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International Conference of Bioinformatics 참관기
International Conference of Bioinformatics 참관기 저자 정현수 (Georgia Tech)
등록일 2018.01.09
자료번호 BRIC VIEW 2018-C01
조회 1662  인쇄하기 주소복사 트위터 공유 페이스북 공유 
요약문
2017년 11월 3일에 개최된 제 11회 International Conference of Bioinformatics – Microbiomes and Metagenomics 는 미국 동남부의 조지아 주의 아틀란타에서 개최되었다. 이번 컨퍼런스의 주요 화두는 메타지놈 분석과 장내 미생물 분석의 의학적 응용방안, 군집과 다양성 분석, 현재 분석방법의 한계성 및 새롭게 나아가야 할 방향에 대한 발표가 주를 이뤘다. 미생물 gene annotation 분석 툴인 GeneMark를 개발한 Mark Borodovsky 박사의 기조 연설을 시작으로 17개의 Plenary talk과 수백 개의 poster 발표가 이틀간 진행되었다.
키워드: Bioinformatics, Metagenomics, Microbiome
분야: Bioinformatics
써모피셔사이언티픽
목차

Ⅰ. 주요 발표 내용
 1. 11월 3일 주요 내용
 2. 11월 4일 주요 내용
Ⅱ. 총평


Ⅰ. 주요 발표 내용

1. 11월 3일 주요 발표내용

1) Peer Bork, EMBL

EMBL의 Peer Bork 박사는 인간 장내 미생물의 의학적인 응용방안에서 대해서 발표를 진행하였다. 그는 인간의 장내 미생물에 대한 연구와 이와 관련된 인간의 건강과 복지를 위한 역할은 끊임없이 증가하고 있음에도 불구하고 건강한 장내 미생물이 평생 동안 정상적인 환경에서 어떤 조건과 모양을 유지해야 하는지를 정확히 알지 못하는 것에 대해 강조하였다. 특히 출생시 유아 미생물의 선택적 시딩과 성장하면서 겪는 환경에서의 미생물 조성의 역할이 중요한데, 생활 양식과 연령 및 유전학과 관련하여 건강 변화의 관점에서 제한된 기준과 관계없이, 증가하는 질병의 수는 microbiome의 dysbiosis와 연관됨을 제시하였다.

그는 microbiota의 dysbiosis가 질병을 유발하는 것을 역이용하여, 미생물 마커를 사용한 대장 암 진단에 대한 새로운 가능성 제시하였다. 특히, 미생물 - 약물의 상호 작용에 대한 정보를 이용한다면 현재보다 훨씬 개선된 치료 체제로 이어질 수있음을 시사했다. 제2형 당뇨병과 관련하여 소화관 microbiota에서 약물 메트포민이 상당한 변화를 일으킨다는 관찰 결과를 언급하며, 점점 더 많은 약물의 남용이 microbiome을 교란시킬 수 있음을 강조하였다.

약물의 남용과 장내 미생물 생태계의 교란에 대한 직접적인 관계를 보여주기 위해, 그의 연구팀은 40개 박테리아에 대해 1,000종 이상의 시판중인 약물을 시험했으며 모든 약물의 최소 24%가 적어도 하나의 장내 미생물 균주를 억제한다는 것을 발견했다.

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학회가 진행된 Georgia Tech conference center



2) Patrick Chain

Patrick Chain 박사는 Metagenomics는 미생물 생태학 및 미생물학 분야를 변화시켜 다양한 미생물 군집에서 이전에 알려지지 않은 다양성에 대한 정보를 제공하였지만 현재 연구가 가지고 있는 한계와 문제점을 언급하는 발표를 하였다. 특히 차세대 시퀀싱에 대해 언급하며 현재 거의 모든 지노믹스 연구실이 시퀀싱을 수행하지만 이에 대한 결과의 재현성과 관련한 문제에 대해 지적하였다.

