Нажмите "Enter", чтобы перейти к контенту

Геномная ассоциация Исследование уровней CSF из 59 пациентов с белками болезни Альцгеймера: значительные ассоциации с белками, участвующими в обработке амилоидов и воспалении

Genome-Wide Association Study of CSF Levels of 59 Alzheimer's Disease Candidate Proteins: Significant Associations with Proteins Involved in Amyloid Processing and Inflammation
Источник: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4207667/

EHP и KB используются Pfizer Global Research and Development, Groton, CT и St. Louis, MO, и поэтому Pfizer Global сыграла определенную роль в разработке проектов, сборе и анализе данных, решении опубликовать и подготовить рукопись.

Задуманные и разработанные эксперименты: JSKK CC KB EHP AMF DMH JCM AMG. Выполнены эксперименты: JKKK MHB PGR. Проанализированы данные: JSKK MHB PGR RP MEW KLH LAS OH BJA SB. Добавленные реагенты / материалы / инструменты анализа: KB EHP AMF DMH JCM AMG. Написал документ: JSKK MHB RP CMK AMF DMH JCM AMG.

¶ Членство в Инициативе по нейровизуализации болезни Альцгеймера представлено в Признании.

Цереброспинальная жидкость (CSF) 42 аминокислотных вида амилоидных бета (Aβ42) и тау-уровней сильно коррелируют с наличием невропатологии болезни Альцгеймера (AD), включая амилоидные бляшки и нейродегенерацию, и успешно использовались в качестве эндофенотипов для генетических исследований AD. Дополнительные анализы CSF могут также служить полезными эндофенотипами, которые захватывают другие аспекты патофизиологии AD. Здесь мы провели исследование генома общего уровня CSF 59 анализируемых веществ, связанных с AD. Все аналиты были измерены с использованием панели «DiscoveryMAP», основанной на правилах, которая включает аналиты, относящиеся к нескольким связанным с заболеванием процессам. Данные из двух независимо собранных и измеренных наборов данных, Исследовательского центра исследования рыцарей Альцгеймера (ADRC) и Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI) были проанализированы отдельно, а комбинированные результаты были получены с использованием метаанализа. Мы идентифицировали генетические ассоциации с уровнями CSF из 5 белков (ангиотензинпревращающий фермент (ACE), лиганд Chemokine (CC motif) 2 (CCL2), лиганд Chemokine (CC motif) 4 (CCL4), рецептор интерлейкина 6 (IL6R) и матриксная металлопротеиназа -3 (MMP3)) со значительными p-значениями в масштабе исследования (p <1,46 × 10-10) и значительными, последовательными доказательствами для ассоциации как в образцах ADRC, так и в ADNI. Эти белки участвуют в обработке амилоидов и провоспалительной передаче сигналов. SNP, связанные с уровнями белка ACE, IL6R и MMP3, расположены в кодирующих областях соответствующего структурного гена. SNP, связанные с уровнями CSF CCL4 и CCL2, расположены в известных хемокин-связывающих белках. Сообщаемые здесь генетические ассоциации являются новыми и предлагают механизмы для генетического контроля уровней CSF и плазмы этих связанных с заболеванием белков. Значительные SNP в ACE и MMP3 также показали связь с риском AD. Наши результаты показывают, что эти белки / пути могут быть ценными терапевтическими мишенями для AD. Надежные ассоциации у когнитивно нормальных индивидуумов предполагают, что эти SNP также влияют на регуляцию этих белков в более общем плане и поэтому могут иметь отношение к другим заболеваниям.

Использование количественных эндофенотипов из спинномозговой жидкости привело к идентификации нескольких генетических вариантов, которые изменяют риск или скорость прогрессирования болезни Альцгеймера. Здесь мы проанализировали уровни 58 связанных с заболеванием белков в спинномозговой жидкости для связи с миллионами вариантов по всему геному человека. Мы идентифицировали значительные реплицируемые ассоциации с 5 аналитами, ангиотензинпревращающим ферментом, монокристатом Chemokine (C-C) лигандом 2, лигандом Chemokine (C-C) 4, рецептором интерлейкина-6 и матриксной металлопротеиназой-3. Наши результаты показывают, что эти варианты играют регуляторную роль в соответствующих уровнях белка и имеют отношение к воспалительным и амилоидным процессам обработки. Варианты, связанные с ACE и теми, которые связаны с уровнями MMP3, также показывают связь с риском развития болезни Альцгеймера в ожидаемых направлениях. Эти ассоциации согласуются в спинномозговой жидкости и плазме и в образцах с только когнитивно-нормальными индивидуумами, что указывает на то, что они имеют отношение к регуляции этих уровней белка вне контекста болезни Альцгеймера.

Данные из этой рукописи были сгенерированы и доступны через консорциумы ADNI и ADGC и Исследовательский центр болезни Найта Альцгеймера. Данные доступны исследователям через заявку в соответствующие организации. Заявка требуется для обеспечения надлежащей защиты конфиденциальности участников. Данные ADNI доступны по адресу (http://adni.loni.usc.edu/), данные ADRC Knight доступны через dbGAP (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/gap).

Цереброспинальная жидкость (CSF) содержит многообещающие биомаркеры для неврологических и психиатрических заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера (AD), шизофрения и болезнь Паркинсона [1] — [4]. Мозг непосредственно и быстро влияет на состав CSF, и, таким образом, анализы CSF могут дать представление о неврологических и психиатрических путях, которые не могут быть идентифицированы с использованием крови или других биологических жидкостей.

Использование эндофенотипов в исследованиях ассоциации генома (GWAS) дало новые сведения о путях и белках, которые связаны с началом и прогрессированием AD [5], [6]. Мы продемонстрировали полезность CSF амилоид-бета (Aβ), уровень аполипопротеина E (ApoE) и тау как эндофенотипы для генетических исследований AD [7] — [16]. В нашей последней работе мы использовали почти 1300 образцов для проведения GWAS с уровнями CSO tau [9]. В этом исследовании Cruchaga et al. идентифицировали три геномных значимых локуса, включая rs9877502, которые также показали последовательную связь с риском AD, патологией путаницы и глобальным когнитивным снижением в независимых наборах данных. Успех этих и других подобных усилий привел к более широким усилиям по разработке и использованию наборов данных такого типа [17] — [27].

Хотя амилоидные бляшки и нейрофибриллярные клубочки являются первичными патологическими особенностями AD, генетические, клинические и животные исследования показывают, что эндоцитоз, метаболизм холестерина и воспалительные и иммунные ответы также играют важную роль в патогенезе AD [28]. Для дальнейшего использования преимуществ подхода, основанного на эндофенотипе, мы стремились использовать аналиты, связанные с этими другими аспектами патологии AD. Для этой работы мы получили данные из панели «Основанная на правилах медицины» (RBM) (Austin, TX) Human DiscoveryMAP Panel. Эта панель включает более 175 аналитов, выбранных из созвездия известных цитокинов, хемокинов, метаболических маркеров, гормонов, факторов роста, ремоделирующих белков ткани, маркеров ангиогенеза, острых фазовых реагентов, маркеров рака, маркеров повреждения почек и биомаркеров центральной нервной системы. Анализы были количественно измерены в образцах CSF из 574 образцов (включая как когнитивно нормальных, так и сумасшедших) из двух независимых наборов данных для идентификации новых фенотипов, которые могут способствовать патогенезу AD. После тщательного контроля качества и оценки литературы мы отобрали 59 анализов, связанных с AD, для анализа в исследованиях ассоциации генома. Мы идентифицировали значительные ассоциации генома между предположительно функциональными SNP и пятью фенотипами (ангиотензинпревращающий фермент (ACE), лиганд Chemokine (CC motif) 2 (CCL2), лиганд Chemokine (CC motif) 4 (CCL4), рецептор интерлейкина 6 (IL6R ) и матричной металлопротеиназы-3 (MMP3)). Генетическая основа различия в этих важных связанных с заболеванием аналитах может дать представление о механизмах, способствующих развитию АД и других заболеваний человека.

Из объединенного GWAS на 59 фенотипах с соединениями с AD в нашем литературном поиске (таблица 1) и с 5,8 М SNP (таблица 1) мы идентифицировали 335 SNP, связанных с пятью фенотипами CSF, где p <1,47 × 10-10 (коррекция Бонферрони для 342 млн. Тестов) и другие критерии фильтрации (см. Методы: Статистический анализ) (таблица S1). По крайней мере, один важный для исследования маркер был непосредственно генотипирован (не вменяется) для каждого локуса, который показал ассоциацию. Хотя были и другие значительные ассоциации генома с некоторыми из других 54 фенотипов, эти сигналы не соответствовали дополнительным критериям фильтрации. По меньшей мере один SNP соответствовал уровню значимости исследования (1,46 × 10-10) для каждого из пяти фенотипов, подробно обсуждаемых ниже (таблица 2). Все ассоциации были надежными для корректировки генотипа APOE ε4 и CDR. Кроме того, все ассоциации были качественно стабильны в клинических случаях / контрольных пластах, а также в стратах, аппроксимирующих наличие или отсутствие амилоидного осаждения на основе уровней CSF Aβ42 (таблица 3). Наиболее значимый маркер для каждого фенотипа, всех SNP в ассоциированных регионах с предполагаемой функцией и маркеры с предыдущими записями в Национальном каталоге исследований генома человека (NHGRI) опубликованных исследований генома (13 ноября 2013 г., http: //www.genome.gov/gwastudies/) приведены в таблице 2. P-значения всех SNP в регионе, окружающем каждую значительную ассоциацию, изображены на рисунке 1. Манхэттенские графики для пяти фенотипов можно найти в дополнительных рисунках S1- S5. Подробные описания каждого гена можно найти в тексте S1.

A) области rs4968782 (ACE), B) области rs2228467 (CCL2), C) области rs6808835 (CCL4), D) области rs61812598 (IL6R), E) области rs573521 (MMP3). Верхний SNP для каждого региона показан фиолетовым. Корреляции (r2) каждого из окружающих SNP до верхнего SNP показаны в указанных цветах. Скорость рекомбинации показана синим цветом. SNP-аннотация состоит в следующем: circle = framestop, square-splice, diamond = nonsynonymous, triangle = кодирование, инвертированный треугольник = UTR, X = сохраняемое связывание транскрипционного фактора, квадрат с X = MCS44Placental, star = no аннотация, круг с перекрестием = нет ,

Представлены названия каждого анализируемого вещества, ассоциированного с AD, в панели MAP Human Discovery, официальном имени белка и официальном имени структурного гена.

Эта таблица включает следующие SNP для каждого фенотипа со значительно связанными вариантами: самый значительный маркер, все значимые SNP с предполагаемой функцией, показатели Regulome 1 или 2 и все SNP, у которых есть предыдущие записи в каталоге NHGRI опубликованной ассоциации генома исследования (загружены 19 ноября 2013 г.). Для каждого маркера хромосома (CHR), позиция базовой пары (BP), аллели (аллель неэффективности, аллель эффекта), p-значение из набора данных ADNI (ADNI), значение p из набора данных ADRC ADRC (Knight ADRC) , комбинированное значение p-значения (комбинированное) образца, направление ассоциации относительно аллеля эффекта (направление эффекта), дисперсия, объясняемая маркером в серии обнаружения (ADNI r2), малая частота аллелей (MAF), ближайший ген, функциональная аннотация (Function) и Regulome Score.

Результаты сопоставления с соответствующими аналитами плазмы, уровни анализируемого СМФ в образцах с низким AB42 (свидетельство отложения амилоида), те, у которых высокий AB42 (нет доказательств осаждения), показаны для каждого SNP из таблицы 2. В каждом случае направление ассоциации согласуется с исходной ассоциацией, указанной в таблице 2. Также показаны результаты ассоциации с статусом AD (включая BETA и стандартную ошибку, из IGAP Stage 1 analysis [30], знак Beta был скорректирован с учетом Аллеля эффектов в таблице 3 для каждого маркера по мере необходимости), показаны уровни CSF AB42, уровни CSF Tau и уровни CST pTau (значения p от Cruchaga et al 2013 [9]). Наконец, представлены другие фенотипы, для которых SNP показал общее значение генома в каталоге GGRAS NHGRI.

Мы наблюдали значительную связь между CSF MMP3 и CCL2 и полом, где оба аналита были ниже у женщин по сравнению с мужчинами в когнитивно нормальных образцах как от ADNI, так и от ADRC. Мы также наблюдали значительно увеличенные уровни MMP3 и CCL2 с возрастом в когнитивно нормальных образцах как от ADNI, так и от ADRC AD. Нам не удалось обнаружить согласованную ассоциацию в образцах ADNI и Knight ADRC с уровнями в плазме этих аналитов и возрастом или полом. Полные результаты, включая наклоны регрессионных моделей, можно найти в таблице S2 (результаты CSF) и таблице S3 (результаты плазмы).

Мы определили семь SNP, значительно связанных с уровнями ACE в CSF (рис. 1A). Малый аллель rs4968782 был связан с более высокими уровнями белка ACE CSF (p = 3,94 × 10-12) и объясняет 11% дисперсии уровней CSE ACE. Сигнал был последовательным в случаях / контролерах и в плазме CSF Aβ42, определяющих наличие / отсутствие Aβ-патологии, а также наблюдался между этими уровнями SNP и плазмы ACE (p = 7,93 × 10-16). Синонимическая замена в гене ACE rs4343 (rs4968782 / rs4343: r2 = 0,93; D ‘= 1,0) также была связана с уровнями АПФ в CSF и плазме (p = 3,71 × 10-8, p = 1,10 × 10-8 , соответственно). CSF и уровни ACE в плазме показали значительную и умеренную корреляцию (коэффициент корреляции Пирсона = 0,28, p = 4,86 ​​× 10-6). Другая синонимичная подстановка, rs4316 также находится в высоком LD с этими маркерами и показывает значительную связь с CSF и плазменными уровнями ACE (см. Таблицу 3). Как rs4343, так и rs4316 прогнозируются как «вероятно влияющие на связывающие факторы транскрипции» RegulomeDB. Ни один из этих SNP не оставался значительным после обусловливания других. Rs4343 также появляется в каталоге NHGRI GWAS, связанном с повышенным уровнем активности АПФ в сыворотке [29]. Наблюдалась ассоциация с статусом AD (все четыре SNP p <0,0075) в 17 008 AD случаях и 37 154 контрольных точек из Международной геномики проекта Альцгеймера (IGAP), как описано Lambert et al и доступной по адресу http: //www.pasteur-lille. фр / о / отборный / u744 / igap / igap_download.php [30]. Для каждого из четырех ACP SNP, rs4968782, rs4459609, rs4316 и rs4343, тот же аллель ассоциировался с повышенными уровнями АПФ и уменьшением риска для AD (таблица 3).

Мы идентифицировали один SNP, rs2228467, что приводит к несинонимному изменению (V41A) в хемокино-связывающем белке-2 (CCBP2), который связан с повышенными уровнями белка CCL2 (CSF p = 3,71 × 10-18). На этот маркер приходится 13% дисперсии уровней CSF CCL2. Другие SNP в этом регионе с неравновесностью с умеренной связью (LD) также показали сильные, но не обширные значимые ассоциации (рис. 1B). Связь rs2228467 с уровнями CSF CCL2 оставалась значимой в случаях / контролерах и в стратах CSF Aβ42, определяющих наличие / отсутствие Aβ-патологии и номинально была связана с уровнями CCL2 в плазме (таблица 3). CSF и уровни CCL2 плазмы были достоверно коррелированы (коэффициент корреляции Пирсона = 0,23, p = 1,93 × 10-4). И SIFT, и PolyPhen2 предсказывали, что изменение rs2228467 V41A будет падать. Анализ IGAP не смог обнаружить связь между rs2228467 и риском для AD (таблица 3) [30]. Нам не удалось обнаружить связь между уровнями CSL CCL2 и статусом AD (p = 0,90). Этот SNP не был связан с другими фенотипами в каталоге NHGRI GWAS.

Мы идентифицировали 66 полиморфизмов, связанных с уровнями CCL4 в CSF. Это транс-эффект, все связанные с ним SNP расположены в области хромосомы 3 длиной 187 kb, окружающей геном Chemokine (C-C Motif) -рецептор-2 (CCRL2) (рисунок 1C). Наиболее значительная ассоциация наблюдалась при rs6808835 (p = 1,59 × 10-13). Неосиноним SNP в гене CCRL2 rs6441977 (rs6808835 / rs6441977: r2 = 0,93; D ‘= 1,0) приводит к замене V180M и показывает значительную связь с уровнями CSL CCL4 в комбинированном образце (p = 7,66 × 10- 11) с уменьшением уровней CCL4 с каждой копией младшего аллеля. Этот SNP объясняет 10% дисперсии уровней CSF CCL4. Несколько значительных межгенных маркеров в этом же регионе прогнозируются как «вероятно влияющие на связывание транскрипционного фактора и экспрессию генов» (rs6762266, rs11575821, rs11574428) и «вероятно, повлияют на связывание фактора транскрипции» (rs113263161, rs3092960) с использованием RegulomeDB. Ни один из этих SNP не оставался значительным после обусловливания других. В дополнение к ассоциации в общем наборе данных этот SNP демонстрирует согласованную связь в случаях / контроле в пластах CSF Aβ42, определяющих наличие / отсутствие Aβ-патологии и уровни CCL4 в плазме (таблица 3). CSF и уровни CCL4 в плазме были достоверно коррелированы (коэффициент корреляции Пирсона = 0,37, p = 6,59 × 10-10). SIFT и PolyPhen 2 предсказали, что изменение аминокислот будет доброкачественным. Никакие SNP, связанные с CCL4, не показали значительную связь с AD в анализе IGAP (таблица 3), и никакие существенные SNP не были связаны с другими фенотипами в каталоге NHGI GWAS.

Мы идентифицировали 176 SNP, значительно связанных с уровнями растворимого IL6R (sIL6R) в CSF. Эти значительные SNP были расположены в области хромосомы 1, окружающей гены TDRD12, SHE и IL6R (рисунок 1D). Наиболее значительная связь была с rs61812598 (p = 5,9 × 10-62). Два несинонимичных SNP также были связаны с увеличением уровней белка sIL6R как в CSF, так и в плазме: rs2228145 (ген = IL6R, D358A, CSF p = 2,70 × 10-62, плазма p = 4,64 × 10-67) и rs3811448 (ген = TDRD10, V215I, CSF p = 3,36 × 10-15, плазма p = 7,91 × 10-12). Уровни CSF и плазмы sIL6R показали значительную корреляцию (коэффициент корреляции Пирсона = 0,49, p = 2,20 × 10-16). Кроме того, rs2228145 демонстрирует почти идеальный LD с rs61812598 (r2 = 0,99; D ‘= 1,0). Rs3811448 имеет высокий D ‘с rs2228145 (D’ = 0,96) и rs61812598 (D ‘= 0,96), но его r2 с этими SNP является низким (r2 = 0,15 с обоими SNP). Еще один значительный SNP в этом регионе rs4129267 имеет почти полный LD с rs61812598 и rs2228145 (D ‘> 0,99, r2> 0,99 в обоих случаях), и прогнозируется RegulomeDB как «вероятно влияющим на связывание фактора транскрипции». любой из этих SNP не приводит к значительным ассоциациям в этом регионе. Ассоциации с rs2228145 и rs61812598 (по существу, те же самые испытания, что и у них почти идеальный LD) оставались значительными для генома при кондиционировании на rs3811448. Rs2228145 составляет около 40% от разницы в уровнях CSF sIL6R. Предполагается, что изменение аминокислот не повлияет на его функцию соответствующего белка SIFT или Polyphen 2. Анализ IGAP не смог обнаружить связь между маркерами, связанными с риском sIL6R и AD (таблица 3) [30]. Мы обнаружили значительные SNP в наших анализах, которые, как сообщалось ранее, были связаны с астмой [31], уровнями C-реактивного белка (rs4129267) [32] и ишемической болезнью сердца (rs2229238) [33] в каталоге NHGRI GWAS.

Восемьдесят пять SNP были значительно связаны с уровнями MMP3 (рисунок 1E). Наиболее значимая ассоциация наблюдалась при rs573521 (p = 2,39 × 10-44). Несинонимическая мутация в MMP3, rs679620 (K45E), показывает высокий LD с rs573521 (r2 = 0.99; D ‘= 1.0). Ни один из этих двух SNP не остался значительным после кондиционирования другого. Rs679620 также был значительно связан с уровнями MMP3 в CSF (p = 4,93 × 10-44), при этом уровни MMP3 увеличивались с каждой копией младшего аллеля. На этот SNP приходится около 30% дисперсии уровней CSF MMP3. Ассоциация этого маркера является последовательной в случаях / контроле и в пластах CSF Aβ42, определяющих наличие / отсутствие Aβ-патологии и также наблюдалась номинально с уровнями MMP3 в плазме (таблица 3). Уровни CSF и плазмы MMP3 были умеренно и достоверно коррелированы (коэффициент корреляции Пирсона = 0,33, p = 2,06 × 10-5). SIFT и PolyPhen 2 предсказывали, что изменение аминокислоты rs679620 K45E должно быть доброкачественным. Rs948399 также показал значительную ассоциацию и был предсказан RegulomeDB как «вероятно влияющий на связывание фактора транскрипции». Три SNPs, rs573521, rs645419 и rs679620 показали номинальное значение в анализе ассоциации IGAP AD (таблица 3). Из каталога NHGRI GWAS пять SNP, ранее сообщавшихся о связи с уровнями MMP1 в плазме в недавнем исследовании ассоциации генома (rs7926920, rs11225434, rs495366, rs603050 и rs650108) [34], также значительно связаны с уровнями MMP3 в CSF в наших данных. MMP3 и MMP1 расположены в одном и том же регионе на хромосоме 11 и демонстрируют сильную корреляцию в их образце экспрессии [35], [36], предполагая, что может быть скоординированная регуляция этих двух генов. Эти SNP расположены в области 37 kb между MMP3 и MMP1 и показывают высокий LD (D’~ 1) с rs573521 и rs679620.

