Estudio de asociación de todo el genoma de la espirometría alterada en proporción preservada (PRISm)

by | Ene 15, 2024 | 0 comments

Abstracto

Antecedentes La espirometría alterada del índice conservado (PRISm) se define como el volumen espiratorio forzado en 1 s (FEV1) <80% previsto y FEV1/capacidad vital forzada ≥0,70. PRISm se asocia con síntomas respiratorios y comorbilidades. Nuestro objetivo era descubrir nuevas señales genéticas para PRISm y ver si proporcionan información sobre la patogénesis de PRISm y las comorbilidades asociadas.

Métodos Llevamos a cabo un estudio de asociación de todo el genoma (GWAS) de PRISm en participantes del Biobanco del Reino Unido (Etapa 1) y seleccionamos polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) que alcanzaron importancia en todo el genoma para la replicación en 13 cohortes (Etapa 2). Se realizó un metanálisis combinado de las etapas 1 y 2 para determinar los principales SNP. Utilizamos la regresión de la puntuación de desequilibrio de ligamiento cruzado para estimar la correlación genética de todo el genoma entre PRISm y los rasgos pulmonares y extrapulmonares. Se realizaron estudios de asociación de todo el fenómeno de los principales SNP.

Resultados 22 señales alcanzaron importancia en el metanálisis conjunto, incluidas cuatro señales novedosas para la función pulmonar. Una fuerte correlación genética en todo el genoma (rgramo) entre PRISm y EPOC espirométrica (rgramo=0,62, p<0,001) y correlación genética con diabetes tipo 2 (rgramo=0,12, p=0,007). Los estudios de asociación de fenómenos mostraron que 18 de 22 señales estaban asociadas con rasgos diabéticos y siete con rasgos de presión arterial.

Conclusión Este es el primer GWAS que identifica con éxito SNP asociados con PRISm. Cuatro de las señales, rs7652391 (gen más cercano MECOM), rs9431040 (HLX), rs62018863 (TMEM114) y rs185937162 (HLA-B), no se han descrito antes en asociación con la función pulmonar, lo que demuestra la utilidad de utilizar diferentes fenotipos de función pulmonar en GWAS. Los factores genéticos asociados con PRISm están fuertemente correlacionados con el riesgo de otras enfermedades pulmonares y comorbilidad extrapulmonar.

resumen tuiteable

Este es el primer GWAS que informa SNP significativos en todo el genoma para PRISm, cuatro de los cuales son novedosos para la función pulmonar. Los factores genéticos asociados con PRISm están fuertemente correlacionados con el riesgo de otras enfermedades pulmonares y comorbilidad extrapulmonar. https://bit.ly/3Qo0jUn

Introducción

La espirometría alterada del índice preservado (PRISm), también conocida como espirometría de “patrón restrictivo” o “no clasificada”, se define como el volumen espiratorio forzado en 1 s (FEV1) <80% previsto y FEV1Relación capacidad vital forzada (FVC) ≥0,70 [1]. Se ha sugerido que para un subgrupo de sujetos, PRISm puede ser un precursor de la EPOC: hasta el 50% progresa a la EPOC, mientras que el 15% regresa a la espirometría “normal” en 5 años. [2, 3]. Una cohorte más grande y más joven ha demostrado que PRISm puede ser transitorio y solo el 12% desarrolla obstrucción del flujo de aire en 8 años. [4]. El interés clínico en PRISm se relaciona con su asociación constante con síntomas respiratorios, comorbilidades (p.ej obesidad, diabetes y enfermedades cardiovasculares) y mortalidad por todas las causas [24].

Estudios anteriores han demostrado que las medidas o rasgos de la función pulmonar son, en parte, hereditarios y están asociados con variantes genéticas, lo que implica una amplia gama de mecanismos que incluyen el desarrollo de cilios y fibras elásticas en la enfermedad pulmonar obstructiva. [5, 6], pero las asociaciones genéticas individuales y las vías que subyacen a PRISm se comprenden menos. Un estudio previo de asociación de todo el genoma (GWAS) de PRISm no logró encontrar asociaciones significativas para todo el genoma (p <5 × 10−8), era modesto y estaba restringido a los que alguna vez fumaron [7].

Las variantes genéticas asociadas con PRISm podrían proporcionar información invaluable sobre su patogénesis y comorbilidades asociadas, así como también identificar potencialmente objetivos terapéuticos.

Nuestro objetivo fue realizar un GWAS de casos y controles de PRISm e informar nuevos polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) asociados en un diseño de estudio de dos etapas para ver si brindan información sobre la patogénesis de PRISm y las comorbilidades asociadas.

