물 기능에 대한 논문 인  Comprehensive Functional Annotation of Metagenomes and Microbial Genomes Using a Deep Learning-Based Method 을 가져와 봤습니다.

DOI: 10.1128/msystems.01178-22


gemini

## 미생물 유전체 기능, 딥러닝으로 99%까지 밝혀내다!

인간 장 미생물은 우리 건강에 중요한 역할을 하지만, 그 기능은 아직까지 대부분 밝혀지지 않았습니다. 이번 연구에서는 딥러닝 기반 모델 DeepFRI를 사용하여 미생물 유전체의 기능을 99%까지 설명하는 놀라운 성과를 달성했습니다. 이는 기존 방법보다 훨씬 높은 비율이며, 미생물학 연구에 새로운 지평을 열 것입니다.

**딥러닝의 위력, 미생물 유전체 기능 밝히다**

딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 방대한 양의 데이터를 학습하여 예측을 수행하는 기술입니다. DeepFRI는 이러한 딥러닝 기술을 활용하여 미생물 유전체의 기능을 설명하는 모델입니다.

연구에서는 DeepFRI를 사용하여 190만 개의 미생물 유전자를 분석했습니다. 그 결과, DeepFRI는 99%의 유전자에 대해 기능을 예측하는 데 성공했습니다. 이는 기존의 방법으로는 불가능했던 놀라운 결과입니다.

**기존 방법보다 더 나은 DeepFRI, 그 이유는?**

DeepFRI가 기존 방법보다 더 우수한 성능을 보여준 이유는 다음과 같습니다.

* **높은 정확도:** DeepFRI는 딥러닝 기술의 강력한 학습 능력을 통해 높은 정확도로 유전자의 기능을 예측합니다.

* **대규모 데이터 처리:** DeepFRI는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어, 수많은 미생물 유전체를 분석하는 데 유용합니다.

* **신규 기능 발견:** DeepFRI는 기존 방법으로는 발견되지 않은 새로운 기능을 발견할 수 있습니다.

**딥러닝, 미생물학 연구의 새로운 지평을 열다**

이번 연구는 딥러닝 기술이 미생물학 연구에 얼마나 유용한 도구인지를 보여주는 좋은 예시입니다. DeepFRI와 같은 딥러닝 기반 모델은 앞으로 더욱 발전하여, 미생물 유전체의 기능을 더욱 정확하게 이해하고, 질병의 원인을 찾는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.


clova-x

DeepFRI는 딥러닝 기반의 기능적 주석 방법으로, 장내 미생물 단백질의 기능을 효과적으로 주석할 수 있다. 이 방법은 기존의 방법보다 더 많은 유전자를 인식하고, 그들의 기능을 추론할 수 있다. 또한, 이 방법은 자동화되고 확장 가능한 방법으로, 대규모의 데이터를 처리할 수 있다.

DeepFRI는 유전자 온톨로지 주석과 높은 일치율을 보이며, 이전 연구와 비교하여 주석 범위를 개선했다. 이 방법은 metagenomic microbiome studies에서 관찰된 새로운 기능을 발견하는 데 도움이 될 수 있다.

하지만, DeepFRI가 설명한 유전자의 기능을 평가하기 위해서는 추가적인 검증이 필요하다. 이를 위해서는 실험적인 데이터나 생물학적 지식을 활용하여 DeepFRI가 설명한 기능을 검증할 수 있다. 또한, 다른 유전자 분석 도구와 비교하여 DeepFRI의 결과를 검증하는 것도 좋은 방법이다.

DeepFRI는 학습 데이터와 추론 방법에 따라 결과가 달라질 수 있다. 따라서, DeepFRI를 사용할 때는 학습 데이터와 추론 방법을 충분히 이해하고, 결과를 신중하게 해석해야 한다.

DeepFRI는 장내 미생물 단백질의 기능을 이해하고, 질병의 원인이 되는 기능적 변화를 파악하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 또한, 이 방법은 항생제 내성 유전자와 치료 전략을 식별하는 데도 유용하다.

딥러닝은 생물학 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, DeepFRI와 같은 딥러닝 기반의 기능적 주석 방법은 장내 미생물 연구뿐만 아니라 다양한 생물학 분야에서 활용될 수 있다.


chatGPT

### 딥러닝을 활용한 메타게놈 데이터 분석: DeepFRI와 기존 방법의 비교

메타게놈 데이터 분석에서 유전자 기능을 주석하는 것은 매우 중요한 작업입니다. 그러나 많은 메타게놈 데이터는 기능적 주석이 부족하여 그 활용도가 제한됩니다. 최근 연구에서는 딥러닝을 활용한 새로운 메타게놈 분석 방법이 제시되었고, 이는 기존 방법보다 훨씬 더 높은 커버리지와 정확성을 제공합니다. 이번 글에서는 딥러닝 기반 방법인 DeepFRI와 기존의 유사성 기반 방법인 eggNOG를 비교하고, 딥러닝을 활용한 이유와 그 장점을 살펴보겠습니다.

