L-laktat Dehidrogenaz
Arka Plan
L-laktat dehidrogenaz (LDH), neredeyse tüm canlı hücrelerde bulunan, hücresel metabolizmada kilit bir rol oynayan önemli bir enzimdir. Pirüvatın L-laktata tersinir dönüşümünü katalize eder; bu, anaerobik glikolizde temel bir adımdır. Bu enzimatik reaksiyon, nikotinamid adenin dinükleotidin (NAD+) indirgenmiş formu (NADH)ndan yeniden sentezlenmesi için elzemdir; böylece glikolizin, özellikle oksijenin kısıtlı olduğu durumlarda, hücresel enerji ihtiyaçlarını karşılamak üzere adenozin trifosfat (ATP) üretmeye devam etmesini sağlar.
Biyolojik Temel
LDH tipik olarak, iki farklı protein alt birimi olan kalp (H) ve kas (M) birleşimlerinden oluşan tetramerik bir enzim olarak bulunur. Bu alt birimler, çeşitli oranlarda birleşerek beş ana izoenzim oluşturur: LDH-1 (HHHH), LDH-2 (HHHM), LDH-3 (HHMM), LDH-4 (HMMM) ve LDH-5 (MMMM). Her izoenzim, farklı organların spesifik metabolik ortamını yansıtan benzersiz bir doku dağılımı ve katalitik tercih sergiler. Örneğin, LDH-1 kalp kası ve kırmızı kan hücrelerinde yoğun olarak bulunur ve burada birincil olarak laktatı pirüvata geri dönüştürürken, LDH-5 iskelet kası ve karaciğerde bol miktarda bulunur ve pirüvatın laktata dönüşümünü tercih eder. Bu izoenzim çeşitliliği, dokuya özgü ihtiyaçlara göre metabolik yolların ince ayarını sağlar.
Klinik Önemi
Kan serumunda LDH seviyelerinin yüksekliği, hücreler hasar gördüğünde veya yok edildiğinde enzimin dolaşıma salınması nedeniyle doku hasarı veya hastalığının genel bir göstergesidir. Tek bir organa özgü olmamakla birlikte, LDH izoenzimlerinin paterni daha lokalize tanısal bilgi sağlayabilir. Örneğin, LDH-1'deki bir artış miyokard enfarktüsü veya hemolitik anemi gibi durumları düşündürebilirken, yüksek LDH-5 sıklıkla karaciğer hastalığına veya iskelet kası hasarına işaret eder. LDH seviyeleri, kalp krizleri, karaciğer ve böbrek hastalıkları, kas distrofisi ve bazı kanserler dahil olmak üzere çeşitli durumların tanısına, hastalık şiddetinin değerlendirilmesine ve prognozuna yardımcı olmak amacıyla klinik ortamlarda rutin olarak izlenir. Onkolojide, LDH sıklıkla tümör yükü için değerli bir biyobelirteç ve tedavi yanıtının bir göstergesi olarak hizmet eder.
Sosyal Önem
LDH ölçümü, halk sağlığı ve klinik tanıda önemli bir sosyal öneme sahiptir. Geniş bir hücresel hasar göstergesi olarak rolü, onu başlangıç hastalık taraması ve hastalıkların ilerlemesini izlemek için değerli, uygun maliyetli bir araç haline getirir. Temel fizyolojik bozukluklara dair erken ipuçları sağlayarak, LDH testi daha zamanında tanı ve müdahale stratejilerine katkıda bulunur, bu da çok çeşitli sağlık koşullarında hasta sonuçlarının iyileşmesine yol açabilir. Ayrıca, LDH aktivitesini ve izoenzim ekspresyonunu etkileyen genetik varyasyonlar üzerine devam eden araştırmalar, metabolik bozukluklar ve çeşitli patolojiler için daha kesin tanısal belirteçlerin ve yeni tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesinin önünü açarak, insan sağlığı ve hastalığına dair anlayışımızı ilerletebilir.