Métodos

Diseño del estudio

Realizamos un GWAS de dos etapas con metanálisis. Para la cohorte de descubrimiento (Etapa 1), utilizamos el Biobanco del Reino Unido (UKBB) (www.ukbiobank.ac.uk). Para la Etapa 2 utilizamos cohortes dentro de los consorcios SpiroMETA y Cohort for Heart and Aging Research in Genomic Epidemiology (CHARGE), así como COPDGene. Estimamos correlaciones genéticas con rasgos fenotípicos potencialmente relacionados. Realizamos un estudio de asociación de todo el fenómeno (PheWAS) de SNP que no estaban asociados con la función pulmonar en el GWAS de función pulmonar más grande hasta la fecha. [8].

Nivel 1

El UKBB, que se utilizó para la etapa 1 del GWAS, es un gran recurso de investigación de salud basado en la población del Reino Unido con aproximadamente 500 000 personas de entre 38 y 73 años reclutadas entre 2006 y 2010. Se recogieron cuestionarios, entrevistas, medidas antropométricas y muestras biológicas. . UKBB recibió la aprobación ética del Comité de Ética en Investigación (referencia REC para el Biobanco del Reino Unido: 11/NW/0382). Utilizamos variables derivadas previamente del FEV1 prebroncodilatador de calidad controlada.1 y CVF. Sólo se incluyeron participantes con espirometría clasificada como aceptable (apéndice complementario 1). Solo se incluyeron aquellos de ascendencia europea autoidentificada con ascendencia genética muy similar basada en el análisis de componentes principales de los genotipos. Se excluyeron los pacientes con estado de tabaquismo o peso desconocidos. VEF1 El % previsto se calculó según los valores de Global Lung Function Initiative (GLI) 2012 utilizando el paquete RSpiro R en R v3.6.1 (www.r-project.org). PRISm se definió como FEV1 <80% previsto y FEV1Relación /FVC ≥0,70 y controles como FEV1 ≥80% previsto y FEV1Relación /FVC ≥0,70. Se excluyeron los participantes con espirometría que no cumplían los criterios de PRISm o control. Figura 1 muestra el diagrama de flujo de selección de participantes y tabla 1 contiene datos demográficos de la muestra utilizada.

FIGURA 1

Diagrama de flujo de selección de participantes. IMC: índice de masa corporal; PRISm: espirometría alterada del índice conservado; GWAS: estudio de asociación de todo el genoma.

TABLA 1

Demografía de los participantes de la Etapa 1 en el Biobanco del Reino Unido

El GWAS se realizó utilizando el sistema GWAS de la Unidad de Epidemiología Integrativa (IEU), que se describe en detalle en otra parte. [9]. El proceso contiene archivos genéticos de los participantes derivados previamente después del control de calidad previo a la imputación, la fase y la imputación, lo que permite una rápida estandarización del GWAS de la población del UKBB. Puede encontrar una descripción detallada del proceso para crear los archivos genéticos derivados en otro lugar. [10, 11] y se puede resumir de la siguiente manera. El genotipado se realizó utilizando la matriz Axiom UK BiLEVE y la matriz Axiom Biobank (Affymetrix) [12]. Antes de la fase, se eliminaron los SNP multialélicos o aquellos con una frecuencia de alelo menor (MAF) ≤1 %. La clasificación por fases de los datos del genotipo se realizó utilizando una versión modificada del algoritmo SHAPEIT2. [13]. La imputación del genotipo a un conjunto de referencia que combina el haplotipo UK10K y los paneles de referencia del Haplotype Reference Consortium se realizó utilizando algoritmos IMPUTE2. [14]. Los análisis se limitaron a variantes autosómicas mediante filtrado graduado con calidad de imputación variable para diferentes rangos de frecuencia de alelos. Luego se aplicó un algoritmo interno para eliminar preferentemente a los individuos relacionados con el mayor número de otros individuos hasta que no quedaran pares relacionados. Para modelar la estructura de la población en la muestra, se utilizaron 143 006 SNP genotipados directamente, obtenidos después de omitir variantes con MAF <0,01, tasa de falta de genotipado >0,015 o equilibrio de Hardy-Weinberg p <0,0001; y poda del desequilibrio de ligamiento (LD) a una r2 umbral de 0,1 usando PLINK v2.00 (www.cog-genomics.org/plink/2.0).

Utilizando los archivos genéticos derivados de la tubería, un GWAS de PRISm versus Los controles se realizaron utilizando BOLT-LMM (https://alkesgroup.broadinstitute.org/BOLT-LMM/BOLT-LMM_manual.html) [15]. La asociación entre PRISm y cada SNP se calculó mediante regresión logística, con SNP codificado de forma aditiva y ajustando por sexo, índice de masa corporal (IMC), edad y tabaquismo (condición de tabaquismo como variable ficticia; 0 = nunca haber fumado, 1 = exfumador, 2=fumador actual).

