JP5578536B2 - Genetic risk detection method for hypertension - Google Patents
Genetic risk detection method for hypertension Download PDFInfo
- Publication number
- JP5578536B2 JP5578536B2 JP2006050278A JP2006050278A JP5578536B2 JP 5578536 B2 JP5578536 B2 JP 5578536B2 JP 2006050278 A JP2006050278 A JP 2006050278A JP 2006050278 A JP2006050278 A JP 2006050278A JP 5578536 B2 JP5578536 B2 JP 5578536B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- hypertension
- risk
- polymorphism
- group
- gene
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Description
本発明は、高血圧の遺伝的リスク検出法等に関するものである。 The present invention relates to a method for detecting a genetic risk of hypertension and the like.
ヒトゲノムプロジェクトの成功によって、一般的な疾患に影響を与える遺伝子の同定を含め、臨床医学に対して大きな利益がもたらされつつある。そのような遺伝子を同定するための方法の一つとして、特定の疾患に注目しつつ、適切に選択された遺伝子多型を探るという方法がある。そのような遺伝子は、その疾患の発症・進展に関与するタンパク質をコードしていることが知られており、かつ疾患に連鎖する染色体領域に存在しているからである。 The success of the Human Genome Project is bringing significant benefits to clinical medicine, including the identification of genes that affect common diseases. One of the methods for identifying such a gene is a method of searching for an appropriately selected gene polymorphism while paying attention to a specific disease. This is because such a gene is known to encode a protein involved in the onset and progression of the disease and exists in a chromosomal region linked to the disease.
高血圧は、多くの因子が複雑に関与する疾患であり、個人の遺伝的特性と多くの環境要因の相互作用によって発症すると考えられている(非特許文献1:関連文献については、明細書の末尾にまとめて示す。)。高血圧は冠動脈疾患、脳血管障害、および重篤な腎障害の主要な危険因子であるため、高血圧を予防することは医学的・社会的に重要である。個人に応じた高血圧の予防と最適な治療方法を選択するための方法の一つは、疾患に関与する遺伝子を同定することである。 Hypertension is a disease in which many factors are involved in a complex manner, and is thought to develop due to the interaction of an individual's genetic characteristics and many environmental factors (Non-patent document 1: For related documents, the end of the description) It is shown together in the following). Because hypertension is a major risk factor for coronary artery disease, cerebrovascular disorder, and severe kidney damage, preventing hypertension is medically and socially important. One of the methods for selecting an optimal treatment method for preventing hypertension according to an individual is to identify genes involved in the disease.
遺伝的連鎖解析(非特許文献2〜6)と候補遺伝子解析(非特許文献2、7〜10)によって、いくつかの候補遺伝子が高血圧に関与することが示唆されている。しかしながら、依然として高血圧の遺伝的要因については、十分解明されていない。 Genetic linkage analysis (Non-Patent Documents 2 to 6) and candidate gene analysis (Non-Patent Documents 2 and 7 to 10) suggest that some candidate genes are involved in hypertension. However, the genetic cause of hypertension remains unclear.
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、高血圧について、遺伝的リスクを判断するための一材料を得るための遺伝子検出法等を提供することにある。 This invention is made | formed in view of said situation, The objective is to provide the gene detection method etc. for obtaining one material for judging the genetic risk about hypertension.
本発明者は、高血圧に関し、4853名の日本人について、128遺伝子中の150カ所の遺伝子多型に関する大規模研究を行った。本研究の目的は、高血圧に関与する遺伝子多型を同定し、この知見に基づいて、ある者に対して高血圧を避けるための有用な情報を与えることである。 The present inventor conducted a large-scale study on 150 polymorphisms of 128 genes in 4853 Japanese people regarding hypertension. The purpose of this study is to identify genetic polymorphisms involved in hypertension, and to give useful information to a person to avoid hypertension based on this finding.
上記解析の結果、第1の発明に係る高血圧のリスク検出法は、ITGA2の1648A→G、GCKの−30G→A、PTGISの1117C→A、SAHのA→G(−7 from exon 13)、ESR1の−1989T→G、CYBAの242C→T、MMP2の−1306C→T、ABCC8の3857G→A、TNFの−863C→A、THBDの2136C→T、F3の−603A→G、GCLMの−588C→T、NOS3の−786T→C、PAI1のA→G(Tyr243Cys)のうちの少なくとも1個または2個以上の遺伝子多型と、性差とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて3つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。 As a result of the above analysis, the risk detection method for hypertension according to the first invention is ITGA2 1648A → G, GCK −30G → A, PTGIS 1117C → A, SAH A → G (−7 from exon 13), -1989T → G of ESR1, 242C → T of CYBA, -1306C → T of MMP2, 3857G → A of ABCC8, -863C → A of TNF, 2136C → T of THBD, -603A → G of F3, -588C of GCLM → T, NOS3 −786T → C, PAI1 A → G (Tyr243Cys) at least one or more gene polymorphisms and sex difference were used as evaluation factors, and the odds ratio of each evaluation factor was multiplied The risk of onset is calculated, three or more groups are created according to the mean, variance, or percentage category, and the risk of onset is determined for each group. And detecting the.
このとき、群を形成するときに使用する分散については、統計上の分散値、或いは標準偏差値(SD)、パーセントによる区分などを用いることができる。なお、遺伝子多型については、必ずしも上記14個には限られず、これら14個の多型のうちの任意の1個〜13個、或いは本明細書中で示される上記14個の他の多型を含む15個以上で実施することもできる。 At this time, as a variance used when forming a group, a statistical variance value, a standard deviation value (SD), a percentage division, or the like can be used. Note that the gene polymorphism is not necessarily limited to the above 14 but any 1 to 13 of these 14 polymorphisms, or other 14 polymorphisms shown in the present specification. It is also possible to carry out with 15 or more including.
本明細書中において、多型の記載方法は、次の通りである。原則として、各遺伝子について、「多型が生じている位置、データベースに登録されている塩基(A:アデニン、G:グアニン、C:シトシン、T:チミン)→多型塩基」の順で記載する。例えば、「ITGA2の1648A→G」は、ITGA2遺伝子について、1648位のAがGとなっている多型を意味している。また、場所の指定がない多型については、表1〜表5に記載のdbSNPのアクセス番号から、その内容を容易に理解することができる。なお、dbSNPのアクセス番号から検索された多型と、表1〜表5に記載された多型とが一致しない場合がある。その場合は、読む方向が異なることを意味している。例えば、順方向(forward strand)に読んで、A/G多型として記録されている場合であっても、逆方向(reverse strand)で読むとT/C多型となる。このように、必ずしもdbSNPのデータベースに記載された多型と表中の多型とが同一でない場合には、読む方向が逆であることを意味している。 In this specification, the description method of a polymorphism is as follows. In principle, each gene is described in the order of “position where polymorphism occurs, base registered in database (A: adenine, G: guanine, C: cytosine, T: thymine) → polymorphic base”. . For example, “1648A → G of ITGA2” means a polymorphism in which A at position 1648 is G for the ITGA2 gene. In addition, the polymorphism for which no location is designated can be easily understood from the dbSNP access numbers described in Tables 1 to 5. Note that the polymorphism retrieved from the dbSNP access number may not match the polymorphism described in Tables 1 to 5. In that case, it means that the reading direction is different. For example, even if it is read in the forward strand and recorded as an A / G polymorphism, it will be a T / C polymorphism if it is read in the reverse strand. Thus, when the polymorphism described in the dbSNP database is not the same as the polymorphism in the table, it means that the reading direction is reversed.
一般に多型は、集団(例えば、日本人集団、西洋人集団など)が異なると、その種類・頻度が異なることが知られている。このため、日本人以外の集団において、高血圧との関係が指摘されている多型であっても、必ずしも日本人集団においてそのような関連が認められるわけではない。このため、従来の報告については、国または疾患が異なる場合には、必ずしも日本人における多型および高血圧との関連が裏付けられるわけではない。但し、日本人集団に近い集団、例えば韓国人、中国人の集団においては、同じ傾向が認められる可能性が高い。 In general, it is known that polymorphisms have different types and frequencies for different groups (for example, Japanese group, Western group, etc.). For this reason, even if the polymorphism has been pointed out to be related to hypertension in a non-Japanese population, such a relationship is not necessarily observed in the Japanese population. For this reason, conventional reports do not necessarily support the association between polymorphisms and hypertension in Japanese if the country or disease is different. However, the same tendency is likely to be observed in groups close to the Japanese group, such as Korean and Chinese groups.
また、第2の発明に係る高血圧の遺伝的リスク検出法は、ITGA2の1648A→G、GCKの−30G→A、PTGISの1117C→A、SAHのA→G(−7 from exon 13)、ESR1の−1989T→G、CYBAの242C→T、MMP2の−1306C→T、ABCC8の3857G→A、TNFの−863C→A、THBDの2136C→T、F3の−603A→G、GCLMの−588C→T、NOS3の−786T→C、PAI1のA→G(Tyr243Cys)のうちの少なくとも1個または2個以上の遺伝子多型を検出することを特徴とする。 Further, the genetic risk detection method for hypertension according to the second invention includes ITGA2 1648A → G, GCK −30G → A, PTGIS 1117C → A, SAH A → G (−7 from exon 13), ESR1. -1989T → G, 242C → T of CYBA, -1306C → T of MMP2, 3857G → A of ABCC8, -863C → A of TNF, 2136C → T of THBD, -603A → G of F3, -588C of GCLM → It is characterized by detecting at least one gene polymorphism of T, NOS3 −786T → C, and PAI1 A → G (Tyr243Cys).
本発明によれば、高血圧について、遺伝的リスクおよび発症リスクを判断するための検出法等が提供される。この発明を用いることにより、高血圧に対する予防が可能となり、その結果、高血圧が原因で生じる心筋梗塞、脳血管障害、腎不全などの発症を減少させることにより、高齢者の健康寿命延長・QOL向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 According to the present invention, a detection method and the like for determining a genetic risk and an onset risk for hypertension are provided. By using this invention, it becomes possible to prevent hypertension, and as a result, by reducing the occurrence of myocardial infarction, cerebrovascular disorder, renal failure, etc. caused by high blood pressure, the healthy life extension of the elderly, QOL improvement, It can greatly contribute to medical and social issues such as prevention of stickiness and reduction of medical expenses in the future.
次に、本発明の実施形態について、図表を参照しつつ説明するが、本発明の技術的範囲は、これらの実施形態によって限定されるものではなく、発明の要旨を変更することなく様々な形態で実施することができる。また、本発明の技術的範囲は、均等の範囲にまで及ぶものである。 Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the technical scope of the present invention is not limited by these embodiments, and various forms can be made without changing the gist of the invention. Can be implemented. Further, the technical scope of the present invention extends to an equivalent range.
<試験方法>
研究対象
研究対象は、4853名(男性2688名、女性2165名)の日本人であった。彼らは、6つの研究参加施設(岐阜県立岐阜病院、岐阜県立多治見病院、岐阜県立下呂温泉病院、弘前大学病院、黎明郷リハビリテーション病院、および横浜総合病院)のいずれかに2002年10月から2005年3月までに来院あるいは入院した者であった。2818名の高血圧患者(男性1677名、女性1141名)は、収縮期血圧が140mmHg以上、または拡張期血圧が90mmHg以上のいずれか(あるいは、両方)の基準を満たす者か、降圧薬を服用していた者であった。心臓弁膜症、心臓または血管の先天性奇形、腎臓または内分泌系疾患によって二次的な高血圧を有している者については、研究対象から除外した。
<Test method>
Study subjects The study subjects were 4853 Japanese (2688 men, 2165 women) Japanese. They are located in one of six research facilities (Gifu Prefectural Gifu Hospital, Gifu Prefectural Tajimi Hospital, Gifu Prefectural Gero Onsen Hospital, Hirosaki University Hospital, Reimeikyo Rehabilitation Hospital, and Yokohama General Hospital) from October 2002 to March 2005. He had been hospitalized or hospitalized by the month. 2818 hypertensive patients (1677 men, 1141 women) who meet the criteria for systolic blood pressure 140 mmHg or higher or diastolic blood pressure 90 mmHg or higher (or both) or take antihypertensive drugs It was a person who had been. Those with secondary hypertension due to valvular heart disease, congenital malformations of the heart or blood vessels, kidney or endocrine disease were excluded from the study.
2035名のコントロール者(男性1011名、女性1024名)は、毎年の健康診断のために来院した者であった。彼らは正常血圧(収縮期血圧が140mmHg未満であり、かつ拡張期血圧が90mmHg未満)であり、高血圧の病歴がなく、降圧薬を服用していなかった。血圧は、10分間以上座って安静とした状態において、少なくとも2回以上の測定を行った。また、血圧測定は、米国心臓協会のガイドライン(非特許文献11)に従って、熟練した医師によって行った。研究プロトコールはヘルシンキ宣言に従い、三重大学医学部、弘前大学医学部、岐阜県国際バイオ研究所、および参加病院の倫理委員会によって承認された。各参加者に対しては書面によるインフォームドコンセントを得た。 2035 controls (1011 males and 1024 females) were those who visited the hospital for annual health examinations. They had normal blood pressure (systolic blood pressure <140 mmHg and diastolic blood pressure <90 mmHg), no history of hypertension, and were not taking antihypertensive drugs. The blood pressure was measured at least twice in a state of sitting for 10 minutes or more and resting. The blood pressure was measured by a skilled doctor in accordance with American Heart Association guidelines (Non-patent Document 11). The research protocol was approved by the Mie University School of Medicine, Hirosaki University School of Medicine, Gifu International Institute for Biotechnology, and the ethics committee of participating hospitals in accordance with the Declaration of Helsinki. Written informed consent was obtained for each participant.
多型の選択
公開データベースの使用および本発明者の鋭意検討により、血管に関する生物学、血小板および白血球に関する生物学、凝固と線維素溶解のカスケード、神経学的因子、脂質・グルコース・ホモシステイン代謝、他の代謝因子に関する包括的な概要に基づき、高血圧に関連する可能性のある128個の候補遺伝子を選択した。本発明者は、これら128個の遺伝子について、150個の多型を選択した。これらの多型の多くは、プロモーター領域、エクソン、イントロンのスプライシングの供与部位或いは受容部位に多く位置しており、多型の結果として、コードされたタンパク質の機能または発現に変化を与えることがあり得ると考えられた。これらの多型は、表1〜表5に示した。なお、表中においては、左欄から順に、座位(Locus)、遺伝子名(Gene)、簡易記載(Symbol)、多型(Polymorphism)、多型データベース登録番号(dbSNP)を示している。なお、多型データベース登録番号が無い場合には、NCBI遺伝子バンクに登録されている番号を示した。
Selection of polymorphisms Through the use of public databases and the inventor's intensive studies, the biology of blood vessels, the biology of platelets and leukocytes, the cascade of coagulation and fibrinolysis, neurological factors, lipid / glucose / homocysteine metabolism, Based on a comprehensive overview of other metabolic factors, 128 candidate genes that could be associated with hypertension were selected. The inventor selected 150 polymorphisms for these 128 genes. Many of these polymorphisms are located in many promoter regions, exons, intron splicing donor or acceptor sites, and polymorphisms may alter the function or expression of the encoded protein. Thought to get. These polymorphisms are shown in Tables 1-5. In the table, the locus (Locus), gene name (Gene), simple description (Symbol), polymorphism (Polymorphism), and polymorphism database registration number (dbSNP) are shown in order from the left column. In addition, when there was no polymorphism database registration number, the number registered in NCBI gene bank was shown.
