16+
DOI: 10.18413/2658-6533-2024-10-1-0-3

Пол-специфические особенности межлокусных взаимодействий, определяющих подверженность к гипертонической болезни

Aннотация

Актуальность: Гипертоническая болезнь (ГБ) относится к группе широко распространенных заболеваний как у мужчин, так и у женщин, но при этом заболевание чаще регистрируется (≈20%) у мужчин, чем у женщин Генетические факторы, определяющие гендерные особенности распространенности ГБ в значительной степени не известны. Цель исследования: Установить пол-специфические особенности межгенных взаимодействий GWAS-значимых локусов, определяющих подверженность к ГБ. Материалы и методы: Выборка мужчин включала 564 больных ГБ и 257 контроля (общий объём выборки n=821), женщин – 375 больных ГБ и 209 контроля (общий объём выборки n=584). Выполнено генотипирование 10 полиморфизмов, показавших связи с ГБ (артериальным давлением (АД)) в ранее проведенных полногеномных исследованиях (GWAS). Межгенные взаимодействия, определяющие подверженность к ГБ у мужчин и женщин, оценивались методом MB-MDR. Результаты: У мужчин подверженность к ГБ определяется межлокусным взаимодействием rs932764-PLCE1 × rs7302981-CERS5 × rs1799945-HFE × rs8068318-TBX2 (Wald st. = 32,12 рperm=0,001) с наиболее выраженным эффектом двухлокусного взаимодействия rs1799945-HFE × rs8068318-TBX2 (определяет 0,76% энтропии). Среди женщин наиболее значимой по отношению к ГБ является четырехлокусная модель, включающая полиморфные локусы rs932764-PLCE1 × rs8068318-TBX2 × rs1173771-AC026703.1 × rs167479-RGL3 (Wald st. = 33,53 рperm<0,001) с максимальным вкладом в энтропию заболевания (2,26%) парного взаимодействия rs8068318 TBX2 × rs167479 RGL3. Полиморфизмы rs932764-PLCE1 и rs8068318-TBX2 являются ГБ значимыми как у мужчин, так и у женщин. Заключение: Межгенные взаимодействия GWAS значимых для ГБ локусов являются пол-специфическими.


Введение. Гипертоническая болезнь (ГБ) относится к группе наиболее часто встречающихся заболеваний человека, характерным признаком которого служит повышенное артериальное давление (АД) [1, 2]. По данным статистических отчетов в мире за последние десятилетия (с 1990 по 2015 гг) количество индивидуумов с систолическим АД (САД) 140 мм рт. ст. и выше увеличилось на 18,59% (с 17307 до 20526 на 100 тыс. населения), показатели смертности и потери лет жизни с поправкой на инвалидность (DALYs), связанные с САД 140 мм рт. ст. и выше возросли на 8,58% (с 97,9 до 106,3 на 100 000 человек) и 49,11% (с 95,9 млн до 143,0 млн) соответственно [3]. Увеличение САД на 10 мм рт. ст. приводит к повышению риска развития ишемической болезни сердца на 45% и ишемического/геморрагического инсульта на 63-66% у индивидов в возрасте 55-64 лет [4].

Заболевание чаще регистрируется (≈20%) у мужчин, чем у женщин (стандартизированные по возрасту показатели распространенности у мужчин и женщин составляют 24 и 20% соответственно). Наряду с этим, имеются аналогичные данные о более высокой распространенности повышенного АД среди мужчин (9,2%) по сравнению с женщинами (7,8%) [5], что может быть связано как с гормональными механизмами [6], так и со средовыми факторами риска [5], обусловливающими особенности генно-средовых взаимодействий [7, 8].

