Abstract

Introducere

Descoperirea variantelor genetice care protejează împotriva bolii poate identifica mecanisme noi ale bolii și ținte terapeutice noi (1). De exemplu, descoperirea variantelor de codificare cu frecvență joasă în PCSK9, ANGPTL3 și APOC3 care scad nivelul lipidelor din sânge și protejează împotriva bolilor coronariene au catalizat dezvoltarea unor noi terapii pentru boala coronariană (2-10). Inhibitorii PCSK9 sunt acum aprobați pentru tratamentul bolii coronariene (4), în timp ce inhibitorii ANGPTL3 (7) și APOC3 (11) sunt în dezvoltare clinică.

variația

Distribuția grăsimilor corporale influențează puternic dezvoltarea diabetului de tip 2 (12-14). Într-un studiu mendelian de randomizare a 296.291 de persoane, am constatat anterior că o predispoziție genetică la creșterea distribuției grăsimii abdominale a fost asociată cu niveluri crescute de trigliceride, tensiune arterială crescută și un risc crescut de boală coronariană, independent de adipozitatea generală (12). Mai mult, o predispoziție genetică la creșterea distribuției grăsimii abdominale a fost puternic asociată cu dezvoltarea diabetului de tip 2. Pentru fiecare creștere genetică 1 SD a raportului talie-șold ajustat pentru IMC (WHRadjBMI) (o măsură a distribuției grăsimii corporale), riscul de diabet de tip 2 a crescut cu 77% (12). Aceste descoperiri au fost reproduse într-un studiu separat de randomizare mendeliană (14).

Aceste rezultate sugerează ipoteza că variantele genetice care influențează distribuția grăsimii corporale pot influența și riscul de diabet de tip 2 (12). Aici, testăm această ipoteză analizând variația genetică la mai mult de 400.000 de indivizi din Marea Britanie pentru a identifica variante genetice noi care scad WHRadjBMI și protejează împotriva diabetului de tip 2. Mai jos, demonstrăm că variantele prezise pentru a duce la pierderea funcției genei ACVR1C, care codifică kinaza 7 asemănătoare receptorului activinei (ALK7), influențează distribuția grăsimii corporale și protejează împotriva diabetului de tip 2.

Proiectare și metode de cercetare

Design de studiu

În analiza descoperirii noastre, am analizat asocierea a 614.042 variante de codificare cu WHRadjBMI la 405.569 de persoane din Marea Britanie Biobank. Variantele de codificare au fost definite ca variante fără sens sau variante prognozate pentru a duce la pierderea funcției proteinei: 1) mutații fără sens care au dus la încetarea timpurie a unei proteine, 2) mutații framehift datorate inserțiilor sau ștergerilor de ADN sau 2) splice- mutații ale site-ului care au ca rezultat o proteină spliced ​​incorectă. Au fost analizate doar variantele imputate cu un scor de calitate (scor de informații)> 0,3. Pragul pentru semnificație a fost definit ca P-8 (semnificație la nivelul genomului), iar analiza a fost efectuată utilizând software-ul PLINK2 (15). Am raportat variante noi ca fiind situate la mai mult de o megabază distanță de loci identificate anterior în Consorțiul de Investigare genetică a trăsăturilor antropometrice (GIANT) (16). Am raportat variante situate în afara locusului MHC separat de cele din locusul MHC, deoarece variantele din locusul MHC etichetează de obicei alelele de risc HLA și sunt astfel asociate cu fenotipurile datorate dezechilibrului de legătură cu alelele HLA (17). Am încercat să reproducem asocierea de noi variante cu WHRadjBMI folosind datele de la GIANT Consortium, când varianta era disponibilă în GIANT Consortium (16).

După identificarea variantelor în ACVR1C ca asociate semnificativ cu WHRadjBMI, a fost efectuată o analiză condițională pentru a identifica variantele suplimentare asociate semnificativ (P-8). În analiza primară a 95.978 de subiecți cu diabet de tip 2 și 646.985 subiecți martori, am avut 80% putere pentru a detecta un raport minim de probabilități (OR) de 1,05 la P −8. Cu o frecvență alelă minoră de 1%, am avut 80% putere pentru a detecta un efect minim de 0,1 SD pentru WHRadjBMI și un OR de 1,10 pentru diabetul de tip 2 la P-8 .

