침(구강샘플) 검사로 위암, 대장암 검사.. 분변잠혈검사보다 민감도가 높다 2026 Cell 연세대 논문

[문형철]

MF transmission index (Mouth-to-Feces transmission index)

같은 사람에서 구강과 대변에 100% 동일한 서열(ASV)이 공유되는 비율을 계산

입에서 장으로 성공적으로 이사 간 세균의 비율”을 숫자로 나타낸 것

대상자: 총 507명

• 건강한 대조군(HC): 129명
• 대사질환군(MS/HT, HL/T2D 등): 215명
• 위암(GC, 치료 전): 77명
• 대장암(CRC, 치료 전): 86명
• 샘플: 각 개인별로 구강(침/구강 샘플)과 대변을 쌍으로(paired) 수집
• 분석 방법: 16S rRNA 유전자 시퀀싱 → ASV(Amplicon Sequence Variant) 수준으로 분석 (종 수준보다 훨씬 정밀한 서열 변이 단위)

위암·대장암에서는

입 세균이 장까지 내려가 장내 균총에 섞이는 정도가 건강인보다 약 세 배 높다.

위암·대장암에서는 입 세균이 장까지 내려가 장내 균총에 섞이는 정도가 건강인보다 약 세 배 높다.

대사질환만으로는 이렇게 안 오른다.

민감도 92.9% (구강 모델): 이미 대장암이 있는 사람 100명 중, 검사가 약 93명을 양성으로 잡는다.

민감도 61% (FOBT): 암이 있는 사람 100명 중, 잠혈검사가 약 61명만 양성으로 잡는다

건강한 사람은 입안 세균이 장까지 가는 “출입국 심사”가 엄격함. 
암 환자는 이 심사가 느슨해져서 입안 세균이 장에 많이 정착합니다.

연구팀은 그 통과 비율을 정확하게 재고, 그 비율이 높은 사람을 암 의심군으로 걸러내는 방법을 만든 것입니다.

https://www.cell.com/cell-host-microbe/fulltext/S1931-3128(26)00308-2#fig1

저널: Cell Host & Microbe (Cell Press)
온라인 공개일: 2026년 8월 20일
연구팀: 연세대학교 중심 (Jihyun F. Kim, Sun Ha Jee, Yong Chan Lee, Tae Il Kim 등)
DOI: 10.1016/j.chom.2026.07.007

1. 연구 배경과 목적

인체 마이크로바이옴은

구강과 장에서 공간적으로 분리되어 있지만,

구강 세균이 장으로 전이(ectopic colonization)되어 질병에 영향을 줄 수 있다는 증거가 늘어나고 있습니다.

특히

위암(GC)과 대장암(CRC)에서

구강 유래 세균(Fusobacterium nucleatum 등)의 역할이 주목받아 왔습니다.

이 연구는

**구강에서 장으로의 미생물 전이(Mouth-to-Gut transmission)**를 정량적으로 측정하는 지표를 만들고,

이를 이용해 비침습적 암 진단이 가능한지 검증했습니다.

2. 연구 방법

• 대상자: 총 507명
  • 건강한 대조군(HC): 129명
  • 대사질환군(MS/HT, HL/T2D 등): 215명
  • 위암(GC, 치료 전): 77명
  • 대장암(CRC, 치료 전): 86명
• 샘플: 각 개인별로 구강(침/구강 샘플)과 대변을 쌍으로(paired) 수집
• 분석 방법: 16S rRNA 유전자 시퀀싱 → ASV(Amplicon Sequence Variant) 수준으로 분석 (종 수준보다 훨씬 정밀한 서열 변이 단위)
• 핵심 지표 개발: MF transmission index (Mouth-to-Feces transmission index)
  • 같은 사람에서 구강과 대변에 **100% 동일한 서열(ASV)**이 공유되는 비율을 계산
  • 공식 개념: (공유된 ASV의 대변 내 풍부도) / (전체 대변 ASV 풍부도) × 100

3. 주요 결과

① MF index가 암 환자에서 크게 증가

• 건강한 사람 대비 위암·대장암 환자에서 MF index가 약 2.6~3.0배 높음
• 대사질환 환자군에서는 유의한 증가가 없음 → 암 특이적 현상
• 음주, 운동, BMI 등 교란 요인을 보정해도 결과 유지

② 암 종류별 차이

• 위암: 주로 구강 마이크로바이옴 변화 두드러짐
• 대장암: 대변 마이크로바이옴 변화가 더 뚜렷

③ 진단 성능

• 전이된 미생물(transmitted taxa)을 이용해 Random Forest 분류 모델 구축
• 7개 독립 코호트에서 검증 → 위암/대장암을 높은 정확도로 구분
• 특히 구강 샘플만으로도 진단이 가능
• 대장암의 경우, 구강 샘플 기반 모델의 민감도가 기존 **분변잠혈검사(FOBT)**보다 높음
  (약 92.9% vs 약 61%)

④ 다른 관련 지표

• MF index가 숙주의 대사·염증 지표와 강한 상관관계를 보임
• 종양 조직까지 포함한 추가 분석에서 mouth-to-tumor, tumor-to-feces 전이 패턴도 확인

4. 연구의 의미와 한계

의미

• 기존에 “구강 세균이 장에 있다”는 현상을 개인 수준의 정량 지표로 전환
• 침만 헹구는 수준의 간단한 검사로 위암·대장암 조기 진단 가능성을 제시
• 암 검진 패러다임을 침습적 검사나 대변 검사에서 구강 검사로 전환할 수 있는 근거 마련

한계

• 16S 기반이라 종/균주 수준의 완전한 확인에는 한계가 있음
• 인과관계(전이가 암을 일으키는지, 암이 전이를 촉진하는지)는 아직 명확하지 않음
• 실제 임상 적용을 위해서는 대규모 전향적 연구가 필요

5. 결론

이 연구는

**구강-장 미생물 전이(MF index)**가 위암과 대장암의 강력한 바이오마커가 될 수 있음을 보여주었으며,

특히 구강 샘플만으로도 높은 진단 성능을 낼 수 있다는 점에서

임상적으로 매우 의미 있는 성과입니다.

1. 전체 연구 설계 및 진단 성능 요약 그림

이 그림은 연구의 전체 흐름과 핵심 성과를 한눈에 보여줍니다.

• 상단: 대상자 구성
  • HC(건강한 대조군) 129명, 대사질환군(MS/HT/HL/T2D) 213명, 위암(GC) 77명, 대장암(CRC) 86명
  • 구강 샘플 505개 + 대변 샘플 505개 (쌍 샘플 502쌍)
• 중간: Mouth-to-feces (MF) 전이 개념
  • 구강 ASV와 대변 ASV 중 **완전히 동일한 서열(Shared ASVs)**을 찾아 전이된 미생물을 정의
  • MF index = (공유 ASV의 대변 내 풍부도 / 전체 대변 ASV) × 100
• 하단 왼쪽: ROC 곡선
  • 구강·대변 샘플 모두에서 Binary(유무)와 Abundance(풍부도) 기반으로 위암·대장암을 구분
  • 특히 대변 샘플에서 CRC 진단 AUC가 0.88~0.90으로 높음
• 하단 오른쪽: FOBT와 비교
  • Oral MF-ASV model과 Fecal MF-ASV model이 기존 분변잠혈검사(FOBT)보다 대장암 민감도가 훨씬 높음

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2. Figure (다양성·구조 분석)

Panel A: 연구 설계 재확인 + 속(Genus)·종(Species) 수준에서의 분류 성능

• 종 수준이 속 수준보다 성능이 더 좋음 (CRC에서 Species AUC 0.81~0.82)

Panel B: 구강과 대변의 Shannon diversity 상관관계

• 건강한 사람과 대사질환군에서는 상관관계가 거의 없음
• **위암(GC)**에서만 유의한 양의 상관관계(ρ=0.29, p=0.011) → 위암에서 구강-장 연결성이 강화됨

Panel C~E: PCoA (주좌표분석)

• C: 구강 vs 장 전체 → 완전히 다른 군집 구조 (명확히 분리)
• D (구강): 그룹 간 구분이 상대적으로 약함
• E (대변): 그룹 간 구분이 더 뚜렷함 (특히 CRC)

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3. MF index 정의와 그룹 간 비교 + 종 수준 분석

