Hjem
Senter for Diabetesforskning

Genetikk og type 2 diabetes

Postdoktor Simon Dankel og Prof. Gunnar Mellgren i forskingsgruppa ved hormonlaboratoriet har delteke i ein studie av korleis genetiske variantar bidrar til type 2 diabetes.

 

Mange genetiske loci har vorte kopla til risiko for type 2 diabetes (T2D). Det har vore ei stor utfordring å gå frå desse assosiasjonane til mekanismane som ligg til grunn for sjukdomsrisikoen. Med ei betre forståing av mekanismane kan det verte mogleg å utvikle nye strategiar for førebygging og behandling som er skreddarsydd til kvart individ.

Genetiske variantar ved T2D, som ved andre utbredde sjukdomar, finst i all hovudsak utanfor dei sekvensane i DNA som kodar for protein ("ikkje-kodande variantar"). Dette betyr at desse genetiske variantane ikkje påverkar strukturen til protein som dannast frå genane våre, men heller kan påverke kor mykje av bestemte protein som dannast. Både endring i proteinstruktur og mengde fører til ei endring i proteinfunksjon, som igjen gjev utslag i ei cellulær eller fysiologisk endring. Når det gjeld genetiske variantar som endrar protein-mengde, er det imidlertid ei stor utfordring å finne dei spesifikke variantane som har ein slik effekt, ut av ei lang rekke moglege variantar som finst i det DNA-området ein ønskjer å studere.

I ein ny studie, som vart publisert i tidsskriftet Cell den 16. januar, presenterer vi, som del av eit internasjonalt forskingsteam, ein ny påliteleg metode for å finne “nåla i høystakken” av den enorme mengda ikkje-kodande DNA. Den ikkje-kodande delen av DNA utgjer over 98 prosent av det totale DNA, og har blitt kalla "søppel-DNA" då ein lenge antok at det meste av ikkje-kodande DNA ikkje har nokon funksjon. I ein svært stor del av ikkje-kodande DNA kan ein finne bestemte element (kortare DNA-sekvensar) som er oppbygd slik at protein potensielt kan binde seg der, slik at uttrykket av eit gen endrast. Men, akkurat som genetiske variantar, er det mange slike element i det ikkje-kodande DNA, utan at ein veit kva for nokre av dei som eventuelt fremmer sjukdom. Den store utfordringa er difor å finne dei genetiske variantane som finst i element som regulerer genuttrykk og dermed utvikling av sjukdom.

For å peike ut genetiske variantar som ligg i viktige element i ikkje-kodande DNA, vart ein algoritme utvikla basert på eit prinsipp om kompleksitet: element i ikkje-kodande DNA som regulerer genuttrykk førekjem ikkje åleine, men i ein meir samansett arkitektur der fleire element dannar eit mønster. Ved å leite opp dei mønstra som ikkje berre finst i menneske, men også i andre dyreartar, kan algoritmen koke ned dei mange moglege elementa til dei som har stor sjanse for å regulere genuttrykk. Utgangspunktet her er at mønster som finst igjen på tvers av dyreartar ikkje førekjem tilfeldig, men har hatt viktige funksjonar gjennom biologisk evolusjon.

Når genetiske risiko-område ved T2D vart analysert, fant ein spesifikke mønster-dannande element, og ein kunne gjennom celleeksperiment vidare påvise at genetiske variantar i desse elementa påverka genuttrykk. Eit fleirtal av dei genetiske variantane ved T2D fantes i element som kan binde ein spesifikk protein-familie kalla homeobox. Denne observasjonen tyder på at spesielt denne protein-familien er involvert i reguleringa av biologiske prosessar som leiar til T2D. I celleeksperiment kunne vi vise at fleire protein i homeobox-familien regulerer utskiljinga av hormonet insulin frå bukspyttkjertelen, som er viktig for å oppretthalde normal kontroll av blodsukkeret.

Som eit spesifikt eksempel vart eit DNA-område rundt genet PPARG valt ut for å vise at metoden er påliteleg. PPARG er ein nøkkelregulator i fettceller, og har dermed ei viktig rolle i den fysiologiske reguleringa av glukose og fett. Ein Pro12Ala protein-kodande variant i PPARG er tidlegare blitt vist å endre strukturen til PPARG-proteinet, men denne endringa i proteinet kunne ikkje forklare den auka sjukdomsrisikoen i individa med varianten, ettersom den strukturelle endringa viste seg å betre og ikkje forverre PPARG-funksjonen. Den nye analysen av element-mønster i PPARG-området viser no i staden til ein annan genetisk variant i området, i eit element som styrast av homeobox-proteinet PRRX1. Ein kunne vise at denne varianten fremmar T2D ved å forsterke PRRX1 si evne til å hemme uttrykket av PPARG. Konsekvensen av varianten er dermed at ein har ei forsyrring av korleis fettceller handterer glukose og fett, ved at cellene tek opp mindre glukose og set fri fleire frie fettsyrer.

Prinsippet med å matche genetiske variantar i ikkje-kodande DNA med mønster av element som regulerer genuttrykk, har generell nytte. I denne studien vart den nye algoritmen brukt for å finne genetiske variantar som fremmar T2D, men metoden kan i prinsippet brukast til å finne nye genetiske mekanismar ved ei rekke andre sjukdommar og tilstandar, som hjartekarsjukdom, kreft, osteoporose, Alzheimers, fedme osb.

Studien var starta og leia av Melina Claussnitzer i Prof. Hans Hauner si forskingsgruppe ved det Tekniske Universitetet i Munchen, Tyskland. Vi tok del blant anna i valideringa av PRRX1-PPARG-mekanismen i fettvev, som representerer den første kausale mekanismen som er demonstrert for ein ikkje-kodande variant ved type 2 diabetes.

Arbeidet var utført ved KG Jebsen senter for Diabetesforskning, klinisk institutt 2, UiB og Haukeland universitetssjukehus, og var støtta av Stiftelsen KG Jebsen, UiB og Samarbeidsorganet i Helse Vest.

Artikkel:

Leveraging Cross-Species Transcription Factor Binding Site Patterns: From Diabetes Risk Loci to Disease Mechanisms, Cell, 16 January, 2014, Volume 156, Issue 1 and 2, p343-358.

Melina Claussnitzer, Simon N. Dankel, Bernward Klocke, Harald Grallert, Viktoria Glunk, Tea Berulava, Heekyoung Lee, Nikolay Oskolkov, Joao Fadista, Kerstin Ehlers, Simone Wahl, Christoph Hoffmann, Kun Qian, Tina Rönn, Helene Riess, Martina Müller-Nurasyid, Nancy Bretschneider, Timm Schroeder, Thomas Skurk, Bernhard Horsthemke, DIAGRAM+Consortium, Derek Spieler, Martin Klingenspor, Martin Seifert, Michael J. Kern, Niklas Mejhert, Ingrid Dahlman, Ola Hansson, Stefanie M. Hauck, Matthias Blüher, Peter Arner, Leif Groop, Thomas Illig, Karsten Suhre, Yi-Hsiang Hsu, Gunnar Mellgren, Hans Hauner, Helmut Laumen

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867413015353