Отправить статью по E-mail 
Полиморфные варианты генов длинных некодирующих РНК в развитии сахарного диабета 2-го типа
- Авторы: Кочетова О.В.1, Авзалетдинова Д.Ш.2, Кочетова Т.М.2, Викторова Т.В.2, Корытина Г.Ф.1
-
Учреждения:
- Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук
- Башкирский государственный медицинский университет
- Выпуск: Том 60, № 9 (2024)
- Страницы: 63-73
- Раздел: ГЕНЕТИКА ЧЕЛОВЕКА
- URL: https://journal-vniispk.ru/0016-6758/article/view/272552
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0016675824090083
- EDN: https://elibrary.ru/adlxnv
- ID: 272552
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Сахарный диабет 2-го типа (СД2) – это заболевание, характеризующееся повышенным содержанием глюкозы в крови, формирующееся в результате нарушения механизмов связывания инсулина с клетками. Использовали образцы ДНК больных (N = 535) и здоровых (N = 475) индивидов. Нами выявлена ассоциация с риском развития СД2-локусов генов днРНК в аддитивной модели LINC02227 rs2149954 (OR = 0.76, Р = 0.0083, PFDR = 0.017), LINC00305 rs2850711 (OR = 1.43, Р = 0.0017, PFDR = 0.004) и CDKN2B-AS1 rs4977574 (OR = 0.70, Р = 0.0001, PFDR = 0.0003). Для локуса rs2850711 гена LINC00305 выявлена ассоциация с уровнем глюкозы натощак (Р = 0.023), уровнем С-пептида (Р = 0.00001), для локусов LINC02227 rs2149954 и CDKN2B-AS1 rs4977574 установлена ассоциация с гипертонией. Локус MALAT rs619586, аллель А ассоциирован с повышенным уровнем С-пептида (Р = 0.017), с ЛПНП (Р = 0.012) и общим холестерином (Р = 0.01). Для локуса CDKN2B-AS1 rs4977574 показана ассоциация с уровнем С-пептида (Р = 0.027). Локус LINC02227 rs2149954 (Р = 0.0011, PFDR = 0.008) ассоциирован с развитием ожирения. Локус rs7158663 гена MEG3 ассоциирован с постинфарктным кардиосклерозом (Р = 0.02). Проведенный анализ ROC-кривых показал, что исследуемые локусы MEG3 rs7158663, H19 rs3741219, MALAT rs619586, LINC02227 rs2149954, LINC00305 rs2850711, CDKN2B-AS1 rs4977574 и такие переменные, как пол, возраст обследуемых и уровень ИМТ, включенные в построение модели расчета риска, могут предсказывать развитие СД2 с чувствительностью 98.0% и специфичностью 97.0%, площадь под кривой AUC составила 95.30% (95%CI 93.50–97.40).
Полный текст
Сахарный диабет 2 типа (СД2) является сложным заболеванием, в развитии которого принимают участие как генетические, так и средовые факторы. Выявление предполагаемых генетических вариантов, обуславливающих вариабельность генов днРНК, а также определение их функциональной значимости остается слабо изученной проблемой. По результатам широкогеномных ассоциативных исследований (GWAS) были выявлены однонуклеотидные полиморфизмы (ОНП) не только в генах, кодирующих белки, большинство из установленных вариантов определено в некодирующих областях, связанных с дисфункцией поджелудочной железы и развитием диабета [1, 2].
днРНК – это один из наиболее распространенных классов длинных некодирующих РНК, транкрибирующихся у человека. днРНК принято определять как транскрипты длиной более 200 нуклеотидов, выполняющие функции РНК без последующей трансляции в белки [3]. Активное исследование днРНК позволило установить потенциальную роль этих транскриптов в развитии и прогрессировании диабета, ожирения, инсулинорезистентости, а также осложнений, вызываемых диабетом [4]. Известно, что днРНК регулируют метаболизм глюкозы, а также синтез и секрецию инсулина [5].
Полиморфные варианты генов днРНК, расположенные в сайтах связывания с мишенями микроРНК, могут влиять на взаимодействие микроРНК – днРНК и регулировать экспрессию генов, кодирующих белки [6]. Известно, что такие днРНК как H19, MEG3 и MALAT1 регулируют гомеостаз глюкозы и функцию β-клеток [7, 8]. Ингибитор циклин-зависимой киназы 2B – антисмысловая РНК 1 (CDKN2B-AS1), ассоциирован с развитием диабета типа 2 [9, 10], ишемической болезнью сердца [11], атеросклерозом [12] и онкологическими заболеваниями [13]. По результатам GWAS установлено, что аллель Т локуса rs2149954 гена LINC02227 ассоциирован с долголетием [14], также для этого ОНП показана ассоциация с такими показателями, как триглицериды и холестерин [15]. Анализ результатов GWAS выявил ОНП rs2850711 гена LINC00305, ассоциированный с развитием воспаления и атеросклерозом [16]. Ассоциации полиморфных вариантов генов днРНК с развитием сахарного диабета типа 2 или сосудистыми осложнениями не вызывают сомнений, однако механизм, посредством которого осуществляется влияние, остается невыясненным. Интеграция знаний о взаимодействии днРНК с другими некодирующими и белок-кодирующими генами будет иметь решающее значение для понимания биологической организации, необходимой для оценки развития многофакторного заболевания. Проведение данного исследования было мотивировано высокой распространенностью СД2 и ожирения в России, так распространенность СД2 в России составляет 5.4%, тогда как распространенность состояния преддиабета достигает 19.3% и ожирения 24.3% [17, 18]. Учитывая данный факт, выявление потенциальных диагностических маркеров и, в частности, новых потенциальных терапевтических мишеней для лечения диабета и ранней диагностики представляется актуальным.
