[논문]한국인 대상의 PPARGC1A 유전적 다형성과 제2형 당뇨병과의 상관성

진현석; 박상욱

doi:10.15324/kjcls.2021.53.1.81

한국인 대상의 PPARGC1A 유전적 다형성과 제2형 당뇨병과의 상관성
Association between PPARGC1A Genetic Polymorphisms and Type 2 Diabetes Mellitus in the Korean Population 원문보기

Korean journal of clinical laboratory science : KJCLS = 대한임상검사과학회지, v.53 no.1, 2021년, pp.81 - 87

진현석 (호서대학교 생명보건대학 임상병리학과) , 박상욱 (상지대학교 보건의료과학대학 임상병리학과)

초록
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제2형 당뇨병(T2DM)과 그 유병률은 전세계적으로 증가하고 있다. T2DM은 인슐린 저항성이 높아지고 인슐린 분비가 감소해 발생하는 당뇨병의 가장 흔한 유형 중 하나다. 과산화물 증식활성수용체 감마 공활성제 1 알파(PPARGC1A)는 미토콘드리아 생물 발생의 마스터 조절기와 간에서 포도당신합성에 관여한다. 본 연구에서는 T2DM이 있는 한국인 중년층의 PPARGC1A 유전자의 유전적 다형성을 분석하였다. 그 결과, PPARGC1A 유전자 중 15개의 SNP가 T2DM과 통계적으로 유의한 연관성을 보였으며, 그 중 PPARGC1A 유전자의 rs10212638은 T2DM (P=0.015, OR=1.29, CI=1.05~1.59)과 통계적으로 가장 큰 유의한 상관관계를 보였다. PPARGC1A의 마이너 유전자형(minor allele) G는 T2DM의 위험을 증가시켰다. 본 연구는 T2DM와 PPARGC1A의 유전적 다형성 사이에 유의한 연관성을 보여주고 있다. 이러한 결과는PPARGC1A의 SNP가 T2DM의 병의 원인이 되는 유전적 연관성이 있음을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) is increasing worldwide. T2DM is one of the most common types of diabetes and is caused by increased insulin resistance and reduced insulin secretion. Peroxisome proliferator-activated receptor γ coactivator 1 alpha (PPARGC1A) is a master modulator of mitochondrial biogenesis and of gluconeogenesis in liver. In this study, we analyzed genetic polymorphisms of PPARGC1A gene in a middle-aged Korean population with T2DM. Using the genotype data of 736 T2DM cases and 4544 healthy controls obtained from the Korean Association Resource (KARE), we analyzed genetic correlations between single nucleotide polymorphisms (SNPs) of PPARGC1A and T2DM. Fifteen SNPs of PPARGC1A demonstrated a statistically significant association with T2DM. Of these, rs10212638 exhibited the strongest correlation with T2DM (P-value=0.015, OR=1.29, CI=1.05~1.59), and the minor G allele of PPARGC1A increased the risk of T2DM. This is the first study to report a significant association between genetic polymorphisms in PPARGC1A and T2DM and suggests that SNPs of PPARGC1A display genetic correlations to the etiology of T2DM.

주제어

표/그림 (4)

표 Table 1. Basic characteristics of the controls and T2DM cases of the KARE study cohort
표 Table 2. The association analysis results of SNPs in the PPARGC1A gene with the T2DM in the Korean population
그림 Figure 1. The comparison among T2DM related traits' mean values of genotype groups in rs1021638 and rs17576121. The minor allele (G) of rs10212638 were showed tendency with higher in Glu0 and HbA1c levels. Similarly, Ins60 and Ins120 were significantly higher in minor allele (G) of rs17576121. Abbreviations: Glu0, fasting plasma glucose; HbA1c, glycosylated hemoglobin A1c; Ins60, plasma insulin at 60 min; Ins120, plasma insulin at 120 min.
표 Table 3. Results of an association analysis between the significant four SNPs in the PPARGC1A and T2DM-related traits in Korean population

