Abstract
目的
胰岛素信号通路在代谢相关脂肪性肝病(metabolic associated fatty liver disease，MAFLD)的发生、发展中具有重要作用，但该通路相关基因多态性与MAFLD的关联尚不明确。本研究旨在探讨胰岛素信号通路相关基因多态性和基因-基因交互作用与肥胖儿童MAFLD易感性的关联，为后续遗传机制的研究提供科学依据。
方法
招募2019年9月至2021年10月在湖南省儿童医院就诊的502例肥胖儿童MAFLD患者为病例组，以同期就诊的421例肥胖儿童非MAFLD患者为对照组。采用调查问卷收集研究对象社会人口学信息、早产史、饮食习惯、运动情况，体格检查收集人体测量学数据；同时，采集静脉血2 mL提取DNA，检测胰岛素信号通路相关基因多态性(5个代表性候选基因、12个位点)；采用多因素Logistic回归分析探讨胰岛素信号通路基因多态性与肥胖儿童MAFLD的关联。
结果
调整混杂因素后，INS rs3842748在等位基因、杂合子和显性模型下与肥胖儿童MAFLD风险显著相关[OR及95% CI分别为1.749(1.053~2.905)、1.909(1.115~3.267)、1.862(1.098~3.157)，均P<0.05]；INS rs3842752在杂合子和显性模型下与肥胖儿童MAFLD风险显著相关[OR及95% CI分别为1.736(1.028~2.932)、1.700(1.015~2.846)，均P<0.05]；NR1H3 rs3758674在等位基因模型下与肥胖儿童MAFLD风险显著相关[OR及95% CI为0.716(0.514~0.997)， P<0.05]；SREBP-1c rs2297508在等位基因和显性模型下与肥胖儿童MAFLD风险显著相关[OR及95% CI分别为0.772(0.602~0.991)、0.743(0.557~0.991)，均P<0.05]；SREBP-1c rs8066560在等位基因、杂合子、显性模型下与肥胖儿童MAFLD风险显著相关[OR及95% CI分别为0.759(0.589~0.980)、0.733(0.541~0.992)、0.727(0.543~0.974)，均P<0.05]。NR1H3 rs3758674突变体C与SREBP-1c rs2297508突变体G在肥胖儿童MAFLD发生中存在交互作用[OR及95% CI为0.407(0.173~0.954)，P<0.05]。
结论
胰岛素信号通路中INS、NR1H3、SREBP-1c基因多态性与肥胖儿童MAFLD易感性存在关联，但上述基因的功能及其作用机制有待进一步研究。
Keywords: 肥胖儿童, 代谢相关脂肪性肝病, 胰岛素信号通路, 基因多态性, 交互作用
Abstract
Objective
Insulin signaling pathway plays an important role in metabolic associated fatty liver disease (MAFLD), however, the association between polymorphisms of genes related to insulin signaling pathway and MAFLD remains unclear. This study aims to investigate the association between insulin signaling pathway-related gene polymorphisms and gene-gene interactions with MAFLD susceptibility in obese children so as to provide scientific basis for further study of genetic mechanism.
Methods
A total of 502 obese children with MAFLD who admitted to Hunan Provincial Children’s Hospital from September 2019 to October 2021, were recruited as a case group, and 421 obese children with non-MAFLD admitted during the same period were recruited as a control group. Socio-demographic information, preterm birth history, eating habits, and exercise status of the subjects were collected by inquiry survey, and anthropometric information was collected by physical measurement. At the same time, 2 mL of venous blood was collected to extract DNA, and the polymorphism of insulin signaling pathway-related genes (5 representative candidate genes, 12 variants) was detected. Multivariate Logistic regression analysis was used to investigate the association between insulin signaling pathway-related gene polymorphisms and MAFLD in obese children.
