Отправить статью по E-mail 
Генетико-биохимическое исследование роли гамма-глутамилциклотрансферазы в формировании предрасположенности к сахарному диабету 2-го типа
- Авторы: Азарова Ю.Э.1, Клёсова Е.Ю.1, Чурилин М.И.1, Самгина Т.А.1, Конопля А.И.1, Полоников А.В.1
-
Учреждения:
- Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
- Выпуск: Том 18, № 2 (2020)
- Страницы: 215-228
- Раздел: Экологическая генетика человека
- Статья получена: 27.09.2019
- Статья одобрена: 05.02.2020
- Статья опубликована: 08.07.2020
- URL: https://journals.eco-vector.com/ecolgenet/article/view/16293
- DOI: https://doi.org/10.17816/ecogen16293
- ID: 16293
Цитировать
Аннотация
Дисбаланс в системе редокс-гомеостаза является важным звеном патогенеза сахарного диабета 2-го типа (СД2). Гамма-глутамилциклотрансфераза представляет собой фермент антиоксидантной защиты, непосредственно вовлеченный в метаболизм глутатиона, эндогенного антиоксиданта. Целью исследования стало изучение ассоциации однонуклеотидных замен (SNP) rs38420 (G > A), rs4270 (T > C), rs6462210 (C > T) и rs28679 (G > A) в гене GGCT с СД2. В исследование включено 1022 пациента с СД2 и 1064 условно здоровых добровольца. В результате нами впервые выявлена взаимосвязь SNP rs4270 гена GGCT с СД2 в русской популяции. Нами также установлены генно-средовые взаимодействия, ассоциированные с предрасположенностью к заболеванию: протективный эффект гена гамма-глутамилциклотрансферазы проявлялся только у некурящих лиц при условии ежедневного употребления ими свежих овощей и фруктов, тогда как у лиц с недостаточным потреблением растительной пищи, а также у всех курящих больных защитный эффект GGCT не наблюдался. У пациентов с СД2 содержание перекиси водорода и мономера глутатиона резко повышено по сравнению с контролем. Также было установлено, что SNP rs4270 связан с повышенным содержанием восстановленного глутатиона в плазме крови больных СД2. Таким образом, впервые установлено, что полиморфный локус rs4270 в гене GGCT ассоциирован с предрасположенностью к СД2, но его связь с заболеванием модулируется курением и употреблением свежей растительной пищи.
Полный текст
ВВЕДЕНИЕ
По данным Международной диабетической федерации, в мире сахарным диабетом страдают 425 млн человек [1]. На конец 2018 г. в России насчитывалось 4,58 млн больных диабетом, более 90 % которых страдают сахарным диабетом 2-го типа (СД2) [2]. Заболевание представляет собой постоянно прогрессирующую хроническую патологию, в развитии которого принимают участие генетические и средовые факторы. Полногеномные ассоциативные исследования, проведенные с 2007 г. и включавшие более 1 млн больных и 3 млн здоровых лиц, выявили сотни однонуклеотидных вариантов (SNPs), связанных с риском развития СД2 [3]. Локусы, биологическую роль которых удалось установить, в большей степени влияют на бета-клетки поджелудочной железы, определяя их количество, массу, функциональную активность, чувствительность к уровню глюкозы в крови, а также выживаемость в условиях глюкозо- и липотоксичности. Гораздо меньшее количество вариантов ассоциировано с изменениями в сигнализации инсулина в периферических тканях, приводящих к инсулинорезистентности [4]. Помимо снижения чувствительности периферических тканей к инсулину и нарушения его продукции поджелудочной железой, существующая сегодня концепция патогенеза СД2 включает увеличение продукции глюкозы печенью, усиление секреции глюкагона островками Лангерганса, уменьшение синтеза гормонов желудочно-кишечного тракта инкретинов, повышение реабсорбции глюкозы почками, усиление всасывания глюкозы в кишечнике, а также повышение активности центров аппетита в гипоталамусе. Перечисленные восемь звеньев составляют так называемый «угрожающий октет» DeFronzo [5], любой компонент которого может способствовать развитию хронической гипергликемии и нарушению практически всех видов обмена.
Важным звеном в цепи событий, приводящих к развитию СД2, является нарушение редокс-гомеостаза, которое характеризуется избыточной продукцией активных форм кислорода и азота, дефицитом антиоксидантов и рассматривается в качестве основного механизма повреждения внутриклеточных сигнальных молекул, результатом чего являются дисфункция островкового аппарата поджелудочной железы и прогрессирующая инсулинорезистентность [6]. В исследованиях последних лет убедительно показано, что курение, неправильное питание, в первую очередь, недостаток свежих овощей и фруктов, избыточная масса тела и ожирение снижают чувствительность клеток к инсулину и провоцируют манифестацию СД2 [7, 8]. Баланс в про- и антиоксидантной системе в значительной степени детерминирован способностью клеток синтезировать универсальный антиоксидант глутатион в ходе так называемого гамма-глутамильного цикла. Разрушаясь, глутатион превращается в цистеинилглицин и гамма-глутамиламинокислоту. Последний фрагмент транспортируется внутрь клетки с помощью специального мембранного переносчика. Гамма-глутамилциклотрансфераза (GGCT) является ключевым ферментом цикла и катализирует превращение гамма-глутамилсодержащего дипептида в аминокислоту и 5-оксопролин, используемый для регенерации глутаминовой кислоты к началу следующего витка синтеза глутатиона (GSH) [9]. Таким образом, GGCT играет значимую роль в поддержании внутри- и внеклеточного гомеостаза глутатиона. Тем не менее исследований, оценивающих вклад генетических вариантов GGCT в патогенез СД2, на сегодняшний день не проводилось. Вопросы взаимосвязи между потреблением овощей и фруктов, курением и полиморфными вариантами генов антиоксидантной системы, в частности гена гамма-глутамилциклотрансферазы, остаются нераскрытыми на сегодняшний день и требуют изучения для расшифровки фундаментальных основ болезни.
Цель исследования — изучить ассоциации однонуклеотидных замен rs38420, rs4270, rs6462210, rs28679 в гене GGCT с СД2 у больных и здоровых лиц, а также оценить триггерную роль курения, потребления свежих овощей и фруктов в реализации наследственной предрасположенности к СД2 у носителей различных генотипов GGCT.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Протокол исследования одобрен Региональным этическим комитетом при Курском государственном медицинском университете (выписка из протокола № 10 от 12.12.2016). В исследование приглашали больных СД2, получавших стационарное лечение на базе эндокринологического отделения Курской городской клинической больницы скорой медицинской помощи. В группу здоровых индивидов вошли доноры областной станции переливания крови, а также материал наших предыдущих исследований [10, 11]. Всего за три года (2016–2018) в исследование включено 2086 неродственных индивидов славянского происхождения, в том числе 1022 пациента с подтвержденным диагнозом СД2 (358 мужчин и 664 женщины, средний возраст 61,57 ± 10,44 года) и 1064 условно здоровых добровольца (392 мужчины и 672 женщины, средний возраст 61,00 ± 7,82 года). Группы больных СД2 и контроля были сопоставимы по полу (р = 0,41) и возрасту (р = 0,16). Критериями включения в группу больных служили: наличие верифицированного врачом диагноза болезни, подтвержденного клинически и лабораторно-инструментально, возраст старше 35 лет, наличие письменного информированного согласия на участие в исследовании. Критериями включения лиц в группу контроля служили: возраст старше 35 лет, нормальный уровень гликемии согласно критериям Всемирной организации здравоохранения [12], отсутствие тяжелых хронических заболеваний, наличие письменного информированного согласия.