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 T2DM과 PPARGC1A의 유전형 조사(genotype)로 선정된 SNP과의 연관성 연구(case-control study)를 통해 상관관계를 규명하였고, 그 원인에 있어서도 혈당 조절과 인슐린 분비 모두에 영향을 미칠 수 있는 가능성을 확인한 점과 새로운 SNP를 보고했다는 점에서 차이가 있다. PPARGC1A 단백질의 세포 내 기능 및 관련 기전들이 당뇨병뿐만 아니라 관련된 대상질환에도 관련성이 있다는 것을 의미하기 때문에 다른 대사질환의 발생에 대해서는 PPARGC1A 유전자에 대한 연구가 필요하다는 것을 확인하는 계기가 되었다.
rs10212638의 경우는 낮은 에너지 섭취 (low-energy intake)시만 당뇨병과 연관성을 보여주었다. 그러나, 본 연구에서는 실제 genotyping된 15개의 SNP만을 대상으로 분석하였다는 점과 진단의학적 측면에서 중간표현형에 해당하는 혈당, 인슐린(blood insulin)과 같은 정량적 특성 (quantitative trait) 분석의 유의성과 질병연관성을 분석한 결과 내용이다. 실제로 PPARGC1A rs10212638뿐만 아니라 새로운 rs17576121 SNP도 T2DM와 유의한 연관성을 나타냈다.
본 연구는 한국인 유전체 역학자료(KARE)를 사용하여 PPARGC1A 유전자를 발현하는 영역에 위치한 15개의 SNP 유전변이들을 대상으로 제2형 당뇨병(T2DM)과의 상관관계를 통계분석으로 확인하였다. 이 중 4개의 SNP들(rs3774908, rs3774907, rs10212638, rs17576121)이 통계적 유의성(P< 0.
국내에서는 유사한 연구 결과를 2005년, Kim 등이 보고하였고[17] 2017년, Park 등이 당뇨병 환자의 PPARGC1A의 SNP와 영양분 섭취와의 연관성을 보고한 바 있다. 본 연구에서는 T2DM과 PPARGC1A의 유전형 조사(genotype)로 선정된 SNP과의 연관성 연구(case-control study)를 통해 상관관계를 규명하였고, 그 원인에 있어서도 혈당 조절과 인슐린 분비 모두에 영향을 미칠 수 있는 가능성을 확인한 점과 새로운 SNP를 보고했다는 점에서 차이가 있다. PPARGC1A 단백질의 세포 내 기능 및 관련 기전들이 당뇨병뿐만 아니라 관련된 대상질환에도 관련성이 있다는 것을 의미하기 때문에 다른 대사질환의 발생에 대해서는 PPARGC1A 유전자에 대한 연구가 필요하다는 것을 확인하는 계기가 되었다.
본 연구에서는 전장유전체 분석을 이용하여 PPARGC1A 유전자 영역에 위치한 SNP들과 제2형 당뇨상태와의 상관성 분석을 통해 한국인에서도 PPARGC1A 유전자가 당뇨병과 연관되어 있다는 것을 확인하고자 하였다.

