MicroARN asociados con diabetes en islotes pancreáticos humanos


En un estudio reciente publicado en la procedimientos de la Academia Nacional de Cienciaslos investigadores exploraron los ácidos microribonucleicos (ARN) asociados con la diabetes y las características relacionadas en los islotes pancreáticos humanos.

Estudio: microARN de islotes pancreáticos humanos implicados en la diabetes y rasgos relacionados mediante análisis genético a gran escala.  Crédito de la imagen: Proxima Studio/Shutterstock
Estudiar: MicroARN de islotes pancreáticos humanos implicados en diabetes y rasgos relacionados mediante análisis genético a gran escala. Crédito de la imagen: Proxima Studio/Shutterstock

Fondo

Aproximadamente 240 loci se han encontrado en la investigación genética como siendo relacionado con la diabetes tipo 2 (T2D), aunque la mayoría de estos loci están ubicados en áreas no codificantes, ocultando los mecanismos moleculares subyacentes. Algunos de los conocimientos más significativos sobre los determinantes moleculares de la función normal de los islotes y la patogenia de la diabetes tipo 2 provienen de investigaciones recientes que examinan la expresión del ARN mensajero (ARNm) en los islotes pancreáticos humanos.

La expresión de microARN (miARN) también ha sido objeto de investigación, pero aún se debe mejorar el conocimiento al respecto.

Sobre el estudio

En el presente estudio, los investigadores definieron la regulación de la expresión de miARN mediante la disección de la expresión de miARN hereditarios en elementos genéticos que actúan en trans y cis.

El equipo recolectó 69 muestras de HPI y realizó la secuenciación de ARN (RNAseq), la secuenciación de ARN pequeño (smRNA-seq) y el genotipado mientras conservaba 39 muestras con RNA-seq, 63 muestras con smRNA-seq y 57 muestras con genotipos después realizando el control de calidad. Los datos de smRNA-seq se obtuvieron de dos experimentos diferentes: preparación de biblioteca 1 (LP1) y LP2.

Heredabilidad basada en SNP (h2gramo) se evaluó en busca de transcripciones de ARNm y miARN utilizando genotipos imputados relacionados con polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) comunes para examinar los patrones de regulación genética de las especies de ARNm y miARN. Los loci de rasgos cuantitativos de expresión de miARN (eQTL) se identificaron examinando las correlaciones genéticas con la expresión de miARN. El equipo también realizó un análisis de colocalización para investigar más a fondo la relación entre los miARN-eQTL y los locus genéticos asociados con la diabetes tipo 2 y las características glucémicas, como la glucemia en ayunas, la glucemia, la insulina en ayunas y la hemoglobina glucosilada.

La superposición de las coordenadas genómicas de miARN maduros y las coordenadas genómicas para los sitios objetivo de miARN anticipados se empleó para detectar variaciones genéticas vinculadas con T2D y fenotipos relacionados que pueden alterar la función de miARN de los islotes. El equipo también buscó transcripciones objetivo candidatas de miR-1908 investigando los efectos cis de rs174559 en la transcripción de genes codificadores de proteínas en HPI, así como los efectos trans de rs174559 en genes codificadores de proteínas presentes en todo el genoma.

Resultados

El número promedio de pares de lectura producidos por muestra en LP1 fue de 38,87 millones, con una longitud de lectura promedio de 23,24 nucleótidos. En promedio, cada muestra de LP2 produjo 64,36 millones de pares de lectura, con una longitud de lectura media de 22,62 nucleótidos. También se descubrió que los miARN, como miR-375, son los miARN más abundantes entre los islotes en ambos LP. En general, se descubrieron 2959 miARN distintos, junto con 1989 isoformas de miARN.

Todas las transcripciones de miARN mostraron una heredabilidad mucho menor en comparación con las transcripciones de ARNm, lo que indica que los miARN están sujetos a una presión de selección más estricta en comparación con los ARNm. Además, la variación explicada por los efectos trans (htrans) fue mayor en las transcripciones de miARN heredables en comparación con las transcripciones de ARNm heredables. En conjunto, los miARN tenían una estructura reguladora genética distinta de los ARNm, siendo los primeros influenciados en gran medida por los efectos trans y los últimos por una combinación de efectos cis y trans.

El equipo no detectó colocalizaciones con T2D. Sin embargo, se descubrió evidencia de colocalización entre los niveles de glucosa en sangre y la hemoglobina glicosilada (HbA1c) para un solo miRNA-eQTL que era un eQTL para miR-1908 etiquetado por rs174559. La falta de colocalización con triglicéridos (TG) y la presencia de colocalización con RCDW pueden indicar los impactos pleiotrópicos de este locus en diferentes tejidos. El equipo también descubrió evidencia de colocalización con numerosos exones de FADS1, así como con la expresión de FADS1 a nivel de genes. Un exón FADS1 contenía miR-1908, pero las variantes relacionadas con los exones ubicados a casi 4,3 kb de distancia de miR-1908 tenían la mayor señal de colocalización.

No se encontraron SNP en las posiciones de miARN maduras predichas. Sin embargo, en las regiones objetivo de miARN proyectadas, se identificaron SNP asociados con 16 T2D, ocho HbA1c y una glucosa en sangre. Se observó un solo SNP, rs1464569, en alto desequilibrio de ligamiento que tenía la etiqueta SNP, rs4955440. Este SNP se encuentra dentro de NICN1 en una ubicación de destino miR-532-3p.

Conclusión

Los hallazgos del estudio proporcionaron la caracterización más completa de la expresión de miARN dentro de los HPI utilizando tecnología de secuenciación. Para comprender mejor la función de los miARN en la patogénesis de la diabetes tipo 2, el estudio detalló la regulación genética de la expresión de miARN HPI.

Una exploración más profunda de la genética de los miARN de HPI, así como la identificación de relaciones más matizadas entre la expresión de miARN y los fenotipos de T2D de interés, requeriría investigaciones más amplias. Sin embargo, los hallazgos y las conexiones de este estudio son un primer paso para comprender los HPI relacionados con la diabetes y ayudarán a priorizar los miARN para futuros estudios de mecanismos.



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