A comprehensive evaluation for type-2 diabetes using genome-wide association studies and Mendelian randomization

Abstract

연구배경: 유전체 분석 기술의 급속한 발달로 유전자형 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라, 제2형 당뇨병에 대한 전장 유전체 연관 분석(GWAS) 은 당뇨병과 관련된 400 개 이상의 유전자 좌(loci)와 공복 혈당 및 공복 인슐린 수준에 대해 약 120 개의 유전자 좌를 확인하였다. 그러나 공복 혈당의 종단적 변화에 영향을 주는 유전인자에 대한 연구는 현재까지 보고된 바가 많지 않다. 한편 여러 임상연구들에서는 제 2형 당뇨가 다른 많은 질병들과 상관관계가 있다는 사실을 밝혀왔다. 그러나 이러한 역학연구들은 여러가지 편향(bias) 및 교란변수 그리고 역인과관계에 취약한 단점을 가지고 있다. 연구목적: 이 연구의 목적은 (1) 공복 혈당의 종단적 변화와 관련된 유전 적 변이를 확인하고 (2) 멘델 무작위 분석법(MR)을 통해 제 2형 당뇨의 관련 형질인 공복 혈당, 식후 2시간 혈당, 당화혈색소 (HbA1c)에 의해 영향을 받을 수 있는 암 및 혈관질환을 확인하고 (3) 정신병과 제2형 당뇨병 사이의 인과관계를 규명하는 것이다. 연구방법: 공복 혈당의 종단적 변화에 대한 유전 변이를 조사하기 위해, 초기 검사에서 당뇨병이 없는 한국인들로 구성된 두 개의 전향적 코호트를 이용하였다. 선형 혼합 모형으로 분석을 수행하였고 두 코호트의 결과를 METAL 소프트웨어를 사용하여 메타분석을 하였다. 제2형 당뇨와 관련된 지표와 다양한 질병 및 건강 지표들의 인과관계를 규명하기 위해서는, 당뇨를 갖고 있지 않은 133,010명의 유럽인들의 대규모 GWAS 메타분석을 통해 얻어진 요약 통계량을 활용하였다. 이는 공복혈당 및 인슐린 관련 형질 컨소시엄(MAGIC)에서 제공하는 데이터이다. 또한 MR-BASE 플랫폼을 통해 총 70개의 질병 및 건강지표들과 이와 관련된 GWAS 결과 값을 얻었다. 이 플랫폼은 1,673개의 GWAS를 통해 얻어진 약 110 억 개의 단일 핵산염기 다형현상 (SNP)의 결과 값을 가지고 있다. 여기에서 얻어진 도구 변수들은 Q-통계량, Q-통계량, MR-PRESSO(MR-Pleiotropy RESidual Sum and Outlier) 테스트를 통해 타당성을 확인하였다. 그런 다음 도구변수들의 특성에 맞는 MR 분석 기법이 적용되었고, 다음과 같은 여러 MR방법이 고려되었다: (1) Inverse variance weighted (2) MR-Egger (3) MR-Egger with SIMEX (4) MR-PRESSO (5)weighted median method. 연구결과 및 결론: PLCE1(phospholipase C epsilon 1)의 인트론에 위치하는 SNP인 rs11187850는 공복 혈당의 종단적 변화에 유의한 연관성을 보였으며 (P = 4.85×10-08), 세 가지 SNP은 연관성을 암시하는 결과를 보였다. 세 가지의 SNP은 각각 NUDT3 (nucleoside diphosphate linked moiety X-type motif 3)의 근처에 있는 rs10947494 (P = 3.64×10-06), MIR6085 (MicroRNA 6085)의 근처에 있는 rs2414772 (P = 6.30×10-06), USB1 (U6 snRNA biogenesis phosphodiesterase 1)의 근처에 있는 rs16959641 (P = 2.64×10-06) 이었다. MR 분석에서는 관상 동백 질환이 높은 공복 혈당 값에 의해 발병 확률이 높아지는 영향을 받았고 또한, LDL 콜레스테롤은 HbAlc과 양의 인과 관계가 있음을 확인하였다. 더불어, 우울증이 당뇨의 유의한 위험인자라는 것을 보였고, 반면 조울증과 조현병에서는 인과관계가 없음을 확인하였다. 위의 결과들은 기존의 역학 연구의 결과들을 뒷받침하며 더욱 강력한 근거를 제시하기도 하였고, 혹은 역학 연구와 반대되는 결과를 제시함으로써 새로운 시각을 제시하기도 하였다.

Background: As the rapid development of advanced genotyping technologies has led to an explosion of genetic data, genome-wide association studies on type 2 diabetes have identified more than 400 distinct genetic loci associated with diabetes and nearly 120 loci for fasting glucose and fasting insulin level. However, genetic risk factors for the longitudinal deterioration of fasting glucose have not been thoroughly evaluated. Meanwhile, multiple investigation has demonstrated that type 2 diabetes (T2D) affect several cancers and vascular disease. In addition, T2D has been reported to be associated with severe mental illness (SMI) such as schizophrenia (SCZ), bipolar disorder (BPD), and major depressive disorder (MDD). However, most of them were based on observational epidemiological studies which suffer from many potential biases, confounding and reverse causation.

Objective: The aim of this study is (1) to identify genetic variants associated with longitudinal change of fasting glucose over time, (2) to identify major cancers and vascular diseases which can be affected by T2D related traits, fasting plasma glucose (FPG) levels, 2-hour postload glucose (2h PG), and HbA1c, by using Mendelian randomization (MR) study (3) to identify the causality between T2D and SMI using MR study.

Methods: To investigate the impact of genetic variants on fasting glucose and its longitudinal change, we used two prospective cohort studies including individuals without type 2 diabetes at baseline examination and their genotypes. Linear mixed model analysis was performed, and the results of the two cohorts were meta-analyzed using METAL software. To investigate causal effect of T2D related effects on various human health phenotype, the summary statistics for FG, 2h PG and HbA1c were obtained through large-scale genome-wide association meta-analyses of 133,010 non-diabetic individuals from the collaborating studies within the Meta-Analysis of Glucose and Insulin related traits Consortium (MAGIC). We obtained summary genetic associations with a total of 70 human health phenotypes through MR-BASE platform. This registry comprises GWAS summary data including over 11 billion genetic variants related with various phenotypes from 1673 GWAS. We conducted five MR analyses (Inverse-variance weighted method, MR-Egger, MR-Egger with with a simulation extrapolation (SIMEX), MR-PRESSO and weighted median method) to identify traits affected by FPG, 2h PG and HbAlc. For SMI and T2D, summary data were obtained from Psychiatric Genomics Consortium and DIAbetes Genetics Replication And Meta-analysis Consortium identify the causality between them.

Results and Conclusions: One variant, rs11187850 in intron of PLCE1 (phospholipase C epsilon 1), achieved genome-wide significant association for longitudinal change in fasting glucose (P = 4.85×10-08) and three variants had suggestive evidence for an association (P < 1.00×10-05): rs10947494 (P = 3.64×10-06) near NUDT3 (nucleoside diphosphate linked moiety X-type motif 3), rs2414772 (P = 6.30×10-06) near MIR6085 (MicroRNA 6085), and rs16959641 (P = 2.64×10-06) near USB1 (U6 snRNA biogenesis phosphodiesterase 1). In MR analyses, we found that coronary artery disease was affected by higher FPG, but bipolar disorder is decreased by higher FPG. Furthermore, LDL cholesterol have causal relationship with HbA1c. Furthermore, we found that MDD had a significant causal effect on T2D. The absence of reverse-causality between all significant diseases was also demonstrated from bi-directional MR studies.