Biomics

Локус гена длинной некодирующей РНК PVT1 при помощи альтернативного сплайсинга обеспечивает образование множества регуляторных молекул РНК, являясь в связи с этим перспективным объектом для разработки таргетной терапии различных заболеваний. В результате проведения анализа ассоциаций с рассеянным склерозом (РС) полиморфных вариантов rs4410871 и rs759648 гена PVT1 в этнических группах русских, татар и башкир, проживающих в Волго- Уральском регионе России, нами была выявлена ассоциация аллеля rs759648*С с РС в группе татар (OR=1.42, P_Bonf0.046), подтвержденная затем благодаря выполнению мета-анализа в трёх этнических группах (OR=1.28, P = 0.015). Проведенный гаплотипический анализ позволил выявить ассоциацию гаплотипа rs759648*С/rs4410871*С с РС у мужчин в общей группе исследования (χ²=6.083, Р_perm=0.012), а сочетание генотипов rs4410871*C/C + rs759648*C/Cв этой группе было связано с повышенным риском РС (OR = 2.71, P_perm = 0.027) согласно данным мультилокусного анализа. Результаты проведенного анализа указывают на значимость полиморфизма rs759648, расположенного вблизи последовательности ДНК, ответственной за синтез miR-1208. Дальнейшие исследования позволят уточнить молекулярные механизмы вовлеченности полиморфизма гена PVT1 в этиопатогенез РС.

рассеянный склероз, длинная некодирующая РНК, PVT1, генетический полиморфизм, ассоциативное исследование

1. Baranzini SE, Oksenberg JR. The Genetics of Multiple Sclerosis: From 0 to 200 in 50 Years // Trends Genet. 2017. V.33(12). P.960-970. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tig.2017.09.004
2. Barrett JC, Fry B, Maller J, Daly MJ. Haploview: analysis and visualization of LD and haplotype maps // Bioinformatics. 2005. V. 21(2). P. 263-5. DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bth457
3. Boyko A, Melnikov M. Prevalence and Incidence of Multiple Sclerosis in Russian Federation: 30 Years of Studies // Brain Sciences. 2020. V.10(5). P.305. DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci10050305
4. Favorov AV, Andreewski TV, Sudomoina MA, Favorova OO, Parmigiani G, Ochs MF. A Markov chain Monte Carlo technique for identification of combinations of allelic variants underlying complex diseases in humans // Genetics. 2005. V.171(4). P.2113-2121. DOI: https://doi.org/10.1534/genetics.105.048090
5. Olsson T, Barcellos LF, Alfredsson L. Interactions between genetic, lifestyle and environmental risk factors for multiple sclerosis // Nature Reviews Neurology. 2017. V.13(1).  P.25-36. DOI: https://doi.org/10.1038/nrneurol.2016.187
6. He F, Song Z, Chen H, Chen Z, Yang P, Li W, Yang Z, Zhang T, Wang F, Wei J, Wei F, Wang Q, Cao Long noncoding RNA PVT1-214 promotes proliferation and invasion of colorectal cancer by stabilizing Lin28 and interacting with miR-128 // Oncogene. 2019. V.38(2). P.164-179. DOI: https://doi.org/10.1038/s41388-018-0432-8
7. Huang M, Li T, Wang Q, Li C, Zhou H, Deng S, Lv Z, He Y, Hou B, Zhu G. Silencing circPVT1 enhances radiosensitivity in non-small cell lung cancer by sponging microRNA-1208 // Cancer Biomarkers. 2021. V.31. P.263-279. DOI: https://doi.org/10.3233/CBM-203252
8. International Multiple Sclerosis Genetics Consortium &The Wellcome Trust Case Control Consortium, Sawcer S, Hellenthal G, Pirinen, M., <...> McVean, G. Donnelly, P. Compston, A. Genetic risk and a primary role for cell-mediated immune mechanisms in multiple sclerosis // Nature. 2011. V.476(7359). P.214- 219. DOI: https://doi.org/10.1038/nature10251
9. International Multiple Sclerosis Genetics Consortium (IMSGC), Beecham AH, Patsopoulos NA, Xifara, D. K. <...> De Jager, P., Sawcer, S. J., McCauley, J. L. Analysis of immune-related loci identifies 48 new susceptibility variants for multiple sclerosis // Nat Genet. 2013. V.45(11). P.1353-1360. DOI: https://doi.org/10.1038/ng.2770
10. International Multiple Sclerosis Genetics Consortium, Patsopoulos NA, Baranzini SE, Santaniello, <...> Ivinson, A. J., Olsson, T., De Jager, P. L. Multiple sclerosis genomic map implicates peripheral immune cells and microglia in susceptibility // Science. 2019. V.365(6460). P.1417-1427. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aav7188
11. Kim E-A, Jang J-H, Sung E-G, Song I-H, Kim J- Y, Lee T-J. MiR-1208 Increases the Sensitivity to Cisplatin by Targeting TBCK in Renal Cancer Cells // International Journal of Molecular Sciences. 2019. V.20(14). P. 3540. DOI: https://doi.org/10.3390/ijms20143540
12. Kozin M, Kulakova O, Kiselev I, Baulina N, Boyko A, Favorova O. Mitonuclear interactions influence multiple sclerosis risk // Gene. 2020. V.758. P.144962 DOI: https://doi.org/10.1016/j.gene.2020.144962
13. Machiela MJ, Chanock SJ. LDlink: a web-based application for exploring population-specific haplotype structure and linking correlated alleles of possible functional variants // Bioinformatics. 2015. V.31(21). P.3555-3557. DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv402
14. Olsson T, Barcellos LF, Alfredsson L. Interactions between genetic, lifestyle and environmental risk factors for multiple sclerosis // Nature Reviews Neurology.. 2017. V. 13(1). P.25-36.DOI: https://doi.org/10.1038/nrneurol.2016.187
15. Purcell S, Neale B, Todd-Brown K, Thomas L, Ferreira MAR, Bender D, Maller J, Sklar P, de Bakker PIW, Daly MJ, Sham PC. PLINK: A Tool Set for Whole- Genome Association and Population-Based Linkage Analyses // The American Journal of Human Genetics. 2007. V. 81(3). P. 559-75. DOI: https://doi.org/10.1086/519795
16. Traversa D, Simonetti G, Tolomeo D, Visci G, Macchia G, Ghetti M, Martinelli G, Kristensen LS, Storlazzi CT. Unravelling similarities and differences in the role of circular and linear PVT1 in cancer and human disease // British Journal of Cancer. 2022. V.126(6). P.835-850. DOI: https://doi.org/10.1038/s41416-021-01584-7
17. Walton C, King R, Rechtman L, Kaye W, Leray E, Marrie RA, Robertson N, La Rocca N, Uitdehaag B, van der Mei I. Rising prevalence of multiple sclerosis worldwide: Insights from the Atlas of MS // Multiple Sclerosis Journal. 2020. V.26(14). P.1816-1821. DOI: https://doi.org/10.1177/1352458520970841