연구 논문

파킨슨병 환자의 장내 미생물 특성 및 임상적 표현형에 미치는 분변 미생물 이식의 효과

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DOI:

10.3791/72702

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2026년 8월 14일

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1Department of Neurology, The Second Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, 2Department of Geriatrics, The Second Affiliated Hospital of Nanjing Medical University

이 논문에서

요약

분변 미생물 이식술을 받은 파킨슨병 환자 6명을 대상으로 한 이 탐색적 연구에서는 운동 및 비운동 증상의 개선과 더불어 장내 미생물 다양성, 분류학적 구성 및 예측된 기능적 프로파일의 시간적 변화를 관찰하였습니다. 이러한 결과는 미생물 기반 중재법에 대한 추가 연구를 뒷받침하는 예비 증거를 제공합니다.

초록

장내 미생물 군집의 변화는 파킨슨병(PD)과 연관이 있는 것으로 알려져 있으나, 분변 미생물 이식(FMT) 후의 종단적 미생물 변화와 그 임상적 연관성에 대해서는 여전히 이해가 부족한 실정입니다. 이번 단일 센터 소급 관찰 연구에는 질환 기간에 따라 고중증도 및 저중증도 하위 그룹(>6년 대 ≤6년)으로 층화된 6명의 PD 환자가 포함되었습니다. FMT 전과 FMT 후 5개월 동안 매달 총 36개의 분변 샘플을 수집하였습니다. 16S 리보솜 RNA 유전자 시퀀싱을 이용하여 미생물 다양성, 군집 구조, 분류학적 구성 및 예측 기능 프로파일을 평가하였습니다. 분석 항목에는 알파 및 베타 다양성, 분류학적 풍부도, 선형 판별 분석 효과 크기(LEDA), Tax4Fun2 기반 기능 예측, 그리고 미생물 특성과 임상 지표 간의 Spearman 순위 상관 분석이 포함되었습니다. 기술 분석 결과, 중증도 하위 그룹 간 및 FMT 후 시점별로 미생물 풍부도, 다양성, 군집 구조 및 예측 기능에서 차이가 나타났습니다. 기저 상태에서 저중증도 하위 그룹은 고중증도 하위 그룹보다 미생물 풍부도와 다양성이 더 높았으며, Bifidobacterium 및 Lactobacillus를 포함한 분류군의 풍부도가 상대적으로 더 높았습니다. FMT 한 달 후, 고중증도 하위 그룹에서는 기저 상태보다 풍부도와 다양성이 증가하였으며, 분류학적 구성의 변화가 동반되었습니다. 두 하위 그룹 모두 FMT 이후 미생물 다양성과 예측된 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes 경로 풍부도에서 시간 경과에 따른 변동을 보였습니다. 예측된 기능으로는 탄수화물 및 아미노산 대사, 2차 대사산물 생합성, 막 수송 및 신호 전달이 포함되었습니다. 여러 운영 분류 단위(OTU)가 운동 장애, 변비, 수면 질, 기능적 상태 및 신경정신과적 증상 지표와 상관관계를 보였습니다. 결과적으로 FMT는 장내 미생물 다양성, 구성 및 예측 기능의 종단적 변화와 연관이 있었으며, 특정 미생물 특성은 운동 및 비운동 지표와 연관되었습니다. 소규모 소급 코호트 연구라는 점에서 이러한 결과는 예비적인 것이며, 더 큰 규모의 대조 연구를 통한 확인이 필요합니다. 향후 연구에서는 이러한 미생물 변화가 재현 가능한지, 5개월 이후에도 지속되는지, 공여자 정착을 반영하는지, 그리고 PD 환자의 이식 후 측정 가능한 임상적 개선과 일치하는지 확인해야 합니다.

서론

파킨슨병(PD)은 서동증, 강직, 안정 시 떨림 및 자세 불안정성을 특징으로 하는 흔한 진행성 신경퇴행성 질환입니다1. 발병 기전은 아직 완전히 밝혀지지 않았으나, 신경염증, 환경적 노출, 유전적 감수성을 포함한 여러 요인이 질환의 발생 및 진행에 관여하는 것으로 알려져 있습니다2. 역학적 근거에 따르면 PD는 노인에게서 가장 흔하게 나타나는 신경계 질환 중 하나이며, 연령이 증가함에 따라 유병률이 높아지며 상당한 장애 부담을 수반합니다3. 현재의 치료법, 특히 도파민 대체 요법은 운동 증상을 어느 정도 완화할 수 있으나, 질환의 진행 및 여러 비운동 증상에 미치는 효과는 제한적이며 치료 반응은 개인마다 다릅니다4. 따라서 PD와 관련된 생물학적 변화와 잠재적 치료 표적에 대한 추가 연구는 임상적으로 매우 중요합니다.

장내 미생물 군집은 장벽의 무결성을 유지하고, 면역 반응을 조절하며, 대사 항상성을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다5. 대변 미생물 이식(FMT)은 장내 미생물 균형을 회복하기 위해 건강한 공여자로부터 수혜자에게 대변 미생물 군집을 옮기는 과정을 포함합니다6,7. 여러 동물 연구에 따르면 장내 미생물 이식이 신경행동 표현형에 영향을 미칠 수 있음이 시사되었습니다8,9. 우울증이나 불안 장애 환자의 미생물 군집이 생쥐에서 상응하는 행동 변화를 유도할 수 있다는 점을 고려할 때, 건강한 공여자의 미생물 군집은 행동 결과를 개선할 수 있을 것입니다10. 또한, 일부 PD 및 자폐증 환자에서 FMT 후 증상이 개선되었다는 예비 임상 관찰 보고가 있으며, 이는 미생물 기반 중재법이 신경계 및 신경정신과적 질환과 잠재적 관련성이 있음을 시사합니다11,12. 그럼에도 불구하고 이러한 효과의 기저 기전은 여전히 불분명하며, PD에서 FMT의 안전성과 유효성을 확립하기 위한 임상 연구가 필요합니다.

이전 연구들은 장내 미생물군과 파킨슨병(PD) 사이의 연관성을 시사해 왔으나, 분변 미생물 이식(FMT) 이후 장내 미생물 조성의 종단적 변화와 이러한 변화와 임상적 특성 간의 연관성에 대해서는 여전히 알려진 바가 적습니다. 임상적 중증도가 서로 다른 환자들이 FMT 이후 서로 다른 미생물 반응을 보이는지 여부는 아직 불분명합니다.

본 단일 센터 회고적 관찰 연구에서는 통상적인 임상 진료 과정에서 FMT를 받은 PD 환자들을 검토하였습니다. FMT 전후의 임상 점수를 분석하였으며, 확보된 분변 샘플을 대상으로 16S rRNA 유전자 서열 분석을 수행하여 장내 미생물 다양성, 분류학적 구성, 예측된 기능적 프로파일 및 임상 지표와의 상관관계를 탐색하였습니다. 본 연구의 목적은 PD 환자의 FMT 이후 임상 결과와 장내 미생물 프로파일의 특성을 규명하고, 향후 전향적 대조 연구를 위한 예비 근거를 제공하는 것입니다.

프로토콜

본 연구는 헬싱키 선언을 준수하여 수행되었으며, 연구 프로토콜은 난징 의과대학교 제2부속병원 윤리위원회(승인 번호: 2021-KY-100-01)의 승인을 받았습니다. 모든 참여자로부터 서면 동의서를 작성하여 수집하였습니다.

이 단일 센터 회고적 관찰 연구는 난징 의과대학교 제2부속병원 신경과에서 수행되었습니다. 2022년 1월부터 2023년 12월까지 파킨슨병 진단 기준(2020년판)을 충족하는 원발성 PD 환자 총 32명이 포함되었습니다. 최종적으로 엄격한 선정 기준을 충족하고 모든 연구 절차를 완료한 6명의 환자가 후속 분석에 포함되었습니다. 스크리닝, 제외 및 추적 관찰에 관한 세부 사항은 보충 그림 1에 제시되어 있습니다.

분변 시료 수집 및 미생물 군집 분석

분변 미생물군은 건강한 지원자로부터 수집되었습니다. 기증자 선별 과정은 분변 미생물 이식의 임상 적용에 관한 중국 전문가 합의(Chinese Expert Consensus on the Clinical Application of Fecal Microbiota Transplantation)에 따라 엄격히 수행되었습니다. 기증자 선정 기준은 다음과 같습니다: 18~40세의 연령으로 만성 질환 병력이 없을 것; 위장관 질환, 대사 장애, 자가면역 질환 또는 정신 질환 병력이 없을 것; 최근 3개월 이내에 항생제, 프로바이오틱스, 면역억제제 또는 양성자 펌프 억제제를 사용하지 않았을 것; 최근 6개월 이내에 전염병 지역 여행, 수혈 또는 수술 이력이 없을 것. 감염성 질환 및 병원균을 배제하기 위한 혈액 및 분변 선별 항목에는 Human immunodeficiency virus (HIV), Hepatitis B virus (HBV), Hepatitis C virus (HCV), Treponema pallidum, Clostridium difficile, Salmonella, Shigella, Campylobacter, 병원성 Escherichia coli, 장내 바이러스 및 기생충이 포함됩니다. 유효한 단일 대변 샘플의 양은 최소 50 g이어야 합니다. 자동 분변 미생물 정제 시스템(재료 표 참조)을 사용하여 신선한 대변 100 g마다 500 mL의 멸균 식염수를 첨가하고, 표준화된 원심분리 및 세척(700 × g, 3 min)을 3회 반복한 후, 멸균 식염수와 1:2 부피 비율로 현탁액을 준비하여 즉시 접종하였습니다. 피험자에게는 약 5 × 10^13의 생존 박테리아가 포함된 현탁액 150 mL를 1회 주입하였습니다13.