Мы использовали Multiphen для проведения многомерного теста линейной комбинации фенотипов, наиболее связанных с генотипами у каждого из наших верхних SNP [37]. По крайней мере, один маркер из каждого локуса в наших лучших хитах показал общее значение генома в совместных моделях (таблица 4). Несколько SNP показали сильную связь с sIL6R и пролактином (PRL). Rs2228467, который показал первичную связь с CCL2, также показал связь с глутаминовой оксалоуксусной трансаминазой 1 (GOT1). Полные результаты, включая p-значения и метаанализ каждого из верхних SNP с каждым фенотипом, приведены в таблице S4.

Для каждого SNP число rs (SNP, хромосома (CHR), первичный ассоциированный анализируемый элемент базовой позиции (BP) (первичный), p-значение из совместного тестирования фенотипа в образцах ADRC и ADNI и дополнительные ассоциированные фенотипы (вторичный ) после коррекции Бонферрони для 28 SNP (альфа = 0,0018).

Мы определили локусы, значительно связанные с уровнями пяти анализируемых CSF-анализов AD. Наши результаты включают цис-эффекты (определяемые как SNP в пределах 5 kb по обе стороны транскрибируемого гена) для уровней ACE, sIL6R и MMP3 и транс-эффектов для уровней CCL2 и CCL4. Для каждого из локусов, кроме ACE, несинонимный SNP является одним из наиболее сильно связанных вариантов. SNP во всех пяти локусах были связаны с каждым аналитом даже после очень консервативной множественной коррекции теста (альфа = 1,46 × 10-10). Все результаты согласуются, когда анализы стратифицируются по клиническому статусу и при стратификации по уровням CSF Aβ42, которые указывают на патологию AD, что указывает на то, что эти результаты актуальны в нормальных условиях, а не только в контексте AD. Кроме того, все ассоциированные SNP показали связь с их соответствующими аналитами плазмы, что еще больше подтвердило устойчивость генетических ассоциаций. Ранее описанные белки ACE, MMP3 и CCL2 оказывают влияние на бета-обработку амилоида. Остальные белки участвуют в провоспалительном ответе. Результаты нашего многофэн-анализа не дали убедительных доказательств того, что эти SNP регулируют экспрессию множественных признаков в сходных путях.

Ангиотензин-превращающий фермент (ACE) кодируется геном ACE (17q23,3) и ранее был вовлечен в патогенез AD. In vitro ACE ингибирует агрегацию Aβ зависимым от активности способом, замедляя скорость образования фибрилл [38] — [40]. ACE может ингибировать агрегацию Aβ путем превращения высокоамилоидогенного пептида Aβ42 в более стабильный пептид Aβ40 [41]. In vivo ингибирование ACE-активности в мышиной модели AD стимулирует осаждение Aβ42 в гиппокампе [41]. Исследования гомогената мозга мыши и человека показывают, что ACE вызывает деградацию Aβ в двухэтапном процессе. Во-первых, ACE расщепляет Aβ42 на Aβ40, а затем Aβ40 подвергается деградации [41].

Активность ACE повышена в CSF пациентов с АД [42]. Клетки нейробластомы, подвергнутые воздействию синтетических олигомеров Aβ42, но не мономерные Aβ42, продуцируют повышенные уровни белка ACE и активность ACE, что указывает на то, что агрегаты Aβ могут стимулировать повышение регуляции ACE в мозгу AD как механизм борьбы с накоплением этих белковых агрегатов.

Наши результаты показывают, что SNP в локусе ACE изменяют уровни CSF и плазмы ACE. Несколько SNP в регионе гена ACE имеют значительные ассоциации с повышенным уровнем ACE. Условные анализы предполагают, что один сигнал в этом регионе отвечает за ассоциацию. Хотя мы не можем определить специфический функциональный аллель в этой области, rs4343 и rs4316 находятся в почти идеальном LD друг с другом (D ‘= 0,99, r2 = 0,91), и оба выводятся с регулятивной функцией (таблица 3). Rs4316 не изучался в AD или не сообщался с другими фенотипами на сегодняшний день. Rs4343 является широко изученным маркером в ACE, и мы обнаружили значительную связь этого SNP с повышенными уровнями CSE CSE. Ранее сообщалось, что минорный аллель «G» rs4343 значительно связан с повышенными уровнями активности ACE в плазме и уровнями белка ACE в плазме [21], [29]. Наше наблюдение за повышенными уровнями АПФ CSF с G-аллелем rs4343 согласуется с этими сообщениями.

Что касается AD, результаты с rs4343 были различными с некоторыми исследованиями, предполагающими связь с уровнями CSF Aβ42 и AD, тогда как другие не [14], [43] — [49]. Недавние данные из 1269 образцов с CSF и генетическими данными не смогли обнаружить связь между уровнями CSF Aβ42, Tau или pTau181 и этими SNP в ACE (таблица 3) [9]. Результаты недавней Международной программы геномики Альцгеймера свидетельствуют о том, что связь между SNP в ACE, о которой сообщается, связана с более высокими уровнями АПФ CSF и сниженным риском развития AD [30]. Кроме того, недавняя работа с использованием 600 выборок с измерениями ACE CSF показала значительное увеличение уровней ACE с увеличением отношения ptau / Aβ42 (которое использовалось как предиктор состояния AD) [50], что еще больше усилило взаимосвязь между уровнями ACE и статусом AD ,

Наши результаты демонстрируют у людей, что SNP в гене ACE связаны с повышенными уровнями белка CSE и плазмы ACE и что эти SNP также связаны с уменьшением риска AD. В результате исследований in vitro и in vivo, которые демонстрируют, что ACE расщепляет и очищает Aβ зависимым от активности образом, эти данные показывают, что люди, переносящие полиморфизмы, которые увеличивают ACE-белок и, возможно, активность ACE, могут быть лучше способны очищать аккумуляторы Aβ и таким образом, снижают риск развития AD.

Предполагается, что матричная металлопротеиназа 3 (кодируемая MMP3, расположенная на 11q22.3) способствует эндогенному физиологическому очистке амилоидных бляшек. MMP3 экспрессируется в нейронах, астроцитах, микроглии и сосудистых клетках [51]. MMP3 предпочтительно локализуется в старческих бляшках в теменной коре головного мозга AD, тогда как гиппокампальные бляшки относительно защищены MMP3 [52]. Лечение Aβ вызывает усиление экспрессии MMP3 в первичных культурах астроцитов и в смешанных культурах гиппокампа [53]. MMP3 также деградирует внеклеточный Аβ [54]. Тесно связанные с ними протеины MMP2 и MMP9 хорошо изучены в контексте патогенеза AD. Астроциты, которые окружают бляшки в мозге мышей AD, демонстрируют повышенную экспрессию MMP2 и MMP9 [55]. Кондиционированная среда астроцитов является достаточной для снижения уровня синтетических Aβ, который отменяется при лечении ингибиторов, специфичных для MMP2 и MMP9 [55]. MMP9 может деградировать фибриллярные Aβ in vitro и бляшки в культурах срезов гиппокампа [52], [56], [57]. В модели мыши AD, выбивая MMP2 и MMP9, приводит к увеличению стационарного Aβ [55]. Таким образом, белки MMP могут способствовать очистке Aβ, способствуя катаболизму Aβ.