제안 방법

KARE 유전형 자료에서 상관성 분석에 사용할 SNP을 선별하기 위하여 UCSC Genome Browser on Human Mar. 2006 (NCBI36/hg18)을 사용하여 대상 전사체(transcript)의 양방향으로 5 kilo base pairs (Kbp)씩 범위를 확장하여 염색체 4 번에 위치한 PPARGC1A 유전자들의 영역을 설정하였다. 그 결과 해당 전사체 범위에서 15개의 SNP을 확인하였고 본 연구에서는 15개의 유전형 SNPs을 상관성 분석 대상으로 하였다 (Table 2).
나이, BMI, 혈당 수치, 혈당 인슐린 수치, 당화혈색소(HbA1c) 수치는 건강대조군과 T2DM 환자군간의 통계적인 차이가 있었다(Student’s T-test). 또한, 약물복용자들을 제외한 7, 551명에 대해서는 혈당 수치와 인슐린 수치에 대해 선형회기분석을 진행하였다 (Table 1).
연구참여자들의 말초혈액의 백혈구에서 분리ㆍ추출한 DNA 시료의 SNP유전형 판독을 위해서 Affymetrix SNP chip (Genome-Wide Human SNP array v.5.0; Affymetrix, CA, USA)을 사용하였다. 유전형 판독 정확도가 98% 이하이거나 4% 이상의 높은 missing genotype call rate을 보이거나, 30% 초과의 이형접합성(heterozygosity)을 갖는 대상자들은 제외하였다.
OGTT는 75 g의 포도당을 경구로 투여하고 1∼2시간 후에 혈당을 측정하여 혈액에서 얼마나 빨리 포도당이 제거되는지 확인한다. 포도당 섭취 직후, 60분 후와 120분 후에 각각 총 3회 피실험자로부터 혈액 검체를 채취하였고, 포도당과 인슐린 농도를 분석하기 위해 혈장을 분리하였다.
한편, PPARGC1A 유전자의 15개 SNP들 중에서 T2 DM과의 상관분석 결과 통계적 유의성을 보인 4개의 SNP들에 대해서는 당뇨와 관련된 혈당, 인슐린 수치와는 어떠한 상관관계를 보이는지 확인하였다. 이에 따라 T2DM에 관련된 수치[혈액 내 포도당 수치, 인슐린 및 당화 헤모글로빈(HbA1c)] 들과의 선형 회귀분석을 시행한 결과 2개의 SNP (rs10212638, rs17576121) 들이 유의 수준인 P≤0.

대상 데이터

건강 대조군으로는 공복 혈당이 126 mg/dL 미만, 120분 후 혈당이 140 mg/dL 미만, 당화 헤모글로빈(HbA1c) 수준이 5.8% 미만인 사람들이 포함되었다. 제2형 당뇨병 환자군에는 포도당 섭취 후 120분 후 혈당 수치가 126 mg/dL 이상 또는 공복 혈당 수치가 200 mg/dL이상인 환자들이 포함되었다.
2006 (NCBI36/hg18)을 사용하여 대상 전사체(transcript)의 양방향으로 5 kilo base pairs (Kbp)씩 범위를 확장하여 염색체 4 번에 위치한 PPARGC1A 유전자들의 영역을 설정하였다. 그 결과 해당 전사체 범위에서 15개의 SNP을 확인하였고 본 연구에서는 15개의 유전형 SNPs을 상관성 분석 대상으로 하였다 (Table 2).
본 연구는 한국인 유전체 역학 조사 사업(Korean Genome and Epidemiology Study, KoGES)의 일환인 한국인 유전체 분석자료(Korean Association Resource, KARE)를 이용하여 연구대상자를 사용하였다[4]. 본 연구에서 사용한 자료는 질병 관리청 인체자원은행(Human Bioresource Bank)에서 분양을 받아 사용하였다(KBN-2017-046).
이 중 정도관리(QC)분석을 통과한 8842명(남성: 4, 183명, 여성: 4, 659명)을 연구대상자로 사용하였다. 본 연구에 활용한 유전정보는 질병관리청(Korea Disease Control and Prevention Agency, KDCA) 국립보건연구원(Korea National Institutes of Health, KNIH)과 호서대학교에서 연구윤리심의위원회(Institutional Review Board; IRB) 승인을 받은 후 연구분석을 수행하였다(1041231-170822-BR-062-01).
연구대상자를 사용하였다[4]. 본 연구에서 사용한 자료는 질병 관리청 인체자원은행(Human Bioresource Bank)에서 분양을 받아 사용하였다(KBN-2017-046). 질병관리청에서 한국인을 대상으로 국민보건증진을 위한 유전체 연구의 일환으로 2001년부터 시작된 경기도 안성시와 안산시 거주자인 40세∼ 79세 남녀 모두 10, 038명을 자원 모집하여 연구대상자로 삼은 코호트이다.
유전형 판독 정확도가 98% 이하이거나 4% 이상의 높은 missing genotype call rate을 보이거나, 30% 초과의 이형접합성(heterozygosity)을 갖는 대상자들은 제외하였다. 본 연구에서 유전자 영역은 PPARGC1A 전사체 양쪽 끝 말단에서 ±5 kb씩 확장한 범위에 위치한 SNP들을 대상으로 하였다 (Table 2). 이들 염색체상의 위치는 UCSC Genome Browser on Human Mar.
본 연구에서는 한국인 유전체 역학 자료인 KARE 유전형 자료를 기반으로 해당 유전자 영역의 SNP들을 선별하였다. 연구참여자들의 말초혈액의 백혈구에서 분리ㆍ추출한 DNA 시료의 SNP유전형 판독을 위해서 Affymetrix SNP chip (Genome-Wide Human SNP array v.
질병관리청에서 한국인을 대상으로 국민보건증진을 위한 유전체 연구의 일환으로 2001년부터 시작된 경기도 안성시와 안산시 거주자인 40세∼ 79세 남녀 모두 10, 038명을 자원 모집하여 연구대상자로 삼은 코호트이다. 이 중 정도관리(QC)분석을 통과한 8842명(남성: 4, 183명, 여성: 4, 659명)을 연구대상자로 사용하였다. 본 연구에 활용한 유전정보는 질병관리청(Korea Disease Control and Prevention Agency, KDCA) 국립보건연구원(Korea National Institutes of Health, KNIH)과 호서대학교에서 연구윤리심의위원회(Institutional Review Board; IRB) 승인을 받은 후 연구분석을 수행하였다(1041231-170822-BR-062-01).

