(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
下記の段階を含む、大腸腫瘍判定のための情報提供方法：
（ａ）被検体サンプルから分離した細胞外小胞からＤＮＡを抽出する段階；
（ｂ）前記抽出したＤＮＡに対して配列番号１および配列番号２のプライマーペアを利用してＰＣＲを行う段階；および
（ｃ）前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと被検体サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較して、
１）正常ヒト由来サンプルに比べて被検体の糞便サンプルから分離したアグロバクテリウム（Ａｇｒｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）およびロセアテレス（Ｒｏｓｅａｔｅｌｅｓ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が増加しており、フィーカリバクテリウム（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）およびハロモナス（Ｈａｌｏｍｏｎａｓ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が減少している場合、大腸癌と判定する段階；または
２）正常ヒト由来サンプルに比べて被検体の尿サンプルから分離したアロイオコッカス（Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ）およびシトロバクター（Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が増加しており、アシネトバクター（Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ）およびエンテロコッカス（Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が減少している場合、大腸癌と判定する段階；または
３）正常ヒト由来サンプルに比べて被検体の尿サンプルから分離したバクテロイデス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）およびシトロバクター（Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が増加しており、アシネトバクター（Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ）およびエグジゴバクテリウム（Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が減少している場合、大腸ポリープと判定する段階を含むことを特徴とする、メタゲノム分析を通して、大腸腫瘍判定のための情報提供方法。
【請求項２】
前記（ｃ）の１）段階で、
正常ヒト由来サンプルに比べて被検体の糞便サンプルから分離したアグロバクテリウム（Ａｇｒｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）およびロセアテレス（Ｒｏｓｅａｔｅｌｅｓ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が増加しており、フィーカリバクテリウム（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）およびハロモナス（Ｈａｌｏｍｏｎａｓ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が減少しており；
放線菌門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）、アキドバクテリウム門（Ａｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ）、アルマティモナス門（Ａｒｍａｔｉｍｏｎａｄｅｔｅｓ）、プランクトミケス門（Ｐｌａｎｃｔｏｍｙｃｅｔｅｓ）、およびフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）よりなる群から選ばれる１種以上の門（ｐｈｙｌｕｍ）細菌由来細胞外小胞、
バシラス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）、アルファプロテオバクテリア（Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、サプロスピレ（Ｓａｐｒｏｓｐｉｒａｅ）、フィンブリイモナジア（Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄｉａ）、アキドバクテリア−６（Ａｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ−６）、ソリバクテレス（Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒｅｓ）、コリオバクテリア（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、オシラトリオピシジエ（Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｉｏｐｈｙｃｉｄｅａｅ）、およびフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）よりなる群から選ばれる１種以上の綱（ｃｌａｓｓ）細菌由来細胞外小胞、
リゾビウム目（Ｒｈｉｚｏｂｉａｌｅｓ）、乳酸菌目（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）、ロドバクテラレス（Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒａｌｅｓ）、サプロスピラレス（Ｓａｐｒｏｓｐｉｒａｌｅｓ）、スフィンゴモナダレス（Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）、フィンブリイモナダレス（Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄａｌｅｓ）、ソリバクテラレス（Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、クロオコックス目（Ｃｈｒｏｏｃｏｃｃａｌｅｓ）、フソバクテリウム菌目（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、およびブデロビブリオナレス（Ｂｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の目（ｏｒｄｅｒ）細菌由来細胞外小胞、
ロドバクテラシエ（Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ）、ノカルディオイダシエ（Ｎｏｃａｒｄｉｏｉｄａｃｅａｅ）、スフィンゴモナダシエ（Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、バルトネラセエ（Ｂａｒｔｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）、セルロモナダシエ（Ｃｅｌｌｕｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、乳酸菌科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）、リゾビウム科（Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ）、フィンブリイモナダシエ（Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、デルマコッカシエ（Ｄｅｒｍａｃｏｃｃａｃｅａｅ）、レプトトリキアシエ（Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａｃｅａｅ）、コリオバクテリウム科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、キセノコッカシエ（Ｘｅｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、アエロモナダシエ（Ａｅｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、ゲオデルマトフィラシエ（Ｇｅｏｄｅｒｍａｔｏｐｈｉｌａｃｅａｅ）、およびブデロビブリオナシエ（Ｂｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ）よりなる群から選ばれる１種以上の科（ｆａｍｉｌｙ）細菌由来細胞外小胞、または
カプノサイトファーガ（Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ）、スフィンゴモナス（Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ）、乳酸菌属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）、フィンブリイモナス（Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｓ）、デルマコッカス（Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ）、アクロモバクター（Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ）、ノボスフィンゴビウム（Ｎｏｖｏｓｐｈｉｎｇｏｂｉｕｍ）、スニーシア（Ｓｎｅａｔｈｉａ）、ブラストモナス（Ｂｌａｓｔｏｍｏｎａｓ）、ブデロビブリオ（Ｂｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏ）、アルカニンディゲス（Ａｌｋａｎｉｎｄｉｇｅｓ）、およびシャットルワシア（Ｓｈｕｔｔｌｅｗｏｒｔｈｉａ）よりなる群から選ばれる１種以上の属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来細胞外小胞の含量が増加している場合；または
デフェリバクター門（Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒｅｓ）、およびテネリクテス（Ｔｅｎｅｒｉｃｕｔｅｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の門（ｐｈｙｌｕｍ）細菌由来細胞外小胞、
デフェリバクター綱（Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒｅｓ）、およびモリクテス綱（Ｍｏｌｌｉｃｕｔｅｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の綱（ｃｌａｓｓ）細菌由来細胞外小胞、
デフェリバクター目（Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ）、ツリシバクテラレス（Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ）、およびオケアノスピリラレス（Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の目（ｏｒｄｅｒ）細菌由来細胞外小胞、
ペプトコッカシエ（Ｐｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、デフェリバクター科（Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ）、ツリシバクテラシエ（Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ）、ハロモナダシエ（Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）、プレボテラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）、およびペプトストレプトコッカシエ（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）よりなる群から選ばれる１種以上の科（ｆａｍｉｌｙ）細菌由来細胞外小胞、または
プロテウス（Ｐｒｏｔｅｕｓ）、カテニバクテリウム（Ｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、ムシスピリルム（Ｍｕｃｉｓｐｉｒｉｌｌｕｍ）、ユーバクテリウム（Ｅｕｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、ツリシバクター（Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒ）、アロイオコッカス（Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ）、プレボテラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）、ジアリスタ（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ）、アナエロスティペス（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ）、およびブラウティア（Ｂｌａｕｔｉａ）よりなる群から選ばれる１種以上の属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来細胞外小胞の含量が減少している場合、大腸癌と判定することを特徴とする、
請求項１に記載のメタゲノム分析を通して大腸腫瘍判定のための情報提供方法。
【請求項３】
前記（ｃ）の２）段階で、
正常ヒト由来サンプルに比べて被検体の尿サンプルから分離したアロイオコッカス（Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ）およびシトロバクター（Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が増加しており、アシネトバクター（Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ）およびエンテロコッカス（Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が減少しており；
ユーリ古細菌（Ｅｕｒｙａｒｃｈａｅｏｔａ）門（ｐｈｙｌｕｍ）細菌由来細胞外小胞、
クロストリジア（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）、およびメタノバクテリア（Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）よりなる群から選ばれる１種以上の綱（ｃｌａｓｓ）細菌由来細胞外小胞、
クロストリジアレス（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）、ツリシバクテラレス（Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ）、デスルフォビブリオナレス（Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ）、オケアノスピリラレス（Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ）、およびメタノバクテリアレス（Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の目（ｏｒｄｅｒ）細菌由来細胞外小胞、
