Анализ роли полиморфных вариантов генов, ассоциированных с ожирением, в развитии метаболического синдрома у женщин

DOI: 10.14341/OMET2017233-40

Анализ роли полиморфных вариантов генов, ассоциированных с ожирением, в развитии метаболического синдрома у женщин

Кочетова О.В.1*, Ахмадишина Л.З.1, Корытина Г.Ф.1, Карпов А.А.2, Мустафина О.Е.1

1Институт биохимии и генетики Уфимского научного центра РАН, Уфа

2Городская клиническая больница №8, Уфа

Целью исследования явился репликативный анализ связи полиморфных вариантов генов, ассоциированных с ожирением, выявленных по результатам широкогеномных исследований (GWAS), с развитием кластера параметров риска метаболического синдрома у женщин башкирской и татарской этнической принадлежности. Проведен анализ полиморфных маркеров следующих генов: SEC16B, FADS1, KCTD15, MAF, MAP2K5, NEGRI, BDNF, TMEM18.

Материалы и методы. Обследованы 243 женщины с метаболическим синдромом и 298 женщин контрольной группы. Амплификацию участков ДНК проводили с помощью полимеразной цепной реакции (ПЦР) в режиме реального времени с использованием TaqMan-зондов.

Результаты. Обнаружена ассоциация полиморфных вариантов генов MAF и TMEM18 с развитием метаболического синдрома у татарок. Информативным протективным маркером метаболического синдрома как среди татарок, так и среди башкирок являлся гаплотип Т-Т гена TMEM18 (rs2860323 и rs6548238) (р=0,005 и р=0,001 соответственно). Среди женщин-татарок установлена ассоциация маркера rs2241423 гена MAP2K5 с уровнем талии (р=0,003) и с уровнем холестерина (р=0,014), локуса rs11084753 гена KCTD15 с уровнем глюкозы после нагрузки (р=0.002), с уровнем триглицеридов (р=0,003) и уровнем ЛПВП (р=0,0008). В группе башкирок была установлена ассоциация маркера rs2241423 гена MAP2K5 с уровнем гликированного гемоглобина (р=0,002) и маркера rs174550 гена FADS1 с уровнем триглицеридов (р=0,02).

Выводы. Полиморфные варианты генов FADS1, KCTD15, MAF, MAP2K5, TMEM18являются важной составной частью генетической структуры предрасположенности к метаболическому синдрому и/или к кластеру клинико-биохимических показателей риска метаболического синдрома.

Ключевые слова: генетический маркер, ассоциация, женщины, уровень глюкозы, уровень инсулина.

Association of obesity susceptibility gene variants with metabolic syndrome in women. Kochetova O.V.1, Akhmadishina L.Z.1, Korytina G.F.1, Karpov A.A.2, Mustafina O.E.1

'Institute of Biochemistry and Genetics of Ufa Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences, Ufa, Russia 2City Clinical Hospital №8, Ufa, Russia

Aim. The aim of the study was a replicative analysis of the association of polymorphic variants of genes associated with obesity revealed by results of wide-genomic studies (GWAS) with the development of a cluster of metabolic syndrome risk parameters in women of Bashkir and Tatar ethnicity. The polymorphic markers of the following genes were analyzed: SEC16B, FADS1, KCTD15, MAF, MAP2K5, NEGRI, BDNF, TMEM18.

Materials and methods. The study involved 243 women with metabolic syndrome and 298 women without the metabolic syndrome.

Amplification of DNA fragments was performed using real-time PCR and TaqMan technique. ^ Results. We found the association the metabolic syndrome with genetic markers of genes MAF and TMEM18 from Tatar. Protective in-cn formative marker of the metabolic syndrome among Tatar and Bashkir was the TT haplotype TMEM18 gene (rs2860323 and rs6548238) ^ (p=0.005 and p=0.001, respectively). We identified the association marker rs2241423 MAP2K5 gene with the level of waist circumference ^ (p=0.003) and with the level of cholesterol (p=0.014), the marker rs11084753 KCTD15 gene with glucose levels after exercise (p=0.002), X the level of triglycerides (p=0.003) and HDL (p=0.0008) among Tatar women. We identified the association rs2241423 MAP2K5 gene

33

marker to glycated hemoglobin level (p=0.002) and a marker gene rs174550 FADS1 with triglyceride levels (p=0.02) among Bashkir women.

Conclusion. It can be assumed that the polymorphic variants FADS1, KCTD15, MAF, MAP2K5, TMEM18 genes are an important part ^ of the genetic structure of predisposition to metabolic syndrome and/or to a cluster of clinical and biochemical indicators of the risk of metabolic syndrome.

S

S Keywords: genetic marker, association, women, glucose, insulin I

LU

a.

