Сетевое издание

Современные проблемы науки и образования

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,006

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Корнеева Е.В. 1 Воевода М.И. 2 Семаев С.Е. 2 Максимов В.Н. 2

---

1 БУ ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет»

2 Научно-исследовательский институт терапии и профилактической медицины- филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения "Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук"

Цель исследования: изучение сочетанного влияния межгенных взаимодействий на развитие метаболических нарушений среди молодых жителей Севера. В ходе проспективного когортного исследования из 882 пациентов с метаболическим синдромом были выделены следующие группы: городское население – 245 человек (146 женщин и 99 мужчин), сельское население – 354 человека (108 мужчин и 246 женщин), коренное население Севера – 283 ханты, из них 72 мужчины и 211 женщин. Проведено антропометрическое, лабораторное, молекулярно-генетическое исследование полиморфизма генов TCF7L2, MTHFR, ACE, ITGA2B, CSK. Было выявлено, что изучаемые полиморфные локусы генов ACE и CSK (p=0,0053) встречались в когорте часто. Частое сочетание определено в парных вариантах: ITGA2B/ CSK (18,0%) и ACE/CSK (16,3%). Среди коренных и сельских жителей сочетание генов ITGA2B/ CSK отмечалось в 18,9% и 18,6% случаев соответственно. Сочетание генотипов ACE/CSK наблюдалось среди жителей села (17,1%). Парные полиморфизмы генов TCF7L2/MTHFR и ACE/ITGA2B встречались в меньшей степени как в когорте, так и в этнических группах – среди 4,3% сельских жителей, 5,3% хантов и 5,8% городского населения. При анализе взаимодействий генов отмечено, что чаще имели место статистически значимые двухлокусные варианты ITGA2B/ CSK и ACE/CSK, из которых ген CSK играет существенную роль в развитии метаболических нарушений.

Статья в формате PDF

180 KB

метаболический синдром

однонуклеотидный полиморфизм

межгенные взаимодействия

tcf7l2

MTHFR

ace

itga2b

csk

1. Carson C., Lawson H.A. Epigenetics of metabolic syndrome. Physiol Genomics. 2018. Vol.50. no.11. P. 947-955.

2. Либерман И.С. Метаболический синдром в свете эволюционно-генетических закономерностей // Российский кардиологический журнал. 2002. №1. С. 85-89.

3. Aguilar M., Bhuket T., Torres S., Liu B., Wong R.J. Prevalence of the metabolic syndrome in the United States, 2003-2012. JAMA.2015. Vol. 313. P. 1973–1974.

4. Ford E.S., Giles W.H., Dietz W.H. Prevalence of the metabolic syndrome among US adults: findings from the third National Health and Nutrition Examination Survey. JAMA. 2002. Vol.287. P. 356–359.

5. van Otterdijk S.D., Michels K.B. Transgenerational epigenetic inheritance in mammals: how good is the evidence? FASEB J.2016. Vol. 30. P. 2457–2465.

6. Клёсов Р.А., Степанова О.И. Генетические биомодели метаболического синдрома // Биомедицина. 2018. № 1. С.50-58.

7. Корнеева Е.В., Воевода М.И., Семаев С.Е., Максимов В.Н. Ассоциация генетических маркеров с развитием метаболического синдрома среди молодых жителей Севера // Современные проблемы науки и образования. 2019. №4. URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=29048. (дата обращения: 02.04.2020).

8. Рекомендации по ведению больных с метаболическим синдромом: клинические рекомендации. Министерство здравоохранения РФ. М., 2013. 42 с.

9. Емельянова В.П., Баранова Л.А., Жорник Е.В., Науменко Л.В., Бирич Т.А., Волотовский И.Д. Клонирование кодирующей последовательности к ДНК тирозинкиназы семейства CSK из лимфоцитов крови человека homo sapiens // Молекулярная биология. 2007. Т.41. №.4. С. 654-658.

10. Holmes M.V., Newcombe P., Hubacek J.A., Sofat R., Ricketts S.L., Cooper J., Breteler M.M., Bautista L.E., Sharma P., Whittaker J.C., Smeeth L., Fowkes F.G., Algra A., Shmeleva V., Szolnoki Z., Roest M., Linnebank M., Zacho J., Nalls M.A., Singleton A.B., Ferrucci L., Hardy J., Worrall B.B., Rich S.S., Matarin M., Norman P.E., Flicker L., Almeida O.P., van Bockxmeer F.M., Shimokata H., Khaw K.T., Wareham N.J., Bobak M., Sterne J.A., Smith G.D., Talmud P.J., van Duijn C., Humphries S.E., Price J.F., Ebrahim S., Lawlor D.A., Hankey G.J., Meschia J.F., Sandhu M.S., Hingorani A.D., Casas J.P. Effect modification by population dietary folate on the association between MTHFR genotype, homocysteine, and stroke risk: a meta-analysis of genetic studies and randomised trials. Lancet. 2011. Vol.378 (9791). P. 584–594.

11. Coller B.S. αIIbβ3: structure and function. J. Thromb Haemost. 2015. Vol.13. no.1. P.17-25.

12. Ferreira M.S., da Silva MER, Fukui R.T., Arruda-Marquez M.D.C. Correlation of TCF7L2 in insulin secretion and postprandial insulin sensitivity. Diabetol Metab. Syndr. 2018. no.10. P. 37.

13. Tiret L., Rigat B., Visvikis S., Breda C., Corvol P., Cambien F., Soubrier F. Evidence, from combined segregation and linkage analysis, that a variant of the angiotensin I-converting enzyme (ACE) gene controls plasma ACE levels. Am. J. Hum. Genet. 1992. Vol.51. P.197-205.

