Взаємодія з варіантом MC4R rs17782313, психічне напруження та споживання енергії та ризик розвитку
Анотація
Передумови
Рецептор меланокортину-4 (MC4R) регулює метаболізм, модулюючи харчову поведінку, а варіанти MC4R (rs17782313 та rs571312) пов'язані з ожирінням у азіатів та кавказців. Однак вплив їхньої взаємодії з харчовими та факторами способу життя на ожиріння погано описаний. Тому ми досліджували взаємодію варіантів MC4R та дієтичного режиму на ризик ожиріння у корейських дорослих середнього віку.
Методи
Зібрані дані включали генетичні варіації, антропометричні та біохімічні виміри, дієтичні та побутові звички та споживання їжі. Дані були отримані від 8830 дорослих у віці 40–69 років у когорті Ансунг та Ансан Корейського епідеміологічного дослідження геному.
Результати
Мінорний алель MC4R rs18882313 мав вищу частоту в групі ожиріння (
Передумови
Ожиріння є серйозною проблемою для здоров’я у всьому світі і негативно впливає на здоров’я: від зменшення тривалості життя до збільшення ризиків ряду захворювань. Вважається, що основними причинами збільшення ожиріння за останні 40 років є зміни у способі життя та забезпеченні продуктами харчування, поведінкові фактори, такі як фізична бездіяльність, та нездорова дієта, включаючи більше оброблених продуктів. Однак ожиріння також спричинене взаємодією між генетичними варіантами, і воно дуже успадковується [1].
MC4R експресується в регіонах центральної нервової системи, включаючи гіпоталамус, кору головного мозку, стовбур головного мозку та спинний мозок [18]. MC4R є компонентом лептинової системи, який регулює споживання енергії за допомогою нейропептидних ефекторів, таких як про-опіомеланокортин (POMC), α-меланоцитостимулюючий гормон (α-MSH) та пов'язаний з готі пептид (AGRP) [19]. Коли організм перебуває в негативному енергетичному стані, зниження рівня лептину призводить до зниження експресії POMC, що знижує рівень α-MSH, одночасно стимулюючи експресію AGRP в орексигенних нейронах дугоподібного ядра, яке є антагоністом MC4R [19, 20]. Зменшення α-MSH та збільшення AGRP, а також подальша стійка репресія MC4R призводять до збільшення споживання їжі, що може спричинити ожиріння [18, 19].
Оскільки MC4R бере участь у харчовій поведінці та стресі, а варіанти MC4R пов’язані з ожирінням, варіанти MC4R можуть модулювати енергетичний баланс завдяки взаємодії генів та поживних речовин. Ми припустили, що варіанти MC4R впливають на масу тіла, модулюючи харчову поведінку та реакції на стрес. Щоб дослідити це, ми визначили взаємодію між варіантом MC4R rs17782313 та споживанням поживних речовин та психічним стресом у розвитку надмірної ваги та ожиріння серед 8842 дорослих Кореї у віці старше 40 років за результатами дослідження Корейського епідеміологічного дослідження (KoGES).
Методи
Предмети
У цьому дослідженні використовувались дані, зібрані у 2001 р. Від суб’єктів когорти Ансунг та Ансан KoGES [16]. Коротко, учасників набирали з двох епідеміологічних когорт на базі громади: сільської громади міста Ансунг та міської громади міста Ансан. Всього взяли участь 8842 суб'єкти (4183 чоловіки та 4659 жінок; вік, 40–69 років). Це дослідження було схвалено інституційною комісією з огляду Корейського національного інституту охорони здоров’я KoGES та Університету Хосео. Письмова інформована згода була отримана від усіх суб’єктів.
Основні характеристики та біохімічні виміри
Усі учасники проживали в зоні обстеження принаймні 6 місяців та були психічно та фізично здоровими. Інформація про вік, освіту, доходи, історію куріння та вживання алкоголю та загальну активність була зібрана під час співбесіди у галузі охорони здоров’я.
Генотипування та контроль якості
Дані про генотип були люб’язно надані Центром науки про геном Корейського національного інституту здоров’я. Детальний процес генотипування та контролю якості був описаний раніше [16]. Коротко кажучи, більшість зразків ДНК було виділено з периферичної крові учасників та генотиповано за допомогою масиву SNP Affymetrix Genome Wide 5.0 (Affymetrix, Санта-Клара, Каліфорнія). Точність генотипування досліджували за допомогою байєсівського надійного лінійного моделювання з алгоритмом генотипування відстані за Махаланобісом [32]. Зразки з низькою точністю генотипування 30%) або гендерні упередження були виключені.
Оцінка споживання їжі та поживних речовин
Щоденне споживання поживних речовин розраховувалось на основі напівкількісних анкет частоти їжі. На основі споживання їжі розраховували енергію та поживні речовини, такі як білки, вуглеводи, жири, клітковина, загальний вітамін А, вітамін С, Na, Ca та K, використовуючи програмне забезпечення для оцінки споживання поживних речовин Can-Pro 2.0, розроблене Корейським товариством харчування. Щоденна оціночна потреба в енергії (EER) та рекомендоване споживання поживних речовин використовувались з еталонного споживання корейських дієт (KDRI) відповідно до віку та статі [35].
Статистичний аналіз
Статистичний аналіз проводили за допомогою GPLINK версії 2.0 (http://pngu.mgh.harvard.edu/
purcell/plink) та SAS (версія 9.3; Інститут SAS, Кері, Північна Кароліна, США). Описова статистика учасників щодо категоріальних змінних, таких як стать та дієтичні звички, була отримана шляхом визначення розподілу частоти. Розподіл частоти за класифікаційними змінними аналізували за допомогою критерію Хі-квадрат. Описова статистика неперервних змінних виражається як середнє зі стандартними відхиленнями (SD). Багатовимірні коригування для порівняння неперервних змінних проводились за допомогою узагальнених лінійних моделей. Результати коригували за віком, статтю та місцем проживання. Для вивчення взаємодії між варіантами MC4R rs17782313 та режимами харчування чи способами життя були використані окремі багатовимірні моделі регресії для включення відповідних основних ефектів та умов взаємодії на додаток до потенційних перешкод. Далі коефіцієнти шансів (OR) та 95% довірчі інтервали (CI) для дієтичних звичок та різних продуктів харчування були розраховані з використанням різних генотипів MC4R з контролем коефіцієнтів за допомогою багатоваріантного методу логістичної регресії. Змішувачами, використаними для аналізу, були вік, стать, місце проживання, ІМТ, загальне споживання енергії, фізична активність та статус куріння, як зазначено.