Results
After adjusting for confounder factors, INS rs3842748 was significantly associated with the risk of MAFLD in obese children in allele, heterozygous, and dominant models [OR and 95% CI 1.749 (1.053 to 2.905), 1.909 (1.115 to 3.267), 1.862 (1.098 to 3.157), all P<0.05]; INS rs3842752 was significantly associated with the risk of MAFLD in obese children in heterozygous and dominant models [OR and 95% CI 1.736 (1.028 to 2.932), 1.700 (1.015 to 2.846), all P<0.05]. NR1H3 rs3758674 was significantly correlated with the risk of MAFLD in obese children in allele model [OR and 95% CI 0.716 (0.514 to 0.997), P<0.05]. SREBP-1c rs2297508 was significantly associated with the risk of MAFLD in obese children in allele and dominant models [OR and 95% CI 0.772 (0.602 to 0.991) and 0.743 (0.557 to 0.991), all P<0.05]. SREBP-1c rs8066560 was significantly associated with the risk of MAFLD in obese children in allele, heterozygous, and dominant models [OR and 95% CI 0.759 (0.589 to 0.980), 0.733 (0.541 to 0.992), 0.727 (0.543 to 0.974), all P<0.05]. NR1H3 rs3758674 mutant C and SREBP-1c rs2297508 mutant G had interaction in the development of MAFLD in obese children [OR and 95% CI 0.407 (0.173 to 0.954), P<0.05].
Conclusion
The INS, NR1H3, and SREBP-1c gene polymorphisms in the insulin signaling pathway are associated with the susceptibility of MAFLD in obese children, but the functions and mechanisms of these genes need to be further studied.
Keywords: obese children, metabolic associated fatty liver disease, insulin signaling pathway, gene polymorphism, interaction effects
代谢相关脂肪性肝病(metabolic associated fatty liver disease，MAFLD)是肥胖儿童最常见的慢性病之一[1]。近20年来，随着儿童肥胖率的快速上升和MAFLD的低龄化，肥胖儿童MAFLD患病率已达到或超过成人水平。据报道，全球肥胖儿童MAFLD的患病率为34.2%(95% CI 27.8~41.2%)[2]。MAFLD最直接的危害是肝损害，早期表现为脂肪肝，晚期表现为肝纤维化和肝硬化，最终导致肝功能衰竭[3]。此外，MAFLD还增加肝外疾病风险，如2型糖尿病、心血管疾病和慢性肾脏疾病的风险[4-6]。
MAFLD的病因复杂，主要受环境和遗传因素的影响，其中遗传因素被认为具有重要的作用[7]。目前，有关MAFLD遗传易感基因的研究，按照作用机制的信号通路划分，主要涉及胰岛素信号通路、过氧化物酶体增殖物激活受体(peroxisome proliferator-activated receptor，PPAR)信号通路、脂肪细胞因子信号通路等，在上述信号通路中，胰岛素信号通路与MAFLD的发生密切相关，它是一条涉及从头脂肪酸生成的通路。肝脏胰岛素抵抗可上调胰岛素信号通路中的肝X受体α(liver X receptor alpha，LXR-α)/维甲酸X受体(retinoid X receptor，RXR)，增加固醇原件调节蛋白1c(sterol regulatory element binding protein-1c，SREBP-1c)基因转录，诱导脂肪和脂肪酸生成，导致肝脏等非脂肪组织脂质堆积[8-9]。
目前，已有一些研究[10-15]报道了多个胰岛素信号通路相关基因，如胰岛素基因(insulin gene，INS)、胰岛素受体基因(insulin receptor gene，INSR)、SREBP-1c等。但上述基因的研究均为单个基因与成人MAFLD发病风险的关联研究，且结果存在争议。同时，缺乏多个代表性基因的系统研究，以及基因-基因交互作用的研究。此外，胰岛素信号通路相关基因与儿童MAFLD发病风险之间关联的研究尚未见报道。
