Анализ ассоциации полиморфизмов генов FTO, PPARG и PPARGC1A с нарушениями углеводного обмена

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Актуальность. Проведение молекулярно-генетических исследований для изучения предрасположенности к мультифакторным и полигенным заболеваниям, таким как сахарный диабет 2-го типа и предиабетические состояния, имеет очень большое значение для разработки программ персонализированной профилактики и выбора оптимального лечения. Большую практическую ценность представляет исследование полиморфных маркёров генов-кандидатов жирового и углеводного обмена, учитывая региональные и ¬этнические особенности.

Цель. Изучение ассоциации полиморфизмов генов FTO, PPARG и PPARGC1A с риском развития сахарного диабета 2-го типа и предиабетических состояний у жителей Республики Татарстан.

Материал и методы исследования. Проведено наблюдательное одномоментное одноцентровое контролируемое исследование с участием пациентов с различными нарушениями углеводного обмена: предиабетом (n=138) и подтверждённым диагнозом «сахарный диабет 2-го типа» (n=134). Проведён молекулярно-генетический анализ полиморфизмов rs9939609 гена FTO, rs8192678 гена PPARGC1A и rs1801282 гена PPARG методом полимеразной цепной реакции в режиме реального времени. Распределение генотипов и аллелей пациентов в исследуемых группах сравнивали с российской популяцией. Статистическая обработка данных включала непараметрический корреляционный анализ по Спирмену, вычисление критериев ¬Стьюдента и χ2, показателей «отношение шансов», средних арифметических значений и их стандартных отклонений с использованием программы GraphPad InStat.

Результаты. Аллель A полиморфизма rs9939609 гена FTO увеличивает риск развития сахарного диабета 2-го типа и ранних нарушений углеводного обмена (отношение шансов 2,73, p=0,00007 и отношение шансов 4,17, p=0,00002 соответственно). Генотип GG полиморфизма rs1801282 гена PPARG ассоциирован с ¬риском развития сахарного диабета 2-го типа (отношение шансов 2,77, p=0,02).

Вывод. Получена ожидаемая ассоциация полиморфного маркёра rs9939609 FTO, определяющего развитие инсулинорезистентности, с развитием сахарного диабета 2-го типа и наличием ранних нарушений углеводного обмена.

Об авторах

Фарида Вадутовна Валеева

Казанский государственный медицинский университет

Email: val_farida@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6000-8002
SPIN-код: 2082-3980
ResearcherId: X-5363-2019

докт. мед. наук, проф., зав. каф., каф. эндокринологии

Россия, г. Казань, Россия

Камиля Булатовна Хасанова

Казанский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kamilya_khasanova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1825-487X
SPIN-код: 9494-9940
ResearcherId: X-8667-2019

ассистент, каф. эндокринологии

Россия, г. Казань, Россия

Елизавета Алексеевна Созинова

Республиканский клинический онкологический диспансер

Email: sozinova.liza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7010-8688

врач клинической лабораторной диагностики

Россия, г. Казань, Россия

Татьяна Александровна Киселева

Казанский государственный медицинский университет

Email: tattiana@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8959-093X
SPIN-код: 8159-0120
ResearcherId: X-8889-2019

канд. мед. наук, доц., каф. эндокринологии

Россия, г. Казань, Россия

Елена Валерьевна Валеева

Казанский государственный медицинский университет; Республиканский клинический онкологический диспансер; Казанский Федеральный (Приволжский) университет

Email: vevaleeva@ya.ru
ORCID iD: 0000-0001-7080-3878

м.н.с., отдел молекулярной генетики, центральная научно-исследовательская лаборатория; ассистент, каф. биохимии, биотехнологии и фармакологии

Россия, г. Казань, Россия; г. Казань, Россия; г. Казань, Россия

Эмилия Сергеевна Егорова

Kazan State Medical University

Email: jastspring@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6210-4660

м.н.с., отдел молекулярной генетики, центральная научно-исследовательская лаборатория