Участники исследования вошли в две основных группы: группу больных СД2 и группу здоровых. Пациенты с СД2 и контроль были стратифицированы по потреблению свежих овощей и фруктов и статусу курения на 4 подгруппы: в первую вошли некурящие больные СД2 и здоровые лица, ежедневно потребляющие свежие овощи и фрукты; во вторую — курящие больные СД2 и здоровые лица, ежедневно потребляющие растительную пищу; в третью — некурящие больные СД2 и здоровые лица, не потребляющие свежие овощи и фрукты каждый день; в четвертую — курящие больные СД2 и здоровые лица, не потребляющие фрукты и овощи каждый день.
Как у больных, так и у здоровых лиц проводилось анкетирование по основным факторам риска. Индекс массы тела (ИМТ), статус курения, наследственной отягощенности по СД2, потребление свежих овощей и фруктов оценивали путем анкетирования. В отношении последнего параметра участникам предлагалось указать, как часто они употребляют в пищу свежие овощи и фрукты и в каких количествах. Ежедневное потребление не менее 6 порций овощей и фруктов (400 г) было классифицировано как достаточное, более редкое или меньшее потребление растительной пищи было оценено как недостаточное, в соответствии с критериями Всемирной организации здравоохранения [12]. О наличии нарушений углеводного обмена судили по результатам тестов уровня гликированного гемоглобина, концентрации глюкозы натощак и через 2 ч после нагрузки 75 г глюкозы. Концентрации глюкозы, гликированного гемоглобина, общего холестерина, липопротеинов низкой плотности (ЛНП), липопротеинов высокой плотности (ЛВП), триацилглицеролов (ТАГ) определяли на полуавтоматическом биохимическом анализаторе Clima MC-15 (RAL, Испания) стандартными наборами реагентов фирмы «Диакон-ДС» (Россия).
Для проведения генетических исследований у всех больных и здоровых пациентов проводили забор 5 мл венозной крови натощак в вакуумные пробирки Vacuette с EDTA. Геномную ДНК выделяли стандартным методом фенольно-хлороформной экстракции. Качество выделенной ДНК оценивали по степени чистоты и концентрации раствора на спектрофотометре NanoDrop (Thermo Fisher Scientific, США). Для молекулярно-генетического анализа с помощью интернет-ресурса SNPinfo Web Server [13] было отобрано 4 однонуклеотидных полиморфизма гена GGCT, а именно: rs38420 (G > A), rs4270 (T > C), rs6462210 (C > T) и rs28679 (G > A). Выбор SNPs в гене GGCT основывался на оценке гаплотипической структуры гена (отбор tagSNPs, r2 ≥ 0,8), частоты минорного аллеля (MAF > 5 %), а также регуляторного потенциала SNPs (способности полиморфного сайта влиять на трехмерную структуру хроматина, связывание транскрипционных факторов и микроРНК, сплайсинг и активность белкового продукта гена [13, 14]. Генотипирование полиморфизмов гена GGCT проводили с использованием технологии iPLEX на геномном времяпролетном масс-спектрометре MassARRAY Analyzer 4 (Agena Bioscience, США). Праймеры синтезированы фирмой «Евроген» (Москва).
Для измерения содержания перекиси водорода и глутатиона, проводили забор 5 мл венозной крови в вакуумные пробирки с гепарином лития, центрифугировали их 15 мин при 3500 об./мин, для детекции Н2О2 плазму аликвотировали и замораживали при –80 °C. Образцы, предназначенные для измерения уровня глутатиона, предварительно подвергали депротеинизации 5%-раствором метафосфорной кислоты, центрифугировали 10 мин при 12 000 об./мин, надосадочную жидкость аликвотировали и замораживали при –80 °C. Концентрации перекиси водорода и глутатиона определяли с помощью наборов OxiSelect ROS/RNS Assay Kit и GSH/GSSG Assay Kit (Cell Biolabs, США) флуориметрическим и колориметрическим методом соответственно на микропланшетном ридере Varioscan Flash (Thermo Fisher Scientific, США).
Размер выборки рассчитывали с помощью онлайн калькулятора Genetic Association Study Power Calculator [15] с учетом частоты минорных аллелей полиморфных локусов rs38420, rs4270, rs6462210, rs28679 в гене GGCT и заболеваемости СД2 в Курской области. Для достижения статистической мощности исследования 85 % при пороговом уровне значимости ассоциаций р = 0,05, минимальный размер выборки больных и здоровых должен составлять не менее 1000 человек.
Ассоциации генотипов с риском СД2 изучали методом логистической регрессии с поправкой на пол, возраст и ИМТ с помощью программы SNPStats [16]. Тестировалось пять генетических моделей: кодоминантная, доминантная, рецессивная, сверхдоминантная и log-аддитивная. В качестве лучшей выбирали модель с наименьшим численным значением критерия Акаике (AIC, Akaike information).
Количественные биохимические показатели проверяли на нормальность распределения по критерию Колмогорова – Смирнова. Показатели с нормальным распределением были описаны в формате: среднее значение ± стандартное отклонение, в качестве теста для оценки статистической значимости различий между группами использовали тест Стьюдента. Показатели с ненормальным распределением описывали с использованием медианы, первого и третьего квартилей в формате Me [Q1; Q3], в качестве теста для оценки статистической значимости различий между группами использовали критерий Манна – Уитни. Выявленные межгрупповые отличия считались значимыми при р < 0,05.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Клинико-лабораторные характеристики участников исследования представлены в табл. 1. Стаж диабета у больных составил 10 лет. У 34,7 % пациентов имела место отягощенная наследственность по СД2. Доля курящих в группе контроля (28,9 %) превышала таковую в группе больных (22,5 %). Кроме того, пациенты с СД2 и здоровые отличались по своему отношению к растительной пище: только 48,9 % больных ежедневно потребляли достаточно свежих овощей и фруктов (в среднем 6 порций массой около 400 г, согласно критериям Всемирной организации здравоохранения), тогда как значение этого показателя в группе контроля составило 83,4 %. Показатели углеводного и липидного обмена были проанализированы у всех участников проекта, при этом концентрации глюкозы натощак, гликированного гемоглобина, общего холестерина, ЛНП и ТАГ были выше у больных СД2, концентрация ЛВП была выше в группе контроля (р < 0,0001).
