Идентификация и анализ ключевых генов патогенеза стрессового недержания мочи как частного проявления дисплазии соединительной ткани

Цель исследования. Выявление ключевых генов дисплазии соединительной ткани у женщин со стрессовым недержанием мочи.
Материал и методы. С помощью программного продукта MetaCore компании GenеGo Inc (США) на основании данных микрочипа записи GSE12852 из базы данных GEO DataSets проанализированы результаты определения экспрессии генов у 17 пациенток (8 женщин с пролапсом гениталий и стрессовым недержанием мочи составили основную группу, 9 – группа контроля) в образцах круглых и крестцово-маточных связок. Из 388 карт сетевых взаимодействий отобрана наиболее характерная и статистически значимая для ремоделирования соединительной ткани.
Результаты исследования. Посредством взаимодействия множества генов, сигнальных систем организма экспрессия PAI 1 у женщин с проявлениями дисплазии соединительной ткани компенсаторно увеличивается, препятствуя дальнейшей деградации соединительной ткани (в 4,67 раз в нашем исследовании).
Заключение. Учитывая достоверную связь PAI 1 с металлопротеиназами, несомненно его участие в патогенезе дисплазии соединительной ткани и, в частности при стрессовом недержании мочи. Вопрос о роли PAI 1 при дисплазии соединительной ткани, безусловно, требует дальнейшего изучения, однако его значение при данной патологии неоспоримо.

Стрессовое недержание мочи у женщин – мультифакториальное, часто генетически обусловленное заболевание, широко распространенное в европейской популяции. Несмотря на высокую распространенность, этиопатогенез его изучен недостаточно. Значительную роль в генезе стрессового недержания мочи играют нарушения в метаболизме внеклеточного матрикса, что
позволяет считать стрессовое недержание мочи частным проявлением недифференцированной
дисплазии соединительной ткани [1]. На сегодняшний день не создана единая гипотеза, объясняющая принципиальные механизмы развития данной патологии, что обусловливает необходимость изучения молекулярно-генетических основ заболевания.

Особый интерес представляет анализ различно экспрессируемых генов у женщин со стрессовым недержанием мочи. В связи с этическими сложностями получения биологического материала от контрольной группы, а также уже имеющимися данными об экспрессии генов при стрессовом недержании мочи в базе GEO DataSets, мы решили использовать эти данные для последующего
компьютерного анализа.

Благодаря стремительному развитию геномных и постгеномных технологий стало возможным, пользуясь источниками литературы и базами данных, выделить известные ассоциированные с дисплазией соединительной ткани гены, на основании компьютерных исследований составить карты и сети, содержащие гены-кандидаты, и выделить подпроцессы, которые могут являться критическими в развитии данной патологии.

Цель исследования: выявление с помощью карт сетевых взаимодействий генов ключевых процессов, ассоциированных со стрессовым недержанием мочи как частным проявлением дисплазии соединительной ткани и генов-кандидатов данной патологии.

Материал и методы исследования

Для выполнения поставленной цели нами использована база данных GEO DataSets (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/), в которой собраны в виде электронных таблиц результаты исследований по оценке уровня экспрессии генов на биочипах: данные микрочипа записи GSE12852 для пролапса тазовых органов и стрессового недержания мочи. В исследование включены 17 пациенток (8 – больные с пролапсом гениталий и стрессовым недержанием мочи, составили основную группу, 9 – группа контроля)[6]. Отбор пациенток проводился по строгому протоколу с учетом возраста, этнической принадлежности, индекса массы тела, приема как локальной, так и системной заместительной гормональной терапии. После получения информированного согласия сравнивались образцы круглых и крестцово-маточных связок женщин основной и контрольной групп, иссеченные при гистерэктомии массой 1 г на образец. Обработка материала проводилась с помощью программного продукта MetaCore компании GenеGo Inc (США). Расклад процессов по приоритетам производится программой Metacore, исходя из того, что чем меньше значение p-value, тем больше вероятность того, что гены, попавшие в конкретный процесс, включены туда неслучайно. Изначально
порог для p-value мы выставляли равным 0,05.

Для всех генов был установлен порог изменения уровней экспрессии равный 1,5, то есть программа
работает только с теми генами, уровень экспрессии которых изменен (увеличен или уменьшен)
более чем в 1,5 раза. Установлено, с какими молекулярно-генетическими процессами ассоциированы данные гены-кандидаты. Использованы карты сетевых взаимодействий генов, с наложение...

Абдеева Д.М., Балан В.Е., Донников А.Е., Соболев В.В.