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特許7614395口腔微生物情報を用いた肺がんの早期診断およびリスクの予測方法またはそのための組成物
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-01-06
(45)【発行日】2025-01-15
(54)【発明の名称】口腔微生物情報を用いた肺がんの早期診断およびリスクの予測方法またはそのための組成物
(51)【国際特許分類】
C12Q 1/6869 20180101AFI20250107BHJP
C12Q 1/689 20180101ALI20250107BHJP
C12Q 1/6874 20180101ALI20250107BHJP
C12N 15/115 20100101ALI20250107BHJP
G01N 33/53 20060101ALI20250107BHJP
G01N 33/50 20060101ALI20250107BHJP
G01N 33/569 20060101ALI20250107BHJP
【ＦＩ】
C12Q1/6869 Z
C12Q1/689 Z
C12Q1/6874 Z
C12N15/115 Z
G01N33/53 N
G01N33/53 M
G01N33/50 G
G01N33/50 P
G01N33/569 F
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2023560663
(86)(22)【出願日】2022-05-19
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2024-03-18
(86)【国際出願番号】 KR2022007164
(87)【国際公開番号】W WO2022245146
(87)【国際公開日】2022-11-24
【審査請求日】2023-09-29
(31)【優先権主張番号】10-2021-0064496
(32)【優先日】2021-05-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(73)【特許権者】
【識別番号】519359723
【氏名又は名称】コリア フード リサーチ インスティテュート
(74)【代理人】
【識別番号】110002860
【氏名又は名称】弁理士法人秀和特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】イム，ミヨン
(72)【発明者】
【氏名】ホン，スンピョ
(72)【発明者】
【氏名】ナム，ヨンド
(72)【発明者】
【氏名】ハン，ジヨン
【審査官】藤澤 雅樹
(56)【参考文献】
【文献】特表２０１３－５２１７６３（ＪＰ，Ａ）
【文献】韓国公開特許第１０－２０１８－０００３３４８（ＫＲ，Ａ）
【文献】韓国公開特許第１０－２０１９－０００３３３０（ＫＲ，Ａ）
【文献】Am. J. Cancer Res.，2015年，Vol.5, No.10，pp.3111-3122
【文献】Respirology，2019年，Vo.24, Suppl.2，p.272, LB1884
【文献】Journal of Thoracic Oncology，2019年，Vol.14, No.10S，pp.S374-S375, P1.01-44
【文献】Scientific Reports，2017年，Vol.7, No.5867，pp.1-10
【文献】J. Thorac. Dis.，2019年，Vol.11, No.1，pp.280-291
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｃ１２Ｑ １／６８
Ｃ１２Ｎ １５／００
ＣＡｐｌｕｓ／ＭＥＤＬＩＮＥ／ＥＭＢＡＳＥ／ＢＩＯＳＩＳ（ＳＴＮ）
ＰｕｂＭｅｄ
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
（ａ）唾液から抽出したＤＮＡに対して１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子の配列解析（ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）を行う段階と；（ｂ）前記配列解析を通して口腔マイクロバイオームの豊富度を基準値と比較する段階と；を含む、
肺がんの診断、発症リスクの予測または予後の予測のための情報提供方法であって、
前記口腔マイクロバイオームにおいてモギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）およびブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）から成る群から選ばれる２種以上の口腔マイクロバイオームの豊富度が前記基準値と比較して増加すると、肺がんではないか、または肺がんの発症リスクが低いと判断し、
前記基準値は、健康な対照群における口腔マイクロバイオームの豊富度である、
情報提供方法。
【請求項2】
前記唾液は、非喫煙者から採取されたものである、請求項１に記載の情報提供方法。
【請求項3】
前記配列解析は、次世代塩基配列解析法（ＮＧＳ，ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）で行われる、請求項１に記載の情報提供方法。
【請求項4】
前記肺がんは、非小細胞肺がん（ｎｏｎ－ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、小細胞肺がん（ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、腺がん（ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、扁平上皮がん（ｓｑｕａｍｏｕｓ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）および大細胞がん（ｌａｒｇｅ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）から成る群から選ばれる、請求項１に記載の情報提供方法。
【請求項5】
口腔マイクロバイオームを検出できる製剤を含む、肺がんの診断または発症リスクの予測用組成物であって、
前記口腔マイクロバイオームにおいてモギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎ
ｉａ）およびブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）から成る群から選ばれる２種以上の口腔マイクロバイオームの豊富度が基準値と比較して増加すると、肺がんではないか、または肺がんの発症リスクが低いと判断し、
前記基準値は、健康な対照群における口腔マイクロバイオームの豊富度である、
組成物。
【請求項6】
前記製剤は、口腔マイクロバイオームに特異的なプライマー、プローブ、アプタマーおよび抗体から成る群から選ばれる、請求項５に記載の組成物。
【請求項7】
前記肺がんは、非小細胞肺がん（ｎｏｎ－ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、小細胞肺がん（ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、腺がん（ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、扁平上皮がん（ｓｑｕａｍｏｕｓ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）および大細胞がん（ｌａｒｇｅ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）から成る群から選ばれる、請求項５に記載の組成物。
【請求項8】
請求項５～７のいずれか一項に記載の組成物を含む、肺がんの診断または発症リスクの予測用キット。
【請求項9】
前記キットは、ＲＴ－ＰＣＲキット、ＤＮＡチップキット、およびＥＬＩＳＡキットから成るグループから選ばれる、請求項８に記載のキット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、口腔微生物情報を用いた肺がんの早期診断、リスクまたは予後の予測のための情報提供とそのための組成物に関する。
【背景技術】
【0002】
肺がんは、最も多いがんの１つであり、２０２０年に全世界的に約２，２０７万人の患者が発生し、がん死亡の最も一般的な原因で、２０２０年に全世界で１，７９６万人が肺がんで死亡した（非特許文献１）。
【0003】
肺がんは、組織学的類型によってＳＣＬＣ（ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ、小細胞肺がん）とＮＳＣＬＣ（ｎｏｎ－ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ、非小細胞肺がん）に分類され、それぞれは、全体肺がんの１０～１５％および８０～８５％を占めている（非特許文献２）。ＮＳＣＬＣは、腺がん（ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、扁平上皮がん（ｓｑｕａｍｏｕｓ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）および大細胞がん（ｌａｒｇｅ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）の３つのサブタイプに細分化される。これらのうち、肺腺がん（ｌｕｎｇ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）は、肺がんで最も一般的に観察されるサブタイプであり、全体肺がんの中で略４０％がこのサブタイプである（非特許文献２；および非特許文献３）。
【0004】
喫煙は、肺がんの主な危険因子であるが（非特許文献４）、男性肺がん患者の１５～２０％が非喫煙者であり、女性肺がん患者の５０％以上が非喫煙者であり、喫煙以外の危険因子も、肺がんの発生に重要な役割をすると推定することができる（非特許文献５）。特に、アジアでは、女性肺がん患者のうち非喫煙者の割合が６０～８０％と高く報告された（非特許文献６）。非喫煙者において最も多く発生する肺がんのサブタイプは、肺腺がんである（非特許文献２）。非喫煙者の肺がんの発生を高める危険因子としては、ラドン、大気汚染、職業的危険、間接喫煙、感染または炎症に対する露出などが提示された（非特許文献７）。しかしながら、このような危険因子は、非喫煙者の肺がんの発症を完全に説明することができない。
【0005】
最近、マイクロバイオームの変化が肺がんの危険因子の１つと認識されている（非特許文献８）。先行研究は、口腔マイクロバイオームの変化が肺がんと関連していることを示す。Ｙａｎ ｅｔ ａｌ．は、肺がん患者の唾液においてナイセリア属（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ）の豊富度が減少し、カプノサイトファーガ属（Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ）、セレノモナス（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｓ）およびベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）の豊富度が増加したと報告した（非特許文献９）。他の研究では、女性非喫煙肺がん患者の唾液にスフィンゴモナス属（Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ）およびブラストモナス属（Ｂｌａｓｔｏｍｏｎａｓ）微生物が顕著に豊富になり、アシネトバクター属（Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ）およびストレプトコッカス属（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）微生物が少なく豊富になったことを報告した（非特許文献１０）。また、口腔マイクロバイオーム多様性の減少と口腔マイクロバイオームのＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ豊富度の増加が、肺がんの危険度の増加と関連していることが報告された（非特許文献１１）。
【0006】
これまでに報告された研究によると、肺がん関連微生物の種類が全ての研究において一致するわけではない。このような相違は、制限されたサンプル数と患者の特性の違いに起因していると見られる。このような限界にもかかわらず、前記研究は、肺がん患者のマイクロバイオームが健常者のものと顕著に異なっていることを示した。
【0007】
最近では、微生物自体あるいは微生物を調節できる物質を新しい抗がん治療剤として活用できるという可能性が提示されている（非特許文献１２）。また、粘膜炎、下痢および便秘のような抗がん化学療法の副作用が人体マイクロバイオームの変化と関連していると思われ、マイクロバイオーム調節を通じて抗がん治療の副作用を緩和する方法も活発に探索されている。特に、口腔マイクロバイオームの変化は、悪性腫瘍患者において化学療法によって誘導された口腔粘膜炎と関連していることが報告され（非特許文献１３）、肺がんに対する抗がん化学療法の効果が特定腸内マイクロバイオーム種（ｓｐｅｃｉｅｓ）の増加あるいは減少と関連していることが報告された（非特許文献１４）。
【0008】
前記研究は、人体マイクロバイオームが、がんの進行状態のモニタリング、抗がん治療剤の開発、あるいは抗がん療法副作用の最小化などの多様な応用可能性があることを示す。これより、本発明者らは、大規模な並列シーケンス（ｍａｓｓｉｖｅ ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）を通じて非喫煙患者の口腔マイクロバイオームを健康な個体と比較して肺腺がんに関連した微生物を調査し、マイクロバイオーム情報に基づいて肺がん患者と健康な個体を区分することができるかどうかを確認した。また、治療患者と非治療患者の間に口腔マイクロバイオームの相違を調査し、マイクロバイオームデータを用いて肺がん患者の生存率を予測できるかを確認した。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0009】
【文献】Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ａｇｅｎｃｙ ｆｏｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｃａｎｃｅｒ．Ｇｌｏｂａｌ Ｃａｎｃｅｒ Ｏｂｓｅｒｖａｔｏｒｙ：Ｃａｎｃｅｒ Ｔｏｄａｙ．Ｆａｃｔ ｓｈｅｅｔｓ ｏｎ ｃａｎｃｅｒ ｆｒｏｍ ＩＡＲＣ
【文献】Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ．Ａｂｏｕｔ Ｌｕｎｇ Ｃａｎｃｅｒ．Ａｃｃｅｓｓｅｄ Ｄｅｃ １６，２０２０
【文献】Ｎａｔ Ｃｏｍｍｕｎ ２０２０；１１（１）：２２８５
【文献】Ｔｒａｎｓｌ Ｌｕｎｇ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ ２０１８；７（３）：２２０－３３
【文献】ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ ２００５；５５（２）：７４－１０８
【文献】Ｃｌｉｎ Ｌｕｎｇ Ｃａｎｃｅｒ ２０１２；１３（１）：７５－９
【文献】Ｔｒａｎｓｌ Ｌｕｎｇ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ，７（２０１８）２２０－２３３
【文献】Ｎａｔ Ｍｅｄ ２０１９；２５（３）：３７７－８８
【文献】Ａｍ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ，５（２０１５）３１１１－３１２２
【文献】Ｆｒｏｎｔ Ｏｎｃｏｌ，８（２０１８）５２０
【文献】Ｔｈｏｒａｘ ２０２１；７６（３）：２５６－６３
【文献】Ｓｃｉｅｎｃｅ，３５９（２０１８）１３６６－１３７０
【文献】Ｃｌｉｎ Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ Ｉｎｆｅｃｔ，１９（２０１３）Ｅ５５９－５６７
【文献】Ｔｈｏｒａｃ Ｃａｎｃｅｒ，１２（２０２１）６６－７８
【文献】Ｃｈｅｓｔ ２０１７；１５１（１）：１９３－２０３
【文献】Ｎａｔ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ，３７（２０１９）８５２－８５７
【文献】Ｎａｔ Ｍｅｔｈｏｄｓ，１３（２０１６）５８１－５８３
【文献】Ａｐｐｌ Ｅｎｖｉｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ，７２（２００６）５０６９－５０７２
【文献】Ｍｉｃｒｏｂｉｏｍｅ，６（２０１８）９０
【文献】Ｊ Ｍａｃｈ Ｌｅａｒｎ Ｒｅｓ，１２（２０１１）２８２５－２８３０
【文献】Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｏｐｅｎ Ｓｏｕｒｃｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ ２０１９；４（３６）：１２３０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
本発明の目的は、（ａ）唾液から抽出したＤＮＡに対して１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子の配列解析（ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）を行う段階と；（ｂ）前記配列解析を通して口腔マイクロバイオームの豊富度を基準値と比較する段階と；を含む肺がんの診断、発症リスクの予測または予後の予測のための情報提供方法を提供することにある。
【0011】
本発明の他の目的は、口腔マイクロバイオームを検出できる製剤を含む肺がんの診断または発症リスクの予測用組成物を提供することにある。
【0012】
本発明のさらに他の目的は、前記組成物を含む肺がんの診断または発症リスクの予測用キットを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0013】
前記目的を達成するために、本発明は、（ａ）唾液から抽出したＤＮＡに対して１６Ｓ
ｒＲＮＡ遺伝子の配列解析（ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）を行う段階と；（ｂ）前記配列解析を通して口腔マイクロバイオームの豊富度を基準値と比較する段階と；を含む、肺がんの診断、発症リスクの予測または予後の予測のための情報提供方法を提供する。
ｒＲＮＡ遺伝子の配列解析（ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）を行う段階と；（ｂ）前記配列解析を通して口腔マイクロバイオームの豊富度を基準値と比較する段階と；を含む、肺がんの診断、発症リスクの予測または予後の予測のための情報提供方法を提供する。
【0014】
本発明の一実施形態において、前記唾液は、非喫煙者から採取されたものであってもよい。
【0015】
本発明の一実施形態において、前記配列解析は、次世代塩基配列解析法（ＮＧＳ，ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）で行われてもよいが、これに限定されるものではない。
【0016】