ストレプトコッカシエ（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、ツリシバクテラシエ（Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ）、ベイロネラシエ（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）、バクテロイダシエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）、アエロコッカシエ（Ａｅｒｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、コマモナダシエ（Ｃｏｍａｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）、パラプレボテラシエ（Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）、クリステンセネラセエ（Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ）、ルミノコッカシエ（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、コリネバクテリアシエ（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ゴルドニアシエ（Ｇｏｒｄｏｎｉａｃｅａｅ）、マイコバクテリアシエ（Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、デスルフォビブリオナシエ（Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ）、ハロモナダシエ（Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、アルカリゲナシエ（Ａｌｃａｌｉｇｅｎａｃｅａｅ）、バルネシエラシエ（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａｃｅａｅ）、メタノバクテリアシエ（Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、およびリケネラシエ（Ｒｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅ）よりなる群から選ばれる１種以上の科（ｆａｍｉｌｙ）細菌由来細胞外小胞、または
ツリシバクター（Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒ）、コプロコッカス（Ｃｏｐｒｏｃｏｃｃｕｓ）、バクテロイデス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、ドレア（Ｄｏｒｅａ）、ストレプトコッカス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）、ラクノスピラ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ）、ルミノコッカス（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ）、コリネバクテリウム（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、コマモナス（Ｃｏｍａｍｏｎａｓ）、コルドニア（Ｇｏｒｄｏｎｉａ）、パラプレボテラ（Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）、マイコバクテリウム（Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、ロゼブリア（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ）、ジアリスタ（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ）、スラッキア（Ｓｌａｃｋｉａ）、大腸菌属（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ）、ファスコラルクトバクテリウム（Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、ステレラ（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ）、ビルジバチルス（Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ）、エガセラ（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）、ハロモナス（Ｈａｌｏｍｏｎａｓ）、ロゼオモナス（Ｒｏｓｅｏｍｏｎａｓ）、セラチア（Ｓｅｒｒａｔｉａ）、メタノブレビバクター（Ｍｅｔｈａｎｏｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒ）、およびビロフィラ（Ｂｉｌｏｐｈｉｌａ）よりなる群から選ばれる１種以上の属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来細胞外小胞の含量が増加している場合；または
プロテオバクテリア（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）門（ｐｈｙｌｕｍ）細菌由来細胞外小胞、
ガンマプロテオバクテリア（Ｇａｍｍａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）綱（ｃｌａｓｓ）細菌由来細胞外小胞、
デスルフォバクテラレス（Ｄｅｓｕｌｆｏｂａｃｔｅｒａｌｅｓ）、ストラメノピレス（Ｓｔｒａｍｅｎｏｐｉｌｅｓ）、およびシュードモナダレス（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の目（ｏｒｄｅｒ）細菌由来細胞外小胞、
モラクセラシエ（Ｍｏｒａｘｅｌｌａｃｅａｅ）、およびシュードモナダシエ（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）よりなる群から選ばれる１種以上の科（ｆａｍｉｌｙ）細菌由来細胞外小胞、または
リゾビウム（Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ）、プロテウス（Ｐｒｏｔｅｕｓ）、モルガネラ（Ｍｏｒｇａｎｅｌｌａ）、シュードモナス（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ）、ラクトコッカス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来細胞外小胞の含量が減少している場合、
大腸癌と判定することを特徴とする、請求項２に記載のメタゲノム分析を通して大腸腫瘍判定のための情報提供方法。
【請求項４】
前記（ｃ）の３）段階で、
正常ヒト由来サンプルに比べて被検体の尿サンプルから分離したバクテロイデス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）およびシトロバクター（Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が増加しており、
アシネトバクター（Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ）およびエグジゴバクテリウム（Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来小胞の含量が減少しており；
ユーリ古細菌（Ｅｕｒｙａｒｃｈａｅｏｔａ）門（ｐｈｙｌｕｍ）細菌由来細胞外小胞、
クロストリジア（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）、およびメタノバクテリア（Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）よりなる群から選ばれる１種以上の綱（ｃｌａｓｓ）細菌由来細胞外小胞、
クロストリジアレス（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）、オケアノスピリラレス（Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ）、デスルフォビブリオナレス（Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ）、およびメタノバクテリアレス（Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の目（ｏｒｄｅｒ）細菌由来細胞外小胞、
ストレプトコッカシエ（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、ペプトストレプトコッカシエ（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、コマモナダシエ（Ｃｏｍａｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、ベイロネラシエ（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）、バクテロイダシエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）、パラプレボテラシエ（Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）、ルミノコッカシエ（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、コリネバクテリアシエ（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、クリステンセネラセエ（Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ）、オドリバクテラシエ（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ）、デスルフォビブリオナシエ（Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ）、ハロモナダシエ（Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、アルカリゲナシエ（Ａｌｃａｌｉｇｅｎａｃｅａｅ）、バルネシエラシエ（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａｃｅａｅ）、メタノバクテリアシエ（Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、およびリケネラシエ（Ｒｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅ）よりなる群から選ばれる１種以上の科（ｆａｍｉｌｙ）細菌由来細胞外小胞、または
コプロコッカス（Ｃｏｐｒｏｃｏｃｃｕｓ）、ストレプトコッカス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）、ルミノコッカス（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ）、コリネバクテリウム（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、オドリバクター（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ）、クロストリジウム（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、コマモナス（Ｃｏｍａｍｏｎａｓ）、パラプレボテラ（Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）、ロゼブリア（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ）、クレブシエラ（Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ）、ビルジバチルス（Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ）、スラッキア（Ｓｌａｃｋｉａ）、ジアリスタ（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ）、ファスコラルクトバクテリウム（Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、ステレラ（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ）、ハロモナス（Ｈａｌｏｍｏｎａｓ）、ロゼオモナス（Ｒｏｓｅｏｍｏｎａｓ）、およびメタノブレビバクター（Ｍｅｔｈａｎｏｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒ）よりなる群から選ばれる１種以上の属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来細胞外小胞の含量が増加している場合；または
プロテオバクテリア（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）門（ｐｈｙｌｕｍ）細菌由来細胞外小胞、
ガンマプロテオバクテリア（Ｇａｍｍａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）綱（ｃｌａｓｓ）細菌由来細胞外小胞、
ストラメノピレス（Ｓｔｒａｍｅｎｏｐｉｌｅｓ）、およびシュードモナダレス（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の目（ｏｒｄｅｒ）細菌由来細胞外小胞、
エクシグオバクテラシエ（Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ）、モラクセラシエ（Ｍｏｒａｘｅｌｌａｃｅａｅ）、シュードモナダシエ（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、およびリゾビアセエ（Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ）よりなる群から選ばれる１種以上の科（ｆａｍｉｌｙ）細菌由来細胞外小胞、または
リゾビウム（Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ）、モルガネラ（Ｍｏｒｇａｎｅｌｌａ）、プロテウス（Ｐｒｏｔｅｕｓ）、シュードモナス（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ）、およびラクトコッカス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ）よりなる群から選ばれる１種以上の属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来細胞外小胞の含量が減少している場合、