#### 딥러닝을 활용한 이유

1. **높은 기능적 주석 커버리지**: 

    - 기존의 유사성 기반 방법은 알려진 단백질 서열과의 유사성을 바탕으로 기능을 예측합니다. 이 방법은 새로운 단백질 서열에 대해서는 낮은 커버리지를 가지는 단점이 있습니다.

    - 반면, 딥러닝 모델은 대규모 데이터셋에서 학습하여 패턴을 인식하고 예측할 수 있어, 새로운 단백질 서열에 대해서도 높은 커버리지를 제공합니다.

2. **대규모 데이터 처리 능력**: 

    - 유사성 기반 방법은 데이터베이스 검색과 매칭을 필요로 하며, 대규모 데이터 처리에 시간이 많이 소요됩니다.

    - 딥러닝은 병렬 처리와 GPU 가속을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

3. **새로운 기능 발견 가능성**: 

    - 기존 방법은 데이터베이스에 이미 존재하는 기능 정보에 의존하기 때문에 새로운 기능을 발견하는 데 한계가 있습니다.

    - 딥러닝 모델은 서열과 기능 간의 복잡한 패턴을 학습하여 새로운 기능을 예측할 수 있는 가능성이 높습니다.

#### DeepFRI와 eggNOG의 비교

최근 연구에서는 DeepFRI를 사용하여 DIABIMMUNE 코호트의 유아 메타게놈 데이터를 분석했습니다. 그 결과, DeepFRI는 총 190만 개의 중복되지 않는 미생물 유전자를 포함하는 서열 카탈로그를 생성했으며, 99%의 유전자에 대해 Gene Ontology 분자 기능 주석을 제공했습니다. 반면, 기존의 유사성 기반 방법인 eggNOG는 12%의 커버리지를 제공하는 데 그쳤습니다.

#### 예측의 신뢰성 검증 방법

딥러닝 기반 방법이 더 많은 유전자의 기능을 설명하는 것은 좋은 일이지만, 예측된 기능이 올바른지 확인하는 것도 중요합니다. 이를 위해 다양한 검증 방법이 사용됩니다.

1. **교차 검증 (Cross-validation)**: 데이터를 여러 부분으로 나누어 모델을 학습하고 검증하여 모델의 예측 성능을 평가합니다.

2. **독립적인 검증 데이터셋 사용**: 모델이 학습에 사용되지 않은 데이터로 모델의 예측 성능을 테스트합니다.

3. **실험적 검증**: 예측된 기능을 실제 실험을 통해 확인합니다.

4. **기존 데이터와의 비교**: 모델이 예측한 기능이 기존 데이터와 얼마나 일치하는지 비교합니다.

5. **기능적 유사성 네트워크 분석**: 예측된 유전자 기능들이 서로 얼마나 관련이 있는지를 분석합니다.

#### 결론

딥러닝 기반 방법인 DeepFRI는 기존의 유사성 기반 방법보다 높은 커버리지와 정확성을 제공합니다. 이를 통해 메타게놈 데이터의 해석 가능성을 크게 높일 수 있으며, 새로운 기능을 발견할 가능성도 높습니다. 하지만 예측된 기능의 신뢰성을 검증하는 것이 중요하며, 다양한 검증 방법을 통해 이를 확인할 수 있습니다. 딥러닝을 활용한 메타게놈 데이터 분석은 앞으로 인간 장내 미생물 군집의 기능적 특징을 이해하는 데 큰 기여를 할 것입니다.

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이 글이 여러분에게 딥러닝을 활용한 메타게놈 데이터 분석의 중요성과 그 장점에 대해 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 앞으로도 최신 연구 동향과 기술을 소개하는 유익한 글을 지속적으로 제공하겠습니다.


보통 microbiome이나 metagenome분석은 미생물들의 종 assign까지가 대부분이고, 이를 통해 질병이나 건강 상태에 따라 미생물 조성이 어떻게 변화하는지 알아봅니다. 하지만 종 수준의 분석만으로는 미생물의 역할이나 기능을 완전히 이해하기 어려운 경우가 많습니다.

이 연구에서는 단순히 종을 분류하는 것을 넘어 genome을 재구성하여 유전자의 기능을 예측/분석하여 미생물의 역할을 좀 더 정확히 파악하고자 했는데, 미생물과 숙주간의 상호작용을 더욱 심층적으로 이해하는데 큰 도움이 되지 않을까 합니다. 

아마도 (논문을 당연히 안봤으므로) 시퀀싱 방법은 16S rRNA가 아닌 Meta WGS일 것 같은데, 나중에 이런 데이터를 확보해서 작업해보면 재미있을 것 같네요. 