Поддерживая связь MMP3 с болезнью Альцгеймера, уровни CSF MMP3 увеличиваются у лиц с соотношением ptau181 / Aβ42, указывающим на AD [50]. В предыдущем исследовании мы не смогли обнаружить связь между значительными SNP в этом исследовании и уровнями CSF Aβ42, Tau или pTau181 (таблица 3) [9]. Исследования, тестирующие ассоциацию SNP MMP3 и гаплотипов и риск развития AD, дали смешанные результаты [58] — [60]. В этом локусе существует два уровня ассоциации: одна группа SNP с p-значениями меньше 1E-38, которая включает в себя несинуистический SNP rs679620, а другой — p-значения между 1E-08 и 1E-12, включая несколько вариантов с предполагаемой регуляторной функцией. Условный анализ наших данных в этом регионе указывает на то, что более сильно связанная группа вариантов тегирует один сигнал ассоциации и что в этой области не обнаружено независимых ассоциаций. Хотя мы не можем окончательно идентифицировать причинный вариант, rs679620, несинонимный SNP в регионе MMP3, был значительно связан с увеличением уровней MMP3 CSF. Это указывает на возможный защитный эффект этого варианта по отношению к AD. Мы обнаружили, что rs573521, rs645419 и rs679620 связаны с увеличением уровней MMP3 CSF в этом исследовании и с уменьшенным риском AD в исследовании IGAP. Эти ассоциации обеспечивают дополнительную поддержку роли MMP3 в патологии AD. Кроме того, идентификация SNP в межгенной области между MMP3 и MMP1, которые связаны с уровнями MMP3 и MMP1, указывает на общий регуляторный локус или тесную функциональную связь между этими членами семейства генов MMP. Идентификация SNP вблизи MMP3, которые связаны с повышенным уровнем белка CSF MMP3 и снижением риска АД, поддерживает защитную роль MMP3 в очистке Aβ от человеческого мозга.

CCL2, также называемый моноцитарным хемотаксическим белком-1 или MCP-1, кодируется геном CCL2, расположенным на хромосоме 17q11.2-q12. Это хемокин, который участвует в иммунорегуляторных и провоспалительных процессах. Амилоидные бляшки в мозге AD окружены активированными иммунными клетками, которые продуцируют CCL2 среди других хемокинов [61]. В отсутствие CCL2 амилоидная патология ускоряется в модели мыши AD, иллюстрируя ее важную роль в клиренсе амилоидного бляшка и указывая на потенциально репаративную роль в AD [62]. Однако избыточная экспрессия CCL2 в мышиной модели AD привела к заметному накоплению реакционноспособной микроглии и усилению диффузного накапливания бляшек, что указывает на роль в агрегации Aβ [63]. В работе in vitro показано, что ингибирование синтеза CCL2 уменьшает индуцированную Aβ25-35- и Aβ1-42 токсичность в первичных культурах нейронов [64]. Интересно, что обработка первичных культур астроцитов синтетическим Aβ42 заставляет астроциты усиливать синтез и высвобождение CCL2 [64], а миграция астроцитов в ответ на CCL2 снижается в присутствии Aβ42 [65]. Таким образом, Aβ42 в мозге AD может стимулировать высвобождение CCL2, опосредованное астроцитом, и приводить к повышенной восприимчивости к нейронам к токсичности Aβ42. Иммунная система включает в себя деликатный и идеально скоординированный баланс, чтобы хорошо функционировать; поэтому, возможно, что CCL2 может играть репаративную и вредную роль в патогенезе AD.

В исследовании, проведенном в 2006 году, были оценены уровни CCL2 в образцах сыворотки у 48 особей с умеренным когнитивным расстройством (MCI), 94 пациентах AD и 24 возрастных контроля [66]. Значительно повышенные уровни CCL2 в плазме были обнаружены в MCI и легкой AD, но не у пациентов с тяжелой АД по сравнению с контрольной группой. Сообщалось также, что увеличение уровней CCL2 CSF на исходном уровне у пациентов с продромальным АД коррелировало с более быстрым снижением когнитивных функций в течение периода наблюдения за исследованием [67]. Наибольшее исследование на сегодняшний день изучило 600 образцов с измерениями CSL CCL2 и наблюдало значительное увеличение уровней белка CCL2 с отношением ptau / Aβ42, указывающим на AD [50]. Как и в случае с большинством провоспалительных цитокинов и рецепторов цитокинов, уровни возрастают в случаях AD.

Rs2228467, расположенный в гене CCBP2, значительно связан с увеличением уровня белка CSF CCL2. Ген CCBP2 кодирует хемокиносвязывающий белок 2 и демонстрирует высокое сродство к связыванию с CCL2 [68]. Условные анализы предполагают, что этот маркер учитывает весь сигнал ассоциации в этой области. Предыдущие исследования показывают, что хемокиновые рецепторы могут демонстрировать высокое сродство к хемотаксическим белкам [68]; однако, как маловероятно, как полиморфизмы в одном хемокине влияют на экспрессию и функцию связанных хемокинов. PolyPhen2 и SIFT предсказали, что это изменение аминокислоты будет разрушающим. Недавнее исследование показало, что rs2228467 значительно ассоциируется с более низким количеством циркулирующих моноцитов в крови (p = 1,57 × 10-7) [69]. Если полиморфизм rs2228467 влияет на хемокиновую функцию CCBP2 или CCL2, то это может иметь последующие эффекты для рекрутирования макрофагов и дендритных клеток и, в свою очередь, развития моноцитов.

Известно, что CCL2 является необходимым компонентом в моноцитах, пересекающих гематоэнцефалический барьер [61], [70]. Наши результаты показывают, что увеличение CCL2, связанное с изменением в rs2228467, может вызвать хемотаксический ответ, который приводит к более низким уровням циркулирующих моноцитов в крови. В то время как rs2228467 оказывает сильное влияние на уровни CCL2, а уровни CSL CCL2 изменяются при болезни Альцгеймера, этот SNP, по-видимому, не влияет на риск для уровней AD или CSF Aβ42 (p = 0,45) [9]. Однако, поскольку CCL2 был вовлечен в патогенез заболеваний, характеризующихся моноцитарными инфильтратами, такими как псориаз [71], ревматоидный артрит [72] и атеросклероз [73], очевидно, заслуживает дальнейшего изучения rs2228467 в отношении этих и связанных с ними заболеваний.

Здесь мы продемонстрировали у людей, что SNP в гене CCBP2 значительно связаны с повышенным уровнем белка CSL CCL2. В то время как уровни белка CSL CCL2 существенно не связаны с риском AD, данные в мышиных и клеточных моделях AD показывают, что увеличение уровней CCL2 увеличивает микролиоз, накопление амилоидных бляшек и токсичность нейронов, связанных с Aβ. В совокупности эти данные влекут за собой CCBP2 и CCL2 как факторы риска развития патогенеза AD.

