Nuove scoperte sulla genetica del diabete di tipo 2
La ricerca mostra che ci sono fattori genetici che influenzano il diabete di tipo 2 in diverse popolazioni.
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Indice
- Fattori che influenzano il T2D
- Sforzi di ricerca in corso
- Design dello studio
- Risultati chiave: nuovi loci genetici
- Comprensione della variazione genetica
- Profili cardiometabolici e cluster
- Il ruolo dell'indice di massa corporea (BMI)
- Importanza delle popolazioni diverse
- Cluster meccanicistici dei segnali T2D
- Collegare genetica e Risultati di salute
- Implicazioni per trattamento e gestione
- Conclusione
- Fonte originale
Il diabete di tipo 2 (T2D) è un problema di salute serio che colpisce milioni di persone in tutto il mondo. Nel 2021, circa 537 milioni di adulti avevano il diabete, con oltre il 90% di questi casi che erano T2D. Questa condizione nasce da fattori biologici complessi, principalmente riguardanti come il corpo produce e risponde all'insulina. L'insulina è un ormone che aiuta a regolare l'uso dello zucchero nel corpo. La variabilità di come si manifesta il T2D in diverse persone rende questa malattia difficile da gestire.
Fattori che influenzano il T2D
Ci sono diversi fattori di rischio noti per il T2D, tra cui le scelte di stile di vita e la predisposizione genetica. I fattori ambientali, come la dieta e l'attività fisica, giocano un ruolo cruciale nello sviluppo di questa malattia. Anche la genetica ha un'influenza significativa, con stime sull'ereditabilità che suggeriscono che circa il 69% del rischio di sviluppare T2D potrebbe essere ereditato, soprattutto tra gli adulti tra i 35 e i 60 anni.
Sforzi di ricerca in corso
Gli sforzi di ricerca come l'Iniziativa Globale di Genomica del Diabete di Tipo 2 mirano a comprendere meglio il T2D raccogliendo dati da molti partecipanti di diversi contesti. Ciò ha incluso l'analisi dei dati di oltre 2,5 milioni di persone per identificare i Fattori genetici collegati al T2D. Questi grandi studi aiutano a rivelare le variazioni genetiche associate al T2D e alle sue complicazioni.
Design dello studio
La ricerca ha organizzato i partecipanti in cinque gruppi ancestrali: europeo, asiatico orientale, africano, ispanico e asiatico meridionale. Questi gruppi sono stati analizzati per trovare schemi genetici comuni che potrebbero indicare un rischio maggiore di T2D. I dati provenienti da vari pannelli di riferimento genetico hanno aiutato a identificare connessioni che potrebbero non essere evidenti in studi più piccoli.
Risultati chiave: nuovi loci genetici
Nello studio, i ricercatori hanno trovato un totale di 1.289 segnali genetici legati al T2D, di cui 145 erano stati identificati recentemente. Questo significa che non erano stati precedentemente riconosciuti negli studi sul T2D. Questa espansione della conoscenza deriva dall'inclusione di dati provenienti da popolazioni sottorappresentate, evidenziando l'importanza della diversità nella ricerca genetica.
Comprensione della variazione genetica
I ricercatori hanno anche esaminato come gli effetti genetici variassero tra i diversi gruppi ancestrali. Hanno trovato che certi segnali genetici mostrano impatti diversi in base all'ascendenza, indicando che la genetica influisce su come si sviluppa il T2D nelle popolazioni diverse. Questa variazione è stata in parte attribuita a differenze nello stile di vita e nei fattori ambientali che variano tra i gruppi.
Profili cardiometabolici e cluster
Lo studio ha classificato i segnali genetici scoperti in otto gruppi in base alla loro associazione con vari tratti di salute, come peso e livelli di zucchero nel sangue. Questi cluster aiutano a capire i processi biologici sottostanti che portano al T2D. Ad esempio, alcuni segnali sono stati trovati collegati a come il corpo elabora l'insulina, mentre altri riguardavano la conservazione dei grassi e la pressione sanguigna.
Il ruolo dell'indice di massa corporea (BMI)
Il BMI, una misura del grasso corporeo basata su altezza e peso, ha avuto un impatto sulla relazione tra i segnali genetici e il T2D. Lo studio ha esplorato se le differenze nel BMI tra i gruppi ancestrali potessero spiegare alcune delle diverse variazioni genetiche osservate. Sebbene il BMI fosse un fattore, non spiegava completamente la variazione genetica osservata, suggerendo che anche altri fattori legati allo stile di vita giocano un ruolo significativo.
Importanza delle popolazioni diverse
Includendo dati provenienti da vari gruppi ancestrali, lo studio è riuscito a scoprire numerose associazioni genetiche che altrimenti sarebbero state trascurate. Studi precedenti si erano spesso concentrati su popolazioni europee e asiatiche orientali, limitando la comprensione del T2D in altri gruppi. Questa nuova ricerca sottolinea la necessità di diversità nella ricerca genetica per svelare il quadro completo di come il T2D colpisca diverse popolazioni.
Cluster meccanicistici dei segnali T2D
La classificazione dei segnali genetici in otto cluster ha fornito una visione dettagliata di come questi segnali si relazionano a diversi esiti di salute. I cluster associati alla produzione di insulina hanno evidenziato geni che influenzano come il corpo risponde all'insulina. Altri cluster erano legati alla distribuzione del grasso e alla sindrome metabolica, che si collega a una serie di problemi di salute, tra cui malattie cardiache e ipertensione.
Collegare genetica e Risultati di salute
Successivamente, i ricercatori hanno esaminato come questi cluster genetici si relazionassero agli esiti clinici, come malattie cardiache e complicazioni renali. Hanno utilizzato un metodo chiamato punteggio di rischio genetico (GRS) per valutare l'impatto delle variazioni genetiche su questi esiti di salute. Certi cluster hanno mostrato associazioni significative con malattie cardiache, indicando che il patrimonio genetico può informare i rischi per gravi problemi di salute legati al T2D.
Implicazioni per trattamento e gestione
Comprendere i diversi background genetici del T2D può aiutare a personalizzare i piani di trattamento per gli individui in base ai loro rischi genetici. Attualmente, la gestione del diabete segue spesso un approccio standard, ma le strategie future potrebbero beneficiare di essere più personalizzate. Questo significa considerare i segnali genetici di una persona insieme al loro stile di vita e ambiente quando si sviluppano strategie di trattamento.
Conclusione
I risultati di questo ampio studio migliorano la nostra comprensione del T2D e della sua base genetica. Includendo popolazioni diverse e concentrandosi sui fondamenti genetici della malattia, i ricercatori hanno scoperto nuovi percorsi che contribuiscono al rischio di T2D. Questo lavoro non solo aiuta a capire la malattia, ma apre anche strade per migliori strategie di prevenzione e trattamento, contribuendo così ad affrontare il crescente problema di salute pubblica del diabete a livello globale.
Titolo: Multi-ancestry genome-wide study in >2.5 million individuals reveals heterogeneity in mechanistic pathways of type 2 diabetes and complications
Estratto: Type 2 diabetes (T2D) is a heterogeneous disease that develops through diverse pathophysiological processes. To characterise the genetic contribution to these processes across ancestry groups, we aggregate genome-wide association study (GWAS) data from 2,535,601 individuals (39.7% non-European ancestry), including 428,452 T2D cases. We identify 1,289 independent association signals at genome-wide significance (P
Autori: Eleftheria Zeggini, K. Suzuki, K. Hatzikotoulas, L. Southam, H. J. Taylor, X. Yin, K. M. Lorenz, R. Mandla, A. Huerta-Chagoya, N. W. Rayner, O. Bocher, A. L. de S. V. Arruda, K. Sonehara, S. Namba, S. S. Lee, M. H. Preuss, L. E. Petty, P. Schroeder, B. Vanderwerff, M. Kals, F. Bragg, K. Lin, X. Guo, W. Zhang, J. Yao, Y. J. Kim, M. Graff, F. Takeuchi, J. Nano, A. Lamri, M. Nakatochi, S. Moon, R. A. Scott, J. P. Cook, J.-J. Lee, I. Pan, D. Taliun, E. J. Parra, J.-F. Chai, L. F. Bielak, Y. Tabara, Y. Hai, G. Thorleifsson, N. Grarup, T. Sofer, M. Wuttke, C. Sarnowski, Gie
Ultimo aggiornamento: 2023-03-31 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.31.23287839
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.31.23287839.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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