Диссертация (1139568), страница 39

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 39)

* - частый аллель является рисковым; р – достигнутый уровень значимости критерия χ2 для оценки соответствия наблюдаемогоrs10760706rs9275572rs3118470rs1701704rs7682241rs694739rs1024161rs9479482Маркер(ОНП)в группе сравненияТаблица 45 – Распределение генотипов и частоты аллелей генов, ассоциированных с гнездной алопецией, у пациентов и234235Мультипликативная генетическая модель представляет собой тестированиеассоциации аллелей генов с фенотипом болезни.

Ограничением для ееиспользования является несоответствие распределения полиморфизмов геновРХВ, как в выборке пациентов, так и в контрольной выборке [380], поэтому изданной модели были исключены полиморфные маркеры rs1701704 гена IKZF4 иrs10760706 гена STX17. Использование мультипликативной генетической моделивыявило статистически значимое увеличение частот аллелей двух полиморфныхмаркеров ГА (таблица 46).Таблица 46 – Показатели частот аллелей полиморфных вариантов генов,ассоциированных с гнездной алопециейОНП,генАллельЧастоты аллелейПациентыГруппасравнения0,5330,5500,4670,450χ2;df=1pуровеньОШЗначение95% ДИrs9479482,A*0,110,730,940,63 – 1,38ULBP3/G1,070,72 – 1,58ULBP6rs1024161,G0,4710,63010,40,001**0,520,35 – 0,78CTLA4/A0,5290,3701,911,29 – 2,83ICOSrs694739,A*0,7290,6057,060,008**1,751,16 – 2,66PRDX5G0,2710,3950,570,38 – 0,86rs7682241,C0,5480,6353,230,070,700,47 – 1,03IL2/IL21A0,4520,3651,440,97 – 2,14rs3118470,А0,6140,6952,950,090,700,46 – 1,05IL2RAG0,3860,3051,430,95 – 2,16Примечание.

* - по данным GWAS рисковым является мажорный аллель; ** - статистическаязначимость различий p<0,01; ОШ – отношение шансов; ДИ – доверительный интервал.Установлено, что среди пациентов с ГА носительство минорного аллеля Аполиморфного маркера rs1024161 гена CTLA4/ICOS в 1,4 раза выше, чем средиздоровых лиц(ОШ=1,91; 95% ДИ 1,29 – 2,83; p=0,001). Частота мажорногоаллеля А однонуклеотидного полиморфизма rs694739 гена PRDX5 у пациентов сГА в 1,2 раза выше, чем у здоровых пробандов (ОШ=1,75; 95% ДИ 1,16 – 2,66;p=0,008). Это свидетельствует об ассоциации аллелей указанных ОНП геновCTLA4/ICOS и PRDX5 с ГА в исследуемой выборке пациентов.236Общая генетическая модель, представленная в таблице 47, позволяетанализировать ассоциацию между генотипом пробандов и их фенотипом, нетребуя соблюдения РХВ в исследуемых выборках [380].Таблица 47 - Показатели частот генотипов полиморфных вариантов генов,ассоциированных с гнездной алопециейЧастоты генотиповpОШχ2;ПациентыГруппаЗначе95% ДИdf=2сравненияниеULBP3/0,2950,2602,510,281,190,65 – 2,20A/A*ULBP60,4760,5800,660,38 – 1,14G/A0,2290,1601,560,77 – 3,14G/GG/GCTLA4/0,2670,37013,740,001**0,620,34 – 1,12ICOSA/G0,4100,5200,640,37 – 1,11A/A0,3240,1103,871,38 – 8,19A/A*PRDX50,5620,3906,470,04**2,011,15 – 3,50G/A0,3330,4300,660,38 – 1,17G/G0,1050,1800,530,24 – 1,19C/CIL2/IL210,2570,3904,230,120,540,30 – 0,98A/C0,5810,4901,440,83 – 2,50A/A0,1620,1201,420,64 – 3,14A/AIKZF40,2100,51020,66 0,00003**0,250,14 – 0,47G/A0,6100,3502,901,64 – 5,12G/G0,1810,1401,360,64 – 2,88A/AIL2RA0,3900,5203,470,180,590,34 – 1,03G/A0,4480,3501,500,86 – 2,64G/G0,1620,1301,290,59 – 2,82A/ASTX170,3810,46016,820,0002**0,720,41 – 1,26G/A0,3620,4900,590,34 – 1,03G/G0,2570,0506,582,42 – 17,88Примечание.