大腸ポリープと判定することを特徴とする、請求項１に記載のメタゲノム分析を通して大腸腫瘍判定のための情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、細菌メタゲノム分析を通して大腸腫瘍を診断する方法に関し、より具体的には、被検体由来サンプルを利用して細菌メタゲノム分析を行って、特定細菌由来細胞外小胞の含量増減を分析することによって、大腸ポリープおよび大腸癌などの大腸腫瘍を診断する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
大腸癌（ｃｏｌｏｎ  ｃａｎｃｅｒ）あるいは大腸直腸腫瘍（ｃｏｌｏｒｅｃｔａｌ  ｃａｎｃｅｒ）は、盲腸、結腸と直腸にできる悪性腫瘍であって、大腸の最内側の表面である粘膜で発生した癌である。２００６年の発表によれば、韓国では、胃癌に次いで２番目に多い癌であって、近年、食生活の様相が西欧化されるに伴い、その発生頻度が急に増加しており、最近１０年間大腸癌による死亡率は、約８０％程度増加して、その上昇速度がずっと高まっている傾向にある。好発年齢は、６０代に最も頻繁に発生し、部位別に見れば、直腸に発生する場合が、結腸に発生する場合より若干さらに多い。すべての年齢で大腸癌が発生し得るが、大腸癌患者の９０％以上の場合、年齢が４０才以上であり、毎１０年ごとにその発生率が２倍ずつ増加する。
【０００３】
すべての大腸癌は、大腸ポリープ（ｃｏｌｏｎ  ｐｏｌｙｐ）あるいは大腸腺腫（ｃｏｌｏｎ  ａｄｅｎｏｍａ）から始まると知られており、ポリープは、初めに大腸内壁で上皮が異常な成長をして突出することを言い、成人の１５〜２０％に現れる非常にありふれている病気である。大腸ポリープの以外にも、家族の中で大腸癌にかかったヒトがいる場合、長期間潰瘍性大腸炎に苦しめられた場合にも、大腸癌の危険が増加する。また、大腸癌は、食べ物と関連していると知られている代表的な癌であって、食生活の西欧化に伴って繊維素の摂取が少かったり、動物性脂肪の摂取が多かったり、あるいは精製された糖分（砂糖）の過多摂取などが誘発要素と知られている。
【０００４】
初期大腸癌の場合には、特別な症状が現れないが、症状がない場合にも、目につかない腸出血により血液が失われて、貧血が生じることがあり、時々食欲不振と体重減少が現れることがある。癌が進行された場合には、腹が痛かったり、下痢または便秘ができるなど排便習慣の変化が現れたり、肛門から血が出る直腸出血の症状が現れることがあり、血液は、明るい鮮紅色を示したり、黒い色を示すことがある。大腸癌が進行された場合には、腹で平素には触られなかった塊りが触られることがある。最も注意すべき症状としては、排便習慣の変化、血便、疼痛および貧血であり、特に４０才以上の成人においてこのような変化があるときには、徹底的に調査する必要がある。
【０００５】
大腸癌の確診は、大腸内視鏡検査を通した組織検査を通して癌細胞を発見する場合に可能である。大概に大腸癌は、早期には症状がないので、診断が非常に難しく、現在非侵襲的な方法で大腸癌を予測する方法はない。既存の診断方法としては、大腸癌などの固形癌が進行された場合に発見される場合が多いので、大腸癌による医療費用と死亡を予防するためには、大腸腫瘍の発生および原因因子をあらかじめ予測して、高危険群において大腸癌の発生を予防する方法を提供することが効率的な方法である。
【０００６】
一方、人体に共生する微生物は、１００兆に達してヒト細胞より１０倍多く、微生物の遺伝子数は、ヒトの遺伝子数の１００倍を超えると知られている。微生物叢（ｍｉｃｒｏｂｉｏｔａあるいはｍｉｃｒｏｂｉｏｍｅ）は、与えられた居住地に存在する細菌（ｂａｃｔｅｒｉａ）、古細菌（ａｒｃｈａｅａ）、真核生物（ｅｕｋａｒｙａ）を含む微生物群集（ｍｉｃｒｏｂｉａｌ  ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ）を言い、腸内微生物叢は、ヒトの生理現象に重要な役割をし、人体細胞と相互作用を通じてヒトの健康と病気に大きい影響を及ぼすものと知られている。人体に共生する細菌は、他の細胞への遺伝子、タンパク質などの情報を交換するためにナノメートルサイズの小胞（ｖｅｓｉｃｌｅ）を分泌する。粘膜は、２００ナノメートル（ｎｍ）サイズ以上の粒子は通過できない物理的な防御膜を形成して、粘膜に共生する細菌である場合には粘膜を通過しないが、細菌由来小胞は、サイズが大概１００ナノメートルサイズ以下であるので、比較的自由に粘膜を通過して人体に吸収される。
【０００７】
環境ゲノミクスとも呼ばれるメタゲノム学は、環境で採取したサンプルから得られたメタゲノム資料に対する分析学と言える（韓国特許公開第２０１１−００７３０４９号）。最近、１６ｓリボソームＲＮＡ（１６ｓ  ｒＲＮＡ）塩基配列を基盤とした方法でヒトの微生物叢の細菌構成をリスト化することが可能になり、１６ｓリボソームＲＮＡの遺伝子である１６ｓ  ｒＤＮＡ塩基配列を次世代塩基配列分析（ｎｅｘｔ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ、ＮＧＳ）  ｐｌａｔｆｏｒｍを利用して分析する。しかし、大腸腫瘍の発病において、糞便のような人体由来物から細菌および細菌由来小胞を分離して、細菌由来小胞に存在するメタゲノム分析を通して大腸ポリープおよび大腸癌などの大腸腫瘍の原因因子を同定して、大腸腫瘍を診断する方法については報告されたことがない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明者らは、大腸ポリープおよび大腸癌などの大腸腫瘍を診断するために、被検体由来サンプルである尿および糞便を利用して細菌由来小胞から遺伝子を抽出し、これに対してメタゲノム分析を行い、その結果、大腸ポリープおよび大腸癌などの大腸腫瘍の原因因子として作用できる細菌由来細胞外小胞を同定したところ、これに基づいて本発明を完成した。
【０００９】
これより、本発明は、細菌由来細胞外小胞に存在する遺伝子に対するメタゲノム分析を通して大腸腫瘍を診断するための情報提供方法を提供することを目的とする。
【００１０】
しかし、本発明が達成しようとする技術的課題は、以上で言及した課題に制限されず、言及されていないさらに他の課題は、下記の記載から当業者に明確に理解され得る。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記のような本発明の目的を達成するために、本発明は、下記の段階を含む、大腸腫瘍診断のための情報提供方法を提供する：
（ａ）被検体サンプルから分離した細胞外小胞からＤＮＡを抽出する段階；
（ｂ）前記抽出したＤＮＡに対して配列番号１および配列番号２のプライマーペアを利用してＰＣＲを行う段階；および
（ｃ）前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階；または
前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して大腸ポリープ患者と大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階；または
前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸ポリープ患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階。
【００１２】
そして、本発明は、下記の段階を含む、大腸腫瘍の診断方法を提供する：
（ａ）被検体サンプルから分離した細胞外小胞からＤＮＡを抽出する段階；
（ｂ）前記抽出したＤＮＡに対して配列番号１および配列番号２のプライマーペアを利用してＰＣＲを行う段階；および
（ｃ）前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階；または
前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して大腸ポリープ患者と大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階；または
前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸ポリープ患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階。
【００１３】
また、本発明は、下記の段階を含む、大腸腫瘍の発病危険度の予測方法を提供する：
（ａ）被検体サンプルから分離した細胞外小胞からＤＮＡを抽出する段階；
（ｂ）前記抽出したＤＮＡに対して配列番号１および配列番号２のプライマーペアを利用してＰＣＲを行う段階；および
（ｃ）前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階；または
前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して大腸ポリープ患者と大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階；または
前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸ポリープ患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階。
【００１４】
本発明の一具現例において、前記段階（ｃ）で前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階を通じて大腸癌を診断することができる。
【００１５】
本発明の一具現例において、前記段階（ｃ）でＤｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｔｅｎｅｒｉｃｕｔｅｓ、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ａｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ａｒｍａｔｉｍｏｎａｄｅｔｅｓ、Ｐｌａｎｃｔｏｍｙｃｅｔｅｓ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、およびＥｕｒｙａｒｃｈａｅｏｔａよりなる群から選ばれる１種以上の門（ｐｈｙｌｕｍ）細菌由来細胞外小胞、
Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｍｏｌｌｉｃｕｔｅｓ、４Ｃ０ｄ−２、Ｂａｃｉｌｌｉ、Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｓａｐｒｏｓｐｉｒａｅ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄｉａ、Ａｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ−６、Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ、Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｉｏｐｈｙｃｉｄｅａｅ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｉａ、Ｇａｍｍａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ、およびＭｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａよりなる群から選ばれる１種以上の綱（ｃｌａｓｓ）細菌由来細胞外小胞、
ＲＦ３２、ＹＳ２、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、ＲＦ３９、Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ、Ｒｈｉｚｏｂｉａｌｅｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｓａｐｒｏｓｐｉｒａｌｅｓ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄａｌｅｓ、ｉｉｉ１−１５、Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ、Ｃｈｒｏｏｃｏｃｃａｌｅｓ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ、Ｂｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ、Ｄｅｓｕｌｆｏｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｓｔｒａｍｅｎｏｐｉｌｅｓ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ、およびＭｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓよりなる群から選ばれる１種以上の目（ｏｒｄｅｒ）細菌由来細胞外小胞、
Ｐｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｎｏｃａｒｄｉｏｉｄａｃｅａｅ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｂａｒｔｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｅｌｌｕｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ、Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａｃｅａｅ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｘｅｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ａｅｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｇｅｏｄｅｒｍａｔｏｐｈｉｌａｃｅａｅ、Ｂｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ、Ｍｏｒａｘｅｌｌａｃｅａｅ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ、Ａｅｒｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｍａｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｇｏｒｄｏｎｉａｃｅａｅ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ、Ａｌｃａｌｉｇｅｎａｃｅａｅ、Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａｃｅａｅ、Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、およびＲｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅよりなる群から選ばれる１種以上の科（ｆａｍｉｌｙ）細菌由来細胞外小胞、または
ｒｃ４−４、Ｐｒｏｔｅｕｓ、Ｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｍｕｃｉｓｐｉｒｉｌｌｕｍ、Ｅｕｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒ、Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ、Ｈａｌｏｍｏｎａｓ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ、ＳＭＢ５３、Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｕｔｉａ、Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ、Ｎｏｖｏｓｐｈｉｎｇｏｂｉｕｍ、Ｓｎｅａｔｈｉａ、Ａｇｒｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｓｔｏｍｏｎａｓ、Ｂｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏ、Ａｌｋａｎｉｎｄｉｇｅｓ、Ｒｏｓｅａｔｅｌｅｓ、Ｓｈｕｔｔｌｅｗｏｒｔｈｉａ、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｍｏｒｇａｎｅｌｌａ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｐｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｄｏｒｅａ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｃｏｍａｍｏｎａｓ、Ｇｏｒｄｏｎｉａ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｓｌａｃｋｉａ、Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ、Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ、Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｒｏｓｅｏｍｏｎａｓ、Ｓｅｒｒａｔｉａ、Ｍｅｔｈａｎｏｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒ、およびＢｉｌｏｐｈｉｌａよりなる群から選ばれる１種以上の属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較することができる。
【００１６】
本発明の一具現例において、前記段階（ｃ）で、前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して大腸ポリープ患者と大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階を通じて大腸癌を診断することができる。
【００１７】
本発明の一具現例において、前記段階（ｃ）でＳｐｉｒｏｃｈａｅｔｅｓ門（ｐｈｙｌｕｍ）細菌由来細胞外小胞、
Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔｅｓ、およびＡｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ−６よりなる群から選ばれる１種以上の綱（ｃｌａｓｓ）細菌由来細胞外小胞、
Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔａｌｅｓ、およびＭｙｘｏｃｏｃｃａｌｅｓよりなる群から選ばれる１種以上の目（ｏｒｄｅｒ）細菌由来細胞外小胞、
Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔａｃｅａｅ、およびＳ２４−７よりなる群から選ばれる１種以上の科（ｆａｍｉｌｙ）細菌由来細胞外小胞、または
Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａ、およびＥｕｂａｃｔｅｒｉｕｍよりなる群から選ばれる１種以上の属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較することができる。
【００１８】
本発明の一具現例において、前記段階（ｃ）で、前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸ポリープ患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階を通じて大腸ポリープを診断することができる。
【００１９】
本発明の一具現例において、前記段階（ｃ）でＡｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、およびＥｕｒｙａｒｃｈａｅｏｔａよりなる群から選ばれる１種以上の門（ｐｈｙｌｕｍ）細菌由来細胞外小胞、
Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｇａｍｍａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ、Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ、および４Ｃ０ｄ−２よりなる群から選ばれる１種以上の綱（ｃｌａｓｓ）細菌由来細胞外小胞、
Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｓｔｒａｍｅｎｏｐｉｌｅｓ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ、Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ、およびＭｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓよりなる群から選ばれる１種以上の目（ｏｒｄｅｒ）細菌由来細胞外小胞、
Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｍｏｒａｘｅｌｌａｃｅａｅ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｍａｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ、Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ａｌｃａｌｉｇｅｎａｃｅａｅ、Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａｃｅａｅ、Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、およびＲｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅよりなる群から選ばれる１種以上の科（ｆａｍｉｌｙ）細菌由来細胞外小胞、または
Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ａｌｋａｎｉｎｄｉｇｅｓ、Ｒｏｓｅａｔｅｌｅｓ、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｍｏｒｇａｎｅｌｌａ、Ｐｒｏｔｅｕｓ、Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、ＳＭＢ５３、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｐｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ、Ｃｏｍａｍｏｎａｓ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ、Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｓｌａｃｋｉａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｈａｌｏｍｏｎａｓ、Ｒｏｓｅｏｍｏｎａｓ、およびＭｅｔｈａｎｏｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒよりなる群から選ばれる１種以上の属（ｇｅｎｕｓ）細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較することができる。
【００２０】
本発明の一具現例において、前記被検体サンプルは、糞便または尿であってもよい。
【発明の効果】
【００２１】
環境に存在する細菌から分泌される細胞外小胞は、体内に吸収されて、炎症および癌の発生に直接的な影響を及ぼすことができ、大腸ポリープおよび大腸癌は、症状が現れる前に早期診断が難しいため、効率的な治療が難しいのが現状であるから、本発明による人体由来サンプルを利用した細菌または細菌由来細胞外小胞のメタゲノム分析を通して大腸ポリープおよび大腸癌などの大腸腫瘍発病の危険度をあらかじめ予測することによって、大腸腫瘍の危険群を早期に診断および予測して、適切な管理により発病時期を遅らせたり発病を予防することができ、発病後にも早期診断することができるので、大腸腫瘍の発病率を低下させ、治療効果を高めることができる。また、大腸ポリープあるいは大腸癌と診断された患者においてメタゲノム分析を通して原因因子を予測して、原因因子に対する露出を避けることによって、大腸ポリープおよび大腸癌の経過を良くしたり、再発を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１−２】図１は、体内で細菌由来細胞外小胞の分布様相を評価するためのものであって、図１ａは、マウスに腸内細菌（Ｂａｃｔｅｒｉａ）および細菌由来小胞（ＥＶ）を口腔で投与した後、時間別（０、５ｍｉｎ、３ｈ、６ｈ、および１２ｈ）にこれらの分布様相を撮影した写真であり、図１ｂは、マウスに腸内細菌（Ｂａｃｔｅｒｉａ）および細菌由来細胞外小胞（ＥＶ）を口腔で投与し、１２時間後に尿および多様な臓器（心臓、肺、肝、腎臓、脾臓、脂肪組織、および筋肉）を摘出して前記細菌および細胞外小胞の分布様相を撮影した写真である。
【図３】図２は、大腸癌患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図４】図３は、大腸癌患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、綱（ｃｌａｓｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図５】図４は、大腸癌患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、目（ｏｒｄｅｒ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図６】図５は、大腸癌患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図７】図６は、大腸癌患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、属（ｇｅｎｕｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図８】図７は、大腸癌患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図９】図８は、大腸癌患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、綱（ｃｌａｓｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１０】図９は、大腸癌患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、目（ｏｒｄｅｒ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１１】図１０は、大腸癌患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１２】図１１は、大腸癌患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、属（ｇｅｎｕｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１３】図１２は、大腸癌患者および大腸ポリープ患者の糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１４】図１３は、大腸癌患者および大腸ポリープ患者の糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、綱（ｃｌａｓｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１５】図１４は、大腸癌患者および大腸ポリープ患者の糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、目（ｏｒｄｅｒ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１６】図１５は、大腸癌患者および大腸ポリープ患者の糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１７】図１６は、大腸癌患者および大腸ポリープ患者の糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、属（ｇｅｎｕｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１８】図１７は、大腸癌患者および大腸ポリープ患者の尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、目（ｏｒｄｅｒ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図１９】図１８は、大腸癌患者および大腸ポリープ患者の尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、属（ｇｅｎｕｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２０】図１９は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２１】図２０は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、綱（ｃｌａｓｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２２】図２１は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、目（ｏｒｄｅｒ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２３】図２２は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２４】図２３は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの糞便から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、属（ｇｅｎｕｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２５】図２４は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２６】図２５は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、綱（ｃｌａｓｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２７】図２６は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、目（ｏｒｄｅｒ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２８】図２７は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【図２９】図２８は、大腸ポリープ患者および正常ヒトの尿から細菌由来小胞を分離した後、メタゲノム分析を行って、属（ｇｅｎｕｓ）レベルで診断的性能が有意な細菌由来小胞（ＥＶｓ）の分布を示した結果である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明は、細菌メタゲノム分析を通して大腸ポリープおよび大腸癌などの大腸腫瘍を診断する方法に関し、本発明者らは、被検体由来サンプルを利用して細菌由来細胞外小胞から遺伝子を抽出し、これに対してメタゲノム分析を行い、大腸ポリープおよび大腸癌などの大腸腫瘍の原因因子として作用できる細菌由来細胞外小胞を同定した。
【００２４】
これより、本発明は、（ａ）被検体サンプルから分離した細胞外小胞からＤＮＡを抽出する段階；
（ｂ）前記抽出したＤＮＡに対して配列番号１および配列番号２のプライマーペアを利用してＰＣＲを行う段階；および
（ｃ）前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階；または
前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して大腸ポリープ患者と大腸癌患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階；または
前記ＰＣＲ産物の配列分析を通して正常ヒトと大腸ポリープ患者由来サンプルで細菌由来細胞外小胞の含量増減を比較する段階を含む大腸腫瘍診断のための情報提供方法を提供する。
【００２５】
本発明において使用される用語「大腸癌診断」とは、患者に対して大腸癌が発病する可能性があるか、大腸癌が発病する可能性が相対的に高いか、または大腸癌がすでに発病したかどうかを判別することを意味する。本発明の方法は、任意の特定患者に対する大腸癌の発病危険度が高い患者によって特別かつ適切な管理を通じて発病時期を遅らせたり発病しないようにするのに使用することができる。また、本発明の方法は、大腸癌を早期に診断して、最も適切な治療方式を選択することによって、治療を決定するために臨床的に使用することができる。
【００２６】
本発明において使用される用語「大腸ポリープ診断」とは、患者に対して大腸ポリープが発病する可能性があるか、大腸ポリープが発病する可能性が相対的に高いか、または大腸ポリープがすでに発病したかどうかを判別することを意味する。本発明の方法は、任意の特定患者に対する大腸ポリープの発病危険度が高い患者によって特別かつ適切な管理を通じて発病時期を遅らせたり発病しないようにするのに使用することができる。また、本発明の方法は、大腸ポリープを早期に診断して最も適切な治療方式を選択することによって、治療を決定するために臨床的に使用することができる。
【００２７】
本発明において使用される用語「メタゲノム（ｍｅｔａｇｅｎｏｍｅ）」とは、「群遺伝体」とも言い、土、動物の腸など孤立した地域内のすべてのウイルス、細菌、かびなどを含む遺伝体の総和を意味するものであって、主に培養にならない微生物を分析するために、配列分析器を使用して一度に多くの微生物を同定することを説明する遺伝体の概念に使用される。特に、メタゲノムは、一種のゲノムまたは遺伝体を言うものではなく、一つの環境単位のすべての種の遺伝体であって、一種の混合遺伝体を言う。これは、オミックス的に生物学が発展する過程で一種を定義するとき、機能的に既存の一種だけでなく、多様な種が互いに相互作用して完全な種を作るという観点から出た用語である。技術的には、速い配列分析法を利用して、種に関係なく、すべてのＤＮＡ、ＲＮＡを分析して、一つの環境内でのすべての種を同定し、相互作用、代謝作用を糾明する技法の対象である。本発明では、好ましくは血清から分離した細菌由来細胞外小胞を利用してメタゲノム分析を実施した。
【００２８】
本発明の実施例では、正常ヒト、大腸ポリープ患者、および大腸癌患者の糞便および尿内細菌由来細胞外小胞に存在する遺伝子に対するメタゲノム分析を実施し、門（ｐｈｙｌｕｍ）、綱（ｃｌａｓｓ）、目（ｏｒｄｅｒ）、科（ｆａｍｉｌｙ）、および属（ｇｅｎｕｓ）レベルでそれぞれ分析して、実際に大腸癌および大腸ポリープの発生原因として作用できる細菌由来小胞を同定した。
【００２９】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを門レベルで分析した結果、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｔｅｎｅｒｉｃｕｔｅｓ、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ａｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ａｒｍａｔｉｍｏｎａｄｅｔｅｓ、Ｐｌａｎｃｔｏｍｙｃｅｔｅｓ、およびＦｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ門細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例４参照）。
【００３０】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを綱レベルで分析した結果、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｍｏｌｌｉｃｕｔｅｓ、４Ｃ０ｄ−２、Ｂａｃｉｌｌｉ、Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｓａｐｒｏｓｐｉｒａｅ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄｉａ、Ａｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ−６、Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ、Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｉｏｐｈｙｃｉｄｅａｅ、およびＦｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｉａ綱細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例４参照）。
【００３１】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを目レベルで分析した結果、ＲＦ３２、ＹＳ２、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、ＲＦ３９、Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ、Ｒｈｉｚｏｂｉａｌｅｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｓａｐｒｏｓｐｉｒａｌｅｓ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄａｌｅｓ、ｉｉｉ１−１５、Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ、Ｃｈｒｏｏｃｏｃｃａｌｅｓ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ、およびＢｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ目細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例４参照）。
【００３２】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを科レベルで分析した結果、Ｐｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｎｏｃａｒｄｉｏｉｄａｃｅａｅ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｂａｒｔｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｅｌｌｕｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ、Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａｃｅａｅ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｘｅｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ａｅｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｇｅｏｄｅｒｍａｔｏｐｈｉｌａｃｅａｅ、およびＢｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ科細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例４参照）。
【００３３】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを属レベルで分析した結果、ｒｃ４−４、Ｐｒｏｔｅｕｓ、Ｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｍｕｃｉｓｐｉｒｉｌｌｕｍ、Ｅｕｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒ、Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ、Ｈａｌｏｍｏｎａｓ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ、ＳＭＢ５３、Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｕｔｉａ、Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ、Ｎｏｖｏｓｐｈｉｎｇｏｂｉｕｍ、Ｓｎｅａｔｈｉａ、Ａｇｒｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｓｔｏｍｏｎａｓ、Ｂｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏ、Ａｌｋａｎｉｎｄｉｇｅｓ、Ｒｏｓｅａｔｅｌｅｓ、およびＳｈｕｔｔｌｅｗｏｒｔｈｉａ属細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例４参照）。
【００３４】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを門レベルで分析した結果、Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、およびＥｕｒｙａｒｃｈａｅｏｔａ門細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例５参照）。
【００３５】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを綱レベルで分析した結果、Ｇａｍｍａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ、およびＭｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ綱細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例５参照）。
【００３６】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを目レベルで分析した結果、Ｄｅｓｕｌｆｏｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｓｔｒａｍｅｎｏｐｉｌｅｓ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ、Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ、およびＭｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ目細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例５参照）。
【００３７】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを科レベルで分析した結果、Ｍｏｒａｘｅｌｌａｃｅａｅ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ、Ａｅｒｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｍａｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｇｏｒｄｏｎｉａｃｅａｅ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ、Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ａｌｃａｌｉｇｅｎａｃｅａｅ、Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａｃｅａｅ、Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、およびＲｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅ科細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例５参照）。
【００３８】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを属レベルで分析した結果、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｐｒｏｔｅｕｓ、Ｍｏｒｇａｎｅｌｌａ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、ＳＭＢ５３、Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒ、Ｃｏｐｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｄｏｒｅａ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｃｏｍａｍｏｎａｓ、Ｇｏｒｄｏｎｉａ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｓｌａｃｋｉａ、Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ、Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ、Ｈａｌｏｍｏｎａｓ、Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｒｏｓｅｏｍｏｎａｓ、Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｅｒｒａｔｉａ、Ｍｅｔｈａｎｏｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒ、およびＢｉｌｏｐｈｉｌａ属細菌由来小胞が大腸癌患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例５参照）。
