ゲノムワイドアソシエーション研究データセットの分析により、唇の骨のミネラル密度における免疫経路が明らかになった

Analyzing Genome-Wide Association Study Dataset Highlights Immune Pathways in Lip Bone Mineral Density.

• Xiaodong Liu
• Yiwei Zhang
• Jun Tian
• Feng Gao

抄録

骨粗鬆症は一般的な複合疾患である。これまで、単一の遺伝子変異を用いた大規模なゲノムワイド関連研究（GWAS）では、いくつかの新規な骨粗鬆症感受性バリアントが報告されてきた。しかし、これらのリスクバリアントは骨粗鬆症の遺伝的リスクのごく一部を説明するにすぎず、ほとんどの遺伝的リスクはほとんど知られていない。興味深いことに、経路解析法は骨粗鬆症のメカニズムの研究に用いられ、いくつかの新規経路が報告されている。これまで、BMDに他のリスクパスウェイが関与しているかどうかは不明のままであった。ここでは、ヨーロッパ人5,858人の301,019SNPを有する唇BMDのGWASを選択し、遺伝子レベルでの解析（SET SCREEN TEST）とパスウェイレベルでの解析（WebGestalt）を行った。遺伝子レベルでは、過去のGWASで報告されたBMD感受性遺伝子が上位10の有意なシグナルとして同定された。パスウェイレベルでは、27のKEGGパスウェイを同定した。T細胞受容体シグナル伝達経路（hsa04660）、補体・凝固カスケード（hsa04610）、IgA産生のための腸管免疫ネットワーク（hsa04672）を含む3つの免疫経路が上位3つの有意なシグナルにランクインした。PubMedおよびGoogle Scholarデータベースからの証拠は、我々の知見をさらに支持している。要約すると、我々の知見は、これら9つのリスクパスウェイを補完する情報を提供している。

Osteoporosis is a common complex human disease. Until now, large-scale genome-wide association studies (GWAS) using single genetic variant have reported some novel osteoporosis susceptibility variants. However, these risk variants only explain a small proportion of osteoporosis genetic risk, and most genetic risk is largely unknown. Interestingly, the pathway analysis method has been used in investigation of osteoporosis mechanisms and reported some novel pathways. Until now, it remains unclear whether there are other risk pathways involved in BMD. Here, we selected a lip BMD GWAS with 301,019 SNPs in 5,858 Europeans, and conducted a gene-based analysis (SET SCREEN TEST) and a pathway-based analysis (WebGestalt). On the gene level, BMD susceptibility genes reported by previous GWAS were identified to be the top 10 significant signals. On the pathway level, we identified 27 significant KEGG pathways. Three immune pathways including T cell receptor signaling pathway (hsa04660), complement and coagulation cascades (hsa04610), and intestinal immune network for IgA production (hsa04672) are ranked the top three significant signals. Evidence from the PubMed and Google Scholar databases further supports our findings. In summary, our findings provide complementary information to these nine risk pathways.

Copyright © 2020 Liu, Zhang, Tian and Gao.