Экологическая генетика и предиктивная медицина: 20 лет спустя. Новые тенденции и старый базис

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В настоящем обзоре, опираясь на ранее сформулированные гипотезы и собственные исследования, рассмотрены основные современные направления молекулярной медицины, связанные с оценкой действия факторов внешней среды на геном человека. Приведена информация обо всех программах по анализу генома человека, об их связи с биобанками, о полиморфности и ошибках генома, о значении геномных клинических баз данных. Отдельно освещены десять тенденций в молекулярной медицине за последние 20 лет. Отражены формирование генетической диалектики между моногенными и многофакторными заболеваниями. Отмечен путь развития молекулярных методов, расширение роли генетической лаборатории в принятии решений, появление генетических консультантов. Приведены новые задачи предиктивной медицины, связанные со скринингом носительства и с развитием преимплатационного генетического тестирования. Суммирована ситуация с генетическим тестированием, связанным с восприимчивостью индивида к факторам внешней среды и болезням. Определенное внимание уделено доказательным фармакогенетическим исследованиям. Рассмотрены некоторые новые направления — психогенетика, спортивная генетика, генетика чувствительности к короновирусной инфекции и др. В заключение обозревается прогноз многофакторных заболеваний, который строится на основании генотехнологий и математического моделирования, и создание новой парадигмы генетического паспорта — омиксной карты репродуктивного здоровья.

Об авторах

Андрей Сергеевич Глотов

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Автор, ответственный за переписку.
Email: anglotov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7465-4504
SPIN-код: 1406-0090
Scopus Author ID: 7004340255
ResearcherId: E-8525-2015