Влияние наследственных факторов на возникновение ГБ изучается достаточно давно и на сегодняшний момент времени ГБ является одним из наиболее хорошо изученных заболеваний с генетических позиций [9-15]. Однако, несмотря на значительный накопленный материал по вопросу наследственных детерминант ГБ, полученный как на основе полногеномных исследований (GWAS) [7, 8, 13-16], так и с использованием «кандидатного» подхода [17-27] около 1/3-2/3 конкретных генетических факторов, связанных с развитием ГБ и ГБ-ассоциированных признаков (САД, диастолическое АД (ДАД), пульсовое АД (ПД) и др.) остаются неизвестными. Показатели наследуемости АД, оцененные на основе известных GWAS – значимых локусов (SNP-wide heritability) составляют 21,3% (САД), 21,2% (ДАД), 19,4% (ПД) и данные полиморфизмы объясняют лишь 5,66% (САД), 5,32 % (ДАД), 2,87% (ПД) дисперсии артериального давления [28]. Вместе с этим, не до конца понятны особенности генетической детерминации ГБ у мужчин и женщин. Весьма интересными представляются репликативные исследования пол-специфических особенностей ассоциаций GWAS-значимых локусов с ГБ. Так как выделение именно «значимых» по отношению к ГБ у жителей данной территории определенного пола полиморфных локусов позволит в перспективе рекомендовать именно эти полиморфизмы/гены для использования в практической медицине в качестве эффективных биомаркеров, позволяющих достаточно четко дифференцировать среди населения группу повышенного риска развития ГБ с последующей реализаций именно в этой группе комплекса мероприятий по профилактике заболевания.

Цель исследования. Установить пол-специфические особенности межгенных взаимодействий GWAS-значимых локусов, определяющих подверженность к ГБ.

Материалы и методы исследования. Данное исследование выполнено на выборке больных ГБ (n=939) и контроля (n=466) общей численностью 1405 индивидов. Выборка больных ГБ (САД≥140 мм.рт.ст.; ДАД ≥90 мм.рт.ст.) была сформирована на базе профильных отделений (кардиологии и неврологии) Белгородской областной клинической больницы Св. Иоасафа. Верификация диагноза заболевания была проведена врачами-кардиологами в соответствии с рекомендациями ВНОК. В контрольную группу были включены индивидуумы без признаков ГБ (САД<140 мм.рт.ст; ДАД<90 мм.рт.ст.), в результате профилактических осмотров, осуществлявшихся на базе поликлинического отделения областной клинической больницы. В выборки больных и контроля были включены неродственные русские жители Центрального Черноземья РФ. В группу больных не включались (критерии исключения) индивидуумы с симптоматическими/вторичными гипертензиями, тяжелыми заболеваниями печени и почек, отказавшиеся от участия в исследовании. Из группы контроля исключались индивиды с выраженными метаболическими расстройствами, тяжелыми заболеваниями печени и почек, отказавшиеся от участия в исследовании.

В соответствии с целью исследования вся изучаемая выборка нами была разделены на две подгруппы – мужчины и женщины. Выборка мужчин включала 564 больных ГБ и 257 контроля (общий объём выборки n=821), женщин – 375 больных ГБ и 209 контроля (общий объём выборки n=584).

Для генотипирования молекулярно-генетических маркеров нами использовалось ДНК, полученное из венозной крови (использовался метод фенол – хлороформной экстракции с преципитацией этанолом) При подготовке образцов ДНК к генотипированию была проведена оценка качества нуклеиновых кислот и их нормализация по концентрации. Данные процедуры были выполнены на приборе-спектрофотометре марки NanoDrop2000c (фирма производитель: Termo Scientific). В конечном итоге для экспериментального исследования была подготовлена коллекция образцов ДНК в обьеме 30-40 мкл при содержании нуклеиновых кислот (ДНК) 10-20 нг в 1мкл и «входном» параметре 1,7-2,0 (измерение осуществлялось при А260/А280).

Проведено экспериментальное исследование (генотипирование) десяти полиморфизмов десяти генов-кандидатов ГБ (АД), специально отобранных для настоящего исследования (критерием их включения в исследование явилось наличие ассоциации с ГБ (АД) в ранее выполненных полногеномных работах) [29, 30]. Изучены SNP следующих генов-кандидатов ГБ: AC026703.1-rs1173771, HFE-rs1799945, BAG6-rs805303, PLCE1-rs932764, OBFC1-rs4387287, ARHGAP42-rs633185, CERS5-rs7302981-, ATP2B1-rs2681472, TBX2-rs8068318, RGL3-rs167479. Генотипирование вышеуказанных полиморфизмов было выполнено на амплификаторе марки CFX96 [31] и наборах реагентов ООО «Тест-Ген» (г. Ульяновск) по методике, описанной нами ранее [32].

