心血管代谢疾病风险：UCP1、UCP2、UCP3 及 FTO 基因变异体的共同作用

《Biochimie》：Cardiometabolic disease risk: the joint role of the UCP1, UCP2, UCP3, and FTO gene variants

　　

•发现新型 UCP1-UCP3 和 FTO 变异组合与心脏代谢性疾病（CMDs）相关。
•UCP3 rs1800849 (T) 单独存在或与其他变异组合时均与较高的 CMD 风险相关。
•UCP2 rs659366 (A) 和 rs660339 (Ala) 组合显示出保护作用。
•FTO rs9939609 (A) 在不同遗传背景下表现出依赖性效应。
•包含这些变异及其组合的模型显示出对 CMDs 的高度预测效度。

引言
心脏代谢性疾病（CMDs）或心脏代谢连续谱疾病在发展中国家和工业化国家均构成重大健康负担。欧洲地区 CMDs 的高患病率显著增加了 70 岁以下成年人的死亡率。CMDs 源于多种外源性和内源性因素（包括遗传成分）之间的复杂相互作用。鉴于 CMDs 的多因素起源，评估 CMD 风险需要考虑人口统计和人体测量因素、健康数据以及遗传决定因素。尽管已发现数千个基因组位点与 CMDs 相关 [1]，但我们对遗传因素在 CMD 多因素病因学中所起作用的理解仍不完整。

心脏代谢连续谱疾病密切相关 [2]，并在所有慢性非传染性疾病中表现出最高的共病患病率 [3]。例如，代谢综合征患者常发展为 2 型糖尿病（T2D），并常伴有血脂异常 [4]。同时，血脂异常是动脉粥样硬化的主要危险因素，而动脉粥样硬化先于心肌梗死和冠状动脉心脏病 [5]。此外，高血糖、T2D 和高血压显著增加心血管疾病（CVDs）的风险 [6]。鉴于这种高心脏代谢共病性 [3]，与 CMD 发展潜在的共同发病机制和通路相关的基因备受关注。大多数 CMDs 的发病机制涉及能量平衡失调（常导致超重/肥胖）[7] 和氧化应激 [8]。在此背景下，解偶联蛋白（UCP）基因家族和脂肪量和肥胖相关（FTO）基因代表 CMDs 的潜在候选基因。UCP1、UCP2 和 UCP3 基因编码位于线粒体内膜的阴离子载体蛋白。UCPs 的主要作用是通过质子泄漏回线粒体基质来解偶联氧化磷酸化，绕过 ATP 合酶。这导致 ATP 合成减少和热量产生增加。然而，UCP1 是唯一执行真正生热功能的家族成员 [9]。UCP1 主要表达于棕色和米色脂肪组织（BAT）中，当交感神经系统激活时，赋予这些组织生热能力。因此，BAT 有助于能量代谢和体重调节，对心脏代谢健康产生有益影响 [10]。BAT 线粒体膜中 UCP2 和 UCP3 的蛋白含量低于 UCP1，与 UCP1 相比，它们在生热中的作用不太明显。UCP2 普遍表达，而 UCP3 mRNA 和蛋白主要存在于骨骼肌、心肌细胞和 BAT 中，在那里它可以与 UCP1 相互作用 [11]。UCP2 和 UCP3 可以减少线粒体活性氧（ROS）的产生并抵御氧化应激 [12]、[13]，这是大多数心脏代谢疾病涉及的关键因素 [8]、[14]。此外，UCP2 参与脂质代谢，并调节胰腺 β 细胞中葡萄糖刺激的胰岛素分泌 [15]。与 UCP2 类似，UCP3 促进脂肪酸氧化并影响葡萄糖代谢 [11]。一些研究表明 UCP3 在生热中发挥作用；然而，其确切机制仍有待阐明 [16]、[17]。