Таблица 1 Клинико-лабораторные характеристики участников исследования, Me [Q1; Q3] | |||
Параметры сравнения | Группа контроля (n = 1064) | Группа пациентов с СД2 (n = 1022) | р |
Возраст, лет (ср. ± ст. откл.) | 61,00 ± 7,82 | 61,57 ± 10,44 | 0,16 |
Мужчины, n (%) | 392 (36,8) | 358 (35,0) | 0,41 |
Женщины, n (%) | 672 (63,2) | 664 (65,0) | |
Индекс массы тела, кг/м2 (ср. ± ст. откл.) | 27,04 ± 3,55 | 32,13 ± 6,60 | 0,001 |
Ежедневно потребляющие овощи и фрукты, n (%) | 887 (83,4) | 500 (48,9) | <0,0001 |
Курящие, n (%) | 308 (28,9) | 230 (22,5) | 0,0009 |
Стаж диабета, лет | – | 10,01 [4; 14] | – |
Наследственная отягощенность, n (%) | – | 355 (34,7) | – |
HbA1C, % | <0,0001 | ||
Глюкоза крови натощак, ммоль/л | <0,0001 | ||
Общий холестерин, ммоль/л | <0,0001 | ||
ЛПН, ммоль/л | <0,0001 | ||
ЛВП, ммоль/л | <0,0001 | ||
ТАГ, ммоль/л | <0,0001 | ||
Примечание. ЛНП — липопротеины низкой плотности; ЛВР — липопротеины высокой плотности; ТАГ — триацилглицеролы. | |||
Частоты аллелей и генотипов полиморфных локусов GGCT представлены в табл. 2. Все исследованные SNPs находились в соответствии с равновесием Харди – Вайнберга (р > 0,05). Частоты аллелей однонуклеотидных замен в гене GGCT были сопоставимы с европейскими популяциями, согласно данным проекта «1000 Genomes», депонированных в Ensembl [17]. Частота минорного аллеля С rs4270 была ниже в группе пациентов с СД2 по сравнению с группой контроля (р = 0,009). Статистически значимых различий в частоте аллелей SNPs rs38420, rs6462210 и rs28679 установлено не было (р > 0,05). Генотипы T/C–C/C варианта rs4270 были значимо ассоциированы с пониженным риском развития СД2 (отношение шансов (odds ratio) OR 0,80; 95 % CI 0,67–0,96; р = 0,014, доминантная модель). Ассоциация оставалась значимой и после введения поправок на пол, возраст и ИМТ (OR 0,80; 95 % CI 0,67–0,95; р = 0,013). Статистически значимых различий по частотам генотипов локусов rs38420, rs6462210, rs28679 между группами больных СД2 и здоровых лиц не выявлено (р > 0,05).
Таблица 2 Частоты аллелей и генотипов GGCT у больных СД2 и здоровых лиц | |||||||
SNP | Аллель/ генотип | Группа контроля, n (%) | Группа больных СД2, n (%) | OR (95 % CI) | р | OR (95 % CI)* | р* |
rs38420 | G/G | 671 (63,5) | 657 (64,3) | 1,00 | 0,41R | 1,00 | 0,31R |
G/A | 337 (31,9) | 325 (31,8) | |||||
A/A | 48 (4,5) | 39 (3,8) | 0,83 (0,54–1,28) | 0,78 (0,48–1,27) | |||
A | 20,5 | 19,7 | 0,95 (0,82–1,11) | 0,538 | – | – | |
rs4270 | T/T | 604 (57,5) | 639 (62,8) | 1,00 | 0,014D | 1,00 | 0,013D |
T/C | 381 (36,2) | 330 (32,4) | 0,80 (0,67–0,96) | 0,80 (0,67–0,95) | |||
C/C | 66 (6,3) | 49 (4,8) | |||||
C | 24,4 | 21,0 | 0,82 (0,71–0,95) | 0,009 | – | – | |
rs6462210 | C/C | 782 (74,3) | 755 (73,9) | 1,00 | 0,39R | 1,00 | 0,29R |
C/T | 250 (23,8) | 242 (23,7) | |||||
T/T | 20 (1,9) | 25 (2,5) | 1,29 (0,71–2,34) | 1,41 (0,74–2,70) | |||
T | 13,8 | 14,3 | 1,04 (0,87–1,24) | 0,641 | – | – | |
rs28679 | G/G | 533 (51) | 531 (52,2) | 1,00 | 0,12R | 1,00 R | 0,053R |
G/A | 414 (39,6) | 410 (40,3) | |||||
A/A | 98 (9,4) | 76 (7,5) | 0,78 (0,57–1,07) | 0,71 (0,49–1,01) | |||
A | 29,2 | 27,6 | 0,93 (0,81–1,06) | 0,268 | – | – | |
Примечание. * Расчеты выполнены с поправкой на пол, возраст и индекс массы тела, R — рецессивная модель, D — log-аддитивная модель, OR — отношение шансов, p — уровень значимости ассоциаций. | |||||||
Анализ гаметического неравновесия по сцеплению показал, что rs38420 сцеплен с rs6462210 (D’ = 0,960, р < 0,0001) и rs28679 (D’ = 0,961, р < 0,0001), и последние 2 SNPs сцеплены между собой (D’ = 0,951, р < 0,0001). При анализе частот гаплотипов у больных и здоровых лиц (табл. 3) обнаружено, что гаплотип G–C–C–G, включающий минорные аллели rs38420–rs4270–rs6462210–rs28679, ассоциирован с пониженным риском заболевания (OR 0,72; 95 % CI 0,58–0,90; р = 0,0032).
Таблица 3 Частоты гаплотипов GGCT у больных СД2 и здоровых лиц | |||||||
rs38420 | rs4270 | rs6462210 | rs28679 | Частота гаплотипов | OR (95 % CI)* | р* | |
группа контроля | группа больных СД2 | ||||||
G | T | C | G | 0,4114 | 0,4553 | 1,00 | – |
A | T | C | A | 0,1824 | 0,1803 | 0,89 (0,75–1,07) | 0,21 |
G | C | C | G | 0,1556 | 0,1233 | 0,72 (0,58–0,90) | 0,0032 |
G | T | T | G | 0,0751 | 0,0824 | 0,99 (0,76–1,28) | 0,94 |
G | T | C | A | 0,0785 | 0,0699 | 0,80 (0,61–1,04) | 0,098 |
G | C | T | G | 0,0583 | 0,0592 | 0,92 (0,68–1,24) | 0,57 |
A | C | C | A | 0,0151 | 0,0131 | 0,80 (0,38–1,66) | 0,54 |
G | C | C | A | 0,0125 | 0,0127 | 0,91 (0,43–1,92) | 0,81 |
Примечания. * Расчеты выполнены с поправкой на пол, возраст и индекс массы тела, OR — отношение шансов. | |||||||
Принимая во внимание тот факт, что растительная пища служит источником экзогенных антиоксидантов, а изучаемый ген GGCT непосредственно вовлечен в метаболизм антиоксиданта глутатиона, нам представлялось важным провести оценку влияния потребления свежих овощей и фруктов на ассоциации полиморфных локусов GGCT с риском развития СД2. Поскольку курение является мощным фактором риска СД2 [12], анализ в подгруппах участников исследования с различным отношением к овощам и фруктам проводили с учетом статуса курения. Подгруппы некурящих и курящих больных СД2 с достаточным потреблением овощей и фруктов отличались по возрасту, соотношению мужчин и женщин, ИМТ и длительности заболевания, с преобладанием более молодых мужчин с меньшим стажем заболевания и более низким значением ИМТ среди курящих пациентов; подгруппы пациентов с недостаточным потреблением свежих овощей и фруктов отличались по тем же параметрам, с преобладанием более пожилых женщин с большим стажем заболевания и более высоким ИМТ среди некурящих больных с СД2 (данные не представлены). Генотипы Т/С–С/С rs4270 ассоциировались с пониженным риском развития СД2 только в подгруппе некурящих пациентов, ежедневно потребляющих достаточное количество овощей и фруктов (OR 0,71; 95 % CI 0,54–0,93; р = 0,011; табл. 4). Примечательно, что у некурящих больных, не потребляющих ежедневно достаточно овощей и фруктов, ассоциация полиморфных локусов гена GGCT с риском СД2 отсутствовала. Ассоциация полиморфизма GGCT с СД2 также отсутствовала у всех курящих пациентов, независимо от их отношения к свежим овощам и фруктам (р > 0,05). Анализ частот гаплотипов в тех же четырех подгруппах (табл. 5) показал тот же тренд: ассоциация гаплотипа G–C–C–G, состоящего из альтернативных аллелей rs38420–rs4270–rs6462210–rs28679, была отмечена только в подгруппе некурящих и ежедневно потребляющих достаточное количество свежей растительной пищи (OR 0,62; 95 % CI 0,45–0,86; р = 0,0039).
Таблица 4 Частоты генотипов GGCT у больных СД2 и здоровых лиц, стратифицированных по потреблению овощей и фруктов и курению | |||||||||
SNP гена GGCT | Генотип | Некурящие | Курящие | ||||||
контроль | больные СД2 | OR (95 % CI)* | p* | контроль | больные СД2 | OR (95 % CI)* | p* | ||
Потребляющие достаточно овощей и фруктов | |||||||||
rs38420 | G/G | 384 (63,6 %) | 252 (64 %) | 1,00 | 0,25R | 180 (65,2 %) | 71 (67 %) | 1,00 | 0,31R |
G/A | 191 (31,6 %) | 128 (32,5 %) | 84 (30,4 %) | 32 (30,2 %) | |||||
A/A | 29 (4,8 %) | 14 (3,5 %) | 0,64 (0,30–1,39) | 12 (4,3 %) | 3 (2,8 %) | 0,44 (0,08–2,34) | |||
rs4270 | T/T | 342 (56,6 %) | 256 (65,1 %) | 1,00 | 0,011D | 164 (60,7 %) | 74 (69,8 %) | 1,00 | 0,25D |
T/C | 216 (35,8 %) | 119 (30,3 %) | 0,71 (0,54–0,93) | 95 (35,2 %) | 30 (28,3 %) | 0,72 (0,41–1,27) | |||
C/C | 46 (7,6 %) | 18 (4,6 %) | 11 (4,1 %) | 2 (1,9 %) | |||||
rs6462210 | C/C | 442 (73,5 %) | 296 (75,1 %) | 1,00 | 0,16R | 207 (75,3 %) | 83 (78,3 %) | 1,00 | 0,17R |
C/T | 150 (25 %) | 87 (22,1 %) | 61 (22,2 %) | 22 (20,8 %) | |||||
T/T | 9 (1,5 %) | 11 (2,8 %) | 2,08 (0,75–5,71) | 7 (2,5 %) | 1 (0,9 %) | 0,23 (0,02–2,37) | |||
rs28679 | G/G | 306 (51,3 %) | 202 (51,4 %) | 1,00 | 0,054R | 140 (51,5 %) | 48 (47,1 %) | 1,00 | 0,27R |
G/A | 230 (38,5 %) | 161 (41 %) | 109 (40,1 %) | 46 (45,1 %) | |||||
A/A | 61 (10,2 %) | 30 (7,6 %) | 0,59 (0,35–1,02) | 23 (8,5 %) | 8 (7,8 %) | 0,54 (0,17–1,68) | |||
Потребляющие недостаточно овощей и фруктов | |||||||||
rs38420 | G/G | 89 (61,4 %) | 259 (65,2 %) | 1,00 | 0,96R | 18 (58,1 %) | 75 (60,5 %) | 1,00 | 0,73R |
G/A | 51 (35,2 %) | 124 (31,2 %) | 11 (35,5 %) | 41 (33,1 %) | |||||
A/A | 5 (3,5 %) | 14 (3,5 %) | 0,97 (0,32–2,98) | 2 (6,5 %) | 8 (6,5 %) | 1,36 (0,24–7,84) | |||
rs4270 | T/T | 74 (50,7 %) | 234 (59,2 %) | 1,00 | 0,30D | 24 (77,4 %) | 75 (60,5 %) | 1,00 | 0,13D |
T/C | 63 (43,1 %) | 139 (35,2 %) | 0,80(0,53–1,21) | 7 (22,6 %) | 42 (33,9 %) | 2,06 (0,78–5,39) | |||
C/C | 9 (6,2 %) | 22 (5,6 %) | 0 | 7 (5,7 %) | |||||
rs6462210 | C/C | 109 (74,7 %) | 281 (70,6 %) | 1,00 | 0,40D | 24 (80 %) | 95 (76,6 %) | 1,00 | 0,79D |
C/T | 33 (22,6 %) | 108 (27,1 %) | 1,22 (0,77–1,93) | 6 (20 %) | 25 (20,2 %) | 1,15 (0,41–3,22) | |||
T/T | 4 (2,7 %) | 9 (2,3 %) | 0 | 4 (3,2 %) | |||||
rs28679 | G/G | 72 (49,3 %) | 223 (56 %) | 1,00 | 0,91R | 15 (50 %) | 58 (46,8 %) | 1,00 | 0,63R |
G/A | 64 (43,8 %) | 148 (37,2 %) | 11 (36,7 %) | 55 (44,4 %) | |||||
A/A | 10 (6,8 %) | 27 (6,8 %) | 1,04 (0,47–2,33) | 4 (13,3 %) | 11 (8,9 %) | 0,72 (0,19–2,69) | |||
Примечания. * Расчеты выполнены с поправкой на пол, возраст и индекс массы тела. D — доминантная модель, R — рецессивная модель, AD — log-аддитивная модель. Полужирным выделены значимые OR и p. OR — отношение шансов, p — уровень значимости ассоциаций. | |||||||||
Оценка редокс-статуса 588 участников исследования показала, что уровень перекиси водорода H2O2 в плазме 419 больных (3,82 [2, 95; 4, 94] мкмоль/л) был значительно выше такового в плазме 163 здоровых (3,05 [2, 49; 3, 64] мкмоль/л, р < 0,0001). Содержание восстановленного GSH было также выше в группе пациентов с СД2 (0,79 [0, 48; 1, 05] мкмоль/л) по сравнению с контролем (0,37 [0, 31; 0, 50] мкмоль/л, р < 0,0001). При анализе взаимосвязей между генотипами GGCT и биохимическими показателями редокс-статуса больных СД2 было обнаружено, что генотипы T/C–C/C rs4270 ассоциированы с повышением уровня GSH в плазме на 0,18 мкмоль/л (95 % CI 0,04–0,32, р = 0,016), тогда как гаплотип G–C–C–G, состоящий из минорных аллелей rs38420–rs4270–rs6462210–rs28679, повышает уровень восстановленного глутатиона на 0,17 мкмоль/л (95 % CI 0,02–0,34, р = 0,03).
ОБСУЖДЕНИЕ
В рамках настоящего исследования впервые выявлена ассоциация полиморфного локуса rs4270 гена GGCT с пониженным риском развития СД2 в русской популяции. Нами также установлены генно-средовые взаимодействия, ассоциированные с предрасположенностью к заболеванию: протективный эффект гена гамма-глутамилциклотрансферазы проявлялся только у некурящих лиц при условии ежедневного употребления ими свежих овощей и фруктов, тогда как у лиц с недостаточным потреблением растительной пищи, а также у всех курящих больных защитный эффект GGCT не наблюдался. У больных СД2 содержание перекиси водорода и мономера глутатиона резко повышено по сравнению с контролем. Также было установлено, что SNP rs4270 связан с повышением содержания восстановленного глутатиона в плазме крови больных СД2.
Гамма-глутамилциклотрансфераза (GGCT, 188 аминокислот, 21 кДа) — это регуляторный фермент антиоксидантной системы, главная функция которого заключается в поддержании внутриклеточного гомеостаза GSH, антиоксиданта, нейтрализующего все виды перекисных соединений и свободнорадикальных частиц. Фермент входит в гамма-глутамильный цикл, начинающийся с синтеза GSH из глутамата, цистеина и глицина под действием глутаматцистеинлигазы (GCL) и глутатионсинтетазы (GSS) с затратой двух молекул аденозинтрифосфата. Глутатион далее может быть экспортирован из клетки с помощью специального трансмембранного переносчика. Внеклеточные гамма-глутамилтрансфераза (GGT) и дипептидаза (DP) разрушают GSH до аминокислот цистеина, глицина и гамма-глутамил содержащего дипептида, транспортируемых внутрь клетки. GGCT катализирует превращение гамма-глутамиламинокислоты в соответствующую аминокислоту и 5-оксопролин. Последний претерпевает гидролиз под действием оксопролиназы (OPLAH) с затратой одной молекулы аденозинтрифосфата и превращается в глутамат, вступающий вместе с цистеином и глицином в следующий виток синтеза GSH [18]. Дополнительное значение GGCT еще заключается в том, что этот фермент может осуществлять регуляцию de novo синтеза глутатиона благодаря своей активности в отношении гамма-глутамилцистеина, являющегося также субстратом GSS. Аффинность GSS к γ-глутамилцистеину выше таковой GGCT, и в нормальных условиях образуемый GCL продукт направляется на синтез GSH, однако при избытке глутамата и цистеина γ-Glu-Cys превращается в цистеин и 5-оксопролин под действием GGCT. Наконец, в условиях недостатка цистеина, GCL может катализировать конденсацию глутамата с отличной от цистеина аминокислотой, образуя гамма-глутамиламинокислоту, — потенциальный субстрат GGCT, превращаемый в аминокислоту и 5-оксопролин [19]. Функции GGCT не ограничены участием в реутилизации фрагментов GSH. Y. Ohno et al. [20] показали, что фермент также участвует в регуляции клеточного цикла, старения и необходим для пролиферации и дифференцировки клеток.
Анализ взаимодействий GGCT с другими генами на уровне белковых продуктов, выполненный с помощью инструмента STRING [21], показал, что GGCT образует сеть из 10 белков (см. рисунок). Анализ обогащения терминами генных онтологий Gene Ontology [22] обнаружил, что 8 ферментов: 5-оксопролиназа (OPLAH), каталитическая субъединица глутаматцистеинлигазы (GCLC), модифицирующая субъединица глутаматцистеинлигазы (GCLM), глутатионсинтетаза (GSS), гамма-глутамилтрансфераза 1 (GGT1), гамма-глутамилтрансфераза 5 (GGT5), гамма-глутамилтрансфераза 6 (GGT6), гамма-глутамилтрансфераза 7 (GGT7), совместно с GGCT, ответственны за биосинтез глутатиона (уровень значимости этой ассоциации с учетом поправки на множественное тестирование (false discovery rate), FDR = 1,47 · 10–23), тогда как GCLC, GCLM и GGCT участвуют в апоптотических изменениях митохондрий (FDR = 4,67 · 10–5).
Сеть белков, образуемая гамма-глутамилциклотрансферазой. GGCT — гамма-глутамилциклотрансфераза; OPLAH — 5-оксопролиназа; GGACT — гамма-глутамиламинциклотрансфераза; GCLC — глутаматцистеинлигаза, каталитическая субъединица; GCLM — глутаматцистеинлигаза, модифицирующая субъединица; GSS — глутатионсинтетаза; ANPEP — аминопептидаза N; GGT1 — гамма-глутамилтрансфераза 1; GGT5 — гамма-глутамилтрансфераза 5; GGT6 — гамма-глутамилтрансфераза 6; GGT7 — гамма-глутамилтрансфераза 7
Выполненное нами исследование в русской популяции выявило ассоциацию однонуклеотидной замены rs4270 (T > C) в 3′-нетранслируемой области гена GGCT с пониженным риском развития СД2, тем самым впервые демонстрируя потенциальную вовлеченность гена гамма-глутамилциклотрансферазы в патогенез этой болезни. В литературе есть единичные исследования, посвященные изучению роли GGCT в развитии опухолей различной локализации [23–26]. Данные о связи GGCT и СД2 отсутствуют. Проведенный нами биоинформатический анализ установил, что минорные аллели всех изучаемых SNPs (rs38420 (G > A), rs4270 (T > C), rs6462210 (C > T) и rs28679 (G > A)) связаны с увеличением экспрессии гена GGCT в поджелудочной железе, нервной системе мышечной и висцеральной жировой ткани [27]. Согласно экспериментальным данным по оценке эффектов однонуклеотидных вариантов ДНК на статус метилирования генов mQTL [28], аллель С rs4270 связан с гипометилированием GGCT у взрослых, а следовательно, и с увеличением экспрессии этого гена. Биоинформатический инструмент atSNP [29] позволил определить, что аллель С создает участки связывания для 5 транскрипционных факторов: SPDEF (p = 7,57 · 10–5), MYB (p = 7,74 · 10–4), MYBL1 (p = 9,90 · 10–4), EP300 (p = 4,38 · 10–4) и NRF1 (p = 1,67 · 10–4), последний из который представляет особый интерес, поскольку именно NRF1 запускает экспрессию ключевых антиоксидантных генов в условиях оксидантного стресса. В островках Лангерганса эти эффекты особенно важны ввиду низкой обеспеченности бета-клеток антиоксидантами и, как следствие, их большей уязвимостью, по сравнению с другими тканями [30]. Концентрация перекиси водорода у больных СД2 в нашем исследовании значимо превышала соответствующие показатели контрольной группы, что было описано и в других работах. Так, T. Inoguchi et al. [31] в эксперименте на клеточных линиях доказали увеличение продукции активных форм кислорода при СД2 в эндотелии, гладкомышечных клетках сосудов и почках, используя метод спектроскопии на основе электронного парамагнитного резонанса для детекции образуемых НАДФН-оксидазой супероксид-анионов. Гиперпродукция активных форм кислорода при СД2 также была показана в бета-клетках поджелудочной железы и инсулинзависимых тканях (жировой и мышечной), с чем связывают становление инсулинорезистентности и дисфункции бета-клеток [6, 32], особенно усугубляющимися на фоне снижения антиоксидантной защиты. Так, М. Lagman et al. [33] показали, что концентрация восстановленного глутатиона в плазме и эритроцитах больных СД2 была в 2 раза ниже, а уровень окисленного глутатиона в 2 раза выше, чем у здоровых лиц.
Таблица 5 Частоты гаплотипов GGCT у больных СД2 и здоровых лиц, стратифицированных по потреблению овощей и фруктов и курению | |||||||||||
Гаплотипы изучаемых SNPs | Некурящие | Курящие | |||||||||
rs38420 | rs4270 | rs6462210 | rs28679 | контроль | больные СД2 | OR (95 % CI)* | p* | контроль | больные СД2 | OR (95 % CI)* | p* |
Потребляющие достаточно овощей и фруктов | |||||||||||
G | T | C | G | 0,3973 | 0,461 | 1,00 | – | 0,4352 | 0,4782 | 1,00 | – |
A | T | C | A | 0,183 | 0,1838 | 0,86 (0,66–1,11) | 0,25 | 0,1731 | 0,1729 | 0,91 (0,57–1,45) | 0,69 |
G | C | C | G | 0,1632 | 0,1165 | 0,62 (0,45–0,86) | 0,0039 | 0,1425 | 0,1106 | 0,70 (0,39–1,25) | 0,22 |
G | T | T | G | 0,0722 | 0,0871 | 1,02 (0,69–1,49) | 0,93 | 0,0865 | 0,0751 | 0,82 (0,43–1,58) | 0,56 |
G | T | C | A | 0,0819 | 0,0709 | 0,73 (0,49–1,08) | 0,11 | 0,0851 | 0,1135 | 1,26 (0,69–2,27) | 0,45 |
G | C | T | G | 0,0617 | 0,0505 | 0,72 (0,46–1,12) | 0,15 | 0,0463 | 0,0326 | 0,67 (0,23–1,95) | 0,46 |
G | C | C | A | 0,0122 | 0,0161 | 1,18 (0,44–3,19) | 0,74 | 0,0074 | 0,0053 | 0,60 (0,08–4,55) | 0,62 |
A | C | C | A | 0,0142 | 0,0099 | 0,66 (0,20–2,19) | 0,5 | 0,0158 | 0,0064 | 0,37 (0,04–3,16) | 0,36 |
Общий p ассоциаций гаплотипов: | 0,041 | Общий p ассоциаций гаплотипов: 0,61 | |||||||||
Потребляющие недостаточно овощей и фруктов | |||||||||||
G | T | C | G | 0,4034 | 0,4536 | 1,00 | – | 0,5458 | 0,419 | 1,00 | – |
A | T | C | A | 0,1851 | 0,1694 | 0,81 (0,53–1,22) | 0,31 | 0,1933 | 0,2067 | 1,49 (0,67–3,32) | 0,34 |
G | C | C | G | 0,1647 | 0,1327 | 0,71 (0,44–1,15) | 0,17 | 0,0537 | 0,1331 | 3,26 (0,63–16,92) | 0,16 |
G | T | T | G | 0,0713 | 0,0867 | 1,08 (0,58–2,00) | 0,81 | 0,0914 | 0,0635 | 0,78 (0,25–2,46) | 0,68 |
G | C | T | G | 0,0691 | 0,0706 | 0,91 (0,48–1,74) | 0,78 | NA | 0,065 | NA | NA |
G | T | C | A | 0,059 | 0,0564 | 0,90 (0,46–1,77) | 0,76 | 0,0566 | 0,0804 | 1,82 (0,46–7,14) | 0,39 |
A | C | C | A | 0,02 | 0,0189 | 0,93 (0,19–4,51) | 0,93 | 0,0391 | 0,0142 | 0,58 (0,06–5,52) | 0,64 |
G | C | C | A | 0,0236 | 0,0091 | 0,31 (0,07–1,32) | 0,11 | 0,0106 | 0,009 | 1,30 (0,02–9,65) | 0,91 |
Общий p ассоциаций гаплотипов: | 0,63 | Общий p ассоциаций гаплотипов: 0,67 | |||||||||
Примечания. * Расчеты выполнены с поправкой на пол, возраст и индекс массы тела. NA — not applicable (не применимо). Полужирным выделены значимые OR и p. OR — отношение шансов, p — уровень значимости ассоциаций. | |||||||||||
Содержание восстановленного глутатиона в плазме пациентов с СД2 в нашем исследовании значимо превышало таковое у лиц контрольной группы, что, вероятно, связано с компенсаторной трансактивацией генов ферментов антиоксидантной системы (в частности, GCL и GSS), в избытке образующимися активными формами кислорода [34]. Положительный эффект GGCT на редокс-баланс был показан только в нашей работе: SNP rs4270 ассоциирован c повышением уровня GSH у больных СД2.
По всей видимости, ассоциация полиморфизма гена GGCT с СД2 модулируется внешними факторами: в нашем исследовании протективный эффект минорных аллелей изучаемых локусов GGCT был отмечен только у некурящих пациентов, ежедневно потребляющих не менее 6 порций свежих овощей и фруктов. Именно растительная пища служит природным источником витаминов и антиоксидантов, способными восполнить их эндогенный дефицит. Оценка связи потребления свежих овощей и фруктов с СД2 по данным литературы неоднозначна. Так, P. Carter et al. [35] установили, что ежедневное потребление свежих овощей и фруктов снижает риск заболевания на 14 %, тогда как H. Boeing et al. [36] исключили наличие прямой связи между количеством потребляемой растительной пищи и риском СД2. A.J. Cooper et al. [37] рассчитали, что потребление свежих овощей, фруктов и их сочетаний снижает риск СД2 на 25, 28 и 32 % соответственно. Обратная связь между количеством растительной пищи и риском заболевания была показана в исследовании I. Muraki [38], включавшем 150 000 женщин и 35 000 мужчин, а также в метаанализе M. Li [39]. Антидиабетический эффект свежих овощей и фруктов может быть связан с тем, что, во-первых, флавоноид кверцетин, компонент растительной пищи, повышает экспрессию ферментов антиоксидантного профиля, а также стимулирует транслокацию транспортеров глюкозы-4 (GLUT4) к мембранам миоцитов и ингибирует глюкозо-6-фосфатазу в печени, способствуя нормализации гликемического профиля [40]. Во-вторых, показано, что кверцетин и полиоксифенолы растительной пищи активируют экспрессию Nrf2, запускающего транскрипцию ключевых антиоксидантных ферментов в ответ на активные формы кислорода и подавляющего провоспалительные эффекты ядерного транскрипционного фактора kB (NF-kB) [41].
Протективный эффект GGCT также отсутствовал у всех курящих участников исследования. Токсины табачного дыма оказывают прямое токсическое действие на ткань поджелудочной железы даже при пассивном курении [42, 43], подавляя секрецию инсулина [44]. Кроме того, никотин индуцирует липолиз, воспаление и оксидантный стресс в жировой ткани с последующим развитием дислипидемии, инсулинорезистентности и нарушением сигнализации инсулина [44, 45]. В то же время курение увеличивает риск абдоминального ожирения за счет усиления инактивирующего гидроксилирования эстрадиола (антиэстрогенный эффект) [44]. Таким образом, комбинация курения, усиливающего прооксидантный статус клеток, и недостаточного потребления свежей растительной пищи, естественного источника антиоксидантов, создает тот самый отрицательный метаболический фундамент, на котором происходит манифестация СД2 или декомпенсация уже имеющегося заболевания.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В проведенном исследовании впервые установлена ассоциация SNP rs4270 гена GGCT с пониженным риском развития СД2. Механизм взаимосвязи данного варианта с заболеванием объясняется увеличением экспрессии гена GGCT у носителей минорного аллеля С, что проявляется повышением концентрации восстановленного глутатиона в плазме крови. Данная ассоциация модулируется антиоксидантными эффектами внешней среды: потребление свежих овощей и фруктов и отказ от курения способствуют проявлению защитных эффектов GGCT в отношении риска развития заболевания. Полученные данные открывают перспективы для дальнейшего изучения генетико-биохимических особенностей метаболизма глутатиона при СД2 и поиска новых молекулярных мишеней для терапии и профилактики болезни.
Источник финансирования. Исследование выполнено при финансовой поддержке ФГБОУ ВО КГМУ Минздрава России.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Благодарности. Авторы выражают благодарность главному врачу Курской городской клинической больницы скорой медицинской помощи В.Е. Ивакину, а также главному врачу Курской областной станции переливания крови А.П. Ковалеву за оказанную помощь в организации сбора клинического материала.
Об авторах
Юлия Эдуардовна Азарова
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Автор, ответственный за переписку.
Email: azzzzar@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8098-8052
SPIN-код: 9173-3698
Scopus Author ID: 57200117409
ResearcherId: S-7266-2018
канд. мед. наук, доцент кафедры биологической химии, зав. лабораторией биохимической генетики и метаболомики НИИ генетической и молекулярной эпидемиологии
Россия, КурскЕлена Юрьевна Клёсова
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Email: ecless@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1543-9230
SPIN-код: 5121-7160
Биотехнолог лаборатории биохимической генетики и метаболомики НИИ генетической и молекулярной эпидемиологии КГМУ
Россия, КурскМихаил Иванович Чурилин
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Email: mpmi2@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6064-986X
SPIN-код: 7728-6220
ResearcherId: 779606
ассистент, кафедра инфекционных болезней и эпидемиологии
Россия, КурскТатьяна Александровна Самгина
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Email: tass@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-7781-3793
SPIN-код: 9973-9738
канд. мед. наук, доцент, доцент кафедры хирургических болезней № 2
Россия, КурскАлександр Иванович Конопля
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Email: konoplya51@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4748-8405
SPIN-код: 9631-2390
Scopus Author ID: 6602518934
ResearcherId: H-2197-2013
д-р мед. наук, профессор, профессор кафедры биологической химии
Россия, КурскАлексей Валерьевич Полоников
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Email: polonikov@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-6280-247X
SPIN-код: 6373-6556
Scopus Author ID: 6506508435
ResearcherId: R-7537-2016
д-р мед. наук, профессор, профессор кафедры биологии, медицинской генетики и экологии, зав. лабораторией статистической генетики и биоинформатики, НИИ генетической и молекулярной эпидемиологии
Россия, КурскСписок литературы
- Cho NH, Shaw JE, Karuranga S, et al. IDF IDF Diabetes atlas: global estimates of diabetes prevalence for 2017 and projections for 2045. Diabetes Res Clin Pract. 2018;138:271-281. https://doi.org/10.1016/j.diabres.2018.02.023.
- Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К. и др. Сахарный диабет в Российской Федерации: распространенность, заболеваемость, смертность, параметры углеводного обмена и структура сахароснижающей терапии по данным федерального регистра сахарного диабета, статус 2017 г. // Сахарный диабет. – 2018. – Т. 21. – № 3. – С. 144-159. [Dedov II, Shestakova MV, Vikulova OK, et al. Diabetes mellitus in Russian Federation: prevalence, morbidity, mortality, parameters of glycaemic control and structure of glucose lowering therapy according to the Federal Diabetes Register, status 2017. Diabetes mellitus. 2018;21(3):144-159. (In Russ.)]. https://doi.org/10.14341/dm9686.
- Buniello A, MacArthur JAL, Cerezo M, et al. The NHGRI-EBI GWAS Catalog of published genome-wide association studies, targeted arrays and summary statistics 2019. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D1005-D1012. https://doi.org/10.1093/nar/gky1120.
- Shah M, Vella A. What is type 2 diabetes? Medicine. 2014;42(12):687-691. https://doi.org/10.1016/j.mpmed.2014.09.013.
- Defronzo RA. Banting Lecture. From the triumvirate to the ominous octet: a new paradigm for the treatment of type 2 diabetes mellitus. Diabetes. 2009;58(4):773-795. https://doi.org/10.2337/db09-9028.
- Newsholme P, Cruzat VF, Keane KN, et al. Molecular mechanisms of ROS production and oxidative stress in diabetes. Biochem J. 2016;473(24):4527-4550. https://doi.org/10.1042/BCJ20160503C.
- Malik VS, Popkin BM, Bray GA, et al. Sugar-sweetened beverages, obesity, type 2 diabetes mellitus, and cardiovascular disease risk. Circulation. 2010;121(11):1356-1364. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.109.876185.
- Cederberg H, Stančáková A, Kuusisto J, et al. Family history of type 2 diabetes increases the risk of both obesity and its complications: is type 2 diabetes a disease of inappropriate lipid storage? J Intern Med. 2015;277(5):540-551. https://doi.org/10.1111/joim.12289.
- Orlowski M, Meister A. The gamma-glutamyl cycle: a possible transport system for amino acids. Proc Proc Natl Acad Sci USA. 1970;67(3): 1248-1255. https://doi.org/10.1073/pnas.67.3. 1248.
- Azarova I, Bushueva O, Konoplya A, Polonikov A. Glutathione S-transferase genes and the risk of type 2 diabetes mellitus: role of sexual dimorphism, gene-gene and gene-smoking interactions in disease susceptibility. J Diabetes. 2018;10(5):398-407. https://doi.org/10.1111/1753-0407.12623.
- Азарова Ю.Э., Клесова Е.Ю., Конопля А.И. Роль полиморфизмов генов глутаматцистеинлигазы в развитии сахарного диабета 2 типа у жителей Курской области // Научный результат. Медицина и фармация. – 2018. – Т. 4. – № 1. – C. 39-52. [Azarova YuE, Klyosova EYu, Konoplya AI. The role of polymorphisms of glutamate-cysteine ligase in type 2 diabetes mellitus susceptibility in Kursk population. Research result. Medicine and pharmacy. 2018;4(1): 39-52. (In Russ.)]. https://doi.org/10.18413/ 2313-8955-2018-4-1-39-52.
- Organization WT. Global report on diabetes: executive summary (No. WHO/NMH/NVI/16.3). World Health Organization; 2016. https://doi.org/10.30875/3fa8639a-en.
- Xu Z, Taylor JA. SNPinfo: integrating GWAS and candidate gene information into functional SNP selection for genetic association studies. Nucleic Acids Res. 2009;37(Web Server Issue):W600-605. https://doi.org/10.1093/nar/gkp290.
- Пономаренко И.В. Отбор полиморфных локусов для анализа ассоциаций при генетико-эпидемиологических исследованиях // Научный результат. Медицина и фармация. – 2018. – Т. 4. – № 2. – C. 40-54. [Ponomarenko IV. Selection of polymorphic loci for association analysis in genetic-epidemiological studies. Research result. Medicine and pharmacy. 2018;4(2):40-54. (In Russ.)]. https://doi.org/10.18413/2313-8955-2018-4-2-0-5.
- Skol AD, Scott LJ, Abecasis GR, Boehnke M. Joint analysis is more efficient than replication-based analysis for two-stage genome-wide association studies. Nat Genet. 2006;38(2):209-213. https://doi.org/10.1038/ng1706.
- Solé X, Guinó E, Valls J, et al. SNPStats: a web tool for the analysis of association studies. Bioinformatics. 2006;22(15):1928-1929. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btl268.
- Hunt SE, McLaren W, Gil L, et al. Ensembl variation resources. Database (Oxford). 2018;2018. https://doi.org/10.1093/database/bay119.
- Liu Y, Hyde AS, Simpson MA, Barycki JJ. Emerging regulatory paradigms in glutathione metabolism. Adv Cancer Res. 2014;122:69-101. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-420117-0.00002-5.
- Bachhawat AK, Yadav S. The glutathione cycle: glutathione metabolism beyond the γ-glutamyl cycle. IUBMB Life. 2018;70(7):585-592. https://doi.org/10.1002/iub.1756.
- Kageyama S, Ii H, Taniguchi K, et al. Mechanisms of tumor growth inhibition by depletion of γ-glutamylcyclotransferase (GGCT): a novel molecular target for anticancer therapy. Int J Mol Sci. 2018;19(7). pii: E2054. https://doi.org/10.3390/ijms19072054.
- Szklarczyk D, Gable AL, Lyon D, et al. STRING v11: protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D607-D613. https://doi.org/10.1093/nar/gky1131.
- The Gene Ontology Consortium. The gene ontology resource: 20 years and still going strong. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D330-D338. https://doi.org/10.1093/nar/gky1055.
- Lin Z, Xiong L, Zhou J, et al. γ-Glutamylcyclotransferase knockdown inhibits growth of lung cancer cells through g0/g1 phase arrest. Cancer Biother Radiopharm. 2015;30(5): 211-216. https://doi.org/10.1089/cbr.2014. 1807.
- Zhang W, Chen L, Xiang H, et al. Knockdown of GGCT inhibits cell proliferation and induces late apoptosis in human gastric cancer. BMC Biochem. 2016;17(1):19. https://doi.org/10.1186/s12858-016-0075-8.
- Dong J, Zhou Y, Liao Z, et al. Role of γ-glutamyl cyclotransferase as a therapeutic target for colorectal cancer based on the lentivirus-mediated system. Anticancer Drugs. 2016;27(10):1011-1020. https://doi.org/10.1097/CAD.0000000000000407.
- Matsumura K, Nakata S, Taniguchi K, et al. Depletion of γ-glutamylcyclotransferase inhibits breast cancer cell growth via cellular senescence induction mediated by CDK inhibitor upregulation. BMC Cancer. 2016;16(1):748. https://doi.org/10.1186/s12885-016-2779-y.
- GTex Portal. Current Release (V8) [cited 2019 August 25]. Available from: https://www.gtexportal.org.
- Gaunt TR, Shihab HA, Hemani G, et al. Systematic identification of genetic influences on methylation across the human life course. Genome Biol. 2016;17:61. https://doi.org/10.1186/s13059-016-0926-z.
- Zuo C, Shin S, Keleş S. atSNP: transcription factor binding affinity testing for regulatory SNP detection. Bioinformatics. Bioinformatics. 2015;31(20):3353-3355. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv328.
- Gerber PA, Rutter GA. The role of oxidative stress and hypoxia in pancreatic beta-cell dysfunction in diabetes mellitus. Antioxid Redox Signal. 2017;26(10):501-518. https://doi.org/10.1089/ars.2016.6755.
- Inoguchi T, Li P, Umeda F, et al. High glucose level and free fatty acid stimulate reactive oxygen species production through protein kinase C – dependent activation of NAD(P)H oxidase in cultured vascular cells. Diabetes. 2000;49(11):1939-1945. https://doi.org/10. 2337/diabetes.49.11.1939.
- Brownlee M. A radical explanation for glucose-induced beta cell dysfunction. J Clin Invest. 2003;112(12):1788-1790. https://doi.org/ 10.1172/jci200320501.
- Lagman M, Ly J, Saing T, et al. Investigating the causes for decreased levels of glutathione in individuals with type II diabetes. PLoS One. 2015;10(3):e0118436. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0118436.
- Halliwell B, Gutteridge J. Free radicals in biology and medicine. Oxford University Press Oxford; 1999.
- Carter P, Gray LJ, Troughton J, et al. Fruit and vegetable intake and incidence of type 2 diabetes mellitus: systematic review and meta-analysis. BMJ. 2010;341:c4229. https://doi.org/10.1136/bmj.c4229.
- Boeing H, Bechthold A, Bub A, et al. Critical review: vegetables and fruit in the prevention of chronic diseases. Eur J Nutr. 2012;51(6):637-663. https://doi.org/10.1007/s00394-012-0380-y.
- Cooper AJ, Sharp SJ, Lentjes MA, et al. A prospective study of the association between quantity and variety of fruit and vegetable intake and incident type 2 diabetes. Diabetes Care. 2012;35(6):1293-1300. https://doi.org/10.2337/dc11-2388.
- Muraki I, Imamura F, Manson JE, et al. Fruit consumption and risk of type 2 diabetes: results from three prospective longitudinal cohort studies. BMJ. 2013;347:f5001. https://doi.org/10.1136/bmj.f5001.
- Li M, Fan Y, Zhang X, et al. Fruit and vegetable intake and risk of type 2 diabetes mellitus: meta-analysis of prospective cohort studies. BMJ Open. 2014;4(11):e005497. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2014-005497.
- Xu L, Li Y, Dai Y, Peng J. Natural products for the treatment of type 2 diabetes mellitus: pharmacology and mechanisms. Pharmacol Res. 2018;130:451-65. https://doi.org/10.1016/j.phrs.2018.01.015.
- Cardozo LF, Pedruzzi LM, Stenvinkel P, et al. Nutritional strategies to modulate inflammation and oxidative stress pathways via activation of the master antioxidant switch Nrf2. Biochimie. 2013;95(8):1525-1533. https://doi.org/10.1016/j.biochi.2013.04.012.
- Rimm EB, Chan J, Stampfer MJ, et al. Prospective study of cigarette smoking, alcohol use, and the risk of diabetes in men. BMJ. 1995;310(6979):555-559. https://doi.org/ 10.1136/bmj.310.6979.555.
- Zhang L, Curhan GC, Hu FB, et al. Association between passive and active smoking and incident type 2 diabetes in women. Diabetes Care. 2011;34(4):892-897. https://doi.org/10.2337/dc10-2087.
- Zhu P, Pan XF, Sheng L, et al. Cigarette smoking, diabetes, and diabetes complications: call for urgent action. Curr Diab Rep. 2017;17(9):78. https://doi.org/10.1007/s11892-017-0903-2.
- Rajagopalan S, Brook RD. Air pollution and type 2 diabetes: mechanistic insights. Diabetes. 2012;61(12):3037-3045. https://doi.org/10.2337/db12-0190.
Дополнительные файлы