本研究旨在探讨胰岛素信号通路相关基因多态性和基因-基因交互作用与肥胖儿童MAFLD易感性之间的关联，为肥胖儿童MAFLD遗传机制的深入研究提供科学依据。
1. 对象与方法
1.1. 对象
本研究对象为2019年9月至2021年10月在湖南省儿童医院肥胖门诊就诊的肥胖儿童。根据肝脏超声检查结果，将研究对象分为肥胖儿童MAFLD患者(病例组)和肥胖儿童非MAFLD患者(对照组)。肥胖儿童MAFLD患者均由医院超声医生通过肝脏彩色多普勒超声检查，参照中华医学会肝病学分会脂肪肝与酒精性肝病专业委员会推荐的《非酒精性脂肪性肝病诊疗指南(2010)》制订的MAFLD诊断标准进行诊断。
纳入标准：1)年龄6~18岁；2)符合2018年发布的《学龄儿童青少年超重与肥胖筛查标准》肥胖诊断标准[16]；3)完成B超检查；4)调查问卷完成情况合格。排除标准：1)继发性肥胖儿童青少年；2)已知的肝病病因(MAFLD除外)；3)正在服用降脂药物。所有参与者的监护人在研究实施前均签署知情同意书。本研究经中南大学湘雅公共卫生学院伦理委员会批准(审批号：XYGW-2018-04号)。
1.2. 人口学资料及人体测量学数据收集
收集所有研究对象的人口学资料和人体测量学数据。人口学资料采用自行设计的调查问卷收集，包括出生情况(早产史、分娩方式)、家庭情况(父母文化程度、家庭人均年收入)、饮食习惯(就餐速度、每餐饱腹程度)、运动情况(每周运动强度)等相关资料。人体测量学数据通过体格检查收集，包括身高、体重、BMI。
1.3. 代表性基因位点的选择
单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism，SNPs)位点选择：1)文献来源。全面检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方数据资源系统等中英文数据库，筛选MAFLD的易感基因：INS、INSR、核受体亚家族1H成员3基因(nuclear receptor subfamily 1 group H member 3，NR1H3)、维甲酸X受体α基因(retinoid X receptor alpha，RXRA)、SREBP-1c中的突变位点。2)通过相关基因的tag SNP(https://gvs.gs.washington.edu/GVS150/index.jsp)选择SNPs，相关参数设置具体为：LD参数r 2的阈值设置为0.8，所有SNPs的小等位基因频率(minor allele frequency，MAF)>5%。通过基因名称筛选tag SNPs后，优先考虑与MAFLD有关或位于功能外显子区或覆盖许多其他位点的SNPs。最终纳入5个基因的12个位点：INS(rs689、rs3842748、rs3842752)、INSR(rs1052371、rs1977817)、RXRA(rs4842194、rs1045570)、NR1H3(rs7118396、rs7120118、rs3758674)、SREBP-1c(rs2297508、rs8066560)。
1.4. DNA提取和基因多态性检测
1.4.1. DNA提取
所有参与者均在清晨空腹状态下，由护士抽取外周静脉血标本2 mL，并以EDTA-K2抗凝。血样使用低速离心机以3 000 r/min离心15 min，2等份分装分离后的血浆及血细胞，存于-80 ℃低温冰箱备用。使用QIAamp DNA Mini试剂盒(美国Qiagen公司)提取病例组和对照组外周血细胞DNA。
1.4.2. 基因多态性检测
所有参与者的胰岛素信号通路候选基因及位点均采用多重PCR和高通量测序技术进行检测。对各位点设计特异性引物，在单管内进行多重PCR扩增，不同的样本以不同的Barcade引物区分，对扩增子进行高通量测序，并通过生物信息学方法在测序结果中区分不同的样本，最终获得每个位点的突变信息，完成 SNPs分型检测。具体检测工作由北京诺禾致源科技股份有限公司完成。
1.5. 统计学处理
采用Epidata 3.1软件建立数据库，双录法录入数据，SPSS 26.0统计软件对数据进行分析。符合正态分布的连续数据用均数±标准差( ±s)表示，不符合正态分布的连续数据用M(P 25，P 75)表示，定性数据用频数和率表示。满足正态分布和方差齐性的2组独立样本的定量资料比较采用t检验或F检验，不满足则采用Mann Whitney U检验，3组独立样本之间的比较采用Kruskal-Wallish检验。定性资料的组间比较采用χ2检验，风险以优势比(OR)和95%置信区间(95% CI)表示。P<0.05为差异具有统计学意义。
Hardy-Weinberg平衡使用SNP Stats(可在http://bioinfo.iconcologia.net/SNPstats在线获得)进行分析。各基因位点与MAFLD的易感性关联使用多因素Logistic回归模型分析，调整年龄、BMI及早产史后计算OR值及95% CI，连锁不平衡和单倍型关联性使用Haploview软件(4.2版)进行分析。基因-基因交互作用使用相乘模型进行分析。
2. 结 果
2.1. 基线资料的比较
共纳入923名肥胖儿童，其中病例组502例，对照组421例，病例组和对照组的人口统计学特征见表1。病例组和对照组的年龄分别为(12.65±2.40)和(12.22±2.47)岁，男性比例分别为71.31%和69.36%。与对照组相比，病例组的BMI水平更高(P<0.05)，早产率更高(P<0.05)。病例组与对照组在分娩方式、父母文化程度、家庭人均年收入等方面差异均无统计学意义(均P>0.05)。
表1.