모든 수혜자는 대장내시경을 통해 FMT를 받았으며, 내시경을 맹장과 상행결장까지 진입시켰습니다. 우측 결장의 우선적 정착을 촉진하기 위해 현탁액을 생검 채널을 통해 천천히 그리고 균일하게 주입하였습니다. 주입 후 환자들은 최소 2 h 동안 우측 측와위 자세를 유지하였습니다. 시술 전 3일 동안 저잔사식을 섭취하였고, 시술 전 24 h 동안은 전유동식을 섭취하였으며, 주입 전 6 h 동안은 고형물을, 2 h 동안은 액체를 금식하였습니다. 이식 전날 저녁에는 폴리에틸렌 글리콜 전해질 용액을 사용하여 맑고 대변이 섞이지 않은 배출물이 나올 때까지 표준 전장 세척을 수행하였습니다. 약물 제한 사항으로는 FMT 전 최소 72 h 동안 전신 항생제 사용을 중단하고, 이식 후 1주일 동안 사용을 피하는 것이 포함되었습니다. 양성자 펌프 억제제(PPI)는 시술 전 24–48 h 전에 중단하였으며, 완하제와 프로바이오틱스는 이식 당일에 중단하였습니다.

시술 중 심박수, 혈압 및 산소 포화도를 지속적으로 모니터링하였으며, 복부 팽만감, 통증 또는 메스꺼움과 같은 증상을 관찰하였다. 심한 복통이나 저혈압이 발생할 경우 주입을 즉시 중단하였다. 이식 후 첫 7일 동안은 배변 횟수, 대변의 점도 및 복통, 설사, 발열, 혈변을 포함한 모든 이상 반응을 기록하기 위해 매일 추적 관찰을 실시하였다. 장기 추적 관찰은 5개월까지 진행되었으며, 장내 미생물군집 분석을 위한 정기적인 대변 샘플링과 함께 Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS) 및 Wexner Constipation Score를 이용한 임상 평가를 수행하였다. 또한 효능과 안전성을 종합적으로 평가하기 위해 증상의 변화와 병용 약물 사용 여부를 기록하였다.

분변 샘플은 FMT 전과 FMT 후 1, 2, 3, 4, 5개월 차의 총 6개 시점에서 수집되었습니다. 모든 참여자는 대변 샘플 수집을 위한 표준화된 지침을 제공받았습니다. 멸균 핀셋을 사용하여 대변의 중간 부분 약 10–20 g을 수집하여 멸균 수집 용기에 담았습니다. 샘플은 수집 후 2–3 h 이내에 실험실로 운송되었으며, 숙련된 연구원이 무균 조건 하에서 멸균 1.5 mL 마이크로원심분리 튜브(재료 표 참조)에 소분하였습니다. 모든 소분된 샘플은 추가 분석 전까지 즉시 −80 °C에서 보관되었습니다.

분변 샘플 수집 후, 모든 검체는 16S rRNA 유전자 시퀀싱을 위해 상용 시퀀싱 서비스 제공업체(재료 표 참조)로 드라이아이스에 담겨 운송되었습니다. 라이브러리 제작, 시퀀싱 및 초기 품질 관리는 해당 업체의 표준 프로토콜에 따라 수행되었습니다. 각 분변 샘플에서 게놈 DNA를 추출하였으며, 341F 및 805R 프라이머를 이용한 중합효소 연쇄 반응(PCR)을 통해 박테리아 16S rRNA 유전자의 V3–V4 가변 영역을 증폭했습니다. FMT 전 및 FMT 후 서로 다른 추적 관찰 시점에서의 환자 장내 미생물 프로파일을 분석하기 위해, 2 × 300 bp 페어드 엔드(paired-end) 화학법을 사용하는 벤치탑 숏리드 시퀀싱 플랫폼(재료 표 참조)에서 시퀀싱을 수행했습니다. 시퀀싱 후, 후속 미생물 분석을 위해 로우 리드(raw reads)를 처리하여 고품질 서열을 확보했습니다. 분류학적 분류는 상용 16S 분류 지정 패키지와 관련 미생물 식별 데이터베이스(재료 표 참조)를 사용하여 수행되었습니다. 결과로 얻은 분류학적 프로파일은 미생물 다양성, 군집 조성, 상대적 풍부도 차이 및 예측된 미생물 기능의 후속 분석에 사용되었습니다.

임상 평가 및 분석 레이블

PD 환자들은 질환 기간에 따라 두 가지 중증도 그룹으로 층화되었다: 고중증도 그룹(>6년, “_H”로 지정)과 저중증도 그룹(≤6년, “_L”로 지정). FMT 전 수집된 분변 샘플은 기저치 샘플로 정의되었으며, 해당 중증도 그룹에 따라 FB_H 또는 FB_L로 표시하였다. FMT 후 1, 2, 3, 4, 5개월에 수집된 샘플은 고중증도 그룹의 경우 FP1M_H, FP2M_H, FP3M_H, FP4M_H, FP5M_H로, 저중증도 그룹의 경우 FP1M_L, FP2M_L, FP3M_L, FP4M_L, FP5M_L로 표시하였다. 평가된 임상 파라미터에는 Wexner 변비 점수, 비운동성 증상 척도(NMSS), 비운동성 증상 설문지(NMSQ), 신경정신과적 검사(NPI), Hoehn–Yahr 단계, 일상생활 수행능력 척도(ADL), 피츠버그 수면 질 지수(PSQI), 기존 (UPDRS I–VI) 및 총 UPDRS 점수가 포함되었다. 기술 통계 및 추론 통계 방법을 조합하여 6개 시점에서 고중증도 그룹(_H 그룹)과 저중증도 그룹(_L 그룹) PD 환자의 임상 지표 변화를 분석하였다. 모든 시점에서 그룹 간 차이를 예비적으로 탐색하기 위해, 각 시점에서 Wilcoxon rank-sum test를 사용하여 _H 그룹과 _L 그룹 간의 지표 분포를 비교하였으며, 환자별 무작위 절편을 적용한 보다 엄격한 선형 혼합 모델(LMM)을 적용하였다. 표본 크기가 제한적이었으므로, 혼합 효과 모델의 결과는 탐색적 참조용으로만 제공되었다. 이 탐색적 연구의 1차 평가지표는 기저치부터 분변 미생물 이식 후 시점까지의 장내 미생물 다양성 및 구성의 변화였으며, 임상적 변화는 2차 평가지표로 평가되었다.

OTU 클러스터링, 다양성 분석 및 분류학적 풍부도

미생물 군집 구성을 요약하기 위해 operational taxonomic units (OTUs)가 사용되었으며, 유사도가 97% 이상인 서열들은 동일한 OTU로 클러스터링되었습니다. Shannon 기반의 희소화 곡선(rarefaction curves)을 통해 시퀀싱 깊이를 평가하였으며, 곡선이 평탄해지는 지점은 후속 다양성 분석을 위한 커버리지가 전반적으로 충분함을 나타냈습니다.

미생물 풍부도는 Chao1 및 abundance-based coverage estimator (ACE) 지수를 통해, 전반적인 다양성과 균등도는 Shannon 및 Simpson 지수를 사용하여 알파 다양성을 평가하였습니다. 베타 다양성은 가중 및 비가중 UniFrac 거리를 사용하여 평가한 후, 주좌표 분석(PCoA)을 통해 그룹 간 미생물 군집 구성의 차이를 시각화하였습니다. 통계 분석 섹션에 설명된 바와 같이, 알파 및 베타 다양성의 그룹 간 차이는 각각 비모수 검정 및 Permutational Multivariate Analysis of Variance (PERMANOVA)를 사용하여 분석하였습니다.

16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터를 기반으로 문, 강, 목, 과, 속 수준에서 분류학적 조성을 요약하였습니다. R의 군집 생태학 분석 패키지( 재료 표 참조)를 사용하여 각 분류 단계에서 가장 풍부한 상위 10개 분류군을 식별하고 시각화하십시오. 분류학적 프로파일은 막대 그래프로 표시하였으며, 선정된 분류군은 상자 그래프를 사용하여 그룹 간에 추가로 비교하였습니다.

