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포스트바이오틱스의 합리적인 인지
  • 일간투데이
  • 승인 2020.02.12 15:21
  • 19면
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▲ 사진=광운대학교 윤복근 교수
대사학은 복잡한 생물학적 시스템에서 작은 분자를 검출하고 정량화하는 강력한 접근법이며,따라서 포스트바이오틱스의 식별에 적합하다.Kok의 최근 연구에 따르면 생쥐의 소변 샘플에 대사물 프로파일에 대한 항생제 치료의 영향을 특성화하기 위해 이중질량분석법(MS/MS)과 결합된 색층 분석 분리법을 사용한다.

또 다른 연구에서는 생쥐의 배설물 샘플에서 2000개 이상의 대사물 특징을 검출했으며,단 한 번의 고단위 스트렙토마이신의 주입은 이러한 변화에 90%의 영향을 초래한다는 사실을 발견했다.

현재까지대부분의 연구는 변화된 대사산물의 포괄적인 프로필을 얻기 위해 표적 대상이 없는 미표적 접근법을 활용했다.이러한 접근 방식은 발견 가능성을 가지고 있지만,몇 가지 단점도 수반한다.

대사산물의 역동 범위 (최대 9 자릿수)와 민감도의 한계로 인해 이중질량분석법(MS)를 이용한 다수의 대사물의 동시 정량화는 여전히 어려운 과제로 남겨져 있다.

사전에 정해진 표적 집합이 없으면 등급에 맞게 민감도를 개선할 수 있는 추출 프로토콜과 MS 작동 매개변수를 조정할 수 없다.샘플에 동일한 운집된 특징이 있는 토막 이온이 많이 포함되어 있는 경우 장내 미생물의 대사산물에 대한 확실한 식별이 가능하게 된다.

표적형 MS의 출현은 이러한 문제들 중 일부를 다루고 있다.표적형 대사산물의 집합은 검출과 정량화를 최적화하는 동시에,미생물군의 생화학적 다양성을 광범위하게 샘플링할 수 있다.

또한,컴퓨터 도구는 표적형 MS 접근 방식과,포스트바이오틱스의 식별을 도울 수 있는 잠재력을 가지고 있다.예를 들어장내 미생물 군집의 대사 모델은 식이 화합물의 가능한 대사물 (즉, 폴리페놀)을 예측하고,이들 중 어떤 제품이 미생물로부터 파생될 가능성이 있는지 식별하는데 사용할 수 있다.

최근 몇 년 동안,게놈 규모 대사 모델(GSMMs, Genome-scale metabolic modeling)이 발표되어 다양한 생리학적 그리고질병 상태 아래에서 특정 인체 조직의 대사능력을 구별할 수 있게 되었다.또한 인체 모델은 중요한 모델 유기체,특히 생쥐를 위해 게놈 규모 대사 모델(GSMMs)을 재구성하는 템플릿으로 사용되어 왔다.

현재,게놈규모대사모델(GSMMs)을 구성하는 데 있어 주요 현상은 이 과정이 노동 집약적이어서,초기에 관심있는 종을 배열하고 주석을 달았다고 가정하면,게놈 주석 데이터베이스에서 발견된 정보를 조정하기 위해서는 상당한 수작업이 필요하다는 것이다.

Greenblum은 장내 미생물군의 신진대사를 모델링 하는 데 있어 주목할만한 연구를 하였다.연구진은 집단 수준 대사 네트워크 모델을 조립 및 분석하여 정상,비만 및 과민성대장증후군(IBS)환자 사이에서 위상학적 차이가 있음을 발견했다.가장 최근에 Heinken은 대표적인 장내 미생물, B. thetaiotamicron과 이 두 종을 대표하는 GSMM을 이용한 생쥐 숙주 사이의 대사 상호작용을 연구하기 위해 유량 밸런스 분석(FBA)을 실시했다.

FBA와 같은 제약 기반 분석 이외에도,대사 네트워크 모델을 사용하여 집단 수준의 생체 변화를 연구하기 위해 또 다른 유망한 접근 방식은 컴퓨터를 이용한 경로 분석이다.한 예로 PathMiner를 들 수 있는데,이것은 전체적인 에너지 비용을 최소화하기 위해 사용자 정의 기초 대사물의 생체 변환 경로를 구축했다.

또 다른 알고리즘인 PathPred는 잠재적 분해 경로를 예측하기 위해 반응 물질과 생화학 반응 생산물 사이의 구조적 유사성의 패턴을 이용하고자 했다.이러한 알고리즘은 알려진 효소의 자연 기질이 아닌 합성 화학물질에 특히 유용한 것으로 밝혀졌다.사용자 정의 표적 대사물의 가능한 합성 경로를 식별하고,순위를 매기기 위해 그래프 분석과 FBA를 결합한 ProbPath를 개발했다.

포스트바이오틱 대사를 예측하는 맥락에서 ProbPath의 유용한 특징은 숙주 유기체에 대해 비자연성 반응을 선별적으로 식별할 수 있어, 유기체인 장내 미생물을 만들 수 있지만 다른 유기체인 인간 숙주에 의해 생성될 수 있는 대사물을 식별할 수 있다는 것이다.현재 ProbPath의 가장 중요한 한계는 장내 미생물에 대해 적절하게 구성된 반응 데이터베이스의 부족이다.

Ibrahim과 Anishetty는 장내 탄수화물 대사를 연구하기 위해 인간 장내 미생물의 소규모 대사 네트워크 (87개 반응)를 구축했다.예측 방법과 모델은 이용 가능한 게놈 주석 데이트의 정확성과 이해력만큼만 우수하며,미생물군을 구성하는 종에 대한 지식의 부족은 지금까지 실리코 예측에 한계가 있음을 강조하고 있다.

장내 미생물 개선을 위한 포스트바이오틱스의 전망

프로바이오틱스와 프리바이오틱스를 통한 장내 미생물 개선은 광범위한 인간 질병을 치료할 수 있는 큰 잠재력을 보여주었다.미생물들이 건강과 질병에 차지하는 역할에 대한 이해도가 증가함에 따라,잠재적으로 더 효과적인 접근법,즉 프리바이오틱스와 프로바이오틱스의 혼합물인 신바이오틱스가 등장하고 있다.

또한 프리바이오틱스와 포스트바이오틱스의 합리적인 개발에 시스템 생물학적 접근법을 사용하는 것이다.장내 미생물의 정체성과 풍부함은 개별 종 수준에서 충분히 설명될 수 있도록 남아있는반면,최근 범유전체학의 발전은 인간의 장에 있는 미생물의 기형 발생을 확립하기 시작했다.게놈 정보의 양이 증가함에 따라,새로운 프로바이오틱스 균주의 발견은 조만간 질병 치료를 위한 식품 유도 프리바이오틱스 및 포스트바이오틱스의 개발을 더욱 가속화시킬 것으로 기대된다.

아울러 주석 게놈으로 장내 미생물의 분류를 확대하면 박테리아가 프리바이오틱스를 통해 포스트바이오틱스 대사산물로 변환하는데 사용할 수 있는 반응 경로를 결정하기 위한 체계적인 노력을 촉진해야 한다.

이후에는 표적 대사학과 함께 미생물군의 생화학적 다양성을 반영하는 종합 대사 메타 모델을 이용하여 식이 화합물의 대사 파생물을 예측하고,프리바이오틱스를 확인하거나,생물 변형 경로를 확인할 수 있다.순차적으로,생물 활성 미생물 대사물과 생산을 담당하는 경로를 식별하면,특정 프로바이오틱스,프리바이오틱스 및 포스트바이오틱스가 미생물 구성과 기능을 복원하는역할에 대한 기계론적 이해가 향상되어야 한다.

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