Genetisk disposisjon for vanlig fedme
En litteraturstudie
Bendik Løvberg
Prosjektoppgave ved Det medisinske fakultet UNIVERSITETET I OSLO
2014
Veileder: Dag Undlien,
Professor – Avdeling for medisinsk genetikk, Oslo Universitetssykehus
Abstract
The aim of this literature review was to study the genetic predisposition to common obesity.
Obesity is a major global health concern and is reaching epidemic proportions in both developed and developing countries significantly increasing morbidity and mortality rates.
Many illnesses and diseases are linked to obesity such as ischemic cardiac disease and stroke, which are the two most common causes of death globally.
Through twin-studies, the heritability of obesity was recognised, and forms the basis for the study into the genetics of obesity. Early focus was given to the candidate gene approach involving genes in energy homeostasis. This revealed several rare monogenic forms of obesity as well as a better understanding of syndromic obesity. The introduction of genome wide scan association studies helped to identify several loci linked to common obesity. However, there still is a major gap in the literature between the estimated heritability and the genetic
contribution to common obesity, otherwise known as “the missing heritability”.
There are a range of methods used to study the complex trait of common obesity. Some suggest that common obesity is due to single nucleotide polymorphisms through the genome.
These polymorphisms may represent common variants or rare variants. With the decreasing cost of sequencing techniques, it is now easier to study bigger populations and larger areas of the genome. This allows for a better understanding of both the common and uncommon
variants, and their role in complex traits. A different approach focuses on studying epigenetics, epistasis and gene-gene interactions. These are still in the initial phases of development and there is a need for further study into these complicated mechanisms. With declining costs and improved knowledge of epigenetics, epistasis and gene-gene interactions, our understanding of the genetic contribution to common obesity will increase further.
INNHOLDSFORTEGNELSE
ABSTRACT 1
INNHOLDSFORTEGNELSE 2
1. INNLEDNING 3
1.1 MORBIDITET, MORTALITET OG STATUS I DAG 3 1.2 HVORFOR OG HVORDAN LEGGER MAN PÅ SEG? 3
1.3 ENERGIHOMEOSTASE 4
1.3.1 AFFERENTE STIMULI 5
1.3.2 SENTRAL STYRING 5
1.3.3 EFFERENTE MEDIATORER 6
1.4 KLASSISK FEDME FORSKNING
6
2. METODE 6
2.1 FORKORTELSER OG GENETISK FAGTERMINOLOGI 7
3. RESULTAT 8
3.1 COMMON DISEASE – COMMON VARIANT 8
3.1.1 FTO 8
3.1.2 NEAR MC4R 8
3.2 COMMON DISEASE – RARE VARIANT 9
3.3 EPIGENERIKK, EPISTASE OG GEN-MILJØ INTERAKSJONER 10
3.3.1 EPIGENETIKK 10
3.3.2 EPISTASE 10
3.3.3 GEN-MIJØ INTERAKSJONER 10
4. DISKUSJON 11
4.1 COMMON DISEASE – COMMON VARIANT 11
4.2 COMMON DISEASE – RARE VARIANT 11
4.3 EPIGENETIKK 12
4.4 EPISTASE 12
4.5 GEN – MILJØ INTERASKJONER 12
5. KONKLUSJON 12
6. LITTERATURLISTE 14
1. INNLEDNING
Med denne litteraturstudien ønsker jeg å studere det genetiske bidraget til vanlig fedme.
Tvillingstudier har vist at overvekt og fedme kan ha en sterk genetisk komponent (1). Bedrede og stadige billigere teknikker for å studere gener har medført at man har oppdaget en rekke gener som er assosiert med høy body mass index (BMI). Men i de tilfellene hvor man finner en helt klar, betydelig genetisk komponent, forklarer dette likevel bare en brøkdel av fedme- fenomenet.
Jeg vil med denne oppgaven beskrive utbredelse av overvekt og fedme og ta med generell kunnskap rundt årsaker og patogenese. Videre vil jeg kort greie ut om genetisk fedme- forskning fram til i dag. I hoveddelen gjøres det rede for genetiske begreper og
forskningstekniker, etterfulgt av status innen fagfeltet pr. i dag. Avslutningsvis drøftes materialet, og framtidsutsikter for genetisk fedme-forskning vil bli belyst.
1.1 Morbiditet, mortalitet og status i dag
Fedme er assosiert med en signifikant økning av morbiditet og mortalitet (2). I dette bildet rager ischemisk hjertesykdom og slag høyt, og ligger på henholdsvis første og andre plass over de vanligste dødsårsakene i verden (3). Fedme var tidligere assosiert med høy
sosioøkonomisk status. Denne betraktningen har imidlertid endret seg, og fedme beskrives i dag som en global epidemi hvor den mest dramatiske økningen ses i utviklingsland (4). I noen utviklingsland øker prevalensen av fedme raskere enn den historisk sett har gjort i vestlige land (5). På verdensbasis har antall mennesker med fedme fordoblet seg siden 1980.
WHO tar i bruk Body Mass Index (BMI), dvs. vekt i kg/m^2, når de definerer overvekt. BMI>25 kg/m^2 defineres som overvekt og BMI>30 kg/m^2som fedme. WHOs estimat fra 2008 angir at 1,4 milliarder mennesker, 20 år og eldre, er overvektige. Av disse har ca. 0,5 milliarder overvekt som defineres som fedme. I 2012 var det mer enn 40 millioner barn under 5 år med overvekt eller fedme. Fedme hos barn er en global helsekrise og fedme- epidemien vil bare fortsette å vokse. Globalt er overvekt og fedme i høyere grad assosiert med dødsfall enn undervekt. Overvekt og fedme kan forebygges og behandles (6) (5).
1.2 Hvorfor og hvordan legger man på seg?
Menneskets levevaner, fra jeger- og samlerkultur til globalisering av matproduksjon, har endret seg dramatisk. Flere evolusjonsteoretikere har forsøkt å forklare vektøkning ut i fra nettopp et evolusjonært perspektiv. En hypotese, «The trifty phenotype hypothesis», tar utgangspunkt i fosterets tilpasningsevne til et miljø med begrensede ressurser. Innstilling av adekvat vekstmønster med f.eks. lavere metabolsk aktivitet vil i så tilfelle kunne anses som gunstig for individet. Problemet blir imidlertid hvis individet med begrensede ressurser skulle eksponeres for rikelig med ressurser. «The thrifty gene hypothesis» tar utgangspunkt i at mennesket gjennom tidene har hatt varierende tilgang på ressurser. Akkumulering av energi i perioder med god tilgang ville derfor være en gunstig egenskap. «The trifty epigenome
hypothesis» integrerer begge overnevnte hypoteser hvor både metabolske tilpasninger in utero og evolusjonær innvirkning på genomet er avgjørende (7).
Overvekt kan være assosiert med:
- Medikamenter, for eksempel bruk av antiepileptika eller antidepressiva.
- Neuroendokrin sykdom som cushing sykdom, polycystisk ovariesykdom eller hypothyreodisme.
- Adenovirus-infeksjon - Etnisitet.
- Monogen arv eller som ledd i polygen arv.
Imidlertid er livsstil og diett de viktigste etablerte årsakene til overvekt. Man ser i vår tids livsstil en kostholdstrend mot at større porsjoner blir inntatt i et måltid, fast-food blir en hverdagsløsning og matvarer har høyere energitetthet og glykemisk indeks. Dette skjer samtidig som energibesparende hjelpemidler og skjermbruk (TV, datamaskin, nettbrett, smart-telefoner etc.) bidrar til en mer inaktiv livsstil (8).
Termodynamikkens første hovedsetning sier at energi ikke kan tilintetgjøres, kun gå over i andre former. Med andre ord er basis for utvikling av overvekt og fedme at energiinntak må overstige energiforbruk. Det å bruke termodynamikken alene som forklaringsmodell for overvekt er imidlertid ikke uproblematisk. Studier har blant annet vist at ved vektøkning eller vektreduksjon vil man ha en kompensatorisk endring i energiforbruk. Det virker som om organismens energiforbruk tilpasser seg individets ”normalvekt”. Langtidseffekten ved behandling av vil dermed bli svak (9). Energiforbruket påvirkes i størst grad (70%) av basale homeostatiske metabolske prosesser, 10% av forbruket gjennom termisk respons på mat og det resterende gjennom aktivitet og trening (10).
1.3 Energihomeostase
Energihomeostase reguleres av et intrikat nettverk av afferente og efferente signaler, samt et sentralt kontrollsenter som integrerer informasjonen. Dette involverer kompliserte prosesser som energiutnyttelse i form av opptak og fordøyelse, transport og lagring samt mobilisering og forbruk (10).
Fig.1. Apetittregulering. Figuren illustrerer hvordan oreksigener og anoreksigener påvirker appetitt (11).
1.3.1 Afferente stimuli
Via neurale kretser, samt hormoner og metabolitter i sirkulasjonen, vil fettvev og GI-traktus kunne stimulere energihomeostasen. Eksempelvis vil kontraksjon av magesekken stimulere sult og en matsøkende adferd, mens strekk av magesekken har motsatt effekt. Det er spesielt to hormoner som har fått stor oppmerksomhet når det gjelder afferent tilbakekobling: Det er Leptin og Ghrelin (10).
Leptin minker matinntak og produseres hovedsakelig i fettvev. Produksjon og frigjøring av leptin stimuleres av matinntak, insulin, glukokortikoider og tumor-nekrosefaktor alfa. Ved overspising ses en markant økning av leptinproduksjon. Tilsvarende hemmes leptin av sult.
Serumkonsentrasjon av leptin og BMI er tett korrelert (12).
Ghrelin er med på å initiere matinntak. Hormonet er hovedsakelig er representert i
magesekken og tolvfingertarmen. Konsentrasjonen øker og synker raskt, henholdsvis pre- og post-pranidalt (13).
1.3.2 Sentral styring
Sentralnervesystemets regulering av energihomeostase involverer flere anatomiske regioner og sirkulerende faktorer. Hypothalamus spiller en nøkkelrolle i forhold til individets
energistatus. Dette gjelder ved integrasjon av afferente signaler, sentral prosessering av disse samt videre kognitiv og metabolsk respons.
Oreksigener og anoreksigener er stoffer som henholdsvis stimulerer og hemmer matinntak.
Disse stoffene kan blant annet være hormoner eller neurotransmittorer som er naturlige forekommende i kroppen, men kan også være medikamenter eller andre kjemiske tilførte substanser.
Nucleus arcuatus er en ansamling neuroner lokalisert til basis av hypothalamus hvor man finner både oreksigene og anoreksigene neuroner. De oreksigene neuronene frigjør neuropeptidene Neuropeptid Y (NPY) og Agouti relatert peptid (AgRP). De anoreksigene neuronene frigjør neuropeptidene kokain- og amfetaminregulert transkript (CART) og proopiomelanokortin (POMC). POMC gir opphavet til en rekke peptider med ulike effekter og kløyves blant annet til melanocytt-stimulerende hormon (MSH) som aktiverer
melanokortin-4-reseptor (MC4R). Stimulering av MC4R reduserer appetitten.
De oreksigene og anoreksigene neuronenene påvirkes blant annet av afferente signaler og via sentrale neuroanatomiske koblinger. Eksempler på stoffer som direkte påvirker
ekspresjonen av oreksigener og anoreksigener er leptin, insulin og grelin. Leptin og insulin øker ekspresjonen av POMC og CART, og hemmer ekspresjonen av AgRP og NPY. Dermed hemmer insulin og leptin appetitten. Ghrelin øker appetitten ved å aktiverer NPY og AgRP.
AgRP fungerer blant annet som antagonist på MC4R (12-18).
Nucleus arcuatus har videre aksonal kontakt med andre sentrale områder, deriblant paraventrikulær nucleus og laterale deler av hypothalamus. I disse områdene blir henholdsvis anoreksigene hormoner som thyrotropin-frigjøringshormon og kortikotropin-
frigjøringshormon, samt oreksigene hormoner som orexin og melanokortin konsentrerende hormon produsert (17).
I rhombencephalon har man en ansamling av nevroner som kalles nucleus tractus solitarius. Via det autonome nervesystemet med vagal stimulering har også disse neuronene en sentral rolle for energihomeostase (10).
1.3.3 Efferente mediatorer
Etter integrasjon av afferente signaler og sentral prosessering initierer sentralnervesystemet en efferent respons. Energibalansen kan da påvirkes av neuroendokrine stimuli, endringer i metabolske parametere og endret matsøkende adferd. Eksempler på efferente signaler ser man blant annet ved symatikusaktivering av termogent vev som minker matinntak. I motsetning vil glukokortikoider stimulere matinntak grunnet mulig hemming av sympatikus (10).
1.4 Klassisk fedme forskning
En rekke familie og tvillingstudier har estimert heritabiliteten av kroppsvekt. Det har vært variasjon i resultatene, men man regner likevel med at heritabiliteten er så høy som 40%-70 %.
Man har imidlertid vist dramatisk endring i heritabilitet ved endring av miljøfaktorer som for eksempel trening (19). Kandidatgenstudier har avdekket en rekke monogene fedmegener med høy penetrans. Disse genene kan imidlertid kun forklare en brøkdel av fedmeepidemien.
Fokus for å studere komplekse fenotyper er derfor i stor grad erstattet med common disease – common variant (CD-CV) og common disease – rare variant (CD-RV) hypoteser. CD-CV hypotesen tar utgangspunkt i at summen av vanlige alleler med lav penetrans gir komplekse fenotyper. Derimot tar CD-RV hypotesen utgangspunkt i at sjeldne alleler med høyere
penetrans forklarer komplekse fenotyper. I tillegg studerer man interaksjonene mellom gener, mellom gener og miljø og epigenetiske aspekter (19, 20).
Fokus for forskning har i lang tid vært knyttet til fysiologien bak energihomeostase. Ved å forske på kandidat-gener har man funnet en rekke utgaver av monogen fedme. Ved å studere dyremodeller og tilsvarende homologe strukturer hos mennesker kom oppdagelsen av
mutasjoner knyttet til omsetningen av Leptin. Dette gjaldt både mutasjon i Leptin-genet LEP, men også i leptinreseptor LEPR som gir en overvektig fenotype. Andre monogene fedme- gener inkluderer mutasjoner i gener som koder for POMC og MC4R. Homozygote monogene årsaker til fedme har en sterk penetrans. Ved heterozygote mutasjoner for MC4R, LEP, LEPR og POMC er penetransen svakere og mindre uttalt. Ved å isolere gener knyttet til regulering av energihomeostasen økte entusiasmen for utvikling av medisiner som direkte kunne påvirke energisløyfen. Administrering av rekombinant leptin til dem med LEP-mutasjon og
hypoleptinemi er en svært effektiv behandling. Imidlertid er LEP-mutasjonen svært sjeldent.
Når det gjelder overvektige generelt er ikke problemet leptin mangel, men heller høye leptin nivåer og leptin resistens. Monogene former for fedme er svært sjeldent. De mest vanlige er MC4R mutasjoner med en polulasjonsprevalens på 0,05% og opp til 1-4 % av barn med fedme.
Ved en rekke syndromer kan man se sykdomsgener knyttet til sentral apetittregulering.