Цель исследования – анализ полиморфных вариантов генов днРНК: MEG3 rs7158663, H19 rs3741219, MALAT rs619586, LINC02227 rs2149954, LINC00305 rs2850711, CDKN2B-AS1 rs4977574 у пациентов с СД2, с осложнениями, вызываемыми диабетом и показателями, характеризующими СД2.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
В работе были использованы образцы ДНК неродственных индивидов, татар по этнической принадлежности, проживающих на территории Республики Башкортостан. Группа больных СД2 составила 535 человек. Диагноз СД2 ставился на совокупности кодов МКБ-10 [19]. Группа пациентов была сформирована с учетом клинико-инструментального исследования на базе многопрофильного стационара Городская клиническая больница № 21 г. Уфы. Контрольная группа включала 475 практически здоровых индивидов. Характеристика групп пациентов и контроля представлена в табл. 1.
Таблица 1. Характеристика выборок, включенных в исследование
Параметры | Контроль N = 475 | СД2 N = 535 | P |
Возраст, лет, среднее ± Std. dv. | 49.64 ± 10.87 | 53.58 ± 11.87 | 0.05 |
Мужчины, n (%) | 131 (27.6) | 160 (29.9) | 0.234 |
Женщины, n (%) | 344 (72.4) | 375 (70.1) | |
Индекс массы тела (ИМТ) (кг/м2), среднее ± SD | 26.40 ± 1.99 | 30.94 ± 5.82 | < 0.0001 |
Ожирение и избыточная масса тела, n (%) | 105 (22.11) | 451 (84.30) | < 0.0001 |
Длительность СД2, медиана [Q1; Q3] | – | 6.22 [2; 17] | – |
Артериальная гипертензия, n (%) | – | 449 (84.0) | – |
Сердечно сосудистые заболевания, n (%) | – | 193 (36.1) | – |
HbA1C (%), медиана [Q1; Q3] | – | 7.5 [7.00; 14.00] | – |
Глюкоза натощак (ммоль/л), медиана [Q1; Q3] | 4.80 [3.20; 5.90] | 7.21 [6.1; 16.00] | < 0.0001 |
Общий холестерин (ммоль/л), медиана [Q1; Q3] | 4.50 [3.30; 6.12] | 5.43 [3.20; 10.70] | 0.0002 |
ЛПНП (ммоль/л), медиана [Q1; Q3] | 2.70 [0.79; 3.99] | 3.06 [0.93; 7.83] | < 0.001 |
ЛПВП (ммоль/л), медиана [Q1; Q3] | 1.10 [0.87; 1.40] | 1.20 [0.32; 3.60] | 0.05 |
Триглицериды (ммоль/л), медиана [Q1; Q3] | 1.32 [1.10; 2.07] | 1.68 [1.15; 3.71] | 0.001 |
Примечание. ЛПНП – липопротеины низкой плотности, ЛПВП – липопротеины высокой плотности, Std. dv. – стандартное отклонение, HbA1C – гликированный гемоглобин.
Исследование одобрено комитетом по этике ИБГ УФИЦ РАН. От всех участников исследования получали информированное добровольное согласие на использование биологического материала в планируемых исследованиях.
ДНК выделяли из венозной крови методом фенольно-хлороформной экстракции. Исследование полиморфных маркеров проводили с использованием полимеразной цепной реакции (ПЦР) с последующим расщеплением соответствующими эндонуклеазами рестрикции BstF5I (для ОНП rs7158663 гена MEG3) и BstHHI (для rs3741219 гена H19) [5]. Генотипирование локусов генов MALAT, LINC02227 и LINC00305 осуществляли с помощью аллель-специфической ПЦР. Праймеры для локуса rs619586 гена MALAT – F: 5′- AAAGTCCGCCATTTTGCCAC-3′, R: 5′-TGAATGCAAACTACACATGCAGA-3′, A-аллеля – 5′-CTTGTGTTCTCTTGAGGGACACT-3′, G-аллеля – 5′- AAGGTGGTAAACTATACCTG-3′; локуса rs2850711 гена LINC00305 F: 5′- TGAGAGGCTCTAATGGGACC-3′, R: 5′-TCCCATTAATTCCCAACCCACT-3′, G: 5′- AAAGATGAGCTTTGCTGTCG-3′, A: 5′- ACTCAAACTTCCTAAGCATTACT-3′; локуса rs2850711 гена LINC00305 – F: 5′-ACACATGGACAAGAAGCATCAC-3′, R: 5′-CCTCTCCCATGTGTTTTCCCA-3′, A: 5′-AGATCTGAGCAGATCGGTGTTA-3′, T: 5′-AAAATCCGGATTGTTCTACCTGA-3′.
Оценку соответствия частоты генотипов и аллелей равновесию Харди–Вайнберга проводили с помощью критерия χ2. Анализ ассоциаций с развитием заболевания проводили с использованием программы PLINK v.1.9 [20]. Поправку на множественность сравнения PFDR оценивали с помощью онлайн калькулятора https://www.sdmproject.com/utilities/?show=FDR. Ассоциация считалась значимой при уровне PFDR менее 0.05, а 95% CI не пересекал единицу. Анализ ассоциаций, рассчитанных для основной группы, представлен в моделях: кодоминантной и аддитивной, а также в виде аллельного теста. Количественные параметры оценивали с применением критерия Манна–Уитни. Множественный логистический регрессионный анализ и ROQ-анализ проводились с использованием GraphPad Prism 8.4.3.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Распределение генотипов и аллелей ОНП генов днРНК MEG3 rs7158663, H19 rs3741219, MALAT rs619586, LINC02227 rs2149954, LINC00305 rs2850711, CDKN2B-AS1 rs4977574 в контрольной группе соответствовало равновесию Харди–Вайнберга (табл. 2). Первоначально мы провели анализ распределения генотипов и аллелей полиморфных локусов генов днРНК у пациентов с СД2 и в контрольной группе. Статистически значимые различия при сравнении групп пациентов и контроля были получены для локусов LINC02227 rs2149954, LINC00305 rs2850711, CDKN2B-AS1 rs4977574 в кодоминантной и аддитивной моделях, а также в аллельном тесте.
Таблица 2. Распределение генотипов и аллелей генов днРНК в группе пациентов СД2 и в контроле
Ген, полиморфизм | Генотип, аллель | Контроль, (%) | СД2, (%) | OR (95% CI) | P | P H-W | P FDR |
MEG3 rs7158663 | Кодоминантная AA AG GG | 177 (37.3) 210 (44.2) 88 (18.5) | 208 (38.9) 239 (44.7) 88 (16.4) | 1.00 0.97 (0.74–1.27) 0.85 (0.60–1.22) | 0.67 | 0.071 | 0.79 |
Аллельный тест A G | 564 (59.0) 386 (41.0) | 655 (61.0) 415 (39.0) | 1.08 (0.91–1.29) | 0.42 | 0.61 | ||
Аддитивный | – | – | 0.94 (0.78–1.12) | 0.47 | 0.63 | ||
H19 rs3741219 | Кодоминантная TT CT CC | 176 (37) 211 (44.4) 88 (18.5) | 199 (37.2) 228 (42.6) 108 (20.2) | 1.00 0.96 (0.73–1.26) 1.09 (0.77–1.54) | 0.76 | 0.087 | 0.80 |
Аллельный тест T C | 563 (59.0) 387 (41.0) | 626 (59.0) 444 (41.0) | 0.97 (0.81–1.16) | 0.76 | 0.80 | ||
Аддитивный | – | – | 1.04 (0.88–1.24) | 0.63 | 0.79 | ||
MALAT rs619586 | Кодоминантная AA AG GG | 429 (90.3) 44 (9.3) 2 (0.4) | 461 (86.8) 69 (13) 1 (0.2) | 1.00 1.46 (0.98–2.18) 0.47 (0.04–5.15) | 0.14 | 0.34 | 0.24 |
Аллельный тест A G | 902 (95.0) 48 (5.0) | 991 (93.0) 71 (7.0) | 0.74 (0.51–1.08) | 0.14 | 0.24 | ||
Аддитивный | – | – | 1.25 (0.85–1.85) | 0.25 | 0.39 | ||
LINC02227 rs2149954 | Кодоминантная CC CT TT | 172 (36.2) 219 (46.1) 84 (17.7) | 234 (44.1) 265 (50) 31 (5.8) | 1.00 0.89 (0.68–1.16) 0.27 (0.17–0.43) | 0.0001 | 0.34 | 0.0003 |
Аллельный тест C T | 563 (59.0) 387 (41.0) | 733 (69.0) 327 (31.0) | 0.65 (0.54–0.78) | 0.00001 | 0.00006 | ||
Аддитивный | – | – | 0.76 (0.62–0.93) | 0.0083 | 0.017 | ||
Ген, полиморфизм | Генотип, аллель | Контроль, (%) | СД2, (%) | OR (95% CI) | P | P H-W | P FDR |
LINC00305 rs2850711 | Кодоминантная AA AT TT | 355 (74.7) 106 (22.3) 14 (3) | 362 (67.7) 132 (24.7) 41 (7.7) | 1.00 1.22 (0.91–1.64) 2.87 (1.54–5.36) | 0.0014 | 0.088 | 0.003 |
Аллельный тест A T | 816 (86.0) 134 (14.0) | 856 (80.0) 214 (20.0) | 1.52 (1.20–1.93) | 0.0001 | 0.0003 | ||
Аддитивный | – | – | 1.43 (1.14–1.80) | 0.0017 | 0.004 | ||
CDKN2B-AS1 rs4977574 | Кодоминантная GG AG AA | 124 (26.1) 225 (47.4) 126 (26.5) | 188 (35.1) 265 (49.5) 82 (15.3) | 1.00 0.78 (0.58–1.04) 0.43 (0.30–0.61) | 0.0001 | 0.27 | 0.0003 |
Аллельный тест G A | 473 (50.0) 477 (50.0) | 641 (60.0) 429 (40.0) | 0.66 (0.55–0.79) | 0.00001 | 0.00006 | ||
Аддитивный | – | – | 0.70 (0.58–0.84) | 0.0001 | 0.0003 |
Примечание. PH-W – уровень значимости при определении равновесия Харди–Вайнберга для контрольной группы, PFDR – уровень значимости с учетом множественных сравнений. Жирным отмечены статистически значимые различия.
Ассоциация с развитием СД2 для локуса rs2149954 гена LINC02227 в аддитивной модели: OR = 0.76 (CI95% 0.62–0.93), Р = 0.0083, PFDR = 0.017. Рисковыми являются генотипы CC–CT OR= 2.14 (CI95% 1.34–3.42), Р = 0.001 (PFDR = 0.004) (табл. 2). Ассоциация с развитием СД2 показана для локуса rs2850711 гена LINC00305 в аддитивной модели OR = 1.43 (CI95% 1.14–1.80), Р = 0.0017, PFDR = 0.004. Рисковым является аллель Т, в аллельном тесте показатель OR составил 1.52 (CI95% 1.20–1.93), Р = 0.0001, PFDR = 0.0003. Ассоциация показана для локуса rs4977574 гена CDKN2B-AS1 OR = 0.43 (CI95% 0.30–0.61), Р = 0.0001. Анализ распределения генотипов и аллелей локуса rs4977574 гена CDKN2B-AS1 выявил снижение частоты генотипа АА среди пациентов, в данном случае генотипами риска являются варианты GG–AG, показатель OR для вариантов риска составил 1.89 (CI95% 1.36–2.59), Р = 0.0001, PFDR = 0.0003.
Далее мы провели анализ в зависимости от наличия ожирения. Анализ проводился в группе пациентов. Данные представлены в табл. 3. Ассоциация с ожирением была показана для локусов rs7158663 гена MEG3 в аддитивной модели: аллель риска G (Р = 0.04, PFDR = 0.07), а также rs619586 гена MALAT в кодоминантной и аддитивной моделях: аллель риска G (Р = 0.029, PFDR = 0.07 и Р = 0.018, PFDR = 0.05 соответственно). Также ожирение ассоциировано с rs2149954 гена LINC02227, генотипами риска являются CC–CT варианты (Р = 0.0011, PFDR = 0.008), а для генотипа TT и аллеля Т установлено протективное значение в кодоминантной и аддитивной моделях (Р = 0.0011, PFDR = 0.008 и Р = 0.0014, PFDR = 0.008 соответственно). Для локуса rs2850711 и LINC00305 ассоциация определена в аддитивной модели: аллель риска Т (Р = 0.03, PFDR = 0.07). Однако не все полученные различия достигали статистической значимости при поправке на множественность.
Таблица 3. Ассоциация исследованных локусов генов днРНК с ожирением
Ген, полиморфизм | Модель | Генотип | Контроль | Ожирение | OR (95% CI) | P | P FDR |
MEG3 rs7158663 | Кодоминантная | AA AG GG | 36.3 44.7 19.9 | 42.6 44.8 13.8 | 1.00 1.21 (0.86–1.71) 1.68 (1.03–2.72) | 0.18 | 0.27 |
Аддитивная | – | – | – | 1.36 (1.01–1.82) | 0.04 | 0.12 | |
H19 rs3741219 | Кодоминантная | TT CT CC | 38.8 42.6 18.7 | 36.5 46.7 16.8 | 1.00 0.96 (0.61–1.5) 1.16 (0.82–1.66) | 0.58 | 0.63 |
Аддитивная | – | – | – | 1.01 (0.81–1.26) | 0.94 | 0.94 | |
MALAT rs619586 | Кодоминантная | AA AG GG | 89.3 10.3 0.4 | 86.9 12.8 0.2 | 1.00 1.81 (1.06–3.10) NA | 0.029 | 0.07 |
Аддитивная | – | – | – | 2.33 (1.11– 4.90) | 0.018 | 0.05 | |
LINC02227 rs2149954 | Кодоминантная | CC CT TT | 36.4 49.3 14.3 | 44.4 49.5 6.1 | 1.00 0.82 (0.59–1.16) 0.35 (0.20–0.60) | 0.0011 | 0.008 |
Аддитивная | – | – | – | 0.66 (0.51–0.85) | 0.0014 | 0.008 | |
LINC00305 rs2850711 | Кодоминантная | AA AT TT | 78.5 19.6 1.9 | 72.3 22.7 5 | 1.00 1.26 (0.85–1.87) 2.84 (0.98–8.23) | 0.062 | 0.124 |
Аддитивная | – | – | – | 1.41 (1.02–1.94) | 0.03 | 0.07 | |
CDKN2B-AS1 rs4977574 | Кодоминантная | GG AG AA | 27.8 49.8 22.5 | 32.6 47.4 20 | 1.00 0.81 (0.56–1.18) 0.76 (0.48–1.19) | 0.41 | 0.49 |
Аддитивная | – | – | – | 0.87 (0.69–1.08) | 0.21 | 0.28 |
Примечание. См. табл. 2.
Для выявления ассоциации с тяжестью, осложнениями, вызванными СД2, нами проведен анализ данных локусов в зависимости от количественных характеристик СД2 и сопутствующей заболеваемости. С повышенным уровнем С-пептида ассоциированы: генотип AG локуса rs619586 гена MALAT (Р = 0.017), генотип ТТ локуса rs2850711 гена LINC00305 (Р = 0.00001), генотип АА локуса rs4977574 гена CDKN2B-AS1 (Р = 0.027) (табл. 4). Повышенный уровень общего холестерина и ЛПНП был установлен для носителей генотипа АА локуса rs619586 гена MALAT (Р = 0.01 и Р = 0.012). Повышенный уровень глюкозы, определяемой натощак, выявлен среди носителей генотипа АА локуса rs2850711 гена LINC00305 (Р = 0.023). Осложнение постинфарктный кардиосклероз чаще встречался у пациентов с генотипами GG локуса rs7158663 гена MEG3: OR = 4.91 (CI95% 1.34 – 17.94), (Р = 0.02) и у пациентов с генотипами ТТ локуса rs2850711 гена LINC00305 (Р = 0.005). Гипертония чаще встречалась у пациентов с генотипами GG–AG гена CDKN2B-AS1 rs4977574 (Р = 0.03) и среди носителей вариантов CT–TT локуса rs2149954 гена LINC02227 (Р = 0.05).
Таблица 4. Анализ полиморфных вариантов генов днРНК с клиническими характеристиками пациентов
Маркер | Полиморфный локус | Медиана (Q1; Q3) | Р |
С-пептид | MALAT rs619586 AG AA | 4.49 (6.32; 2.92) 2.19 (2.28; 1.9) | 0.017 |
LINC00305 rs2850711 AA–AT TT | 2.28 (2.11; 2.34) 10.3 (4.87; 15.28) | 0.00001 | |
CDKN-AS rs4977574 GG–AG AA | 2.27 (2.37; 2.47) 4.57 (2.27; 6.91) | 0.027 | |
Общий холестерин | MALAT rs619586 AA AG | 5.54 (4.92; 5.63) 5.02 (4.88; 5.17) | 0.01 |
ЛПНП | MALAT rs619586 AA AG | 3.2 (2.98; 3.34) 2.57 (2.22: 2.89) | 0.012 |
Глюкоза натощак | LINC00305 rs2850711 AA AT–TT | 7.38 (7.11; 7.68) 6.64 (6.45; 6.89) | 0.023 |
При анализе ROC-кривых для оценки прогностической значимости выявленных рисковых значений в развитии СД2 были построены две модели, для первой модели были учтены только полиморфные локусы: MEG3 rs7158663, H19 rs3741219, MALAT rs619586, LINC02227 rs2149954, LINC00305 rs2850711, CDKN2B-AS1 rs4977574, во вторую модель были включены эти же локусы, а также такие переменные, как пол, возраст обследуемых и ИМТ. Эффективность прогноза измеряли с использованием площади под кривой (AUC). ROC-анализ показал AUC, равную 66.5% (95%CI 63.90–69.40) для модели, включающей только исследуемые полиморфные варианты. Для второй модели AUC составила 95.30% (95%CI 93.50–97.40) с чувствительностью 98.0% и специфичностью 97.0%, что указывает на высокую способность показателей, включенных в анализ, правильно классифицировать индивидов с СД2 и здоровых.
ОБСУЖДЕНИЕ
В последние годы большое внимание уделяется исследованию роли некодирующих частей генома человека в развитии заболеваний, особенно это касается онкологических заболеваний [21]. В настоящее время идет активное исследование днРНК с риском развитий метаболических расстройств, таких как ожирение, инсулинорезистентность, СД2 [22]. В данном исследовании мы впервые выявили ассоциацию полиморфных локусов генов LINC02227 rs2149954 и LINC00305 rs2850711 с развитием СД2, ожирения, а также с осложнениями, вызванными СД2. LINC02227 rs2149954 – данный полиморфный вариант ассоциирован с долголетием по результатам GWAS [23], также данный локус сцеплен с ОНП rs9313772, ассоциированным с гипертонией и ишемической болезнью сердца (ИБС). LINC02227 – это длинная межгенная некодирующая РНК 2227. Согласно данным базы https://regulomedb.org/, полиморфизму rs2149954 соответствует ранг 1f, указывающий на функциональную значимость данного ОНП (eQTL/caQTL + TF binding / chromatin accessibility peak). Для аллеля T установлено повышение уровня экспрессии в жировой ткани, селезенке, крови по данным GTEx проекта (https://www.gtexportal.org/). Также показано, что данный участок является значимым при взаимодействии с такими факторами транскрипции как FOXA1, HNF4A. Известно, что данные транскрипционные факторы вовлечены в регуляцию экспрессии гена GLUT2, переносчика глюкозы [24].
LINC00305 является днРНК, относится к классу межгенных, кодирует РНК 305, а также участвует в активации моноцитов, индуцирует продукцию провоспалительных цитокинов, участвует в регуляции апоптоза. Данный ген входит в генную сеть репрессора арилгидрокарбонового рецептора (AHRR), участника NF-κB-сигналинга. Полиморфный вариант rs2850711 передается сцепленным в одном кластере, состоящем в общей сложности из 16 SNP, один из сцепленных вариантов (rs2850687) является связывающим регионом для USF2 (Upstream Transcription Factor 2). Продукт гена USF2 участвует в метаболизме липидов, усиливает активность фактора транскрипции SREBP1c [25]. Локус rs2850711 гена LINC00305 ассоциирован с развитием атеросклероза [26]. Уровень экспрессии гена LINC00305 выше у носителей аллеля T для генотипов АТ и ТТ по сравнению с носителями аллеля А в гомозиготном состоянии [27]. Повышенная экспрессия гена LINC00305 была выявлена у пациентов с атеросклерозом и ревматоидным артритом, так же как и ассоциация аллеля Т с риском развития этих заболеваний [27, 28]. Ранее было установлено, что повышенная экспрессия LINC00305 модулирует (повышает) экспрессию генов воспаления [29].
Для локуса rs4977574 гена днРНК CDKN2B-AS1 (ANRIL) показана ассоциация как с сердечно-сосудистыми осложнениями при СД2, так и с риском развития СД2 [30]. Авторы в мета-анализе показали, что аллель G локуса rs4977574 обусловливает увеличение уровней ЛПНП у европейцев и, соответственно, предрасположенность к ИБС [31], так же как и среди популяций Азии носители аллеля G имеют повышенный риск развития ишемической болезни сердца [32]. Вопрос остается дискуссионным по поводу функциональной значимости полиморфного локуса rs4977574 гена CDKN2B-AS1. Рядом авторов выдвинуто предположение, что аллель G приводит к образованию линейных изоформ молекулы ANRIL наряду со снижением экспрессии кольцевых транскриптов ANRIL. Линейные изоформы ANRIL вызывают репрессию генов опухолевых супрессоров – CDKN2A и CDKN2B [33]. В конечном итоге это приводит к ингибированию апоптоза и чрезмерной пролиферации проатерогенных клеток. Вместо этого А-аллель может способствовать усиленному образованию кольцевых изоформ ANRIL. Транскрипты гена ANRIL такого типа ингибируют активность комплекса PeBoW, необходимого для созревания рРНК. Это, в свою очередь, приводит к дефициту рРНК, ядрышковому стрессу и активации белка p53, что приводит к ингибированию деления клеток и активации апоптоза. С другой стороны, показано, что аллель G локуса rs4977574 снижает риск развития рака простаты и ИБС среди иранцев [34], программа HaploReg v4 предсказывает, что данный локус изменяет сайты связывания с транскрипционными факторами ETS и глюкокортикоидного рецептора (ГР) [35].
Показана роль глюкокортикоидного рецептора в развитии гипергликемии и диабета [36]. Так, повышенная экспрессия глюкокортикоидного рецептора была выявлена у мышей с диабетом, тогда как отсутствие глюкокортикоидного рецептора в гепатоцитах мышей останавливает развитие гипергликемии, это позволяет предположить, что изменение связывания глюкокортикоидного рецептора с участком 9p21 является значимым в развитии диабетической гипергликемии, что было подтверждено настоящим исследованием, тогда как развитие ожирения не ассоциировано с данным локусом. Ассоциация с диабетом для генов CDKN2A/2В показана и по результатам проведенных широкогеномных исследований [37]. Механизмы этого влияния вероятно заключаются в изменении способности к пролиферации бета-клеток поджелудочной железы под действием продуктов этих генов с возрастом. днРНК CDKN2B-AS1 способствует усилению пролиферации клеток и снижению апоптоза, а также является участником развития воспалительного ответа [38].
В нашем исследовании локус rs619589 гена MALAT1 ассоциирован с уровнем С-пептида, холестерина, ЛПНП и ожирением. MALAT1 – длинная некодирующая РНК – играет роль в развитии различных видов рака, метаболических и других заболеваний. По данным некоторых авторов, аллель G обусловливает снижение экспрессии MALAT1 в клетках сердца, крови и опухолей [39, 40]. Программа HaploReg v4 предсказывает, что данный локус изменяет сайты связывания для транскрипционных факторов HNF1 и PLZF, принимающих участие в контроле основных биологических процессов, включая энергетический обмен, выработку глюкозы в печени и развитие гипергликемии [41, 42]. Так, аллель A связывается с Erythroid-Related Factor (ERF), тогда как аллель G не связывается. В настоящем исследовании носители аллеля G имели сниженный уровень холестерина, сниженный уровень ЛПНП и сниженный уровень С-пептида, что подтверждает данные Wang G. с соавт. о протективном эффекте аллеля G при развитии ишемической болезни сердца [43].
Нами выявлена ассоциация локусов генов днРНК в аддитивной модели – LINC02227 rs2149954 (PFDR = 0.017), LINC00305 rs2850711 (PFDR = 0.004) и CDKN2B-AS1 rs4977574 (PFDR = 0.0003), с риском развития СД2. Для локуса rs2850711 гена LINC00305 выявлена ассоциация с уровнем глюкозы натощак (Р = 0.023), уровнем С-пептида (Р = 0.00001); для локусов LINC02227 rs2149954 и CDKN2B-AS1 rs4977574 установлена ассоциация с гипертонией. Локус MALAT rs619586 ассоциирован с уровнем С-пептида (Р = 0.017), ЛПНП (Р = 0.012) и общим холестерином (Р = 0.01). Для локуса CDKN2B-AS1 rs4977574 показана ассоциация с уровнем С-пептида (Р = 0.027). Локус LINC02227 rs2149954 (PFDR = 0.008) ассоциирован с ожирением, локус rs7158663 гена MEG3 – с постинфарктным кардиосклерозом (Р = 0.02). Локус rs3741219 гена H19 не продемонстрировал ассоциации ни с показателями инсулинорезистентности, ни с ожирением. Проведена оценка ROC-кривых в развитии СД2. Для модели, включающей шесть локусов генов днРНК, был получен показатель AUC, равный 66.5% (95%CI 63.90–69.40), для второй модели, в которую были включены эти же локусы, а также такие переменные, как пол, возраст обследуемых и ИМТ, AUC составил 95.3% (95%CI 93.5–97.4) с чувствительностью 98.0% и специфичностью 97.0%, что указывает на высокую способность показателей, включенных в анализ, правильно классифицировать индивидов с СД2 и здоровых. Таким образом показано, что на развитие СД2 оказывают влияние как вариабельность генов днРНК, так и такие «средовые факторы», как пол, возраст, а также наличие ожирения и избыточной массы тела. Для подтверждения выводов необходимо проведение исследования в других группах.
Исследование поддержано Российским научным фондом (№22-25-00010).
Исследование одобрено Этическим комитетом ИБГ УФИЦ РАН, протокол № 8 от 14.03.2012.
Все процедуры, выполненные в исследовании с участием людей, соответствуют этическим стандартам институционального и/или национального комитета по исследовательской этике и Хельсинкской декларации 1964 г. и ее последующим изменениям или сопоставимым нормам этики. От каждого из включенных в исследование участников было получено информированное добровольное согласие. Все обследованные – совершеннолетние.
Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Об авторах
О. В. Кочетова
Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук
Автор, ответственный за переписку.
Email: Olga_MK78@mail.ru
институт биохимии и генетики
Россия, Уфа, 450054Д. Ш. Авзалетдинова
Башкирский государственный медицинский университет
Email: Olga_MK78@mail.ru
Россия, Уфа, 450008
Т. М. Кочетова
Башкирский государственный медицинский университет
Email: Olga_MK78@mail.ru
Россия, Уфа, 450008
Т. В. Викторова
Башкирский государственный медицинский университет
Email: Olga_MK78@mail.ru
Россия, Уфа, 450008
Г. Ф. Корытина
Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук
Email: Olga_MK78@mail.ru
институт биохимии и генетики
Россия, Уфа, 450054Список литературы
- Татосян К.А., Зиневич Л.С., Демин Д.Э., Шварц А.М. Функциональные особенности длинных некодирующих РНК, содержащих последовательности мобильных генетических элементов // Мол. биология. 2020. Т. 54. № 5. С. 718–724. doi: 10.31857/S0026898420050109
- Ji E., Kim C., Kim W., Lee E.K. Role of long non-coding RNAs in metabolic control // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) – Gene Regulatory Mechanisms. 2020. V. 1863. № 4. P. 194348. https://doi.org/10.1016/j.bbagrm.2018.12.006
- Mahajan A., Taliun D., Thurner M. et al. Fine-mapping type 2 diabetes loci to single-variant resolution using high-density imputation and islet-specific epigenome maps // Nature Genetics. 2018. V. 50. № 11. P. 1505–1513. doi: 10.1038/s41588-018-0241-6
- Pulit S.L., Stoneman C., Morris A.P. et al. Meta-analysis of genome-wide association studies for body fat distribution in 694 649 individuals of European ancestry // Hum. Mol. Genet. 2019. V. 28. № 1. P. 166–174. doi: 10.1093/hmg/ddy327
- Ghaedi H., Zare A., Omrani M.D. et al. Genetic variants in long noncoding RNA H19 and MEG3 confer risk of type 2 diabetes in an Iranian population // Gene. 2018. V. 675. P. 265–271. doi: 10.1016/j.gene.2018.07.002
- Bak R.O., Mikkelsen J.G. miRNA sponges: Soaking up miRNAs for regulation of gene expression // Wiley Interdisciplinary Reviews: RNA. 2014. V. 5. № 3. P. 317–333. doi: 10.1002/wrna.1213
- Ding G.L., Wang F.F., Shu J. et al. Transgenerational glucose intolerance with Igf2/H19 epigenetic alterations in mouse islet induced by intrauterine hyperglycemia // Diabetes. 2012. V. 61. № 5. P. 1133–1142. doi: 10.2337/db11-1314
- Ding H., Wang F., Shi X. et al. LncRNA MALAT1 induces the dysfunction of β cells via reducing the histone acetylation of the PDX-1 promoter in type 1 diabetes // Experimental and Mol. Pathology. 2020. V. 114. doi: 10.1016/j.yexmp.2020.104432
- Zeggini E., Weedon M.N., Lindgren C.M. et al. Replication of genome-wide association signals in UK samples reveals risk loci for type 2 diabetes // Science. 2007. V. 316. № 5829. P. 1336–1341. doi: 10.1126/science.1142364
- Xiao M., Bai S., Chen J. et al. CDKN2B-AS1 participates in high glucose-induced apoptosis and fibrosis via NOTCH2 through functioning as a miR-98-5p decoy in human podocytes and renal tubular cells // Diabetology & Metabolic Syndrome. 2021. V. 13. № 1. P. 1–12. doi: 10.1186/s13098-021-00725-5
- Huang K., Zhong J., Li Q. et al. Effects of CDKN2B-AS1 polymorphisms on the susceptibility to coronary heart disease // Mol. Genet. & Genomic Med. 2019. V. 7. № 11. doi.org/10.1002/mgg3.955
- Li H., Han S., Sun Q. et al. Long non-coding RNA CDKN2B-AS1 reduces inflammatory response and promotes cholesterol efflux in atherosclerosis by inhibiting ADAM10 expression // Aging (Albany NY). 2019. V. 11. № 6. P. 1695. doi: 10.18632/aging.101863
- Foss-Skiftesvik J., Li S., Rosenbaum A. et al. Multi-ancestry genome-wide association study of 4069 children with glioma identifies 9p21.3 risk locus // Neuro-Oncology. 2023. V. 25. № 9. P. 1709–1720. doi: 10.1093/neuonc/noad042
- Deelen J., Beekman M., Uh H.W. et al. Genome-wide association meta-analysis of human longevity identifies a novel locus conferring survival beyond 90 years of age // Hum. Mol. Genet. 2014. V. 23. № 16. P. 4420–4432. doi: 10.1093/hmg/ddu139
- Martin S., Cule M., Basty N. et al. Genetic evidence for different adiposity phenotypes and their opposing influences on ectopic fat and risk of cardiometabolic disease // Diabetes. 2021. V. 70. № 8. P. 1843–1856. doi: 10.2337/db21-0129
- Zhang D.D., Wang W.T., Xiong J. et al. Long noncoding RNA LINC00305 promotes inflammation by activating the AHRR-NF-κB pathway in human monocytes // Sci. Reports. 2017. V. 7. № 1. doi: 10.1038/srep46204
- Dedov I., Shestakova M., Benedetti M.M. et al. Prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) in the adult Russian population (NATION study) // Diabetes Res. and Clin. Practice. 2016. V. 115. P. 90–95. doi: 10.1016/j.diabres.2016.02.010
- Алфёрова В.И., Мустафина С.В. Распространенность ожирения во взрослой популяции Российской Федерации // Ожирение и метаболизм. 2022. Т. 19. № 1. С. 96–105. https://doi.org/10.14341/omet12809
- Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю. и др. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом // Сахарный диабет. 2022. Т. 24. № 1S. С. 1–148. doi: 10.14341/DM20171S8
- Purcell S., Neale B., Todd-Brown K. et al. PLINK: A tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses // Am. J. Hum. Genet. 2007. V. 81. № 3. P. 559–575. doi: https://doi.org/10.1086/519795
- Cao L., Yan G., Yu S. et al. Associations of MALAT1 and its functional single nucleotide polymorphisms with cancer // Pathology-Res. and Practice. 2022. V. 236. doi: 10.1016/j.prp.2022.153988
- Yang W., Lyu Y, Xiang R., Yang J. The role of genetic variants in the long non-coding RNA genes MALAT1 and H19 in the pathogenesis of childhood obesity, long non-coding RNAs in the pathogenesis of insulin resistance // Int. J. Mol. Sci. 2022. V. 23. № 24. doi: 10.3390/ijms232416054
- Wain L.V., Verwoert G.C., O’Reilly P.F. et al. Genome-wide association study identifies six new loci influencing pulse pressure and mean arterial pressure // Nat. Genetics. 2011. V. 43. № 10. P. 1005–1011. doi: 10.1038/ng.922
- David-Silva A., Freitas H.S., Okamoto M.M. et al. Hepatocyte nuclear factors 1α/4α and forkhead box A2 regulate the solute carrier 2A2 (Slc2a2) gene expression in the liver and kidney of diabetic rats // Life Sci. 2013. V. 93. № 22. P. 805–813. doi: 10.1016/j.lfs.2013.10.011
- Czech M.P., Tencerova M., Pedersen D.J., Aouadi M. Insulin signalling mechanisms for triacylglycerol storage // Diabetologia. 2013. V. 56. P. 949–964. doi: 10.1007/s00125-013-2869-1
- Castellanos-Rubio A., Ghosh S. Disease-associated SNPs in inflammation-related lncRNAs // Front. Immunol. 2019. V. 10. doi: 10.3389/fimmu.2019.00420
- 27. Wahba A.S., Ibrahim M.E., Mesbah N.M. et al. Serum LINC00305 expression and its genetic variant rs2850711 are associated with clinical and laboratory features of rheumatoid arthritis // Brit. J. Biomed. Sci. 2020. V. 77. № 3. P. 142–147. doi: 10.1080/09674845.2020.1744942
- O’Donnell C.J., Cupples L.A., D’Agostino R.B. et al. Genome-wide association study for subclinical atherosclerosis in major arterial territories in the NHLBI’s Framingham Heart Study // BMC Med. Genet. 2007. V. 8. P. 1–12. doi: 10.1186/1471-2350-8-S1-S4
- Zhang D-D., Wang W-T., Xiong J. et al. Long noncoding RNA LINC00305 promotes inflammation by activating the AHRR-NF-κB pathway in human monocytes // Sci. Reports. 2017. V. 7. № 1. https://doi.org/10.1038/srep46204
- Rivera N.V., Carreras-Torres R., Roncarati R. et al. Assessment of the 9p21.3 locus in severity of coronary artery disease in the presence and absence of type 2 diabetes // BMC Med. Genet. 2013. V. 14. P. 1–8. doi: 10.1186/1471-2350-14-11
- Wei B., Liu Y., Li H. et al. Effect of 9p21.3 (lncRNA and CDKN2A/2B) variant on lipid profile // Front. in Cardiovascular Med. 2022. V. 9. doi: 10.3389/fcvm.2022.946289
- Altshuler D., Anand S.S., Andersen K. et al. Large-scale association analysis identifies 13 new susceptibility loci for coronary artery disease // Nat. Genet. 2011. V. 43. № 4. P. 333–338. doi: 10.1038/ng.784
- Xu B., Fang Z., He S. et al. ANRIL polymorphism rs4977574 is associated with increased risk of coronary artery disease in Asian populations: A meta-analysis of 12,005 subjects // Medicine. 2018. V. 97. № 39. doi: 10.1097/MD.0000000000012641
- Taheri M., Pouresmaeili F., Omrani M.D. et al. Association of ANRIL gene polymorphisms with prostate cancer and benign prostatic hyperplasia in an Iranian population // Biomarkers in Medicine. 2017. V. 11. № 5. P. 413–422. https://doi.org/10.2217/bmm-2016-0378
- Ward L.D., Kellis M. HaploReg v4: Systematic mining of putative causal variants, cell types, regulators and target genes for human complex traits and disease // Nucl. Ac. Res. 2016. V. 44. № D1. P. D877–D881. doi.org/10.1093/nar/gkv1340
- Kokkinopoulou I., Diakoumi A., Moutsatsou P. Glucocorticoid receptor signaling in diabetes // Int. J. Mol. Sci. 2021. V. 22. № 20. doi: 10.3390/ijms222011173
- Kong Y., Sharma R.B., Nwosu B.U., Alonso L.C. Islet biology, the CDKN2A/B locus and type 2 diabetes risk // Diabetologia. 2016. V. 59. № 8. P. 1579–1593. doi: 10.1007/s00125-016-3967-7
- Holdt L.M., Teupser D. Long Noncoding RNA ANRIL: Lnc-ing genetic variation at the chromosome 9p21 locus to molecular mechanisms of atherosclerosis // Front. in Cardiovascular Med. 2018. V. 5. doi: 10.3389/fcvm.2018.00145
- Li Q., Zhu W., Zhang B. et al. The MALAT1 gene polymorphism and its relationship with the onset of congenital heart disease in Chinese // Biosci. Rep. 2018. V. 38. № 3. doi: 10.1042/BSR20171381
- Zheng J., Pang C.H., Du W. et al. An allele of rs619586 polymorphism in MALAT1 alters the invasiveness of meningioma via modulating the expression of collagen type V alpha (COL5A1) // J. Cel. Mol. Med. 2020. V. 24. № 17. P. 10223–10232. doi.org/10.1111/jcmm.15637
- Chen S., Qian J., Shi X. et al. Control of hepatic gluconeogenesis by the promyelocytic leukemia zinc finger protein // Mol. Endocrin. 2014. V. 28. № 12. P. 1987–1998. doi: 10.1210/me.2014-1164
- Kavitha B., Ranganathan S., Gopi S. et al. Molecular characterization and re-interpretation of HNF1A variants identified in Indian MODY subjects towards precision medicine // Front. in Endocrin. 2023. V. 14. doi: 10.3389/fendo.2023.1177268
- Wang G., Li Y., Peng Y. et al. Association of polymorphisms in MALAT1 with risk of coronary atherosclerotic heart disease in a Chinese population // Lipids in Health and Disease. 2018. V. 17. P. 1–7. https://doi.org/10.1186/s12944-018-0728-2
Дополнительные файлы