遺伝子多型の検出方法
7mLの静脈血を50mmol/L EDTA(ジナトリウム塩)を含むチューブに採取し、ゲノムDNAをキット(ゲノミックス社製)によって分離した。150個の多型の遺伝子型は、PCRと配列特異的オリゴヌクレオチドプローブをサスペンジョン・アレイ・テクノロジー(SAT:Luminex 100)と組み合わせて使用する方法によって決定した(G&Gサイエンス株式会社)。プライマー、プローブ、その他の条件は、下表6に示した。表には左から順に、遺伝子表記(Gene Symbol)、多型(Polymorphism)、センスプライマー(Sense primer)、アンチセンスプライマー(Antisense primer)、プローブ1(Probe 1)、プローブ2(Probe 2)、アニーリング温度(Annealing)、およびサイクル数(Cycles)を示した。また、詳細な方法については、既報のもの(非特許文献12)を基本として、適宜に増幅条件を変えて行った。なお、高血圧との関連が認められなかった多型を検出するための条件については記載を省略した。
Detection method of gene polymorphism 7 mL of venous blood was collected in a tube containing 50 mmol / L EDTA (disodium salt), and genomic DNA was separated using a kit (Genomics). The 150 polymorphic genotypes were determined by a method using PCR and sequence-specific oligonucleotide probes in combination with Suspension Array Technology (SAT: Luminex 100) (G & G Science Inc.). The primer, probe, and other conditions are shown in Table 6 below. In the table, from left to right, the gene symbol (Gene Symbol), polymorphism (Polymorphism), sense primer (Sense primer), antisense primer (Antisense primer), probe 1 (Probe 1), probe 2 (Probe 2), annealing Temperature (Annealing) and number of cycles (Cycles) are shown. The detailed method was based on the previously reported one (Non-Patent Document 12) and the amplification conditions were changed appropriately. In addition, description was abbreviate | omitted about the conditions for detecting the polymorphism by which the relationship with hypertension was not recognized.
PCR−SSOP−Luminex法
方法の詳細については、非特許文献12に記載の通りである。以下には、この方法の概要について説明する。
図1には、Luminex100フローサイトメトリーで検出するマイクロビーズの微細構造と特徴を示した。マイクロビーズ(図中の符号(A))は、直径が約5.5μm程度であり、ポリスチレン製である。ビーズ表面には、特異的な塩基配列を認識するプローブが結合されている。各ビーズには、一種類のプローブが結合されている。このマイクロビーズには、赤色色素と赤外色素との割合を変化させることにより、図中の符号(B)に示すように、最大で100種類のものを混合した状態で、各ビーズの同定が行えるようになっている。複数種類のプローブを備えたマイクロビーズ(但し、各マイクロビーズには一種類のプローブのみ)を適当な割合で混合し、100ビーズ/μLとなるようにしたビーズミックスを調製した(図中の符号(C))。
The details of the PCR-SSOP-Luminex method are as described in Non-Patent Document 12. Below, the outline | summary of this method is demonstrated.
FIG. 1 shows the microstructure and characteristics of microbeads detected by Luminex 100 flow cytometry. Microbeads (symbol (A) in the figure) have a diameter of about 5.5 μm and are made of polystyrene. A probe that recognizes a specific base sequence is bound to the bead surface. One type of probe is bound to each bead. By changing the ratio of the red dye and the infrared dye to this microbead, the identification of each bead can be performed in a state where a maximum of 100 kinds are mixed, as indicated by the symbol (B) in the figure. It can be done. Microbeads with multiple types of probes (however, only one type of probe for each microbead) were mixed at an appropriate ratio to prepare a bead mix of 100 beads / μL (reference in the figure). (C)).
図2には、PCR−SSOP−Luminex法の手順の概要を示した。
<増幅反応(Amplification)>
目的とするDNAを増幅するPCR反応には、5’末端をビオチンでラベルしたプライマーを用いた。1.5mM塩化マグネシウムを含む1xPCR溶液(50mM KCl、10mM Tris−HCl、pH8.3)、2%DMSO、0.2mM dNTPs、及び0.1μM〜10μMプライマーセットを混合し、Taq DNAポリメラーゼ(50U/mL)と50ng〜100ngのゲノムDNAを加えて25μLとした。PCR反応は、95℃で10分間処理の後、94℃で20秒間の変性、60℃で30秒間のアニーリング、及び72℃で30秒間の伸長を1サイクルとし、これを50サイクル繰り返した。機器としてGeneAmp9700サーマルサイクラー(アプライドバイオシステムズ社製)を用いた。
In FIG. 2, the outline | summary of the procedure of PCR-SSOP-Luminex method was shown.
<Amplification>
In the PCR reaction for amplifying the target DNA, a primer labeled with biotin at the 5 'end was used. A 1 × PCR solution (50 mM KCl, 10 mM Tris-HCl, pH 8.3) containing 1.5 mM magnesium chloride, 2% DMSO, 0.2 mM dNTPs, and 0.1 μM to 10 μM primer set were mixed, and Taq DNA polymerase (50 U / mL) and 50 ng to 100 ng of genomic DNA were added to make 25 μL. The PCR reaction was treated at 95 ° C. for 10 minutes, followed by denaturation at 94 ° C. for 20 seconds, annealing at 60 ° C. for 30 seconds, and extension at 72 ° C. for 30 seconds, and this was repeated 50 cycles. A GeneAmp9700 thermal cycler (Applied Biosystems) was used as the instrument.
<ハイブリダイゼーション(Hybridization)>
増幅したDNAを変性した後、ビーズミックスとハイブリダイズさせた。96ウエルプレートの各ウエルに、5μLの増幅反応後のPCR増幅液、5μLのビーズミックス、及び40μLのハイブリダイズ用緩衝液(3.75M TMAC、62.5mM TB(pH8.0)、0.5mM EDTA、0.125% N−ラウロイルザルコシン)を添加し、全量50μLとした。この混合液を添加した96ウエルプレートについて、95℃で2分間の変性、及び52℃で30分間のハイブリダイゼーションを行った(GeneAmp9700サーマルサイクラーを用いた。)。
図2中には、増幅したDNAを認識するプローブを有するビーズ(1)のみが、DNAと結合する様子が示されている。
<Hybridization>
The amplified DNA was denatured and then hybridized with the bead mix. In each well of a 96-well plate, 5 μL of amplified PCR solution, 5 μL of bead mix, and 40 μL of hybridization buffer (3.75 M TMAC, 62.5 mM TB (pH 8.0), 0.5 mM) EDTA, 0.125% N-lauroylsarcosine) was added to a total volume of 50 μL. The 96-well plate to which this mixed solution had been added was subjected to denaturation at 95 ° C. for 2 minutes and hybridization at 52 ° C. for 30 minutes (using a GeneAmp 9700 thermal cycler).
FIG. 2 shows a state in which only beads (1) having a probe that recognizes amplified DNA bind to DNA.
