Шизофрения — это группа хронических психических заболеваний эндогенного происхождения, объединенных общими психопатологическими признаками: наличием бредовых и галлюцинаторных расстройств, расщеплением целостности психики, утратой единства между процессами мышления, эмоциями, аффектом при упадке активности. Согласно оценкам исследования глобального бремени болезней (The Global Burden of Diseases, GBD), в 2019 г. в мире насчитывалось около 23,6 млн больных шизофренией [1]. Этиология и патогенез шизофрении остаются недостаточно изученными, и отсутствие прогресса в терапевтических подходах к лечению заболевания отчасти является следствием ограниченного понимания молекулярной этиологии данного психического расстройства. Близнецовые исследования позволили установить, что вклад наследственности в развитие шизофрении составляет 80—85% [2—4]. Многообразие клинической картины болезни, неспецифичность ее симптоматики на начальных этапах при отсутствии специфичных маркеров затрудняют своевременную постановку диагноза и отдаляют начало терапии. Ввиду значительного вклада в манифест болезни генетических факторов перспективным представляется исследовательский подход, синтезирующий данные современных генетических (в том числе полногеномных) исследований с исследованиями молекулярно-биологическими, проливающими свет на молекулярные пути, вовлеченные в патофизиологию шизофрении, что может способствовать открытию новых методов диагностики и лечения данного заболевания.
Полногеномный поиск ассоциаций
Одним из современных перспективных подходов к поиску локусов подверженности сложно наследуемым расстройствам, таким как шизофрения, является полногеномный поиск ассоциаций (genome-wide association studies, GWAS) между генетическими вариантами и фенотипическими признаками — проявлениями болезни. В основе метода лежит прицельное генотипирование известных однонуклеотидных полиморфизмов (single-nucleotide polymorphism, SNP) в группе лиц с заболеванием и контрольной группе [5]. В отличие от полногеномного или полноэкзомного секвенирования, под GWAS обычно подразумевается прицельное генотипирование специфических и предварительно отобранных распространенных полиморфизмов [6]. Распространенными полиморфизмами являются варианты с частотой минорного аллеля выше 1—10% в популяции. GWAS анализирует и сравнивает частоту встречаемости полиморфизмов на полногеномном уровне у лиц с заболеванием и в контрольной группе, что позволяет установить полиморфизмы, значимо ассоциированные с фенотипическими проявлениями изучаемой болезни [5]. При большом размере выборки GWAS способен обнаружить даже небольшие различия в частоте встречаемости полиморфизмов. Несмотря на то что при GWAS исследуются распространенные варианты, за счет анализа их неравновесного сцепления (linkage disequilibrium, LD) можно выявить сцепленные области генома (локусы), значимо ассоциированные с заболеванием, и соответственно определить регионы и гены, в которых могут находиться более редкие, каузальные1 варианты или мутации (так называемая косвенная ассоциация) [7].
GWAS шизофрении
Так как шизофрения — полигенное заболевание, то единичные генетические варианты вносят небольшой вклад в риск болезни, установить значимость которого нелегко, поэтому успех GWAS-исследований во многом определяется большим размером выборки, который достигается объединением исследователей в мировые консорциумы, а также объединением новых и предыдущих данных (метаанализ) [8—12] (табл. 1).
Таблица 1. Крупные GWAS-исследования шизофрении
| Исследование | Число пациентов | Размер контрольной группы | Количество выявленных значимых локусов | Популяция |
| H. Stefansson и соавт., 2009 [8] | 12 945 | 34 591 | 3 | Европа |
| The Schizophrenia Psychiatric GWAS Consortium (PGC), 2011 [9] | 9394 | 12 462 | 7 | Европа |
| Schizophrenia Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium (PGC), 2014 [10] | 36 989 | 113 075 | 108 | Европа Восточная Азия |
| A. Pardiñas и соавт., 2018 [11] | 40 675 | 64 643 | 145 | Великобритания + популяция из Европы и Восточной Азии |
| V. Trubetskoy и соавт., 2022 Schizophrenia Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium [12] | 76 755 | 243 649 | 287 | Европа Восточная Азия Афроамериканцы Латиноамериканцы |
Одно из первых крупномасштабных исследований GWAS было опубликовано в 2009 г. и объединило Международный консорциум по шизофрении (ISC), группы молекулярной генетики шизофрении (MGS) и SGENE [8]. Важным открытием ученых стало то, что полиморфизмы, значимо ассоциированные с шизофренией, кластеризуются в широком регионе генов главного комплекса гистосовместимости MHC (major histocompatibility complex). Обнаружение региона MHC указало на возможную роль иммунной системы, в том числе ответа на инфекции или аутоиммунных реакций, в патогенезе развития шизофрении. Стоит отметить, что в регионе MHC расположены и другие гены, напрямую не связанные с иммунитетом. Интересно, что аллель rs3131296 (MHC регион, ген NOTCH4), «защищающий» от шизофрении, одновременно является аллелем «риска» аутоиммунных заболеваний (сахарного диабета 1-го типа, целиакии и системной красной волчанки) [8]. Другой обнаруженный полиморфизм, значимо ассоциированный с шизофренией, находится на 3,5 тыс. п.о. выше гена нейрогранина NRGN (rs12807809) [8]. Нейрогранин — это небольшой постсинаптический белок, который экспрессируется исключительно в головном мозге, особенно в дендритных шипиках, под контролем гормонов щитовидной железы. Нейрогранин, взаимодействуя с кальмодулином, влияет на кальциевую сигнализацию в нейронах, и играет важную роль в синаптической пластичности, долговременной потенциации, когнитивной функции и памяти [13]. Нокаут NRGN у мышей не приводит к явным аномалиям развития головного мозга, но вызывает нарушения пространственного обучения, изменения кратковременной и долговременной пластичности гиппокампа, нарушения поведения и тревожный фенотип [14, 15]. Изменения активности нейрогранина могут опосредовать эффекты гипофункции NMDA-рецепторов и расстройства памяти, вовлеченные в патофизиологию шизофрении [16, 17]. Наконец, в исследовании GWAS 2009 г. сообщалось о полиморфизме в гене TCF4 (rs9960767), значимо ассоциированном с шизофренией [8]. TCF4 — это транскрипционный фактор из семейства белков с основной структурой спираль—петля—спираль (bHLH), играющий важную роль в эмбриональном развитии головного мозга [18]. Нокаут TCF4 у мышей приводит к потере основных аксональных трактов и гипоплазии гиппокампа, утрате глии средней линии, нарушению дифференцировки нейронов [18]. Обнаружение вариантов, ассоциированных с шизофренией в генах NRGN и TCF4, указывает на то, что важную роль в развитии шизофрении играют генетически обусловленные нарушения развития головного мозга и когнитивных функций, затрагивающие формирование памяти, что соответствует клинической картине шизофрении и потенциально может быть использовано в качестве мишени для разработки новых лекарств.