Для решения задачи, связанной с выявлением межгенных взаимодействий, определяющих подверженность к ГБ у мужчин и женщин, нами использовался метод MB-MDR [33]. Вычисления выполнены в программном ресурсе MB-MDR (среда R для Windows 7). Валидация полученных результатов моделирования проведена пермутационными процедурами (проводилось 1000 пермутаций). При оценке статистической значимости результатов анализа ассоциаций в этом разделе диссертационного исследования нами использовалась поправка Бонферрони равная n=2 в соответствии с количеством рассматриваемых пар сравнения: мужчины (больные-контроль) и женщины (больные-контроль). Исходя из этого за статистически значимый уровень в этом разделе работы нами бы принят pperm≤0,025. В конечном итоге нами были отобраны по одной наилучшей модели межгенных взаимодействий (с максимальными значениями показателя Вальда – Wald st.), определяющих подверженность к ГБ у мужчин и женщин, которые далее мы визуализировали (в виде дендрограммы и графа) методом MDR в одноименном программном продукте, что позволило оценить конкретный процентный вклад как отдельных локусов, так и парных межгенных взаимодействий в энтропию признака (ГБ).

Результаты и их обсуждение. Анализ распределения генотипов в изучаемых группах мужчин и женщин (больные и контроль) не выявил отклонений от ожидаемого распределения при выполнении закона Харди-Вайнберга с учетом принятого за статистически значимый уровень pHWE≤0,025 (Табл. 1, Табл. 2).

Установлено, наилучшей моделью, определяющей подверженность к ГБ у мужчин, является четырехлокусная модель с показателем Wald st. = 32,12 (рperm=0,001). Данная модель включает локусы rs932764-PLCE1 × rs7302981-CERS5 × rs1799945-HFE × rs8068318-TBX2. Все четыре комбинации генотипов в рамках этой модели имеет протективное значение для развития ГБ у мужчин: rs932764-GG-PLCE1×rs7302981-GG-CERS5× rs1799945- CC-HFE×rs8068318-TC-TBX2 (beta = -1,75 р=0,047), rs932764-AG-PLCE1×rs7302981-AA-CERS5×rs1799945-CC-HFE×rs8068318-CC-TBX2 (beta = -0,69 р=0,032), rs932764-GG-PLCE1×rs7302981-AA-CERS5×rs1799945-CC-HFE×rs8068318-CC-TBX2 (beta = -1,69 р=0,001), rs932764-GG-PLCE1×-rs7302981-GA-CERS5× rs1799945-CG-HFE ×rs8068318-CC-TBX2 (beta = -2,13 р=0,002).

Среди женщин наиболее выраженный фенотипический эффект по отношению к ГБ проявляет четырехлокусная модель, включающая полиморфные локусы rs932764-PLCE1 × rs8068318-TBX2 × rs1173771-AC026703.1 × rs167479-RGL3 (Wald st. = 33,53 рperm<0,001). В рамках данной модели выявлены три комбинации генотипов, связанных с развитием ГБ у женщин протективной направленности: rs932764-AG-PLCE1 × rs8068318-TC-TBX2×rs1173771-GA-AC026703.1×rs167479-TG-RGL3 (beta = -1,10 р=0,008), rs932764-AA-PLCE1×rs8068318-CC-TBX2×rs1173771-GG-AC026703.1 × rs167479-GG-RGL3 (beta = -2,10 р=0,050), rs932764-AG-PLCE1×rs8068318-CC-TBX2×rs1173771-GA-AC026703.1×rs167479-GG-RGL3 (beta = -0,77 р=0,050).

