Role of renin-angiotensin-aldosterone system gene polymorphisms in the development of diastolic dysfunction in female patients with hypertension

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Cardiovascular diseases, including hypertension, cause approximately 17 million deaths annually, with 9.4 million directly attributable to hypertension, which affects nearly 40% of the adult population. Genetic polymorphisms in the renin-angiotensin-aldosterone system play a significant role in the development of hypertension and in response to therapy. Investigating candidate gene polymorphisms involved in renin-angiotensin-aldosterone system pathways may help optimize the selection of antihypertensive therapy at early stages of treatment.

AIM: To assess the frequency of single-nucleotide polymorphisms in renin-angiotensin-aldosterone system genes and their contribution to the development of diastolic dysfunction.

MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional study was conducted in 87 postmenopausal women aged 67 years (interquartile range, 65–70 years). Single-nucleotide polymorphisms in the ADD1, AGT, AGTR1, AGTR2, CYP11B2, GNB3, NOS3 genes were analyzed using real-time polymerase chain reaction. Renin-angiotensin-aldosterone system-related gene polymorphisms were evaluated in patients with and without diastolic dysfunction, as assessed by transthoracic echocardiography.

RESULTS: No significant differences in the main clinical characteristics or the structure of antihypertensive therapy were observed between the groups with and without diastolic dysfunction (p >0.05). The current study did not reveal statistically significant differences in the distribution of polymorphic genotypes (p >0.05) The T allele of the CYP11B2 344 C/T polymorphism was significantly more frequent in patients with diastolic dysfunction. A two-locus model including AGT and CYP11B2 gene polymorphisms demonstrated a sensitivity of 66.1% and a specificity of 67.7%. The most effective three-locus model included polymorphisms in AGTR2, CYP11B2, and NOS3, yielding a sensitivity of 80.4% and a specificity of 71.0%.

CONCLUSION: Multilocus analysis and a predictive model based on a combination of gene polymorphisms may support the assessment of risk for developing diastolic dysfunction in patients with hypertension. Identifying the contribution of genetic factors to the development of cardiovascular diseases and understanding their clinical relevance may facilitate the personalization of therapy.

About the authors

Mariya A. Grenaderova

Ural State Medical University

Email: m.a.grenaderova@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0000-8804-606X
SPIN-code: 6417-5816
Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Nadezhda V. Izmozherova

Ural State Medical University

Author for correspondence.
Email: nadezhda_izm@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7826-9657
SPIN-code: 4738-3269

MD, Dr. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Elena V. Kudryavtseva

Ural State Medical University

Email: elenavladpopova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2797-1926
SPIN-code: 7232-3743

MD, Dr. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Muraz A. Shambatov

Ural State Medical University

Email: shambatovma@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7312-415X
SPIN-code: 6693-5347

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Danila L. Zornikov

Ural State Medical University

Email: zornikovdl@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9132-215X
SPIN-code: 8119-6035

MD, Dr. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Artem A. Popov

Ural State Medical University

Email: art_popov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6216-2468
SPIN-code: 5083-9389

MD, Dr. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Anna A Vikhareva

Ural State Medical University

Email: anna1993vi@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5951-2110
SPIN-code: 3475-5279

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Daniil O. Kornilov

Ural State Medical University

Email: danilovkornil@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5311-1247
SPIN-code: 2145-8065

 
 
Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Mikhail A. Tryapitsyn

Ural State Medical University

Email: averson2016@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-2647-8607
SPIN-code: 4848-4198
Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Veronika M. Simarzina

Ural State Medical University

Email: simarzina.vm@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-0855-2163
SPIN-code: 1598-6507
Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

Aleksey A. Bekhter

Ural State Medical University

Email: alekseybekhter010802@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-6036-2499
SPIN-code: 4679-1370
Russian Federation, 3 Repin st, Yekaterinburg, 620028