또한 가장 효과적으로 장내미생물의 군집과 다양성을 분석하는 표준화된 파이프라인의 부재가 시급한 문제임을 화두로 던지며, 서로 다른 시퀀싱 플랫폼과 분석 방법 때문에 데이터 분석방법 표준화가 어려우며 이는 다른 연구들간의 비교 분석이 어렵고 복잡해진다는 것을 언급했다. 이를 해결하기 위해서 메타지놈 응용프로그램이 좀 더 비전문가가 사용하기 쉽게 히여 분석에 대한 장벽을 낮춰야 하며, 새로운 웹 기반 생물정보학 플렛폼이 필요함을 강조하였다.

3) Lawrence David

Lawrence David 박사는 longitudinal microbiota data 분석을 위한 새로운 모델을 제시하는 발표를 진행하였다. 미생물 군집이 시간이 지남에 따라 어떻게 행동하는지 모델링하는 것은 이들의 기본 생물학을 이해하고 이들 공동체의 구조와 기능을 관리하는 데 필수적이다. 하지만 인간의 장내 미생물의 역학적 모델링에 대한 연구는 미생물의 유전체 서열에만 의존한 분석방식, 정확한 다양성 분석을 위한 기술적 및 생물학적 불확실성, 시계열 데이터 생성시 샘플링 한계를 갖는다.

David 박사의 연구팀은 장내미생물 균총 데이터 셋을 위해 동적 선형 모델(dynamical linear model)을 개발하고 그 안에서 생물학적 변이와 기술적 불확실성을 모델링하는 방법에 대해서 발표하였다. 또한 이 선형 모델을 인간 장내 미생물 군집에 시간단위(hourly basis for days)로 tracking하여 적용한 결과를 제시하며, 이 모델링 방법이 사람의 내장 미생물에 대한 시간/일별 역학 관계를 밝히고 최적의 표본 추출 빈도를 선택하기 위한 지침을 제시할 수 있다는 것을 보였다.

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학회장 내부



4) A. Murat Eren

A. Murat Eren 박사는 single amino acid variants를 이용한 genomic heterogeneity 연구를 발표하였다. 그는 해양 미생물 연구에 대한 토픽을 예로 들어 발표를 진행하였다. 주요 해양 미생물 계통 내의 개체군의 다양성과 지리적 분포는 온도와 그 공 변수(co-variables)에 의해 크게 좌우된다. 그러나 단일 개체군 내에서 게놈 이질성이 나타나는 메커니즘은 잘 알려져 있지 않다.

Eren 박사 연구팀은 TARA Oceans 프로젝트에 대해서 설명하였는데 이 프로젝트는 메타지놈 분석을 이용하여 바다에서 가장 풍부하고 광범위한 미생물 SAR11 집단 중 하나를 연구하고 "단일 아미노산 변이(SAAVs)”를 사용하여 지놈 이질성을 밝히는 것이다. 그의 연구팀은 집단 내에서 non-synonymous 변이를 규명하는 체계적인 purifying selection과 adaptive mechanism을 규명하였고 대규모의 해양 대류 온도를 반영하는 두 가지 생태학적 위치(niches)뿐만 아니라 더 미세한 위치 경계를 묘사하는 여섯 가지의 proteotype을 밝혀냈다.

또한 차가운 해류에서 단백질 변이체가 현저히 증가하고 난류에서는 단백질 스윕(sweep) 수가 증가하여 표면 해류와 함께 표류하는 SAR11 개체군에 대한 유전적 다양성이 번갈아 나타나는 패턴을 보여주었다. 결론적으로 그의 연구팀의 결과는 purifying selection이 neutral evolution의 범위를 단백질의 구조적인 안정성을 허용하는 수준까지의 아미노산 서열 변형으로 제한하고, SAAVs의 지리적 구분은 neutral evolution보다는 natural selection 이 SAR11의 진화의 주요 요인이라는 것을 시사하는 발표였다.

5) Uri Gophna

Uri Gophna 박사는 장내미생물(microbiomes) 연구를 resistomes으로 확장해야 한다는 발표를 하였으며 Pouchitis 질병을 예로 들며 발표를 시작하였다. Pouchitis은 ileal pouch-anal anastomosis로 췌장 절제를 한 궤양성 대장염 환자에서 흔히 나타나는 장기 합병증의 일종이다. 그에 따르면 지금까지는 환자는 질병 완화를 유지하기 위해 항생제로 만성적 치료를 해왔는데 이는 미생물 군락의 stability와 evolution of resistance의 측면에서 문제를 일으킨다. 그의 연구팀은 항생제 치료 환자 및 항 -TNF 단일 클론 항체 및 스테로이드와 같은 다른 약제로 처리한 환자의 종양 샘플에 대한 메타지놈 분석을 수행한 결과를 제시하였다.

분석방법으로는 resistance database 데이터와 quinolone resistance gene 대립유전자의 alignment-guided prediction을 결합하는 방식을 제시하며 이에 대해 설명해 주었다. 그는 antibiotic-treated pouchitis 환자의 장내 미생물은 항생제 저항성 돌연변이를 유발한다는 것을 확인하는 결과를 제시하였으며 끊임없이 장기 항생제를 투여하면 pouchitis 환자에서 박테리아 communities의 불안정성이 더욱 심화된다는 것으로 보였다. 약제 내성 E. coli와 Enterococcus faecalis 균주가 존재함으로써 항생제를 사용하여 치료된 환자에서 gyrA와 parC(약물 표적 유전자) 의 single-point mutations 이 확인되었지만 virulence factor 의 개수가 거의 없는 것을 통해서 병원성 잠재력이 낮음을 설명하였다. 또한 유익한 것으로 여겨왔던 여러 박테리아 종들에서도 비슷한 저항성 돌연변이를 발견하였다.

2. 11월 4일 주요 발표내용

1) Konstantinidis

Konstantinidis 박사는 The Microbial Genome Atlas (MiGA) project에 대해서 발표를 진행하였는데 기존의 16S rRNA를 이용한 다양성 분류의 한계를 지적하며 새로운 방향성을 제시하는 발표였기에 많은 연구자들이 관심을 갖는 것을 느낄 수 있었다.

Small subunit ribosomal RNA 유전자(16S rRNA)는 Ribosomal Database Project에서 알 수 있듯 미생물 종과 그 다양성을 분류하고 연구하는데 현재까지 성공적으로 사용되어왔다. 하지만 rRNA 유전자 기반 연구의 몇 가지 측면은 여전히 문제가 있다. 16S rRNA 유전자를 통해서 미생물을 분류할 수 있는 한계는 종(species) 수준인데 전체 지놈에 대한 다양성을 16S rRNA를 이용한 분류로 제한하기에는 한계가 있다.

그는 발표에서, 이러한 격차를 좁히기 위해 MiGA 프로젝트(www.microbial-genomes.org)라 불리는 RDP의 "genome-equivalent"을 개발한 것을 소개하였다. MiGA는 ANI/AAI 개념(현재 NCBI의 게놈 데이터베이스에서 이용할 수 있는 약 13,000 개의 미생물 데이터를 이용)을 사용하여 미생물 게놈의 참조 데이터베이스에 대한 query genome 또는 어셈블된 contig 분류 및 유전자 다양성 연구를 수행한다. 그는 MiGA를 사용하여 강물 생태계에서의 고해상도 미생물 근원 추적과 박테리아 병원균의 미생물 다양성 및 역학 연구를 수행하는 사례를 예로 들었다. 또한 그의 연구팀이 최근에 개발한 computational modeling을 소개하였는데 이는 MiGA가 증가하는 게놈 및 메타 게놈 서열 데이터의 양과 함께 확대될 수 있게 하고, uncultivated 미생물의 분석에도 적용할 수 있다는 것을 강조하였다.

2) NCBI의 Koonin

NCBI의 Koonin 박사는 바이러스 메타지놈 분석의 새로운 시대에 대해서 발표를 하였다. 최근 메타지놈의 급속한 발전으로 현재 발견되고 있는 새로운 바이러스의 대다수는 메타지놈 분석으로부터 assembled된 지놈으로만 알려져 있다.