<ストレプトアビジン−フィコエリトリン反応(SA−PE Reaction)>
次に、上記ビーズミックス−DNAをSA−PEと反応させた。ハイブリダイゼーション反応の後、各ウエルに100μLのPBS−Tween(1xPBS(pH7.5)、0.01% Tween−20)を添加し、1000xgで5分間の遠心を行い、上清を取り去ることで、マイクロビーズを洗浄した。各ウエルに残ったマイクロビーズに、それぞれ70μLのSA−PE溶液(PBS−Tweenにより、市販品(G&Gサイエンス株式会社製)を100倍希釈したもの)を添加し混合した後、52℃で15分間の反応を行った(GeneAmp9700サーマルサイクラーを用いた。)。
図2中には、ビーズ(1)のプローブにのみビオチン化DNAが結合しているので、そのビオチンにSA−PEが結合する様子が示されている。
<Streptavidin-phycoerythrin reaction (SA-PE Reaction)>
Next, the bead mix-DNA was reacted with SA-PE. After the hybridization reaction, 100 μL of PBS-Tween (1 × PBS (pH 7.5), 0.01% Tween-20) was added to each well, centrifuged at 1000 × g for 5 minutes, and the supernatant was removed. The microbeads were washed. To each microbead remaining in each well, 70 μL of SA-PE solution (commercially available product (G & G Science Co., Ltd.) diluted 100-fold with PBS-Tween) was added and mixed, and then at 52 ° C. for 15 minutes. (A GeneAmp9700 thermal cycler was used.)
FIG. 2 shows that biotinylated DNA is bound only to the probe of the bead (1), and thus SA-PE is bound to the biotin.
<測定(Measurement)>
次に、反応後のサンプルはLuminex100を用いて、ビーズ種類の同定と、そのビーズにPEが結合しているか否かを判定した。測定は2種類のレーザを使用して行い、ビーズの種類は635nmレーザにより同定し、PE蛍光は532nmレーザを用いて定量した。オリゴビーズに結合したDNAは1測定あたり各々のビーズを最低50個ずつ測定し、定量されたPEの蛍光強度の中央値(MFI)を使用した。
図2中には、各ビーズ(1)〜(3)が同定され、かつビーズ(1)にのみPEが測定されたことから、ビーズ(1)に結合させたプローブが認識するDNAが増幅された様子が示されている。
<Measurement>
Next, the sample after the reaction used Luminex 100 to identify the bead type and determine whether PE is bound to the bead. The measurement was performed using two types of lasers, the type of beads was identified by a 635 nm laser, and PE fluorescence was quantified using a 532 nm laser. For the DNA bound to the oligo beads, at least 50 beads were measured per measurement, and the quantified median fluorescence intensity (MFI) of PE was used.
In FIG. 2, since each bead (1) to (3) was identified and PE was measured only on the bead (1), the DNA recognized by the probe bound to the bead (1) was amplified. The situation is shown.
統計解析
臨床データは、高血圧(hypertension)の患者群とコントロール群との間で、対応のないスチューデントt検定により比較した。質的データは、カイ二乗検定によって比較した。対立遺伝子頻度は遺伝子カウント法によって概算し、ハーディ・ワインベルク平衡にあてはまるかどうかを判定するためにカイ二乗検定を使った。各常染色体における遺伝子型分布は、高血圧患者と、コントロール者との間でカイ二乗検定(3x2)によって比較した。X染色体上にある遺伝子多型については、対立遺伝子頻度をカイ二乗検定(2x2)によって比較した。
Statistical analysis Clinical data were compared between the hypertension patient group and the control group by the unpaired Student t test. Qualitative data were compared by chi-square test. Allele frequencies were estimated by the gene count method, and the chi-square test was used to determine if the Hardy-Weinberg equilibrium was met. The genotype distribution in each autosome was compared between hypertensive patients and controls by chi-square test (3 × 2). For gene polymorphisms on the X chromosome, allele frequencies were compared by chi-square test (2 × 2).
高血圧と関連(P<0.06)する多型は、交絡因子を含む多項ロジスティック回帰分析法により解析した。このとき、交絡因子については、年齢(age)、性差(sex:女性=0、男性=1)、肥満指数(body mass indes:BMI)、喫煙状態(smoking:非喫煙者=0、喫煙者=1)、および各遺伝子型を独立変数とし、高血圧を従属変数とした。各遺伝子型は、優性、劣性、および2つの付加(付加1および2)遺伝モデルに従って評価し、P値、オッズ比、および95%信頼区間を計算した。 Polymorphisms associated with hypertension (P <0.06) were analyzed by multinomial logistic regression analysis with confounding factors. At this time, regarding confounding factors, age (age), sex difference (sex: female = 0, male = 1), body mass indes (BMI), smoking status (smoking: non-smoker = 0, smoker = 1) and each genotype was an independent variable, and hypertension was a dependent variable. Each genotype was evaluated according to dominant, recessive, and two addition (addition 1 and 2) genetic models, and P values, odds ratios, and 95% confidence intervals were calculated.
各遺伝モデルは2つの群から成る。優性モデルは「変異型のホモ接合体とヘテロ接合体の結合群」対「野生型のホモ接合体」、劣性モデルは「変異型のホモ接合体」対「野生型のホモ接合体とヘテロ接合体の結合群」、付加1モデルは「ヘテロ接合体」対「野生型のホモ接合体」、付加2モデルは「変異型のホモ接合体」対「野生型のホモ接合体」である。組み合わせ遺伝子型(combined genotype)を分析するために、年齢、性別、肥満指数、喫煙状態、および組み合わせ遺伝子型を独立変数とし、高血圧を従属変数とした多項ロジスティック回帰分析法を実行した。各遺伝子型は、統計的優位性に基づいて優性モデルまたは劣性モデルを用いた。また、各組み合わせ遺伝子型は、高血圧について最も高い遺伝的リスクを与える組み合わせ遺伝子型と比較した。さらに、高血圧に対する遺伝子型または他の交絡因子の効果を確認するために、ステップワイズ変数増加法により解析を行った。モデルへの包含の基準レベルを0.25とし、モデルからの除外の基準レベルを0.1とした。 Each genetic model consists of two groups. The dominant model is “mutant homozygous and heterozygous binding group” vs. “wild type homozygous”, the recessive model is “mutant homozygous” vs. “wild type homozygous and heterozygous” The “body binding group”, the addition 1 model is “heterozygote” vs. “wild type homozygote”, and the addition 2 model is “mutant homozygote” vs. “wild type homozygote”. To analyze the combined genotype, a multinomial logistic regression analysis was performed with age, gender, body mass index, smoking status, and combination genotype as independent variables and hypertension as a dependent variable. Each genotype used a dominant or recessive model based on statistical dominance. Each combined genotype was also compared to the combined genotype that gave the highest genetic risk for hypertension. Furthermore, in order to confirm the effect of genotype or other confounding factors on hypertension, analysis was performed by the stepwise variable increment method. The reference level for inclusion in the model was 0.25, and the reference level for exclusion from the model was 0.1.
高血圧と、遺伝子型の多重比較の結果を得る際に、タイプIエラーを避けるために統計的有意性(P<0.01)の厳密な基準を採用した。その他の臨床的バックグラウンドデータについては、危険率5%未満(P<0.05)は統計的に有意であると見なした。統計的有意性は、両側検定によって試験した。統計解析は、JMPソフトウェア・バージョン5.1(SASインスティテュート社製)によって実行した。 In obtaining hypertension and genotype multiple comparison results, strict criteria of statistical significance (P <0.01) were adopted to avoid type I errors. For other clinical background data, a risk rate of less than 5% (P <0.05) was considered statistically significant. Statistical significance was tested by a two-sided test. Statistical analysis was performed with JMP software version 5.1 (SAS Institute).
