Genetické mechanismy a další rizikové faktory stojící za dysplazií kyčle

Studijní populace a vzorky DNA Klinické a radiologické sledování členů kohortové studie kyčle narozených v roce 1989 (n=4004, míra odpovědi 52 %) a těch, kteří odhalili sonograficky nezralé nebo dysplastické kyčle v novorozeneckém období během let 1988 a 1990 (n=480, odpověď míra 67,7 %) byla provedena během let 2007-2009, což umožnilo charakterizaci DDH u 2406 subjektů. V roce 1779 byly se souhlasem odebrány vzorky slin a extrahována DNA a uložena v laboratoři profesora Billa Olliera na univerzitě v Manchesteru.

Počáteční kohortová studie kyčle je dobře popsána na webu ClinicalTrials.gov ID: NCT01818934.

Genotypizace celého genomu, analýzy asociace SNP a CNV:

Vzorky DNA budou zaslány na Oddělení klinické a molekulární medicíny Norské univerzity vědy a technologie (NTNU), Norsko, pro genotypizaci SNP (jednonukleotidový polymorfismus) pro celý genom. Pro tuto studii použijeme nejnovější verzi pole Illumina Core Exome pokrývající známé geny, vybrané exony a promotorové oblasti, stejně jako páteř společné genetické variace umožňující imputaci genotypů, které rozšíří genomický obsah, který budeme zkoumat. Toto pole tedy poskytne dostatečné pokrytí genomu pro analýzy biologických drah. Počáteční kontrola kvality bude provedena v softwaru Genome Studio společnosti Illumina. Následná kontrola kvality bude provedena tak, jak je popsáno v článku Anderson et al, aby se předešlo běžným matoucím faktorům, jako je dávkový efekt (Lam et al 2020, Anderson et al 2010). Pokrytí variací v celém genomu bude dále zlepšeno imputací negenotypovaných SNP pomocí přímo genotypovaných SNP a informací o nerovnováze spojení od Haplotype Reference Consortium. Imputace bude provedena pomocí softwaru Impute2 podle doporučených pokynů (Howie et al, 2011). Kromě analýzy dráhy bude provedena celková asociační analýza k odhalení SNP spojených s DDH. Pro tyto analýzy budou použity standardní metody kontroly kvality a statistické metody (Purcell et al, 2007). Variace počtu kopií (CNV) budou stanoveny pomocí PennCNV (Wang, Li, Hadley et al, 2007) a jejich souvislost s indexy dysplazie kyčelního kloubu bude zkoumána pomocí regresních analýz. Vzhledem k naší současné velikosti vzorku máme asi 50% sílu k detekci varianty v tomto vzorku (frekvence 20% dysplazie kyčle a podobná frekvence alel a OR nejvyššího kandidáta v GDF5). S využitím více fenotypů a genetických analýz však budeme schopni prozkoumat genetiku dysplazie kyčle a tvaru kyčle jedinečným způsobem.

Analýzy biologických cest: Použití konvenčních celogenomových asociačních metod plně neprozkoumává potenciálně komplikované vztahy mezi genetickými variantami nebo mezi proteiny vyplývajícími z genetických variant. Byly vyvinuty metody analýzy založené na stezce a síti, aby pomohly tento problém vyřešit (např. Wang, Li, Bucan a kol. 2007; Torkamani et al 2008; Baranzini et al 2009; Eleftherohorinou et al 2009; Perry et al 2009; Peng a kol. 2010). Tyto metody typicky kombinují důkazy více genů/SNP v rámci konkrétní biologické dráhy, aby se zjistilo, zda se dráha může podílet na vývoji fenotypu. K posouzení významnosti v těchto analýzách se často používají permutační metody. Tento typ analýzy může také pomoci interpretovat biologický význam asociačních signálů. Tento přístup umožní prozkoumat relativní příspěvky různých biologických mechanismů, které mohou být základem DDH, pomocí genetické informace k seskupení genů do domnělých drah a jejich spojení s různými anatomickými a klinickými rysy DDH. Pro současnou studii budou biologické cesty získány ze zavedených databází, jako jsou databáze Gene Ontology a Reactome, a dalších veřejných zdrojů (Ashburner et al, 2000; Croft et al, 2014). Dráhy budou analyzovány v MAGMA s využitím informací o SNP a/nebo CNV pro celý genom k ​​identifikaci základních biologických cest pro individuální radiologický index (de Leeuw et al, 2015). Charakteristické biologické mechanismy související s radiologickými indexy mohou být identifikovány prostřednictvím analýz cest. Dosud byla většina prediktorů těžkého výsledku DDH založena na klinických a rentgenových nálezech a na hodnocení funkčního poškození pacienta. S využitím multivariabilních prognostických modelů zkonstruujeme cílenější, multivariační model pro predikci zlepšení, založený nejen na tradičních klinických a radiologických rizikových faktorech, ale také na nových genetických informacích a zobrazovacích biomarkerech.