References

  1. Brouwers S, Sudano I, Kokubo Y, Sulaica EM. Arterial hypertension. Lancet. 2021;398(10296):249–261. doi: 10.1016/S0140-6736(21)00221-X
  2. Williams B, Mancia G, Spiering W, et al. 2018 ESC/ESH guidelines for the management of arterial hypertension. Eur Heart J. 2018;39:3021–3104. doi: 10.1093/eurheartj/ehy339
  3. Menick DR, Li MS, Chernysh O, et al. Transcriptional Pathways and Potential Therapeutic Targets in the Regulation of Ncx Expression in Cardiac Hypertrophy and Failure. Adv Exp Med Biol. 2013;961:125–135. doi: 10.1007/978-1-4614-4756-6_11
  4. Scurrah K, Lamantia A, Ellis JA, Harrap S. Epistatic and sex-dependent association analyses of genes of the renin-angiotensin-aldosterone system and blood pressure in families. J Hypertens. 2016;34(1):e68-e69. doi: 10.1161/CIRCGENETICS.116.001595
  5. Valencia DM, Naranjo CA, Parra MV, et al. Association and interaction of AGT, AGTR1, ACE, ADRB2, DRD1, ADD1, ADD2, ATP2B1, TBXA2R and PTGS2 genes on the risk of hypertension in Antioquian population. Biomedica. 2013;33(4):598–614. doi: 10.7705/biomedica.v33i4.1489 EDN: SQYXOJ
  6. Savinkova IA, Zavarin VV, Mazur IC. Genetic polymorphism in pathogenesis of arterial hypertension and left ventricular hypertrophy (review of literature). Verkhnevolzhsky Medical Journal. 2012;10(2):16–21. EDN: PAJWCV
  7. Maamor NH, Ismail J, Malek KA, et al. AGT, CYP11B2 & ADRB2 gene polymorphism & essential hypertension (HT): A meta-analysis. Indian J Med Res. 2024;159(6):619–626. doi: 10.25259/ijmr_520_23
  8. Lozinskii SE. Prediction of effectiveness of antihypertensive treatment in patients with consideration of the role of polymorphisms of angiotensin receptors ATR1. Kardiologiia. 2013;53(11):49–54. EDN: ROFEYF
  9. Abdullaeva GZh, Tursunova NB, Trutneva EI, et al. The antiremodeling efficiency of indapamide associated with C344T-polymorphism of CYP11B2 gene in uzbek patients with arterial hypertension. Cardiology in Belarus. 2015;39(2):117–127. EDN: TTZYHF
  10. Liu Y, Kong X, Jiang Y, et al. Association of AGTR1 A1166C and CYP2C93 Gene Polymorphisms with the Antihypertensive Effect of Valsartan. Int J Hypertens. 2022;2022:7677252. doi: 10.1155/2022/7677252
  11. Dong H, Wang FZ, Shi K, et al. Association of Cytochrome P450 2C93 and Angiotensin II Receptor 1 (1166A>C) Gene Polymorphisms With the Antihypertensive Effect of Irbesartan. Am J of Hypertens. 2021;34(1):121. doi: 10.1093/ajh/hpaa134
  12. Kobalava ZhD, Konradi AO, Nedogoda SV. 2024 Clinical practice guidelines for Hypertension in adults. Russian Journal of Cardiology. 2024;29(9):6117. doi: 10.15829/1560-4071-2024-6117
  13. Р 2020 Clinical practice guidelines for Chronic heart failure. Russian Journal of Cardiology. 2020;25(11):4083. doi: 10.15829/1560-4071-2020-4083
  14. Porter TR, Mulvagh SL, Abdelmoneim SS, et al. Clinical Applications of Ultrasonic Enhancing Agents in Echocardiography: 2018 American Society of Echocardiography Guidelines Update. J Am Soc Echocardiogr. 2018;31(3):241–274. doi: 10.1016/j.echo.2017.11.013
  15. Motsinger A, Ritchie MD. Multifactor dimensionality reduction: an analysis strategy for modelling and detecting gene-gene interactions in human genetics and pharmacogenomics studies. Human Genomics. 2007;2(5):318–328. doi: 10.1186/1479-7364-2-5-318
  16. Kovalev VV, Kudryavtseva EV, Milyaeva NM, Belomestnov SR. Great obstetric syndromes: “gordian knot” of genetic networks. Ural Medical Journal. 2018;(13):40–47. doi: 10.25694/URMJ.2018.13.45
