Medication history confounding은 gut microbiome 연구에서 현재 복용 약물뿐 아니라 과거 처방 이력까지 미생물군 차이를 설명하는 숨은 변수로 다뤄야 한다는 문제다.
핵심 내용
Biomesci 보도는 University of Tartu 연구진의 mSystems 논문을 소개하며, Estonian Microbiome cohort 2,509명의 stool metagenomics와 2004년부터의 prescription record를 연결했다고 설명한다 (출처: Common Medications Can Secretly Reshape Your Gut Bacteria for Years After You Stop). 보도에 따르면 186개 약물 중 167개가 microbiome composition 차이와 연결됐고, 78개 common drug은 중단 후 3년 이상 detectable microbial signature를 남겼다.
언급된 약물군은 PPI, SSRI, penicillin, macrolide antibiotic, beta-blocker, glucocorticoid, benzodiazepine 등이다. 특히 benzodiazepine의 microbiome disruption scale이 broad-spectrum antibiotic과 비교될 만큼 컸다는 점이 보도에서 강조됐다.
연구 설계 의미
Microbiome disease association study가 stool sample 당시의 medication list만 수집하면, 과거 약물 노출을 질병 신호로 잘못 읽을 수 있다. 예를 들어 몇 년 전 PPI나 antibiotic을 사용한 사람이 현재 disease cohort에 들어가면, disease-associated taxa로 보이는 신호 일부가 실제로는 medication legacy일 수 있다.
따라서 longitudinal electronic health record, cumulative dose, start/stop timing, follow-up stool sample이 microbiome 연구의 기본 공변량으로 중요해진다.
해석 경계
Prescription record는 실제 복용을 완벽히 보장하지 않는다. 연구가 prescription drug 중심이면 over-the-counter drug, supplement, diet, infection, travel, social contact 같은 다른 변수는 여전히 남는다. 그래도 이 clipping은 Dysbiosis 해석에서 medication history를 “현재 복용 여부”보다 넓게 잡아야 한다는 강한 reminder다.