【００３９】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを門レベルで分析した結果、Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔｅｓ門細菌由来小胞が大腸癌患者と大腸ポリープ患者との間に有意な差異があった（実施例６参照）。
【００４０】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを綱レベルで分析した結果、Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔｅｓ、およびＡｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ−６綱細菌由来小胞が大腸癌患者と大腸ポリープ患者との間に有意な差異があった（実施例６参照）。
【００４１】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを目レベルで分析した結果、Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔａｌｅｓ目細菌由来小胞が大腸癌患者と大腸ポリープ患者との間に有意な差異があった（実施例６参照）。
【００４２】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを科レベルで分析した結果、Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔａｃｅａｅ、およびＳ２４−７科細菌由来小胞が大腸癌患者と大腸ポリープ患者との間に有意な差異があった（実施例６参照）。
【００４３】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを属レベルで分析した結果、Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、およびＯｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａ属細菌由来小胞が大腸癌患者と大腸ポリープ患者との間に有意な差異があった（実施例６参照）。
【００４４】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを目レベルで分析した結果、Ｍｙｘｏｃｏｃｃａｌｅｓ目細菌由来小胞が大腸癌患者と大腸ポリープ患者との間に有意な差異があった（実施例７参照）。
【００４５】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを属レベルで分析した結果、Ｅｕｂａｃｔｅｒｉｕｍ目細菌由来小胞が大腸癌患者と大腸ポリープ患者との間に有意な差異があった（実施例７参照）。
【００４６】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを門レベルで分析した結果、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ門細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例８参照）。
【００４７】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを綱レベルで分析した結果、Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、およびＳｏｌｉｂａｃｔｅｒｅｓ綱細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例８参照）。
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを目レベルで分析した結果、Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、およびＳｏｌｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ目細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例８参照）。
【００４８】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを科レベルで分析した結果、Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ、およびＳｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ科細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例８参照）。
【００４９】
より具体的に、本発明の一実施例では、糞便に存在する細菌由来小胞メタゲノムを属レベルで分析した結果、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ａｌｋａｎｉｎｄｉｇｅｓ、およびＲｏｓｅａｔｅｌｅｓ属細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例８参照）。
【００５０】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを門レベルで分析した結果、Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、およびＥｕｒｙａｒｃｈａｅｏｔａ門細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例９参照）。
【００５１】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを綱レベルで分析した結果、Ｇａｍｍａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ、Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ、および４Ｃ０ｄ−２綱細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例９参照）。
【００５２】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを目レベルで分析した結果、Ｓｔｒａｍｅｎｏｐｉｌｅｓ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ、Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ、およびＭｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ目細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例９参照）。
【００５３】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを科レベルで分析した結果、Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｍｏｒａｘｅｌｌａｃｅａｅ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｍａｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ、Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ａｌｃａｌｉｇｅｎａｃｅａｅ、Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａｃｅａｅ、Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、およびＲｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅ科細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例９参照）。
【００５４】
より具体的に、本発明の一実施例では、尿に存在する細菌由来小胞メタゲノムを属レベルで分析した結果、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｍｏｒｇａｎｅｌｌａ、Ｐｒｏｔｅｕｓ、Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、ＳＭＢ５３、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｐｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ、Ｃｏｍａｍｏｎａｓ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ、Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｓｌａｃｋｉａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｈａｌｏｍｏｎａｓ、Ｒｏｓｅｏｍｏｎａｓ、およびＭｅｔｈａｎｏｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒ属細菌由来小胞が大腸ポリープ患者と正常ヒトとの間に有意な差異があった（実施例９参照）。
【００５５】
本発明は、上記のような実施例結果を通じて、糞便および尿から分離した細菌由来細胞外小胞に対してメタゲノム分析を実施することによって、正常ヒトおよび大腸ポリープ患者と比較して大腸癌患者において含量が有意に変化した細菌由来小胞を同定し、メタゲノム分析を通して前記各レベルで細菌由来小胞の含量増減を分析することによって、大腸癌を診断することができることを確認した。
【００５６】
また、本発明は、上記のような実施例結果を通じて、糞便および尿から分離した細菌由来細胞外小胞に対してメタゲノム分析を実施することによって、正常ヒトと比較して大腸ポリープ患者において含量が有意に変化した細菌由来小胞を同定し、メタゲノム分析を通して前記各レベルで細菌由来小胞の含量増減を分析することによって、大腸ポリープを診断することができることを確認した。
【００５７】
以下、本発明の理解を助けるために好ましい実施例を提示する。しかし、下記の実施例は、本発明をより容易に理解するために提供されるものに過ぎず、下記実施例によって本発明の内容が限定されるものではない。
【実施例】
【００５８】
［実施例］
実施例１．腸内細菌および細菌由来小胞の体内吸収、分布、および排泄様相の分析
腸内細菌と細菌由来小胞が胃腸管を介して全身的に吸収されるかを評価するために、次のような方法で実験を行った。マウスの胃腸に蛍光で標識した腸内細菌と腸内細菌由来小胞をそれぞれ５０μｇの用量で胃腸管で投与し、０分、５分、３時間、６時間、１２時間後に蛍光を測定した。マウス全体イメージを観察した結果、図１ａに示したように、前記細菌（Ｂａｃｔｅｒｉａ）の場合には、全身的に吸収されないが、細菌由来小胞（ＥＶ）の場合には、投与後に５分に全身的に吸収され、投与３時間後には、膀胱に蛍光が濃く観察されて、小胞が泌尿器系に排泄されることが分かった。また、小胞は、投与１２時間まで体内に存在することが分かった。
【００５９】
腸内細菌と腸内細菌由来小胞が全身的に吸収された後、様々な臓器に浸潤された様相を評価するために、蛍光で標識した５０μｇの細菌と細菌由来小胞を前記の方法のように投与した後、１２時間目にマウスから血液（Ｂｌｏｏｄ）、心臓（Ｈｅａｒｔ）、肺（Ｌｕｎｇ）、肝（Ｌｉｖｅｒ）、腎臓（Ｋｉｄｎｅｙ）、脾臓（Ｓｐｌｅｅｎ）、脂肪組織（Ａｄｉｐｏｓｅ  ｔｉｓｓｕｅ）、および筋肉（Ｍｕｓｃｌｅ）を摘出した。前記摘出した組織で蛍光を観察した結果、図１ｂに示したように、前記腸内細菌（Ｂａｃｔｅｒｉａ）は、各臓器に吸収されない反面、前記腸内細菌由来細胞外小胞（ＥＶ）は、血液、心臓、肺、肝、腎臓、脾臓、脂肪組織、および筋肉に分布することを確認した。
【００６０】
実施例２．糞便および尿から小胞分離およびＤＮＡ抽出
糞便および尿から小胞を分離し、ＤＮＡを抽出するために、まず、１０ｍｌチューブに糞便および尿を入れ、遠心分離（３，５００×ｇ、１０ｍｉｎ、４℃）を実施して浮遊物を沈めて上澄み液だけを回収した後、新しい１０ｍｌチューブに移した。０．２２μｍフィルターを使用して前記回収した上澄み液から細菌および異物を除去した後、セントリプレップチューブ（ｃｅｎｔｒｉｆｕｇａｌ  ｆｉｌｔｅｒｓ  ５０ｋＤ）に移し、１，５００×ｇ、４℃で１５分間遠心分離して５０ｋＤより小さい物質は捨て、１０ｍｌまで濃縮させた。再び０．２２μｍフィルターを使用してバクテリアおよび異物を除去した後、Ｔｙｐｅ  ９０ｔｉローターで１５０，０００×ｇ、４℃で３時間の間超高速遠心分離方法を使用して上澄み液を捨て、固まったペレット（ｐｅｌｌｅｔ）を生理食塩水（ＰＢＳ）で溶かして小胞を収得した。
【００６１】
前記方法によって糞便および尿から分離した小胞１００μｌを１００℃で沸かして内部のＤＮＡを脂質外に出るようにした後、氷に５分間冷ました。次に、残った浮遊物を除去するために、１０，０００×ｇ、４℃で３０分間遠心分離し、上澄み液だけを集めた後、Ｎａｎｏｄｒｏｐを利用してＤＮＡ量を定量した。以後、前記抽出されたＤＮＡに細菌由来ＤＮＡが存在するかを確認するために、下記表１に示した１６ｓ  ｒＤＮＡ  ｐｒｉｍｅｒでＰＣＲを行うことによって、前記抽出された遺伝子に細菌由来遺伝子が存在することを確認した。
【００６２】
【表１】
0006914552.tif 000002
【００６３】
実施例３．糞便および尿内小胞から抽出したＤＮＡを利用したメタゲノム分析
前記実施例２の方法で遺伝子を抽出した後、前記表１に示した１６Ｓ  ｒＤＮＡプライマーを使用してＰＣＲを実施して遺伝子を増幅させ、シーケンシング（Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＭｉＳｅｑ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｒ）を行った。結果をＳｔａｎｄａｒｄ  Ｆｌｏｗｇｒａｍ  Ｆｏｒｍａｔ（ＳＦＦ）ファイルで出力し、ＧＳ  ＦＬＸ  ｓｏｆｔｗａｒｅ（ｖ２．９）を利用してＳＦＦファイルをｓｅｑｕｅｎｃｅファイル（．ｆａｓｔａ）とｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｑｕａｌｉｔｙ  ｓｃｏｒｅファイルに変換した後、リードの信用度評価を確認し、ｗｉｎｄｏｗ（２０ｂｐｓ）平均ｂａｓｅ  ｃａｌｌ  ａｃｃｕｒａｃｙが９９％未満（Ｐｈｒｅｄ  ｓｃｏｒｅ＜２０）である部分を除去した。質が低い部分を除去した後、リードの長さが３００ｂｐｓ以上であるものだけを利用し（Ｓｉｃｋｌｅ  ｖｅｒｓｉｏｎ  １．３３）、結果分析のために、Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ  Ｔａｘｏｎｏｍｙ  Ｕｎｉｔ（ＯＴＵ）は、ＵＣＬＵＳＴとＵＳＥＡＲＣＨを利用してシークエンス類似度によってクラスタリングを行った。具体的に、属（ｇｅｎｕｓ）は９４％、科（ｆａｍｉｌｙ）は９０％、目（ｏｒｄｅｒ）は８５％、綱（ｃｌａｓｓ）は８０％、門（ｐｈｙｌｕｍ）は７５％シークエンス類似度を基準としてクラスタリングをし、各ＯＴＵの門、綱、目、科、属レベルの分類を行い、ＢＬＡＳＴＮとＧｒｅｅｎＧｅｎｅｓの１６Ｓ  ＤＮＡシークエンスデータベース（１０８、４５３シークエンス）を利用して９７％以上のシークエンス類似度を有するバクテリアを分析した（ＱＩＩＭＥ）。
【００６４】
実施例４．正常ヒトと大腸癌患者の糞便から分離した細菌由来小胞メタゲノム分析基盤大腸癌診断模型
前記実施例３の方法で、大腸癌患者２９人と正常ヒト３５８人の糞便から小胞を分離した後、メタゲノムシーケンシングを行った。診断模型の開発は、まず、ｔ−ｔｅｓｔで二つの群間のｐ値が０．０５以下であり、二つの群間に２倍以上違いが生じる菌株を選定した後、ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ方法で診断的性能指標であるＡＵＣ（ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ｃｕｒｖｅ）、敏感度、および特異度を算出した。
【００６５】
糞便内細菌由来小胞を門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで分析した結果、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｔｅｎｅｒｉｃｕｔｅｓ、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ａｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ａｒｍａｔｉｍｏｎａｄｅｔｅｓ、Ｐｌａｎｃｔｏｍｙｃｅｔｅｓ、およびＦｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ門細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表２および図２参照）。
【００６６】
【表２】
0006914552.tif 000003
【００６７】
糞便内細菌由来小胞を綱（ｃｌａｓｓ）レベルで分析した結果、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｍｏｌｌｉｃｕｔｅｓ、４Ｃ０ｄ−２、Ｂａｃｉｌｌｉ、Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｓａｐｒｏｓｐｉｒａｅ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄｉａ、Ａｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ−６、Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒｅｓ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ、Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｉｏｐｈｙｃｉｄｅａｅ、およびＦｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｉａ綱細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表３および図３参照）。
【００６８】
【表３】
0006914552.tif 000004
【００６９】
糞便内細菌由来小胞を目（ｏｒｄｅｒ）レベルで分析した結果、ＲＦ３２、ＹＳ２、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、ＲＦ３９、Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ、Ｒｈｉｚｏｂｉａｌｅｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｓａｐｒｏｓｐｉｒａｌｅｓ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄａｌｅｓ、ｉｉｉ１−１５、Ｓｏｌｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ、Ｃｈｒｏｏｃｏｃｃａｌｅｓ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ、およびＢｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ目細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表４および図４参照）。
【００７０】
【表４】
0006914552.tif 000005
0006914552.tif 000006
【００７１】
糞便内細菌由来小胞を科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで分析した結果、Ｐｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｄｅｆｅｒｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｎｏｃａｒｄｉｏｉｄａｃｅａｅ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｂａｒｔｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｅｌｌｕｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ、Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａｃｅａｅ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｘｅｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ａｅｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｇｅｏｄｅｒｍａｔｏｐｈｉｌａｃｅａｅ、およびＢｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ科細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表５および図５参照）。
【００７２】
【表５】
0006914552.tif 000007
0006914552.tif 000008
【００７３】
糞便内細菌由来小胞を属（ｇｅｎｕｓ）レベルで分析した結果、ｒｃ４−４、Ｐｒｏｔｅｕｓ、Ｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｍｕｃｉｓｐｉｒｉｌｌｕｍ、Ｅｕｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒ、Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ、Ｈａｌｏｍｏｎａｓ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ、ＳＭＢ５３、Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｕｔｉａ、Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｆｉｍｂｒｉｉｍｏｎａｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ、Ｎｏｖｏｓｐｈｉｎｇｏｂｉｕｍ、Ｓｎｅａｔｈｉａ、Ａｇｒｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｓｔｏｍｏｎａｓ、Ｂｄｅｌｌｏｖｉｂｒｉｏ、Ａｌｋａｎｉｎｄｉｇｅｓ、Ｒｏｓｅａｔｅｌｅｓ、およびＳｈｕｔｔｌｅｗｏｒｔｈｉａ属細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表６および図６参照）。
【００７４】
【表６】
0006914552.tif 000009
0006914552.tif 000010
【００７５】
実施例５．正常ヒトと大腸癌患者の尿から分離した細菌由来小胞メタゲノム分析基盤大腸癌診断模型
前記実施例３の方法で、大腸癌患者３８人と正常ヒト３８人の尿から小胞を分離した後、メタゲノムシーケンシングを行った。診断模型の開発は、まず、ｔ−ｔｅｓｔで二つの群間のｐ値が０．０５以下であり、二つの群間に２倍以上違いが生じる菌株を選定した後、ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ方法で診断的性能指標であるＡＵＣ（ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ｃｕｒｖｅ）、敏感度、および特異度を算出した。
【００７６】
尿内細菌由来小胞を門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで分析した結果、Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、およびＥｕｒｙａｒｃｈａｅｏｔａ門細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表７および図７参照）。
【００７７】
【表７】
0006914552.tif 000011
【００７８】
尿内細菌由来小胞を綱（ｃｌａｓｓ）レベルで分析した結果、Ｇａｍｍａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ、およびＭｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ綱細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表８および図８参照）。
【００７９】
【表８】
0006914552.tif 000012
【００８０】
尿内細菌由来小胞を目（ｏｒｄｅｒ）レベルで分析した結果、Ｄｅｓｕｌｆｏｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｓｔｒａｍｅｎｏｐｉｌｅｓ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ、Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ、およびＭｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ目細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表９および図９参照）。
【００８１】
【表９】
0006914552.tif 000013
【００８２】
尿内細菌由来小胞を科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで分析した結果、Ｍｏｒａｘｅｌｌａｃｅａｅ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ、Ａｅｒｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｍａｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｇｏｒｄｏｎｉａｃｅａｅ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ、Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ａｌｃａｌｉｇｅｎａｃｅａｅ、Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａｃｅａｅ、Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、およびＲｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅ科細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表１０および図１０参照）。
【００８３】
【表１０】
0006914552.tif 000014
0006914552.tif 000015
【００８４】
尿内細菌由来小胞を属（ｇｅｎｕｓ）レベルで分析した結果、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｐｒｏｔｅｕｓ、Ｍｏｒｇａｎｅｌｌａ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、ＳＭＢ５３、Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｔｕｒｉｃｉｂａｃｔｅｒ、Ｃｏｐｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｄｏｒｅａ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｃｏｍａｍｏｎａｓ、Ｇｏｒｄｏｎｉａ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｓｌａｃｋｉａ、Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ、Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ、Ｈａｌｏｍｏｎａｓ、Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｒｏｓｅｏｍｏｎａｓ、Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｅｒｒａｔｉａ、Ｍｅｔｈａｎｏｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒ、およびＢｉｌｏｐｈｉｌａ属細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表１１および図１１参照）。
【００８５】
【表１１】
0006914552.tif 000016
0006914552.tif 000017
0006914552.tif 000018
【００８６】
実施例６．大腸ポリープ患者と大腸癌患者の糞便から分離した細菌由来小胞メタゲノム分析基盤大腸癌診断模型
前記実施例３の方法で、大腸癌患者２９人と大腸ポリープ患者２７人の糞便から小胞を分離した後、メタゲノムシーケンシングを行った。診断模型の開発は、まず、ｔ−ｔｅｓｔで二つの群間のｐ値が０．０５以下であり、二つの群間に２倍以上違いが生じる菌株を選定した後、ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ方法で診断的性能指標であるＡＵＣ（ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ｃｕｒｖｅ）、敏感度、および特異度を算出した。
【００８７】
糞便内細菌由来小胞を門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで分析した結果、Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔｅｓ門細菌をバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表１２および図１２参照）。
【００８８】
【表１２】
0006914552.tif 000019
【００８９】
糞便内細菌由来小胞を綱（ｃｌａｓｓ）レベルで分析した結果、Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔｅｓ、およびＡｃｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ−６綱細菌をバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表１３および図１３参照）。
【００９０】
【表１３】
0006914552.tif 000020
【００９１】
糞便内細菌由来小胞を目（ｏｒｄｅｒ）レベルで分析した結果、Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔａｌｅｓ目細菌をバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（チケット１４および図１４参照）。
【００９２】
【表１４】
0006914552.tif 000021
【００９３】
糞便内細菌由来小胞を科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで分析した結果、Ｓｐｉｒｏｃｈａｅｔａｃｅａｅ、およびＳ２４−７科細菌をバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（チケット１５および図１５参照）。
【００９４】
【表１５】
0006914552.tif 000022
【００９５】
糞便内細菌由来小胞を属（ｇｅｎｕｓ）レベルで分析した結果、Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、およびＯｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａ属細菌をバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表１６および図１６参照）。
【００９６】
【表１６】
0006914552.tif 000023
【００９７】
実施例７．大腸ポリープ患者と大腸癌患者の尿から分離した細菌由来小胞メタゲノム分析基盤大腸癌診断模型
前記実施例３の方法で、大腸癌患者２６人と大腸ポリープ患者３８人の尿から小胞を分離した後、メタゲノムシーケンシングを行った。診断模型の開発は、まず、ｔ−ｔｅｓｔで二つの群間のｐ値が０．０５以下であり、二つの群間に２倍以上違いが生じる菌株を選定した後、ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ方法で診断的性能指標であるＡＵＣ（ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ｃｕｒｖｅ）、敏感度、および特異度を算出した。
【００９８】
尿内細菌由来小胞を目（ｏｒｄｅｒ）レベルで分析した結果、Ｍｙｘｏｃｏｃｃａｌｅｓ目細菌で診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表１７および図１７参照）。
【００９９】
【表１７】
0006914552.tif 000024
【０１００】
尿内細菌由来小胞を属（ｇｅｎｕｓ）レベルで分析した結果、Ｅｕｂａｃｔｅｒｉｕｍ属細菌で診断模型を開発したとき、大腸癌に対する診断的性能が有意に現れた（表１８および図１８参照）。
【０１０１】
【表１８】
0006914552.tif 000025
【０１０２】
実施例８．正常ヒトと大腸ポリープの糞便から分離した細菌由来小胞メタゲノム分析基盤大腸ポリープ診断模型
前記実施例３の方法で、大腸癌患者２７人と正常ヒト３５８人の糞便から小胞を分離した後、メタゲノムシーケンシングを行った。診断模型の開発は、まず、ｔ−ｔｅｓｔで二つの群間のｐ値が０．０５以下であり、二つの群間に２倍以上違いが生じる菌株を選定した後、ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ方法で診断的性能指標であるＡＵＣ（ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ｃｕｒｖｅ）、敏感度、および特異度を算出した。
【０１０３】
糞便内細菌由来小胞を門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで分析した結果、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ門細菌で診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表１９および図１９参照）。
【０１０４】
【表１９】
0006914552.tif 000026
【０１０５】
糞便内細菌由来小胞を綱（ｃｌａｓｓ）レベルで分析した結果、Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、およびＳｏｌｉｂａｃｔｅｒｅｓ綱細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表２０および図２０参照）。
【０１０６】
【表２０】
0006914552.tif 000027
【０１０７】
糞便内細菌由来小胞を目（ｏｒｄｅｒ）レベルで分析した結果、Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、およびＳｏｌｉｂａｃｔｅｒａｌｅｓ目細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表２１および図２１参照）。
【０１０８】
【表２１】
0006914552.tif 000028
【０１０９】
糞便内細菌由来小胞を科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで分析した結果、Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ、およびＳｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ科細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表２２および図２２参照）。
【０１１０】
【表２２】
0006914552.tif 000029
【０１１１】
糞便内細菌由来小胞を属（ｇｅｎｕｓ）レベルで分析した結果、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ａｌｋａｎｉｎｄｉｇｅｓ、およびＲｏｓｅａｔｅｌｅｓ属細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表２３および図２３参照）。
【０１１２】
【表２３】
0006914552.tif 000030
【０１１３】
実施例９．正常ヒトと大腸ポリープの尿から分離した細菌由来小胞メタゲノム分析基盤大腸ポリープ診断模型
前記実施例３の方法で、大腸癌患者３８人と正常ヒト３８人の尿から小胞を分離した後、メタゲノムシーケンシングを行った。診断模型の開発は、先にｔ−ｔｅｓｔで二つの群間のｐ値が０．０５以下であり、二つの群間に２倍以上違いが生じる菌株を選定した後、ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ方法で診断的性能指標であるＡＵＣ（ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ｃｕｒｖｅ）、敏感度、および特異度を算出した。
【０１１４】
尿内細菌由来小胞を門（ｐｈｙｌｕｍ）レベルで分析した結果、Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、およびＥｕｒｙａｒｃｈａｅｏｔａ門細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表２４および図２４参照）。
【０１１５】
【表２４】
0006914552.tif 000031
【０１１６】
尿内細菌由来小胞を綱（ｃｌａｓｓ）レベルで分析した結果、Ｇａｍｍａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ、Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａ、および４Ｃ０ｄ−２綱細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表２５および図２５参照）。
【０１１７】
【表２５】
0006914552.tif 000032
【０１１８】
尿内細菌由来小胞を目（ｏｒｄｅｒ）レベルで分析した結果、Ｓｔｒａｍｅｎｏｐｉｌｅｓ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ、Ｏｃｅａｎｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｌｅｓ、およびＭｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ目細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表２６および図２６参照）。
【０１１９】
【表２６】
0006914552.tif 000033
【０１２０】
尿内細菌由来小胞を科（ｆａｍｉｌｙ）レベルで分析した結果、Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｍｏｒａｘｅｌｌａｃｅａｅ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｒｈｉｚｏｂｉａｃｅａｅ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｍａｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ、Ｈａｌｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ、Ａｌｃａｌｉｇｅｎａｃｅａｅ、Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａｃｅａｅ、Ｍｅｔｈａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、およびＲｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅ科細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表２７および図２７参照）。
【０１２１】
【表２７】
0006914552.tif 000034
0006914552.tif 000035
【０１２２】
尿内細菌由来小胞を属（ｇｅｎｕｓ）レベルで分析した結果、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｍｏｒｇａｎｅｌｌａ、Ｐｒｏｔｅｕｓ、Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、ＳＭＢ５３、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｐｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ、Ｃｏｍａｍｏｎａｓ、Ｐａｒａｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｃｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ、Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｓｌａｃｋｉａ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｈａｌｏｍｏｎａｓ、Ｒｏｓｅｏｍｏｎａｓ、およびＭｅｔｈａｎｏｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒ属細菌で一つ以上のバイオマーカーで診断模型を開発したとき、大腸ポリープに対する診断的性能が有意に現れた（表２８および図２８参照）。
【０１２３】
【表２８】
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0006914552.tif 000037
【０１２４】
上記に記述した本発明の説明は、例示のためのものであり、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者は、本発明の技術的思想や必須の特徴を変更することなく、他の具体的な形態に容易に変形が可能であることを理解することができる。したがって、以上で記述した実施例は、すべての面において例示的なものであり、限定的でないものと理解しなければならない。
【産業上の利用可能性】
【０１２５】
本発明による細菌メタゲノム分析を通して大腸腫瘍を診断する方法は、被検体由来サンプルを利用して細菌メタゲノム分析を行って、特定細菌由来細胞外小胞の含量増減を分析することによって、大腸ポリープおよび大腸癌などの大腸腫瘍の発病危険度を予測し診断するのに利用することができる。環境に存在する細菌から分泌される細胞外小胞は、体内に吸収されて、炎症および癌の発生に直接的な影響を及ぼすことができ、大腸ポリープおよび大腸癌は、症状が現れる前に早期診断が難しいため、効率的な治療が難しいのが現状であるから、本発明による人体由来サンプルを利用した細菌または細菌由来細胞外小胞のメタゲノム分析を通して大腸ポリープおよび大腸癌などの大腸腫瘍発病の危険度をあらかじめ予測することによって、大腸腫瘍の危険群を早期に診断および予測して、適切な管理により発病時期を遅らせたり発病を予防することができ、発病後にも早期診断することができるので、大腸腫瘍の発病率を低下させ、治療効果を高めることができる。また、大腸ポリープあるいは大腸癌と診断された患者において本発明による細菌メタゲノム分析は、原因因子を予測して原因因子に対する露出を避けることによって、大腸ポリープおよび大腸癌の経過を良くしたり、再発を防止するのに利用することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
0006914552.tif 000049
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
0006914552.tif 000053
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
0006914552.tif 000061
【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【配列表】
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