Нажмите "Enter", чтобы перейти к контенту

Эксплуатационный характеристика приемника Анализ генотипов HLA, CTLA4 и инсулина для диабета типа 1

Receiver Operating Characteristic Analysis of HLA, CTLA4, and Insulin Genotypes for Type 1 Diabetes
Источник: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3747897/

В этом исследовании оценивалась способность различать лиц, страдающих диабетом типа 1, и их незатронутых родственников с использованием генотипов HLA и однонуклеотидного полиморфизма (SNP).

Восемь моделей, начиная от только генотипа DR3 / DR4 с высоким риском до всех значимо ассоциированных генотипов HLA и сопоставления SNP с цитотоксическими генами, ассоциированными с Т-клеточным антигеном-4 (CTLA4) и инсулином (INS), были установлены на высоком уровне -разрешение класса I и генотипирования HLA класса II для пациентов из коллекции консорциума диабета 1 типа. Пары пострадавших людей и их незатронутых братьев и сестер были разделены на «открытие» (n = 1,015 пар) и набор «проверки» (n = 318 пар). Различия в характеристиках различных комбинаций генетической информации оценивали с использованием анализа кривой рабочей характеристики приемника (ROC).

Использование только наличия или отсутствия генотипа DR3 / DR4 с высоким риском достигало очень скромной дискриминирующей способности, давая область под кривой (AUC) 0,62 в наборе обнаружения и 0,59 в наборе проверки. Полная модель, включающая информацию HLA из локусов класса II DPB1, DRB1 и DQB1; выбранные аллели из HLA класса I локусов A и B; и SNP из генов CTLA4 и INS — увеличили AUC до 0,74 в наборе обнаружения и до 0,71 в наборе проверки. Предлагается экономически эффективная альтернатива, использующая информацию генотипа, эквивалентную набору четырех SNP (DR3, DR4-DQB1 * 03: 02, CTLA-4 и INS), которые достигли AUC 0,72 в наборе обнаружения и 0,69 в валидации задавать.

Было показано, что данные генотипирования, достаточные для маркировки DR3, DR4-DQB1 * 03: 02, CTLA4 и INS, различают субъектов с диабетом типа 1 и их незатронутых братьев и сестер адекватно для достижения клинической полезности для идентификации детей в мультиплексных семьях, которые будут рассматриваться для раннего вмешательства ,

Диабет 1 типа является аутоиммунным заболеванием, которое постепенно разрушает продуцирующие инсулин β-клетки. Иммунные вмешательства для диабета типа 1 в настоящее время предпринимаются в профилактических исследованиях (1,2). Профилактические исследования оценивают риск развития диабета типа 1 у родственников на основе циркулирующих аутоантител и оценки β-клеточной функции с использованием различных методов. Несмотря на клиническую ценность, такие динамические биомаркеры относительно дороги для анализа и зависят от выборки, поэтому все большее внимание уделяется использованию генетических данных для прогнозирования риска заболевания у бессимптомных индивидуумов (3).

Диабет 1 типа является одним из наиболее широко изученных комплексных генетических нарушений, причем гены в регионе HLA сообщают о ~ 40-50% семейной агрегации (4). Основной генетический вклад из области HLA связан с гаплотипами класса II, кодируемыми локусами DRB1, DQA1 и DQB1 (5), причем независимый риск также продемонстрирован в HLA-DPB1 и HLA-A, -B и -C (6,7).

Если бы генотипирование HLA было заменено минимальным генотипированием генотипа с однократным нуклеотидным полиморфизмом (SNP), такой тест будет представлять собой экономически эффективную прогностическую ценность, которая может быть применена с момента рождения. В этом исследовании мы впервые оцениваем способность различать статус диабета типа 1 у братьев и сестер (сиб) из семей с диабетом типа 1, основанный только на генетической информации, с использованием полного генотипирования HLA с высоким разрешением для всех классических локусов и двух маркеров SNP для генов CTLA4 и INS. В сочетании с биомаркерами для функции β-клеток, этот тест, как ожидается, будет полезен при выборе подходящих предметов для профилактических испытаний.

Консорциум генетики диабета типа 1 (T1DGC) является крупным общемировым совместным исследованием, целью которого является сбор и генотипирование семей с диабетом 1 типа с высокой степенью стандартизации от нескольких популяций, чтобы помочь в поиске дополнительных генов диабета 1-го типа внутри и вне HLA региона (8). Индивидуум был назначен как пострадавший, если он или она зарегистрировали диабет типа 1 с началом заболевания в возрасте ≤37 лет, использовали инсулин в течение 6 месяцев после постановки диагноза и не имели сопутствующего заболевания или расстройства, связанных с диабетом. Большинство пациентов приходили из семей, в которых было затронуто более одного ребенка, а генотипирование и клинические данные были также собраны для родителей и незатронутых сибов. Глототипирование HLA с высоким разрешением было выполнено в восьми классических локусах HLA четырьмя центрами генотипирования с использованием стандартных протоколов типизации, реагентов и процедур контроля качества (9). Кроме того, протокол генотипирования HLA T1DGC, в котором используются линейные массивы на основе последовательности, основанные на олигонуклеотидах, также включал анализы для двух SNP, ассоциированных с диабетом 1-го типа: цитотоксический ген-антиген-4, связанный с Т-клетками (CTLA-4) +49 (A / G) (rs3087243) и инсулина (INS) -23HphI (A / T) (rs689) (10). Эти два SNP были выбраны для анализа кривой рабочей характеристики приемника (ROC), поскольку их совместное генотипирование с DRB1 в протоколе генотипирования T1DGC гарантировало, что генотипы доступны для всех образцов.

Мы выбрали данные из семейств окончательного набора данных T1DGC со следующими критериями включения: европейское происхождение, по крайней мере два затронутых сиба и по меньшей мере один незатронутый сиб. Один пострадавший сиб и один незатронутый сиб были выбраны из каждого семейства (n = 1,015), чтобы создать набор обнаруженных пораженных / незатронутых пар; поэтому использовались только семьи с ДНК для незатронутых сиб. Кроме того, 318 из 1 015 родословных содержали по крайней мере один дополнительный незатронутый сиб. Для этих семейств второй незатронутый сиб был сопряжен со вторым пораженным sib (не использовался для набора обнаружения), позволяя генерировать второй набор из 318 пар затронутых и незатронутых сибов. Эти неперекрывающиеся пары использовались для проверки моделей риска. Для семей с двумя затронутыми / незатронутыми парами пары были случайным образом привязаны к наборам обнаружения или проверки. Набор обнаружений состоял из 50,9% женщин, средний возраст появления на ранних стадиях сиб составил 9,9 лет (SD 7,8), а средний возраст при наборе составил 22,2 года (13,2) для незатронутого сиба и 22,7 лет (12,7) для пораженный сиб. Набор проверки включал 50,5% женщин, средний возраст начала составил 9,3 года (7,05), а средний возраст при наборе составил 22,6 года (14,2) для незатронутых сиб и 23,3 года (14,1) для пострадавших сиб.

HLA-аллели и генотипы, которые были выбраны для кодирования риска диабета типа 1, были отобраны на основе литературных отчетов для последовательных ассоциаций с диабетом типа 1. Индивидуумы были классифицированы как 0 или 1, в зависимости от перевозки или не данного генотипа следующим образом:

Только DR3 / DR4: каждый человек был закодирован для наличия или отсутствия DR3 / 4, где DR3 = DRB1 * 03: 01-DQB1 * 02: 01 и DR4 = DRB1 * 04: 01/2/4/5/8/13 -DQB1 * 03: 02 или * 03: 04 или * 02: 01.

DRV1-DQB1: генотипы риска: для каждого индивида указана переменная (принимающая значения 0 или 1), если они переносят один из следующих генотипов: DR3 / DR4, DR3 / DR3, DR4 / DR4, DR4 / DRx или DR3 / DRx, где DR3 = DRB1 * 03: 01-DQB1 * 02: 01, DR4 = DRB1 * 04: 01/2/4/5/8/13-DQB1 * 03: 02 или 03:04 или 02:01, и x — любой другой гаплотип, включая DRB1 * 04: 03 или любые переносные гаплотипы DRB1 * 04, которые включают DQB1 * 03: 01.

Защитные генотипы DRB1-DQB1: индивидуумы кодировались переменными (0 или 1) в зависимости от перевозки одной или двух копий DRB1 * 15: 01-DQB1 * 06: 02 (DR2_DQ6), DRB1 * 14: 01-DQB1 * 05: 03 (DR14) и DRB1 * 07: 01-DQB1 * 03: 03 (DR7_DQ9)

DPB1: была включена перевозка аллелей DPB1 * 04: 02 (DP_0402) (защитная) и DPB1 * 03: 01 (DP3) (чувствительная).

Класс I HLA-A и HLA-B: была включена перевозка аллелей риска B * 39: 06 и A * 24: 02.

Полиморфизмы в INS (rs689) и CTLA4 (rs3087243): эти SNP были закодированы как 0, 1 или 2 копии младшего аллеля.

Дискриминационная мощность данной диагностики обычно суммируется кривой ROC. При таком типе анализа субъекты оцениваются в порядке убывания своего прогнозируемого риска, а совокупная доля субъектов, которые развивают болезнь (субъекты), откладывается на соответствующую кумулятивную долю населения; то есть чувствительность (истинно-положительная фракция) построена по оси y по сравнению с 1-специфичностью (ложноотрицательная фракция) по оси x (11). Идеальная диагностика будет представлена ​​линией, которая начинается в начале координат и перемещается вверх по оси Y до 1, а затем через начало координат к значению оси x 1, таким образом имея общую площадь под кривой (AUC) 1 . Тест с AUC 0,5, который будет представлен диагональной линией от x, y до 1 на обеих осях, имеет нулевое диагностическое значение (11). Оценка риска была рассчитана для каждого человека с использованием уравнения логита: Logit = ln (p / 1 — p) = α + β1X1 + … + βiXi, где p — вероятность исхода (диабет 1 типа), α — постоянная, и β — натуральное логарифмическое значение отношения шансов для конкретного предсказателя Xi. В этом случае Xi определяется наличием или отсутствием определенных генотипов или копий аллелей.

Дискриминационная способность моделей рассматривалась в тесте (n = 1,015 затронутых / незатронутых сиб-пар) и набора проверки (n = 318 пар) с использованием пакета PredictABEL для программного обеспечения R (http://cran.r-project.org/ Web / пакеты / PredictABEL / index.html). Все восемь моделей были применены к наборам «обнаружения» и «проверки».

Логистическая регрессия по статусу заболевания типа 1 была установлена ​​в наборе обнаружения из 1015 пар пораженных / незатронутых сиб. Подробности для восьми полученных моделей включены в дополнительные данные.

AUC и соответствующие 95% CI для каждой из этих моделей были получены в наборах обнаружения и проверки (таблица 1). Чтобы привести эти результаты в контексте, значения AUC от 0,5 до 0,7 для диагностического / прогностического теста представляют собой низкую точность, значения от 0,7 до 0,9 представляют собой тесты, которые полезны для некоторых целей, а значения> 0,9 представляют собой диагностические / прогностические тесты с высокой точностью ( 12).

Оценка AUC (95% ДИ) для выполнения генетических маркеров при прогнозировании диабета типа 1 с использованием данных от затронутых / незатронутых сиб-пар из T1DGC

Использование только наличия / отсутствия генотипа DR3 / DR4 с высоким уровнем риска (модель 1) позволяет получить очень скромные результаты, приводящие к AUC 0,62 (95% ДИ 0,60-0,64) в наборе обнаружения и 0,59 (0,56-0,63) ) в наборе проверки. Повышение уровня риска HLA (модели 3, 4 и 5) и генотипов восприимчивости постепенно увеличивают AUC, полученное для достижения AUC 0,73 (0,71-0,75) в наборе обнаружения и 0,70 (0,66-0,74) в наборе валидации для DRB1-DQB1 генотипы риска и защиты, класс HLA I и HLA * DPB1 (модель 6; таблица 1). Полная генотипизация HLA плюс CTLA-4 и INS обеспечили наивысшую дискриминационную модель; AUC составляла 0,74 (0,72-0,76) в наборе обнаружения и 0,71 (0,67-0,75) в наборе валидации (модель 7).

Примечательно, что никакой существенной разницы в достигнутых значениях AUC не наблюдается ни в одной из моделей с 3 по 7 (см. Дополнительную таблицу 1 для полного списка значений P), но AUC, достигнутый с помощью моделей 1 и 2, значительно ниже, чем достигается с помощью модели с 3 по 7, которые включают полное моделирование риска DR-DQ T1D, а не только генотип DR3 / DR4, как в наборах обнаружения, так и в валидации, достигая значений P, как P <2,2 × 10-16 для сравнения полной модели (модель 7) с единственной моделью DR3 / DR4 (модель 1) в наборе обнаружения (дополнительная таблица 1)

Мы обнаружили, что минимальное генотипирование генотипов DR3 и DR4-DQB1 * 03: 02 плюс CTLA-4 и INS обеспечивало различающие значения AUC 0,72 в наборе обнаружения и 0,69 в наборе валидации (модель 8). Эта модель лишь незначительно менее информативна, но не значительно, чем полная модель генотипов риска и защиты DRB1-DQB1 + класс HLA I + DPB1 + CTLA-4 + INS (таблица 1), но требует значительно меньших данных генотипа.

В этом исследовании мы использовали данные T1DGC для исследования дискриминирующей эффективности высокочувствительных HLA-восприимчивых и защитных генотипов в сочетании с двумя дополнительными проверенными генетическими вариантами, чтобы различать пациентов с диабетом типа 1 и их пораженных сиб. Мы обнаружили, что использование генотипической информации, суммирующей аллели HLA-DRB1-DQB1, DPB1, HLA-A и HLA-B, позволяет различать уровни классификации между пораженными индивидуумами и их сибами, которые могут иметь клиническую полезность (AUC> 0,70). Поскольку полное генотипирование HLA в настоящее время является слишком дорогостоящим для крупных профилактических испытаний, мы исследовали ROC модели, которая использует только информацию, чтобы получить наличие комбинаций высокоэффективных гаплотипов DR3 и DR4-DQB1 * 03: 02 в сочетании с типа 1, связанные с СНП для CTLA-4 и INS, которые были набраны одновременно с HLA. Упрощенная генотипизация на основе SNP представляет собой правдоподобную, экономически эффективную альтернативу полному генотипированию HLA для этой модели. Например, быстрый тест для идентификации субъектов DR3 / DR4 проанализировал два SNP, в частности rs2040410 и rs7454108, которые связаны с DR3-DQB1 * 02: 01 и DR4-DQB1 * 03: 02. Эти SNP были проанализированы в образцах из 143 детей, одетых в HLA, которые участвовали в исследовании диагноза аутоиммунных заболеваний у молодых (DAISY) и у 5019 пациентов из T1DGC. В образцах T1DGC два SNP имели чувствительность 98,5% (1,173 из 1,191) и специфичность 99,7% для DR3/4-DQB1 * 03: 02. В популяции DAISY тест был 100% чувствительным и 100% специфичным (1).

Модель 8 представляет собой минимальную модель генотипирования наличия или отсутствия генотипов DR3- и DR4-DQB1 * 03: 02 с соответствующими весами для каждого генотипа вместе с SNP CTLA-4 и INS. Модель 8 достигла значительного уровня прогнозирования (AUC = 0,72 в наборе обнаружения и 0,69 в наборе валидации), сопоставимых с моделью 7, которая включала полные данные генотипирования HLA для множественных локусов. Тест, такой как модель 8, требует генотипирования всего от четырех до шести SNP и может быть дополнительно улучшен путем добавления SNP-генотипов от других не-HLA, связанных с диабетом локусов типа 1 (например, PTPN22, IL2RA или IFIH1) (13 ), чтобы обеспечить простой диагностический тест из одного образца, который может быть собран при рождении.

Затем диагностика может быть дополнительно улучшена за счет использования динамических биомаркеров, таких как аутоантитела и оценки функции β-клеток, для достижения оптимального прогноза. Действительно, недавнее независимое исследование показало, что среди детей, несущих генотип DR-DQ с высоким риском, наибольшая диабетическая дискриминация была получена по сумме аллелей риска для восьми генов (IFIH1, CTLA4, PTPN22, IL18RAP, SH2B3, KIAA0350, COBL и ERBB3) для прогрессирования от аутоиммунитета островков к диабету типа 1 (14).

Сильные стороны текущего исследования включают большой размер выборки, использование внутренней валидации и первое использование генотипирования HLA с высоким разрешением. Еще одна важная сила — использование сибов пораженных людей, соответствующих экологическим, социальным и образным факторам, которые могут влиять на риск диабета типа 1. Кроме того, сиб пациентов с диабетом типа 1 представляет собой группу высокого риска, которая обычно подвергается профилактическим исследованиям.

Исследование имеет некоторые ограничения. Используемые данные являются поперечными, а не продольными, поэтому текущее исследование не оценивает риск возникновения диабета в течение определенного периода времени. Эти данные относятся только к популяциям европейского происхождения, а дискриминационная ценность генотипов HLA может не обязательно применяться к другим этническим группам. Важно отметить, что данные получены из мультиплексных семей, где генетический вклад в диабет типа 1 особенно высок и поэтому являются первичными целями для регистрации в профилактических исследованиях.

Учитывая эти оговорки, текущее исследование представляет собой первую попытку систематически количественно определить дискриминационную ценность полного генотипирования HLA. В сочетании с аутоантителами, глюкозой и С-пептидом данные, полученные этим методом, могут обеспечить высокоточный прогностический инструмент для риска диабета типа 1 в группе высокого риска.

Эта статья содержит дополнительные данные в Интернете по адресу http://care.diabetesjournals.org/lookup/suppl/doi:10.2337/dc12-2284/-/DC1.

Эта работа была поддержана R01 DK-61722 (J.A.N., A.M.V.). В этом исследовании используются ресурсы, предоставляемые T1DGC, совместное клиническое исследование, организованное Национальным институтом диабета и болезней пищеварения и почек, Национальным институтом аллергии и инфекционных заболеваний, Национальным научно-исследовательским институтом генома человека, Национальным институтом здоровья детей и развития человека и JDRF и поддерживается U01 DK-062418.

Не сообщалось о потенциальных конфликтах интересов, имеющих отношение к этой статье.

A.M.V. проводил статистический анализ, исследовал данные и писал рукопись. M.D.V. и J.A.N. исследовали данные, внесли свой вклад в обсуждение, рассмотрели и отредактировали рукопись. H.A.E. способствовали обсуждению, рассмотрели и отредактировали рукопись. A.M.V. является гарантом этой работы и, таким образом, имеет полный доступ ко всем данным в исследовании и берет на себя ответственность за целостность данных и точность анализа данных.

Комментариев нет.

Добавить комментарий

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