Specific interactions between genes of the hemostasis system, folate cycle and background comorbid pathology in the prognosis of preeclampsia

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Hypothesis/aims of study. The search for early predictors of preeclampsia currently remains relevant. There is still a need to study maternal factors affecting the development of preeclampsia such as intergenic interactions in a pregnant woman with single nucleotide polymorphisms (SNPs) in genes associated with hemostasis system and folate cycle, as well as predictors. The aim of this study was to assess the role of comorbid pathology and gene polymorphism associated with the hemostasis system and folate cycle in predicting preeclampsia in a pregnant woman.

Study design, materials and methods. We examined 158 pregnant women in two study groups, including 92 women with preeclampsia and 66 healthy subjects. Somatic anamnesis of the patients was studied, with the course and outcomes of pregnancy analyzed. The carriage of SNPs in genes involved in hemostasis and the folate cycle was studied once by the method of polymerase chain reaction in real time with amplification of polymorphic loci and restriction analysis using specific endonucleases. The analysis of intergenic interactions was performed using the MDR 3.0.2 program.

Results. Seven genes involved in hemostasis and three genes involved in the folate cycle were studied. The highest entropy of the case-control status for preeclampsia is associated with the locus of coagulation factor F7 10976G>A — 9.49% and that of methylenetetrahydrofolate reductase MTHFR 677C>T (A223V) — 5.35%. The combination of loci of the tissue plasminogen activator inhibitor-1 gene SERPINE1 (PAI-1) and the platelet glycoprotein integrin 1α-2 gene ITGA2 (SERPINE1 (PAI-1) (5G>4G) + ITGA2 (807C> T)) account for 18.28%, and SERPINE1 (PAI1) (5G>4G) + MTHFR (677C>T) 14.26% of results. A three-locus synergy model SERPINE1 (PAI-1) (5G>4G) + MTHFR (677C>T) + ITGA2 (807C>T) responsible for the development of preeclampsia was obtained, which has a reproducibility of 10/10 and an accuracy of predictions of 84.3%.

Conclusion. Our data indicate a high contribution of the ITGA2, SERPINE1 (PAI-1), and MTHFR mutations combination to the prediction of preeclampsia.

作者简介

Larisa Belotserkovtseva

Surgut State University

Email: mar-mariot@yandex.ru
SPIN 代码: 2555-8470

MD, PhD, DSci (Medicine), Professor, Honored Doctor of the Russian Federation, Head of the Department of Obstetrics, Gynecology and Perinatology

俄罗斯联邦, Surgut

Lyudmila Kovalenko

Surgut State University

Email: lvkhome@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5708-7328
SPIN 代码: 7543-8016

The Doctor of Medical Science, Professor, Head of the  Pathophysiology and General Pathology Department

俄罗斯联邦, Surgut

Angelika Kasparova

Surgut State University

Email: anzkasparova@yandex.ru
SPIN 代码: 7139-3486

MD, PhD, DSci (Medicine), Professor. The Department of Pathophysiology and General Pathology, Medical Institute

俄罗斯联邦, Surgut

Inna Mordovina

Surgut State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: mar-mariot@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4415-7897

MD, PhD, Associate Professor. The Department of Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Medical Institute