Pentru a estima asocierea generală a variației ACVR1C cu WHRadjBMI, am combinat toate variantele folosind un scor de risc genetic, ponderat de rădăcina pătrată a frecvenței alelelor (estimând un efect mediu ponderat al variantelor ACVR1C asupra WHRadjBMI) (28). Pentru a estima asocierea globală a variației ACVR1C cu diabetul de tip 2, am combinat toate variantele într-un scor de risc genetic, ponderat de asocierea fiecărei variante cu WHRadjBMI (29).

Pentru analiza datelor de secvențiere a exomei, s-a efectuat regresia logistică cu ajustarea pentru sex, cinci componente principale ale ascendenței și o variabilă inactivă pentru fiecare cohortă pentru a estima asocierea variantelor dăunătoare prevăzute cu diabetul de tip 2. Estimările de la MIGen au fost combinate cu estimările din Consorțiul T2D-GENES folosind varianța inversă - meta-analiză cu efecte fixe ponderate.

Pentru studiul de asociere la nivel de fenom, toate cele patru variante ACVR1C au fost reunite într-un scor de risc genetic în Biobank din Marea Britanie, după cum sa descris anterior (25.30). Pentru fiecare persoană din Marea Britanie Biobancă, variantele ACVR1C asociate cu WHRadjBMI mai mic au fost cântărite prin efectul lor asupra WHRadjBMI și însumate. Asocierea acestui scor de risc genetic cu 31 de boli diferite în Marea Britanie Biobank și trei trăsături metabolice a fost testată folosind regresia logistică cu ajustare pentru vârstă, sex, 10 componente principale ale strămoșilor și o variabilă inactivă pentru tipul de matrice utilizat în genotipare. Deși explorator din cauza numărului redus de subiecți de caz pentru anumite boli (de exemplu, 1.707 subiecți de caz pentru cancer de col uterin), am efectuat această analiză pentru a detecta posibile asociații adverse ale ACVR1C cu boli care ar putea permite predicția efectelor adverse ale inhibiției farmacologice a ACVR1C.

Analizele au fost efectuate folosind versiunea R 3.2.3 (Proiect R pentru calculul statistic).

Rezultate

Exome-Wide Association Study of Body Fat Distribution in UK Biobank

Dintre 405.569 de participanți la Marea Britanie Biobank, 54% erau femei, vârsta mediană a fost de 57 de ani, iar raportul mediu talie-șold, măsurat la înscriere, a fost de 0,87 (Tabelul 1). Un SD în raportul talie-șold a corespuns unei modificări absolute de 0,09. Într-o analiză a 614.012 variante de codificare în Marea Britanie Biobank, nu s-au observat dovezi ale inflației genomice (λ 1,08) (Fig. Suplimentară 1).

Caracteristicile de bază ale participanților la Marea Britanie Biobank

Am identificat 16 variante cu frecvență joasă (5%) asociate cu WHRadjBMI (Tabelul suplimentar 3). Am identificat 94 de variante independente în total, inclusiv variante la loci cunoscute (date suplimentare). Din 59 de variante noi de codificare, 34 de variante au fost disponibile în consorțiul GIANT pentru replicare (16). S-a observat o corelație puternică în dimensiunile efectului asocierii variantelor cu WHRadjBMI în UK Biobank și GIANT (R 2 = 0,87). Un total de 24 de variante au fost asociate în mod independent cu WHRadjBMI în GIANT (P 0,05), doar 3 variante au prezentat dovezi de eterogenitate între estimările din Marea Britanie Biobank și GIANT, restul de 7 variante prezentând estimări similare de asociere în Marea Britanie Biobank și GIANT (deși nu atingerea semnificației în GIANT) (Tabelul suplimentar 4).

