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일요일, 5월 26, 2024

결핵균의 변이 탐지 기술이 왜 중요한가

 오늘은 2020년에 출판된 결핵균과 관련된 논문을 하나 가져와봤습니다.

제목은 Genomic variant-identification methods may alter Mycobacterium tuberculosis transmission inferences 으로 결핵균의 감염 경로를 예측하는 방법에 결핵균의 변이 탐지가 어떤 영향을 끼치게 되는지에 대한 내용을 담고 있습니다.

DOI: 10.1099/mgen.0.000418


오늘도 역시나 여기저기에 물어봐서 "블리그에 올릴 글을 작성해줘" 결과를 올려보도록 하겠습니다.


claude

제목: 결핵균 전염 추적을 위한 유전체 변이 탐지 기술의 중요성

결핵은 여전히 전 세계적으로 가장 많은 사람을 죽이는 감염병입니다. 결핵균의 전파를 차단하는 것이 결핵 퇴치에 필수적입니다. 하지만 고위험 지역에서 대부분의 전염이 어디에서 누구에 의해 일어나는지 알려져 있지 않습니다. 이에 결핵균의 유전체 변이 패턴 분석을 통해 전염 경로를 추적하려는 시도가 이루어지고 있습니다.

결핵균은 전파될 때마다 지속적으로 진화하면서 돌연변이가 축적됩니다. 두 균주 간의 유전적 거리가 가깝다면 최근에 전염에 의해 연결되었을 가능성이 높습니다. 따라서 유전체 변이 데이터를 통해 전염 링크를 예측하고 계통수를 재구성하여 유행의 역학적 특징을 파악할 수 있습니다.

하지만 현재 결핵균 유전체 변이를 측정하는 방법에 대한 합의가 부족한 실정입니다. 스탠퍼드 대학 연구팀이 수행한 최근 연구에 따르면, 서로 다른 변이 식별 파이프라인을 사용했을 때 동일한 시퀀싱 데이터에서 상이한 변이 집합이 도출되어 전염 추론 결과도 달라졌습니다. 

연구팀은 일반적인 변이 호출 도구들의 성능을 시뮬레이션된 결핵 유행 데이터에 대해 평가했을 때, 도구 간 성능 차이가 컸음을 발견했습니다. 특히 변이 필터링 전략에 따라 전염 링크 예측과 계통수 재구성 정확도가 현저히 달라졌습니다.

연구팀은 결핵균 유전체 변이 탐지를 개선하기 위해 다음과 같은 방안을 제시했습니다:

1) 결핵균 전용 유전체 변이 진위 데이터셋 구축

2) 결핵균 유전체에 최적화된 변이 호출기 개발

3) 정확한 변이 탐지를 위한 긴 리드 시퀀싱 데이터 활용

4) 변이 불확실성 측정 및 계통발생 분석 통합

결핵균의 전염 경로를 추적하고 효과적인 결핵 관리 전략을 수립하기 위해서는 결핵균 유전체의 특성을 고려한 최적의 변이 탐지 전략 마련이 시급합니다. 향후 이 분야에 대한 지속적인 연구를 통해 표준화된 분석 방법이 정립되기를 기대해봅니다.


gemini

## Mycobacterium tuberculosis 전파 추론에 대한 변이 식별 접근 방식의 영향 요약

**서론**

병원체 게놈 데이터는 중요한 인간 병원체의 전 세계적 및 지역적 전파 패턴을 특성화하고 공중 보건 개입을 알리는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 하지만 게놈 변이를 측정하는 방법에 대한 현재 합의는 없습니다. 

이 연구는 Mycobacterium tuberculosis의 전파 추론에 대한 변이 식별 접근 방식의 영향을 테스트하기 위해 수행되었습니다.

**방법**

5개의 게놈 역학 그룹이 동일한 발병 순서 데이터에 변이 식별 파이프라인을 적용하는 실험을 수행했습니다. 

연구자들은 일반적으로 사용되는 변이 식별 도구의 성능을 평가하기 위해 발병을 시뮬레이션했습니다. 

