寻找偏头痛慢性化的预测因子:TRPV1基因1911A>G多态性在发作性与慢性偏头痛中的初步研究

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📁 05_遗传学

寻找偏头痛慢性化的预测因子:TRPV1基因1911A>G多态性在发作性与慢性偏头痛中的初步研究

DOI: https://doi.org/10.1007/s12031- 020- 01683- 9

摘要-总结 我们评估了TRPV1基因SNP 1911A>G的AA、AG和GG变异型在发作性偏头痛和慢性偏头痛患者与健康对照者中的频率分布。

研究纳入46例偏头痛患者(27例发作性偏头痛和19例慢性偏头痛)及50名健康对照者。

发作性偏头痛的基因型频率分布与对照组相似(AA 33%,AG 56%,GG 11% 对比 AA 34%,AG 46%,GG 20%)。

慢性偏头痛的分布存在显著差异(p < 0.05)(AA 68%,AG 32%,GG 0%)。

这是首次表明慢性偏头痛患者TRPV1 1911A>G基因型频率分布与发作性偏头痛患者和对照组不同的证据。

我们的数据证实了偏头痛对慢性疼痛的不同易感性,并为重新审视偏头痛慢性化的本质提供了前提,提出GG基因型的缺失可能被视为发作性偏头痛向慢性形式演变的可能风险生物标志物。

引言 近期研究表明,TRPV1非同义单核苷酸多态性(SNP)1911A>G(rs8065080)导致氨基酸替换Ile585Val,共决定这些受体的功能活性(Forstenpointner等[105];Okamoto等[106])。

Carreno等[107]已发现TRPV1基因2841C>T(rs222741)SNP与偏头痛相关的证据,但该SNP与1911A>G不同,且该研究在西班牙人群的总体偏头痛组中进行,未按疾病亚型分层。

本研究旨在调查慢性偏头痛和发作性偏头痛中TRPV1 1911A>G SNP的基因型频率分布,并与健康对照组进行比较,以阐明基因型频率是否与偏头痛亚型相关。

我们的结果首次证明TRPV1 SNP 1911A>G的基因型分布在慢性偏头痛(CM)中与发作性偏头痛(EM)组和健康组不同。

材料与方法 纳入标准:依据ICHD诊断的发作性或慢性偏头痛,年龄18-55岁。使用DNA提取试剂盒(Litech,俄罗斯)从每位参与者样本中提取总基因组DNA,按制造商说明操作。

使用NanoDrop2000(Thermo Fisher Scientific Inc.,美国)测定样本中DNA浓度。

AS-PCR反应溶液总体积为10 μL,包含1.0 μL缓冲液10X TaqPol、dNTP混合物(25 mM)0.4 μL、MgCl2(25 mM)0.5 μL、正向引物(100 μM)0.1 μL、反向引物(100 μM)0.1 μL、TaqPol聚合酶5 U/μL(Eurogen,俄罗斯)0.2 μL、0.5 μL含10-100 ng DNA提取物的样本,加无核酸酶水定容。

结果 我们检查了TRPV1 1911A>G基因分型结果在研究健康对照组中与1000基因组计划(Ensembl 98,[108])欧洲人群数据的一致性。

我们比较了1000基因组计划(Ensembl 98,[108])中男女数据的基因型频率,其分布无显著差异(p = 0.342)。

CM患者的基因型分布与对照组(p = 0.015)和EM组(p = 0.042)存在显著差异。

讨论 CM患者的基因型分布明显不同:AA基因型几乎增加了一倍,而GG变异型完全缺失。

后者,即CM中GG变异型的完全缺失是最令人惊讶的发现,这可以解释为该基因型与对抗偏头痛慢性化的适应性保护机制相关,因为目前的主流观点认为CM是EM的进展(Buse等[109])。

研究发现偏头痛患者对辣椒素刺激TRPV1受体的反应高度异质(Kamshilin等[110]),这也可能通过EM和CM患者队列中TRPV1 1911A>G多态性的不同来解释。

我们可以假设,基于TRPV1 1911A>G基因型分布的差异,发作性和慢性偏头痛形式存在不同的遗传决定性。

结论 主要发现是TRPV1 1911A>G SNP与CM和EM的关联不同,这提示这些偏头痛形式有不同的遗传易感性。

检测TRPV1 1911A>G多态性的GG变异型可能作为EM向CM进展(偏头痛慢性化)的保护标志物,并可能成为偏头痛患者个体化治疗的切入点。

致谢 基于Yakubova, Aliya; Davidyuk, Yuriy; Tohka, Jussi; Khayrutdinova, Olga; Kudryavtsev, Igor; Nurkhametova, Dilyara; Kamshilin, Alexei; Giniatullin, Rashid; Rizvanov, Albert 2020年发表于Journal of Molecular Neuroscience的论文生成的机器摘要。

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