В 2011 г. вышло первое исследование психиатрического GWAS Консорциума по шизофрении (the Schizophrenia Psychiatric GWAS Consortium или Psychiatric Genomics Consortium — PGC), подтвердившее ассоциацию с заболеванием полиморфизмов локуса MHC и гена TCF4 (rs17512836) [9]. Помимо них, были обнаружены 5 других локусов, значимо ассоциированных с шизофренией на полногеномном уровне. Среди них наиболее значимым оказался полиморфизм гена MIR137 (rs1625579) [9], кодирующего микроРНК-137, которая экспрессируется преимущественно в коре и гиппокампе и играет важную роль в развитии головного мозга [19]. Было показано, что микроРНК-137 подавляет пролиферацию и ускоряет миграцию и нейрональную дифференцировку эмбриональных нейральных стволовых клеток у мышей [20], что свидетельствует о роли эпигенетической регуляции в патогенезе шизофрении и указывает на то, что материальная основа шизофрении может закладываться при нарушениях эмбрионального развития головного мозга. Роль микроРНК-137 во взрослом мозге в норме и при шизофрении остается неизученной. Было показано, что у пациентов с шизофренией гомозиготность по аллелю «риска» MIR137 (rs1625579 T) предсказывает более раннее начало психоза и ассоциировано с нейроанатомическими нарушениями: сниженной целостностью белого вещества в головном мозге, уменьшением размеров гиппокампа и увеличением боковых желудочков [21]. Гомозиготы TT по rs1625579 (аллели «риска») имеют сниженный уровень экспрессии MIR137, что приводит к увеличению экспрессии ее мРНК-мишеней [22]. Учитывая небольшой размер микроРНК и ее влияние на целый ряд мРНК-мишеней, восстановление экспрессии микроРНК-137 может быть перспективным терапевтическим подходом в лечении шизофрении. На настоящий момент инъекция микроРНК-137 в боковые желудочки мозга была испытана на крысах в модели пост-инсультной депрессии и показала удовлетворительные результаты [23]. Другими вариантами, обнаруженными GWAS 2011 г., стали полиморфизмы в генах предполагаемого ингибитора комплемента в головном мозге CSMD1 (CUB and Sushi Multiple Domains 1), кальциевого потенциал-зависимого канала CACNA1C, анкирина 3 ANK3 [9]. Интересно отметить, что TCF4, CACNA1C, CSMD1 являются мишенями микроРНК-137 [19].
В обновленной работе консорциума PGC в 2014 г. был значительно увеличен размер выборки (см. табл. 1), что позволило выявить 128 значимых полиморфизмов в 108 независимых локусах генома, ассоциированных с шизофренией [10]. Исследование подтвердило ассоциацию полиморфизмов региона MHC, генов TCF4, MIR137, NRGN, CACNA1C, CSMD1, а также выявило несколько новых генов-кандидатов и потенциальных сигнальных путей. Среди значимых ассоциаций выявлен ряд генов глутаматергической системы (GRM3, GRIN2A, SRR, GRIA1, CLCN3), кальциевой сигнализации (CACNA1C, CACNB2, CACNA1I, RIMS1, CAMKK2, ATP2A2), синаптической пластичности (KCTD13, NLGN4X, IGSF9B, CNTN4, MEF2C, PTN, CNKSR2, PAK6, SNAP91). Выявление среди значимых ассоциаций генов глутаматергической системы подтверждает ее важную роль в патогенезе шизофрении, высказанную ранее в качестве «глутаматергической теории» шизофрении, постулирующей, что возможным механизмом развития заболевания является гипофункция и/или дерегуляция глутаматергической передачи сигналов через NMDA-рецепторы [24]. Вероятно, определенную роль в развитии шизофрении играет также нарушение кальциевой сигнализации и/или метаболизма кальция, так как среди значимых ассоциаций обнаруживаются гены, кодирующие кальциевые каналы. В GWAS-исследовании 2014 г. впервые обнаружена значимая полногеномная ассоциация с полиморфизмом в гене DRD2 [10], кодирующем рецептор дофамина D2, который является терапевтической мишенью антипсихотических препаратов. В одном из значимых локусов расположен ген LRP1 [10], кодирующий белок 1, подобный рецептору липопротеинов низкой плотности, для которого показана роль в нейритогенезе и аксональной регенерации за счет латерального взаимодействия с белками системы активаторов плазминогена — в частности, с рецептором урокиназы uPAR на мембране нейрона [25]. В недавнем исследовании была описана мутация, приводящая к стоп-кодону в гене LRP1 при шизофрении [26].
Обнаружение большого количества значимых локусов позволило анализировать факторы риска развития шизофрении системно, оценивая взаимосвязи между обнаруженными генетическими вариантами. Так, в работе консорциума PGC в 2014 г. [10] было показано, что полиморфизмы, ассоциированные с шизофренией, соседствуют с энхансерами (участками ДНК, стимулирующими транскрипцию гена или группы генов), которые активны в иммунных клетках, особенно B-лимфоцитах, что дополнило представления о вовлеченности иммунной системы в развитие заболевания. В различных исследованиях подтверждено, что при шизофрении, особенно в периоды острых психозов, возрастает количество аутоантител, в том числе к нейральным белкам (к NR1 субъединице NMDAR, серотонину, фактору роста нервов NGF, общему белку миелина и др.), оказывающим токсическое действие на клетки ЦНС, что представляется отдельным компонентом патогенеза болезни [27—29].
