реферат

Доведено, що SH3-домен GRB2-подібного білка (ендофілін) взаємодіючого білка 1 (SGIP1) диференційовано експресується в гіпоталамусі худих та із ожирінням ізраїльських щурів (Psammomys obesus) і, як підозрюється, відіграє роль у регулюванні їжі. санія. Метою цього дослідження була оцінка ролі генетичних змін у SGIP1 у захворюваннях людини.

предмети:

Ми провели генотипування одиночного нуклеотидного поліморфізму (SNP) у великій родині когорт з острова Маврикій. Дослідження сімей Маврикія (MFS) включає 400 осіб з 24 сімей Індо-Маврикія, усиновлених із генетично однорідного населення Маврикія. Ми вимірювали маркери метаболічного синдрому, включаючи діабет та фенотипи, пов’язані з ожирінням, такі як глюкоза в плазмі натще, співвідношення талії та стегна, індекс маси тіла та жирова маса.

результати:

Статистичний генетичний аналіз виявив зв'язок між поліморфізмами SGIP1 та масою жиру (у кілограмах), виміряною біоімпедансом. Генотипування SNP виявило асоціації між кількома генетичними варіантами та масою жиру, з найсильнішою асоціацією для rs2146905 (P = 4,7 × 10 -5). Сильний алельний ефект спостерігався у кількох ОНП, де вага жиру зменшився до 9,4% у осіб, гомозиготних за незначним алелем.

висновок:

Наші результати показують зв'язок між генетичними варіантами SGIP1 та масою жиру. Ми наводимо докази того, що варіація SGIP1 є потенційно важливою детермінантою властивостей людського ожиріння.

Світова поширеність ожиріння різко зросла за останні 30 років і, як очікується, ще зросте в найближчі десятиліття. За оцінками Всесвітньої організації охорони здоров’я (ВООЗ), щонайменше 400 мільйонів дорослих страждали ожирінням (індекс маси тіла (ІМТ)> 30 кг м2) у 2005 році, і прогноз передбачає, що ця кількість зросте до більш ніж 700 мільйонів у 2015 році. 1

Цукровий діабет 2 типу став одним із найпоширеніших хронічних захворювань у всьому світі, і, за оцінками, до 2030 року кількість хворих на діабет зросте до 439 мільйонів дорослих. 2 Епідемія діабету, пов’язана з ожирінням, є серйозною кризою в сучасному суспільстві. їжа багата, а фізичні вправи необов’язкові. Гіпоталамус є центральним регулятором енергетичного балансу, що інтегрує як центральний, так і периферійний сигнали. Отже, дефекти функції гіпоталамуса можуть призвести до ожиріння та діабету.

Ряд генів-кандидатів, які були надійно відтворені для ожиріння та пов'язаних з ними ознак, включають рецептор меланокортину 4 (MC4R), адренергічний β3-рецептор (ADRB3), прогормон-конвертазу 1/3 (PCSK1), нейротропний фактор, отриманий з мозку (BDNF), та ендоканабіноїд рецептор 1. (CNR1). 5, 6, 7, 8, 9 Функціональні дослідження показують, що вони сприяють ожирінню за допомогою різних механізмів, включаючи регулювання споживання їжі, регуляцію ліполізу, термогенез та вплив на гіперактивність. Сканування геному на предмет фенотипів ожиріння призвело до ідентифікації кількох хромосомних областей, які, ймовірно, несуть гени чутливості до ожиріння. 10, 11, 12 Через зростаючу кількість сканувань геному з’явилося кілька областей реплікації, включаючи 16q12, 10p13 та 16q23. Виявлення причинних генетичних мутацій у цих зв’язаних регіонах, швидше за все, відкриє нові уявлення про молекулярні та патофізіологічні механізми енергетичного гомеостазу та ожиріння.