Panel A: MF index 계산 방식 도식화

Panel B: 그룹별 MF transmission index 비교

• HC와 대사질환군은 낮고, GC와 CRC에서 유의하게 높음 (p < 0.01)
• 암 환자에서 구강 세균이 장으로 더 많이 전이됨을 정량적으로 보여줌

Panel C~F: 종 수준에서 MF index vs 구강 내 평균 풍부도

• C (HC): 일부 Actinomyces, Haemophilus 등이 높은 MF index
• D (대사질환): Neisseria, Prevotella, Rothia 등
• E (위암): Veillonella, Aggregatibacter, Streptococcus 계열이 두드러짐
• F (대장암): Fusobacterium nucleatum, Peptostreptococcus stomatis, Parvimonas micra, Gemella 등 구강 병원성 세균이 강하게 enrichment

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4. 암 병기별 enrichment와 임상 지표 상관관계

Panel A: 위암(GC) enrichment MF 세균

• Streptococcus parasanguinis, Veillonella atypica, Streptococcus vestibularis, Streptococcus anginosus, Granulicatella sanguinis 등이
  건강한 사람 → 조기 위암 → 진행 위암으로 갈수록 대변 내 풍부도가 증가

Panel B: 대장암(CRC) enrichment MF 세균

• Peptostreptococcus stomatis, Streptococcus anginosus, Fusobacterium periodonticum, Parvimonas micra, Fusobacterium nucleatum 등이
  병기가 진행될수록 대변에서 증가

Panel C: 임상 지표와의 상관관계

• Veillonella atypica가 콜레스테롤, LDL, HbA1c, Free T4, TSH, GGT, 혈압, 백혈구 수 등과 유의한 상관
• 일부 세균은 글로불린, 비타민D와도 연관
• → MF 전이 세균이 단순 암 마커를 넘어 숙주 대사·염증 상태와도 연결되어 있음을 시사

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종합 해석

이 그림들은 논문의 핵심 메시지를 시각적으로 잘 보여줍니다.

1. 구강과 장의 미생물 구획화가 암에서 깨진다.
2. 그 정도를 MF index로 정량화할 수 있다.
3. 이 지표와 전이 세균을 이용하면 구강 샘플만으로도 위암·대장암을 높은 성능으로 구분할 수 있다.
4. 특히 대장암에서는 기존 FOBT보다 우수하다.
5. 전이된 세균들은 암 병기와 숙주 대사 지표와도 연관된다.

지역사회 거주 성인에서

구강 세균이 장으로 이동(translocation)하는 현상을 고해상도로 확인하고,

그 관련 요인과 장내 미생물 구성에 미치는 영향을 분석한 관찰 연구입니다.

연구 배경

• 장내 미생물 불균형(dysbiosis)에서 구강 세균의 이형성 증가(ectopic enrichment)가 관찰되며, 이는 IBD나 대장암 등과 연관될 수 있습니다.
• 타액과 음식물을 통해 구강 세균이 지속적으로 삼켜지지만, 위산·담즙 등의 장벽을 넘어 장에 실제로 도달·정착하는지에 대한 증거가 부족하고 논란이 있었습니다.
• 이 연구는 PacBio 단일분자 장독(long-read) 시퀀싱으로 16S rRNA 유전자 전체 길이를 분석하고, ASV(Amplicon Sequence Variant, 1염기 차이까지 구분) 방식을 적용해 고해상도로 구강-장 미생물 연결을 검증했습니다.

방법

• 대상: 일본 Hisayama 지역 거주 성인 144명(연령대별 고르게 선정)의 타액-대변 쌍 샘플.
• 분석: PacBio Sequel II/IIe로 full-length 16S rRNA 유전자 시퀀싱 → DADA2 기반 ASV 분석 → eHOMD 및 SILVA 데이터베이스로 종 수준까지 분류.
• 공유 ASV(타액과 대변에서 동일한 ASV)를 정의하고, 임상 요인(나이, 치석 축적 등)과의 연관성 및 장내 미생물 구성 변화를 평가.

