2012年12月04日 讯 /生物谷BIOON/ --加拿大渥太华大学心脏研究所参加了有史以来最大的冠状动脉疾病(coronary artery disease, CAD)遗传研究。来自CARDIoGRAMplusC4D协会的研究人员鉴定出15个新的基因区域与这种疾病相关联，从而将与患上这种疾病的风险相关联的基因区域数量增加到46个。相关研究结果于近期发表在Nature Genetics期刊上。
在这项史无前例的研究中，研究人员进一步鉴定出104个独立的而且很可能与CAD相关联的基因变异体，从而有助于我们了解导致CAD的遗传组分。基于这些发现，他们鉴定出成为这种疾病基础的生物学途径，并且证实脂质代谢和炎症在CAD中发挥着非常重要的作用。
CAD和它的主要并发症心肌梗塞是导致人死亡的较为常见的原因。CAD具有很强的遗传性基础。
渥太华大学心脏研究所主席Robert Roberts博士说，“这些研究发现首次明显地证实CAD的几个遗传风险因子(genetic risk factor)通过已知的炎性途径发挥作用。这鉴定出一个新的途径来阻止心脏病发生和确定如今能够被用来开发新疗法的分子靶标。”
由来自英国、德国、冰岛、瑞典、芬兰、法国、意大利、希腊、黎巴嫩、巴基斯坦、韩国、美国和加拿大的180多名科学家组成的CARDIoGRAMplusC4D协会分析了6万名患上CAD的病人和13万名明显未患上CAD的人们。研究人员将他们的遗传发现整合到网络分析之中，并且一点也不吃惊地发现作为第一大途径的脂肪代谢与CAD相关联。然而，他们还在分子水平上证实作为第二大途径的炎症与心脏病也存在关联
这项研究的重要性在于尽管鉴定出一些基因变异体通过已知的CAD风险因子(如高血压、胆固醇)发挥作用，但是很多基因变异体似乎通过未知的机制发挥作用。理解这些基因变异体如何影响患上CAD的风险是下一个研究目标，这可能为开发出新的疗法来治疗这种重要的疾病奠定基础。(生物谷Bioon.com)
doi: 10.1038/ng.2480
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Large-scale association analysis identifies new risk loci for coronary artery disease
The CARDIoGRAMplusC4D Consortium, Panos Deloukas, Stavroula Kanoni, Christina Willenborg et al.
Coronary artery disease (CAD) is the commonest cause of death. Here, we report an association analysis in 63,746 CAD cases and 130,681 controls identifying 15 loci reaching genome-wide significance, taking the number of susceptibility loci for CAD to 46, and a further 104 independent variants (r2 < 0.2) strongly associated with CAD at a 5% false discovery rate (FDR). Together, these variants explain approximately 10.6% of CAD heritability. Of the 46 genome-wide significant lead SNPs, 12 show a significant association with a lipid trait, and 5 show a significant association with blood pressure, but none is significantly associated with diabetes. Network analysis with 233 candidate genes (loci at 10% FDR) generated 5 interaction networks comprising 85% of these putative genes involved in CAD. The four most significant pathways mapping to these networks are linked to lipid metabolism and inflammation, underscoring the causal role of these activities in the genetic etiology of CAD. Our study provides insights into the genetic basis of CAD and identifies key biological pathways.