데이터처리

*Significant differences in characteristics between the controls and T2DM cases were determined by the two-tailed Student’s t-test.
또한, 추가적으로 당부하검사에서 측정된 당 수치, 인슐린 수치들과 당화혈색소에 대해서는 PPARGC1A의유전적 변이들과 선형회귀분석(linear regression analysis) 을 사용하였으며 additive 유전 모델을 기반으로 하였다. 동일하게 지역, 나이, 성별은 공변수(covariant)로 처리하여 회귀분석을 수행하였고, 분석 값에 대한 유의 수준은 0.05 이하를 기준으로 하였다.
05 이하를 기준으로 하였다. 또한, 추가적으로 당부하검사에서 측정된 당 수치, 인슐린 수치들과 당화혈색소에 대해서는 PPARGC1A의유전적 변이들과 선형회귀분석(linear regression analysis) 을 사용하였으며 additive 유전 모델을 기반으로 하였다. 동일하게 지역, 나이, 성별은 공변수(covariant)로 처리하여 회귀분석을 수행하였고, 분석 값에 대한 유의 수준은 0.
0 (SPSS, Chicago, IL, USA)을 사용하였다. 선택된 15개 SNPe 로지스틱 회귀분석을 사용하여 환자-대조군간의 대립유전자 빈도 차이를 분석하였으며 지역, 연령, 성별을 공변량으로 처리했다. 유전 모형은 additive 유전 모델, 우성 및 열성 유전 모델 모두에서 확인하였으며, 분석 값에 대한 통계적 유의 수준은 0.

이론/모형

모든 피실험자는 세계보건기구(World Health Organization, WHO)의 기준을 바탕으로 당뇨병과 인슐린 저항성을 검사를 위해 흔히 사용하는 경구당부하검사(oral glucose tolerance test, OGTT)를 시행하였다. OGTT는 75 g의 포도당을 경구로 투여하고 1∼2시간 후에 혈당을 측정하여 혈액에서 얼마나 빨리 포도당이 제거되는지 확인한다.

