Metabolomic and Genetic Signatures for the Effects of Weight loss Interventions on Severe Obesity in Children and Adolescents

Abstract

연구 목적: 소아 및 청소년기 비만은 전 세계적으로 증가하는 추세이며, 이환율을 줄이기 위해 많은 임상 치료 및 중재가 이루어지고 있다. 그러나 체중중재에 대해 중재효과가 우수한 반응군 또는 비만 고위험군을 발굴하기 위한 효과적인 바이오마커는 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 아동, 청소년 비만환자에서 중재 효과를 판정 및 예측하는데 필요한 대사체 및 유전체 지표의 발굴을 목표로 한다. 연구 방법: 아동, 청소년 자원을 활용한 비만 대사체 정보를 생산하기 위해 고도비만의 소아청소년 장기추적 중재연구 (ICAAN)에서 중재 반응에 따라 총 40명의 대상자가 선정되었다. 추적 18개월까지 BMI z-score 변화를 기준으로 체중감소가 현저한 대상자 20명 (responder) 과 체중감소가 미미한 대상자 20명 (non-responder)을 선정하였으며, 중재 기간별 (중재 전, 중재 6개월 후, 중재 18개월 후) 에 해당하는 각각의 혈청시료와 생리학적 데이터를 수집하였다. 총 40명을 대상으로 120개의 샘플을 수집하고 CE-TOFMS 방법을 사용해 혈청 시료의 대사체의 정량분석을 시행하였고, Metaboanalyst 프로그램을 통해 2차 분석을 수행하여 관련 대사체 및 분자유전학적 네트워크를 구축하였다. 또한 IPA 및 문헌검색을 통해 기 확보된 유전체와 대사체 정보를 통합하여 유전체 분석을 시행하였고, 대상 확대를 위해 코호트 내 중재 6개월 후 BMI z-score를 기준으로 선별된 비만 환자 123명 (반응군 41명, 비반응군 82명)의 대상에서 GWAS 정보를 비교 분석 및 유의미한 SNP의 유전형을 구분하여 임상지표를 분석 하였다. 연구 결과: 총 120개의 혈청시료를 HMT에 의뢰한 결과 총 194개의 대사체가 발굴되었다. 9개의 대사체 (1-or 3-Methylhistidine, 3-Hydroxypropionic acid, 8-or 2-Hydroxyoctanoic acid-1, alanine, aspartic acid, cystine, indole-3-acetic acid, N-Acetylalanine, tyrosine) 는 체중중재 전과 18개월 후를 비교하였을 때 반응군과 비반응군간 유의미한 차이를 보였다 (p<0.05). Metaboanalyst 프로그램을 통한 재분석 후, 13개의 대사체 (1-Methyl-4-imidazoleacetic acid, 10-Hydroxydecanoic acid, 3-Indoxylsulfuric acid, 2- or 8-Hydroxyoctanoic acid-2, allo-Threonine, azelaic acid, disulfiram, indole-3-acetic acid, N-Acetyllysine-1 or -2, N-Acetylornithine, Succinic acid, XC0065) 가 체중중재 전 반응군과 비반응군간 유의미한 차이를 보였고, 6개의 대사체 (2-oxooctanoic acid, glucose, isocitiric acid, lauric acid, sulfotyrosine, XC0126) 가 체중중재 전과 6개월 후를 비교하였을 때 반응군과 비반응군간 유의미한 차이를 보였다 (p<0.05). 추가로, 9개의 대사체 (1- or 3-Methylhistidine, alanine, aspartic acid, cystine, glycocholic acid, homovanillic acid, piperidine, sulfotyrosine, tyrosine)가 체중중재 전과 18개월 후를 비교하였을 때 두 그룹간 유의미한 차이를 보였다 (p<0.05). 또한 중재 18개월 후, 총 63개의 대사체가 중재 자체에 의해 유의미한 변화를 보였다 (FDR-adjusted p-value <0.05). 상기 분석 결과를 종합하였을 때, alanine, aspartic acid, cystine 이 중재 18개월 후 반응군간 유의미한 차이를 보이는 대사체로 선정되었다. 또한 주요문헌을 검색하고 대사체 네트워크를 통합 분석하여 유전체 분석 지표를 선정하였다. 결과적으로, 코호트 내 123명의 GWAS 정보 분석에서 IRS1 rs2943641 과 FAIM2 rs7138803 이 중재 반응군에서 유의미한 차이를 보였다 (p<0.05). 결론: 본 연구에서는 체중 중재 18개월 후 반응군 및 비반응군 비교시 alanine, aspartic acid, cystine 이 유의미하게 차이를 보이는 대사체로 발굴되었다. 그리고 각 시점에서 두 그룹간 대사체 차이를 확인하기 위해 다양한 분석 방법 및 검증이 시도되었다. 또한 대사체 및 유전체 통합 분석을 통해 연구대상자에서 비만 중재와 관련된 IRS1 rs2943641 와 FAIM2 rs7138803를 확인하였다. 이 결과는 아동, 청소년 비만에서 특정 치료 또는 중재에 대한 평가의 모니터링으로 사용가능한 바이오 마커의 연구에 사용될 수 있을 것이다. 또한 비만 중재 효과에 대한 예측 지표 발굴에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Objective: Childhood obesity has increased worldwide, and many clinical and public interventions have attempted to reduce morbidities. However, there are no reliable biomarkers to identify high-risk groups or good response groups to specific interventions. This study aimed to determine the metabolomic and genetic signatures associated with weight control interventions in obese children. Methods: Forty obese children from the "Intervention for Children and Adolescent Obesity via Activity and Nutrition (ICAAN)" cohort were selected according to intervention responses. Based on changes in BMI (body mass index) z-scores, half of the children were responders (n=20), and the others were non-responders (n=20). Physiological data and blood samples were collected at baseline, and after 6 and 18 months of intervention. A total of 120 samples were collected, and the metabolites of serum samples were quantitatively analyzed using CE-TOFMS (capillary electrophoresis time of-flight mass spectrometry). We performed a secondary analysis using the Metaboanalyst™ program to build a relevant metabolite and molecular genetic network for significant metabolites. For genomic analysis, the genome list obtained from GWAS (genome-wide association study) data and a literature review with IPA (ingenuity pathway analysis) were compared in 123 subjects in the intervention study. Results: A total of 194 metabolites in 120 samples were detected based on an HMT (human metabolome technologies) standard library. Nine metabolites (1-or 3-Methylhistidine, 3-Hydroxypropionic acid, 8- or 2-Hydroxyoctanoic acid-1, alanine, aspartic acid, cystine, indole-3-acetic acid, N-acetylalanine, and tyrosine) showed significant changes at 18 months from baseline in responders and non-responders (p<0.05). After reanalyzing the data using the Metaboanalyst program, 13 metabolites (1-Methyl-4-imidazoleacetic acid, 10-Hydroxydecanoic acid, 3-Indoxylsulfuric acid, 2- or 8-Hydroxyoctanoic acid-2, allo-threonine, azelaic acid, disulfiram, indole-3-acetic acid, N-Acetyllysine-1 or -2, N-acetylornithine, succinic acid, and XC0065) showed significant differences between responders and non-responders at baseline (p<0.05), and six metabolites (2-oxooctanoic acid, glucose, isocitric acid, lauric acid, sulfotyrosine, and XC0126) showed significant differences between baseline and 6months samples in responders and non-responders (p<0.05). In addition, nine metabolites (1- or 3-Methylhistidine, alanine, aspartic acid, cystine, glycocholic acid, homovanillic acid, piperidine, sulfotyrosine, and tyrosine) showed significant changes between baseline and 18 months in responders and non-responders (p<0.05). After 18 months of intervention, 63 metabolites showed significant differences regardless of response (FDR (false discovery rate) -adjusted p-value <0.05). Combining the results of the above analyses, alanine, aspartic acid, and cystine were significantly changed by the intervention after 18 months. We also selected genomic indicators by analyzing the key literature and analyzing metabolite networks. As a result, significant p-values were observed in IRS1 rs2943641 and FAIM2 rs7138803 in the GWAS of the extended 123 intervention study subjects. Conclusions: Our study showed significantly different metabolomic profiles for alanine, aspartic acid, and cystine in responder and non-responder groups after 18 months, according to the interventions. In addition, various analytical methods and validations were attempted to select metabolites showing differences between the two groups at each time point. We also performed an integrated analysis of metabolomic and genomic results, and as a result, we found that IRS1 rs2943641 and FAIM2 rs7138803 were associated with intervention effect in obesity. This result calls for further research on biomarkers related to specific treatments or interventions in a larger group of obese children. It can also be used as a predictor of the effects of obesity interventions.