Раніше ми описували Psammomys obesus (ізраїльського щура) як полігенну тваринну модель ожиріння, діабету 2 типу та дисліпідемії. 14, 15, 16, 17 Ця модель була використана для ідентифікації генів і метаболічних шляхів, які впливають на розвиток метаболічного синдрому, і продемонструвала асоціації з цими ознаками у великих когортах людини, включаючи убиквітин типу 5 (посилання 18, 19) та селенопротеїн S 20 SH3 Домен, подібний до GRB2 (ендофілін), що взаємодіє з білком 1 (SGIP1), був вперше виявлений методом ПЛР-диференціального візуалізаційного аналізу РНК гіпоталамуса з бідного та ожиріння P. obesus і виявився експресованим виключно в центральній нервовій системі. Експресія SGIP1 була збільшена в гіпоталамусі ожиріння P. obesus і кодована білком амінокислоти 828, колокалізованим POMC та NPY, двома нейропептидами, що беруть участь у регуляції енергетичного балансу. Цільове зниження рівня мРНК гіпоталамуса SGIP1 шляхом вливання антисмислових олігонуклеотидів пригнічувало споживання їжі та зменшувало масу тіла у P. obesus. Експресія мРНК SGIP1 також була збільшена в гіпоталамусі миші Agouti, що свідчить про роль цього гена в сигнальному шляху меланокортину. SGIP1 - це білок ендоцитів, який відіграє функціональну роль у нейрональних системах в енергетичному гомеостазі, взаємодіючи з ендофілінами. 16, 21

Гомолог людини SGIP1 знаходиться в хромосомі 1p31.3. Дослідження генетичних зв'язків припускають, що цей регіон, ймовірно, містить гени, що впливають на фенотипи ожиріння. Функціональна інформація, отримана в результаті досліджень P. obesus, разом із геномним розташуванням людського гена SGIP1, робить цей ген кандидатом у ген регулювання енергетичного балансу та потенційно важливим у визначенні ризику ожиріння у людей. Для вирішення цієї можливості з бази даних NCBI DBSNP у гені SGIP1 було обрано 78 однонуклеотидних поліморфізмів (SNP). Їх генотипували у 400 індо-маврикіян, що охоплювали 24 сім’ї, та перевіряли на зв’язок із фенотипами метаболічного синдрому.

Предмети та методи

Суб'єкти та фенотипи

Маврикійське сімейне дослідження складається з когорти з 400 особин у 24 великих розширених родоводах. 23 Учасники були віком від 19 до 93 років і включали приблизно однакову кількість чоловіків та жінок. Приблизно у 22% діагностували цукровий діабет 2 типу. Маврикійське сімейне дослідження (MFS) було спільними зусиллями Міжнародного інституту діабету, Міністерства охорони здоров’я та якості життя на Маврикії та Центру медичних досліджень та досліджень Університету Маврикія. 23

Проект було подано та схвалено двома незалежними комісіями з етики в Австралії, країна-спонсор та країна, що приймає Маврикій, згідно з Радою міжнародних медичних наукових організацій та Керівництвом ВООЗ з міжнародних біомедичних досліджень, що стосуються людських суб'єктів (Женева, 1993). ). Участь у дослідженні була дозволена після отримання поінформованої згоди, після пояснень місцевих медичних працівників рідною мовою.

Стіл в натуральну величину

Відбір і генотипування SNP

Всього з бази даних НЦІ DBSNP було обрано 78 SNP. СНП були обрані на основі їх вірогідності відігравати функціональну роль. Отже, вибір був зосереджений на передбачуваних екзонічних промоторах, місцях зрощування та збереженій послідовності (між мишами та людиною), тоді як неконсервованих та повторних областей уникали. Генотипування проводили за допомогою системи MassARRAY (Sequen, Сан-Дієго, Каліфорнія, США) відповідно до стандартних протоколів виробника. Праймери були розроблені для посилення 100 п.н. навколишніх варіантних ділянок. ПЛР-ампліфікацію проводили з використанням 10 нг геномної ДНК в стандартних реакційних умовах у загальному обсязі 5 мкл.

Оцінка частоти алелів

Методи максимальної ймовірності, що враховують структуру походження, використовувались для оцінки частот алелів для SGIP1. Оцінки, отримані з використанням зразків, що містять родичів, можуть суттєво вплинути, якщо не враховувати структуру походження. 24 Оцінки частот алелів та їх стандартні помилки були отримані за допомогою SOLAR. Подібним чином SOLAR використовувався для проведення тестів рівноваги Харді-Вайнберга, які дозволяли незалежність між членами родоводу. Жодні SNP, які не перебувають у рівновазі Харді-Вайнберга, не були вилучені з аналізу.

Аналіз вимірюваної асоціації генотипу

Модель асоціації, яку ми використовували, є простим продовженням класичної моделі дисперсійної складової, описаної в іншому місці. 26, 27 Оцінка різних фіксованих ефектів та компонентів розсіювання, пов'язаних із випадковими ефектами, може бути виконана за допомогою стандартних методів максимальної ймовірності. Зверніть увагу, що цей підхід враховує незалежність членів сім'ї. Всі аналізи проводились за допомогою комп'ютерного пакету SOLAR. 25

Щоб усунути потенціал прихованої стратифікації населення, для якого підхід базується на стандартному асоційованому підході з фіксованим ефектом, ми також використали підхід кількісного переносу дисбалансу до тестування асоціацій, розроблений Abecasis et al. 28 і впроваджено в SOLAR. Хоча цей підхід демонструє істотно знижену ефективність порівняно з вимірюваним аналізом генотипу 29, він зберігає відповідні рівні значущості за нульовою гіпотезою навіть за наявності стратифікації популяції. Однак через слабку силу ми використовуємо його лише для перевірки узгодженості якісних висновків на основі вимірюваного аналізу генотипів.

Виправлення для багаторазового тестування

Щоб виправити вплив багаторазового тестування на певний фенотип, ми оцінили ефективну кількість SNP, використовуючи метод Li і Ji 30, який використовує модифікацію попереднього підходу Найгольта. Отримавши ефективну кількість незалежних ОНП, ми використали модифіковану процедуру Бонферроні для ідентифікації цільового альфа-рівня, який би підтримував загальний рівень значущості. 33 - ефективне число незалежних ОНП 21, 8. Таким чином, ці 47 маркерів ведуть себе статистично як 22 незалежних маркери. Спадщина жиру була розрахована на 0,32 (Р = 1,6 х 10-5) у когорті MFS. 23

білка

Схема LD SNP, пов'язана з вагою жиру в SGIP1. Інтенсивність червоного кольору в блоці вказує на величину абсолютної кореляції (p) між алелями SNP (або генотипами).

Повнорозмірне зображення

Надійний кількісний аналіз нуклеотидів Байєса проводили для оцінки можливих зв'язків між варіантами SGIP1 та фенотипами, пов'язаними з ожирінням. Кожен SNP тестували на зв'язок з низкою фенотипових ознак, використовуючи статистичний пакет SOLAR. 25 Сирі дані зазвичай не розповсюджувались; тому дані були нормалізовані з використанням зворотного нормального розподілу та скориговані для віку та статі. З перевірених фенотипів чотири SNP показали сильний зв’язок з масою жиру (табл. 2). SNP rs2146905 показав найсильніший взаємозв'язок з масою жиру (P = 4,7 × 10 −5), за яким слідували rs1325266 (P = 1, 2 × 10 −4), rs1900105 (P = 5, 8 × 10 −4) та rs4655650 (P = 1,5 × 10 −3). Ці асоціації залишались значущими після багаторазового тестування з альфа-ціллю, встановленою на рівні 0,002 на основі 22 незалежних SNP. Загалом 15 додаткових SNP показали номінальну асоціацію з масою жиру, значення P коливались від 0,0022 до 0,0459 (табл. 2). Слід зазначити, що rs2146905 та rs1325266 знаходяться один на одного з високим значенням LD (D = 0, 994) (рис. 1). SNP, найбільш сильно пов'язаний з масою жиру (rs2146905), показав номінальну зв'язок з ІМТ (P = 0,037) як rs7529763 (P = 0,044). Жоден з пов’язаних з жиром СНП не виявляв асоціації із співвідношенням талії та стегна.

Стіл в натуральну величину

Визначні алельні ефекти спостерігаються для пов'язаних з жирами ОНП (табл. 2). Найбільш сильний асоційований SNP (rs2146905) продемонстрував зменшення жирової маси на 5,7% у осіб, гомозиготних за незначним алелем, порівняно з особами, гомозиготних за основним алелем. Один номінально значущий SNP (rs4142763) продемонстрував зменшення жирової маси на 9,4% у осіб, гомозиготних за незначним алелем, порівняно з особами, гомозиготних за основним алелем. У всіх випадках алельний ефект був адитивним, при цьому гетерозиготні особи мали середнє значення маси жиру серед гомозиготних осіб з основними або незначними алелями.

обговорення

Кількість SNP у SGIP1 показала докази асоціації з жировою масою у дослідженні сімейства Маврикія. Вплив алельних варіантів на жирову масу коливався від +4,5 до −9,4%, тоді як значення P коливалися від 0,0459 до 4,7 × 10 −5 .

Ген GRB2 (ендофілін) -взаємодіючого білка 1 (SGIP1) із SH3-доменом був ідентифікований як диференційовано виражений в гіпоталамусі худих та ожирілих P. obesus, тваринних моделей діабету 2 типу та ожиріння. Подальші дослідження показали, що SGIP1 відіграє роль у регулюванні споживання їжі, де цілеспрямоване зниження рівня мРНК SGIP1 гіпоталамусу інгібує споживання їжі та зменшує масу тіла у щурів P. obesus та Sprague-Dawley. 16

Ми виміряли кілька фенотипів, пов'язаних з діабетом/ожирінням, як маркери метаболічного синдрому, включаючи глюкозу в плазмі натще, співвідношення талії та стегна, ІМТ та жирову масу. Ми генотипували 47 поліморфних SNP в SGIP1, відібраних на потенціал для надання функціонального впливу на ген. Статистичний генетичний аналіз виявив зв'язок між 19 SNP у SGIP1 та масою жиру, виміряну за біоімпедансом. Чотири з цих SNP були сильно пов'язані з масою жиру після коригування для багаторазового тестування, а ще 15 SNP були номінально пов'язані з масою жиру.

SNP rs2146905 показав найсильнішу асоціацію з вагою жиру (Р = 4,7 × 10 -5). Особи, гомозиготні за незначним алелем, мали зменшення жирової маси на 5,7% порівняно з особами, гомозиготними за основним алелем (нижча частота алелів = 0,39). Хоча цей SNP знаходиться в інтроні 7 SGIP1, він може бути у високому LD з SNP, розташованими в регіонах, які регулюють транскрипцію або впливають на стабільність мРНК.

Ми спостерігали сильний алельний ефект для декількох пов'язаних з жиром SNPs в SGIP1. Особи, гомозиготні за основним алелем, мали зміни в межах від +4,5 до -9,4% порівняно з суб'єктами, гомозиготними за основним алелем. Один номінально значущий SNP, rs485521, продемонстрував зниження маси жиру на 4,5% у осіб, гомозиготних за незначним алелем. Цей SNP знаходиться в 3 'UTR і може впливати на стабільність мРНК, зв'язування мікроРНК та експресію SGIP1. Інший номінально значущий SNP, rs4142763, продемонстрував зниження маси жиру на 9,4% у осіб, гомозиготних за незначним алелем. Цей SNP знаходиться в 5 'UTR і може впливати на функцію гена SGIP1, змінюючи транскрипцію. З 19 СНП, пов’язаних з жировою масою, 5 показали знижену вагу жиру у осіб, гомозиготних по основному алелю, тоді як 14 показали знижену вагу жиру у осіб, гомозиготних за другорядним алелем. Нижні частоти алелів коливались від 0,03 до 0,50 (Таблиця 2).

Лише 1 з 19 асоційованих з жиром SNP, rs7526812, знаходився в кодуючій області (екзон 7) і викликав мутацію помилок. Чотири найбільш сильно асоційованих SNP були розташовані в інтронах 3, 6 і 8. Залишається незрозумілим, як ці варіанти впливають на активність SGIP1 або вони в LD з більш віддаленими або екзоновими варіантами, які впливають на активність SGIP1, але вони можуть впливати на експресію. через елементи підсилювача або в кодованому SNP LD або ті, що впливають на рівні експресії.

Попередні дослідження на моделях на тваринах показали фізіологічну роль SGIP1 у нейрональних системах гіпоталамусу, що сприяють позитивному енергетичному балансу та збільшенню ваги. Крім того, виснаження мРНК SGIP1 гіпоталамусу зменшувало масу тіла, викликаючи непропорційно високу швидкість метаболізму. 16 Чи потрібно генетичним варіаціям гена SGIP1 впливати на зміну експресії білка SGIP1 і це важливе питання для майбутніх експериментів.

Це дослідження описує зв'язок між генетичними варіантами гена SGIP1 та масою жиру в популяції Маврикія. Ці дані, у поєднанні з функціональними даними попередніх досліджень, настійно свідчать про те, що варіація SGIP1 є потенційно важливою новою детермінантою властивостей, пов’язаних із ожирінням.