Metodolojik ve İstatistiksel Kısıtlamalar
Enzim düzeylerine yönelik olanlar da dahil olmak üzere genetik çalışmalar, istatistiksel güç ve genomik kapsamın kapsamlılığıyla ilgili kısıtlamalarla sıklıkla karşılaşır. Birçok ilişki, özellikle mütevazı etki büyüklüğüne sahip olanlar, yetersiz örneklem büyüklükleri veya genotipleme dizilerinde genetik varyasyonun kısmi temsili nedeniyle tespit edilemeyebilir; bu durum, genotiplenmiş tek nükleotid polimorfizmleri (SNP'ler) ile güçlü bağlantı dengesizliğinde olmayan nedensel varyantları gözden kaçırabilir.[1] Ayrıca, genomik kapsamı artırmak için kritik bir adım olan genotip imputasyonunun kalitesi değişkenlik gösterebilir; bu da bazı SNP'lerin analizlerden dışlanmasına veya daha düşük güvene sahip olmasına yol açarak gerçek ilişkileri potansiyel olarak gizleyebilir.[2] Bağımsız kohortlar arasında replikasyon, bulguları doğrulamak için esastır, ancak popülasyonlar arasındaki bağlantı dengesizliği modellerindeki farklılıklar, bir gen içinde birden fazla nedensel varyantın bulunması veya çalışma tasarımındaki varyasyonlar nedeniyle zorlayıcı olabilir; bu da ilk keşifleri doğrulamayı zorlaştırır.[2] Cinsiyet havuzlu analizlerin kullanımı, cinsiyete özgü genetik etkileri de gözden kaçırabilirken, popülasyon tabanlıya karşı iç içe geçmiş vaka-kontrol tasarımları gibi çeşitli kohort toplama stratejileri, bulguların genellenebilirliğini etkileyen önyargılar ortaya çıkarabilir.[3]
Köken, Fenotipik Değişkenlik ve Genellenebilirlik
Genetik bulguların genellenebilirliği, genellikle çalışma popülasyonlarının demografik özellikleri tarafından kısıtlanır. Birçok geniş ölçekli genetik çalışma, tarihsel olarak ağırlıklı olarak Avrupa kökenli bireylere odaklanmış, Hint-Asyalı kohortlar gibi diğer etnik grupların dahil edilmesi sınırlı kalmıştır.[2] Bu sınırlı çeşitlilik, bir popülasyonda tanımlanan genetik ilişkilendirmelerin, allel frekansları, bağlantı dengesizliği yapıları ve genetik mimarilerdeki farklılıklar nedeniyle diğerlerine doğrudan aktarılamayabileceği ve potansiyel olarak küresel popülasyon genelindeki genetik etkilerin eksik anlaşılmasına yol açabileceği anlamına gelir.[2] Dahası, çeşitli çalışmalar arasında enzim düzeylerinin ve diğer fenotiplerin doğru ve tutarlı bir şekilde ölçülmesi önemli bir zorluk teşkil etmektedir. Laboratuvar analizlerindeki, katılımcıların demografik profillerindeki ve çevresel maruziyetlerdeki farklılıklar; gözlemlenen enzim düzeylerini etkileyen metodolojik farklılıklar ve karıştırıcı faktörler ortaya çıkarabilir, bu da meta-analizleri ve genetik etkilerin yorumlanmasını zorlaştırır.[2] Bulguların biyolojik önemi, genetik varyantların etkilerini çevresel faktörlere veya spesifik doku ekspresyonuna bağlı olarak farklı şekilde gösterebilmesi nedeniyle bağlama bağlı da olabilir; bu durum, çalışmanın tasarımının ve ölçümün biyolojik bağlamının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir.[4]
Hesaba Katılmayan Çevresel Faktörler ve Geriye Kalan Kalıtılabilirlik
Enzim seviyeleri de dahil olmak üzere kompleks özelliklerin genetik temelini anlamadaki önemli bir sınırlama, genellikle keşfedilmemiş gen-çevre etkileşimlerinin rolüdür. Diyet, yaşam tarzı ve alkol ile sigara gibi belirli maddelere maruz kalma gibi çevresel faktörlerin genetik yatkınlıkları modüle ettiği ve enzim aktivitesini önemli ölçüde etkileyebileceği bilinmektedir.[2] Bu etkileşimleri açıkça araştırmayan çalışmalar, genetik varyantların farklı koşullar altında etkilerini nasıl gösterdiğine dair önemli bilgileri gözden kaçırabilir ve bu da hastalık etiyolojisine dair eksik bir tabloya yol açar. Dahası, çok sayıda genetik lokusun tanımlanmasına rağmen, bireysel SNP'ler veya hatta klinik kovaryant setleri, toplam fenotipik varyansın genellikle sadece küçük bir kısmını açıklar ve yaygın "eksik kalıtılabilirlik" sorununu vurgulamaktadır.[5] Bu durum, özellikler üzerindeki genetik ve çevresel etkilerin büyük bir kısmının açıklanamamış kaldığını düşündürmekte olup, enzim seviyeleri ve diğer kompleks özelliklerin genetik mimarisini tam olarak aydınlatmak için nadir varyant analizleri de dahil olmak üzere daha kapsamlı genomik yaklaşımlara ve gen-çevre etkileşimlerinin daha derinlemesine araştırılmasına duyulan ihtiyaca işaret etmektedir. Ek olarak, bazı biyobelirteçler genetik ilişkilendirme çalışmalarında bilgilendirici olmayabilir, genom çapında anlamlı ilişkilendirmeler vermeyebilir; bu da bu özelliklerin karmaşıklığının ve altta yatan biyolojik mekanizmaları hakkında daha fazla araştırmaya duyulan ihtiyacın altını çizmektedir.[2]
Varyantlar
Bağışıklık düzenlemesi, enflamasyon ve hücresel metabolizma ile ilişkili çeşitli genlerdeki varyantlar, l-laktat dehidrogenaz aktivitesi üzerindeki potansiyel etkileri hakkında bilgi sunmaktadır. Bu enzim, hücresel hasarın, metabolik stresin ve değişmiş enerji üretiminin kritik bir göstergesidir ve sıklıkla enflamatuar durumlarda veya doku hasarında yükselir. Bu genetik etkileşimleri anlamak, bağışıklık tepkileri, metabolik yollar ve hücresel sağlık arasındaki karmaşık etkileşimi aydınlatmaya yardımcı olur.
