Analysis of genetic polymorphism associations with cardiometabolic risk factors and phenotypic age in individuals without significant pathology

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Against the background of significant achievements in the treatment and prevention of various diseases, the direction of “medicine for the healthy” currently does not adequately meet the public demand for active longevity. Developing age assessment systems (epigenetic, biochemical and other “clocks”) allow us to get closer to the assessment of biological age, which is an important step towards finding technologies that can slow down aging.

AIM: To identify the relationship between clinical characteristics, phenotypic age and genetic factors in a cohort of people without clinically significant pathology who lead a healthy lifestyle.

METHODS: A single-center, cross-sectional study was conducted. A retrospective analysis of clinical, laboratory and instrumental examination results of participants in wellness programs at the “First Line” preventive medicine resort was performed. Genetic polymorphism was determined using commercially developed biochip technology. Gene polymorphisms (222 single nucleotide variants) potentially associated with cardiometabolic risks according to published scientific data were analyzed.

RESULTS: In a cohort of 29 patients aged 27 to 68 years, 14 single nucleotide variants were identified, associated with changes in systolic (rs6920220 of the TNFAIP3 gene, rs1137101 of the LEPR gene) and diastolic (rs1137101 of the LEPR gene, rs7903146 of the TCF7L2 gene, rs12255372 of the TCF7L2 gene) blood pressure, dyslipidemia (rs266729 of the ADIPOQ gene, rs1045642 of the ABCB1 gene, rs1815739 of the ACTN3 gene), increased body weight (rs4961 of the ADD1 gene), as well as with decreased phenotypic age (rs17553719 of the AQP3 gene, rs1801197 of the CALCR gene, rs2470152 of the CYP19A1 gene, rs1800955 of the DRD4 gene, rs17782313 of the MC4R gene). Most of these associations have not been previously studied or have been reported in only a few publications.

CONCLUSION: The assessment of the influence of a wide range of genetic polymorphisms seems to be a promising direction for the future choice of effective strategies for prolonging life in the absence of diseases. The success of new technologies and methods to slow down aging largely depends on the introduction of a multidisciplinary approach that combines various fields: clinical, genetic, “multi-omic” (including metabolomic), microbiomic, immune, psychological and others.

About the authors

Yaroslav I. Ashikhmin

“Pervaya Liniya” (First Line) Health Care Resort; Center for Healthcare Quality Assessment and Control

Author for correspondence.
Email: ya.ashikhmin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1243-5701
SPIN-code: 3871-1099

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 6/20 Pokrovsky Blvd, build 2, Moscow, 109028

Natalia V. Samburova

Sechenov First Moscow State Medical Univesity

Email: nsamburova@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-4564-8439
SPIN-code: 9084-7676

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Elena V. Zyatenkova

National Medical Research Center for Therapy and Preventive Medicine; Russian University of Medicine

Email: EZiatenkova@gnicpm.ru
ORCID iD: 0000-0002-7775-1393
SPIN-code: 4837-3152

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow; Moscow

Evgeniy A. Trofimov

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: evgeniy.trofimov@szgmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3236-4485
SPIN-code: 4358-1663

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Artem V. Tishkov

Academician I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University

Email: artem.tishkov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4282-8717
SPIN-code: 4842-5733

Cand. Sci. (Physics and Technics)

Russian Federation, Saint Petersburg

Anna K. Ratnikova

“Pervaya Liniya” (First Line) Health Care Resort; Sokolov North-Western District Scientific and Clinical Center, Federal Medical and Biological Agency

Email: a.ratnikova@hcresort.ru
ORCID iD: 0000-0003-3279-6448
SPIN-code: 4086-7164

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg

References

  1. An P, Wan S, Luo Y, et al. Micronutrient supplementation to reduce cardiovascular risk. J Am Coll Cardiol. 2022;80(24):2269–2285. doi: 10.1016/j.jacc.2022.09.048
  2. Pignolo RJ. Exceptional human longevity. Mayo Clin Proc. 2019;94(1):110–124. doi: 10.1016/j.mayocp.2018.10.005
  3. Cao C, Yang L, Xu T, et al. Trends in sexual activity and associations with all-cause and cause-specific mortality among US adults. J Sex Med. 2020;17(10):1903–1913. doi: 10.1016/j.jsxm.2020.05.028
  4. Nie P, Li Z, Wang Y, et al. Gut microbiome interventions in human health and diseases. Med Res Rev. 2019;39(6):2286–2313. doi: 10.1002/med.21584
  5. Argentieri MA, Xiao S, Bennett D, et al. Proteomic aging clock predicts mortality and risk of common age-related diseases in diverse populations. Nat Med. 2024;30(9):2450–2460. doi: 10.1038/s41591-024-03164-7
  6. Salih A, Nichols T, Szabo L, et al. Conceptual overview of biological age estimation. Aging Dis. 2023;14(3):583–588. doi: 10.14336/AD.2022.1107
  7. Kuo C-L, Pilling LC, Liu Z, et al. Genetic associations for two biological age measures point to distinct aging phenotypes. Aging Cell. 2021;20(6):e13376. doi: 10.1111/acel.13376
  8. Tamma G, Valenti G, Grossini E, et al. Aquaporin membrane channels in oxidative stress, cell signaling, and aging:recent advances and research trends. Oxid Med Cell Longev. 2018;2018:1501847. doi: 10.1155/2018/1501847
  9. Morris BJ, Willcox BJ, Donlon TA. Genetic and epigenetic regulation of human aging and longevity. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2019;1865(7):1718–1744. doi: 10.1016/j.bbadis.2018.08.039
  10. Geusen B, Rodrigues L, Matias R, et al. A double blinded, randomized, controlled split-face study to investigate the efficacy of a tailor-made anti-ageing skin care regimen adapted to a genetic skin ageing risk profile. J Clin Exp Dermatol Res. 2020;11(4):1–11. doi: 10.35248/2155-9554.20.11.527
  11. Yang Y, Yan H, Kong Y, et al. CYP19A1 rs2470152 polymorphism increases susceptibility to depression in Chinese Han population. Neurosci Lett. 2019;713:134490. doi: 10.1016/j.neulet.2019.134490
  12. Grady DL, Thanos PK, Corrada MM, et al. DRD4 genotype predicts longevity in mouse and human. J Neurosci. 2013;33(1):286–291. doi: 10.1523/JNEUROSCI.3515-12.2013
  13. Mitra P, Guha M, Ghosh S, et al. Association of calcitonin receptor gene (CALCR) polymorphism with kidney stone disease in the population of West Bengal, India. Gene. 2017;622:23–28. doi: 10.1016/j.gene.2017.04.033
  14. Tucker K, Overton JM, Fadool DA. Kv1. 3 gene-targeted deletion alters longevity and reduces adiposity by increasing locomotion and metabolism in melanocortin-4 receptor-null mice. Int J Obes (Lond). 2008;32(8):1222–1232. doi: 10.1038/ijo.2008.77
  15. Jiménez-Sousa MÁ, Fadrique A, Liu P, et al. TNFAIP3, TNIP1, and MyD88 polymorphisms predict septic-shock-related death in patients who underwent major surgery. J Clin Med. 2019;8(3):283. doi: 10.3390/jcm8030283
  16. Li Y, Zheng H, Yang J, et al. Association of genetic variants in Leptin, leptin receptor and adiponectin with hypertension risk and circulating Leptin/Adiponectin changes. Gene. 2023;853:147080. doi: 10.1016/j.gene.2022.147080
  17. Limardi PC, Oktavianthi S, Priliani L, et al. Transcription factor 7-like 2 single nucleotide polymorphisms rs290487 and rs290481 are associated with dyslipidemia in the Balinese population. Peer J. 2022;10:e13149. doi: 10.7717/peerj.13149
  18. Sousa AC, Mendonça MI, Pereira A, et al. Synergistic association of genetic variants with environmental risk factors in susceptibility to essential hypertension. Genet Test Mol Biomarkers. 2017;21(10):625–631. doi: 10.1089/gtmb.2017.0048
  19. Sałacka A, Bińczak-Kuleta A, Kaczmarczyk M, et al. Possible association of ABCB1:c.3435T>C polymorphism with high-density-lipoprotein-cholesterol response to statin treatment – a pilot study. Bosn J Basic Med Sci. 2014;14(3):144–149. doi: 10.17305/bjbms.2014.3.43
  20. Nirengi S, Fujibayashi M, Tsuzaki K, et al. ACTN3 gene R577X polymorphism associated with high-density lipoprotein cholesterol and adiponectin in rugby players. Endocr Pract. 2016;22(7):786–790. doi: 10.4158/EP15963.OR
  21. Zheng Y-T, Xiao T-M, Wu C-X, et al. Correlation of adiponectin gene polymorphisms rs266729 and rs3774261 with risk of nonalcoholic fatty liver disease: a systematic review and meta-analysis. Front Endocrinol (Lausanne). 2022;13:798417. doi: 10.3389/fendo.2022.798417
  22. Shen X, Wang C, Zhou X, et al. Nonlinear dynamics of multi-omics profiles during human aging. Nat Aging. 2024;4(11):1619–1634. doi: 10.1038/s43587-024-00692-2

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Appendix 1. Analyzed genetic polymorphism
Download (114KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eco-Vector



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».