• Поліморфізм гена ADRB2 як чинник спадкової схильності до розвитку бронхіальної астми та відповіді на терапію сальбутамолом
ua До змісту Повний текст статті

Поліморфізм гена ADRB2 як чинник спадкової схильності до розвитку бронхіальної астми та відповіді на терапію сальбутамолом

PERINATOLOGIYA AND PEDIATRIYA.2019.2(78):38-45; doi 10.15574/PP.2019.78.38

Лівшиць Л. А., Татарський П. Ф., Городна О. В., Маяковська А. В., Волинець Г. П., Чумаченко Н. Г., Уманець Т. Р., Лапшин В. Ф., Антипкін Ю. Г.
Інститут молекулярної біології і генетики НАН України, м. Київ
ДУ «Інститут педіатрії, акушерства і гінекології імені академіка О.М. Лук'янової НАМН України», м. Київ

Мета — дослідити асоціацію поліморфізму C79G гена АDRB2 із ризиком розвитку бронхіальної астми (БА) у дітей, що мешкали в різних умовах забруднення навколишнього середовища, а також змоделювати 3D структури ізоформ білка β2-адренорецептора, що кодуються поліморфними варіантами гена АDRB2 (A46G, C79G, та C491T) in silico, для передбачення структурно-функціональних властивостей, які можуть впливати на взаємодію із сальбутамолом.

Пацієнти та методи. Обстежено 114 дітей віком від 3 до 18 років із БА середньої тяжкості, контрольованого перебігу, які методом рандомізації були розподілені на дві групи: групу І (діти з умовно чистого регіону Києва та Київської області) та групу ІІ (діти з екологічно забрудненого регіону). До групи контролю увійшли 86 неспоріднених здорових дорослих із різних регіонів України. Поліморфний варіант гена АDRB2 (C79G) досліджено методом алельспецифічної полімеразної ланцюгової реакції. Комп'ютерне моделювання за гомологією 3D структури білка β2-адренорецептора проведено з використанням вебсерверів SWISS-MODEL та I-TASSER, молекулярний докінг здійснено за допомогою програми Auto Dock Vina.

Результати. Встановлено, що частота носіїв поліморфної алелі 79G гена ADRB2 є статистично вірогідно вищою (p<0,05) у групі обстеження ІI (69,4%) порівняно з частотою (55,8%) у контрольній групі. За результатами аналізу змодельованої просторової структури білка ADRB2, заміни p.16Arg>Gly та p.27Gln>Glu знаходяться в N-кінцевій послідовності і можуть впливати на взаємодію з білками-партнерами, у свою чергу, амінокислотна заміна p.164Thr>Ile локалізована поблизу сайту зв'язування з лігандами і може знижувати афінність сальбутамолу до відповідного мутантного рецептора.

Висновки. Поліморфний варіант 79G гена ADRB2 можна розглядати як фактор спадкової схильності розвитку БА в умовах антропогенного навантаження навколишнього середовища. Мононуклеотидну заміну 491C>T гена ADRB2 можна розглядати як фармакогенетичний маркер поганої відповіді пацієнта на лікування сальбутамолом.

Ключові слова: бронхіальна астма, діти, поліморфізм гена β2-адренорецептора, сальбутамол.

ЛІТЕРАТУРА

1. Антипкін ЮГ, Чумаченко НГ, Уманець ТР, Лапшин ВФ. (2016). Аналіз захворюваності та поширеності бронхіальної астми в дітей різних вікових груп по регіонах України. Перинатология и педиатрия. 1 (65): 95—99. doi 10.15574/PP.2016.65.95

2. Полонников АВ, Иванов ВП, Богомазов АД. (2015). Генетико-биохимические механизмы вовлеченности ферментов антиоксидантной системы в развитие бронхиальной астмы. Биомедицинская химия. 61, 4: 427—439.

3. Татарський ПФ, Чумаченко НГ, Кучеренко АМ, Гулковський РВ, Арабська ЛП, Смірнова ОА, Толкач СІ, Антипкін ЮГ, Лівшиць ЛА. (2011). Дослідження можливої ролі поліморфізму генів CYP1A1, GSTT1, GSTM1, GSTP1, NAT2 і ADRB2 у розвитку бронхіальної астми у дітей. Biopolymers and Cell. 27, 1: 66—73.

4. Bandaru S, Tarigopula P, Akka J et al. (2016). Association of Beta 2 adrenergic receptor (Thr164Ile) polymorphisms with Sulbutamol refractoriness in severe asthmatics from Indian population. Gene. 592 (1): 15—22. https://doi.org/10.1016/j.gene.2016.07.043; PMid:27450915

5. Baranov VS, Baranova EV, Ivaschenko TE, Aseev MV. (2002). Human genome and «predisposition» genes. Introduction into predictive medicine. St. Petersburg: Intermedika: 272.

6. Barnes PJ, Dollery C, MacDermot J. (1980). Increased pulmonary β-adrenergic and dicreased β-adrenergic receptors in experimental asthma. Nature. 285: 569—571. https://doi.org/10.1038/285569a0; PMid:6250039

7. Benkert P, Biasini M, Schwede T. (2011). Toward the estimation of the absolute quality of individual protein structure models. Bioinformatics 27: 343—350. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btq662; PMid:21134891 PMCid:PMC3031035

8. Bertoni M, Kiefer F, Biasini M, Bordoli L, Schwede T. (2017). Modeling protein quaternary structure of homo- and hetero-oligomers beyond binary interactions by homology. Scientific Reports: 7. https://doi.org/10.1038/s41598-017-09654-8; PMid:28874689 PMCid:PMC5585393

9. Bienert S, Waterhouse A, de Beer TAP, Tauriello G, Studer G, Bordoli L, Schwede T. (2017). The SWISS-MODEL Repository — new features and functionality. Nucleic. Acids. Res. 45: D313—D319. https://doi.org/10.1093/nar/gkw1132; PMid:27899672 PMCid:PMC5210589

10. Birbian N, Singh J, Jindal SK, Singla N. (2012). Association of β2-adrenergic receptor polymorphisms with asthma in a North Indian population. Lung. 190 (5): 497—504. https://doi.org/10.1007/s00408-012-9407-7; PMid:22821646

11. Ober C, Yao TC. (2011). The Genetics of Asthma and Allergic Disease: A 21st Century Perspective. Immunol Rev. 242 (1): 10—30. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21682736. https://doi.org/10.1111/j.1600-065X.2011.01029.x; PMid:21682736 PMCid:PMC3151648

12. Chung LP, Waterer G, Thompson PJ. (2011). Pharmacogenetics of β2 adrenergic receptor gene polymorphisms, long-acting β-agonists and asthma. Clin. Exp. Allergy. 41 (3): 312—326. https://doi.org/10.1111/j.1365-2222.2011.03696.x; PMid:21294785

13. Danielewicz H. (2014). What the Genetic Background of Individuals with Asthma and Obesity Can Reveal: Is β2-Adrenergic Receptor Gene Polymorphism Important? Pediatric allergy, Immunology, and Pulmonology. 27; 3: 23–24. https://doi.org/10.1089/ped.2014.0360; PMid:25276484 PMCid:PMC4170984

14. Drysdale CM, McGraw DW, Stack CB et al. (2000). Complex promoter and coding region beta 2-adrenergic receptor haplotypes alter receptor expression and predict in vivo responsiveness. Proc. Natl. Acad. Sci USA. 97: 83—88. https://doi.org/10.1073/pnas.97.19.10483; PMid:10984540 PMCid:PMC27050

