Skip to main content
Problems of Endocrinology logoLink to Problems of Endocrinology
. 2021 Aug 2;67(4):20–35. [Article in Russian] doi: 10.14341/probl12775

Современное состояние исследований в области ожирения: генетические аспекты, роль микробиома и предрасположенность к COVID-19

Current state of the obesity research: genetic aspects, the role of microbiome, and susceptibility to COVID-19

Я Р Тимашева 1,, Ж Р Балхиярова 2, О В Кочетова 3
PMCID: PMC9753850  PMID: 34533011

Abstract

Obesity affects over 700 million people worldwide and its prevalence keeps growing steadily. The problem is particularly relevant due to the increased risk of COVID-19 complications and mortality in obese patients. Obesity prevalence increase is often associated with the influence of environmental and behavioural factors, leading to stigmatization of people with obesity due to beliefs that their problems are caused by poor lifestyle choices. However, hereditary predisposition to obesity has been established, likely polygenic in nature. Morbid obesity can result from rare mutations having a significant effect on energy metabolism and fat deposition, but the majority of patients does not present with monogenic forms. Microbiome low diversity significantly correlates with metabolic disorders (inflammation, insulin resistance), and the success of weight loss (bariatric) surgery. However, data on the long-term consequences of bariatric surgery and changes in the microbiome composition and genetic diversity before and after surgery are currently lacking. In this review, we summarize the results of studies of the genetic characteristics of obesity patients, molecular mechanisms of obesity, contributing to the unfavourable course of coronavirus infection, and the evolution of their microbiome during bariatric surgery, elucidating the mechanisms of disease development and creating opportunities to identify potential new treatment targets and design effective personalized approaches for the diagnosis, management, and prevention of obesity.

ВВЕДЕНИЕ

Согласно определению Всемирной организации здравоохранения, ожирение — это патологическое накопление жира, представляющее риск для здоровья [1]. Для диагностики ожирения используется индекс массы тела (ИМТ), рассчитываемый как отношение массы тела в килограммах к квадрату роста в метрах. Нормальные показатели ИМТ находятся в пределах 18,5–24,9 кг/м2, ИМТ ≥25 кг/м2 классифицируется как наличие излишней массы тела, ИМТ ≥30 кг/м2 — ожирение, а ИМТ ≥40 кг/м2 (либо ИМТ ≥35 кг/м2 при наличии серьезных осложнений) — морбидное ожирение. В России распространенность ожирения составляет 27,5% среди мужчин и 31,4% среди женщин [2]. Отмечается рост числа людей, страдающих ожирением; в США доля лиц с морбидным ожирением выросла с 4,7% в 1999–2000 гг. до 9,2% в 2017–2018 гг., а в 1990 г. составляла лишь 0,9% [3]. Ожирение значительно снижает ожидаемую продолжительность жизни, способствуя развитию кардиометаболических нарушений (сахарный диабет 2 типа (СД2), дислипидемии, ишемическая болезнь сердца, инсульт, артериальная гипертензия) и неметаболических заболеваний (гастроэзофагально-рефлюксная болезнь, неалкогольный стеатогепатит, цирроз печени, рак, нарушения сна, депрессия и поражение опорно-двигательного аппарата) [4].

Ожирение — это многофакторное заболевание, возникающее в результате положительного баланса энергии, когда количество энергии, обеспечиваемое потребляемой пищей, превышает затраты энергии в ходе жизнедеятельности. Избыток энергии откладывается в жировых депо в виде триглицеридов, приводя к появлению избыточной массы тела, а впоследствии — к развитию ожирения [5]. Одними из основных факторов развития ожирения принято считать изменившийся характер питания и преобладание в рационе полуфабрикатов и фастфуда, содержащих большое количество энергии, а также снижение физической активности как часть современного образа жизни [6]. Социальные факторы также вносят вклад в развитие ожирения: если в странах с низким уровнем дохода ожирением страдают, как правило, состоятельные городские жители среднего возраста, преимущественно женщины, то в странах с высоким уровнем дохода ожирение распространено среди мужчин и женщин всех возрастов, но при этом больные, как правило, относятся к социально уязвимым группам населения [7].

Несмотря на значимость влияния факторов внешней среды, нельзя недооценивать роль генетического компонента в развитии ожирения. В ходе ранних семейных [8–11] и близнецовых [12–14] исследований было установлено, что вклад генетических факторов в вариабельность ИМТ может достигать 70–80%. Популяционные исследования распространенности ожирения в различных этнических группах также подчеркивают влияние генетических особенностей [15]. В то время как в ряде случаев ожирение является составной частью различных хромосомных синдромов и результатом влияния мутаций отдельных генов (рис. 1), по большей части, по-видимому, развитие ожирения обусловлено сложным взаимодействием внешних факторов, способствующих ожирению (“obesogenic environment”) и индивидуальной наследственной предрасположенности [16][17].

graphic file with name problendo-67-12775-g001.jpg

Рисунок 1. Генетическая структура ожирения.

СИНДРОМАЛЬНЫЕ ФОРМЫ ОЖИРЕНИЯ

К настоящему времени в литературе описаны 79 различных синдромов, включающих ожирение в качестве одного из клинических признаков, из них 30 — с установленной генетической причиной развития (19 — полностью, 11 — частично), 27 — синдромы, развитие которых связывают с мутациями в определенном хромосомном участке, и 22 — синдромы, для которых пока не найдены ни ген(ы), ни хромосомный участок, отвечающие за их развитие [18]. Наиболее полно охарактеризованные хромосомные наследственные синдромы, связанные с развитием ожирения, представлены в таблице 1. К ним относится синдром Барде–Бидля, который, как было показано к настоящему моменту, может быть связан с дефектами 16 различных хромосом, сопровождающимися нарушениями структуры 21 гена, тогда как примерно в 25% случаев генетическую причину заболевания установить не удается [19]. Наиболее распространенной формой ожирения, обусловленного хромосомными нарушениями, является синдром Прадера–Вилли (15q11-13). Описан Прадера–Вилли-подобный фенотип, который может наблюдаться при делециях участков хромосомы 6, включающих гены SIM1 или MRAP2, и при дупликации участка 6q16.3q23.3 с образованием сверхчисленной маркерной хромосомы (sSMC) [20][21]. Сообщается также о пациентах с синдромом ломкой Х-хромосомы (fragile X-syndrome — FXS) с Прадера–Вилли фенотипом (Prader–Willi phenotype — PWP), у которых наблюдались возникающая в детстве гиперфагия с отсутствием чувства насыщения и ожирение, а также более выраженные, чем при FXS без PWP, поведенческие расстройства и социальная дезадаптация [22].

Таблица 1. Хромосомные синдромы, одним из клинических признаков которых является ожирение

СиндромБарде–Бидля (Лоуренса–Муна–Барде–Бидля) 11q13.2 BBS1 1:125 000–175 000 Пигментный ретинит, ожирение, нарушение функции почек, полидактилия, поведенческие расстройства, гипогонадизм
16q13 BBS2
3q11.2 BBS3 (ARL6)
15q24.1 BBS4
2q31.1 BBS5
20p12.2 BBS6 (MKKS)
4q27 BBS7
14q31.3 BBS8 (TTC8)
7p14.3 BBS9 (PTHB1)
12q21.2 BBS10
9q33.1 BBS11 (TRIM32)
4q27 BBS12
17q22 BBS13 (MKS1)
12q21.32 BBS14 (CEP290)
2p15 BBS15 (WDPCP)
1q43–q44 BBS16 (SDCCAG8)
3p21.31 BBS17 (LZTFL1)
10q25.2 BBS18 (BBIP1)
22q12.3 BBS19 (IFT27)
9p21.2 BBS20 (IFT172)
8q22.1 BBS21 (C8ORF37)
СиндромПрадера–Вилли 15q11.2 MKRN3 1 :15 000–30 000 Плохая прибавка в весе (failure to thrive) и трудности с кормлением в младенчестве, ожирение и гиперфагия в детстве, мышечная гипотония, гипоплазия гениталий, задержка развития, дефицит гормона роста, низкий рост, маленькие руки и ноги, поведенческие проблемы
15q11.2 MAGEL2
15q11.2  NDN
15q11.2 NPAP1
15q11.2 SNURF‐SNRPN
15q11.2 SNORD11, SNORD116
15q11–q13 Нарушения импринтинга
Прадера–Вилли-подобный синдром 6q16.3 SIM1 Не установлена Задержка психомоторного развития, ожирение, гипотония и короткие конечности
6q14.2 MRAP2
6q16.3q23.3   1 случай
Xq27.3 FMR1 27 случаев Ожирение, поведенческие нарушения, умственная отсталость
Наследственная остеодистрофия Олбрайта 20q13.32 GNAS Не установлена Брахиметафалангизм (укорочение метакарпальных и метатарзальных костей), низкий рост, ожирение и умственная отсталость
Синдром Альстрёма 2p13.1 ALMS1 Менее 1:1 000 000 Слепота, нарушение слуха, детское ожирение, инсулинорезистентность и сахарный диабет 2 типа
Синдром Карпентера 6p12.1–p11.2 RAB23 Около 40 случаев Акроцефалия, синдактилия мягких тканей, брахи- или агенезия мезофаланги кистей и стоп, преаксиальная полидактилия, врожденные пороки сердца, умственная отсталость, гипогенитализм, ожирение и пупочная грыжа
Синдром CHOPS 5q31.1 AFF4 Менее 1:1 000 000 Когнитивные нарушения, грубые черты лица, пороки сердца, ожирение, поражение легких, низкий рост и дисплазия скелета
СиндромЧадли– Лоури Xq21.1 ATRX Менее 1:1 000 000 Умственная отсталость, низкий рост, ожирение, гипогонадизм и характерные изменения лицевого скелета
Синдром Коэна 8q22.2 VPS13B Около 200 случаев Умственная отсталость, лицевой дисморфизм, микроцефалия, дистрофия сетчатки, абдоминальное ожирение, гипермобильность суставов и перемежающаяся нейтропения
Синдром Ларона 5p13.1–p12 GHR Около 250 случаев Низкий рост, снижение мышечной силы и выносливости, ожирение, гипогликемия в младенчестве, гипогенитализм, задержка полового созревания, тонкие и ломкие волосы и аномалии зубов
Синдром MORM 9q34.3 INPP5E 14 членов одной семьи Умеренная умственная отсталость, абдоминальное ожирение, врожденная непрогрессирующая дистрофия сетчатки и микропенис
СиндромСмит–Магенис 17p11.2  RAI1 1:15 000–25 000 Умственная отсталость, задержка развития речевых навыков, характерный лицевой фенотип, нарушения сна, ожирение и поведенческие проблемы
Синдром WAGRO 11p14.1 BDNF Не установлена Аниридия, опухоль Вильмса, аномалии мочеполовой системы, ожирение и рост, а также умственная отсталость
Синдром проксимальной делеции 16p11.2 16p11.2 SH2B1 Не установлена Ожирение, аутизм, умственная отсталость, врожденные аномалии и задержка развития
16p11.2 KCTD13

 

Кроме того, ожирение является одним из клинических проявлений таких синдромов, как псевдогипопаратиреоз Ia типа (наследственная остеодистрофия Олбрайта), синдром CHOPS (Cognitive impairment/Coarse facial features, Heart defects, Obesity, Pulmonary problems, Short stature / Skeletal abnormalities), синдром MORM (Mental retardation, truncal Obesity, Retinal dystrophy and Micropenis) и синдром WAGRO (Wilms tumor, Aniridia, Genitourinary anomalies, mental Retardation, Obesity) [23].

К редким формам синдромального ожирения можно отнести синдром Ларона (дефицит рецепторов соматотропного гормона), синдром Карпентера (акроцефалополисиндактилия II типа) и синдром Коэна, частота встречаемости которого повышена в финской популяции, а также описаны семейные случаи у амишей, ирландцев, греков и некоторых других представителей средиземноморских стран.

МОНОГЕННЫЕ ФОРМЫ ОЖИРЕНИЯ

К настоящему времени развитие моногенных форм ожирения связывают с несколькими генами (MC4R, LEP, LEPR, PCSK1, ADCY3, POMC, MRAP2), продукты которых входят в состав лептин-меланокортинового пути, участвующего в регуляции энергетического обмена [24][25]. Несмотря на то что моногенные формы ожирения встречаются чрезвычайно редко, описаны гомозиготные мутации в этих генах, обладающие полной пенетрантностью и приводящие к развитию заболевания (табл. 2). Наряду с этим выделяют так называемые олигогенные формы ожирения у взрослых и детей, которые связаны с гетерозиготными мутациями в этих же генах и характеризуются различной степенью тяжести в зависимости от влияния средовых факторов [26][27].

Таблица 2. Моногенные формы ожирения

Ген Хромосомная локализация Продукт Клинические проявления
MC4R 18q21.32 Рецептор меланокортина 4 Морбидное ожирение с ранним началом, гиперфагия, гиперинсулинемия, увеличение безжировой массы тела, повышение минеральной плотности костей
POMC 2p23.3 Проопиомеланокортин Ожирение тяжелой степени с манифестацией в раннем возрасте, гиперфагия, недостаточность адренокортикотропного гормона, гипотиреоз, рыжий цвет волос
LEP 7q32.1 Лептин Морбидное ожирение с ранним началом, дефицит гонадотропного и тиреотропного гормонов, иммунные нарушения
LEPR 1p31.3 Рецептор лептина Морбидное ожирение с ранним началом, дефицит гонадотропного, соматотропного и тиреотропного гормонов, иммунные нарушения
ADCY3 2p23.3 Аденилатциклаза 3 Ожирение (абдоминальное), инсулинорезистентность, дислипидемия, диабет 2 типа, нарушения обоняния
BDNF 11p14.1 Нейротрофический фактор мозга Морбидное ожирение, гиперфагия, гиперактивность, когнитивные расстройства, нарушения памяти и болевой чувствительности
NTRK2 9q21.33 Нейротрофический рецептор тирозинкиназы 2 Морбидное ожирение с ранним началом, задержка развития, стереотипное поведение, нарушения памяти и обучения, сниженная болевая чувствительность
MRAP2 6q14.2 Вспомогательный белок 2 рецептора меланокортина 2 Ожирение различной степени, гиперфагия, метаболический синдром (артериальная гипертензия, гипергликемия)
PCSK1 5q15 Пропротеин-конвертаза субтилизина/кексина типа 1 Морбидное ожирение с ранним началом, недостаточность гонадотропного, соматотропного, тиреотропного гормонов, постпрандиальный гипогликемический синдром, центральный несахарный диабет, хроническая тяжелая диарея с мальабсорбцией, возникающая в неонатальном периоде
SIM1 6q16.3 Целенаправленный гомолог-1 Морбидное ожирение с ранним началом, задержка развития, гипотония, эмоциональная лабильность, аутистическое поведение

Выявление мутаций в гене лептина LEP, связанных с развитием выраженного ожирения и сахарного диабета 2 типа у мышей, а также с морбидным ожирением у детей, положило начало обнаружению редких мутаций, приводящих к развитию ожирения [28]. Лептин регулирует энергетический баланс, действуя через меланокортин-зависимый и меланокортин-независимый пути [29]. Благодаря связыванию лептина со своими рецепторами в гипоталамусе, центральная нервная система получает сигналы от жировой ткани о том, что в организме достаточно запасов энергии. В гипоталамусе находится центр, осуществляющий долгосрочную регуляцию энергетического обмена путем интеграции сигналов периферического и центрального происхождения об энергетическом и нутрициональном статусе организма и состоянии внешней среды. Мутации в гене лептина приводят к гиперфагии (перееданию), сниженной двигательной активности, снижению тонуса симпатической нервной системы, гипофункции щитовидной железы, гипогонадизму и нарушению Т-клеточного иммунитета. Есть сообщения о том, что терапия рекомбинантным лептином благоприятно сказывалась на состоянии пациентов с морбидным ожирением, сахарным диабетом и гипогонадизмом, обусловленными дефицитом лептина [30].

