Approfondimenti genetici sui livelli di HbA1c in individui sani
Uno studio rivela fattori genetici che influenzano i livelli di HbA1c in chi non ha diabete.
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Indice
L'emoglobina glicata (HbA1c) è una misura chiave usata per controllare il diabete di tipo 2 (T2D). Aiuta i dottori a vedere quanto bene i livelli di zucchero nel sangue sono stati controllati nel tempo e può indicare il rischio di problemi legati al diabete. I ricercatori hanno scoperto che i livelli di HbA1c possono essere influenzati dalla genetica, con molte specifiche aree del nostro DNA collegate a questi livelli. Anche se ci sono molte ricerche sui cambiamenti a breve termine di HbA1c, c'è meno attenzione sui cambiamenti a lungo termine, specialmente nelle persone che non hanno il diabete. Capire queste tendenze a lungo termine è fondamentale per una migliore diagnosi del pre-diabete e per promuovere un invecchiamento sano.
Panoramica dello Studio Long Life Family
Lo Studio Long Life Family (LLFS) esamina famiglie con molti membri che vivono a lungo. Si concentra sui fattori che contribuiscono a una vita lunga e sana. Lo studio ha incluso quasi 5.000 partecipanti provenienti da 539 famiglie negli Stati Uniti e in Danimarca. Hanno raccolto vari dati, comprese misurazioni della salute e analisi del sangue, durante visite nel corso degli anni. I livelli di HbA1c sono stati misurati con attenzione in un laboratorio specializzato che garantiva accuratezza.
Design dello Studio
Lo studio mirava a trovare e confermare aree del Genoma che si riferiscono ai cambiamenti nei livelli di HbA1c nel tempo. I ricercatori hanno esaminato i dati dell'LLFS e li hanno confrontati con un altro studio chiamato Framingham Heart Study per verificare i loro risultati.
Raccolta Dati e Metodi
I ricercatori hanno raccolto dati dai partecipanti nel tempo. Hanno prelevato campioni per analizzare DNA, RNA e vari Metaboliti, che sono piccole molecole che possono dirci di più sui processi biologici. Questo ha incluso metodi come il sequenziamento del DNA per trovare variazioni che potrebbero influenzare i livelli di HbA1c.
Risultati Chiave
Nell'LLFS, i ricercatori hanno identificato una regione significativa nel genoma che sembrava influenzare i livelli di HbA1c. Hanno scoperto che l'ereditarietà, o l'estensione con cui la genetica influenza questi livelli, era intorno al 36%. Hanno anche notato che diverse aree del genoma erano state collegate ad altre condizioni di salute correlate, come i livelli di zucchero nel sangue e le malattie cardiache.
Hanno scoperto una specifica Variante genetica in un gene chiamato ARHGAP44 che era fortemente associata ai cambiamenti nei livelli di HbA1c. Questa variante è stata trovata in famiglie con la maggiore connessione genetica ai cambiamenti di HbA1c. I ricercatori hanno continuato a esaminare altri dati per vedere se questo gene potesse avere collegamenti anche con i livelli di lipidi, che si riferiscono ai grassi nel corpo, ma non hanno trovato prove solide per questo.
Replica dei Risultati
Per assicurarsi che i risultati dell'LLFS fossero validi, i ricercatori hanno confrontato i loro risultati con i dati del Framingham Heart Study. Hanno identificato un'altra variante vicina che ha dato ulteriore supporto alle loro scoperte, confermando anche che i fattori genetici giocano un ruolo nei cambiamenti di HbA1c.
Importanza della Ricerca
Questo studio sottolinea l'importanza di capire le influenze genetiche sui livelli di HbA1c, specialmente nel tempo. La possibilità di monitorare i cambiamenti e capire cosa li guida può aiutare nella prevenzione del diabete e di altri problemi di salute correlati. Studiando gruppi senza diabete, i ricercatori possono meglio identificare chi è a rischio e lavorare su interventi precoci.
Limitazioni Potenziali
Sebbene questa ricerca abbia i suoi punti di forza, come un grande numero di campioni e una raccolta dati completa, ci sono anche limitazioni. Le differenze genetiche tra i gruppi studiati possono influenzare i risultati. Differenze nello stile di vita e nella salute tra i partecipanti all'LLFS e la popolazione generale potrebbero portare a dati distorti. Inoltre, alcuni dati potrebbero essere mancanti, il che potrebbe influenzare l'accuratezza delle loro conclusioni.
Conclusione
Questa ricerca approfondita mette in evidenza un potenziale nuovo legame tra genetica e cambiamenti nei livelli di HbA1c. I risultati potrebbero portare a una migliore comprensione di come questi cambiamenti avvengano nel tempo, in particolare in chi non è ancora diagnosticato con diabete. La ricerca futura dovrà confermare questi risultati in gruppi più grandi e vari per solidificare la nostra comprensione di HbA1c e delle sue implicazioni per la salute. Comprendere questi legami è cruciale per sviluppare strategie efficaci per diagnosticare e prevenire il diabete e promuovere un invecchiamento sano.
Titolo: A Novel Gene ARHGAP44 for Longitudinal Changes in Glycated Hemoglobin (HbA1c) in Subjects without Type 2 Diabetes: Evidence from the Long Life Family Study (LLFS) and the Framingham Offspring Study (FOS)
Estratto: Glycated hemoglobin (HbA1c) indicates average glucose levels over three months and is associated with insulin resistance and type 2 diabetes (T2D). Longitudinal changes in HbA1c ({Delta}HbA1c) are also associated with aging processes, cognitive performance, and mortality. We analyzed {Delta}HbA1c in 1,886 non-diabetic Europeans from the Long Life Family Study to uncover gene variants influencing {Delta}HbA1c. Using growth curve modeling adjusted for multiple covariates, we derived {Delta}HbA1c and conducted linkage-guided sequence analysis. Our genome-wide linkage scan identified a significant locus on 17p12. In-depth analysis of this locus revealed a variant rs56340929 (explaining 27% of the linkage peak) in the ARHGAP44 gene that was significantly associated with {Delta}HbA1c. RNA transcription of ARHGAP44 was associated with {Delta}HbA1c. The Framingham Offspring Study data further supported these findings on the gene level. Together, we found a novel gene ARHGAP44 for {Delta}HbA1c in family members without T2D. Follow-up studies using longitudinal omics data in large independent cohorts are warranted.
Autori: Ping An, S. Wang, P. Lenzini, B. Thygarajan, J. H. Lee, B. N. Vardarajan, A. Yashin, I. Miljkovic, E. W. Daw, S. J. Lin, G. Patti, M. Brent, J. M. Zmuda, T. T. Perls, K. Christensen, M. A. Province
Ultimo aggiornamento: 2024-05-21 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.16.594575
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.16.594575.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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