주요 결과

• 타액과 장 미생물 구성은 명확히 달랐지만, 72.9%의 대상자에서 적어도 1개의 ASV가 타액과 장에서 공유되었습니다.
• 공유 ASV가 장 미생물에서 차지하는 비율: 0.0~63.1%(중앙값 0.14%).
• 자주 검출된 공유 세균: Streptococcus salivarius, Streptococcus parasanguinis 등.
• 공유 ASV의 총 상대 풍부도는 고령자와 치석(dental plaque) 축적이 많은 사람에서 유의하게 높았습니다.
• 공유 ASV가 ≥5%인 군의 장 미생물:
  • 증가: Streptococcus, Lactobacillus, Klebsiella
  • 감소: Faecalibacterium, Blautia, Megamonas, Parabacteroides
• 이는 유익균 감소와 잠재적 병원성 세균 증가 등 장 상주 미생물 구성 변화와 관련이 있을 수 있음을 시사합니다.

결론 및 의의

지역사회 성인에서도

구강 세균이 장으로 이동하는 현상이 고해상도로 확인되었습니다.

노화와 치석 축적이 장내 구강 세균 증가에 기여하며, 이

는 장내 미생물 구성 변화와 연관될 수 있습니다.

구강 건강 관리가 장 미생물 균형에 영향을 줄 수 있다는 점을 시사하는 연구입니다.

건강한 소아와 성인을 대상으로

구강(타액)과 장(대변) 미생물군 사이의 공유 세균을 확인하고,

연령에 따른 차이를 분석한 연구입니다.

병적 상태가 아닌 건강한 상태에서도

구강-장 세균 이동(translocation)이 비교적 흔하게 일어난다는 점을 보여줍니다.

연구 배경

• 구강과 장은 해부학적으로 연결된 소화관의 일부이지만, 두 환경의 미생물군 관계를 동시에 연구한 경우는 드뭅니다.
• 구강 세균의 장 이동은 주로 질병 상태에서 연구되어 왔으며, 건강한 사람에서의 근거는 부족했습니다.
• 연령에 따른 미생물군 성숙 과정과 구강-장 공유 세균의 지속성 여부를 함께 살펴보는 것이 목표였습니다.

방법

• 대상: 건강한 소아 39명 + 건강한 성인 97명 (총 136명).
• 샘플: 동일 개인의 타액과 대변을 수집 (최대 3일 이내).
• 분석: 16S rRNA 유전자 V4 영역 시퀀싱 → Amplicon Sequence Variant (ASV) 분석.
• 동일 개인에서 구강과 장에 동시에 존재하는 ASV를 ‘공유 ASV’로 정의하고, 소아·성인 간 비교를 수행했습니다.

Amplicon Sequence Variant (ASV) 분석.

미생물 DNA를 분석할 때,
아주 작은 염기 차이(심지어 1개)까지 구분해서
“진짜 다른 세균”으로 인정하는 가장 정밀한 단위입니다.

비유로 이해하기 예전 방식(OTU)은 이렇게 했습니다:

• “비슷하면 같은 그룹으로 묶자” (예: 97% 이상 같으면 같은 OTU)
• 그래서 실제로 조금 다른 세균도 하나로 뭉뚱그려 버리는 경우가 많았습니다.

ASV는 다릅니다:

• 한 글자라도 다르면 다른 것으로 인정합니다.
• DNA 시퀀싱 과정에서 생긴 오류를 먼저 교정한 뒤, 진짜로 존재하는 서열만 남깁니다.
• 결과적으로 “이 세균은 저 세균과 1개 염기가 다르다”는 것까지 정확하게 구분해 줍니다.

주요 결과

• 구강과 장 미생물군은 전체적으로 매우 달랐지만, 동일 개인에서 공유되는 ASV가 61개 확인되었습니다 (전체 ASV의 1.6%).
• 참가자의 **96%**에서 최소 1개 이상의 공유 ASV가 검출되었습니다.
• 이 중 26개 ASV(18개 속)는 소아와 성인 모두에서 공통적으로 나타났습니다.
  주요 속: Actinomyces, Rothia, Bacteroides, Porphyromonas, Prevotella, Alistipes, Fusobacterium, Neisseria, Haemophilus, Akkermansia, Streptococcus, Veillonella, Christensenellaceae R-7 group 등.
• 공유 ASV의 **62%**가 구강에서 더 풍부하게 존재 → 구강 → 장 방향 이동이 주요 경로일 가능성을 시사.
• 연령 관련:
  • 소아 전용 ASV 약 12%, 성인 전용 ASV 약 52%로 구성 차이가 뚜렷함.
  • 미생물 다양성은 비교적 안정적이었으나, 45세 이후 유의한 변화가 관찰되었습니다.
  • 소아에서 시작되어 성인까지 지속되는 공유 세균이 존재한다는 점은, 단순한 일시적 통과가 아니라 지속적 정착 가능성을 시사합니다.