Varianta principală de joasă frecvență a fost o variantă fără sens în PNPLA2 (rs140201358, Asn252Lys) asociată cu WHRadjBMI crescut (0,09 SD, P = 3,2 × 10 −19). PNPLA2 codifică trigliceridele lipazei adipocite, care hidrolizează trigliceridele din țesutul adipos pentru a mobiliza depozitele de grăsime (31). Două variante de frecvență joasă cu frecvență redusă în ABHD15, care codifică proteina 15 conținând domeniul alfa/beta hidrolază, s-au dovedit a fi asociate cu WHRadjBMI crescut. ABHD15 este, de asemenea, extrem de exprimat în adipocite și sa raportat că mediază suprimarea lipolizei indusă de insulină în adipocite (32). De asemenea, am identificat o variantă de frecvență joasă într-un locus cunoscut (CALCRL Leu87Pro, 0,1% frecvență) asociat cu WHRadjBMI mai mic (−0,14 SD, P = 1,9 × 10 −11). O variantă comună necodificatoare în locusul CALCRL, care codifică receptorul asemănător receptorului calcitoninei, a fost identificată anterior în consorțiul GIANT ca asociat cu WHRadjBMI (16). Identificarea unei variante independente de frecvență joasă în genă sugerează că CALCRL poate fi gena cauzală la acest locus.

Variația care duce la scăderea WHRadjBMI: Locusul ACVR1C

Apoi ne-am concentrat pe variante noi de alele care duc la scăderea WHRadjBMI. Noua variantă de joasă frecvență asociată cu WHRadjBMI mai mică se află în gena ACVR1C. ACVR1C Asn150His (frecvența alelei 1,1%) asociată cu 0,09 SD WHRadjBMI mai mică (P = 3,4 × 10 −17). O variantă independentă de tip missense în ACVR1C, Ile195Thr (AF 0,4%), asociată și cu WHRadjBMI mai mic (0,15 SD, P = 1,0 × 10 −9).

După condiționarea acestor două variante, am identificat o variantă de codificare suplimentară: Ile482Val (AF 7%), care a fost asociat cu 0,019 SD WHRadjBMI inferior (P = 1,6 × 10 −5) și rs72927479, o variantă necodificativă, pentru care minorul G alela (AF 5%) a fost asociată cu 0,035 SD WHRadjBMI inferior (P = 2,6 × 10 −12) (Tabelul 2). În ciuda faptului că este un semnal independent pentru WHRadjBMI, varianta necodificativă rs72927479 este corelată nominal cu Ile482Val (r 2 = 0,06 în UK Biobank). Nicio altă variantă nu a fost corelată între ele în UK Biobank (toate r 2 Vizualizați acest tabel:

  • Vizualizați în linie
  • Vizualizați fereastra pop-up

Asocierea variantelor în ACVR1C cu WHRadjBMI și cu diabetul de tip 2

Combinând toate cele patru variante cu ponderare după rădăcina pătrată a frecvenței alelei, variația ACVR1C a fost asociată cu WHRadjBMI mai mic în Marea Britanie Biobancă (-0,07 SD, P = 2,6 × 10 -35). Pentru a reproduce această constatare, am reunit date de la GIANT Consortium (în care varianta Ile482Val era disponibilă, n = 224,156) cu date din seturile de date ARIC și Framingham Heart Study (în care variantele Asn150His, Ile195Thr și rs72927479 erau disponibile, n = 13.704). Combinând toate cele patru variante în aceste trei studii de replicare, variația ACVR1C a fost asociată cu WHRadjBMI redus (-0,07 SD, P = 0,0005) (Tabelul suplimentar 5).

Examinând alte trăsături antropometrice în Biobancă din Marea Britanie, variația ACVR1C a fost asociată cu circumferința șoldului crescută (0,035 SD, P = 3 × 10 −8) și cu IMC nominal ridicat (0,02 SD, P = 0,002) și nu a fost asociată cu circumferința taliei (−0,007 SD, P = 0,20) sau înălțime (0,005 SD, P = 0,23). În metaanaliza analizei glicemiei și a trăsăturilor legate de insulină (MAGIC) analiza rezistenței la insulină (HOMA-IR), Ile482Val (singura variantă ACVR1C disponibilă pentru analiză) nu a fost asociată cu HOMA-IR (-1,1%, P = 0,17 ) (33).

