Значение полногеномных исследований ассоциаций и генетических шкал риска для прогнозирования развития сахарного диабета 2-го типа, его осложнений и фармакогенетики
https://doi.org/10.21518/ms2025-187
Аннотация
Сахарный диабет (СД) 2-го типа – комплексное наследственное метаболическое расстройство, характеризующееся нарушением регуляции гомеостаза глюкозы, возникающим из-за снижения секреции инсулина и/или развития резистентности тканей к инсулину. Полногеномные исследования ассоциаций (GWAS) успешно выявили сотни генетических локусов, связанных с риском развития СД 2-го типа, что свидетельствует о вовлечении многочисленных генов в его патогенез. Оценка генетических рисков может помочь в прогнозировании развития заболевания и выделении групп риска, в которых возможно более прицельное проведение профилактических мероприятий, включающих изменение образа жизни. Кроме того, выявление пациентов с высоким риском развития СД 2-го типа позволит проводить более раннюю диагностику и эффективное лечение на этапе минимальных нарушений углеводного обмена. Расширение знаний о патогенезе заболевания на основе знаний о функциях, ассоциированных с СД 2-го типа генов, может помочь в разработке новых лекарственных препаратов для контроля углеводного обмена. В перспективе трансляция генетических данных в клиническую практику имеет большой потенциал для индивидуализации управления СД 2-го типа в зависимости от ведущего патогенетического механизма его развития. В этом обзоре рассматриваются текущие достижения в области генетических исследований СД 2-го типа и возможности использования имеющихся данных в прецизионной медицине. Мы обсуждаем использование генетических данных для прогнозирования риска развития СД 2-го типа и его осложнений, а также перспективы оценки индивидуального ответа на медикаментозную терапию и изменение образа жизни.
Об авторах
Т. Ю. ДемидоваРоссия
Демидова Татьяна Юльевна, д.м.н., профессор, заведующая кафедрой эндокринологии Института клинической медицины
117997, Россия, Москва, ул. Островитянова, д. 1
В. В. Титова
Россия
Титова Виктория Викторовна, ассистент кафедры эндокринологии лечебного факультета
117997, Россия, Москва, ул. Островитянова, д. 1
Список литературы
1. Meigs JB. The Genetic Epidemiology of Type 2 Diabetes: Opportunities for Health Translation. Curr Diab Rep. 2019;19(8):62. https://doi.org/10.1007/s11892-019-1173-y.
2. Morris AP. Progress in defining the genetic contribution to type 2 diabetes susceptibility. Curr Opin Genet Dev. 2018;50:41–51. https://doi.org/10.1016/j.gde.2018.02.003.
3. Демидова ТЮ, Плахотняя ВМ. Возможные направления клинического применения знаний о генетике сахарного диабета 2-го типа. Медицинский совет. 2022;(10):46–56. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2022-16-10-46-56.
4. Grant SF, Thorleifsson G, Reynisdottir I, Benediktsson R, Manolescu A, Sainz J et al. Variant of transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) gene confers risk of type 2 diabetes. Nat Genet. 2006;38(3):320–323. https://doi.org/10.1038/ng1732.
5. Altshuler D, Hirschhorn JN, Klannemark M, Lindgren CM, Vohl MC, Nemesh J et al. The common PPARgamma Pro12Ala polymorphism is associated with decreased risk of type 2 diabetes. Nat Genet. 2000;26(1):76–80. https://doi.org/10.1038/79216.
6. Gloyn AL, Weedon MN, Owen KR, Turner MJ, Knight BA, Hitman G et al. Large-scale association studies of variants in genes encoding the pancreatic beta-cell KATP channel subunits Kir6.2 (KCNJ11) and SUR1 (ABCC8) confirm that the KCNJ11 E23K variant is associated with type 2 diabetes. Diabetes. 2003;52(2):568–572. https://doi.org/10.2337/diabetes.52.2.568.
7. Sandhu MS, Weedon MN, Fawcett KA, Wasson J, Debenham SL, Daly A et al. Common variants in WFS1 confer risk of type 2 diabetes. Nat Genet. 2007;39(8):951–953. https://doi.org/10.1038/ng2067.
8. Sladek R, Rocheleau G, Rung J, Dina C, Shen L, Serre D et al. A genome-wide association study identifies novel risk loci for type 2 diabetes. Nature. 2007;445(7130):881–885. https://doi.org/10.1038/nature05616.
9. Авзалетдинова ДШ, Моругова ТВ, Шарипова ЛФ, Кочетова ОВ. Ассоциация полиморфных локусов предрасположенности к сахарному диабету 2 типа в различных этнических группах Российской Федерации. Сахарный диабет. 2021;24(3):262–272. https://doi.org/10.14341/DM12531.
10. Zeggini E, Weedon MN, Lindgren CM, Frayling TM, Elliott KS, Lango H et al. Replication of genome-wide association signals in UK samples reveals risk loci for type 2 diabetes. Science. 2007;316(5829):1336–1341. https://doi.org/10.1126/science.1142364.
11. Frayling TM, Timpson NJ, Weedon MN, Zeggini E, Freathy RM, Lindgren CM et al. A common variant in the FTO gene is associated with body mass index and predisposes to childhood and adult obesity. Science. 2007;316(5826):889–894. https://doi.org/10.1126/science.1141634.
12. Mahajan A, Taliun D, Thurner M, Robertson NR, Torres JM, Rayner NW et al. Fine-mapping type 2 diabetes loci to single-variant resolution using highdensity imputation and islet-specific epigenome maps. Nat Genet. 2018;50(11):1505–1513. https://doi.org/10.1038/s41588-018-0241-6.
13. DIAbetes Genetics Replication And Meta-analysis (DIAGRAM) Consortium; Asian Genetic Epidemiology Network Type 2 Diabetes (AGEN-T2D) Consortium; South Asian Type 2 Diabetes (SAT2D) Consortium; Genomewide trans-ancestry meta-analysis provides insight into the genetic architecture of type 2 diabetes susceptibility. Nat Genet. 2014;46(3):234–244. https://doi.org/10.1038/ng.2897.
14. Vujkovic M, Keaton JM, Lynch JA, Miller DR, Zhou J, Tcheandjieu C et al. Discovery of 318 new risk loci for type 2 diabetes and related vascular outcomes among 1.4 million participants in a multi-ancestry meta-analysis. Nat Genet. 2020;52(7):680–691. https://doi.org/10.1038/s41588-020-0637-y.
15. Mahajan A, Spracklen CN, Zhang W, Ng MCY, Petty LE, Kitajima H et al. Multi-ancestry genetic study of type 2 diabetes highlights the power of diverse populations for discovery and translation. Nat Genet. 2022;54(5):560–572. https://doi.org/10.1038/s41588-022-01058-3.
16. Suzuki K, Hatzikotoulas K, Southam L, Taylor HJ, Yin X, Lorenz KM et al. Multi-ancestry genome-wide study in >2.5 million individuals reveals heterogeneity in mechanistic pathways of type 2 diabetes and complications. Preprint. medRxiv. 2023;2023.03.31.23287839. https://doi.org/10.1101/2023.03.31.23287839.
17. Florez JC, Jablonski KA, Bayley N, Pollin TI, de Bakker PI, Shuldiner AR et al. TCF7L2 polymorphisms and progression to diabetes in the Diabetes Prevention Program. N Engl J Med. 2006;355(3):241–250. https://doi.org/10.1056/NEJMoa062418.
18. Ng HJ, Gloyn AL. Bridging the gap between genetic associations and molecular mechanisms for type 2 diabetes. Curr Diab Rep. 2013;13(6):778–785. https://doi.org/10.1007/s11892-013-0429-1.
19. Udler MS, McCarthy MI, Florez JC, Mahajan A. Genetic Risk Scores for Diabetes Diagnosis and Precision Medicine. Endocr Rev. 2019;40(6):1500–1520. https://doi.org/10.1210/er.2019-00088.
20. Sayed S, Nabi AHMN. Diabetes and Genetics: A Relationship Between Genetic Risk Alleles, Clinical Phenotypes and Therapeutic Approaches. Adv Exp Med Biol. 2021;1307:457–498. https://doi.org/10.1007/5584_2020_518.
21. DeForest N, Majithia AR. Genetics of Type 2 Diabetes: Implications from Large-Scale Studies. Curr Diab Rep. 2022;22(5):227–235. https://doi.org/10.1007/s11892-022-01462-3.
22. Imamura M, Shigemizu D, Tsunoda T, Iwata M, Maegawa H, Watada H et al. Assessing the clinical utility of a genetic risk score constructed using 49 susceptibility alleles for type 2 diabetes in a Japanese population. J Clin Endocrinol Metab. 2013;98(10):E1667–E1673. https://doi.org/10.1210/jc.2013-1642.
23. Khera AV, Chaffin M, Aragam KG, Haas ME, Roselli C, Choi SH et al. Genome-wide polygenic scores for common diseases identify individuals with risk equivalent to monogenic mutations. Nat Genet. 2018;50(9):1219–1224. https://doi.org/10.1038/s41588-018-0183-z.
24. Wareham NJ. Personalised prevention of type 2 diabetes. Diabetologia. 2022;65(11):1796–1803. https://doi.org/10.1007/s00125-022-05774-7.
25. Portero McLellan KC, Wyne K, Villagomez ET, Hsueh WA. Therapeutic interventions to reduce the risk of progression from prediabetes to type 2 diabetes mellitus. Ther Clin Risk Manag. 2014;10:173–188. https://doi.org/10.2147/tcrm.s39564.
26. Salem RM, Todd JN, Sandholm N, Cole JB, Chen WM, Andrews D et al. Genome-Wide Association Study of Diabetic Kidney Disease Highlights Biology Involved in Glomerular Basement Membrane Collagen. J Am Soc Nephrol. 2019;30(10):2000–2016. https://doi.org/10.1681/asn.2019030218.
27. van Zuydam NR, Ahlqvist E, Sandholm N, Deshmukh H, Rayner NW, Abdalla M et al. A Genome-Wide Association Study of Diabetic Kidney Disease in Subjects With Type 2 Diabetes. Diabetes. 2018;67(7):1414–1427. https://doi.org/10.2337/db17-0914.
28. Teumer A, Li Y, Ghasemi S, Prins BP, Wuttke M, Hermle T et al. Genome-wide association meta-analyses and fine-mapping elucidate pathways influencing albuminuria. Nat Commun. 2019;10(1):4130. https://doi.org/10.1038/s41467-019-11576-0.
29. Pattaro C, Teumer A, Gorski M, Chu AY, Li M, Mijatovic V et al. Genetic associations at 53 loci highlight cell types and biological pathways relevant for kidney function. Nat Commun. 2016;7:10023. https://doi.org/10.1038/ncomms10023.
30. Burdon KP, Fogarty RD, Shen W, Abhary S, Kaidonis G, Appukuttan B et al. Genome-wide association study for sight-threatening diabetic retinopathy reveals association with genetic variation near the GRB2 gene. Diabetologia. 2015;58:2288–2297. https://doi.org/10.1007/s00125-015-3697-2.
31. Meng W, Shah KP, Pollack S, Toppila I, Hebert HL, McCarthy MI et al. A genome-wide association study suggests new evidence for an association of the NADPH Oxidase 4 (NOX4) gene with severe diabetic retinopathy in type 2 diabetes. Acta Ophthalmol. 2018;96(7):e811–e819. https://doi.org/10.1111/aos.13769.
32. Blesneac I, Themistocleous AC, Fratter C, Conrad LJ, Ramirez JD, Cox JJ et al. Rare NaV1.7 variants associated with painful diabetic peripheral neuropathy. Pain. 2018;159(3):469–480. https://doi.org/10.1097/j.pain.0000000000001116.
33. Meng W, Veluchamy A, Hébert HL, Campbell A, Colhoun HM, Palmer CNA. A genome-wide association study suggests that MAPK14 is associated with diabetic foot ulcers. Br J Dermatol. 2017;177(6):1664–1670. https://doi.org/10.1111/bjd.15787.
34. Meng W, Deshmukh HA, Donnelly LA.; Wellcome Trust Case Control Consortium 2 (WTCCC2); Surrogate markers for Micro- and Macro-vascular hard endpoints for Innovative diabetes Tools (SUMMIT) study group; Torrance N, Colhoun HM, Palmer CN, Smith BH. A Genome-wide Association Study Provides Evidence of Sex-specific Involvement of Chr1p35.1 (ZSCAN20-TLR12P) and Chr8p23.1 (HMGB1P46) With Diabetic Neuropathic Pain. EBioMedicine. 2015;2(10):1386–1393. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2015.08.001.
35. Meng W, Deshmukh HA, van Zuydam NR, Liu Y, Donnelly LA, Zhou K; Wellcome Trust Case Control Consortium 2 (WTCCC2); Surrogate Markers for Micro- and Macro-Vascular Hard Endpoints for Innovative Diabetes Tools (SUMMIT) Study Group; Morris AD, Colhoun HM, Palmer CN, Smith BH. A genome-wide association study suggests an association of Chr8p21.3 (GFRA2) with diabetic neuropathic pain. Eur J Pain. 2015;19(3):392–399. https://doi.org/10.1002/ejp.560.
36. Qi L, Qi Q, Prudente S, Mendonca C, Andreozzi F, di Pietro N et al. Association between a genetic variant related to glutamic acid metabolism and coronary heart disease in individuals with type 2 diabetes. JAMA. 2013;310(8):821–828. https://doi.org/10.1001/jama.2013.276305.
37. Shah HS, Gao H, Morieri ML, Skupien J, Marvel S, Paré G et al. Genetic Predictors of Cardiovascular Mortality During Intensive Glycemic Control in Type 2 Diabetes: Findings From the ACCORD Clinical Trial. Diabetes Care. 2016;39(11):1915–1924. https://doi.org/10.2337/dc16-0285.
38. Tremblay J, Haloui M, Attaoua R, Tahir R, Hishmih C, Harvey F et al. Polygenic risk scores predict diabetes complications and their response to intensive blood pressure and glucose control. Diabetologia. 2021;64(9):2012–2025. https://doi.org/10.1007/s00125-021-05491-7.
39. Imamura M, Takahashi A, Yamauchi T, Hara K, Yasuda K, Grarup N et al. Genome-wide association studies in the Japanese population identify seven novel loci for type 2 diabetes. Nat Commun. 2016;7:10531. https://doi.org/10.1038/ncomms10531.
40. Syed YY. Dorzagliatin: First Approval. Drugs. 2022;82(18):1745–1750. https://doi.org/10.1007/s40265-022-01813-0.
Рецензия
Для цитирования:
Демидова ТЮ, Титова ВВ. Значение полногеномных исследований ассоциаций и генетических шкал риска для прогнозирования развития сахарного диабета 2-го типа, его осложнений и фармакогенетики. Медицинский Совет. 2025;(6):67-74. https://doi.org/10.21518/ms2025-187
For citation:
Demidova TY, Titova VV. The value of genome-wide association studies and genetic risk scales for predicting type 2 diabetes mellitus, its complications, and pharmacogenetics. Meditsinskiy sovet = Medical Council. 2025;(6):67-74. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/ms2025-187