그들은 서로 다른 그룹에서 사용하는 변이 호출 접근 방식이 일관된 변이 세트를 복구하지 못하고, 진정한 변이를 복구하는 성능은 접근 방식에 따라 크게 다르다는 것을 발견했습니다. 

또한 게놈 전반 및 발병 수준의 진정한 변이를 모두 복구하는 단일 변이 식별 접근 방식은 없지만, 실제 순서 데이터에 따라 캘리브레이션된 변이 식별 알고리즘 또는 지역 재조립을 포함하는 알고리즘이 분리된 개체 간 진정한 쌍 차이를 복구하는 데 더 뛰어납니다. 

마지막으로 연구자들은 점점 더 엄격한 필터를 적용하는 것이 전파 추론과 발병 변이에서 재구성된 계통 발생의 정확도에 미치는 영향을 조사했습니다. 

그들은 일반적으로 사용되는 Mycobacterium tuberculosis 게놈 변이를 식별하는 접근 방식은 성능이 다양하며, 특히 쌍 차이를 통해 잠재적인 전파 링크를 예측하는 경우 덜 엄격한 변이 필터링을 통해 계통 발생 재구성을 개선할 수 있음을 발견했습니다.

**결과**

* 서로 다른 그룹에서 사용하는 변이 호출 접근 방식은 일관된 변이 세트를 복구하지 못합니다.

* 진정한 변이를 복구하는 성능은 접근 방식에 따라 크게 다릅니다.

* 게놈 전반 및 발병 수준의 진정한 변이를 모두 복구하는 단일 변이 식별 접근 방식은 없습니다.

* 변이 필터 선택은 파이프라인 전반에 걸쳐 광범위한 차이에 기여합니다.

* 점점 더 엄격한 필터를 적용하면 전파 추론의 정확도와 발병 변이에서 재구성된 계통 발생의 품질이 빠르게 감소합니다.

* 일반적으로 사용되는 Mycobacterium tuberculosis 게놈 변이를 식별하는 접근 방식은 성능이 다양하며, 특히 쌍 차이를 통해 잠재적인 전파 링크를 예측하는 경우 덜 엄격한 변이 필터링을 통해 계통 발생 재구성을 개선할 수 있습니다.

**결론**

이 연구 결과는 Mycobacterium tuberculosis 전파 추론에 대한 변이 식별 접근 방식의 중요한 영향을 보여줍니다. 

연구 결과는 결핵균의 변이를 탐지하고 전파 패턴을 추론하는 데 사용할 수 있는 분석 방법을 선택할 때 고려해야 할 사항을 제공합니다. 

추가 연구는 결핵균의 변이와 전염성 사이의 관계를 더 잘 이해하는 데 필요합니다.


clova-x

결핵균의 변이를 탐지하는 데 적합한 분석 방법은 다음과 같습니다.

1. 전체 유전체 시퀀싱: 전체 유전체 시퀀싱을 통해 결핵균의 모든 유전자 변이를 탐지할 수 있습니다. 이 방법은 정확도가 높고, 다양한 변이를 탐지할 수 있습니다.

2. 타겟 시퀀싱: 타겟 시퀀싱은 특정 유전자나 염색체 부위를 대상으로 시퀀싱을 수행하는 방법입니다. 이 방법은 전체 유전체 시퀀싱보다 비용이 저렴하고, 특정 변이를 집중적으로 탐지할 수 있습니다.

3. 역학적 분석: 역학적 분석은 결핵균의 전파 경로와 전염 패턴을 분석하는 방법입니다. 이 방법은 결핵균의 변이와 함께 전염 패턴을 파악할 수 있습니다.

4. 생물정보학적 분석: 생물정보학적 분석은 결핵균의 유전자 데이터를 분석하여 변이를 탐지하는 방법입니다. 이 방법은 자동화된 분석 도구를 사용하여 빠르고 정확한 분석을 수행할 수 있습니다.