本発明の一実施形態において、前記口腔マイクロバイオームにおいてモギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）およびブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）から成る群から選ばれる１種以上の口腔マイクロバイオームの豊富度が増加すると、肺がんではないか、または肺がんの発症リスクが低いと判断することができる。
【0017】
本発明の一実施形態において、前記口腔マイクロバイオームにおいてベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）、アクチノミセス属（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）、スラッキア属（Ｓｌａｃｋｉａ）およびシュワルチア属（Ｓｃｈｗａｒｔｚｉａ）から成る群から選ばれる１種以上の口腔マイクロバイオームの豊富度が増加すると、肺がんであるか、または肺がんの発症リスクが高いと判断することができる。
【0018】
本発明の一実施形態において、前記口腔マイクロバイオームにおいてストレプトコッカス属（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）およびメガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）から成る群から選ばれる１種以上の口腔マイクロバイオームの豊富度が増加すると、肺がんに対する予後が悪いと判断することができる。
【0019】
本発明の一実施形態において、前記口腔マイクロバイオームの豊富度が基準値と比較して類似性が高い場合、肺がんに対する予後が良いと判断することができる。
【0020】
本発明の一実施形態において、前記肺がんは、非小細胞肺がん（ｎｏｎ－ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、小細胞肺がん（ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ
ｃａｎｃｅｒ）、腺がん（ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、扁平上皮がん（ｓｑｕａｍｏｕｓ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）および大細胞がん（ｌａｒｇｅ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）から成る群から選ばれるものであってもよいが、これに限定されるものではない。
ｃａｎｃｅｒ）、腺がん（ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、扁平上皮がん（ｓｑｕａｍｏｕｓ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）および大細胞がん（ｌａｒｇｅ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）から成る群から選ばれるものであってもよいが、これに限定されるものではない。
【0021】
また、本発明は、口腔マイクロバイオームを検出できる製剤を含む肺がんの診断または発症リスクの予測用組成物を提供する。
【0022】
本発明の一実施形態において、前記製剤は、口腔マイクロバイオームに特異的なプライマー、プローブ、アンチセンスオリゴヌクレオチド 、アプタマーおよび抗体から成る群から選ばれるものであってもよいが、これに限定されるものではない。
【0023】
本発明の一実施形態において、前記口腔マイクロバイオームは、モギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）、ブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）、ベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）、アクチノミセス属（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）、スラッキア属（Ｓｌａｃｋｉａ）およびシュワルチア属（Ｓｃｈｗａｒｔｚｉａ）から成る群から選ばれるものであってもよい。
【0024】
本発明の一実施形態において、前記肺がんは、非小細胞肺がん（ｎｏｎ－ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、小細胞肺がん（ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ
ｃａｎｃｅｒ）、腺がん（ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、扁平上皮がん（ｓｑｕａｍｏｕｓ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）および大細胞がん（ｌａｒｇｅ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）から成る群から選ばれるものであってもよいが、これに限定されるものではない。
ｃａｎｃｅｒ）、腺がん（ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、扁平上皮がん（ｓｑｕａｍｏｕｓ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）および大細胞がん（ｌａｒｇｅ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）から成る群から選ばれるものであってもよいが、これに限定されるものではない。
【0025】
また、本発明は、前記組成物を含む肺がんの診断または発症リスクの予測用キットを提供する。
【0026】
本発明の一実施形態において、前記キットは、ＲＴ－ＰＣＲキット、ＤＮＡチップキット、ＥＬＩＳＡキットおよびラピッド（ｒａｐｉｄ）キットから成るグループから選ばれるものであってもよいが、これに限定されるものではない。
【発明の効果】
【0027】
本発明による組成物または方法は、唾液から分離したサンプルから口腔マイクロバイオームの豊富度を確認することによって、迅速かつ正確な肺がんの早期診断、発症リスクまたは予後の予測が可能で、肺がんの予防または治療に有用に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【0028】
【図1A】図１Ａは、健康な個体（対照群）と肺がん患者の間の口腔マイクロバイオームの多様性を示す結果であり、左パネルは、シャノン多様性の結果であり、右パネルは、ＰＣｏＡ（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ）ｐｌｏｔの結果であり、対照群と肺がん患者の間の比較結果である（＊ｐ＜０．０５、＊＊ｐ＜０．０１）。
【図1B】図１Ｂは、健康な個体（対照群）と肺がん患者の間の口腔マイクロバイオームの多様性を示す結果であり、左パネルは、シャノン多様性の結果であり、右パネルは、ＰＣｏＡ（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ）ｐｌｏｔの結果であり、対照群、非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）および治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）の間の比較結果である（＊ｐ＜０．０５、＊＊ｐ＜０．０１）。
【図2A】図２Ａは、健康な個体（対照群）と肺がん患者の間の口腔マイクロバイオームの差別的な豊富な属（ｇｅｎｕｓ）を確認した結果であり、左パネルは、Ｌｏｇ１０に変換された相対的豊富度の結果であり、右パネルは、差別的な豊富な属の一般化された倍数変化の結果であり、全ての肺がん患者と対照群の間の結果である（ｑ＜０．１）。
【図2B】図２Ｂは、健康な個体（対照群）と肺がん患者の間の口腔マイクロバイオームの差別的な豊富な属（ｇｅｎｕｓ）を確認した結果であり、左パネルは、Ｌｏｇ１０に変換された相対的豊富度の結果であり、右パネルは、差別的な豊富な属の一般化された倍数変化の結果であり、非治療グループと対照群の間の結果である（ｑ＜０．１）。
【図2C】図２Ｃは、健康な個体（対照群）と肺がん患者の間の口腔マイクロバイオームの差別的な豊富な属（ｇｅｎｕｓ）を確認した結果であり、左パネルは、Ｌｏｇ１０に変換された相対的豊富度の結果であり、右パネルは、差別的な豊富な属の一般化された倍数変化の結果であり、治療グループと対照群の間の結果である（ｑ＜０．１）。
【図3A】図３Ａは、口腔マイクロバイオームによる肺がん予測結果であり、肺がん患者、治療グループ、非治療グループおよび対照群の間を区別する予測モデルのＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線である。
【図4A】図４Ａは、肺がん患者において口腔マイクロバイオームプロファイルの予後的影響を確認した結果であり、口腔マイクロバイオームのＰＣｏＡ ｐｌｏｔを示す結果である（肺がん患者は、Ｂｒａｙ－Ｃｕｒｔｉｓ ｄｉｓｔａｎｃｅｓに基づいて２つのグループに分類される）。
【図4B】図４Ｂは、肺がん患者において口腔マイクロバイオームプロファイルの予後的影響を確認した結果であり、類似性が最も高い対照群までの距離に基づく口腔マイクロバイオーム群集の密度プロットを示す結果である。
【発明を実施するための形態】
【0029】
以下、本発明を詳細に説明する。
【0030】
