CC BY
36
НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ
Серия Медицина. Фармация. 2015. № 10 (207). Выпуск 30
91
ГЕНЕТИКА
УДК 575.17
КОМБИНАЦИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ВАРИАНТОВ rs12444979И rs2241423АССОЦИИРОВАНА С РАЗВИТИЕМ ГИПЕРПЛАСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ МАТКИ
THE COMBINATION OF GENETIC RS12444979AND RS2241423OPTIONS IS ASSOCIATED WITH DEVELOPMENT OF HYPER PLASTIC PROCESSES OF THE UTERUS
О.Б. Алтухова, И.В. Кривошей
O.B. Altukhova, I.V. Krivoshei
Белгородский государственный национальный исследовательский университет 308015, г.Белгород, ул. Победы, д. 85 Belgorod national research university 308015, Belgorod, Pobedy St., 85
e-mail: [email protected]
Резюме. В статье освещаются данные биоинформатического анализа пяти полиморфных локусов среди 947 пациенток с гиперпластическими процессами матки и 988 женщин контрольной группы. Установлено, что повышенный риск развития гиперпластических процессов матки у женщин Центрального региона России связан с комбинацией аллелей С rs12444979 с G rs2241423 (OR=1.57), а протективное действие имеют сочетания следующих молекулярно-генетических маркеров: C rs12444979 с A rs999460 с G Щ2241423 с G rs6732220 (OR=0.67), A rs999460 с G Щ2241423 с G rs6732220 (OR=0.69), C rs12444979 с A rs999460 с G rs6732220 (OR=0.7i) и A rs999460 с G rs6732220 (OR=0.72).
Summary. The article highlights the bioinformatics data analysis of five polymorphic loci among 947 patients with uterine hyperplasia and 988 women in the control group. It was found that the increased risk of hyperplastic processes of the uterus in women of the Central region of Russia is related to a combination of alleles of C rs12444979 with G rs2241423 (OR = 1.57), and the protective effect of the combination have the following molecular genetic markers: C rs12444979 with A rs999460 with G rs2241423 with G rs6732220 (OR = 0.67), A rs999460 with G rs2241423 with G rs6732220 (OR = 0.69), C rs12444979 with A rs999460 with G rs6732220 (OR = 0.71) and A rs999460 with G rs6732220 (OR = 0.72).
Key words: hyperplastic processes of the uterus, genetic polymorphism, bioinformatics.
Ключевые слова: гиперпластические процессы матки, генетический полиморфизм, биоинформатика.
Введение
Гиперпластические процессы матки (ГПМ) (миома матки, генитальный эндометриоз, гиперпластические процессы эндометрия) занимают ведущее место в структуре общей гинекологической заболеваемости. Они имеют общие звенья патогенеза и поэтому достаточно часто встречаются соче-тано [Klatsky et al., 2008]. Основными клиническими проявлениями этих заболеваний являются маточные кровотечения, тазовые боли, бесплодие и невынашивание беременности [Taran et al., 2014].
Миома матки представляет собой доброкачественную и, как правило, множественную опухоль, растущая из незрелых миоцитов сосудистой стенки матки [Churnosov et al., 2014; Tan et al., 2014]. Эндометриоз - патологический процесс, характеризующийся ростом и развитием ткани, идентичной по структуре и функции с эндометрием, за пределами границ нормальной локализации слизистой оболочки тела матки [Truskinovsky et al., 2014]. Гиперпластические процессы эндометрия трактуются как нефизиологическая пролиферация желез эндометрия, которая сопровождается структурной перестройкой железистого и, в меньшей степени, стромального компонентов эндометрия [Donato et al., 2014; Pachomov et al., 2014].
92
НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ
Серия Медицина. Фармация. 2015. № 10 (207). Выпуск 30
Принято считать, что миома матки, генитальный эндометриоз, гиперпластические процессы эндометрия являются гормональнозависимыми процессами. Ведущее место в патогенезе ГПМ отводится избыточной эстрогенной стимуляции, сочетающейся с недостаточностью прогестеронового воздействия [Kim et al., 201з].Однако до настоящего времени не существует единого представления о механизмах развития доброкачественных опухолевых процессах в тканях матки.
Одним из факторов, определяющих развитие ГПМ, может являться возраст менархе и связанные с ним гены-кандидаты [Elks et al., 2010].
Цель
Целью нашей работы стало изучение роли комбинаций полиморфизмов генов ^12444979, rs99946o, Щ2241423, Щ6732220 и Щ4953616 в формировании гиперпластических процессов матки.
Объекты и методы исследования
Проведен анализ результатов наблюдений 1935 человек: 947 больных с ГПМ и 988 женщин контрольной группы. В выборки больных и контроля включались женщины русской национальности, являющиеся уроженками Центрального Черноземья РФ и не состоящие в родстве между собой. Клинико-инструментальное обследование пациенток с гиперпластическими процессами матки осуществлялось врачами гинекологического отделения Перинатального центра Белгородской областной клинической больницы Святителя Иоасафа. В контрольную группу включались женщины без гинекологических заболеваний.
Всем больным с гиперпластическими процессами матки и индивидуумам контрольной группы проводилось типирование пяти молекулярного-генетических маркеров: CNVs g.19933600C>T (rs12444979), SFTA3 c.-2153G>A (Щ999460), MAP2K5 c.1135-12146G>A (^2241423), FSHR c.375-5096C>G (rs6732220), LHCGR c.3441+42609C>T (Щ4953616).
В качестве материала для исследования служила венозная кровь в объеме 8-9 мл, взятая из локтевой вены пробанда. Выделение геномной ДНК из периферической крови проведено стандартным методом фенол-хлороформной экстракции [Miller et al., 1988]. Анализ исследуемых локусов осуществлялся методом полимеразной цепной реакции синтеза ДНК с использованием олигонуклеотидных праймеров и зондов.
Статистическая обработка данных проводилась с использованием программных пакетов «STATISTICA for Windows 6.0» и «Microsoft Exсel 2007». Для анализа соответствия наблюдаемого распределения генотипов ожидаемому, исходя из равновесия Харди-Вайнберга, использован критерий х2 [Реброва, 2006].
Анализ роли комбинаций исследуемых генов в формировании гиперпластических процессов матки проведен с помощью программного обеспечения APSampler, использующего метод Монте-Карло марковскими цепями и байесовскую непараметрическую статистику [Favorov et al., 2005]. При проведении множественных сравнений с целью минимизации ошибок первого рода использовали пермутационный тест ^perm).
Результаты и их обсуждение
Анализ полиморфизмов генов проводили на материале двух выборок: 947 пациенток с ГПМ и 988 женщин контрольной группы. В выборки больных и контроля включались женщины русской национальности, являющиеся уроженками Центрального региона России и не состоящие в родстве между собой. Пациенты включались в группу больных только после установления диагноза заболевания, подтвержденного с помощью клинических и лабораторно-инструментальных методов обследования. Клинико-лабораторное обследование больных проводилось на базе гинекологического отделения перинатального центра Белгородской областной клинической больницы Святителя Иоасафа.
Исследование частот аллелей изучаемых полиморфных маркеров генов выявлено, что для всех изученных локусов в группе больных с ГПМ и в контрольной выборке эмпирическое распределение генотипов соответствует теоретически ожидаемому при равновесии Харди-Вайнберга (p>0.05) (табл. 1).
В результате проведенного биоинформатического анализа носительства сочетаний аллелей и генотипов исследуемых локусов выявлен ряд достоверных различий между больными ГПМ и контролем (табл. 2).
В первую очередь обращает на себя внимание высокодостоверная (Pperm =1.6*10-6) ассоциация сочетания аллелей C Щ12444979 с A Щ999460 с G Щ2241423 и G Щ6732220 с формированием ГПМ. Данное сочетание имеют 19.65% больных с ГПМ, а среди контрольной группы составляет 26.63%. Эта комбинация полиморфных вариантов генов является протективным фактором развития ГПМ, о чем свидетельствует величина ОR, равная 0.67 при 95% доверительном интервале 0.54-0.84.
НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ
Серия Медицина. Фармация. 2015. № 10 (207). Выпуск 30
93
Таблица 1
Распределение генотипов, наблюдаемой и ожидаемой гетерозиготности, индекса фиксации полиморфных маркеров исследуемых генов среди больных ГПМ и в контроле Distribution of genotypes, the observed and expected heterozygosity, an index of fixing of polymorphic markers of the studied genes among sick GPM and in control
Локусы, показатели Больные ГПМ (n=947) Контрольная группа (n=988)
O' [\ On СЧ гЧ - SN 887 961
No(Ne) CC 649 (652.04) 702 (698.83)
TC 223 (216.92) 2,35 (241.33)
TT 15 (18.04) 24 (20.83)
X2(hwe) (p) 0.70 (>0.05) 0.66 (>0.05)
Ho (He) 0.25 (0.24) 0.24 (0.25)
D (t) +0.03 (0.36) -0.03 (0.37)
О чО ON On On (- £N 908 963
No(Ne) GG 419 (414.52) 646 (641.53)
GA 389 (397.96) 280 (288.93)
AA 100 (95.52) 37 (32.53)
X2(hwe) (p) 0.46 (>0.05) 0.92 (>0.05)
Ho (He) 0.43 (0.44) 0.29 (0.30)
D (t) -0.02 (0.54) -0.03 (0.50)
СО сч гЧ сч сч ся - £N 902 959
No(Ne) GG 614 (617.81) 646 (641.53)
GA 265 (257.39) 280 (288.93)
AA 23 (26.81) 37 (32.53)
X2(hwe) (p) 0.79 (>0.05) 1.36 (>0.05)
Ho (He) 0.29 (0.28) 0.50 (0.49)
D (t) +0.03 (0.44) +0.04 (1.10)
о сч сч сч со [\ чО ся - £N 90,3 968
No(Ne) CC 517 (518.11) 533 (534.79)
CG 334 (331.77) 373 (369.41)
GG 52 (53.11) 62 (63.79)
X2(hwe) (p) 0.04 (>0.05) 0.09 (>0.05)
Ho (He) 0.37 (0.37) 0.38 (0.38)
D (t) +0.01 (0.13) +0.01 (0.20)
40 гЧ чО СО LO On - £N 886 959
No(Ne) CC 440 (447.97) 480 (492.86)
CT 380 (364.06) 415 (389.27)
TT 66 (73.97) 64 (76.86)
X2(hwe) (p) 1.70 (>0.05) 4.19 (>0.05)
Ho (He) 0.43 (0.41) 0.43 (0.40)
D (t) +0.04 (0.95) +0.06 (1.46)
Примечания: £N - объем выборки; No - наблюдаемое распределение генотипов; Ne - ожидаемое распределение генотипов; x2(hwe) - показатель соответствия наблюдаемого распределения генотипов ожидаемому, исходя из равновесия Харди-Вайнберга; р - достигнутый уровень значимости для x2(hwe); Но - наблюдаемая ге-терозиготность; Не - ожидаемая гетерозиготность; D - индекс фиксации Райта; t - критерий Стьюдента, характеризующий индекс фиксации.
