abstract

Domeniul SH3 al proteinei 1 care interacționează cu proteina asemănătoare GRB2 (endofilină) (SGIP1) s-a dovedit a fi exprimat diferențial în hipotalamusul șobolanilor israelieni slabi și obezi (Psammomys obesus) și se suspectează că joacă un rol în reglarea alimentelor. sania. Scopul acestui studiu a fost de a evalua rolul variației genetice în SGIP1 în bolile umane.

subiecte:

Am efectuat genotiparea unui singur polimorfism nucleotidic (SNP) într-o familie mare de cohorte din insula Mauritius. Studiul familial Mauritius (MFS) este format din 400 de persoane din 24 de familii indo-mauritiene adoptate dintr-o populație omogenă genetic din Mauritius. Am măsurat markerii sindromului metabolic, inclusiv diabetul și fenotipurile legate de obezitate, cum ar fi glucoza plasmatică în repaus alimentar, raportul talie: șold, indicele de masă corporală și masa grasă.

rezultatele:

Analiza genetică statistică a relevat asocieri între polimorfismele SGIP1 și masa de grăsime (în kilograme) măsurată prin bioimpedanță. Genotiparea SNP a identificat asocieri între mai multe variante genetice și masa grasă, cu cea mai puternică asociere pentru rs2146905 (P = 4,7 × 10 -5). Un efect puternic alelic a fost observat în mai multe SNP-uri, unde greutatea grăsimilor a fost redusă cu până la 9,4% la indivizii homozigoti pentru alela minoră.

concluzie:

Rezultatele noastre arată o asociere între variantele genetice în SGIP1 și masa de grăsime. Furnizăm dovezi că variația SGIP1 este un factor determinant potențial important al proprietăților legate de obezitatea umană.

Prevalența globală a obezității a crescut dramatic în ultimii 30 de ani și se așteaptă să crească în continuare în deceniile următoare. Organizația Mondială a Sănătății (OMS) estimează că cel puțin 400 de milioane de adulți erau obezi (indicele de masă corporală (IMC)> 30 kg m2) în 2005 și prognozele prezic că acest număr va crește la peste 700 de milioane în 2015. 1

Diabetul zaharat de tip 2 a devenit una dintre cele mai frecvente boli cronice la nivel mondial și se estimează că numărul persoanelor cu diabet va crește la 439 milioane de adulți până în 2030. 2 Epidemia de diabet zaharat legată de obezitate este o criză majoră în societățile moderne. mâncarea este bogată și exercițiul este opțional. Hipotalamusul este un regulator central al echilibrului energetic care integrează atât semnalele centrale, cât și cele periferice. Prin urmare, defectele funcției hipotalamice pot duce la obezitate și diabet.

Un număr de gene candidate care au fost reproduse în mod robust pentru obezitate și trăsături conexe includ receptorul melanocortinei 4 (MC4R), receptorul β3 adrenergic (ADRB3), convertirea prohormonei 1/3 (PCSK1), factorul neurotrop derivat din creier (BDNF) și endocannabinoidul receptorul 1. (CNR1). 5, 6, 7, 8, 9 Studiile funcționale arată că acestea contribuie la obezitate prin diferite mecanisme, inclusiv reglarea aportului de alimente, reglarea lipolizei, termogeneza și efectele asupra hiperactivității. Scanarea genomului pentru identificarea fenotipurilor obezității a condus la identificarea mai multor regiuni cromozomiale care sunt susceptibile de a transporta gene sensibile la obezitate. 10, 11, 12 Datorită numărului tot mai mare de scanări ale genomului, au apărut mai multe regiuni de replicare, inclusiv 16q12, 10p13 și 16q23. Identificarea mutațiilor genetice cauzale în aceste regiuni legate este probabil să dezvăluie noi perspective asupra mecanismelor moleculare și fiziopatologice ale homeostaziei energetice și ale obezității.

Am descris anterior Psammomys obesus (șobolan israelian) ca un model animal poligenic de obezitate, diabet de tip 2 și dislipidemie. 14, 15, 16, 17 Acest model a fost utilizat pentru identificarea genelor și căilor metabolice care afectează dezvoltarea sindromului metabolic și a demonstrat asocieri cu aceste trăsături în cohorte umane mari, inclusiv ubiquitina tip 5 (ref. 18, 19) și selenoproteina S 20 SH3 Domeniul proteinei de interacțiune cu GRB2 (endofilină) 1 (SGIP1) a fost descoperit mai întâi prin analiza imagistică diferențială PCR a ARN hipotalamic de la P. obesus sărac și obez și s-a constatat că este exprimat exclusiv în sistemul nervos central. Expresia SGIP1 a fost crescută în hipotalamusul P. obez obez și codificată de proteina aminoacid 828 colocalizată cu POMC și NPY, două neuropeptide implicate în reglarea echilibrului energetic. Reducerea țintită a ARNm hipotalamic SGIP1 prin perfuzie de oligonucleotide antisens a inhibat aportul de alimente și a redus greutatea corporală la P. obesus. Expresia ARNm SGIP1 a fost, de asemenea, crescută în hipotalamusul șoarecelui Agouti, sugerând un rol pentru această genă în calea de semnalizare a melanocortinei. SGIP1 este o proteină endocitară care joacă un rol funcțional în sistemele neuronale în homeostazia energetică prin interacțiunea cu endofilinele. 16, 21

Omologul uman al SGIP1 este situat pe cromozomul 1p31.3. Studiile de legătură genetică sugerează că această regiune este probabil să conțină gene care afectează fenotipurile obezității. Informațiile funcționale obținute din studiile P. obesus, împreună cu localizarea genomică a genei SGIP1 umane, fac din această genă o genă candidată pentru reglarea echilibrului energetic și potențial importantă în determinarea riscului de obezitate la om. Pentru a aborda această posibilitate, au fost selectate 78 de polimorfisme cu un singur nucleotid (SNPs) din baza de date NCBI DBSNP din gena SGIP1. Acestea au fost genotipate la 400 indo-mauritieni care se întind pe 24 de familii și testate pentru asocierea cu fenotipurile sindromului metabolic.

Subiecte și metode

Subiecte și fenotipuri

Studiul familiei din Mauritius constă dintr-o cohortă de 400 de indivizi din 24 de genealogii mari extinse. 23 de participanți au variat între 19 și 93 de ani și au inclus aproximativ același număr de bărbați și femei. Aproximativ 22% au fost diagnosticați cu diabet zaharat de tip 2. Mauritius Family Study (MFS) a fost un efort comun între Institutul Internațional pentru Diabet, Ministerul Sănătății și Calității Vieții din Mauritius și Centrul SSR pentru Studii și Cercetări Medicale al Universității din Mauritius. 23

Proiectul a fost prezentat și aprobat de două comitete etice independente din Australia, țara sponsorizatoare și Mauritius, țara gazdă, conform Consiliului pentru organizațiile internaționale de științe medicale și a Orientărilor OMS pentru cercetarea biomedicală internațională care implică subiecți umani (Geneva 1993). ). Participarea la studiu a fost permisă după obținerea consimțământului informat, după explicații de către profesioniștii locali din domeniul sănătății în limba lor maternă.

Tabel în dimensiune completă

Selecție și genotipare SNP

Un total de 78 SNP-uri au fost selectate din baza de date NCBS DBSNP. SNP-urile au fost selectate pe baza probabilității lor de a avea un rol funcțional. Prin urmare, selecția s-a concentrat pe promotori exonici putativi, site-uri de îmbinare și secvență conservată (între șoarece și om), în timp ce regiunile neconservate și repetate au fost evitate. Genotiparea a fost efectuată utilizând sistemul MassARRAY (Sequen, San Diego, CA, SUA) conform protocoalelor standard ale producătorului. Grundurile au fost proiectate pentru a amplifica 100 bp în jurul siturilor variante înconjurătoare. Amplificarea PCR a fost efectuată folosind 10 ng de ADN genomic în condiții de reacție standard într-un volum total de 5 μl.

Estimarea frecvenței alelelor

Tehnici de probabilitate maximă care iau în considerare structura de origine au fost utilizate pentru a estima frecvențele alelelor pentru SGIP1. Estimările obținute utilizând probe care conțin rude pot fi afectate în mod semnificativ dacă nu se ia în considerare structura de origine. 24 Estimările frecvenței alelelor și erorile lor standard au fost obținute folosind SOLAR. În mod similar, SOLAR a fost folosit pentru a efectua teste de echilibru Hardy-Weinberg, care au permis independența între membrii genealogiei. Niciun SNP care nu se află în echilibru Hardy-Weinberg nu a fost eliminat din analiză.

Analiza măsurată a asocierii genotipului

Modelul de asociere pe care l-am folosit este o extensie simplă a modelului clasic al componentei de varianță descrisă în altă parte. 26, 27 Estimarea diferitelor efecte fixe și componente de împrăștiere asociate cu efecte aleatorii poate fi efectuată utilizând metode standard de probabilitate maximă. Rețineți că această abordare ia în considerare independența membrilor familiei. Toate analizele au fost efectuate folosind pachetul de calcul SOLAR. 25

Pentru a elimina potențialul de stratificare sub acoperire a populației, pentru care abordarea se bazează pe abordarea standard asociată cu efect fix, am folosit, de asemenea, abordarea transferului de dezechilibru cantitativ la testarea asocierii dezvoltată de Abecasis și colab. 28 și implementat în SOLAR. Deși această abordare arată performanțe semnificativ reduse comparativ cu analiza măsurată a genotipului 29, ea păstrează nivelurile adecvate de semnificație sub ipoteza nulă chiar și în prezența stratificării populației. Cu toate acestea, datorită puterii sale slabe, o folosim doar pentru a verifica consistența concluziilor calitative pe baza analizei măsurate a genotipurilor.

Remediere pentru mai multe teste

Pentru a corecta efectul testării multiple asupra unui fenotip dat, am estimat numărul efectiv de SNP folosind metoda Li și Ji 30, care utilizează o modificare a abordării anterioare a lui Nyholt. După obținerea unui număr efectiv de SNP-uri independente, am folosit o procedură Bonferroni modificată pentru a identifica un nivel alfa țintă care să mențină un nivel global de semnificație 33 a fost un număr efectiv de SNP-uri independente de 21, 8. Astfel, acești 47 de markeri se comportă statistic ca 22 markeri independenți. Moștenirea grăsimii a fost calculată la 0,32 (P = 1,6 x 10-5) în cohorta MFS. 23

variația

Modelul LD SNP asociat cu masa grasă în SGIP1. Intensitatea culorii roșii din bloc indică dimensiunea corelației absolute (p) dintre alelele SNP (sau genotipurile).

Imagine la dimensiune completă

S-a efectuat o analiză cantitativă bayesiană nucleotidică robustă pentru a evalua asocierile posibile între variantele SGIP1 și fenotipurile legate de obezitate. Fiecare SNP a fost testat pentru asocierea cu un număr de trăsături fenotipice utilizând pachetul statistic SOLAR. 25 Datele brute nu au fost distribuite în mod normal; prin urmare, datele au fost normalizate utilizând o distribuție inversă normală și ajustate în funcție de vârstă și sex. Dintre fenotipurile testate, patru SNP-uri au prezentat o asociere puternică cu masa grasă (Tabelul 2). SNP rs2146905 a arătat cea mai puternică relație cu masa grasă (P = 4,7 × 10 −5), urmată de rs1325266 (P = 1, 2 × 10 −4), rs1900105 (P = 5, 8 × 10 −4) și rs4655650 (P = 1,5 × 10 −3). Aceste asociații au rămas semnificative după mai multe teste cu ținta alfa stabilită la 0,002 pe baza a 22 de SNP-uri independente. Un total de 15 SNP-uri suplimentare au arătat o asociere nominală cu masa de grăsime, cu valori ale P cuprinse între 0,0022 și 0,0459 (Tabelul 2). Trebuie remarcat faptul că rs2146905 și rs1325266 sunt unul la altul în LD ridicat (D = 0, 994) (Figura 1). SNP cel mai puternic asociat cu masa grasă (rs2146905) a arătat o asociere nominală cu IMC (P = 0,037) ca rs7529763 (P = 0,044). Niciunul dintre SNP-urile asociate grăsimii nu a arătat o asociere cu raportul talie-șold.

Tabel în dimensiune completă

Efecte alelice remarcabile sunt observate pentru SNP-urile asociate grăsimilor (Tabelul 2). Cel mai puternic SNP asociat (rs2146905) a arătat o reducere cu 5,7% a masei grase la indivizii homozigoti pentru alela minoră comparativ cu indivizii homozigoti pentru alela majoră. Un SNP semnificativ nominal (rs4142763) a arătat o reducere cu 9,4% a masei grase la indivizii homozigoti pentru alela minoră comparativ cu indivizii homozigoti pentru alela majoră. În toate cazurile, efectul alelic a fost aditiv, indivizii heterozigoți având o valoare medie a greutății grase în rândul indivizilor homozigoti cu alele majore sau minore.

discuţie

Cantitatea de SNP din SGIP1 a arătat dovezi ale asocierii cu masa grasă într-un studiu familial mauritian. Influența variantelor alelice asupra masei grase a variat de la +4,5 la -9,4%, în timp ce valorile P au variat de la 0,0459 la 4,7 × 10 −5 .

Gena proteinei 1 (SGIP1) care interacționează cu GRB2 (endofilină) din domeniul SH3 a fost identificată ca fiind exprimată diferențial în hipotalamusul de P. obez slab versus obez, un model animal de diabet de tip 2 și obezitate. Studii suplimentare au arătat că SGIP1 are un rol în reglarea aportului de alimente, unde reducerea țintită a ARNm hipotalamic SGIP1 a inhibat aportul de alimente și a redus greutatea corporală la șobolanii P. obesus și Sprague-Dawley. 16

Am măsurat mai mulți fenotipuri legate de diabet/obezitate ca markeri ai sindromului metabolic, inclusiv glucoza plasmatică în repaus alimentar, raportul talie-șold, IMC și masa grasă. Am genotipat 47 de SNP polimorfi în SGIP1 selectați pentru potențialul de a conferi un efect funcțional genei. Analiza genetică statistică a relevat asocieri între 19 SNP în SGIP1 și masa de grăsime măsurată prin bioimpedanță. Patru dintre aceste SNP-uri au fost puternic asociate cu masa de grăsime după ajustare pentru teste multiple și alte 15 SNP-uri au fost asociate nominal cu masa de grăsime.

SNP rs2146905 a arătat cea mai puternică asociere cu greutatea grăsimii (P = 4,7 × 10 -5). Persoanele homozigote pentru alela minoră au avut o reducere cu 5,7% a masei grase, comparativ cu persoanele homozigote pentru alela majoră (frecvența alelei mai mică = 0,39). Deși acest SNP este localizat în intronul 7 al SGIP1, acesta poate fi în LD ridicat cu SNP-uri situate în regiuni care reglează transcrierea sau afectează stabilitatea ARNm.

Am observat un efect alelic puternic pentru mai multe SNP asociate grăsimilor în SGIP1. Persoanele homozigote pentru alela majoră au avut modificări cuprinse între +4,5 și -9,4% comparativ cu subiecții homozigoti pentru alela majoră. Un SNP nominal semnificativ, rs485521, a arătat o reducere de 4,5% a greutății grăsimilor la indivizii homozigoti pentru alela minoră. Acest SNP este situat în 3 'UTR și poate afecta stabilitatea ARNm, legarea microARN și expresia SGIP1. Un alt SNP nominal semnificativ, rs4142763, a arătat o reducere a greutății de grăsime de 9,4% la indivizii homozigoti pentru alela minoră. Acest SNP este localizat în 5 'UTR și poate afecta funcția genei SGIP1 prin modificarea transcripției. Dintre cei 19 SNP asociați cu masa grasă, 5 au prezentat greutate redusă a grăsimii la indivizii homozigoti pentru alela majoră, în timp ce 14 au arătat greutate redusă la grăsimi la indivizii homozigoti pentru alela minoră. Frecvențele alele mai mici au variat de la 0,03 la 0,50 (Tabelul 2).

Doar 1 din cele 19 SNP asociate grăsimii, rs7526812, a fost localizat în regiunea de codificare (exonul 7) și a generat o mutație de eroare. Cele patru SNP-uri cele mai puternic asociate au fost localizate la intronii 3, 6 și 8. Rămâne neclar modul în care aceste variante afectează activitatea SGIP1 sau dacă sunt în LD cu variante mai îndepărtate sau de exoni care afectează activitatea SGIP1, dar acestea pot afecta expresia. prin elemente de amplificare sau în LD codificat SNP sau cele care afectează nivelurile de expresie.

Studiile anterioare pe modele animale au arătat rolul fiziologic al SGIP1 în sistemele neuronale hipotalamice care promovează echilibrul energetic pozitiv și creșterea în greutate. În plus, epuizarea ARNm hipotalamic SGIP1 a redus greutatea corporală prin inducerea unei rate metabolice disproporționat de mari. 16 Dacă variația genetică a genei SGIP1 acționează pentru a modifica expresia proteinei SGIP1 trebuie văzută și este o întrebare importantă pentru experimentele viitoare.

Acest studiu descrie asocierea dintre variantele genetice din gena SGIP1 și masa de grăsime din populația mauritiană. Aceste dovezi, combinate cu date funcționale din studiile anterioare, sugerează cu tărie că variația SGIP1 este un factor determinant potențial important al proprietăților legate de obezitate.