결론 및 의의

건강한 사람에서도 구강과 장 사이에 소수의 특정 세균이 공유되며,

이는 어린 시절부터 시작되어 성인기까지 이어질 수 있습니다.

구강에서 장으로의 이동이 주요 경로로 보이며,

이 현상은 이전에 생각했던 것보다 건강한 사람에서 더 흔할 수 있습니다.

Figure 1 (벤다이어그램 + 원형 그래프)

구강과 장에서 발견된 ASV의 전체 분포

• 장에서만 발견된 ASV: 2,329개
• 구강에서만 발견된 ASV: 1,343개
• 두 환경 모두에서 발견된 ASV: 95개
• 그 중 같은 사람의 구강과 장에서 동시에 검출된 ASV: 61개

아래 원형 그래프는 이 61개 ASV가 어느 속에 속하는지, 그리고 어느 쪽에서 더 많은지를 보여줍니다.

• 분홍색 부분: 구강에서 더 풍부한 ASV (대부분이 여기 해당 → 구강 → 장 이동이 주된 방향이라는 근거)
• 파란색 부분: 장에서 더 풍부한 ASV
• 연두색: 양쪽에서 비슷한 수준

주요 속(Genus)들: Streptococcus, Veillonella, Rothia, Actinomyces, Prevotella, Haemophilus, Bacteroides 등이 보입니다.

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Figure 2

연령에 따른 전용 ASV 수

• 구강 전용 ASV 중
  • 소아에서만: 211개
  • 성인에서만: 710개
• 장 전용 ASV 중
  • 소아에서만: 269개
  • 성인에서만: 1,310개

→ 성인으로 가면서 새로운 ASV가 많이 생기는 것을 알 수 있습니다. (미생물군이 성숙하면서 구성이 달라진다는 의미)

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Figure 3

소아 전용 / 성인 전용 / 공통 ASV의 속(Genus) 목록

• 왼쪽 (소아 전용): Actinomyces, Atopobium, Corynebacterium, Abiotrophia, Weissella, Streptococcus, Oribacterium 등
• 가운데 (소아+성인 공통): Rothia, Solobacterium, Streptococcus, Gemella, Veillonella, Akkermansia, Bacteroides, Prevotella, Haemophilus 등 → 이 세균들은 어린 시절부터 성인까지 계속 공유될 가능성이 높음
• 오른쪽 (성인 전용): Bifidobacterium, Rothia, Enterococcus, Limosilactobacillus, Lactococcus, Parvimonas, Campylobacter, Bilophila 등

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Figure 4 (PCO 분석)

구강과 장 미생물군의 전체적인 구성 차이

• 파란색 점: 장(대변) 샘플
• 빨간색 삼각형: 구강(타액) 샘플

두 그룹이 명확히 분리되어 있습니다.
→ 구강과 장 미생물군은 전체적으로는 매우 다르다는 것을 시각적으로 보여줍니다. (PCO1이 전체 변이의 47.2%를 설명)

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Figure 5 (막대 그래프)

문(Phylum) 수준에서의 구성 비교

문 (Phylum)장 (Faeces)구강 (Saliva)

Bacillota (주황색)	가장 많음	많음
Bacteroidota (하늘색)	많음	적음
Pseudomonadota (초록)	적음	많음
Actinomycetota	매우 적음	조금 있음
Fusobacteriota	적음	적음

→ 장에는 Bacillota와 Bacteroidota가 압도적이고, 구강에는 Pseudomonadota(예: Neisseria, Haemophilus 등)의 비율이 상대적으로 높습니다.

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전체적으로 이 그림들이 말하는 것

1. 구강과 장은 전체적으로 매우 다른 미생물군을 가지고 있다.
2. 그럼에도 불구하고 같은 사람의 구강과 장에서 동시에 발견되는 ASV가 61개나 있다.
3. 그 중 상당수가 구강에서 더 풍부하다 → 구강에서 장으로 이동하는 방향이 주된 것으로 보인다.
4. 일부 ASV는 소아 때부터 성인까지 계속 공유된다.
5. 연령이 증가하면서 새로운 세균이 많이 유입된다.

