Полигенный анализ полиморфных локусов генов цитокинов и иммунного ответа при хронической обструктивной болезни легких

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ) является одним из наиболее распространенных хронических заболеваний органов дыхания с высоким уровнем заболеваемости и смертности. Патогенез ХОБЛ тесно связан с окислительным стрессом и системным воспалением. Цель настоящего исследования – выявление ассоциации полиморфных вариантов генов цитокинов и иммунного ответа с ХОБЛ. В работе были использованы образцы ДНК больных (N = 601) и здоровых (N = 617) индивидов. Полиморфные варианты генов FASLG (rs763110), IL19 (rs2243193), IL20 (rs2981573), IL24 (rs291107), PPBP (rs352010), IL4 (rs2243250, rs2070874), С5 (rs17611), FAS (rs1800682), IL4RA (rs1805010), TGFb1 (rs1800469) были проанализированы методом полимеразной цепной реакции в реальном времени. Показана ассоциация генов IL19 (rs2243193) (P = 0.00001, OR = 0.73), IL4 (rs2243250) (P = 0.024, OR = 1.27), IL4 (rs2070874) (P = 0.00001, OR = 0.62) в лог-аддитивной модели, PPBP (rs352010) (P = 0.00001, OR = 2.34) в рецессивной модели с ХОБЛ. Для проведения полигенного анализа включали полиморфные локусы ранее изученных генов цитокинов (IL12RB2, IL12B, IL12A, IL13). С помощью алгоритма APSampler получены информативные паттерны, ассоциированные с ХОБЛ; большинство наиболее значимых протективных комбинаций включали аллель A гена IL19 (rs2243193) и аллель C или генотип TC гена PPBP (rs352010), а также генотип AA гена IL20 (rs2981573). Наибольший риск развития ХОБЛ определялся сочетанием аллелей трех функционально взаимосвязанных цитокинов: G гена IL12A (rs2243115), A гена IL13 (rs20541) и C гена IL4 (rs2070874) (OR = 2.72). По результатам множественного регрессионного и ROC-анализа получена прогностическая модель риска формирования ХОБЛ, включающая такие признаки как возраст и индекс курения, а также генетические маркеры: комбинация аллеля A IL19 (rs2243193) и генотипа AA IL20 (rs2981573), IL19 (rs2243193), IL12A (rs2243115), PPBP (rs352010) и IL4 (rs2070874) (AUC = 0.895, чувствительность – 85.5%, специфичность – 77.5%).

Об авторах

Г. Ф. Корытина

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: guly_kory@mail.ru
Россия, 450054, Уфа

Ю. Г. Азнабаева

Башкирский государственный медицинский университет

Email: guly_kory@mail.ru
Россия, 450000, Уфа

О. В. Кочетова

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Email: guly_kory@mail.ru
Россия, 450054, Уфа

Т. Р. Насибуллин

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Email: guly_kory@mail.ru
Россия, 450054, Уфа

Л. З. Ахмадишина

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Email: guly_kory@mail.ru
Россия, 450054, Уфа

Н. Н. Хуснутдинова

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Email: guly_kory@mail.ru
Россия, 450054, Уфа

Н. Ш. Загидуллин

Башкирский государственный медицинский университет

Email: guly_kory@mail.ru
Россия, 450000, Уфа

Т. В. Викторова

Башкирский государственный медицинский университет

Email: guly_kory@mail.ru
Россия, 450000, Уфа

Список литературы

  1. Barnes P.J. Inflammatory mechanisms in patients with chronic obstructive pulmonary disease // J. Allergy Clin. Immunol. 2016. V. 138. № 1. P. 16–27. https://doi.org/10.1016/j.jaci.2016.05.011
  2. Hurst J.R., Siddiqui M.K., Singh B. et al. A systematic literature review of the humanistic burden of COPD // Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 2021. V. 16. P. 1303–1314. https://doi.org/10.2147/COPD.S296696
  3. Silverman E.K. Genetics of COPD // Annu. Rev. Physiol. 2020. V. 82. P. 413–431. https://doi.org/10.1146/annurev-physiol-021317-121224
  4. Ahmadi A., Ghaedi H., Salimian J. et al. Association between chronic obstructive pulmonary disease and interleukins gene variants: A systematic review and meta-analysis // Cytokine. 2019. V. 117. P. 65–71. https://doi.org/10.1016/j.cyto.2019.02.003
  5. Korytina G.F., Aznabaeva Y.G., Akhmadishina L.Z. et al. The relationship between chemokine and chemokine receptor genes polymorphisms and chronic obstructive pulmonary disease susceptibility in Tatar population from Russia: A case control study // Biochem. Genet. 2022. V. 60. № 1. P. 54–79. https://doi.org/10.1007/s10528-021-10087-2
  6. Korytina G.F., Akhmadishina L.Z., Aznabaeva Y.G. et al. Associations of the NRF2/KEAP1 pathway and antioxidant defense gene polymorphisms with chronic obstructive pulmonary disease // Gene. 2019. V. 692. P. 102–112. https://doi.org/10.1016/j.gene.2018.12.061
  7. Ward L.D., Kellis M. HaploReg v4: Systematic mining of putative causal variants, cell types, regulators and target genes for human complex traits and disease // Nucl. Ac. Res. 2016. V. 44. № D1. P. D877–D881. https://doi.org/10.1093/nar/gkv1340
  8. Purcell S., Neale B., Todd-Brown K. et al. PLINK: A toolset for whole-genome association and population-based linkage analysis // Am. J. Hum. Genet. 2007. V. 81. № 3. P. 559–575. https://doi.org/10.1086/519795
  9. Favorov A.V., Andreewski T.V., Sudomoina M.A. et al. A Markov chain Monte Carlo technique for identification of combinations of allelic variants underlying complex diseases in humans // Genetics. 2005. V. 171. № 4. P. 2113–2121. https://doi.org/10.1534/genetics.105.048090
  10. Корытина Г.Ф., Зулкарнеев Ш.Р., Азнабаева Ю.Г. и др. Вклад полиморфизмов генов IL12A, IL12B, IL13 и IL12RB2 в развитии хронической обструктивной болезни легких в этнической группе татар // Якутский мед. журнал. 2021. Т. 75. № 3. С. 21–25. https://doi.org/10.25789/YMJ.2021.75.05
  11. Ouyang W., Rutz S., Crellin N.K. et al. Regulation and functions of the IL-10 family of cytokines in inflammation and disease // Annu. Rev. Immunol. 2011. V. 29. P. 71–109. https://doi.org/10.1146/annurev-immunol-031210-101312
  12. Azuma Y.T., Fujita T., Izawa T. et al. IL-19 contributes to the development of nonalcoholic steatohepatitis by altering lipid metabolism // Cells. 2021. V. 10. № 12. P. 3513. https://doi.org/10.3390/cells10123513
  13. Wang W., Wang X., Yang K. et al. Association of BCL2 polymorphisms and the IL19 single nucleotide polymorphism rs2243188 with systemic lupus erythematosus // J. Int. Med. Res. 2021. V. 49. № 5. https://doi.org/10.1177/03000605211019187
  14. Leonard D., Svenungsson E., Dahlqvist J. et al. Novel gene variants associated with cardiovascular disease in systemic lupus erythematosus and rheumatoid arthritis // Ann. Rheum. Dis. 2018. V. 77. № 7. P. 1063–1069. https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2017-212614
  15. Rong B., Liu Y., Li M. et al. Correlation of serum levels of HIF-1α and IL-19 with the disease progression of COPD: A retrospective study // Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 2018. V. 13. P. 3791–3803. https://doi.org/10.2147/COPD.S177034
  16. Brown A.J., Joseph P.R., Sawant K.V. et al. Chemokine CXCL7 heterodimers: structural insights, CXCR2 receptor function, and glycosaminoglycan interactions // Int. J. Mol. Sci. 2017. V. 18. № 4. P. 748. https://doi.org/10.3390/ijms18040748
  17. Bdeir K., Gollomp K., Stasiak M. et al. Platelet-specific chemokines contribute to the pathogenesis of acute lung injury // Am. J. Respir. Cell Mol. Biol. 2017. V. 56. № 2. P. 261–270. https://doi.org/10.1165/rcmb.2015-0245OC
  18. Kousha A., Mahdavi Gorabi A., Forouzesh M. et al. Interleukin 4 gene polymorphism (–589C/T) and the risk of asthma: A meta-analysis and met-regression based on 55 studies // BMC Immunol. 2020. V. 21. № 1. P. 55. https://doi.org/10.1186/s12865-020-00384-7
  19. Choudhury P., Biswas S., Singh G. et al. Immunological profiling and development of a sensing device for detection of IL-13 in COPD and asthma // Bioelectrochemistry. 2022. V. 143. P. 107971. https://doi.org/10.1016/j.bioelechem.2021.107971
  20. Dosreis G.A., Borges V.M., Zin W.A. The central role of Fas-ligand cell signaling in inflammatory lung diseases // J. Cell Mol. Med. 2004. V. 8. № 3. P. 285–293. https://doi.org/10.1111/j.1582-4934.2004.tb00318.x
  21. Caramori G., Adcock I.M., Di Stefano A. et al. Cytokine inhibition in the treatment of COPD // Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 2014. V. 9. P. 397–412. https://doi.org/10.2147/COPD.S42544
  22. Tam A., Leclair P., Li L. et al. FAM13A as potential therapeutic target in modulating TGF-β-induced airway tissue remodeling in COPD // Am. J. Physiol. Lung Cell Mol. Physiol. 2021. V. 321. № 2. P. L377–L391. https://doi.org/10.1152/ajplung.00477.2020

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (113KB)

© Г.Ф. Корытина, Ю.Г. Азнабаева, О.В. Кочетова, Т.Р. Насибуллин, Л.З. Ахмадишина, Н.Н. Хуснутдинова, Н.Ш. Загидуллин, Т.В. Викторова, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».