俄罗斯联邦, Surgut

Maxim Donnikov

Surgut State University

Email: donnikov@gmail.com

Researcher. The Scientific and Educational Center, Medical Institute

俄罗斯联邦, Surgut

Denis Telitsyn

Surgut State University

Email: telicyndenis@gmail.com

Post-Graduate Student. The Department of Obstetrics, Gynecology and Perinatology

俄罗斯联邦, Surgut

参考

  1. Клинические рекомендации (протокол лечения). Гипертензивные расстройства во время беременности, в родах и послеродовом периодах. Преэклампсия и эклампсия [интернет]. – М., 2016. [Klinicheskiye rekomendatsii (protokol lecheniya). Gipertenzivnyye rasstroystva vo vremya beremennosti, v rodakh i poslerodovom periodakh. Preeklampsiya i eklampsiya [Internet]. Moscow; 2016. (In Russ.)]. Доступно по: https://sudact.ru/law/pismo-minzdrava-rossii-ot-07062016-n-15-4102-3483/prilozhenie/. Ссылка активна на 17.05.2020.
  2. Bilano VL, Ota E, Ganchimeg T, et al. Risk factors of pre-eclampsia/eclampsia and its adverse outcomes in low- and middle-income countries: A WHO secondary analysis. PLoS One. 2014;9(3):e91198. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0091198.
  3. Макацария А.Д., Бицадзе В.О., Баймурова С.М., и др. Профилактика повторных осложнений беременности в условиях тромбофилии (синдром потери плода, гестозы, преждевременная отслойка нормально расположенной плаценты, тромбозы и тромбоэмболии): руководство для врачей. – М.: Триада-Х, 2008. – 152 с. [Makatsariya AD, Bitsadze VO, Baymurova SM, et al. Profilaktika povtornykh oslozhneniy beremennosti v usloviyakh trombofilii (sindrom poteri ploda, gestozy, prezhdevremennaya otsloyka normal’no raspolozhennoy platsenty, trombozy i tromboembolii): rukovodstvo dlya vrachey. Moscow: Triada-X; 2008. 152 p. (In Russ.)]
  4. Радзинский В.Е., Бриль Ю.А. Инфекционная преэклампсия? // Status Praesens. Гинекология, акушерство, бесплодный брак. − 2017. − № 5. − С. 89–96. [Radzinskiy VE, Bril’ YuA. Infektsionnaya preeklampsiya? StatusPraesens. Ginekologiya, akusherstvo, besplodny brak. 2017;(5):89-96. (In Russ.)]
  5. Redman CW, Sargent IL, Staff AC. IFPA Senior Award Lecture: Making sense of pre-eclampsia – two placental causes of preeclampsia? Placenta. 2014;35(Suppl):S20-S25. https://doi.org/10.1016/j.placenta.2013.12.008.
  6. Roberts JM, Hubel CA. The two stage model of preeclampsia: Variations on the theme. Placenta. 2009;30(Suppl A):S32-S37. https://doi.org/10.1016/j.placenta.2008.11.009.
  7. Easter SR, Cantonwine DE, Zera CA, et al. Urinary tract infection during pregnancy, angiogenic factor profiles, and risk of preeclampsia. Am J Obstet Gynecol. 2016;214(3):387.e1-7. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2015.09.101.
  8. Antwi E, Groenwold RH, Browne JL, et al. Development and validation of a prediction model for gestational hypertension in a Ghanaian cohort. BMJ Open. 2017;7(1):e012670. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2016-012670.
  9. Antwi E, Klipstein-Grobusch K, Browne JL, et al. Improved prediction of gestational hypertension by inclusion of placental growth factor and pregnancy associated plasma protein-a in a sample of Ghanaian women. Reprod Health. 2018;15(1):56. https://doi.org/10.1186/s12978-018-0492-9.
  10. Белоцерковцева Л.Д., Телицын Д.П., Коваленко Л.В., и др. Генетические предикторы ранней и поздней форм преэклампсии. Патогенетические подходы к лечению преэклампсии // Вестник СурГУ. Медицина. − 2019. − № 4. − С. 79–86. [Belotserkovtseva LD, Telicyn DP, Kovalenko LV, et al. Genetic predictors of early and late forms of pre-eclampsia: pathogenetic approaches to treatment of pre-eclampsia. Vestnik SurGU. Medicina. 2019;(4):79-86. (In Russ.)]. https://doi.org/10.34822/2304-9448-2019-4-79-86.
