6S rRNA phylogeny outperforms similarity thresholds for species identification and reveals genus-dependent underestimation of Lactobacillales diversity
이 연구는 16S rRNA 서열의 계통 발생학적 분석이 유산균목(Lactobacillales) 내의 종을 정확하게 식별하는 데 있어 전통적인 유사도 임계값 및 데이터베이스 방법보다 성능이 우수함을 입증하는 동시에, 옥스퍼드 나노포어 시퀀싱이 미개척 서식지 내 고해외상도 미생물 다양성 평가를 위한 비용 효율적인 도구임을 검증한다.
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모든 생명체는 DNA에 기록된 생물학적 역사를 지니고 있으며, 이는 과학자들에게 그 유기체가 누구이며 다른 유기체들과 어떻게 연관되어 있는지를 알려주는 분자 기록이다. 현미경으로는 명확히 보기 어렵고 종종 서로 동일해 보이는 박테리아의 경우, 이 유전적 기록은 하나의 종과 다른 종을 구별할 수 있는 유일하고 신뢰할 수 있는 방법이다. 수십 년 동안 연구자들은 이 미생물 형태들을 식별하기 위한 보편적인 바코드로 작로 알려진 16S rRNA 유전자를 활용해 왔다. 표준적인 방법은 새로운 박테리아 샘플을 이미 알려진 방대한 서열 라이브러리와 비교하여, 유전 코드의 글자들이 얼마나 유사한지에 기초해 일치 여부를 확인하는 것이었다. 만약 유사도가 특정 백분율 이상의 충분히 높은 수준이라면, 해당 샘플은 알려진 종으로 할당된다. 이 접근법은 미생물학의 핵심적인 도구였으나, 한 가지 약점이 있다. 두 개의 서로 다른 종이 거의 동일한 유전 코드를 가지고 있을 때, 단순한 비교 방식은 종종 이들을 구별하는 데 실패하며, 결과적으로 과학자들이 자신들이 정확히 무엇을 연구하고 있는지 확신하지 못하게 만든다.
이러한 불확실성은 매우 중요한데, 왜냐하면 박테리아는 단순히 추상적인 이름이 아니라 우리의 음식, 건강, 그리고 환경을 움직이는 엔진이기 때문이다. 예를 들어 발효의 세계에서, 유산균의 서로 다른 종들은 매우 상이한 역할을 수행한다. 어떤 종은 안전하고 맛있는 요거트와 치즈를 만드는 데 필수적인 반면, 다른 종은 질병을 일으키거나 부패를 초래할 수 있다. 만약 연구자가 유익한 박테리아와 해로운 박테리아를 구분할 수 없다면, 그 결과는 한 배치의 음식을 망치는 것부터 오진에 이르기까지 광범위할 수 있다. 이러한 과제는 생물 다양성은 풍부하지만 자원은 부족한 지역에서 특히 심각하며, 그곳의 과학자들에게는 주변의 미생물 생태를 지도화할 수 있는 저렴하고 정확한 도구가 필요하다. 콜롬비아의 에파이트 대학교(Universidad EAFIT) 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 이 유전적 바코드를 읽는 더 정교한 방법이 효과가 있을지 테스트하기 위해, 자국의 전통 발효 식품에서 발견되는 다양한 박테리아 컬렉션을 사용하여 연구를 진행했다.
연구진은 산맥, 계곡, 해안 지역에서 수집한 유제품, 발효 과일, 식물 기반 식품을 포함한 매우 다양한 출처로부터 수백 개의 박테리아 균주를 모았다. 그들은 이 샘플들로부터 DNA를 추출하고, 거대한 중앙 집중식 실험실 없이도 고품질의 유전 분석을 가능하게 하는 MinION이라는 휴대용의 저렴한 장치를 사용하여 16S rRNA 유전자를 시퀀싱했다. 유전 서열을 확보한 후, 그들은 단순히 데이터베이스에서 가장 가까운 일치 항목을 찾는 것에 그치지 않았다. 대신, 그들은 '최대 우도법(Maximum Likelihood)'이라 불리는 방법을 사용하여 박테리아의 상세한 가계도를 구축했다. 이 접근법은 단순히 두 서열 사이의 글자가 얼마나 같은지를 세는 것이 아니라, 박테리아가 어떻게 연관되어 있는지를 결정하기 위해 시간이 흐르며 발생한 구체적인 변화 패턴을 분석한다. 이는 특정 가족이나 종을 정의하는 공유된 특성을 찾아냄으로써 집단의 진화적 역사를 재구성하는 방식이다.
연구팀이 이 진화적 접근법을 단순히 유사성을 확인하는 표준 방법과 비교했을 때, 결과의 차이는 극명했다. 단순한 백분율 일치에 의존하는 표준 방식은 단일 박테리아 샘플에 대해 수십 개의 가능한 종을 반환하여 연구자들에게 명확한 답을 주지 못하는 경우가 많았다. 많은 경우, 박테리아들이 너무 유사하여 표준 도구는 이들을 구별할 수 없었고, 결과적으로 서로 다른 종들을 하나로 묶어버렸다. 반면, 진화 계통도 방식은 절반 이상의 박테리아 균주를 종 수준까지 성공적으로 식별해 냈다. 연구진은 단순한 비교 방식이 놓친 고유한 유전적 특징을 찾아냄으로써, 계통도 방식이 특정 종이 속한 위치를 정확히 짚어낼 수 있다는 것을 발견했다. 그러나 이 연구는 이러한 높은 해상도가 모든 상황에 적용되는 마법의 해결책은 아니라는 점도 밝혀냈다. 일부 속(genera), 즉 서로 연관된 박테리아 그룹의 경우, 종 사이의 유전적 차이가 너무 미세하여 고급 계통도 방식조차도 이들을 구별할 수 없었으며, 이는 특정 유형의 박테리아에 대해서는 종의 개수가 여전히 불확실함을 의미한다.
이 결과는 과학자들이 박테리아를 식별하는 방식이 단순한 매칭에서 관계를 이해하는 방식으로 전환되어야 함을 시사한다. 본 연구는 더 엄격한 진화적 틀을 사용함으로써 연구자들이 이전에는 숨겨져 있었거나 잘못 식별되었던 수십 종의 종을 찾아내어 훨씬 더 명확한 미생물 다양성의 모습을 드러낼 수 있음을 입증했다. 이러한 정밀도는 특정 박테리아에 의존하는 산업, 예를 들어 식품 생산 및 프로바이오틱스 분야에서 매우 중요한데, 잘못된 종의 사용은 안전 문제나 제품의 실패로 이어질 수 있기 때문이다. 나아가, 이 연구는 이러한 고차원적 분석이 경제적이고 지역적으로 수행될 수 있음을 증명했다. 휴대용 시퀀싱 장치를 사용하고 자체적인 분석 파이프라인을 구축함으로써, 연구팀은 생물 다양성이 풍부한 국가들이 자신의 미생물 자원을 이해하기 위해 값비싼 중앙 집중식 시설을 기다릴 필요가 없다는 것을 보여주었다. 그들은 전통 식품과 환경 속에 있는 특정 박테리아를 확신을 가지고 식별할 수 있으며, 이를 통해 지역의 고유한 생물학적 유산을 정확하게 기록하고 보호할 수 있다.
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