Однонуклеотидные полиморфизмы в генетике сахарного диабета 2-го типа: подходы к их идентификации

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В развитии сахарного диабета 2-го типа (СД2) важную роль играет комбинация факторов окружающей среды (гиподинамия, избыточное питание и т.д.) и генетических вариантов, обусловливающих предрасположенность к развитию заболевания. Вклад наследуемых признаков в развитие СД2 может достигать 80%, что подтверждается результатами целого ряда опубликованных исследований. В то же время мультифакторность и полигенность природы СД2 затрудняют установление прямых причинно-следственных связей между отдельными генетическими вариантами и конкретными метаболическими изменениями. Этим объясняются большое количество исследований и длительные поиски наиболее удобных и эффективных подходов к оценке роли одиночных нуклеотидных полиморфизмов (SNP), являющихся основным типом генетических вариаций в геноме человека. Привлечение специалистов из различных областей знаний и появление множества способов для обработки и интерпретации данных обусловили параллельное развитие различных научных подходов. В настоящем обзоре будут освещены основные из них (кроме математических), представлена характеристика этих подходов и дана оценка полученных с их помощью результатов. Особое внимание уделено новым возможностям и разработкам в рамках использования современных методов редактирования генома, в частности системы CRISPR/Cas9, и перспективам этого направления.

Об авторах

Александра Владимировна Степанова

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: a-stepforward@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5290-0874

Аспирант кафедры биохимии и молекулярной медицины факультета фундаментальной медицины.
+79037777074
SPIN-код: 3651-4770
Россия

Константин Юрьевич Кулебякин

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: konstantin-kuleb@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6954-5787

Кандидат биологических наук, ассистент кафедры биохимии и молекулярной медицины Факультета фундаментальной медицины.

Москва, 119991, Ломоносовский пр-т, д. 27, к. 1, телефон +9163697041 

SPIN-код: 7573-8527

Россия

Татьяна Николаевна Кочегура

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: t_kochegur@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4869-4051

Доктор медицинских наук, старший научный сотрудник; отдел научных программ и инноваций, Медицинский научно-образовательный центр МГУ.

+7(929)943-08-13

SPIN-код: 7122-3731

Россия

Марина Владимировна Шестакова

ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии" Минздрава РФ

Email: nephro@endocrincentr.ru
ORCID iD: 0000-0002-5057-127X

Доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, директор Института диабета.

8(495)500-00-90

SPIN: 7584-7015

Россия

Всеволод Арсеньевич Ткачук

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: tkachuk@fbm.msu.ru
ORCID iD: 0000-0002-7492-747X

Доктор биологических наук, профессор, академик РАН, заведующий кафедрой биохимии и молекулярной медицины Факультета фундаментальной медицины МГУ имени М.В. Ломоносова.

8(495) 932-8814

SPIN-код: 5515-4266

Россия

Список литературы

  1. Dedov II, Smirnova OM, Kononenko IV. Significance of the results of genome-wide association studies for primary prevention of type 2 diabetes mellitus and its complications. Personalised approach. Diabetes mellitus. 2014;17(2):10–19. (In Russ). doi: 10.14341/DM2014210-19.
  2. Kim S, Misra A. SNP genotyping: technologies and biomedical applications. Annu Rev Biomed Eng. 2007;9:289–320. doi: 10.1146/annurev.bioeng.9.060906.152037.
  3. Maurano MT, Humbert R, Rynes E, et al. Systematic localization of common disease-associated variation in regulatory DNA. Science. 2012;337(6099):1190–1195. doi: 10.1126/science.1222794.
  4. Sachidanandam R, Weissman D, Schmidt SC, et al. A map of human genome sequence variation containing 1.42 million single nucleotide polymorphisms. Nature. 2001;409(6822):928–933. doi: 10.1038/35057149.
  5. Goodarzi MO. Genetics of obesity: what genetic association studies have taught us about the biology of obesity and its complications. Lancet Diabetes Endocrinol. 2018;6(3):223–236. doi: 10.1016/s2213-8587(17)30200-0.
  6. Sandholm N, Groop PH. Genetic basis of diabetic kidney disease and other diabetic complications. Curr Opin Genet Dev. 2018;50:17–24. doi: 10.1016/j.gde.2018.01.002.
  7. Kononenko IV, Mayorov AY, Koksharova EO, Shestakova MV. Pharmacogenetics of hypoglycemic agents. Diabetes mellitus. 2015;18(4):28–34. (In Russ). doi: 10.14341/DM7681.
  8. Roses AD. Pharmacogenetics and the practice of medicine. Nature. 2000;405(6788):857–865. doi: 10.1038/35015728.
  9. Willemsen G, Ward KJ, Bell CG, et al. The concordance and heritability of type 2 diabetes in 34,166 twin pairs from international twin registers: the Discordant Twin (DISCOTWIN) Consortium. Twin Res Hum Genet. 2015;18(6):762–771. doi: 10.1017/thg.2015.83.
  10. cdc.gov [Internet]. National Diabetes Statistics Report [cited 2019 Feb 12]. Available from: https://www.cdc.gov/diabetes/data/statistics/statistics-report.html.
  11. Fajans SS, Bell GI. MODY: history, genetics, pathophysiology, and clinical decision making. Diabetes Care. 2011;34(8):1878–1884. doi: 10.2337/dc11-0035.
  12. Polak M, Cavé H. Neonatal diabetes mellitus: a disease linked to multiple mechanisms. Orphanet J Rare Dis. 2007;2:12. doi: 10.1186/1750-1172-2-12.
  13. Naylor RN, Greeley SA, Bell GI, Philipson LH. Genetics and pathophysiology of neonatal diabetes mellitus. J Diabetes Investig. 2011;2(3):158–169. doi: 10.1111/j.2040-1124.2011.00106.x.
  14. Vaxillaire M, Bonnefond A, Froguel P. The lessons of early-onset monogenic diabetes for the understanding of diabetes pathogenesis. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 2012;26(2):171–187. doi: 10.1016/j.beem.2011.12.001.
  15. Dorak MT. Genetic association studies. New York, USA: Garland Science; 2016. 240 p. doi: 10.4324/9781315209364.
  16. Tabor HK, Risch NJ, Myers RM. Candidate-gene approaches for studying complex genetic traits: practical considerations. Nat Rev Genet. 2002;3(5):391–397. doi: 10.1038/nrg796.
  17. Patnala R, Clements J, Batra J. Candidate gene association studies: a comprehensive guide to useful in silico tools. BMC Genet. 2013;14:39. doi: 10.1186/1471-2156-14-39.
  18. Altshuler D, Hirschhorn JN, Klannemark M, et al. The common PPARgamma Pro12Ala polymorphism is associated with decreased risk of type 2 diabetes. Nat Genet. 2000;26(1):76–80. doi: 10.1038/79216.
  19. Kong Y, Sharma RB, Ly S, et al. CDKN2A/BT2D genome-wide association study risk SNPs impact locus gene expression and proliferation in human islets. Diabetes. 2018;67(5):872–884. doi: 10.2337/db17-1055.
  20. Bush WS, Moore JH. Chapter 11: genome-wide association studies. PLoS Comput Biol. 2012;8(12):e1002822. doi: 10.1371/journal.pcbi.1002822.
  21. Cirillo E, Kutmon M, Gonzalez Hernandez M, et al. From SNPs to pathways: biological interpretation of type 2 diabetes (T2DM) genome wide association study (GWAS) results. PLoS One. 2018;13(4):e0193515. doi: 10.1371/journal.pone.0193515.
  22. Gaj T, Gersbach CA, Barbas CF 3rd. ZFN, TALEN, and CRISPR/Cas-based methods for genome engineering. Trends Biotechnol. 2013;31(7):397–405. doi: 10.1016/j.tibtech.2013.04.004.
  23. Zeng H, Guo M, Zhou T, et al. An isogenic human ESC platform for functional evaluation of genome-wide-association-study-identified diabetes genes and drug discovery. Cell Stem Cell. 2016;19(3):326–340. doi: 10.1016/j.stem.2016.07.002.
  24. Claussnitzer M, Dankel SN, Klocke B, et al. Leveraging cross-species transcription factor binding site patterns: from diabetes risk loci to disease mechanisms. Cell. 2014;156(1–2):343–358. doi: 10.1016/j.cell.2013.10.058.
  25. Fuchsberger C, Flannick J, Teslovich TM, et al. The genetic architecture of type 2 diabetes. Nature. 2016;536(7614):41–47. doi: 10.1038/nature18642.
  26. Molven A, Njølstad PR. Role of molecular genetics in transforming diagnosis of diabetes mellitus. Expert Rev Mol Diagn. 2011;11(3):313–320. doi: 10.1586/erm.10.123.
  27. Botstein D, Risch N. Discovering genotypes underlying human phenotypes: past successes for mendelian disease, future approaches for complex disease. Nat Genet. 2003;33 Suppl:228–237. doi: 10.1038/ng1090.
  28. Hani EH, Boutin P, Durand E, et al. Missense mutations in the pancreatic islet beta cell inwardly rectifying K + channel gene (KIR6.2/BIR ): a meta-analysis suggests a role in the polygenic basis of Type II diabetes mellitus in Caucasians. Diabetologia. 1998;41(12):1511–1515. doi: 10.1007/s001250051098.
  29. Haghverdizadeh P, Sadat Haerian M, Haghverdizadeh P, Sadat Haerian B. ABCC8 genetic variants and risk of diabetes mellitus. Gene. 2014;545(2):198–204. doi: 10.1016/j.gene.2014.04.040.
  30. Daly AK, Day CP. Candidate gene case-control association studies: advantages and potential pitfalls. Br J Clin Pharmacol. 2001;52(5):489–499. doi: 10.1046/j.0306-5251.2001.01510.x.
  31. Brown AE, Walker M. Genetics of insulin resistance and the metabolic syndrome. Curr Cardiol Rep. 2016;18(8):75. doi: 10.1007/s11886-016-0755-4.
  32. Gaulton KJ. Mechanisms of type 2 diabetes risk loci. Curr Diab Rep. 2017;17(9):72. doi: 10.1007/s11892-017-0908-x72.
  33. Billings LK, Florez JC. The genetics of type 2 diabetes: what have we learned from GWAS?. Ann N Y Acad Sci. 2010;1212:59-77. doi: 10.1111/j.1749-6632.2010.05838.x
  34. Sandhu MS, Weedon MN, Fawcett KA, et al. Common variants in WFS1 confer risk of type 2 diabetes. Nat Genet. 2007;39(8):951–953. doi: 10.1038/ng2067.
  35. Dorajoo R, Liu J, Boehm BO. Genetics of type 2 diabetes and clinical utility. Genes (Basel). 2015;6(2):372–384. doi: 10.3390/genes6020372.
  36. Klupa T, Skupien J, Malecki M. Monogenic models: what have the single gene disorders taught us? Curr Diab Rep. 2012;12(6):659–666. doi: 10.1007/s11892-012-0325-0.
  37. Ali O. Genetics of type 2 diabetes. World J Diabetes. 2013;4(4):114–123. doi: 10.4239/wjd.v4.i4.114.
  38. Turner MD, Cassell PG, Hitman GA. Calpain-10: from genome search to function. Diabetes Metab Res Rev. 2005;21(6):505–514. doi: 10.1002/dmrr.578.
  39. Grant SF, Thorleifsson G, Reynisdottir I, et al. Variant of transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) gene confers risk of type 2 diabetes. Nat Genet. 2006;38(3):320–323. doi: 10.1038/ng1732.
  40. Pritchard JK, Przeworski M. Linkage disequilibrium in humans: models and data. Am J Hum Genet. 2001;69(1):1–14. doi: 10.1086/321275.
  41. Visscher P, Wray N, Zhang Q, et al. 10 Years of GWAS discovery: biology, function, and translation. Am J Hum Genet. 2017;101(1):5–22. doi: 10.1016/j.ajhg.2017.06.005.
  42. Weijers RN. Risk loci for type 2 diabetes – quo vadis? Clin Chem Lab Med. 2009;47(4):383–386. doi: 10.1515/cclm.2009.077.
  43. Watanabe RM. Statistical issues in gene association studies. In: DiStefano JK, editor. Disease gene identification: methods and protocols. New York, USA: Humana Press; 2011. pp. 17–36.
  44. Liao HK, Hatanaka F, Araoka T, et al. In vivo target gene activation via CRISPR/Cas9-mediated trans-epigenetic modulation. Cell. 2017;171(7):1495–1507. doi: 10.1016/j.cell.2017.10.025.
  45. Claussnitzer M, Dankel SN, Kim KH, et al. FTO obesity variant circuitry and adipocyte browning in humans. N Engl J Med. 2015;373(10):895–907. doi: 10.1056/nejmoa1502214.
  46. Teo AK, Gupta MK, Doria A, Kulkarni RN. Dissecting diabetes/metabolic disease mechanisms using pluripotent stem cells and genome editing tools. Mol Metab. 2015;4(9):593–604. doi: 10.1016/j.molmet.2015.06.006.
  47. Florez JC. Mining the genome for therapeutic targets. Diabetes. 2017;66(7):1770–1778. doi: 10.2337/dbi16-0069.
  48. Kato N. Insights into the genetic basis of type 2 diabetes. J Diabetes Investig. 2013;4(3):233–244. doi: 10.1111/jdi.12067.
  49. Davidson HW, Wenzlau JM, O’Brien RM. Zinc transporter 8 (ZnT8) and β cell function. Trends Endocrinol Metab. 2014;25(8):415–424. doi: 10.1016/j.tem.2014.03.008.
  50. Carroll D. Genome editing: past, present, and future. Yale J Biol Med. 2017;90(4):653–659.
  51. Maeder M, Gersbach C. Genome-editing technologies for gene and cell therapy. Mol Ther. 2016;24(3):430–446. doi: 10.1038/mt.2016.10.
  52. da Silva Xavier G, Bellomo E, McGinty J, et al. Animal models of GWAS-identified type 2 diabetes genes. J Diabetes Res. 2013;2013:906590. doi: 10.1155/2013/906590.
  53. Flannick J, Johansson S, Njølstad PR. Common and rare forms of diabetes mellitus: towards a continuum of diabetes subtypes. Nat Rev Endocrinol. 2016;12(7):394–406. doi: 10.1038/nrendo.2016.50.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Издательство "Педиатръ", 2019



Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах