РОЛЬ ТРАНСКРИПТОМИКИ В ИССЛЕДОВАНИИ ПАТОГЕНЕТИЧЕСКИХ МЕХАНИЗМОВ АЛИМЕНТАРНОГО ОЖИРЕНИЯ В КЛИНИКЕ И ЭКСПЕРИМЕНТЕ

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается значение изменений в транскриптоме органов и тканей для изучения молекулярных механизмов развития алиментарного ожирения. Современные методы транскриптомики, включая технологии количественной ОТ-ПЦР и ДНК-микрочипов, позволили по-новому подойти к поиску чувствительных молекулярных маркеров ожирения. Профили дифференциальной экспрессии генов являются во многом органо- и тканеспецифичными для жировой ткани, печени, головного мозга и других органов и тканей, а также могут существенно различаться на in vivo моделях животных с генетически обусловленным и индуцированным рационом ожирением. Вместе с тем отмечается согласованная регуляция в органах и тканях экспрессии обширных групп генов, связанных с липидным, холестериновым и углеводным обменом, синтезом и циркуляцией нейромедиаторов дофамина и серотонина, пептидных гормонов, цитокинов, являющихся индукторами системного воспаления. В качестве системных регуляторных механизмов, вызывающих согласованное изменение в транскрипции десятков и сотен генов при ожирении, следует указать эффекты адипокинов, в первую очередь лептина, а также провоспалительных цитокинов, систему микроРНК (miRs) и центральные эффекты, реализуемые на уровне NPY/AgRP+ и POMC/CART+ нейронов дугообразного ядра гипоталамуса. Результаты транскриптомных исследований могут использоваться в доклинических испытаниях новых лекарственных средств и методов диетической коррекции ожирения на in vivo моделях, а также в поиске клинических предикторов и маркеров метаболических нарушений у больных ожирением, получающих персонализированную терапию. Основной проблемой транскриптомных исследований на in vivo моделях является неполная согласованность между данными, полученными при полнотранскриптомном профилировании, и результатами количественной полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией экспрессии отдельных кандидатных генов, а также метаболомных и протеомных исследований. Выявление и устранение причин таких расхождений может стать одним из перспективных направлений совершенствования транскриптомных исследований.

Об авторах

Иван Всеволодович Гмошинский

Федеральный исследовательский центр питания, биотехнологии и безопасности пищи

Автор, ответственный за переписку.
Email: gmosh@ion.ru
ORCID iD: 0000-0002-3671-6508

Гмошинский Иван Всеволодович - Доктор биологических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории пищевой токсикологии и оценки безопасности нанотехнологий.

109240, Москва, Устьинский пр-д, д. 2/14, тел.: +7 (495) 698-53-71, SPIN-код: 4501-9387

Россия

Сергей Алексеевич Апрятин

Федеральный исследовательский центр питания, биотехнологии и безопасности пищи

Email: apryatin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6543-7495

Апрятин Сергей Алексеевич - Кандидат биологических наук, старший научный сотрудник лаборатории метаболомного и протеомного анализа.

109240, Москва, Устьинский проезд, д. 2/14, тел.: +7 (495) 698-53-92, SPIN-код: 4250-2758

Россия

Хайдерь Хамзярович Шарафетдинов

Федеральный исследовательский центр питания, биотехнологии и безопасности пищи

Email: sharafandr@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6061-0095

Шарафетдинов Хайдерь Хамзярович - Доктор медицинских наук, профессор, заведующий отделением обмена веществ Клиники лечебного питания.

115446, Москва, Каширское шоссе, д. 21, тел.: +7 (499) 794-35-16, SPIN-код: 1236-8210

Россия

Дмитрий Борисович Никитюк

Федеральный исследовательский центр питания, биотехнологии и безопасности пищи

Email: dimitrynik@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4968-4517

Никитюк Дмитрий Борисович - Доктор медицинских наук, профессор, член-корреспондент РАН, директор, заведующий лабораторией спортивной антропологии и нутрициологии.

109240, Москва, Устьинский проезд, д. 2/14, тел.: +7 (495) 698-53-60, SPIN-код: 1236-8210

Россия

Виктор Александрович Тутельян

Федеральный исследовательский центр питания, биотехнологии и безопасности пищи

Email: tutelyan@ion.ru
ORCID iD: 0000-0002-4164-8992

Тутельян Виктор Александрович - доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, заведующий лабораторией энзимологии питания, научный руководитель.

109240, Москва, Устьинский проезд, д. 2/14, тел.: +7 (495) 698-53-46, SPIN-код: 5789-3980

Россия

Список литературы

  1. Swinburn BA, Sacks G, Hall KD, et al. The global obesity pandemic: shaped by global drivers and local environments. Lancet. 2011;378(9793):804–814. doi: 10.1016/S0140-6736(11)60813-1.
  2. Imes CC, Burke LE. The obesity epidemic: the United States as a cautionary tale for the rest of the world. Curr Epidemiol Rep. 2014;1(2):82–88. doi: 10.1007/s40471-014-0012-6.
  3. Лапик И.А., Гаппарова К.М., Чехонина Ю.Г., и др. Современные тенденции развития нутригеномики ожирения // Вопросы питания. – 2016. – Т.85. ― №6 – С. 6–13.
  4. who.int [Internet]. Global Health Observatory (GHO) data. World Health Statistics 2012 [cited 2018 May 29]. Available from: http://www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/2012/en/.
  5. Jahangir E, De Schutter A, Lavie CJ. The relationship between obesity and coronary artery disease. Transl Res. 2014;164(4):336–344. doi: 10.1016/j.trsl.2014.03.010.
  6. Klop B, Elte JW, Cabezas MC. Dyslipidemia in obesity: mechanisms and potential targets. Nutrients. 2013;5(4):1218–1240. doi: 10.3390/nu5041218.
  7. Must A, Spadano J, Coakley EH, et al. The disease burden associated with overweight and obesity. JAMA. 1999;282(16):1523–1529. doi: 10.1001/jama.282.16.1523.
  8. Hjelmborg JV, Fagnani C, Silventoinenetal K. Genetic influences on growth traits of BMI: a longitudinal study of adult twins. Obesity (Silver Spring). 2008;16(4):847–852. doi: 10.1038/oby.2007.135.
  9. Kim Y, Park T. DNA microarrays to define and search for genes associated with obesity. Biotechnol J. 2010;5(1):99–112. doi: 10.1002/biot.200900228.
  10. Cagney G, Park S, Chung C, et al. Human tissue profiling with multidimensional protein identification technology. J Proteome Res. 2005;4(5):1757–1767. doi: 10.1021/pr0500354.
  11. Aitman TJ, Glazier AM, Wallace CA, et al. Identification of Cd36(Fat) as an insulin-resistance gene causing defective fatty acid and glucose metabolism in hypertensive rats. Nat Genet. 1999;21(1):76–83. doi: 10.1038/5013.
  12. Jiang Y, Harlocker SL, Molesh DA, et al. Discovery of differentially expressed genes in human breast cancer using subtracted cDNA libraries and cDNA microarrays. Oncogene. 2002;21(14):2270–2282. doi: 10.1038/sj.onc.1205278.
  13. Moreno-Aliaga MJ, Marti A, Garcia-Foncillas J, Alfredo Martinez J. DNA hybridization arrays: a powerful technology for nutritional and obesity research. Br J Nutr. 2001;86(2):119–122. doi: 10.1079/BJN2001410.
  14. Brown PO, Hartwell L. Genomics and human disease. Variations on variation. Nat Genet. 1998;18:91–93. doi: 10.1038/ng0298-91.
  15. DeRisi J, Penland L, Brown PO, et al. Use of a cDNA microarray to analyse gene expression patterns in human cancer. Nat Genet. 1996;14(4):457–460. doi: 10.1038/ng1296-457.
  16. Soukas A, Cohen P, Socci ND, Friedman JM. Leptin specific patterns of gene expression in white adipose tissue. Genes Dev. 2000;14(8):963–980.
  17. Maebuchi M, Machidori M, Urade R, et al. Low resistin levels in adipose tissues and serum in high-fat fed mice and genetically obese mice: development of an ELISA system for quantification of resistin. Arch Biochem Biophys. 2003;416(2):164–170. doi: 10.1016/S0003-9861(03)00279-0.
  18. Nadler ST, Stoehr JP, Schueler KL, et al. The expression of adipogenic genes is decreased in obesity and diabetes mellitus. Proc Natl Acad Sci U S A. 2000;97(21):11371–11376. doi: 10.1073/pnas.97.21.11371.
  19. Deng X, Elam MB,Wilcox HG, et al. Dietary olive oil and menhaden oil mitigate induction of lipogenesis in hyperinsulinemic corpulent JCR:LA-cp rats: microarray analysis of lipid-related gene expression. Endocrinology. 2004;145(12):5847–5861. doi: 10.1210/en.2004-0371.
  20. Yang X, Schadt EE,Wang S, et al. Tissue-specific expression and regulation of sexually dimorphic genes in mice. Genome Res. 2006;16(8):995–1004. doi: 10.1101/gr.5217506.
  21. Gomez-Ambrosi J, Catalan V, Diez-Caballero A, et al. Gene expression profile of omental adipose tissue in human obesity. FASEB J. 2004;18(1):215–217. doi: 10.1096/fj.03-0591fje.
  22. LeeYH, Nair S, Rousseau E, et al. Microarray profiling of isolated abdominal subcutaneous adipocytes from obese vs non-obese Pima Indians: increased expression of inflammation-related genes. Diabetologia. 2005;48(9):1776–1783. doi: 10.1007/s00125-005-1867-3.
  23. Marrades MP, Milagro FI, Martinez JA, Moreno-Aliaga MJ. Differential expression of aquaporin 7 in adipose tissue of lean and obese high fat consumers. Biochem BiophysRes Commun. 2006;339(3):785–789. doi: 10.1016/j.bbrc.2005.11.080.
  24. Younossi ZM, Gorreta F, Ong JP, et al. Hepatic gene expression in patients with obesity-related nonalcoholic steatohepatitis. Liver Int. 2005;25(4):760–771. doi: 10.1111/j.1478-3231.2005.01117.x.
  25. Ashburner M, Ball CA, Blake JA, et al. Gene ontology: tool for the unification of biology. The Gene Ontology Consortium. Nat Genet. 2000;25(1):25–29. doi: 10.1038/75556.
  26. Henegar C, Tordjman J, Achard V, et al Adipose tissue transcriptomic signature highlights the pathological relevance of extracellular matrix in human obesity. Genome Biol. 2008;9(1):R14. doi: 10.1186/gb-2008-9-1-r14.
  27. KuboY, Kaidzu S, Nakajima I, et al. Organization of extracellular matrix components during differentiation of adipocytes in long-term culture. In Vitro Cell Dev Biol Anim. 2000;36(1):38–44. doi: 10.1290/1071-2690(2000)036<0038:OOEMCD>2.0.CO;2.
  28. Han J, Luo T, Gu Y, et al. Cathepsin K regulates adipocyte differentiation: possible involment of type I collagen degradation. Endocr J. 2009;56(1):55–63. doi: 10.1507/endocrj.k08e-143.
  29. Yang RZ Lee MJ, Hu H, et al. Acute-phase serum amyloid A: an inflammatory adipokine and potential link between obesity and its metabolic complications. PLoS Med. 2006;3(6):e287. doi: 10.1371/journal.pmed.0030287.
  30. Taleb S, Lacasa D, Bastard JP, et al. Cathepsin S, a novel biomarker of adiposity: relevance to atherogenesis. FASEB J. 2005;19(11):1540–1542. doi: 10.1371/journal.pmed. 003028710.1096/fj.05-3673fje.
  31. Huang ZH, Luque RM, Kineman RD, Mazzone T. Nutritional regulation of adipose tissue apolipoprotein E expression. Am J Physiol Endocrinol Metab. 2007;293(1):E203–E209 doi: 10.1152/ajpendo.00118.2007.
  32. Forest C, Tordjman J, Glorian M, et al. Fatty acid recycling in adipocytes: a role for glyceroneogenesis and phosphoenolpyruvate carboxykinase. Biochem Soc Trans. 2003;31(Pt 6):1125–1129. doi: 10.1042/bst0311125.
  33. Winnier DA, Fourcaudot M, Norton L, et al. Transcriptomic identification of ADH1B as a novel candidate gene for obesity and insulin resistance in human adipose tissue in Mexican Americans from the Veterans Administration Genetic Epidemiology Study (VAGES). PLoS One. 2015;10(4):e0119941. doi: 10.1371/journal.pone.0119941.
  34. Nieman DC, Nehlsen-Cannarella SL, Henson DA, et al. Immune response to obesity and moderate weight loss. Int J Obes Relat Metab Disord. 1996;20(4):353–360.
  35. Lee JH, Han KD, Jung HM, et al. Association between obesity, abdominal obesity, and adiposity and the prevalence of atopic dermatitis in young Korean adults: the Korea National Health and Nutrition Examination Survey 2008–2010. Allergy Asthma Immunol Res. 2016;8(2):107–114. doi: 10.4168/aair.2016.8.2.107.
  36. Charriere G, Cousin B, Arnaud E, et al. Preadipocyte conversion to macrophage. Evidence of plasticity. J Biol Chem. 2003;278(11):9850–9855. doi: 10.1074/jbc.M210811200.
  37. Shi H, Kokoeva MV, Inouye K, et al. TLR4 links innate immunity and fatty acid-induced insulin resistance. J Clin Invest. 2006;116(11):3015–3025. doi: 10.1172/JCI28898.
  38. Midwood K, Sacre S, Piccinini AM, et al, Tenascin-C is an endogenous activator of Toll-like receptor 4 that is essential for maintaining inflammation in arthritic joint disease. Nat Med. 2009;15(7):774–780. doi: 10.1038/nm.1987.
  39. Kim JK. Fat uses a TOLL-road to connect inflammation and diabetes. Cell Metab. 2006;4(6):417–419. doi: 10.1016/j.cmet.2006.11.008.
  40. Jain N, Zhang T, Kee WH, et al. Protein kinase C delta associates with and phosphorylates Stat3 in an interleukin-6-dependent manner. J Biol Chem. 1999;274(34):24392–24400. doi: 10.1074/jbc.274.34.24392.
  41. Widberg CH, Newell FS, Bachmann AW, et al. Fibroblast growth factor receptor 1 is a key regulator of early adipogenic events in human preadipocytes. Am J Physiol Endocrinol Metab. 2009;296(1):e121–e131. doi: 10.1152/ajpendo.90602.2008.
  42. Nobrega MA. TCF7L2 and glucose metabolism: time to look beyond the pancreas. Diabetes. 2013;62(3):706–708. doi: 10.2337/db12-1418.
  43. Secher A, Jelsing J, Baquero AF, et al. The arcuate nucleus mediates GLP-1 receptor agonist liraglutide-dependent weight loss. J Clin Invest. 2014;124(10):4473–4488. doi: 10.1172/JCI75276.
  44. Van Can J, Sloth B, Jensen CB, et al. Effects of the once-daily GLP-1 analog liraglutide on gastric emptying, glycemic parameters, appetite and energy metabolism in obese, non-diabetic adults. Int J Obes (Lond). 2014;38(6):784–793. doi: 10.1038/ijo.2013.162.
  45. Ferrante AW, Thearle M, Liao T, Leibel RL. Effects of leptin deficiency and short-term repletion on hepatic gene expression in genetically obese mice. Diabetes. 2001;50(10):2268–2278. doi: 10.2337/diabetes.50.10.2268.
  46. Liang CP, Tall AR. Transcriptional profiling reveals global defects in energy metabolism, lipoprotein, and bile acid synthesis and transport with reversal by leptin treatment in ob/ob mouse liver. J Biol Chem. 2001;276(52):49066–49076. doi: 10.1074/jbc.M107250200.