미생물 분류군의 차등 풍부도 분석

선형 판별 분석 효과 크기(linear discriminant analysis effect size, LEfSe)를 사용하여 사전 정의된 그룹 간에 상대 풍부도가 차이 나는 분류군을 식별하였습니다. LEfSe는 크루스칼-월리스 검정(Kruskal–Wallis test), 윌콕슨 검정(Wilcoxon test) 및 선형 판별 분석(LDA)을 통합하여 통계적 유의성과 판별 가치를 모두 갖춘 분류군을 식별합니다. P < 0.05 및 LDA 점수(log10) > 3인 분류군을 풍부도 차이가 있는 것으로 간주하였습니다. 판별 분류군의 상대 풍부도는 분류군 바 그래프(taxonomic bar plots)를 통해 시각화하였습니다.

기능적 예측 및 임상 상관관계 분석

장내 미생물군의 예측된 기능적 프로파일은 Tax4Fun2를 사용하여 16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터로부터 추론되었으며, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) 데이터베이스에 따라 주석을 달았다. 차별적으로 농축된 예측 경로(pathways)는 LEfSe를 사용하여 식별하였으며, 임계값으로 P < 0.05 및 LDA score (log10) > 3를 적용했다. 이러한 기능적 프로파일은 메타게놈 또는 메타볼로믹 접근법으로 직접 측정된 것이 아니라 추론된 것이므로, 예측된 기능적 차이로 해석하였다. 미생물 특성과 임상 지표 간의 연관성을 탐색하기 위해 Spearman 순위 상관 분석을 수행하였다.

통계 분석

통계 분석은 R 소프트웨어를 사용하여 수행되었습니다(재료 표 참조). 임상 변수는 중앙값과 범위(최솟값–최댓값)로 요약하였습니다. 알파 다양성 지수는 Wilcoxon 순위합 검정을 통해 그룹 간에 비교하였으며, 베타 다양성은 999회의 순열을 이용한 PERMANOVA를 통해 평가하였습니다. 차별적으로 풍부한 분류군 및 예측된 기능적 경로는 LEfSe를 사용하여 식별하였으며, 유의성 임계값은 P < 0.05 및 LDA 점수(log10) > 3로 설정하였습니다. 종단적 차별 풍부도 분석을 위해 환자별 랜덤 절편을 포함한 혼합 효과 모델을 적용하였고, 이후 Benjamini-Hochberg 허위 발견율 보정을 거친 사후 쌍별 비교를 수행하였습니다. 장내 미생물 특징과 임상 지표 사이의 연관성을 평가하기 위해 Spearman 순위 상관 분석을 사용하였으며, 상관관계 P 값에 Benjamini–Hochberg 허위 발견율 보정을 적용하였습니다. 양측 P < 0.05를 통계적으로 유의한 것으로 간주하였습니다. 상관관계 및 분류학적 풍부도 분석에는 다중 비교 보정이 적용되었습니다. 작은 표본 크기와 반복적인 종단적 샘플링 설계를 고려하여, 통계 분석은 탐색적인 것으로 간주하였으며 결과는 신중하게 해석하였습니다.

결과

환자 선정 및 기저 특성

남성 3명과 여성 3명을 포함하여 총 6명의 PD 환자가 최종 분석에 포함되었습니다. 연령 중앙값은 69.0세(범위, 61–75세)였으며, 체질량 지수 중앙값은 22.6 kg/m2였습니다. 코호트에는 강직 우세형 2명, 떨림 우세형 2명, 그리고 혼합형 임상 표현형 2명이 포함되었습니다. 기초 임상 특성은 표 1에 나타나 있습니다.

중증도가 높은 PD 하위 그룹과 낮은 PD 하위 그룹 간에 임상적 특성 차이가 나타났다(표 1). 이 탐색적 코호트에서 전체 UPDRS 점수는 사전 정의된 중증도 분류와 일치하게 FB_L 그룹보다 FB_H 그룹에서 더 높게 나타났으며, 이는 전반적인 운동 장애가 더 심각함을 나타낸다. UPDRS 하위 척도, PSQI, Wexner 변비 점수, ADL 척도 및 NMSS를 포함한 여러 운동 및 비운동 임상 파라미터에서도 차이가 관찰되었다. 이러한 결과는 사전 정의된 중증도 하위 그룹이 운동 질환 단계뿐만 아니라 여러 비운동 및 기능적 특성에서도 차이가 있음을 시사한다.

주요 임상 지표에 대한 개별 환자의 궤적을 선형 차트로 시각화하였습니다(그림 1). 그림에서 알 수 있듯이, 초기 질환의 중증도와 관계없이 FMT 이후 6명의 모든 환자에게서 NMSQ, NMSS, NPI, PSQI, UPDRS Total 및 Wexner 점수가 일관되게 감소하는 경향이 관찰되었습니다. 특히, _H 그룹의 환자들은 기초 점수가 더 높았음에도 불구하고 _L 그룹의 환자들보다 더 가파른 임상적 개선을 보였습니다. 임상적 비교 결과, 고중증도 그룹과 저중증도 그룹 사이에 일관된 차이가 나타났습니다. 대부분의 시점별 비교에서 유의미한 차이가 있었으며, 모든 통합 임상 지표가 그룹 간에 서로 달랐고, 혼합 효과 모델을 통해 저중증도 그룹에서 증상 부담이 더 낮고 일상 기능이 더 좋음이 확인되었습니다.

FMT 후 PD 환자에서 나타난 이상 반응

FMT 이후 기록된 이상반응을 표 2에 요약하였다. 가장 빈번하게 보고된 이상반응은 복부 팽만감, 설사, 변비 악화, 오심/구토였으며, 각각 2명의 환자에게서 나타났다. 복통은 1명의 환자에게서 보고되었다. 발열은 기록되지 않았으며, 이상반응으로 인해 FMT를 중단한 환자는 없었다. 이러한 결과는 이 소규모 코호트에서 위장관 증상이 가장 흔하게 기록된 이상반응이었음을 시사하지만, 제한된 표본 크기를 고려하여 안전성 결과를 해석하는 데 주의가 필요하다.

충분한 다양성 커버리지 및 그룹 특이적 OTU의 식별

희소 곡선(Rarefaction curve) 분석 결과, 시퀀싱 깊이가 증가함에 따라 Shannon 지수가 점차 평탄면(plateau)에 도달하는 것으로 나타났으며, 이는 시퀀싱 깊이가 전반적으로 샘플 간 미생물 다양성을 평가하기에 충분했음을 시사한다(그림 2A). 모든 샘플에서 총 80개의 OTU가 확인되었다. 이러한 상대적으로 낮은 OTU 수는 본 탐색적 연구의 시퀀싱 깊이 및 제한된 샘플 크기와 일치한다. 벤 다이어그램 분석을 통해 12개 그룹 간의 공통 및 고유 OTU를 확인하였다(그림 2B). 모든 그룹이 공유하는 53개의 OTU를 포함하여 총 80개의 OTU가 검출되었다. 각 그룹의 고유 OTU 수는 다음과 같았다: FB_H 2개, FB_L 12개, FP1M_H 4개, FP1M_L 0개, FP2M_H 1개, FP2M_L 0개, FP3M_H 4개, FP3M_L 0개, FP4M_H 0개, FP4M_L 1개, FP5M_H 1개, FP5M_L 2개. 이들 그룹 중 FB_L이 가장 많은 수의 고유 OTU를 보유했으며, FP1M_L, FP2M_L, FP3M_L 및 FP4M_H는 이번 분석에서 고유 OTU가 나타나지 않았다. 이러한 결과는 PD 하위 그룹들이 핵심 OTU 세트를 공유하는 한편, 일부 그룹에서는 제한적인 그룹 특이적 OTU 패턴이 나타났음을 시사한다.

PD 중증도 하위 그룹 간에 미생물 다양성과 예측된 기능적 프로필이 다르게 나타남

Chao1, ACE, Shannon 및 Simpson 지수의 증가에서 나타나듯이, FB_L 그룹의 알파 다양성이 FB_H 그룹보다 더 높았다(그림 3A). UniFrac 기반 PCoA 분석 결과, 두 중증도 하위 그룹 간의 명확한 분리가 관찰되었으며, 이는 장내 미생물 군집 구조에 차이가 있음을 시사한다(그림 3B). 문(phylum) 수준에서 FB_L은 Firmicutes와 Actinobacteria의 상대적 풍부도가 더 높게 나타난 반면, FB_H는 Bacteroidetes와 Proteobacteria의 풍부도가 더 높은 것이 특징이었다(그림 3C). 속(genus) 수준에서는 Bacteroides, Megasphaera 및 Escherichia가 FB_H에서 더 풍부했고, Bifidobacterium과 Lactobacillus는 FB_L에서 더 풍부했다(그림 3D).

