지속적인 감염과 인간 유전적 변이가 C에 미치는 영향
BMC Medicine 20권, 기사 번호: 416(2022) 이 기사 인용
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다양한 인간 병원체는 만성 감염, 때로는 평생 지속되는 감염을 일으킵니다. 잠복기인 경우가 많더라도 이러한 감염은 어느 정도 국소 또는 전신 면역 반응을 유발하여 만성 저등급 염증을 유발할 수 있습니다. 만성 저등급 염증에 대한 지속적인 감염과 인간 유전적 변이 모두의 잠재적 기여에 대한 불완전한 이해가 남아 있습니다. 우리는 UK Biobank와 CoLaus|PsyCoLaus 연구의 맥락에서 수집된 데이터를 사용하여 13가지 지속성 병원체에 대한 혈청 양성과 염증성 바이오마커 C-반응성 단백질(CRP)의 혈장 수준 사이의 잠재적 연관성을 검색했습니다. . 우리는 각 병원체에 대한 세로스타투스(serostatus), CRP에 대한 다유전성 위험 점수, CRP와 관련이 있는 것으로 알려진 인구통계학적 및 임상적 요인과 같은 잠재적 예측 변수를 시작으로 역방향 단계적 회귀 분석을 수행했습니다. 우리는 클라미디아 트라코마티스(P-값 = 5.04e − 3)와 헬리코박터 파일로리(P-값 = 8.63e − 4) 혈청 양성과 더 높은 혈장 CRP 수준 사이의 연관성에 대한 증거를 발견했습니다. 우리는 또한 병원체 부담과 CRP 수준 사이의 연관성을 발견했습니다(P-값 = 4.12e - 4). 이러한 결과는 인간의 장기적인 이환율을 결정하는 중요한 요인인 지속적인 감염과 만성 염증 사이의 관계에 대한 이해를 향상시킵니다.
동료 검토 보고서
염증은 조직 손상, 감염 또는 독소 노출과 같은 유해한 자극에 대한 면역체계의 복잡하고 필수적인 반응입니다[1]. 혈류 변화와 혈관 투과성 증가를 특징으로 하는 급성기에는 혈장 단백질과 백혈구가 순환계에서 염증 부위로 이동합니다[2]. 이러한 즉각적인 보호 반응은 일반적으로 세포 손상의 초기 원인을 제거하고 항상성을 회복하는 것을 가능하게 합니다. 그러나 예를 들어 자극에 장기간 노출되어 급성 반응이 조직 손상을 제거하지 못하는 경우 염증은 만성 과정이 될 수 있습니다[3]. 관상동맥 질환, 제2형 당뇨병 및 일부 암을 비롯한 다수의 일반적인 질병은 적어도 부분적으로 만성 염증으로 인해 발생합니다[4]. 따라서 염증은 공격성에 대한 인간 방어에 중요한 역할을 하지만 공중 보건에 중요한 여러 질병의 병태생리학에도 기여합니다.
Diagnostic tests are capable of detecting the presence and intensity of systemic inflammation [5]. The most commonly used inflammatory biomarker is the acute-phase reactant C-reactive protein (CRP). This ring-shaped protein is produced by hepatocytes upon stimulation by pro-inflammatory cytokines such as interleukin (IL)-1b, IL-6, and TNF-a. Although CRP is commonly used as a sensitive indicator of inflammation, the factors influencing its baseline plasma levels are only partially understood. Circulating amounts of CRP are positively associated with age, body mass index (BMI), and smoking and inversely with male sex and physical activity [6,7,8]. In addition, large-scale genomic analyses have found multiple associations with hs-CRP levels, mainly in the loci enriched in hepatic, immune, and metabolic pathways, such as CRP, LEPR, IL6R, GCKR, APOE, and HNF1A-AS1 [ 80 000 subjects identifies multiple loci for C-reactive protein levels. Circulation. 2011;123(7):731–8." href="#ref-CR9" id="ref-link-section-d279472268e546">9, 200,000 individuals identify 58 loci for chronic inflammation and highlight pathways that link inflammation and complex disorders. Am J Human Genet. 2018;103(5):691–706." href="#ref-CR10" id="ref-link-section-d279472268e546_1"> 10,11,12,13,14]. 전체적으로 유전적 변이는 혈장 CRP 수준의 변이 중 최대 16%를 설명합니다[14].
We carried out a polygenic risk score (PRS) analysis to investigate the relationship between human genetic variation and hs-CRP levels. A CRP-PRS was calculated for each study participant based on the risk effects of common SNPs derived from GWAS summary statistics of hs-CRP. As a baseline cohort, we referred to the GWAS summary statistics of the CHARGE cohort (N = 204,402, heritability h2 = 6.5%) [ 200,000 individuals identify 58 loci for chronic inflammation and highlight pathways that link inflammation and complex disorders. Am J Human Genet. 2018;103(5):691–706." href="/articles/10.1186/s12916-022-02607-7#ref-CR10" id="ref-link-section-d279472268e675"10, 27]. These summary statistics were used to construct the CRP-PRS in our target cohort consisting of the merged UK Biobank and CoLaus|PsyCoLaus data using the clumping and thresholding method of the PRSice-2 v2.2.7 software [28]. We used a standardized method to obtain PRS, by multiplying the dosage of risk alleles for each variant by the effect size in the GWAS and summing the scores across all of the selected variants. SNPs were clumped based on linkage disequilibrium (LD) (r2 ≥ 0.1) within a 250-kb window. Model estimates of the PRS effect were adjusted for sex, age, BMI, and the top 10 PCs. As an additional quality control, the distribution of PRS was checked in each cohort separately, to ensure that they followed a normal distribution./p> We first investigated the relationship between common genetic variation and hs-CRP levels by calculating a PRS for all study participants. The PRS explained about 4% of the variation in hs-CRP levels, in agreement with previously published results [ 80 000 subjects identifies multiple loci for C-reactive protein levels. Circulation. 2011;123(7):731–8." href="/articles/10.1186/s12916-022-02607-7#ref-CR9" id="ref-link-section-d279472268e1261"9]. We also found that BMI was the major non-genetic predictor of hs-CRP, with approximately 19% of the variance explained./p>