В GWAS 2018 г. описано уже 145 локусов, в которых находятся полиморфизмы, значимо ассоциированные с шизофренией, в том числе подтверждающие значимость ассоциации вышеописанных генов. Большинство обнаруженных полиморфизмов соседствует с белок-кодирующими генами, однако среди значимых локусов описаны также гены микроРНК: MIR1281, MIR1284, MIR130A, MIR137, MIR137HG, MIR2682, MIR3160-1, MIR3160-2, MIR33A, MIR33B, MIR4301, MIR4304, MIR4472-1, MIR4489, MIR4655, MIR4677, MIR4688, MIR4690, MIR5088, MIR548AI, MIR548AJ2, MIR6773, MIR6777, MIR6843, MIR6889, MIR8072, MIR9-2. Выявление целого ряда микроРНК, ассоциированных с шизофренией, указывает на их важную роль в нервной системе, которая была показана ранее и для других заболеваний [30, 31]. Действуя на свои мишени, микроРНК способны регулировать экспрессию генов, что в ЦНС контролирует нейрональную дифференцировку, миграцию, синаптогенез, нейритогенез и другие процессы [32, 33]. Например, мишенью MIR4489 (данные miRDB) является мРНК урокиназного рецептора uPAR, гликозилфосфатидил (ГФИ)-заякоренного навигационного рецептора, который регулирует направленный рост сосудов и нервов, выживаемость нервных клеток, стимулирует радиальную миграцию нейронов при формировании коры головного мозга в эмбриогенезе, а его ген (Plaur) является геном раннего ответа при генерализованной нервной судорожной активности [25, 34—37].
Среди полиморфизмов, ассоциированных с шизофренией, описанных GWAS 2018 г., наблюдается обогащение2 по полиморфизмам белок-кодирующих генов, интолерантных к мутациям потери функции (loss-of-function, LoF)3 [11]. Это гены, для которых в популяции крайне редко встречаются мутации, приводящие к синтезу усеченных (трункированных) белков, так как потеря этих белков влияет на выживаемость или невыгодна для репродуктивной функции человека, — к таким можно отнести гены, белковые продукты которых участвуют в базовых биологических процессах (трансляция, сплайсинг и др.) [38]. Кроме того, авторы GWAS 2018 г. систематизировали данные о разных полиморфизмах, обозначив биологические пути, в которые вовлечены продукты генов, затрагиваемые полиморфизмами [11]. Авторы выделили 6 независимых чрезмерно представленных категорий, к которым относятся гены, ассоциированные с шизофренией: мишени FMRP; аномальное поведение; комплекс 5-HT2C-рецептора; аномальная электрофизиология нервной системы; комплексы потенциалзависимых кальциевых каналов. Наиболее сильно ассоциированный набор генов составлял мишени FMRP (белок умственной отсталости, сцепленной с ломкой хромосомой X, fragile X mental retardation protein). FMRP представляет собой нейрональный РНК-связывающий белок, который взаимодействует с полирибосомными мРНК и, как считается, действует путем ингибирования трансляции своих мРНК-мишеней, включая транскрипты пре- и постсинаптических белков. Также было показано, что варианты, ассоциированные с шизофренией, обогащены по вариантам, которые наследуются под контролем фонового отбора (уменьшение частоты нейтрального варианта в популяции ввиду сцепленного отбора с вредными аллелями, подверженными отрицательному отбору) [11]. Интересно отметить, что гиперэкспрессия микроРНК-137, упомянутой ранее, в линии нервных стволовых клеток человека значимо изменяет экспрессию генов, обогащение которых выявляет схожие наборы генов: главный комплекс гистосовместимости, мишени FMRP, кальциевые каналы, что дополнительно подтверждает важную роль микроРНК-137 в патогенезе шизофрении [39].
Наконец, в 2022 г. было опубликовано крупнейшее на сегодняшний день GWAS-исследование шизофрении (см. табл. 1) [12], которое подтвердило большинство описанных ранее ассоциаций. Исследование показало, что большинство обнаруженных генов преимущественно экспрессируется именно в нейронах, а не в глии, в том числе было обнаружено обогащение генами с высокой экспрессией в возбуждающих глутаматергических нейронах коры головного мозга и гиппокампа и в корковых тормозных интернейронах [12], что подтверждает гипотезу, что шизофрения в первую очередь развивается вследствие нарушения функции нейронов головного мозга. Среди чрезмерно представленных биологических путей, в которые вовлечены продукты генов, полиморфизмы которых значимо ассоциированы с шизофренией, авторы обнаружили в основном нейрон-ассоциированные процессы: регуляция нейрональной дифференцировки, модуляция химической синаптической передачи, активность потенциалзависимых кальциевых каналов, развитие нервной системы, регуляция транссинаптической передачи сигналов. Среди каузальных вариантов были обнаружены гены, кодирующие кальциевые каналы (ATP2A2, CACNA1C), хлоридный канал (CLCN3), синаптические рецепторы (GRM1, GABBR2, GRIN2A), белок эндоцитоза (SNAP91), цинковый транспортер (SLC39A8), E3-убиквитин-лигазы (PJA1 и CUL9), транскрипционные факторы (IRF3, KLF6, ZNF835, SP4, BCL11B, RERE, FOXP1, MYT1L), регуляторы апоптоза (BNIP3L, BCL2L12), регуляторы синаптогенеза и дифференцировки (DLGAP2, LRRC4B, GPM6A, PAK6, PTPRD) и др. Также среди ассоциированных с шизофренией и значимых на полногеномном уровне был обнаружен полиморфизм гена CDH13 (rs11647188, отношение шансов, odd ratio (OR) 1.04), кодирующего ГФИ-заякоренный рецептор T-кадгерин, который выполняет навигационную функцию в эндотелиоцитах и нейральных клетках [40, 41]. Ранее полиморфизмы CDH13 были описаны при синдроме дефицита внимания и гиперактивности [42, 43], расстройствах аутистического спектра [44, 45], а нокаут CDH13 у мышей приводил к снижению спонтанного тормозного постсинаптического тока в клетках Гольджи мозжечка, дефициту когнитивных и социально-поведенческих способностей [46]. Интересным результатом GWAS 2022 г. стало и то, что генетическая предрасположенность к шизофрении практически одинакова мужчин и женщин [12].
Несмотря на значительный прорыв в изучении генетики шизофрении, произошедший в последнее десятилетие благодаря применению GWAS-исследований, последние все еще не могут полностью объяснить механизм наследственности шизофрении. Так, с учетом данных одного из крупнейших исследований, обнаруженные полиморфизмы отвечают менее чем за 1/3 наследственности шизофрении [47]. Недостающая наследственность может обнаружиться при увеличении выборки пациентов, при осуществлении поиска среди редких вариантов (обычное генотипирование при GWAS выявляет частые варианты, с частотой минорного аллеля >1%), при поиске вариантов de novo, в том числе с использованием полногеномного секвенирования, при учете влияния факторов среды и эпигенетических различий в популяции [48].
Редкие генетические варианты, ассоциированные с шизофренией
В связи с тем, что исследования GWAS сосредоточены на поиске частых в популяции вариантов (с частотой минорного аллеля >1%), а кумулятивный вклад данных вариантов составляет не более 1/3 от наследственности шизофрении, поиск редких генетических вариантов (с частотой минорного аллеля <1%), ассоциированных с заболеванием, способен обнаружить другие факторы наследственности шизофрении и указать на потенциальные молекулярные пути, вовлеченные в развитие заболевания. Редкие варианты имеют бо́льший размер эффекта: некоторые из них увеличивают риск развития заболевания в десятки раз, в отличие от частых вариантов, для которых OR редко превышает 1,5 [49].
Один из подходов к поиску редких вариантов, ассоциированных с заболеванием, — полноэкзомное секвенирование, которое позволяет выявить мутации в белок-кодирующих частях генома (экзонах). В одном из последних крупномасштабных исследований консорциум Schizophrenia Exome Sequencing Meta-analysis (SCHEMA) проанализировал экзомы 24 248 больных шизофренией и 97 322 лиц контрольной группы и выявил 10 генов, ультраредкие мутации (частота минорного аллеля <0,1%) в которых значимо ассоциированы с развитием психического расстройства с OR в диапазоне от 3 до 50 (SETD1A, CUL1, XPO7, TRIO, CACNA1G, SP4, GRIA3, GRIN2A, HERC1, RB1CC1) [50]. Описанные гены при шизофрении имели мутации, приводящие к потере функции гена, в том числе к синтезу усеченных белков, и миссенс-мутации (>2). Функционально данные гены можно разделить на несколько категорий: ионный транспорт (CACNA1G кодирует альфа 1G субъединицу потенциалзависимого кальциевого канала T-типа, GRIA3 и GRIN2A кодируют субъединицы ионотропных глутаматергических NMDA и AMPA рецепторов); регуляция транскрипции (SP4, RB1CC1 кодируют ДНК-связывающие факторы транскрипции, а SETD1A — гистон-лизин-метилтрансферазу); E3-убиквитин-лигазы (CUL1 и HERC1); ядерный транспорт (XPO7, кодирующий белок экспортин-7); миграция и рост нейронов (TRIO) [50]. Обнаруженный редкий вариант гена GRIN2A подтверждает результаты GWAS 2014 г. [10] и 2022 г. [12] и вместе с редким вариантом GRIA3 вновь указывает на важную роль глутаматергической системы в патогенезе шизофрении (так называемая глутаматергическая теория [24]). Экспрессия GRIN2A заметно увеличивается в детском и подростковом возрасте, что соответствует возрасту начала заболевания [50]. С результатами GWAS 2014 г. [10] и 2022 г. [12] пересекается также обнаружение мутаций кальциевого канала (CACNA1G), E3-убиквитин-лигазы CUL1 и транскрипционного фактора SP4.
Известно, что мыши, нокаутные по гену SP4, страдают серьезной задержкой развития, нарушением фильтрации сенсомоторной информации, нарушением внимания, дефицитом контекстуальной памяти, что во многом сопоставимо с психофизиологическими нарушениями при шизофрении и, по-видимому, связано с нарушением развития гиппокампа [51—53]. Помимо этого, было обнаружено, что проксимальные промоторы генов риска шизофрении обогащены GC-боксами (последовательности GGGCGG), которые узнает и связывает транскрипционный фактор SP4, что указывает на важную роль данного белка в патогенезе шизофрении [54]. Потеря другого транскрипционного фактора также неблагоприятно влияет на нейрональный гомеостаз: подавление RB1CC1 (retinoblastoma 1 (RB1)-inducible Coiled-Coil 1) в нейронах ассоциировано с атрофией нейритов и апоптозом [55]. RB1CC1, также известный как FIP200, является важным регулятором клеточной пролиферации, миграции и аутофагии, а нейронспецифичная делеция RB1CC1 у мышей приводит к дегенерации мозжечка, вызванной гибелью нейронов и дегенерацией аксонов [56]. Наконец, RB1CC1 играет важную роль в регуляции выживаемости и дифференцировки нейрональных стволовых клеток в постнатальном периоде [57]. Гетерозиготная мутация гена Setd1a у мышей сопровождается нарушениями ветвления аксонов и кортикальной синаптической пластичности, ослаблением возбуждающей синаптической функции, снижением вероятности высвобождения глутамата в пресинаптических нейронах, что приводит к потере рабочей памяти и поведенческим нарушениям, характерным для пациентов с шизофренией [58—60]. Примечательно, что мишени связывания Setd1a в геноме значительно перекрываются с мишенями связывания другого транскрипционного фактора — Mef2, для которого было показано взаимодействие с Setd1a [58]. Гены Mef2 (MEF2B, MEF2C) были обнаружены как ассоциированные с шизофренией в GWAS 2022 г. [12], экспрессия Mef2 индуцируется при генерализованной нейрональной судорожной активности [61]. Белок TRIO — фактор обмена гуаниновых нуклеотидов, ремоделирующий актиновый цитоскелет, который регулирует миграцию нейронов, аксоногенез, направление роста аксонов, ветвление дендритов и синаптогенез [62]. Генетические дефекты TRIO могут приводить к раннему нарушению формирования нейронных сетей, напрямую влияя как на рост нейритов, так и на развитие синапсов, и, действительно, помимо шизофрении, мутации в TRIO связаны с умственной отсталостью, нарушениями развития нервной системы, расстройствами аутистического спектра [62—64]. О биологических функциях ядерного экспортина-7 (XPO7) в нейронах известно мало. Было показано, что XPO7 участвует в ядерно-цитоплазматическом перемещении РНК-связывающего белка TDP43, ассоциированного с нейродегенеративными заболеваниями (боковым амиотрофическим склерозом и лобно-височной деменцией) [65].
В соответствии с GWAS 2022 г. [12] авторы также показали, что обнаруженные гены широко экспрессируются нейронами центральной нервной системы, но не глиальными клетками и нейронами периферической нервной системы [50]. Таким образом, схожесть результатов GWAS и выявления редких вариантов подтверждает, что полноэкзомное секвенирование идентифицирует общий биологический механизм, лежащий в основе развития заболевания, а не редкие синдромальные формы с отдельным механизмом.
Другой подход к выявлению редких вариантов, связанных с шизофренией, — поиск вариации количества копий (copy number variation, CNV). CNV — это генетические полиморфизмы, суть которых заключается в различии количества повторяющихся копий хромосомных сегментов (размером от 50 пар оснований до нескольких миллионов пар оснований), и которые возникают вследствие несбалансированных хромосомных перестроек (дупликации, делеции) [66]. Полногеномное выявление CNV, ассоциированных с заболеванием, может быть проведено с использованием как данных, полученных на микрочипах (генотипирование полиморфизмов по аналогии с GWAS), так и данных секвенирования нового поколения (полноэкзомного или полногеномного) [67, 68]. Все CNV, вовлеченные в развитие шизофрении, редко встречаются в популяции, но вносят значительный риск (OR 2—60). Так, одна из наиболее значимых CNV риска шизофрении — делеция 22q11.2 (OR 68), также известная как синдром Ди-Джорджи, возникающая в 1 из 2000—4000 случаев предположительно за счет неаллельной гомологичной рекомбинации [69—71]. Носители данной делеции в 40% случаев манифестируют с психотическим расстройством [72]. Делеция 22q11.2 распространяется на 46 белок-кодирующих генов, 7 генов микроРНК и 10 генов некодирующих РНК на 22-й хромосоме [73]. Из них потенциально могут быть вовлечены в развитие шизофрении гены, кодирующие транскрипционный фактор TBX1, белок биогенеза микроРНК Pasha (DGCR8), фермент катехол-О-метилтрансферазу (COMT), расщепляющий катехоламины (дофамин, норадреналин, адреналин), фермент пролин-дегидрогеназу (PRODH), цинковый палец ZDHHC8, регулирующий рост аксонов и их терминальное ветвление [74], белок, связывающий ГТФазу Ran (RANBP1), контролирующий направленную миграцию клеток нервного гребня во время эмбрионального развития [75].
Крупномасштабное полногеномное исследование CNV при шизофрении, CNV and Schizophrenia Working Groups of the Psychiatric Genomics Consortium, собравшее данные генотипирования 21 094 больных шизофренией и 20 227 лиц контрольной группы, подтвердило, что общее бремя CNV в генах значительно выше у пациентов с шизофренией по сравнению с контрольной группой с преобладанием у первых делеций (OR по количеству генов, затронутых CNV, 1.21; при разделении по типу CNV OR для делеций составило 1.40, для дупликаций — 1.12) [69]. Всего авторы выделили 8 геномных локусов, CNV в которых значимо ассоциированы с шизофренией на полногеномном уровне: делеции 1q21.1, 2p16.3 (NRXN1), 3q29, 15q13.3, 16p11.2, 22q11.2 и дупликации 7q11.23 и 16p11.2. Гены, затронутые CNV, были обогащены по следующим биологическим категориям, определенным в терминах генной онтологии (gene ontology, GO): синапс, белковый комплекс, ассоциированный с цитоскелетом, регулируемый активностью (ARC), комплекс NMDA-рецептора. К ним относились гены, кодирующие белки пресинаптической адгезии (NRXN1, NRXN3), постсинаптические каркасные белки (DLG1, DLG2, DLGAP1, SHANK1, SHANK2), глутаматергические ионотропные рецепторы (GRID1, GRID2, GRIN1, GRIA4) [69]. В целом, несмотря на большую выборку, 8 обнаруженных локусов риска шизофрении в совокупности встречаются у 1,4% пациентов исследованной группы и объясняют 0,85% наследственности шизофрении. Будучи крайне редкими в популяции, новые CNV в локусах риска шизофрении могут быть обнаружены на бо́льших выборках.
Таким образом, выявление редких вариантов (частота минорного аллеля <1%), ассоциированных с шизофренией, дополняет наше понимание механизмов наследственности и возникновения данного заболевания. Лица с шизофренией несут значительное бремя редких и в основном повреждающих (мутации с потерей функции, делеции) вариантов белок-кодирующих генов и генов некодирующих РНК по сравнению с контрольной группой, причем редкие варианты имеют довольно большой размер эффекта, т.е. их носительство увеличивает риск развития шизофрении в несколько раз. Затронутые гены преимущественно являются нейронспецифичными и часть из них контролирует синаптические функции. Многие выявленные гены по биологическим функциям пересекаются с генами, выявленными в GWAS-исследованиях, что указывает на общий биологический механизм, лежащий в основе развития заболевания. Основные биологические процессы, в которые вовлечены продукты генов, ассоциированные с шизофренией, обобщены в табл. 2.