성능/효과

PPARγ는 제2형 당뇨 동물모델의 인슐린 감수성을 증가시키는 당뇨병 치료제로 사용하고 있는 thiazolidinedione을 표적 단백질로 사용하고 있으며[16], 본 연구의 연관분석를 통해서 PPARGC1A 유전자와 제2형 당뇨병(T2DM)이 통계적으로 유의한 연관성이 있음을 보여주었다. 국내에서는 유사한 연구 결과를 2005년, Kim 등이 보고하였고[17] 2017년, Park 등이 당뇨병 환자의 PPARGC1A의 SNP와 영양분 섭취와의 연관성을 보고한 바 있다.
결과를 Table 2에 나타내었다. T2DM과의 상관분석 결과를 살펴보면, 전체 분석 대상 15개의 SNP들 중에서 3개의 유전모델(additive, dominant, recessive genetic model)을 모두 통틀어서 4개의 SNP (rs3774908, rs3774907, rs10212638, rs17576121)들이 통계적인 유의수준(P≤0.05)을 보여주었고 SNP들은 모두 intron 부위에 위치하였다(Table 2). 이러한 4 개의 SNP들 중에서 rs10212638이 가장 높은 통계적 유의수준을 나타내었는데, additive 유전 모델(P=0.
05을 만족하고 있었다(Table 3). 그 중에서도 rs10212638은 혈액 내 당수치들 중에서 공복시 혈당과 장기간의 혈당 수치를 반영하는 당화혈색소에서 minor allele 를 보유할 경우에 증가하는 유의한 상관관계 결과를 보여주는데, 이것은 동일 SNP인 환자-대조군 분석에서는 상대적 위험도가 높아지는 유의성이 있었던 로지스틱 회귀분석 결과와의 일치성을 보여주고 있었다. 유의성이 있는 또다른 SNP인 rs17576121의 경우에는 인슐린 수치 중에서 ins60과 ins120 에서 통계적 유의성을 보여주고 있었으며, 두 개의 insulin 수치 모두 minor allele를 보유하고 있을 때 인슐린 수치가 높아지는 경향을 보여주고 있었으며, 이 역시 환자-대조군 분석에서 당뇨에 대한 상대적 위험도가 낮아지는 결과를 보여주었던 것과 일치하였다(Figure 1).
59이였다. 따라서, rs10212638의 minor allele인 G 염기를 가지고 있을 경우에는 당뇨병(T2DM)의 상대적 위험도가 높아지는 것으로 확인되었다.
05)을 보여주었고 SNP들은 모두 intron 부위에 위치하였다(Table 2). 이러한 4 개의 SNP들 중에서 rs10212638이 가장 높은 통계적 유의수준을 나타내었는데, additive 유전 모델(P=0.015)과 우성 유전 모델(P=0.023) 모두에서 유의성을 보여주었다. rs10212638의상대적 위험도(odds ratio, OR)는 1.
확인하였다. 이에 따라 T2DM에 관련된 수치[혈액 내 포도당 수치, 인슐린 및 당화 헤모글로빈(HbA1c)] 들과의 선형 회귀분석을 시행한 결과 2개의 SNP (rs10212638, rs17576121) 들이 유의 수준인 P≤0.05을 만족하고 있었다(Table 3). 그 중에서도 rs10212638은 혈액 내 당수치들 중에서 공복시 혈당과 장기간의 혈당 수치를 반영하는 당화혈색소에서 minor allele 를 보유할 경우에 증가하는 유의한 상관관계 결과를 보여주는데, 이것은 동일 SNP인 환자-대조군 분석에서는 상대적 위험도가 높아지는 유의성이 있었던 로지스틱 회귀분석 결과와의 일치성을 보여주고 있었다.

참고문헌 (17)

Nadeau KJ, Anderson BJ, Berg EG, Chiang JL, Chou H, Copeland KC, et al. Youth-onset type 2 diabetes consensus report: current status, challenges, and priorities. Diabetes Care. 2016;39:1635-1642. https://doi.org/10.2337/dc16-1066

상세보기
Shaw JE, Zimmet PZ, McCarty D, de Courten M. Type 2 diabetes worldwide according to the new classification and criteria. Diabetes Care. 2000;23:B5-10

상세보기
Yoon JC, Puigserver P, Chen G, Donovan J, Wu Z, Rhee J, et al. Control of hepatic gluconeogenesis through the transcriptional coactivator PGC-1. Nature. 2001;413:131-138. https://doi.org/10.1038/35093050

상세보기
Cho YS, Go MJ, Kim YJ, Heo JY, Oh JH, Ban HJ, et al. A large-scale genome-wide association study of Asian populations uncovers genetic factors influencing eight quantitative traits. Nat Genet. 2009;41:527-534. https://doi.org/10.1038/ng.357

상세보기
Qiu L, Fan X, Zhang Y, Teng X, Miao Y. Molecular characterization, tissue expression and polymorphisms of buffalo PPARGC1A gene. Arch Anim Breed. 2020;63:249-259. https://doi.org/10.5194/aab-63-249-2020

상세보기
Esterbauer H, Oberkofler H, Krempler F, Patsch W. Human peroxisome proliferator activated receptor gamma coactivator 1 (PPARGC1) gene: cDNA sequence, genomic organization, chromosomal localization, and tissue expression. Genomics. 1999;62:98-102. https://doi.org/10.1006/geno.1999.5977

상세보기
Puigserver P, Wu Z, Park CW, Graves R, Wright M, Spiegelman BM. A cold-inducible coactivator of nuclear receptors linked to adaptive thermogenesis. Cell. 1998;92:829-839. https://doi.org/10.1016/s0092-8674(00)81410-5

상세보기
Clark J, Reddy S, Zheng K, Betensky RA, Simon DK. Association of PGC-1alpha polymorphisms with age of onset and risk of Parkinson's disease. BMC Med Genet. 2011;12:69. https://doi.org/10.1186/1471-2350-12-69

상세보기
Che HV, Metzger S, Portal E, Deyle C, Riess O, Nguyen HP. Localization of sequence variations in PGC-1α influence their modifying effect in Huntington disease. Mol Neurodegener. 2011;6:1. https://doi.org/10.1186/1750-1326-6-1

상세보기
Salazar G, Cullen A, Huang J, Zhao Y, Serino A, Hilenski L, et al. SQSTM1/p62 and PPARGC1A/PGC-1alpha at the interface of autophagy and vascular senescence. Autophagy. 2020;16:1092-1110. https://doi.org/10.1080/15548627.2019.1659612

상세보기
Soyal S, Krempler F, Oberkofler H, Patsch W. PGC-1 alpha: a potent transcriptional cofactor involved in the pathogenesis of type 2 diabetes. Diabetologia. 2006;49:1477-1488. https://doi.org/10.1007/s00125-006-0268-6

상세보기
Zhu Li, Huang Q, Xie Z, Kang M, Ding H, Chen B, et al. PPARGC1A rs3736265 G>A polymorphism is associated with decreased risk of type 2 diabetes mellitus and fasting plasma glucose level. Oncotarget. 2017;8:37308-37320. https://doi.org/10.18632/oncotarget.16307

상세보기
Park S, Kim BC, Kang S. Interaction effect of PGC-1α rs10517030 variants and energy intake in the risk of type 2 diabetes in middle-aged adults. Eur J Clin Nutr. 2017;71:1442-1448. https://doi.org/10.1038/ejcn

상세보기
Totomoch-Serra A, Munoz ML, Burgueno J, Revilla-Monsalve MC, Diaz-Badillo A. Association of common polymorphisms in the VEGFA and SIRT1 genes with type 2 diabetes-related traits in Mexicans. Arch Med Sci. 2018;14:1361-1373. https://doi.org/10.5114/aoms.2018.74757

상세보기
Cheema AK, Li T, Liuzzi JP, Zarini GG, Dorak MT, Huffman FG. Genetic associations of PPARGC1A with type 2 diabetes: differences among populations with African origins. J Diabetes Res. 2015;2015:921274. https://doi.org/10.1155/2015/921274

상세보기
Lehmann JM, Moore LB, Smith-Oliver TA, Wilkison WO, Willson TM, Kliewer SA. An antidiabetic thiazolidinedione is a high affinity ligand for peroxisome proliferator-activated receptor γ (PPAR γ). J Biol Chem. 1995;270:12953-12956. https://doi.org/10.1074/jbc.270.22.12953

상세보기
Kim JH, Shin HD, Park BL, Cho YM, Kim SY, Lee HK, et al. Peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator 1 alpha promoter polymorphisms are associated with early-onset type 2 diabetes mellitus in the Korean population. Diabetologia. 2005;48:1323-1330. https://doi.org/10.1007/s00125-005-1793-4

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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