* - по данным GWAS рисковым является мажорный аллель; ** - статистическаязначимость различий p<0,01; ОШ – отношение шансов; ДИ – доверительный интервал.ГенГенотипКак следует из таблицы 47, в исследуемой выборке пациентов выявленыассоциации с ГА однонуклеотидных полиморфизмов rs1024161 гена CTLA4/ICOS(χ2=13,74; p=0,001), rs694739 гена PRDX5 (χ2=6,47; p=0,04), rs1701704 гена IKZF4(χ2=20,66; p=0,00003), rs10760706 гена STX17 (χ2=16,82; p=0,0002).Установлено, что наиболее сильный вклад в ассоциацию с фенотипом ГАпроявляют отдельные генотипы, частоты которых были статистически значимовыше у пациентов по сравнению со здоровыми пробандами. Так, генотип G/G237однонуклеотидного полиморфизма rs10760706 гена STX17 у пациентов встречалсяв 5,1 раза чаще, чем у здоровых лиц (ОШ=6,58; 95% ДИ 2,42 – 17,88).

Средипациентов с ГА носительство гомозиготы А/А полиморфного маркера rs1024161гена CTLA4/ICOS было в 2,9 раза больше, чем среди здоровых пробандов(ОШ=3,87; 95% ДИ 1,38 – 8,19), при этом носители мажорного аллеля G,вероятно, имели пониженный риск развития ГА. У пациентов, страдающих ГА,частота носительства гомозиготы по мажорному аллелю А однонуклеотидногополиморфизма rs694739 гена PRDX5 была в 1,4 выше, чем у лиц группысравнения (ОШ=2,01; 95% ДИ 1,15 – 3,50). Носительство генотипов G/A и G/Gполиморфного маркера rs1701704 гена IKZF4 у пациентов в 1,7 и 1,3 разасоответственно было выше, чем у здоровых пробандов (ОШ=1,50; 95% ДИ 0,86 –2,64 и ОШ=1,29; 95% ДИ 0,59 – 2,82 соответственно).Данные, полученные с помощью мультипликативной и общей генетическихмоделей, совпали относительно выявленных ассоциаций с ГА однонуклеотидныхполиморфизмовrs1024161генаCTLA4/ICOSиrs694739генаPRDX5.Дополнительные ассоциации с ГА были определены на генотипическом уровнедля полиморфных маркеров rs1701704 гена IKZF4 и rs10760706 гена STX17.

Внастоящем исследовании не подтверждены ранее установленные методом GWASассоциацииГАсоднонуклеотиднымиполиморфизмамиrs9479482генаULBP3/ULBP6, rs7682241 гена IL2/IL21 и rs3118470 гена IL2RA, что можетобъясняться как относительно малой численностью исследуемых групп, так иособенностями исследуемой популяции в отношении ассоциаций ген – признак[357].Для выявления групп риска по формированию ГА было выполненомоделирование вероятности наличия ГА в зависимости от генотипа обследуемогочеловека с помощью логистического регрессионного анализа, что позволиловыявить связи между несколькими независимыми переменными, в роли которыхвыступили генотипы полиморфных локусов генов, ассоциированных с ГА, изависимой переменной, принимающей два значения – наличие или отсутствие ГА.Для выполнения анализа было сформировано по две бинарные переменные для238каждого из восьми полиморфизмов генов с учетом трех возможных генотипов(гомозиготы по мажорному аллелю, гетерозиготы и гомозиготы по минорномуаллелю).

Одна из переменных определяла признак гетерозиготности илигомозиготности, при этом, если генотип соответствовал гетерозиготе, топеременная принимала значение 1, в противном случае – значение 0. Втораяпеременная определяла соответствие генотипа гомозиготе по минорному аллелюилигомозиготе по мажорному аллелю, в том случае, если генотипхарактеризовался гомозиготой по минорному аллелю, то переменная принималазначение 1, в противном случае – значение 0. Так были сформированы 16переменных, позволяющих характеризовать выявленные генотипы и использоватьих для построения логит-модели (таблица 48).Таблица 48 – Коэффициенты логит-модели прогнозирования гнезднойалопеции на основании 16 показателей, характеризующих генотипыпробандовПризнак1ULBP3(1)ULBP3(2)CTLA4/ICOS(1)CTLA4/ICOS(2)PRDX5(1)PRDX5(2)IL2/IL21(1)IL2/IL21(2)IKZF4(1)IKZF4(2)IL2RA(1)IL2RA(2)HLA-DQA2(1)HLA-DQA2(2)STX17(1)STX17(2)Свободный членКоэффициент-0,120,180,161,79-1,09-0,930,510,721,381,260,330,840,370,93-0,262,02-1,83Стандартная ошибка0,460,570,420,540,380,510,410,610,430,530,380,500,410,490,370,620,70р-уровень0,800,760,710,0010,0040,070,210,240,0010,020,390,090,360,060,490,0010,009Примечение.

