芬蘭分子醫(yī)學研究所（FIMM）的研究小組已發(fā)現(xiàn)十一個與代謝產(chǎn)物血液水平相關(guān)的新基因區(qū)域,，其中包括影響既定的心血管疾病風險標志物的新位點和II型糖尿病的潛在生物標志物。
在一項人類新陳代謝遺傳變異的研究中,，研究人員已經(jīng)確定了與循環(huán)代謝產(chǎn)物水平相關(guān)的基因組中的31個區(qū)域,，即參與多種人體化學反應的小分子。許多被研究的代謝產(chǎn)物是心血管疾病或相關(guān)疾病的生物標志物,，因此被發(fā)現(xiàn)的位點可提供對導致常見疾病生物過程的寶貴的深入了解,。
用于臨床的實驗室試驗通常監(jiān)測一個或幾個循環(huán)代謝產(chǎn)物。芬蘭分子醫(yī)學研究所的研究人員使用了稱為核磁共振（NMR）的高通量方法,，這種方法在一個試驗中可以測量100多個不同的代謝產(chǎn)物,。這提供了循環(huán)代謝化合物的一個更深入的了解。
"在成百上千人中使用這種廣泛的分析法,，我們可以鑒定出調(diào)節(jié)血液中循環(huán)化合物水平的大量遺傳位點",， Samuli Ripatti博士說，他是此研究的主持人,。
研究小組試驗了117個詳細的代謝標志物,，其中包括脂蛋白亞類、氨基酸和脂質(zhì),，并進行了最大的全基因組關(guān)聯(lián)分析,，研究了8330人的研究樣本和770萬個基因組標志物，研究樣本是6倍于芬蘭人口的人群,?？偟膩碚f，他們發(fā)現(xiàn)了與代謝產(chǎn)物血液濃度相關(guān)的31基因區(qū)域,。
其中,，11個位點以前沒有顯示出與任何代謝測量相關(guān)。
在研究結(jié)果中，影響血清膽固醇類測定的2個新位點是既定的心血管疾病風險標志物,，最近發(fā)現(xiàn)的影響氨基酸水平的5個新位點是潛在的II型糖尿病的生物標志物,。被發(fā)現(xiàn)的變異對代謝產(chǎn)物水平有重大影響，影響大小一般大于已知的復雜疾病的共同變異,。
另外,，使用芬蘭雙胞胎樣本，研究人員指出,，代謝產(chǎn)物水平顯示了高度遺傳性,。"這一結(jié)果表明，研究的代謝產(chǎn)物比常規(guī)使用的實驗室測試更好地描述了所含的生物學,。因此,，這項研究為基因研究中許多代謝產(chǎn)物的詳細數(shù)據(jù)的使用提供了更進一步的支持，這些數(shù)據(jù)提供了新的生物見解并有助于闡明導致常見疾病的過程",， Ripatti博士說,。（生物谷bioon.com）
doi:10.1038/ng.1073
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Genome-wide association study identifies multiple loci influencing human serum metabolite levels
Johannes Kettunen, Taru Tukiainen, Antti-Pekka Sarin, Alfredo Ortega-Alonso, Emmi Tikkanen, Leo-Pekka Lyytik?inen, Antti J Kangas, Pasi Soininen, Peter Würtz, Kaisa Silander, Danielle M Dick, Richard J Rose, Markku J Savolainen, Jorma Viikari, Mika K?h?nen, Terho Lehtim?ki, Kirsi H Pietil?inen, Michael Inouye, Mark I McCarthy, Antti Jula, Johan Eriksson, Olli T Raitakari, Veikko Salomaa, Jaakko Kaprio, Marjo-Riitta J?rvelin, Leena Peltonen, Markus Perola, Nelson B Freimer, Mika Ala-Korpela, Aarno Palotie, Samuli Ripatti
Abstract Nuclear magnetic resonance assays allow for measurement of a wide range of metabolic phenotypes. We report here the results of a GWAS on 8,330 Finnish individuals genotyped and imputed at 7.7 million SNPs for a range of 216 serum metabolic phenotypes assessed by NMR of serum samples. We identified significant associations (P < 2.31 × 10?10) at 31 loci, including 11 for which there have not been previous reports of associations to a metabolic trait or disorder. Analyses of Finnish twin pairs suggested that the metabolic measures reported here show higher heritability than comparable conventional metabolic phenotypes. In accordance with our expectations, SNPs at the 31 loci associated with individual metabolites account for a greater proportion of the genetic component of trait variance (up to 40%) than is typically observed for conventional serum metabolic phenotypes. The identification of such associations may provide substantial insight into cardiometabolic disorders.