15. Finkelstein Y, Bournissen FG, Hutson JR, Shannon M. (2009). Polymorphism of the ADRB2 gene and response to inhaled β-agonists in children with asthma: A metaanalysis. J Asthma. 46 (9): 900—905. https://doi.org/10.3109/02770900903199961; PMid:19905915

16. Guex N, Peitsch MC, Schwede T. (2009). Automated comparative protein structure modeling with SWISS-MODEL and Swiss-PdbViewer: A historical perspective. Electrophoresis. 30: S162—S173. https://doi.org/10.1002/elps.200900140; PMid:19517507

17. Jovicic N, Babic T, Dragicevic S, Nestorovic B, Nikolic A. (2018). ADRB2 Gene Polymorphisms and salbutamol and responsiveness in serbian children with asthma. BJMG. 21 (1): 33—38. https://doi.org/10.2478/bjmg-2018-0007; PMid:30425908 PMCid:PMC6231319.

18. Jovicic N, Babic T, Dragicevic S, Nestorovic B, Nikolic A. (2018). ADRB2 gene polymorphisms and salbutamol responsiveness in Serbian children with asthma. BJMG. 21 (1): 33—38. https://doi.org/10.2478/bjmg-2018-0007; PMid:30425908 PMCid:PMC6231319.

19. Karam RA, Sabbah NA, Zidan HE, Rahman HM. (2013). Association between genetic polymorphisms of β2-adrenergic receptors and nocturnal asthma in Egyptian children. J. Investig Allergol. Clin. Immunol. 23 (4): 262—266.

20. Liggett SB. (1997). Polymorphisms of the β2-adrenergic receptor and asthma. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 156: 156—162. https://doi.org/10.1164/ajrccm.156.4.12tac-15; PMid:9351598

21. Liggett SB. (2000). Beta2-adrenergic receptor pharmacogenetics. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 161: 197—201. https://doi.org/10.1164/ajrccm.161.supplement_2.a1q4-10; PMid:10712374

22. Littlejohn MD, Taylor DR, Miller AL, Kennedy MA. (2002). Determination of beta2-adrenergic receptor (ADRB2) haplotypes by a multiplexed polymerase chain reaction assay. Hum. Mutat. 20 (6): 479. https://doi.org/10.1002/humu.9091; PMid:12442282

23. Liu X, Ahn S, Kahsai AW, Meng KC, Latorraca NR, Pani B, Venkatakrishnan AJ, Masoudi A, Weis WI, Dror RO, Chen X, Lefkowitz RJ, Kobilka BK. (2017). Mechanism of intracellular allosteric beta 2AR antagonist revealed by X-ray crystal structure. Nature. 548: 480—484. https://doi.org/10.1038/nature23652; PMid:28813418 PMCid:PMC5818265

24. Man Tian, Hui Liang, Qiao-Zhi Qin, Wen-xin Zhang and Shan-shan Zhang (2016). ADRB2 polymorphisms in allergic asthma in Han Chinese children. Int. Forum of Allergy & Rhinology. 6 (4): 367—372. https://doi.org/10.1002/alr.21673; PMid:26633084.

25. Maniatis T, Fritsch EF, Sambrook J. (1982). Molecular cloning: a laboratory manual. New York: Cold Spring Harbor Lab. Publ: 545.

26. Nabhan JF, Pan H, Lu Q. (2010). Arrestin domain-containing protein 3 recruits the NEDD4 E3 ligase to mediate ubiquitination of the beta2-adrenergic receptor. EMBO Rep. 11: 605—611. https://doi.org/10.1038/embor.2010.80; PMid:20559325 PMCid:PMC2920442

27. Petrovic-Stanojevic N, Topic A, Nikolic A, Stan-Kovic M, Dopudja-Pantic V, Milenkovic B et al. (2014). Polymorphisms of β2-adrenergic receptor gene in Serbian asthmatic adults: Effects on response to β-agonists. Mol Diagn Ther. 18 (6): 639—646. https://doi.org/10.1007/s40291-014-0116-1; PMid:25074500

28. Qi S, O'Hayre M, Gutkind JS, Hurley JH. (2014). Insights into beta2-adrenergic receptor binding from structures of the N-terminal lobe of ARRDC3. Protein Sci. 23: 1708—1716. https://doi.org/10.1002/pro.2549; PMid:25220262 PMCid:PMC4253811

29. Rasmussen SGF, Choi HJ, Rosenbaum DM et al. (2007). Crystal structure of the human beta2 adrenergic G-protein-coupled receptor. Nature. 450: 383—387. https://doi.org/10.1038/nature06325; PMid:17952055

30. Reihsaus E, Innis M, MacIntyre N et al. (1993). Mutations in gene encoding for the β2-adrenergic receptor in normal and asthmatic subjects. Am. J. Respir. Cell. Mol. Biol. 8: 334—339. https://doi.org/10.1165/ajrcmb/8.3.334; PMid:8383511

31. Roy A, Kucukural A, Zhang Y. (2010). I-TASSER: a unified platform for automated protein structure and function prediction. Nature Protocols. 5: 725—738. https://doi.org/10.1038/nprot.2010.5; PMid:20360767 PMCid:PMC2849174

32. Sauvageau E, Rochdi MD, Oueslati M, Hamdan FF, Percherancier Y, Simpson JC, Pepperkok R, Bouvier M. (2014). CNIH4 interacts with newly synthesized GPCR and controls their export from the endoplasmic reticulum. Traffic. 15: 383—400. https://doi.org/10.1111/tra.12148; PMid:24405750

33. Statistical publication Environment of Ukraine. (2009). SSC of Ukraine. Kyiv: 270.

34. Sullivan KM, Dean A, Soe MM. (2009). OpenEpi: a web-based epidemiologic and statistical calculator for public health. Public Health Rep. 124; 3: 471—474. https://doi.org/10.1177/003335490912400320; PMid:19445426 PMCid:PMC2663701

35. Thakkinstian A, McEvoy M, Minelli C. et al. (2005). Systematic review and meta-analysis of the association between beta2-adrenoceptor polymorphisms and asthma: a HuGE review. Am. J. Epidemiol. 162: 201—211. https://doi.org/10.1093/aje/kwi184; PMid:15987731

36. Trott O, Olson AJ. (2010). AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization and multithreading. Journal of Computational Chemistry. 31: 455—461. https://doi.org/10.1002/jcc.21334; PMid:19499576 PMCid:PMC3041641

37. Warne A, Moukhametzianov R, Baker JG, Nehme R, Edwards PC, Leslie AGW, Schertler GFX, Tate CG. (2011). The structural basis for agonist and partial agonist action on a beta1-adrenergic receptor. Nature. 469: 241—244. https://doi.org/10.1038/nature09746; PMid:21228877 PMCid:PMC3023143

38. Waterhouse A, Bertoni M, Bienert S, Studer G, Tauriello G, Gumienny R, Heer FT, de Beer TAP, Rempfer C, Bordoli L, Lepore R, Schwede T. (2018). SWISS-MODEL: homology modelling of protein structures and complexes. Nucleic Acids Res. 46 (W1): W296-W303. https://doi.org/10.1093/nar/gky427; PMid:29788355 PMCid:PMC6030848

39. Yang J, Yan R, Roy A, Xu D, Poisson J, Zhang Y. (2015). The I-TASSER Suite: Protein structure and function prediction. Nature Methods. 12: 7—8. https://doi.org/10.1038/nmeth.3213; PMid:25549265 PMCid:PMC4428668

40. Zhang Y. (2008). I-TASSER server for protein 3D structure prediction. BMC Bioinformatics. 9: 40. https://doi.org/10.1186/1471-2105-9-40; PMid:18215316 PMCid:PMC2245901

Стаття надійшла до редакції 02.02.2019 р., прийнята до друку 25.05.2019 р.