д-р биол. наук

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Баранов B.C. Экологическая генетика и предиктивная медицина // Экологическая генетика. 2003. Т. 1, № 1. С. 22–29. doi: 10.17816/ecogen1022-29
  2. Aganezov S., Yan S.M., Soto D.C., et al. A complete reference genome improves analysis of human genetic variation // Science. 2022. Vol. 376, No. 6588. ID eabl3533. doi: 10.1126/science.abl3533
  3. Робинсон Д.Ф., Катсанис Н. Олигогенные болезни. В кн.: Спейчер М.Р., Антонаракис С.Е., Мотулски А.Г., ред. Генетика человека по Фогелю и Мотулски. Проблемы и подходы. Санкт-Петербург: Изд-во Н-Л, 2013. С. 300–320.
  4. Nurk S., Koren S., Rhie A., et al. The complete sequence of a human genome // Science. 2022. Vol. 376, No. 6588. P. 44–53. doi: 10.1126/science.abj6987
  5. Liao W.-W., Asri M., Ebler J., et al. A draft human pangenome reference // Nature. 2023. Vol. 617. No. 7960. P. 312–324. doi: 10.1038/s41586-023-05896-x
  6. Grant M., Maytum J.P. What will follow the first hundred thousand genomes in the NHS? // Pers Med. 2018. Vol. 15, No. 4. P. 239–241. doi: 10.2217/pme-2018-0025
  7. Zhernakova D.V., Kliver S., Cherkasov N., et al. Analytical “bake-off” of whole genome sequencing quality for the Genome Russia project using a small cohort for autoimmune hepatitis // PLoS One. 2018. Vol. 13, No. 7. ID e0200423. doi: 10.1371/journal.pone.0200423
  8. Barbitoff Y.A., Bezdvornykh I.V., Polev D.E., et al. Catching hidden variation: systematic correction of reference minor allele annotation in clinical variant calling // Genet Med. 2018. Vol. 20, No. 3. P. 360–364. doi: 10.1038/gim.2017.168
  9. Рыжкова О.П., Кардымон О.Л., Прохорчук Е.Б., и др. Руководство по интерпретации данных последовательности ДНК человека, полученных методами массового параллельного секвенирования (MPS) (редакция 2018, версия 2) // Медицинская генетика. 2019. Т. 18, № 2. С. 3–23. doi: 10.25557/2073-7998.2019.02.3-23
  10. Glotov O.S., Serebryakova E.A., Turkunova M.S., et al. Whole-exome sequencing for monogenic diabetes in Russian children reveals wide spectrum of genetic variants in MODY-related and unrelated genes // Mol Med Rep. 2019. Vol. 20, No. 6. P. 4905–4914. doi: 10.3892/mmr.2019.10751
  11. Riggs E.R., Andersen E.F., Cherry A.M., et al. Technical standards for the interpretation and reporting of constitutional copy-number variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) and the Clinical Genome Resource (ClinGen) // Genet Med. 2021. Vol. 23, No. 11. P. 2230. doi: 10.1038/s41436-021-01150-9
  12. Barbitoff Y.A., Khmelkova D.N., Pomerantseva E.A., et al. Expanding the Russian allele frequency reference via cross-laboratory data integration: insights from 6,096 exome samples // MedRXiv. 2021. ID 21265801. doi: 10.1101/2021.11.02.21265801
  13. Асеев М.В., Баранов В.С., Баранова Е.В., и др. Эволюция предиктивной медицины / под ред. В.С. Баранова. Санкт-Петербург: Эко-Вектор, 2021. 359 с.
  14. Пузырев В.П. Феномо-геномные отношения и патогенетика многофакторных заболеваний // Вестник Российской академии медицинских наук. 2011. № 9. С. 17–27.
  15. Glotov A., Nasykhova Y., Dvoynova N., et al. Prospects for biobanking in reproductive health: genetic aspects // Biol Commun. 2022. Vol. 67, No. 4. P. 286–300. doi: 10.21638/spbu03.2022.404
  16. Lazareva T.E., Barbitoff Y.A., Changalidis A.I., et al. Biobanking as a tool for genomic research: From allele frequencies to cross-ancestry association studies // J Pers Med. 2022. Vol. 12, No. 12. ID 2040. doi: 10.3390/jpm12122040
  17. Калашникова Е.А., Глотов А.С., Андреева Е.Н., и др. Современное значение неинвазивного пренатального исследования внеклеточной ДНК плода в крови матери и перспективы его применения в системе массового скрининга беременных в Российской Федерации // Журнал акушерства и женских болезней. 2021. Т. 70, № 1. С. 19–50. doi: 10.17816/JOWD56573
  18. databridgemarketresearch.com [Электронный ресурс]. Global human microbiome market — Industry trends and forecast to 2029. Режим доступа: https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-human-microbiome-market Дата обращения: 08.11.2023.
  19. Баранов В.С., Баранова Е.В., Иващенко Т.Э., и др. Геном человека и гены «предрасположенности». Введение в предиктивную медицину. Санкт-Петербург: Интермедика, 2000.
  20. Баранов В.С. Генетический паспорт — основа индивидуальной и предиктивной медицины / под ред. В.С. Баранова. Санкт-Петербург: Эко-Вектор, 2009. 528 с.
  21. Глотов А.С. Генетические и средовые факторы риска развития гестоза у женщин, артериальной гипертензии и метаболического синдрома у детей: автореф. дис. … д-ра мед. наук. Санкт-Петербург, 2017. Режим доступа: https://disser.spbu.ru/files/disser2/1309/aftoreferat/r4hbssm91j.pdf. Дата обращения: 08.11.2023.
  22. Khera A.V., Chaffin M., Aragam K.G., et al. Genome-wide polygenic scores for common diseases identify individuals with risk equivalent to monogenic mutations // Nat Genet. 2018. Vol. 50, No. 9. P. 1219–1224. doi: 10.1038/s41588-018-0183-z
  23. Glotov A.S., Kazakov S.V., Zhukova E.A., et al. Targeted next-generation sequencing (NGS) of nine candidate genes with custom AmpliSeq in patients and a cardiomyopathy risk group // Clinica Chimica Acta. 2015. Vol. 446. P. 132–140. doi: 10.1016/j.cca.2015.04.014
  24. Abacan M.A., Alsubaie L., Barlow-Stewart K., et al. The global state of the genetic counseling profession // Eur J Hum Genet. 2019. Vol. 27, No. 2. P. 183–197. doi: 10.1038/s41431-018-0252-x
  25. publication.pravo.gov.ru [Электронный ресурс]. Приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 21.04.2022 № 274н «Об утверждении Порядка оказания медицинской помощи пациентам с врожденными и (или) наследственными заболеваниями». Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202207130023. Дата обращения: 08.11.2023.
  26. Вашукова Е.С., Глотов А.С., Баранов В.С. МикроРНК, ассоциированные с преэклампсией // Генетика. 2020. Т. 56, № 1. С. 5–20. doi: 10.31857/s0016675819080162