病例组和对照组一般社会人口学特征、饮食行为与运动情况的比较
Table 1 Comparison of general sociodemographic characteristics, dietary, and exercise behaviors between the case group and the control group
| 变量 |
病例组 (n=502) |
对照组 (n=421) |
P | 变量 |
病例组 (n=502) |
对照组 (n=421) |
P |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 年龄/岁 | 12.65±2.40 | 12.22±2.47 | 0.007 | 父亲文化程度/[例(%)] | 0.874 | ||
| 性别/[例(%)] | 0.517 | 小学及以下 | 24(4.78) | 22(5.23) | |||
| 男 | 358(71.31) | 292(69.36) | 中学 | 308(61.35) | 247(58.67) | ||
| 女 | 144(28.69) | 129(30.64) | 大专或本科 | 161(32.07) | 144(34.20) | ||
| BMI/(kg·m-2) | 28.64±3.75 | 26.57±2.94 | <0.001 | 硕士及以上 | 9(1.79) | 8(1.90) | |
| 是否早产/[例(%)] | 0.038 | 家庭人均年收入/[例(%)] | 0.463 | ||||
| 是 | 47(9.36) | 24(5.70) | <10 000元 | 52(10.36) | 31(7.36) | ||
| 否 | 455(90.64) | 397(94.30) | 10 000~30 000元 | 103(20.52) | 91(21.62) | ||
| 分娩方式/[例(%)] | 0.517 | 30 001~50 000元 | 129(25.70) | 109(25.89) | |||
| 顺产 | 210(41.83) | 167(39.67) | >50 000元 | 218(43.43) | 190(45.13) | ||
| 剖宫产 | 291(57.97) | 254(60.33) | 每餐饱腹程度/[例(%)] | 0.764 | |||
| 阴道助产 | 1(0.20) | 0(0.00) | 很饱 | 164(32.67) | 133(31.59) | ||
| 母亲文化程度/[例(%)] | 0.179 | 一般 | 296(58.96) | 257(61.05) | |||
| 小学及以下 | 32(6.37) | 29(6.89) | 半饱 | 42(8.37) | 31(7.36) | ||
| 中学 | 336(66.93) | 257(61.05) | 就餐速度/[例(%)] | 0.551 | |||
| 大专或本科 | 132(26.29) | 130(30.88) | 很快 | 228(45.42) | 181(42.99) | ||
| 硕士及以上 | 2(0.40) | 5(1.19) | 一般 | 248(49.40) | 212(50.36) | ||
| 很慢 | 26(5.18) | 28(6.65) |
| 变量 |
病例组 (n=502) |
对照组 (n=421) |
P | 变量 |
病例组 (n=502) |
对照组 (n=421) |
P |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 睡前是否加餐/[例(%)] | 0.221 | 每周运动强度 | |||||
| 从不 | 231(46.02) | 205(48.46) | 高 | 3.00(0.00, 6.00) | 3.00(1.00, 5.00) | 0.707 | |
| 很少 | 172(34.26) | 119(28.27) | 中 | 2.00(0.00, 6.00) | 2.00(0.00, 5.00) | 0.601 | |
| 有时 | 81(16.14) | 82(19.48) | 低 | 7.00(3.00, 7.00) | 7.00(2.00, 7.00) | 0.402 | |
| 总是 | 18(3.59) | 15(3.56) |
BMI：体重指数。
2.2. 候选基因与MAFLD易感性的关联
在调整年龄、BMI、早产史后，多因素Logistic回归分析结果显示：纳入研究的5个基因的12个位点中，有3个基因5个位点的不同遗传模型在2组的频率分布差异具有统计学意义，具体为：在INS rs3842748等位基因模型、杂合子模型、显性模型与INS rs3842752杂合子模型、显性模型中，突变体均增加MAFLD易感性；在NR1H3 rs3758674等位基因模型、SREBP-1c rs2297508等位基因模型、显性模型及SREBP-1c rs8066560等位基因模型、显性模型、杂合子模型中，突变体均降低MAFLD易感性。其余基因位点的等位基因模型及4种遗传模型在2组的频率分布差异均无统计学意义(均P>0.05，表2)。
表2.
胰岛素信号通路基因多态性与MAFLD关联分析结果
Table 2 Association of insulin signaling pathway gene polymorphisms and MAFLD
| 基因 | 位点 |
等位基因及 基因型 |
病例组(n=502)/[例(%)] | 对照组(n=421)/[例(%)] | OR(95% CI)* | P |
|---|---|---|---|---|---|---|
| INS | rs3842748 | |||||
| G | 957(95.32) | 819(97.27) | 1.000 | 0.029 | ||
| C | 47(4.68) | 23(2.73) | 1.749(1.053~2.905) | |||
| GG | 456(90.84) | 398(94.54) | 1.000 | |||
| GC | 45(8.96) | 23(5.46) | 1.909(1.115~3.267) | 0.018 | ||
| CC | 1(0.20) | 0(0.00) | 0.871(0.054~14.035) | 0.922 | ||
| 显性模型 | ||||||
| GC+CC | 46(9.16) | 23(5.46) | 1.000 | 0.021 | ||
| GG | 456(90.84) | 398(94.54) | 1.862(1.098~3.157) | |||
| 隐性模型 | ||||||
| GG+GC | 501(99.80) | 421(100.00) | 1.000 | |||
| CC | 1(0.20) | 0(0.00) | ||||
| rs3842752 | ||||||
| G | 957(95.32) | 817(97.03) | 1.000 | 0.058 | ||
| A | 47(4.68) | 25(2.97) | 1.605(0.979~2.631) | |||
| GG | 456(90.84) | 396(94.06) | 1.000 | |||
| GA | 45(8.96) | 25(5.94) | 1.736(1.028~2.932) | 0.039 | ||
| AA | 1(0.20) | 0(0.00) | 0.865(0.054~13.947) | 0.919 | ||
| 显性模型 | ||||||
| GA+AA | 46(9.16) | 25(5.94) | 1.000 | 0.044 | ||
| GG | 456(90.84) | 396(94.06) | 1.700(1.015~2.846) | |||
| 隐性模型 | ||||||
| GG+GA | 501(99.80) | 421(100.00) | 1.000 | |||
| AA | 1(0.20) | 0(0.00) |
| 基因 | 位点 |
等位基因及 基因型 |
病例组(n=502)/[例(%)] |
对照组(n=421)/ [例(%)] |
OR(95% CI)* | P |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NR1H3 | rs3758674 | |||||
| T | 932(92.83) | 760(90.26) | 1.000 | 0.047 | ||
| C | 72(7.17) | 82(9.74) | 0.716(0.514~0.997) | |||
| TT | 431(85.86) | 345(81.95) | 1.000 | |||
| TC | 70(13.94) | 70(16.62) | 0.822(0.570~1.185) | 0.293 | ||
| CC | 1(0.20) | 6(1.43) | 0.161(0.019~1.359) | 0.093 | ||
| 显性模型 | ||||||
| TC+CC | 71(14.14) | 76(18.05) | 1.000 | 0.161 | ||
| TT | 431(85.86) | 345(81.95) | 0.774(0.541~1.108) | |||
| 隐性模型 | ||||||
| TT+TC | 501(99.80) | 415(98.57) | 1.000 | 0.099 | ||