Resultatet blir hyperfagi og en overvektig fenotype. Man har eksempler på autosomale dominante og ressesive samt x-bundne sykdomsgener. I mange tilfeller har man imidlertid ikke fastslått sykdomsgenet. Et eksempel på syndrom er Prader-Willi som gir malformasjoner, kognitive defekter og uvanlig adferd i tillegg til ekstrem fedme (19).
2. METODE:
Gjennom en lengre periode har jeg lest artikler som involverer genetikk, fedme og en
kombinasjon av disse. Tiden har gått med til å danne en faglig basis for å skrive oppgaven og formulere en problemstilling. Som ved de fleste andre medisinske fagfelt er genetikken også i stadig utvikling. Et ønske har derfor vært at tiden mellom innhøsting av artikler og det ferdige
produktet skulle være kortest mulig. De fleste artiklene er fra i år, men eldre artikler er også anvendt.
For problemstillingen min er det i forskningsmiljøet mange uløste gåter og ulike hypoteser om det genetiske bidraget til vanlig fedme. Man er enige om at vanlig fedme er en kompleks fenotype som dannes av individets genotypiske grunnlag kombinert med
miljømessige forhold (21). Det finnes ulike tilnærminger for å studere komplekse fenotyper.
En vanlig tilnærming er at det genetiske bidraget enten skyldes en rekke vanlige alleler, en rekke sjeldne alleler eller en kombinasjon mellom genotypiske, miljømessige og epigenetiske interaksjoner (19, 20) (22). Fokuset mitt har vært nettopp disse tre hypotesene. Artiklene er hovedsakelig hentet fra Pubmed, men jeg har også brukt Uptodate og WHOs hjemmesider.
Søkeord for innledningen var blant annet «obesity» kombinert med søkeord som «evolution»,
«physiology», «phenotype», «morbidity» og «mortality». Artikler om mendelsk fedme har jeg søkt etter med søkeordet «obesity» i kombinasjon med ett eller flere av de følgende begreper:
«POMC», «CART», «Leptin», «Ghrelin» og «monogenic». I hoveddelen er søkeord som
«obesity» og «complex trait» satt sammen med en eller flere av «GWAS», «WES», «WGS»,
«epigenetic», «epistasis», «gene-enviroment interactions», «common variant», «rare variant»
og «common disease». I tillegg undersøkte jeg referanselister på artiklene jeg gikk gjennom og innlemmet noen av dem. Dette gjorde jeg delvis for å komme til basis av forskningen, men også for å oppdage gode artikler. En del av artiklene og studiemetodene som er brukt gir gode objektive estimater hvor store populasjoner er studert og vitenskapen er reproduserbar.
Imidlertid beskriver en del av artiklene forskning på et tidlig stadium, noe som gjør at det er varierende grad av usikkerhet knyttet til diverse funn. Resultatene vil av denne grunn sprike mellom statistisk signifikante funn og mer hypotese-preget viten.
2.1 Forkortelser og genetisk fagterminologi.
MAF minor allele frequency: frekvensen av det minst
vanlige allelet i en populasjon
CV Common variant har MAF > 5%
RV Rare variant har MAF < 1%
Uncommon variant har MAF mellom 1-5%
Penetrans andelen personer med en spesifikk genotype som
utrykker en spesifikk fenotype.
WGS Whole - genome sequencing
WES Whole - exome sequencing
NGS Next generation sequencing
SNP Enbasevariasjon i DNA. Ca. 3,5 millioner SNPer
pr. Genom, hvorav 10,000 er ikke-synonyme (20).
CD-CV Common disease - common variant hypotesen:
Hevder at vanlig sykdom skyldes vanlige alleler.
Enkeltvis har allelene liten til moderat effekt, men sammen får de en additiv effekt på fenotypen (23).
CD-RV Common disease - rare variant hypotesen: Hevder
at sykdom / fenotype skyldes flere RV (23).
GWAS Genome wide association studies: En
forskningsmetode som tar utgangspunkt i SNPer med MAF >5% for å lokalisere regioner i genomet assosiert med en fenotype. Dermed effektiv for å studere CDCV hypotesen hvor man
antar at SNPer assosiert med en fenotype er i LD med det kausale genet (23) (24).
LD Linkage disequilibrium: Beskriver en utilfeldig
nedarving av to eller flere alleler på forskjellige loci. Beskrevet på en annen måte kan ikke tendensen til nedarving beskrives ut i fra tilfeldigheter (25, 26).
Kandidatgenstudier Utgangspunktet er a priori kunnskap om kandidatgeners potensielle involvering i patogenesen av fenotypen (20).
Gen-gen (GxG) interaksjon eller epistase: Kombinasjon av alleler kan gi høyere eller mindre uttalt fenotype enn hva man skulle
forvente fra effekt størrelsen, altså en ikke-additiv interaksjon (23).
Gen-miljø (GxE) interaksjoner Når et lokus gir ulike fenotypiske effekter i forskjellige miljøer (23).
Effektstørrelse For to alleler på et lokus representerer effektstørrelse gjennomsnittlig fenotypisk differanse (23).
Heritabilitet Andelen av den fenotypiske variasjonen som kan tilskrives variasjon i genotypen (23).
3. RESULTAT
3.1 Common disease – common variant
Overvekt og fedme er vanlige fenotyper. Man har de siste årene forsøkt å finne ut om CD-CV hypotesen stemmer for denne fenotypiske variasjonen. GWAS er i dag den beste metoden for å undersøke CD-CV hypotesen (20). Totalt har man hatt fire bølger av GWAS studier hvor man har studert overvekt med stadig større populasjonsmateriale og flere nyoppdagede loci for hver runde. Av loci som er assosiert med sårbarhet for fedme er i overkant av 70 ulike oppdaget (27, 28). Spesielt to loci synes å påvirke sårbarheten for fedme. Dette er fat-mass and obesity assosiated gen (FTO) og alleler som ligger nær MC4R (29).
3.1.1 FTO
Studier har vist at FTO-genet er knyttet til appetitt og matinntak. GWAS studier identifiserte i -07 en SNP i FTO-genet som var assosiert med høy BMI. Assosiasjonen er reprodusert flere ganger med varierende resultat (30). I en studie hvor utgangspunktet var 13 kohorter med totalt 38,759 deltagere så man en økning av totalvekt på 3 kilo hos personer som var homozygote for risikoallelet i FTO (31). En annen studie som inkluderte nærmere 170.000 individer viste 0,5 kilos økt kroppsvekt hos personer som var homozygot for risikoallelet i FTO-genet (32).
3.1.2 Near MC4R
Ved monogen fedme, beskrevet over, er MC4R mutasjon den vanligste årsaken. Ved hjelp av GWAS studier har man også identifisert assosiasjon mellom vanlige MC4R varianter
og ”vanlig” fedme. Man benevner loci som near MC4R, og man er usikker på om allelet
direkte påvirker MC4R (33). Effektstørrelsen av near MC4R på BMI er imidlertid kun 0,23kg m^2/allel (28).
Fig 2. Loci, oppdaget ved GWAS-studier, som er assosiert med BMI, fettprosent, liv-hofte ratio og hofte-mål. (28)
3.2 Common disease – rare variant
NGS teknologier gir muligheten til å oppdage alle varianter, vanlige eller sjeldne, i populasjonen.
Med heleksom sekvensering undersøker man varianter i exon regionene. Basis er antagelsen om at patogene områder sannsynligvis er lokalisert i exoner og ikke introner.
Genomet inneholder omtrent 180,000 exoner i 23,500 gener. De kodende regionene utgjør ca.
300 millioner basepar, noe som tilsvarer ca. 1 % av hele genomet. Sekvenseringsteknikken er derfor gunstig hvis man antar at sykdom i stor grad skyldes bidraget til UV eller RV. WGS kan avdekke hele det genetiske spekteret for hver fenotype og kan derfor brukes både til CDCV og CDRV hypotesen (20).
I en WES-studie så man en mulig link mellom protocaderin genene på 5q31 og ekstrem fedme. Studien inkluderte RV med en allelfrekvens < 1%. Effekten av genene er forventet å ha en moderat-høy biologisk effekt. I motsetning til i den generelle populasjonen, ser man hos gruppen med ekstrem fedme en økning på 1,9 ganger for ikke-benigne missense varianter for porocadherin genene (35).
3.3 Epigenetikk, epistase og gen-miljø interaksjoner 3.3.1 Epigenetikk
Epigenetiken beskriver miljøpåvirkninger som gir forbigående eller permanente forandringer i gen-ekspresjonen. Kromatin spiller en nøkkel-rolle og kan modifiseres i respons på cellens behov. Dette gjelder ved regulering av gen-ekspresjon, reparasjon, replikasjon og DNA- rekombinasjon. Epigenetikken er involvert i cellens regulering av apoptose, proliferasjon og differensiering, og den har dermed en innvirkning på genomet. Spesifikke epigenetiske modifikasjoner er bl.a. DNA- metylering av cytosin og acetylering av histoner samt via ikke- kodende RNAer. Genekspresjonen er altså ikke et resultat av forandringer i DNA-sekvensen (36, 37). Disse epigenetiske forandringene oppstår hyppigst in utero eller i neonatal-perioden.
Eksponering på et tidlig tidspunkt vil derfor kunne gi økt sårbarhet for sykdom senere i livet.
Epigenetikken beskriver en utviklingsmessig plastisitet. De fleste endringer i ekspresjon er forbigående, men noen persisterer og overføres mellom generasjoner. Flere studier har vist en sammenheng mellom overvekt og epigenetiske forandringer. En studie målte DNA fra
navlestrengen og fulgte populasjonen til fylte 9 år. Man studerte metyleringsmønseteret for promotere på en rekke kandidatgener ved fødsel og så en korrelasjon til fedme ved fylte 9 år.
En annen studie fulgte en rekke overvektige gjennom en vekttapsintervensjon og klassifiserte dem i to grupper avhengig av totalt vekttap. I 5 ulike regioner lokalisert i eller nær AQP9, DUSP22, HIPK3, TNNT1 og TNNI3 gener ble det funnet ulikt metyleringsmønster for de to gruppene (36).
3.3.2 Epistase
Epistase er genotype-genotype interaksjoner. Teorien er at effekten til alleler avhenger av hverandre. På denne måten kan man ikke bare addere effektestimater fra ulike alleler assosiert med fedme, da man kan overse genetiske interaksjoner (36).
En kasus-kontroll studie på kinesiske barn identifiserte at genetiske interaksjoner i INSIG- SCAP-SREBP aksen økte risiko for fedme. INSIG-SCAP-SREBP aksen er kandidatgener for fedme da de er viktige for regulering av lipid syntesen. SREBP2 er viktig for sterol syntesen, og ubalanse kan medføre fedme. SREBP2 syntetiseres og lagres i endoplasmatisk retikulum og er avhengig av INSIG og SCAP for transport til golgi-apparatet. Av den grunn kan det være gunstig å studere hele aksen under ett i stedet for som uavhengige faktorer.
Polymorfismene re9308762 i INSIG2 og rs1883205 i SREBP2 er tidligere blitt assosiert med høy BMI. Denne sammenhengen var ikke mulig å reprodusere i denne studien. Imidlertid fant man en signifikant interaksjon mellom tre gener. To av disse er polymorfismene beskrevet over, og den siste rs12487736 i SCAP (5).
3.3.3 Gen-miljø interaksjon
I en studie, hvor man analyserte 3 kohorter ble sammenhengen mellom inntak av frityrstekt mat, genetisk disposisjon for overvekt og BMI studert. Det genetiske utgangspunktet var 32 SNPer assosiert med BMI. Man så at den genetiske assosiasjonen til fedme økte med høyere inntak av frityrstekt mat. I det samme studiet så man en signifikant interaksjon mellom inntak av frityrstekt mat og FTO genet (38). Andre studier har vist at foreldres sosioøkonomiske status kan interagere med rs9939609 polymorfismen i FTO genet (39).
4. DISKUSJON
4.1 Common disease – common variant
Man hadde store forhåpninger til GWAS sitt bidrag til fedmeforskningen og utvikling av behandling med individsspesifikk effekt. På tross av et stort antall loci med signifikant assosiasjon til sårbarhet for fedme er effekten av genene så liten at man kun kan forklare en fraksjon av variasjonen.
Figur 2 viser 32 loci assosiert med BMI. Kombinert forklarer disse kun 1,45% av den fenotypiske variasjonen ved BMI, noe som tilsvarer ca. 2-4 % av heritabiliteten.
Fig 3. Denne viser hvordan oppdagelsen av nye loci er korrelert med størrelsen av populasjonen man studerer. I tillegg ser man hvordan effektstørrelsen minker, noe som viser seg ved at variansen ikke øker parallelt med størrelsen på populasjonen (28). Figur 3.
illustrerer at man ved å øke populasjonen vil finne flere alleler, men med lavere effekt (36).
Å anvende identifiserte loci til å forutsi BMI har lite for seg. GWAS sitt viktigste bidrag til fedme-forskningen er sannsynligvis å ha gitt en dypere forståelse av fysiologiske mekanismer for overvekt og fedme (28) (34).
4.2 Common disease – rare variant
Det er mulig å tenke seg at RV bidrar i patogenesen til vanlige sykdommer. RV med høy penetrans spiller en viktig rolle i mendelske sykdommer og sjeldne utgaver av vanlige sykdommer. Evolusjonsteoretisk selekteres skadelige alleler vekk, noe som underbygger at allelene nødvendigvis må være sjeldne. Grunnet pris og tilgjengelighet på adekvate metoder for å studere RV har fokus til nå vært CV. Prisen på sekvensering har de siste årene falt dramatisk. Dette utvider muligheten for å studere blant annet komplekse sykdommer ved hjelp av WES og WGS (40) (41). WGS er en gyllen mulighet for å studere RV i komplekse sykdommer. Imidlertid er WGS fortsatt meget kostbart. I tillegg må populasjonen eller effektstørrelsen være veldig stor for å gi tilstrekkelig med statistisk kraft. Per dags dato har man ikke adekvate statistiske hjelpemidler for å øke styrken av funnene (40).
4.3 Epigenetikk
Epigenetiske mekanismer er sannsynligvis involvert i utvikling av fedme. I så fall vil epigenetiske markører i framtiden være interessante for diagnose, prognose og eventuelt behandling av fedme (42). Epigenetikk er komplisert og det gjenstår et arbeid for å danne gode analyser. For å avdekke en eventuell sammenheng mellom epigenetiske modifikasjoner og endring i risikofaktorer for fedme trenger man store prospektive studier. Et generelt problem med globale metylerings-analyser er populasjonsstørrelsen, vevsspesifisiteten og relevansen til CV og RV. Det stilles svært høye statistiske krav når tusenvis av markører skal testes (42, 43).
4.4 Epistase
Når man studerer ulike allelers bidrag til heritabiliteten estimeres den direkte observerte effekten av allelene på den totale heritabiliten. Fokus for ”missing heritability” er i stor grad at forhold i genomet som enda ikke oppdaget har høye effektestimater. Imidlertid er det også en mulighet for at heritabiliteten i utgangspunktet er overestimert grunnet genetiske
interaksjoner. Er dette tilfellet vil differansen mellom ”missing heritability” og forklart
heritabilitet minke (36). Eksempelet med INSIG-SCAP-SREBP aksen i metodekapittelet viser hvordan assosiasjonen til enkeltgener ikke var kraftig nok, men ved å studere dem sammen fant man en klar sammenheng. En mulighet er at dette skyldes nettopp epistase (5).
