CC BY
21
https://doi.org/10-1 7116/molgen201 836041203
Маркеры ДНК из полногеномных ассоциативных исследований сердечно-сосудистых заболеваний
А.В. ХРУНИН1, А.М. АЛИЕВ2, С.А. ЛИМБОРСКАЯ1
1ФГБУН «Институт молекулярной генетики» Российской академии наук, 123182, Москва, Россия; 2University of Amsterdam, 1012 WX Amsterdam, Netherlands
В работе представлены результаты отбора наиболее перспективных однонуклеотидных полиморфизмов из числа локусов, продемонстрировавших ассоциации с сердечно-сосудистыми заболеваниями в полногеномных исследованиях. Идентифицировано 20 таких локусов. Для 8 из них разработаны протоколы дискриминации аллельных вариантов с помощью полимеразной цепной реакции в реальном времени в технологии TaqMan и проведена оценка их встречаемости в выборке индивидов из Москвы, принадлежащих к русской этнической группе.
Ключевые слова: сердечно-сосудистые заболевания, полиморфизм однонуклеотидных замен, ишемическая болезнь сердца, ишемический инсульт.
DNA markers from genome-wide association studies of cardiovascular diseases
A.V. KHRUNIN1, A.M. ALIEV 2, S.A. LIMBORSKA1
Mnstitue of Molecular Genetics of Russian Academy of Sciences, 1231 82, Moscow, Russia; 2University of Amsterdam, 1012 WX Amsterdam, Netherlands
The results of searching of perspective single nucleotide polymorphisms associated with cardiovascular diseases in genome-wide association studies are presented. Twenty such loci were selected. For eight of them the protocols for discrimination of the corresponding allelic variants with real time polymerase chain reaction method (TaqMan) were developed and used for genotyping of a sample of Russian individuals from Moscow.
Keywords: cardiovascular diseases, single nucleotide polymorphism, coronary artery disease, coronary heart disease, ischemic stroke.
Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) представляют собой группу болезней сердца и кровеносных сосудов, в которую в первую очередь входят инфаркты и инсульты, являющиеся основной причиной смертности и инвалиди-зации населения современного мира. Высокая частота смертности в результате ССЗ и проблема восстановления пациентов, перенесших заболевание, обусловливают высокую значимость разработки адекватной системы предупреждения первичных и повторных нарушений мозгового и сердечного кровообращения. Среди факторов, влияющих на развитие ССЗ, выделяют социальные, экономические и культурные особенности, а также все более ясным становится вклад наследственных (генетических) факторов, определяющих предрасположенность к данным заболеваниям, которая зависит от наличия целого ряда генетических параметров [1].
Большие надежды клиницистов возлагаются на выявление и разработку систем генетических маркеров, которые являются важным шагом к развитию персонифицированной медицины и индивидуализированной профилактики. За последнее 10-летие в результате стремительного
© Коллектив авторов, 201 8
развития методов полногеномных ассоциативных исследований (genome-wide association studies (GWAS), основанных на анализе однонуклеотидных полиморфных вариантов, произошел прорыв в получении данных о вовлеченности генетических факторов в этиологию и патогенез многих болезней, в том числе сердечно-сосудистых [2—4]. Получен большой объем важной информации, значимой для разработки новых технологий для оценки предрасположенности к ССЗ. В настоящее время ясно, что в большинстве случаев генетический риск развития ССЗ зависит от взаимного влияния полиморфных вариантов целого ряда генов, участвующих в различных патофизиологических процессах. При этом отдельные варианты генов сами по себе могут давать незначительный вклад в наследственную предрасположенность к ССЗ, а их эффект зависит как от других полиморфных маркеров — генов риска развития заболеваний, так и от их взаимодействия с фак-
Для корреспонденции: Лимборская Светлана Андреевна, доктор биологических наук, профессор, заведующая отделом молекулярных основ генетики человека ИМГ РАН; e-mail: limbor@img.ras.ru For correspondence: Limborska Svetlana Andreevna, Dr. Sci. Biol., prof., head of the Department of Molecular Bases of Human Genetics, Institute of Molecular Genetics RAS; e-mail: limbor@img.ras.ru
Таблица 1. Статистика анализа SNPs, ассоциированных с развитием ишемической болезни сердца (ИБС) и ишемиче-ского инсульта, в GWAS-исследованиях
Критерий
ИБС
Ишемический инсульт
Общее число публикаций с результатами GWAS
Общее число индивидуальных SNPs, ассоциированных с заболеванием с вероятностью р<540-8
Общее число индивидуальных SNPs, ассоциированных с заболеванием с вероятностью р<1-10-5
Количество индивидуальных SNPs, ассоциированных с заболеванием с вероятностью р<1-10-5, встретившихся не менее чем в двух исследованиях
48 736
1148
147
29
153
801 19
Таблица 2. Частоты аллелей исследованных полиморфизмов в русской популяции и популяции CEU из проекта «1000 геномов» [12]
SNP Частоты аллелей
в русской популяции в популяции CEU
rs1333049 C — 0,4 G — 0,6 C — 0,44 G — 0,56
rs4977574 A — 0,63 G — 0,37 A — 0,55 G — 0,45
rs1 1556924 G — 0,68 A — 0,32 G — 0,62 A — 0,38
rs964184 C — 0,93 G — 0,07 C — 0,86 G — 0,14
rs2107595 G — 0,73 A — 0,27 G — 0,84 A — 0,16
rs2200733 G — 0,93 A — 0,07 G — 0,88 A —0,12
rs879324 C — 0,73 T — 0,27 C —0,79 T — 0,21
rs1412444 T — 0,35 C — 0,65 T — 0,39 C — 0,61
торами внешней среды. В свете растущего массива генетических данных для успешной профилактики ССЗ все большую значимость приобретает необходимость разработки системы персонифицированной оценки генетического риска развития ССЗ. Ранее в нашей стране уже предпринимались попытки разработки диагностикума для определения индивидуального генетического риска развития инсульта, однако они не были достаточно успешны в связи с нехваткой имеющихся на тот момент научных данных и несовершенством методов анализа [5, 6]. Прежде всего это, очевидно, связано с методологическими особенностями самого GWAS-подхода, основанного на механистическом использовании принципа неравновесия по сцеплению [7]. И в этом контексте очевидно, что для диагностических целей необходимо использовать наиболее эффективные маркеры из числа тех, которые находятся в непосредственной близости (в группе сцепления) с локу-сом, обнаружившим корреляцию с заболеванием [8]. Последнего можно достичь применением современных методов и подходов, основанных на комбинировании данных GWAS-исследований и результатов анализа паттернов сцепления подходящих популяций из программы «1000 геномов», содержащих полные секвенированные последовательности геномов [9].
В настоящее время нами начат цикл исследований, направленный на разработку отсутствующей на данный момент тест-системы для определения индивидуальной предрасположенности к развитию ССЗ — ишемической болезни сердца и ишемического инсульта — в российской популяции, основанной на использовании ПЦР в реальном времени. Тест-система, основанная на дискриминации аллель-ных вариантов полиморфных маркеров с помощью ПЦР в реальном времени, имеет существенные преимущества перед другими методами, использующими в том числе гибри-
дизационные подходы. Ее применение возможно на моделях оборудования, рутинно использующихся в научных и клинических лабораториях.
На первом этапе нами был запланирован отбор наиболее перспективных однонуклеотидных полиморфизмов (SNPs) из числа локусов, продемонстрировавших ассоциации с ССЗ в полногеномных исследованиях. Списки соответствующих локусов и связанных с ними категорий были заимствованы из базы данных проекта GWAS Catalog [10, 11]. Поиск вели по ключевым словам «coronary heart disease», «coronary artery disease», «ischemic (isch-aemic) stroke». В качестве пороговых уровней значимости ассоциаций использовали значения вероятностей р=5-10-8 и р=1 • 10-5. Результаты поиска представлены в табл. 1. В дальнейший анализ были включены лишь полиморфизмы, которые были ассоциированы с рассматриваемыми заболеваниями с вероятностью р< 1 • 10-5 не менее чем в 2 исследованиях. Таких локусов оказалось довольно много, особенно для ишемической болезни сердца. Поэтому на начальном этапе было принято решение остановиться на разработке систем идентификации аллельных вариантов для локусов, продемонстрировавших значимые (p< 1 • 10-5) ассоциации в 5 исследованиях и более в случае ишемической болезни сердца и в 3 — ишемического инсульта. Всего было идентифицировано 20 таких локусов. Для 8 из них уже разработаны протоколы дискриминации аллельных вариантов с помощью ПЦР в реальном времени в технологии TaqMan и проведена оценка их встречаемости в выборке индивидов из Москвы, принадлежащих к русской этнической группе. Полученные популяцион-ные данные представлены в табл. 2. В ней же для сравнения приведены аналогичные данные для европейской популяции CEU из проекта «1000 геномов». Частоты встречаемости большинства аллелей оказались близкими для
BRIEF COMMUNICATION
обеих популяций. На следующем этапе нами планируется генотипирование всех отобранных полиморфизмов в соответствующих выборках больных. Результаты работы могут быть использованы для анализа выборок больных из других регионов России.
Работа осуществлена при финансовой поддержке Программы фундаментальных исследований президиума РАН «Фундаментальные исследования для биомедицинских технологий».
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
ЛИТЕРАТУРА/REFERENCES
1. Boehme AK, Esenwa C, Elkind MS. Stroke Risk Factors, Genetics, and Prevention. Circ Res. 2017;120(3):472-495. https://doi.org/10.1161/CIRCRESAHA.116.308398
2. Visscher PM, Wray NR, Zhang Q, Sklar P, McCarthy MI, Brown MA, Yang J. 10 Years of GWAS Discovery: Biology, Function, and Translation. Am J Hum Genet. 2017;101(1):5-22.
https://doi.org/ 10.1016/j.aj hg.2017.06.005
3. Chauhan G, Debette S. Genetic Risk Factors for Ischemic and Hemorrhagic Stroke. Curr Cardiol Rep. 2016;18(12):124.
4. Clarke SL, Assimes TL. Genome-Wide Association Studies of Coronary Artery Disease: Recent Progress and Challenges Ahead. Curr Atheroscler Rep. 2018;20(9):47.
https://doi.org/10.1007/s11883-018-0748-4
5. Дрибноходова О.П., Миронов К.О., Корчагин В.И., Дунаева Е.А., Ак-сельрод Э.В., Титков А.В., Платонов А.Е., Шипулин Г.А. Характеристика 48 полиморфных локусов-потенциальных маркеров риска развития ишемического инсульта. Генетика. 2017;53(6):716-721. [Dribnohodo-va OP, Mironov KO, Korchagin VI, Dunaeva EA, Aksel'rod EV, Titkov AV, Platonov AE, Shipulin GA. Characterization of 48 polymorphic loci as potential markers for the risk of ischemic stroke. Russian Journal of Genetics. 2017;53(6):698-702. (In Russ.)]. https://doi.org/10.1134/S1022795417060047
6. Корчагин В.И., Миронов К.О., Платонов А.Е., Дрибноходова О.П., Аксельрод Э.В., Дунаева Е.А., Раскуражев А.А., Танашян М.М., Максимова М.Ю., Иллариошкин С.Н., Шипулин Г.А. Комплексная оценка вклада генетических факторов в развитие ишемического инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2017; 117(12):11-18. [Korchagin VI, Mironov KO, Platonov AE, Dribnokhodova OP, Aksel-
rod EV, Dunaeva EA, Raskurazhev AA, Tanashyan MM, Maksimova MYu, Illarioshkin SN, Shipulin GA. Complex assessment of the contribution of genetic factors to the risk of ischemic stroke. Zhurnal Nevrologii i Psikhiatrii im. S.S. Korsakova. 2017;117(12):11-18. (In Russ.)]. https://doi.org/10.17116/jnevro201711712211-18
7. Bush WS, Moore JH. Chapter 11: Genome-wide association studies. PLoS Comput Biol. 2012;8(12):e1002822. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002822
8. Erdmann J, Kessler T, Munoz Venegas L, Schunkert H. A decade of genome-wide association studies for coronary artery disease: the challenges ahead. Cardiovasc Res. 2018;114(9):1241-1257. https://doi.org/10.1093/cvr/cvy084
9. 1000 genomes. A Deep Catalog of Human Genetic Variation.http://www. internationalgenome.org/дата посещения 11.07.18.
10. MacArthur J, Bowler E, Cerezo M, Gil L, Hall P, Hastings E, Junkins H, McMahon A, Milano A, Morales J, Pendlington Z, Welter D, Burdett T, Hindorff L, Flicek P, Cunningham F, Parkinson H. The new NHGRI-EBI Catalog of published genome-wide association studies (GWAS Catalog). Nucleic Acids Res. 2017;45(1):896-901.
https://doi.org/ 10.1093/nar/gkw1133
11. GWAS Catalog. The NHGRI-EBI Catalog of published genome-wide association studies. https://www.ebi.ac.uk/gwas/дата посещения 15.05.18.
12. Ensemble genome browser. http://www.ensembl.org/index.html. дата посещения 11.07.18.
Поступила в редакцию 07.10.18 После доработки 07.10.18 Принято к публикации 17.10.18
Информация об авторах:
Лимборская Светлана Андреевна, д-р биол. наук, проф., заведующая отделом молекулярных основ генетики человека ИМГ РАН; e-mail: limbor@img.ras.ru
Limborska Svetlana Andreevna, Dr. Sci. Biol., prof., head of the Department of Molecular Bases of Human Genetics, Institute of Molecular Genetics RAS; e-mail: limbor@img.ras.ru
Хрунин Андрей Владимирович, канд. биол. наук, старший научный сотрудник отдела молекулярных основ генетики человека ИМГ РАН; e-mail: khrunin@img.ras.ru
Khrunin Andrey Vladimirovich, senior researcher of the Department of Molecular Bases of Human Genetics, Institute of Molecular Genetics RAS; e-mail: khrunin@img.ras.ru; https://orcid.org/0000-0002-7848-4688
Алиев Айдар Манапович, студент магистратуры Университета Амстердама (программа «искусственный интелект»); e-mail: aidaraliev@gmail.com Aliev Aydar Manapovich, master's student, M. Phil in computational biology, University of Amsterdam (the program of Artificial Intelligence); e-mail: aidaraliev@gmail.com