S *Автор для nepenucKu/Correspondence author — Olga_MK78@mail.ru

g

DOI: 10.14341/0MET2017233-40

DOI: 10.14341/OMET2017233-40

Актуальность

На рубеже ХХ—ХХ1 вв. осложнения, связанные с метаболическими нарушениями и ожирением, стали занимать одно из первых мест среди основных причин смертности и потери трудоспособности. В 1988 г. появился новый термин «метаболический синдром» (МС), включающий сочетание нескольких факторов риска. В классическом варианте МС представляет собой сочетание артериальной гипертонии, абдоминального ожирения, дис-липидемии, нарушения толерантности к углеводам [1]. Распространенность и клинические проявления МС зависят от географических и этнических особенностей популяции, а также пола, возраста и диабетического статуса обследуемых [2]. Половые различия обусловлены тем, что у женщин отчетливый рост его частоты отмечается в постменопаузальном периоде, что объясняется особенностью распределения жира в организме.

Обзор литературных данных демонстрирует, что в целом во взрослой популяции МС имеет место у 10—25% обследуемых [3].

В России эпидемиологические или крупные клинические исследования, посвященные изучению МС, малочисленны. По данным Российского эндокринологического научного центра, из 855 пациентов с ожирением у 72% наблюдалось абдоминальное ожирение, у 40% — артериальная гипертония, у 30% — дислипи-демия и у 12% — нарушение толерантности к углеводам. Распространенность МС варьирует в зависимости от принимаемых критериев международных организаций: ВОЗ, Национальной образовательной программы по холестерину для взрослых лиц, США, МФД (Международной Федерации Диабета), Национального института здоровья США (NCEP-ATP III, 2001) [2]. Наиболее адаптированными к амбулаторной и эпидемиологической практике считаются Рабочие критерии экспертов Национального института здоровья США и Международной Федерации диабета.

Эпидемиологические исследования показали, что факторы окружающей среды, такие как отсутствие физической активности и прием пищи с высоким содержанием жиров, способствуют развитию МС. Тем не менее, генетические факторы играют значительную роль в формировании кластера факторов, обуславливающих МС [4]. Показано, что центральное ожирение является одним из основных параметров МС, поэтому актуальным представлялось проведение репликативного анализа генов, ассоциированных с ожирением, полученного при реализации проектов GWAS на выборке женщин, проживающих в РБ (Республике Башкортостан). По результатам GWAS выявлено более 50 генов, ассоциированных с ожирением [5]. Участие многих из этих генов в развитии фенотипа ожирения не всегда является очевидным. Выделяют группу генов, экспрессирующихся в ЦНС, в основном в гипоталамусе, и влияющих на формирование аппетита и пищевых предпочтений (TMEM18, NEGRI, BDNF) [6]. Другая группа генов непосредственно участвует в процессах адипогенеза, метаболизма жирных кислот, липидов (FADS1, LIPC) [7]. В качестве генов-кандидатов ожирения рассматривают и гены, относящиеся к системе воспаления (KCTD15, MAF, MAP2K5).

Принимая во внимание географические, тендерные, этнические особенности в развитии МС, в свое исследование мы включили выборки женщин татарской и башкирской этнической принадлежности, проживающих в Республике Башкортостан.

Цель

Целью исследования явился анализ генов, ассоциированных с ожирением, по результатам GWAS (SEC16B, FADS1, KCTD15, MAF, MAP2K5, NEGRI, BDNF, TMEM18) в группах женщин с МС татарской и башкирской этнической принадлежности.

Материалы и методы

В исследовании были использованы образцы ДНК 175 женщин-татарок и 68 женщин-башкирок с МС, проживающих в РБ. Данные по этнической принадлежности выясняли путем анкетирования. Критерии включения пациенток в исследование описаны в работе Кочетовой с соавт., 2015 [8]. Контрольная выборка включала 200 женщин татарской и 98 женщин башкирской этнической принадлежности. Контрольная группа была подобрана в соответствии с уровнем ИМТ (менее 25 кг/м2) и средним возрастом 54,14+6,91 года, сопоставимым со средним возрастом женщин с МС 52,92+7,22 лет. Женщины контрольной группы не имели патологии со стороны эндокринной системы. У всех участников было получено информированное согласие на участие в исследовании. Антропометрические исследования включали измерение веса, роста, окружности талии и бедер. Рассчитывался индекс (WHR) соотношения объема талии к объему бедер.

Отбор генов, включенных в анализ, основывался на результатах проведенных исследований GWAS по ожирению и количественным параметрам ожирения: ИМТ (индекс массы тела), объем талии, объем бедер, уровень глюкозы и инсулина. Кроме того, учитывалась частота редкого аллеля, исследуемых полиморфных маркеров, которая не должна быть очень редкой или менее 5% в популяциях европеоидов.

Генотипирование однонуклеотидных замен.

ДНК выделяли из лейкоцитов периферической крови с использованием фенольно-хлороформной экстракции. Девять полиморфных маркеров, расположенных вблизи или внутри изучаемых генов, SEC16B (rs10913469), FADS1 (rs174550), KCTD15 (rs11084753), MAF (rs1424233), MAP2K5 (rs2241423), NEGR1 (rs2815752), BDNF (rs925946), TMEM18 (rs2860323, rs6548238) генотипировали с помощью коммерческих наборов TaqMan (http://testgen.ru, TestGen Co., LTD, Москва) с использованием прибора BioRad CFX96TM (Bio-Rad Laboratories Inc., USA).

Статистическую обработку результатов проводили с помощью пакета программ: MS Office Excel 2003, STATISTICA v.6.0., BIOSTAT. Неравновесие по сцеплению для локусов рассчитывали в программе Haploview 4.2. Анализ ассоциации гаплотипов сцепленных ло-кусов в аддитивной модели проводили в программе SNPStats.

34

о см

S

с;

0

из

UJ UJ

S

1

UJ CL

DOI: 10.14341/OMET2017233-40

Распределение частот генотипов и аллелей генов, ассоциированных с ожирением у женщин с МС

Таблица 1

35

о

CN

№ Полиморфизм/группы Генотипы Аллели X2, р генотип X2, р аллели

SEC16Bге10913469 TT/TC/CC абс. (%) Т/С

Контроль/татары 102/80/17 (51,0/40,5/8,5) 285/115 (71,2/28,7) 2,48, 0,28 0,004, 0,95

1 МС/татары 85/81/9

К/башкиры 50/40/8 (51,0/40,8/8,2) 140/56 (71,4/28,6) 1,22, 0,54 0,805, 0,37

МС/башкиры 39/26/3

FADS1 ^174550 TT/TC/CC Т/С

Контроль/татары 92/88/20 (46,0/44,0/10,0) 272/128 (68,0/32,0) 2,78, 0,25 1,95, 0,16

2 МС/татары 94/63/15

К/башкиры 48/41/9 (49,0/41,8/9,2) 137/59 (69,9/30,1) 0,20, 0,65 0,33, 0,85

МС/башкиры 36/27/5

KCTD15^11084753 GG/AG/AA G/A

Контроль/татары 103/84/13 (51,5/42,0/6,5) 290/110 (72,5/27,5) 6,67, 0,03 5,80, 0,016

3 МС/татары 113/55/7

К/башкиры 49/43/6 (50,0/43,9/6,1) 141/55 (71,9/28,1) 2,25, 0,32 1,59, 0,20

МС/башкиры 42/23/3

MAF К1424233 AA/AG/GG G/A

Контроль/татары 84/92/24 (42,0/46,0/12,0) 260/140 (65,0/35,0) 15,38, 0,0001 12,0, 0,0001

4 МС/татары 109/52/14

К/башкиры 43/37/18 (43,9/37,8/18,3) 123/73 (62,8/37,2) 4,711, 0,095 4,336, 0,037

МС/башкиры 38/25/5

MAP2K5 rs2241423 GG/AG/AA G/A

Контроль/татары 121/74/5 (60,5/37,0/2,5) 316/84 (79,0/21,0) 6,17, 0,046 4,80, 0,028

5 МС/татары 125/49/1

К/башкиры 61/36/1 (62,2/36,7/1,0) 158/38 (80,6/19,4) 0,997, 0,60 0,36, 0,55

МС/башкиры 47/20/1

NEGR1 ге2815752 TT/CT/CC T/C

Контроль/татары 80/83/37 (40,0/41,5/18,5) 243/157 (60,7/39,3) 1,893, 0,39 0,04, 0,83

6 МС/татары 62/85/28

К/башкиры 41/42/15 (41,8/42,9/15,3) 124/ 72 (63,3/36,7) 0,694, 0,71 0,0001, 0,98

МС/башкиры 27/33/8

BDNF rs925946 GG/GT/TT G/T

Контроль/татары 100/82/18 (50,0/41,0/9,0) 282/118 (70,5/29,5) 5,46, 0,06 5,07, 0,024

7 МС/татары 106/61/8

К/башкиры 61/30/7 (62,2/30,6/7,2) 152/44 (77,5/22,5) 0,26, 0,88 0,16, 0,68

МС/башкиры 40/22/6

тШ18 rs2860323 CC/CT/TT C/T

Контроль/татары 130/63/7 (65,0/31,5/3,5) 323/77 (80,7/19,3) 9,20, 0,01 8,09, 0,004

8 МС/татары 136/38/1

К/башкиры 59/35/4 (60,2/35,7/4,1) 153/43 78,1/21,9 9,19, 0,01 5,89, 0,015

МС/башкиры 54/13/1 (79,4/19,1/1,5) 121/15 89,0/11,0

тШ18 rs6548238 CC/CT/TT C/T

Контроль/татары 122/72/6 (61,0/36,0/3,0) 316/84 (79,0/21,0) 0,15, 0,92 0,003, 0,95

9 МС/татары 109/60/6

К/башкиры 58/33/7 (59,2/33,7/7,1) 149/47 76,0/24,0 7,22, 0,027 7,01, 0,008

МС/башкиры 53/14/1 (77,9/20,6/1,5) 120/16 88,2/11,8

S

с;

0

из £

LU

S

LU

S

1 LU CL

Проводили оценку соответствия распределения частот генотипов равновесию Харди—Вайнберга (тест х2). Для минимизации статистической ошибки первого типа вводили поправку на множественность сравнений (поправка Бонферрони), которую находили путем деления исходного уровня значимости р на число исследованных локусов 9. Различия считались значимыми, если их соответствующие р-значения были меньше, чем 0,0056. Критерий Манна-Уитни (И-теста) использовали для оценки ассоциации однонуклеотидных полиморфизмов (ОНП) и количественных показателей

клинических и антропометрических параметров метаболических нарушений.

Результаты

Мы получили данные о распределении частот аллелей и генотипов девяти ОНП: БЕС16Б (ге10913469), (гб174550), КСГШ5 (ге11084753), МАГ (ге1424233), МАР2К5 (гб2241423), ШОЯ1 (гб2815752), ББШ (гб925946), ТМЕМ18 (гб2860323, гб6548238) у татарок и башкирок с МС соответствующих контрольных групп. В таблице 1 представлены данные о распреде-

БО1: 10.14341/ОМЕТ2017233-40

| | Татары, контроль Татары, пациенты

OR=0,47 OR=1,96 p=0,0072 p=0,015

I ь и

T-С

Гаплотипы

80 70 60 50 40 30 20 10 0

| | Башкиры, контроль Башкиры, пациенты

OR=0,27 p=0,0032

I .

T-T С-1

Гаплотипы

OR=0,07 p=0,012

T-С

Рис. 1. Гаплотипы гена TMEM18, ассоциированные с риском развития метаболического синдрома у татарок и башкирок.

лении частот аллелей и генотипов исследованных полиморфных маркеров, генов, показавших ассоциацию с МС, значения х2, уровень значимости (р). Отклонения от равновесия Харди—Вайнберга для женщин контрольной группы показано не было (табл. 1).

Пациентки с МС татарской этнической принадлежности и контрольная группа женщин-татарок статистически значимо отличались по распределению генотипов и аллелей полиморфных маркеров гена МАЕ ге1424233 и по распределению аллелей полиморфного маркера гена ТМЕМ18 ге2860323.

Маркеры предрасположенности и устойчивости к МС в группе татарок представлены в таблице 1. Ассоциация, полученная для полиморфных маркеров ге1424233 гена МАЕ и гб2860323 гена ТМЕМ18, сохранила свою значимость после коррекции на множественность сравнений. Уровень значимости и показатели отношения шансов составили для маркера гб1424233 гена МАЕ р=0,0001 (ОЯ—1,81; 95% С1 1,31-2,51) для аллелей и р=0,0001 (0Я=2,28; 95% С1 1,50-3,45) для генотипов. Для маркера ге2860323 гена ТМЕМ18 р=0,004 (ОЯ—1,85; 95% С1 1,22-2,79) ассоциация выявлена только для аллелей.

В группе женщин башкирок также были выявлены маркеры развития МС. Данные представлены в таблице 1. Однако после поправки на множественность сравнений полученные ассоциации стали незначимыми, что не позволило включить их в дальнейший анализ.

Анализ гаплотипов гена ТМЕМ18 (гб2860323 и гб6548238) показал, что коэффициент Левонтина составил Б—0,573, г2=0,47 среди татарок и Б—0,626, г2=0,61 среди башкирок. Сравнение проводилось между женщинами с МС и контрольной группой, татарок и башкирок. Данные о частотах встречаемости гаплотипов представлены на рисунке 1.

Ассоциация с риском развития МС показана в группе татарок для гаплотипа С-Т, поскольку в контрольной группе на его долю приходилось 6,7% по сравнению с 13,5% среди пациенток с МС. Показатель отношения шансов ОЯ составил 1,96 (95% С1 1,14-3,36), р=0,015. Показано, что гаплотип Т-Т ассоциирован с устойчивостью к развитию МС. В группе пациенток-татарок с МС частота этого гаплотипа составила 13,9%, тогда как в контрольной группе на его долю приходи-

лось 7,0%. Показатель отношения шансов ОЯ составил 0,47 (95% С1 0,27-0,81, р=0,0072).

В группе башкирок выявлено два гаплотипа Т-Т и Т-С, ассоциированные с формированием устойчивости к развитию МС. Показатели отношения шансов составили ОЯ—0,27 (95% С1 0,12-0,64, р=0,0032) и ОЯ—0,07 (95% С1 0,01-0,55, р=0,012) соответственно.

Ассоциация генов БЕС16Б, ЕАОБ1, КСТШ5, МАЕ, МАР2К5, ШвЯ, ББЫЕ, ТМЕМ18 с количественными признаками метаболических нарушений.

Далее мы анализировали ассоциацию полиморфных маркеров исследованных генов с клиническими и антропометрическими параметрами МС у пациенток. Данные представлены на рисунках 2, 3. Представлены средние значения соответствующих параметров, стандартная ошибка среднего и стандартное отклонение. В группе татарок определен маркер гб2241423 гена МАР2К5, ассоциированный с объемом талии в доминантной модели (р=0,003) и с уровнем холестерина в доминантной модели (р=0,014). Ассоциация была показана для маркера гб11084753 гена КСТБ15 с уровнем глюкозы после нагрузки в рецессивной модели (р=0,002), с уровнем триглицеридов в доминантной модели (р=0,0003) и уровнем липопротеинов высокой плотности (ЛПВП) в доминантной модели (р=0,0008).

В группе башкирок ассоциация уровня гликиро-ванного гемоглобина (ЫЪЛ1с) была определена с маркером гб2241423 гена МАР2К5 в рецессивной модели (р=0,002). Ассоциация с уровнем триглицеридов показана для локуса гб174550 гена ЕАББ1 в рецессивной модели (р=0,02) только в группе женщин башкирской этнической принадлежности.

Обсуждение

Учитывая наличие генетического разнообразия этнических групп, актуальным и необходимым является проведение репликативных исследований новых маркеров с риском развития кластера метаболических нарушений. Целью нашего исследования был анализ полиморфных маркеров генов БЕС16Б, ЕАББ1, КСТШ5, МАЕ, МАР2К5, ЫЕОЫ, ББШ, ТМЕМ18, ассоциированных с ожирением по результатам GWAS в этнических группах татарок и башкирок из Республики Башкортостан.

36

о

0*1

X

с;

0

из £

Щ Щ

X

1 Щ

а.

БО1: 10.14341/ОМЕТ2017233-40

120 114 108

102

96

90

в=-0,65, р=0,003

2,4 2,2 2,0

§ 1,6 § 1,4

I 1,2 р

1,0 0,8 0,6

А/А-А/о о/о

МАР2К5 гб2241423 у татарок Р=-0,47, р=0,003

1,2 1,1

/л

§ 0,9 0,8 0,7

О/О А/А-А/О

КШ15 гб2241423 у татарок

9,5

/л

моль 8,5 мм

зки, 7,5

уз гр

наг 6,5

е л с

по 5,5 а з ко

§ 4,5 3,5

в=-0,65, р=0,003

о/о А/А-А/о

МАР2К5 гб2241423 у татарок

Р=-0,12, р=0,008

о/о А/А-А/о

КСTD15 гб2241423 у татарок

о/о-А/о А/А

КСTD15 гб2241423 у татарок

37

о

0*1

X

с;

0

из £

щ ^

X щ

X

1 щ

а.

Рис. 2. Анализ клинико-метаболических характеристик у пациенток-татарок.

Значимая ассоциация с развитием МС была получена в группе татарок с маркерами ге1424233 гена МАЕ и гб2860323 гена ТМЕМ18. Ассоциация с этими маркерами была подтверждена в группе башкирок, однако уровень статистической значимости после введения поправки Бонферрони не сохранился. Информативным протективным маркером МС у женщин, проживающих в РБ, является гаплотип Т-Т гена ТМЕМ18 (ге2860323 и гб6548238) у татарок и башкирок.

Полученные данные указывают на то, что полиморфные варианты генов МАЕ (гб1424233) и ТМЕМ18 (гб2860323) являются важной составной частью генетической структуры подверженности развитию МС у женщин РБ.

По данным литературы показано, что полиморфные маркеры гена ТМЕМ18 ассоциированы с ожирением,

избыточной массой тела и МС, что было подтверждено нашим исследованием [8]. Для полиморфных маркеров гена ТМЕМ18 ассоциация с риском развития ожирения показана для частого аллеля. Известно, что ген ТМЕМ18 экспрессируется в гипоталамусе грызунов, мышей и человека. В головном мозге мышей продукт гена ТМЕМ18 встречается в основном в нейронах. В исследовании Jurvansuu. J. с соавт. (2008) показано, что этот белок расположен в ядерной оболочке нервных стволовых клеток [10]. Установлено, что при повышенной экспрессии гена ТМЕМ18 увеличивается миграция нейрональных стволовых клеток у грызунов. Профилирование гена показало дифференцированную экспрессию гена в различных тканях организма [10]. Показано, что даже неполная блокада активности шЯКЛ ТМЕМ18 приводит к значительному ингибиро-

DOI: 10.14341/OMET2017233-40

Рис. 3. Анализ клинико-метаболических характеристик у пациенток-башкирок.

ванию дифференциации адипоцитов. В соответствии с предлагаемой ролью гена TMEM18 в регуляции массы тела, определена его роль в контроле энергетического гомеостаза и определении адресности доставки молекул в ядро клетки. Считается, что TMEM18 является транскрипционным регулятором адипогенеза.

Ген MAF (musculoaponeurotic fibrosarcoma oncogene homolog) является транскрипционным фактором, участвующим в развитии клеточных процессов диф-ференцировки, в частности, иммунной системы, жировой ткани [11] и поджелудочной железы [12]. MAF кодирует транскрипционный фактор, вовлеченный в дифференцировку ^2-клеток, а также превращение мезенхимальных стволовых клеток в остеобласты или адипоциты [13]. ^^также требуется для эффективного развития Th17 клеток [14]. MAF входит в подкласс bZIP факторов с основным доменом типа «лейцино-вая застежка». Этот домен обеспечивает димеризацию факторов, необходимых для их взаимодействия с ДНК. Полиморфный маркер rs1424233 гена MAF ассоциирован с ожирением и индексом массы тела по результатам широкогеномных исследований и на основании крупных мета-анализов [15—17]. Однако не во всех исследованиях было получено подтверждение ассоциации маркера rs1424233 с антропометрическими или клиническими признаками ожирения или МС [18]. В этой связи роль локуса rs1424233 гена MAF в развитии МС и параметров, его характеризующих, остается дискуссионной. Согласно одной из точек зрения, ассоциация этого маркера с ожирением связана с тем, что он сцеплен с хорошо известным маркером rs9939609 гена FTO, для которого многочисленными исследованиями была показана ассоциация аллеля А с уровнем ИМТ и МС [19]. Выявлено, что эти гены локализированы на 16 хромосоме в положениях 16q22-23 и 16q12.2 соответственно [20].

Несмотря на наличие ассоциаций, подтвержденных многими исследователями, механизмы, с помощью которых полиморфные варианты генов MAF и FTO влияют на предрасположенность к ожирению, остаются спорными. По данным литературы известно, что маркеры rs1424233 гена MAF и rs9939609 гена FTO не влияют на риск развития ожирения у детей, что позволяет сделать предположение о том, что данные гены, вероятнее всего, влияют на пищевое поведение

и формирование аппетита, а не на энергетический метаболизм [20].

В нашей работе также показана ассоциация полиморфных маркеров rs2241423 гена MAP2K5 и rs11084753 гена KCTD15, ассоциированных с количественными признаками метаболических нарушений у татарок, и полиморфных маркеров rs2241423 гена MAP2K5 и rs174550 гена FAD1, ассоциированных с количественными признаками метаболических нарушений у башкирок.

Сигнальные пути MAPK (митоген-активируемой протеинкиназы) включают группу мультифункцио-нальных внутриклеточных сигнальных путей, содержащих одну из митоген-активируемых протеинкиназ и контролирующих транскрипцию генов, метаболизм, пролиферацию и подвижность клеток, апоптоз и другие процессы. Маркер rs2241423 гена MAP2K5 расположен в последнем интроне. Известно, что МАРК каскады проводят сигналы митогенов и ростовых факторов и провоспалительных цитокинов [21, 22].

По данным ряда авторов, ассоциация полиморфных маркеров гена MAP2K5 выявлена с риском развития диабета 2 типа, сердечно-сосудистых заболеваний и ожирения [22]. Обращает внимание ассоциация полиморфного маркера rs2241423 гена MAP2K5 с ожирением у детей, что указывает на наличие существенной роли этого гена в формировании наследственной предрасположенности к развитию метаболического нарушения.

Ген KCTD15 является геном калиевого канала, вышеуказанная аббревиатура обозначает domain-containing factor potassium channel tetramerization domain containing. Повышенная экспрессия этого гена обнаружена у мышей, страдающих ожирением. Изменение уровня экспрессии KCTD15 наблюдается при изменении рациона питания (при кормлении жирной пищей). Показано, что экспрессия гена KCTD15 увеличивается в гипоталамусе, ткани мозга и жировой ткани при употреблении жирной пищи и снижается в жировой ткани и печени, но не в тканях мозга при диетическом питании. KCTD15 специфически связывается с доменом, активирующим провоспалительный ядерный транскрипционный фактор AP-2 alpha, соответственно, принимает участие в развитии воспаления.

Было показано, что выключение калиевых каналов заставляет мышей сжигать больше энергии, что делает

38

о см

S

с;

0

из £

LU

S

LU

S

1 LU CL

DOI: 10.14341/OMET2017233-40

их стройнее. Кроме того, калиевые каналы воспринимают молекулы АТФ в клетках, регулируют работу мышц. Обычно работа этих каналов заключается в ограничении продолжительности или амплитуды работы сердца и мышц, чтобы предотвратить чрезмерный расход энергии. Блокировка этих каналов у мышей приводила к тому, что у испытуемых особей тратилось больше запасенной энергии, выделялось больше тепла, причем это происходило как в состоянии покоя, так и в активное время [23].

Ассоциация гена КСТБ15 с ожирением и МС показана не во всех исследованиях [24], однако подавляющее число работ указывает на наличие ассоциации данного маркера с развитием кластера метаболических параметров в различных популяциях мира [25].

Ген ЕАББ1 является Д5-десатуразой жирных кислот. Этот фермент катализирует превращение жирных кислот путем введения двойных связей в насыщенные жирные кислоты. Показано, что маркер ге174546 гена ЕАББ1 ассоциирован с пониженным уровнем триглицеридов, что подтверждает результат нашего исследования [26]. Рядом авторов было показано, что особенности метаболизма и питания опосредованы полиморфными вариантами гена ЕАББ1, которые способны изменять содержание полиненасыщенных жирных кислот в крови и тканях, что влияет на биологические реакции и состояние здоровья [26].

Заключение

Таким образом, в данной работе впервые проведен репликативный анализ 9 однонуклеотидных маркеров, ассоциированных с ожирением по результатам широкогеномных исследований (GWAS), в выборках татарок и башкирок. В нашем исследовании выявлены ассоциации как с МС, так и с отдельными его компонентами.

Полиморфные локусы генов МАЕ ^1424233 и ТМЕМ18 ге2860323 ассоциированы с МС у татарок, аналогичная ассоциация, полученная у башкирок,

не подтвердилась при введении поправки на множественность сравнений (поправка Бонферрони). Полиморфные маркеры ге2241423 гена МАР2К5 и ге11084753 гена КСТБ15 ассоциированы с количественными признаками метаболических нарушений у татарок. Полиморфные маркеры ге2241423 гена МАР2К5 и ге174550 гена ЕАББ1 ассоциированы с количественными признаками метаболических нарушений у башкирок. Гаплотип, включающий редкие аллели Т-Т маркеров ге2860323 и ге6548238 гена ТМЕМ18, ассоциирован с устойчивостью к развитию МС как у татарок, так и у башкирок.

Представляет интерес дальнейшее изучение ассоциации генов-кандидатов развития ожирения и кластера метаболических параметров в других этнических группах России.

Дополнительная информация

Финансирование исследование

Работа получила частичную финансовую поддержку РГНФ №13-06-00101 и РФФИ №13-04-00287а, 14-06-97003 р_Поволжье.

Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов, связанных с рукописью.

Участие авторов:

Кочетова О.В. - подготовка публикации, статистическая обработка данных, анализ данных;

Ахмадишина Л.З. - выделение ДНК лиц контрольной группы, генотипирование образцов ДНК, подготовка публикации;

Корытина Г.Ф. - статистическая обработка данных;

Карпов А.А. - подбор пациентов и лиц контрольной группы для исследования, подписание информированного согласия, сбор анамнеза, физикальное обследование, определение количественных параметров,

Мустафина О.Е. - разработка дизайна исследования, подготовка публикации.

Литература

39

14

о см

см ^

s с;

0

из

s

LU

S

LU

S

1 LU CL

1. Мамедов М.Н. Метаболический синдром: практические аспекты диагностики и лечения в амбулаторных условиях. - М.: "ФАС-медиа"; 2008, 27 с. [Mamedov MN. Metabolicheskiy sindrom: prakticheskie aspekty diagnostiki i lech-eniya v ambulatornykh usloviyakh. - M.: "FAS-media"; 2008. (In Russ.)].

2. Дедов И.И., Мельниченко Г.А. Ожирение. Этиология, патоге-нез, клинические аспекты. М.: Медицинское информацион-ное агентство, 2004. 456 с. [Dedov II, Mel'nichenko GA. Ozhirenie. Etiologiya, patogenez, klinicheskie aspekty. M.: Meditsinskoe informatsionnoe agentstvo, 2004. 456 s. (In Russ.)].

3. Alberti KGMM, Zimmet P, Shaw J. The metabolic syndrome — a new worldwide definition. The Lancet. 2005; 366(9491): 1059-1062.

4. Zhao X, Xi B, Shen Y et al. An obesity genetic risk score is associated with metabolic syndrome in Chinese children. Gene. 2014; 535(2): 299-302. doi: 10.1016/j.gene.2013.11.006.

5. Fall T, Ingelsson E. Genome-wide association studies of obesity and metabolic syndrome. Mol Cell Endocrinol. 2014; 382(1): 740-57. doi:10.1016/j.mce.2012.08.018.

6. Willer CJ, Speliotes EK, Loos RJ, et al. Six new loci associated with body mass index highlight a neuronal influence on body weight regulation. Nature genetics. 2009; 41(1): 25-34. doi: 10.1038/ng.287.

7. Dupuis J, Langenberg C, Prokopenko I, et al. New genetic loci implicated in fasting glucose homeostasis and their impact on type 2 diabetes risk. Nature genetics. 2010; 42(2): 105-116.

8. Кочетова О.В., Викторова Т.В., Мустафина О.Е. с со авт. Ассоциации полиморфных вариантов генов ADRA2A и ADRB3 с метаболическим синдромом у татар. Генетика. 2015; 51(7): 830. [Kochetova OV, Viktorova TV, Mustafina OE,, et al. Genetic association of ADRA2A and ADRB3 genes with metabolic syndrome among the Tatars Russian Journal of Genetics. 2015; 51(7): 830].

9. De R, Hu T, Moore JH, et al. Characterizing gene-gene interactions in a statistical epistasis network of twelve candidate genes for obesity. BioData mining, 2015; 8 (1): 1. 10.1186/s13040-015-0077-x.

10. Jurvansuu JM, Goldman A, Chadwick BP Obesity risk gene TMEM18 encodes a sequence-specific DNA-binding protein. PloSone. 2011; 6(9). e25317.

11. Serria MS, Ikeda H, Omoteyama K, et al. Regulation and differential expression of the c-maf gene in differentiating cultured cells. Biochem Biophys Res. Commun. 2003; 310(2): 318-326. doi: 10.1016/j.bbrc.2003.08.144

12. Tsuchiya M, Taniguchi S, Yasuda K, et al. Potential roles of large mafs in cell lineages and developing pancreas. Pancreas. 2006; 32(4): 408-416. doi: 10.1097/01.mpa.0000220867.64787.99

13. Blank V, Andrews N. The Maf transcription factors: regulators of differentiation. Trends in biochemical sciences. 1997; 22(11): 437-441.

14. Ranzani V, Rossetti G, Panzeri I, et al. The long intergenic noncoding RNA landscape of human lymphocytes highlights the regulation of T cell differentiation by linc-MAF-4. Nature immunology. 2015; 16(3). 318-325. doi: 10.1038/ni.3093

DOI: 10.14341/OMET2017233-40

15. Meyre D, Delplanque J, Chèvre JC, et al. Genome-wide association study for early-onset and morbid adult obesity identifies three new risk loci in European populations. Nat Genet. 2009; 41(2). 157-9. doi: 10.1038/ng.301.

16. Sandholt CH, Sparso T, Grarup N, et al. Combined analyses of 20 common obesity susceptibility variants. Diabetes. 2010; 59(7): 1667-1673. doi: 10.2337/db09-1042.

17. Li X, Song F, Jiang H, et al. A genetic variation in the fat mass and obesity associated gene is associated with obesity and newly diagnosed type 2 diabetes in a Chinese population. Diabetes/metabolism research and reviews. 2010; 26(2): 128-132. doi: 10.1002/dmrr.1066.

18. den Hoed M, Luan JA, Langenberg C, et al. Evaluation of common genetic variants identified by GWAS for early onset and morbid obesity in population-based samples // Internat. J. of Obesity. 2013. V. 37. №. 2. P. 191-196. doi: 10.1038/ijo.2012.34

19. Frayling TM, Timpson NJ, Weedon MN, et al. 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.

20. Haller S. Polymorphisms in FTO and MAF Genes and Birth Weight, BMI, Ponderal Index, Weight Gain in a Large Cohort of Infants with a Birth Weight below 1500 Grams. PloSOne. 2013; 8(6). e66331.

21. Pinna LA, Ruzzene M. How do protein kinases recognize their substrates? Biochimica et Biophysica Acta (BBA)-Molecular Cell Research. 1996;1314(3):191-225

22. Rask-Andersen M, Jacobsson J, Moschonis G, et al. The MAP2K5-linked SNP rs2241423 is associated with BMI and obesity in two cohorts of Swedish and Greek children. BMC medical genetics. 2012; 13(1): 36. doi: 10.1186/1471-2350-13-36.

23. Reyes S, Park S, Terzic A, Alekseev A. KATP channels process nucleotide signals in muscle thermogenic response. Critical reviews in biochemistry and molecular biology. 2010: 45(6): 506-519. doi: 10.3109/10409238.2010.513374.

24. Dusatkova L, Zamrazilova H, Sedlackova B, et al. Association of obesity susceptibility gene variants with metabolic syndrome and related traits in 1,443 Czech adolescents. Folia Biol(Praha). 2013; 59(3): P. 123-33.

25. Lv D, Zhang DD, Wang H, et al. Genetic variations in SEC16B, MC4R, MAP2K5 and KCTD15 were associated with childhood obesity and interacted with dietary behaviors in Chinese school-age population. Gene. 2015; 560(2), 149-155. doi:10.1016/j.gene.2015.01.054

26. Zhu J, Sun Q, Zong G, et al. Interaction between a common variant inFADS1and erythrocyte polyunsaturated fatty acids on lipid profile in Chinese Hans. Journal of Lipid Research. 2013;54(5):1477-1483. doi: 10.1194/jlr.P027516.

Информация об авторах [Authors Info]

Кочетова Ольга Владимировна, к.б.н. [Ol'ga V. Kochetova, PhD]; Адрес: 450054, г. Уфа, Проспект Октября, 69 [Address 69, Prospekt Oktyabrya, Ufa, 450054 Russia]; eLibrary SPIN: 3461-3952; Email: Olga_MK78@mail.ru

Ахмадишина Лейсан Зинуровна, к.б.н. [Leysan Z. Akhmadishina, PhD]; eLibrary SPIN: 7510-6812. Корытина Гульназ Фаритовна, д.б.н. [Gul'naz F. Korytina, ScD]; eLibrary SPIN: 1200-2906. Карпов Артем Александрович[Artem A. Karpov, MD]. Мустафина Ольга Евгеньевна, д.б.н. [Ol'ga E. Mustafina, ScD]; eLibrary SPIN: 5757-8712.

Цитировать:

Кочетова О.В., Ахмадишина Л.З., Корытина Г.Ф., и др. Анализ роли полиморфных вариантов генов, ассоциированных с ожирением, в развитии метаболического синдрома у женщин. // Ожирение и метаболизм. — 2017. — Т.14. — №. 2 — С.33-40. doi: 10.14341/OMET2017233-40

To cite this article:

Kochetova OV, Akhmadishina LZ, Korytina GF, et al. Association of obesity susceptibility gene variants with metabolic syndrome in women. Obesity and metabolism. 2017;14(2):33-40. doi: 10.14341/OMET2017233-40

40

о

CM

S

с; о

из <

s

LU

s

I LU CL