바이러스 발견에 있어서 메타지노믹스의 역할이 최근 매우 강조되면서 바이러스 국제 분류 학회(ICTV)는 지놈 서열만으로도 바이러스 분류군을 인정한다는 것을 공식적으로 허용했다. 그는 발표중 국제 분류학은 굉장히 보수적인 성향을 띄기 때문에 이 결정이 기존 관행을 크게 벗어난 놀라운 결정임을 강조하였다. 특히 요즘에는 새로운 바이러스가 발견되면 이와 유사한 전체 family 를 식별 할 수 있기 때문에 computational method를 통해 주요 기능과 진화 관계를 신속하게 식별할 수 있다. 그러나 그는 이러한 유형의 분석의 성공 여부는 시퀀스 및 구조 분석을 어떻게 적절하게 사용하는 것에 따라 굉장히 달라짐을 언급하였다.

3) Eran Segal, Weizmann Institute of Science

Weizmann Institute of Science의 Eran Segal 박사는 장내미생물을 이용한 개인 맞춤형 치료를 주제로 발표를 시작하였다. 비만, 당뇨병, 대사 장애, 심혈관 질환 및 암을 비롯한 수많은 질병에 대해서 인간의 장내 미생물이 밀접한 연관을 갖고 있다는 다양한 증거들과 연구 결과들이 발표되었다. 그는 인간 유전학, 장내미생물 균총 및 영양을 결합한 personalized medicine approaches 을 개발하기 위한 건강 및 질병에서의 인간 미생물의 역할에 대한 연구를 발표하였다.

그의 연구팀이 수행한 한 프로젝트는 음식에 대한 혈당 반응의 개인차에 대한 연구로 영양분의 섭취에 대해 개인마다 다른 반응을 보이는 예를 T2D 및 관련 합병증를 통해 제시하였다. 그는 1,000명 이상의 코호트 데이터를 구성하여 50,000개 이상의 식사, 생활 습관, 의학 및 식품 빈도, 혈액 검사, 유전학 및 장내미생물에 대한 혈당 반응을 측정하였고 또한 식사에 대한 혈당 반응이 동일한 식품을 섭취 할 때조차 사람마다 크게 달라짐을 보여주었다. 또한 발표에서 임상 및 미생물 데이터를 기반으로 식품에 대한 personalized glucose response를 정확하게 예측하기 위한 알고리즘을 고안한 것을 제시하였다. 이 알고리즘에 기반한 personalized diet가 prediabetic로 진단 받은 사람에서 혈당 수준이 성공적으로 균형을 이룬다는 것을 보여주었다. 이 결과는 personalized diet가 식후에 올라가는 혈당과 그 대사 작용을 조절할 수 있음을 시사한다.

또한 장내 미생물 균총에 따라서 personalized diet를 수행함에도 불구하고 recurrent post-dieting obesity가 유발되는 것을 제시함으로써 비만을 유발하는 메커니즘에 대한 연구를 발표하였다. Microbiome signature에 따라서 빠른 체중 증가와 대사 장애가 일어남을 보여주었다. 이러한 결과는 체중 증가에 장내 미생물이 기여할 수 있음을 보여 주며, 장내미생물 표적 접근법(microbiome-targeting approaches)이 일반적인 질환을 진단하고 치료하는데 도움이 될 수 있음을 제시한다.

마지막으로 그는 인간의 장내 미생물 구성 형성에 host의 유전적 및 환경적 요인이 상당히 기여한다는 것을 발표하였다. 상대적으로 비슷한 환경을 공유하는 1,000명 이상의 건강한 사람의 유전자형 및 장내 미생물 데이터를 조사한 결과, 장내 미생물이 유전적 조상과 유의하게 관련이 없음을 입증하였다. 반면 유전적으로 관련은 없지만 유사 환경을 갖는 개인이 공유하는 장내 미생물 구성 요소가 유의함을 보이며, 장내미생물 차이의 20% 이상이 약물 및 환경 요인을 통해 설명될 수 있음을 보여주었다. 그는 bioome-explainability라는 새로운 용어를 제시하였는데 이는 장내 미생물에 의해서 설명되는 host phenotype를 의미한다.