위의 분석 방법들은 각각의 장단점이 있으므로, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. 또한, 분석 결과를 정확하게 해석하고, 이를 바탕으로 적절한 조치를 취하는 것이 중요합니다.

결핵균의 변이를 탐지하는 것은 결핵의 예방과 치료에 매우 중요합니다. 이를 통해 결핵의 전파를 막고, 환자의 치료 효과를 높일 수 있습니다. 따라서, 결핵균의 변이를 탐지하는 데에는 위의 분석 방법들을 적극적으로 활용하는 것이 좋습니다.


chatGPT

### 결핵균의 유전적 변이 분석: 왜 중요하며, 어떤 방법이 적합할까?

결핵(TB)은 전 세계적으로 매년 수백만 명의 생명을 앗아가는 심각한 감염병입니다. 결핵의 원인균인 **결핵균(M. tuberculosis)**의 전파를 이해하고 효과적으로 차단하는 것은 공중보건에서 매우 중요합니다. 결핵균의 유전적 변이를 분석하는 것은 이 전파를 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이번 글에서는 결핵균의 변이를 탐지하는 다양한 분석 방법과 각 방법의 장단점에 대해 알아보겠습니다.

#### 결핵균 변이 분석의 중요성

결핵균의 유전적 변이는 균주의 다양성을 증가시켜 각 균주가 다른 전염 특성을 가지게 합니다. 예를 들어, 특정 유전적 변이는 결핵균이 항생제에 대한 내성을 가지게 하거나, 숙주의 면역 시스템을 회피하는 능력을 증가시킬 수 있습니다. 이러한 변이는 전파 경로와 패턴에 영향을 미쳐, 공중보건 개입 전략을 수립하는 데 중요한 정보를 제공합니다.

#### 변이 탐지 방법의 다양성

결핵균의 변이를 탐지하기 위해 사용되는 주요 분석 방법은 다음과 같습니다:

1. **전체 유전체 시퀀싱(Whole Genome Sequencing, WGS)**:

   - **장점**: 유전체 전체를 분석하여 고해상도의 변이 데이터를 제공하며, 다양한 변이 유형(SNPs, 인서션, 딜리션 등)을 탐지할 수 있습니다.

   - **단점**: 비용이 상대적으로 높고, 데이터 분석 및 해석에 많은 시간이 필요합니다.

   - **적합한 상황**: 결핵균의 전파 경로를 정밀하게 추적하고자 할 때 유리합니다.

2. **다중좌위 VNTR 분석(Multiple-Locus Variable Number Tandem Repeat Analysis, MLVA)**:

   - **장점**: 비교적 빠르고 저렴하며, 특정 반복 서열을 기반으로 변이를 탐지합니다.

   - **단점**: 변이 탐지 해상도가 낮고, 반복 서열 외의 변이는 탐지하지 못합니다.

   - **적합한 상황**: 비교적 짧은 시간 내에 대규모 샘플을 분석해야 할 때 유리합니다.

3. **SNP 타이핑(Single Nucleotide Polymorphism Typing)**:

   - **장점**: 특정 SNP를 타겟으로 하여 고해상도 변이 분석이 가능합니다.

   - **단점**: 분석 가능한 변이의 범위가 제한적이며, 새로운 변이를 탐지하는 데 제한적입니다.

   - **적합한 상황**: 이미 알려진 SNP에 대한 빠르고 정확한 분석이 필요할 때 유리합니다.

4. **내성 유전자 탐지**:

   - **장점**: 결핵균의 항생제 내성 유전자를 직접 탐지하여 내성균주를 빠르게 식별할 수 있습니다.

   - **단점**: 내성 유전자를 제외한 다른 변이는 탐지하지 못합니다.

   - **적합한 상황**: 항생제 내성 결핵균을 신속하게 식별하고자 할 때 유리합니다.

5. **장독립 재조립(de novo Assembly)**:

   - **장점**: 유전체를 처음부터 새로 조립하여 이전에 알려지지 않은 변이도 탐지할 수 있습니다.

