By Valerie Joy, Nov 2026

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항균제 내성(Antimicrobial Resistance, AMR)을 효과적으로 감시하기 위해서는 연구 목적에 적합한 질문을 설정하고, 이를 뒷받침할 수 있는 과학적 근거를 확보하는 것이 중요합니다. 연구자들은 서로 다른 생태계의 미생물 군집을 비교하거나, 내성 관련 유전자의 분포를 분석하고, 사람·동물·농업·환경 전반에서 나타나는 내성 양상의 변화를 추적하고자 합니다. 이러한 연구를 수행하기 위해서는 연구 목적에 맞는 시료 전처리, 시퀀싱 및 생물정보학 분석 전략을 수립해야 합니다.

샷건 메타지놈 분석(Shotgun Metagenomics)은 미생물을 별도로 배양하지 않고도 시료에서 추출한 DNA를 직접 분석할 수 있는 접근법입니다. 이를 통해 미생물 군집의 구성뿐 아니라 알려진 항생제 내성 유전자와 기능적 특성을 함께 파악할 수 있습니다. 이러한 분석은 시료 간 차이를 비교하고, 후속 연구가 필요한 주요 패턴을 확인하는 데 유용합니다. 2026년 세계 항균제 내성 인식 주간(World AMR Awareness Week)을 앞둔 지금, 인간·동물·환경의 건강을 통합적으로 바라보는 원헬스(One Health) 접근법의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.¹

항균제 내성 연구에서 샷건 메타지놈 분석이 중요한 이유

기존의 배양 기반 분석법은 살아 있는 미생물을 분리하고 항균제 감수성을 평가하는 데 필수적입니다. 샷건 메타지놈 분석은 이러한 배양 기반 분석을 보완하는 방법으로, 시료에서 DNA를 직접 분석하여 미생물 군집의 구성, 알려진 항생제 내성 유전자(Antibiotic Resistance Genes, ARGs) 및 기능적 특성을 종합적으로 파악할 수 있습니다.²

연구 목적에 맞게 분석 워크플로우를 설계하면 다음과 같은 분석이 가능합니다.

1. 미생물 분류 및 기능 프로파일링(Taxonomic and Functional Profiling): 시료 내 미생물 군집의 구성과 기능적 특성을 분석합니다. 특화된 분석 파이프라인을 활용하면 균주(strain) 수준의 분석도 지원할 수 있습니다.³
2. 내성유전자군 분석(Resistome Profiling): 알려진 항생제 내성 유전자(ARGs)를 탐지하고, 지역·시료 유형·채취 시점에 따른 내성 유전자 프로파일을 비교할 수 있습니다.⁴
3. 유전체 맥락 분석(Genomic-context Analysis): 어셈블리된 염기서열을 기반으로 내성 유전자가 위치한 주변 유전체 영역을 조사하고, 이동성 유전요소(Mobile Genetic Elements, MGEs)와의 연관성을 분석할 수 있습니다.⁵

이러한 분석 결과를 종합하면 미생물 군집 간 차이와 내성 관련 패턴을 파악하고, 추가적인 검증이 필요한 대상을 선정하는 데 도움이 됩니다. 다만 시퀀싱 데이터는 내성에 관련된 유전적 잠재력을 보여주는 것이며, 실제 항균제 내성 표현형을 직접 입증하는 것은 아닙니다. 실제 내성 여부는 항균제 감수성 시험으로 확인해야 하며, 필요한 경우 추가 분석을 통해 내성 유전자를 보유한 미생물의 종류나 유전자 전달 가능성을 조사할 수 있습니다.²

One Health 연구 환경별 AMR 분석 사례

샷건 메타지놈 분석은 실제 연구에서 어떻게 활용될까요? 에티오피아의 병원 및 제약산업 폐기물, 쿠웨이트의 연안 퇴적물, 포르투갈의 양·염소 사육 농장 등 다양한 환경에서 AMR 연구에 적용되고 있습니다. 이러한 사례는 동일한 시퀀싱 접근법도 연구 질문과 시료 특성에 맞춰 유연하게 활용할 수 있음을 보여줍니다.

1. 병원 및 제약산업 폐기물(에티오피아): Lema 연구진은 서로 다른 두 연구를 통해 샷건 메타지놈 분석의 상호보완적인 활용 가능성을 제시했습니다. 2025년 연구에서는 미생물 다양성과 생합성 유전자 클러스터(biosynthetic gene clusters, BGCs)를 예측·분석했습니다.⁶ 별도의 2026년 연구에서는 내성 유전자와 내성 기전을 예측했으며, OprD 발현 억제와 관련된 경로 주석 결과도 보고했습니다.⁷ 두 연구는 복잡한 폐기물 시료에서 미생물 군집 구성, 기능적 잠재력, 내성유전자군에 관한 정보를 얻을 수 있음을 보여줍니다.
2. 연안 퇴적물(쿠웨이트): Habibi 연구진은 하·폐수 배출구와 비상 방류구 인근에서 채취한 연안 퇴적물 시료 12개를 시퀀싱했습니다. 미생물 군집을 분석하고 ARG 및 MGE로 주석된 염기서열을 확인함으로써, 향후 해양 환경의 생물학적 모니터링을 위한 기초 자료를 마련했습니다.⁸
3. 농업 환경(포르투갈): Gomes-Gonçalves 연구진은 14개 행정구역에 위치한 양·염소·혼합 사육 농장 46곳의 혼합 시료를 분석했습니다. 그 결과 15개 항생제 계열에 걸쳐 총 706종의 고유한 ARG가 확인되었으며, 특히 테트라사이클린(tetracycline), 아미노글리코사이드(aminoglycoside), 마크로라이드(macrolide) 관련 내성 유전자가 두드러졌습니다. 이 연구에서는 급수용 물, 깔짚, 방목지 및 축사 토양을 혼합하여 농장 단위의 폭넓은 프로파일을 확보했습니다.⁹

이러한 연구 사례는 연구 질문에 따라 시료 채취 설계를 달리할 필요가 있음을 보여줍니다. 여러 시료를 혼합하면 농장 전체의 내성 특성을 폭넓게 파악할 수 있으며, 반대로 시료 유형별로 구분해 분석하면 특정 내성 신호가 어느 환경에 집중되어 있는지 더 구체적으로 확인할 수 있습니다.

노보진이 AMR 연구의 전체 워크플로우를 지원하는 방법

연구 프로젝트마다 연구 질문과 시료의 특성이 다릅니다. 노보진은 연구팀과 협력하여 연구 설계, 시료 전처리, 적정 시퀀싱 데이터량 및 생물정보학 분석 방법을 조율함으로써 연구 목표를 구체적인 분석 워크플로우로 연결합니다.

아시아·태평양, 중동 및 아프리카(Asia-Pacific, Middle East and Africa, AMEA) 지역은 원헬스 기반 AMR 감시에서 중요한 지역입니다. 노보진은 WHO의 동남아시아 및 동지중해 지역을 포함한 AMEA 각국의 연구팀을 지원하고 있습니다. 이들 지역은 전 세계적으로 높은 수준의 항균제 내성이 보고되는 곳입니다. WHO에 따르면 해당 지역에서 보고된 감염 사례 약 3건 중 1건에서 내성이 확인되었으며, 전 세계적으로는 2023년에 검사실에서 확인된 세균 감염 사례 약 6건 중 1건이 항균제 내성 감염이었습니다.¹⁰ 2026~2036년 세계 항균제 내성 대응 행동계획(Global Action Plan on AMR)의 개정 역시 원헬스 관점의 공동 대응과 감시체계 강화를 강조하고 있습니다.¹¹

노보진 AMEA는 지역별 과학기술 지원, 시퀀싱 역량, 생물정보학 분석을 연계하여 프로젝트의 각 단계를 지원합니다.

1. 현지 연구 지원 및 연구 설계: 연구 목표에 따라 시료 채취 계획, 메타데이터 수집 항목, 대조군, 예비시험(파일럿 스터디)을 설계합니다.
2. 시료 유형별 전처리: 부식질 함량이 높은 토양, 산업 슬러지, 해양 퇴적물 등 DNA 추출이 까다로운 시료의 특성을 고려하여 추출 전략을 적용합니다.
3. 시퀀싱 데이터량 설계: 시료의 복잡도, 필요한 분석 해상도 및 예산 등을 고려해 적정 시퀀싱 뎁스를 제안합니다.
4. 내성유전자군 및 유전체 분석: CARD¹² 등 전문 데이터베이스를 이용해 ARG를 주석하고, INTEGRALL¹³, ISfinder¹⁴ 및 선별된 플라스미드 참조 서열 등을 활용해 MGE를 분석합니다.

내성 유전자 주변의 유전체 구조를 더욱 상세히 확인해야 하는 경우, 롱리드(long-read) 메타지놈 시퀀싱을 NGS 기반 샷건 메타지놈 분석과 상호보완적으로 활용할 수 있습니다.¹⁵ 살아 있는 균주의 확보나 실제 항균제 내성 표현형의 확인이 필요한 경우에는 배양 및 항균제 감수성 시험이 여전히 중요합니다. 노보진의 과학기술 지원팀은 연구 목적과 시료 특성에 맞는 분석 방법을 선택할 수 있도록 지원합니다.

AMEA 지역에서 환경·농업·병원 관련 AMR 연구를 계획하고 계신가요?

연구에서 중요한 시료와 핵심 질문을 중심으로 AMR 분석 워크플로우를 설계해 보세요. 노보진 과학기술 지원팀과 상담하여 시료 유형별 전처리, 시퀀싱 데이터량 및 연구 목적에 맞춘 내성유전자군 분석 전략을 논의할 수 있습니다.

안내: 본 문서에 소개된 노보진의 모든 시퀀싱 서비스와 생물정보학 분석 파이프라인은 연구용(Research Use Only, RUO)으로 제공되며, 임상 진단 목적으로 사용할 수 없습니다.

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Valerie Joy는 노보진 AMEA의 프로덕트 매니저로, 메타지노믹스와 미생물 연구 분야에 전문성을 갖추고 있습니다. 또한 확장 가능하고 고처리량의 NGS 솔루션과 멀티오믹스 통합을 전문으로 하며, 연구자들이 복잡한 생물학적 질문에 접근할 수 있도록 실용적인 통찰을 제공합니다.

참고문헌 (References) 1. World Health Organization. World AMR Awareness Week 2026: One Health, One Action: Prevent AMR Now [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2026. Available from: https://www.who.int/news-room/events/detail/2026/11/18/default-calendar/world-amr-awareness-week-2026 2. World Health Organization. Wastewater and environmental surveillance summary for antimicrobial resistance: pilot version [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2025. Available from: https://cdn.who.int/media/docs/default-source/wash-documents/wash-related-diseases/wes-summary-for-amr—final-1-dec.pdf?sfvrsn=fb4aadba_3&download=true 3. Anyansi C, Straub TJ, Manson AL, Earl AM, Abeel T. Computational methods for strain-level microbial detection in colony and metagenome sequencing data. Front Microbiol. 2020;11:1925. doi: 10.3389/fmicb.2020.01925 4. Bengtsson-Palme J, Larsson DGJ, Kristiansson E. Using metagenomics to investigate human and environmental resistomes. J Antimicrob Chemother. 2017;72(10):2690-2703. doi: 10.1093/jac/dkx199 5. Partridge SR, Kwong SM, Firth N, Jensen SO. Mobile genetic elements associated with antimicrobial resistance. Clin Microbiol Rev. 2018;31(4):e00088-17. doi: 10.1128/CMR.00088-17 6. Lema NK, Gemeda MT, Woldesemayat AA. Secondary metabolite biosynthetic gene clusters and microbial diversity as predicted by shotgun metagenomic sequencing approach in hospitals and pharmaceutical industry wastes. Sci Rep. 2025;15:25500. doi: 10.1038/s41598-025-03467-w 7. Lema NK, Gemeda MT, Woldesemayat AA. Uncovering resistomes in hospital and pharmaceutical industry wastes: insights from shotgun metagenomic profiling. Int Microbiol. 2026;29(1):103-117. doi: 10.1007/s10123-025-00766-0 8. Habibi N, Uddin S, Al-Sarawi HA, Aldhameer A, Shajan A, Zakir F, et al. Metagenomes from coastal sediments of Kuwait: insights into the microbiome, metabolic functions and resistome. Microorganisms. 2023;11(2):531. doi: 10.3390/microorganisms11020531 9. Gomes-Gonçalves S, Bento JT, Moreira G, Mourão J, Cruz R, Esteves F, et al. Comprehensive shotgun metagenomic profiling of antibiotic resistance genes in sheep and goat farming environments. Antibiotics. 2026;15(3):277. doi: 10.3390/antibiotics15030277 10. World Health Organization. Antimicrobial resistance [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2026. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/antimicrobial-resistance 11. World Health Organization. The World Health Assembly adopts updated Global Action Plan on Antimicrobial Resistance (2026–2036) [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2026. Available from: https://www.who.int/news/item/25-05-2026-the-world-health-assembly-adopts-updated-global-action-plan-on-antimicrobial-resistance-(2026-2036) 12. Alcock BP, Huynh W, Chalil R, et al. CARD 2023: expanded curation, support for machine learning, and resistome prediction at the Comprehensive Antibiotic Resistance Database. Nucleic Acids Res. 2023;51(D1):D690-D699. doi: 10.1093/nar/gkac920 13. Moura A, Soares M, Pereira C, Leitão N, Henriques I, Correia A. INTEGRALL: a database and search engine for integrons, integrases and gene cassettes. Bioinformatics. 2009;25(8):1096-1098. doi: 10.1093/bioinformatics/btp105 14. Siguier P, Perochon J, Lestrade L, Mahillon J, Chandler M. ISfinder: the reference centre for bacterial insertion sequences. Nucleic Acids Res. 2006;34(suppl 1):D32-D36. doi: 10.1093/nar/gkj014 15. Moss EL, Maghini DG, Bhatt AS. Complete, closed bacterial genomes from microbiomes using nanopore sequencing. Nat Biotechnol. 2020;38(6):701-707. doi: 10.1038/s41587-020-0422-6