<試験結果>
4853名の研究対象に関する基礎的データを表7に示した。左欄より順に、特徴(Characteristics)、高血圧患者群(hypertension)、およびコントロール群(Controls)を示している。また、特徴欄は、上より順に、者数(No. of subjects)、年齢(Age)、性別(男性/女性)(sex(male/female))、肥満指数(Body mass index)、現在または過去の喫煙率(Current or former smoker)、糖尿病(Diabetes mellitus)、高コレステロール血症(Hypercholesterolemia)、収縮期血圧(Systolic blood pressure)、および拡張期血圧(Diastolic blood pressure)を示している。
<Test results>
Table 7 shows the basic data for the 4853 subjects. The features (Characteristics), hypertension patient group (hypertension), and control group (Controls) are shown in order from the left column. In addition, in the feature column, the number of persons (No. of subjects), age (Age), gender (male / female), body mass index, current or past Smoking rates (Current or former smoker), diabetes (Diabetes mellitus), hypercholesterolemia, systolic blood pressure, and diastolic blood pressure.
年齢と肥満指数については、平均±SDで示した。喫煙率については、一日あたり10本以上を吸った場合を喫煙とした。糖尿病については、空腹時血糖値が6.93mmol/L(126mg/dL)以上、またはヘモグロビンA1cが6.5%以上の者、或いは糖尿病治療薬を服用している者とした。高コレステロールについては、血清総コレステロールが5.72mmol/L(220mg/dL)以上、または脂質降下薬を服用している者とした。また、表中、「*」はコントロール群との間にP<0.001の有意差が認められたことを意味している。
高血圧患者群では、年齢、男性の割合、BMI、および糖尿病・高コレステロール血症の罹患率が、コントロール群に比べて高かった。
The age and body mass index are expressed as mean ± SD. Regarding the smoking rate, smoking was defined as the case where 10 or more cigarettes were smoked per day. As for diabetes, the fasting blood glucose level was 6.93 mmol / L (126 mg / dL) or more, hemoglobin A1c was 6.5% or more, or a person who was taking a therapeutic drug for diabetes. For high cholesterol, the total serum cholesterol was 5.72 mmol / L (220 mg / dL) or higher, or a person taking a lipid-lowering drug. In the table, “*” means that a significant difference of P <0.001 was observed between the control group and the control group.
In the hypertensive patient group, age, the proportion of men, BMI, and the prevalence of diabetes / hypercholesterolemia were higher than those in the control group.
<高血圧のリスク診断システム>
表8には、高血圧のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子(Variable)、P値(P value)、オッズ比(95%信頼区間)(OR(95%CI))を示した。また、最下段には、従来の危険因子(Conventional risk factors)と、今回の研究で見出された遺伝因子(Genetic risk factors)のオッズ比を乗じた総合リスク(Total risk)を示した。
<High blood pressure risk diagnosis system>
Table 8 provides details on the hypertension risk diagnostic system. In the table, the factor (Variable), P value (P value), and odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)) are shown in order from the left column. The bottom row shows the total risk multiplied by the odds ratio of the conventional risk factors and the genetic risk factors found in this study.
後述のステップワイズ変数増加法で危険率が0.05未満(P <0.05)であった遺伝子多型群および年齢・性別・喫煙・BMIを独立因子(交絡因子)とし、高血圧を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を行った。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積(かけ算)により総合的な高血圧発症リスクを予測することができる。多項ロジスティック回帰分析の結果、従来の危険因子としては性別(男性の方が高リスク)が高血圧の発症に関連した。また今回の研究により、遺伝因子としては、ITGA2、GCK、PTGIS、SAH、ESR1、CYBA、MMP2、ABCC8、TNF、THBD、F3、GCLM、NOS3、PAI1の各遺伝子多型が高血圧の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が1.00で最大オッズ比が1.53、遺伝因子では最小オッズ比が0.04で最大オッズ比が9.23であった。したがって、従来の危険因子と今回判明した遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が0.04で最大オッズ比が14.12であり、353倍の差が認められた。 The genetic polymorphism group whose risk factor was less than 0.05 (P <0.05) and the age, sex, smoking, and BMI as independent factors (confounding factors) and hypertension as a dependent factor. Logistic regression analysis was performed. Therefore, these factors are independent, and the overall risk of developing hypertension can be predicted by multiplying the odds ratio. As a result of multinomial logistic regression analysis, sex (higher risk for men) was related to the development of hypertension as a conventional risk factor. In addition, as a genetic factor, ITGA2, GCK, PTGIS, SAH, ESR1, CYBA, MMP2, ABCC8, TNF, THBD, F3, GCLM, NOS3, and PAI1 gene polymorphisms were associated with the development of hypertension. . Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 1.53, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.04 and a maximum odds ratio of 9.23. Therefore, when the conventional risk factors and the genetic factors found this time were combined, the minimum odds ratio was 0.04 and the maximum odds ratio was 14.12, showing a difference of 353 times.
本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニックまたは健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と今回の遺伝因子に関する検査を行い、高血圧の発症リスクの予測を行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を3段階以上(例えば、5段階)に分ける。例えば、平均±1SDの範囲を平均的リスク群とし、平均+1SD〜平均+2SDをやや高リスク群、平均+2SDより大きいものを高リスク群とする。また、平均−1SD〜平均−2SDをやや低リスク群、平均−2SDより小さいものを低リスク群とする。本実施形態では有意な関連が認められなかったが、一般的に喫煙・肥満・加齢も高血圧の危険因子と考えられているので、これらの因子を加味することもできる。 The clinical significance of this research result is described below. At the hospital, clinic or health check-up center, the applicant will be tested for the existing risk factors and the current genetic factors to predict the risk of developing hypertension. The degree of risk is divided into three or more levels (for example, five levels) from the distribution of the conventional product of risk factors and odds ratios of all genetic factors. For example, an average ± 1SD range is an average risk group, an average + 1SD to an average + 2SD is a slightly high risk group, and an average + 2SD is a high risk group. Moreover, let average -1SD-average -2SD be a slightly low risk group, and let a thing smaller than average -2SD be a low risk group. Although no significant association was found in this embodiment, since smoking, obesity, and aging are generally considered as risk factors for hypertension, these factors can be taken into account.
実際に本研究において、リスク値の分布は、リスクが高い群では高血圧群が14.3%でコントロール群が3.7%、リスクがやや高い群では高血圧群が33.1%でコントロール群が15.7%、平均的リスクの群では高血圧群が49.2%でコントロール群が65.8%、リスクがやや低い群では高血圧群が3.4%でコントロール群が14.4%、リスクが低い群では高血圧群が0%でコントロール群が0.4%であった。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を5%、20%、50%、20%、5%に区分し、リスク値の最も大きい5%の群をリスクが高い群、次の20%の群をリスクがやや高い群、次の50%の群を平均的リスクの群、次の20%の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい5%の群をリスクが低い群とする。実際に本研究における高血圧群の分布は、リスクが高い群は18.4%(コントロール群は5.0%)、リスクがやや高い群は38.3%(コントロール群は20.0%)、平均的リスクの群は35.8%(コントロール群は50.0%)、リスクがやや低い群は6.6%(コントロール群は20.0%)、リスクが低い群は0.8%(コントロール群は5.0%)であった。 In fact, in this study, the distribution of risk values was 14.3% in the hypertension group and 3.7% in the control group in the high-risk group, and 33.1% in the hypertension group in the high-risk group and the control group. In the 15.7% group, the average risk group is 49.2% in the hypertension group and 65.8% in the control group, the group in the low risk group is 3.4% in the hypertension group and 14.4% in the control group In the low group, the hypertension group was 0% and the control group was 0.4%. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group. In fact, the distribution of the hypertension group in this study was 18.4% for the high-risk group (5.0% for the control group), 38.3% for the group with slightly higher risk (20.0% for the control group), The average risk group is 35.8% (control group is 50.0%), the low risk group is 6.6% (control group is 20.0%), and the low risk group is 0.8% ( The control group was 5.0%).