LEfSe 분석을 통해 중증도와 연관되어 상대 풍부도 차이를 보이는 분류군을 확인하였다. FB_H에서는 Bacteroidetes/Bacteroides 관련 분류군과 Proteobacteria 관련 분류군이 농축된 반면, FB_L에서는 Bifidobacterium-, Actinobacteria-, Firmicutes-, Clostridia- 및 Parabacteroides- 관련 분류군이 농축되었다(그림 3E). 예측 KEGG 경로 분석에서도 그룹 간에 뚜렷한 기능적 프로파일 차이가 나타났다. FB_H는 주로 전신 대사, 탄수화물 및 에너지 대사, 신호 전달, 이성분계(two-component systems) 및 리포폴리사카라이드 생합성과 관련된 예측 경로가 농축되어 있었다. 대조적으로, FB_L은 이차 대사산물 생합성, 아미노산 대사, 뉴클레오타이드 대사, 복제 및 수선, 쿼럼 센싱, 막 수송 및 ABC 수송체와 관련된 예측 경로가 농축되었다(그림 3F). 이러한 결과는 PD 중증도 하위 그룹 간에 미생물 다양성, 분류학적 구성 및 예측 기능적 잠재력이 서로 다름을 나타낸다.

FMT 후 한 달 뒤, FP1M_H 하위 그룹은 더 높은 미생물 다양성과 뚜렷한 예측 기능 프로파일을 나타냈다

FB_H와 비교했을 때, FP1M_H는 Chao1, ACE, Shannon 및 Simpson 지수의 증가에서 알 수 있듯이 더 높은 알파 다양성을 나타냈습니다(그림 4A). UniFrac 기반 PCoA 결과 FB_H와 FP1M_H 사이에 뚜렷한 분리가 관찰되었으며, 이는 FMT 한 달 후 장내 미생물 군집 구조에 변화가 있었음을 시사합니다(그림 4B). 문(phylum) 수준에서 FP1M_H는 Firmicutes, Actinobacteria 및 Verrucomicrobia의 상대적 풍부도가 더 높았던 반면, FB_H는 Bacteroidetes와 Proteobacteria의 풍부도가 더 높았습니다(그림 4C). 속(genus) 수준에서는 FP1M_H에서 Bifidobacterium, Akkermansia, Enterococcus 및 Lactobacillus가 더 풍부하게 나타났고, FB_H에서는 Bacteroides, Megasphaera 및 Escherichia가 더 풍부하게 나타났습니다(그림 4D).

LEfSe 분석을 통해 그룹별로 유의미하게 풍부한 차이를 보이는 분류군을 확인하였다. FB_H 그룹에서는 Bacteroidetes/Bacteroides 관련 분류군이 풍부하게 나타난 반면, FP1M_H 그룹에서는 Firmicutes-, Actinobacteria-, Clostridia-, Bifidobacterium- 및 Acidaminococcus 관련 분류군이 풍부하게 나타났다(그림 4E). 예측 KEGG 경로 분석 결과, FB_H 그룹은 신호 전달, 이성분계, 탄수화물 대사, 지질 대사, 에너지 대사, 조효소/비타민 대사와 관련된 경로가 풍부한 것으로 나타났다. 반면, FP1M_H 그룹은 아미노산 대사, 뉴클레오타이드 대사, 전분 및 자당 대사, 복제 및 수선, 번역, 2차 대사산물 생합성, 쿼럼 센싱, ABC 수송체 및 막 수송과 관련된 예측 경로가 풍부했다(그림 4F). 이러한 결과는 중증도가 높은 하위 그룹에서 FMT가 미생물 다양성 증가와 분류학적 조성 및 예측 기능적 잠재력의 변화와 연관되어 있음을 시사한다.

FB_L 그룹과 FP1M_L 그룹 간에 미생물 풍부도, 분류학적 구성 및 예측된 기능적 프로필의 차이가 나타났다

FB_L과 비교하여 FP1M_L은 Chao1 및 ACE 지수의 증가에서 나타나듯이 더 높은 미생물 풍부도를 보인 반면, Shannon 및 Simpson 지수는 그룹 간에 유의미한 차이가 없었습니다(그림 5A). UniFrac 기반 PCoA 결과 FB_L과 FP1M_L 사이에 뚜렷한 분리가 관찰되어, FMT 이후 미생물 군집 구성에 차이가 있음이 시사되었습니다(그림 5B). 문(phylum) 수준에서 FP1M_L은 Actinobacteria, Verrucomicrobia, Synergistetes 및 Euryarchaeota의 상대적 풍부도가 더 높게 나타난 반면, FB_L에서는 Firmicutes와 Bacteroidetes가 더 풍부했습니다(그림 5C). 속(genus) 수준에서는 Bifidobacterium, Akkermansia 및 Parabacteroides가 FP1M_L에서 더 풍부하게 나타났고, Bacteroides와 Lactobacillus는 FB_L에서 더 풍부하게 나타났습니다(그림 5D).

LEfSe 분석 결과, FB_L에서는 Firmicutes, Clostridia 및 Ruminococcaceae 관련 분류군이 풍부하게 나타난 반면, FP1M_L에서는 Bacteroidetes, Bacteroidales, Parabacteroides, Porphyromonadaceae, Synergistetes, Alistipes 및 Rikenellaceae 관련 분류군이 풍부하게 나타났다(그림 5E). 예측 KEGG 경로 분석 결과, FB_L은 신호 전달, 이성분계(two-component systems), 탄수화물 대사, 지질 대사, 아미노당 및 뉴클레오티드당 대사, 전분 및 자당 대사, 그리고 인산화효소 시스템과 관련된 경로가 풍부했다. FP1M_L은 전신 대사 경로, 아미노산 대사, 번역, 아미노산 생합성, 이차 대사산물 생합성 및 유전 정보 처리와 관련된 예측 경로가 풍부했다(그림 5F). 이러한 결과는 중증도가 낮은 하위 그룹에서 FMT가 주로 미생물 풍부도 증가와 분류학적 구성 및 예측 기능적 잠재력의 변화와 관련이 있음을 나타낸다.

장내 미생물 다양성, 분류학적 구성 및 예측된 기능적 프로파일은 FMT 후 서로 다른 시점에서 중증도가 높은 PD 하위 그룹 간에 차이를 보였다

5개의 고중증 PD 하위 그룹(FP1M_H ~ FP5M_H) 간의 알파 다양성 분석 결과, 시점에 따라 미생물 풍부도와 다양성에 변화가 나타났습니다(그림 6A). 이러한 하위 그룹 중에서 FP2M_H는 Chao1, ACE, Shannon 및 Simpson 지수가 가장 낮게 나타난 반면, FP1M_H, FP3M_H, FP4M_H 및 FP5M_H는 상대적으로 더 높은 수치를 보였습니다. 가중 및 비가중 UniFrac 거리를 이용한 베타 다양성 분석 결과, PCoA 플롯에서 5개 하위 그룹 간의 분리가 확인되었으며, 이는 FMT 이후 시점에 따라 장내 미생물 군집 구성에 차이가 있음을 나타냅니다(그림 6B). 문(phylum) 수준에서 가장 풍부한 상위 10개 분류군은 그림 6C에 표시되어 있습니다. Bacteroidetes는 FP3M_H, FP4M_H 및 FP5M_H에서 더 풍부하게 나타난 반면, Firmicutes와 Actinobacteria는 FP1M_H에서 더 풍부했습니다. Verrucomicrobia는 FP2M_H에서 상대적으로 농축된 것으로 나타났습니다. 속(genus) 수준에서는 Bacteroides가 FP3M_H, FP4M_H 및 FP5M_H에서 상대적으로 더 풍부했으며, Akkermansia와 Escherichia는 FP2M_H에서 더 풍부했습니다. Bifidobacterium은 FP1M_H에서 상대적으로 농축되었습니다(그림 6D). LEfSe 분석을 통해 여러 고중증 하위 그룹 전반에서 뚜렷하게 차이나는 풍부도를 가진 분류군이 확인되었습니다(그림 6E). 구체적으로 FP1M_H에서는 Firmicutes, Actinobacteria, Bifidobacterium 및 Clostridia 관련 분류군이, FP2M_H에서는 Proteobacteria 및 Enterobacteriaceae 관련 분류군이, FP3M_H에서는 Bacteroidetes 및 Bacteroides 관련 분류군이, 그리고 FP4M_H에서는 Synergistetes 관련 분류군이 확인되었습니다. KEGG 경로 주석 기반의 기능 프로파일 예측 결과, 하위 그룹 특이적인 농축 패턴이 나타났습니다(그림 6F). FP1M_H는 전분 및 자당 대사와 기타 2차 대사산물의 생합성에서 예측 농축을 보였고, FP2M_H는 보조인자 및 비타민 대사와 에너지 대사에서 예측 농축을 보였으며, FP5M_H는 신호 전달 및 2성분 체계(two-component systems)에서 예측 농축을 보였습니다. 이러한 결과는 고중증 PD 하위 그룹이 FMT 이후 미생물 다양성, 분류학적 구성 및 예측 기능 프로파일에서 시간적 변화를 보였음을 시사합니다.

