ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроектыО насРекламаДоставка/ОплатаКонтакты
+7 (495) 482-43-29
  • Главная
  • / Журналы
  • / Вернуться в журнал
  • / Содержание номера
  • / Статья
Рассеянный склероз в Республике Башкортостан: популяционно-специфические генетические предикторы и результаты 20-летнего клинического наблюдения

Рассеянный склероз в Республике Башкортостан: популяционно-специфические генетические предикторы и результаты 20-летнего клинического наблюдения

Авторы:
Тимашева Я.Р.,
Насибуллин Т.Р.,
Туктарова И.А.,
Эрдман В.В.,
Галиуллин Т.Р.,
Лютов О.В.,
Бахтиярова К.З.

Журнал: Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2023;123(7-2):34-42.

DOI: 10.17116/jnevro202312307234

Прочитано: 3253 раза

Скачать PDF

Резюме

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Выявление комплексных генетических предикторов рассеянного склероза (РС) с использованием ранее установленных в полногеномных ассоциативных исследованиях маркеров заболевания (GWAS-маркеров) в популяции больных РС и здоровых лиц Республики Башкортостан (Российская Федерация) при помощи полигенного подхода.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Общая группа исследования составила 2048 человек (641 пациент с РС и 1407 здоровых лиц), которые постоянно проживали в Республике Башкортостан и принадлежали к башкирской (n=325), русской (n=772) или татарской (n=951) национальностям. Выполнен анализ ассоциаций с РС полиморфных вариантов, ранее ассоциированных с заболеванием по данным GWAS. Из 641 пациента с РС 247 были объектом 20-летнего проспективного клинического наблюдения.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В результате проведенного анализа установлено, что аллель C6orf10 rs3129934*T наиболее значимо ассоциирована с РС в группе русских (отношение шансов (ОШ)=2,00, P=5,85·10–5) и татар (ОШ=2,38, P=8,61·10–7). Повышенный риск заболевания у русских также связан с аллелями EOMES rs11129295*T (ОШ=1,56, P=0,007) и IL7R rs1494558*I (ОШ=1,61, P=0,003). При проведении метаанализа была подтверждена ассоциация аллелей C6orf10 rs3129934*T, EOMES rs11129295*T и IL7R rs1494558*I с РС в исследуемой группе, а также выявлены ассоциации аллелей INAVA rs7522462*G, IL7R rs10624573*I, CD6 rs17824933*G, GPC5 rs9523762*A и GPR65 rs2119704*C с заболеванием. При помощи полигенного анализа был идентифицирован комплексный предиктор C6orf10 rs3129934*C + INAVA rs7522462*G + CD6 rs17824933*C, обладающий выраженным протективным действием в отношении РС в общей группе исследования (ОШ=0,34, PFDR=2,65·10–7).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Нам удалось воспроизвести ассоциации между РС и 8 генетическими вариантами (C6orf10 rs3129934, INAVA rs7522462, IL7R rs10624573, EOMES rs11129295, GPR65 rs2119704, GPC5 rs9523762, CD6 rs17824933 и CD58 rs2300747), ранее выявленными в GWAS европейских популяций. В дальнейшем проведение полноэкзомного или полногеномного секвенирования может помочь раскрыть механизмы, лежащие в основе патогенеза РС в популяциях России.

Ключевые слова

  • рассеянный склероз
  • полногеномные ассоциативные сигналы
  • лейкоцитарный антиген человека
  • главная область гистосовместимости

Дата поступления: 24.05.2023

Дата принятия в печать: 02.06.2023

Дата публикации: 23.08.2023

Рассеянный склероз (РС) представляет собой сложное заболевание, которое возникает у генетически предрасположенных лиц, подверженных влиянию факторов окружающей среды, провоцирующих развитие заболевания. Глобальная распространенность РС в 2020 г. увеличилась до 2,8 млн (35,9 на 100 000 человек) [1]. Распространенность заболевания и клинические особенности значительно различаются в разных популяциях. Наиболее высокая распространенность отмечается в западных странах (>300 на 100 000 населения в Германии и Сан-Марино, >200 в США, Дании, Канаде, Финляндии, Швеции, Исландии, Италии). Самая низкая распространенность наблюдалась (исключая страны с низкими показателями достоверности источников) на Африканском континенте (<1 на 100 000 в Нигере, Замбии, Судане, Кении), в Центральной и Южной Америке (1 в Никарагуа, 4 в Эквадоре) и в Азии (2 в Таиланде, 3 в Китае и Малайзии, 4 в Японии) [1].

Существование этногеографических паттернов предрасположенности к РС подтверждается данными генетических исследований, о чем свидетельствуют популяционно-специфические генетические маркеры, обнаруженные в полногеномных ассоциативных исследованиях (GWAS) [2—5]. Истинную генетическую структуру РС в разных популяциях мира трудно оценить из-за того, что подавляющее большинство GWAS проводится в европейских популяциях, и к настоящему моменту не получено подтверждения выявленных ассоциаций в популяциях неевропейского происхождения. Кроме того, комплексный характер заболевания предполагает, что на предрасположенность к РС влияет взаимодействие множества аллельных вариантов, совокупный эффект которых может отличаться от действия каждого из них в отдельности [6]. Взаимодействия между большим количеством локусов предрасположенности к РС, обнаруженных в результате проведения GWAS, и паттерны неравновесия по сцеплению, специфичные для каждой популяции, еще больше усложняют интерпретацию результатов GWAS.

Популяции Волго-Уральского региона России являются перспективным объектом для генетических исследований из-за уникального сочетания европейских и азиатских влияний. Население Республики Башкортостан характеризуется мультиэтническим составом вследствие расположения на перекрестке миграционных потоков между Европой и Азией в Волго-Уральском регионе. Население Республики в большинстве представлено русскими (37%), башкирами (30,3%), проживающими преимущественно в южном и восточном районах, и татарами (24,6%), проживающими в основном в западном, северном и центральном районах. Башкиры и татары относятся к тюркской языковой семье, русские — к славянской группе индоевропейской языковой семьи. Распространенность РС в России составляет 40—60 на 100 000, в Республике Башкортостан — 47,9 на 100 000 [7, 8]. Распространенность РС среди татар почти в 1,7 раза выше, чем среди русских (p<0,05), и в 3 раза выше, чем среди башкир, что подтверждает этногеографические закономерности восприимчивости к заболеванию [9].

Цель исследования — выявление комплексных генетических предикторов РС с использованием ранее установленных GWAS-маркеров заболевания в популяции больных РС и здоровых лиц Республики Башкортостан (Российская Федерация) при помощи полигенного подхода.

Материал и методы

Группа исследования. Группу больных РС составили лица, состоящие на учете в Республиканском центре рассеянного склероза (РЦРС), содержащем данные о 1145 пациентах с РС. В исследование был включен 641 человек (97 башкир, 282 русских, 262 татарина; 427 женщин, средний возраст 40,04±9,6 года; 214 мужчин, средний возраст 41,28±10,69 года). Из них 247 пациентов с РС (26 башкир, 123 русских, 98 татар) были включены в 20-летнее клиническое наблюдение. Диагноз РС устанавливался в соответствии с критериями McDonald (2010). Контрольную группу составили 1407 здоровых лиц (228 башкир, 490 русских, 689 татар; 708 женщин, средний возраст 38,08±11,06 года; 699 мужчин, средний возраст 37,48±10,71 года) без нейродегенеративных и других хронических заболеваний.

Критерии включения пациентов с РС: достоверный диагноз РС по критериям McDonald (2010); продолжительность заболевания не менее 1 года.

Критерии включения в группу контроля: отсутствие нейродегенеративных и аутоиммунных заболеваний (в том числе у родственников по данным семейного анамнеза); возраст от 18 до 65 лет.

Критерии исключения: отказ от участия в исследовании.

Этническое происхождение устанавливали при помощи опросника, содержащего вопросы об этнической принадлежности и месте рождения предков в трех поколениях. Все лица, включенные в исследование (общая группа: n=2048 человек), постоянно проживали в Республике Башкортостан и принадлежали к башкирской (n=325), русской (n=772) или татарской (n=951) национальностям. Лица смешанного происхождения не включались в генетический анализ.

Для оценки тяжести рассеянного склероза использовали расширенную шкалу оценки инвалидизации — EDSS (Expanded Disability Status Scale). Скорость прогрессирования заболевания рассчитывали путем деления балла EDSS на продолжительность РС в годах. Клиническая характеристика группы пациентов с РС (n=641) представлена в табл. 1. Представители контрольной группы были отобраны в Республиканском центре переливания крови (Уфа, Республика Башкортостан, Российская Федерация).

Таблица 1. Клиническая характеристика группы пациентов с РС

Параметр

Башкиры (n=97)

Русские (n=282)

Татары (n=262)

Возраст (M±SD), годы

40,28±9,86

40,6±9,77

40,89±9,75

Пол, % женщин

66,0

66,8

66,7

Возраст начала заболевания (M±SD), годы

27,93±7,76

27,64±8,9

27,53±8,89

Продолжительность заболевания (M±SD), годы

12,4±8,65

13,17±9,53

13,36±9,93

Тип течения РС, %

ремиттирующий

30,1

36,9

43,7

первично-прогрессирующий

15,1

10,2

15,6

вторично-прогрессирующий

54,8

52,9

40,7

Клинические симптомы, %

нарушения чувствительности

16,5

17,1

12

глазодвигательные нарушения

6,5

4,9

4,4

двигательные расстройства

23,1

35

29,8

нарушения координации

22

18,6

18,7

сочетанные двигательные и координационные нарушения

12,1

4,2

6,4

симптомы поражения черепных нервов

4,4

2,7

2,8

ретробульбарный неврит

11

14,4

19,9

другие

4,4

3,1

6

EDSS (M±SD)

4,9±2,39

4,41±1,56

4,46±1,77

Скорость прогрессирования (M±SD), баллы EDSS/год

0,74±1,05

0,73±1,09

0,69±0,89

Примечание. M — среднее значение; SD — стандартное отклонение.

Исследование проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией (2018 г.). От всех участников было получено письменное добровольное информированное согласие. Протокол исследования одобрен Локальным комитетом по биомедицинской этике Института биохимии и генетики Уфимского федерального исследовательского центра РАН (№1/28.10.2007).

Генотипирование. ДНК выделяли из цельной венозной крови при помощи фенольно-хлороформного метода. Качество полученной ДНК оценивали при помощи электрофореза в 0,8% агарозном геле и количественно определяли при помощи спектрофотометрического анализа поглощения ультрафиолетового излучения. Праймеры для генотипирования подбирались с использованием программного обеспечения PrimerSelect 5.05 («DNAStar Inc.», Мэдисон, Висконсин, США). Выбор локусов ДНК для анализа основывался на следующих критериях: 1) наличие ранее выявленной в GWAS ассоциации с РС или другими аутоиммунными признаками; 2) известная или предполагаемая функциональная значимость; 3) частота редкого аллеля >0,05 в европейских популяциях согласно базе данных Ensembl. Генотипирование проводилось в соответствии с условиями, описанными ранее [10, 11].

Статистический анализ. Данные исследования анализировали с помощью IBM SPSS Statistics V22.0 (Чикаго, Иллинойс, США). Проводился анализ соответствия наблюдаемых частот исследуемых локусов в контрольной группе теоретически ожидаемым согласно закону Харди—Вайнберга (табл. 2). Для оценки нормальности распределения применяли критерий Шапиро—Уилка, для установления равенства дисперсий использовали критерий Левена, для оценки равенства средних — t-критерий. При отклонении от нормального распределения для попарного сравнения групп использовали непараметрический критерий Манна—Уитни.

Таблица 2. Исследуемые ДНК-локусы, частоты редких аллелей и результаты анализа соответствия равновесию Харди—Вайнберга в трех этнических группах

Chr

Локус

SNP

MA

Башкиры (n=228)

Русские (n=490)

Татары (n=689)

MAF

P

MAF

P

MAF

P

1

RGS1

rs1323292

G

10,17

1

3,43

0,418

5,43

0,737

1

CD58

rs2300747

G

4,35

0,114

4,56

0,595

3,69

0,135

1

INAVA

rs7522462

A

4,41

0,119

5,84

0,122

5,69

0,340

2

ASAP

rs1109670

A

—

1

1,99

0,264

4

0,089

3

EOMES

rs11129295

T

19,71

0,217

12,48

0,803

15,69

0,138

3

CD86

rs9282641

A

0,40

1

0,31

1

0,79

0,307

4

MANBA

rs228614

G

27,73

1

32,51

0,640

22,79

0,716

4

IL2

rs2069772

G

7,82

0,433

8,30

0,697

7,32

0,537

4

IL2

rs2069762

G

18,70

0,719

10,80

0,117

10

0,680

5

IL7R

rs10624573

I

14,22

0,384

18,66

0,104

17,45

0,075

5

IL7R

rs1494558

I

12,24

0,381

18,67

0,416

13,87

1

5

IL7RA

rs6897932

T

4,92

0,783

6,68

0,884

6,39

1

6

C6orf10

rs3129934

T

1,37

1

2,89

0,852

1,7

1

7

USP42

rs13232292

G

4,35

0,114

4,56

0,595

3,69

0,135

8

PVT1

rs4410871

T

12,50

0,210

6,32

0,259

6,61

1

10

IL2R

rs1570538

T

21,69

1

38,33

0,133

21,30

0,223

10

IL2R

rs12722580

D

4,50

0,451

10,70

0,538

7,35

0,320

10

FAS

rs1800682

G

21,95

0,368

29,01

0,233

23,36

1

11

CD6

rs17824933

G

2,50

1

3,56

0,725

3,52

0,833

12

TNFRSF1A

rs1800693

G

20,49

0,715

33,14

0,830

20,97

1

13

GPC5

rs9523762

A

18,02

0,090

21,78

0,621

17,63

0,550

14

GPR65

rs2119704

A

0,61

1

0,65

1

0,37

0,704

15

CYP1A1

rs4646903

C

1,14

1

0,35

0,490

2,74

1

16

SOX8

rs2744148

G

1,64

1

2,37

1

2,18

0,404

16

CLEC16A

rs12708716

G

8,00

0,408

14,46

0,551

5,26

0,417

17

STAT3

rs744166

C

12,80

0,848

18,12

0,121

13,14

0,309

17

RPS6KB1

rs180515

C

11,57

0,335

11,63

0,156

16

0,619

19

TNFSF14

rs1077667

A

2,44

0,126

5,59

0,403

4,69

1

19

TYK2

rs2304256

A

—

1

8,73

0,402

3,47

0,248

20

CD40

rs6074022

C

3,28

0,061

8,02

0,670

9,62

0,884

20

ZBTB46

rs6062314

C

0,82

0,142

1,18

0,767

0,37

1

Примечание. Chr — хромосома; SNP — однонуклеотидный полиморфизм; MA — редкий аллель; MAF — частота редкого аллеля в контрольной группе; P — уровень значимости для теста Харди—Вайнберга в контрольной группе.

Ассоциации между изучаемыми локусами и РС анализировали отдельно в каждой группе с помощью логистического регрессионного анализа в рамках аддитивной генетической модели с поправкой на пол, реализованной в программе PLINK. (https://pngu.mgh.harvard.edu/purcell/plink/) [12]. Аддитивная модель предполагает наличие линейного градиента риска между гомозиготами по аллелю с отсутствием эффекта, гетерозиготами и гомозиготами по аллелю риска. Метаанализ результатов исследования проводился с использованием модели фиксированного эффекта и модели со случайными эффектами. Значения P<0,05 считались статистически значимыми. Поправку на множественные сравнения проводили с использованием метода FDR (false discovery rate) [13].

Мультилокусный анализ проводили с помощью программы APSampler 3.7.0 (программа и ее описание доступны на https://apsampler.sourceforge.net/). APSampler (Allelic Pattern Sampler): использует метод Монте-Карло марковскими цепями, основанный на байесовских подходах, для поиска комбинаций аллельных вариантов нескольких локусов, связанных с рассматриваемым признаком [14]. Поскольку APSampler не позволяет принимать во внимание при анализе потенциальные искажающие факторы, включая пол, и учитывая наличие выраженного полового диморфизма в распространенности РС, мультилокусный анализ проводился отдельно для мужчин и женщин.

Результаты

Результаты 20-летнего проспективного исследования. Подгруппа больных, включенных в исследование 2000 г., состояла из 247 человек (123 русских, 98 татар, 26 башкир). На момент включения в исследование средний возраст больных составил 38,4±9,9 года (39,3±6,6 — в группе башкир, 39,2±10,2 — в группе русских, 37,2±10,2 — в группе татар), средняя длительность заболевания — 10,5±8,3 года, а средняя скорость прогрессирования — 0,78±0,87 балла/год. Соотношение женщин и мужчин было 2:1 (166:81). Первично-прогрессирующий РС выявлен у 25 (10,1%) больных, вторично-прогрессирующий — у 127 (51,4%), ремиттирующий — у 95 (38,5%).

Средний балл по шкале EDSS в 2000 г. составил 4,08±1,4; 211 (85,5%) пациентов могли ходить без посторонней помощи (1—5,5 EDSS), 29 (11,7%) — с поддержкой (6—6,5 EDSS), 7 (2,8%) человек были прикованы к инвалидной коляске (7—8 EDSS) и обследованы на дому. По результатам 20-летнего наблюдения выживаемость составила 61,54% (152 участника). Средний балл по шкале EDSS в 2020 г. составил 5,4±2,24; 81 (53%) пациент мог ходить без посторонней помощи, 21 (14%) — с поддержкой, 44 (29%) были прикованы к инвалидной коляске, 6 (4%) — к постели (8,5—9,5 EDSS). Показатели EDSS и скорость прогрессирования не различались у мужчин и женщин на момент включения в исследование, но через 10 лет неврологическая инвалидность и прогрессирование были более выражены у мужчин (p=0,04). Через 20 лет умерли 96 (38,87%) человек исходной выборки. Группы больных с прогрессированием и умерших характеризовались поздним началом заболевания и ранним проявлением двигательных и координационных нарушений.

Полисимптомное начало с преобладанием двигательных нарушений чаще встречалось в группе башкир. При поступлении темп прогрессирования у башкир составил 0,57 (95% ДИ 0,39—1,2) балла/год, что достоверно выше, чем у русских (0,42, 95% ДИ 0,27—0,79, P=0,04) и у татар, но различия с последними не достигли статистической значимости (0,45, 95% ДИ 0,25—1, P=0,39).

У части пациентов (46 человек: 6 башкир, 20 русских, 20 татар) не выявлено нарастания инвалидности в течение 20-летнего периода наблюдения. В этой подгруппе у 32 пациентов диагностирован ремиттирующий РС, у 14 — вторично-прогрессирующий РС. Средний возраст при включении в исследование составил 33,3±8,2 года, средний возраст манифестации заболевания — 26,6±7 лет, среднее время от первого симптома до установления диагноза — 6,9±5,3 года, что меньше, чем в общей группе (10,3±8 лет, p=0,08). Неврологический дефицит по шкале EDSS составил 3,5±0,83 балла, через 5 лет — 3,6±0,88 балла. В этой группе РС чаще всего дебютировал двигательными расстройствами (15 (32,6%) больных), расстройствами чувствительности (12 (26,1%)), ретробульбарным невритом (7 (15,2%)), координационными нарушениями (6 (13%)), глазодвигательными нарушениями (4 (8,7%)), а у 2 (4,4%) пациентов было полисимптомное начало. Скорость прогрессирования значительно снизилась в этой группе в течение периода наблюдения (P<0,001), что указывает на низкий уровень неврологического повреждения.

Анализ ассоциаций с РС индивидуальных локусов. Мы провели анализ ассоциаций между РС и 31 генетическим вариантом, для которого ранее выявлены ассоциации с РС или другим аутоиммунным заболеванием по результатам GWAS, в группе исследования, состоявшей из 641 пациента с РС и 1407 представителей контрольной группы. Наблюдаемое распределение частот генотипов всех анализируемых локусов в контрольной группе соответствовало равновесию Харди—Вайнберга. Наиболее значимая ассоциация выявлена между аллелем C6orf10 rs3129934*T и РС в группах русских (ОШ=2,00, Р=5,85·10–5) и татар (ОШ=2,38, P=8,61·10–7) (табл. 3). В группе русских два других аллеля связаны с повышенным риском заболевания: EOMES rs11129295*T (ОШ=1,56, p=0,007) и IL7R rs1494558*I (ОШ=1,61, P=0,003) (см. табл. 3). Ассоциации между изучаемыми локусами и РС в группе башкир выявлено не было.

Таблица 3. Результаты анализа ассоциации изучаемых локусов с РС

Ген

SNP

Аллель риска

Башкиры

Русские

Татары

Метаанализ

модель с фиксированными эффектами

модель со случайными эффектами

ОШ

PFDR

ОШ

PFDR

ОШ

PFDR

ОШ

P

ОШ (R)

P (R)

CD58

rs2300747

G

0,84

0,676

0,97

0,902

0,72

0,249

0,84

0,097

0,84

0,097

RGS1

rs1323292

G

0,94

0,919

0,83

0,418

1,17

0,528

0,97

0,761

0,97

0,788

INAVA

rs7522462

A

1,44

0,421

1,43

0,092

1,23

0,371

1,34

0,001*

1,34

0,001*

ASAP

rs1109670

A

NA

NA

1,30

0,266

1,02

0,977

1,16

0,187

1,16

0,208

EOMES

rs11129295

T

1,22

0,576

1,56

0,007*

1,48

0,061

1,46

6,72·10–6*

1,46

6,72·10–6*

CD86

rs9282641

A

2,77

0,392

0,52

0,149

0,49

0,178

0,64

0,030

0,80

0,610

MANBA

rs228614

G#

0,73

0,392

0,91

0,645

1,02

0,977

NA

NA

NA

NA

IL2

rs2069772

G

1,43

0,392

1,17

0,422

0,96

0,969

1,14

0,155

1,14

0,197

IL2

rs2069762

G

0,74

0,453

0,94

0,850

1,22

0,371

1,00

0,964

0,98

0,896

IL7R

rs10624573

I

0,58

0,323

0,85

0,395

0,83

0,371

0,79

0,005*

0,78

0,013*

IL7R

rs1494558

I

1,33

0,502

1,61

0,003*

1,38

0,249

1,49

1,75·10–5*

1,49

1,75·10–5*

IL7RA

rs6897932

T

1,30

0,502

1,00

0,977

0,90

0,691

1,00

0,986

1,00

0,986

C6orf10

rs3129934

T

1,39

0,919

2,00

5,85·10–5*

2,38

8,61·10–7*

2,16

2,55·10–13*

2,16

2,55·10–13*

USP42

rs13232292

G

0,94

0,919

0,83

0,418

1,17

0,528

0,97

0,761

0,97

0,788

PVT1

rs4410871

T

0,95

0,919

0,77

0,257

0,96

0,969

0,87

0,149

0,87

0,149

IL2R

rs1570538

T

0,96

0,939

0,95

0,850

1,03

0,969

0,98

0,836

0,98

0,836

IL2R

rs12722580

D

1,66

0,392

0,96

0,863

1,20

0,528

1,11

0,257

1,17

0,279

FAS

rs1800682

G

1,39

0,392

1,05

0,850

1,00

0,981

1,08

0,367

1,08

0,367

CD6

rs17824933

G

1,52

0,392

1,17

0,459

1,32

0,290

1,28

0,011*

1,28

0,011*

TNFRSF1A

rs1800693

G

1,11

0,821

0,98

0,911

1,22

0,371

1,19

0,106

1,19

0,106

GPC5

rs9523762

A

1,44

0,392

1,31

0,127

1,29

0,249

1,32

2,31·10–4*

1,32

2,31·10–4*

GPR65

rs2119704

A

0,38

0,392

0,68

0,290

0,65

0,371

0,63

0,006*

0,63

0,006*

CYP1A1

rs4646903

C

1,34

0,662

1,61

0,132

0,71

0,371

1,15

0,319

1,14

0,633

SOX8

rs2744148

G

1,39

0,498

1,12

0,670

1,20

0,528

1,19

0,120

1,19

0,120

CLEC16A

rs12708716

G

0,76

0,498

0,86

0,418

1,21

0,440

0,95

0,552

0,94

0,657

STAT3

rs744166

C

1,09

0,895

0,96

0,879

1,04

0,969

1,01

0,894

1,01

0,894

RPS6KB1

rs180515

C

0,98

0,974

1,19

0,395

1,01

0,981

1,08

0,373

1,08

0,373

TNFSF14

rs1077667

A

0,99

0,977

1,04

0,889

1,27

0,371

1,12

0,264

1,12

0,264

TYK2

rs2304256

A

NA

NA

0,80

0,290

1,17

0,528

0,94

0,569

0,96

0,833

CD40

rs6074022

C

1,20

0,662

0,86

0,449

0,88

0,528

0,91

0,303

0,91

0,303

ZBTB46

rs6062314

C

1,57

0,576

0,81

0,491

0,45

0,151

0,75

0,08

0,77

0,385

Примечание. SNP — однонуклеотидный полиморфизм; ОШ — показатель отношения шансов; PFDR — уровень значимости с поправкой Бенджамини—Хохберга на множественные сравнения; * — статистически значимые различия; # — обозначена смена аллеля риска (для rs228614: в группах русских и татар аллель риска G, в группе башкир — A); NA — недоступно.

Метаанализ в трех этнических группах. Проведен метаанализ результатов исследования ассоциаций во всех трех группах (325 башкир, 772 русских, 951 татарин) по 30 генетическим вариантам (полиморфизм MANBA rs228614 исключен из метаанализа в связи с различием аллеля риска в разных этнических группах: в группах русских и татар аллель риска G, в группе башкир — A). Полученные результаты подтвердили ассоциации вариантов C6orf10 rs3129934*T, EOMES rs11129295*T и IL7R rs1494558*I с РС (см. табл. 3). Кроме того, в результате метаанализа были выявлены ассоциации аллелей INAVA rs7522462*G, IL7R rs10624573*I, CD6 rs17824933*G, GPC5 rs9523762*A и GPR65 rs2119704*C с заболеванием (см. табл. 3).

Полигенный анализ. При помощи APSampler был проведен поиск паттернов, значимо ассоциированных с РС, в общей группе исследования и отдельно в этнических группах (поскольку APSampler не допускает введения поправок, дополнительно выполнен анализ в группах мужчин и женщин). Наиболее значимые полигенные предикторы представлены в табл. 4 (ассоциации комплексных маркеров с РС у башкир и у мужчин-татар не достигли статистической значимости, вероятно, из-за ограниченного размера выборки). Среди предикторов РС наиболее часто представлены локусы C6orf10 rs3129934 (во всех исследуемых подгруппах, кроме русских мужчин и женщин-татарок), EOMES rs11129295 (у русских мужчин и женщин и у женщин-татарок), GPC5 rs9523762 (общая группа, русские мужчины, общая группа русских) и CD58 rs2300747 (все подгруппы женщин).

Таблица 4. Основные полигенные предикторы РС

Предиктор

Контрольная группа (%)

Пациенты с РС (%)

P

PFDR

ОШ

95% ДИОШ

Общая группа

C6orf10 rs3129934*C + INAVA rs7522462*G + CD6 rs17824933*C

89,42

74,29

5,62·10–10

2,65·10–7

0,34

0,24—0,48

Общая группа женщин

C6orf10 rs3129934*T + GPR65 rs2119704*C + CD58 rs2300747*A

20,80

46,91

6,32·10–11

6,81·10–6

3,36

2,31—4,89

Общая группа мужчин

C6orf10 rs3129934*T + GPC5 rs9523762*A + TNFRSF1A rs1800693*G +RPS6KB1 rs180515*C

5,07

21,68

3,22·10–7

0,012

5,19

2,70—9,97

Общая группа русских

C6orf10 rs3129934*T + GPC5 rs9523762*A + IL7R rs1494558*I

9,63

30,0

7,65·10–9

3,65·10–5

4,02

2,44—6,61

Общая группа русских женщин

C6orf10 rs3129934*T + EOMES rs11129295*T + CD58 rs2300747*A + IL2 rs2069772*A

5,06

34,33

1,96·10–7

0,001

9,80

3,37—28,49

Общая группа русских мужчин

EOMES rs11129295*T + GPC5 rs9523762*A + INAVA rs7522462*A + SOX8 rs2744148*A + CLEC16A rs12708716*A

6,83

31,17

2,03·10–6

0,012

6,17

2,83—13,46

Общая группа татар

C6orf10 rs3129934*T + ASAP rs1109670*C

20,33

39,05

8,69·10–6

0,009

2,51

1,66—3,81

Общая группа женщин-татарок

EOMES rs11129295*T + GPR65 rs2119704*C + CD58 rs2300747*A + TNFSF14 rs1077667*A

13,24

38,06

2,11·10–6

0,047

4,03

2,20—7,39

Примечание. P — уровень значимости; PFDR — уровень значимости с поправкой Бенджамини—Хохберга на множественные сравнения; ОШ — показатель отношения шансов; 95% ДИОШ — доверительный интервал для показателя отношения шансов.

Обсуждение

Нами проведены 20-летнее проспективное клиническое исследование и поиск комплексных генетических предикторов РС в трех этнических группах Республики Башкортостан. Установлено, что полисимптомное начало с преобладанием двигательных нарушений, являющееся неблагоприятным прогностическим критерием, чаще наблюдалось в группе башкир. На момент включения в исследование скорость прогрессирования у башкир была достоверно выше, чем в группе русских (при сравнении с группой татар различия не достигали уровня статистической значимости). За 20-летний период наблюдения скорость прогрессирования уменьшилась во всех группах. Выявлена подгруппа пациентов (n=46), у которых не отмечено нарастания инвалидности в течение периода наблюдения, возможно, благодаря началу применения в 2008 г. препаратов, изменяющих течение РС (ПИТРС).

Проведен анализ 31 генетического варианта, ранее ассоциированного с РС по результатам GWAS РС и иных аутоиммунных заболеваний, и воспроизведены ассоциации восьми локусов с РС (см. табл. 3). Проведение мультилокусного анализа позволило выявить полигенные предикторы РС (см. табл. 4). Наиболее значимо ассоциированным с заболеванием как индивидуально, так и в сочетании с другими генетическими вариантами был rs3129934, расположенный в C6orf10 в области HLA-DRB/DQA. Ранее сообщалось об ассоциации этого полиморфизма с РС во многих популяциях европейского происхождения [3, 15].

Также выявлены ассоциации с РС локусов INAVA rs7522462, IL7R rs10624573, EOMES rs11129295, GPR65 rs2119704, GPC5 rs9523762, CD6 rs17824933 и CD58 rs2300747. Полиморфизм rs7522462 SNP относится к локусу активатора врожденного иммунитета (INAVA) на хромосоме 1 в области, в которой обнаружены другие полиморфные варианты РС [16, 17]. Было высказано предположение, что этот полиморфизм может оказывать влияние на РС путем подавления экспрессии гена INAVA и снижение продукции цитокинов в макрофагах [18, 19]. IL7R Полиморфизм rs10624573 также может быть вовлечен в патогенез РС, влияя на уровни в крови альфа-цепи IL7R [10, 20].

Полиморфизм расположен в области гена эомезодермина, кодирующего транскрипционный фактор, активирующий продукцию интерлейкина-10 и влияющий на иммунологическую память [21, 22]. Показано, что у пациентов с РС, не получающих лечения, снижена экспрессия гена EOMES; rs11129295 является eQTL для EOMES в периферической крови [23]. Аллель rs11129295*T был связан с повышенным риском ремиттирующего РС у населения Китая [24]. SNP rs2119704 представляет собой eQTL для GPR65, кодирующего гликосфинголипидный рецептор, измененная экспрессия которого может влиять на целостность миелина, способствуя прогрессированию РС.

Ассоциация rs9523762 с РС была подтверждена в нескольких исследованиях [25—27]. Этот полиморфизм относят к гену GPC5, кодирующему глипикан 5, который присутствует в активных бляшках РС и участвует в регуляции клеточной передачи сигналов [25]. Ранее обнаружено, что аллель CD58 rs2300747*G обладает защитным действием против РС и увеличивает экспрессию гена CD58 дозозависимым образом, предположительно благодаря miR-548ac, расположенной в интроне 1 гена CD58 [28]. CD6 rs17824933 связан с восприимчивостью к РС [28, 29] и снижением экспрессии полноразмерного CD6, приводящим к изменению пролиферации CD4(+) Т-клеток, что предполагает его участие в регуляции иммунологического ответа при РС [30].

Заключение

Результаты исследования свидетельствуют о том, что факторами, повышающими риск прогрессирования РС, являются мужской пол, позднее начало заболевания, двигательные нарушения как ранний симптом заболевания. Нам удалось воспроизвести ассоциации между РС и восемью генетическими вариантами (C6orf10 rs3129934, INAVA rs7522462, IL7R rs10624573, EOMES rs11129295, GPR65 rs2119704, GPC5 rs9523762, CD6 rs17824933 и CD58 rs2300747), ранее выявленными в крупномасштабных исследованиях, выполненных с участием европейских популяций. Наиболее значимая ассоциация была установлена для варианта rs3129934, расположенного в области главного комплекса гистосовместимости. Мультилокусный подход позволил выявить полигенные предикторы РС, которые могут отражать индивидуальную предрасположенность к заболеванию. Будущие направления исследований включают полногеномное или экзомное секвенирование, что может помочь раскрыть механизмы, лежащие в основе патогенеза рассеянного склероза в популяциях Волго-Уральского региона России.

Исследование выполнено при поддержке мегагранта Правительства РФ [075-15-2021-595] и НИР №АААА-А16-116020350031-4; биологический материал (ДНК) для исследования взят из коллекции биологических материалов человека ИБГ УНЦ РАН, поддержанной программой биоресурсных коллекций ФАНО России; работа выполнена с использованием оборудования ЦКП «Биомика» и УНУ «КОДИНК» (ИБГ УФИЦ РАН).

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References
  1. Walton C, King R, Rechtman L, et al. Rising prevalence of multiple sclerosis worldwide: Insights from the Atlas of MS, third edition. Multiple Sclerosis Journal. 2020;26(14):1816-1821. https://doi.org/10.1177/1352458520970841
  2. Hafler DA, Kompsten A, Sawcer S, et al. Risk alleles for multiple sclerosis identified by a genomewide study. New England Journal of Medicine. 2007;357(9):851-862. https://doi.org/10.1056/NEJMoa073493
  3. Comabella M, Craig DW, Camina-Tato M, et al. Identification of a novel risk locus for multiple sclerosis at 13q31.3 by a pooled genome-wide scan of 500,000 single nucleotide polymorphisms. PLoS One. 2008;3(10):e3490. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0003490
  4. De Jager PL, Jia X, Wang J, et al. Meta-analysis of genome scans and replication identify CD6, IRF8 and TNFRSF1A as new multiple sclerosis susceptibility loci. Nat Genet. 2009;41(7):776-782. https://doi.org/10.1038/ng.401
  5. Patsopoulos NA, Esposito F, Reischl J, et al. Genome-wide meta-analysis identifies novel multiple sclerosis susceptibility loci. Ann Neurol. 2011;70(6):897-912. https://doi.org/10.1002/ana.22609
  6. Lvovs D, Favorova OO, Favorov AV. A polygenic approach to the study of polygenic diseases. Acta Naturae. 2012;4(3):59-71.
  7. Boyko A. Melnikov M. Prevalence and Incidence of Multiple Sclerosis In Russian Federation: 30 Years of Studies. Brain Sciences. 2020;10(5):305. https://doi.org/10.3390/brainsci10050305
  8. Бахтиярова К.З., Гончарова З.А. Рассеянный склероз в Республике Башкортостан и Ростовской области: сравнительная эпидемиологическая характеристика. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2014;114(2-2):5-9.
  9. Бахтиярова К.З., Магжанов Р.В. Рассеянный склероз в этнических группах Республики Башкортостан. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2006;106(3):17-21.
  10. Timasheva YR, Zaplakhova OV, Nasibullin TR, et al. Association between Allelic Variants of IL2, IL2RA, and IL7R Genes and Multiple Sclerosis.. Russian Journal of Genetics. 2019;55(4):487-494.
  11. Тимашева Я.Р., Насибуллин Т.Р., Туктарова И.А. и др. Анализ ассоциаций с рассеянным склерозом генетических маркеров предрасположенности, выявленных в результате полногеномных исследований. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова, 2020;120(7-2):54-60.
  12. Purcell S, Neale B, Todd-Brown K, et al. PLINK: A tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses. American Journal of Human Genetics. 2007;81(3):559-575. https://doi.org/10.1086/519795
  13. Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the royal statistical society. Series B (Methodological). 1995;289-300. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
  14. Favorov AV, Andreewski TV, Sudomoina MA, et al. A Markov chain Monte Carlo technique for identification of combinations of allelic variants underlying complex diseases in humans. Genetics. 2005;171(4):2113-2121. https://doi.org/10.1534/genetics.105.048090
  15. Martinelli-Boneschi F, Esposito F, Brambilla P, et al. A genome-wide association study in progressive multiple sclerosis. Mult Scler. 2012;18(10):1384-1394. https://doi.org/10.1177/1352458512439118
  16. Patsopoulos NA, Xifara DK, Davis MF, et al. Multiple sclerosis genomic map implicates peripheral immune cells and microglia in susceptibility. Science. 2019;365(6460):eaav7188. https://doi.org/10.1126/science.aav7188
  17. Beecham AH, Patsopoulos NA, Xifara DK, et al. Analysis of immune-related loci identifies 48 new susceptibility variants for multiple sclerosis. Nature Genetics. 2013;45(11):1353-1360. https://doi.org/10.1038/ng.2770
  18. Yan J, Hedl M, Abraham C. An inflammatory bowel disease—risk variant in INAVA decreases pattern recognition receptor—induced outcomes. The Journal of Clinical Investigation. 2017;127(6):2192-2205. https://doi.org/10.1172/JCI86282
  19. Timasheva Y, Nasibullin TR, Tuktarova IA, et al. Multilocus Evaluation of Genetic Predictors of Multiple Sclerosis. Gene. 2021;146008. https://doi.org/10.1016/j.gene.2021.146008
  20. Suhre K, Arnold M, Bhagwat AM, et al. Connecting genetic risk to disease end points through the human blood plasma proteome. Nat Commun. 2017;8:14357. https://doi.org/10.1038/ncomms14357
  21. Gruarin P, Maglie S, De Simone M, et al. Eomesodermin controls a unique differentiation program in human IL-10 and IFN-γ coproducing regulatory T cells. European Journal of Immunology. 2019;49(1):96-111. https://doi.org/10.1002/eji.201847722
  22. Reiser J, Sadashivaiah K, Furusawa A, et al. Eomesodermin driven IL-10 production in effector CD8+ T cells promotes a memory phenotype. Cellular Immunology. 2019;335:93-102. https://doi.org/10.1016/j.cellimm.2018.11.008
  23. Parnell GP, Gatt PN, Krupa M, et al. The autoimmune disease-associated transcription factors EOMES and TBX21 are dysregulated in multiple sclerosis and define a molecular subtype of disease. Clinical Immunology. 2014;151(1):16-24. https://doi.org/10.1016/j.clim.2014.01.003
  24. Chen S, Zhang J, Liu QB, et al. Variant of EOMES Associated with Increasing Risk in Chinese Patients with Relapsing-remitting Multiple Sclerosis. Chinese Medical Journal. 2018;131(6):643-647. https://doi.org/10.4103/0366-6999.226892
  25. Cavanillas ML, Fernández O, Comabella M, et al. Replication of top markers of a genome-wide association study in multiple sclerosis in Spain. Genes & Immunity. 2011;12(2):110-115. https://doi.org/10.1038/gene.2010.52
  26. Johnson BA, Wang J, Taylor EM, et al. Multiple sclerosis susceptibility alleles in African Americans. Genes & Immunity. 2010;11(4):343-350. https://doi.org/10.1038/gene.2009.81
  27. Baranzini SE, Wang J, Gibson RA, et al. Genome-wide association analysis of susceptibility and clinical phenotype in multiple sclerosis. Human Molecular Genetics. 2009;18(4):767-778. https://doi.org/10.1093/hmg/ddn388
  28. De Jager PL, Baecher-Allan C, Maier LM, et al. The role of the CD58 locus in multiple sclerosis. Proc Natl Acad Sci USA. 2009;106(13):5264-5269. https://doi.org/10.1073/pnas.0813310106
  29. Wagner M, Bilinska M, Pokryszko-Dragan A, et al. ALCAM and CD6 — multiple sclerosis risk factors. Journal of Neuroimmunology. 2014;276(1):98-103. https://doi.org/10.1016/j.jneuroim.2014.08.621
  30. Kofler DM, Severson CA, Mousissian N, et al. The CD6 multiple sclerosis susceptibility allele is associated with alterations in CD4+ T cell proliferation. Journal of Immunology. 2011;187(6):3286-3291. https://doi.org/10.4049/jimmunol.1100626
slide-cover
slide-cover
slide-cover
slide-cover

Рекомендуем статьи по данной теме:

Распространенность рассеянного склероза в Республике Дагестан.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):66-70

Итоги научно-практической конференции с международным участием «Неврология XXI века: актуальные вопросы, достижения и инновации». 26—27 марта 2026 года, Санкт-Петербург.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(7):133-137

Возрастные аспекты рассеянного склероза.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(4):62-68

Вертеброгенные болевые синдромы у пациентов с рассеянным склерозом.Российский журнал боли. 2026;24(1):64-71

Клинико-демографические особенности и иммунологические маркеры в цереброспинальной жидкости у пациентов с головной болью и рассеянным склерозом.Российский журнал боли. 2026;24(1):5-11

Клинико-демографические особенности рассеянного склероза в Красноярском крае.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(1):120-125

Сравнение методов оценки тяжести течения рассеянного склероза (на примере выборки пациентов из Московского региона).Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2025;125(10):121-127

Факторы и особенности развития эпилепсии при рассеянном склерозе.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2025;125(10):18-27

Современные методы реабилитации больных с разной степенью рассеянного склероза. (Обзор литературы).Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физической культуры. 2025;102(5):48-55

Поиск информативных предикторов развития и прогрессирования рассеянного склероза.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2025;125(9):124-130

Издательство «Медиа Сфера»
РекламаДоставка/ОплатаО насКонтактыОбучение для редакцийПолитика конфиденциальностиПолитика обработки персональных данныхПубличная оферта на реализацию издательской продукции
ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроекты
  • RuStore

© 1998-2026

  • Телефоны издательства:

  • +7 (495) 482-41-18
  • +7 (495) 428-43-29
  • Прямой телефон отдела подписки
    (только по вопросам заказов и доставки журналов)

  • +7 (800) 250-18-12
  • пн-пт с 10:00 до 18:00

  • Telegram
  • VK
info@mediasphera.ru
  • Почтовый адрес:

  • Издательство «Медиа Сфера»,
    а/я 54, Москва, Россия, 127238

  • RuStore

© 1998-2026