14. Stowell Sarah. Using R for Statistics. Apress, 2014. P.244

15. Тыртова Л.В., Паршина Н.В., Скобелева К.В. Генетические и эпигенетические аспекты ожирения и метаболического синдрома, возможности профилактики в детском возрасте // Педиатр. 2013. Т.4. № 2. С. 3-11.

Распространенность метаболического синдрома (МС) в настоящее время принимает глобальные размеры и имеет также этнические и гендерные различия, что указывает на влияние генетических факторов в этиологии данного заболевания [1]. Проведенные многочисленные исследования позволяют рассмотреть генетическую обусловленность мультифакториально развивающихся заболеваний, таких как ожирение, атеросклероз, нарушение толерантности к глюкозе и сахарный диабет (СД), артериальная гипертензия (АГ), дислипидемии, которые являются компонентами метаболического синдрома (МС) [2]. Однако рост частоты МС во всех социально-демографических группах еще раз доказывает влияние экологических факторов [3, 4]. Изменения в химии ДНК часто изучаются на клетках или тканях, несущих метаболическую нагрузку. Экспериментально доказано, что эпигенетические факторы наследуются и могут передаваться из поколения в поколение [1, 5]. Экспериментально при поиске различных биомоделей МС доказано, что метаболический синдром является полигенной патологией, при которой взаимодействие генов может добавлять и (или) усугублять метаболические нарушения [6].

Цель исследования – изучить сочетанное влияние генетических ассоциаций на развитие метаболических нарушений среди молодых жителей Севера.

Материалы и методы исследования

В ходе проспективного когортного исследования из 882 пациентов с МС были выделены следующие группы: городское население – 245 человек (146 женщин и 99 мужчин), сельское население – 354 человека (108 мужчин и 246 женщин), коренное население Севера – 283 ханты, из них 72 мужчины и 211 женщин [7]. У всех пациентов получено информированное согласие. Определением МС является наличие трех из пяти метаболических нарушений: повышенная окружность талии (ОТ) (в норме у женщин 80 см, у мужчин 94 см), уровень АД >140 и 90 мм рт. ст., повышение уровня триглицеридов (≥1,7 ммоль/л), снижение уровня липопротеидов высокой плотности (ХС ЛПВП) (3,0 ммоль/л), нарушенная гликемия натощак (уровень глюкозы плазмы натощак ≥6,1) [8]. Молекулярно-генетическое исследование выполнено в НИИТПМ – филиале ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр ИЦиГ СО РАН». Геномную ДНК выделяли из венозной крови методом фенол-хлороформной экстракции. Полиморфизм генов тестировали с помощью полимеразной цепной реакции с полиморфизмом длин рестрикционных фрагментов (ПЦР с ПДРФ) [7]. В таблице 1 представлена информация о локализации, кодируемом белке и функции исследованных однонуклеотидных полиморфизмов генов.

Таблица 1

Информация по изученным однонуклеотидным полиморфизмам генов

Все этапы предобработки и анализа данных проводились с использованием среды для статистических вычислений R 3.5.3 (R Foundation for Statistical Computing) [14]. Описательные статистики для категориальных переменных представлены в процентах, для количественных переменных – в виде медианы (1-й и 3-й квартили выборочного распределения).

Для выявления отклонения наблюдаемых частот генотипов от теоретических частот, определяемых равновесием Харди–Вайнберга, использовался тест χ2 для когорты в целом и групп участников (городские, сельские жители и ханты), отклонения считали статистически значимыми при p<0,05. Для анализа совместного распределения частот пар генетических маркеров использовалась goodness-of-fit стратегия (тест χ2) для тестирования гипотезы о равновесном сцеплении генетических маркеров, нулевая гипотеза отклонялась при p<0,05. В качестве оценок размера эффекта применялись отношения шансов с соответствующими 95%-ными доверительными интервалами. При выявлении значимых предикторов нами дополнительно исследовались взаимодействия данного гена с другими изучаемыми генами, для определения статистической значимости взаимодействия применялся тест отношения правдоподобий, взаимодействие расценивалось как статистически значимое при p<0,05.

Результаты исследования и их обсуждение

В таблице 2 представлены эмпирические распределения изучаемых аллелей и генотипов в когорте участников исследования в целом и в группах.

Таблица 2

Обобщенная характеристика эмпирических распределений переменных, включенных в обобщенные линейные модели

Примечание: p – значения были получены с использованием теста χ2 Пирсона для тестирования независимости распределения генотипов от принадлежности к группе; для тестирования различий групп по гендерному составу также использовался тест χ2 Пирсона; для количественных переменных применялся тест Краскела–Уоллиса.

При анализе распределения частот генотипов и аллелей полиморфных локусов исследуемых генов среди молодых жителей Севера нами не было выявлено статистически значимых различий между группами. Наиболее распространены в когорте были мутантные аллели T rs1378942 гена CSK (54,8%), D гена ITGA2B (37,2%), D rs1799752 гена ACE (47,4%). При исследовании соответствия наблюдаемых частот генотипов теоретическим частотам, определяемым равновесием Харди–Вайнберга, нами не было определено значимых отклонений для большинства полиморфных локусов в когорте в целом и в группах участников. Статистически значимое отклонение частоты генотипов выявлено в когорте (p=0,0104) и в группе городских жителей (0,0278) для полиморфного локуса гена участников MTHFR, а также для исследуемого локуса гена CSK в группе сельских жителей (p=0,0370). Результаты анализа равновесия представлены в таблице 3.

Таблица 3

P-значения для теоретических и наблюдаемых частот с использованием теста χ2

Библиографическая ссылка