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけ高リスク群またはやや高リスク群に属する場合には、生活習慣の改善(禁煙・食事療法即ち塩分制限・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など)を行うことにより高血圧の一次予防を積極的に推進する。喫煙、過剰な塩分摂取、運動不足、ストレス過多、睡眠不足などの生活習慣や肥満は、一般的に高血圧の原因と考えられているため、遺伝的に高血圧の発症リスクが平均より高いと予測された場合は、生活習慣の改善により高血圧の発症リスクを減少させるようにクライアントに説明する。特に高血圧や心筋梗塞・脳血管障害の家族歴のある人への適用が有効である。本システムにより高血圧のオーダーメイド予防が可能になり、その結果、高血圧が原因で生じる心筋梗塞、脳血管障害、腎不全などの発症を減少させることにより、高齢者の健康寿命延長・QOL向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 The results will be counseled, including the judgment of qualified personnel such as doctors, and will improve lifestyle habits (quite smoking, diet, ie salt restriction, exercise therapy Actively promote primary prevention of hypertension by reducing obesity, stress, and sleep. Lifestyles and obesity such as smoking, excessive salt intake, lack of exercise, overstress, and lack of sleep are generally considered to cause high blood pressure, so the genetic risk of developing hypertension is predicted to be higher than average. If so, explain to clients to reduce their risk of developing hypertension by improving their lifestyle habits. It is especially effective for people with a family history of high blood pressure, myocardial infarction, or cerebrovascular disorder. This system enables tailor-made prevention of hypertension, and as a result, by reducing the incidence of myocardial infarction, cerebrovascular disorder, renal failure, etc. caused by high blood pressure, the healthy life extension of elderly people, QOL improvement, ne It can greatly contribute medically and socially, such as preventing burnout and reducing medical costs in the future.
<統計解析>
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、17個の遺伝子多型が、高血圧との関連を示した(P<0.06)。詳細を表9に示した。表においては、左欄より順に、遺伝子表記(Gene symbol)、多型(Polymorphism)、および危険率(P)を示している。
<Statistical analysis>
Next, the results of statistical analysis that led to the development of the risk judgment system will be described.
By chi-square test, 17 gene polymorphisms showed an association with hypertension (P <0.06). Details are shown in Table 9. In the table, gene notation (Gene symbol), polymorphism (Polymorphism), and risk factor (P) are shown in order from the left column.
これらの多型については、高血圧との関連について更に詳細に分析した。年齢、性差、肥満指数、喫煙率を補正した多項ロジスティック回帰分析を行ったところ、劣性モデルにおいては、インテグリンα2遺伝子(ITGA2)の1648A→G多型が、優性モデルにおいては、グルコキナーゼ遺伝子(GCK)の−30G→A多型と、高血圧関連SAラットホモログ遺伝子(SAH:hypertension-associated SA, rat, homolog of, gene)のA→G多型と、プロスタグランジンI2シンターゼ遺伝子(PTGIS)の1117C→A多型が、高血圧の罹患率に有意に(P<0.01)関連した。またこのとき、ITGA2の1648G対立遺伝子は、高血圧に対する危険因子となっていたのに対し、GCKの−30A対立遺伝子、SAHのG対立遺伝子、およびPTGISの1117A対立遺伝子は、高血圧に対し防御的に作用していた。詳細を表10に示した。表中、危険率が0.01未満(P<0.01)のデータについては、太字で示した。 These polymorphisms were analyzed in more detail for their association with hypertension. A multinomial logistic regression analysis corrected for age, gender difference, body mass index, and smoking rate revealed that the 1648A → G polymorphism of the integrin α2 gene (ITGA2) was found in the recessive model and the glucokinase gene (GCK) in the dominant model. -30G → A polymorphism of A), the A → G polymorphism of the hypertension-associated SA rat homolog of gene (SAH), and the prostaglandin I 2 synthase gene (PTGIS) The 1117C → A polymorphism was significantly (P <0.01) associated with the prevalence of hypertension. At this time, the 1648G allele of ITGA2 was a risk factor for hypertension, whereas the −30A allele of GCK, the G allele of SAH, and the 1117A allele of PTGIS were protective against hypertension. It was working. Details are shown in Table 10. In the table, data with a risk factor of less than 0.01 (P <0.01) are shown in bold.
表においては、左欄より順に、遺伝子表記(Gene symbol)、多型(Polymorphism)、優性モデル(Dominant)における危険率(P)・オッズ比(OR)・95%信頼区間(95% CI)、劣性モデル(Recessive)における危険率(P)・オッズ比(OR)・95%信頼区間(95% CI)、付加1モデル(Additive 1)における危険率(P)・オッズ比(OR)・95%信頼区間(95% CI)、付加2モデル(Additive 2)における危険率(P)・オッズ比(OR)・95%信頼区間(95% CI)をそれぞれ示している。 In the table, in order from the left column, genetic notation (Gene symbol), polymorphism (Polymorphism), dominant model (Dominant) risk rate (P), odds ratio (OR), 95% confidence interval (95% CI), Risk factor (P), odds ratio (OR), 95% confidence interval (95% CI) in recessive model (Recessive), risk factor (P), odds ratio (OR), 95% in additive 1 model (Additive 1) The risk interval (P), odds ratio (OR), and 95% confidence interval (95% CI) for the confidence interval (95% CI) and the additive 2 model (Additive 2) are shown.
次に、高血圧に対する14個の多型の遺伝子型、年齢、性別、および肥満指数の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表11に示した。表には、左欄より順に、因子(Variable)、P値(P value)、寄与率(R2)を示した。 Next, the effects of 14 polymorphism genotypes, age, sex, and body mass index on hypertension were analyzed by the stepwise variable increment method. The results are shown in Table 11. In the table, the factor (Variable), P value (P value), and contribution rate (R 2 ) are shown in order from the left column.
次に、3個の多型(ITGA2の1648A→G、GCKの−30G→A、及びPTGISの1117C→A)の組み合わせ遺伝子型について、オッズ比、95%信頼区間、およびP値を計算した。結果を表12に示した。
Next, the odds ratio, 95% confidence interval, and P value were calculated for the combined genotypes of the three polymorphisms (ITGA2 1648A → G, GCK −30G → A, and PTGIS 1117C → A). The results are shown in Table 12.
表においては、左より順に、ITGA2の1648A→Gの遺伝子型、GCKの−30G→Aの遺伝子型、PTGISの1117C→A遺伝子型、各組み合わせ遺伝子型における高血圧患者群/コントロール群の数比、オッズ比(95%信頼区間)、およびP値を示した。多項ロジスティック回帰分析法は、年齢、性差、肥満指数、および喫煙率について補正して行った。3個の多型について組み合わせ遺伝子型を解析することにより、ITGA2についてGG、GCKについてGG、PTGISについてCCの組み合わせ遺伝子型を1.00として、最小オッズ比の0.47が、ITGA2についてAAまたはAG、GCKについてGAまたはAA、PTGISについてCCの組み合わせ遺伝子型について認められた。
また、高血圧に対する関与が高い(P < 0.01)4個の多型の遺伝子型の分布について、高血圧患者群とコントロール群との間の比較を行った。結果を表13に示した。
In the table, in order from the left, ITGA2 1648A → G genotype, GCK −30G → A genotype, PTGIS 1117C → A genotype, number ratio of hypertensive patient group / control group in each combination genotype, Odds ratio (95% confidence interval) and P value are shown. Multinomial logistic regression analysis was performed with correction for age, gender difference, body mass index, and smoking rate. By analyzing the combined genotypes of the three polymorphisms, the combined genotype of GG for ITGA2, GG for GCK, and CC for PTGIS is 1.00, and the minimum odds ratio of 0.47 is AA or AG for ITGA2. , GCK for GA or AA and PTGIS for CC combined genotypes.
