RU2822360C1 - Panel for determining predisposition to increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus and its use - Google Patents
Panel for determining predisposition to increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus and its use Download PDFInfo
- Publication number
- RU2822360C1 RU2822360C1 RU2024114261A RU2024114261A RU2822360C1 RU 2822360 C1 RU2822360 C1 RU 2822360C1 RU 2024114261 A RU2024114261 A RU 2024114261A RU 2024114261 A RU2024114261 A RU 2024114261A RU 2822360 C1 RU2822360 C1 RU 2822360C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- genotype
- gene
- polymorphism
- risk
- type
- Prior art date
Links
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 title claims abstract description 120
- 208000001145 Metabolic Syndrome Diseases 0.000 title claims abstract description 36
- 201000000690 abdominal obesity-metabolic syndrome Diseases 0.000 title claims abstract description 36
- 101000614701 Homo sapiens ATP-sensitive inward rectifier potassium channel 11 Proteins 0.000 claims abstract description 43
- 102100030461 Alpha-ketoglutarate-dependent dioxygenase FTO Human genes 0.000 claims abstract description 42
- 102000054765 polymorphisms of proteins Human genes 0.000 claims abstract description 40
- 101001116395 Homo sapiens Melatonin receptor type 1B Proteins 0.000 claims abstract description 38
- 102100031786 Adiponectin Human genes 0.000 claims abstract description 36
- 101000737828 Homo sapiens Threonylcarbamoyladenosine tRNA methylthiotransferase Proteins 0.000 claims abstract description 36
- 102100035310 Threonylcarbamoyladenosine tRNA methylthiotransferase Human genes 0.000 claims abstract description 36
- 101000775469 Homo sapiens Adiponectin Proteins 0.000 claims abstract description 35
- 102100024970 Melatonin receptor type 1B Human genes 0.000 claims abstract description 29
- 102000017792 KCNJ11 Human genes 0.000 claims abstract description 28
- 108091006556 SLC30A8 Proteins 0.000 claims abstract description 26
- 108010011185 KCNQ1 Potassium Channel Proteins 0.000 claims abstract description 22
- 102100035961 Hematopoietically-expressed homeobox protein HHEX Human genes 0.000 claims abstract description 18
- 101001021503 Homo sapiens Hematopoietically-expressed homeobox protein HHEX Proteins 0.000 claims abstract description 18
- 101000741790 Homo sapiens Peroxisome proliferator-activated receptor gamma Proteins 0.000 claims abstract description 13
- 102100038825 Peroxisome proliferator-activated receptor gamma Human genes 0.000 claims abstract description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 101000978418 Homo sapiens Melanocortin receptor 4 Proteins 0.000 claims abstract 3
- 102100023724 Melanocortin receptor 4 Human genes 0.000 claims abstract 3
- 101000596771 Homo sapiens Transcription factor 7-like 2 Proteins 0.000 claims description 31
- 102100035101 Transcription factor 7-like 2 Human genes 0.000 claims description 31
- 102100037444 Potassium voltage-gated channel subfamily KQT member 1 Human genes 0.000 claims description 20
- 102220000423 rs13266634 Human genes 0.000 claims description 20
- 102200010892 rs1805192 Human genes 0.000 claims description 13
- 102220000417 rs7756992 Human genes 0.000 claims description 13
- 102210030976 rs7903146 Human genes 0.000 claims description 13
- 102210016954 rs1121980 Human genes 0.000 claims description 12
- 102210024343 rs1421085 Human genes 0.000 claims description 12
- 102210009419 rs17817449 Human genes 0.000 claims description 12
- 102210008202 rs182052 Human genes 0.000 claims description 12
- 102210022077 rs2237892 Human genes 0.000 claims description 12
- 102210008881 rs5015480 Human genes 0.000 claims description 12
- 102210007837 rs7754840 Human genes 0.000 claims description 12
- 102210056174 rs7901695 Human genes 0.000 claims description 12
- 102210007306 rs9465871 Human genes 0.000 claims description 12
- 102220002833 rs12255372 Human genes 0.000 claims description 11
- 102220539361 ATP-sensitive inward rectifier potassium channel 11_E23K_mutation Human genes 0.000 claims description 10
- 102210042360 rs10830963 Human genes 0.000 claims description 5
- 102200094959 rs2229616 Human genes 0.000 claims description 5
- 239000013610 patient sample Substances 0.000 claims description 3
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 abstract description 81
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 abstract description 61
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 abstract description 61
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 abstract description 50
- 239000008103 glucose Substances 0.000 abstract description 50
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 46
- 206010022489 Insulin Resistance Diseases 0.000 abstract description 33
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 abstract description 23
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 abstract description 23
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 abstract description 23
- 208000004104 gestational diabetes Diseases 0.000 abstract description 20
- 208000030159 metabolic disease Diseases 0.000 abstract description 16
- -1 CDKAL Proteins 0.000 abstract description 13
- 230000003914 insulin secretion Effects 0.000 abstract description 13
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract description 11
- 210000002237 B-cell of pancreatic islet Anatomy 0.000 abstract description 10
- 101001062620 Homo sapiens Alpha-ketoglutarate-dependent dioxygenase FTO Proteins 0.000 abstract description 10
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 abstract description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 7
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 6
- 230000003915 cell function Effects 0.000 abstract description 5
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 abstract description 4
- 208000018914 glucose metabolism disease Diseases 0.000 abstract description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 abstract description 3
- 230000037213 diet Effects 0.000 abstract description 3
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 abstract description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 abstract description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 abstract description 2
- 102000014021 KCNQ1 Potassium Channel Human genes 0.000 abstract 2
- 230000037396 body weight Effects 0.000 abstract 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 85
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 80
- 238000011161 development Methods 0.000 description 30
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 30
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 26
- 102000003903 Cyclin-dependent kinases Human genes 0.000 description 24
- 108090000266 Cyclin-dependent kinases Proteins 0.000 description 24
- 108010088184 T Cell Transcription Factor 1 Proteins 0.000 description 24
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 24
- 108010076365 Adiponectin Proteins 0.000 description 22
- 102100021177 ATP-sensitive inward rectifier potassium channel 11 Human genes 0.000 description 15
- 108020001213 potassium channel Proteins 0.000 description 15
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 14
- 108091006550 Zinc transporters Proteins 0.000 description 12
- 108020003175 receptors Proteins 0.000 description 12
- 102220545489 ATP-sensitive inward rectifier potassium channel 11_I337V_mutation Human genes 0.000 description 11
- 102000005962 receptors Human genes 0.000 description 11
- 108010021436 Type 4 Melanocortin Receptor Proteins 0.000 description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 10
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 10
- 230000002759 chromosomal effect Effects 0.000 description 9
- 102200002393 rs3816873 Human genes 0.000 description 9
- 108091006146 Channels Proteins 0.000 description 8
- ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N Potassium Chemical compound [K] ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 8
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 8
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 description 8
- 239000011591 potassium Substances 0.000 description 8
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 8
- 108700028369 Alleles Proteins 0.000 description 7
- 230000004153 glucose metabolism Effects 0.000 description 7
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 7
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 7
- YPMOAQISONSSNL-UHFFFAOYSA-N 8-hydroxyoctyl 2-methylprop-2-enoate Chemical compound CC(=C)C(=O)OCCCCCCCCO YPMOAQISONSSNL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 102000017011 Glycated Hemoglobin A Human genes 0.000 description 6
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 6
- 108091005995 glycated hemoglobin Proteins 0.000 description 6
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 6
- 101150044182 8 gene Proteins 0.000 description 5
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 description 5
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 5
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 description 4
- 102100032752 C-reactive protein Human genes 0.000 description 4
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 4
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 4
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 4
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 4
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 4
- 230000037356 lipid metabolism Effects 0.000 description 4
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 4
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 4
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 4