1Подстрочный индекс (1) обозначает бинарную переменную, определяющуюпризнак гетерозиготности/гомозиготности, подстрочный индекс (2) – признак гомозиготы помажорному аллелю/гомозиготы по минорному аллелю.Данная логит-модельхарактеризовалась статистической значимостью(значение статистики Вальда Wald chi2(16)=55,18, соответствующее p-значение239p=0,0000 и коэффициент детерминации Pseudo R2=0,2595), однако содержалапризнаки, коэффициенты которых были незначимы.В результате их пошагового исключения была построена логистическаярегрессионнаямодель,представленнаявтаблице49.Характеристикипостроенной логит-модели свидетельствовали о статистической значимостипоследней: значение статистики Вальда Wald chi2(6)=51,96, соответствующее pзначение p=0,0000, коэффициент детерминации Pseudo R2=0,2153.Таблица 49 – Коэффициенты логистической регрессионной модели дляоценкивероятностиразвитиягнезднойалопециинаосновании6показателей, характеризующих генотипы участников исследованияПризнак1ОбозначениеКоэффициентСтанд.

ошибкаp-уровеньCTLA4/ICOS(2)1,570,410,000***х1PRDX5(1)-1,040,360,004**х2PRDX5(2)-1,120,510,03*х3IKZF4(1)1,450,4010,000***х4IKZF4(2)1,150,470,01*х5STX17(2)2,020,550,000***х6Свободный член-0,870,360,021Примечение. Подстрочный индекс (1) обозначает бинарную переменную, определяющуюпризнак гетерозиготности/гомозиготности, подстрочный индекс (2) – признак гомозиготы помажорному аллелю/гомозиготы по минорному аллелю. Коэффициент значим на уровне: p<0,05(*); p<0,01 (**); p<0,001 (***)На основе проведенного логистического регрессионного анализа былапостроенаматематическаяпредставляет собоймодельГА,описываемаяформулой1.Оназависимость бинарной переменной от совокупностинезависимых признаков – шести значимых показателей, характеризующихгенотипы участников исследования.s  0,87  1,57 x1  1,04 x2  1,12 x3  1,45x4  1,15x5  2,02 x6 ,(1)где s – показатель экспоненты,–0,87 – свободный член, не имеющий клинической интерпретации,х1 – признак гомозиготы по мажорному аллелю/гомозиготы по минорному аллелюполиморфизма гена CTLA4/ICOS,х2 – признак гетерозиготности/гомозиготности полиморфизма гена PRDX5,240х3 – признак гомозиготы по минорному аллелю/гомозиготы по мажорному аллелюполиморфизма гена PRDX5,х4 – признак гетерозиготности/гомозиготности полиморфизма гена IKZF4,х5 – признак гомозиготы по минорному аллелю/гомозиготы по мажорному аллелюполиморфизма гена IKZF4,х6 – признак гомозиготы по минорному аллелю/гомозиготы по мажорному аллелюполиморфизма гена STX17.Вероятность наличия ГА у обследуемых (y) рассчитана по формуле (2)бинарной логистической регрессии, имеющей вид:exp( s)P( y  1| x) ,1  exp( s)(2)где s – показатель экспоненты, рассчитывающийся по формуле (1),P – вероятность.В том случае, если вероятность P менее 0,5, то участник исследования имелнизкий риск развития ГА, если более 0,5 – принадлежал к группе высокого рискаразвития ГА.Для апробации предсказательной способности логистической регрессионноймодели были проведены следующие исследования.Пример 1.

Генотип пациента 28 лет, страдающего очаговой формой гнезднойалопеции:ГенCTLA4/ICOSPRDX5IKZF4STX17Полиморфизмrs1024161rs694739rs1701704rs10760706ГенотипA/GA/AA/GG/GРисковый аллельAA*GGПримечание. * - рисковым является мажорный аллельДля расчета вероятности развития ГА выявленные у обследуемого генотипы былиприведены в соответствие бинарным переменным по описанному вышеалгоритму и приняли следующие значения:241х1 – обследуемый относится к гетерозиготе по полиморфизму гена CTLA4/ICOS(не является гомозиготой), переменная принимает значение 0,х2 – обследуемый относится к гомозиготе по полиморфизму гена PRDX5,переменная принимает значение 0,х3 – обследуемый относится к гомозиготе по мажорному аллелю полиморфизмагена PRDX5, переменная принимает значение 0,х4 – обследуемый относится к гетерозиготе по полиморфизму гена IKZF4,переменная принимает значение 1,х5 – обследуемый относится к гетерозиготе (не является гомозиготой) пополиморфизму гена IKZF4, переменная принимает значение 0,х6 – обследуемый относится к гомозиготе по минорному аллелю полиморфизмагена STX17 , переменная принимает значение 1.Путем подставления значения переменных в уравнение (1) был рассчитанпоказатель экспоненты:s  0,87  1,57  0  1,04  0  1,12  0  1,45 1  1,15  0  2,02 1 .s  2,6 .Рассчитано значение экспоненты с использованием программы «Microsoft Excel2003»:exp( s)  13,46 .Вычислена вероятность P по формуле 2:13,46P( y  1| x) .1  13,46P( y  1| x)  0,93 .С учетом полученного значения вероятности, обследуемый относится к группериска по развитию ГА.242Пример 2.

Характеристики

Список файлов диссертации