FTO 是一种脱甲基化 mRNA N6-甲基腺苷（m6A）的酶，m6A 是真核生物 mRNA 中最丰富的转录后修饰 [18]。m6A 修饰富集于 3′非翻译区（UTR）附近、长内部外显子内、终止密码子周围，也发生在 5′UTRs 上。这种修饰涉及多种细胞过程，如选择性剪接、RNA 稳定性、转位和翻译。特异性结合蛋白选择性识别 m6A 并提高翻译效率，或者相反，加速 m6A 修饰的母源转录本的降解。m6A 的作用与许多生物过程有关，包括脂肪生成、脂肪分化及脂质代谢 [19]、[20]。因此，FTO 依赖的 m6A 脱甲基化可能会改变脂生成基因（包括乙酰辅酶 A 羧化酶 α (ACACA)、脂肪酸合酶 (FASN)、固醇调节元件结合转录因子 1 (SREBF1) 和碳水化合物响应元件结合蛋白 (ChREBP/ MLXIPL)）的 mRNA 翻译，从而参与脂质和代谢疾病的发展 [21]、[22]。近期证据表明，FTO 基因参与间充质祖细胞 [23] 和脂肪衍生基质细胞 [24] 线粒体中的生热调节。此外，体外人前脂肪细胞中 FTO 缺乏会诱导 UCP1 表达，表明向棕色脂肪细胞表型转化 [25]。考虑到 UCPs 和 FTO 基因在人体生理学中的作用，这些基因是 CMDs 的有前景的候选基因。许多研究调查了 UCP1-UCP3 和 FTO 变异与个别心脏代谢状况（如糖尿病、代谢综合征、CVDs）及风险因素（如肥胖）之间的关联。然而，在临床实践中，这些状况很少被单独考虑 [26]。相反，它们通过相互关联的机制进展，共同形成心脏代谢连续谱，描述了代谢功能障碍和心血管功能障碍通过共享的生理和分子通路进行的相互作用。这些状况共享共同的风险因素并重叠，代表一个连续的、统一的病理过程，随时间非线性地进展至终末期疾病 [2]。心脏代谢连续谱是经典心血管连续谱范式相对较新且积极发展的扩展 [27]、[28]。尽管对该框架的兴趣日益增加，但 UCPs 和 FTO 变异与作为相互关联状况集群的 CMDs 的关联尚未得到考察。鉴于心脏代谢疾病的高共发性，孤立地研究每种状况可能会掩盖重要的相互作用和累积效应。一种强调共享风险因素和分子通路的综合方法可能为风险预测和早期诊断提供更大的支持。

除了心脏代谢连续谱概念外，还有一些我们认为与研究设计相关的方法学要点。尽管研究广泛，但一些关于 UCPs 和 FTO 变异的关联研究结果仍有争议 [29]、[30]、[31]、[32]、[33]、[34]、[35]、[36]、[37]。这些不一致性部分可以用变异作为单位点因素的微弱效应量来解释。在多因素疾病中，如 CMDs，研究多变体效应以发现真正的易感遗传组合很重要。然而，大多数以前的研究集中在单个变异上，留下了多位点组合效应 largely 未探索的空白。我们此前报道，在欧洲人群中，UCP1 rs1800592、rs10011540 和 rs45539933 变异仅在组合考虑时才与 CMD 发展相关 [38]。在本研究中，我们扩展了以前的研究，探索了 UCP2、UCP3 和 FTO 变异与 UCP1 变异以及 CMDs 之间的关联。我们认为，包括其他 UCP 基因中的变异以及 FTO（肥胖及相关状况最有前景的候选基因之一）中的变异，可以改善 CMD 风险预测。

尽管人们对 UCP 基因家族兴趣浓厚，但东欧和中欧人群的关联研究仍然稀少，大多数研究是在亚洲和拉丁美洲队列中进行的。鉴于等位基因频率和 CMD 患病率的族间差异，以及气候、饮食和其他环境因素对基因 - 表型关联的潜在影响，我们认为缺乏东欧和中欧的人群特异性数据是一个重大缺口。

因此，本研究的目的是调查 UCP1、UCP2、UCP3 和 FTO 基因中的变异，无论是单独还是组合，对作为连续谱的 CMDs（包括高血压、血脂异常、动脉粥样硬化性 CVDs、代谢综合征和 2 型糖尿病）易感性的贡献，研究对象为俄罗斯中部和波兰人群。

片段
参与者、变异和基因分型
在本研究中，CMDs 被定义为高血压、血脂异常、动脉粥样硬化性 CVDs、代谢综合征和 2 型糖尿病。研究设计、参与者和基因分型程序在我们的前作中有更详细的描述 [38]、[39]。简言之，本研究包括 1198 名参与者，由 565 名永久居住于莫斯科地区（俄罗斯中部）的族裔俄罗斯人和 633 名来自波兰波兹南的波兰人组成，他们被分配为患有任一 CMDs 的患者或无 CMDs 者。

研究人群
我们排除了 25 名参与者，因为无法确定所有变异的基因型（PCR 失败或 DNA 降解）。因此，分析了 1173 名参与者的数据，包括 586 名 CMD 患者（病例组）和 587 名无 CMD 参与者（对照组）。病例组包括患有以下任一 CMDs 的患者：高血压 (94.5%)、血脂异常 (83%)、动脉粥样硬化性心血管疾病 (49%)、代谢综合征 (55.6%) 和 2 型糖尿病 (12.5%)。

讨论
本研究的目的是评估 UCP1、UCP2、UCP3 和 FTO 中的变异（无论是组合还是作为单位点因素）与作为连续谱的 CMDs 风险（包括高血压、血脂异常、动脉粥样硬化性 CVDs、代谢综合征和 2 型糖尿病）的关联，同时考虑非遗传风险因素。我们通过纳入五个额外变异并对俄罗斯中部和波兰队列进行更详细的分析，扩展了之前的研究 [38]。

结论
本研究展示了 UCP1、UCP2、UCP3 和 FTO 基因变异对俄罗斯和波兰队列中作为连续谱的 CMDs 风险的新型组合效应。此外，UCP3 和 FTO 变异作为单位点因素显著贡献于 CMD 风险。FTO 变异与 CMDs 的关联取决于其他受研究变异的有无。观察到的关联可能源于它们的 eQTL 和潜在的调节效应，以及...的多效性影响。

CRediT 作者贡献声明
Eugene S. Grebenshchikov：资源。Boris Shulgin：写作 - 审查与编辑，可视化，验证，形式化分析。Pawel Bogdanski：资源，数据管理。Lidia Karabon：写作 - 审查与编辑，监督，项目管理，概念化。Damian Skrypnik：资源，数据管理。Anna Andrzejczak：资源，数据管理。Anna Tomkiewicz：资源，数据管理。Anna E. Pravednikova：写作 - 原稿，调查，数据管理，概念化。

数据可用性
当前研究分析的数据集可应合理要求从通讯作者处获取。

利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。

资助
这项工作由俄罗斯科学基金会资助（项目 23-14-00348-П；人群研究、基因分型和初始数据评估）。工作的波兰部分由波兰波兹南医科大学和波兰科学院赫尔斯菲尔德免疫学和实验治疗研究所的法定资金资助。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文所述的工作。

致谢
本工作的俄罗斯部分是在俄罗斯联邦科学与高等教育部支持的俄罗斯科学院基因生物研究所（IGB RAS）设备下进行的。本研究的这部分工作还由俄罗斯联邦卫生保健部伊·米·谢切诺夫第一莫斯科国立医科大学（谢切诺夫大学）提出的优先 2030 学术领导计划支持。本工作的波兰部分由...

Anna E. Pravednikova|Antonina Nikitich|Anna Andrzejczak|Anna Tomkiewicz|Lidia Karabon|Damian Skrypnik|Pawel Bogdanski|Eugene S. Grebenshchikov|Boris Shulgin|Yulii V. Shidlovskii