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 4
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 3
- 238000008214 LDL Cholesterol Methods 0.000 description 3
- 102000004257 Potassium Channel Human genes 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000008506 pathogenesis Effects 0.000 description 3
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 3
- 201000001320 Atherosclerosis Diseases 0.000 description 2
- 102000002269 Cytochrome P-450 CYP2C9 Human genes 0.000 description 2
- 108010000543 Cytochrome P-450 CYP2C9 Proteins 0.000 description 2
- 208000031226 Hyperlipidaemia Diseases 0.000 description 2
- 206010052341 Impaired insulin secretion Diseases 0.000 description 2
- 108091034117 Oligonucleotide Proteins 0.000 description 2
- JLCPHMBAVCMARE-UHFFFAOYSA-N [3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[5-(2-amino-6-oxo-1H-purin-9-yl)-3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[5-(2-amino-6-oxo-1H-purin-9-yl)-3-[[5-(2-amino-6-oxo-1H-purin-9-yl)-3-hydroxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methyl [5-(6-aminopurin-9-yl)-2-(hydroxymethyl)oxolan-3-yl] hydrogen phosphate Polymers Cc1cn(C2CC(OP(O)(=O)OCC3OC(CC3OP(O)(=O)OCC3OC(CC3O)n3cnc4c3nc(N)[nH]c4=O)n3cnc4c3nc(N)[nH]c4=O)C(COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3CO)n3cnc4c(N)ncnc34)n3ccc(N)nc3=O)n3cnc4c(N)ncnc34)n3ccc(N)nc3=O)n3ccc(N)nc3=O)n3ccc(N)nc3=O)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cc(C)c(=O)[nH]c3=O)n3cc(C)c(=O)[nH]c3=O)n3ccc(N)nc3=O)n3cc(C)c(=O)[nH]c3=O)n3cnc4c3nc(N)[nH]c4=O)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)O2)c(=O)[nH]c1=O JLCPHMBAVCMARE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000000923 atherogenic effect Effects 0.000 description 2
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 2
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 102000054767 gene variant Human genes 0.000 description 2
- 230000009395 genetic defect Effects 0.000 description 2
- 238000003205 genotyping method Methods 0.000 description 2
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 2
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 2
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 2
- 230000002974 pharmacogenomic effect Effects 0.000 description 2
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 238000003753 real-time PCR Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 101150028074 2 gene Proteins 0.000 description 1
- 206010018429 Glucose tolerance impaired Diseases 0.000 description 1
- 101000741788 Homo sapiens Peroxisome proliferator-activated receptor alpha Proteins 0.000 description 1
- 206010060378 Hyperinsulinaemia Diseases 0.000 description 1
- 208000026350 Inborn Genetic disease Diseases 0.000 description 1
- 101150090219 Kcnj11 gene Proteins 0.000 description 1
- 101710098567 Melatonin receptor type 1B Proteins 0.000 description 1
- 102100038831 Peroxisome proliferator-activated receptor alpha Human genes 0.000 description 1
- 229940100389 Sulfonylurea Drugs 0.000 description 1
- 102000017422 Transcription factor 7 Human genes 0.000 description 1
- 206010067584 Type 1 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 208000021017 Weight Gain Diseases 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000001363 autoimmune Effects 0.000 description 1
- 210000000227 basophil cell of anterior lobe of hypophysis Anatomy 0.000 description 1
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 208000030172 endocrine system disease Diseases 0.000 description 1
- 210000003020 exocrine pancreas Anatomy 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 238000012252 genetic analysis Methods 0.000 description 1
- 208000016361 genetic disease Diseases 0.000 description 1
- 229960001031 glucose Drugs 0.000 description 1
- 230000009229 glucose formation Effects 0.000 description 1
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000003451 hyperinsulinaemic effect Effects 0.000 description 1
- 201000008980 hyperinsulinism Diseases 0.000 description 1
- 230000006455 idiopathic destruction Effects 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000001991 pathophysiological effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 201000010065 polycystic ovary syndrome Diseases 0.000 description 1
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 150000003626 triacylglycerols Chemical class 0.000 description 1
- 230000004584 weight gain Effects 0.000 description 1
- 235000019786 weight gain Nutrition 0.000 description 1
Abstract
Description
Область техники, к которой относится изобретениеField of technology to which the invention relates
Группа изобретений относится к области медицины, а именно к эндокринологии и генетике, и может быть использована для определения вероятности развития функциональных нарушений метаболизма и утилизации глюкозы, этиологически вызванных различными полиморфными вариантами в генах, отвечающих за синтез инсулина, восприимчивость клеток к инсулину, функцию бета-клеток поджелудочной железы, утилизацию глюкозы.The group of inventions relates to the field of medicine, namely to endocrinology and genetics, and can be used to determine the likelihood of developing functional disorders of metabolism and glucose utilization, etiologically caused by various polymorphic variants in the genes responsible for insulin synthesis, cell sensitivity to insulin, beta function pancreatic cells, glucose utilization.
Изучение наследственной предрасположенности к многофакторным заболеваниям крайне важно для их диагностики и терапии. Сахарный диабет (СД) – это группа метаболических (обменных) заболеваний, характеризующихся хронической гипергликемией, которая является результатом нарушения секреции инсулина, действия инсулина или обоих этих факторов. В 1999 г. Всемирной Организацией здравоохранения была введена классификация СД основанная на различиях в механизмах развития данного заболевания:The study of hereditary predisposition to multifactorial diseases is extremely important for their diagnosis and therapy. Diabetes mellitus (DM) is a group of metabolic diseases characterized by chronic hyperglycemia, which results from impaired insulin secretion, insulin action, or both. In 1999, the World Health Organization introduced a classification of diabetes based on differences in the mechanisms of development of this disease:
СД 1-го типа. Развивается из-за аутоиммунной или идиопатической деструкции β-клеток поджелудочной железы, обычно приводящей к абсолютной инсулиновой недостаточности. Type 1 diabetes. Develops due to autoimmune or idiopathic destruction of pancreatic β-cells, usually leading to absolute insulin deficiency.
СД 2-го типа может развиваться двумя путями:Type 2 diabetes can develop in two ways:
• с преимущественной инсулинорезистентностью и относительной инсулиновой недостаточностью;• with predominant insulin resistance and relative insulin deficiency;
• с преимущественным дефектом секреции инсулина с инсулинорезистентностью или без нее.• with a predominant defect in insulin secretion with or without insulin resistance.
Другие специфические типы СД (генетические дефекты функции β-клеток, генетические дефекты действия инсулина, болезни экзокринной части поджелудочной железы, эндокринопатии, инфекции, др.генетические синдромы сочетающиеся с СД) и гестационный СД, возникающий при беременности.Other specific types of diabetes (genetic defects in β-cell function, genetic defects in insulin action, diseases of the exocrine pancreas, endocrinopathies, infections, other genetic syndromes combined with diabetes) and gestational diabetes that occurs during pregnancy.
Для СД типа 2, так же, как и для других многофакторных заболеваний характерна полигения, то есть клинический фенотип является результатом действия нескольких генетических локусов. Type 2 diabetes, as well as other multifactorial diseases, is characterized by polygeny, that is, the clinical phenotype is the result of the action of several genetic loci.
В настоящее время ключевыми звеньями патогенеза СД типа 2 считают инсулинорезистентность (ИР), нарушение секреции инсулина, повышение продукции глюкозы печенью, а также наследственную предрасположенность и особенности образа жизни и питания, ведущие к ожирению. Генетический вклад можно разделить на два типа: гены, влияющие на развитие инсулинорезистентности в периферических тканях (мышцы, печень) и гены, связанные с нарушением развития, роста, пролиферации и функции β-клеток поджелудочной железы (фиг.1. Факторы развития сахарного диабета 2 типа).Currently, the key links in the pathogenesis of type 2 diabetes are considered to be insulin resistance (IR), impaired insulin secretion, increased glucose production by the liver, as well as hereditary predisposition and lifestyle and nutritional characteristics leading to obesity. The genetic contribution can be divided into two types: genes influencing the development of insulin resistance in peripheral tissues (muscle, liver) and genes associated with impaired development, growth, proliferation and function of pancreatic β-cells (Fig. 1. Factors in the development of diabetes mellitus 2 type).
По мере углубления нашего понимания патогенеза сахарного диабета расширяются возможности применения этих знаний в клинической практике. Это позволит подбирать терапию для лечения при нарушениях метаболизма глюкозы на основе генетических данных, по всем принципам превентивной и предиктивной медицины.As our understanding of the pathogenesis of diabetes mellitus increases, the possibilities for applying this knowledge to clinical practice are expanding. This will make it possible to select therapy for treatment of disorders of glucose metabolism based on genetic data, according to all the principles of preventive and predictive medicine.
Уровень техникиState of the art
В настоящее время оценку метаболизма глюкозы проводят по результатам лабораторного определения уровня глюкозы, инсулина, индекса инсулинорезистентности, гликированного гемоглобина, которые в комплексе с другими клинико-лабораторными показателями определяют дальнейшую тактику ведения пациента. По результатам данного обследования делается вывод о нарушениях в обмене глюкозы и назначается определенная терапия, диета и прочие лечебные мероприятия. В ряде случаев нарушения метаболизма глюкозы обусловлены генетическими нарушениями в генах: функции бета-клеток поджелудочной железы (TCF7L, KCNJ11, PPARG), секреции инсулина (TCF7L, CDKAL), ассоциированных с индексом массы тела и ожирения (ADIPOQ, FTO, HHEX, MC4R, KCNQ1), повышенного уровня глюкозы (SLC30A8, TCF7L, CDKAL), инсулинорезистентности (TCF7L), гестационного диабета (MTNR1B, CDKAL1, HHEX), ассоциированных с СД 2-го типа (TCF7L, KCNJ11, PPARG, CDKAL, ADIPOQ, FTO, HHEX, SLC30A8, MC4R, KCNQ1, MTNR1B).Currently, assessment of glucose metabolism is carried out based on the results of laboratory determination of the level of glucose, insulin, insulin resistance index, glycated hemoglobin, which, in combination with other clinical and laboratory indicators, determine further tactics for patient management. Based on the results of this examination, a conclusion is made about disturbances in glucose metabolism and certain therapy, diet and other therapeutic measures are prescribed. In some cases, disorders of glucose metabolism are caused by genetic disorders in the genes: pancreatic beta cell function (TCF7L, KCNJ11, PPARG), insulin secretion (TCF7L, CDKAL), associated with body mass index and obesity (ADIPOQ, FTO, HHEX, MC4R, KCNQ1), elevated glucose levels (SLC30A8, TCF7L, CDKAL), insulin resistance (TCF7L), gestational diabetes (MTNR1B, CDKAL1, HHEX), associated with type 2 diabetes (TCF7L, KCNJ11, PPARG, CDKAL, ADIPOQ, FTO, HHEX , SLC30A8, MC4R, KCNQ1, MTNR1B).
Некоторые полиморфные варианты генов хорошо известны своей ассоциацией с СД2, например, как PPARA, другие являются новыми и потенциально открывают новые возможности для дальнейших исследований. В работе [Liuetal. BMC SystemsBiology 2012, 6(Suppl 3):S15] были исследованы массивы данных, полученных от практически здоровых лиц (3004человек), в сравнении массивом данных, полученных от 1999 больных сахарным диабетом 2 типа. В результате было показано более 10 значимых полиморфизмов, ассоциированных в СД 2 типа. Найденные ассоциации могут использоваться для лучшего понимания патогенеза сахарного диабета 2 типа. Some polymorphic gene variants are well known for their association with T2DM, such as PPARA, while others are new and potentially open up new opportunities for further research. In the work [Liuetal. BMC SystemsBiology 2012, 6(Suppl 3):S15] data sets obtained from practically healthy individuals (3004 people) were examined in comparison with a data set obtained from 1999 patients with type 2 diabetes mellitus. As a result, more than 10 significant polymorphisms associated with type 2 diabetes were shown. The associations found can be used to better understand the pathogenesis of type 2 diabetes.
В научной литературе описаны различные полиморфизмы, связанные с гестационным сахарным диабетом (ГСД), который может поражать один или несколько функции, в статье [Ortega-Contreras B, Armella A, Appel J, et al (2022) Pathophysiological Role of Genetic Factors Associated With Gestational Diabetes Mellitus. Front. Physiol. 13:769924.doi: 10.3389/fphys.2022.769924] суммированы основные ткани и органы, которые могут подвержены влиянию полиморфизмов, ассоциированных с ГСД во время беременности.The scientific literature describes various polymorphisms associated with gestational diabetes mellitus (GDM), which can affect one or more functions, in the article [Ortega-Contreras B, Armella A, Appel J, et al (2022) Pathophysiological Role of Genetic Factors Associated With Gestational Diabetes Mellitus. Front. Physiol. 13:769924.doi: 10.3389/fphys.2022.769924] summarizes the main tissues and organs that may be affected by polymorphisms associated with GDM during pregnancy.
Комплексное фенотипирование и генотипирование больных диабетом на преддиабетической стадии помогает в точной диагностике, профилактике, прогнозировании и терапии. Усовершенствование геномных технологий привело к идентификации нескольких генетических локусов, связанный с СД2. Однако полный набор вариантов генов предрасположенности к СД2 остается неадекватным, что требует дополнительных генетических исследований среди представителей различных этнических групп [Venkatachalapathy et al, Pharmacogenomics and Personalized Medicinein Type 2 Diabetes Mellitus: Potential Implications for Clinical Practice Pharmacogenomics and Personalized Medicine 2021:14 https://doi.org/10.2147/PGPM.S329787; https://www.snpedia.com/index.php/Rs2241766].Comprehensive phenotyping and genotyping of diabetic patients at the prediabetic stage helps in accurate diagnosis, prevention, prognosis and therapy. Improvements in genomic technologies have led to the identification of several genetic loci associated with T2DM. However, the complete set of T2DM susceptibility gene variants remains inadequate, which requires additional genetic studies among representatives of different ethnic groups [Venkatachalapathy et al, Pharmacogenomics and Personalized Medicine in Type 2 Diabetes Mellitus: Potential Implications for Clinical Practice Pharmacogenomics and Personalized Medicine 2021:14 https:/ /doi.org/10.2147/PGPM.S329787; https://www.snpedia.com/index.php/Rs2241766].
Наиболее близким аналогом разработанной нами диагностической панели является диагностическая панель по исследованию рисков развития СД 2 типа, которая уже существует на рынке медицинских лабораторных услуг [https://genomed.ru, https://web.archive.org/web/20221129171801/https:/price.genomed.ru/analysis/view?id=618]. Известная панель содержит средства для определения следующих полиморфизмов:TCF7L2 - rs7903146, rs12255372, MTNR1B - rs10830963, CDKAL1 - rs7754840, rs7756992, KCNJ11- rs5219. В известной панели предложено использование сочетания генотипов полиморфизмов в генах: функции бета-клеток поджелудочной железы (TCF7L, KCNJ11), секреции инсулина (TCF7L, CDKAL), ассоциированных с индексом массы тела и ожирении (FTO), повышенного уровня глюкозы (TCF7L, CDKAL), инсулинорезистентности (TCF7L), гестационного диабета (MTNR1B, CDKAL1), ассоциированных с СД 2-го типа (TCF7L, KCNJ11, CDKAL, FTO, MTNR1B).The closest analogue of the diagnostic panel we developed is the diagnostic panel for studying the risks of developing type 2 diabetes, which already exists on the market of medical laboratory services [https://genomed.ru, https://web.archive.org/web/20221129171801/https :/price.genomed.ru/analysis/view?id=618]. The known panel contains tools for determining the following polymorphisms: TCF7L2 - rs7903146, rs12255372, MTNR1B - rs10830963, CDKAL1 - rs7754840, rs7756992, KCNJ11-rs5219. The well-known panel proposed the use of a combination of genotypes of polymorphisms in genes: pancreatic beta cell function (TCF7L, KCNJ11), insulin secretion (TCF7L, CDKAL), associated with body mass index and obesity (FTO), elevated glucose levels (TCF7L, CDKAL) , insulin resistance (TCF7L), gestational diabetes (MTNR1B, CDKAL1), associated with type 2 diabetes (TCF7L, KCNJ11, CDKAL, FTO, MTNR1B).
Однако применение данной известной панели для полноценной диагностики ограничивается тем, что исследуются не все участки генов, ассоциированных с развитием метаболического синдрома, СД и ожирением, что не позволяет сделать полноценный диагностический охват возможных предрасположенностей к данным нарушениям.However, the use of this well-known panel for full diagnostics is limited by the fact that not all regions of genes associated with the development of metabolic syndrome, diabetes and obesity are examined, which does not allow for full diagnostic coverage of possible predispositions to these disorders.
Технической проблемой решаемой в настоящем изобретении являлся оригинальный выбор сочетания генов/полиморфизмов/генотипов, подходящий для точного выявления предрасположенности к развитию сахарного диабета, о чем свидетельствует практическое отсутствие на рынке диагностических панелей полиморфизмов (SNP), подходящих для диагностики нарушений обмена глюкозы, развития ожирения, метаболического синдрома и СД 2-го типа.Technical problem The solution to the present invention was the original choice of a combination of genes/polymorphisms/genotypes, suitable for accurately identifying a predisposition to the development of diabetes mellitus, as evidenced by the virtual absence on the market of diagnostic panels of polymorphisms (SNPs) suitable for diagnosing glucose metabolism disorders, the development of obesity, metabolic syndrome and type 2 diabetes.
Раскрытие сущности изобретенияDisclosure of the invention
Достигаемым техническим результатом настоящего изобретения является повышение точности определения предрасположенности к развитию нарушений обмена глюкозы, развития ожирения, метаболического синдрома и СД 2-го типа, на основе уникального сочетания полиморфизмов, что позволяет одномоментно выявлять наиболее часто встречающиеся полиморфизмы, дает возможность провести более полный диагностический охват и не пропустить возможные изменения в генотипе. Данная панель также позволит превентивно скорректировать тип питания, образ жизни пациента, подобрать эффективную дозировку лекарственных препаратов.The achieved technical result of the present invention is to increase the accuracy of determining the predisposition to the development of glucose metabolism disorders, the development of obesity, metabolic syndrome and type 2 diabetes, based on a unique combination of polymorphisms, which allows one to simultaneously identify the most common polymorphisms, making it possible to conduct more complete diagnostic coverage and not miss possible changes in the genotype. This panel will also allow you to preventively adjust the patient’s diet and lifestyle, and select an effective dosage of medications.
Достижение указанного технического результата обеспечивается предложенной панелью для определения предрасположенности к развитию нарушений метаболизма на основе использования уникального сочетания генотипов полиморфизмов в генах: функции бета-клеток поджелудочной железы (TCF7L, KCNJ11, PPARG), секреции инсулина (TCF7L, CDKAL), ассоциированных с индексом массы тела и ожирения (ADIPOQ, FTO, HHEX, MC4R, KCNQ1), повышенного уровня глюкозы(SLC30A8, TCF7L, CDKAL), инсулинорезистентности (TCF7L), гестационного диабета (MTNR1B, CDKAL1, HHEX), ассоциированных с СД 2-го типа (TCF7L, KCNJ11, PPARG, CDKAL, ADIPOQ, FTO, HHEX, SLC30A8, MC4R, KCNQ1, MTNR1B).Achievement of the specified technical result is ensured by the proposed panel for determining the predisposition to the development of metabolic disorders based on the use of a unique combination of genotypes of polymorphisms in genes: pancreatic beta cell function (TCF7L, KCNJ11, PPARG), insulin secretion (TCF7L, CDKAL), associated with mass index body and obesity (ADIPOQ, FTO, HHEX, MC4R, KCNQ1), elevated glucose levels (SLC30A8, TCF7L, CDKAL), insulin resistance (TCF7L), gestational diabetes (MTNR1B, CDKAL1, HHEX), associated with type 2 diabetes (TCF7L , KCNJ11, PPARG, CDKAL, ADIPOQ, FTO, HHEX, SLC30A8, MC4R, KCNQ1, MTNR1B).
Созданная панель включает средства для обнаружения в образце от пациента следующих полиморфизмов:The created panel includes tools for detecting the following polymorphisms in a patient sample:
PPARG - rs1801282PPARG-rs1801282
TCF7L2 - rs7903146, rs12255372, rs7901695TCF7L2 - rs7903146, rs12255372, rs7901695
MC4R - rs2229616MC4R - rs2229616
ADIPOQ - rs1501299, rs182052, rs2241766ADIPOQ - rs1501299, rs182052, rs2241766
KCNQ1 - rs2237892KCNQ1 - rs2237892
FTO - rs17817449, rs1121980, rs1421085FTO - rs17817449, rs1121980, rs1421085
MTNR1B - rs10830963MTNR1B - rs10830963
CDKAL1 - rs7754840, rs7756992, rs9465871, CDKAL1 - rs7754840, rs7756992, rs9465871,
SLC30A8 - rs13266634SLC30A8 - rs13266634
HHEX - rs5015480HHEX - rs5015480
KCNJ11- rs5219, rs5215 KCNJ11- rs5219, rs5215
Достижение указанного технического результата обеспечивается также предложенным способом определения предрасположенности к развитию нарушений метаболизма на основе использования уникального сочетания генотипов полиморфизмов в генах: функциибета-клетокподжелудочнойжелезы (TCF7L, KCNJ11, PPARG), секрецииинсулина (TCF7L, CDKAL), ассоциированных с индексом массы тела и ожирения (ADIPOQ, FTO, HHEX, MC4R, KCNQ1), повышенного уровня глюкозы (SLC30A8, TCF7L, CDKAL), инсулинорезистентности (TCF7L), гестационного диабета (MTNR1B, CDKAL1, HHEX), ассоциированных с СД 2-готипа (TCF7L, KCNJ11, PPARG, CDKAL, ADIPOQ, FTO, HHEX, SLC30A8, MC4R, KCNQ1, MTNR1B).Achieving the specified technical result is also ensured by the proposed method for determining the predisposition to the development of metabolic disorders based on the use of a unique combination of genotypes of polymorphisms in the genes: pancreatic beta cell function (TCF7L, KCNJ11, PPARG), insulin secretion (TCF7L, CDKAL), associated with body mass index and obesity ( ADIPOQ, FTO, HHEX, MC4R, KCNQ1), elevated glucose levels (SLC30A8, TCF7L, CDKAL), insulin resistance (TCF7L), gestational diabetes (MTNR1B, CDKAL1, HHEX), associated with type 2 diabetes (TCF7L, KCNJ11, PPARG, CDKAL, ADIPOQ, FTO, HHEX, SLC30A8, MC4R, KCNQ1, MTNR1B).
Предложенный способ характеризуется использованием средств для обнаружения в образце от пациента полиморфизмов генов, ассоциированных с нарушениями метаболизма глюкозы, и выявлением по результатам обнаружения полиморфизмов возможной предрасположенности пациента к развитию ожирения, метаболического синдрома и СД 2-го типа.The proposed method is characterized by the use of tools for detecting gene polymorphisms associated with disorders of glucose metabolism in a patient sample, and identifying, based on the results of detection of polymorphisms, the patient’s possible predisposition to the development of obesity, metabolic syndrome and type 2 diabetes.
При этом предложенный способ предусматривает использование указанной панели полиморфизмов, а именно способ включает выявление в образце от пациента следующих полиморфизмов:In this case, the proposed method involves the use of the specified panel of polymorphisms, namely, the method includes identifying the following polymorphisms in a sample from a patient:
1. PPARG - rs18012821. PPARG - rs1801282
2. TCF7L2 - rs7903146, rs12255372, rs79016952. TCF7L2 - rs7903146, rs12255372, rs7901695
3. MC4R - rs22296163. MC4R - rs2229616
4. ADIPOQ - rs1501299, rs182052, rs22417664. ADIPOQ - rs1501299, rs182052, rs2241766
5. KCNQ1 - rs22378925. KCNQ1 - rs2237892
6. FTO - rs17817449, rs1121980, rs14210856. FTO - rs17817449, rs1121980, rs1421085
7. MTNR1B - rs108309637. MTNR1B - rs10830963
8. CDKAL1 - rs7754840, rs7756992, rs9465871, 8. CDKAL1 - rs7754840, rs7756992, rs9465871,
9. SLC30A8 - rs132666349. SLC30A8 - rs13266634
10. HHEX - rs501548010. HHEX - rs5015480
11. KCNJ11- rs5219, rs5215,11. KCNJ11-rs5219, rs5215,
где наличие у пациента хотя бы одного из указанных полиморфизмов свидетельствует о возможной предрасположенности к развитию нарушений метаболизма.where the presence of at least one of these polymorphisms in a patient indicates a possible predisposition to the development of metabolic disorders.
По полученным нами данным, при использовании альтернативной диагностической панели для диагностики предрасположенностей к риску развития СД2, ожирения и инсулинорезистентности, из-за недостаточного охвата рисковых аллелей в генах, ассоциированных с развитием нарушений метаболизма, возможно установление ошибочного вывода, например, об отсутствии риска СД. При сравнении результатов исследования Пациента №3 с помощью альтернативной диагностической панели, было выявлено, что отсутствуют риски развития нарушения метаболизма глюкозы, низкий риск развития СД, инсулинорезистенстности и ожирения, при этом при анализе полиморфизмов с помощью предложенной панели были обнаружены полиморфизмы в генах рецептора мелатонина 1B (MTNR1B), рецептора активируемый пролифераторомперексиса типа 2 (PPARG2), в гене трансмембранного переносчика цинка типа 8 (SLC30A8), и данный генотип ассоциирован с увеличением риска СД2, метаболического синдрома более чем в 2 раза, о чем и свидетельствовали данные дополнительных лабораторных исследований (табл.8). Для поиска подходящего для создания панели сочетания полиморфизмов, позволяющих составить однозначное предположение о риске нарушений метаболизма было проведено исследование с учетом следующих факторов, указанных в таблице 1.According to our data, when using an alternative diagnostic panel to diagnose predispositions to the risk of developing T2DM, obesity and insulin resistance, due to insufficient coverage of risk alleles in genes associated with the development of metabolic disorders, it is possible to establish an erroneous conclusion, for example, that there is no risk of DM. When comparing the results of the study of Patient No. 3 using an alternative diagnostic panel, it was revealed that there are no risks of developing glucose metabolism disorders, a low risk of developing diabetes, insulin resistance and obesity, while when analyzing polymorphisms using the proposed panel, polymorphisms were found in the melatonin 1B receptor genes (MTNR1B), perexis proliferator-activated receptor type 2 (PPARG2), in the transmembrane zinc transporter type 8 gene (SLC30A8), and this genotype is associated with an increase in the risk of T2DM and metabolic syndrome by more than 2 times, as evidenced by data from additional laboratory studies ( table 8). To find a combination of polymorphisms suitable for creating a panel that would make it possible to make an unambiguous assumption about the risk of metabolic disorders, a study was conducted taking into account the following factors indicated in Table 1.
Таблица 1Table 1
С/Т - увеличение риска СД2 в 1,7T/T - increase in risk of T2DM by 2.5
S/T - increase in risk of T2DM by 1.7
CYP2C9 Transcription factor 7 gene (TCF7L2)
CYP2C9
С/Т – увеличение риска СД2 в 2,1 раза. Снижение выработки инсулина натощак и при увеличении уровня глюкозы.T/T - increase in the risk of T2DM by 3.5 times. Decreased insulin production on an empty stomach and with increased glucose levels.
S/T – increase in the risk of T2DM by 2.1 times. Decreased insulin production on an empty stomach and with increased glucose levels.
T/T - увеличение риска СД2 в 1.5 раза, более высокий уровень при нагрузке глюкозой.G/T - increase in the risk of T2DM by 1.3 times, a higher level with a glucose load.
T/T - increase in the risk of T2DM by 1.5 times, a higher level with a glucose load.
С/Т - увеличение риска СД2 в 2,5 разаS/S - 3-fold increase in risk of T2DM, decreased insulin production
S/T - increase in risk of T2DM by 2.5 times
G/G - увеличение риска СД2 в 1,3 раза, фактор риска гестационного диабета, повышения уровня глюкозы, ухудшение секреции инсулинаA/G - risk factor for gestational diabetes, increased glucose levels, worsening insulin secretion
G/G - increase in the risk of T2DM by 1.3 times, a risk factor for gestational diabetes, increased glucose levels, worsening insulin secretion
С/Т - увеличение риска СД2 в 1,2 разаS/S - increase in risk of T2DM by 2.2 times
S/T - increase in risk of T2DM by 1.2 times
С/Т - увеличивает риск ожирения в 1,3 разаC/C – increases the risk of obesity by 1.7 times
S/T - increases the risk of obesity by 1.3 times
G/Т - увеличивает риск ожирения в 1,3 разаG/G – increases the risk of obesity by 1.7 times
G/T - increases the risk of obesity by 1.3 times
G/A - увеличивает риск ожирения в 1,6 разA/A – increases the risk of obesity by 2.8 times
G/A - increases the risk of obesity by 1.6 times
С/G – увеличение риска развития СД2 типа в 1,3 разаS/C – risk of developing gestational diabetes, increase in the risk of developing type 2 diabetes by 1.5 times, increase in fasting glucose levels.
C/G – increase in the risk of developing type 2 diabetes by 1.3 times
Согласно результатам проведенных исследований, на статистически значимой когорте пациентов были отобраны одиннадцать генов, а именно PPARG,TCF7L2, MC4R, ADIPOQ, KCNQ1,FTO, MTNR1B, CDKAL1, SLC30A8,HHEX, KCNJ11,выявлены определенные полиморфизмы этих генов и установлены наиболее ассоциированные с нарушениями метаболизма генотипы указанных полиморфизмов, где наличие у пациента хотя бы одного из следующих полиморфизмов:According to the results of the studies, eleven genes were selected from a statistically significant cohort of patients, namely PPARG, TCF7L2, MC4R, ADIPOQ, KCNQ1, FTO, MTNR1B, CDKAL1, SLC30A8, HHEX, KCNJ11, certain polymorphisms of these genes were identified and those most associated with disorders were identified metabolism genotypes of the specified polymorphisms, where the patient has at least one of the following polymorphisms:
1. PPARG - rs18012821. PPARG - rs1801282
2. TCF7L2 - rs7903146, rs12255372, rs79016952. TCF7L2 - rs7903146, rs12255372, rs7901695
3. MC4R - rs22296163. MC4R - rs2229616
4. ADIPOQ - rs1501299, rs182052, rs22417664. ADIPOQ - rs1501299, rs182052, rs2241766
5. KCNQ1 - rs22378925. KCNQ1 - rs2237892
6. FTO - rs17817449, rs1121980, rs14210856. FTO - rs17817449, rs1121980, rs1421085
7. MTNR1B - rs108309637. MTNR1B - rs10830963
8. CDKAL1 - rs7754840, rs7756992, rs9465871, 8. CDKAL1 - rs7754840, rs7756992, rs9465871,
9. SLC30A8 - rs132666349. SLC30A8 - rs13266634
10. HHEX - rs501548010. HHEX - rs5015480
11. KCNJ11- rs5219, rs5215 11. KCNJ11-rs5219, rs5215
где наличие у пациента хотя бы одного из указанных полиморфизмов свидетельствует о возможной предрасположенности к развитию нарушений метаболизма.where the presence of at least one of these polymorphisms in a patient indicates a possible predisposition to the development of metabolic disorders.
Определение именно такого сочетания генотипов полиморфизмов указанных генов является диагностически значимым, так как охватывает достаточное количество генов, участвующих в функции бета-клеток поджелудочной железы, секреции инсулина, ассоциированных с индексом массы тела и ожирении, ассоциированных с повышенным уровнем глюкозы, развитием инсулинорезистентности, гестационного диабета , и СД 2-го типа.Determining exactly this combination of genotypes of polymorphisms of these genes is diagnostically significant, since it covers a sufficient number of genes involved in the function of pancreatic beta cells, insulin secretion, associated with body mass index and obesity, associated with elevated glucose levels, the development of insulin resistance, and gestational diabetes , and type 2 diabetes.
Осуществление изобретения. Implementation of the invention.
В основе предложенного изобретения лежит молекулярно-генетическое исследование образцов клеток, тканей или физиологических жидкостей от пациентов. В качестве неограничивающего примера приведено исследование образца периферической крови пациентов, в возрасте от 18 лет, на следующие группы мутаций в генах PPARG, TCF7L2, MC4R, ADIPOQ, KCNQ1, FTO, MTNR1B, CDKAL1, SLC30A8, HHEX, KCNJ11.The proposed invention is based on a molecular genetic study of samples of cells, tissues or physiological fluids from patients. As a non-limiting example, a study of a peripheral blood sample from patients over the age of 18 years is given for the following groups of mutations in the genes PPARG, TCF7L2, MC4R, ADIPOQ, KCNQ1, FTO, MTNR1B, CDKAL1, SLC30A8, HHEX, KCNJ11.
Процедура молекулярно-генетического исследования осуществляется следующим образом:The molecular genetic research procedure is carried out as follows:
Для проведения генотипирования используется ДНК, выделенная из клеток крови человека. Для выделения используется, например, набор "ПРОБА-ГС-ГЕНЕТИКА" (ДНК-технология, Россия) или другой набор реагентов, позволяющий выделить ДНК из периферической крови с концентрацией выше 5 нг/мкл. Процедура выделения происходит по протоколу производителя.For genotyping, DNA isolated from human blood cells is used. For isolation, for example, the “PROBA-GS-GENETIKA” kit (DNA technology, Russia) or another set of reagents is used that allows you to isolate DNA from peripheral blood with a concentration above 5 ng/μl. The isolation procedure follows the manufacturer's protocol.
В качестве реактивов для постановки полимеразной цепной реакции в реальном времени (ПЦР-РВ) используется, например, набор "5X ScreenMix-HS" (Евроген, Россия). В полимеразной цепной реакции используются, например, зонды типа TaqMan. Подбор олигонуклеотидов (праймеров и зондов) осуществлялся с помощью, например, ПО PrimerExpress v3 (Thermo, США). Синтез олигонуклеотидов производится, например, на приборе AppliedBiosistems 3900 (Thermo, США) по заказу в ООО"Люмипроб Рус"(Россия).As reagents for performing real-time polymerase chain reaction (RT-PCR), for example, the “5X ScreenMix-HS” kit (Evrogen, Russia) is used. In polymerase chain reaction, probes such as TaqMan are used. The selection of oligonucleotides (primers and probes) was carried out using, for example, PrimerExpress v3 software (Thermo, USA). The synthesis of oligonucleotides is carried out, for example, on an AppliedBiosistems 3900 device (Thermo, USA) by order from Lumiprob Rus LLC (Russia).
Для проведения ПЦР используется, например, амплификатор CFX96 c1000 Touch (BioRad) с детекцией продуктов амплификации в режиме реального времени.To carry out PCR, for example, a CFX96 c1000 Touch amplifier (BioRad) with real-time detection of amplification products is used.
Диагностика осуществляется по данным, полученным по результатам молекулярно-генетического анализа участков генов на наличие аллелей риска – патологических генотипов (Таблица 2).Diagnosis is carried out according to data obtained from the results of molecular genetic analysis of gene sections for the presence of risk alleles - pathological genotypes (Table 2).
Таблица 2.Table 2.
CYP2C9 Transcription factor 7 gene (TCF7L2)
CYP2C9
Ниже приведены примеры, демонстрирующие возможность достижения указанного технического результата, в которых показаны результаты исследований образцов от пациентов и подтверждение возможности реализации прогнозирования различий в функции бета-клеток поджелудочной железы, секреции инсулина, метаболизме глюкозы, которые были подтверждены дополнительными клинико-лабораторными исследованиями.Below are examples demonstrating the possibility of achieving the specified technical result, which show the results of studies of samples from patients and confirmation of the possibility of predicting differences in the function of pancreatic beta cells, insulin secretion, glucose metabolism, which were confirmed by additional clinical and laboratory studies.
Примеры осуществления изобретенияExamples of implementation of the invention
ПРИМЕР 1: Пациент, 1974 г.р., пол женский, рост 165 см, вес 84 кг, ИМТ = 30,1.EXAMPLE 1: Patient, born in 1974, female, height 165 cm, weight 84 kg, BMI = 30.1.
Результаты анализа на генетические факторы риска к увеличению индекса массы тела, метаболическому синдрому и сахарному диабету 2-го типа, представлены в таблице 3.The results of the analysis for genetic risk factors for increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus are presented in Table 3.
Таблица 3Table 3
Таким образом, можно предположить, что возможно развитие нарушений метаболизма у данного пациента, т.к. выявлены полиморфизмы в гене белка, ассоциированного с регуляторной субъединицей-1 циклинзависимойкинназы типа 5 (CDKAL1), гене, ассоциированным с ожирением и увеличением жировой ткани (FTO), гене белка канала для ионов калия Kir6.2 (KCNJ11), гене рецептора мелатонина 1B (MTNR1B), гене транскрипционного фактора 7 (TCF7L2), в генотипах, ассоциированных с увеличением риска ожирения, развития СД2, инсулинорезистентности в 1,3-2,1 раза.Thus, it can be assumed that metabolic disorders may develop in this patient, because polymorphisms were identified in the gene for the protein associated with regulatory subunit 1 of cyclin-dependent kinase type 5 (CDKAL1), the gene associated with obesity and increased adipose tissue (FTO), the gene for the potassium ion channel protein Kir6.2 (KCNJ11), the gene for melatonin receptor 1B ( MTNR1B), transcription factor 7 gene (TCF7L2), in genotypes associated with an increase in the risk of obesity, development of T2DM, and insulin resistance by 1.3-2.1 times.
Выявленные изменения в генотипе были подтверждены данными лабораторных исследований (таблица 4).The identified changes in the genotype were confirmed by laboratory data (Table 4).
Таблица 4.Table 4.
Полученные данные свидетельствуют о том, что нарушены механизмы метаболизма и утилизации глюкозы, индекс инсулинорезистентности значительно превышает верхнюю границу нормы, значение глюкозы значительно выше нормы, значение гликированного гемоглобина стремиться к верхней границе нормы, т.е. лабораторные показатели свидетельствуют о гипергликемии, клинические показатели свидетельствуют о метаболическом синдроме.The data obtained indicate that the mechanisms of metabolism and utilization of glucose are disrupted, the insulin resistance index significantly exceeds the upper limit of normal, the glucose value is significantly higher than normal, the value of glycated hemoglobin tends to the upper limit of normal, i.e. laboratory values indicate hyperglycemia, clinical indicators indicate metabolic syndrome.
ПРИМЕР 2: Пациент, 2010 г.р., пол мужской, ИМТ> 25.EXAMPLE 2: Patient, born in 2010, male, BMI>25.
Результаты анализа на генетические факторы риска к увеличению индекса массы тела, метаболическому синдрому и сахарному диабету 2-го типа (таблица 5).Results of analysis for genetic risk factors for increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus (Table 5).
Таблица 5. Table 5.
Таким образом, можно предположить, что возможно развитие нарушений метаболизма у данного пациента, т.к. выявлены полиморфизмы в гене белка, ассоциированного с регуляторной субъединицей-1 циклинзависимойкинназы типа 5 (CDKAL1), гене, ассоциированным с ожирением и увеличением жировой ткани (FTO), в генотипах, ассоциированных с риском повышения уровня глюкозы, ухудшения секреции инсулина,увеличением риска ожирения, в 1,3 раза.Thus, it can be assumed that metabolic disorders may develop in this patient, because polymorphisms were identified in the gene for the protein associated with regulatory subunit-1 of cyclin-dependent kinase type 5 (CDKAL1), a gene associated with obesity and increased adipose tissue (FTO), in genotypes associated with the risk of increased glucose levels, worsening insulin secretion, and an increased risk of obesity, 1.3 times.
Выявленные изменения в генотипе были подтверждены данными лабораторных исследований, представленными в таблице 6.The identified changes in the genotype were confirmed by laboratory data presented in Table 6.
Таблица 6.Table 6.
Полученные данные свидетельствуют о том, что нарушены механизмы метаболизма и утилизации глюкозы, инсулин и индекс инсулинорезистентности значительно превышает верхнюю границу нормы, но значение глюкозы в пределах нормы, т.е. лабораторные показатели свидетельствуют о гиперинсулинемии, клинические показатели свидетельствуют о метаболическом синдроме.The data obtained indicate that the mechanisms of metabolism and utilization of glucose are disrupted, insulin and the insulin resistance index significantly exceed the upper limit of normal, but the glucose value is within normal limits, i.e. laboratory values indicate hyperinsulinemia, clinical indicators indicate metabolic syndrome.
ПРИМЕР 3: Пациентка, 1951 г.р., пол женский, ИМТ=30. Результаты анализа на генетические факторы риска к увеличению индекса массы тела, метаболическому синдрому и сахарному диабету 2-го типа (таблица 7).EXAMPLE 3: Patient, born in 1951, female, BMI=30. Results of analysis for genetic risk factors for increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus (Table 7).
Таблица 7.Table 7.
Таким образом, можно предположить, что возможно развитие нарушений метаболизма у данного пациента, т.к. выявлены полиморфизмы в гене рецептора активируемого пролифераторомперексиса типа 2 (PPARG2), гене трансмембранного переносчика цинка типа 8 (SLC30A8), в генотипах, ассоциированных с увеличением риска СД2 (в 2.5 раза), метаболического синдрома, инсулинорезистентности, повышение ИМТ.Thus, it can be assumed that metabolic disorders may develop in this patient, because polymorphisms were identified in the proliferator-activated receptor type 2 gene (PPARG2), the transmembrane zinc transporter type 8 gene (SLC30A8), in genotypes associated with an increased risk of T2DM (2.5 times), metabolic syndrome, insulin resistance, and increased BMI.
Выявленные изменения в генотипе, подтверждены данными лабораторных исследований, представленными в таблице 8:The identified changes in the genotype were confirmed by laboratory data presented in Table 8:
Таблица 8.Table 8.
более 1.68 риск отсутствует,
менее 1.15 высокий риск1.15-1.68 moderate risk,
more than 1.68 there is no risk,
less than 1.15 high risk
Полученные данные свидетельствуют о том, что нарушены механизмы метаболизма и утилизации глюкозы, индекс инсулинорезистентности значительно превышает верхнюю границу нормы, значение гликированного гемоглобина стремиться к верхней границе нормы, а также нарушен обмен липидов, и показатель холестерина ЛПВП, соответствует высокому риску развития атеросклероза, т.е. лабораторные показатели свидетельствуют о гипергликемии, клинические показатели свидетельствуют о метаболическом синдроме.The data obtained indicate that the mechanisms of metabolism and utilization of glucose are impaired, the insulin resistance index significantly exceeds the upper limit of normal, the value of glycated hemoglobin tends to the upper limit of normal, and lipid metabolism is also impaired, and the HDL cholesterol indicator corresponds to a high risk of developing atherosclerosis, i.e. e. laboratory values indicate hyperglycemia, clinical indicators indicate metabolic syndrome.
ПРИМЕР 4: Пациент, 1948 г.р., пол женский, ИМТ=29. Результаты анализа на генетические факторы риска к увеличению индекса массы тела, метаболическому синдрому и сахарному диабету 2-го типа (таблица 9):EXAMPLE 4: Patient, born in 1948, female, BMI=29. Results of analysis for genetic risk factors for increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus (Table 9):
Таблица 9.Table 9.
Таким образом, можно предположить, что возможно развитие нарушений метаболизма у данного пациента, т.к. выявлены полиморфизмы в генах белка, ассоциированного с регуляторной субъединицей-1 циклинзависимойкинназы типа 5 (CDKAL1), гене, ассоциированном с ожирением и увеличением жировой ткани (FTO), в хромосомной области HHEX-IDE, гене рецептора мелатонина 1B (MTNR1B), в генотипах, ассоциированных с увеличением риска СД2 (в 1.3-2.2 раза), и ожирения в 2 раза.Thus, it can be assumed that metabolic disorders may develop in this patient, because polymorphisms were identified in the genes of the protein associated with the regulatory subunit-1 of cyclin-dependent kinase type 5 (CDKAL1), the gene associated with obesity and increase in adipose tissue (FTO), in the chromosomal region HHEX-IDE, the melatonin receptor 1B gene (MTNR1B), in genotypes, associated with an increase in the risk of T2DM (1.3-2.2 times), and obesity by 2 times.
Выявленные изменения в генотипе, подтверждены данными лабораторных исследований, представленными в таблице 10:The identified changes in the genotype were confirmed by laboratory data presented in Table 10:
Таблица 10.Table 10.
Полученные данные свидетельствуют о том, что нарушены механизмы метаболизма и утилизации глюкозы, индекс инсулинорезистентности значительно превышает верхнюю границу нормы, значение глюкозы значительно выше нормы, значение гликированного гемоглобина стремиться к верхней границе нормы, т.е. лабораторные показатели свидетельствуют о гипергликемии, клинические показатели свидетельствуют о метаболическом синдроме.The data obtained indicate that the mechanisms of metabolism and utilization of glucose are disrupted, the insulin resistance index significantly exceeds the upper limit of normal, the glucose value is significantly higher than normal, the value of glycated hemoglobin tends to the upper limit of normal, i.e. laboratory values indicate hyperglycemia, clinical indicators indicate metabolic syndrome.
ПРИМЕР 5: Пациент, 1992 г.р., пол мужской, ИМТ=25. Результаты анализа на генетические факторы риска к увеличению индекса массы тела, метаболическому синдрому и сахарному диабету 2-го типа (таблица 11):EXAMPLE 5: Patient, born in 1992, male, BMI=25. Results of analysis for genetic risk factors for increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus (Table 11):
Таблица 11.Table 11.
Таким образом, можно предположить, что возможно развитие нарушений метаболизма у данного пациента, т.к. выявлены полиморфизмы в гене, ассоциированном с ожирением и увеличением жировой ткани (FTO) – в 1,6-2 раза, в гене транскрипционного фактора 7 (TCF7L2, в генотипах, ассоциированных с увеличением риска СД2 в 2,1 раза.Thus, it can be assumed that metabolic disorders may develop in this patient, because polymorphisms were identified in the gene associated with obesity and increased adipose tissue (FTO) - 1.6-2 times, in the gene of transcription factor 7 (TCF7L2, in genotypes associated with an increase in the risk of T2DM by 2.1 times.
Выявленные изменения в генотипе, подтверждены данными лабораторных исследований, представленными в таблице 12:The identified changes in the genotype were confirmed by laboratory data presented in Table 12:
Таблица 12.Table 12.
3,34-4,12 пограничный уровень;
4,12-4,89 высокий риск; более 4.89 очень высокий рискless than 2.59-3.34 optimal level;
3.34-4.12 borderline level;
4.12-4.89 high risk; more than 4.89 very high risk
Полученные данные свидетельствуют о том, что нарушен обмен липидов, высокий индекс атерогенности свидетельствует о риске атеросклероза, но значение глюкозы находится в пределах нормы, т.е. лабораторные показатели свидетельствуют о гиперлипидемии, клинические показатели свидетельствуют о метаболическом синдроме.The data obtained indicate that lipid metabolism is impaired, a high atherogenic index indicates a risk of atherosclerosis, but the glucose value is within normal limits, i.e. laboratory values indicate hyperlipidemia, clinical indicators indicate metabolic syndrome.
РИМЕР 6: Пациент, 1993 г.р., пол женский, ИМТ=26. Результаты анализана генетические факторы риска к увеличению индекса массы тела, метаболическому синдрому и сахарному диабету 2-го типа (таблица 13):EXAMPLE 6: Patient, born in 1993, female, BMI=26. The results of the analysis of genetic risk factors for increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus (Table 13):
Таблица 13.Table 13.
Таким образом, можно предположить, что возможно развитие нарушений метаболизма у данного пациента, т.к. выявлены полиморфизмы в гене, ассоциированном с ожирением и увеличением жировой ткани (FTO) – в 1,6-1,7 раза, в гене белка канала для ионов калия Kir6.2 (KCNJ11), Рецептор активируемый пролифераторомперексиса типа 2 (PPARG2), Ген трансмембранного переносчика цинка типа 8 (SLC30A8), Ген транскрипционного фактора 7 (TCF7L2), в генотипах, ассоциированных с увеличением риска СД2 в 1,7-3,5 раза, развитием метаболического синдрома, инсулинорезистентности, повышением ИМТ.Thus, it can be assumed that metabolic disorders may develop in this patient, because polymorphisms were identified in the gene associated with obesity and increase in adipose tissue (FTO) - 1.6-1.7 times, in the gene for the potassium ion channel protein Kir6.2 (KCNJ11), Proliferator-activated receptor type 2 (PPARG2), Gene transmembrane zinc transporter type 8 (SLC30A8), transcription factor 7 gene (TCF7L2), in genotypes associated with an increase in the risk of T2DM by 1.7-3.5 times, the development of metabolic syndrome, insulin resistance, and increased BMI.
Выявленные изменения в генотипе, подтверждены данными лабораторных исследований, представленными в таблице 14:The identified changes in the genotype were confirmed by laboratory data presented in Table 14:
Таблица 14.Table 14.
менее 5.2 желательный уровень,
более 6.2 высокий уровень5.2-6.2 border level,
less than 5.2 is the desired level,
more than 6.2 high level
4,12-4,89 высокий риск; менее 4.89 очень высокий рискless than 2.59-3.34 optimal level; 3.34-4.12 borderline level;
4.12-4.89 high risk; less than 4.89 very high risk
Полученные данные свидетельствуют о том, что нарушен обмен липидов, но значение глюкозы находится в пределах нормы, т.е. лабораторные показатели свидетельствуют о гиперлипидемии, клинические показатели свидетельствуют о метаболическом синдроме.The data obtained indicate that lipid metabolism is disturbed, but the glucose value is within normal limits, i.e. laboratory values indicate hyperlipidemia, clinical indicators indicate metabolic syndrome.
ПРИМЕР 7: Пациент, 1964 г.р., пол женский, ИМТ=28. Результаты анализана генетические факторы риска к увеличению индекса массы тела, метаболическому синдрому и сахарному диабету 2-го типа (таблица 15):EXAMPLE 7: Patient, born in 1964, female, BMI=28. The results of the analysis of genetic risk factors for increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus (Table 15):
Таблица 15.Table 15.
Таким образом, можно предположить, что возможно развитие нарушений метаболизма у данного пациента, т.к. выявлены полиморфизмы в гене рецептора мелатонина 1B (MTNR1B), гене рецептора, активируемогопролифераторомперексиса типа 2 (PPARG2), гене трансмембранного переносчика цинка типа 8 (SLC30A8), гене транскрипционного фактора 7 (TCF7L2), в генотипах, ассоциированных с увеличением риска СД2 в 1,3-3,5 раза, развитием метаболического синдрома, инсулинорезистентности, повышением ИМТ.Thus, it can be assumed that metabolic disorders may develop in this patient, because polymorphisms were identified in the melatonin receptor 1B gene (MTNR1B), the proliferator-activated receptor gene type 2 (PPARG2), the transmembrane zinc transporter type 8 gene (SLC30A8), the transcription factor 7 gene (TCF7L2), in genotypes associated with an increased risk of T2DM in 1, 3-3.5 times, development of metabolic syndrome, insulin resistance, increase in BMI.
Выявленные изменения в генотипе, подтверждены данными лабораторных исследований, представленными в таблице 16:The identified changes in the genotype are confirmed by laboratory data presented in Table 16:
Таблица 16.Table 16.
Полученные данные свидетельствуют о том, что нарушены механизмы метаболизма и утилизации глюкозы, индекс инсулинорезистентности значительно превышает верхнюю границу нормы, значение глюкозы значительно выше нормы, т.е. лабораторные показатели свидетельствуют о гипергликемии, клинические показатели свидетельствуют о метаболическом синдроме.The data obtained indicate that the mechanisms of metabolism and utilization of glucose are disrupted, the insulin resistance index is significantly higher than the upper limit of normal, the glucose value is significantly higher than normal, i.e. laboratory values indicate hyperglycemia, clinical indicators indicate metabolic syndrome.
ПРИМЕР 8: Пациент, 1961 г.р., пол женский, ИМТ=23. Результаты анализана генетические факторы риска к увеличению индекса массы тела, метаболическому синдрому и сахарному диабету 2-го типа (таблица 17):EXAMPLE 8: Patient, born in 1961, female, BMI=23. The results of the analysis of genetic risk factors for increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus (Table 17):
Таблица 17.Table 17.