다음에 또 흥미로운 것이 있으면 가져오도로 하겠습니다. :)



출처: @ye._.vely618


토요일, 9월 09, 2023

누가누가 미생물 프로파일링을 잘할까?

NGS가 태동된지 20여년.... (너무 과했나?) 대중적으로 관심을 받아 쓰는지는 10여년이 훌쩍 지나가고 있는 시점에 예전에는 454나 Solexa 정도 만져보던 시절에서 지금은 다양한 시퀀서들이 나와서 연구자들의 다양한 궁금증을 일선에서 해결해 주고있습죠 :)

여튼 그래서 21년 기준에 보편적으로 또는 미래에 대세가될 시퀀서들을 대상으로
누구나 관심있어하는 장내 미생물 프로파일링을 어느어느 시퀀싱 플랫폼이 잘하나 비교해보는 논문이 있어서 가져와봤습니다.

제목은 Comparison of 16S rRNA Gene Based Microbial Profiling Using Five Next-Generation Sequencers and Various Primers 이고,

doi: 10.3389/fmicb.2021.715500 입니다.

(물론 저자중에 제가 아는 분이 있어서 그런것은 아니고요, 구글링 하다가 찾아진겁니다.)


그래서 비교해볼 시퀀서는

MiSeq, IonTorrent, MGIseq-2000, Sequel II 그리고 MinION 까지.. ..
짧은 read와 긴 read들을 생산하는 대표 시퀀서들을 5개를 가지고 테스트를 해봤습니다.

시퀀싱을 잘 했는지 못했는지 확인하려면 시료의 정답을 미리 알고 있어야 겠죠?

그래서 한국 식약처에 등재된 19종의 미생물 종중에 8종을 선별하여서 다양한 비율의 Mock community를 만들어서 테스트 했다고 합니다. 

그런데 Mock community내에 미생물들의 비율은 어떻게 확인했냐!!
digital PCR을 사용해서 Mock community내 미생물들을 정량해서 확인했다고 합니다. 물론 Sequins (스팽글?, aka Sequencing spike-ins)이라는 방법을 활용할 수 있다고 하는데 다양한 박테리아에 대해서 모두 Sequins를 만들기 어렵기 때문에.. 이방법을 사용했다고 합니다. 사실어떤 방법이 golden standard인지는 모르겠으나 연구 디자인에 적합하면 되지 않을까 합니다.

여튼 8개 Mock community를 제작하였고, 각각에 시료를 바탕으로 5개의 시퀀서로 시퀀싱을 진행하였습니다. 그리고 분석은 MOTHUR을 사용해서 진행하였다고 합니다.

그럼 결론은 몬데?
뭣이 중헌디?

음... 개인적으로는 16S rRNA 서열을 한번에 확인 할 수 있는 롱리드 플랫폼이 숏리드 플랫폼보다 편향이 적다라는 결과를 기대했으나.. 도리어 숏리드 플랫폼에 비해서 롱리드가 더 편향적(과대 또는 과소 표현)이었다는... 물론 이게 긴 길이의 리드를 시퀀싱하기 위해서 전처리로 PCR단계에서 비롯된거 같다는 의견이었습니다만, Sequel II같은 경우 숏리드 플랫폼과 유사한 양의 결과물을 확인하기 위해서는 더 많은 비용이 소요될텐데... 그럼 롱리드 플랫폼을 사용할 이유가 딱히 없다는게 문제가 될듯합니다.

Figure 3,4,5를 잘 뜯어보면 

Bifidobacterium breve의 경우 숏리드 플랫폼에서 상대적으로 과소 표현되고,
Limosilactobacillus fermentum의 경우 롱리드 플랫폼에서 과소표현되고, 반대로 Lactococcus lactis subsp. lactis의 경우 롱리드에서 과대표현 되고,
Lactobacillus acidophilus의 경우는 플랫폼 상관없이 과소표현 되기도하고..

함께 있는 종에 따라 영향을 받기도, 받지 않기도 하기 때문에 해석을 할 때 고려해야할게 한두가지가 아니라서 좀 어렵죠. ㅎㅎ 

그리고 숏리드의 경우 가장 큰 문제점이 한정된 영역(V3-V4)의 서열만 가지고 확인하다보니 서로 다른 균주로 분류되는 문제가 있었고 이는 보통 probiotic bacteria인 Lactobacillus casei group(LCG)에서 확인되어서 LCG, probiotic bacteria 분석에는 V3-V4는 좀 피해야할듯 합니다.

결론은 연구에 맞게 적절하게 잘 사용하고, 직접 실험하지 않는 저같은 게으름뱅이들에게는 이리저리 분석할때 표준 데이터로 사용할만한 좋은 데이터가 확보되었다는 것입니다. :)



출처: @ye._.vely618