本発明は、（ａ）唾液から抽出したＤＮＡに対して１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子の配列解析（ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）を行う段階と；（ｂ）前記配列解析を通して口腔マイクロバイオームの豊富度を基準値と比較する段階と；を含む、肺がんの診断、発症リスクの予測または予後の予測のための情報提供方法を提供する。
【0031】
前記用語「口腔マイクロバイオーム」は、口腔に棲息したり共存する微生物とその遺伝情報全体を含む微生物群集を意味する。
【0032】
前記用語「診断」は、病理状態の存在または特徴を確認することを意味する。本発明の目的上、肺がんの発症の有無を確認することを意味し、肺がんの発展および軽減などを判断することをも含む。
【0033】
前記用語「予後（ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ）」は、疾患を診断して判断された将来の症状または経過に対して展望することを意味する。がん患者において予後は、通常、がんの発症または外科的手術後に一定期間内の転移の有無または生存期間を意味する。予後の予測は、がんの化学治療の有無をはじめとして将来がん治療方向に対する手掛かりを提示するので、非常に重要な臨床的課題である。
【0034】
本発明において、前記唾液は、非喫煙者から採取されたものであってもよい。
【0035】
本発明において、前記配列解析は、次世代塩基配列解析法（ＮＧＳ，ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）で行われてもよいが、これに限定されるものではない。
【0036】
本発明において、前記口腔マイクロバイオームは、モギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）、ブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）、ベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）、アクチノミセス属（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）、スラッキア属（Ｓｌａｃｋｉａ）およびシュワルチア属（Ｓｃｈｗａｒｔｚｉａ）から成る群から選ばれる１種以上であってもよい。
【0037】
また、前記口腔マイクロバイオームにおいてモギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）およびブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）から成る群から選ばれる１種以上の口腔マイクロバイオームの豊富度が増加すると、肺がんではないか、または肺がんの発症リスクが低いと判断することができる。好ましくは、前記口腔マイクロバイオームにおいてモギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）およびブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）から成る群から選ばれる２種以上の口腔マイクロバイオームの豊富度が増加すると、肺がんではないか、または肺がんの発症リスクが低いと判断することができる。
【0038】
また、前記口腔マイクロバイオームにおいてベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）、アクチノミセス属（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）、スラッキア属（Ｓｌａｃｋｉａ）およびシュワルチア属（Ｓｃｈｗａｒｔｚｉａ）から成る群から選ばれる１種以上の口腔マイクロバイオームの豊富度が増加すると、肺がんであるか、または肺がんの発症リスクが高いと判断することができる。好ましくは、前記口腔マイクロバイオームにおいてベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）、アクチノミセス属（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）、スラッキア属（Ｓｌａｃｋｉａ）およびシュワルチア属（Ｓｃｈｗａｒｔｚｉａ）から成る群から選ばれる２種以上の口腔マイクロバイオームの豊富度が増加すると、肺がんであるか、または肺がんの発症リスクが高いと判断することができる。
【0039】
本発明において、前記口腔マイクロバイオームは、ストレプトコッカス属（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）およびメガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）から成る群から選ばれるものであってもよく、ここで、前記ストレプトコッカス属（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）およびメガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）から成る群から選ばれる口腔マイクロバイオームの豊富度が増加すると、肺がんに対する予後が悪いと判断するこ
とができ、前記ヘモフィルス属（Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ）の豊富度が増加すると、肺がんに対する予後が良いと判断することができる。
とができ、前記ヘモフィルス属（Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ）の豊富度が増加すると、肺がんに対する予後が良いと判断することができる。
【0040】
本発明において、前記口腔マイクロバイオームの豊富度が基準値と比較して類似性が高い場合、肺がんに対する予後が良いと判断することができ、反対に、前記口腔マイクロバイオームの豊富度が基準値と比較して類似性が高くない場合、肺がんに対する予後が悪いと判断することができる。
【0041】
本発明において、前記肺がんは、非小細胞肺がん（ｎｏｎ－ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、小細胞肺がん（ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、腺がん（ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、扁平上皮がん（ｓｑｕａｍｏｕｓ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）および大細胞がん（ｌａｒｇｅ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）から成る群から選ばれるものであってもよい。
【0042】
また、本発明は、口腔マイクロバイオームを検出できる製剤を含む肺がんの診断または発症リスクの予測用組成物を提供する。
【0043】
本発明において、前記検出できる製剤は、口腔マイクロバイオームに特異的に結合するプライマー、プローブ、アンチセンスオリゴヌクレオチド 、アプタマーおよび抗体から成る群から選ばれるものであってもよく、好ましくは、口腔マイクロバイオームの１６Ｓ
ｒＲＮＡに特異的なプライマー、プローブまたはアンチセンスオリゴヌクレオチドであってもよい。
ｒＲＮＡに特異的なプライマー、プローブまたはアンチセンスオリゴヌクレオチドであってもよい。
【0044】
前記用語「プライマー」は、短い自由３末端水酸基（ｆｒｅｅ ３’ ｈｙｄｒｏｘｙｌ ｇｒｏｕｐ）を有する塩基配列であり、相補的なテンプレート（ｔｅｍｐｌａｔｅ）と塩基対を形成することができ、テンプレート鎖コピーのための開始点として作用する短い塩基配列をいう。プライマーは、適切な緩衝溶液および温度で重合反応のための試薬（すなわち、ＤＮＡポリメラーゼまたは逆転写酵素）および異なる４種のヌクレオシド三リン酸の存在下でＤＮＡ合成を開始することができる。ＰＣＲ条件、センスおよびアンチセンスプライマーの長さは、本発明の属する分野において一般的に知られている技術によって適切に選択することができる。
【0045】
前記用語「プローブ」は、遺伝子に特異的に結合することができるＲＮＡまたはＤＮＡなどの核酸断片を意味し、標識されていて、特定遺伝子の存在の有無および発現量を確認することができる。プローブは、オリゴヌクレオチド（ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ）プローブ、一本鎖ＤＮＡ（ｓｉｎｇｌｅ ｓｔｒａｎｄ ＤＮＡ）プローブ、二本鎖ＤＮＡ（ｄｏｕｂｌｅ ｓｔｒａｎｄ ＤＮＡ）プローブ、ＲＮＡプローブなどの形態で製作することができる。適切なプローブの選択およびハイブリダイゼーション条件は、 本発明の属する分野において一般的に知られている技術によって適切に選択することができる。
【0046】
前記用語「アンチセンスオリゴヌクレオチド」は、特定ｍＲＮＡの配列に相補的な核酸配列を含有しているＤＮＡまたはＲＮＡあるいはこれらの誘導体であり、ｍＲＮＡ内の相補的な配列に結合し、ｍＲＮＡのタンパク質への翻訳を阻害する作用をする。アンチセンスオリゴヌクレオチド配列は、前記遺伝子のｍＲＮＡに相補的であり、前記ｍＲＮＡに結合できるＤＮＡまたはＲＮＡ配列を意味する。
【0047】
前記用語「アプタマー」は、それ自体で安定した三次構造を有し、標的分子に高い親和性と特異性をもって結合できる特徴を有する特別な種類の一本鎖核酸（ＤＮＡ、ＲＮＡまたは修飾核酸）で構成されたポリヌクレオチドの一種を意味する。アプタマーは、抗体と
同一に抗原性物質に特異的に結合することができ、かつタンパク質より安定性が高く、構造が簡単で、合成が容易なポリヌクレオチドで構成されているので、抗体の代わりに用いることができる。アプタマー生産は、本発明の属する分野において広く知られている技術を用いて容易に製造することができ、製造されて商業的に販売される抗体を用いることができる。
同一に抗原性物質に特異的に結合することができ、かつタンパク質より安定性が高く、構造が簡単で、合成が容易なポリヌクレオチドで構成されているので、抗体の代わりに用いることができる。アプタマー生産は、本発明の属する分野において広く知られている技術を用いて容易に製造することができ、製造されて商業的に販売される抗体を用いることができる。
【0048】
前記用語「抗体」は、抗原性部位に対して指示される特異的な免疫グロブリンを意味し、多クローン抗体、単クローン抗体、組換え抗体およびこれらの組み合わせを全て含む。
また、多クローン抗体、単クローン抗体、組換え抗体および２個の全長の軽鎖および２個の全長の重鎖を有する完全な形態だけでなく、および抗体分子の機能的な断片、例えば、Ｆａｂ，Ｆ（ａｂ’）、Ｆ（ａｂ’）２およびＦｖを全て含む。抗体の生産は、本発明の属する分野において広く知られている技術を用いて容易に製造することができ、製造されて商業的に販売される抗体を用いることができる。
また、多クローン抗体、単クローン抗体、組換え抗体および２個の全長の軽鎖および２個の全長の重鎖を有する完全な形態だけでなく、および抗体分子の機能的な断片、例えば、Ｆａｂ，Ｆ（ａｂ’）、Ｆ（ａｂ’）２およびＦｖを全て含む。抗体の生産は、本発明の属する分野において広く知られている技術を用いて容易に製造することができ、製造されて商業的に販売される抗体を用いることができる。
【0049】
本発明において、前記肺がんは、非小細胞肺がん（ｎｏｎ－ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、小細胞肺がん（ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）、腺がん（ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、扁平上皮がん（ｓｑｕａｍｏｕｓ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）および大細胞がん（ｌａｒｇｅ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）から成る群から選ばれるものであってもよいが、これに限定されるものではない。
【0050】
本発明において、前記口腔マイクロバイオームは、モギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）、ブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）、ベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）、アクチノミセス属（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）、スラッキア属（Ｓｌａｃｋｉａ）およびシュワルチア属（Ｓｃｈｗａｒｔｚｉａ）から成る群から選ばれるものであってもよい。好ましくは、前記口腔マイクロバイオームは、モギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）、ブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）、ベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）、アクチノミセス属（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）、スラッキア属（Ｓｌａｃｋｉａ）およびシュワルチア属（Ｓｃｈｗａｒｔｚｉａ）から成る群から選ばれる２種以上であってもよく、より好ましくは、前記口腔マイクロバイオームは、モギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）、ブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）、ベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）、アクチノミセス属（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）、スラッキア属（Ｓｌａｃｋｉａ）およびシュワルチア属（Ｓｃｈｗａｒｔｚｉａ）から成る群から選ばれる３種以上であってもよい。
【0051】
また、本発明は、前記組成物を含む肺がんの診断または発症リスクの予測用キットを提供する。
【0052】
前記キットは、口腔マイクロバイオームを検出するためのプライマー、プローブ、アンチセンスオリゴヌクレオチド、アプタマー、または抗体などの検出製剤を含むだけでなく、分析方法に適した１つ以上の他の構成成分組成物、溶液、または装置が含まれ得る。
【0053】
本発明において、前記キットは、ＲＴ－ＰＣＲキット、ＤＮＡチップキット、ＥＬＩＳＡキットまたはラピッド（ｒａｐｉｄ）キットであってもよいが、これに限定されるものではない。
【0054】
前記ＲＴ－ＰＣＲキットは、試験管または他の適切なコンテナ、プライマー、反応緩衝
液、デオキシヌクレオチド（ｄＮＴＰｓ）、Ｔａｑ－ポリメラーゼおよび逆転写酵素のような酵素、ＤＮａｓｅ、ＲＮＡｓｅ抑制剤、ＤＥＰＣ水（ＤＥＰＣ－ｗａｔｅｒ）、または滅菌水などを含んでもよい。
液、デオキシヌクレオチド（ｄＮＴＰｓ）、Ｔａｑ－ポリメラーゼおよび逆転写酵素のような酵素、ＤＮａｓｅ、ＲＮＡｓｅ抑制剤、ＤＥＰＣ水（ＤＥＰＣ－ｗａｔｅｒ）、または滅菌水などを含んでもよい。
【0055】
前記ＤＮＡチップキットは、遺伝子またはその断片に該当するｃＤＮＡまたはオリゴヌクレオチド（ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ）が付着している基板、および蛍光標識プローブを製作するための試薬、製剤、酵素などを含んでもよい。また、基板は、対照群遺伝子またはその断片に該当するｃＤＮＡまたはオリゴヌクレオチドを含んでもよい。
【0056】
前記ＥＬＩＳＡキットは、タンパク質に対する特異的な抗体を含む。抗体は、各マーカータンパク質に対する特異性および親和性が高く、他のタンパク質に対する交差反応性が殆どない抗体であり、単クローン抗体、多クローン抗体または組換え抗体である。また、ＥＬＩＳＡキットは、対照群タンパク質に特異的な抗体を含んでもよい。その他、ＥＬＩＳＡキットは、結合した抗体を検出できる試薬、例えば、標識された二次抗体、発色団（ｃｈｒｏｍｏｐｈｏｒｅｓ）、酵素（例：抗体とコンジュゲートされる）およびその基質または抗体と結合できる他の物質などを含んでもよい。
【0057】
前記ラピッド（ｒａｐｉｄ）キットは、５分以内に分析結果を知ることができる迅速な検定を行うために必要な必須要素を含むキットであり、タンパク質に対する特異的な抗体を含む。抗体は、各マーカータンパク質に対する特異性および親和性が高く、他のタンパク質に対する交差反応性が殆どない抗体であり、単クローン抗体、多クローン抗体または組換え抗体である。また、ラピッドキットは、対照群タンパク質に特異的な抗体を含んでもよい。その他ラピッドキットは、結合した抗体を検出できる試薬、例えば、特異抗体と二次抗体が固定されたニトロセルロースメンブレン、抗体付きビーズに結合したメンブレン、吸収パッドとサンプルパッドなど他の物質などを含んでもよい。
【実施例】
【0058】
以下、本発明を実施例に基づいてより詳細に説明することとする。これらの実施例は、本発明をより具体的に説明するためのものであり、本発明の範囲がこれらの実施例に限定されるものではない。
【0059】
実施例１．実験方法
１．１．実験設計およびサンプル収集
本発明では、２０１８年４月から２０１９年８月の間に国立がんセンター（韓国、高陽市）で喫煙履歴がなく、肺腺がん（ｌｕｎｇ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）と診断された合計１００人の患者を募集した。がんの組織学的類型は、肺腫瘍に対する２００４ ＷＨＯ（Ｗｏｒｌｄ Ｈｅａｌｔｈ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）分類によって決定された。ＴＮＭ（ｔｕｍｏｒ－ｎｏｄｅ－ｍｅｔａｓｔａｓｉｓ）段階は、肺がん病期決定システムの第８版に基づく（非特許文献１５）。本発明は、韓国国立がんセンターの機関監査委員会の承認下に行われた（承認番号：ＮＣＣ２０１６－０２０８）。全ての参加者は、書面同意書を提出した。
１．１．実験設計およびサンプル収集
本発明では、２０１８年４月から２０１９年８月の間に国立がんセンター（韓国、高陽市）で喫煙履歴がなく、肺腺がん（ｌｕｎｇ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）と診断された合計１００人の患者を募集した。がんの組織学的類型は、肺腫瘍に対する２００４ ＷＨＯ（Ｗｏｒｌｄ Ｈｅａｌｔｈ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）分類によって決定された。ＴＮＭ（ｔｕｍｏｒ－ｎｏｄｅ－ｍｅｔａｓｔａｓｉｓ）段階は、肺がん病期決定システムの第８版に基づく（非特許文献１５）。本発明は、韓国国立がんセンターの機関監査委員会の承認下に行われた（承認番号：ＮＣＣ２０１６－０２０８）。全ての参加者は、書面同意書を提出した。
【0060】
唾液サンプルは、サンプル収集前の１時間の間食品、飲料の摂取、および歯磨きをしないように要請した後に収集した。患者の唾液は、水で口をゆすいだ後、５０ｍｌのチューブに２～５ｍｌの唾液を吐き出して収集した。唾液サンプルは、使用前まで－８０℃で保管した。
【0061】
対照群は、非喫煙者（ｎｅｖｅｒ－ｓｍｏｋｉｎｇ）を選択し、年齢および性別を患者と一致させて、既存の韓国マイクロバイオーム研究から選別した。多様な慢性疾患、臨床的に重要な疾患、主な胃腸疾患またはがんの病歴がある被験者；およびサンプル採取前の