장내 미생물 다양성, 분류학적 구성 및 예측된 기능적 프로파일은 서로 다른 FMT 후 시점에서 중증도가 낮은 PD 하위 그룹 간에 차이를 보였다

5개의 저중증 PD 하위 그룹(FP1M_L ~ FP5M_L) 간의 알파 다양성 분석 결과, 시점별로 미생물 풍부도와 다양성에 변동이 있음이 나타났다(그림 7A). FP2M_L은 Chao1 및 ACE 지수가 상대적으로 낮게 나타난 반면, FP4M_L과 FP5M_L은 Shannon 및 Simpson 지수가 상대적으로 높게 나타나 저중증 하위 그룹 간의 풍부도와 균등도에 차이가 있음을 보여주었다. 가중 및 비가중 UniFrac 거리를 이용한 베타 다양성 분석 결과, PCoA 도표에서 5개 하위 그룹 간의 분리가 확인되었으며, 이는 FMT 후 시점에 따라 장내 미생물 군집 조성에 차이가 있음을 나타낸다(그림 7B). 문(phylum) 수준에서 가장 풍부한 상위 10개 분류군은 그림 7C에 제시되어 있다. Bacteroidetes와 Firmicutes가 모든 그룹에서 우세한 문이었으며, Actinobacteria와 Verrucomicrobia는 FP1M_L에서 상대적으로 농축된 것으로 나타났고, Firmicutes는 FP3M_L에서 상대적으로 더 풍부하게 나타났다. 속(genus) 수준에서는 Bifidobacterium과 Akkermansia가 FP1M_L에서 상대적으로 더 풍부했던 반면, Bacteroides는 FP2M_L에서 상대적으로 더 풍부하였다(그림 7D). LEfSe 분석을 통해 여러 저중증 하위 그룹에서 그룹 특이적으로 풍부도가 차이 나는 분류군이 확인되었는데(그림 7E), 여기에는 FP1M_L의 Ruminococcaceae 관련 분류군, FP2M_L의 Firmicutes 및 Clostridiales 관련 분류군, FP3M_L의 Synergistetes 관련 분류군, 그리고 FP4M_L의 Bacteroidetes, Parabacteroides, Actinobacteria 및 Bifidobacterium 관련 분류군이 포함된다. KEGG 경로 주석 기반의 예측 기능 프로파일링 결과, 하위 그룹별 특이적 농축 패턴이 나타났다(그림 7F). FP1M_L은 2차 대사산물 생합성에서, FP2M_L은 신호 전달, 이성분 시스템, 환경 정보 처리, 세포 군집-원핵생물 및 탄수화물 대사 관련 경로에서 예측 농축을 보였으며, FP3M_L은 막 수송, 쿼럼 센싱, 복제 및 수선, 그리고 인산화효소 시스템에서, FP4M_L은 유전 정보 처리에서, FP5M_L은 대사 및 대사 경로에서 예측 농축을 보였다. 이러한 결과는 저중증 PD 하위 그룹들이 FMT 이후 미생물 다양성, 분류학적 조성 및 예측 기능 프로파일에서 시간적 변동을 보였음을 시사한다.

PD에서 특정 OTU와 임상 지표 간의 연관성

PD에서 장내 미생물 변화와 임상적 특징 사이의 연관성을 탐색하기 위해, 다중 비교 보정을 적용한 후 상관관계가 높은 상위 50개 OTU-임상 파라미터를 시각화하였으며, 이는 23개의 고유 OTU에 해당하였다(그림 8). 여러 OTU가 여러 임상 지표에서 유사한 상관관계 패턴을 보였다. 예를 들어, OTU165, OTU67, OTU230, OTU154, OTU72 및 기타 여러 OTU는 Wexner 점수, Hoehn–Yahr 단계, PSQI 및 여러 UPDRS 관련 측정값과 양의 상관관계를 보인 반면, ADL 척도 및 NPI와는 음의 상관관계를 보였다. 이와 대조적으로, OTU10 (Parabacteroides) 및 OTU45 (Fusobacterium)는 여러 임상 변수에 대해 반대되는 상관관계 패턴을 보였다. 문 수준에서 Firmicutes로 주석이 달린 OTU165는 변비 중증도, 질병 단계, 수면 장애 및 여러 UPDRS 구성 요소와 양의 상관관계를 보였으며, ADL 척도 및 NPI와는 음의 상관관계를 보였다. 마찬가지로, OTU67 (Porphyromonadaceae) 또한 여러 운동 및 비운동 임상 지표와 상관관계가 있었다. 전반적으로 이러한 결과는 PD에서 특정 OTU가 여러 임상 측정값과 연관되어 있음을 시사하지만, 이러한 상관관계는 주의해서 해석해야 하며 인과관계의 증거라기보다 가설 생성 단계로 간주해야 한다.

데이터 가용성:

본 연구의 보충 자료는 DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.21620775에서 확인할 수 있습니다.

종단적 점수 비교; 시간에 따른 NMSQ, NMSS, NPI, PSQI, UPDRS, Wexner 점수를 나타내는 그래프.
그림 1: PD 환자의 분변 미생물 이식 후 임상 점수의 종단적 변화. 선 그래프는 고중증도 그룹(H)과 저중증도 그룹(L)에서 FMT 전 기저치(FB)부터 FMT 후 1, 2, 3, 4, 5개월(FP1M–FP5M)까지의 NMSQ, NMSS, NPI, PSQI, UPDRS 총점 및 Wexner 변비 점수의 변화를 보여줍니다. 데이터 포인트는 그룹 수준의 요약 값을 나타내며, 오차 막대는 해당 변동성/범위를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.

Shannon 다양성 지수 차트; 시퀀싱 깊이 분석 비교; 실험 데이터.
그림 2: 그룹 간 희소 곡선 및 OTU 비교. (A) 시퀀싱 깊이와 미생물 다양성 간의 관계를 보여주는 Shannon 희소 곡선. x축은 시퀀싱 깊이를, y축은 Shannon 다양성 지수를 나타냅니다. 곡선이 점진적으로 평탄해지는 것은 다양성 평가를 위한 시퀀싱 깊이가 전반적으로 충분했음을 시사합니다. (B) 12개 그룹 간 공유 및 고유 OTU를 보여주는 벤 다이어그램. 중앙의 숫자는 모든 그룹이 공유하는 OTU를 나타내며, 외곽 영역의 숫자는 각 그룹에 고유한 OTU를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Chao1, Shannon 지수, PCoA 플롯을 이용한 미생물 다양성 분석; 문-속 풍부도 차트.
그림 3: FB_H 그룹과 FB_L 그룹 간의 미생물 다양성, 분류학적 구성 및 예측된 기능적 차이. (A) Chao1, ACE, Shannon 및 Simpson 지수에 기반한 알파 다양성 분석. (B) weighted 및 unweighted UniFrac 거리에 기반한 주좌표 분석(PCoA). (C,D) 누적 막대 그래프와 박스 플롯으로 나타낸 문(C) 및 속(D) 수준에서 상위 10개 장내 미생물 분류군의 상대적 풍부도. (E) FB_H 그룹과 FB_L 그룹 간에 풍부도가 유의미하게 차이 나는 분류군을 보여주는 LEfSe 분석. (F) 예측된 KEGG 기능적 경로에 대한 LEfSe 분석. 양수 및 음수의 LDA 점수는 서로 다른 그룹에서 농축된 경로를 나타냄. *P < 0.05, **P < 0.01, ***P < 0.001. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

미생물 다양성 분석; Shannon/Simpson 지수, PCoA 도표, 분류학적 분포, LDA 점수.
그림 4: FP1M_H 그룹과 FB_H 그룹 간의 미생물 다양성, 분류학적 구성 및 예측된 기능적 차이. (A) Chao1, ACE, Shannon 및 Simpson 지수를 기반으로 한 알파 다양성 분석. (B) 가중치 및 비가중치 UniFrac 거리를 기반으로 한 주좌표 분석(PCoA). (C,D) 문(C) 및 속(D) 수준에서 상위 10개 장내 미생물 분류군의 상대적 풍부도를 누적 막대 그래프와 박스 플롯으로 표시. (E) FP1M_H 그룹과 FB_H 그룹 간에 풍부도 차이가 있는 분류군을 보여주는 LEfSe 분석. (F) 예측된 KEGG 기능 경로의 LEfSe 분석. 양수 및 음수 LDA 점수는 서로 다른 그룹에서 강화된 경로를 나타냄. *P < 0.05, **P < 0.01, ***P < 0.001. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

미생물 다양성 분석; 박스 플롯, PCoA 차트, 막대 그래프; 그룹 간의 통계적 비교.
그림 5: FB_L 그룹과 FP1M_L 그룹 간의 미생물 및 기능적 차이. (A) FB_L 및 FP1M_L 그룹의 알파 다양성 분석. (B) FB_L 및 FP1M_L 그룹의 베타 다양성 분석. (C,D) FB_L 및 FP1M_L 그룹의 장내 미생물 분류군 상대 풍부도: 문(C) 및 속(D) 수준. (E) FB_L 및 FP1M_L 그룹 간의 종 차이 비교 분석. (F) FB_L 및 FP1M_L 그룹의 예측된 미생물 기능. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

미생물 다양성 분석 차트; Chao1, ACE, Shannon, Simpson 지수 및 PCoA 플롯 포함.
그림 6: FP1M_H, FP2M_H, FP3M_H, FP4M_H 및 FP5M_H 그룹 간의 미생물 다양성, 분류학적 구성 및 예측된 기능적 차이. (A) Chao1, ACE, Shannon 및 Simpson 지수를 기반으로 한 알파 다양성 분석. (B) weighted 및 unweighted UniFrac 거리를 기반으로 한 주좌표 분석(PCoA). (C,D) 누적 막대 그래프와 박스 플롯으로 표시한 문(phylum) (C) 및 속(genus) (D) 수준에서의 상위 10개 장내 미생물 분류군의 상대 풍부도. (E) 5개의 고중증 post-FMT 하위 그룹 간에 풍부도 차이가 있는 분류군을 보여주는 LEfSe 분석. (F) 예측된 KEGG 기능 경로에 대한 LEfSe 분석. 양수의 LDA 점수는 해당 그룹에서 풍부해진 경로를 나타냄. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

마이크로바이옴 다양성 분석; 박스 플롯, PCA, 상대 풍부도 차트, LDA 점수; 데이터 비교.
그림 7: FP1M_L, FP2M_L, FP3M_L, FP4M_L 및 FP5M_L 그룹 간의 미생물 다양성, 분류학적 구성 및 예측된 기능적 차이. (A) Chao1, ACE, Shannon 및 Simpson 지수를 기반으로 한 알파 다양성 분석. (B) weighted 및 unweighted UniFrac 거리를 기반으로 한 주좌표 분석(PCoA). (C,D) 누적 막대 그래프와 박스 플롯으로 나타낸 문(C) 및 속(D) 수준에서 상위 10개 장내 미생물 분류군의 상대 풍부도. (E) 5개의 저중증도 FMT 후 하위 그룹 간에 차별적으로 풍부한 분류군을 보여주는 LEfSe 분석. (F) 예측된 KEGG 기능 경로에 대한 LEfSe 분석. 양의 LDA 점수는 해당 그룹에서 풍부해진 경로를 나타냄. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

OTU와 임상적 특징의 Spearman 상관관계 히트맵; 유의 수준 표시.
그림 8: OTU와 임상 지표 간의 Spearman 상관관계 분석. 행은 OTU를, 열은 임상적 특징을 나타냅니다. 각 셀은 특정 OTU와 임상 지표 간의 Spearman 상관계수를 보여줍니다. 빨간색은 양의 상관관계를, 파란색은 음의 상관관계를 나타내며, 색상의 강도는 연관성의 세기를 반영합니다. 셀 내의 숫자는 상관계수를 나타냅니다. *P < 0.05, **P < 0.01, ***P < 0.001; ns, 유의하지 않음. 여기를 클릭하여 이 그림의 확대 버전을 확인하십시오.

환자123456
성별 (여/남)MFMFMF
연령 (세)657268756170
체질량지수23.521.824.220.522.123
PD 아형강성떨림하이브리드강성떨림하이브리드
질환의 경과5861037
웩스너 점수(Wexner score)12151018813
UPDRS 총점456149723655
NMSS 총계456250703855
NMSQ10141116812
피츠버그 수면 질 지수811913610
일상생활 수행능력907585709565
신경 말단 표지자(NPI)5961237
변비 지속 기간475926
LEDD (mg/일)600800700900400750
완하제 사용아니요간헐적 사용아니요장기 사용아니요간헐적 사용
프로바이오틱스 사용아니요네아니요네아니요아니요
항생제 사용아니요아니요네아니요아니요아니요
Hoehn–Yahr 단계232.53.51.53
중증도 그룹낮음높음낮음높음낮음높음

표 1: 질병 기간에 따라 층화된 파킨슨병 환자의 기저 인구통계학적 및 임상적 특성.환자들은 장기간 군 (>6 years; FB_H) 또는 단기간 군 (≤6 years; FB_L)으로 분류되었습니다. 데이터는 해당되는 경우 연속 변수에 대해 중앙값(범위)으로, 범주형 변수에 대해 숫자(%)로 표시되어야 합니다. 약어: ADL, 일상생활수행능력; BMI, 체질량지수; NMSS, 비운동성 증상 척도; NMSQ, 비운동성 증상 설문지; NPI, 신경정신행동검사; PD, 파킨슨병; PSQI, 피츠버그 수면 질 지수; UPDRS, 통합 파킨슨병 등급 척도.

이상반응환자 (n, %)
복부 팽만감2 (33.3%)
복통1 (16.7%)
설사2 (33.3%)
변비 악화2 (33.3%)
발열0
오심/구토2 (33.3%)
이상반응으로 인한 FMT 중단0

표 2: 파킨슨병 환자의 분변 미생물군 이식 후 이상반응. 이 표는 분변 미생물군 이식 후 추적 관찰 기간 동안 각 이상반응을 경험한 환자의 수와 백분율을 나타냅니다. 발열이나 이상반응으로 인한 치료 중단 사례는 보고되지 않았습니다. 약어: FMT, 분변 미생물군 이식; PD, 파킨슨병.

보충 그림 1: 참가자 선정 및 환자 흐름. FMT를 받고 16S rRNA 시퀀싱에 참여하는 파킨슨병 환자의 샘플 스크리닝 과정 흐름도. n는 참가자 수를 나타냅니다.여기를 클릭하여 파일을 다운로드하십시오.

토론

FMT는 건강한 기증자의 분변 미생물을 수혜자의 장으로 이식하여 장내 미생물 균형을 회복시키는 미생물 기반의 중재법입니다14. 장내 미생물군집이 신경계의 항상성 유지에 중요한 역할을 한다는 증거가 점점 늘어나고 있습니다15. 양방향 장-뇌 축(gut-brain axis)에 관한 근거들은 장내 미생물군집이 PD의 중추신경계 염증, 신경전달물질 대사 및 행동 반응에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다16,17. 따라서 미생물 이식은 잠재적인 중재법으로 주목받아 왔으나, 신경정신과적 질환 및 신경퇴행성 질환에서의 임상적 적용은 여전히 탐색적인 단계에 머물러 있습니다18. 본 단일 센터 후향적 관찰 연구에서는 일반적인 임상 진료 과정에서 분변 미생물 이식(FMT)을 받은 PD 환자들을 대상으로 임상적 결과, 안전성 및 장내 미생물군집의 탐색적 프로파일을 평가하였습니다. 연구 결과, PD 중증도 하위 그룹과 FMT 후 시점에 따라 장내 미생물의 풍부도, 다양성, 군집 구조 및 예측된 기능적 프로파일에서 차이가 관찰되었습니다. 이러한 결과는 장내 미생물 프로파일이 질병의 중증도에 따라 다를 수 있으며, FMT 중재 후 동적으로 변화할 수 있음을 시사합니다. 따라서 본 결과는 가설 설정 단계로만 간주되어야 하며, 충분한 표본 수를 갖춘 더 큰 규모의 연구를 통한 검증이 필요합니다.

변비는 PD에서 가장 흔하고 부담스러운 비운동 증상 중 하나입니다19. 변비는 삶의 질을 저하시키고, 완하제 필요성을 증가시키며, 도파민성 약물의 흡수를 방해할 수 있습니다. 본 코호트에서 Wexner 변비 점수는 두 분석 하위 그룹 모두에서 FMT 후 감소하였으나, 개선의 정도와 지속성은 추적 관찰 시점에 따라 차이가 있었습니다. 이러한 패턴은 FMT와 장 증상 개선 사이에 시간적 연관성이 있음을 시사합니다.

우리는 또한 NMSS, PSQI, UPDRS III 및 전체 UPDRS 점수를 포함한 여러 운동성 및 비운동성 임상 지표의 변화를 관찰했습니다. 파킨슨병(PD)은 위장관 기능 장애, 수면 장애, 자율신경계 증상, 신경정신과적 증상 및 운동 장애가 빈번하게 공존하는 다기관 질환이라는 점에서 이러한 발견은 주목할 만합니다. 이에 대한 잠재적인 설명으로는 장내 미생물군의 조절이 위장관 운동성, 전신 염증, 장벽 무결성, 미생물 대사산물 및 미생물군-장-뇌 축(microbiota–gut–brain axis)을 따른 신호 전달에 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다. 그럼에도 불구하고, PD의 운동성 및 비운동성 점수는 질환 단계, 도파민성 치료, 수면의 질, 기분, 자율신경계 기능 장애, 재활 상태 및 일상 활동을 포함한 여러 요인의 영향을 받습니다. 따라서 UPDRS, NMSS, PSQI 및 ADL 관련 지표의 변화는 탐색적인 임상 관찰로 해석되어야 합니다.

본 연구 결과는 장내 미생물군집과 PD 관련 임상적 이질성 사이의 연관성을 밝힌 이전 연구들과 대체로 일치합니다. 최근의 한 연구에서는 건강한 기증자로부터의 분변 미생물군집 이식이 파킨슨병 환자의 운동 및 비운동 증상을 개선할 수 있으며, 이는 장내 미생물군집 구성 및 기능적 경로의 변화와 동반된다고 보고하였습니다13,20. 이전의 한 연구에서 충동 조절 장애가 PD 환자의 α 및 β 다양성에 유의미한 영향을 미치지는 않았으나, 충동 조절 장애 환자에게서 특정 미생물 분류군이 풍부해졌으며 제노바이오틱 분해 및 니아신 대사와 같은 경로에서 잠재적인 기능적 차이를 보였습니다21. 또 다른 연구에서는 불안 증세가 있는 PD 환자가 변화된 장내 미생물군집 구성과 β-다양성을 나타냈다고 보고하여, 장내 플로라와 PD 관련 비운동 증상 사이의 가능한 연관성을 더욱 뒷받침하였습니다22. 본 연구에서 미생물 다양성과 구성은 중증도가 높은 하위 그룹과 낮은 하위 그룹 간에 차이를 보였으며, FMT 이후의 여러 하위 그룹에서 뚜렷한 미생물 패턴이 나타났습니다. 이러한 결과는 인과 관계는 아직 확인되어야 하지만, 장내 미생물군집이 PD의 다차원적인 임상 증상에 관여할 가능성이 있음을 시사합니다.

본 연구에서 확인된 여러 분류군은 장내 미생물 군집의 PD 관련 변화와 생물학적 연관성이 있을 수 있습니다. 특정 박테리아는 면역 및 대사 경로를 통해 PD의 병태생리에 영향을 미칠 수 있습니다23. Firmicutes는 인간 장내의 주요 그람 양성 세균 문 중 하나이며, 단쇄 지방산 생성 및 장벽 유지에 관여하는 구성원을 포함합니다24. 본 연구에서 Firmicutes 문으로 주석 처리된 OTU165는 임상 변수와 가장 빈번하게 연관된 OTU 중 하나였습니다. 하지만 Firmicutes와 같은 광범위한 분류군에는 기능적으로 다양한 구성원이 포함되어 있으므로, 이에 대한 생물학적 해석은 신중하게 접근해야 합니다. 분변 메타게놈 분석에 따르면, PD 환자에게서 Firmicutes 문의 Lactobacillus 및 이와 관련된 미생물 에피토프가 풍부하며, 이는 염증 마커 및 프로피온산 발효와 같은 대사 경로와 연관이 있는 것으로 나타났습니다25.Bifidobacterium은 잠재적인 항염증 특성을 가진 박테리아 속으로 장내 미생물 조절에 기여할 수 있는 반면, Bacteroides는 중요한 공생균 속으로, 이들의로 인한 미생물 불균형(dysbiosis)은 장벽 기능 손상 및 염증 반응 증가와 연관이 있는 것으로 알려져 있습니다26,27. 본 연구에서 Bacteroides는 FP2M_L에서 상대적으로 더 풍부했으며, Bifidobacterium은 FP1M_L에서 상대적으로 더 풍부했습니다. PD 쥐 모델에서 Bifidobacterium breve Bif11의 보충은 운동 및 인지 장애를 개선하고, 중뇌의 염증 인자와 산화 스트레스를 감소시키며, 단쇄 지방산 함량과 장벽 기능을 회복시켰습니다28. 이전 연구들 또한 PD 환자에서 Bacteroides 풍부도의 변화를 보고했으며, 이는 단쇄 지방산 전구체 대사의 변화 및 질환의 중증도와 연관이 있었습니다29. 이러한 결과는 본 연구에서 관찰된 분류군들이 잠재적인 생물학적 중요성을 가질 수 있음을 시사하지만, 더 높은 해상도의 분류학적 분석과 기능적 검증이 필요합니다.

기능 예측 분석 결과, 서로 다른 PD 하위 그룹이 뚜렷하게 구분되는 예측 KEGG 경로 풍부도 패턴을 보였습니다. FB_H 그룹은 탄수화물 대사, 산화적 인산화, 다양한 환경에서의 미생물 대사 및 리포폴리사카라이드 관련 경로 등에서 예측된 풍부도를 보였으며, 이는 중증도가 높은 그룹에서 미생물의 대사 잠재력이 변화했음을 반영하는 것일 수 있습니다. 산화적 인산화는 미토콘드리아가 에너지를 생성하고 정상적인 신경 세포 기능을 유지하는 주요 과정입니다30. 산화적 인산화의 교란은 에너지 결핍, 산화 스트레스 및 신경 염증으로 이어질 수 있으며, 이는 우울증 및 PD와 연관이 있는 것으로 알려져 있습니다31. 여러 연구에서는 장내 미생물군집이 신경전달물질 합성, 미토파지 및 산화 스트레스 항상성을 조절함으로써 미토콘드리아 기능 장애에 영향을 줄 수 있음을 시사했습니다32. PD 관련 유전자는 미토콘드리아 복합체 I 기능을 손상시키고 ATP 생산을 감소시키며, Akt 경로를 방해하여 질병의 진행을 악화시킬 수 있습니다33. 또한, 그람 음성균의 중요한 성분인 리포폴리사카라이드(LPS)는 신경 염증 반응을 유발할 수 있으며, 동물 연구에서는 LPS 노출이 미세아교세포를 활성화하고 염증 인자의 방출을 촉진하며 신경 구조를 손상시키고 파킨슨병 유사 행동 변화를 유도할 수 있음을 보여주었습니다34. 본 연구에서 일부 저중증도 및 FMT 후 하위 그룹 또한 아미노산 대사, 2차 대사산물 생합성, 막 수송, 복제 및 수선, 단쇄 지방산 관련 대사와 관련된 경로에서 예측된 풍부도를 보였습니다. 하지만 이러한 경로 결과는 메타게놈 또는 대사체학적 접근법으로 직접 측정한 것이 아니라 16S rRNA 시퀀싱을 통해 추론된 것이므로, 탐색적인 결과로 간주되어야 합니다.

본 연구는 또한 장내 미생물 특성과 PD의 운동 및 비운동 증상을 반영하는 임상 지표 간의 연관성을 평가하였습니다. Wexner 점수는 배변 기능을 반영하며, Hoehn–Yahr 단계와 UPDRS는 운동 장애의 중증도를 평가합니다. PSQI와 ADL은 각각 수면의 질과 일상 기능 능력을 측정하며, NPI는 불안 및 우울과 같은 신경정신과적 증상을 평가합니다35,36,37. 여러 OTU가 변비, 수면 장애, 운동 장애, 기능적 상태 및 신경정신과적 증상과 관련된 임상 척도와 연관되어 있었습니다. 기존의 무작위 대조 연구들은 FMT가 PD 환자의 자율 신경 기능과 위장관 증상을 개선하고 장내 미생물 군집의 복잡성을 증가시킬 수 있다고 보고하였으며, 이는 FMT가 실행 가능한 보조적 중재법이 될 수 있음을 시사합니다38. 또 다른 연구에서도 PD 환자의 장내 미생물 다양성이 변화했음을 발견하였으며, Firmicutes와 Actinobacteria는 UPDRS III, NMSS, Wexner 및 39항목 파킨슨병 설문지 PDQ-39 점수와 양의 상관관계를 보인 반면, Bacteroidetes는 이러한 지표들과 음의 상관관계를 보였습니다39. 그럼에도 불구하고, 본 연구에서 관찰된 상관관계가 인과관계를 입증하는 것은 아니며, 이러한 연관성의 방향성은 주의 깊게 해석되어야 합니다.

신경퇴행성 질환에 대한 FMT를 평가함에 있어 안전성은 필수적인 고려 사항입니다. 본 코호트에서 보고된 이상 반응은 주로 가스 팽만, 설사, 변비 악화, 메스꺼움/구토 및 복통을 포함한 위장관계 증상이었습니다. 발열은 기록되지 않았으며, 이상 반응으로 인해 FMT를 중단한 환자는 없었습니다. 이러한 결과는 본 소규모 코호트에서 FMT가 일반적으로 잘 내약되었음을 시사합니다. 그러나 안전성 평가는 후향적 임상 기록과 제한된 수의 환자를 바탕으로 이루어졌습니다. 감염, 흡인, 공여자 유래 병원체 전파, 대사성 합병증 및 지연성 이상 반응을 포함하여 드물지만 임상적으로 중요한 합병증의 가능성을 배제할 수 없습니다. 향후 전향적 연구에서는 이상 반응에 대한 표준화된 정의, 능동적 안전성 감시, 공여자 스크리닝 기록 및 장기 추적 관찰이 포함되어야 합니다.

소규모 표본 크기(n = 6), 대조군의 부재, 가성 반복 및 평균으로의 회귀 가능성이 있는 반복 측정 설계, 그리고 식단, 변비 치료, 약물 조정, 항생제 또는 프로바이오틱스 사용과 같은 잠재적 혼란 변수에 대한 불완전한 기록 등 몇 가지 한계점을 인정해야 합니다. 참가자들에게 후자의 사용을 피하도록 권고했으나, 기록되지 않은 노출 가능성을 배제할 수 없으며 이것이 장내 미생물 군집에 영향을 주었을 수 있습니다. 또한, 파킨슨병 또는 기타 신경계 질환의 가족력을 체계적으로 기록하지 않아 유전적 또는 가족적 요인의 기여도를 평가할 수 없었습니다. 기능적 예측은 직접적인 메타게놈 또는 메타볼로믹 측정값이 아닌 16S rRNA 데이터를 기반으로 했으며, 일부 OTU는 광범위한 분류 수준에서만 주석이 달려 생물학적 해석력이 제한되었습니다. 이러한 한계로 인해 본 연구 결과의 해석에는 주의가 필요합니다.

그럼에도 불구하고, 본 탐색적 연구는 FMT가 PD 환자의 변비 관련 증상, 선택된 운동 및 비운동성 임상 점수, 위장관 부작용 및 탐색적 장내 미생물군 프로필의 변화와 연관이 있음을 시사합니다. 이러한 결과는 예비적인 실제 임상 근거를 제공하며, 변비를 동반한 PD에서의 미생물군 표적 중재법에 대한 추가 연구의 필요성을 뒷받침합니다. 다만, 적은 표본 크기, 후향적 설계, 반복 측정 구조 및 대조군의 부재를 고려하여 결과 해석에 주의를 기울여야 합니다. PD에서 FMT의 임상적 가치, 안전성 및 생물학적 메커니즘을 명확히 하기 위해서는 표준화된 FMT 프로토콜, 사전 정의된 임상 종점, 엄격한 안전성 모니터링 및 통합 멀티오믹스 분석을 포함한 전향적 대조 연구가 필요합니다.

공개 사항

이해관계 충돌: 저자들은 이해관계 충돌이 없음을 밝힙니다.

감사의 글

본 연구를 돕고 지원해주신 모든 동료분께 감사의 말씀을 전합니다. 여러분의 협력과 격려는 저희 연구에 매우 귀중한 도움이 되었습니다.

연구비 지원: 본 연구는 Jiangsu Provincial Key Program for Elderly Health (LKZ2022004)의 지원을 받아 수행되었습니다.

재료

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이름회사카탈로그 번호댓글
MiSeq 시스템Illumina, Inc.SY-410-100316S rRNA V3 분석에 사용된 벤치탑 숏리드 시퀀싱 플랫폼–2를 이용한 V4 앰플리콘 시퀀싱 × 300 bp paired-end 화학 분석법.
Metagenome@KINWorld Fusion Co., Ltd.v2.2.1; https://www.w-fusion.com/metagenome16S rRNA 분류학적 할당 및 미생물 군집 분석에 사용되는 상용 소프트웨어.
미생물 동정 데이터베이스 (세균)TechnoSuruga Laboratory Co., Ltd.DB-BA, 데이터베이스 v10.0; https://www.tecsrg.co.jp/services/enki/미생물 동정에 사용되는 박테리아 16S rDNA 참조 데이터베이스.
341F 프라이머BGI Genomics Co., Ltd.맞춤형 올리고뉴클레오타이드; 카탈로그 번호 없음정방향 프라이머 서열: 5′-CCTACGGGNGGCWGCAG-3′.
805R 프라이머BGI Genomics Co., Ltd.맞춤형 올리고뉴클레오타이드; 카탈로그 번호 없음역방향 프라이머 서열: 5′-GACTACHVGGGTATCTAATCC-3′.
16S rRNA 유전자 시퀀싱 서비스BGI Genomics Co., Ltd. (중국 우한)https://www.bgi.com/us/sequencing-services/rna-sequencing-solutions/16s18s-its-sequencing/ 16S/18S/ITS 시퀀싱 미생물 군집 분석을 위한 표준 솔루션 16S/18S/ITS 시퀀싱은 특정 표적 유전자의 가변 영역을 시퀀싱하여 샘플 내 미생물 군집의 구성과 다양성을 분석하는 강력한 방법입니다. 이 접근 방식은 박테리아, 고균, 진균 및 기타 미생물의 분류학적 식별과 정량적 분석을 가능하게 합니다. 서비스 개요 BGI는 고처리량 시퀀싱 기술을 바탕으로 정밀하고 효율적인 16S/18S/ITS 시퀀싱 서비스를 제공합니다. 우리는 샘플 준비부터 데이터 분석에 이르기까지 전체 워크플로우를 최적화하여 연구자가 미생물 생태계의 복잡한 상호작용을 심층적으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 주요 분석 대상 - 16S rRNA 시퀀싱: 박테리아 및 고균의 분류학적 프로파일링 및 다양성 분석에 사용됩니다. - 18S rRNA 시퀀싱: 진핵 미생물, 특히 단세포 진핵생물의 식별에 사용됩니다. - ITS (Internal Transcribed Spacer) 시퀀싱: 진균(곰팡이 및 효모)의 종 수준 식별을 위한 표준 마커로 사용됩니다. 서비스 특장점 - 광범위한 프라이머 라이브러리: 다양한 미생물 군집을 효과적으로 캡처하기 위해 최적화된 표준 및 맞춤형 프라이머를 제공합니다. - 고정밀 시퀀싱: 최신 시퀀싱 플랫폼을 통해 높은 데이터 정확도와 깊은 시퀀싱 커버리지를 보장합니다. - 엄격한 품질 관리: 모든 단계에서 엄격한 QC 프로세스를 적용하여 데이터의 신뢰성과 재현성을 확보합니다. - 포괄적인 생물정보학 분석: 데이터 전처리, OTU/ASV 클러스터링, 분류학적 할당 및 통계적 다양성 분석을 포함하는 상세한 분석 리포트를 제공합니다. 응용 분야 - 환경 미생물학: 토양, 해양 및 대기 중의 미생물 군집 변화 연구. - 임상 및 의료 연구: 장내 미생물 군집(마이크로바이옴)과 질병 간의 연관성 분석. - 농업 및 축산: 작물 병원균 식별 및 가축의 장내 미생물 최적화 연구. - 식품 안전 및 품질 관리: 식품 내 미생물 오염원 추적 및 발효 과정 분석. 워크플로우 1. 샘플 수령 및 DNA 추출: 고순도의 게놈 DNA를 추출합니다. 2. 라이브러리 구축: 표적 가변 영역을 증폭하고 어댑터를 부착합니다. 3. 고처리량 시퀀싱: 최적화된 플랫폼을 사용하여 시퀀싱 데이터를 생성합니다. 4. 생물정보학 분석: 원시 데이터 처리 및 생태학적 지표 분석을 수행합니다. 5. 결과 보고: 최종 분석 결과와 시각화 차트를 제공합니다.상용 시퀀싱 서비스 제공업체; 라이브러리 제작, 시퀀싱 및 초기 품질 관리를 수행함.
Eppendorf Safe-Lock 마이크로원심분리 튜브, Biopur, 1.5 mLEppendorf SE'0030121589분변 샘플을 분주하여 보관하는 데 사용되는 멸균 폴리프로필렌 튜브 −80 °C.
LEfSeSegata Lab/bioBakeryv1.1.2; https://github.com/SegataLab/lefse차별적으로 풍부한 분류군 및 예측 경로를 식별하는 데 사용된 선형 판별 분석 효과 크기 소프트웨어.
Tax4Fun2Tax4Fun2 개발팀v1.1.5; https://github.com/fjossandon/Tax4Fun216S rRNA 데이터로부터 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG) 기능 프로파일을 추론하는 데 사용되는 R 패키지.
microeco R 패키지Chi Liu 및 기여자들v1.15.0; https://cran.r-project.org/package=microeco미생물 풍부도 및 다양성 분석을 위한 군집 생태학 분석 및 시각화 패키지.
R 소프트웨어R Foundation for Statistical Computing버전 미보고; https://www.r-project.org/임상 및 마이크로바이옴 분석에 사용된 통계 계산 환경; 정확한 버전은 저자가 확인해야 함.
GenFMTer 자동 분변 미생물군 정제 시스템Nanjing FMT Medical Co., Ltd.모델: GenFMTer; https://en.fmtmed.com/분변 미생물군 현탁액의 표준화된 원심분리, 세척 및 조제에 사용되는 자동화 시스템.

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