In addition, the distribution of 4 polymorphic genotypes with high involvement in hypertension (P <0.01) was compared between the hypertension patient group and the control group. The results are shown in Table 13.
表においては、左欄より順に、遺伝子表記(Gene symbol)、多型(Polymorphism)、高血圧群(Hypertension)における各遺伝子型の頻度(%)、コントロール群(Controls)における各遺伝子型の頻度(%)を示している。例えば、ITGA2の1648A→G多型では、高血圧群においては、AA遺伝子型が0.1%、AG遺伝子型が7.4%、GG遺伝子型が92.6%であり、コントロール群においては、AA遺伝子型が0.3%、AG遺伝子型が9.4%、GG遺伝子型が90.2であった。これら4個の多型に関する遺伝子型の頻度については、高血圧群およびコントロール群のいずれの群でも、ハーディ・ワインバーグ平衡にあった。 In the table, in order from the left column, gene notation (Gene symbol), polymorphism (Polymorphism), frequency of each genotype in hypertension group (Hypertension) (%), frequency of each genotype in control group (Controls) (% ). For example, in the ITGA2 1648A → G polymorphism, the AA genotype is 0.1%, the AG genotype is 7.4%, and the GG genotype is 92.6% in the hypertension group. The AA genotype was 0.3%, the AG genotype was 9.4%, and the GG genotype was 90.2. The genotype frequencies for these four polymorphisms were in Hardy-Weinberg equilibrium in both the hypertension group and the control group.
<考察>
本発明者は、高血圧への関与が推定された128個の候補遺伝子中150個の多型と高血圧との関係について研究を行った。4853名の大規模な研究によって、特にITGA2の1648A→G多型、GCKの−30G→A多型、及びPTGISの1117C→A多型が、日本人集団においては、高血圧について有意に関連していることが分かった。これら3個の多型の組み合わせ遺伝子型を解析した結果、高血圧の素因として、最も低いオッズ比では0.47が得られた。
<Discussion>
The present inventor conducted research on the relationship between hypertension and 150 polymorphisms out of 128 candidate genes estimated to be involved in hypertension. A large study of 4853 showed that ITGA2 1648A → G polymorphism, GCK −30G → A polymorphism, and PTGIS 1117C → A polymorphism were significantly associated with hypertension in the Japanese population. I found out. As a result of analyzing the combined genotype of these three polymorphisms, 0.47 was obtained as the predisposition to hypertension at the lowest odds ratio.
インテグリンα2鎖(ITGA2、platelet glycoprotein Ia)は、コラーゲン(α2β1インテグリン)に対する主たる受容体の構成要素である。ITGA2が欠損すると出血性体質となる。一方、α2β1インテグリン濃度が高いと、高剪断力の条件下では、血小板とタイプIコラーゲンとの結合が促進される。ITGA2の1648A→G(Lys505Glu)多型は、免疫原性Bra/b(HPA−5a/b)多型に関与している(非特許文献13)。Lys505Glu多型はITGA2のカチオン結合ドメインに位置していることから、α2β1インテグリンとリガンドとの相互作用に影響を及ぼしているのかも知れない。 The integrin α2 chain (ITGA2, platelet glycoprotein Ia) is a major receptor component for collagen (α2β1 integrin). When ITGA2 is deficient, it becomes a hemorrhagic constitution. On the other hand, when the α2β1 integrin concentration is high, the binding between platelets and type I collagen is promoted under conditions of high shearing force. The ITGA2 1648A → G (Lys505Glu) polymorphism is involved in the immunogenic Br a / b (HPA-5a / b) polymorphism (Non-patent Document 13). Since the Lys505Glu polymorphism is located in the cation binding domain of ITGA2, it may influence the interaction between α2β1 integrin and ligand.
ITGA2の1648A→G(Lys505Glu)多型は、低リスク群において冠動脈疾患との関係が示されており、患者群ではGG遺伝子型の頻度が高いことが報告された(非特許文献14)。我々の研究によれば、この多型は高血圧と関連しており、GG遺伝子型は高血圧の危険因子であった。分子的機構は不明であるが、ITGA2の1648A→G(Lys505Glu)多型が高血圧に関与するという知見は、本研究が初めてである。高血圧患者においては、血小板機能が活性化されていることが知られている。活性化血小板は血小板微小体(platelet microparticles)を放出する。重篤な高血圧患者では、その微小体の血中濃度が上昇しており、収縮期及び拡張期血圧が上昇することが知られている。したがって、ITGA2の1648A→G(Lys505Glu)多型の血小板機能に対する影響が、高血圧への関与の理由かも知れない。 The ITGA2 1648A → G (Lys505Glu) polymorphism has been shown to be associated with coronary artery disease in the low-risk group, and it has been reported that the frequency of the GG genotype is high in the patient group (Non-patent Document 14). According to our study, this polymorphism is associated with hypertension, and the GG genotype was a risk factor for hypertension. Although the molecular mechanism is unknown, this study is the first finding that ITGA2 polymorphism 1648A → G (Lys505Glu) is involved in hypertension. It is known that platelet function is activated in hypertensive patients. Activated platelets release platelet microparticles. It is known that in patients with severe hypertension, the blood concentration of the microbody is increased, and systolic and diastolic blood pressures are increased. Thus, the impact of ITGA2's 1648A → G (Lys505Glu) polymorphism on platelet function may be the reason for its involvement in hypertension.
グルコキナーゼは膵臓β細胞および肝細胞で発現し、その発現は二つの臓器特異的プロモーターによって調節されている。膵グルコキナーゼはグルコースのセンサーとして働いており、インスリン分泌を調節している。若年者の成人発症型糖尿病の10%〜50%は、GCKの変異に依ると報告されている。GCKの−30G→A多型はβ細胞特異的プロモーターに位置しており、日本人においては、β細胞機能の低下および耐糖能異常に関与している(非特許文献15、16)。この多型のA対立遺伝子は、冠動脈疾患のリスクを増加させ、2型糖尿病の有無を補正した後も冠動脈疾患との関連は不変であった(非特許文献17)。 Glucokinase is expressed in pancreatic β cells and hepatocytes, and its expression is regulated by two organ-specific promoters. Pancreatic glucokinase acts as a glucose sensor and regulates insulin secretion. It has been reported that 10% to 50% of young adult-onset diabetes depends on GCK mutations. The −30G → A polymorphism of GCK is located in a β-cell specific promoter, and in Japanese, it is involved in a decrease in β-cell function and abnormal glucose tolerance (Non-patent Documents 15 and 16). This polymorphic A allele increased the risk of coronary artery disease, and its association with coronary artery disease remained unchanged after correcting for the presence or absence of type 2 diabetes (Non-patent Document 17).
A対立遺伝子による冠動脈疾患のリスクは、糖尿病でない人に比べると、2型糖尿病患者の方が大きい。今回の研究では、GCKの−30G→A多型は高血圧に関与しており、このときA対立遺伝子は防御的に作用していた。A対立遺伝子が、冠動脈疾患のリスクを増加させ(非特許文献17)、β細胞の機能を減少させて耐糖能異常を起こし(非特許文献15、16)、高血圧のリスクを減少させるというメカニズムについては、今のところ不明である。肝臓特異的GCKプロモーターに位置する−258G→A多型は、台湾人において、高血圧と関与することが知られている(非特許文献18)。 The risk of coronary artery disease due to the A allele is greater in patients with type 2 diabetes than in non-diabetes. In this study, the −30G → A polymorphism of GCK was involved in hypertension, and at this time the A allele acted protectively. Regarding the mechanism that the A allele increases the risk of coronary artery disease (Non-Patent Document 17), decreases the function of β-cells and causes glucose intolerance (Non-Patent Documents 15 and 16), and reduces the risk of hypertension. Is currently unknown. The -258G → A polymorphism located in the liver-specific GCK promoter is known to be associated with hypertension in Taiwanese (Non-patent Document 18).