Таким образом, можно предположить, что возможно развитие нарушений метаболизма у данного пациента, т.к. выявлены полиморфизмы в гене белка, ассоциированного с регуляторной субъединицей-1 циклинзависимойкинназы типа 5 (CDKAL1), гене, ассоциированном с ожирением и увеличением жировой ткани (FTO), гене белка канала для ионов калия Kir6.2 (KCNJ11), в генотипах, ассоциированных с увеличением риска СД2 в 1,2-3,5 раза, ожирения в 1,3-1,5раза. Thus, it can be assumed that metabolic disorders may develop in this patient, because polymorphisms were identified in the gene for the protein associated with the regulatory subunit-1 of cyclin-dependent kinase type 5 (CDKAL1), the gene associated with obesity and increased adipose tissue (FTO), the gene for the potassium ion channel protein Kir6.2 (KCNJ11), in genotypes associated with an increase in the risk of T2DM by 1.2-3.5 times, obesity by 1.3-1.5 times.
При этом, также были выявлены полиморфизмы в генах белка Адипонектина (ADIPOQ) и гене рецептора меланокортина 4 (MC4R), которые наоборот, ассоциированы с уменьшением риска развития СД2 в 2 раза,и метаболического синдрома.At the same time, polymorphisms were also identified in the Adiponectin protein genes (ADIPOQ) and the melanocortin 4 receptor gene (MC4R), which, on the contrary, are associated with a 2-fold reduction in the risk of developing T2DM and metabolic syndrome.
Данные свидетельствуют о том, что применение предложенной панели позволило более точно определить генотип пациента, т.к. в расчет рисков были взяты гены, которые ассоциированы с прогнозом к уменьшению риска.The data indicate that the use of the proposed panel made it possible to more accurately determine the patient’s genotype, because Risk calculations included genes that are associated with a prognosis for risk reduction.
Выявленные изменения в генотипе, подтверждены данными лабораторных исследований, представленными в таблице 18:The identified changes in the genotype were confirmed by laboratory data presented in Table 18:
Таблица 18.Table 18.
3,34-4,12 пограничный уровень;
4,12-4,89 высокий риск; >4.89 очень высокий риск<2.59-3.34 optimal level;
3.34-4.12 borderline level;
4.12-4.89 high risk; >4.89 very high risk
<1.15 высокий риск1.15-1.68 moderate risk, >1.68 no risk,
<1.15 high risk
Полученные данные свидетельствуют о том, что механизмы метаболизма и утилизации глюкозы и липидного обмена осуществляются адекватно. Клинических признаков на момент исследования метаболического синдрома и/или СД не наблюдается. ИМТ находится в пределах нормы. В результатах анализа на генетические факторы обнаружены два генетических варианта, ассоциированных со снижением риска МС и СД, а также выявлен всего один генетический вариант, ассоциированный с повышенным риском гестационного диабета.The data obtained indicate that the mechanisms of metabolism and utilization of glucose and lipid metabolism are carried out adequately. There were no clinical signs of metabolic syndrome and/or diabetes at the time of the study. BMI is within normal limits. The results of the analysis of genetic factors revealed two genetic variants associated with a reduced risk of MS and diabetes, and also identified only one genetic variant associated with an increased risk of gestational diabetes.
Claims (13)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2822360C1 true RU2822360C1 (en) | 2024-07-04 |
Family
ID=
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011064352A1 (en) * | 2009-11-27 | 2011-06-03 | Boehringer Ingelheim International Gmbh | Treatment of genotyped diabetic patients with dpp-iv inhibitors such as linagliptin |
| RU2691145C2 (en) * | 2017-10-09 | 2019-06-11 | Общество с ограниченной ответственностью "Национальный центр генетических исследований" | Method of individual dietary recommendations formation based on dna analysis |
| RU2700565C1 (en) * | 2019-06-06 | 2019-09-19 | Федеральное бюджетное учреждение науки "Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения" Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (ФБУН "ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью | Method for determining predisposition to developing obesity in children in conditions of excessive contamination with aluminum |
| RU2801174C1 (en) * | 2022-12-01 | 2023-08-02 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский Государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of predicting the risk of developing type 2 diabetes mellitus in obese and/or pre-diabetic individuals |
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011064352A1 (en) * | 2009-11-27 | 2011-06-03 | Boehringer Ingelheim International Gmbh | Treatment of genotyped diabetic patients with dpp-iv inhibitors such as linagliptin |
| RU2691145C2 (en) * | 2017-10-09 | 2019-06-11 | Общество с ограниченной ответственностью "Национальный центр генетических исследований" | Method of individual dietary recommendations formation based on dna analysis |
| RU2700565C1 (en) * | 2019-06-06 | 2019-09-19 | Федеральное бюджетное учреждение науки "Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения" Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (ФБУН "ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью | Method for determining predisposition to developing obesity in children in conditions of excessive contamination with aluminum |
| RU2801174C1 (en) * | 2022-12-01 | 2023-08-02 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский Государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of predicting the risk of developing type 2 diabetes mellitus in obese and/or pre-diabetic individuals |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| А.Н. ДМИТРИЕВ, Метаболический синдром: маркеры индивидуальной предрасположенности, диагностика доклинической стадии, обоснование тактики ведения пациентов, Лекця для врачей, 2011, том 34, номер 2, стр.93-101. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Khan et al. | Genetic confirmation of T2DM meta-analysis variants studied in gestational diabetes mellitus in an Indian population | |
| Steinthorsdottir et al. | A variant in CDKAL1 influences insulin response and risk of type 2 diabetes | |
| Sharma et al. | Identification of non-HLA genes associated with development of islet autoimmunity and type 1 diabetes in the prospective TEDDY cohort | |
| Shaat et al. | A variant in the transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) gene is associated with an increased risk of gestational diabetes mellitus | |
| Franks et al. | Replication of the association between variants in WFS1 and risk of type 2 diabetes in European populations | |
| Hayashi et al. | Replication study for the association of TCF7L2 with susceptibility to type 2 diabetes in a Japanese population | |
| Saadi et al. | Association of TCF7L2 polymorphism with diabetes mellitus, metabolic syndrome, and markers of beta cell function and insulin resistance in a population-based sample of Emirati subjects | |
| Wu et al. | Association and interaction analyses of genetic variants in ADIPOQ, ENPP1, GHSR, PPARγ and TCF7L2 genes for diabetic nephropathy in a Taiwanese population with type 2 diabetes | |
| Shokouhi et al. | Association of rs7903146, rs12255372, and rs290487 polymorphisms in TCF7L2 gene with type 2 diabetes in an Iranian Kurdish ethnic group | |
| EP1978107A1 (en) | Fto gene polymorphisms associated to obesity and/or type II diabetes | |
| Nikolac et al. | Metabolic control in type 2 diabetes is associated with sulfonylurea receptor-1 (SUR-1) but not with KCNJ11 polymorphisms | |
| Hsiao et al. | The ENPP1 K121Q polymorphism is associated with type 2 diabetes and related metabolic phenotypes in a Taiwanese population | |
| Aboelkhair et al. | TCF7L2 gene polymorphism as a risk for type 2 diabetes mellitus and diabetic microvascular complications | |
| Iwata et al. | The association of Pro12Ala polymorphism in PPARγ2 with lower carotid artery IMT in Japanese | |
| Faghih et al. | SLC30A8 gene polymorphism (rs13266634 C/T) and type 2 diabetes mellitus in south Iranian population | |
| Chikoti et al. | Cytokine gene variants of TNF-α and IL-10 in the propensity of type 2 diabetes in south Indian population | |
| Marjani et al. | Investigating Visfatin gene Polymorphism rs4730153 with Insulin Resistance and Non-Alcoholic Fatty Liver Diseases in Iranian Population | |
| Ashkinadze et al. | Combining fetal sonography with genetic and allele pathogenicity studies to secure a neonatal diagnosis of Bardet–Biedl syndrome | |
| Asghar et al. | Association of CDKAL1 gene polymorphism (rs10946398) with gestational diabetes mellitus in Pakistani population | |
| RU2822360C1 (en) | Panel for determining predisposition to increased body mass index, metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus and its use | |
| Amara et al. | Familial early-onset diabetes is not a typical MODY in several Tunisian patients | |
| Wang et al. | Association of the CD36 gene with impaired glucose tolerance, impaired fasting glucose, type-2 diabetes, and lipid metabolism in essential hypertensive patients | |
| Viji et al. | Genetic association of ABCC8 rs757110 polymorphism with type 2 diabetes mellitus risk: a case-control study in South India and a meta-analysis | |
| Imamura et al. | Replication study for the association of rs391300 in SRR and rs17584499 in PTPRD with susceptibility to type 2 diabetes in a J apanese population | |
| Regine et al. | Association between PPARγ rs1801282 polymorphism with diabetic nephropathy and type-2 diabetes mellitus susceptibility in south India and a meta-analysis |