Ассоциация аллелей человеческих лейкоцитарных антигенов с эндокринными заболеваниями в когорте 895 пациентов российской популяции

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Заболевания эндокринной системы представляют собой серьёзную проблему общественного здравоохранения и часто могут быть обусловлены генетическими факторами или их сочетанием с факторами окружающей среды и образа жизни. Оценка соответствующих генетических факторов важна для определения риска развития эндокринных патологий у отдельного пациента до их манифестации. Выявление генетических вариаций в белках главного комплекса гистосовместимости важно в связи с аутоиммунной природой многих эндокринных патологий, в том числе диабета 1-го типа. В данной работе мы изучили взаимосвязь между генами лейкоцитарных антигенов человека (HLA) и 13 эндокринными заболеваниями с помощью экспериментальных профилей полноэкзомного секвенирования, полученных для 895 пациентов Национального медицинского исследовательского центра эндокринологии (Москва). Кроме того, была проведена оценка неравновесного сцепления выявленных аллелей в контексте соответствующих диагнозов. Выявлено 45 статистически значимых ассоциаций между аллелями HLA и конкретными диагнозами эндокринной патологии. Среди них 33 были описаны впервые, а о 12 ранее сообщалось в отношении диабета 1-го типа. В целом 17 аллелей были связаны с диабетом 1-го типа и четыре - с другими формами диабета. Кроме того, три аллеля были связаны с ожирением, пять - с адреногенитальными заболеваниями, три - с гипогликемией и три - с преждевременным половым созреванием. Одиночные аллели оказались связаны с врождённым гипотиреозом без зоба, гиперфункцией гипофиза, гиперфункцией адреномедуллярной системы и низким ростом вследствие эндокринной патологии. Исследование показывает, что раннее HLA-типирование может помочь выявить генетические факторы риска для эндокринных заболеваний. Кроме того, ассоциации с определёнными HLA-аллелями могут расширить наше понимание механизмов патогенеза соответствующих эндокринных заболеваний.

Об авторах

А. А. Буздин

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России; ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет); Московский центр перспективных исследований; ФГБУН ГНЦ РФ Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН (ГНЦ ИБХ РАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

П. А. Пугачева

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России; Московский центр перспективных исследований

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

Д. В. Луппов

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России; Московский центр перспективных исследований

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

М. А. Золотовская

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России; Московский центр перспективных исследований

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

М. И. Сорокин

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России; ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

С. А. Румянцев

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

А. Г. Емельянова

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России; Московский центр перспективных исследований

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

О. О. Голоунина

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

А. О. Алексеева

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России; Московский центр перспективных исследований

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

А. А. Емельянова

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России; ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

А. Л. Новоселов

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

А. Ю. Христиченко

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

А. В. Матросова

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

С. В. Попов

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

Е. В. Плаксина

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

В. М. Петров

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

А. Р. Гусельникова

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

Ж. Е. Белая

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

М. Воронков

ФГБОУ ВО "Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова"

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

Г. А. Мельниченко

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

Е. А. Трошина

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

М. В. Шестакова

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

О. Б. Безлепкина

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

В. А. Петеркова

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

Н. Г. Мокрышева

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

В. П. Чехонин

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

И. И. Дедов

ФГБУ "НМИЦ эндокринологии им. академика И.И. Дедова" Минздрава России

Email: zolotovskaya@oncobox.com
Москва

Список литературы

  1. Qin, D. (2019) Next-generation sequencing and its clinical application, Cancer Biol. Med., 16, 4-10, https://doi.org/10.20892/j.issn.2095-3941.2018.0055.
  2. Concannon, P., Erlich, H. A., Julier, C., Morahan, G., Nerup, J., Pociot, F., Todd, J. A., and Rich, S. S. (2005) Type 1 diabetes: evidence for susceptibility loci from four genome-wide linkage scans in 1,435 multiplex families, Diabetes, 54, 2995-3001, https://doi.org/10.2337/diabetes.54.10.2995.
  3. Maahs, D. M., West, N. A., Lawrence, J. M., and Mayer-Davis, E. J. (2010) Epidemiology of type 1 diabetes, Endocrinol. Metab. Clin. North Am., 39, 481-497, https://doi.org/10.1016/j.ecl.2010.05.011.
  4. Noble, J. A., Valdes, A. M., Cook, M., Klitz, W., Thomson, G., and Erlich, H. A. (1996) The role of HLA class II genes in insulin-dependent diabetes mellitus: molecular analysis of 180 Caucasian, multiplex families, Am. J. Hum. Genet, 59, 1134-1148.
  5. Liao, W.-L., Liu, T.-Y., Cheng, C.-F., Chou, Y.-P., Wang, T.-Y., Chang, Y.-W., Chen, S.-Y., and Tsai, F.-J. (2022) Analysis of HLA variants and Graves' disease and its comorbidities using a high resolution imputation system to examine electronic medical health records, Front. Endocrinol. (Lausanne), 13, 842673, https://doi.org/10.3389/fendo.2022.842673.
  6. Cambria, V., Beccuti, G., Gatti, F., Bona, C., Maccario, M., and Gasco, V. (2020) HLA DRB1*0415: a new possible genetic susceptibility factor for Hirata's disease, Endocrine, 67, 729-732, https://doi.org/10.1007/s12020-019-02132-3.
  7. Yang, J., Lernmark, A., Uusitalo, U. M., Lynch, K. F., Veijola, R., Winkler, C., Larsson, H. E., Rewers, M., She, J.-X., Ziegler, A. G., Simell, O. G., Hagopian, W. A., Akolkar, B., Krischer, J. P., and Vehik, K. (2014) Prevalence of obesity was related to HLA-DQ in 2-4-year-old children at genetic risk for type 1 diabetes, Int. J. Obes., 38, 1491-1496, https://doi.org/10.1038/ijo.2014.55.
  8. Gonzalez-Galarza, F. F., McCabe, A., Santos, E. J. M. Dos, Jones, J., Takeshita, L., Ortega-Rivera, N. D., Cid-Pavon, G. M. Del, Ramsbottom, K., Ghattaoraya, G., Alfirevic, A., Middleton, D., and Jones, A. R. (2019) Allele frequency net database (AFND) 2020 update: gold-standard data classification, open access genotype data and new query tools, Nucleic Acids Res., 48, D783-D788, https://doi.org/10.1093/nar/gkz1029.
  9. Andrews, S. (2010) FastQC - a quality control tool for high throughput sequence data, Babraham Bioinformatics.
  10. Li, H., and Durbin, R. (2009) Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform, Bioinformatics, 25, 1754-1760, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp324.
  11. Xie, C., Yeo, Z. X., Wong, M., Piper, J., Long, T., Kirkness, E. F., Biggs, W. H., Bloom, K., Spellman, S., Vierra-Green, C., Brady, C., Scheuermann, R. H., Telenti, A., Howard, S., Brewerton, S., Turpaz, Y., and Venter, J. C. (2017) Fast and accurate HLA typing from short-read next-generation sequence data with xHLA, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 114, 8059-8064, https://doi.org/10.1073/pnas.1707945114.
  12. Excoffier, L., and Slatkin, M. (1995) Maximum-likelihood estimation of molecular haplotype frequencies in a diploid population, Mol. Biol. Evol., 12, 921-927, https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.molbev.a040269.
  13. McKinney, W. (2010) Data structures for statistical computing in Python, Proceedings of the 9th Python in Science Conference, https://doi.org/10.25080/Majora-92bf1922-00a.
  14. Waskom, M. (2021) seaborn: statistical data visualization, J. Open Source Softw., 6, 3021, https://doi.org/10.21105/joss.03021.
  15. Hunter, J. D. (2007) Matplotlib: A 2D graphics environment, Comput. Sci. Eng., 9, 90-95, https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55.
  16. El-Amir, M. I., El-Feky, M. A., ELAbd, A., El-Melegy, T. T., and Ilonen, J. (2019) HLA-B*08 carry a risk for type 1 diabetes among cow's milk exposed Egyptian infants and unmarked linkage disequilibrium with DR3-DQA1*05-DQB1*02 haplotype, Egypt. J. Immunol., 26, 113-120.
  17. Mbunwe, E., van der Auwera, B. J., Vermeulen, I., Demeester, S., Dalem, A. Van, Balti, E. V., Aken, S. Van, Derdelinckx, L., Dorchy, H., Schepper, J. De, Schravendijk, C. van, Wenzlau, J. M., Hutton, J. C., Pipeleers, D., Weets, I., and Gorus, F. K. (2013) HLA-A*24 is an independent predictor of 5-year progression to diabetes in autoantibody-positive first-degree relatives of type 1 diabetic patients, Diabetes, 62, 1345-1350, https://doi.org/10.2337/db12-0747.
  18. Kiyotani, K., Mai, T. H., and Nakamura, Y. (2017) Comparison of exome-based HLA class I genotyping tools: identification of platform-specific genotyping errors, J. Hum. Genet., 62, 397-405, https://doi.org/10.1038/jhg.2016.141.
  19. Thuesen, N. H., Klausen, M. S., Gopalakrishnan, S., Trolle, T., and Renaud, G. (2022) Benchmarking freely available HLA typing algorithms across varying genes, coverages and typing resolutions, Front. Immunol., 13, 987655, https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.987655.
  20. Noble, J. A., and Valdes, A. M. (2011) Genetics of the HLA region in the prediction of type 1 diabetes, Curr. Diab. Rep., 11, 533-542, https://doi.org/10.1007/s11892-011-0223-x.
  21. Erlich, H., Valdes, A. M., Noble, J., Carlson, J. A., Varney, M., Concannon, P., Mychaleckyj, J. C., Todd, J. A., Bonella, P., Fear, A. L., Lavant, E., Louey, A., and Moonsamy, P. (2008) HLA DR-DQ haplotypes and genotypes and type 1 diabetes risk, Diabetes, 57, 1084-1092, https://doi.org/10.2337/db07-1331.
  22. Shen, J., Guo, T., Wang, T., Zhen, Y., Ma, X., Wang, Y., Zhang, Z.-X., Cai, J.-P., Mao, W., Zhu, F.-M., Li, J.-P., Wang, Z.-L., Zhang, D.-M., Liu, M.-L., Shan, X.-Y., Zhang, B.-W., Zhu, C.-F., Deng, Z.-H., Yu, W.-J., Chen, Q., Li, G.-L., Yang, T., Lu, S., Pan, Q.-Q., Fan, S., Wang, X.-Y., Zhao, X., Bi, X.-Y., Qiao, Y.-H., Su, P.-C., Lv, R., Li, G.-Y., Li, H.-C., Pei, B., Jiao, L.-X., Shen, G., Liu, J., Feng, Z.-H., Su, Y.-P., Xie, Y.-B., Di, W.-Y., Wang, X.-Y., Liu, X., Zhang, X.-P., Du, D., Liu, Q., Han, Y., Chen, J.-W., Gu, M., and Baier, L. J. (2018) HLA-B*07, HLA-DRB1*07, HLA-DRB1*12, and HLA-C*03:02 strongly associate with BMI: data from 1.3 million healthy Chinese adults, Diabetes, 67, 861-871, https://doi.org/10.2337/db17-0852.
  23. Oxtoby, E., Roberts, D. F., Wentzel, J., Frost, G., and Parkin, J. M. (1982) Congenital hypothyroidism and HLA, Tissue Antigens, 19, 1-5, https://doi.org/10.1111/j.1399-0039.1982.tb01409.x.
  24. Jacobsen, B. B., Brandt, N. J., and Svejgaard, A. (1981) HLA typing and congenital, primary hypothyroidism, Pediatr. Res., 15, 1568, https://doi.org/10.1203/00006450-198112000-00201.
  25. Koppens, P. F., Hoogenboezem, T., and Degenhart, H. J. (1989) Adrenogenital syndrome. I. Introduction, enzymology and heredity, Tijdschr Kindergeneeskd, 57, 129-135.
  26. Hadley, D., Hagopian, W., Liu, E., She, J.-X., Simell, O., Akolkar, B., Ziegler, A.-G., Rewers, M., Krischer, J. P., Chen, W.-M., Onengut-Gumuscu, S., Bugawan, T. L., Rich, S. S., Erlich, H., and Agardh, D. (2015) HLA-DPB1*04:01 protects genetically susceptible children from celiac disease autoimmunity in the TEDDY study, Am. J. Gastroenterol., 110, 915-920, https://doi.org/10.1038/ajg.2015.150.
  27. Ye, J., Long, A. E., Pearson, J. A., Taylor, H., Bingley, P. J., Williams, A. J. K., and Gillespie, K. M. (2015) Attenuated humoral responses in HLA-A*24-positive individuals at risk of type 1 diabetes, Diabetologia, 58, 2284-2287, https://doi.org/10.1007/s00125-015-3702-9.
  28. Deng, T., Lyon, C. J., Minze, L. J., Lin, J., Zou, J., Liu, J. Z., Ren, Y., Yin, Z., Hamilton, D. J., Reardon, P. R., Sherman, V., Wang, H. Y., Phillips, K. J., Webb, P., Wong, S. T. C., Wang, R., and Hsueh, W. A. (2013) Class II major histocompatibility complex plays an essential role in obesity-induced adipose inflammation, Cell. Metab., 17, 411-422, https://doi.org/10.1016/j.cmet.2013.02.009.
  29. Obradovic, M., Sudar-Milovanovic, E., Soskic, S., Essack, M., Arya, S., Stewart, A. J., Gojobori, T., and Isenovic, E. R. (2021) Leptin and obesity: role and clinical implication, Front. Endocrinol. (Lausanne), 12, 585887, https://doi.org/10.3389/fendo.2021.585887.
  30. Palmert, M. R., Radovick, S., and Boepple, P. A. (1998) Leptin levels in children with central precocious puberty, J. Clin. Endocrinol. Metab., 83, 2260-2265, https://doi.org/10.1210/jcem.83.7.4973.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».