Россия, Kazan, Russia

Ильдус Ильясович Ахметов

Казанский государственный медицинский университет

Email: genoterra@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6335-4020

докт. мед. наук, с.н.с., отдел молекулярной генетики, центральная научно-исследовательская лаборатория

Россия, г. Казань, Россия

Список литературы

  1. World Health Organization (WHO). Global status report on noncommunicable diseases 2010. Geneva, Switzerland: World Health Organization; 2011. https://www.who.int/nmh/publications/ncd_report_full_en.pdf (access date: 01.08.2021).
  2. International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas. 9th ed. Brussels: International Diabetes Federation; 2019. https://diabetesatlas.org/upload/resources/material/20200302_133351_IDFATLAS9e-final-web.pdf (access date: 01.08.2021).
  3. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К. Эпидемиология сахарного диабета в Российской Федерации: клинико-статистический анализ по данным Федерального регистра сахарного диабета. Сахарный диабет. 2017;20(1):13–41. doi: 10.14341/DM8664.
  4. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., Исаков М.А., Железнякова А.В. Атлас регистра сахарного диабета Российской Федерации. Статус 2018 г. Сахарный диабет. 2019;22(2S):4–61. doi: 10.14341/DM12208.
  5. Дедов И.И., Шестакова М.В., Галстян Г.Р. Распространённость сахарного диабета 2 типа у взрослого населения России (исследование NATION). Сахарный диабет. 2016;19(2):104–112. doi: 10.14341/DM2004116-17.
  6. Glucose tolerance and mortality: comparison of WHO and ADA diagnostic criteria. The DECODE study group. Lancet. 1999; 354(9179):617–621. doi: 10.1016/S0140-6736(98)12131-1.
  7. Park KS. The search for genetic risk factors of type 2 diabetes mellitus. Diabetes Metab J. 2011;35(1):12–22. doi: 10.4093/dmj.2011.35.1.12.
  8. Ingelsson E, McCarthy MI. Human genetics of obesity and type 2 diabetes mellitus: Past, present, and future. Circ Genom Precis Med. 2018;11(6):e002090. doi: 10.1161/CIRCGEN.118.002090.
  9. Herder C, Roden M. Genetics of type 2 diabetes: pathophysiologic and clinical relevance. Eur J Clin Invest. 2011;41(6):679–692. doi: 10.1111/j.1365-2362.2010.02454.x.
  10. McCarthy MI. Genomics, type 2 diabetes, and obesity. N Engl J Med. 2010;363(24):2339–2350. doi: 10.1056/NEJMra0906948.
  11. Ali O. Genetics of type 2 diabetes. World J Diabetes. 2013;4(4):114–123. doi: 10.4239/wjd.v4.i4.114.
  12. Vujkovic M, Keaton JM, Lynch JA, Miller DR, Zhou J, Tcheandjieu C, Huffman JE, Assimes TL, Lorenz K, Zhu X, Hilliard AT, Judy RL, Huang J, Lee KM, Klarin D, Pyarajan S, Danesh J, Melander O, Rasheed A, Mallick NH, Hameed S, Qureshi IH, Afzal MN, Malik U, Jalal A, Abbas S, Sheng X, Gao L, Kaestner KH, Susztak K, Sun YV, DuVall SL, Cho K, Lee JS, Gaziano JM, Phillips LS, Meigs JB, Reaven PD, Wilson PW, Edwards TL, Rader DJ, Damrauer SM, O'Donnell CJ, Tsao PS; HPAP Consortium; Regeneron Genetics Center; VA Million Veteran Program; Chang KM, Voight BF, Saleheen D. Discovery of 318 new risk loci for type 2 diabetes and related vascular outcomes among 1.4 million participants in a multi-ancestry meta-analysis. Nat Genet. 2020;52(7):680–691. doi: 10.1038/s41588-020-0637-y.
  13. Linder K, Wagner R, Hatziagelaki E, Ketterer C, Heni M, Machicao F, Stefan N, Staiger H, Häring HU, Fritsche A. Allele summation of diabetes risk genes predicts impaired glucose tolerance in female and obese indivi¬duals. PLoS One. 2012;7(6):e38224. doi: 10.1371/journal.pone.0038224.
  14. Zyriax BC, Salazar R, Hoeppner W, Vettorazzi E, Herder C, Windler E. The association of genetic markers for type 2 diabetes with prediabetic status — cross-sectional data of a diabetes prevention trial. PLoS One. 2013;8(9):e75807. doi: 10.1371/journal.pone.0075807.
  15. Pei X, Liu L, Cai J, Wei W, Shen Y, Wang Y, Chen Y, Sun P, Imam MU, Ping Z, Fu X. Haplotype-based interaction of the PPARGC1A and UCP1 genes is associated with impaired fasting glucose or type 2 diabetes mellitus. Medicine (Baltimore). 2017;96(23):e6941. doi: 10.1097/D.0000000000006941.
  16. Choi JW, Moon S, Jang EJ, Lee CH, Park JS. Association of prediabetes-associated single nucleotide polymorphisms with microalbuminuria. PLoS One. 2017;12(2):e0171367. doi: 10.1371/journal.pone.0171367.
  17. Fazli GS, Moineddin R, Bierman AS, Booth GL. Ethnic variation in the conversion of prediabetes to diabetes among immigrant populations relative to Canadian-born residents: a population-based cohort study. BMJ Open Diabetes Res Care. 2020;8(1):e000907. doi: 10.1136/bmjdrc-2019-000907.
  18. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Под ред. И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, А.Ю. Майорова. 10-й выпуск. Сахарный диабет. 2021;24(S1):1–221. doi: 10.14341/DM12802.
  19. Wheeler E, Barroso I. Genome-wide association stu¬dies and type 2 diabetes. Brief Funct Genomics. 2011;10(2):52–60. doi: 10.1093/bfgp/elr008.
  20. Hunt SE, McLaren W, Gil L, Thormann A, Schuilenburg H, Sheppard D, Parton A, Armean IM, Trevanion SJ, Flicek P, Cunningham F. Ensembl variation resources. Database. 2018;2018:bay119. doi: 10.1093/database/bay119.
  21. Батурин А.К., Сорокина Е.Ю., Погожева А.В., Анохина О.В., Тутельян В.А. Изучение полиморфизма rs 9939609 гена FTO у населения Свердловской области. Вопросы питания. 2012;81(5):28–32. EDN: PJQZHH.
  22. Хромова Н.В., Ротарь О.П., Ерина А.М., Шавшин Д.А., Алексеева Н.П., Костарева А.А., Конради А.О., Шляхто Е.В. Взаимосвязь rs9939609 полиморфизма гена FTO с метаболическим синдромом и его компонентами в Российской популяции. Артериальная гипертензия. 2013;19(4):311–319. doi: 10.18705/1607-419X-2013-19-4-311-319.
  23. Saber-Ayad M, Manzoor S, El-Serafi A, Mahmoud I, Hammoudeh S, Rani A, Abusnana S, Sulaiman N. The FTO rs9939609 “A” allele is associated with impaired fasting glucose and insulin resistance in Emirati population. Gene. 2018;681:93–98. doi: 10.1016/j.gene.h.09.053.
  24. Ioannidis JP, Patsopoulos NA, Evangelou E. Heterogeneity in meta-analyses of genome-wide association investigations. PLoS One. 2007;2(9):e841. doi: 10.1371/journal.pone.0000841.
  25. Frayling TM, Timpson NJ, Weedon MN, Zeggini E, Freathy RM, Lindgren CM, Perry JR, Elliott KS, Lango H, Rayner NW, Shields B, Harries LW, Barrett JC, Ellard S, Groves CJ, Knight B, Patch AM, Ness AR, Ebrahim S, Lawlor DA, Ring SM, Ben-Shlomo Y, Jarvelin MR, So¬vio U, Bennett AJ, Mel-zer D, Ferrucci L, Loos RJ, Barroso I, Wareham NJ, Karpe F, Owen KR, Cardon LR, Wal¬ker M, Hitman GA, Palmer CN, Doney AS, Morris AD, Smith GD, Hattersley AT, McCarthy MI. A common variant in the FTO gene is associated with body mass index and predisposes to childhood and adult obesity. Science. 2007;316(5826):889–894. doi: 10.1126/science.1141634.
  26. Deeb SS, Fajas L, Nemoto M, Pihlajamäki J, Mykkänen L, Kuusisto J, Laakso M, Fujimoto W, Auwerx J. A ¬Pro12Ala substitution in PPARγ2 associated with decreased receptor activity, lower body mass index and improved insulin sensitivity. Nat Genet. 1998;20(3):284–287. doi: 10.1038/3099.
  27. Кайдашев И.П., Расин А.М., Шлыкова О.А., Горбась И.М., Смирнова И.П., Петрушов А.В., Расин М.С. Частота Про 12Ала полиморфизма гена PPARγ2 в украинской популяции и его возможная связь с развитием метаболического синдрома. Цитология и генетика. 2007;41(5):43–47. doi: 10.3103/0095452707050076.
  28. Бондарь И.А., Филипенко М.Л., Шабельникова О.Ю., Соколова Е.А. Ассоциация полиморфного маркёра RS1801282 гена PPARG PRO12ALA с сахарным диабетом 2-го типа в Новосибирской области и других популяциях. Сибирский медицинский журнал (Томск). 2014;29(2):75–78. doi: 10.29001/2073-8552-2014-29-2-75-78.
  29. González-Sánchez JL, Serrano Ríos M, Fernández Perez C, Laakso M, Martínez Larrad MT. Effect of the Pro12Ala polymorphism of the peroxisome proliferator-activa¬ted receptor gamma-2 gene on adiposity, insulin sensitivity and lipid profile in the Spanish population. Eur J Endocrinol. 2002;147(4):495–501. doi: 10.1530/eje.0.1470495.
  30. Bhatt SP, Misra A, Sharma M, Luthra K, Guleria R, Pandey RM, Vikram NK. Ala/Ala genotype of Pro12Ala polymorphism in the peroxisome proliferator-activated receptor-γ2 gene is associated with obesity and insulin resistance in Asian Indians. Diabetes Technol Ther. 2012;14(9):828–834. doi: 10.1089/dia.2011.0277.
  31. Низамутдинов И.И., Коростин Д.О., Ильинс¬кий В.В., Ракитько А.С. Критерии отбора генетических маркёров для анализа предрасположенности к многофакторным фенотипическим особенностям. Вестник РГМУ. 2016;(6):25–32. doi: 10.24075/brsmu.2016-06-05.
  32. Soyal S, Krempler F, Oberkofler H, Patsch W. PGC-1alpha: a potent transcriptional cofactor involved in the pathogenesis of type 2 diabetes. Diabetologia. 2006;49(7):1477–1488. doi: 10.1007/s00125-006-0268-6.
  33. Yang Y, Mo X, Chen S, Lu X, Gu D. Association of peroxisome proliferator‐activated receptor gamma coactivator 1 alpha (PPARGC1A) gene polymorphisms and type 2 diabetes mellitus: a meta‐analysis. Diabetes Metab Res Rev. 2011;27:177–184. doi: 10.1002/dmrr.1158.
  34. Meirhaeghe A, Fajas L, Helbecque N, Cottel D, Auwerx J, Deeb SS, Amouyel P. Impact of the peroxisome proliferator activated receptor gamma2 Pro12Ala polymorphism on adiposity, lipids and non-insulin-dependent diabetes mellitus. Int J Obes Relat Metab Disord. 2000;24(2):195–199. doi: 10.1038/sj.ijo.0801112.
  35. Глобальный доклад по диабету. Женева: Всемирная организация здравоохранения; 2018. https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/275388/9789244565254-rus.pdf (дата обращения: 14.06.2021).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© 2022 Эко-Вектор



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».