Am examinat dacă variația ACVR1C este, de asemenea, asociată cu măsurarea imagistică directă a obezității abdominale. Un total de 4.215 participanți la Marea Britanie Biobank au fost supuși imagisticii DEXA pentru a estima masa de grăsime abdominală. Purtătorii de variante ACVR1C au avut procente mai mici de grăsime abdominală (P = 0,008) (Fig. 1). Când un individ periferic cu patru variante ACVR1C a fost exclus (Fig. 1), purtătorii ACVR1C au continuat să aibă un procent semnificativ mai mic de grăsime abdominală (P = 0,009).

În cele patru variante genetice ACVR1C, asocierea numărului de alele care scad WHRadjBMI cu grăsimea abdominală direct măsurată (procentul de grăsime abdominală din totalul grăsimii corporale) la 4.215 participanți care au fost supuși scanării DEXA în Biobancă din Marea Britanie, ajustată în funcție de vârstă, sex, 10 componente principale ale ascendența și tipul matricei. Numărul de participanți din fiecare grup este afișat în alb pentru fiecare bară.

Asocierea variantelor în ACVR1C cu diabet de tip 2

Predispoziția genetică la WHRadjBMI crescut predispune puternic la diabetul de tip 2 (12). Prin urmare, am examinat dacă variantele din ACVR1C care scad adipozitatea WHRadjBMI protejează împotriva diabetului de tip 2. Într-o analiză combinată a UK Biobank și DIAGRAM Consortium, s-a găsit că toate cele patru variante ACVR1C protejează independent împotriva diabetului de tip 2 (OR 0,88, P = 8,7 × 10 -5 pentru Asn150His; OR 0,79, P = 0,005 pentru Ile195Thr; OR 0,95, P = 4,8 × 10 −6 pentru Ile482Val; SAU 0,93, P = 0,0006 pentru rs72927479) (Tabelul 1). Combinând toate cele patru variante, o scădere cu 0,2 SD a WHRadjBMI prin ACVR1C a fost asociată cu un risc cu 30% mai mic de diabet de tip 2 (OR 0,70, 95% CI 0,63, 0,77; P = 5,6 × 10 −13) (Fig. 2) . Când am exclus varianta necodificativă rs72927479, care este corelată nominal cu Ile482Val (r 2 = 0,06 în Marea Britanie Biobank), scorul de risc al genei ACVR1C a rămas asociat cu riscul de diabet de tip 2 (OR 0,71, 95% CI 0,64, 0,79; P = 1,8 × 10 −10)

Asocierea a patru variante în ACVR1C cu WHRadjBMI (axa x) și diabetul de tip 2 (T2D) (axa y).

În trei seturi de date independente cu date de secvență exome - MIGen, ARIC și consorțiul T2D-GENES - am examinat dacă variantele prezise pentru a deteriora funcția genei ACVR1C protejează împotriva diabetului de tip 2. Cele nouă exoni ai genei ACVR1C au fost secvențiate la 55.516 persoane. Au fost identificate un total de 105 variante de deteriorare prognozate (tabelele suplimentare 6-8). Dintre 16.452 de subiecți cu diabet zaharat de tip 2, frecvența variantelor de deteriorare prezise în ACVR1C a fost de 0,1% (17), comparativ cu 0,2% (88) la 39,064 subiecți martor fără diabet. În general, purtarea unei variante vătămătoare prezise în ACVR1C a fost asociată cu un risc cu 54% mai mic de diabet de tip 2 (OR 0,46, 95% CI 0,27, 0,81; P = 0,006) (Fig. 3). Când am exclus 47 de purtători de I195T (adnotat ca o variantă de deteriorare anticipată de cinci din cinci algoritmi) în analiza de secvențiere a exomului, purtătorii de variante de deteriorare prezise în ACVR1C au rămas protejați de diabetul de tip 2 (SAU 0,48, 95% CI 0,24, 0,97; P = 0,04).

Asocierea variantelor de deteriorare prezise în ACVR1C cu diabet de tip 2 (T2D) din secvențe în MIGen, ARIC și consorțiul T2D-GENES (gene T2D).