| CC | 1(0.20) | 6(1.43) | 0.166(0.020~1.402) | |||
| SREBP-1c | rs2297508 | |||||
| C | 860(85.66) | 692(82.19) | 1.000 | 0.042 | ||
| G | 144(14.34) | 150(17.81) | 0.772(0.602~0.991) | |||
| CC | 369(73.51) | 283(67.22) | 1.000 | |||
| CG | 122(24.30) | 126(29.93) | 0.750(0.557~1.010) | 0.058 | ||
| GG | 11(2.19) | 12(2.85) | 0.671(0.289~1.562) | 0.355 | ||
| 显性模型 | ||||||
| CC | 369(73.51) | 283(67.22) | 1.000 | 0.043 | ||
| CG+GG | 133(26.49) | 138(32.78) | 0.743(0.557~0.991) | |||
| 隐性模型 | ||||||
| CC+CG | 491(97.81) | 409(97.15) | 1.000 | 0.455 | ||
| GG | 11(2.19) | 12(2.85) | 0.726(0.313~1.682) | |||
| rs8066560 | ||||||
| A | 868(86.45) | 698(82.90) | 1.000 | 0.034 | ||
| G | 136(13.55) | 144(17.10) | 0.759(0.589~0.980) | |||
| AA | 377(75.10) | 289(68.65) | 1.000 | |||
| AG | 114(22.71) | 120(28.50) | 0.733(0.541~0.992) | 0.044 | ||
| GG | 11(2.19) | 12(2.85) | 0.671(0.289~1.561) | 0.354 | ||
| 显性模型 | ||||||
| AG+GG | 125(24.90) | 132(31.35) | 1.000 | 0.033 | ||
| AA | 377(75.10) | 289(68.65) | 0.727(0.543~0.974) | |||
| 隐性模型 | ||||||
| AA+AG | 491(97.81) | 409(97.15) | 1.000 | 0.475 | ||
| GG | 11(2.19) | 12(2.85) | 0.727(0.314~1.684) |
*根据年龄、BMI、早产史调整。MAFLD：代谢相关脂肪性肝病。
2.3. 连锁不平衡及单倍型分析
胰岛素信号通路相关基因SNPs之间的连锁不平衡分析结果表明：rs3842748和rs3842752之间的D'值为1.000，存在连锁不平衡；rs2297508和rs8066560之间的D'值为0.935，也存在连锁不平衡(表3)。对上述连锁不平衡基因进一步进行单倍型分析，结果显示：3个单倍型组合差异存在统计学意义(INS rs3842748和rs3842752：A-C；SREBP-1c rs2297508和rs8066560：C-A和G-G)。病例组INS A-C单倍型和SREBP-1c C-A单倍型的发生率显著高于对照组，而病例组SREBP-1c G-G单倍型的发生率显著低于对照组(均P<0.05，表4)。
表3.
INS 与 SREBP-1c 连锁不平衡分析结果
Table 3 Results of linkage disequilibrium analysis between INS and SREBP-1c SNPs
| 基因 | 位点-位点 | LOD | D' | r² |
|---|---|---|---|---|
| INS | rs3842748-rs3842752 | 104.86 | 1.000 | 0.971 |
| SREBP-1c | rs2297508-rs8066560 | 196.96 | 0.935 | 0.826 |
INS：胰岛素基因；LOD：连锁系数。
表4.
INS 与 SREBP-1c 单倍型分析结果
Table 4 Haplotype-based association analysis results of INS and SREBP-1c
| 基因(位点-位点) | 单倍型 | 比率 | χ2 | P | |
|---|---|---|---|---|---|
| 病例组 | 对照组 | ||||
| INS(rs3842748-rs3842752) | |||||
| G-G | 0.953 | 0.970 | 3.582 | 0.058 | |
| A-C | 0.047 | 0.027 | 4.772 | 0.029 | |
| SREBP-1c(rs2297508-rs8066560) | |||||
| C-A | 0.849 | 0.812 | 4.567 | 0.033 | |
| G-G | 0.124 | 0.166 | 6.490 | 0.011 | |
| G-A | 0.016 | 0.019 | 1.092 | 0.296 | |
INS：胰岛素基因。
2.4. 胰岛素信号通路基因-基因交互作用与MAFLD易感性关联
在调整年龄、BMI和早产史后，相乘模型结果显示：NR1H3 rs3758674和SREBP-1c rs2297508之间存在交互作用(P<0.05，表5)。
表5.
相乘模型的基因-基因交互作用分析结果
Table 5 Results of gene-gene interaction obtained by multiplicative model
| 位点 | rs3842752 | rs3758674 | rs2297508 | rs8066560 |
|---|---|---|---|---|
| rs3842748 | — |
β=0.232, P=0.757 OR=1.262(0.290~5.492) |
β=-0.576, P=0.365 OR=0.562(0.162~1.955) |
β=-1.901, P=0.164 OR=0.406(0.114~1.445) |
| rs3842752 |
β=0.343, P=0.647 OR=1.409(0.326~6.090) |
β=-0.439, P=0.485 OR=0.644(0.188~2.213) |
β=-0.757, P=0.237 OR=0.469(0.134~1.646) |
|
| rs3758674 |
β=-0.900, P=0.039 OR=0.407(0.173~0.954) |
β=-0.828, P=0.064 OR=0.437(0.182~1.049) |
||
| rs2297508 |
β=0.888, P=0.303 OR=2.431(0.448~13.186) |
3. 讨 论
INS基因编码胰岛素，胰岛素作为一种肽激素，在调节碳水化合物和脂质代谢中起重要作用。rs3842748位于INS内含子区域，本研究首次发现rs3842748突变体C可能是肥胖儿童MAFLD发病的危险因素，与Gill等[17]的一项成人GWAS研究结果基本一致。Gill等[17]的研究结果显示rs3842748突变体与血清尿酸水平增加有关，而高尿酸血症是MAFLD的独立危险因素[18]。本研究结果也发现rs3842752突变体A增加肥胖儿童MAFLD的发病风险，但与Nobakht等[10]和Mahmoudi等[11]的研究结果相反，他们认为rs3842752基因多态性与成人MAFLD患病风险无关。其原因可能是本研究样本量较大(n=923)，多于Nobakht等[10]和Mahmoudi等[11]研究的样本量(n=312)。样本量越大，结果的稳健性可能更好。但本研究结果显示rs689多态性与MAFLD患病风险无关，与Nobakht等[10]和Mahmoudi等[11]报道的结果一致。
NR1H3编码肝X受体α。目前尚无NR1H3基因多态性与人群MAFLD易感性关联的研究。本研究首次发现NR1H3 rs3758674多态性与MAFLD发病风险降低有关，突变型C对MAFLD的发病风险是野生型T的0.716倍。类似结果在小鼠实验研究中也有发现，如Becares等[19]研究发现：NR1H3基因突变小鼠肝炎症和纤维化显著低于正常小鼠，这种保护性表型与肝脏和血浆胆固醇的显著降低有关。本研究未发现rs7120118及rs7118396与MAFLD易感性的关联。