３ヶ月以内に抗生剤を投与された被験者は、韓国マイクロバイオーム研究に含まれなかった。対照群の１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子シーケンシングのための唾液サンプリングの全過程は、患者のサンプルに用いられた同じ過程で行われた。
３ヶ月以内に抗生剤を投与された被験者は、韓国マイクロバイオーム研究に含まれなかった。対照群の１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子シーケンシングのための唾液サンプリングの全過程は、患者のサンプルに用いられた同じ過程で行われた。
【0062】
予測モデルの検証のために、４１人の韓国ＮＳＣＬＣ（ｎｏｎ－ｓｍａｌｌ ｃｅｌｌ
ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）患者と６１２人の健康な韓国人の口腔マイクロバイオームデータを用いて独立したデータセットを構成し、練習に用いられた対照群を除外した。
ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ）患者と６１２人の健康な韓国人の口腔マイクロバイオームデータを用いて独立したデータセットを構成し、練習に用いられた対照群を除外した。
【0063】
１．２．ＤＮＡ抽出、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子シーケンシングおよびシーケンシングデータ分析
唾液サンプルの全ＤＮＡは、製造社の指示に従ってＱＩＡａｍｐ ＤＮＡ Ｍｉｃｒｏｂｉｏｍｅ Ｋｉｔ（Ｑｉａｇｅｎ）を用いて抽出した。唾液サンプルから抽出した全ＤＮＡは、１６Ｓ Ｍｅｔａｇｅｎｏｍｉｃ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ Ｌｉｂｒａｒｙ Ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ Ｉｌｌｕｍｉｎａ ｐｒｏｔｏｃｏｌ（Ｐａｒｔ ＃ １５０４４２２３ Ｒｅｖ．Ｂ，Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ，ＵＳＡ）に従って１６Ｓ ｒＲＮＡ Ｖ３－Ｖ４ ｌｉｂｒａｒｙ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎを行った。シーケンシングは、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＭｉＳｅｑ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）を用いて行った。１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子シーケンシングデータの初期データは、ＱＩＩＭＥ２（２０１９．１０ ｖｅｒｓｉｏｎ）を用いて処理された（非特許文献１６）。配列品質管理および表の構成は、ｑ２－ｄａｄａ２ ｐｌｕｇｉｎで行われた（非特許文献１７）。アルファおよびベータ多様性マトリックスは、１サンプル当たり１０，０００配列の均一なサンプリング深さでｑ２－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｐｌｕｇｉｎを用いて計算された。分類は、ｑ２－ｆｅａｔｕｒｅ－ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ ｐｌｕｇｉｎとともにＧｒｅｅｎｇｅｎｅｓ １３＿８ ９９％ ＯＴＵｓに対するｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄ ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒを用いてＡＳＶ（ａｍｐｌｉｃｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｖａｒｉａｎｔｓ）に割り当てられた（非特許文献１８；および非特許文献１９）。
唾液サンプルの全ＤＮＡは、製造社の指示に従ってＱＩＡａｍｐ ＤＮＡ Ｍｉｃｒｏｂｉｏｍｅ Ｋｉｔ（Ｑｉａｇｅｎ）を用いて抽出した。唾液サンプルから抽出した全ＤＮＡは、１６Ｓ Ｍｅｔａｇｅｎｏｍｉｃ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ Ｌｉｂｒａｒｙ Ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ Ｉｌｌｕｍｉｎａ ｐｒｏｔｏｃｏｌ（Ｐａｒｔ ＃ １５０４４２２３ Ｒｅｖ．Ｂ，Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ，ＵＳＡ）に従って１６Ｓ ｒＲＮＡ Ｖ３－Ｖ４ ｌｉｂｒａｒｙ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎを行った。シーケンシングは、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＭｉＳｅｑ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）を用いて行った。１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子シーケンシングデータの初期データは、ＱＩＩＭＥ２（２０１９．１０ ｖｅｒｓｉｏｎ）を用いて処理された（非特許文献１６）。配列品質管理および表の構成は、ｑ２－ｄａｄａ２ ｐｌｕｇｉｎで行われた（非特許文献１７）。アルファおよびベータ多様性マトリックスは、１サンプル当たり１０，０００配列の均一なサンプリング深さでｑ２－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｐｌｕｇｉｎを用いて計算された。分類は、ｑ２－ｆｅａｔｕｒｅ－ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ ｐｌｕｇｉｎとともにＧｒｅｅｎｇｅｎｅｓ １３＿８ ９９％ ＯＴＵｓに対するｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄ ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒを用いてＡＳＶ（ａｍｐｌｉｃｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｖａｒｉａｎｔｓ）に割り当てられた（非特許文献１８；および非特許文献１９）。
【0064】
１．３．統計的分析
肺腺がん（ｌｕｎｇ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）患者と健康な対照群の間の有意差は、Ｓｔｕｄｅｎｔ’ｓ ｔ－ｔｅｓｔまたはＦｉｓｈｅｒ’ｓ ｅｘａｃｔ ｔｅｓｔで評価した。グループ間のマイクロバイオームのシャノン多様性（Ｓｈａｎｎｏｎ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ）は、ウィルコクソンの順位和検定（Ｗｉｌｃｏｘｏｎ ｒａｎｋ ｓｕｍ ｔｅｓｔ）またはクラスカル・ウォリス検定（Ｋｒｕｓｋａｌ－Ｗａｌｌｉｓ ｔｅｓｔ）を用いて比較した。ベータ多様性と肺がんの関連性は、Ｂｒａｙ－Ｃｕｒｔｉｓ
ｄｉｓｔａｎｃｅに対するｖｅｇａｎ Ｒ ｐａｃｋａｇｅでＡｄｏｎｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎを用いてＰＥＲＭＡＮＯＶＡ（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｖａｒｉａｎｃｅ）により評価された。被験者グループ間の差別的な属（ｇｅｎｕｓ）の豊富度は、ウィルコクソンの順位和検定を用いて確認され、実験は、最大豊富度が０．００１より高い属で行われた。Ｐ値は、Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ－Ｈｏｃｈｂｅｒｇ ＦＤＲ ｍｅｔｈｏｄを用いて調整され、ｑ＜０．１を有する微生物の特徴が報告された。
肺腺がん（ｌｕｎｇ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）患者と健康な対照群の間の有意差は、Ｓｔｕｄｅｎｔ’ｓ ｔ－ｔｅｓｔまたはＦｉｓｈｅｒ’ｓ ｅｘａｃｔ ｔｅｓｔで評価した。グループ間のマイクロバイオームのシャノン多様性（Ｓｈａｎｎｏｎ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ）は、ウィルコクソンの順位和検定（Ｗｉｌｃｏｘｏｎ ｒａｎｋ ｓｕｍ ｔｅｓｔ）またはクラスカル・ウォリス検定（Ｋｒｕｓｋａｌ－Ｗａｌｌｉｓ ｔｅｓｔ）を用いて比較した。ベータ多様性と肺がんの関連性は、Ｂｒａｙ－Ｃｕｒｔｉｓ
ｄｉｓｔａｎｃｅに対するｖｅｇａｎ Ｒ ｐａｃｋａｇｅでＡｄｏｎｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎを用いてＰＥＲＭＡＮＯＶＡ（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｖａｒｉａｎｃｅ）により評価された。被験者グループ間の差別的な属（ｇｅｎｕｓ）の豊富度は、ウィルコクソンの順位和検定を用いて確認され、実験は、最大豊富度が０．００１より高い属で行われた。Ｐ値は、Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ－Ｈｏｃｈｂｅｒｇ ＦＤＲ ｍｅｔｈｏｄを用いて調整され、ｑ＜０．１を有する微生物の特徴が報告された。
【0065】
１．４．がん状態（ｃａｎｃｅｒ ｓｔａｔｕｓ）に対する予測モデル