  27. Тонян З.Н., Насыхова Ю.А., Михайлова А.А., и др. МикроРНК как потенциальные биомаркеры сахарного диабета 2 типа // Генетика. 2021. Т. 57, № 7. С. 752–766. doi: 10.31857/s0016675821060102
  28. Vashukova E.S., Kozyulina P.Y., Illarionov R.A., et al. High-throughput sequencing of circulating microRNAs in plasma and serum during pregnancy progression // Life. 2021. Vol. 11, No. 10. ID 1055. doi: 10.3390/life11101055
  29. Глотов А.С., Козюлина П.Ю., Илларионов Р.А., и др. Пилотное исследование изменения уровня piРНК в плазме и сыворотке крови у женщин на разных сроках физиологической беременности // Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2021. Т. 36, № 4. С. 62–69. doi: 10.29001/2073-8552-2021-36-4-62-69
  30. Illarionov R.A., Pachuliia O.V., Vashukova E.S., et al. Plasma miRNA profile in high risk of preterm birth during early and mid-pregnancy // Genes. 2022. Vol. 13, No. 11. ID 2018. doi: 10.3390/genes13112018
  31. Delatycki M.B., Alkuraya F., Archibald A., et al. International perspectives on the implementation of reproductive carrier screening // Prenatal Diagnosis. 2020. Vol. 40, No. 3. P. 301–310. doi: 10.1002/pd.5611
  32. Резолюция экспертов в области медицинской генетики, членов Российского общества медицинских генетиков // Круглый стол «Определение четких критериев отбора заболеваний для скрининга носительства в Российской Федерации и критериев для определения круга лиц высокого риска, для которых такое тестирование показано»; Июнь 23, 2023; Санкт-Петербург. Режим доступа: https://ott.ru/files/news/conferences/2023/20230623_krugliy_stol/resoluciya.pdf. Дата обращения: 08.11.2023.
  33. American College of Obstetricians and Gynecologists. Committee opinion no. 691: Carrier screening for genetic conditions // Obstet Gynecol. 2017. Vol. 129, No. 3. P. e41–e55. doi: 10.1097/AOG.0000000000001952
  34. Treff N.R., Marin D., Lello L., et al. Preimplantation genetic testing: preimplantation genetic testing for polygenic disease risk // Reproduction. 2020. Vol. 160, No. 5. P. A13–A17. doi: 10.1530/rep-20-0071
  35. Morshneva A., Kozyulina P., Vashukova E., et al. Pilot screening of cell-free mtDNA in NIPT: quality control, variant calling, and Haplogroup determination // Genes. 2021. Vol. 12, No. 5. ID 743. doi: 10.3390/genes12050743
  36. Sollis E., Mosaku A., Abid A., et al. The NHGRI-EBI GWAS Catalog: knowledgebase and deposition resource // Nucleic Acids Res. 2023. Vol. 51, No. D1. P. D977–D985. doi: 10.1093/nar/gkac1010
  37. Barbitoff Y.A., Serebryakova E.A., Nasykhova Y.A., et al. Identification of novel candidate markers of type 2 diabetes and obesity in Russia by exome sequencing with a limited sample size // Genes. 2018. Vol. 9, No. 8. ID 415. doi: 10.3390/genes9080415
  38. Nasykhova Y.A., Barbitoff Y.A., Serebryakova E.A., et al. Recent advances and perspectives in next generation sequencing application to the genetic research of type 2 diabetes // World J Diabetes. 2019. Vol. 10, No. 7. P. 376–395. doi: 10.4239/wjd.v10.i7.376
  39. Прикладная фармакогенетика: монография / под ред. Д.А. Сычева. Тверь: Триада, 2021.
  40. Bank P.C.D., Swen J.J., Guchelaar H.J. Estimated nationwide impact of implementing a preemptive pharmacogenetic panel approach to guide drug prescribing in primary care in The Netherlands // BMC Med. 2019. Vol. 17, No. 1. ID 110. doi: 10.1186/s12916-019-1342-5
  41. Баранов В.С., Баранова Е.В. Генетические аспекты старения // Успехи геронтологии. 2007. Т. 20, № 2. С. 26–34.
  42. Toh K.L., Jones C.R., He Y., et al. An hPer2 phosphorylation site mutation in familial advanced sleep phase syndrome // Science. 2001. Vol. 291, No. 5506. P. 1040–1043. doi: 10.1126/science.1057499
  43. Mishima K., Tozawa T., Satoh K., et al. The 3111T/C polymorphism of hClock is associated with evening preference and delayed sleep timing in a Japanese population sample // Am J Med Genet Part B Neuropsychiatr Genet. 2005. Vol. 133B, No. 1. P. 101–104. doi: 10.1002/ajmg.b.30110
  44. Soria V., Martinez-Amoros E., Escaramís G., et al. Differential association of circadian genes with mood disorders: CRY1 and NPAS2 are associated with unipolar major depression and CLOCK and VIP with bipolar disorder // Neuropsychopharmacology. 2010. Vol. 35, No. 6. P. 1279–1289. doi: 10.1038/npp.2009.230
  45. Kotyuk E., Duchek J., Head D., et al. A genetic variant (COMT) coding dopaminergic activity predicts personality traits in healthy elderly // Pers Individ Dif. 2015. Vol. 82. P. 61–66. doi: 10.1016/j.paid.2015.03.012
  46. Мустафин Р.Н., Казанцева А.В., Еникеева Р.Ф., и др. Лонгитюдные генетические исследования когнитивных характеристик // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2020. Т. 24, № 1. С. 87–95. doi: 10.18699/VJ20.599
  47. Shikov A.E., Barbitoff Y.A., Glotov A.S., et al. Analysis of the spectrum of ACE2 variation suggests a possible influence of rare and common variants on susceptibility to COVID-19 and severity of outcome // Front Genet. 2020. Vol. 11. ID 551220. doi: 10.3389/fgene.2020.551220
  48. Demenkov P.S., Ivanisenko T.V., Kolchanov N.A., Ivanisenko V.A. ANDVisio: a new tool for graphic visualization and analysis of literature mined associative gene networks in the ANDSystem // In Silico Biol. 2012. Vol. 11, No. 3–4. P. 149–161. doi: 10.3233/ISB-2012-0449

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Подходы к картированию и идентификации генов заболеваний

Скачать (397KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Данные каталога GWAS

Скачать (611KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Примеры различных уровней доказательности для одного гена

Скачать (137KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Интерфейс калькулятора для расчета дозы варфарина

Скачать (297KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Возможные варианты омиксной карты здоровья

Скачать (321KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2023


 


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах