Analysis of polymorphic variants of cholinergic receptor genes in type 2 diabetes mellitus

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Obesity and addictive eating behaviours represent significant causal factors in the development of type 2 diabetes mellitus. Genes encoding muscarinic and nicotinic receptors have been demonstrated to be significant associated with a wide range of psychiatric disorders. Consequently, these genes represent potential markers for the study of predisposition to both disturbed eating behaviour and type 2 diabetes mellitus (T2DM). A total of 992 DNA samples from individuals with T2DM and 1,023 DNA samples from healthy controls were examined. A DEBQ-based assessment of eating behaviour was conducted. The following polymorphic loci were investigated by real-time PCR: CHRNA5 (rs16969968), CHRNA3 (rs1051730), CHRNB4 (rs17487223), CHRM4 (rs206748), CHRNA3 (rs578776), CHRM5 (rs7162140), CHRM1 (rs2067477), CHRNA7 (rs3826029). The present study found an association between the T2DM and the following genetic variants: CHRNA5 rs16969968 (P = 0.00001, OR = 1.72), CHRNA3 rs1051730 (P = 0.00001, OR = 1.812), CHRM5 rs7162140 (P = 0.051, OR = 1.90), and CHRM1 rs2067477 (P = 0.003, OR = 1.41). It was shown an association between the AA haplotype (CHRNA5 rs16969968 – CHRNA3 rs1051730) and the AAT haplotype (CHRNA5 rs16969968 – CHRNA3 rs1051730 – CHRNB4 rs17487223) with the T2DM (P = 0.0004, OR = 1.37; P = 0.00005, OR = 1.34). The CHRNA3 rs578776, CHRNA7 rs3826029, CHRM5 rs7162140 and CHRM1 rs2067477 loci were found to be associated with Restrictive eating behaviour (P = 0.05, 0.003, 0.015, 0.05 respectively). Additionally, the CHRM1 rs2067477 locus was found to be associated with Emotional eating behaviour (P = 0.014), while the CHRNA5 rs16969968 and CHRNB4 rs17487223 gene polymorphisms were found to be associated with External eating behavior (P = 0.05, P = 0.036). The study revealed an association between polymorphic variants of the studied genes and both disturbed eating behaviour and T2DM.

全文:

受限制的访问

作者简介

O. Kochetova

Ufa Federal Research Centre of the Russian Academy of Sciences; Bashkir State Medical University

Email: Olga_MK78@mail.ru

Institute of Biochemistry and Genetics

俄罗斯联邦, Ufa; Ufa

D. Avsaleydiniva

Bashkir State Medical University

Email: Olga_MK78@mail.ru
俄罗斯联邦, Ufa

T. Kochetova

Bashkir State Medical University

Email: Olga_MK78@mail.ru
俄罗斯联邦, Ufa

L. Akhmadishina

Ufa Federal Research Centre of the Russian Academy of Sciences

Email: Olga_MK78@mail.ru

Institute of Biochemistry and Genetics

俄罗斯联邦, Ufa

G. Korytina

Ufa Federal Research Centre of the Russian Academy of Sciences; Bashkir State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: Olga_MK78@mail.ru

Institute of Biochemistry and Genetics

俄罗斯联邦, Ufa; Ufa

参考

  1. Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю. и др. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. 10-й выпуск // Сахарный диабет. 2022. T. 24. 1S. C. 1–148.
  2. Halban P.A., Polonsky K.S., Bowden N.W. et al. β-cell failure in type 2 diabetes: Postulated mechanisms and prospects for prevention and treatment // J. Clin. Endocrinol. Metab. 2014. № 99. P. 1983–1992. https://doi.org/10.1210/jc.2014-1425
  3. Zhu Z., Guo Y., Shi H. et al. Shared genetic and experimental links between obesity-related traits and asthma subtypes in UK Biobank // J. Allergy Clin. Immunol. 2020. V. 145. № 2. P. 537–549. https://doi.org/10.1016/j.jaci.2019.09.035
  4. Ahrén B. Autonomic regulation of islet hormone secretion – implications for health and disease // Diabetologia. 2000. № 43. P. 393–410. https://doi.org/10.1007/s001250051322
  5. Lausier J., Diaz W.C., Roskens V. et al. Vagal control of pancreatic ß-cell proliferation // Am. J. Physiol. Metab. 2010. № 299. P. E786–E793. https://doi.org/10.1152/ajpendo.00202.2010
  6. Guo Y., Traurig M., Ma L. et al. CHRM3 gene variation is associated with decreased acute insulin secretion and increased risk for early-onset type 2 diabetes in Pima Indians // Diabetes. 2006. V. 55. P. 3625–3629. https://doi.org/10.2337/db06-0379
  7. Gilon P., Henquin J.C. Mechanisms and physiological significance of the cholinergic control of pancreatic beta-cell function // Endocr. Rev. 2001. V. 22. № 5. P. 565–604. https://doi.org/10.1210/edrv.22.5.0440
  8. Ganic E., Singh T., Luan C. et al. MafA-controlled nicotinic receptor expression is essential for insulin secretion and is impaired in patients with type 2 diabetes // Cell Rep. 2016. V. 14. P. 1991–2002. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2016.02.002
  9. Gausserès B., Liu J., Foppen E. et al. The constitutive lack of α7 nicotinic receptor leads to metabolic disorders in mouse // Biomolecules. 2020. V. 10. № 7. https://doi.org/10.3390/biom10071057
  10. Ohtani M., Oka T., Badyuk M. et al. Mouse β-TC6 insulinoma cells: High expression of functional α3β4 nicotinic receptors mediating membrane potential, intracellular calcium, and insulin release // Mol. Pharmacol. 2005. V. 69. P. 899–907. https://doi.org/10.1124/mol.105.014902
  11. Haghighatfard A., Ghaderi A.H., Mostajabi P. et al. The first genome-wide association study of internet addiction; revealed substantial shared risk factors with neurodevelopmental psychiatric disorders // Res. Dev. Disabil. 2023. V. 133. https://doi.org/10.1016/j.ridd.2022.104393
  12. Kochetova O.V., Avzaletdinova D.S., Korytina G.F. et al. The association between eating behavior and polymorphisms in GRIN2B, GRIK3, GRIA1 and GRIN1 genes in people with type 2 diabetes mellitus // Mol. Biol. Reports. 2020. V. 47. № 3. P. 2035–2046.
  13. Timasheva Y., Balkhiyarova Z., Avzaletdinova D. et al. Mendelian randomization analysis identifies inverse causal relationship between external eating and metabolic phenotypes // Nutrients. 2024. V. 16. № 8. P. 1166.
  14. Korytina G.F., Akhmadishina L.Z., Viktorova E.V. et al. IREB2, CHRNA5, CHRNA3, FAM13A hedgehog interacting protein genes polymorphisms & risk of chronic obstructive pulmonary disease in Tatar population from Russia // Indian J. Med. Res. 2016. V. 144. № 6. P. 865–876. https://doi.org/10.4103/ijmr.IJMR_1233_14
  15. Abdellaoui A., Smit D., van den Brink W. et al. Genomic relationships across psychiatric disorders including substance use disorders // Drug Alcohol Depend. 2021. V. 220. https://doi.org/10.1016/j.drugalcdep.2021.108535
  16. Duncan L., Deisseroth K. Are novel treatments for brain disorders hiding in plain sight? // Neuropsychopharmacol. 2024. V. 49. P. 276–281. https://doi.org/10.1038/s41386-023-01636-x
  17. Osipov A.V., Averin A.S., Shaykhutdinova E.R. et al. Muscarinic and nicotinic acetylcholine receptors in the regulation of the cardiovascular system // Russ. J. Bioorganic Chem. 2023. V. 49. № 1. P. 1–18.
  18. Culverhouse R.C., Chen L.S., Saccone N.L. et al. Variants in the CHRNA5–CHRNA3–CHRNB4 region of chromosome 15 predict gastrointestinal adverse events in the transdisciplinary tobacco use research center smoking cessation trial // Nicotine Tob. Res. 2020. V. 6. № 2. P. 248–255. https://doi.org/10.1093/ntr/ntz044
  19. Oliveri A., Rebernick R.J., Kuppa A., Pant A. et al. Comprehensive genetic study of the insulin resistance marker TG: HDL-C in the UK Biobank // Nat. Genet. 2024. V. 56. № 2. P. 212–221. https://doi.org/10.1038/s41588-023-01625-2
  20. Freathy R.M., Kazeem G.R., Morris R.W. et al. Genetic variation at CHRNA5–CHRNA3–CHRNB4 interacts with smoking status to influence body mass index // Int. J., Epidem. 2011. V. 40. № 6. P. 1617–1628.
  21. Changeux J.-P. The nicotinic acetylcholine receptor: The founding father of the pentameric ligand-gated ion channel superfamily // J. Biol. Chem. 2012. V. 287. P. 40207–40215. https://doi.org/10.1074/jbc.R112.407668
  22. Ohtani M., Oka T., Badyuk M. et al. Mouse β-TC6 insulinoma cells: High expression of functional α3β4 nicotinic receptors mediating membrane potential, intracellular calcium, and insulin release // Mol. Pharmacol. 2005. V. 69. P. 899–907. https://doi.org/10.1124/mol.105.014902
  23. Hall E., Dekker Nitert M., Volkov P. et al. The effects of high glucose exposure on global gene expression and DNA methylation in human pancreatic islets // Mol. Cell. Endocrinol. 2018. V. 5. № 472. P. 57–67. https://doi.org/10.1016/j.mce.2017.11.019
  24. Chen J., Loukola A., Gillespie N.A. et al. Genome-wide meta-analyses of FTND and TTFC phenotypes // Nicotine Tob. Res. 2020. V. 26–22. № 6. P. 900–909. https://doi.org/10.1093/ntr/ntz09
  25. Brazel D.M., Jiang Y., Hughey J.M. et al. Exome chip meta-analysis fine maps causal variants and elucidates the genetic architecture of rare coding variants in smoking and alcohol use // Biol. Psychiatry. 2019. V. 85. № 11. P. 946–955. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2018.11.024
  26. Cole J.B., Florez J.C., Hirschhorn J.N. Comprehensive genomic analysis of dietary habits in UK Biobank identifies hundreds of genetic associations // Nat. Communications. 2020. V. 1. P. 1467. https://doi.org/10.1038/s41467-020-15193-0
  27. Донецкова А.Д., Митин А.Н. Роль транскрипционных факторов Foxo в поддержании гомеостаза Т-лимфоцитов // Иммунология. 2017. V. 38. № 3. P. 160–167.
  28. Özdemir F., Kır Y., Tok K.C. et al. A novel genotyping method for detection of the muscarinic receptor M1 gene rs2067477 polymorphism and its genotype/allele frequencies in a Turkish population // Turk. J. Pharm. Sci. 2020. V. 17. № 6. P. 653–658. https://doi.org/10.4274/tjps.galenos.2019.46793
  29. Kır Y., Baskak B., Kuşman A. et al. The relationship between plasma levels of clozapine and N-desmethyclozapine as well as M1 receptor polymorphism with cognitive functioning and associated cortical activity in schizophrenia // Psychiatry Res. Neuroimaging. 2020. V. 303. https://doi.org/10.1016/j.pscychresns.2020.111128
  30. Anney R.J., Lotfi-Miri M., Olsson C.A. et al. Variation in the gene coding for the M5 muscarinic receptor (CHRM5) influences cigarette dose but is not associated with dependence to drugs of addiction: Evidence from a prospective population based cohort study of young adults // BMC Genet. 2007. V. 8. https://doi.org/10.1186/1471-2156-8-46
  31. Wu Z., Nicoll M., Ingham R.J. AP-1 family transcription factors: A diverse family of proteins that regulate varied cellular activities in classical Hodgkin lymphoma and ALK+ ALCL // Exp. Hematol. Oncol. 2021. V. 10. № 4. https://doi.org/10.1186/s40164-020-00197-9
  32. Calabrò M., Mandelli L., Crisafulli C. et al. Genes involved in neurodevelopment, neuroplasticity, and bipolar Disorder: CACNA1C, CHRNA1, and MAPK1 // Neuropsychobiology. 2016. V. 74. № 3. P. 159–168. https://doi.org/10.1159/000468543
  33. Maouche K., Polette M., Jolly T. et al. α7 Nicotinic acetylcholine receptor Regulates airway epithelium differentiation by controlling basal cell proliferation // Am. J. Pathol. 2009. V. 175. P. 1868–1882. https://doi.org/10.2353/ajpath.2009.090212
  34. Catassi A., Servent D., Paleari L. et al. Multiple roles of nicotine on cell proliferation and inhibition of apoptosis: Implications on lung carcinogenesis // Mutat. Res. 2008. V. 659. P. 221–231. https://doi.org/10.1016/j.mrrev.2008.04.002
  35. Wang X., Yang Z., Xue B., Shi H. Activation of the cholinergic antiinflammatory pathway ameliorates obesity-induced inflammation and insulin resistance // Endocrinology. 2011. V. 152. P. 836–846. https://doi.org/10.1210/en.2010-0855
  36. Cancello R., Zulian A., Maestrini S. et al. The nicotinic acetylcholine receptor α7 in subcutaneous mature adipocytes: Downregulation in human obesity and modulation by diet-induced weight loss // Int. J. Obes. 2012. V. 36. P. 1552–1557. https://doi.org/10.1038/ijo.2011.275
  37. Xu T.-Y., Guo L.-L., Wang P. et al. Chronic exposure to nicotine enhances insulin sensitivity through α7 nicotinic acetylcholine receptor-STAT3 pathway // PLoS One. 2012. V. 7. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0051217

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. ROC curves for assessing the prognostic ability of regression models for T2DM. AUC – area under the curve. Model 1 includes all studied genes (AUC = 0.604, 95% CI 0.577–0.631; P = 1.25 × 10–13, sensitivity – 78%, specificity – 40%). Model 2 includes all studied genes and adjustments for sex (AUC = 0.725, 95% CI 0.701–0.749; P = 6.4 × 10–58, sensitivity – 76%, specificity – 63%).

下载 (162KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».