   - **단점**: 데이터 처리와 분석이 복잡하며, 높은 계산 자원이 필요합니다.

   - **적합한 상황**: 유전체 구조에 대한 포괄적인 이해가 필요할 때 유리합니다.

6. **유전체 서열 정렬(Alignment-based Methods)**:

   - **장점**: 참조 유전체에 시퀀스를 정렬하여 변이를 탐지합니다. 비교적 간단하고 빠르게 분석할 수 있습니다.

   - **단점**: 참조 유전체의 품질에 의존하며, 참조 유전체에 없는 변이는 탐지하기 어렵습니다.

   - **적합한 상황**: 잘 정의된 참조 유전체가 있을 때 유리합니다.

#### 결론

결핵균의 변이를 탐지하는 적합한 방법은 연구 목적, 데이터의 질, 사용 가능한 기술 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 각각의 방법은 특정 상황에서 유리할 수 있으며, 이를 적절히 활용함으로써 결핵균의 전파를 더 정확히 이해하고 효과적인 공중보건 개입 전략을 수립할 수 있습니다. 결핵의 전파를 추적하고 차단하기 위해서는 변이 분석 방법의 선택과 적용이 매우 중요합니다.

이 연구는 결핵균의 유전적 변이 분석 방법들이 전파 추론에 어떻게 영향을 미치는지를 평가함으로써, 공중보건 전략을 최적화하는 데 기여하고자 합니다. 앞으로도 더 정확하고 신뢰할 수 있는 분석 방법을 개발하여 결핵 전파를 효과적으로 차단하는 데 도움이 되길 기대합니다.


오늘은 chatGPT가 제목도 잘 뽑은것 같고 글의 길이는 길었지만 내용을 모두 잘 포함하고 있는듯합니다. 나머지 3개 모델은 글의 길이는 간략하게 잘 뽑았는데, 축약/생략된 내용들이 많지 않았나 합니다.




출처: @ye._.vely618


화요일, 8월 29, 2023

SAM-TB, 주인공은 나야나

결핵은 참 끊임없이 인류를 괴롭혀오는 감염병균 하나입니다.
더구나 이 녀석이 악랄한 이유는 누구에게나 동일하게 감염되는것이 아닌 개발도상국이나 저소득구간에 있는 생활환경이 그리 좋지 않은 나라나 가정에 더 잘 발병한다는 것입니다.

선진국, 다른 말로 고소득국가나 생활환경이 더 나은 곳에서 사는 사람들에게는 감염되지는 않지만 그래도 전세계가 관심있게 모니터링하고 있는 감염균중 하나일겁니다.

그래서인지 분석 Tool들이 생각보다 많이 나와있습니다.

물론 대부분 파편화되어 있었으나 최근들어 포괄적인 분석 tool들이 등장하고 있습니다.

오늘 소개하는 tool도, 이거 하나만 있어봐!!

다 할 수 있어 되겠습니다.

SAM-TB: a whole genome sequencing data analysis website for detection of Mycobacterium tuberculosis drug resistance and transmission


이 분석 tool은 결핵균의 WGS한 데이터를 분석하는 tool이고, 약물 내성과 spoligotyping 및 NTM이라면 어떤 NTM 종인지도 구분할 수 있다. 즉 SAM-TB 하나면 결핵에 관련된 모든것을 다 확인 할 수 있습니다. 되겠습니다.

기존에 나왔었던 다양한 MTB 분석 tool들(KvarQ, PhyResSE, TGS-TB, CASTB, Mykrobe, TBProfiler, MTBseq 및 ReSeqTB-UVP)을 언급하면서 우리는 지금까지 나왔던 모든 분석 프로그램의 기능을 구현하고 있다라고 자랑하고 있고, 그런 tool을 웹에서 분석 해보실 수 있습니다. 라고 자랑하고 있습니다.

어디서? 바로 >여기<에서!!

근데 안타깝게도 오늘 (2023년 8월 29일 기준) 접속이 안되더라구요.

내일은 되길 바라겠습니다.


일단 다시 한번 중요 포인트를 짚어보자면,

MTB WGS 데이터를 사용하여
 약물 내성 변이 확인, 
 spoligotyping 확인,
 MTBC 및 NTM 확인
웹상에 업로드하여 분석 할 수 있다 되겠습니다만 가장 중요한 분석 사이트가 접속이 안되네요

여튼 기존에 1%씩 부족했던 기능을 가지고 있던 tool을 한 자리에 모아놨다가 가장 큰 의의일것 같습니다. 

생각보다 특이할만한 tool은 사용하지 않았고, 일반적인 NGS 분석을 해보셨다면 다뤄봤을 그런 tool들로 잘 구현했습니다.

BWA-MEM, samtools, VarScan, Kraken2와 각종 in-house script들...

사실 중요한게 약물 내성 변이의 db와 lineage, MTBC 및 NTM을 확인 할 수 있는 정보에 대한 내용이 더 잘 설명되어 있으면 좋았을텐데 그 내용은 살짝 빠져있는게 아쉬웠네요 

작년 초에 출판되었는데 벌써 웹사이트가 막히다니.. 

살짝 아쉬움을 남기고 오늘 글은 마무리하도록 하겠습니다. 



@ye._.vely618


월요일, 2월 06, 2023

우리들의 Nanopore는 결핵균을 잘 시퀀싱하여 세계 공중 보건에 기여할 수 있을까?

Evaluation of Nanopore sequencing for Mycobacterium tuberculosis drug susceptibility testing and outbreak investigation: a genomic analysis

https://doi.org/10.1016/S2666-5247(22)00301-9 


그래서 한번 알아 보았습니다.

일루미나 일색인 시퀀싱 시장에 신성처럼 찾아온 (찾아왔지 떨어지지 않았습니다.) long-read sequencing의 이단아 ONT을 사용한 결핵균의 drug susceptibility testing (DST) 결과가 기존 일루미나 결과에 비해 부족하지 않고, 동등한 결과와 정보를 제공해 줄 수 있는지 확인해 보았습니다.


영국, 남아프리카등의 샘플을 MiSeq, HiSeq, NextSeq, MinION, GridION, PacBio 기기를 사용하여 시퀀싱 진행하였습니다. 물론 개별 시퀀서마다 동일한 샘플을 시퀀싱한 것은 아니고 영국샘플은 MiSeq, GridION에서, 남아프리카나 마다가스카르 샘플은 HiSeq, NextSeq, MinION에서 진행하였으나, 전체적으로 short와 long read 시퀀서간에 비교 할 수 있도록 디자인은 되었습니다.

일루미나는 UK에서 사용하는 COMPASS를 사용해서, Nanopore는 BCFtools를 사용하여 변이를 확인하였습니다.

그래서 일루미나와 Nanopore의 변이 결과를 확인해보니(본문의 figure1을 참고) 재현율이 다소 떨어지는 경향을 확인 할 수 있었습니다. 

Nanopore는 정밀도: 99.3%, 재현율: 90.2%

일루미나는 정밀도: 99.6%, 재현율: 91.9%

그리고 151개의 isolate(시퀀싱한 isolate는 208개이나 일루미나와 Nanopore를 동시에 비교 할 수 있는 데이터는 151개 였음)에서 66,537개의 저항성 변이가 call되었는데 일루미나와 Nanopore간에 4개의 차이밖에 보이지 않았다고 합니다. (이정도면 거의 동일한 수준 아닌가?)

그래서 결론은 우리 모두 예상하듯이 Nanopore 데이터로도 정밀한 변이 call이 가능함을 확인하였고, 그 결과 또한 일루미나와 동등한 수준이므로, 깨작 깨작 하지 말고 Nanopore를 이용해서 MTB 전체 서열을 한번에 분석해서 결과를 주면 좋지 않을까 기대하고 싶다. 되지 안하을까합니다.


본 저자는 ONT.L 주식을 (아직) 보유하고 있지 않습니다.