  17. Sveklina TS, Shustov SB, Kolyubaeva SN, et al. Assotsiirovannye s khronicheskoi serdechnoi nedostatochnostyu geneticheskie polimorfizmy. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2024;26(2):275–288. doi: 10.17816/brmma609539 EDN: OTEHHZ
  18. Swynghedauw B. Molecular Mechanisms of Myocardial Remodeling. Physiol Rev. 1999;79(1):215–262. doi: 10.1152/physrev.1999.79.1.215
  19. Kuzmina S, Mutafyan O.A, Larionova V.I. Renin-angiotensin aldosterone system gene polymorphism and arterial hypertension in children. Arterialnaya gipertenziya. 2009;4:475–480. EDN: LATBPX
  20. Stepanov VA, Puzyrev KV, Spiridonova MG, et al. Polymorphism of angiotensin-converting enzyme and endothelial nitric oxide synthase genes in people with arterial hypertension, left ventricular hypertrophy, and hypertrophic cardiomyopathy. Genetika. 1998;34(11):1578–1581.
  21. Drobotya NV, Arutyunyan LV, Pirozhenko AA. The role of the genetic polymorphism determination in arterial hypertension pathogenesis with the aim of individualization medical therapy. Consilium Medicum. 2017;19(5):26–30. EDN: ZGBOOJ
  22. Kuznetsova T, Citterio L, Herbots L, et al. Effects of genetic variation in adducin on left ventricular diastolic function as assessed by tissue Doppler imaging in a Flemish population. J Hypertens. 2008;26(6):1229–1236. doi: 10.1097/HJH.0b013e3282f97dcd
  23. Chauhan K, Devereux RB, Rao D, et al. Adducin 1 (alpha) Gly460Trp variant is associated with left ventricular geometry in Caucasians and African Americans: The HyperGEN Study. Int J Mol Epidemiol Genet. 2010;1(4):367–376.
  24. Wu CK, Tsai CT, Chang YC, et al. Genetic polymorphisms of the angiotensin II type 1 receptor gene and diastolic heart failure. J Hypertens. 2009;27(3):502–507. doi: 10.1097/hjh.0b013e32831fda3a
  25. Mishra A, Srivastava A, Kumar S, et al. Role of angiotensin II type I (AT1 A1166C) receptor polymorphism in susceptibility of left ventricular dysfunction. Indian Heart J. 2015;67(3):214–221. doi: 10.1016/j.ihj.2015.04.013
  26. Terzi S, Emre A, Yesilcimen K, et al. The Endothelial Nitric Oxide Synthase (NOS3-786T>C) Genetic Polymorphism in Chronic Heart Failure: Effects of Mutant -786C allele on Long-term Mortality. Acta Cardiol Sin. 2017;33(4):420–428. doi: 10.6515/acs20161215b
  27. Oliveira RVM, Albuquerque FN, Duque GS, et al. Heart failure and endothelial nitric oxide synthase G894T gene polymorphism frequency variations within ancestries. Nitric Oxide. 2018;73:60–65. doi: 10.1016/j.niox.2017.05.006
  28. Bielecka-Dabrowa A, Sakowicz A, Misztal M, et al. Differences in biochemical and genetic biomarkers in patients with heart failure of various etiologies. Int J Cardiol. 2016;221:1073–1080. doi: 10.1016/j.ijcard.2016.07.150

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Two-locus model reflecting intergenic interactions in the development of diastolic dysfunction: dark gray squares are combinations that increase risk, light gray squares are combinations that decrease risk; columns on the left are group 1, columns on the right are group 2.

Download (76KB)
3. Fig. 2. Three-locus model reflecting intergenic interactions in the development of diastolic dysfunction: dark gray squares are combinations that increase risk, light gray squares are combinations that decrease risk; columns on the left are group 1, columns on the right are group 2.

Download (140KB)
4. Fig. 3. Graph of genetic polymorphisms (Fruchterman-Reingold scheme). The edges of the graph represent the values of intergenic entropy, and the nodes represent the values of entropy for each individual gene.

Download (155KB)

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».