4.5 Gen-miljø interaksjon
GWAS studier har de siste årene bidratt til å avdekke en rekke genetiske varianter. Ved flere studier har man vist gen-miljø interaksjoner (GxE), men disse kan kun forklare en brøkdel av variansen. En mulighet er at man har en rekke uoppdagede interaksjoner som vil kunne forklare mer av variansen. Kvantitative studier av genetisk variasjon kan objektiveres, systematiseres og reproduseres. Imidlertid krever studiet av miljøfaktorer en annen design.
Dette er kvalitative studier som i mindre grad er reproduserbare. En annen hindring er å utelukke konfunderende variabler når man beskriver en spesifikk GxE interaksjon. Styrken til studiene vil imidlertid øke i takt med størrelsen på populasjonen man studerer (44).
5. Konklusjon
Ulike forskningsmiljøer har siden -90 tallet brukt mye tid og ressurser på fedme-forskning.
Mye av utgangspunktet for den massive innsatsen bunner i høye heritabilitetsetimater basert på tvillingstudier. Man har ved flere anledninger vært svært optimistiske ved utviklingen av nye genetiske studiemetoder og oppdagelsen av gener assosiert med overvekt og fedme. De store resultatene ved studier av det genetiske bidraget til ”vanlig fedme” har imidlertid uteblitt.
Mye av problemet i dag er begrensede studiemetoder som mange ganger er kostbare og omfattende å gjennomføre.
I de siste årene har man sett en rekke ulike tilnærminger ved studier av komplekse sykdommer. I oppgaven min har jeg nettopp tatt utgangspunkt i tre utbredte hypoteser ved studier av komplekse fenotyper. Som beskrevet ovenfor er resultatene sprikende. De befinner seg i område med reproduserbart statistisk signifikant materiale med liten effekt, til mer
hypotese-baserte enkeltstudier med moderat effekt. Framgangen i den genetiske forskningen er naturligvis tett korrelert med kostnaden av studiene. WGS og WES blir stadig enklere og billigere å utføre. GWAS studier har avdekket en rekke SNPer og forskning på epigenetikk, epistase og gen-gen interaksjoner er stadig i utvikling. I naturvitenskaplig tradisjon vil det å løse opp et fenomen i små bestanddeler for og igjen innta et holistisk perspektiv kanskje også være den mest adekvate tilnærmingen for genetisk forskning på vanlig fedme. Ulike
forskningsmiljøer med ulike studiefokus vil derfor kunne bidra til å avdekke mer av den mulige genetiske sårbarheten samt videreutvikle eller utvikle nye studie-metoder. Kanskje summen av ervervet kunnskap en gang i fremtiden vil kunne forklare en større del av det genetiske bidraget til vanlig fedme. Genetikken trenger tilførsel av mer kunnskap i dette viktige temaet i vår tid.
Litteraturliste
1. Farooqi IS, O'Rahilly S. Recent advances in the genetics of severe childhood obesity. Archives of disease in childhood. 2000;83(1):31-‐4.
2. Bray GA. Obesity in adults: Health hazards. 2014.
3. WHO. http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310/en/. 2014.
4. Caballero B. The global epidemic of obesity: an overview. Epidemiologic reviews. 2007;29:1-‐5.
5. Liu FH, Song JY, Shang XR, Meng XR, Ma J, Wang HJ. The gene-‐gene interaction of INSIG-‐
SCAP-‐SREBP pathway on the risk of obesity in Chinese children. BioMed research international.
2014;2014:538564.
6. WHO. http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/en/. 2014.
7. Genne-‐Bacon EA. Thinking evolutionarily about obesity. The Yale journal of biology and medicine. 2014;87(2):99-‐112.
8. Bray GA. Obesity in adults: Etiology and natural history. Uptodate. 2014.
9. Leibel RL, Rosenbaum M, Hirsch J. Changes in energy expenditure resulting from altered body weight. The New England journal of medicine. 1995;332(10):621-‐8.
10. Bray GA. Pathogenesis of obesity. Uptodate. 2013.
11. Yagi T, Ueda H, Amitani H, Asakawa A, Miyawaki S, Inui A. The role of ghrelin, salivary secretions, and dental care in eating disorders. Nutrients. 2012;4(8):967-‐89.
12. Bray GA. Physiology of leptin. Uptodate. 2014.
13. Liddle RA. Ghrelin. Uptodate. 2013.
14. Sobrino Crespo C, Perianes Cachero A, Puebla Jimenez L, Barrios V, Arilla Ferreiro E. Peptides and food intake. Frontiers in endocrinology. 2014;5:58.
15. Klish WJ. Definition; epidemiology; and etiology of obesity in children and adolescents.
Uptodate. 2014.
16. MC4R melanocortin 4 receptor [ Homo sapiens (human) ] 2014. Available from:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene?Db=gene&Cmd=ShowDetailView&TermToSearch=4160#summar y.
17. Younes-‐Rapozo V, de Moura EG, da Silva Lima N, Barradas PC, Manhaes AC, de Oliveira E, et al. Early weaning is associated with higher neuropeptide Y (NPY) and lower cocaine-‐ and
amphetamine-‐regulated transcript (CART) expressions in the paraventricular nucleus (PVN) in adulthood. The British journal of nutrition. 2012;108(12):2286-‐95.
18. Varela L, Horvath TL. Leptin and insulin pathways in POMC and AgRP neurons that modulate energy balance and glucose homeostasis. EMBO reports. 2012;13(12):1079-‐86.
19. Waalen J. The genetics of human obesity. Translational research : the journal of laboratory and clinical medicine. 2014.
20. Marian AJ. Molecular genetic studies of complex phenotypes. Translational research : the journal of laboratory and clinical medicine. 2012;159(2):64-‐79.
21. Spiezio SH, Amon LM, McMillen TS, Vick CM, Houston BA, Caldwell M, et al. Genetic
determinants of atherosclerosis, obesity, and energy balance in consomic mice. Mammalian genome : official journal of the International Mammalian Genome Society. 2014.
22. Gibson G. Rare and common variants: twenty arguments. Nature reviews Genetics.
2011;13(2):135-‐45.
23. Li Q, Zhang H, Yu K. Approaches for evaluating rare polymorphisms in genetic association studies. Human heredity. 2010;69(4):219-‐28.
24. Charles BA, Shriner D, Rotimi CN. Accounting for linkage disequilibrium in association analysis of diverse populations. Genetic epidemiology. 2014;38(3):265-‐73.
25. Korte A, Farlow A. The advantages and limitations of trait analysis with GWAS: a review. Plant methods. 2013;9:29.
26. Wangensteen T. Genetic predisposition to obesity. 2010.
27. Loos RJ, Yeo GS. The bigger picture of FTO-‐-‐the first GWAS-‐identified obesity gene. Nature reviews Endocrinology. 2014;10(1):51-‐61.
28. Loos RJ. Genetic determinants of common obesity and their value in prediction. Best practice
& research Clinical endocrinology & metabolism. 2012;26(2):211-‐26.
29. Lu Y, Loos RJ. Obesity genomics: assessing the transferability of susceptibility loci across diverse populations. Genome medicine. 2013;5(6):55.
30. Fawcett KA, Barroso I. The genetics of obesity: FTO leads the way. Trends in genetics : TIG.
2010;26(6):266-‐74.
31. Frayling TM, Timpson NJ, Weedon MN, Zeggini E, Freathy RM, Lindgren CM, et al. A common variant in the FTO gene is associated with body mass index and predisposes to childhood and adult obesity. Science. 2007;316(5826):889-‐94.
32. Yang J, Loos RJ, Powell JE, Medland SE, Speliotes EK, Chasman DI, et al. FTO genotype is associated with phenotypic variability of body mass index. Nature. 2012;490(7419):267-‐72.
33. Loos RJ. The genetic epidemiology of melanocortin 4 receptor variants. European journal of pharmacology. 2011;660(1):156-‐64.
34. Philippe J, Stijnen P, Meyre D, De Graeve F, Thuillier D, Delplanque J, et al. A nonsense loss-‐
of-‐function mutation in PCSK1 contributes to dominantly inherited human obesity. International journal of obesity. 2014.
35. Mariman EC, Bouwman FG, Aller EE, van Baak MA, Wang P. High frequency of rare variants with a moderate-‐to-‐high predicted biological effect in protocadherin genes of extremely obese.
Genes & nutrition. 2014;9(3):399.
36. Lee YS. Genetics of nonsyndromic obesity. Current opinion in pediatrics. 2013;25(6):666-‐73.
37. Miceli M, Bontempo P, Nebbioso A, Altucci L. Natural compounds in epigenetics: A current view. Food and chemical toxicology : an international journal published for the British Industrial Biological Research Association. 2014.
38. Qi Q, Chu AY, Kang JH, Huang J, Rose LM, Jensen MK, et al. Fried food consumption, genetic risk, and body mass index: gene-‐diet interaction analysis in three US cohort studies. Bmj.
2014;348:g1610.
39. Foraita R, Gunther F, Gwozdz W, Reisch LA, Russo P, Lauria F, et al. Does the FTO gene
interact with the socio-‐economic status on the obesity development among young European children?
Results from the IDEFICS study. International journal of obesity. 2014.
40. Lee S, Abecasis GR, Boehnke M, Lin X. Rare-‐variant association analysis: study designs and statistical tests. American journal of human genetics. 2014;95(1):5-‐23.
41. Sandholt CH, Hansen T, Pedersen O. Beyond the fourth wave of genome-‐wide obesity association studies. Nutrition & diabetes. 2012;2:e37.
42. Milagro FI, Mansego ML, De Miguel C, Martinez JA. Dietary factors, epigenetic modifications and obesity outcomes: progresses and perspectives. Molecular aspects of medicine. 2013;34(4):782-‐
812.
43. Gruzieva O, Merid SK, Melen E. An update on epigenetics and childhood respiratory diseases.
Paediatric respiratory reviews. 2014.
44. Marigorta UM, Gibson G. A simulation study of gene-‐by-‐environment interactions in GWAS implies ample hidden effects. Frontiers in genetics. 2014;5:225.