На молекулярном уровне действие лептина проявляется стимуляцией выработки проопиомеланокортина (POMC) в нейронах аркуатного и дорсомедиального ядер гипоталамуса. POMC является предшественником ряда пептидных гормонов, в том числе альфа-меланоцитстимулирующего гормона (α-MSH), или альфа-меланотропина, который, связываясь с рецептором меланокортина 4 (MC4R), подавляет аппетит. Было обнаружено, что мутации в генах POMC и MC4R связаны с развитием морбидного ожирения [31][32]. Следует отметить, что гетерозиготные мутации в гене MC4R выявляются у 5% пациентов с ожирением, развивающимся в детском возрасте; таким образом, дефекты гена MC4R являются наиболее частой причиной моногенного ожирения [33]. При мутациях гена POMC, связанных с дефицитом пептида, могут также возникать нарушения пигментного обмена вследствие недостаточности альфа-меланотропина, что обусловливает характерную рыжую окраску волос пациентов [32].

Дифференциальное расщепление POMC, которое может приводить к образованию α-MSH, а также адренокортикотропного гормона и бета-эндорфина, осуществляется с помощью пропротеинконвертазы-1 (PCSK1), которая также участвует в процессинге проинсулина и проглюкагона в поджелудочной железе [34]. У гомозигот и компаунд-гетерозигот по ряду мутаций в гене PCSK1 может нарушаться процессинг POMC, что проявляется в развитии ожирения, глюкокортикоидной недостаточности, гипогонадотропного гипогонадизма, постпрандиальной гипогликемии и мальабсорбции [35][36].

Ген ADCY3 кодирует аденилатциклазу, расположенную в первичных ресничках, в частности в гипоталамусе. Мутации в гене приводят к развитию ожирения вследствие нарушения передачи сигнала циклического АМФ (цАМФ) в пути, инициированном MC4R. Характерной особенностью моногенных форм ожирения, обусловленных дефектом ADCY3, являются сопутствующие им нарушения обоняния (аносмия) [37][38].

Ген SIM1 кодирует фактор транскрипции, участвующий в сигналинге MC4R и предположительно задействованный в формировании супраоптического и паравентрикулярного ядер гипоталамуса [20][39][40]. Гетерозиготные мутации гена связаны с развитием морбидных форм ожирения, иногда сопровождающихся снижением интеллектуального уровня [20][39].

Ген MRAP2 кодирует вспомогательный трансмембранный протеин, который связывается с рецепторами, сопряженными с G-белком, и тем самым регулирует передачу обеспечиваемого ими сигнала, в частности, стимулирует выработку цАМФ, индуцированную MC4R, в ответ на αMSH [41][42]. К настоящему времени идентифицировано более 20 мутаций в гене MRAP2, связанных с развитием ожирения [43]. В отличие от других моногенных форм, ожирение, вызванное дефицитом MRAP2, как правило, не является морбидным, но сопровождается развитием гипергликемии и/или артериальной гипертензии [43]. Это связывают с тем, что, в отличие от других генов лептин-меланокортинового пути, MRAP2 экспрессируется в других органах и тканях, помимо головного мозга, в частности бета-клетках островков Лангерганса поджелудочной железы, и может влиять на их функцию, снижая секрецию инсулина [44].

Описаны также случаи моногенного ожирения, обусловленные мутациями в гене нейротрофического рецептора тирозинкиназы 2 (NTRK2) и его лиганда нейротрофического фактора мозга (BDNF), характерной особенностью которых являются когнитивные расстройства, нарушения памяти, обучения и болевой чувствительности, предположительно, вследствие измененной функции гипоталамуса [45][46].

ПОЛИГЕННЫЕ ФОРМЫ ОЖИРЕНИЯ

Несмотря на то что к настоящему моменту выявлено значительное количество моногенных форм, у большинства пациентов ожирение представляет собой многофакторное заболевание, обусловленное сочетанным влиянием факторов внешней среды и генетических факторов. С помощью полногеномных ассоциативных исследований (GWAS) было идентифицировано более 200 полиморфных вариантов, ассоциированных с ожирением (https://www.ebi.ac.uk/gwas/efotraits/EFO_0001073), и более 4200, ассоциированных с ИМТ (https://www.ebi.ac.uk/gwas/efotraits/EFO_0004340). Тем не менее вместе эти локусы объясняют лишь 5% индивидуальной вариабельности ИМТ [47]. Наследственная предрасположенность к ожирению может также проявляться опосредованно, в виде измененных поведенческих реакций на средовые факторы, или ген-средовых взаимодействий [48]. В частности, особенности питания, физическая активность, социоэкономический статус могут модифицировать степень проявления генетической предрасположенности к ожирению [49]. Несмотря на то что урбанизированный образ жизни современного человека, несомненно, повлиял на развитие эпидемии ожирения, нельзя упускать из виду то обстоятельство, что эволюционно сложившиеся молекулярные механизмы обмена направлены на накопление и депонирование запасов энергии и, следовательно, также способствуют развитию ожирения. Предполагается, что такие негенетические факторы, как характер питания, физические упражнения или хирургические вмешательства, направленные на снижение веса, индуцируют динамические изменения эпигенетических паттернов, модулируя тем самым активность генов [16]. Были обнаружены значимые корреляции клинических параметров, характерных для ожирения, и эпигенетических паттернов, обнаруживаемых в клетках крови, жировой ткани, печени и скелетной мускулатуры [50–53].

Анализ результатов GWAS показал, что локусы, ассоциированные с ожирением, включают гены, продукты которых участвуют в контроле аппетита и чувства насыщения (MC4R, ген нейротрофического фактора головного мозга — BDNF, ген регулятора роста нейронов 1 — NEGR1), выработки инсулина (ген фактора транскрипции 7, подобного второму, — TCF7L2, ген субстрата 1 инсулинового рецептора — IRS1), образования клеток жировой ткани, а также энергетического и липидного метаболизма (ген, ассоциированный с жировой массой и ожирением, — FTO; ген регуляторного белка, связанного с mTOR, — RPTOR; ген митоген-активируемой киназы 5 — MAP2K5). Кроме того, анализ генов, ассоциированных с кардиометаболическими заболеваниями, имеющими общий патогенез (ожирение, диабет, артериальная гипертензия, ишемическая болезнь сердца, рак молочной железы, синдром поликистозных яичников, рак почки), позволил выявить локусы и молекулярные пути, являющиеся общими для этих заболеваний [54]. Также следует отметить, что вдобавок к редким мутациям потери функции (loss-of-function) в генах PCSK1, MC4R и POMC также обнаруживаются полиморфные варианты, ассоциированные с полигенными формами ожирения в различных популяциях [55–58].

Безусловно, GWAS являются мощным инструментом для анализа генетической архитектуры сложных признаков, таких как ожирение, но интерпретация результатов GWAS затруднена. Большинство генетических вариантов, ассоциированных с ожирением, локализовано в некодирующих участках генома, в которых могут находиться регуляторные элементы, играющие важную роль в контроле транскрипционной активности генов, причем зачастую расположенные вдали от генетического варианта, для которого обнаружена ассоциация с ожирением. Поэтому, основываясь только на информации о расположении того или иного полиморфного варианта вблизи какого-либо гена, невозможно сделать вывод о том, что различные аллели этого полиморфизма способны изменять функцию этого гена. В частности, долгое время оставался неясным молекулярный механизм, лежащий в основе выявленных ассоциаций полиморфных вариантов в гене FTO с ожирением, пока не было установлено, что полиморфный вариант rs1421085, находящийся в интроне гена FTO и ассоциированный с ИМТ, связан с нарушением последовательности репрессора гена белка 4A, содержащего AT-богатый интерактивный домен (ARID5B), который регулирует экспрессию генов из семейства ирокез-гомеобокс IRX3 и IRX5 [59][60]. Это приводит к нарушению термогенеза, увеличению размеров жировых клеток и к ожирению.

РОЛЬ НАСЛЕДСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ В РАЗВИТИИ НАРУШЕНИЙ ПИЩЕВОГО ПОВЕДЕНИЯ

Хорошо известно, что такие психические нарушения, как расстройства приема пищи (нервная анорексия, нервная булимия и компульсивное переедание), могут приводить к развитию алиментарного ожирения. Использование близнецовых и семейных методов позволило получить подтверждение роли наследственности в развитии ожирения и нарушений пищевого поведения [61–63]. В частности, было продемонстрировано, что от 47% до 90% индивидуальной вариабельности массы тела можно отнести за счет влияния генетических факторов [64]. Коэффициент наследуемости одного из расстройств пищевого поведения — нервной булимии — составил 55%, а у родственников лиц, страдающих нервной анорексией, шансы развития расстройств приема пищи были повышены в 11,3 раза по сравнению с родственниками лиц из группы контроля [62][65].

В качестве попытки объяснить взаимосвязь наследственности и массы тела была предложена теория поведенческой восприимчивости (behavioural susceptibility theory, BST), согласно которой генетические факторы оказывают влияние на вес путем регуляции аппетита, что проявляется в виде различных паттернов пищевого поведения [66]. Согласно этой теории, ожирение является результатом сочетания генетической наклонности к перееданию и средовых факторов, создающих благоприятные условия для повышенного потребления пищи, что приводит к положительному энергетическому балансу. Показано, что определенные паттерны пищевого поведения ассоциированы с индивидуальными различиями в наборе веса и массе тела и что различия пищевого поведения являются наследуемыми [67][68].

Обнаружены ассоциации с перееданием полиморфных вариантов в генах, продукты которых участвуют в регуляции чувства насыщения (грелин, рецептор меланокортина 4, дофаминовый рецептор D2, белок-переносчик серотонина и др.), а также связь с развитием булимии полиморфных вариантов в генах рецептора эстрогена 1, каннабиноидного рецептора 1, а также в гене FTO [69]. Результаты близнецового исследования с использованием полигенных шкал риска (polygenic risk scores — PRS) продемонстрировали, что ассоциация с ожирением PRS для ИМТ была опосредована различными паттернами пищевого поведения (нерегулярным и нездоровым питанием у мужчин и привычкой к перекусам у представителей обоих полов) [70].

Ранее было обнаружено, что экспрессия генов, связанных с ИМТ, повышена в центральной нервной системе (ЦНС), в областях, отвечающих за процессы обучения и консолидации памяти, в частности, гиппокампе [71]. Впоследствии было показано, что для областей мозга, обогащенных генами, ассоциированными с ИМТ, характерны общие транскрипционные сигнатуры, связанные с ожирением [72]. Для пациентов с генетическими дефектами выработки лептина, у которых при рождении наблюдается нормальный вес, затем рано возникает гиперфагия и развиваются морбидное ожирение, сниженный иммунитет и ряд нейроэндокринных расстройств, включающих аменорею и инсулинорезистентность, был характерен тип пищевого поведения, связанный с почти непрерывной потребностью в еде, причем энергетическая ценность потребляемой пищи была почти в пять раз выше, чем у лиц без ожирения [73]. Назначение таким пациентам препарата, являющегося аналогом лептина, было связано с уменьшением чувства голода, увеличением оценки насыщения, снижением энергетической ценности потребляемой пищи, повышением уверенности в себе, и приводило к значительному снижению массы тела после 15 нед применения [74][75].

Следует отметить, что недостаточность лептина связана с развитием депрессии как у человека, так и у модельных объектов [76]. Роль лептина в формировании пищевого поведения включает в себя не только гомеостатический компонент контроля энергетического баланса, но и гедонистический аспект приема пищи [74]. Сообщалось о том, что лептин воздействует на области головного мозга, образующие систему вознаграждения, снижая степень положительной обратной связи за счет подавления дофаминергической передачи нервных импульсов [77]. Другим аспектом влияния лептина на пищевое поведение является его участие в регуляции восприятия сладкого вкуса вкусовыми рецепторами [78].

Результаты нескольких исследований указывают на возможную роль в развитии нарушений пищевого поведения гормонов, секретируемых белой жировой тканью (адипокинов), в частности адипонектина [79–81]. Установлено, что адипонектин действует в аркуатном ядре гипоталамуса, усиливая аппетит путем активации рецептора AdipoR1 и аденозинмонофосфат-активируемой протеинкиназы (AMPK) [82]. Снижение концентрации адипонектина в плазме обнаруживалось у пациентов с инсулинорезистентностью, ожирением, диабетом 2 типа и ишемической болезнью сердца [83][84].

РОЛЬ КИШЕЧНОГО МИКРОБИОМА В РАЗВИТИИ ОЖИРЕНИЯ

Одним из важных факторов, влияющих на развитие ожирение, является состав микробного сообщества, населяющего желудочно-кишечный тракт человека, исследования которого были начаты еще в прошлом веке [85]. Последние десятилетия ознаменовались быстрым увеличением числа исследований симбионтной роли микроорганизмов в организме человека. Зачастую это приводит к противоречиям в использовании специальных терминов. Как правило, для обозначения таксономического состава микроорганизмов в определяемом образце используют термин «микробиота», для характеристики набора генов, содержащихся в образце, применяют термин «метагеном», а «микробиомом» называют совокупность генов микробного сообщества [86]. Общее количество бактерий, населяющих желудочно-кишечный тракт человека, достигает 1014, превышая общее число клеток организма [87], в то время как количество генов, составляющих кишечный микробиом, превосходит количество генов в геноме человека почти в 1000 раз [88]. В микробном сообществе кишечника человека преобладают пять типов бактерий: Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria и Verrucomicrobia [89]. К настоящему времени накоплен достаточно большой объем данных о механизмах влияния микробиоты кишечника на развитие ожирения (рис. 2) [86][90–92].

graphic file with name problendo-67-12775-g002.jpg

Рисунок 2. Метаболические последствия изменения микробиома кишечника.

Более 15 лет назад было отмечено, что у мышей, которые находились в стандартных лабораторных условиях, количество жировой ткани было намного выше, чем у мышей, содержавшихся в безмикробной среде [93]. Впоследствии были обнаружены значительные различия в бактериальном составе кишечника у мышей с генетической моделью ожирения (ob/ob) по сравнению с мышами без ожирения (ob/+) и мышами дикого типа (+/+), находившимися на одинаковой диете, богатой углеводами; в частности, у мышей с ожирением было относительно снижено число бактерий типа Bacteroidetes и повышено содержание бактерий типа Firmicutes [94]. Перенос микробиома мышей с ожирением стерильным особям приводил к значительному увеличению содержания жира у колонизированных мышей [95].

Для изучения влияния генетических факторов на состав микробиоты человека в основном используется метод анализа ассоциаций. В результате GWAS были выявлены локусы генов, ассоциированные с определенными паттернами кишечной микробиоты [96–98]. Полиморфный локус в гене FUT2 ассоциирован с численностью бактерий Ruminococcus torques семейства Lachnospiraceae класса Clostridia типа Firmicutes, которые специализируются на расщеплении сложных углеводов [99]. Ген FUT2 кодирует фермент альфа-1,2-фукозилтрансферазу, отвечающую за секрецию фукозилированных гликанов слизистой оболочкой желудочно-кишечного тракта. Продемонстрировано, что у лиц, гомозиготных по полиморфному варианту, связанному с появлением стоп-кодона в гене FUT2 (rs601338*A/A), не экспрессируются антигены системы AB0 в клетках слизистой оболочки кишечника, а также уменьшена численность бактерий Ruminococcus torques и Ruminococcus gnavus [100]. В локусе 9q21 обнаружены SNP, ассоциированные с увеличением численности бактерий рода Allisonella семейства Veillonellaceae класса Clostridia типа Firmicutes [100]. Локус 9q21 включает ген RFK, кодирующий фермент рибофлавинкиназу, который катализирует фосфорилирование витамина B2 (рибофлавина), и GCNT1, кодирующий фермент гликозилтрансферазу, участвующую в биосинтезе муцина. Эти ферменты вовлечены в метаболизм бактерий кишечного микробиома и регуляцию иммунной защиты, играя важную роль во взаимодействии организма хозяина и микробиоты кишечника [101]. Полиморфный маркер rs61841503, ассоциированный с численностью бактерий рода Peptostreptococcaceae класса Clostridia типа Firmicutes, расположен в гене CUBN (10p13), кодирующем белок кубилин, который является кишечным рецептором для витамина В12 и требуется для его абсорбции [100]. Витамин В12 необходим для адекватного взаимодействия организма хозяина с микробиомом; в эксперименте in vitro были продемонстрированы существенные изменения микробного состава кишечника после добавления витамина В12 [102]. В локусе 2q36 идентифицирован блок сцепления, включающий 10 полиморфных вариантов, ассоциированных с семейством Peptococcaceae класса Clostridia типа Firmicutes, для которого обнаружена отрицательная связь с уровнями хромогранина А и кальпротектина, являющихся маркерами воспаления в кишечнике [100]. Данный блок локализован в межгенном пространстве рядом с геном субстрата инсулинового рецептора IRS1, связанным с развитием инсулинорезистентности и диабета 2 типа [103]. Продемонстрировано, что так называемая «западная диета», отличающаяся высоким содержанием жиров и углеводов, воздействует на состав микробиома кишечника, способствуя повышенному образованию желчных кислот, в частности, дезоксихолевой кислоты, вызывая активацию сигналинга фарнезоидного Х-рецептора и интерферона I, что приводит к повреждениям клеток Панета, обеспечивающих иммунную защиту тонкого кишечника [104]. Наиболее значимая ассоциация с составом микробиоты была обнаружена для локуса гена лактазы LCT, связанного с повышением содержания Bifidobacterium, отражающим взаимосвязь генетических факторов и характера питания [100].

Повышение числа бактерий типа Firmicutes и снижение содержания бактерий типа Bacteroidetes является характерным признаком микробиоты больных с ожирением. Обратное соотношение наблюдалось после 1 года соблюдения диеты или бариатрической хирургии (шунтирования желудка) [90][105]. У пациентов с ожирением также наблюдается сниженное содержание бактерий типа Bacteroidetes по сравнению с лицами с нормальным ИМТ или пациентами с анорексией, но количество бактерий типа Firmicutes при этом не отличается. Метагеномные исследования близнецовых пар с ожирением и без такового продемонстрировали, что при ожирении снижалось бактериальное разнообразие и содержание Bacteroidetes, но повышалась доля Actinobacteria [92].

Несмотря на активное проведение исследований влияния микробиоты на развитие морбидного ожирения, в настоящее время мало данных о влиянии бариатрической хирургии на микробиом пациентов с ожирением. Оценка состояния микробиоты после бариатрической хирургии (бандажирования или шунтирования желудка по Roux-Y) позволила обнаружить снижение генетического разнообразия, коррелирующее с висцеральным ожирением и наличием осложнений (диабета, артериальной гипертензии), у 75% пациентов [106]. Результаты анализа микробиоты беременных женщин с бариатрическими хирургическими вмешательствами в анамнезе продемонстрировали, что у перенесших мальабсорбтивные операции наблюдалось увеличение числа бактерий Enterococcus и Streptococcus (тип Firmicutes), Escherichia/Shigella (тип Proteobacteria) и Rothia (тип Actinobacteria) и снижение содержания Anaerostipes (тип Firmicutes) [107]. Сообщается также о повышении количества Firmicutes и Proteobacteria у пациентов после шунтирования желудка, в то время как после рукавной гастропластики наблюдалось увеличение числа Bacteroidetes [108]. Отмечается также повышение содержания Lachnospiraceae и Roseburia (тип Firmicutes) у пациентов, достигнувших ремиссии диабета после хирургического вмешательства [108]. Спустя 10 лет после хирургического лечения морбидного ожирения у пациентов было повышено содержание Verrucomicrobiaceae (тип Verrucomicrobia) и Streptococcaceae (тип Firmicutes) и снижено содержание Bacteroidaceae (тип Bacteroidetes) по сравнению с неоперированными пациентами [109]. Относительное повышение содержания Akkermansia muciniphila (тип Verrucomicrobia) коррелировало с ремиссией диабета [109]. У пациентов после шунтирования желудка по Roux-Y было продемонстрировано увеличение содержания протеобактерий Rothia, Aggregatibacter, Granulicatella, Citrobacter, Janthinobacterium и Klebsiella, а также наблюдалось изменение содержания бактерий из рода Firmicutes (повышение числа Streptococcus, Enterococcus, Lactococcus, Veillonella и Granulicatella и снижение Ruminococcus, Blautia и Roseburia) [110]. Изучение микробиоты пациентов с ожирением, в том числе морбидным, и исследование эволюции микробиома после операций бариатрической хирургии представляет значительный интерес для создания методов таргетной терапии.

ОЖИРЕНИЕ И COVID-19

В настоящее время человечество столкнулось с глобальной угрозой в виде пандемии COVID-19, вызванной новым коронавирусом тяжелого острого респираторного синдрома 2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 — SARS-CoV-2). COVID-19 характеризуется высоким уровнем заболеваемости и смертности среди лиц, имеющих сопутствующую патологию, в особенности поражение сердечно-сосудистой системы и ожирение. Подтверждена ассоциация между ожирением (ИМТ ≥35 кг/м2) и повышенным риском осложненного течения и смертности от COVID-19 [111–117]. Результаты анализа генетических факторов риска развития ожирения и COVID-19 с использованием данных GWAS, выполненного в когорте Биобанка Великобритании (UK Biobank), продемонстрировали, что PRS для ИМТ были значимо ассоциированы с риском тяжелого течения коронавирусной инфекции [118]. При проведении GWAS была обнаружена связь с COVID-19, в том числе с осложненным течением, локуса гена AB0, находящегося в блоке сцепления с полиморфными вариантами, ассоциированными с уровнем глюкозы и инсулина в крови, уровнем гликированного гемоглобина, инсулинорезистентностью, диабетом, уровнем липопротеидов низкой плотности и триглицеридов [119][120]. Другой полиморфный вариант, ассоциированный с течением COVID-19, расположен в локусе 5p13.3 в гене рецептора системы натрийуретических пептидов типа С (NPR3) и находится в состоянии неравновесного сцепления с маркерами ожирения, в том числе абдоминального [121][122]. Ранее было продемонстрировано, что ген NPR3 в адипоцитах является мишенью микроРНК miR-146a, которая участвует в регуляции инсулинорезистентности и липогенеза [123]. Использование метода менделевской рандомизации, позволяющего определять причинно-следственные связи, выявило ассоциацию между генетически детерминированным повышением ИМТ и уровня липопротеидов низкой плотности с риском COVID-19 [124]. Таким образом, результаты ассоциативных исследований дают основания полагать, что в основе наблюдаемой корреляции ожирения с риском COVID-19 и неблагоприятными исходами заболевания лежат полиморфные варианты в генах, влияющих на углеводный и липидный обмен.

Известно, что вирус SARS-CoV-2 использует для проникновения в клетки рецептор ACE2, который экспрессирован в подкожной и висцеральной жировой ткани на значительно более высоком уровне, чем в ткани легких [125][126]. Отмечается, что по уровню экспрессии ACE2 в жировых клетках и их предшественниках пациенты с ожирением схожи с индивидуумами с нормальной массой тела, но поскольку у пациентов с ожирением повышено содержание жировой ткани в организме и, соответственно, количество ACE2-продуцирующих клеток, полагают, что это приводит к повышенной выработке ACE2 [126–128].

Одним из предполагаемых рецепторов SARS-CoV-2 является дипептидилпептидаза-4 (DPP4), которая была идентифицирована как один из новых адипокинов жировой ткани [129]. DPP4 представлена на апикальных поверхностях поляризованного эпителия различных органов, таких как легкие и печень, и играет важную роль в гомеостазе глюкозы, воспалении и иммунной системе [130][131]. Продемонстрировано, что повышение уровня DPP4 приводит к хронической субклинической активации иммунной системы и персистирующему воспалению [130]. Активация DPP4 отмечена при ожирении, особенно при развитии инсулинорезистентности, а ингибирование DPP4 предотвращало развитие фиброза белой жировой ткани у мышей с ожирением [132][133]. Клетки жировой ткани, предположительно, являются одним из основных источников циркулирующей DPP4; в частности, были продемонстрированы секреция DPP4 клетками жировой ткани и повышение уровня циркулирующей DPP4 у пациентов с ожирением по сравнению с индивидуумами с нормальной массой тела [129][134]. Повышенная экспрессия DPP4 в жировой ткани пациентов с ожирением может способствовать проникновению SARS-CoV-2 в клетки. Интересно, что ингибиторы DPP4 (глиптины) предложены в качестве препаратов 2–4-го ряда для лечения диабета 2-го типа и могут использоваться в комбинированной терапии COVID-19 [135].

CD147, предполагаемый альтернативный рецептор для SARS-CoV-2, положительно коррелирует с ИМТ, возможно, влияя на заболеваемость и осложненное течение COVID-19 у пациентов с ожирением [128]. Протеаза TMPRSS2, необходимая для праймирования шиповидного белка (S-белка) вируса SARS-CoV-2, экспрессируется в жировой ткани, хотя и на низком уровне, в то время как протеаза фурин, обеспечивающая активацию вируса путем расщепления S-белка, экспрессируется в жировой ткани при ожирении, а также во время адипогенеза [136][137]. Фурин обеспечивает проникновение SARS-CoV-2 в клетки, а за счет праймирования S-белка способствует выходу из клеток вирусных частиц, которые могут атаковать соседние клетки или попадать в кровоток [138].

Избыточное содержание жира приводит к превышению возможностей клеток жировой ткани по его хранению, вследствие чего при биопсии жировой ткани тучных людей с инсулинорезистентностью обнаруживается увеличение количества погибших и отмирающих адипоцитов, сопровождающееся скоплением инфильтрирующих макрофагов [139]. Активированные макрофаги способствуют развитию системного воспаления, характеризующегося увеличением циркулирующих уровней цитокинов, таких как фактор некроза опухоли альфа (TNF), интерлейкины-6 (IL6) и 1-бета (IL1b) [140]. Системное хроническое воспаление является патогенетической точкой соприкосновения, предрасполагающей к развитию тяжелых осложнений у пациентов с ожирением при COVID-19 [141]. Быстрое ухудшение состояния у пациентов с COVID-19 связано с провоспалительным цитокиновым штормом, характеризующимся увеличением системного уровня TNF, IL6, IL2 и IL7, гранулоцитарного колониестимулирующего фактора, хемокинов CXCL10 и CCL2 [142].

Продемонстрировано, что морбидное ожирение приводит к нарушению почти всех функций и свойств стромальных/стволовых клеток жировой ткани (ASC) и способствует переключению нормальной регуляторной активности на прогипоксическую и провоспалительную [143][144]. При ожирении ASC и мезенхимальные стволовые клетки (MSC) теряют свои основные свойства, что сопровождается нарушением их мультипотентного состояния из-за снижения экспрессии генов основных факторов плюрипотентности — октамерсвязывающего белка 4 (OCT4), фактора транскрипции SRY-Box 2 (SOX2), фактора транскрипции гомеобокса Nanog (NANOG), гомолога экзонуклеазы-1 РНК (REX1) и гомеобоксного белка hox-C10 (HOXC10) [145][146]. У пациентов с ожирением наблюдается снижение дифференцировки эндотелиальных клеток, о чем свидетельствует снижение секреции фактора роста эндотелия сосудов A (VEGF), фактора роста гепатоцитов (HGF), фактора роста фибробластов 2 (FGF2) и тромбоцитарного фактора роста (PDGF) [147][148]; изменение иммуномодулирующей способности, что проявляется ингибированием пролиферации лимфоцитов, рекрутированием воспалительных моноцитов и поляризацией макрофагов M1 [149]; изменение внутриклеточного метаболизма, проявляющееся в увеличении продукции активных форм кислорода, нарушении функции митохондрий и подавлении сиртуина 1–6 (SIRT1–6) [143][150][151].

Как уже отмечалось, при ожирении могут возникать повреждения первичных ресничек, в том числе в ASC, что нарушает их уникальную сигнальную функцию. Цитокины IL6 и TNF, ассоциированные с ожирением, также способны индуцировать дефекты цилиогенеза ASC [144][145][152]. ASC с поврежденными первичными ресничками не способны выполнять свои физиологические функции и вместо этого начинают оказывать провоспалительное действие, секретируя воспалительные цитокины, такие как IL6 и IL8 [144][152].

Продемонстрирована связь нарушений функций ASC/MSC с развитием легочного фиброза [153–155]. У пациентов с COVID-19, страдающих ожирением, могут развиваться более тяжелые поражения легких с легочным фиброзом вследствие нарушения функций MSC, индуцированного ожирением [131]. Обсуждается возможность использования ASC/MSC в качестве клеточной терапии легочного фиброза и бронхолегочной дисплазии за счет регулирования популяций иммунных клеток в легких, модуляции дифференцировки клеток, в частности фибробластов, и секретирования различных факторов роста [156][157]. Эти клетки могут также быть использованы для терапии инфекционных заболеваний из-за их иммуносупрессивных или иммуномодулирующих свойств в зависимости от продукции цитокинов и контекста иммунного ответа [158]. Продолжаются клинические испытания, направленные на оценку эффективности и безопасности ASC/MSC для регулирования иммунной системы, предварительные результаты которых дают основания для оптимизма в отношении использования ASC/MSC в качестве регуляторов пролиферации Т-клеток и взаимодействия с патогенами [159][160]. Эти клетки обладают антимикробным потенциалом [101], что подчеркивает значимость ASC/MSC в патогенезе инфекционных заболеваний, а также возможность их применения в качестве новой клеточной терапии для пациентов с COVID-19 с ожирением.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных клинико-генетических исследований к настоящему времени накоплен значительный объем данных о синдромальных и несиндромальных формах ожирения. Получено подтверждение участия генов, кодирующих компоненты лептин-меланокортинового пути, в развитии моногенных и полигенных форм ожирения. Имеются сведения о вовлеченности кишечного микробиома в развитие ожирения и его эволюции после бариатрических вмешательств. С учетом вышеизложенного, дальнейшее изучение проблемы ожирения должно быть направлено на выявление взаимосвязей на уровне патогенетических молекулярных механизмов с применением системного комплексного подхода, сочетающего методологию оценки комплекса психологических, клинико-инструментальных, биохимических параметров, вклада генетических факторов и состояния микробиоты. Это позволит идентифицировать потенциальные мишени для лекарственной терапии и создаст предпосылки для разработки персонализированных эффективных подходов в диагностике, лечении и профилактике ожирения.

Footnotes

The authors declare that there are no conflicts of interest present.

Contributor Information

Я. Р. Тимашева, Email: ianina_t@mail.ru.

Ж. Р. Балхиярова, Email: JaNe125@yandex.ru.

О. В. Кочетова, Email: ecolab@mail.ru.

References

  1. World Health Organization. Preventing and Managing the Global Epidemic: Report on a WHO Consultation (WHO Technical Report Series 894). Geneva, Switzerland: World Health Organization; 2000. [PubMed]
  2. Kontsevaya Anna, Shalnova Svetlana, Deev Alexandr, Breda Joao, Jewell Jo, Rakovac Ivo, Conrady Alexandra, Rotar Oxana, Zhernakova Yulia, Chazova Irina, Boytsov Sergey. Overweight and Obesity in the Russian Population: Prevalence in Adults and Association with Socioeconomic Parameters and Cardiovascular Risk Factors. Obesity Facts. 2019 Mar;12(1):103–114. doi: 10.1159/000493885. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  3. Hales CM, Carroll MD, Fryar CD, et al. Prevalence of Obesity and Severe Obesity Among Adults: United States, 2017-2018. NCHS Data Brief. 2020;360:1-8. [PubMed]
  4. Blüher Matthias. Adipose tissue inflammation: a cause or consequence of obesity-related insulin resistance? Clinical Science. 2016 Aug;130(18):1603–1614. doi: 10.1042/cs20160005. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  5. Chooi Yu Chung, Ding Cherlyn, Magkos Faidon. The epidemiology of obesity. Metabolism. 2018 Sep;92:6–10. doi: 10.1016/j.metabol.2018.09.005. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  6. Ladabaum Uri, Mannalithara Ajitha, Myer Parvathi A., Singh Gurkirpal. Obesity, Abdominal Obesity, Physical Activity, and Caloric Intake in US Adults: 1988 to 2010. The American Journal of Medicine. 2014 Mar;127(8):717–727.e12. doi: 10.1016/j.amjmed.2014.02.026. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  7. Swinburn Boyd A, Sacks Gary, Hall Kevin D, McPherson Klim, Finegood Diane T, Moodie Marjory L, Gortmaker Steven L. The global obesity pandemic: shaped by global drivers and local environments. The Lancet. 2011 Aug;378(9793):804–814. doi: 10.1016/s0140-6736(11)60813-1. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  8. Katzmarzyk Peter T., Pérusse Louis, Rao D. C., Bouchard Claude. Familial Risk of Overweight and Obesity in the Canadian Population using the WHO/NIH Criteria. Obesity Research. 2008 Apr;8(2):194–197. doi: 10.1038/oby.2000.21. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  9. Koeppen-Schomerus G, Wardle J, Plomin R. A genetic analysis of weight and overweight in 4-year-old twin pairs. International Journal of Obesity. 2002 Sep;25(6):838–844. doi: 10.1038/sj.ijo.0801589. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  10. Pietiläinen KH, Kaprio J, Rissanen A, Winter T, Rimpelä A, Viken RJ, Rose RJ. Distribution and heritability of BMI in Finnish adolescents aged 16 y and 17 y: A study of 4884 twins and 2509 singletons. International Journal of Obesity. 2002 Sep;23(2):107–115. doi: 10.1038/sj.ijo.0800767. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  11. Allison DB, Kaprio J, Korkeila M, et al. The heritability of body mass index among an international sample of monozygotic twins reared apart. International Journal of Obesity. 1996;20(6):501-506. [PubMed]
  12. FEINLEIB M., GARRISON R. J., FABSITZ R., CHRISTIAN J. C., HRUBEC Z., BORHANI N. O., KANNEL W. B, ROSENMAN R, SCHWARTZ J. T., WAGNER J. O.. THE NHLBI TWIN STUDY OF CARDIOVASCULAR DISEASE RISK FACTORS: METHODOLOGY AND SUMMARY OF RESULTS. American Journal of Epidemiology. 2017 Feb;106(4):284–295. doi: 10.1093/oxfordjournals.aje.a112464. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  13. Stunkard Albert J.. A Twin Study of Human Obesity. JAMA: The Journal of the American Medical Association. 2011 Nov;256(1):51. doi: 10.1001/jama.1986.03380010055024. [DOI] [Google Scholar]
  14. Stunkard Albert J., Harris Jennifer R., Pedersen Nancy L., McClearn Gerald E.. The Body-Mass Index of Twins Who Have Been Reared Apart. New England Journal of Medicine. 2010 Jul;322(21):1483–1487. doi: 10.1056/nejm199005243222102. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  15. Fesinmeyer Megan D., North Kari E., Ritchie Marylyn D., Lim Unhee, Franceschini Nora, Wilkens Lynne R., Gross Myron D., Bůžková Petra, Glenn Kimberly, Quibrera P. Miguel, Fernández-Rhodes Lindsay, Li Qiong, Fowke Jay H., Li Rongling, Carlson Christopher S., Prentice Ross L., Kuller Lewis H., Manson JoAnn E., Matise Tara C., Cole Shelley A., Chen Christina T.L., Howard Barbara V., Kolonel Laurence N., Henderson Brian E., Monroe Kristine R., Crawford Dana C., Hindorff Lucia A., Buyske Steven, Haiman Christopher A., Le Marchand Loic, Peters Ulrike. Genetic risk factors for BMI and obesity in an ethnically diverse population: Results from the population architecture using genomics and epidemiology (PAGE) study. Obesity. 2013 May;21(4):835–846. doi: 10.1002/oby.20268. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  16. Rohde Kerstin, Keller Maria, la Cour Poulsen Lars, Blüher Matthias, Kovacs Peter, Böttcher Yvonne. Genetics and epigenetics in obesity. Metabolism. 2018 Nov;92:37–50. doi: 10.1016/j.metabol.2018.10.007. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  17. Singh RK, Kumar P, Mahalingam K. Molecular genetics of human obesity: A comprehensive review. C R Biol. 2017;340(2):87-108. doi: https://doi.org/ 10.1016/j.crvi.2016.11.007 [DOI] [PubMed]
  18. Kaur Y, de Souza RJ, Gibson WT, et al. A systematic review of genetic syndromes with obesity. Obes Rev. 2017;18(6):603-634. doi: https://doi.org/ 10.1111/obr.12531 [DOI] [PubMed]
  19. Forsythe Elizabeth, Kenny Joanna, Bacchelli Chiara, Beales Philip L.. Managing Bardet–Biedl Syndrome—Now and in the Future. Frontiers in Pediatrics. 2018 Feb;6 doi: 10.3389/fped.2018.00023. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  20. Bonnefond Amélie, Raimondo Anne, Stutzmann Fanny, Ghoussaini Maya, Ramachandrappa Shwetha, Bersten David C., Durand Emmanuelle, Vatin Vincent, Balkau Beverley, Lantieri Olivier, Raverdy Violeta, Pattou François, Van Hul Wim, Van Gaal Luc, Peet Daniel J., Weill Jacques, Miller Jennifer L., Horber Fritz, Goldstone Anthony P., Driscoll Daniel J., Bruning John B., Meyre David, Whitelaw Murray L., Froguel Philippe. Loss-of-function mutations in SIM1 contribute to obesity and Prader-Willi–like features. Journal of Clinical Investigation. 2013 Jun;123(7):3037–3041. doi: 10.1172/jci68035. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  21. Desch Laurent, Marle Nathalie, Mosca-Boidron Anne-Laure, Faivre Laurence, Eliade Marie, Payet Muriel, Ragon Clemence, Thevenon Julien, Aral Bernard, Ragot Sylviane, Ardalan Azarnouche, Dhouibi Nabila, Bensignor Candace, Thauvin-Robinet Christel, El Chehadeh Salima, Callier Patrick. 6q16.3q23.3 duplication associated with Prader-Willi-like syndrome. Molecular Cytogenetics. 2015 Jun;8(1) doi: 10.1186/s13039-015-0151-6. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  22. Martínez-Cerdeño Verónica, Lechpammer Mirna, Noctor Stephen, Ariza Jeanelle, Hagerman Paul, Hagerman Randi. FMR1 premutation with Prader-Willi phenotype and fragile X-associated tremor/ataxia syndrome. Clinical Case Reports. 2017 Mar;5(5):625–629. doi: 10.1002/ccr3.834. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  23. Pigeyre M, Yazdi FT, Kaur Y, et al. Recent progress in genetics, epigenetics and metagenomics unveils the pathophysiology of human obesity. Clin Sci (Lond). 2016;130(12):943-986. doi: https://doi.org/ 10.1042/CS20160136 [DOI] [PubMed]
  24. Saeed Sadia, Arslan Muhammad, Froguel Philippe. Genetics of Obesity in Consanguineous Populations: Toward Precision Medicine and the Discovery of Novel Obesity Genes. Obesity. 2018 Feb;26(3):474–484. doi: 10.1002/oby.22064. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  25. Ingelsson Erik, McCarthy Mark I.. Human Genetics of Obesity and Type 2 Diabetes Mellitus. Circulation: Genomic and Precision Medicine. 2018 Oct;11(6) doi: 10.1161/circgen.118.002090. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  26. Choquet Helene, Meyre David. Molecular Basis of Obesity: Current Status and Future Prospects. Current Genomics. 2012 Aug;12(3):154–168. doi: 10.2174/138920211795677921. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  27. Huvenne Hélène, Dubern Béatrice, Clément Karine, Poitou Christine. Rare Genetic Forms of Obesity: Clinical Approach and Current Treatments in 2016. Obesity Facts. 2016 May;9(3):158–173. doi: 10.1159/000445061. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  28. Zhang Yiying, Proenca Ricardo, Maffei Margherita, Barone Marisa, Leopold Lori, Friedman Jeffrey M.. Positional cloning of the mouse obese gene and its human homologue. Nature. 2003 Aug;372(6505):425–432. doi: 10.1038/372425a0. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  29. Morton Gregory J., Meek Thomas H., Schwartz Michael W.. Neurobiology of food intake in health and disease. Nature Reviews Neuroscience. 2014 May;15(6):367–378. doi: 10.1038/nrn3745. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  30. Licinio Julio, Caglayan Sinan, Ozata Metin, Yildiz Bulent O., de Miranda Patricia B., O'Kirwan Fiona, Whitby Robert, Liang Liyin, Cohen Pinchas, Bhasin Shalender, Krauss Ronald M., Veldhuis Johannes D., Wagner Anthony J., DePaoli Alex M., McCann Samuel M., Wong Ma-Li. Phenotypic effects of leptin replacement on morbid obesity, diabetes mellitus, hypogonadism, and behavior in leptin-deficient adults. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2004 Mar;101(13):4531–4536. doi: 10.1073/pnas.0308767101. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  31. Farooqi I. Sadaf, Keogh Julia M., Yeo Giles S.H., Lank Emma J., Cheetham Tim, O'Rahilly Stephen. Clinical Spectrum of Obesity and Mutations in the Melanocortin 4 Receptor Gene. New England Journal of Medicine. 2003 Mar;348(12):1085–1095. doi: 10.1056/nejmoa022050. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  32. Krude Heiko, Biebermann Heike, Luck Werner, Horn Rüdiger, Brabant Georg, Grüters Annette. Severe early-onset obesity, adrenal insufficiency and red hair pigmentation caused by POMC mutations in humans. Nature Genetics. 2002 Jul;19(2):155–157. doi: 10.1038/509. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  33. Vaisse Christian, Clement Karine, Durand Emmanuelle, Hercberg Serge, Guy-Grand Bernard, Froguel Philippe. Melanocortin-4 receptor mutations are a frequent and heterogeneous cause of morbid obesity. Journal of Clinical Investigation. 2008 Feb;106(2):253–262. doi: 10.1172/jci9238. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  34. Pritchard LE, Turnbull AV, White A. Pro-opiomelanocortin processing in the hypothalamus: impact on melanocortin signalling and obesity. Journal of Endocrinology. 2004 Dec;172(3):411–421. doi: 10.1677/joe.0.1720411. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  35. O'Rahilly Stephen, Gray Helen, Humphreys Phillippa J., Krook Anna, Polonsky Kenneth S., White Anne, Gibson Sarah, Taylor Kevin, Carr Colin. Impaired Processing of Prohormones Associated with Abnormalities of Glucose Homeostasis and Adrenal Function. New England Journal of Medicine. 2002 Jul;333(21):1386–1391. doi: 10.1056/nejm199511233332104. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  36. Jackson Robert S., Creemers John W.M., Ohagi Shinya, Raffin-Sanson Marie-Laure, Sanders Louise, Montague Carl T., Hutton John C., O'Rahilly Stephen. Obesity and impaired prohormone processing associated with mutations in the human prohormone convertase 1 gene. Nature Genetics. 2004 Aug;16(3):303–306. doi: 10.1038/ng0797-303. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  37. Saeed Sadia, Bonnefond Amélie, Tamanini Filippo, Mirza Muhammad Usman, Manzoor Jaida, Janjua Qasim M., Din Sadia M., Gaitan Julien, Milochau Alexandra, Durand Emmanuelle, Vaillant Emmanuel, Haseeb Attiya, De Graeve Franck, Rabearivelo Iandry, Sand Olivier, Queniat Gurvan, Boutry Raphaël, Schott Dina A., Ayesha Hina, Ali Muhammad, Khan Waqas I., Butt Taeed A., Rinne Tuula, Stumpel Connie, Abderrahmani Amar, Lang Jochen, Arslan Muhammad, Froguel Philippe. Loss-of-function mutations in ADCY3 cause monogenic severe obesity. Nature Genetics. 2018 Jan;50(2):175–179. doi: 10.1038/s41588-017-0023-6. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  38. Grarup Niels, Moltke Ida, Andersen Mette K., Dalby Maria, Vitting-Seerup Kristoffer, Kern Timo, Mahendran Yuvaraj, Jørsboe Emil, Larsen Christina V. L., Dahl-Petersen Inger K., Gilly Arthur, Suveges Daniel, Dedoussis George, Zeggini Eleftheria, Pedersen Oluf, Andersson Robin, Bjerregaard Peter, Jørgensen Marit E., Albrechtsen Anders, Hansen Torben. Loss-of-function variants in ADCY3 increase risk of obesity and type 2 diabetes. Nature Genetics. 2018 Jan;50(2):172–174. doi: 10.1038/s41588-017-0022-7. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  39. Ramachandrappa Shwetha, Raimondo Anne, Cali Anna M.G., Keogh Julia M., Henning Elana, Saeed Sadia, Thompson Amanda, Garg Sumedha, Bochukova Elena G., Brage Soren, Trowse Victoria, Wheeler Eleanor, Sullivan Adrienne E., Dattani Mehul, Clayton Peter E., Datta Vippan, Bruning John B., Wareham Nick J., O’Rahilly Stephen, Peet Daniel J., Barroso Ines, Whitelaw Murray L., Farooqi I. Sadaf. Rare variants in single-minded 1 (SIM1) are associated with severe obesity. Journal of Clinical Investigation. 2013 Jun;123(7):3042–3050. doi: 10.1172/jci68016. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  40. Jr J. L.. Profound obesity associated with a balanced translocation that disrupts the SIM1 gene. Human Molecular Genetics. 2002 Jul;9(1):101–108. doi: 10.1093/hmg/9.1.101. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  41. Chan Li F., Webb Tom R., Chung Teng-Teng, Meimaridou Eirini, Cooray Sadani N., Guasti Leonardo, Chapple J. Paul, Egertová Michaela, Elphick Maurice R., Cheetham Michael E., Metherell Louise A., Clark Adrian J. L.. MRAP and MRAP2 are bidirectional regulators of the melanocortin receptor family. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2009 Mar;106(15):6146–6151. doi: 10.1073/pnas.0809918106. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  42. Baron Morgane, Maillet Julie, Huyvaert Marlène, Dechaume Aurélie, Boutry Raphaël, Loiselle Hélène, Durand Emmanuelle, Toussaint Bénédicte, Vaillant Emmanuel, Philippe Julien, Thomas Jérémy, Ghulam Amjad, Franc Sylvia, Charpentier Guillaume, Borys Jean-Michel, Lévy-Marchal Claire, Tauber Maïthé, Scharfmann Raphaël, Weill Jacques, Aubert Cécile, Kerr-Conte Julie, Pattou François, Roussel Ronan, Balkau Beverley, Marre Michel, Boissel Mathilde, Derhourhi Mehdi, Gaget Stefan, Canouil Mickaël, Froguel Philippe, Bonnefond Amélie. Loss-of-function mutations in MRAP2 are pathogenic in hyperphagic obesity with hyperglycemia and hypertension. Nature Medicine. 2019 Nov;25(11):1733–1738. doi: 10.1038/s41591-019-0622-0. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  43. Sebag Julien A., Zhang Chao, Hinkle Patricia M., Bradshaw Amanda M., Cone Roger D.. Developmental Control of the Melanocortin-4 Receptor by MRAP2 Proteins in Zebrafish. Science. 2013 Jul;341(6143):278–281. doi: 10.1126/science.1232995. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  44. Baron Morgane, Froguel Philippe, Bonnefond Amélie. Du nouveau dans la génétique des formes monogéniques d’obésité et son impact pour mieux en comprendre la physiopathologie. médecine/sciences. 2020 Oct;36(10):859–865. doi: 10.1051/medsci/2020156. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  45. Yeo Giles S H, Connie Hung Chiao-Chien, Rochford Justin, Keogh Julia, Gray Juliette, Sivaramakrishnan Shoba, O'Rahilly Stephen, Farooqi I Sadaf. A de novo mutation affecting human TrkB associated with severe obesity and developmental delay. Nature Neuroscience. 2004 Oct;7(11):1187–1189. doi: 10.1038/nn1336. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  46. Gray Juliette, Yeo Giles S.H., Cox James J., Morton Jenny, Adlam Anna-Lynne R., Keogh Julia M., Yanovski Jack A., El Gharbawy Areeg, Han Joan C., Tung Y.C. Loraine, Hodges John R., Raymond F. Lucy, O’Rahilly Stephen, Farooqi I. Sadaf. Hyperphagia, Severe Obesity, Impaired Cognitive Function, and Hyperactivity Associated With Functional Loss of One Copy of the Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF) Gene. Diabetes. 2006 Nov;55(12):3366–3371. doi: 10.2337/db06-0550. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  47. Yengo Loic, Sidorenko Julia, Kemper Kathryn E, Zheng Zhili, Wood Andrew R, Weedon Michael N, Frayling Timothy M, Hirschhorn Joel, Yang Jian, Visscher Peter M. Meta-analysis of genome-wide association studies for height and body mass index in ∼700000 individuals of European ancestry. Human Molecular Genetics. 2018 Aug;27(20):3641–3649. doi: 10.1093/hmg/ddy271. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  48. Tyrrell Jessica, Wood Andrew R, Ames Ryan M, Yaghootkar Hanieh, Beaumont Robin N, Jones Samuel E, Tuke Marcus A, Ruth Katherine S, Freathy Rachel M, Davey Smith George, Joost Stéphane, Guessous Idris, Murray Anna, Strachan David P, Kutalik Zoltán, Weedon Michael N, Frayling Timothy M. Gene–obesogenic environment interactions in the UK Biobank study. International Journal of Epidemiology. 2016. Nov, p. dyw337. [DOI] [PMC free article] [PubMed]
  49. Goodarzi Mark O. Genetics of obesity: what genetic association studies have taught us about the biology of obesity and its complications. The Lancet Diabetes & Endocrinology. 2017 Sep;6(3):223–236. doi: 10.1016/s2213-8587(17)30200-0. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  50. Barres Romain, Kirchner Henriette, Rasmussen Morten, Yan Jie, Kantor Francisc R., Krook Anna, Näslund Erik, Zierath Juleen R.. Weight Loss after Gastric Bypass Surgery in Human Obesity Remodels Promoter Methylation. Cell Reports. 2013 Apr;3(4):1020–1027. doi: 10.1016/j.celrep.2013.03.018. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  51. Keller Maria, Hopp Lydia, Liu Xuanshi, Wohland Tobias, Rohde Kerstin, Cancello Raffaella, Klös Matthias, Bacos Karl, Kern Matthias, Eichelmann Fabian, Dietrich Arne, Schön Michael R., Gärtner Daniel, Lohmann Tobias, Dreßler Miriam, Stumvoll Michael, Kovacs Peter, DiBlasio Anna-Maria, Ling Charlotte, Binder Hans, Blüher Matthias, Böttcher Yvonne. Genome-wide DNA promoter methylation and transcriptome analysis in human adipose tissue unravels novel candidate genes for obesity. Molecular Metabolism. 2016 Nov;6(1):86–100. doi: 10.1016/j.molmet.2016.11.003. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  52. Nilsson Emma, Jansson Per Anders, Perfilyev Alexander, Volkov Petr, Pedersen Maria, Svensson Maria K., Poulsen Pernille, Ribel-Madsen Rasmus, Pedersen Nancy L., Almgren Peter, Fadista João, Rönn Tina, Klarlund Pedersen Bente, Scheele Camilla, Vaag Allan, Ling Charlotte. Altered DNA Methylation and Differential Expression of Genes Influencing Metabolism and Inflammation in Adipose Tissue From Subjects With Type 2 Diabetes. Diabetes. 2014 May;63(9):2962–2976. doi: 10.2337/db13-1459. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  53. Wahl Simone, Drong Alexander, Lehne Benjamin, Loh Marie, Scott William R., Kunze Sonja, Tsai Pei-Chien, Ried Janina S., Zhang Weihua, Yang Youwen, Tan Sili, Fiorito Giovanni, Franke Lude, Guarrera Simonetta, Kasela Silva, Kriebel Jennifer, Richmond Rebecca C., Adamo Marco, Afzal Uzma, Ala-Korpela Mika, Albetti Benedetta, Ammerpohl Ole, Apperley Jane F., Beekman Marian, Bertazzi Pier Alberto, Black S. Lucas, Blancher Christine, Bonder Marc-Jan, Brosch Mario, Carstensen-Kirberg Maren, de Craen Anton J. M., de Lusignan Simon, Dehghan Abbas, Elkalaawy Mohamed, Fischer Krista, Franco Oscar H., Gaunt Tom R., Hampe Jochen, Hashemi Majid, Isaacs Aaron, Jenkinson Andrew, Jha Sujeet, Kato Norihiro, Krogh Vittorio, Laffan Michael, Meisinger Christa, Meitinger Thomas, Mok Zuan Yu, Motta Valeria, Ng Hong Kiat, Nikolakopoulou Zacharoula, Nteliopoulos Georgios, Panico Salvatore, Pervjakova Natalia, Prokisch Holger, Rathmann Wolfgang, Roden Michael, Rota Federica, Rozario Michelle Ann, Sandling Johanna K., Schafmayer Clemens, Schramm Katharina, Siebert Reiner, Slagboom P. Eline, Soininen Pasi, Stolk Lisette, Strauch Konstantin, Tai E-Shyong, Tarantini Letizia, Thorand Barbara, Tigchelaar Ettje F., Tumino Rosario, Uitterlinden Andre G., van Duijn Cornelia, van Meurs Joyce B. J., Vineis Paolo, Wickremasinghe Ananda Rajitha, Wijmenga Cisca, Yang Tsun-Po, Yuan Wei, Zhernakova Alexandra, Batterham Rachel L., Smith George Davey, Deloukas Panos, Heijmans Bastiaan T., Herder Christian, Hofman Albert, Lindgren Cecilia M., Milani Lili, van der Harst Pim, Peters Annette, Illig Thomas, Relton Caroline L., Waldenberger Melanie, Järvelin Marjo-Riitta, Bollati Valentina, Soong Richie, Spector Tim D., Scott James, McCarthy Mark I., Elliott Paul, Bell Jordana T., Matullo Giuseppe, Gieger Christian, Kooner Jaspal S., Grallert Harald, Chambers John C.. Epigenome-wide association study of body mass index, and the adverse outcomes of adiposity. Nature. 2016 Dec;541(7635):81–86. doi: 10.1038/nature20784. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  54. Su Li-ning, Wang Yan-bing, Wnag Chun-guang, Wei Hui-ping. Network analysis identifies common genes associated with obesity in six obesity-related diseases. Journal of Zhejiang University-SCIENCE B. 2017 Aug;18(8):727–732. doi: 10.1631/jzus.b1600454. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  55. Benzinou Michael, Creemers John W M, Choquet Helene, Lobbens Stephane, Dina Christian, Durand Emmanuelle, Guerardel Audrey, Boutin Philippe, Jouret Beatrice, Heude Barbara, Balkau Beverley, Tichet Jean, Marre Michel, Potoczna Natascha, Horber Fritz, Le Stunff Catherine, Czernichow Sebastien, Sandbaek Annelli, Lauritzen Torsten, Borch-Johnsen Knut, Andersen Gitte, Kiess Wieland, Körner Antje, Kovacs Peter, Jacobson Peter, Carlsson Lena M S, Walley Andrew J, Jørgensen Torben, Hansen Torben, Pedersen Oluf, Meyre David, Froguel Philippe. Common nonsynonymous variants in PCSK1 confer risk of obesity. Nature Genetics. 2008 Jul;40(8):943–945. doi: 10.1038/ng.177. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  56. Choquet Hélène, Kasberger Jay, Hamidovic Ajna, Jorgenson Eric. Contribution of Common PCSK1 Genetic Variants to Obesity in 8,359 Subjects from Multi-Ethnic American Population. PLoS ONE. 2013 Feb;8(2):e57857. doi: 10.1371/journal.pone.0057857. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  57. Rouskas Konstantinos, Kouvatsi Anastasia, Paletas Konstantinos, Papazoglou Dimitrios, Tsapas Apostolos, Lobbens Stéphane, Vatin Vincent, Durand Emmanuelle, Labrune Yann, Delplanque Jérôme, Meyre David, Froguel Philippe. Common Variants in FTO, MC4R, TMEM18, PRL, AIF1 , and PCSK1 Show Evidence of Association With Adult Obesity in the Greek Population. Obesity. 2011 Jun;20(2):389–395. doi: 10.1038/oby.2011.177. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  58. Loos Ruth J F, Lindgren Cecilia M, Li Shengxu, Wheeler Eleanor, Zhao Jing Hua, Prokopenko Inga, Inouye Michael, Freathy Rachel M, Attwood Antony P, Beckmann Jacques S, Berndt Sonja I, Bergmann Sven, Bennett Amanda J, Bingham Sheila A, Bochud Murielle, Brown Morris, Cauchi Stéphane, Connell John M, Cooper Cyrus, Smith George Davey, Day Ian, Dina Christian, De Subhajyoti, Dermitzakis Emmanouil T, Doney Alex S F, Elliott Katherine S, Elliott Paul, Evans David M, Sadaf Farooqi I, Froguel Philippe, Ghori Jilur, Groves Christopher J, Gwilliam Rhian, Hadley David, Hall Alistair S, Hattersley Andrew T, Hebebrand Johannes, Heid Iris M, Herrera Blanca, Hinney Anke, Hunt Sarah E, Jarvelin Marjo-Riitta, Johnson Toby, Jolley Jennifer D M, Karpe Fredrik, Keniry Andrew, Khaw Kay-Tee, Luben Robert N, Mangino Massimo, Marchini Jonathan, McArdle Wendy L, McGinnis Ralph, Meyre David, Munroe Patricia B, Morris Andrew D, Ness Andrew R, Neville Matthew J, Nica Alexandra C, Ong Ken K, O'Rahilly Stephen, Owen Katharine R, Palmer Colin N A, Papadakis Konstantinos, Potter Simon, Pouta Anneli, Qi Lu, Randall Joshua C, Rayner Nigel W, Ring Susan M, Sandhu Manjinder S, Scherag André, Sims Matthew A, Song Kijoung, Soranzo Nicole, Speliotes Elizabeth K, Syddall Holly E, Teichmann Sarah A, Timpson Nicholas J, Tobias Jonathan H, Uda Manuela, Ganz Vogel Carla I, Wallace Chris, Waterworth Dawn M, Weedon Michael N, Willer Cristen J, Wraight Vicki L, Yuan Xin, Zeggini Eleftheria, Hirschhorn Joel N, Strachan David P, Ouwehand Willem H, Caulfield Mark J, Samani Nilesh J, Frayling Timothy M, Vollenweider Peter, Waeber Gerard, Mooser Vincent, Deloukas Panos, McCarthy Mark I, Wareham Nicholas J, Barroso Inês. Common variants near MC4R are associated with fat mass, weight and risk of obesity. Nature Genetics. 2008 May;40(6):768–775. doi: 10.1038/ng.140. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  59. Claussnitzer Melina, Dankel Simon N., Kim Kyoung-Han, Quon Gerald, Meuleman Wouter, Haugen Christine, Glunk Viktoria, Sousa Isabel S., Beaudry Jacqueline L., Puviindran Vijitha, Abdennur Nezar A., Liu Jannel, Svensson Per-Arne, Hsu Yi-Hsiang, Drucker Daniel J., Mellgren Gunnar, Hui Chi-Chung, Hauner Hans, Kellis Manolis. FTO Obesity Variant Circuitry and Adipocyte Browning in Humans. New England Journal of Medicine. 2015 Aug;373(10):895–907. doi: 10.1056/nejmoa1502214. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  60. Smemo Scott, Tena Juan J., Kim Kyoung-Han, Gamazon Eric R., Sakabe Noboru J., Gómez-Marín Carlos, Aneas Ivy, Credidio Flavia L., Sobreira Débora R., Wasserman Nora F., Lee Ju Hee, Puviindran Vijitha, Tam Davis, Shen Michael, Son Joe Eun, Vakili Niki Alizadeh, Sung Hoon-Ki, Naranjo Silvia, Acemel Rafael D., Manzanares Miguel, Nagy Andras, Cox Nancy J., Hui Chi-Chung, Gomez-Skarmeta Jose Luis, Nóbrega Marcelo A.. Obesity-associated variants within FTO form long-range functional connections with IRX3. Nature. 2014 Mar;507(7492):371–375. doi: 10.1038/nature13138. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  61. Lilenfeld Lisa R., Kaye Walter H., Greeno Catherine G., Merikangas Kathleen R., Plotnicov Katherine, Pollice Christine, Rao Radhika, Strober Michael, Bulik Cynthia M., Nagy Linda. A Controlled Family Study of Anorexia Nervosa and Bulimia Nervosa. Archives of General Psychiatry. 2003 Mar;55(7):603. doi: 10.1001/archpsyc.55.7.603. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  62. Strober M.. Controlled Family Study of Anorexia Nervosa and Bulimia Nervosa: Evidence of Shared Liability and Transmission of Partial Syndromes. American Journal of Psychiatry. 2002 Oct;157(3):393–401. doi: 10.1176/appi.ajp.157.3.393. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  63. Thornton Laura M., Mazzeo Suzanne E., Bulik Cynthia M. The Heritability of Eating Disorders: Methods and Current Findings. Behavioral Neurobiology of Eating Disorders. 2010. Oct, pp. 141–156. [DOI] [PMC free article] [PubMed]
