Mecanismos genéticos y factores de riesgo adicionales subyacentes a la displasia de cadera

Población de estudio y muestras de ADN Seguimiento clínico y radiológico de los miembros del estudio de cohorte de cadera nacidos durante 1989 (n=4004, tasa de respuesta 52%) y aquellos que revelaron caderas displásicas o inmaduras ecográficamente en el período neonatal durante 1988 y 1990 (n= 480, tasa de respuesta tasa 67,7%) se realizó durante 2007-2009, lo que permitió la caracterización de DDH en 2406 sujetos. En 1779 de estos, se recolectaron muestras de saliva con consentimiento, y se extrajo y almacenó el ADN en el laboratorio del profesor Bill Ollier en la Universidad de Manchester.

El estudio de cohorte de cadera inicial está bien descrito en ClinicalTrials.gov identificación: NCT01818934.

Análisis de asociación de genotipado, SNP y CNV en todo el genoma:

Las muestras de ADN se enviarán al Departamento de Medicina Clínica y Molecular de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU), Noruega, para el genotipado SNP (polimorfismo de un solo nucleótido) de todo el genoma. Para este estudio, utilizaremos la última versión de la matriz Illumina Core Exome, que cubre genes conocidos, exones seleccionados y regiones promotoras, así como una columna vertebral de variación genética común que permite la imputación de genotipos que ampliarán el contenido genómico que examinaremos. Por lo tanto, esta matriz proporcionará una cobertura suficiente del genoma para los análisis de vías biológicas. El control de calidad inicial se realizará en el software Genome Studio de Illumina. El control de calidad posterior se realizará como se describe en el artículo de Anderson et al para evitar factores de confusión comunes, como el efecto de lote (Lam et al 2020, Anderson et al 2010). La cobertura de la variación de todo el genoma se mejorará aún más mediante la imputación de SNP no genotipados utilizando SNP genotipados directamente e información de desequilibrio de ligamiento del Haplotype Reference Consortium. La imputación se realizará utilizando el software Impute2, de acuerdo con las pautas recomendadas (Howie et al, 2011). Además del análisis de la ruta, se realizará un análisis de asociación general para descubrir los SNP asociados con la DDH. Para estos análisis, se utilizarán métodos estadísticos y de control de calidad estándar (Purcell et al, 2007). Las variaciones del número de copias (CNV) se determinarán utilizando PennCNV (Wang, Li, Hadley et al, 2007) y su asociación con los índices de displasia de cadera se examinará mediante análisis de regresión. Dado el tamaño de nuestra muestra actual, tenemos un poder de alrededor del 50 % para detectar una variante en esta muestra (frecuencia del 20 % de displasia de cadera y una frecuencia alélica similar y OR del principal candidato en GDF5). Sin embargo, utilizando múltiples fenotipos y análisis genéticos, podremos explorar la genética de la displasia de cadera y la forma de la cadera de una manera única.

Análisis de rutas biológicas: el uso de métodos convencionales de asociación de todo el genoma no explora completamente las relaciones potencialmente complicadas entre las variantes genéticas o entre las proteínas resultantes de las variantes genéticas. Se han desarrollado métodos de análisis basados ​​en rutas y redes para ayudar a abordar este problema (p. Wang, Li, Bucan y otros 2007; Torkamani et al 2008; Baranzini et al 2009; Eleftherohorinou et al 2009; Perry et al 2009; Peng et al 2010). Estos métodos generalmente combinan evidencia de múltiples genes/SNP dentro de una vía biológica particular, para establecer si una vía puede estar implicada en el desarrollo de un fenotipo. Los métodos de permutación se emplean a menudo para evaluar la importancia en estos análisis. Este tipo de análisis también puede ayudar a interpretar el significado biológico de las señales de asociación. Este enfoque permitirá la exploración de las contribuciones relativas de los diferentes mecanismos biológicos que posiblemente subyacen a la DDC, utilizando información genética para agrupar genes en rutas putativas y relacionarlos con diferentes características anatómicas y clínicas de la DDC. Para el estudio actual, las vías biológicas se obtendrán de bases de datos establecidas, como las bases de datos Gene Ontology y Reactome, y otros recursos públicos (Ashburner et al, 2000; Croft et al, 2014). Las rutas se analizarán en MAGMA, utilizando la información de SNP y/o CNV de todo el genoma para identificar las rutas biológicas subyacentes para un índice radiológico individual (de Leeuw et al, 2015). Los mecanismos biológicos distintivos relacionados con los índices radiológicos pueden identificarse mediante análisis de vías. Hasta la fecha, la mayoría de los predictores de resultado de DDH grave se han basado en hallazgos clínicos y de rayos X, y en la evaluación del deterioro funcional del paciente. Mediante el uso de modelos de pronóstico multivariable, construiremos un modelo multivariante más centrado para la predicción de la mejoría, basado no solo en los factores de riesgo clínicos y radiológicos tradicionales, sino también en nueva información genética y biomarcadores de imágenes.