22,710개의 인간 마이크로바이옴 메타지놈을 통합 분석하여,

**장내 구강 세균 풍부도를 수치화한 ‘Oral Enrichment Score (OES)’**를 개발하고,

이 점수가 나이·질병과 어떻게 연관되는지 밝힌 대규모 메타분석 연구입니다.

주요 내용

1. 데이터 자원 구축 (curatedMetagenomicData 3, cMD3)

• 94개 연구, 42개국에서 수집된 22,710개 샘플을 표준화하여 공개.
• 대부분 대변 샘플이며, 구강·피부 등도 일부 포함.
• 나이, 성별, BMI, 질병 상태 등 메타데이터를 수동으로 엄격히 정리.

2. Oral Enrichment Score (OES) 개발

• 구강에 전형적으로 존재하고 장에는 거의 없는 세균들의 상대 풍부도를 합산하여 만든 점수.
• 장(대변) 샘플에서 이 점수가 높을수록 구강 세균이 장으로 많이 유입·축적되었음을 의미.

3. 주요 발견

• OES는 질병과 강하게 연관
  15가지 다양한 질병에서 건강한 대조군보다 OES가 일관되게 높았음 (30개 연구 중 29개에서 증가, P = 5.8 × 10⁻⁸).
  → 장내 구강 세균 증가가 여러 질병에서 공통적으로 나타나는 ‘신호’임을 시사.
• 나이와도 연관
  나이가 들수록 장내 구강 세균 풍부도가 증가하는 경향.
• 성별, BMI에 따른 미생물 종·기능 차이도 대규모로 정리하여 참고 자료로 제공.

의의

이전 연구들(Kageyama 2023, Costa 2024 등)이 “건강한 사람에서도 구강 세균이 장으로 이동한다”는 것을 보여줬다면,

이 연구는

그 이동의 정도를 수치화(OES)하고,

질병 상태와 나이에서 이 수치가 유의하게 높아진다는 점을 대규모로 입증했습니다.

즉,

장내 구강 세균 풍부도(OES)가

마이크로바이옴 건강 상태의 간단하고 정량적인 지표가 될 수 있음을 제안한 연구입니다.

https://www.cell.com/cell-press-blue/fulltext/S3051-3839(26)00032-0

핵심 요약

같은 집에 사는 사람들 사이에서,

그리고 한 사람의 구강과 장 사이에서 세균 균주(strain) 수준의 전파가 어떻게 일어나는지를

대규모로 분석한 연구입니다.

이전 연구들이

“구강 세균이 장으로 이동한다”는 현상 자체를 보여줬다면,

이 연구는 같은 균주가 실제로 전파되는지를 정밀하게 추적했습니다.

연구 방법

• 이탈리아와 피지 207가구, 건강한 사람 808명의 구강(타액) + 대변 쌍 샘플 1,644개를 분석
• Strain-level(균주 수준) 메타지놈 분석으로 동일 균주 공유 여부를 확인

주요 결과

1. 동거인 사이의 균주 공유

• 같은 집에 사는 사람들끼리 공유하는 균주 비율이 현저히 높음
  • 장 마이크로바이옴: 평균 19% (다른 집 사람과는 6%)
  • 구강 마이크로바이옴: 평균 26% (다른 집 사람과는 거의 0%)
• 연인/부부는 구강 균주를 가장 많이 공유 (44%) → 키스 등 직접 접촉의 영향으로 추정

2. 개인 내 구강-장 균주 공유 (Oral-Gut Axis)

• 한 사람의 구강과 장에서 같은 종이 발견된 경우, **74.5%**에서 동일한 균주가 확인됨
• 주로 Streptococcus salivarius 같은 구강에 풍부한 세균들이 침을 통해 장으로 이동한 것으로 보임
• 반면 Bifidobacterium longum은 구강과 장에서 균주가 전혀 겹치지 않음 (최근 제안된 구강 특이 아종 존재 가능성)

3. 전파력과 건강의 연관성

• 전파력이 높은 장 세균들은 제2형 당뇨병·심혈관 대사 건강 악화 지표와 연관
• 전파력이 높은 구강 세균들 중에는 대장암과 연관된 종과 기회감염 병원체가 포함

의의

• 동거와 친밀한 관계(특히 키스)가 구강·장 마이크로바이옴 구성에 실질적인 영향을 준다는 점을 균주 수준에서 입증
• 구강 → 장으로의 균주 전파가 건강한 사람에서도 흔히 일어나며, 주로 침을 매개로 함
• 이전의 ASV/종 수준 연구(Kageyama, Costa 등)와 최근 OES 연구(Manghi 2025)를 균주 수준으로 한 단계 더 정밀하게 확장한 결과입니다.

Figure (첫 번째 이미지: A~G 패널)

A. 전체 균주 공유율 비교

• 같은 집(Same household) vs 다른 집(Different household) vs 다른 데이터셋
• 구강과 장 모두에서 같은 집에 사는 사람들끼리 균주 공유율이 훨씬 높음 (보라색 박스가 위로 올라감)

B. 장(Fecal) 균주 공유율

• 여러 데이터셋(CM_MTC, CM_MTB, BritoIL_2019)과 전체에서
  같은 집(Same)이 다른 집(Different)보다 유의하게 높음 (*** 표시)

C. 구강(Oral) 균주 공유율

• 역시 같은 집에서 훨씬 높음. 특히 전체(Overall)에서 뚜렷한 차이

D. 관계 유형별 비교

• **파트너(Partners)**에서 구강 공유율이 가장 높음
• 아버지-자녀, 어머니-자녀, 형제자매는 상대적으로 낮거나 비슷

E. 관계별 개인 쌍 비교

• 파트너에서만 구강 공유율이 장보다 유의하게 높음 (p = 0.01)
• 다른 관계(부모-자녀, 형제)에서는 유의한 차이 없음

F & G. 시간에 따른 변화 (Longitudinal)

• 구강에서 균주 교체율(Strain replacement rate)이 장보다 높음
• Bray-Curtis 거리(구성 변화)도 구강에서 더 큰 경향

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Figure (두 번째 이미지: 전파력과 질병 연관성)

A. 종별 전파력(SGB transmissibility) 히트맵

• 왼쪽 세로축: 여러 세균 종
• 색이 진할수록 전파력이 높음
• 빨간색 삼각형: 대장암(CRC)이나 제2형 당뇨병(T2D)에서 증가/감소하는 종을 표시

B. 전파력과 건강 지표

• 전파력이 높은 그룹일수록 **건강 점수(ZOE MB Health-rank)**가 낮아지는 경향 (p 유의)

C. 구강에서 전파력이 높은 종들

• Veillonella parvula, Haemophilus, Prevotella, Streptococcus 계열 등이 두드러짐

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Figure (세 번째 이미지: 구강-장 전파와 B. longum)

A. 구강-장에서 자주 공유되는 종

• Streptococcus salivarius가 가장 많은 ‘같은 균주’ 공유 이벤트를 가짐
• 구강-장 점수(Oral-to-gut score)와 전파력 점수가 표시됨
• S. salivarius는 구강에서 풍부하고, 장으로 잘 이동하는 대표 종

B. Bifidobacterium longum 계통수

• 장 유래(갈색)와 구강 유래(주황색)가 명확히 분리
• 구강 특이 아종(B. longum subsp. nexti)이 따로 클러스터를 형성

C. 구강-장 균주 공유율

• 같은 사람(Same subject)에서 가장 높음 (약 75% 수준)
• 같은 집 > 다른 집 순서

D. 구강 → 장 전파 경로 모식도

• 다른 사람의 구강에서 온 균주가 내 장에 정착하는 경우도 있음
• 대부분 같은 균주가 확인됨

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종합 해석

1. 동거 효과가 구강·장 모두에서 강하게 나타남
2. 연인/부부는 구강 균주를 특히 많이 공유 (키스 등 직접 접촉)
3. 개인 내에서 구강 → 장으로 같은 균주가 이동하는 경우가 약 75%
4. 전파력이 높은 장 세균들은 대사 질환·암 관련 지표와 연관
5. Bifidobacterium longum은 구강과 장에서 서로 다른 아종이 특화되어 있음