  47. Kim S, Sohn I, Ahn JI, et al. Hepatic gene expression profiles in a long-term high-fat diet-induced obesity mouse model. Gene. 2004;340(1):99–109. doi: 10.1016/j.gene.2004.06.015.
  48. Inoue M, Ohtake T, Motomura W, et al. Increased expression of PPAR-gamma in high fat diet-induced liver steatosis in mice. Biochem Biophys Res Commun. 2005;336(1):215–222. doi: 10.1111/acer.13049.
  49. Patsouris D, Reddy JK, Muller M, Kersten S. Peroxisome proliferator-activated receptor alpha mediates the effects of high-fat diet on hepatic gene expression. Endocrinology. 2006;147(3):1508–1516. doi: 10.1210/en.2005–1132.
  50. Yang RL, Li W, Shi YH, Le GW. Lipoic acid prevents high-fat diet-induced dyslipidemia and oxidative stress: a microarray analysis. Nutrition. 2008;24(6):582–588. doi: 10.1016/j.nut.2008.02.002.
  51. Goldstein JL, Brown MS. Regulation of the mevalonate pathway. Nature. 1990;343(6257):425–430. doi: 10.1038/343425a0.
  52. Ishii T, Itoh K, Takahashi S, et al. Transcription factor Nrf2 coordinately regulates a group of oxidative stress-inducible genes in macrophages. J Biol Chem. 2000;275(21):16023–16029. doi: 10.1074/jbc.275.21.16023.
  53. Cortez-Pinto H, Machado MV. Uncoupling proteins and non-alcoholic fatty liver disease. J Hepatol. 2009;50(5):857–860. doi: 10.1016/j.jhep.2009.02.019.
  54. Апрятин С.А., Трусов Н.В., Балакина А.С., и др. Изменение транскриптомного профиля печени крыс линии Wistar при экспериментальной алиментарной гиперлипидемии / Всероссийская конференция с международным участием «Профилактическая медицина ― 2016»; Ноябрь 15–16, 2016; Санкт-Петербург. ― С. 34–39.
  55. Апрятин С.А., Трусов Н.В., Горбачев А.Ю., и др. Анализ полнотранскриптомного профиля печени мышей линии C57Black/6j при экспериментальной алиментарной гиперлипидемии / Всероссийская конференция с международным участием «Профилактическая медицина ― 2017»; Декабрь 6–7, 2017; Москва. ― С. 49–55.
  56. Glastras SJ, Wong MG, Chen H, et al. FXR expression is associated with dysregulated glucose and lipid levels in the offspring kidney induced by maternal obesity. Nutr Metab. 2015;12:40. doi: 10.1186/s12986-015-0032-3.
  57. Kolehmainen M, Vidal H, Alhava E, Uusitupa MI. Sterol regulatory element binding protein 1c (SREBP-1c) expression in human obesity. Obes Res. 2001;9(11):706–712. doi: 10.1038/oby.2001.95.
  58. Watanabe M, Houten SM, Wang L, et al. Bile acids lower triglyceride levels via a pathway in ving FXR, SHP, and SREBP-1c. J Clin Invest. 2004;113(10):1408–1418. doi: 10.1172/JCI200421025.
  59. Denhez B, Lizotte F, Guimond M-O, et al. Increased SHP-1 protein expression by high glucose levels reduces nephrin phosphorylation in podocytes. J Biol Chem. 2015;290(1):350–358. doi: 10.1074/jbc.M114.612721.
  60. Gopinath B, Subramanian I, Flood VM, et al. Relationship between breast-feeding and adiposity in infants and preschool children. Public Health Nutr. 2012;15(9):1639–1644. doi: 10.1017/S1368980011003569.
  61. Jenkins NT, Padilla J, Thorne P K, et al. Transcriptome-wide RNA sequencing analysis of rat skeletal muscle feed arteries. I. Impact of obesity. J Appl Physiol. 2014;116(8):1017–1032. doi: 10.1152/japplphysiol.01233.2013.
  62. Ghosh S, Dent R, Harper M-E, et al. Gene expression profiling in whole blood identifies distinct biological pathways associated with obesity. BMC Med Genomics. 2010;3:56. doi: 10.1186/1755-8794-3-56.
  63. Levian C, Ruiz E, Yang X. The pathogenesis of obesity from a genomic and systems biology perspective. Yale J Biol Med. 2014;87(2):113–126.
  64. McMurray F, Church CD, Larder R, et al. Adult onset global loss of the Fto gene alters body composition and metabolism in the mouse. PLoS Genet. 2013;9(1):e1003166. doi: 10.1371/journal.pgen.1003166.
  65. Karra E, O’Daly OG, Choudhury AI, et al. A link between FTO, ghrelin, and impaired brain food-cue responsivity. J Clin Invest. 2013;123(8):3539–3551. doi: 10.1172/JCI44403.
  66. Edlow AG, Guedj F, Pennings JL, et al. Males are from Mars, females are from Venus: sex-specific fetal brain gene expression signatures in a mouse model of maternal diet-induced obesity. Am J Obstet Gynecol. 2016;214(5):623e1–623e10. doi: 10.1016/j.ajog.2016.02.054.
  67. Kruger C, Kumar KG, Mynatt RL, et al. Brain transcriptional responses to high-fat diet in acads-deficient mice reveal energy sensing pathways. PLoS One. 2012;7(8):e41709. doi: 10.1371/journal.pone.0041709.
  68. Watanabe H, Nakano T, Saito R, et al. Serotonin improves high fat diet induced obesity in mice. PLoS One. 2016;11(1):e0147143. doi: 10.1371/journal.pone.0147143.
  69. Namkung J, Kim H, Park S. Peripheral serotonin: a new player in systemic energy homeostasis. Mol Cells. 2015;38(12):1023–1028. doi: 10.14348/molcells.2015.0258.
  70. Vucetic Z, Carlin J, Totoki K, Reyes TM. Epigenetic dysregulation of the dopamine system in diet induced obesity. J Neurochem. 2012;120(6):891–898. doi: 10.1111/j.1471-4159.2012.07649.x.
  71. Lee AK, Mojtahed-Jaberi M, Kyriakou T, et al. Effect of high-fat feeding on expression of genes controlling availability of dopamine in mouse hypothalamus. Nutrition. 2010;26(4):411–422. doi: 10.1016/j.nut.2009.05.007.
  72. Li Y, South T, Han M, et al. High-fat diet decreases tyrosine hydroxylase mRNA expression irrespective of obesity susceptibility in mice. Brain Res. 2009;1268:181–189. doi: 10.1016/j.brainres.2009.02.075.
  73. Li Z, Kelly L, Heiman M, et al. Hypothalamic amylin acts in concert with leptin to regulate food intake. Cell Metab. 2015;22(6):1059–1067. doi: 10.1016/j.cmet.2015.10.012.
  74. Kumar MS, Priyanka J, Prashant M. Microarray evidences the role of pathologic adipose tissue in insulin resistance and their clinical implications. J Obes. 2011;2011:587495. doi: 10.1155/2011/587495.
  75. Gresham D, Dunham MJ, Botstein D. Comparing whole genomes using DNA microarrays. Nature Rev Genet. 2008;9(4):291–302. doi: 10.1038/nrg2335.
  76. MAQC Consortium, Shi L, Reid LH, et al. The microarray quality control (MAQC) project shows inter- and intraplatform reproducibility of gene expression measurements. Nat Biotechnol. 2006;24(9):1151–1161. doi: 10.1038/nbt1239.
  77. Miklos GL, Maleszka R. Microarray reality checks in the context of a complex disease. Nature Biotechnol. 2004;22(5):615–621. doi: 10.1038/nbt965.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Издательство "Педиатръ", 2018



Данный сайт использует cookie-файлы

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

О куки-файлах