  64. Elks Cathy E., den Hoed Marcel, Zhao Jing Hua, Sharp Stephen J., Wareham Nicholas J., Loos Ruth J. F., Ong Ken K.. Variability in the Heritability of Body Mass Index: A Systematic Review and Meta-Regression. Frontiers in Endocrinology. 2012 Feb;3 doi: 10.3389/fendo.2012.00029. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  65. The genetic epidemiology of bulimia nervosa. American Journal of Psychiatry. 2014 Dec;148(12):1627–1637. doi: 10.1176/ajp.148.12.1627. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  66. Llewellyn Clare, Wardle Jane. Behavioral susceptibility to obesity: Gene–environment interplay in the development of weight. Physiology & Behavior. 2015 Jul;152:494–501. doi: 10.1016/j.physbeh.2015.07.006. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  67. Llewellyn Clare H., Fildes Alison. Behavioural Susceptibility Theory: Professor Jane Wardle and the Role of Appetite in Genetic Risk of Obesity. Current Obesity Reports. 2017 Feb;6(1):38–45. doi: 10.1007/s13679-017-0247-x. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  68. Herle Moritz, Smith Andrea D., Kininmonth Alice, Llewellyn Clare. The Role of Eating Behaviours in Genetic Susceptibility to Obesity. Current Obesity Reports. 2020 Sep;9(4):512–521. doi: 10.1007/s13679-020-00402-0. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  69. Nicoletti Carolina Ferreira, Delfino Heitor Bernardes Pereira, Ferreira Flávia Campos, Pinhel Marcela Augusta de Souza, Nonino Carla Barbosa. Role of eating disorders-related polymorphisms in obesity pathophysiology. Reviews in Endocrine and Metabolic Disorders. 2019 Mar;20(1):115–125. doi: 10.1007/s11154-019-09489-w. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  70. Masip Guiomar, Silventoinen Karri, Keski-Rahkonen Anna, Palviainen Teemu, Sipilä Pyry N, Kaprio Jaakko, Bogl Leonie H. The genetic architecture of the association between eating behaviors and obesity: combining genetic twin modeling and polygenic risk scores. The American Journal of Clinical Nutrition. 2020 Jun;112(4):956–966. doi: 10.1093/ajcn/nqaa181. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  71. Locke AE, Kahali B, Berndt SI, et al. Genetic studies of body mass index yield new insights for obesity biology. Nature. 2015;518(7538):197-401. doi: https://doi.org/ 10.1038/nature14177 [DOI] [PMC free article] [PubMed]
  72. Timshel Pascal N, Thompson Jonatan J, Pers Tune H. Genetic mapping of etiologic brain cell types for obesity. eLife. 2020 Sep;9 doi: 10.7554/elife.55851. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  73. Wabitsch Martin, Funcke Jan-Bernd, Lennerz Belinda, Kuhnle-Krahl Ursula, Lahr Georgia, Debatin Klaus-Michael, Vatter Petra, Gierschik Peter, Moepps Barbara, Fischer-Posovszky Pamela. Biologically Inactive Leptin and Early-Onset Extreme Obesity. New England Journal of Medicine. 2014 Dec;372(1):48–54. doi: 10.1056/nejmoa1406653. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  74. Santos José L., Cortés Víctor A.. Eating behaviour in contrasting adiposity phenotypes: Monogenic obesity and congenital generalized lipodystrophy. Obesity Reviews. 2020 Aug;22(1) doi: 10.1111/obr.13114. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  75. Paz-Filho Gilberto, Mastronardi Claudio A., Licinio Julio. Leptin treatment: Facts and expectations. Metabolism. 2014 Aug;64(1):146–156. doi: 10.1016/j.metabol.2014.07.014. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  76. Lu Xin-Yun. The leptin hypothesis of depression: a potential link between mood disorders and obesity? Current Opinion in Pharmacology. 2007 Dec;7(6):648–652. doi: 10.1016/j.coph.2007.10.010. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  77. Domingos Ana I, Vaynshteyn Jake, Voss Henning U, Ren Xueying, Gradinaru Viviana, Zang Feng, Deisseroth Karl, de Araujo Ivan E, Friedman Jeffrey. Leptin regulates the reward value of nutrient. Nature Neuroscience. 2011 Nov;14(12):1562–1568. doi: 10.1038/nn.2977. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  78. Yoshida Ryusuke, Noguchi Kenshi, Shigemura Noriatsu, Jyotaki Masafumi, Takahashi Ichiro, Margolskee Robert F., Ninomiya Yuzo. Leptin Suppresses Mouse Taste Cell Responses to Sweet Compounds. Diabetes. 2015 Jun;64(11):3751–3762. doi: 10.2337/db14-1462. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  79. Rohde Kerstin, Keller Maria, Horstmann Annette, Liu Xuanshi, Eichelmann Fabian, Stumvoll Michael, Villringer Arno, Kovacs Peter, Tönjes Anke, Böttcher Yvonne. Role of genetic variants in ADIPOQ in human eating behavior. Genes & Nutrition. 2014 Dec;10(1) doi: 10.1007/s12263-014-0449-8. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  80. Ma Wenjie, Huang Tao, Heianza Yoriko, Wang Tiange, Sun Dianjianyi, Tong Jenny, Williamson Donald A., Bray George A., Sacks Frank M., Qi Lu. Genetic variations of circulating adiponectin levels modulate changes in appetite in response to weight-loss diets. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism. 2016. Nov, pp. jc.2016–2909. [DOI] [PMC free article] [PubMed]
  81. Bou Khalil Rami, El Hachem Charline. Adiponectin in eating disorders. Eating and Weight Disorders - Studies on Anorexia, Bulimia and Obesity. 2013 Dec;19(1):3–10. doi: 10.1007/s40519-013-0094-z. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  82. Kubota Naoto, Yano Wataru, Kubota Tetsuya, Yamauchi Toshimasa, Itoh Shinsuke, Kumagai Hiroki, Kozono Hideki, Takamoto Iseki, Okamoto Shiki, Shiuchi Tetsuya, Suzuki Ryo, Satoh Hidemi, Tsuchida Atsushi, Moroi Masao, Sugi Kaoru, Noda Tetsuo, Ebinuma Hiroyuki, Ueta Yoichi, Kondo Tatsuya, Araki Eiichi, Ezaki Osamu, Nagai Ryozo, Tobe Kazuyuki, Terauchi Yasuo, Ueki Kohjiro, Minokoshi Yasuhiko, Kadowaki Takashi. Adiponectin Stimulates AMP-Activated Protein Kinase in the Hypothalamus and Increases Food Intake. Cell Metabolism. 2007 Jul;6(1):55–68. doi: 10.1016/j.cmet.2007.06.003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  83. Bravo Carolina, Cataldo Luis Rodrigo, Galgani José, Parada Javier, Santos José Luis. Leptin/Adiponectin Ratios Using Either Total Or High-Molecular-Weight Adiponectin as Biomarkers of Systemic Insulin Sensitivity in Normoglycemic Women. Journal of Diabetes Research. 2017 May;2017:1–11. doi: 10.1155/2017/9031079. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  84. Vasseur Francis, Meyre David, Froguel Philippe. Adiponectin, type 2 diabetes and the metabolic syndrome: lessons from human genetic studies. Expert Reviews in Molecular Medicine. 2006 Nov;8(27):1–12. doi: 10.1017/s1462399406000147. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  85. Savage D. C.. MICROBIAL ECOLOGY OF THE GASTROINTESTINAL TRACT. Annual Review of Microbiology. 2003 Jul;31(1):107–133. doi: 10.1146/annurev.mi.31.100177.000543. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  86. Tseng Ching-Hung, Wu Chun-Ying. The gut microbiome in obesity. Journal of the Formosan Medical Association. 2018 Jul;118:S3–S9. doi: 10.1016/j.jfma.2018.07.009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  87. Sender Ron, Fuchs Shai, Milo Ron. Are We Really Vastly Outnumbered? Revisiting the Ratio of Bacterial to Host Cells in Humans. Cell. 2016 Jan;164(3):337–340. doi: 10.1016/j.cell.2016.01.013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  88. Krautkramer KA, Fan J, Bäckhed F. Gut microbial metabolites as multi-kingdom intermediates. Nature Reviews Microbiology. 2021;19(2):77-94. doi: https://doi.org/ 10.1038/s41579-020-0438-4 [DOI] [PubMed]
  89. Meijnikman AS, Gerdes VE, Nieuwdorp M, et al. Evaluating Causality of Gut Microbiota in Obesity and Diabetes in Humans. Endocrine Reviews. 2018;39(2):133-153. doi: https://doi.org/ 10.1210/er.2017-00192 [DOI] [PubMed]
  90. Ley Ruth E., Turnbaugh Peter J., Klein Samuel, Gordon Jeffrey I.. Human gut microbes associated with obesity. Nature. 2006 Dec;444(7122):1022–1023. doi: 10.1038/4441022a. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  91. Zhao Liping. The gut microbiota and obesity: from correlation to causality. Nature Reviews Microbiology. 2013 Aug;11(9):639–647. doi: 10.1038/nrmicro3089. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  92. Turnbaugh Peter J., Hamady Micah, Yatsunenko Tanya, Cantarel Brandi L., Duncan Alexis, Ley Ruth E., Sogin Mitchell L., Jones William J., Roe Bruce A., Affourtit Jason P., Egholm Michael, Henrissat Bernard, Heath Andrew C., Knight Rob, Gordon Jeffrey I.. A core gut microbiome in obese and lean twins. Nature. 2008 Nov;457(7228):480–484. doi: 10.1038/nature07540. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  93. Bäckhed Fredrik, Ding Hao, Wang Ting, Hooper Lora V., Koh Gou Young, Nagy Andras, Semenkovich Clay F., Gordon Jeffrey I.. The gut microbiota as an environmental factor that regulates fat storage. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2004 Oct;101(44):15718–15723. doi: 10.1073/pnas.0407076101. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  94. Ley Ruth E., Bäckhed Fredrik, Turnbaugh Peter, Lozupone Catherine A., Knight Robin D., Gordon Jeffrey I.. Obesity alters gut microbial ecology. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2005 Jul;102(31):11070–11075. doi: 10.1073/pnas.0504978102. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  95. Turnbaugh Peter J., Ley Ruth E., Mahowald Michael A., Magrini Vincent, Mardis Elaine R., Gordon Jeffrey I.. An obesity-associated gut microbiome with increased capacity for energy harvest. Nature. 2006 Dec;444(7122):1027–1031. doi: 10.1038/nature05414. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  96. Turpin Williams, Espin-Garcia Osvaldo, Xu Wei, Silverberg Mark S, Kevans David, Smith Michelle I, Guttman David S, Griffiths Anne, Panaccione Remo, Otley Anthony, Xu Lizhen, Shestopaloff Konstantin, Moreno-Hagelsieb Gabriel, Paterson Andrew D, Croitoru Kenneth. Association of host genome with intestinal microbial composition in a large healthy cohort. Nature Genetics. 2016 Oct;48(11):1413–1417. doi: 10.1038/ng.3693. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  97. Goodrich Julia K., Waters Jillian L., Poole Angela C., Sutter Jessica L., Koren Omry, Blekhman Ran, Beaumont Michelle, Van Treuren William, Knight Rob, Bell Jordana T., Spector Timothy D., Clark Andrew G., Ley Ruth E.. Human Genetics Shape the Gut Microbiome. Cell. 2014 Nov;159(4):789–799. doi: 10.1016/j.cell.2014.09.053. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  98. Bonder Marc Jan, Kurilshikov Alexander, Tigchelaar Ettje F, Mujagic Zlatan, Imhann Floris, Vila Arnau Vich, Deelen Patrick, Vatanen Tommi, Schirmer Melanie, Smeekens Sanne P, Zhernakova Daria V, Jankipersadsing Soesma A, Jaeger Martin, Oosting Marije, Cenit Maria Carmen, Masclee Ad A M, Swertz Morris A, Li Yang, Kumar Vinod, Joosten Leo, Harmsen Hermie, Weersma Rinse K, Franke Lude, Hofker Marten H, Xavier Ramnik J, Jonkers Daisy, Netea Mihai G, Wijmenga Cisca, Fu Jingyuan, Zhernakova Alexandra. The effect of host genetics on the gut microbiome. Nature Genetics. 2016 Oct;48(11):1407–1412. doi: 10.1038/ng.3663. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  99. Crost Emmanuelle H., Le Gall Gwenaelle, Laverde-Gomez Jenny A., Mukhopadhya Indrani, Flint Harry J., Juge Nathalie. Mechanistic Insights Into the Cross-Feeding of Ruminococcus gnavus and Ruminococcus bromii on Host and Dietary Carbohydrates. Frontiers in Microbiology. 2018 Nov;9 doi: 10.3389/fmicb.2018.02558. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  100. Kurilshikov Alexander, Medina-Gomez Carolina, Bacigalupe Rodrigo, Radjabzadeh Djawad, Wang Jun, Demirkan Ayse, Le Roy Caroline I., Raygoza Garay Juan Antonio, Finnicum Casey T., Liu Xingrong, Zhernakova Daria V., Bonder Marc Jan, Hansen Tue H., Frost Fabian, Rühlemann Malte C., Turpin Williams, Moon Jee-Young, Kim Han-Na, Lüll Kreete, Barkan Elad, Shah Shiraz A., Fornage Myriam, Szopinska-Tokov Joanna, Wallen Zachary D., Borisevich Dmitrii, Agreus Lars, Andreasson Anna, Bang Corinna, Bedrani Larbi, Bell Jordana T., Bisgaard Hans, Boehnke Michael, Boomsma Dorret I., Burk Robert D., Claringbould Annique, Croitoru Kenneth, Davies Gareth E., van Duijn Cornelia M., Duijts Liesbeth, Falony Gwen, Fu Jingyuan, van der Graaf Adriaan, Hansen Torben, Homuth Georg, Hughes David A., Ijzerman Richard G., Jackson Matthew A., Jaddoe Vincent W. V., Joossens Marie, Jørgensen Torben, Keszthelyi Daniel, Knight Rob, Laakso Markku, Laudes Matthias, Launer Lenore J., Lieb Wolfgang, Lusis Aldons J., Masclee Ad A. M., Moll Henriette A., Mujagic Zlatan, Qibin Qi, Rothschild Daphna, Shin Hocheol, Sørensen Søren J., Steves Claire J., Thorsen Jonathan, Timpson Nicholas J., Tito Raul Y., Vieira-Silva Sara, Völker Uwe, Völzke Henry, Võsa Urmo, Wade Kaitlin H., Walter Susanna, Watanabe Kyoko, Weiss Stefan, Weiss Frank U., Weissbrod Omer, Westra Harm-Jan, Willemsen Gonneke, Payami Haydeh, Jonkers Daisy M. A. E., Arias Vasquez Alejandro, de Geus Eco J. C., Meyer Katie A., Stokholm Jakob, Segal Eran, Org Elin, Wijmenga Cisca, Kim Hyung-Lae, Kaplan Robert C., Spector Tim D., Uitterlinden Andre G., Rivadeneira Fernando, Franke Andre, Lerch Markus M., Franke Lude, Sanna Serena, D’Amato Mauro, Pedersen Oluf, Paterson Andrew D., Kraaij Robert, Raes Jeroen, Zhernakova Alexandra. Large-scale association analyses identify host factors influencing human gut microbiome composition. Nature Genetics. 2021 Jan;53(2):156–165. doi: 10.1038/s41588-020-00763-1. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  101. Yoshii Ken, Hosomi Koji, Sawane Kento, Kunisawa Jun. Metabolism of Dietary and Microbial Vitamin B Family in the Regulation of Host Immunity. Frontiers in Nutrition. 2019 Apr;6 doi: 10.3389/fnut.2019.00048. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  102. Rowley Carol A., Kendall Melissa M.. To B12 or not to B12: Five questions on the role of cobalamin in host-microbial interactions. PLOS Pathogens. 2019 Jan;15(1):e1007479. doi: 10.1371/journal.ppat.1007479. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  103. Rung Johan, Cauchi Stéphane, Albrechtsen Anders, Shen Lishuang, Rocheleau Ghislain, Cavalcanti-Proença Christine, Bacot François, Balkau Beverley, Belisle Alexandre, Borch-Johnsen Knut, Charpentier Guillaume, Dina Christian, Durand Emmanuelle, Elliott Paul, Hadjadj Samy, Järvelin Marjo-Riitta, Laitinen Jaana, Lauritzen Torsten, Marre Michel, Mazur Alexander, Meyre David, Montpetit Alexandre, Pisinger Charlotta, Posner Barry, Poulsen Pernille, Pouta Anneli, Prentki Marc, Ribel-Madsen Rasmus, Ruokonen Aimo, Sandbaek Anelli, Serre David, Tichet Jean, Vaxillaire Martine, Wojtaszewski Jørgen F P, Vaag Allan, Hansen Torben, Polychronakos Constantin, Pedersen Oluf, Froguel Philippe, Sladek Robert. Genetic variant near IRS1 is associated with type 2 diabetes, insulin resistance and hyperinsulinemia. Nature Genetics. 2009 Sep;41(10):1110–1115. doi: 10.1038/ng.443. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  104. Liu Ta-Chiang, Kern Justin T., Jain Umang, Sonnek Naomi M., Xiong Shanshan, Simpson Katherine F., VanDussen Kelli L., Winkler Emma S., Haritunians Talin, Malique Atika, Lu Qiuhe, Sasaki Yo, Storer Chad, Diamond Michael S., Head Richard D., McGovern Dermot P.B., Stappenbeck Thaddeus S.. Western diet induces Paneth cell defects through microbiome alterations and farnesoid X receptor and type I interferon activation. Cell Host & Microbe. 2021 May;29(6):988–1001.e6. doi: 10.1016/j.chom.2021.04.004. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  105. Zhang Husen, DiBaise John K., Zuccolo Andrea, Kudrna Dave, Braidotti Michele, Yu Yeisoo, Parameswaran Prathap, Crowell Michael D., Wing Rod, Rittmann Bruce E., Krajmalnik-Brown Rosa. Human gut microbiota in obesity and after gastric bypass. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2009 Jan;106(7):2365–2370. doi: 10.1073/pnas.0812600106. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  106. Aron-Wisnewsky Judith, Prifti Edi, Belda Eugeni, Ichou Farid, Kayser Brandon D, Dao Maria Carlota, Verger Eric O, Hedjazi Lyamine, Bouillot Jean-Luc, Chevallier Jean-Marc, Pons Nicolas, Le Chatelier Emmanuelle, Levenez Florence, Ehrlich Stanislav Dusko, Dore Joel, Zucker Jean-Daniel, Clément Karine. Major microbiota dysbiosis in severe obesity: fate after bariatric surgery. Gut. 2018 Jun;68(1):70–82. doi: 10.1136/gutjnl-2018-316103. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  107. West Kiana Ashley, Kanu Chidimma, Maric Tanya, McDonald Julie Anne Kathryn, Nicholson Jeremy K, Li Jia V, Johnson Mark R, Holmes Elaine, Savvidou Makrina D. Longitudinal metabolic and gut bacterial profiling of pregnant women with previous bariatric surgery. Gut. 2020 Jan;69(8):1452–1459. doi: 10.1136/gutjnl-2019-319620. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  108. Davies Naomi, O’Sullivan Justin M., Plank Lindsay D., Murphy Rinki. Gut Microbial Predictors of Type 2 Diabetes Remission Following Bariatric Surgery. Obesity Surgery. 2020 May;30(9):3536–3548. doi: 10.1007/s11695-020-04684-0. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  109. Mabey Jacob G., Chaston John M., Castro Daphne G., Adams Ted D., Hunt Steven C., Davidson Lance E.. Gut microbiota differs a decade after bariatric surgery relative to a nonsurgical comparison group. Surgery for Obesity and Related Diseases. 2020 Apr;16(9):1304–1311. doi: 10.1016/j.soard.2020.04.006. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  110. Ilhan Zehra Esra, DiBaise John K., Dautel Sydney E., Isern Nancy G., Kim Young-Mo, Hoyt David W., Schepmoes Athena A., Brewer Heather M., Weitz Karl K., Metz Thomas O., Crowell Michael D., Kang Dae-Wook, Rittmann Bruce E., Krajmalnik-Brown Rosa. Temporospatial shifts in the human gut microbiome and metabolome after gastric bypass surgery. npj Biofilms and Microbiomes. 2020 Mar;6(1) doi: 10.1038/s41522-020-0122-5. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  111. Palaiodimos Leonidas, Kokkinidis Damianos G., Li Weijia, Karamanis Dimitrios, Ognibene Jennifer, Arora Shitij, Southern William N., Mantzoros Christos S.. Severe obesity, increasing age and male sex are independently associated with worse in-hospital outcomes, and higher in-hospital mortality, in a cohort of patients with COVID-19 in the Bronx, New York. Metabolism. 2020 May;108:154262. doi: 10.1016/j.metabol.2020.154262. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  112. Petrilli Christopher M, Jones Simon A, Yang Jie, Rajagopalan Harish, O’Donnell Luke, Chernyak Yelena, Tobin Katie A, Cerfolio Robert J, Francois Fritz, Horwitz Leora I. Factors associated with hospital admission and critical illness among 5279 people with coronavirus disease 2019 in New York City: prospective cohort study. BMJ. 2020. May, p. m1966. [DOI] [PMC free article] [PubMed]
  113. Kalligeros Markos, Shehadeh Fadi, Mylona Evangelia K., Benitez Gregorio, Beckwith Curt G., Chan Philip A., Mylonakis Eleftherios. Association of Obesity with Disease Severity Among Patients with Coronavirus Disease 2019. Obesity. 2020 Apr;28(7):1200–1204. doi: 10.1002/oby.22859. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  114. Simonnet Arthur, Chetboun Mikael, Poissy Julien, Raverdy Violeta, Noulette Jerome, Duhamel Alain, Labreuche Julien, Mathieu Daniel, Pattou Francois, Jourdain Merce, Caizzo Robert, Caplan Morgan, Cousin Nicolas, Duburcq Thibault, Durand Arthur, El kalioubie Ahmed, Favory Raphael, Garcia Bruno, Girardie Patrick, Goutay Julien, Houard Marion, Jaillette Emmanuelle, Kostuj Nicolas, Ledoux Geoffrey, Mathieu Daniel, Moreau Anne Sophie, Niles Christopher, Nseir Saad, Onimus Thierry, Parmentier Erika, Préau Sebastien, Robriquet Laurent, Rouze Anahita, Six Sophie, Verkindt Hélène. High Prevalence of Obesity in Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus‐2 (SARS‐CoV‐2) Requiring Invasive Mechanical Ventilation. Obesity. 2020 Apr;28(7):1195–1199. doi: 10.1002/oby.22831. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  115. Hur Kevin, Price Caroline P. E., Gray Elizabeth L., Gulati Reeti K., Maksimoski Matthew, Racette Samuel D., Schneider Alexander L., Khanwalkar Ashoke R.. Factors Associated With Intubation and Prolonged Intubation in Hospitalized Patients With COVID-19. Otolaryngology–Head and Neck Surgery. 2020 May;163(1):170–178. doi: 10.1177/0194599820929640. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  116. Tartof Sara Y., Qian Lei, Hong Vennis, Wei Rong, Nadjafi Ron F., Fischer Heidi, Li Zhuoxin, Shaw Sally F., Caparosa Susan L., Nau Claudia L., Saxena Tanmai, Rieg Gunter K., Ackerson Bradley K., Sharp Adam L., Skarbinski Jacek, Naik Tej K., Murali Sameer B.. Obesity and Mortality Among Patients Diagnosed With COVID-19: Results From an Integrated Health Care Organization. Annals of Internal Medicine. 2020 Aug;173(10):773–781. doi: 10.7326/m20-3742. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  117. Ko Jean Y, Danielson Melissa L, Town Machell, Derado Gordana, Greenlund Kurt J, Kirley Pam Daily, Alden Nisha B, Yousey-Hindes Kimberly, Anderson Evan J, Ryan Patricia A, Kim Sue, Lynfield Ruth, Torres Salina M, Barney Grant R, Bennett Nancy M, Sutton Melissa, Talbot H Keipp, Hill Mary, Hall Aron J, Fry Alicia M, Garg Shikha, Kim Lindsay, Whitaker Michael, O’Halloran Alissa, Holstein Rachel, Garvin William, Chai Shua J, Kawasaki Breanna, Meek James, Openo Kyle P, Monroe Maya L, Henderson Justin, Como-Sabetti Kathy, Davis Sarah Shrum, Spina Nancy L, Felsen Christina B, West Nicole, Schaffner William, George Andrea. Risk Factors for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)–Associated Hospitalization: COVID-19–Associated Hospitalization Surveillance Network and Behavioral Risk Factor Surveillance System. Clinical Infectious Diseases. 2020 Sep;72(11):e695–e703. doi: 10.1093/cid/ciaa1419. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  118. Zhu Zhaozhong, Hasegawa Kohei, Ma Baoshan, Fujiogi Michimasa, Camargo Carlos A., Liang Liming. Association of obesity and its genetic predisposition with the risk of severe COVID-19: Analysis of population-based cohort data. Metabolism. 2020 Aug;112:154345. doi: 10.1016/j.metabol.2020.154345. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  119. Genomewide Association Study of Severe Covid-19 with Respiratory Failure. New England Journal of Medicine. 2020 Jun;383(16):1522–1534. doi: 10.1056/nejmoa2020283. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  120. Shelton Janie F., Shastri Anjali J., Ye Chelsea, Weldon Catherine H., Filshtein-Sonmez Teresa, Coker Daniella, Symons Antony, Esparza-Gordillo Jorge, Chubb Adrian, Fitch Alison, Kung Alison, Altman Amanda, Kill Andy, Tan Jason, Pollard Jeff, McCreight Jey, Bielenberg Jess, Matthews John, Lee Johnny, Tran Lindsey, Agee Michelle, Royce Monica, Tang Nate, Gandhi Pooja, d’Amore Raffaello, Tennen Ruth, Dvorak Scott, Hadly Scott, Park Sungmin, Morrow Taylor, Le Trung, Zheng Yiwen, Aslibekyan Stella, Auton Adam. Trans-ancestry analysis reveals genetic and nongenetic associations with COVID-19 susceptibility and severity. Nature Genetics. 2021 Apr;53(6):801–808. doi: 10.1038/s41588-021-00854-7. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  121. Pulit Sara L, Stoneman Charli, Morris Andrew P, Wood Andrew R, Glastonbury Craig A, Tyrrell Jessica, Yengo Loïc, Ferreira Teresa, Marouli Eirini, Ji Yingjie, Yang Jian, Jones Samuel, Beaumont Robin, Croteau-Chonka Damien C, Winkler Thomas W, Hattersley Andrew T, Loos Ruth J F, Hirschhorn Joel N, Visscher Peter M, Frayling Timothy M, Yaghootkar Hanieh, Lindgren Cecilia M. Meta-analysis of genome-wide association studies for body fat distribution in 694 649 individuals of European ancestry. Human Molecular Genetics. 2018 Sep;28(1):166–174. doi: 10.1093/hmg/ddy327. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  122. Dubé Marie-Pierre, Lemaçon Audrey, Barhdadi Amina, Lemieux Perreault Louis-Philippe, Oussaïd Essaïd, Asselin Géraldine, Provost Sylvie, Sun Maxine, Sandoval Johanna, Legault Marc-André, Mongrain Ian, Dubois Anick, Valois Diane, Dedelis Emma, Lousky Jennifer, Choi Julie, Goulet Elisabeth, Savard Christiane, Chicoine Lea-Mei, Cossette Mariève, Chabot-Blanchet Malorie, Guertin Marie-Claude, de Denus Simon, Bouabdallaoui Nadia, Marchand Richard, Bassevitch Zohar, Nozza Anna, Gaudet Daniel, L’Allier Philippe L., Hussin Julie, Boivin Guy, Busseuil David, Tardif Jean-Claude. Genetics of symptom remission in outpatients with COVID-19. Scientific Reports. 2021 May;11(1) doi: 10.1038/s41598-021-90365-6. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  123. Roos Julian, Dahlhaus Meike, Funcke Jan-Bernd, Kustermann Monika, Strauss Gudrun, Halbgebauer Daniel, Boldrin Elena, Holzmann Karlheinz, Möller Peter, Trojanowski Bernadette M., Baumann Bernd, Debatin Klaus-Michael, Wabitsch Martin, Fischer-Posovszky Pamela. miR-146a regulates insulin sensitivity via NPR3. Cellular and Molecular Life Sciences. 2020 Nov;78(6):2987–3003. doi: 10.1007/s00018-020-03699-1. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  124. Aung Nay, Khanji Mohammed Y., Munroe Patricia B., Petersen Steffen E.. Causal Inference for Genetic Obesity, Cardiometabolic Profile and COVID-19 Susceptibility: A Mendelian Randomization Study. Frontiers in Genetics. 2020 Nov;11 doi: 10.3389/fgene.2020.586308. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  125. Zhou Peng, Yang Xing-Lou, Wang Xian-Guang, Hu Ben, Zhang Lei, Zhang Wei, Si Hao-Rui, Zhu Yan, Li Bei, Huang Chao-Lin, Chen Hui-Dong, Chen Jing, Luo Yun, Guo Hua, Jiang Ren-Di, Liu Mei-Qin, Chen Ying, Shen Xu-Rui, Wang Xi, Zheng Xiao-Shuang, Zhao Kai, Chen Quan-Jiao, Deng Fei, Liu Lin-Lin, Yan Bing, Zhan Fa-Xian, Wang Yan-Yi, Xiao Geng-Fu, Shi Zheng-Li. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature. 2020 Feb;579(7798):270–273. doi: 10.1038/s41586-020-2012-7. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  126. Al-Benna Sammy. Association of high level gene expression of ACE2 in adipose tissue with mortality of COVID-19 infection in obese patients. Obesity Medicine. 2020 Jul;19:100283. doi: 10.1016/j.obmed.2020.100283. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  127. Pinheiro Thales de Almeida, Barcala-Jorge Antônio Sérgio, Andrade João Marcus Oliveira, Pinheiro Thaisa de Almeida, Ferreira Emíllio César Neves, Crespo Thaisa Soares, Batista-Jorge Gislaine Candida, Vieira Cássio André, Lelis Deborah de Farias, Paraíso Alanna Fernandes, Pinheiro Ugo Borges, Bertagnolli Mariane, Albuquerque Carlos Juliano Brant, Guimarães André Luiz Sena, de Paula Alfredo Mauricio Batista, Caldeira Antônio Prates, Santos Sérgio Henrique Sousa. Obesity and malnutrition similarly alter the renin–angiotensin system and inflammation in mice and human adipose. The Journal of Nutritional Biochemistry. 2017 Jun;48:74–82. doi: 10.1016/j.jnutbio.2017.06.008. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  128. Radzikowska Urszula, Ding Mei, Tan Ge, Zhakparov Damir, Peng Yaqi, Wawrzyniak Paulina, Wang Ming, Li Shuo, Morita Hideaki, Altunbulakli Can, Reiger Matthias, Neumann Avidan U., Lunjani Nonhlanhla, Traidl‐Hoffmann Claudia, Nadeau Kari C., O’Mahony Liam, Akdis Cezmi, Sokolowska Milena. Distribution of ACE2, CD147, CD26, and other SARS‐CoV‐2 associated molecules in tissues and immune cells in health and in asthma, COPD, obesity, hypertension, and COVID‐19 risk factors. Allergy. 2020 Jun;75(11):2829–2845. doi: 10.1111/all.14429. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  129. Sell Henrike, Blüher Matthias, Klöting Nora, Schlich Raphaela, Willems Miriam, Ruppe Florian, Knoefel Wolfram Trudo, Dietrich Arne, Fielding Barbara A., Arner Peter, Frayn Keith N., Eckel Jürgen. Adipose Dipeptidyl Peptidase-4 and Obesity. Diabetes Care. 2013 Oct;36(12):4083–4090. doi: 10.2337/dc13-0496. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  130. Bassendine Margaret F., Bridge Simon H., McCaughan Geoffrey W., Gorrell Mark D.. COVID‐19 and comorbidities: A role for dipeptidyl peptidase 4 (DPP4) in disease severity? Journal of Diabetes. 2020 May;12(9):649–658. doi: 10.1111/1753-0407.13052. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  131. Ritter Andreas, Kreis Nina-Naomi, Louwen Frank, Yuan Juping. Obesity and COVID-19: Molecular Mechanisms Linking Both Pandemics. International Journal of Molecular Sciences. 2020 Aug;21(16):5793. doi: 10.3390/ijms21165793. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  132. Yanagimachi Tsuyoshi, Fujita Yukihiro, Takeda Yasutaka, Honjo Jun, Sakagami Hidemitsu, Kitsunai Hiroya, Takiyama Yumi, Abiko Atsuko, Makino Yuichi, Kieffer Timothy J., Haneda Masakazu. Dipeptidyl peptidase-4 inhibitor treatment induces a greater increase in plasma levels of bioactive GIP than GLP-1 in non-diabetic subjects. Molecular Metabolism. 2017 Jan;6(2):226–231. doi: 10.1016/j.molmet.2016.12.009. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  133. Marques Ana Patrícia, Cunha-Santos Janete, Leal Helena, Sousa-Ferreira Lígia, Pereira de Almeida Luís, Cavadas Cláudia, Rosmaninho-Salgado Joana. Dipeptidyl peptidase IV (DPP-IV) inhibition prevents fibrosis in adipose tissue of obese mice. Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - General Subjects. 2017 Dec;1862(3):403–413. doi: 10.1016/j.bbagen.2017.11.012. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  134. Röhrborn Diana, Eckel Jürgen, Sell Henrike. Shedding of dipeptidyl peptidase 4 is mediated by metalloproteases and up-regulated by hypoxia in human adipocytes and smooth muscle cells. FEBS Letters. 2014 Sep;588(21):3870–3877. doi: 10.1016/j.febslet.2014.08.029. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  135. Gallwitz Baptist. Clinical Use of DPP-4 Inhibitors. Frontiers in Endocrinology. 2019 Jun;10 doi: 10.3389/fendo.2019.00389. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  136. Song Jukun, Li Yamei, Huang Xiaolin, Chen Zhihong, Li Yongdi, Liu Chong, Chen Zhu, Duan Xiaofeng. Systematic analysis of ACE2 and TMPRSS2 expression in salivary glands reveals underlying transmission mechanism caused by SARS‐CoV‐2. Journal of Medical Virology. 2020 May;92(11):2556–2566. doi: 10.1002/jmv.26045. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  137. Shin Kyungsoo, Pandey Aditya, Liu Xiang-Qin, Anini Younes, Rainey Jan K.. Preferential apelin-13 production by the proprotein convertase PCSK3 is implicated in obesity. FEBS Open Bio. 2013 Aug;3(1):328–333. doi: 10.1016/j.fob.2013.08.001. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  138. Cyranoski David. Profile of a killer: the complex biology powering the coronavirus pandemic. Nature. 2020 May;581(7806):22–26. doi: 10.1038/d41586-020-01315-7. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  139. Cinti Saverio, Mitchell Grant, Barbatelli Giorgio, Murano Incoronata, Ceresi Enzo, Faloia Emanuela, Wang Shupei, Fortier Melanie, Greenberg Andrew S., Obin Martin S.. Adipocyte death defines macrophage localization and function in adipose tissue of obese mice and humans. Journal of Lipid Research. 2005 Sep;46(11):2347–2355. doi: 10.1194/jlr.m500294-jlr200. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  140. Marques-Vidal Pedro, Bastardot François, von Känel Roland, Paccaud Fred, Preisig Martin, Waeber Gérard, Vollenweider Peter. Association between circulating cytokine levels, diabetes and insulin resistance in a population-based sample (CoLaus study) Clinical Endocrinology. 2012 Mar;78(2):232–241. doi: 10.1111/j.1365-2265.2012.04384.x. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  141. Lockhart Sam M., O’Rahilly Stephen. When Two Pandemics Meet: Why Is Obesity Associated with Increased COVID-19 Mortality? Med. 2020 Jun;1(1):33–42. doi: 10.1016/j.medj.2020.06.005. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  142. Kreutz Reinhold, Algharably Engi Abd El-Hady, Azizi Michel, Dobrowolski Piotr, Guzik Tomasz, Januszewicz Andrzej, Persu Alexandre, Prejbisz Aleksander, Riemer Thomas Günther, Wang Ji-Guang, Burnier Michel. Hypertension, the renin–angiotensin system, and the risk of lower respiratory tract infections and lung injury: implications for COVID-19. Cardiovascular Research. 2020 Apr;116(10):1688–1699. doi: 10.1093/cvr/cvaa097. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  143. Louwen F, Ritter A, Kreis N, et al. Insight into the development of obesity: functional alterations of adipose-derived mesenchymal stem cells. Obesity Reviews. 2018;19(7):888-904. doi: https://doi.org/ 10.1111/obr.12679 [DOI] [PubMed]
  144. Ritter A., Louwen F., Yuan J.. Deficient primary cilia in obese adipose-derived mesenchymal stem cells: obesity, a secondary ciliopathy? Obesity Reviews. 2018 Jul;19(10):1317–1328. doi: 10.1111/obr.12716. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  145. Ritter Andreas, Kreis Nina-Naomi, Roth Susanne, Friemel Alexandra, Jennewein Lukas, Eichbaum Christine, Solbach Christine, Louwen Frank, Yuan Juping. Restoration of primary cilia in obese adipose-derived mesenchymal stem cells by inhibiting Aurora A or extracellular signal-regulated kinase. Stem Cell Research & Therapy. 2019 Aug;10(1) doi: 10.1186/s13287-019-1373-z. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  146. Oñate Blanca, Vilahur Gemma, Camino-López Sandra, Díez-Caballero Alberto, Ballesta-López Carlos, Ybarra Juan, Moscatiello Fabrizio, Herrero Javier, Badimon Lina. Stem cells isolated from adipose tissue of obese patients show changes in their transcriptomic profile that indicate loss in stemcellness and increased commitment to an adipocyte-like phenotype. BMC Genomics. 2013 Sep;14(1) doi: 10.1186/1471-2164-14-625. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  147. Gealekman Olga, Guseva Nina, Hartigan Celia, Apotheker Sarah, Gorgoglione Matthew, Gurav Kunal, Tran Khanh-Van, Straubhaar Juerg, Nicoloro Sarah, Czech Michael P., Thompson Michael, Perugini Richard A., Corvera Silvia. Depot-Specific Differences and Insufficient Subcutaneous Adipose Tissue Angiogenesis in Human Obesity. Circulation. 2011 Jan;123(2):186–194. doi: 10.1161/circulationaha.110.970145. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  148. Oñate Blanca, Vilahur Gemma, Ferrer‐Lorente Raquel, Ybarra Juan, Díez‐Caballero Alberto, Ballesta‐López Carlos, Moscatiello Fabrizio, Herrero Javier, Badimon Lina. The subcutaneous adipose tissue reservoir of functionally active stem cells is reduced in obese patients. The FASEB Journal. 2012 Jul;26(10):4327–4336. doi: 10.1096/fj.12-207217. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  149. Serena Carolina, Keiran Noelia, Ceperuelo-Mallafre Victoria, Ejarque Miriam, Fradera Rosa, Roche Kelly, Nuñez-Roa Catalina, Vendrell Joan, Fernández-Veledo Sonia. Obesity and Type 2 Diabetes Alters the Immune Properties of Human Adipose Derived Stem Cells. Stem Cells. 2016 Jun;34(10):2559–2573. doi: 10.1002/stem.2429. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  150. Oliva-Olivera Wilfredo, Gea Antonio Leiva, Lhamyani Said, Coín-Aragüez Leticia, Torres Juan Alcaide, Bernal-López Maria Rosa, García-Luna Pedro Pablo, Conde Salvador Morales, Fernández-Veledo Sonia, El Bekay Rajaa, Tinahones Francisco José. Differences in the Osteogenic Differentiation Capacity of Omental Adipose-Derived Stem Cells in Obese Patients With and Without Metabolic Syndrome. Endocrinology. 2015 Sep;156(12):4492–4501. doi: 10.1210/en.2015-1413. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  151. Mariani Stefania, Di Rocco Giuliana, Toietta Gabriele, Russo Matteo A., Petrangeli Elisa, Salvatori Luisa. Sirtuins 1–7 expression in human adipose-derived stem cells from subcutaneous and visceral fat depots: influence of obesity and hypoxia. Endocrine. 2016 Nov;57(3):455–463. doi: 10.1007/s12020-016-1170-8. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  152. Ritter Andreas, Friemel Alexandra, Kreis Nina-Naomi, Hoock Samira Catharina, Roth Susanne, Kielland-Kaisen Ulrikke, Brüggmann Dörthe, Solbach Christine, Louwen Frank, Yuan Juping. Primary Cilia Are Dysfunctional in Obese Adipose-Derived Mesenchymal Stem Cells. Stem Cell Reports. 2018 Jan;10(2):583–599. doi: 10.1016/j.stemcr.2017.12.022. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  153. Xie Ting, Liang Jiurong, Liu Ningshan, Huan Caijuan, Zhang Yanli, Liu Weijia, Kumar Maya, Xiao Rui, D’Armiento Jeanine, Metzger Daniel, Chambon Pierre, Papaioannou Virginia E., Stripp Barry R., Jiang Dianhua, Noble Paul W.. Transcription factor TBX4 regulates myofibroblast accumulation and lung fibrosis. Journal of Clinical Investigation. 2016 Jul;126(8):3063–3079. doi: 10.1172/jci85328. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  154. Kramann Rafael, Schneider Rebekka K., DiRocco Derek P., Machado Flavia, Fleig Susanne, Bondzie Philip A., Henderson Joel M., Ebert Benjamin L., Humphreys Benjamin D.. Perivascular Gli1+ Progenitors Are Key Contributors to Injury-Induced Organ Fibrosis. Cell Stem Cell. 2014 Nov;16(1):51–66. doi: 10.1016/j.stem.2014.11.004. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  155. Marriott Shennea, Baskir Rubin S., Gaskill Christa, Menon Swapna, Carrier Erica J., Williams Janice, Talati Megha, Helm Karen, Alford Catherine E., Kropski Jonathan A., Loyd James, Wheeler Lisa, Johnson Joyce, Austin Eric, Nozik-Grayck Eva, Meyrick Barbara, West James D., Klemm Dwight J., Majka Susan M.. ABCG2pos lung mesenchymal stem cells are a novel pericyte subpopulation that contributes to fibrotic remodeling. American Journal of Physiology-Cell Physiology. 2014 Aug;307(8):C684–C698. doi: 10.1152/ajpcell.00114.2014. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  156. Chuang Hong-Meng, Shih Tina Emily, Lu Kang-Yun, Tsai Sheng-Feng, Harn Horng-Jyh, Ho Li-Ing. Mesenchymal Stem Cell Therapy of Pulmonary Fibrosis. Cell Transplantation. 2018 Jul;27(11):1581–1587. doi: 10.1177/0963689718787501. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  157. Simones Ann A, Beisang Daniel J, Panoskaltsis-Mortari Angela, Roberts Kari D. Mesenchymal stem cells in the pathogenesis and treatment of bronchopulmonary dysplasia: a clinical review. Pediatric Research. 2017 Sep;83(1-2):308–317. doi: 10.1038/pr.2017.237. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  158. Bhattacharya D., Dwivedi V. Understanding the Role of Mesenchymal Stem Cells in Infectious Diseases: Focus on Tuberculosis, Malaria. Sepsis and HIV. Electronic J Biol 2016;12(3).
  159. Waldner Matthias, Zhang Wensheng, James Isaac B., Allbright Kassandra, Havis Emmanuelle, Bliley Jacqueline M., Almadori Aurora, Schweizer Riccardo, Plock Jan A., Washington Kia M., Gorantla Vijay S., Solari Mario G., Marra Kacey G., Rubin J. Peter. Characteristics and Immunomodulating Functions of Adipose-Derived and Bone Marrow-Derived Mesenchymal Stem Cells Across Defined Human Leukocyte Antigen Barriers. Frontiers in Immunology. 2018 Jul;9 doi: 10.3389/fimmu.2018.01642. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  160. Weiss Andreas Robert Rudolf, Dahlke Marc Hendrik. Immunomodulation by Mesenchymal Stem Cells (MSCs): Mechanisms of Action of Living, Apoptotic, and Dead MSCs. Frontiers in Immunology. 2019 Jun;10 doi: 10.3389/fimmu.2019.01191. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

Articles from Problems of Endocrinology are provided here courtesy of Russian Association of Endocrinologists

RESOURCES