Pentru a examina în continuare dacă pierderea funcției ACVR1C scade WHRadjBMI, am examinat dacă varianta necodificativă rs72927479 se asociază cu expresia ACVR1C. Alela minoră a rs72927479 (G, frecvență 5%) asociată cu WHRadjBMI mai mic (β -0,035, P = 2,6 × 10 -12) și diabet de tip 2 (SAU 0,93, P = 0,0006). În setul de date Expresie genotip-țesut (GTEx) (34), alela minoră a rs72927479 asociată cu expresia redusă a ACVR1C în țesutul adipos subcutanat (P = 0,02) și pancreas (P = 0,02) (Fig. Suplimentară 2).

Phenome-Wide Association Study of ACVR1C in UK Biobank

Pentru a anticipa dacă inhibiția ACVR1C poate fi asociată cu efecte adverse la țintă, am efectuat un studiu de asociere la nivel de fenom a 31 de fenotipuri de boală în Marea Britanie. Nu am observat nicio asociere semnificativă între scorul de risc al genei ACVR1C și cele 31 de boli analizate (Fig. 4). Scorul de risc al genei ACVR1C nu a fost asociat cu boala coronariană (OR 1,01, P = 0,86). De asemenea, am examinat dacă variația ACVR1C se asociază cu trei trăsături metabolice disponibile în prezent în Marea Britanie: albumină urinară, tensiune arterială sistolică și tensiune arterială diastolică. În timp ce scorul de risc al genei ACVR1C nu s-a asociat în mod semnificativ cu nivelurile de albumină urinară, s-a asociat cu tensiunea arterială diastolică semnificativ mai mică (-0,6 mmHg, P = 0,0004) și tensiunea arterială sistolică nominală mai mică (-0,6 mmHg, P = 0,03).

Asocierea scorului de risc al genei ACVR1C cu 31 de fenotipuri de boală în Marea Britanie Biobancă. BPOC, boală pulmonară obstructivă cronică.

Discuţie

În acest studiu, patru variante genetice în ACVR1C, cu frecvență cuprinsă între 0,2 și 7,2%, asociate independent cu WHRadjBMI mai mic și protejate împotriva diabetului de tip 2. Mai mult, variante dăunătoare în ACVR1C protejate împotriva diabetului de tip 2 într-o analiză a secvențelor de exomi de la 55.516 persoane. Un scor de risc al genei ACVR1C nu s-a asociat cu niciuna dintre cele 31 de boli suplimentare din Marea Britanie, dar s-a asociat nominal cu tensiunea arterială mai mică.

Aceste rezultate permit mai multe concluzii. În primul rând, inhibarea farmaceutică a ACVR1C poate fi utilă în tratamentul diabetului de tip 2. ACVR1C codifică ALK7, un factor de creștere care transformă receptorul familiei β extrem de exprimat pe celulele insulelor pancreatice (35,36) și adipocite (37). Supraexprimarea AKL7 induce inhibarea creșterii și apoptoza celulelor β pancreatice (36,38), sugerând că este un regulator negativ al masei celulei β. O serie de constatări din sistemele model sugerează, de asemenea, că ALK7 poate fi util ca țintă terapeutică pentru obezitatea abdominală, diabetul de tip 2 și alte boli metabolice. Șoarecii cu deficit de ACVR1C au fost raportați că au redus grăsimea corporală atunci când au fost hrăniți cu o dietă bogată în grăsimi (37,39) și au toleranță îmbunătățită la glucoză și sensibilitate la insulină atunci când sunt obezi (37). S-a demonstrat, de asemenea, că inhibarea chimică a ACVR1C reduce acumularea de grăsimi și crește lipoliza la șoareci (40). Șobolanii cu diabet indus de streptozocină prezintă o expresie crescută a ALK7, iar eliminarea shRNA a ACVR1C reduce rigiditatea arterială în acest model (41). În combinație cu rezultatele genetice umane prezentate aici, aceste descoperiri sugerează că inhibarea ACVR1C se poate dovedi utilă pentru a modifica distribuția grăsimii corporale și riscul mai scăzut de diabet de tip 2.

Pe scurt, variantele prezise pentru a deteriora funcția genei ACVR1C scad WHRadjBMI și protejează împotriva diabetului de tip 2. Aceste descoperiri oferă validarea genetică umană pentru gena ACVR1C ca țintă terapeutică pentru diabetul de tip 2.