Los SNP se filtraron para eliminar aquellos con un MAF ≤0,01 o que tenían hebras ambiguas. Se utilizó la regresión de la puntuación LD para estimar la heredabilidad y evaluar la inflación genómica mediante el cálculo de λ y la intercepción de LD. [16]. Para corregir la inflación genómica, los valores p se corrigieron para la intersección LD. Aglutinación estricta de LD (r2=0,001, kb 10 000) se aplicó a los SNP que alcanzaron un umbral de significancia de p=5×10−8 para definir distintos SNP centinela. Solo los SNP se consideran novedosos, según sus ID de grupo de SNP de referencia (rsID) que no se informan como señales principales en el Ssantuario et al. [6] Se investigaron 2019 GWAS de la función pulmonar en las cohortes replicantes. Figura 2 muestra un diagrama de flujo del análisis.

FIGURA 2

Gráfico de Manhattan del estudio de asociación de todo el genoma de descubrimiento después del filtrado y ajuste de regresión de puntuación de desequilibrio de ligamiento.

Etapa 2 y análisis conjunto

Se probó la asociación de los nuevos SNP identificados en la etapa 1 en 13 cohortes independientes de ascendencia europea de los consorcios SpiroMeta y CHARGE. El materiales complementarios resumir descripciones completas de cohortes, métodos de espirometría, métodos de genotipado y plataformas de imputación. Las cohortes replicantes realizaron una regresión logística con los SNP principales de la Etapa 1 en aquellos con PRISm y espirometría de control. Se realizaron ajustes por edad, IMC, sexo, historial de tabaquismo (ya sea paquetes-año o estatus, como se describió anteriormente) y subestructura de la población mediante componentes principales o mediante modelos lineales mixtos. [17]. Los resultados se combinaron en los estudios de la Etapa 2 utilizando un modelo de varianza inversa de efectos fijos en Stata 17 (StatCorp., College Station, TX, EE. UU.). El gen más cercano para cada SNP se determinó utilizando PhenoScanner (www.phenoscanner.medschl.cam.ac.uk).

Definición de los principales SNP

Realizamos un análisis conjunto de la Etapa 1 y la Etapa 2 en un modelo de varianza inversa de efectos fijos utilizando Stata 17. Se probó la heterogeneidad utilizando Cochrane Q. Los SNP principales debían cumplir los siguientes criterios: p<5×10−8 en el análisis conjunto de la Etapa 1+2; misma dirección del efecto en la Etapa 1 y la Etapa 2; y p<0,05 en la Etapa 2 o un valor de p más bajo en la Etapa 1+2 conjunta que en la Etapa 1. Debido a que nunca se han reportado SNP significativos en todo el genoma en asociación con PRISm, se supone que todos los SNP principales identificados son novedosos para Prisma.

Correlación genética

Para investigar la arquitectura genética compartida entre PRISm y otros rasgos, realizamos un análisis de regresión de puntuación LD bivariada para evaluar la correlación genética de todo el genoma (rgramo) entre los resultados de la etapa 1 PRISm y los rasgos de función pulmonar continua, asma de moderada a grave, superposición entre asma y EPOC, EPOC diagnosticada espirométricamente, infecciones del tracto respiratorio y recuento de eosinófilos [18]. También examinamos la correlación genética entre PRISm y afecciones relacionadas, incluida la diabetes tipo 2, el IMC, la hipertensión y el infarto de miocardio.

PheWAS

Realizamos un PheWAS de cada SNP superior individualmente usando https://gwas.mrcieu.ac.uk/phewas/ para determinar si la pleiotropía de SNP podría explicar las asociaciones descritas con PRISm. Destacamos las medidas de función pulmonar, las enfermedades pulmonares y las comorbilidades previamente asociadas con PRISm (p.ej sobrepeso o IMC, enfermedades cardiovasculares y diabetes) [4].

Nuevos SNP para la función pulmonar: PheWAS profundo y ontología genética

Principales SNP que no se informaron en el GWAS más grande de función pulmonar hasta la fecha (r2≥0,5) se informaron como novedosos tanto para PRISm como para la función pulmonar [8]. Los SNP se analizaron utilizando PheWAS profundo enriquecido para rasgos de función pulmonar para examinar las asociaciones con la función pulmonar y otros rasgos. [19]. Luego se investigaron los genes más cercanos a estos nuevos SNP para obtener información de ontología genética utilizando la herramienta Functional Mapping and Annotation of Genome-wide Association Studies (FUMA).https://fuma.ctglab.nl). Se implementaron pruebas hipergeométricas utilizando FUMA para probar si los genes más cercanos a los nuevos SNP estaban sobrerrepresentados en conjuntos de genes de MSigDB, WikiPathways y genes informados del catálogo GWAS (análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes; ver

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