94
НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ
Серия Медицина. Фармация. 2015. № 10 (207). Выпуск 30
Таблица 2
Распространенность некоторых сочетаний изучаемых полиморфных маркеров у больных ГПМ и в контрольной группе
Prevalence of some combinations of the studied polymorphic markers at sick GPM and in control group
Полиморфизмы Сочетания (аллелей) Больные ГПМ (n=947) Контрольная группа (n=988) P (Pperm) OR (95% CI)
n/N % n/N %
rs12444979, rs999460, rs2241423, rs6732220 C rs12444979 совместно с A rs999460 совместно с G rs2241423 совместно с G rs6732220 171/870 19.65 253/950 26.63 0.0002 (1.6*10-6) 0.67 (0.54- 0.84)
rs999460, rs2241423, rs6732220 A rs999460 совместно с G rs2241423 совместно с G rs6732220 183/887 20.63 262/955 27.43 0.0004 (6.3*10-6) 0.69 (0.55- 0.85)
rs12444979, rs999460, rs6732220 C rs12444979 совместно с A rs999460 совместно с G rs6732220 182/877 20.75 257/957 26.85 0.001 (0.0006) 0.71 (0.57- 0.89)
rs999460, rs6732220 A rs999460 совместно с G rs6732220 194/897 21.63 266/964 27.59 0.001 (0.005) 0.72 (0.58- 0.89)
rs12444979, rs2241423 C rs12444979 совместно с G rs2241423 842/878 95-90 894/954 93.71 0.02 (0.05) 1.57 (1.03- 2.40)
Примечания: n - количество индивидуумов с данным сочетанием генетических вариантов; N - общее количество индивидуумов, изученных по данным генетическим полиморфизмам.
Установлено, что комбинации из трех генетических вариантов A rs99946o с G rs224i423 с G rs6732220 и C rsi2444979 с A rs99946o с G rs6732220 встречаются среди контрольной группы (27.43% и 26.85%, соответственно) в 1.29-1.33 раз чаще, чем среди пациенток с ГПМ (20.63%, Pperm=6.3*10-6 и 20.75%, Pperm=0.0006, соответственно). При наличии этих сочетаний полиморфных маркеров риск развития ГПМ снижен (OR=0.69 и OR=0.7i, соответственно). Аналогичной направленности различия зарегистрированы по комбинации из двух генетических вариантов A Щ999460 с G rs6732220. Среди больных с ГПМ зарегистрирована наименьшая частота данного сочетания (21.63%) по сравнению с контролем (27.59%, Pperm=0.005, OR=0.72).
Кроме того, выявлена ассоциация сочетания аллелей C Щ12444979 с G Щ2241423 с формированием ГПМ: у 95.90% пациенток с ГПМ зарегистрировано данное сочетание генетических маркеров, а в контрольной группе этот показатель составил 93.71% (Pperm=0.05, 0R=1.57, 95%, CI 1.03-2.40).
В результате биоинформатического анализа частот аллелей и генотипов изученых генов между больными с ГПМ и контрольной группой было установлено, что фактором риска возникновения данной патологии является сочетание аллелей С Щ12444979 с G Щ2241423 (OR=1.57).
В большом количестве литературных источников показана связь данных генов с формированием метаболических расстройств (в том числе ожирения) [Mei et al., 2012; Rask-Andersen et al., 2012; Yang et al., 2013] и вследствие этого они ассоциированы с ранним возрастом менархе и могут являться фактором риска развития ГПМ [Demerath et al., 2013].
Заключение. Таким образом, в результате проведённого исследования установлено, что риск развития гиперпластических процессов матки у женщин Центрального региона России повышает
НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ
Серия Медицина. Фармация. 2015. № 10 (207). Выпуск 30
95
комбинация аллелей С rsi2444979 с G rs224i423 (OR=i.57), а протективными свойствами обладают сочетания следующих молекулярно-генетических маркеров: C rs12444979 с A rs99946o с G rs224i423 с G rs6732220 (OR=0.67), A rs99946o с G rs224i423 с G rs6732220 (ОR=0.69), C rs12444979 с A rs99946o с G rs6732220 (ОR=0.7l) и A rs99946o с G rs6732220 (ОR=0.72).
Благодарности
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ «Изучение вовлеченности генетических полиморфизмов, связанных с возрастом менархе, в развитии гиперпластических процессов матки
у населения Центрального Черноземья России».
Литература
Реброва О.Ю., 2006. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. М., Медиасфера, 305.
Churnosov M.I., Altuchova O.B., Demakova N.A., Krivoshei I.V., Evdokimov V.I., Batlutskaya I.V., Polonikov A.V., 2014. Associations of Cytokines Genetic Variants with Myomatous Knots Sizes. Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical, 5(6): 1344-1347.
Demerath E.W., Liu C.-T., Franceschini N., Chen G., Palmer J.R., Smith E.N., Chen C.T.L., Ambrosone C.B. et al., 2013. Genome-wide association study of age at menarche in African-American women. Hum Mol Genet, 22(16): 3329-3346.
Donato N.D., Seracchioli R., 2014. How to Evaluate Adenomyosis in Patients Affected by Endometriosis? Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4146361/ (accessed
12.08.2014).
Elks C. E., Perry J. R. B., Sulem P., Chasman D. I., Franceschini N., He C., . Lunetta K. L et al., 2010. Thirty new loci for age at menarche identified by a meta-analysis of genome-wide association studies. Nat Genet, 42(12): 1077-1085.
Favorov A.V., Andreewski T.V., Sudomoina M.A., Favorova O.O., Parmigiani G., Ochs M. F., 2005. A Markov chain Monte Carlo technique for identification of combinations of allelic variants underlying complex diseases in humans. Genetics, 171(4): 2113-2121.
Kim J.J., Kurita T., Bulun S. E., 2013. Progesterone Action in Endometrial Cancer, Endometriosis, Uterine Fibroids, and Breast Cancer. Endocrine Reviews, 34(1): 130-162.
Klatsky P.C., Tran N.D., Caughey A.B., Fujimoto V.Y., 2008. Fibroids and reproductive outcomes: a systematic literature review from conception to delivery. American journal of obstetrics and gynecology, 198 (4): 357-366.
Mei H., Chen W., Jiang F., He J., Srinivasan S., Smith E.N., Schork N., Murray S., Berenson G.S., 2012. Longitudinal Replication Studies of GWAS Risk SNPs Influencing Body Mass Index over the Course of Childhood and Adulthood. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3280302/
(accessed 12.02.2012).
Miller S.A., Dykes D.D., Polesky H.F., 1988. A simple salting out procedure for extracting DNA from human nucleated cells. Nucleic acids research, 16(3): 1215-1221.
Pachomov C.P., Altuchova O.B.,. Demakova N.A, Krivoshei I.V., Kolesnikov Y.V., Sobyanin F.I., 2014. Study of Cytokines Polymorphous Loci Connections with Rise of Endometrium Proliferative Diseases. Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical, 5(6): 1473-1476.
Rask-Andersen M., Jacobsson J. A., Moschonis G., Ek A.E., Chrousos G.P., Marcus C., Manios Y., Fredriksson R., Schioth H. B., 2012. The MAP2K5-linked SNP ^2241423 is associated with BMI and obesity in two cohorts of Swedish and Greek. BMC Med Genet, 13: 36-39.
Tan N. 2014. Women seeking second opinion for symptomatic uterine leiomyoma: role of comprehensive fibroid center. Journal of Ther Ultrasound, 2. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4265989/ (accessed 15.04.2014).
Taran F.A., Weaver A.L., Coddington C.C., Stewart E.A., 2014. Characteristics indicating adenomyosis coexisting with leiomyomas: a case-control study. Hum Reprod, 25(5): 1177-1182.
Truskinovsky A.M., Lifschitz-Mercer B., Czernobilsky B., 2014. Hyperplasia and carcinoma in secretory endometrium: a diagnostic challenge. Gynecological Pathology, 33(2): 107-113.
Yang T.-L., Guo Y., Li S.M., Li S.K., Tian Q., Liu Y.-J., Deng H.-W., 2013. Ethnic differentiation of copy number variation on chromosome 16p12.3 for association with obesity phenotypes in European and Chinese populations. J. Obes (Lond), 37(2): 188-190.
96
НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ
Серия Медицина. Фармация. 2015. № 10 (207). Выпуск 30
Literature
Rebrova O. Yu., 2006. Statistical analysis of medical data. Application software package Statistica. Moscow, Media Sfera, 305. (in Russian).
Churnosov M.I., Altuchova O.B., Demakova N.A., Krivoshei I.V., Evdokimov V.I., Batlutskaya I.V., Polonikov A.V., 2014. Associations of Cytokines Genetic Variants with Myomatous Knots Sizes. Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical, 5(6): 1344-1347.
Demerath E.W., Liu C.-T., Franceschini N., Chen G., Palmer J.R., Smith E.N., Chen C.T.L., Ambrosone C.B. et al., 2013. Genome-wide association study of age at menarche in African-American women. Hum Mol Genet, 22(16): 3329-3346.
Donato N.D., Seracchioli R., 2014. How to Evaluate Adenomyosis in Patients Affected by Endometriosis? Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4146361/ (accessed
12.08.2014).
Elks C. E., Perry J. R. B., Sulem P., Chasman D. I., Franceschini N., He C., Lunetta K. L et al., 2010. Thirty new loci for age at menarche identified by a meta-analysis of genome-wide association studies. Nat Genet, 42(12): 1077-1085.
Favorov A.V., Andreewski T.V., Sudomoina M.A., Favorova O.O., Parmigiani G., Ochs M. F., 2005. A Markov chain Monte Carlo technique for identification of combinations of allelic variants underlying complex diseases in humans. Genetics, 171(4): 2113-2121.
Kim J.J., Kurita T., Bulun S. E., 2013. Progesterone Action in Endometrial Cancer, Endometriosis, Uterine Fibroids, and Breast Cancer. Endocrine Reviews, 34(1): 130-162.
Klatsky P.C., Tran N.D., Caughey A.B., Fujimoto V.Y., 2008. Fibroids and reproductive outcomes: a systematic literature review from conception to delivery. American journal of obstetrics and gynecology, 198 (4): 357-366.
Mei H., Chen W., Jiang F., He J., Srinivasan S., Smith E.N., Schork N., Murray S., Berenson G.S., 2012. Longitudinal Replication Studies of GWAS Risk SNPs Influencing Body Mass Index over the Course of Childhood and Adulthood. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3280302/
(accessed 12.02.2012).
Miller S.A., Dykes D.D., Polesky H.F., 1988. A simple salting out procedure for extracting DNA from human nucleated cells. Nucleic acids research, 16(3): 1215-1221.
Pachomov C.P., Altuchova O.B.,. Demakova N.A, Krivoshei I.V., Kolesnikov Y.V., Sobyanin F.I., 2014. Study of Cytokines Polymorphous Loci Connections with Rise of Endometrium Proliferative Diseases. Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical, 5(6): 1473-1476.
Rask-Andersen M., Jacobsson J. A., Moschonis G., Ek A.E., Chrousos G.P., Marcus C., Manios Y., Fredriksson R., Schioth H. B., 2012. The MAP2K5-linked SNP ^2241423 is associated with BMI and obesity in two cohorts of Swedish and Greek. BMC Med Genet, 13: 36-39.
Tan N. 2014. Women seeking second opinion for symptomatic uterine leiomyoma: role of comprehensive fibroid center. Journal of Ther Ultrasound, 2. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4265989/ (accessed 15.04.2014).
Taran F.A., Weaver A.L., Coddington C.C., Stewart E.A., 2014. Characteristics indicating adenomyosis coexisting with leiomyomas: a case-control study. Hum Reprod, 25(5): 1177-1182.
Truskinovsky A.M., Lifschitz-Mercer B., Czernobilsky B., 2014. Hyperplasia and carcinoma in secretory endometrium: a diagnostic challenge. Gynecological Pathology, 33(2): 107-113.
Yang T.-L., Guo Y., Li S.M., Li S.K., Tian Q., Liu Y.-J., Deng H.-W., 2013. Ethnic differentiation of copy number variation on chromosome 16p12.3 for association with obesity phenotypes in European and Chinese populations. J. Obes (Lond), 37(2): 188-190.
