Analysis of the involvement of susceptibility genes to to coronary heart disease in implementation signaling and metabolic pathways

封面

如何引用文章

全文:

详细

Coronary heart disease (CHD) is a common pathology, and its development is mediated by a large number of genetic factors, environmental factors and their combinations. In this regard, the objective of the study was a bioinformatic analysis of the involvement of susceptibility genes to CHD in the implementation of signaling and metabolic pathways. The list of susceptibility genes was compiled using GWAS, DisGeNET and GeneCards databases. Pathway enrichment analysis was performed using the ClueGO v2.5.9 Cytoscape v3.9.1 plugin. As a result of the study, it was established that these genes are involved in the implementation of various mechanisms of development of CHD, including disorders of lipid metabolism, changes in the activity of elements of the complement system, and endothelial function. Hereditary factors can influence changes in the processes of regulation of thrombus formation, vascular tone, the balance of pro- and antioxidant factors, endothelial permeability, water and sodium adsorption, as well as the processes of angiogenesis. In this case, the genes under study may be involved in the implementation of one or several signaling/metabolic pathways.

全文:

Ишемическая болезнь сердца (ИБС) представляет собой серьезную проблему для современного здравоохранения. По оценке исследования GBD (глобального бремени болезней) на 2020 г. данной патологией страдают более 126 млн человек по всему миру, что составляет примерно 1.72% населения [1].

Данное заболевание является комплексным и проявляется как следствие влияния большого числа генетических факторов, факторов внешней среды и их сочетания. В свое время были идентифицированы факторы риска для ИБС, которые включают курение, пожилой возраст, мужской пол, сахарный диабет, гипертонию, ИБС или инфаркт миокарда в семейном анамнезе, ожирение, повышенный уровень общего холестерина и липопротеидов низкой плотности (ЛПНП) в плазме крови, повышенный уровень триглицеридов и пониженный уровень липопротеидов высокой плотности (ЛПВП) в плазме крови [2–8].

Многочисленные исследования наследственных факторов ИБС выявили гены, ответственные за разнообразные функции [9], при этом значительный вклад в идентификацию данных факторов вносит полногеномный поиск ассоциаций (GWAS) между фенотипическими характеристиками и генетическими маркерами. Вместе с тем комплексного анализа совокупного влияния генов предрасположенности к ИБС на механизмы заболевания, в том числе опосредованные через реализацию сигнальных и метаболических путей, на данный момент не проведено. Биоинформационные инструменты позволяют изучить вовлеченность исследуемых генов в механизмы молекулярных взаимодействий сигнальных и метаболических путей. Результаты таких исследований могут послужить отправной точкой для дальнейшего изучения выявленных молекулярных механизмов экспериментальными методами, а в последующем – поиска молекулярных терапевтических мишеней.

В связи с вышеизложенным цель настоящего исследования – биоинформационный анализ вовлеченности генов предрасположенности к ИБС в реализацию сигнальных и метаболических путей.

Материалы и методы

Используемые в настоящем исследовании гены предрасположенности к ИБС были получены из баз данных GWAS [10], DisGeNET [11] и GeneCards [12], которые содержат информацию о связях между однонуклеотидными полиморфизмами и заболеваниями.

Для проведения анализа обогащения путей использовался плагин ClueGO v2.5.9 Cytoscape v3.9.1 [13]. Каждый ген аннотировался путями из KEGG – базы данных Киотского университета [14] и REACTOME – открытой базы данных биологических путей [15] с применением гипергеометрического теста с p < 0.05 и значением каппа-статистики, К = 0.4 [16]. Дополнительно обогащенные пути объединялись в группы со сходным биологическим значением и составом генов предрасположенности.

Результаты

Список генов предрасположенности к ИБС, содержащий в себе 390 генов, был сформирован на основании баз данных GWAS, DisGeNET и GeneCards и представлен в табл. 1.

 

Таблица 1. Список генов предрасположенности к ИБС

Ген

Ген

Ген

Ген

Ген

1

ABCA1

79

CFDP1

157

GLCCI1

235

NCOA6

313

SERPINH1

2

ABCA12

80

CFTR

158

GMDS

236

NDUFA12

314

SEZ6L

3

ABCA8

81

CHRDL1

159

GPR149

237

NEDD9

315

SH2B3

4

ABCG8

82

CHRNB4

160

GRHL1

238

NEK9

316

SHROOM3

5

ABHD15-AS1

83

CKB

161

GUCY1A1

239

NFIB

317

SIK3

6

ACAD10

84

CLTCL1

162

GUK1

240

NME7

318

SKI

7

ACAD11

85

CNNM2

163

HDAC9

241

NOA1

319

SLC22A2

8

ACTR2

86

CNPY4

164

HECTD4

242

NOS3

320

SLC22A3

9

ACTRT2

87

COG5

165

HEMGN

243

NPC1

321

SLC25A21

10

ADAMTS7

88

COL4A1

166

HERPUD1

244

NRBP1

322

SLC2A12

11

ADAMTS9-AS2

89

COL4A2

167

HGFAC

245

NRP1

323

SLC30A3

12

ADAMTSL4-AS1

90

COL4A3BP

168

HHIPL1

246

OCRL

324

SLC39A8

13

ADI1P1

91

COL4A4

169

HIF1AP1

247

OSM

325

SLK

14

AGT

92

CORO6

170

HIRA

248

PALLD

326

SMAD2

15

AHDC1

93

CUX2

171

HIVEP2

249

PCNX3

327

SMAD3

16

AKAP13

94

CWF19L2

172

HLA-DQB1

250

PCSK9

328

SMAD9

17

ALDH1A2

95

CYP1A1

173

HNF1A

251

PDLIM5

329

SMARCA4

18

ALDH2

96

CYP1A2

174

HNF1A-AS1

252

PDS5B

330

SMG6

19

ANGPTL4

97

CYP46A1

175

HNRNPM

253

PECAM1

331

SOX6

20

ANKRD13B

98

DAB1

176

HSF2BP

254

PGF

332

SRFBP1

21

ANKRD26

99

DAB2IP

177

HTRA1

255

PHACTR1

333

ST3GAL4

22

ANKRD31

100

DCLK2

178

IFT140

256

PHB

334

STAG1

23

ANKRD50

101

DENND5A

179

IGF2BP2

257

PIPSL

335

STK32B

24

ANKS1A

102

DHX58

180

IGF2R

258

PKD1L3

336

STN1

25

ANP32B

103

DNAH2

181

IL6R

259

PKD2L1

337

SUGP1

26

APLN

104

DNAJC13

182

ING1

260

PKN2

338

SUSD2

27

APOA5

105

DNAJC5B

183

INHBC

261

PLA2G7

339

SVEP1

28

APOB

106

DOCK5

184

INO80

262

PLCE1

340

SWAP70

29

APOC1

107

DOK7

185

INPP5D

263

PLCG1

341

TAB2

30

APOC1P1

108

DPYD

186

ITGB5

264

PLCG2

342

TBX20

Ген

Ген

Ген

Ген

Ген

31

APOE

109

EDEM2

187

ITPK1

265

PLCL1

343.

TBXAS1

32

APOH

110

EDN1

188

JCAD

266

PLEKHA7

344.

TCF21

33

ARHGAP15

111

EDNRA

189

KANK2

267

PLEKHG1

345.

TCF7L2

34

ARHGAP26

112

EEF1E1P1

190

KAT2A

268

PLEKHH2

346.

TDRD15

35

ARHGAP42

113

EFCAB13

191

KCNAB1

269

PLG

347.

TDRKH

36

ARHGEF12

114

EHBP1

192

KCNH7

270

PLPP3

348.

TEK

37

ARHGEF26

115

EHBP1L1

193

KCNK5

271

POC5

349.

TENT4A

38

ARID4A

116

EIF2B2

194

KLF14

272

POLK

350.

TGFB1

39

ARL15

117

ELL

195

KSR2

273

PPFIA1

351.

THADA

40

ARNTL

118

EML1

196

LDLR

274

PPHLN1

352.

THSD7A

41

AS3MT

119

EPB41L4A

197

LIPA

275

PPM1G

353.

TMEM106B

42

ASZ1

120

ERG

198

LIPC

276

PPP1R12B

354.

TMEM204

43

ATF3

121

ETV1

199

LIPC-AS1

277

PRDM16

355.

TMPRSS2

44

ATP2B1

122

EXOC3L2

200

LIPG

278

PRDM6

356.

TNS1

45

ATXN2

123

EXOC6

201

LMOD1

279

PRDM8

357.

TP53BP1

46

ATXN2-AS

124

FADD

202

LOXL1

280

PRIM2

358.

TRIB1

47

BAZ1B

125

FADS1

203

LPA

281

PRKCE

359.

TRIM5

48.

BCAP29

126

FADS2

204

LPAL2

282

PRKD2

360.

TSPAN14

49.

BCAS3

127

FAM114A1

205

LPL

283

PRKG1

361.

TSPAN9

50.

BCL3

128

FAM238C

206

LRFN2

284

PRMT5P1

362.

TTC39B

51.

BDNF

129

FAT4

207

LRP1

285

PROCR

363.

TWIST1

52.

BDNF-AS

130

FBXL20

208

LYRM2

286

PSD3

364.

UBE2Z

53.

BMP1

131

FES

209

MAML3

287

PSRC1

365.

UHRF1BP1

54.

BMPR1B

132

FGD6

210

MAP1S

288

PTK7

366.

UMPS

55.

BRAP

133

FGF5

211

MAP3K7CL

289

QRICH1

367.

UNC5C

56.

BSND

134

FHIT

212

MARK3

290

R3HDM2

368.

USP43

57.

BSX

135

FHL5

213

MARK4

291

RAB23

369.

VAMP5

58.

BTBD11

136

FKBP5

214

MAST4

292

RAB37

370.

VAMP8

59.

BTD

137

FLT1

215

MAT2A

293

RAI1

371.

VPS11

60.

BUD13

138

FMN2

216

MCF2L

294

RAPGEF2

372.

VPS37D

61.

C1GALT1

139

FN1

217

MCTP2

295

RBPMS2

373.

VWDE

62.

C1S

140

FNDC1

218

MERTK

296

REST

374.

WDR12

63.

C2

141

FNDC3B

219

MIA3

297

RF00019

375.

WDR33

64.

C5

142

FOXB2

220

MLXIPL

298

RF00285

376.

WNT3

65.

C9orf84

143

FOXC1

221

MMP13

299

RGL3

377.

XKR4

66.

CARF

144

FRMD5

222

MORF4L1

300

RHOA

378.

ZBTB20

67.

CARMIL1

145

FTMT

223

MORN1

301

RN7SKP66

379.

ZC3H12D

68.

CASC4

146

FTO

224

MRAS

302

RNU7-159P

380.

ZCCHC8

69.

CATSPER2P1

147

FURIN

225

MRVI1

303

RRBP1

381.

ZEB2

70.

CCDC92

148

GABRB1

226

MTCO3P1

304

SAYSD1

382.

ZFHX3

71.

CCDC97

149

GALNT13

227

MTHFD1L

305

SBF2-AS1

383.

ZFPM2

72.

CCM2

150

GALNT2

228

MTHFR

306

SCAF11

384.

ZFPM2-AS1

73.

CD300LF

151

GCKR

229

MX1

307

SCARB1

385.

ZHX3

74.

CDH13

152

GDPD5

230

MYH11

308

SELENOI

386.

ZNF335

75.

CDKN2B-AS1

153

GGCX

231

MYL2

309

SEMA5A

387.

ZNF652

76.

CELSR2

154

GGT7

232

MYO9B

310

SEMA5B

388.

ZNF827

77.

CEP120

155

GIGYF2

233

N4BP2L2

311

SERPINA1

389.

ZNF831

78.

CETP

156

GIP

234

NAT2

312

SERPINA2

390.

ZPR1

 

Проведенный анализ обогащения путей выявил шесть групп путей AGE-RAGE signaling pathway in diabetic complications, cholesterol metabolism, non-integrin membrane-ECM interactions, RHOC GTPase cycle, synthesis of IP3 and IP4 in the cytosol, vascular smooth muscle contraction и 32 несгруппированных пути, которые содержат гены предрасположенности к ИБС (табл. 2).

Обсуждение

В настоящий момент накопленная информация об исследовании патогенеза ИБС свидетельствует, что в развитие данной патологии серьезный вклад вносят такие факторы как нарушения липидного обмена, атеросклероз, дисфункция эндотелия, наследственность [17]. Настоящее исследование выявило участие генов предрасположенности к ИБС в реализации механизмов воздействия перечисленных факторов.

Известно, что транспорт липопротеидов через барьер в субэндотелиальное пространство сосудов с накоплением там липопротеидов низкой плотности играет важную роль в патогенезе атеросклероза [18–21]. В настоящем исследовании выявлены группы генов, которые вовлечены в реализацию сигнальных путей Regulation of lipid metabolism by PPARalpha, Cholesterol metabolism, Linoleic acid (LA) metabolism. Кроме того, ряд генов предрасположенности к ИБС участвует в регуляции мембранного транспорта липидов, в частности клатрин-опосредованного эндоцитоза (clathrin-mediated endocytosis) липопротеинов низкой плотности, а также связан с транспортерами, обеспечивающими активный транспорт липидов (путь ABC transporters). Выявленный при анализе обогащения путь PPARA activates gene expression также связан с продукцией жирных кислот, липопротеинов низкой плотности, метаболизмом глюкозы.

Помимо изменений липидного обмена установлено, что уровень компонентов комплемента, его ингибитора (С1-ингибитор), а также фагоцитарной активности клеток свидетельствует о значительной активности данных систем у больных ИБС [22]. По полученным нами данным оказалось, что гены С2 и С5 ассоциированы с ИБС и вовлечены в сигнальный путь активации системы комплемента (activation of C3 and C5).

Показано, что под воздействием ряда факторов при развитии ИБС нарушается такая функция эндотелиальных клеток, как предотвращение активации процессов тромбообразования за счет ингибиторов тромбина и рецепторов для активации протеина С [23]. В норме эндотелий регулирует механизм свертывания крови через контроль экспрессии сайтов связывания для анти- и прокоагулянтных факторов на поверхности клетки [24]. В этот процесс вовлечены различные гены и сигнальные пути, в том числе системы, препятствующие наработке активных форм кислорода: Txnrd2, ATG7 [25-28]. Sirt1/FoxO1 pathway играет важную роль в регуляции клеточной аутофагии для энотелиоцитов, что уменьшает явления тромбоза [28]. Показано, что Card10 (caspase recruitment domain family member 10) является регулятором тромбин-индуцированной активации эндотелиоцитов и тромбоза, в то время как miR-181b ингибирует тромбин-индуцированную активацию сигналинга NF-kB связыванием Card10.

По полученным нами данным, гены предрасположенности к ИБС вовлечены в сигнальные пути, связанные с регуляцией тромбообразования (complement and coagulation cascades, platelet activation, platelet homeostasis, hemostasis). Также исследуемые гены вовлечены в реализацию пути nitric oxide stimulates guanylate cyclase, который влияет на способность тромбоцитов к усилению агрегации. Учитывая, что тромбоциты активируются гемом, и макрофаги переключаются на воспалительный тип [29, 30], важное значение имеет выявленное в ходе исследования участие генов предрасположенности к ИБС в реализации сигналинга гема (heme signaling), и процессе коагуляции (путь gamma-carboxylation, transport, and amino-terminal cleavage of proteins).

Другой важный аспект развития ИБС – изменение регуляции тонуса сосудов, связанное с такими факторами вазодилятации как NO, prostacyclin (PGI2) и endothelium-derived hyperpolarization factor (EDHF) [31], изменение концентрации кальция в цитоплазме эндотелия. Последнее, в свою очередь, модулируется несколькими сигнальными путями: активация эндотелиальных каналов TRPV4 включает расширение сосудов через увеличение концентрации Ca2+ и активацию рецепторов инозитол 1,4,5-трифосфата, которые освобождают Са2+ из эндоплазматического ретикулума [32]. Нами выявлена группа генов, участвующая в процессах сокращения гладкой мускулатуры (smooth muscle contraction, vascular smooth muscle contraction). Также обнаружены гены, участвующие в процессах синтеза инозитол-3-фосфата и инозитол-4-фосфата в цитозоле, что также способствует выходу кальция из эндоплазматического ретикулума (путь synthesis of IP3 and IP4 in the cytosol).

В части изменений сосудистой стенки при ИБС пристально изучается накопление иммунных клеток (как воспалительный ответ) в субэндотелиальном слое коронарных артерий [33–35]. Воспаление сосудистой стенки может индуцироваться такими факторами риска как артериальная гипертензия, гиперлипидемия, гипергликемия, активные формы кислорода. Цитокины TNF-α, IL-6, IL-8 и IL-18 усиливают воспалительный ответ, и, в результате связывания с соответствующими рецепторами и активации NF-kB индуцируют экспрессию молекул адгезии в клетках эндотелия и лейкоцитах (E-селектин и P-селектин, intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1) и vascular cell adhesion molecule-1 (VCAM-1)), что усугубляет эндотелиальную дисфункцию [36, 37].

 

Таблица 2. Группы выявленных путей, включающих гены предрасположенности к ИБС

п/п

Группы путей

Гены

1

ABC transporters

ABCA1, ABCA12, ABCA8, ABCG8, CFTR

2

AGE-RAGE signaling pathway in diabetic complications

AGT, APOB, APOE, BMP1, COL4A1, COL4A2, COL4A4, EDN1, FHIT, FLT1, FN1, FURIN, HTRA1, ITGB5, LOXL1, MMP13, MYL2, NOS3, PECAM1, PGF, PLCE1, PLCG1, PLCG2, PLG, POLK, PPP1R12B, PRKCE, RHOA, SERPINH1, SMAD2, SMAD3, TGFB1

3

Activation of C3 and C5

C2, C5

4

Aldosterone synthesis and secretion

AGT ATP2B1, LDLR, PRKCE, PRKD2, SCARB1

5

Biosynthesis of protectins

CYP1A1, CYP1A2

6

Caffeine metabolism

CYP1A2, NAT2

7

Cholesterol metabolism

ABCA1, ABCA12, ABCA8, ABCG8, ALDH2, ANGPTL4, APOA5, APOB, APOC1, APOE, APOH, ATP2B1, BMP1, BSND, BTD, CETP, CFTR, CHRDL1, COL4A1, COL4A2, COL4A4, FN1, FTMT, FURIN, LDLR, LIPA, LIPC, LIPG, LOXL1, LPA, LPL, LRP1, MIA3, MMP13, MTHFD1L, MTHFR, NOS3, NPC1, PCSK9, PHB1, PLG, PLPP3, SCARB1, SERPINA1, SERPINH1, SLC22A2, SLC22A3, SLC2A12, SLC30A3, SLC39A8

8

Clathrin-mediated endocytosis

ACTR2, APOB, CFTR, CLTCL1, IGF2R, LDLR, OCRL, VAMP8

9

Cohesin loading onto chromatin

PDS5B, STAG1

10

Complement and coagulation cascades

C1S, C2, C5, PLG, PROCR, SERPINA1

11

Establishment of sister chromatid cohesion

PDS5B, STAG1

12

Gamma-carboxylation, transport, and amino-terminal cleavage of proteins

FURIN, GGCX

13

Heme signaling

APOB, ARNTL, NCOA6, RAI1

14

Hemostasis

APOB, APOH, ATP2B1, CARMIL1, DOCK5, FN1, GUCY1A1, INPP5D, IRAG1, ITPK1, MERTK, NOS3, PECAM1, PLCG1, PLCG2, PLG, PRKCE, PRKG1, PROCR, RHOA, SERPINA1, SH2B3, TEK, TGFB1, ZFPM2

15

Linoleic acid (LA) metabolism

FADS1, FADS2

16

Methylation

AS3MT, CYP1A2, MAT2A

17

Neurophilin interactions with VEGF and VEGFR

FLT1, NRP1

18

Neurotransmitter clearance

ALDH2, SLC22A2

19

Nitric oxide stimulates guanylate cyclase

GUCY1A1, IRAG1, NOS3, PRKG1

20

Non-integrin membrane-ECM interactions

BMP1, COL4A1, COL4A2, COL4A4, FN1, FURIN, HTRA1, ITGB5, LOXL1, MMP13, PECAM1, PLG, RHOA, SERPINH1, SKI, SMAD2, SMAD3, TGFB1

21

O-glycosylation of TSR domain-containing proteins

ADAMTS7, SEMA5A, SEMA5B, THSD7A

22

O-linked glycosylation

ADAMTS7, C1GALT1, GALNT13, GALNT2, SEMA5A, SEMA5B, ST3GAL4, THSD7A

23

Organic cation transport

SLC22A2, SLC22A3

24

PPARA activates gene expression

ABCA1, AGT, ANGPTL4, APOA5, ARNTL, CYP1A1, FADS1, GRHL1, NCOA6

25

Peptide hormone metabolism

AGT, EXOC6, GIP, INHBC, PLA2G7, TCF7L2

26

Platelet activation

ARHGEF12, GUCY1A1, NOS3, PLCG2, PRKG1, RHOA, TBXAS1, VAMP8

27

Platelet homeostasis

APOB, ATP2B1, GUCY1A1, IRAG1, NOS3, PECAM1, PRKG1

п/п

Группы путей

Гены

28

RHOC GTPase cycle

AKAP13, ANKRD26, ARHGAP15, ARHGAP26, ARHGAP42, ARHGEF12, ARHGEF26, CFTR, CKB, DOCK5, MCF2L, MYO9B, OCRL, PKN2, PLEKHG1, RHOA, SLK, SWAP70

29

Rap1 signaling pathway

FGF5, FLT1, MRAS, PGF, PLCE1, PLCG1, PRKD2, RAPGEF2, RHOA, TEK

30

Ras signaling pathway

BDNF, BRAP, FGF5, FLT1, KSR2, MRAS, PGF, PLCE1, PLCG1, PLCG2, RHOA, TEK

31

Regulation of lipid metabolism by PPARalpha

ABCA1, AGT, ANGPTL4, APOA5, ARNTL, CYP1A1, FADS1, GRHL1, NCOA6

32

SLIT2:ROBO1 increases RHOA activity

MYO9B, RHOA

33

Signaling by receptor tyrosine kinases

APOE, BDNF, COL4A1, COL4A2, COL4A4, FES, FGF5, FLT1, FN1, FURIN, GABRB, HGFAC, HNRNPM, NOS3, NRP1, PGF, PLCG1, PLG, PRKCE, REST, RHOA, SH2B3, TAB2, TRIB1

34

Smooth muscle contraction

GUCY1A1, ITGB5, LMOD1, MYH11

35

Synthesis of IP3 and IP4 in the cytosol

ACTR2, APOB, BDNF, EDN1, FLT1, FN1, IL6R, INPP5D, ITPK1, MERTK, NOS3, OCRL, PECAM1, PLCE1, PLCG1, PLCG2, PLPP3, PRKCE, PROCR, TEK, TGFB1

36

VEGF binds to VEGFR leading to receptor dimerization

FLT1, PGF

37

VEGF ligand-receptor interactions

FLT1, PGF

38

Vascular smooth muscle contraction

AGT, ARHGEF12, BMPR1B, EDN1, EDNRA, FES, GUCY1A1, IRAG1, MYH11, NRP1, PLCG1, PLCG2, PPP1R12B, PRKCE, PRKG1, RHOA, SEMA5A, SEMA5B, UNC5C

 

Дисбаланс между выработкой активных форм кислорода и системами антиоксидантной защиты также является важной причиной эндотелиальной дисфункции, приводящей к повреждению сосудов [38]. Окислительный стресс приводит к изменению регуляции сигнальных и метаболических путей, ответственных за наработку цитокинов, клеточный цикл, реализацию апоптоза. Полученные нами результаты свидетельствуют об участии генов предрасположенности к ИБС в данных процессах – AGE-RAGE signaling pathway in diabetic complications, biosynthesis of protectins (регулирует синтез протектинов, обладающих мощным противовоспалительным действием).

Артериальная гипертензия как один из факторов описанных выше нарушений может возникать вследствие альдостерон-опосредованных изменений в системе адсорбции натрия и воды [39]. В настоящем исследовании выявлено, что гены предрасположенности к ИБС (в частности, гены ангиотензиногена и рецептора липопротеинов низкой плотности) вовлечены в сигнальный путь синтеза и секреции альдостерона (aldosterone synthesis and secretion), а также в метаболический путь peptide hormone metabolism. Ген цитохрома P450 1A2 (CYP1A2), в свою очередь, вовлечен в реализацию метаболических путей methylation и caffeine metabolism, поскольку является важнейшим ферментом детоксикации и ответствен за расщепление кофеина, повышающего артериальное давление [40].

По полученным нами данным, гены переносчиков органических катионов SLC22A2, SLC22A3 вовлечены в процессы organic cation transport. Установлено, что дефицит SLC22A3 при ИБС значительно снижает липополисахарид-индуцированную воспалительную реакцию моноцитов путем прерывания сигнальных каскадов NF-κB и MAPK гистаминзависимым образом [41].

Ген алкогольдегидрогеназы, являющийся геном предрасположенности к ИБС, по результатам исследования может оказывать влияние на сигналинг, связанный с клиренсом нейротрансмиттеров (neurotransmitter clearance) (в частности этанола) [42].

Помимо описанных выше факторов, также значительный вклад в развитие ИБС вносит нарушение функции полупроницаемого барьера эндотелия. Известно, что в норме гликокаликс благодаря отрицательному заряду, отталкивает тромбоциты, эритроциты и лейкоциты [43–46], а протеинсвязывающий комплекс поддерживает целостность эндотелия [47–51]. Гликокаликс включает в себя протеогликаны, гликозаминогликаны, гликопротеины. В состав последних входят три семейства молекул адгезии (селектинов, интегринов и суперсемейство иммуноглобулинов), экспрессия которых зависит от микроокружения. По результатам проведенного нами исследования, гены предрасположенности к ИБС участвуют в передаче сигнальной трансдукции Rap1 и Ras, влияющих на процессы и молекулы адгезии. Так, Ras signaling pathway регулирует процессы клеточной пролиферации, выживаемости, апоптоза и роста, миграции и движений цитоскелета, задействуя пути регуляции актина цитоскелета, PI3K-Akt сигнальный путь, MAPK сигнальный путь, сигналинг Ca2+, эндоцитоз. Rap1 signaling pathway (является частью предыдущего пути) контролирует процессы клеточной адгезии, образование межклеточных соединений и клеточную полярность. Rap1 играет доминирующую роль в контроле взаимодействий клетка–клетка и клетка–матрикс, регулируя функцию интегринов и других молекул адгезии в различных типах клеток [52].

Вышеуказанные пути являются частью сигнальной трансдукции signaling by receptor tyrosine kinases, имея общие гены предрасположенности к ИБС FGF5 (фактор роста фибробластов 5, влияет на митогенную активность и выживаемость клеток, вовлечен в процессы эмбрионального развития, клеточного роста, морфогенеза, восстановления тканей), FLT1 (рецептор сосудистого эндотелиального фактора роста 1 – участвует в стимулировании васкулогенеза и ангиогенеза), PGF (плацентарный фактор роста, вырабатывается эндтелиальными клетками), PLCG1 (фосфолипаза C, гамма 1 – участвует в росте, миграции, апоптозе и пролиферации клеток), RHOA (вовлечен в регуляцию цитоскелета, связанную с образованием стресс-волокон актина и сократительной способностью актомиозина). Последний ген, по результатам проведенного анализа обогащения путей, также вовлечен в реализацию сигнального пути SLIT2:ROBO1 increases RHOA activity, повышающего активность RHOA, и пути RHOC GTPase cycle.

Оказалось, что гены, ассоциированные с ИБС, вовлечены также в реализацию сигнального пути non-integrin membrane-ECM interactions, когда мембранные белки (не интегрины) взаимодействуют с белками внеклеточного матрикса. Они могут связываться с интегринами и рецепторами факторов роста, влияя на их функцию, либо непосредственно оказывать влияние на актиновый цитоскелет.

Установлено, что у пациентов с ИБС имеются признаки повреждения ДНК в мононуклеарных клетках периферической крови [53]. По результатам нашего исследования, гены предрасположенности к ИБС вовлечены в пути, регулирующие процессы репарации ДНК – cohesin loading onto chromatin, establishment of sister Cchromatid cohesion.

Эндотелиальные клетки являются основным элементом для воздействия сосудистого эндотелиального фактора роста (VEGF, vascular endothelial growth factor) [54]. VEGF вырабатывается для стимулирования роста сосудов (как в эмбриональном развитии, так и в уже существующей сосудистой системе). Нами обнаружено, что ген предрасположенности к ИБС белка VEGF влияет на реализацию данных процессов через участие в сигнальных путях neurophilin interactions with VEGF and VEGFR, VEGF binds to VEGFR leading to receptor dimerization, VEGF ligand-receptor interactions.

За регуляцию ангиогенеза ответственны и метаболический путь пост трансляционной модификации белков – O-linked glycosylation и его часть – метаболический путь O-glycosylation of TSR domain-containing proteins [55], которые, по полученным данным, включают продукты генов предрасположенности к ИБС и ответственны за регуляцию воспаления, ангиогенеза.

Таким образом, гены предрасположенности к ИБС совместно вовлечены в реализацию различных механизмов развития данного заболевания, включая нарушения липидного метаболизма, изменения активности элементов системы комплемента, функции эндотелия. Наследственные факторы могут оказывать влияние на процессы регуляции тромбообразования, тонус сосудов, баланс про- и антиокислительных факторов, проницаемость эндотелия, адсорбцию воды и натрия, а также процессы ангиогенеза. При этом исследуемые гены могут быть вовлечены в реализацию одного либо нескольких сигнальных/метаболических путей.

Выявление in silico генов, влияющих на процессы сигнальной трансдукции и метаболизма у больных ИБС, поможет сформировать новые знания о патогенезе данного заболевания. Последующие исследования, в том числе экспериментальные, будут использоваться для выявления новых молекулярных механизмов и в дальнейшем мишеней для фармокологической коррекции ИБС.

Финансовая поддержка при подготовке статьи не осуществлялась.

Настоящая статья не содержит каких-либо исследований с использованием в качестве объекта животных.

Настоящая статья не содержит каких-либо исследований с участием в качестве объекта людей.

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

×

作者简介

N. Chasovskikh

Siberian State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: evgenika06@gmail.com
俄罗斯联邦, Tomsk, 634050

E. Shestakova

Siberian State Medical University

Email: evgenika06@gmail.com
俄罗斯联邦, Tomsk, 634050

参考

  1. Khan M.A., Hashim M.J., Mustafa H. et al. Global epidemiology of ischemic heart disease: Results from the global burden of disease study // Cureus. 2020. V. 12. № 7. https://doi.org/10.7759/cureus.9349
  2. Colditz G.A., Stampfer M.J., Willett W.C. et al. A prospective study of parental history of myocardial infarction and coronary heart disease in women // Am. J. Epidemiol. 1986. V. 123. P. 48–58. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.aje.a114223
  3. Lewis D., Wang Q., Topol E.J. Ischaemic heart disease // Nat. Encyclopedia Life Sciences. 2002. V. 10. P. 508–515.
  4. Shen G., Archacki S.R., Wang Q. The molecular genetics of coronary artery disease and myocardial infarction // Acute Coronary Syndrome. 2004. V. 6. P. 129–141. https://doi.org/10.1097/01.hco.0000160373.77190.f1
  5. Slack J., Evans K.A. The increased risk of death from ischaemic heart disease in first degree relatives of 121 men and 96 women with ischaemic heart disease // J. Med. Genet. 1966. V. 2. P. 239–257. https://doi.org/10.1136/jmg.3.4.239
  6. Wang Q., Pyeritz R.E. Molecular genetics of cardiovascular disease // Textbook of Cardiovascular Medicine. Edn 1. N. Y. Lippincott Williams & Wilkins, 2000. P. 1–12.
  7. Wang Q., Chen Q. Cardiovascular disease and congenital defects // Nat. Encyclopedia Life Sciences. 2000. V. 3. P. 646–657.
  8. Wang Q., Chen Q. Cardiovascular disease and congenital heart defects // Nat. Encyclopedia Human Genome. 2003. V. 1. P. 396–411.
  9. Wang Q. Molecular genetics of coronary artery disease // Curr. Opin. Cardiol. 2005. V. 20. № 3. P. 182–188. https://doi.org/10.1097/01.hco.0000160373.77190.f1
  10. MacArthur J., Bowler E., Cerezo M. et al. The new NHGRI-EBI Catalog of published genome-wide association studies (GWAS Catalog) // Nucl. Ac. Res. 2017. V. 45. P. D896–D901. https://doi.org/10.1093/nar/gkw1133
  11. Pinero J., Bravo A., Rosinach N.Q. et al. DisGeNET: A comprehensive platform, integrating information on human disease-associated genes and variants // Nuc. Ac. Res. 2017. V. 45. P. D833–D839. https://doi.org/10.1093/nar/gkw943
  12. Safran M., Dalah I., Alexander J. et al. GeneCards version 3: The human gene integrator // Database (Oxford). 2010. https://doi.org/10.1093/database/baq020
  13. Bindea G., Mlecnik B., Hackl H. et al. ClueGO: A Cytoscape plug-into decipher functionally grouped gene ontology and pathway annotation networks // Bioinformatics. 2009. V. 25. № 8. P. 1091–1093. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp101
  14. Kanehisa M., Goto S., Kawashima S., Nakaya A. The KEGG databases at GenomeNet // Nucl. Ac. Res. 2002. V. 30. № 1. P. 42–46. https://doi.org/10.1093/nar/30.1.42
  15. Fabregat A., Jupe S., Matthews L. et al. The reactome pathway knowledgebase // Nucl. Ac. Resh. 2018. V. 46. № D1. P. D649–D655. https://doi.org/10.1093/nar/gkx1132
  16. Tang W., Hu J., Zhang H. et al. Kappa coefficient: A popular measure of rater agreement // Shanghai Archives of Psychiatry. 2015. V. 27. № 1. P. 62–67. https://doi.org/10.11919/j.issn.1002-0829.215010
  17. Wilson P.W., DʹAgostino R.B., Levy D. et al. Prediction of coronary heart disease using risk factor categories // Circulation. 1998. V. 97. № 18. P. 1837–1847. https://doi.org/10.1161/01.cir.97.18.1837
  18. Zhang X., Sessa W.C., Fernandez-Hernando C. Endothelial transcytosis of lipoproteins in atherosclerosis // Front. Cardiovasc. Med. 2018. V. 5. https://doi.org/10.3389/fcvm.2018.00130
  19. Mehta D., Malik A.B. Signaling mechanisms regulating endothelial permeability // Physiol. Rev. 2006. V. 86. P. 279–367. https://doi.org/10.1152/physrev.00012.2005
  20. Rahimi N. Defenders and challengers of endothelial barrier function // Front. Immunol. 2017. V. 8. https://doi.org/10.3389/fimmu.2017.01847
  21. Fung K.Y.Y., Fairn G.D., Lee W.L. Transcellular vesicular transport in epithelial and endothelial cells: Challenges and opportunities // Traffic. 2018. V. 19. P. 5–18. https://doi.org/10.1111/tra.12533
  22. Лапунова Л.Л. Иммунологические изменения при некоторых заболеваниях сердечно-сосудистой системы // Мед, новости. 1996. № 11. С. 3–8.
  23. van Hinsbergh V.W. Endothelium-role in regulation of coagulation and inflammation // Semin. Immunopathol. 2012. V. 34. № 1. P. 93–106. https://doi.org/10.1007/s00281-011-0285-5
  24. Rajendran P., Rengarajan T., Thangavel J. et al. The vascular endothelium and human diseases // Int. J. Biol. Sci. 2013. V. 9. P. 1057–1069. https://doi.org/10.7150/ijbs.7502.
  25. Kirsch J., Schneider H., Pagel J.-I. et al. Endothelial dysfunction, and a prothrombotic, proinflammatory phenotype is caused by loss of mitochondrial thioredoxin reductase in endothelium // Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol. 2016. V. 36. P. 1891–1899. https://doi.org/10.1161/ATVBAHA.116.307843
  26. Lin J., He S., Sun X. et al. MicroRNA-181b inhibits thrombin-mediated endothelial activation and arterial thrombosis by targeting caspase recruitment domain family member 10 // FASEB J. 2016. V. 30. P. 3216–3226. https://doi.org/10.1096/fj.201500163R
  27. Yau J.W., Singh K.K., Hou Y. et al. Endothelial-specific deletion of autophagy-related 7 (ATG7) attenuates arterial thrombosis in mice // J. Thorac. Cardiovasc. Surg. 2017. V. 154. P. 978–988. https://doi.org/10.1016/j.jtcvs.2017.02.058
  28. Wu Q., Hu Y., Jiang M. et al. Effect of autophagy regulated by sirt1/foxo1 pathway on the release of factors promoting thrombosis from vascular endothelial cells // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. https://doi.org/10.3390/ijms20174132
  29. Donegan R.K., Moore C.M., Hanna D.A., Reddi A.R. Handling heme: The mechanisms underlying the movement of heme within and between cells // Free Radic. Biol. Med. 2019. V. 133. P. 88–100. https://doi.org/10.1016/j.freeradbiomed.2018.08.005
  30. Gouveia Z., Carlos A.R., Yuan X. et al. Characterization of plasma labile heme in hemolytic conditions // FEBS J. 2017. V. 284. № 19. P. 3278–3301. https://doi.org/10.1111/febs.14192
  31. Sandoo A., van Zanten J.J., Metsios G.S. et al. The endothelium and its role in regulating vascular tone // Open Cardiovasc. Med. J. 2010. V. 4. P. 302–312. https://doi.org/10.2174/1874192401004010302
  32. Heathcote H.R., Lee M.D., Zhang X. et al. Endothelial TRPV4 channels modulate vascular tone by Ca2+ -induced Ca2+ release at inositol 1,4,5-trisphosphate receptors // Br. J. Pharmacol. 2019. V. 176. P. 3297–3317. https://doi.org/10.1111/bph.14762
  33. Gao W., Liu H., Yuan J. et al. Exosomes derived from mature dendritic cells increase endothelial inflammation and atherosclerosis via membrane TNF-alpha mediated NF-kappaB pathway // J. Cell. Mol. Med. 2016. V. 20. P. 2318–2327. https://doi.org/10.1111/jcmm.12923
  34. Herrero-Fernandez B., Gomez-Bris R., Somovilla-Crespo B., Gonzalez-Granado J.M. Immunobiology of atherosclerosis: A complex net of interactions // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. https://doi.org/10.3390/ijms20215293
  35. Marchio P., Guerra-Ojeda S., Vila J.M. et al. Targeting early atherosclerosis: A focus on oxidative stress and inflammation // Oxid. Med. Cell Longev. 2019. V. 2019. https://doi.org/10.1155/2019/8563845
  36. Nafisa A., Gray S.G., Cao Y. et al. Endothelial function and dysfunction: Impact of metformin // Pharmacol. Ther. 2018. V. 192. P. 150–162. https://doi.org/10.1016/j.pharmthera.2018.07.007
  37. Silva I.V.G., de Figueiredo R.C., Rios D.R.A. Effect of different classes of antihypertensive drugs on endothelial function and inflammation // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. https://doi.org/10.3390/ijms20143458
  38. Incalza M.A., DʹOria R., Natalicchio A. Oxidative stress and reactive oxygen species in endothelial dysfunction associated with cardiovascular and metabolic diseases // Vascul. Pharmacol. 2018. V. 100. P. 1–19. https://doi.org/10.1016/j.vph.2017.05.005
  39. Guagliardo N.A., Yao J., Hu C., Barrett P.Q. Mini review: Aldosterone biosynthesis: Electrically gated for our protection // Endocrinology. 2012. V. 153. № 8. P. 3579–3586. https://doi.org/10.1210/en.2012-1339
  40. Palatini P., Ceolotto G., Ragazzo F. et al. CYP1A2 genotype modifies the association between coffee intake and the risk of hypertension // J. Hypertens. 2009. V. 27. № 8. P. 1594–1601. https://doi.org/10.1097/HJH.0b013e32832ba850
  41. Li L., He M., Zhou L. et al. A solute carrier family 22 member 3 variant rs3088442 G→A associated with coronary heart disease inhibits lipopolysaccharide-induced inflammatory response // J. Biol. Chem. 2015. V. 290. № 9. P. 5328–5340. https://doi.org/10.1074/jbc.M114.584953
  42. Abrahao K.P., Salinas A.G., Lovinger D.M. Alcohol and the brain: Neuronal molecular targets, synapses, and circuits // Neuron. 2017. V. 96. № 6. P. 1223–1238. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2017.10.032
  43. Pries A.R., Secomb T.W., Gaehtgens P. The endothelial surface layer // Pflug. Arch. 2000. V. 440. P. 653–666. https://doi.org/10.1007/s004240000307
  44. Buonassisi V. Sulfated mucopolysaccharide synthesis and secretion in endothelial cell cultures // Exp. Cell Res. 1973. V. 76. P. 363–368. https://doi.org/10.1016/0014-4827(73)90388-1
  45. Gerrity R.G., Richardson M., Somer J.B. et al. Endothelial cell morphology in areas of in vivo Evans blue uptake in the aorta of young pigs. II. Ultrastructure of the intima in areas of differing permeability to proteins // Am. J. Pathol. 1977. V. 89. P. 313–334.
  46. Baldwin A.L., Winlove C.P. Effects of perfusate composition on binding of ruthenium red and gold colloid to glycocalyx of rabbit aortic endothelium // J. Histochem. Cytochem. 1984. V. 32. P. 259–266. https://doi.org/10.1177/32.3.6198357
  47. Schnittler H.J. Structural and functional aspects of intercellula r junctions in vascular endothelium // Basic Res. Cardiol. 1998. V. 93. № 3. P. 30–39. https://doi.org/10.1007/s003950050205
  48. Lampugnani M.G. Endothelial cell-to-cell junctions: adhesion and signaling in physiology and pathology // Cold Spring Harb. Perspect. Med. 2012. V. 2. https://doi.org/10.1101/cshperspect.a006528
  49. Simionescu M., Simionescu N., Palade G.E. Segmental differentiations of cell junctions in the vascular endothelium. The microvasculature // J. Cell Biol. 1975. V. 67. P. 863–885. https://doi.org/10.1083/jcb.67.3.863
  50. Dejana E., Corada M., Lampugnani M.G. Endothelial cell-to-cell junctions // FASEB J. 1995. V. 9. P. 910–918. https://doi.org/10.1096/fasebj.9.10.7615160
  51. Simionescu M., Antohe F. Functional ultrastructure of the vascular endothelium: changes in various pathologies // The Vascular Endothelium I. Berlin; Heidelberg: Springer. 2006. P. 41–69. https://doi.org/10.1007/3-540-32967-6_2
  52. Boettner B., Van Aelst L. Control of cell adhesion dynamics by Rap1 signaling // Curr. Opin. Cell Biol. 2009. V. 21. P. 684–693. https://doi.org/10.1016/j.ceb.2009.06.004
  53. Shah N., Meira L.B., Elliott R.M. et al. DNA damage and repair in patients with coronary artery disease: Correlation with plaque morphology using optical coherence tomography (decode study) // Cardiovasc. Revasc. Med. 2019. V. 20. № 9. P. 812–818. https://doi.org/10.1016/j.carrev.2019.04.028
  54. Melincovici C.S., Boşca A.B., Şuşman S. et al. Vascular endothelial growth factor (VEGF) – key factor in normal and pathological angiogenesis // Rom. J. Morphol. Embryol. 2018. V. 59. № 2. P. 455–467.
  55. Adams J.C., Tucker R.P. The thrombospondin type 1 repeat (TSR) superfamily: Diverse proteins with related roles in neuronal development // Dev. Dyn. 2000. V. 218. № 2. P. 280–299. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0177(200006) 218:2<280::AID-DVDY4>3.0.CO;2-0

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».