SREBP-1c编码固醇调节元件结合蛋白，在小鼠和人的肝、脂肪组织和骨骼肌等多种组织中高度表达，SREBP-1c的过表达诱导小鼠胰岛素抵抗和MAFLD[20]。本研究结果显示rs8066560、rs2297508多态性均与MAFLD存在关联，其中rs8066560多态性与MAFLD的关联以往尚无相关研究报道。本研究结果首次表明等位基因G可能是MAFLD的保护因素，但多项rs2297508基因多态性与中国成人MAFLD关联的研究结果完全不同。例如，庄丽维等[12]在一项样本量为80名成人的病例对照研究中，发现rs2297508等位基因G是MAFLD的危险因素，而张海英等[13]对300名成人的病例对照研究得出了相反的结果，还有Peng等[15]在1 186成人的研究中未发现SREBP-1c基因多态性与中国汉族人群MAFLD的关系。本研究结果表明rs2297508等位基因G是肥胖儿童MAFLD的保护因素，与张海英等[13]在成人中的研究结果一致。SREBP-1c rs2297508为同义突变，不引起氨基酸序列的变化，但SREBP-1c表达的调节主要在mRNA水平，这种同义突变可能通过影响SREBP-1c mRNA的二级结构及稳定性，导致蛋白质表达发生细微改变，从而可能影响疾病的易感性[21]。但由于候选基因关联研究结果的不一致，后续还需开展更多的基因功能研究进行论证。
INSR编码胰岛素受体，参与调节葡萄糖的摄取和释放，以及碳水化合物、脂质的合成和储存。本研究未发现INSR及RXRA基因多态性与肥胖儿童MAFLD易感性之间的关联。目前，仅Nobakht等[10]研究了INSR rs1799817、rs1052371两个位点与MAFLD的关联，结果表明：INSR rs1052371基因多态性与MAFLD发病风险无关，INSR rs1799817 “TT”基因型对MAFLD具有保护作用。本研究样本量多于Nobakht的研究，但未观察到rs1052371及rs1799817多态性与MAFLD的关联。RXRA参与细胞增殖、分化，以及葡萄糖、脂肪酸和胆固醇代谢。本研究首次评估了RXRA基因多态性与MAFLD的关联，结果表明RXRA基因多态性与肥胖儿童MAFLD易感性无关。
单倍型分析实现了对连锁不平衡结构下的多个位点的联合估计。本研究通过基因位点的连锁不平衡和单倍型分析发现：INS A-C单倍型和SREBP-1c C-A单倍型与MAFLD易感性增加有关，而SREBP-1c G-G单倍型与MAFLD易感性降低有关。一个基因的表达和功能可能通过复杂的机制受到其他基因的影响，因此，基因间的相互作用可影响多基因疾病的易感性[22]，目前认为基因-基因交互作用在复杂的多基因疾病中比任何单一易感基因的主效应更为重要。本研究的基因-基因交互作用分析结果显示：NR1H3 rs3758674与SREBP-1c rs2297508的交互作用可降低肥胖儿童MAFLD的发病风险。
与既往研究报道相比，本研究具有以下优势：首先，本研究首次探索了胰岛素信号通路相关基因多态性与肥胖儿童MAFLD的关联，样本量较大，结果的稳健性较好；其次，本研究控制了一些混杂因素，如年龄、BMI、是否早产，结果更加真实可靠；最后，本研究针对胰岛素信号通路的多个基因进行分析，与单个候选基因相比，多个基因的关联研究在检测复杂疾病候选信号通路中的遗传易感性更为有力[23]。本研究也存在一些局限性：首先，本研究只检测了胰岛素信号通路部分代表性基因及位点，未包括所有基因及位点，基因及位点的代表性不全面；其次，本研究仅关注常见变异基因之间的关联，未评估低频、罕见变异基因，而低频、罕见变异基因在MAFLD发生、发展中可能有更重要的作用，未来的研究需要加以考虑。
综上所述，本研究发现胰岛素信号通路中INS、NR1H3、SREBP-1c基因多态性与肥胖儿童MAFLD易感性存在关联，但上述基因的功能及其作用机制仍有待进一步的深入研究。
基金资助
国家自然科学基金 (81872641)。
This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (81872641).
利益冲突声明
作者声称无任何利益冲突。
作者贡献
肖湘 数据分析，论文设计、撰写与修改；严俊霞 数据分析指导，论文指导；徐宁安、康如彤、钟燕 样本与数据收集；罗家有 论文设计、指导和修改。所有作者阅读并同意最终的文本。
原文网址
http://xbyxb.csu.edu.cn/xbwk/fileup/PDF/202304516.pdf
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