プロスタグランジンI2(プロスタサイクリン)は、強力な血管拡張作用を有しており、平滑筋細胞の増殖を抑制することに加え、体内成分としては最も強力な血小板凝集抑制効果を示す。このため、プロスタサイクリンの合成を調節するPTGISの変異は、心臓血管系疾患の病態において重要な役割を果たすのではないかと考えられている。岩井らは、プロモーター活性に影響を及ぼすPTGISのプロモーター領域の反復多型を見出した(非特許文献19)。彼らは、一般住民での調査により、転写活性が低い遺伝子型は、集団全体でより高い脈圧と関連し(特に女性で顕著)、高齢者においてはより高い収縮期血圧と関連することを示した。PTGISのエクソン8における1117C→A多型は、心筋梗塞の罹患率に関連しており、CC遺伝子型がリスク因子であることが報告された(非特許文献20)。CC遺伝子型は高い収縮期血圧にも関与していたが、統計的には有意性が認められるボーダーラインであった。今回の研究では、PTGISの1117C→A多型は高血圧に有意に関与しており、C多型はリスク因子であることが分かった。1117C→A多型はアミノ酸の変異を伴わない(Arg373Arg)ので、PTGISの発現或いはプロスタグランジンI2合成酵素の活性に直接的な影響を与える可能性は低い(非特許文献20)。この多型は、PTGISの他の多型或いは近傍にある高血圧に関与する他の遺伝子の多型と連鎖不平衡にある遺伝マーカーなのかも知れない。
このように本実施形態によれば、高血圧について、遺伝的リスクおよび発症リスクを判断するための検出法等が提供される。この発明を用いることにより、高血圧に対する予防が可能となり、高齢者の健康寿命延長・QOL向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。
Prostaglandin I 2 (prostacyclin) has a strong vasodilatory effect, and in addition to inhibiting the proliferation of smooth muscle cells, it exhibits the strongest platelet aggregation inhibitory effect as a body component. For this reason, it is thought that the mutation of PTGIS that regulates the synthesis of prostacyclin may play an important role in the pathology of cardiovascular diseases. Iwai et al. Found a polymorphism in the promoter region of PTGIS that affects promoter activity (Non-patent Document 19). They found in a general population survey that genotypes with low transcriptional activity were associated with higher pulse pressures across the population (especially noticeable in women) and higher systolic blood pressure in the elderly. It was. The 1117C → A polymorphism in exon 8 of PTGIS has been reported to be associated with the prevalence of myocardial infarction, and CC genotype is a risk factor (Non-patent Document 20). The CC genotype was also involved in high systolic blood pressure, but it was a borderline with statistical significance. In this study, it was found that the PTGIS 1117C → A polymorphism was significantly involved in hypertension, and the C polymorphism was a risk factor. Since the 1117C → A polymorphism does not involve an amino acid mutation (Arg373Arg), it is unlikely to directly affect PTGIS expression or prostaglandin I 2 synthase activity (Non-patent Document 20). This polymorphism may be a genetic marker in linkage disequilibrium with other polymorphisms of PTGIS or polymorphisms of other genes involved in hypertension in the vicinity.
As described above, according to the present embodiment, a detection method and the like for determining a genetic risk and an onset risk for hypertension are provided. By using this invention, it becomes possible to prevent hypertension, and can greatly contribute medically and socially, such as extending the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness, and reducing medical costs in the future.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006050278A JP5578536B2 (en) | 2006-02-27 | 2006-02-27 | Genetic risk detection method for hypertension |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006050278A JP5578536B2 (en) | 2006-02-27 | 2006-02-27 | Genetic risk detection method for hypertension |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007222134A JP2007222134A (en) | 2007-09-06 |
JP5578536B2 true JP5578536B2 (en) | 2014-08-27 |
Family
ID=38544522
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006050278A Expired - Fee Related JP5578536B2 (en) | 2006-02-27 | 2006-02-27 | Genetic risk detection method for hypertension |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5578536B2 (en) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5725451B2 (en) * | 2008-12-22 | 2015-05-27 | 国立大学法人三重大学 | Genetic risk detection method for chronic kidney disease |
JP5618226B2 (en) * | 2009-01-22 | 2014-11-05 | 国立大学法人三重大学 | Genetic risk detection method for cerebral infarction |
JP2011010618A (en) * | 2009-07-03 | 2011-01-20 | Signpost Corp | Method for determining affection risk of arteriosclerotic disease of diabetic patient and test agent therefor |
-
2006
- 2006-02-27 JP JP2006050278A patent/JP5578536B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2007222134A (en) | 2007-09-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20090111708A1 (en) | Polynucleotides associated with age-related macular degeneration and methods for evaluating patient risk | |
Henderson et al. | Multiple polymorphisms in the renin-angiotensin-aldosterone system (ACE, CYP11B2, AGTR1) and their contribution to hypertension in African Americans and Latinos in the multiethnic cohort | |
US20140342919A1 (en) | Markers related to age-related macular degeneration and uses therefor | |
JP4140329B2 (en) | Hypertension risk diagnosis method | |
JP5578536B2 (en) | Genetic risk detection method for hypertension | |
JP5128796B2 (en) | Genetic risk detection method for cerebrovascular disorders | |
US20070299025A1 (en) | Method for Detecting the Risk of Cardiovascular Diseases Such as Acute Myocardial Infarction and Coronary Heart Disease By Analysing Defesin | |
JP5033392B2 (en) | Genetic risk detection method for type 2 diabetes | |
Stamm et al. | Refinement of 2q and 7p loci in a large multiplex NTD family | |
JP5725451B2 (en) | Genetic risk detection method for chronic kidney disease | |
JP5489146B2 (en) | Genetic risk detection method for obesity | |
JP6788879B2 (en) | Peripheral artery disease test method and test reagent | |
JP6516128B2 (en) | Test method and kit for determining antithyroid drug-induced agranulocytosis risk | |
KR102650359B1 (en) | SNP for drug hypersensitivity and diagnosis method using the same | |
JP4933107B2 (en) | Genetic risk detection method for metabolic syndrome | |
KR101304535B1 (en) | Method for predicting susceptibility to cardiovascular disease using SNP of klotho genes | |
US20050153319A1 (en) | Estrogen receptor gene variation and disease | |
KR101895860B1 (en) | Association of miR-34a C>A, miR-130a C>T and miR-150 G>A SNP with the risk of ischemic stroke in a Korean population | |
KR101895861B1 (en) | Association of miR-130a C>T, miR-150 G>A and miR-155 T>A SNP with the risk of ischemic stroke in a Korean population | |
KR101895859B1 (en) | Association of miR-150 G>A and miR-155 T>A SNP with the risk of ischemic stroke in a Korean population | |
KR101895857B1 (en) | Association of miR-130a C>T and miR-150 G>A SNP with the risk of ischemic stroke in a Korean population | |
KR101895854B1 (en) | Association of miR-34a C>A and miR-130a C>T SNP with the risk of ischemic stroke in a Korean population | |
KR101895855B1 (en) | Association of miR-34a C>A and miR-150 G>A SNP with the risk of ischemic stroke in a Korean population | |
KR101895856B1 (en) | Association of miR-34a C>A and miR-155 T>A SNP with the risk of ischemic stroke in a Korean population | |
JP2010088342A (en) | Single nucleotide polymorphism (snp) marker associated with onset of hypertension, and use of the same |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20070810 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20070810 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20090129 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110712 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20110912 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20110915 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20111003 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20111122 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140702 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5578536 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313115 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |