Связь полиморфизма генов LYPLAL1 и TGFA с прогрессированием остеоартроза коленного сустава у жителей Центрального Черноземья России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Остеоартроз (ОА) коленного сустава является многофакторным заболеванием, в развитии которого важная роль отводится генетическим факторам. Доля наследственной компоненты в развитии ОА, по данным разных литературных источников, составляет от 40 до 65%. ОА коленного сустава является прогрессирующим заболеванием, приводящим к снижению качества жизни, потере трудоспособности.

Цель исследования — оценить роль полиморфных маркеров генов-кандидатов rs2820436 и rs2820443 LYPLAL1, rs3771501 TGFA, rs11177 GNL3, rs6976 GLT8D1 в прогрессировании остеоартроза коленного сустава у населения Центрального Черноземья России.

Материал и методы. Исследование выполнено в дизайне «случай-контроль» на выборке из 500 больных с ОА коленного сустава. «Случай» — больные с III–IV стадиями заболевания по Kellgren – Lawrence (n = 325), «контроль» (индивидуумы, не имеющие анализируемого признака — с III–IV стадиями заболевания) — пациенты с II стадией заболевания (n = 175). Методом ПЦР-синтеза ДНК выполнено генотипирование пяти однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) генов-кандидатов в изучаемых группах больных. Изучение ассоциаций исследуемых полиморфных локусов, расчет частот гаплотипов и анализ их связей с прогрессированием ОА коленного сустава проведено методом логистической регрессии в программе PLINK v. 2.050.

Результаты. Значимые ассоциации с прогрессированием ОА коленного сустава установлены для аллельного варианта А rs2820436 гена LYPLAL1 согласно аллельной (ОШ = 1,48; р = 0,010; рperm = 0,012), аддитивной (ОШ = 1,58; р = 0,009; рperm = 0,010), доминантной (ОШ = 1,61; р = 0,024; рperm = 0,030) генетическим моделям и генотипа A/A этого же полиморфизма (ОШ = 2,53; р = 0,041). Протективную роль в прогрессировании заболевания имеют генотипы C/C rs2820436 LYPLAL1 (ОШ = 0,67; р = 0,043), A/G rs3771501 TGFA (OR = 0,67; р = 0,042). Установлено, что частота гаплотипа AC гаплоблока rs2820436-rs2820443 в группе больных с III–IV стадиями заболевания статистически значимо выше, чем у пациентов со II стадией (ОШ = 1,83; р = 0,002; рperm = 0,002).

Заключение. Генетическими факторами риска развития ОА коленного сустава III–IV рентгенологических стадий являются аллельный вариант А и генотип A/A rs2820436 гена LYPLAL1, гаплотип АС гаплоблока rs2820436-rs2820443 у населения Центрального Черноземья России. Генотипы C/C rs2820436 гена LYPLAL1 и A/G rs3771501 гена TGFA имеют протективное значение в прогрессировании заболевания.

Об авторах

Виталий Борисович Новаков

ФГАОУ ВО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» Минобрнауки России; ОГБУЗ «Городская больница № 2»

Email: v.novakov@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-5337-2156
Россия, г. Белгород; г. Белгород

Ольга Николаевна Новакова

ФГАОУ ВО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» Минобрнауки России

Автор, ответственный за переписку.
Email: litovkina@bsu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2700-1284
SPIN-код: 1001-8369
Scopus Author ID: 57193996396

канд. биол. наук

Россия, г. Белгород

Михаил Иванович Чурносов

ФГАОУ ВО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» Минобрнауки России

Email: churnosov@bsu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1254-6134
SPIN-код: 7407-9649
Scopus Author ID: 6601948788

д-р мед. наук, профессор

Россия, г. Белгород

Список литературы

  1. Reynard L.N., Barter M.J. Osteoarthritis year in review 2019: genetics, genomics and epigenetics. Osteoarthritis Cartilage. 2020;28(3):275-284. doi: 10.1016/j.joca.2019.11.010.
  2. Katz J.N., Arant K.R., Loeser R.F. Diagnosis and Treatment of Hip and Knee Osteoarthritis: A Review. JAMA. 2021;325(6):568-578. doi: 10.1001/jama.2020.22171.
  3. Алексеева Л.И., Таскина Е.А., Кашеварова Н.Г. Остеоартрит: эпидемиология, классификация, факторы риска и прогрессирования, клиника, диагностика, лечение. Современная ревматология. 2019;13(2): 9-21. doi: 10.14412/1996-7012-2019-2-9-21.
  4. Паникар В.И., Щербань Э.А., Павлова И.А. Комплексная гериатрическая оценка остеоартроза коленных суставов в старческом возрасте. Научные результаты биомедицинских исследований. 2019;5(1):131-139. doi: 10.18413/2313-8955-2019-5-1-0-10.
  5. Галушко Е.А., Насонов Е.Л. Распространенность ревматических заболеваний в России. Альманах клинической медицины. 2018;46(1):32-39. doi: 10.18786/2072-0505-2018-46-1-32-39.
  6. Кавалерский Г., Сметанин С., Лычагин А., Мойсов А. Факторы риска развития остеоартроза коленного сустава. Врач. 2017;(3):22-24.
  7. Кашеварова Н.Г., Алексеева Л.И. Факторы риска прогрессирования остеоартроза коленных суставов. Научно-практическая ревматология. 2014;52(5):553-561. doi: 10.14412/1995-4484-2014-553-561.
  8. Primorac D., Molnar V., Rod E., Jeleč Ž., Čukelj F., Matišić V. et al. Knee Osteoarthritis: A Review of Pathogenesis and State-Of-The-Art Non-Operative Therapeutic Considerations. Genes (Basel). 2020;11(8):854. doi: 10.3390/genes11080854.
  9. Новаков В.Б., Новакова О.Н., Чурносов М.И. Факторы риска и молекулярные основы этиопатогенеза остеоартроза коленного сустава (обзор литературы). Гений ортопедии. 2021;27(1):112-120. doi: 10.18019/1028-4427-2021-27-1-112-120.
  10. Valdes A.M., Hart D.J., Jones K.A., Surdulescu G., Swarbrick P., Doyle D.V. et al. Association study of candidate genes for the prevalence and progression of knee osteoarthritis. Arthritis Rheum. 2004;50(8):2497-2507. doi: 10.1002/art.20443.
  11. Abd Elazeem M.I., Abdelaleem E.A., Mohamed R.A. Genetic influence of growth and differentiation factor 5 gene polymorphism (+104T/C) on the development of knee osteoarthritis and its association with disease severity. Eur J Rheumatol. 2017;4(2):98-103. doi: 10.5152/eurjrheum.2017.160093.
  12. Gok K., Cemeroglu O., Cakirbay H., Gunduz E., Acar M., Cetin E.N. et al. Relationship between cytosine-adenine repeat polymorphism of ADAMTS9 gene and clinical and radiologic severity of knee osteoarthritis. Int J Rheum Dis. 2018;21(4):821-827. doi: 10.1111/1756-185X.12849.
  13. Wu X., Kondragunta V., Kornman K.S., Wang H.Y., Duff G.W., Renner J.B. et al. IL-1 receptor antagonist gene as a predictive biomarker of progression of knee osteoarthritis in a population cohort. Osteoarthritis Cartilage. 2013;21(7):930-938. doi: 10.1016/j.joca.2013.04.003.
  14. Chen R., Zhang Y., Xu H., Hu H., Chen M., Shuai Z. Val109Asp Polymorphism of the Omentin-1 Gene and Incidence of Knee Osteoarthritis in a Chinese Han Population: A Correlation Analysis. Drug Des Devel Ther. 2021;15:5075-5086. doi: 10.2147/DDDT.S340410.
  15. Алексеева Л.И. Обновление клинических рекомендаций по лечению больных остеоартритом 2019 года. Русский медицинский журнал. 2019;4:2-6.
  16. ArcOGEN Consortium; arcOGEN Collaborators, Zeggini E., Panoutsopoulou K., Southam L., Rayner N.W. et al. Identification of new susceptibility loci for osteoarthritis (arcOGEN): a genome-wide association study. Lancet. 2012;380(9844):815-823. doi: 10.1016/S0140-6736(12)60681-3.
  17. Styrkarsdottir U., Lund S.H., Thorleifsson G., Zink F., Stefansson O.A., Sigurdsson J.K. et al. Meta-analysis of Icelandic and UK data sets identifies missense variants in SMO, IL11, COL11A1 and 13 more new loci associated with osteoarthritis. Nat Genet. 2018;50(12):1681-1687. doi: 10.1038/s41588-018-0247-0.
  18. Zengini E., Hatzikotoulas K., Tachmazidou I., Steinberg J., Hartwig F.P., Southam L. et al. Genome-wide analyses using UK Biobank data provide insights into the genetic architecture of osteoarthritis. Nat Genet. 2018;50(4):549-558. doi: 10.1038/s41588-018-0079-y.
  19. Tachmazidou I., Hatzikotoulas K., Southam L., Esparza-Gordillo J., Haberland V., Zheng J. et al. Identification of new therapeutic targets for osteoarthritis through genome-wide analyses of UK Biobank data. Nat Genet. 2019;51(2):230-236. doi: 10.1038/s41588-018-0327-1.
  20. Boer C.G., Hatzikotoulas K., Southam L., Stefánsdóttir L., Zhang Y., Coutinho de Almeida R. et al. Deciphering osteoarthritis genetics across 826,690 individuals from 9 populations. Cell. 2021;184(18):4784-4818.e17. doi: 10.1016/j.cell.2021.07.038.
  21. Полоников А.В., Клёсова Е.Ю., Азарова Ю.Э. Биоинформатические инструменты и интернет-ресурсы для оценки регуляторного потенциала полиморфных локусов, установленных полногеномными ассоциативными исследованиями мультифакториальных заболеваний (обзор). Научные результаты биомедицинских исследований. 2021;7(1): 15-31. doi: 10.18413/2658-6533-2020-7-1-0-2.
  22. Gabriel S.B., Schaffner S.F., Nguyen H., Moore J.M., Roy J., Blumenstiel B. et al. The structure of haplotype blocks in the human genome. Science. 2002;296(5576): 2225-2229. doi: 10.1126/science.1069424.
  23. Che R., Jack J.R., Motsinger-Reif A.A., Brown C.C. An adaptive permutation approach for genome-wide association study: evaluation and recommendations for use. BioData Min. 2014;7:9. doi: 10.1186/1756-0381-7-9.
  24. Gong J., Nishimura K.K., Fernandez-Rhodes L., Haessler J., Bien S., Graff M. et al. Trans-ethnic analysis of metabochip data identifies two new loci associated with BMI. Int J Obes (Lond). 2018;42(3):384-390. doi: 10.1038/ijo.2017.304.
  25. Kulkarni K., Karssiens T., Kumar V., Pandit H. Obesity and osteoarthritis. Maturitas. 2016;89:22-28. doi: 10.1016/j.maturitas.2016.04.006.
  26. Belluzzi E., El Hadi H., Granzotto M., Rossato M., Ramonda R., Macchi V. et al. Systemic and Local Adipose Tissue in Knee Osteoarthritis. J Cell Physiol. 2017;232(8):1971-1978. doi: 10.1002/jcp.25716.
  27. Fernández-Rhodes L., Gong J., Haessler J., Franceschini N., Graff M., Nishimura K.K. et al. Trans-ethnic fine-mapping of genetic loci for body mass index in the diverse ancestral populations of the Population Architecture using Genomics and Epidemiology (PAGE) Study reveals evidence for multiple signals at established loci. Hum Genet. 2017;136(6):771-800. doi: 10.1007/s00439-017-1787-6.
  28. Lundbäck V., Kulyte A., Strawbridge R.J., Ryden M., Arner P., Marcus C. et al. FAM13A and POM121C are candidate genes for fasting insulin: functional follow-up analysis of a genome-wide association study. Diabetologia. 2018;61(5):1112-1123. doi: 10.1007/s00125-018-4572-8.
  29. Rask-Andersen M., Karlsson T., Ek W.E., Johansson Å. Genome-wide association study of body fat distribution identifies adiposity loci and sex-specific genetic effects. Nat Commun. 2019;10(1):339. doi: 10.1038/s41467-018-08000-4.
  30. Christakoudi S., Evangelou E., Riboli E., Tsilidis K.K. GWAS of allometric body-shape indices in UK Biobank identifies loci suggesting associations with morphogenesis, organogenesis, adrenal cell renewal and cancer. Sci Rep. 2021;11(1):10688. doi: 10.1038/s41598-021-89176-6.
  31. Boer C.G., Yau M.S., Rice S.J., Coutinho de Almeida R., Cheung K., Styrkarsdottir U. et al. Genome-wide association of phenotypes based on clustering patterns of hand osteoarthritis identify WNT9A as novel osteoarthritis gene. Ann Rheum Dis. 2021;80(3):367-375. doi: 10.1136/annrheumdis-2020-217834.
  32. Stelzer G., Rosen N., Plaschkes I., Zimmerman S., Twik M., Fishilevich S. et al. The GeneCards Suite: From Gene Data Mining to Disease Genome Sequence Analyses. Curr Protoc Bioinformatics. 2016;54:1.30.1-1.30.33. doi: 10.1002/cpbi.5.
  33. Appleton C.T., Usmani S.E., Mort J.S., Beier F. Rho/ROCK and MEK/ERK activation by transforming growth factor-alpha induces articular cartilage degradation. Lab Invest. 2010;90(1):20-30. doi: 10.1038/labinvest.2009.111.
  34. Appleton C.T., Usmani S.E., Pest M.A., Pitelka V., Mort J.S., Beier F. Reduction in disease progression by inhibition of transforming growth factor α-CCL2 signaling in experimental posttraumatic osteoarthritis. Arthritis Rheumatol. 2015;67(10):2691-2701. doi: 10.1002/art.39255.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».