Таблица 2. Основные биологические категории, процессы и функции, в которые вовлечены гены, ассоциированные с риском шизофрении
| Биологическая категория | GWAS 2022 Schizophrenia Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium [12] | Полноэкзомное секвенирование 2022 Schizophrenia Exome Sequencing Meta-analysis (SCHEMA) [50] | Полногеномное выявление CNV 2016 CNV and Schizophrenia Working Groups of the Psychiatric Genomics Consortium [69] |
| Глутаматергические рецепторы | GRM3, GRIN2A, GRM1, GRM2, GRM3, GRM8 | GRIA3, GRIN2A | GRID1, GRID2, GRIN1, GRIA4 |
| Кальциевые каналы и транспортеры | ATP2A2, ATP2B1, CACNA1C, CACNA1D, CACNA1I, CACNA1S, CACNA2D2, CACNB2 | CACNA1G | |
| ДНК-связывающие факторы транскрипции | ADNP2, ARNT, ATF1, ATF4, ATF7, BBX, BCL11A, BCL11B, BHLHA9, BHLHE22, CREB3L1, CREB3L4, CTCF, CUX2, DLX1, DLX2, EGR1, EGR2, EGR4, EMX1, ENO1, FOSL1, FOXG1, FOXO3, GLI1, GLIS2, GMEB1, HIC1, HIVEP1, HNF1A, IRF3, KLF10, KLF12, KLF6, MAZ, MEF2B, MEF2C, MLXIP, NFATC3, NFKB1, NFKB2, NFYB, NR1H3, OVOL1, OVOL3, PBX4, PGBD1, RARG, RELA, RFXANK, RORB, SATB2, SMARCD1, SP1, SP4, SP7, SP9, SPI1, SPIB, SREBF2, SRF, STAT6, TBX6, TCF4, TEF, TFAP2E, THAP11, YY2, ZBTB34, ZBTB37, ZBTB39, ZBTB43, ZBTB48, ZEB2, ZFP3, ZKSCAN3, ZKSCAN4, ZKSCAN8, ZNF101, ZNF14, ZNF146, ZNF165, ZNF184, ZNF232, ZNF281, ZNF311, ZNF322, ZNF391, ZNF408, ZNF439, ZNF440, ZNF441, ZNF48, ZNF491, ZNF565, ZNF589, ZNF594, ZNF627, ZNF707, ZNF71, ZNF740, ZNF771, ZNF823, ZNF835, ZSCAN12, ZSCAN16, ZSCAN2, ZSCAN23, ZSCAN26, ZSCAN29, ZSCAN31, ZSCAN9 | SP4, RB1CC1 | TBX1 |
| Система убиквитинилирования | OTUD7B, MINDY1 UBAP2L, ARIH2, USP19, USP4, UBA7, UBE2D3, ERCC8, UBE2D2, NEURL1, UBE2L6, UFM1, MINDY2, USP6, UBD, PJA1, UBE2Q2L, UBE2Q2P1, USP32P3, UBE2Q2P2, CUL3, DCAF1, CUL9, DCAF7 | CUL1, HERC1 | |
| Иммунная система | STAB1, CD4, HFE, FYN, MVP, DPEP1, NR1H3, BTN3A1, PSMA4, PARP3, EIF2AK2, TRAF3IP2, SPI1, TP53BP1, RHOA, HYAL2, IP6K2, NFATC3, MLH1, NFKB2, MEF2C, LAG3, NLRP1, ARSA, TAB1, EP300, POLR3H, ACP5, CORO1A, MAPK3, BNIP3L, RAB3D, GBF1, CUEDC2, C1QBP, NFKB1, MANBA, UBE2D3, MDK, MLEC, ARPC3, BTN3A3, TRIM38, BTN2A1, PRKAR2A, TUSC2, MAPKAPK3, ACTR1B, ZAP70, EIF2B4, QPCT, OPRD1, SFPQ, PRDX6, SERPINC1, CHRNB4, EGR1, CLU, PTK2B, HVCN1, ARHGAP9, LRP1, BTN2A2, BTN1A1, PSMB2, IRF3, ECSIT, ANKHD1, UBE2D2, OASL, SRPK2, RC3H1, CASP1, ADAM10, PIANP, TARBP2, ITGB7, FURIN, ECM1, CTSK, HSPD1, SNCA, PLK2, STAR, DGKZ, SERPING1, NCAM1, DRD2, ALDOA, ZDHHC5, SPPL3, NCK1, ZDHHC1, TNFRSF13C, SCIMP, CTSS, TNFAIP8L2, PSMD6, PRKCD, CAMP, APEH, MST1R, PSMC3, JAM3, MFAP4, HSP90B1, STAT6, CRK, GPR25, CD14, TRIM8, CTSW, RELA, IL20RB, CMKLR1, ZG16, GAPT, IMPDH2, LACC1, MYLPF, F2, SHMT2, FES, PRKD1, PDE4B, BTN3A2, XRCC6, CASP4, PCBP2, MYO1C, YTHDF2, LGR4, PSMB10, HLA-E, SIPA1, NCKIPSD, TREX1, TRIM31, TRIM40, TRIM39, SLC26A6, HLA-A, GNL1, TRIM26, GPX1, MOG, TRIM27, TRIM15, PPP1R11, RNF39, TRIM10, TLR9, MC1R, OTUD7B, HLA-G, CRHR1, DNAJA3, HMOX2 | ||
| Пресинапс | AP3D1, SNAP91, ATP2B1, SCGN, RIMS1, CAD, SLC32A1, RAB3D, PTN, C1QBP, CLCN3, FXR1, SLC30A3, OPRD1, APH1A, PCDH17, TNN, LRFN3, RNF112, LRRC4B, P2RX4, VPS45, ADAM10, NPFF, POLG, RAB13, SLC4A10, SNCA, NLGN4X, LIN7C, DRD2, DOC2A, GPM6A, RAB3C, GRAP, DGKI, ATP6V0D1, KCNJ3, UCN, SLC9B2, BSN, GRM2, CACNB2, KCNC2, PRRT2, SEMA4C, CPLX1, ZNF804A, FOSL1, BDNF, GAK, GRIN2A, PDE4B, PPP1CC, NTNG2, SLC6A9, CTNND1, GRM3 | GRIN2A, | NRXN1, NRXN3, |
| . | |||
| Таблица 2. Основные биологические категории, процессы и функции, в которые вовлечены гены, ассоциированные с риском шизофрении. (Окончание) | |||
| Биологическая категория | GWAS 2022 Schizophrenia Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium [12] | Полноэкзомное секвенирование 2022 Schizophrenia Exome Sequencing Meta-analysis (SCHEMA) [50] | Полногеномное выявление CNV 2016 CNV and Schizophrenia Working Groups of the Psychiatric Genomics Consortium [69] |
| Постсинапс | ADAM22,, MAPK8IP2, FYN, NCDN, PSD, EIF4B, AP3D1, RHOA, ATP2B1, CHRNA3, IGSF9B, MEF2C, P2RX7, HOMER2, PTN, NEURL1, FXR1, STRN, OPRD1, CNN3, CHRNB4, PCDH17, BCL11A, PTK2B, CHRNA2, LRFN3, PRR12, RNF112, HIP1R, LRRC4B, LRP4, P2RX4, ADGRB3, GABBR2, ADAM10, NPFF, SLC4A10, SNCA, NLGN4X, INA, LIN7C, DGKZ, DRD2, CNKSR2, GPM6A, UTRN, GRM1, NRGN, PSD3, SORCS3, DGKI, CABP1, KCNB1, EPB41, BSN, GRM2, RAPSN, KCNC2, PRRT2, SEMA4C, CPLX1, CPT1C, IL1RAPL1, CHRNA5, FRMPD4, ZNF804A, TANC2, DAG1, RPS27, CHRM4, GRIN2A, PDE4B, ANKS1B, PPP1CC, DCC, SLC6A9, CTNND1, GRM3, GABBR1, SHISA8, SHANK3, MAPT, NSF, DNAJA3, CPEB1, CACNA1C | GRIA3, GRIN2A | DLG1, DLG2, DLGAP1, SHANK1, SHANK2 |
| Навигация аксонов | SEMA3F, SEMA3G, FYN, SEMA3B, NGEF, RHOA, NFATC3 MAPK3, PARD6A, GNAI2, RRAS GNAI1, TRPC4, PAK6, SEMA6C NCK1, PLXNB1, SEMA4C, ROBO1, CFL1, PARD6G, FES, EFNA5, DCC NTNG2, MYL5 | ||
| микроРНК | MIR1180, MIR1183, MIR1227, MIR1228, MIR1234, MIR124-1, MIR124-2, MIR1281, MIR1282, MIR1293, MIR1294, MIR1307, MIR130A, MIR132, MIR135A1, MIR137, MIR146B, MIR190B, MIR191, MIR203A, MIR203B, MIR2115, MIR2116, MIR212, MIR2682, MIR3127, MIR3143, MIR3160-1, MIR3160-2, MIR33A, MIR3622A, MIR3622B, MIR3652, MIR3655, MIR3679, MIR3714, MIR378I, MIR3914-1, MIR3914-2, MIR425, MIR4257, MIR4263, MIR4271, MIR4301, MIR4304, MIR4315-1, MIR4315-2, MIR4321, MIR4443, MIR4454, MIR4472-1, MIR4487, MIR4489, MIR4497, MIR4515, MIR4528, MIR4529, MIR4655, MIR4660, MIR4664, MIR4677, MIR4688, MIR4690, MIR4697, MIR4700, MIR4766, MIR4787, MIR4793, MIR4801, MIR492, MIR5088, MIR5193, MIR548AE2, MIR548AU, MIR5582, MIR5698, MIR5787, MIR597, MIR6079, MIR610, MIR6133, MIR640, MIR6728, MIR6734, MIR6735, MIR6737, MIR6745, MIR6757, MIR6766, MIR6769A, MIR6773, MIR6789, MIR6823, MIR6824, MIR6831, MIR6836, MIR6842, MIR6843, MIR6845, MIR6854, MIR6872, MIR6878, MIR6889, MIR6890, MIR6891, MIR711, MIR8064, MIR8068, MIR8072, MIR8087, MIR877, MIR9-2, MIR9-3, MIR937, MIRLET7G | ||
| Длинные некодирующие РНК | ADAMTSL4-AS1, ALMS1-IT1, ANKRD44-IT1, ARIH2OS, ATP2B1-AS1, BDNF-AS, C15ORF56, C8ORF86, CACNA1C-AS4, CACNA1C-IT3, CPEB1-AS1, CXXC4-AS1, DPYD-AS1, DPYD-AS2, EFCAB6-AS1, ELFN1-AS1, ENO1-AS1, ENOX1-AS2, EP300-AS1, EPN2-AS1, FALEC, FAM157C, FAM222A-AS1, FAM85B, FOXG1-AS1, GAS5, GAS5-AS1, GAS8-AS1, GLYCTK-AS1, GTF3C2-AS1, HCG11, HCG14, HCG15, HCG17, HCG18, HCG9, HLA-F-AS1, HNF1A-AS1, IQCF5-AS1, ITIH4-AS1, ITPKB-IT1, KANSL1-AS1, KDM4A-AS1, KMT2E-AS1, LHFPL3-AS1, LHFPL3-AS2, LIN28B-AS1, LINC00051, LINC00222, LINC00240, LINC00269, LINC00320, LINC00374, LINC00461, LINC00502, LINC00533, LINC00558, LINC00624, LINC00635, LINC00637, LINC00678, LINC00838, LINC00862, LINC00994, LINC01004, LINC01015, LINC01068, LINC01088, LINC01102, LINC01122, LINC01239, LINC01288, LINC01305, LINC01315, LINC01360, LINC01378, LINC01405, LINC01415, LINC01416, LINC01460, LINC01470, LINC01539, LINC01551, LINC01583, LINC01608, LINC01609, LINC01619, LINC01623, LINC01645, LINC01648, LINC01650, LINC01672, LINC01715, LINC01725, LINC01748, LINC01760, LINC01776, LINC01795, LINC01814, LINC01831, LINC01848, LINC01876, LINC01877, LINC01884, LINC01892, LINC01905, LINC01919, LINC01929, LINC01933, LINC01960, LINC01990, LINC02027, LINC02033, LINC02050, LINC02053, LINC02057, LINC02060, LINC02067, LINC02101, LINC02108, LINC02210-CRHR1, LINC02238, LINC02264, LINC02282, LINC02338, LINC02428, LINC02484, LINC02551, LINC02552, LRP1-AS, LRP4-AS1, MAPT-AS1, MAPT-IT1, MEF2C-AS1, MEF2C-AS2, MGAT3-AS1, MIR124-2HG, MIR137HG, MIR9-3HG, NDFIP2-AS1, NEBL-AS1, NEGR1-IT1, NEURL1-AS1, OGFRP1, OR5V1, OVOL1-AS1, PARD6G-AS1, PCBP2-OT1, PCGEM1, PITPNA-AS1, PITPNM2-AS1, POC1B-AS1, PRICKLE2-AS1, PRICKLE2-AS2, PRKAR2A-AS1, PSD2-AS1, PSMD6-AS2, RASSF1-AS1, RBFADN, RBM26-AS1, RBM5-AS1, RBMS3-AS1, SATB2-AS1, SCAANT1, SEMA3B-AS1, SEMA3F-AS1, SLX1A-SULT1A3, SLX1B-SULT1A4, SMIM15-AS1, SNCA-AS1, SNHG12, SNHG21, SNHG3, SORCS3-AS1, SOX2-OT, SZT2-AS1, TCF4-AS1, THOC7-AS1, TMEM161B-AS1, TRAF3IP2-AS1, TRIM31-AS1, VPS9D1-AS1, ZMYM4-AS1, ZNRD1ASP, ZSCAN16-AS1 | ||
Остается ряд вопросов, которые предстоит разрешить в дальнейших исследованиях. По результатам различных GWAS-исследований, одним из наиболее значимо ассоциированных с заболеванием шизофренией регионов является регион MHC. Однако механизм, с помощью которого область MHC отвечает на риск шизофрении, остается в значительной степени неясным. Частично данная ассоциация может быть объяснена присутствием в данном регионе генов C4 компонента комплемента, который экспрессируется в нейронах головного мозга и опосредует элиминацию синапсов при постнатальном развитии головного мозга; экспрессия C4 компонента комплемента в головном мозге повышена у пациентов с шизофренией по сравнению с людьми, не страдающими шизофренией [76]. По-видимому, в дальнейшем требуется более углубленно изучать указанный регион. Затруднена биологическая интерпретация и ряда других локусов, обнаруженных при шизофрении. Наконец, одним из интересных, но неоднозначных для интерпретации результатов полногеномных исследований является выявленная корреляция между вариантами, характерными для шизофрении, с полиморфизмами, ассоциированными с другими психическими расстройствами, особенно расстройствами аутистического спектра и биполярными аффективными расстройствами. Это предполагает существование сходных молекулярно-биологических процессов в патогенезе данных заболеваний, однако затрудняет установление этиологии и усложняет специфическую диагностику психических болезней.
Заключение
Несмотря на большой вклад наследственности в развитие шизофрении (около 80—85%), выявление конкретных генетических вариантов, ассоциированных с заболеванием, затруднено по ряду причин: шизофрения — полигенное заболевание, характеризующееся высокой гетерогенностью как локусов (в человеческом геноме обнаружено >280 локусов, генетические варианты в которых увеличивают риск фенотипа), так и аллелей одного гена (различные варианты на уровне одного гена могут увеличивать риск фенотипа), ассоциированных с заболеванием; частые варианты (частота минорного аллеля в популяции >1%) вносят небольшой риск в развитие заболевания, а варианты с большим размером эффекта крайне редко встречаются в популяции, поэтому чтобы выявить и те, и другие, необходимо проводить полногеномные исследования с большим размером выборки. Действительно, за последнее десятилетие использование полногеномных технологий и технологий секвенирования нового поколения привело к значительному прогрессу в механистическом понимании связи между генетическими факторами и развитием шизофрении, однако ясно, что мы все еще находимся на ранних стадиях открытия генов, ассоциированных с данным расстройством.
Результаты GWAS и полноэкзомного секвенирования продемонстрировали, что затронутые при шизофрении гены преимущественно являются нейронспецифичными и часть из них контролирует синаптические функции, в том числе глутаматергическую передачу сигнала. Данное открытие подтверждает важную роль глутаматергической системы передачи сигналов в механизме развития заболевания. Вместе с этим гены «риска» также потенциально вовлечены в развитие головного мозга и когнитивных функций, формирование памяти, синаптогенез, нейритогенез, направленный рост аксонов и другие процессы нервной системы. Таким образом, в настоящий момент представляется, что ведущую роль в развитии шизофрении играют нарушения функций нейронов головного мозга.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда №22-15-00125, https://rscf</em>.ru/project/22-15-00125.
Работа Шмаковой А.А. (глава GWAS шизофрении) финансировалась программой фундаментальных исследований ИБР РАН (0088-2021-0007).
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
1 Каузальные варианты — это генетические варианты, напрямую ответственные за биологический эффект и ассоциацию локуса с изучаемым заболеванием. Физически рядом с каузальными вариантами в том же локусе могут быть расположены другие (некаузальные) варианты, которые за счет неравновесного будут выявлены в качестве вариантов, ассоциированных с заболеванием при скрининге GWAS. Определение среди всех выявленных в GWAS потенциальных каузальных вариантов осуществляется с помощью статистических методов «fine-mapping».
2 Анализ обогащения набора генов (gene set enrichment analysis) — статистический метод, позволяющий определить, какие наборы генов встречаются значимо чаще или реже в экспериментальной группе по сравнению с фоновой встречаемостью в геноме или контрольной группе. Под набором генов подразумевается аннотированная группа генов, объединенных одним свойством или функцией. Если частота генов такого набора в экспериментальной группе выше фоновой частоты, набор называют чрезмерно представленным (перепредставленным), или недопредставленным, если наоборот.
3 Варианты или мутации потери функции — это изменения гена, которые нарушают функции кодируемого белка или приводят к его потере, например мутации, приводящие к синтезу усеченного (трункированного) белка.