4) Olga Zhaxybayeva

Olga Zhaxybayeva 박사의 발표 주제는 미생물의 다양성에 대한 연구에서 중요한 종 개념을 새로 적립해야 한다는 것이였으며 microbial diversification의 null model은 무엇인가라는 내용을 발표하였다. 미생물 metagenome 분석의 첫 번째 과제 중 하나는 획득한 DNA 단편을 생물 종에 할당하는 것이다. 하지만 대부분의 미생물 연구자들은 Bacteria와 Archaea에 대한 일관된 종 개념이 정확하지 않다고 생각하기 때문에 일반적으로 사용되는 접근법은 적어도 97%의 서열 동일성을 나타내는 16S rRNA 영역으로 구분된 "operational taxonomic units"로 서열을 그룹화하는 것이다. 하지만 그에 따르면 이 방법은 evolutionary closely related한 prokaryotes의 유전자 서열이 전형적으로 distinct cluster로 편성된다는 관찰에만 기초하는데, 이러한 집단이 박테리아 다양성의 기본 단위인 "species" 를 나타내는지 또는 cluster formation을 담당하는 evolutionary forces와 ecological forces의 정확한 특성을 나타내는지 여부는 알 수 없다. 그는 periodic selection과 extensive recombination과 같은 여러 프로세스가 cluster formation의 주원동력으로 제안되었지만 clustering 패턴은 stochastic lineage (birth and death) 및 random drift에서 단순화 된 null 모델 다양성으로 얻는 것으로는 설명되기 어렵다는 것을 강조하였다.

5) Julia A. Segre

Julia A. Segre 박사는 피부병 환자와 정상인 간의 피부 미생물 분석에 대한 발표를 하였다. 인간의 피부의 다양한 지형적 특징은 신체의 미세 환경이 미생물 군집의 기능적 및 분류 학적 구성에 어떻게 영향을 미치는지 연구할 수 있는 독특한 기회를 제공한다. 또한 질병 발현 과정 전반에 걸쳐 임상 연구를 가능하게 한다. 건강한 인간의 다양한 신체 부위에 대한 메타지놈 분석은 피부 미생물을 local biogeography 의해 형성되는 것으로 정의했다.

Segre 박사의 주된 주제는 multiphyletic한 우점종에 대한 다양성을 strain-level에서 수준에서 분석한 것이었는데, 몇 달 후와 몇 년 후에 걸쳐 resampling한 결과 피부가 외부 환경에 노출되었음에도 불구하고 박테리아, 곰팡이 및 바이러스 군락은 시간이 지남에 따라 대체로 안정적 이었음을 밝혔다. Strain의 single nucleotide variant level 분석을 통해서 개인이 환경에서 유익한 균주를 “재확보”하기 보다는 유익한 균주를 “유지”한다는 것을 보였다. 피부 미생물 커뮤니티의 longitudinal stability 결과는 colonization resistance에 대한 가설을 뒷받침하는데 이를 통해 염증성 피부 질환인 아토피성 피부염 (AD)과 같은 질병의 임상 연구에 도움이 될 것으로 보인다.

Segre 박사는 메타지놈시퀀싱, 배양 및 동물 모델을 통합하여 staphylococcal strains 균주가 AD 질환 악화에 기여하는 모델을 제시하였다. 또한 patient-specific strains와 individualized skin microbiomes가 AD 환자의 질병 경과 및 치료 반응에 대한 personalized medicine의 기회를 제공할 수 있다는 것을 강조했다.

Ⅱ. 총평

이번 학회는 11번째로 열린 International Conference of Bioinformatics이었으며 최근 뜨거운 이슈로 떠오르고 있는 Microbiomes과 Metagenomics를 주제로 개최되었다. 흥미로운 주제였던 만큼 다양한 기관에서 모인 수많은 연구자들의 발표를 들을 수 있던 유익한 기회였다. 특히 microbiome을 이용한 개인 맞춤형 의료에 대한 응용 가능성이 상당히 많은 비중을 차지한 것으로 보아 이에 대한 연구에 많은 기관들이 관심을 갖는걸 알 수 있었다.

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정현수(2018). International Conference of Bioinformatics 참관기. BRIC View 2018-C01. Available from http://www.ibric.org/myboard/read.php?Board=report&id=2887 (Jan 09, 2018)
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