がん状態は、個人が非疾患集団に属する場合を１とし、がん患者に属する場合を０で記録した。微生物の相対的豊富度は、０．００００５を加算した後、下が１０の対数関数を使用して変換した。Ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ ｐａｃｋａｇｅ（Ｖｅｒｓｉｏｎ ０．２２．１）にあるＢａｙｅｓｉａｎ Ｒｉｄｇｅ ｍｅｔｈｏｄが変換された微生物豊富度を用いてがん状態を予測するのに用いられた（非特許文献２０）。
がん状態は、個人が非疾患集団に属する場合を１とし、がん患者に属する場合を０で記録した。微生物の相対的豊富度は、０．００００５を加算した後、下が１０の対数関数を使用して変換した。Ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ ｐａｃｋａｇｅ（Ｖｅｒｓｉｏｎ ０．２２．１）にあるＢａｙｅｓｉａｎ Ｒｉｄｇｅ ｍｅｔｈｏｄが変換された微生物豊富度を用いてがん状態を予測するのに用いられた（非特許文献２０）。
【0066】
５分割交差検証法は、予測力を評価するのに用いられた。交差検証法は、データセットを学習および検定セットに分割することによって示される偏差を減らすために５回繰り返された。各検定セットの偽陽性の割合と陽性の割合は、ＲＯＣ（ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線およびＡＵＣ（ａｖｅｒａｇｅ ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ ｃｕｒｖｅ）を測定するために用いられた。各予測モデルに対する各微生物の寄与度を評価するために、Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｒｉｄｇｅ ｍｏｄｅｌの係数が抽出され、モデルの最大絶対係数で割って正規化した。
【0067】
独立データセットにおいて予測力の測定のために、Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｒｉｄｇｅ ｍｏｄｅｌをファイルに保存した。モデルは、独立データセットのがん状態を予測するのに用いられ、ＲＯＣ ＡＵＣは、モデルの性能を測定するために各予測モデルに対して測定された。独立データセットの相対的豊富度データは、微生物をモデルの学習に使用されたものと一致させた後、モデルの入力に用いられた。
【0068】
１．５．予後の分析
肺がん患者は、ＰｙＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐａｃｋａｇｅ（ｖ．０．１０．１）のＰＡＭ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａｒｏｕｎｄ ｍｅｄｏｉｄｓ）アルゴリズムを用いてＢｒａｙ－Ｃｕｒｔｉｓ ｄｉｓｔａｎｃｅｓに基づいて２つのグループに分けた（非特許文献２１）。Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ曲線で示し、ログランク検定（ｌｏｇ－ｒａｎｋ ｔｅｓｔ）は、ｓｕｒｖｍｉｎｅｒ Ｒ ｐａｃｋａｇｅｓを用いて生存率を分析した。予測モデルは、２つの肺がん患者グループに対するデータセットで行われた。
肺がん患者は、ＰｙＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐａｃｋａｇｅ（ｖ．０．１０．１）のＰＡＭ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａｒｏｕｎｄ ｍｅｄｏｉｄｓ）アルゴリズムを用いてＢｒａｙ－Ｃｕｒｔｉｓ ｄｉｓｔａｎｃｅｓに基づいて２つのグループに分けた（非特許文献２１）。Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ曲線で示し、ログランク検定（ｌｏｇ－ｒａｎｋ ｔｅｓｔ）は、ｓｕｒｖｍｉｎｅｒ Ｒ ｐａｃｋａｇｅｓを用いて生存率を分析した。予測モデルは、２つの肺がん患者グループに対するデータセットで行われた。
【0069】
実施例２．対象患者の特性
本発明には、合計１００人が登録され、合計９１人の患者が含まれた（１人は中断；８人は品質管理失敗）。多くの患者は、女性（ｎ＝８４，９２．３％）であり、４期肺がん（ｎ＝８１、８９．０％）であった。マイクロバイオームサンプリング時点に、３９人の患者は、肺がん治療を受けず、５２人の患者は、初めて肺がんの診断を受けた後、肺がんに対する化学治療療法や標的化薬物治療を１回以上受けた。９１人の対照群は、患者と年齢および性別が一致した健康な非喫煙の韓国人が選択された。対象患者の特性は、下記表１に示した。
本発明には、合計１００人が登録され、合計９１人の患者が含まれた（１人は中断；８人は品質管理失敗）。多くの患者は、女性（ｎ＝８４，９２．３％）であり、４期肺がん（ｎ＝８１、８９．０％）であった。マイクロバイオームサンプリング時点に、３９人の患者は、肺がん治療を受けず、５２人の患者は、初めて肺がんの診断を受けた後、肺がんに対する化学治療療法や標的化薬物治療を１回以上受けた。９１人の対照群は、患者と年齢および性別が一致した健康な非喫煙の韓国人が選択された。対象患者の特性は、下記表１に示した。
【0070】
【表1】
【0071】
実施例３．肺がん患者において口腔マイクロバイオーム多様性の減少
本発明者は、肺がん患者と健康な個体（対照群）において口腔マイクロバイオームの多様性を調査した。その結果、患者グループのシャノン多様性は、対照群より顕著に低いことを確認した（ｐ＝０．０１５）（図１Ａ）。また、がん患者の全体口腔マイクロバイオームの構造は、対照群と統計的に有意差があった（Ａｄｏｎｉｓ、Ｒ２＝０．０１４、Ｐ＜０．００１）（図１Ａ）。
本発明者は、肺がん患者と健康な個体（対照群）において口腔マイクロバイオームの多様性を調査した。その結果、患者グループのシャノン多様性は、対照群より顕著に低いことを確認した（ｐ＝０．０１５）（図１Ａ）。また、がん患者の全体口腔マイクロバイオームの構造は、対照群と統計的に有意差があった（Ａｄｏｎｉｓ、Ｒ２＝０．０１４、Ｐ＜０．００１）（図１Ａ）。
【0072】
また、本発明者らは、がん治療が口腔マイクロバイオームの変化と関連があるか否かを確認した。患者は、化学治療療法または標的化薬物の治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋、ｎ＝５２）と非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－、ｎ＝３９）に分けた。その結果、治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）のシャノン多様性は、対照群に比べて顕著に低いことを確認した（図１Ｂ）。また、非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）のマイクロバイオームは、対照群より多様でないが、統計的に有意でなかった。治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）と非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）のｍｅｄｏｉｄは、ＰＣｏＡ（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ）プロットで互いに近く位置した（図１Ｂ）。
【0073】
前記結果から、肺がん患者では、健康な個体に比べて口腔マイクロバイオームの多様性が減少したことを確認した。また、化学治療療法または標的化薬物治療のような肺がん治療を受けた肺がん患者（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）では、健康な個体や治療を受けない肺がん患者（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）に比べて多様性が減少する傾向を示した。
【0074】
実施例４．肺がんと口腔微生物の関連性
本発明者らは、肺がん患者において豊富度が変化した口腔微生物を確認した。全ての肺がん患者と対照群の口腔微生物の相対的豊富度を属（ｇｅｎｕｓ）レベルで比較した。その結果、肺がん患者では、対照群に比べて、ベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）の相対的豊富度が高いのに対し、モギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、チリビブリオ属（Ｂｕｔｙｒｉｖｉｂｒｉｏ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）、ケトネラ属（Ｃａｔｏｎｅｌｌａ）、ブ
レイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）およびオリバクテリウム（Ｏｒｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）を含む１５個の属（ｇｅｎｕｓ）の相対的豊富度が顕著に低かった（ウィルコクソンの順位和検定、ＦＤＲ＜０．１）（図２Ａ）。
本発明者らは、肺がん患者において豊富度が変化した口腔微生物を確認した。全ての肺がん患者と対照群の口腔微生物の相対的豊富度を属（ｇｅｎｕｓ）レベルで比較した。その結果、肺がん患者では、対照群に比べて、ベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）の相対的豊富度が高いのに対し、モギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、チリビブリオ属（Ｂｕｔｙｒｉｖｉｂｒｉｏ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）、ケトネラ属（Ｃａｔｏｎｅｌｌａ）、ブ
レイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）およびオリバクテリウム（Ｏｒｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）を含む１５個の属（ｇｅｎｕｓ）の相対的豊富度が顕著に低かった（ウィルコクソンの順位和検定、ＦＤＲ＜０．１）（図２Ａ）。
【0075】
また、治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）および非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）を対照群とそれぞれ比較したとき、両方のグループでは、対照群に比べて前述した７個の属の微生物が著しく少ない豊富度を示した（図２Ｂおよび図２Ｃ）。一部の分類群では、治療条件とさらに特異的に関連した。治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）では、オルセネラ属（Ｏｌｓｅｎｅｌｌａ）がさらに豊富であるのに対し、非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）では、ベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）がさらに豊富であることが確認された（図２Ｂおよび図２Ｃ）。また、治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）では、カンピロバクター（Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ）があまり豊富でないのに対し、非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）では、パルディバクター属（Ｐａｌｕｄｉｂａｃｔｅｒ）、トレポネーマ属（Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ）、タンネレラ属（Ｔａｎｎｅｒｅｌｌａ）およびＳＨＤ－２３１属の微生物があまり豊富でないことが確認された（図２Ｂおよび図２Ｃ）。非治療グループと対照群の比較において差別的に現れた属微生物は、全体がん患者と対照群の比較において差別的に豊富に現れた属微生物に全部含まれた（図２Ａおよび図２Ｂ）。
【0076】
実施例５．口腔マイクロバイオームプロファイルを用いた肺がんの予測
その後、本発明者らは、口腔マイクロバイオームの組成からがん状態を予測することができるか否かを調査した。本発明者らは、対照群と全ての肺がん患者の口腔マイクロバイオームの構成を用いてがん状態を予測するために、機械学習アプローチ（ｍａｃｈｉｎｅ
ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ）を用いた。その結果、ＲＯＣ ＡＵＣが０．９５であり、予測モデルが対照群から肺がん患者を区別することができることを確認した（図３Ａ）。
その後、本発明者らは、口腔マイクロバイオームの組成からがん状態を予測することができるか否かを調査した。本発明者らは、対照群と全ての肺がん患者の口腔マイクロバイオームの構成を用いてがん状態を予測するために、機械学習アプローチ（ｍａｃｈｉｎｅ
ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ）を用いた。その結果、ＲＯＣ ＡＵＣが０．９５であり、予測モデルが対照群から肺がん患者を区別することができることを確認した（図３Ａ）。
【0077】
また、本発明者らは、４１人の進行性ＮＳＣＬＣ患者と６１２人の健康な韓国人が含まれた独立データセットを用いて予測モデルの性能を評価した。その結果、独立データセットにおける予測力は、ＲＯＣ ＡＵＣが０．８８であり、非常に高いことを確認した。これにより、予測モデルは、健康な個体から肺がん患者を区別することができることを確認した。
【0078】
予測モデルによれば、モギバクテリウム属（Ｍｏｇｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、バリオボラックス属（Ｖａｒｉｏｖｏｒａｘ）、ラルストニア属（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ）およびブレイディア属（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）の豊富度が予測に重要であることが示され、このような属（ｇｅｎｕｓ）の高い豊富度を有するサンプルは、健康な個体であることが予測された（図３Ｂ）。一方、ベイヨネラ属（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）、アクチノミセス属（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）、スラッキア属（Ｓｌａｃｋｉａ）およびシュワルチア属（Ｓｃｈｗａｒｔｚｉａ）の高い豊富度は、肺がん患者と予測される確率が高いことを確認した（図３Ｂ）。
【0079】
対照群と治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）の口腔マイクロバイオームプロファイルで練習された予測モデルは、ＲＯＣ ＡＵＣが０．９６であり、対照群と非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）の口腔マイクロバイオームプロファイルで練習された予測モデル（ＲＯＣ ＡＵＣ＝０．８８）よりがん状態をさらに良好に区別することができた（図３Ａ）。２つの予測モデル（Ｃｏｎｔｒｏｌ ｖｓ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－；およびＣｏｎｔｒｏｌ ｖｓ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）の間で予測力に差があるとしても、同様の微生物のセットが両方のモデルに用いられ、モデルにおける係数が互いに類似していることが示された（図３Ｂ）。
【0080】
実施例６．マイクロバイオームプロファイルによる肺がんの予後の予測
本発明者らは、肺がん患者の生存結果を分析し、マイクロバイオームプロファイルの予後影響力を評価した。患者は、口腔マイクロバイオームの類似性によって２つのグループに分けた（図４Ａ）。第一のグループ（以下、「Ｃｌｕｓｔｅｒ１」という）は、第二のグループ（以下、「Ｃｌｕｓｔｅｒ２」という）に比べて、対照群とさらに類似しないマイクロバイオームプロファイルを有していた（図４Ｂ）。また、非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）において、Ｃｌｕｓｔｅｒ２患者は、Ｃｌｕｓｔｅｒ１に比べてさらに長く生存する傾向を示した（ｐ＝０．１４）（図４Ｃ）。ただし、治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）では、Ｃｌｕｓｔｅｒ１およびＣｌｕｓｔｅｒ２の間の生存率に有意差がなかった（図４Ｃ）。
本発明者らは、肺がん患者の生存結果を分析し、マイクロバイオームプロファイルの予後影響力を評価した。患者は、口腔マイクロバイオームの類似性によって２つのグループに分けた（図４Ａ）。第一のグループ（以下、「Ｃｌｕｓｔｅｒ１」という）は、第二のグループ（以下、「Ｃｌｕｓｔｅｒ２」という）に比べて、対照群とさらに類似しないマイクロバイオームプロファイルを有していた（図４Ｂ）。また、非治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ－）において、Ｃｌｕｓｔｅｒ２患者は、Ｃｌｕｓｔｅｒ１に比べてさらに長く生存する傾向を示した（ｐ＝０．１４）（図４Ｃ）。ただし、治療グループ（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ＋）では、Ｃｌｕｓｔｅｒ１およびＣｌｕｓｔｅｒ２の間の生存率に有意差がなかった（図４Ｃ）。
【0081】
さらに、本発明者らは、Ｃｌｕｓｔｅｒ１およびＣｌｕｓｔｅｒ２を分離できる口腔微生物分類を確認した。その結果、さらに悪い生存結果を示したグループであるＣｌｕｓｔｅｒ１では、Ｃｌｕｓｔｅｒ２に比べて、ストレプトコッカス属（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）およびメガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）の微生物がさらに豊富であるのに対し、ヘモフィルス属（Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ）微生物は、あまり豊富でないことが示された（図４Ｄおよび図４Ｅ）。
【0082】
前記結果から、肺がん治療を受けない患者のうち、口腔マイクロバイオームのプロファイルが対照群（健康な個体）と類似性が高い場合、肺がんに対する予後が良いと予測することができ、類似性が低い場合、肺がんに対する予後が悪いと予測することができることを確認した。
【0083】
また、ストレプトコッカス属（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）およびメガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）の微生物がさらに豊富であり、ヘモフィルス属（Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ）微生物があまり豊富でない肺がん患者は、肺がんに対する予後が悪いと予測することができることを確認した。
【図1A】
【図1B】
【図2A】
【図2B】
【図2C】
【図3A】
【図3B】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図4D】
【図4E】