На рисунках 1 и 2 представлены графические данные по вышеуказанным моделям межлокусных взаимодействий. Наиболее существенный вклад в подверженность к ГБ у мужчин, как свидетельствуют материалы рисунка 1, вносит двухлокусное синергетическое взаимодействие rs1799945-HFE × rs8068318-TBX2, которое определяет 0,76% энтропии признака. Полученные в работе дендрограмма и граф (рисунок 2) наиболее значимого четырехлокусного взаимодействия rs932764-PLCE1 × rs8068318-TBX2 × rs1173771-AC026703.1 × rs167479-RGL3 (Wald st. = 33,53), ассоциированного с ГБ, указывают на то, что вклад парного синергетического взаимодействия полиморфных локусов rs8068318 TBX2 × rs167479 RGL3 в энтропию заболевания у женщин является наиболее максимальным и равен 2,26%.

Таким образом можно отметить, что два локуса – rs932764-PLCE1 и rs8068318-TBX2 – определяют подверженность к ГБ в составе четырехлокусных моделей межгенных взаимодействий как у мужчин, так и у женщин. Остальные два локуса, входящие в состав этих моделей межлокусных взаимодействий, у мужчин и женщин различаются. У мужчин «специфическими» локусами являются rs7302981-CERS5 и rs1799945-HFE, у женщин – rs1173771-AC026703.1 и rs167479-RGL3. При этом наибольший эффект в подверженность к заболеванию у мужчин вносит двухлокусное взаимодействие rs1799945-HFE × rs8068318-TBX2 (0,76% энтропии признака), а у женщин – rs8068318 TBX2 × rs167479 RGL3 (2,26% энтропии признака).

Следует отметить, что наши данные о значимой роли межгенных взаимодействий rs1799945-HFE в формировании подверженности к ГБ у мужчин согласуются с многочисленными материалами ранее проведенных полногеномных исследований [8-11, 34, 35, 36]. Для данного локуса были проведены и репликативные исследования [36]. В работе, проведенной в финской когорте, состоящей из 50-летних мужчин и женщин (выборка включала 399 случаев ГБ и 751 индивидов контрольной группы из когорты исследования сердечно-сосудистого риска среди взрослого населения TAMRISK) было установлено что индивидуумы, содержащие в генотипе G-аллель rs1799945 имели 1,4-кратный риск развития артериальной гипертензии в возрасте 50 лет по сравнению с носителями генотипа CC [37]. У пациентов с ожирением (индекс массы тела > 30 кг/м2) риск развития артериальной гипертензии был еще выше (OR=4,15) [37]. Имеются данные о связи rs1799945 с развитием не только ГБ, но и ишемической болезни сердца: носители аллеля G имеют на 6% более высокий риск возникновения данной сердечно-сосудистой патологии [38]. Интересно отметить, что GWAS (репликативные) данные получены для популяций разного этнического состава, что может указывать на «универсальность» полиморфизма rs1799945 гена HFE как биомаркера ГБ/повышенного АД в разных популяциях.

Вместе с этим, в широкомасштабной исследовании, проведенном Gill D. et al., обнаружена, с одной стороны, связь rs1799945 гена HFE наряду с еще двумя полиморфизмами (rs1800562 HFE и rs855791 TMPRSS6) с показателями, характеризующими уровень сывороточного железа (насыщение сыворотки железом, ферритином и трансферрином, уровень трансферрина), с другой стороны, с помощью метода менделевской рандомизации, продемонстрирован «причинный» эффект этих полиморфизмов на развитие анемии и гиперхолестеринемии, что может иметь значение в патогенезе ГБ [39].

В ранее проведенных исследованиях продемонстрировано достаточно большое число ассоциаций полиморфизма rs1173771 (G/A) гена AC026703.1 (как самостоятельно, так и при взаимодействии с курением), подтвержденных на полно-геномном уровне, с показателями САД, ДАД, среднего и пульсового АД, риском развития ГБ [8, 9, 12, 35, 36, 40, 41]. Следует отметить, что, согласно нашим результатам, данный полиморфизм в составе межгенных взаимодействий определяет подверженность к ГБ у женщин. Имеются GWAS материалы о связи а rs1173771 (G/A) гена AC026703.1 с такими АД-ассоциированными фенотипами как антропометрические показатели (рост, окружность бедер) [42, 43].

Важно подчеркнуть, что ряд полиморфизмов, находящихся в неравновесии по сцеплению с rs1173771 (G/A) гена AC026703.1, так же ассоциированы с уровнем артериального давления: rs1173766 [12, 40, 44, 45], rs1177764 [46], rs1177765 [12, 47], rs10059884 [7, 46], rs12656497 [16, 34, 45].

В работе Абрамовой М.Ю., посвященной изучению генетических детерминант преэклампсии по той же панели локусов как и в нашей работе (10 GWAS значимых для ГБ полиморфизмов) была показана важная роль межгенных взаимодействий преимущественно полиморфных локусов rs7302981 CERS5 и rs932764 PLCE1 в формировании преэклампсии у женщин Центрального Черноземья РФ (входят в состав более 50% из 10 наиболее значимых моделей межгенных взаимодействий, ассоциированных с преэклампсией) [29, 30]. В нашей работе так же показана существенная роль межгенных взаимодействий этих полиморфизмов как при формировании ГБ у женщин (rs932764 PLCE1), так и у мужчин (rs932764 PLCE1, rs7302981 CERS5).

В литературе имеются убедительные данные о более высокой распространенности повышенного АД среди мужчин (9,2%) по сравнению с женщинами (7,8%) [5]. Показатель потери лет жизни с поправкой на инвалидность (Disability-Adjusted Life-Years) (DALYs), связанные с САД≥140 мм.рт.ст. у мужчин (82,915 млн) существенно превышает (в 1,38 раза) аналогичный показатель у женщин (60,122 млн.) [3]. Еще более выраженные различия (в 1,44 раза) между мужчинами (125,124 млн.) и женщинами (86,692 млн.) наблюдаются по показателю DALYs, связанному с САД≥110-115 мм.рт.ст. [3].

Опубликованные материалы о причинах, лежащих в основе пол-специфических особенностей распространенности ГБ весьма многочисленны. Показано преобладание среди мужчин в сравнении с женщинами таких факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний как диета с высоким содержанием натрия и низким содержанием фруктов, курение, употребление алкоголя и наркотиков, высокий уровень глюкозы в плазме крови натощак [5]. Таким образом, более выраженная экспозиция средовых факторов риска у мужчин, чем у женщин может оказывать существенное модифицирующее влияние на реализацию наследственной предрасположенности к заболеванию. Значимая роль генно-средовых взаимодействий (SNP с курением, приемом алкоголя) в характере ассоциаций полиморфизма генов-кандидатов с ГБ (rs633185 ARHGAP42, rs1799945 HFE, rs1173771 AC026703.1 и др.) была показана в ранее проведенных полно-геномных исследованиях [7, 8, 28]. Наряду с этим важную роль в подверженности к ГБ играют половые гормоны (считается, что эстрогены оказывают протективное влияние на развитие заболевания), которые также могут являться значимыми «модификаторами» в фенотипическом проявлении генов-кандидатов ГБ [6].

Заключение: Межгенные взаимодействия GWAS значимых для ГБ локусов являются пол-специфическими: у мужчин подверженность к ГБ определятся межлокусным взаимодействием rs932764-PLCE1, rs7302981-CERS5, rs1799945-HFE, rs8068318-TBX2 с наиболее выраженным эффектом двухлокусного взаимодействия rs1799945-HFE × rs8068318-TBX2 (0,76% энтропии), а среди женщин – межгенным взаимодействием rs932764-PLCE1, rs8068318-TBX2, rs1173771-AC026703.1, rs167479-RGL3 с максимальным вкладом в энтропию заболевания (2,26%) парного взаимодействия rs8068318 TBX2 × rs167479 RGL3.

Информация о финансировании

Финансирование данной работы не проводилось.

Список литературы

  1. Williams B, Mancia G, Spiering W, et al. 2018 ESC/ESH Guidelines for the management of arterial hypertension. European Heart Journal. 2018;39(33):3021-3104. DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehy339
  2. Кобалава ЖД, Конради АО, Недогода СВ, и др. Артериальная гипертензия у взрослых. Клинические рекомендации 2020. Российский кардиологический журнал. 2020;25(3):3786. DOI: https://doi.org/10.15829/1560-4071-2020-3-3786
  3. Forouzanfar MH, Liu P, Roth GA, et al. Global Burden of Hypertension and Systolic Blood Pressure of at Least 110 to 115 mm Hg, 1990-2015. Journal of the American Medical Association. 2017;317(2):165-182. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2016.19043
  4. Singh GM, Danaei G, Farzadfar F, et al. The age-specific quantitative effects of metabolic risk factors on cardiovascular diseases and diabetes: a pooled analysis. PLoS ONE. 2013;8(7):e65174. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0065174
  5. GBD 2015 Risk Factors Collaborators. Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. The Lancet. 2016;388(10053):1659-1724. DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(16)31679-8.
  6. Manosroi W, Williams GH. Genetics of Human Primary Hypertension: Focus on Hormonal Mechanisms. Endocrine Reviews. 2019;40(3):825-856. DOI: https://doi.org/10.1210/er.2018-00071
  7. Feitosa MF, Kraja AT, Chasman DI, et al. Novel genetic associations for blood pressure identified via gene-alcohol interaction in up to 570K individuals across multiple ancestries. PLoS ONE. 2018;13(6):e0198166. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0198166
  8. Sung YJ, Winkler TW, de Las Fuentes L, et al. A Large-Scale Multi-ancestry Genome-wide Study Accounting for Smoking Behavior Identifies Multiple Significant Loci for Blood Pressure. American Journal of Human Genetics. 2018;102(3):375-400. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2018.01.015
  9. International Consortium for Blood Pressure Genome-Wide Association Studies, Ehret GB, Munroe PB, et al. Genetic variants in novel pathways influence blood pressure and cardiovascular disease risk. Nature. 2011;478(7367):103-109. DOI: https://doi.org/10.1038/nature10405
  10. Liu C, Kraja AT, Smith JA, et al. Meta-analysis identifies common and rare variants influencing blood pressure and overlapping with metabolic trait loci. Nature Genetics. 2016;48(10):1162-1170. DOI: https://doi.org/10.1038/ng.3660
  11. Surendran P, Drenos F, Young R, et al. Trans-ancestry meta-analyses identify rare and common variants associated with blood pressure and hypertension. Nature Genetics. 2016;48(10):1151-1161. DOI: https://doi.org/10.1038/ng.3654
  12. Takeuchi F, Akiyama M, Matoba N, et al. Interethnic analyses of blood pressure loci in populations of East Asian and European descent. Nature Communications. 2018;9(1):5052. DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-018-07345-0
  13. German CA, Sinsheimer JS, Klimentidis YC, et al. Ordered multinomial regression for genetic association analysis of ordinal phenotypes at Biobank scale. Genetic Epidemiology. 2020;44(3):248-260. DOI: https://doi.org/10.1002/gepi.22276
  14. Jeong H, Jin HS, Kim SS, et al. Identifying Interactions between Dietary Sodium, Potassium, Sodium-Potassium Ratios, and FGF5 rs16998073 Variants and Their Associated Risk for Hypertension in Korean Adults. Nutrients. 2020;12(7):2121. DOI: https://doi.org/10.3390/nu12072121
  15. Lee SB, Park B, Hong KW, et al. Genome-Wide Association of New-Onset Hypertension According to Renin Concentration: The Korean Genome and Epidemiology Cohort Study. Journal of Cardiovascular Development and Disease. 2022;9(4):104. DOI: https://doi.org/10.3390/jcdd9040104
  16. Giri A, Hellwege JN, Keaton JM, et al. Trans-ethnic association study of blood pressure determinants in over 750,000 individuals. Nature Genetics. 2019;51(1):51-62. DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-018-0303-9
  17. Alsamman AM, Almabrazi H, Zayed H. Whole-Genome Sequencing of 100 Genomes Identifies a Distinctive Genetic Susceptibility Profile of Qatari Patients with Hypertension. Journal of Personalized Medicine. 2022;12(5):722. DOI: https://doi.org/10.3390/jpm12050722
  18. Bushueva O, Solodilova M, Churnosov M, et al. The Flavin-containing monooxygenase 3 gene and essential hypertension: the joint effect of polymorphism E158K and cigarette smoking on disease susceptibility. International Journal of Hypertension. 2014;2014:712169. DOI: https://doi.org/10.1155/2014/712169
  19. Moskalenko M, Ponomarenko I, Reshetnikov E, et al. Polymorphisms of the matrix metalloproteinase genes are associated with essential hypertension in a Caucasian population of Central Russia. Scientific Reports. 2021;11(1):5224. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-84645-4
  20. Polonikov A, Bykanova M, Ponomarenko I, et al. The contribution of CYP2C gene subfamily involved in epoxygenase pathway of arachidonic acids metabolism to hypertension susceptibility in Russian population. Clinical and Experimental Hypertension. 2017;39(4):306-311. DOI: https://doi.org/10.1080/10641963.2016.1246562
  21. Polonikov AV, Bushueva OY, Bulgakova IV, et al. A comprehensive contribution of genes for aryl hydrocarbon receptor signaling pathway to hypertension susceptibility. Pharmacogenetics and Genomics. 2017;27(2):57-69. DOI: https://doi.org/10.1097/FPC.0000000000000261
  22. Polonikov AV, Ushachev DV, Ivanov VP, et al. Altered erythrocyte membrane protein composition mirrors pleiotropic effects of hypertension susceptibility genes and disease pathogenesis. Journal of Hypertension. 2015;33(11):2265-2277. DOI: https://doi.org/10.1097/HJH.0000000000000699
  23. Takahashi Y, Yamazaki K, Kamatani Y, et al. A genome-wide association study identifies a novel candidate locus at the DLGAP1 gene with susceptibility to resistant hypertension in the Japanese population. Scientific Reports. 2021;11(1):19497. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-98144-z
  24. Zhang H, Pushkarev B, Zhou J, et al. CACNA1C rs1006737 SNP increases the risk of essential hypertension in both Chinese Han and ethnic Russian people of Northeast Asia. Medicine. 2021;100(8):e24825. DOI: https://doi.org/10.1097/MD.0000000000024825
  25. Бушуева ОЮ, Барышева ЕМ, Марков АВ, и др. Молекулярные и эпигенетические механизмы вовлеченности генов редокс-гомеостаза в формирование различных сердечно-сосудистых заболеваний. Медицинская генетика. 2020;19(5):66-68. DOI: https://doi.org/10.25557/2073-7998.2020.05.66-68
  26. Москаленко МИ, Миланова СН, Пономаренко ИВ, и др. Исследование ассоциаций полиморфизма генов матриксных металлопротеиназ с развитием артериальной гипертензии у мужчин. Кардиология. 2019;59(7S):31-39. DOI: https://doi.org/10.18087/cardio.2598
  27. Москаленко МИ, Пономаренко ИВ, Полоников АВ, и др. Полиморфный локус rs652438 гена MMP12 ассоциирован с развитием артериальной гипертензии у женщин. Артериальная гипертензия. 2019;25(1):60-65. DOI: https://doi.org/10.18705/1607-419X-2019-25-1-60-65
  28. Evangelou E, Warren HR, Mosen-Ansorena D, et al. Genetic analysis of over 1 million people identifies 535 new loci associated with blood pressure traits. Nature Genetics. 2018;50(10):1412-1425. DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-018-0205-x
  29. Churnosov M, Abramova M, Reshetnikov E, et al. Polymorphisms of hypertension susceptibility genes as a risk factors of preeclampsia in the Caucasian population of central Russia. Placenta. 2022;129:51-61. DOI: https://doi.org/10.1016/j.placenta.2022.09.010
  30. Абрамова МЮ. Генетические маркеры тяжелого течения преэклампсии. Научные результаты биомедицинских исследований. 2022;8(3):305-316. DOI: https://doi.org/10.18413/2658- 6533-2022-8-3-0-4
  31. Yarosh SL, Kokhtenko EV, Starodubova NI, et al. Smoking status modifies the relation between CYP1A1*2C gene polymorphism and idiopathic male infertility: the importance of gene-environment interaction analysis for genetic studies of the disease. Reproductive Sciences. 2013;20(11):1302-1307. DOI: https://doi.org/10.1177/1933719113483013
  32. Иванова ТА. Полиморфные локусы генов AC026703.1 и HFE ассоциированы с тяжелым течением гипертонической болезни. Научные результаты биомедицинских исследований. 2023;9(1):22-38. DOI: https://doi.org/10.18413/2658-6533-2023-9-1-0-2
  33. Пономаренко ИВ. Использование метода Multifactor Dimensionality Reduction (MDR) и его модификаций для анализа ген-генных и генно-средовых взаимодействий при генетико-эпидемиологических исследованиях (обзор). Научные результаты биомедицинских исследований. 2019;5(1):4-21. DOI: https://doi.org/10.18413/2313-8955-2019-5-1-0-1
  34. Ehret GB, Ferreira T, Chasman DI, et al. The genetics of blood pressure regulation and its target organs from association studies in 342,415 individuals. Nature Genetics. 2016;48(10):1171-1184. DOI: https://doi.org/10.1038/ng.3667
  35. Hoffmann TJ, Ehret GB, Nandakumar P, et al. Genome-wide association analyses using electronic health records identify new loci influencing blood pressure variation. Nature Genetics. 2017;49(1):54-64. DOI: https://doi.org/10.1038/ng.3715
  36. Wain LV, Vaez A, Jansen R, et al. Novel Blood Pressure Locus and Gene Discovery Using Genome-Wide Association Study and Expression Data Sets From Blood and the Kidney. Hypertension. 2017;70:e4-e19. DOI: https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.117.09438
  37. Määttä KM, Nikkari ST, Kunnas TA. Genetic variant coding for iron regulatory protein HFE contributes to hypertension, the TAMRISK study. Medicine. 2015;94(4):e464. DOI: https://doi.org/10.1097/MD.0000000000000464
  38. Lian J, Xu L, Huang Y, et al. Meta-analyses of HFE variants in coronary heart disease. Gene. 2013;527(1):167-173. DOI: https://doi.org/10.1016/j.gene.2013.06.034
  39. Gill D, Benyamin B, Moore LSP, et al. Associations of genetically determined iron status across the phenome: A mendelian randomization study. PLoS Medicine. 2019;16(6):e1002833. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002833
  40. Kato N, Loh M, Takeuchi F, et al. Trans-ancestry genome-wide association study identifies 12 genetic loci influencing blood pressure and implicates a role for DNA methylation. Nature Genetics. 2015;47(11):1282-1293. DOI: https://doi.org/10.1038/ng.3405
  41. Wain LV, Verwoert GC, O'Reilly PF, et al. Genome-wide association study identifies six new loci influencing pulse pressure and mean arterial pressure. Nature Genetics. 2011;43(10):1005-1011. DOI: https://doi.org/10.1038/ng.922
  42. Shungin D, Winkler TW, Croteau-Chonka DC, et al. New genetic loci link adipose and insulin biology to body fat distribution. Nature. 2015;518(7538):187-196. DOI: https://doi.org/10.1038/nature14132
  43. Tachmazidou I, Süveges D, Min JL, et al. Whole-Genome Sequencing Coupled to Imputation Discovers Genetic Signals for Anthropometric Traits. American Journal of Human Genetics. 2017;100(6):865-884. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2017.04.014
  44. Kato N, Takeuchi F, Tabara Y, et al. Meta-analysis of genome-wide association studies identifies common variants associated with blood pressure variation in east Asians. Nature Genetics. 2011;43(6):531-538. DOI: https://doi.org/10.1038/ng.834
  45. Sun D, Richard MA, Musani SK, et al. Multi-Ancestry Genome-wide Association Study Accounting for Gene-Psychosocial Factor Interactions Identifies Novel Loci for Blood Pressure Traits. Human Genetics and Genomics Advances. 2021;2(1):100013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.xhgg.2020.100013
  46. Sakaue S, Kanai M, Tanigawa Y, et al. A cross-population atlas of genetic associations for 220 human phenotypes. Nature Genetics. 2021;53(10):1415-1424. DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-021-00931-x
  47. Kanai M, Akiyama M, Takahashi A, et al. Genetic analysis of quantitative traits in the Japanese population links cell types to complex human diseases. Nature Genetics. 2018;50(3):390-400. DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-018-0047-6