Interacțiuni cu varianta MC4R rs17782313, stres mental și aport de energie și riscul de
Abstract
fundal
Receptorul melanocortinei-4 (MC4R) reglează metabolismul prin modularea comportamentului alimentar și variantele MC4R (rs17782313 și rs571312) sunt asociate cu obezitatea la asiatici și caucazieni. Cu toate acestea, impactul interacțiunilor lor cu factorii nutriționali și de viață asupra obezității sunt slab descrise. Prin urmare, am investigat interacțiunea variantelor MC4R și a modelelor dietetice asupra riscului de obezitate la adulții coreeni de vârstă mijlocie.
Metode
Datele colectate au inclus, variații genetice, măsurători antropometrice și biochimice, obiceiuri dietetice și de viață și consumul de alimente. Datele au fost obținute de la 8830 de adulți cu vârsta cuprinsă între 40-69 de ani în cohorta Ansung și Ansan din Studiul Coreean de Epidemiologie a Genomului.
Rezultate
Alela minoră MC4R rs18882313 a avut o frecvență mai mare în grupul obez (
fundal
Obezitatea este o provocare semnificativă pentru sănătate la nivel mondial și are efecte negative asupra sănătății, de la reducerea speranței de viață până la creșterea riscurilor mai multor boli. Se crede că principalele motive pentru creșterea obezității în ultimii 40 de ani sunt schimbările în stilul de viață și aprovizionarea cu alimente, factorii comportamentali precum inactivitatea fizică și dietele nesănătoase, inclusiv mai multe alimente procesate. Cu toate acestea, obezitatea este cauzată și de interacțiunile dintre variantele genetice și este foarte ereditară [1].
MC4R este exprimat în regiuni ale sistemului nervos central, inclusiv hipotalamusul, cortexul cerebral, trunchiul cerebral și măduva spinării [18]. MC4R este o componentă a sistemului de leptină, care reglează aportul de energie cu efecte neuropeptidice, cum ar fi pro-opiomelanocortina (POMC), hormonul de stimulare a α-melanocitului (α-MSH) și peptida asociată cu agouti (AGRP) [19]. Când corpul se află într-o stare de energie negativă, scăderea nivelului de leptină duce la o expresie mai scăzută a POMC, ceea ce reduce nivelurile de α-MSH, stimulând simultan expresia AGRP în neuronii orexigenici ai nucleului arcuat, care este un antagonist la MC4R [19, 20]. Scăderea α-MSH și creșterea AGRP și represiunea susținută ulterioară a MC4R au ca rezultat creșterea consumului de alimente, care poate provoca obezitate [18, 19].
Deoarece MC4R este implicat în comportamentul alimentar și stresul și variantele MC4R sunt asociate cu obezitatea, variantele MC4R pot modula echilibrul energetic prin interacțiuni genă-nutrienți. Am emis ipoteza că variantele MC4R afectează greutatea corporală prin modularea comportamentului alimentar și a răspunsurilor la stres. Pentru a investiga acest lucru, am determinat interacțiunea dintre varianta MC4R rs17782313 și atât aportul de nutrienți, cât și stresul mental în dezvoltarea supraponderalității și a obezității la 8842 adulți din Coreea cu vârsta peste 40 de ani, din studiul studiului coreean privind epidemiologia genomului (KoGES).
Metode
Subiecte
Datele colectate în 2001 de la subiecții cohortei Ansung și Ansan din KoGES au fost utilizate în acest studiu [16]. Pe scurt, participanții au fost recrutați din două cohorte epidemiologice comunitare: comunitatea rurală din orașul Ansung și comunitatea urbană din orașul Ansan. Au participat 8842 subiecți (4183 bărbați și 4659 femei; vârstă, 40-69 ani). Acest studiu a fost aprobat de către comisia de revizuire instituțională a Institutului Național Coreean de Sănătate pentru Universitatea KoGES și Hoseo. Consimțământul informat scris a fost obținut de la toți subiecții.
Caracteristici de bază și măsurători biochimice
Toți participanții au locuit în zona anchetei timp de cel puțin 6 luni și au fost sănătoși din punct de vedere psihic și fizic. Informații privind vârsta, educația, veniturile, istoricul fumatului și consumul de alcool și activitatea generală au fost colectate în timpul unui interviu de sănătate.
Genotipare și control al calității
Datele despre genotip au fost furnizate cu grație de către Centrul pentru Știința Genomului, Institutul Național de Sănătate din Coreea. Procesele detaliate de genotipare și control al calității au fost descrise anterior [16]. Pe scurt, cele mai multe probe de ADN au fost izolate din sângele periferic al participanților și genotipate folosind matricea 5.0 de SNP uman Affymetrix Genome-Wide Human (Affymetrix, Santa Clara, CA). Acuratețea genotipării a fost examinată folosind modelarea liniară robustă bayesiană cu algoritmul de genotipare Mahalanobis Distance [32]. Eșantioanele cu precizii scăzute de genotipare de 30%) sau prejudecăți de gen au fost excluse.
Evaluarea consumului de alimente și nutrienți
Aportul zilnic de nutrienți a fost calculat pe baza chestionarelor semicantitative privind frecvența alimentelor. Din aportul alimentar, energia și substanțele nutritive, cum ar fi proteinele, carbohidrații, grăsimile, fibrele, vitamina A totală, vitamina C, Na, Ca și K au fost calculate utilizând software-ul Can-Pro 2.0 de evaluare a aportului de nutrienți dezvoltat de Societatea Coreeană de Nutriție. Cerința zilnică estimată de energie (EER) și aportul recomandat de nutrienți au fost utilizate din aportul de referință dietetic coreean (KDRI) în funcție de vârstă și sex [35].
analize statistice
Analizele statistice au fost efectuate folosind GPLINK versiunea 2.0 (http://pngu.mgh.harvard.edu/
purcell/plink) și SAS (versiunea 9.3; SAS Institute, Cary, NC, SUA). Statisticile descriptive ale participanților pentru variabilele categorice, cum ar fi sexul și obiceiurile alimentare, au fost obținute prin determinarea distribuțiilor de frecvență. Distribuțiile de frecvență după variabilele de clasificare au fost analizate folosind testul Chi-pătrat. Statisticile descriptive ale variabilelor continue sunt exprimate ca mijloace cu abateri standard (SD). Ajustările multivariate pentru comparații ale variabilelor continue au fost efectuate prin modele liniare generalizate. Rezultatele au fost ajustate în funcție de vârstă, sex și zona de reședință. Pentru a examina interacțiunea dintre variantele MC4R rs17782313 și modelele dietetice sau stilurile de viață, s-au folosit modele de regresie multivariate separate pentru a include efectele principale corespunzătoare și termenii de interacțiune, în plus față de potențialii factori de confuzie. Apoi, raporturile de probabilități (OR) și intervalele de încredere de 95% (CI) pentru obiceiurile alimentare și diferite produse alimentare au fost calculate utilizând diferite genotipuri ale MC4R cu controlul covariabilelor utilizând metoda de regresie logistică multivariabilă. Confundanții utilizați pentru analiză au fost vârsta, sexul, zona de reședință, IMC, aportul total de energie, activitatea fizică și starea de fumat, așa cum este indicat.