  11. Фогель Ф., Мотульски А. Генетика человека. Т. 1. – М.: Мир, 1989. – 308 с. [Fogel’ F, Motul’ski A. Genetika cheloveka. Vol. 1. Moscow: Mir; 1989. 308 p. (In Russ.)]
  12. Баранов В.С. Геномика на пути к предиктивной медицине // Acta Naturae. — 2009. − Т. 1. − № 3. − C. 77–88. [Baranov VS. Genome paths a way to personalized and predictive medicine. Acta Naturae. 2009;1(3):77-88. (In Russ.)]
  13. Баранов В.С. Геном человека, недостающая наследственность и генетический паспорт // Медицинская генетика. − 2011. − Т. 10. − № 9. − С. 3–10. [Baranov VS. Human genome, missng heritability and personal genetic data-bank. Meditsinskaya genetika. 2011;10(9):3-10. (In Russ.)]
  14. Мазайшвили К.В., Стойко Ю.М., Хлевтова Т.В., и др. Генетический базис «триединства» структурно-функционального комплекса гемостаза и тромбофилии // Вестник СурГУ. Медицина. − 2017. − № 1. − С. 39–45. [Mazayshvili KV, Stoyko YM, Khlevtova TV, et al. The genetics of thrombophilia: the trinity of the structural and functional hemostasis complex. Vestnik SurGU. Medicina. 2017;(1):39-45. (In Russ.)]
  15. O’Donnell CJ, Nabel EG. Genomics of cardiovascular disease. N Engl J Med. 2011;365(22):2098-2109. https://doi.org/10.1056/NEJMra1105239.
  16. Zeller T, Blankenberg S, Diemert P. Genomewide association studies in cardiovascular disease – an update 2011. Clin Chem. 2012;58(1):92-103. https://doi.org/10.1373/clinchem.2011.170431.
  17. Zuk O, Hechter E, Sunyaev SR, Lander ES. The mystery of missing heritability: Genetic interactions create phantom heritability. Proc Natl Acad Sci U S A. 2012;109(4):1193-1198. https://doi.org/10.1073/pnas.1119675109.
  18. Глотов А.С. Генетические и средовые факторы риска развития гестоза у женщин, артериальной гипертензией и метаболическим синдромом у детей: автореф… дис. … д-ра биол. наук. – СПб., 2017. – 34 с. [Glotov AS. Geneticheskie i sredovye faktory riska razvitiya gestoza u zhenshchin, arterial’noy gipertenziey i metabolicheskim sindromom u detey [dissertation]. Saint Petersburg; 2017. 34 p. (In Russ.)]
  19. Глотов А.С., Вашукова Е.С., Насыхова ЮА., и др. Исследование популяционных частот полиморфизма генов, ассоциированных с гестозом // Экологическая генетика. − 2013. − Т. 11. − № 1. − С. 91–100. [Glotov AS, Vashukova YS, Nasykhova YuA, et al. Study of population frequencies of genes polymorphism associated with preeclampsia-associated genes polymorphism. Ekologicheskaya genetika. 2013;11(1):91-100. (In Russ.)]
  20. Стрижаков А.Н., Игнатко И.В., Тимохина Е.В., Карданова М.А. Критическое состояние плода. Диагностические критерии. Акушерская тактика. Перинатальные исходы. – М.: ГЭОТАР-Медиа, 2019. – 176 с. [Strizhakov AN, Ignatko IV, Timokhina EV, Kardanova MA. Kriticheskoe sostoyanie ploda. Diagnosticheskie kriterii. Akusherskaya taktika. Perinatal’nye iskhody. Moscow: GEOTAR-Media; 2019. 176 p. (In Russ.)]
  21. Yong HE, Murthi P, Brennecke SP, Moses EK. Genetic Approaches in Preeclampsia. Methods Mol Biol. 2018;1710:53-72. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-7498-6_5.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Belotserkovtseva L., Kovalenko L., Kasparova A., Mordovina I., Donnikov M., Telitsyn D., 2020

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».