Особенности экспрессии длинных некодирующих РНК TP53TG1, LINC00342, MALAT1, H19 и MEG3 при сахарном диабете типа 2

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рост заболеваемости сахарным диабетом привел к увеличению числа пациентов с хроническими осложнениями, которые рассматривают как основные причины инвалидизации при этом заболевании. Длинные некодирующие РНК (днРНК) играют важную роль в регуляции экспрессии генов и участвуют в формировании различных патологических процессов. Нами проведен анализ экспрессии генов днРНК TP53TG1, LINC00342, MALAT1, H19, MEG3 у пациентов с сахарным диабетом типа 2 (СД2) с разным клинико-метаболическим статусом, а также c риском развития такого осложнения, как диабетическая ретинопатия. В исследовании принял участие 121 человек: 51 пациент с СД2 и 70 условно здоровых индивидов. Выявлено снижение уровня днРНК TP53TG1 и LINC00342 у пациентов с СД2 и повышение уровня MALAT1 и MEG3 на уровне тенденции. Уровень днРНК Н19 у пациентов с ретинопатией был выше, чем у пациентов без этого осложнения. Обнаружено снижение уровней днРНК TP53TG1 и LINC00342 и повышение уровня MALAT1 у пациентов с ретинопатией по сравнению с контролем. Выявлена положительная корреляция между уровнями днРНК H19 и триглицеридов, в то время как уровни днРНК LINC00342 и TP53TG1 положительно коррелировали с показателями гликемического контроля (количество HbA1c и уровень глюкозы натощак). Уровень днРНК MALAT1 отрицательно коррелирует с уровнем липопротеинов высокой плотности и положительно ‒ с уровнем липопротеинов низкой плотности. Снижение уровня экспрессии TP53TG1 и LINC00342 и повышение уровня MALAT1 при СД2, а также ассоциация с показателями гликемического контроля указывают на участие этих днРНК в развитии СД2 и диабетической ретинопатии. Данные днРНК можно, по-видимому, рассматривать в качестве потенциальных ранних диагностических маркеров СД2.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

О. В. Кочетова

Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: olga_mk78@mail.ru
Россия, Уфа, 450035

Д. Ш. Авзалетдинова

Башкирский государственный медицинский университет

Email: olga_mk78@mail.ru
Россия, Уфа, 450000

Г. Ф. Корытина

Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук

Email: olga_mk78@mail.ru
Россия, Уфа, 450035

Список литературы

  1. Fuchsberger C., Flannick J., Teslovich T.M., Mahajan A., Agarwala V., Gaulton K.J., Ma C., Fontanillas P., Moutsianas L., McCarthy D.J., Rivas M.A., Perry J.R.B., Sim X., Blackwell T.W., Robertson N.R., Rayner N.W., Cingolani P., Locke A.E., Tajes J.F., Highland H.M., Dupuis J., Chines P.S., Lindgren C.M., Hartl C., Jackson A.U., Chen H., Huyghe J.R., van de Bunt M., Pearson R.D., Kumar A., Müller-Nurasyid M., Grarup N., Stringham H.M., Gamazon E.R., Lee J., Chen Y., Scott R.A., Below J.E., Chen P., Huang J., Go M.J., Stitzel M.L., Pasko D., Parker S.C.J., Varga T.V., Green T., Beer N.L., Day-Williams A.G., Ferreira T., Fingerlin T., Horikoshi M., Hu C., Huh I., Ikram M.K., Kim B.J., Kim Y., Kim Y.J., Kwon M.S., Lee J., Lee S., Lin K.H., Maxwell T.J., Nagai Y., Wang X., Welch R.P., Yoon J., Zhang W., Barzilai N., Voight B.F., Han B.G., Jenkinson C.P., Kuulasmaa T., Kuusisto J., Manning A., Ng M.C.Y., Palmer N.D., Balkau B., Stančáková A., Abboud H.E., Boeing H., Giedraitis V., Prabhakaran D., Gottesman O., Scott J., Carey J., Kwan P., Grant G., Smith J.D., Neale B.M., Purcell S., Butterworth A.S., Howson J.M.M., Lee H.M., Lu Y., Kwak S.H., Zhao W., Danesh J., Lam V.K.L., Park K.S., Saleheen D., So W.Y., Tam C.H.T., Afzal U., Aguilar D., Arya R., Aung T., Chan E., Navarro C., Cheng C.Y., Palli D., Correa A., Curran J.E., Rybin D., Farook V.S., Fowler S.P., Freedman B.I., Griswold M., Hale D.E., Hicks P.J., Khor C.C., Kumar S., Lehne B., Thuillier D., Lim W.Y., Liu J., van der Schouw Y.T., Loh M., Musani S.K., Puppala S., Scott W.R., Yengo L., Tan S.T., Taylor H.A. Jr., Thameem F., Wilson G. Sr., Wong T.Y., Njølstad P.R., Levy J.C., Mangino M., Bonnycastle L.L., Schwarzmayr T., Fadista J., Surdulescu G.L., Herder C., Groves C.J., Wieland T., Bork-Jensen J., Brandslund I., Christensen C., Koistinen H.A., Doney A.S.F., Kinnunen L., Esko T., Farmer A.J., Hakaste L., Hodgkiss D., Kravic J., Lyssenko V., Hollensted M., Jørgensen M.E., Jørgensen T., Ladenvall C., Justesen J.M., Käräjämäki A., Kriebel J., Rathmann W., Lannfelt L., Lauritzen T., Narisu N., Linneberg A., Melander O., Milani L., Neville M., Orho-Melander M., Qi L., Qi Q., Roden M., Rolandsson O., Swift A., Rosengren A.H., Stirrups K., Wood A.R., Mihailov E., Blancher C., Carneiro M.O., Maguire J., Poplin R., Shakir K., Fennell T., DePristo M., de Angelis M.H., Deloukas P., Gjesing A.P., Jun G., Nilsson P., Murphy J., Onofrio R., Thorand B., Hansen T., Meisinger C., Hu F.B., Isomaa B., Karpe F., Liang L., Peters A., Huth C., O’Rahilly S.P., Palmer C.N.A., Pedersen O., Rauramaa R., Tuomilehto J., Salomaa V., Watanabe R.M., Syvänen A.C., Bergman R.N., Bharadwaj D., Bottinger E.P., Cho Y.S., Chandak G.R., Chan J.C.N., Chia K.S., Daly M.J., Ebrahim S.B., Langenberg C., Elliott P., Jablonski K.A., Lehman D.M., Jia W., Ma R.C.W., Pollin T.I., Sandhu M., Tandon N., Froguel P., Barroso I., Teo Y.Y., Zeggini E., Loos R.J.F., Small K.S., Ried J.S., DeFronzo R.A., Grallert H., Glaser B., Metspalu A., Wareham N.J., Walker M., Banks E., Gieger C., Ingelsson E., Im H.K., Illig T., Franks P.W., Buck G., Trakalo J., Buck D., Prokopenko I., Mägi R., Lind L., Farjoun Y., Owen K.R., Gloyn A.L., Strauch K., Tuomi T., Kooner J.S., Lee J.Y., Park T., Donnelly P., Morris A.D., Hattersley A.T., Bowden D.W., Collins F.S., Atzmon G., Chambers J.C., Spector T.D., Laakso M., Strom T.M., Bell G.I., Blangero J., Duggirala R., Tai E.S., McVean G., Hanis C.L., Wilson J.G., Seielstad M., Frayling T.M., Meigs J.B., Cox N.J., Sladek R., Lander E.S., Gabriel S., Burtt N.P., Mohlke K.L., Meitinger T., Groop L., Abecasis G., Florez J.C., Scott L.J., Morris A.P., Kang H.M., Boehnke M., Altshuler D., McCarthy M.I. (2016) The genetic architecture of type 2 diabetes. Nature. 536(7614), 41‒47.
  2. Li R., Zhu H., Luo Y. (2016) Understanding the functions of long non-coding RNAs through their higher-order structures. Int. J. Mol. Sci. 17(5), 702.
  3. Alfaifi M., Ali Beg M.M., Alshahrani M.Y., Ahmad I., Alkhathami A.G., Joshi P.C., Alshehri O.M., Alamri A.M., Verma A.K. (2021) Circulating long non-coding RNAs NKILA, NEAT1, MALAT1, and MIAT expression and their association in type 2 diabetes mellitus. BMJ Open Diabetes Res. Care. 9(1), e001821.
  4. López-Noriega L., Rutter G.A. (2021) Long non-coding RNAs as key modulators of pancreatic β-cell mass and function. Front. Endocrinol. (Lausanne). 11, 610213.
  5. Xiong L., Gong Y., Wu L., Li J., He W., Zhu X., Xiao H. (2020) LncRNA-MALAT1 is involved in lipotoxicity-induced ß-cell dysfunction and the therapeutic effect of exendin-4 via Ptbp1. Endocrinology. 161(7), bqaa065. 10.1210/endocr/bqaa065
  6. Noh J.H., Kim K.M., McClusky W.G., Abdelmohsen K., Gorospe M. (2018) Cytoplasmic functions of long noncoding RNAs. Wiley Interdiscip. Rev. RNA. 9(3), e1471. 10.1002/wrna.147
  7. Новикова Л.Б., Гареев И.Ф., Раскуражев А.А., Бейлерли О.А., Минибаева Г.М. (2020) Роль длинных некодирующих РНК в ишемическом инсульте. Анналы Клин. Экспер. Неврологии. 14(1), 70‒77.
  8. Sohrabifar N., Ghaderian S., Alipour P.S., Ghaedi H., Jafari H. (2022) Variation in the expression level of MALAT1, MIAT and XIST lncRNAs in coronary artery disease patients with and without type 2 diabetes mellitus. Arch. Physiol. Biochem. 128(5), 1308‒1315.
  9. Lu Q., Guo P., Liu A., Ares I., Martínez-Larrañaga M.R., Wang X., Anadón A., Martínez M.A. (2021) The role of long noncoding RNA in lipid, cholesterol, and glucose metabolism and treatment of obesity syndrome. Med. Res. Rev. 41(3), 1751‒1774.
  10. Chen X., Gao Y., Li D., Cao Y., Hao B. (2017) LncRNA-TP53TG1 participated in the stress response under glucose deprivation in glioma. J. Cell Biochem. 118(12), 4897‒4904.
  11. Li T., Tong H., Zhu J., Qin Z., Yin S., Sun Y., Liu X., He W. (2022) Identification of a three-glycolysis-related lncRNA signature correlated with prognosis and metastasis in clear cell renal cell carcinoma. Front. Med. (Lausanne). 8, 777507.
  12. Russo S., Kwiatkowski M., Govorukhina N., Bischoff R., Melgert B.N. (2021) Meta-inflammation and metabolic reprogramming of macrophages in diabetes and obesity: the importance of metabolites. Front. Immunol. 12, 74615.
  13. Li C., Su F., Liang Z., Zhang L., Liu F., Fan W., Li Z. (2022) Macrophage M1 regulatory diabetic nephropathy is mediated by m6A methylation modification of lncRNA expression. Mol. Immunol. 144, 16‒25.
  14. Yang Z., Yu G.L., Zhu X., Peng T.H., Lv Y.C. (2022) Critical roles of FTO-mediated mRNA m6A demethylation in regulating adipogenesis and lipid metabolism: implications in lipid metabolic disorders. Genes Diseases. 9(1), 51‒61.
  15. Braga E.A., Fridman M.V., Moscovtsev A.A., Filippova E.A., Dmitriev A.A., Kushlinskii N.E. (2020) LncRNAs in ovarian cancer progression, metastasis, and main pathways: ceRNA and alternative mechanisms. Int. J. Mol. Sci. 21(22), 8855.
  16. Cremer S., Michalik K.M., Fischer A., Pfisterer L., Jaé N., Winter C., Boon R.A., Muhly-Reinholz M., John D., Uchida S., Weber C., Poller W., Günther S., Braun T., Li D.Y., Maegdefessel L., Perisic Matic L., Hedin U., Soehnlein O., Zeiher A., Dimmeler S. (2019) Hematopoietic deficiency of the long noncoding RNA MALAT1 promotes atherosclerosis and plaque inflammation. Circulation. 139(10), 1320‒1334.
  17. Che F., Han Y., Fu J., Wang N., Jia Y., Wang K., Ge J. (2021) LncRNA MALAT1 induced by hyperglycemia promotes microvascular endothelial cell apoptosis through activation of the miR-7641/TPR axis to exacerbate neurologic damage caused by cerebral small vessel disease. Ann. Transl. Med. 9(24), 1762.
  18. Milluzzo A., Maugeri A., Barchitta M., Sciacca L., Agodi A. (2021) Epigenetic mechanisms in type 2 diabetes retinopathy: a systematic review. Int. J. Mol. Sci. 22(19), 10502.
  19. Wang S., Duan J., Liao J., Wang Y., Xiao X., Li L., Liu Y., Gu H., Yang P., Fu D., Du J., Li X., Shao M. (2022) LncRNA H19 inhibits ER stress induced apoptosis and improves diabetic cardiomyopathy by regulating PI3K/AKT/mTOR axis. Aging (Albany NY). 14(16), 6809‒6828.
  20. Kumar A., Datta M. (2022) H19 inhibition increases HDAC6 and regulates IRS1 levels and insulin signaling in the skeletal muscle during diabetes. Mol. Med. 28(1), 81.
  21. Yang W., Lyu Y., Xiang R., Yang J. (2022) Long noncoding RNAs in the pathogenesis of insulin resistance. Int. J. Mol. Sci. 23(24), 16054.
  22. Zhu X., Wu Y.B., Zhou J., Kang D.M. (2016) Upregulation of lncRNA MEG3 promotes hepatic insulin resistance via increasing FoxO1 expression. Biochem. Biophys. Res. Commun. 469(2), 319‒325.
  23. Unnikrishnan R., Pradeepa R., Joshi S.R., Mohan V. (2017) Type 2 diabetes: demystifying the global epidemic. Diabetes. 66(6), 1432‒1442.
  24. Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю., Мокрышева Н.Г., Викулова О.К., Галстян Г.Р., Шестакова Е.А. (2022) Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Под ред. Дедова И.И., Шестаковой М.В., Майорова А.Ю. 10-й выпуск. Сахарный диабет. 24(1S), 1‒148.
  25. Livak K.J., Schmittgen T.D. (2001) Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2(-delta delta C(T)) method. Methods. 25(4), 402‒408.
  26. Alrefai A.A., Khader H.F., Elbasuony H.A., Elzorkany K.M., Saleh A.A. (2023) Evaluation of the expression levels of lncRNAs H19 and MEG3 in patients with type 2 diabetes mellitus. Mol. Biol. Rep. 50(7), 6075‒6085. doi: 10.1007/s11033-023-08569-0
  27. Taheri M., Eghtedarian R., Ghafouri-Fard S., Omrani M.D. (2023) Non-coding RNAs and type 2 diabetes mellitus. Arch. Physiol. Biochem. 129(2), 526‒535.
  28. Huang Y., Zhou Z., Zhang J., Hao Z., He Y., Wu Z., Song Y., Yuan K., Zheng S., Zhao Q., Li T., Wang B. (2021) lncRNA MALAT1 participates in metformin inhibiting the proliferation of breast cancer cell. J. Cell Mol. Med. 25(15), 7135‒7145.
  29. Tang H., Zhao L., Li M., Li T., Hao Y. (2019) Investigation of LINC00342 as a poor prognostic biomarker for human patients with non-small cell lung cancer. J. Cell. Biochem. 120(4), 5055‒5061.
  30. Liu C., Xu Y., Wu X., Zou Q. (2019) Clinical significance of linc00342 expression in the peripheral blood lymphocytes of patients with chronic kidney disease. Int. J. Nephrol. Renovasc. Dis. 12, 251‒256.
  31. Yao Z.X., Tu J.H., Liu Y.L., Xue X.F., Qin L. (2023) Long non-coding RNA LINC00342 promotes the proliferation, invasion, and migration of primary hepatocellular carcinoma cells by regulating the expression of miRNA-19a-3p, miRNA-545-5p, and miRNA-203a-3p. Biochem. Genet. doi: 10.1007/s10528-023-10420-x
  32. Shen L.S., Hu X.F., Chen T., Shen G.L., Cheng D. (2019) Integrated network analysis to explore the key mRNAs and lncRNAs in acute myocardial infarction. Math. Biosci. Eng. 16(6), 6426‒6437.
  33. Zhang W., Zhang S., Dong C., Guo S., Jia W., Jiang Y., Wang C., Zhou M., Gong Y.A. (2022) Bibliometric analysis of RNA methylation in diabetes mellitus and its complications from 2002 to 2022. Front. Endocrinol. (Lausanne). 13, 997034.
  34. Chen X., Gao Y., Li D., Cao Y., Hao B. (2017) LncRNA-TP53TG1 participated in the stress response under glucose deprivation in glioma. J. Cell Biochem. 118(12), 4897‒4904.
  35. Fang D., Ou X., Sun K., Zhou X., Li Y., Shi P., Zhao Z., He Y., Peng J., Xu J. (2022) m6A modification-mediated lncRNA TP53TG1 inhibits gastric cancer progression by regulating CIP2A stability. Cancer Sci. 113(12), 4135‒4150.
  36. Kornfeld J.W., Brüning J.C. (2014) Regulation of metabolism by long, non-coding RNAs. Front. Genet. 5, 57.
  37. Goyal N., Sivadas A., Shamsudheen K.V., Jayarajan R., Verma A., Sivasubbu S., Scaria V., Datta M. (2017) RNA sequencing of db/db mice liver identifies lncRNA H19 as a key regulator of gluconeogenesis and hepatic glucose output. Sci. Rep. 7(1), 8312.
  38. Parvar S.N., Mirzaei A., Zare A., Doustimotlagh A.H., Nikooei S., Arya A., Alipoor B. (2023) Effect of metformin on the long non-coding RNA expression levels in type 2 diabetes: an in vitro and clinical trial study. Pharmacol. Rep. 75(1), 189‒198.
  39. Liu J., Tang T., Wang G.D., Liu B. (2019) LncRNA-H19 promotes hepatic lipogenesis by directly regulating miR-130a/PPARγ axis in non-alcoholic fatty liver disease. Biosci. Rep. 39(7), BSR20181722
  40. Leung A., Natarajan R. (2018) Long noncoding RNAs in diabetes and diabetic complications. Antioxid. Redox Signal. 29(11), 1064‒1073.
  41. Gordon A.D., Biswas S., Feng B., Chakrabarti S. (2018) MALAT1: a regulator of inflammatory cytokines in diabetic complications. Endocrinol. Diabetes Metab. 1(2), e00010.
  42. Li S., Sun Y., Zhong L., Xiao Z., Yang M., Chen M., Wang C., Xie X., Chen X. (2018) The suppression of ox-LDL-induced inflammatory cytokine release and apoptosis of HCAECs by long non-coding RNA-MALAT1 via regulating microRNA-155/SOCS1 pathway. Nutr. Metab. Cardiovasc. Dis. 28(11), 1175‒1187.
  43. Heydari N., Sharifi R., Nourbakhsh M., Golpour P., Nourbakhsh M. (2023) Long non-coding RNAs TUG1 and MEG3 in patients with type 2 diabetes and their association with endoplasmic reticulum stress markers. J. Endocrinol. Invest. 46(7), 1441‒1448.
  44. Qiu G.Z., Tian W., Fu H.T., Li C.P., Liu B. (2016) Long noncoding RNA-MEG3 is involved in diabetes mellitus-related microvascular dysfunction. Biochem. Biophys. Res. Commun. 471(1), 135‒141.
  45. Xia C., Liang S., He Z., Zhu X., Chen R., Chen J. (2018) Metformin, a first-line drug for type 2 diabetes mellitus, disrupts the MALAT1/miR-142-3p sponge to decrease invasion and migration in cervical cancer cells. Eur. J. Pharmacol. 830, 59‒67.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Сравнение уровней экспрессии генов TP53TG1, LINC00342, H19, MALAT1 и MEG3 у пациентов с СД2, в контрольной группе, у пациентов с диабетической ретинопатией и в контроле, а также в зависимости от проводимого лечения. Величины относительной экспрессии (2-∆Ct) представлены в виде значений среднего ± SEM. М – пациенты, принимающие метформин, БМ – пациенты, принимающие другие препараты, РП – пациенты с диабетической ретинопатией.

Скачать (268KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024