CD163L1, CD163 ve STAB1 gibi genler, makrofajlar ve endotel hücrelerinde baskın olarak eksprese edilen çöpçü reseptörlerini kodlar; bu reseptörler hücresel kalıntıların, patojenlerin temizlenmesi ve enflamatuar süreçlerin modülasyonu için hayati öneme sahiptir. CD163 özellikle, anti-enflamatuar yanıtlarda ve doku onarımında rol oynayan M2 makrofajları için bir belirteç olarak bilinir. CD163L1'deki rs74754250, rs4072797 ve rs34985304 gibi varyantlar ile CD163'teki rs6488345 ve rs4883263 varyantları, bu reseptörlerin ekspresyonunu veya işlevini değiştirebilir, böylece makrofaj polarizasyonunu ve aktivitesini etkileyebilir. Benzer şekilde, STAB1'deki rs150956780 varyantı, enflamatuar molekülleri temizlemedeki rolünü etkileyebilir. CSF1 (Colony Stimulating Factor 1), rs333947 varyantı ile, makrofaj gelişimi ve işlevini düzenleyen anahtar bir sitokindir; buradaki değişiklikler, immün manzarayı ve enflamatuar durumu derinden etkileyebilir.[6] Bu tür bir immün disregülasyon, artan hücresel strese ve döngüye yol açarak, hücresel hasar ve enflamasyon için yaygın bir biyobelirteç olan yüksek l-laktat dehidrogenaz seviyelerine katkıda bulunabilir.[7] CD163 ve GAPDHP31 arasındaki ortak varyant rs117692263 ve intergenik varyant rs7305678, hem bağışıklık hem de metabolik yolları etkileyebilecek karmaşık düzenleyici etkileşimleri düşündürmektedir.
Bağışıklık tepkilerini daha da etkileyen genler arasında LILRB5, HLA-DQB1 ve NINJ1 bulunur. rs12975366 ve rs393600 gibi varyantlara sahip LILRB5 geni, immün hücre aktivasyonunu ve sinyalizasyonunu modüle eden, bağışıklık tepkilerini hassas bir şekilde ayarlamaya yardımcı olan bir lökosit immünoglobulin benzeri reseptörü kodlar. LILRB5 işlevindeki değişiklikler, immün hücre aktivitesinde dengesizliklere yol açarak, potansiyel olarak kronik enflamasyona katkıda bulunabilir. Benzer şekilde, rs17412833 varyantı ile temsil edilen HLA-DQB1, antijenleri T hücrelerine sunmak ve adaptif bağışıklığı başlatmak için gerekli olan bir majör histokompatibilite kompleksi (MHC) sınıf II genidir. HLA genlerindeki polimorfizmlerin, otoimmün hastalıklara yatkınlığı ve genel immün sistem yanıtını etkilediği bilinmektedir.[8] İmmün düzenlemedeki değişiklikler, aktive olmuş immün hücrelerin sıklıkla glikolize bağımlı olması nedeniyle hücresel metabolizmayı etkileyebilir, bu da l-laktat dehidrogenaz aktivitesini potansiyel olarak etkileyebilir. Ayrıca, rs7033638 ve rs12342201 varyantlarına sahip NINJ1 (Ninjurin 1), enflamasyon ve piroptoz dahil olmak üzere hücre ölümü yollarındaki rolü giderek daha fazla tanınan bir hücre adezyon molekülüdür. NINJ1'in disregülasyonu, anormal hücre ölümüne yol açarak, l-laktat dehidrogenaz gibi hücre içi içeriklerin dolaşıma salınmasına neden olabilir ve bu da doku hasarı için bir belirteç görevi görebilir.[2] rs917863 varyantını içeren GAPDHP31 ve NIFKP3 bölgesini kapsayan alan, hücresel metabolizma için özellikle önemlidir. GAPDHP31, pirüvat ve dolaylı olarak laktat üretiminden sorumlu glikolitik yoldaki önemli bir enzim olan gliseraldehit-3-fosfat dehidrogenaz (GAPDH) ile ilişkili bir psödogenidir. Psödogenler kendileri işlevsel proteinleri kodlamasalar da, mikroRNA süngerleme veya transkripsiyonel girişim dahil olmak üzere çeşitli düzenleyici mekanizmalar aracılığıyla GAPDH gibi işlevsel karşılıklarının ekspresyonunu veya stabilitesini etkileyebilirler. Bu nedenle, bu psödogen bölgesindeki rs917863 gibi varyantlar, glikoliz hızını ve laktat üretimini dolaylı olarak etkileyebilir. Hücresel stres, hipoksi veya hızlı proliferasyon koşullarında sıklıkla görülen artmış glikoliz ve ardından laktat üretimi, l-laktat dehidrogenaz aktivitesi ile doğrudan ilişkilidir. Metabolik yollar üzerindeki bu genetik etkileşimleri anlamak, biyobelirteçleri ve hastalık mekanizmalarını yorumlamak için çok önemlidir.[9] Bu tür genetik varyasyonlar, protein seviyelerini ve hücresel süreçleri etkileyen protein kantitatif özellik lokuslarını (pQTL'ler) temsil edebilir.[6]
Önemli Varyantlar
| RS ID | Gen | İlişkili Özellikler |
|---|---|---|
| rs74754250 rs4072797 rs34985304 |
CD163L1 | l lactate dehydrogenase measurement |
| rs6488345 rs4883263 |
CD163 | l lactate dehydrogenase measurement |
| rs150956780 | STAB1 | l lactate dehydrogenase measurement |
| rs12975366 rs393600 |
LILRB5 | protein measurement matrix metalloproteinase 12 measurement kallikrein‐6 measurement ESAM/LAMA4 protein level ratio in blood FABP2/RBP2 protein level ratio in blood |
| rs917863 | GAPDHP31 - NIFKP3 | l lactate dehydrogenase measurement |
| rs117692263 | CD163L1, CD163 | creatine kinase measurement non-high density lipoprotein cholesterol measurement l lactate dehydrogenase measurement low density lipoprotein cholesterol measurement kallikrein-7 measurement |
| rs333947 | CSF1 | leukocyte quantity blood protein amount aspartate aminotransferase measurement creatine kinase measurement l lactate dehydrogenase measurement |
| rs17412833 | HLA-DQB1 | l lactate dehydrogenase measurement total cholesterol measurement low density lipoprotein cholesterol measurement |
| rs7305678 | CD163 - GAPDHP31 | apolipoprotein A 1 measurement high density lipoprotein cholesterol measurement l lactate dehydrogenase measurement creatine kinase measurement level of beta-enolase in blood |
| rs7033638 rs12342201 |
NINJ1 | l lactate dehydrogenase measurement |
References
[1] Kathiresan, S., et al. "Common variants at 30 loci contribute to polygenic dyslipidemia." Nature Genetics, 2008.
[2] Yuan, X et al. "Population-based genome-wide association studies reveal six loci influencing plasma levels of liver enzymes." Am J Hum Genet, 2008.
[3] Yang, Q., et al. "Genome-wide association and linkage analyses of hemostatic factors and hematological phenotypes in the Framingham Heart Study." BMC Medical Genetics, 2007.
[4] Vasan, R. S., et al. "Genome-wide association of echocardiographic dimensions, brachial artery endothelial function and treadmill exercise responses in the Framingham Heart Study." BMC Medical Genetics, 2007.
[5] Pare, G., et al. "Novel association of HK1 with glycated hemoglobin in a non-diabetic population: a genome-wide evaluation of 14,618 participants in the Women's Genome Health Study." PLoS Genetics, 2008.
[6] Melzer, D et al. "A genome-wide association study identifies protein quantitative trait loci (pQTLs)." PLoS Genet, 2008.
[7] Benjamin, E. J., et al. "Genome-wide association with select biomarker traits in the Framingham Heart Study." BMC Medical Genetics, 2007.
[8] Saxena, R et al. "Genome-wide association analysis identifies loci for type 2 diabetes and triglyceride levels." Science, 2007.
[9] Dixon, AL et al. "A whole-genome association study of global gene expression." Nat Genet; in press, 2007.