Белок CCL4 кодируется геном CCL4 (17q12). Исследования, оценивающие взаимосвязь между AD и воспалением, показали, что CCL4 экспрессируется в субпопуляциях реактивных астроцитов и микроглии [74]. Нейритные бляшки в AD окружены активированными микроглиями и астроцитами, которые могут продуцировать воспалительные продукты при стимуляции Aβ [75]. Макрофаги показали повышенную секрецию CCL4 при лечении Aβ. Текущая информация о CCL4 и других хемокинах, связанных с бляшками, свидетельствует о том, что их производство играет определенную роль в наборе и накоплении астроцитов и микроглии в старческих бляшках [76]. Эти данные указывают на возможную связь между CCL4 и патогенезом AD.

Мы идентифицировали связь между несколькими SNP, включая один несиноним SNP, один синоним SNP и пять маркеров с прогнозируемыми регуляторными эффектами и уровни CSF CCL4. Условные анализы предполагают, что эти SNP помещают один сигнал связи в этой области. Эти SNP не показывают связи с AD в наборе данных IGAP или с уровнями CSF Aβ42, Tau или pTau181 (таблица 3). Кроме того, уровни CSL CCL4 значительно не связаны с отношением ptau181 / Aβ42, предиктором статуса AD [50]. Эти результаты не указывают на роль уровней CCL4 в риске для AD. Тем не менее, CCL4 может играть определенную роль в передаче ВИЧ типа 1, прогрессировании заболевания СПИДом и острой почечной недостаточности [77], [78]. Таким образом, будет важно оценить влияние rs6441977 (полиморфизм V168M в CCRL2, связанный с пониженными уровнями CCL4) и другие маркеры с регуляторными эффектами на эти и связанные с ними заболевания.

Рецептор интерлейкина-6 (IL6R) представляет собой белок, кодируемый геном IL6R (1q21). Интерлейкин 6 является мощным плейотропным провоспалительным цитокином, который регулирует рост и дифференцировку клеток и играет важную роль в иммунном ответе, а также может играть роль в нейрогенезе гиппокампа [79].

Мы идентифицировали связь с уровнями sIL6R для нескольких SNP в регионе IL6R. Условные анализы предполагают, что это один сигнал управляется rs61812598 и другими SNP в высоком LD с этими маркерами. Среди них rs2228145, rs3811448 и rs4129267 предсказали функциональные эффекты (см. Таблицу 3). Rs3811448, несинонимный маркер в ассоциированном регионе не имеет значения при кондиционировании по rs61812598, rs4129267 или rs2228145. И наоборот, как rs61812598 rs4129267, так и rs2228145 остаются очень значительными при кондиционировании для rs3811448. Это дает понять, что в этом регионе есть один сигнал, помеченный rs61812598, rs4129267 и rs2228145, которые находятся в полном LD друг с другом.

Rs2228145 является несинонимным полиморфизмом в гене IL6R (D358A). В то время как SIFT и Polyphen 2 предсказывают, что это изменение было доброкачественным, недавно было показано, что rs2228145 значительно увеличивает концентрацию sIL-6R в плазме и снижает концентрацию связанного с мембраной IL-6R, что приводит к нарушению реакции IL-6 [80]. Эти результаты показывают, что последующие изменения уровней белка, вероятно, возникающие в результате полиморфизма rs2228145, могут приводить к функциональному ухудшению передачи сигналов IL-6R. Ранее было показано, что полиморфизм rs2228145 и другие SNP в этой области значительно связаны с уровнями sIL-6 в плазме [21], [81]. Транс-сигнализация важна для опосредованной IL6 клеточной коммуникации с молекулярными мишенями и что блокирование транс-сигнализации уменьшить вредные эффекты передачи сигналов IL6 [79]. Транс-сигнализация происходит через sIL6R, который является протеолизованным продуктом IL6R. IL6R протеолизуется γ-секретазой, которая также расщепляет APP [82]. Таким образом, полиморфизмы в IL6R, которые изменяют сигнализацию IL6, могут приводить к модуляции передачи сигналов многим нисходящим целям, которые прямо или косвенно влияют на патогенез AD.

Кроме того, ранее было замечено rs2228145 как значительное увеличение риска спорадического AD у китайского населения Ханья у пациентов без аллеля А4E4 [83]. В то время как уровни sIL6R, как сообщалось ранее, уменьшались в случаях AD [84], недавнее исследование с использованием гораздо более крупной выборки показало значительное увеличение уровней CSL sIL6R и увеличение отношения ptau181 / Aβ42 [50], что указывает на возможную связь между уровнями sIL6R и AD патогенез.

Было высказано предположение, что между IL-6 и Aβ существует взаимная связь. Сообщается, что комплекс IL-6 / sIL-6R усиливает транскрипцию и экспрессию APP [85] — [87]. Исходя из этих данных, rs2228145, связанный с повышенными уровнями sIL6R, будет, как прогнозируется, изменять уровни CSF Aβ42 и риск для AD. К сожалению, мы не обнаружили связи маркеров в IL6R с риском AD в анализе IGAP, и связь с биомаркерами AD была слабой и непоследовательной (таблица 3).

Rs4129267 расположен внутри интронной области IL6R. Предполагается, что этот SNP «может повлиять на связывание» фактора транскрипции Olf-1 с использованием RegulomeDB. Как и rs2228145, этот маркер связан с уровнями sIL6R [21], [81]. Кроме того, сообщалось, что этот маркер связан с уровнями фибриногена и С-реактивного белка в крови, а также с астмой и легочной функцией [31], [32], [88] — [90]. Хотя остается непонятным, каков причинный маркер для этого сигнала ассоциации из-за высоких уровней LD, предполагаемые функциональные эффекты как rs2228145, так и rs4129267 делают их лучшими кандидатами для будущих исследований.

Дисрегулированное производство IL6 и его рецепторов связано с патогенезом многих заболеваний, включая множественную миелому [91], аутоиммунные заболевания [92] и рак предстательной железы [93]. Кроме того, ассоциация нескольких значительных SNP в нашем исследовании с астмой, уровнями C-реактивного белка и ишемической болезнью сердца указывает на взаимосвязь между воспалительным ответом и этими нарушениями. Эта информация указывает на центральную роль комплекса IL6 / sIL6R в этих и, возможно, других заболеваниях, и предполагает, что дальнейшая характеристика эффектов rs2228145 и rs4129267 на фенотипы заболевания человека оправдана.

В заключение мы определили значимо ассоциированные SNP для пяти различных анализируемых AD-аналитов. Эти ассоциации устойчивы к различным биологическим жидкостям, состоянию деменции и предполагаемому присутствию AD-патологии как внутри, так и между независимыми наборами образцов. Наблюдаемые SNPs, связанные с уровнями CSE ACE и MMP3, также показывают связь с AD в прогнозируемом направлении, обеспечивая поддержку предыдущих гипотез об участии этих генов и их функции в клиренсе амилоида для риска развития AD. Известно, что воспаление играет важную роль в AD, провоспалительные маркеры, исследованные здесь, и их ассоциированные SNP, по-видимому, не изменяют риск АД или прогрессирование заболевания. Однако, поскольку иммунная система представляет собой чрезвычайно сложный набор сигнальных каскадов, которые должны быть полностью отрегулированы для правильной работы и потому что это регулирование связано с постоянным потоком, мы не сможем полностью уловить тонкие эффекты в функции этих белков, которые оказывают кумулятивное влияние на патогенез AD в течение всей жизни. Воспроизводимость наших результатов у когнитивно нормальных индивидуумов и уровней плазмы соответствующих белков, а также предполагаемые функциональные эффекты этих вариантов свидетельствуют о том, что эти SNP могут непосредственно влиять на их соответствующие белки. Таким образом, понимание генетической основы различия в важных уровнях провоспалительного белка имеет отношение к другим заболеваниям, которые модулируются этими процессами. Наконец, наши результаты демонстрируют постоянную полезность подхода, основанного на эндофенотипе, к поиску функциональных аллелей и связанных с болезнью локусов.

Данные, использованные при подготовке этой статьи, были получены из базы данных ADNI (www.loni.ucla.edu ADNI). CSF собирали, как описано ранее [94]. Для этого исследования были доступны генетические и фенотипические данные по 308 образцам. Демография образцов, включенных в эту рукопись, представлена ​​в таблице 5.

Для образцов из Исследовательского центра болезни Найта Альцгеймера и Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера количество проб, процент женщин, процент носителей АРОЕ e4, процент необлученных (CDR = 0) образцов, процент амилоидных положительных, процент CDR = 0 образцов которые являются амилоидоположительными, процент CDR> = 0,5 образцов, которые были амилоидными), и показано среднее и стандартное отклонение ключевых аналитов из этого исследования.

* Амилоидная положительность выведена из уровней CSF AB42 (KADRC AB42 <500 пг / мл, ADNI AB42 <192 пг / мл).

** Фенотипы ADNI были получены из ADNI после трансформации, чтобы приблизиться к нормальному распределению.

В этом исследовании использовались образцы СМЖ из 266 человек из Исследовательского центра болезни Найта-Альцгеймера в Школе медицины Вашингтонского университета (Рыцарь ADRC). Подробное описание этих образцов и методов сбора CSF было опубликовано ранее [9], [95]. Демография этих образцов описана в таблице 5.

Образцы CSF и плазмы от AD AD AD оценивались на уровне 190 аналитов с использованием панели DiscoveryMAP человека и платформы Luminex 100. Образцы CSF и плазмы из образца ADNI оценивали с использованием той же панели DiscoveryMAP человека и измерительной платформы [21], [94]. После фильтрации каждого набора независимо для фенотипов, которые имели достоверные измерения, по меньшей мере, на 90% образцов, пересечение приводило к 76 аналитам. Для каждого из 76 аналитов, которые прошли проверку качества в обоих наборах данных, мы выполнили поиск PubMed 11 августа 2013 года. Целью этого поиска литературы было сократить список фенотипов до тех, которые имеют отношение к нашим центрам с AD с помощью AD ADRC и ADNI, таким образом уменьшая размерность данных и концентрируя статистическую мощность на наиболее подходящих фенотипах. Поисковые термины включали любой из следующих трех терминов: название аналита на чипе, официальное название гена и официальное название белка и термин «болезнь Альцгеймера». Анализы с более чем 50 результатами поиска считаются «связанными с AD». Для аналитов с менее чем 50 результатами поиска мы вручную проверяли рукописи, чтобы определить, имеются ли доказательства для связи с AD. Список всех имен аналита на чипе наряду с официальными именами генов и белков и результаты поиска литературы приведены в дополнительной таблице S5.

Все образцы были генотипированы с использованием Illumina 610 или Omniexpress. До статистического анализа выборочные данные были отфильтрованы с использованием критериев жесткого контроля качества (КК) по массиву: минимальная скорость вызова (98%), минимальная частота малых аллелей (2%) и исключение SNP из равновесия Харди-Вайнберга (p < 1 & bull; 10-6). Непредвиденные дубликаты и связанные с ними лица были отнесены к первому приоритету после вычисления парных оценок масштаба по всему объему по отдельности. Eigensoft использовалось для расчета основных компонентных факторов для каждого образца и подтверждения этнической принадлежности [96]. Эти расчеты были включены в качестве ковариаций в нашем анализе для корректировки возможных смешающих эффектов стратификации населения.

Данные генома 1000 (выпуск в июне 2012 года) и программное обеспечение Beagle использовались для приведения генотипов в комбинированные образцы ADNI и Knight ADRC [97]. SNP с биглей r2 0,3 или ниже, малая частота аллелей (MAF) ниже 0,05, из равновесия Харди-Вайнберга (p <1 × 10-6), скорость звонка ниже 95% или оценка Gprobs ниже, чем 0,90 удаляли. Всего процесс контроля КК прошел 5 815 690 SNP.

Был проведен тест доброкачественности Колмогорова-Смирнова для оценки нормальности 59 фенотипов, представляющих интерес в образцах ADRC Knight. Когда наблюдались отклонения, фенотипы логарифмически трансформировались, чтобы приблизиться к нормальному распределению. Данные ADNI для этих образцов и фенотипов уже были скорректированы, чтобы соответствовать нормальным структурам распределения с помощью ядра биомаркера ADNI. Сообщаемые ассоциации по возрасту и полу проводились в когнитивно нормальных образцах только для уменьшения потенциальных нарушений деменции.

Мы провели генотическую ассоциацию для каждого из 59 фенотипов для идентификации генетических локусов, связанных с уровнями белка в CSF. Для анализа начальных ассоциаций в каждой серии мы использовали PLINK для выполнения линейной регрессии и оценивали связь между аддитивной моделью для 5,8 М SNP и каждым фенотипом [98]. Возраст, пол и основные компоненты анализа Eigensoft были включены как ковариаты. Отклонение, объясняемое каждым маркером, сообщается как разница в модели r2 между полными моделями с и без SNP, включенными в качестве переменной. Ассоциация SNP, представляющая интерес с уровнями плазменного аналита в образцах ADNI и Knight ADRC, была рассчитана с использованием того же подхода. Анализ каждого образца отдельно уменьшает возможное смешение демографических или установочных различий между образцами ADNI и Knight ADRC.

Геномная ассоциация, полученная из двух наборов данных, была метаанализирована с использованием настроек по умолчанию в METAL [99]. Оценки геномического фактора инфляции (GIF) оценивались с использованием пакета R GenABEL [100]. Для комбинированного анализа мы устанавливаем строгий и чрезвычайно консервативный альфа-уровень в масштабе всего 1,46 × 10-10. Это было рассчитано путем применения поправки Бонферрони для 5,8 млн. SNP и 59 аналитов, или 342,2 млн. Тестов. SNP, которые удовлетворяли критериям первоначального значения, дополнительно фильтровались с использованием следующих критериев. Во-первых, мы отклонили SNP, где направление эффекта было различным в наборах ADRC ADNI и ADNI. Во-вторых, мы удалили все SNP, где малая частота аллелей составляла менее 5% (если только они не были напрямую генотипированы). Наконец, мы отвергли все ассоциации с фенотипами, где коэффициент геномной инфляции был больше 1,03 (GIF был рассчитан без SNP, где MAF <0,05). Условные анализы по каждому из значимых SNP-геномов были проведены с использованием функции -condition в PLINK. Мы также провели дополнительные анализы в геномных значимых локусах, чтобы определить стабильность результатов при стратификации по клиническому статусу AD и уровням CSF AB42. Пласты CSF AB42 были основаны на уровнях, которые аппроксимируют отложение амилоидов, обнаруженное при ПЭТ-сканировании с использованием Pittsburgh Compound B (PIB). Для значений образцов KADRC менее 500 пг / мл указано сохранение PIB / Aβ, а значения более 500 пг / мл указывают на отрицательность PIB и отсутствие отложения Aβ [95]. Для образцов ADNI значения менее 192 пг / мл указывают на сохранение / отложение Aβ, тогда как значения, превышающие 192 пг / мл, указывают на отрицательность PIB и отсутствие отложения Aβ [101].

Мы использовали пакет R Multiphen, который выполняет многовариантную проверку линейной комбинации фенотипов, наиболее связанных с генотипами в каждом SNP, для оценки каждого из лучших ударов для совместных эффектов на множественные фенотипы в исследовании [37]. Анализ проводился в образцах KADRC и ADNI отдельно, используя настройки по умолчанию, как описано здесь (http://cran.at.r-project.org/web/packages/MultiPhen/vignettes/MultiPhen.pdf).

Первоначальные результаты IL6R указывают на статистику GIF, превышающую 1,03, предполагая, что p-значения были завышены смешавшимися переменными. Удалив окно 500 kb по обе стороны от самого сильного сигнала, мы определили, что инфляция была вызвана большим количеством значимых p-значений, окружающих ген IL6R (скорректированный GIF = 1,017). Мы не удалили этот фенотип, поскольку, по-видимому, инфляция обусловлена ​​сильным и воспроизводимым сигналом ассоциации в этой единственной области. Мы проанализировали другие фенотипы, которые не смогли контролировать качество GIF с использованием той же стратегии и не наблюдали подобных явлений.

Для каждого локуса, в котором была обнаружена ассоциация с эндофенотипами CSF, мы получили данные из исследования ассоциации Международной ассоциации геномики альцгеймера (IGAP) результатов этапа AD 1 [30]. IGAP — это большое двухэтапное исследование, основанное на исследованиях ассоциации генома (GWAS) у лиц европейской родословной. На первом этапе IGAP использовали генотипированные и вмененные данные для 7 055 881 однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) для метаанализа четырех ранее опубликованных наборов данных GWAS, состоящих из 17 008 случаев болезни Альцгеймера и 37154 контролей (Европейская инициатива болезни Альцгеймера — EADI, Консервиум генетики болезней Альцгеймера — ADGC Когорта для исследования сердца и старения в консорциуме геномной эпидемиологии — ЗАРЯДКА Генетический и экологический риск в консорциуме AD — GERAD). На этапе 2 11,632 SNP были генотипированы и протестированы для ассоциации в независимом наборе из 8 572 случаев болезни Альцгеймера и 11 312 контрольных. Наконец, был выполнен метаанализ, объединяющий результаты со стадии 1 и 2.

Мы использовали ANNOVAR для аннотации интересующих SNP с указанием местоположения и функциональной информации [102]. RegulomeDB использовался для аннотирования SNP в известных и прогнозируемых регуляторных элементах [103].

Мы использовали SIFT и POLYPHEN2 для предварительной оценки функциональных последствий изменений аминокислот [104], [105].

Весь сбор данных был проведен с одобрения соответствующими комиссиями по институциональному обзору. Представленные здесь анализы были одобрены Институциональным советом по обзору в Университете Бригама Янга (E110252).

Манхэттенские сюжеты для ACE. Ось x показывает каждый маркер, который был проанализирован, отсортирован по хромосоме и положению. Ось y показывает -log10 p-значения для ассоциации с соответствующим фенотипом.

(PDF)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Манхэттенские участки для CCL2. Ось x показывает каждый маркер, который был проанализирован, отсортирован по хромосоме и положению. Ось y показывает -log10 p-значения для ассоциации с соответствующим фенотипом.

(PDF)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Манхэттенские участки для CCL4. Ось x показывает каждый маркер, который был проанализирован, отсортирован по хромосоме и положению. Ось y показывает -log10 p-значения для ассоциации с соответствующим фенотипом.

(PDF)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Манхэттенские участки для IL6R. Ось x показывает каждый маркер, который был проанализирован, отсортирован по хромосоме и положению. Ось y показывает -log10 p-значения для ассоциации с соответствующим фенотипом.

(PDF)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Манхэттенские участки для MMP3. Ось x показывает каждый маркер, который был проанализирован, отсортирован по хромосоме и положению. Ось y показывает -log10 p-значения для ассоциации с соответствующим фенотипом.

(PDF)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Все существенные варианты исследования. Для каждого маркера хромосома (CHR), позиция базовой пары (BP), аллели (Allele1, Allele2), p-значение из набора данных ADNI (ADNI), значение p из набора данных ADRC ADR (Knight ADRC), комбинированный образец p — значение (комбинированное), направление ассоциации (направление), малая частота аллелей (MAF), состояние генотипирования, функция, ближайшие гены, экзоническая функция, изменение аминокислоты и оценка регуломы.

(XLSX)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Ассоциация уровней CSE ACE, IL6R, CCL4, MMP3 и CCL2 с возрастом и полом. Наклон и p-значение для линейной регрессии с возрастом и полом показаны для образцов ADNI и KADRC. Значения P менее 0,05 показаны жирным шрифтом.

(XLSX)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Ассоциация уровней ACE плазмы, IL6R, CCL4, MMP3 и CCL2 с возрастом и полом. Наклон и p-значение для линейной регрессии с возрастом и полом показаны для образцов ADNI и KADRC. Значения P менее 0,05 показаны жирным шрифтом.

(XLSX)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Многогранные результаты. Для каждого SNP и фенотипа показаны p-значение из ADNI, Knight ADRC, результаты метаанализа.

(XLSX)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Имена аналитиков. Представлены названия каждого аналита в документации MAP для человека Discovery, официальное название белка и официальное название структурного гена и результаты поиска PubMed для предыдущих ссылок на болезнь Альцгеймера.

(XLSX)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Описания каждого гена.

(DOCX)

Щелкните здесь для получения дополнительных данных.

Авторы признают вклад многих ученых в разработку клинических и генетических ресурсов, необходимых для сбора этих данных и выполнения этой работы. Авторы также с благодарностью отмечают усилия тысяч людей, которые участвовали в качестве предметов в этих исследованиях.

Данные, использованные при подготовке этой статьи, были получены из базы данных Инициативы болезни сердца (ADNI) Альцгеймера (adni.loni.usc.edu). Таким образом, следователи в рамках ADNI способствовали разработке и внедрению ADNI и / или предоставили данные, но не участвовали в анализе или написании настоящего отчета.

Авторы ADNI

Исполнительный комитет ADNI состоит из: Майкла Вайнера, MD UC San Francisco; Пол Айзен, MD UC Сан-Диего; Рональд Петерсен, доктор медицинских наук, клиника доктора Майо, Рочестер; Клиффорд Р. Джек, мл., Клиника MD Mayo, Рочестер; Уильям Джагуст, MD UC Berkeley; John Q. Trojanowki, MD, PhD U Pennsylvania; Артур У. Тога, доктор философии USC; Лорел Беккет, доктор философии UC Davis; Роберт К. Грин, MD, MPH Бригам и женская больница / Гарвардская медицинская школа; Эндрю Дж. Сайкин, PsyD University of Indiana; Джон Моррис, MD Вашингтонский университет Сент-Луис; Лесли М. Шоу, Университет Пенсильвании. Полный список следователей ADNI можно найти по адресу: http://adni.loni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_apply/ADNI_Acknowledgement_List.pdf

Комментариев нет.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *