Metiyonin
Metiyonin, insan metabolizmasında temel bir rol oynayan kükürt içeren bir amino asittir. Protein sentezi için merkezi öneme sahiptir ve çeşitli önemli biyolojik bileşikler için bir öncül görevi görür. Metabolik yolları, hücresel metilasyon süreçleri ve diğer önemli amino asitlerin sentezi ile karmaşık bir şekilde bağlantılıdır.[1]Endojen metabolitlerin kapsamlı ölçümünü amaçlayan hızla gelişen metabolomik alanı, genetik varyantların ve amino asit homeostazı üzerindeki etkilerinin incelenmesini kolaylaştırır.[1]
Biyolojik Temel
Section titled “Biyolojik Temel”Temel bir metabolit olan metiyonin, öncelikle S-adenosilmetiyonin’e (SAMe) dönüşümü yoluyla tek karbonlu metabolizmada yer alır; SAMe, çok sayıda biyokimyasal reaksiyonda evrensel bir metil donörü olarak işlev görür. Bu metilasyon reaksiyonları, DNA metilasyonu, nörotransmitter sentezi ve hormon metabolizması gibi süreçler için hayati öneme sahiptir.[1]Metiyonin metabolizması ayrıca, metiyonine geri dönüştürülebilen veya glutatyon sentezi için bir öncül olan sisteine dönüştürülebilen bir ara madde olan homosistein ile de bağlantılıdır. Bu metabolik yolları etkileyen genlerdeki varyasyonlar, serumda değişen metiyonin ve ilgili metabolit seviyelerine yol açabilir ve “genetik olarak belirlenmiş metabotipler” oluşturabilir.[1] Metabolomik ile yapılan genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) gibi çalışmalar, amino asitler de dahil olmak üzere temel metabolitlerin homeostazını değiştiren bu tür genetik varyantları tanımlamak için tasarlanmıştır.[1]
Klinik Önemi
Section titled “Klinik Önemi”Metiyonin gibi amino asitlerin homeostazındaki değişikliklerle ilişkili genetik varyantların, karmaşık hastalıkların genetiğinin fonksiyonel olarak anlaşılmasını sağlaması beklenmektedir.[1]Tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler) tarafından potansiyel olarak etkilenen metiyonin metabolizmasının düzensizliği, metabolit seviyelerinde değişikliklere yol açabilir. Örneğin, polimorfizmlerin, amino asit dönüşümünü içerenler gibi metabolik yollar üzerindeki etkisi, metabolit konsantrasyonlarındaki değişiklikler yoluyla gözlemlenebilir.[1]Bu genetik olarak belirlenmiş metabotipleri GWAS aracılığıyla tanımlamak, hastalık patogenezi ve gen-çevre etkileşimleri hakkında kritik bilgiler sağlar.[1]
Sosyal Önemi
Section titled “Sosyal Önemi”Genomik ve metabolomik bilimlerini birleştiren çalışmalarla ortaya konan metiyonin metabolizması üzerindeki genetik etkileri anlamak, kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri ve beslenme stratejilerinin geliştirilmesine katkıda bulunabilir.[1] Amino asitlerle ilgili “genetik olarak belirlenmiş metabotipleri” tanımlayarak, genotipleme ve metabolik karakterizasyonun bir kombinasyonuna dayalı bireyselleştirilmiş ilaç ve beslenmeye doğru ilerlemek mümkün hale gelir.[1] Bu yaklaşım, gen-çevre etkileşimlerinin karmaşık hastalıkların etiyolojisindeki rolünü işlevsel olarak araştırmayı amaçlar.[1]
Genellenebilirlik ve Fenotipik Ölçüm Zorlukları
Section titled “Genellenebilirlik ve Fenotipik Ölçüm Zorlukları”Metiyonin ile genetik ilişkilerin yorumlanması, çalışma popülasyonlarının genellenebilirliği ve fenotipik ölçümlerin kesinliği ile ilgili sınırlamalara tabidir. Birçok çalışma, gönüllü katılımcılar, ikiz popülasyonları veya belirli bir yaş aralığına veya ataya sahip bireyler gibi belirli özelliklere sahip kohortları kullanır; bu da bulguların daha geniş genel popülasyona uygulanabilirliğini sınırlayabilir.[2] Örneğin, ağırlıklı olarak beyaz Avrupa kökenli bireyleri içeren çalışmalar, diğer etnik veya ırksal gruplardaki genetik etkileri veya bunların etki büyüklüklerini tam olarak yakalayamayabilir ve bu da tanımlanan varyantların evrenselliğini etkileyebilir.[3] Ayrıca, belirli ilaçları kullanan bireylerin dışlanması veya DNA’nın daha sonraki muayenelerde toplanması gibi seçim süreçleri, sonuçları çarpıtabilecek hayatta kalma veya kohort yanlılıklarını ortaya çıkarabilir.[3]Fenotipik ölçümün kendisi, metiyonin ile genetik ilişkilerin sağlamlığını etkileyebilecek zorluklar sunar. Kan örneklerinin toplandığı günün saati veya bir bireyin menopoz durumu gibi faktörlerin çeşitli serum belirteçlerini etkilediği bilinmektedir ve bu da dikkatli bir standardizasyon ve kovaryatlar için ayarlama gerektirmektedir.[2] Fenotipler tekrar eden gözlemlerin ortalamalarından veya tek yumurta ikizi çiftlerinden elde edildiğinde, etki büyüklüklerini ve daha geniş popülasyonda açıklanan varyans oranını doğru bir şekilde tahmin etmek için uygun istatistiksel ayarlamalar kritik öneme sahiptir.[2] Ek olarak, eksik genotiplerin imputasyon süreci, tipik olarak %1,5 ile %2,1 arasında değişen küçük hata oranları getirebilir ve bu da tanımlanan ilişkilerin doğruluğunu hafifçe etkileyebilir.[4]
İstatistiksel Güç ve Tekrarlama Sınırlamaları
Section titled “İstatistiksel Güç ve Tekrarlama Sınırlamaları”Metiyoninin genetik temelini araştıran çalışmalar genellikle istatistiksel güç ve bulguları tekrarlamanın doğal zorluklarıyla sınırlıdır. Orta büyüklükteki kohort boyutları, yanlış negatif bulgulara karşı bir duyarlılığa yol açabilir, bu da yetersiz istatistiksel güç nedeniyle gerçek genetik ilişkilerin gözden kaçabileceği anlamına gelir.[3] Aksine, özellikle rapor edilen etki büyüklükleri daha büyük olan ilk keşifler bazen şişirilmiş tahminleri temsil edebilir ve bunların bağımsız kohortlarda tekrarlanması doğrulama için çok önemlidir.[5] Aynı SNP’yi veya aynı etki yönüyle güçlü bağlantı dengesizliğinde olan bir SNP’yi tanımlamak olarak tanımlanan belirli genetik ilişkilerin tekrarlanması, tarihsel olarak çalışmalar arasında tutarsız olmuştur ve bazı meta-analizler incelenen ilişkilerin yalnızca yaklaşık üçte biri için tekrarlama göstermiştir.[3] Tekrarlamadaki tutarsızlıklar, ilk çalışmalarda yanlış pozitif sonuçlar, çalışma kohortları arasındaki temel faktörlerdeki farklılıklar, tekrarlama girişimlerinde yetersiz istatistiksel güç veya aynı gen içinde popülasyonlar arasında birbirleriyle güçlü bağlantı dengesizliğinde olmayan birden fazla nedensel varyantın varlığı dahil olmak üzere çeşitli faktörlerden kaynaklanabilir.[3]
Eksik Genetik Mimari ve Çevresel Faktörler
Section titled “Eksik Genetik Mimari ve Çevresel Faktörler”Metiyonin seviyelerinin altında yatan eksiksiz genetik mimariyi anlamak önemli bir zorluktur, çünkü mevcut araştırmalar genellikle toplam fenotipik varyansın yalnızca bir kısmını açıklamaktadır. Örneğin, belirli varyantlar bazı özellikler için varyasyonun kayda değer bir yüzdesini açıklayabilirken, önemli bir bölümü genellikle açıklanamaz kalır ve bu da “kayıp kalıtım” kavramını vurgular.[2] Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) tipik olarak yaygın genetik varyantlara odaklanır ve mevcut SNP dizilerinin kapsamıyla sınırlıdır, bu da daha nadir varyantlarla veya HapMap gibi referans panellerinde iyi temsil edilmeyenlerle olan ilişkileri potansiyel olarak kaçırır.[6]Bu sınırlı kapsam, GWAS verilerinin tek başına metiyonin metabolizmasını etkileyen karmaşık genetik mekanizmaları ortaya çıkarmak veya aday genlerin kapsamlı bir çalışması için yeterli olmayabileceği anlamına gelir.[6]Genetiğin ötesinde, çevresel ve fizyolojik faktörler önemli bir rol oynar ve metiyonin ile genetik ilişkileri karıştırabilir. Yaş, cinsiyet ve diğer sağlık göstergeleri gibi bilinen kovaryatlar için ayarlamalar yapılmasına rağmen, çevresel maruziyetlerin ve gen-çevre etkileşimlerinin karmaşık etkileşimini tam olarak yakalamak genellikle zordur.[7]Metiyonin için genetik bulguların nihai doğrulanması, yalnızca çeşitli kohortlarda replikasyonu değil, aynı zamanda tanımlanan genetik varyantların metiyonin yollarını hangi biyolojik mekanizmalarla etkilediğini açıklayan fonksiyonel çalışmaları da gerektirecektir.[3] SNP’ler tarafından açıklanan genetik varyans oranını hesaplamak için fenotipik varyans ve kalıtılabilirliğin doğru tahminlerine güvenmek, sağlam başlangıç popülasyon düzeyi karakterizasyonunun önemini vurgulamaktadır.[2]
Varyantlar
Section titled “Varyantlar”Genetik varyasyonlar, metabolizma ve bağışıklık yanıtından hücresel sinyalleşme ve gen ifadesine kadar çok çeşitli biyolojik süreçleri etkilemede önemli bir rol oynar. Bu tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler), genlerin içinde veya yakınında bulunabilir, potansiyel olarak işlevlerini veya ifade düzeylerini değiştirebilir ve böylece metiyonin metabolizmasıyla ilgili olanlar gibi karmaşık özellikleri etkileyebilir. Metiyonin, protein sentezi, hücresel metilasyon döngüleri ve antioksidan savunma için hayati önem taşıyan önemli kükürt içeren bileşiklerin üretimi için temel olan esansiyel bir amino asittir.
Metabolik işleme ve bağışıklık sinyalleşmesinde yer alan genlerin yakınındaki varyantlar, geniş sistemik etkilere sahip olabilir. Örneğin, FMO4 (Flavin içeren monooksijenaz 4) geni, öncelikle çok çeşitli ksenobiyotiklerin ve endojen bileşiklerin, özellikle de kükürt içerenlerin metabolize edilmesinden sorumlu bir enzimi kodlar. FMO4’teki rs10912810 gibi genetik varyasyonlar, enzimatik aktivitesini değiştirebilir ve potansiyel olarak metiyonin metabolik yoluyla yakından bağlantılı olan kükürt içeren moleküllerin işlenmesini etkileyebilir. Öte yandan,CD14 geni, öncelikle doğuştan gelen bağışıklık hücrelerinde bulunan, bakteriyel bileşenleri tanımada ve inflamatuar yanıtları tetiklemede kritik bir rol oynayan bir reseptör proteinini kodlar. CD14 yakınındaki rs11574651 gibi bir varyant, bağışıklık sinyalleşmesinin verimliliğini ve inflamatuar reaksiyonların yoğunluğunu etkileyebilir ve bu da vücut kaynakları bağışıklık fonksiyonunu desteklemek için yönlendirdiğinden, metiyonin içerenler de dahil olmak üzere metabolik yolları önemli ölçüde etkileyebilir.[3] Bu tür genetik varyasyonlar, geniş metabolik ve immünolojik etkilerini anlamak için sıklıkla genom çapında ilişkilendirme çalışmalarında araştırılır.[8] Hücresel yapı, sinyalleşme ve protein kalite kontrolü de genetik varyasyonlardan etkilenir. ADGRV1 (Adhezyon G Protein-Kenetli Reseptör V1) geni, aynı zamanda GPR98 olarak da bilinir, hücre adezyonu, hücreler arası iletişim ve doku gelişimi için çok önemli olan büyük bir adhezyon G protein-kenetli reseptörünü kodlar. ADGRV1’deki rs6891672 gibi varyantlar, bu temel hücresel etkileşimleri ve sinyal kaskadlarını etkileyebilir. CCT4 geni, çok sayıda proteinin doğru katlanması için hayati önem taşıyan temel bir moleküler şaperon olan TCP1 (CCT) kompleksi içeren şaperoninin bir alt birimidir; bu proteinler arasında aktin ve tübülin gibi kritik hücresel bileşenler de bulunur. Uygun protein katlanması, metiyonini ve türevlerini işleyenler de dahil olmak üzere tüm metabolik yollarda yer alan enzimlerin aktivitesi için vazgeçilmezdir.[9] CCT4’teki rs62149891 gibi bir varyant, potansiyel olarak bu kompleksin verimliliğini etkileyebilir, proteinin yanlış katlanmasına ve ardından metabolik disregülasyona yol açabilir. Ek olarak, GPR137B, çeşitli hücre sinyalleşme süreçlerinde yer alan yetim bir G protein-kenetli reseptörünü kodlar; rs61833525 gibi genetik varyasyonlar, bu sinyal iletim yollarını modüle edebilir ve dolaylı olarak metabolik ipuçlarına hücresel yanıtları ve metiyonin gibi esansiyel amino asitlerin kullanımını etkileyebilir.[7]Ayrıca, gen ifadesi düzenlemesi ve nörogelişimsel yollar, genetik varyantlar tarafından önemli ölçüde şekillendirilir.ASCL1 (Achaete-Scute Family BHLH Transkripsiyon Faktörü 1), nörogenez ve nöronal hücre kaderi belirlenmesi için kritik olan temel bir heliks-döngü-heliks transkripsiyon faktörüdür. ASCL1’deki rs17450273 gibi genetik varyasyonlar, düzenleyici işlevini değiştirebilir ve potansiyel olarak metilasyon ve nörotransmitter sentezi için metiyonine büyük ölçüde bağımlı olan nöronal gelişimi ve işlevi etkileyebilir. Benzer şekilde, ZNF285 (Çinko Parmak Proteini 285), gen ifadesini düzenlemede yer alan bir transkripsiyon faktörünü kodlar; ZNF285’teki rs2722651 gibi bir varyant, DNA’ya bağlanma afinitesini değiştirebilir ve metabolik düzenleme için çok önemli olan hedef genlerin ifadesinin değişmesine yol açabilir. LINC02780 geni, gen ifadesini modüle ettiği bilinen uzun bir intergenik kodlamayan RNA (lncRNA) üretir ve bu lncRNA bölgesindeki rs10915459 gibi bir varyant, hücresel işlevleri ve metiyonine bağımlı yolları etkileyerek gen düzenleyici ağlarını ince bir şekilde etkileyebilir. NKAIN3 (Na+/K+ ATPaz Etkileşimli 3) geni, sinir uyarı iletimi ve besin taşınması için temel olan hücre zarlarındaki iyon gradyanlarını korumak için gerekli bir enzim olan Na+/K+ ATPaz’ın aktivitesini modüle etmede yer alır.[10] NKAIN3’teki rs145273360 gibi varyasyonlar, hücresel iyon homeostazını etkileyebilir ve böylece genel hücresel metabolizmayı ve metiyonin dahil olmak üzere amino asitlerin hücrelere verimli bir şekilde taşınmasını dolaylı olarak etkileyebilir.[5]Son olarak, amino asit homeostazı, bir amino asidin dengesinin diğerlerini etkileyebileceği karmaşık bir sistemdir.ASPG(Asparaginaz) geni, asparajini aspartat ve amonyağa hidrolize eden bir enzimi kodlar. Doğrudan metiyonin metabolizmasında yer almasa da, asparajin metabolizması daha geniş amino asit havuzuyla bağlantılıdır ve çeşitli metabolik yollar için öncüllerin mevcudiyetini etkiler.ASPG’deki rs1744297 gibi genetik varyasyonlar, asparajin katabolizmasının verimliliğini etkileyebilir ve potansiyel olarak genel amino asit dengesinde kaymalara yol açabilir. Bu kaymalar, protein sentezi, metilasyon reaksiyonları ve kükürt içeren bileşiklerin sentezi için gerekli olan metiyonin dahil olmak üzere diğer amino asitlere olan hücresel talebi dolaylı olarak etkileyebilir. Bu tür varyantları anlamak, genetik faktörlerin amino asit homeostazını ve genel metabolik sağlığı nasıl etkilediğine dair kapsamlı bir görüşe katkıda bulunur.[11]
Önemli Varyantlar
Section titled “Önemli Varyantlar”| RS ID | Gen | İlişkili Özellikler |
|---|---|---|
| rs10912810 | FMO4 - SRP14P4 | methionine measurement |
| rs6891672 | ADGRV1 | methionine measurement |
| rs1744297 | ASPG | asparagine measurement, amino acid measurement strand of hair color serine measurement, amino acid measurement amino acid measurement, threonine measurement tryptophan measurement, amino acid measurement |
| rs11574651 | RPL36P11 - CD14 | methionine measurement |
| rs17450273 | ASCL1 - C12orf42-AS1 | tyrosine measurement, amino acid measurement methionine measurement phenylalanine measurement, amino acid measurement |
| rs62149891 | CCT4 | methionine measurement amino acid measurement, threonine measurement |
| rs145273360 | NKAIN3 | methionine measurement |
| rs61833525 | ACO2P2 - GPR137B | methionine measurement |
| rs2722651 | ZNF285 | methionine measurement |
| rs10915459 | LINC02780 - EEF1DP6 | methionine measurement |
Metiyoninin Metabolik Profillemedeki Rolü
Section titled “Metiyoninin Metabolik Profillemedeki Rolü”Metiyonin, temel bir endojen metaboliti temsil eden ve kesin konsantrasyonu insan vücudunun fizyolojik durumu hakkında bilgi sağlayan önemli bir amino asittir.[1] Hızla gelişen metabolomik alanı, biyolojik sıvılardaki bu tür küçük moleküllü metabolitlerin kapsamlı ölçümüne odaklanarak, bir bireyin metabolik sağlığının fonksiyonel bir okumasını sağlar.[1]Bu çerçevede, metiyonin, tipik olarak metabolomik veri setlerinde tanımlanan 18 amino asitten biri olarak, genel metabolik fonksiyonu değerlendirmek için rutin olarak insan serumunda profillenir.[1] Bu ayrıntılı metabolik karakterizasyon, çeşitli biyokimyasal bileşiklerin nasıl etkileşime girdiğinin ve hücresel ve sistemik dengeyi nasıl koruduğunun daha geniş bir şekilde anlaşılmasına katkıda bulunur.
Amino Asit Homeostazı Üzerindeki Genetik Etki
Section titled “Amino Asit Homeostazı Üzerindeki Genetik Etki”Metiyonin dahil olmak üzere temel metabolitlerin, amino asitler gibi, kararlı durum seviyeleri veya homeostazı, bir bireyin genetik yapısından önemli ölçüde etkilenir.[1]Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), genellikle metabotipler olarak adlandırılan bu metabolik fenotiplerdeki varyasyonlarla ilişkili olan tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler) gibi genetik varyantları tanımlamayı amaçlar.[1] Bu genetik olarak belirlenmiş metabotipler, bir bireyin metabolik kapasitesini yansıtan ve böylece çeşitli sağlık sonuçlarına yatkınlığı etkilemede rol oynayan ara fenotipler olarak kabul edilir.[1]Bu genetik temelleri anlamak, amino asit metabolizmasındaki bireysel farklılıkları ve bunların çevresel faktörlerle nasıl etkileşime girebileceğini açıklamaya yardımcı olur.
Hastalık Anlayışına ve Kişiselleştirilmiş Sağlığa Katkısı
Section titled “Hastalık Anlayışına ve Kişiselleştirilmiş Sağlığa Katkısı”Genetik verileri kapsamlı metabolomik profillerle entegre ederek, araştırmacılar genotipleri klinik sonuçlarla ilişkilendirmekten öteye geçerek hastalık mekanizmalarının daha derin bir fonksiyonel anlayışını kazanabilirler.[1]Metiyonin gibi amino asitler için genetik olarak belirlenmiş metabotiplerin analizi, karmaşık hastalıklarda potansiyel olarak etkilenen yollara dair daha ayrıntılı bilgiler sunar.[1] Bu yaklaşım, yaygın hastalıkların patogenezinin aydınlatılmasında ve gen-çevre etkileşimlerinin araştırılmasında etkili olup, sonuç olarak bireyin benzersiz genetik ve metabolik özelliklerine dayalı kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri ve beslenme stratejilerinin önünü açmaktadır.[1]
Metabolik Yollar ve Akı Kontrolü
Section titled “Metabolik Yollar ve Akı Kontrolü”Metionin, metabolomik veri setlerinde saptanan 18 amino asitten biri olarak, insan vücudundaki çeşitli metabolik süreçlerde kritik bir rol oynar.[1] Metionin için spesifik yollar detaylandırılmamış olsa da, metabolomik çalışmaların daha geniş kapsamlı bağlamı, fizyolojik durumu anlamak için endojen metabolitlerin kapsamlı bir şekilde ölçülmesinin önemini vurgulamaktadır.[1] Genetik varyantlar, temel amino asitlerin homeostazını değiştirebilir, bir bireyin metabotipini ve karmaşık hastalıklara yatkınlığını etkileyebilir.[1] Bu ara fenotiplerin ölçümü, potansiyel olarak etkilenen yollara ve genel metabolik ağa dair içgörüler sağlar ve metioninin sentezi, katabolizması ve birbirine dönüşümünün karmaşık metabolik düzenleme ve akı kontrolüne tabi olacağını düşündürmektedir.[1]
Düzenleyici Mekanizmalar ve Gen-Çevre Etkileşimleri
Section titled “Düzenleyici Mekanizmalar ve Gen-Çevre Etkileşimleri”Metiyonin gibi amino asitler dahil olmak üzere metabolitlerin homeostazı, beslenme ve yaşam tarzı gibi çevresel faktörlerle etkileşime girebilen genetik olarak belirlenmiş metabotiplerden etkilenir.[1]Bu tür etkileşimler, bir bireyin belirli fenotiplere yatkınlığını etkileyebilir, bu da gen regülasyonu ve potansiyel olarak post-translasyonel modifikasyonlar gibi düzenleyici mekanizmaların metiyonin seviyelerini ve metabolik kaderini yöneteceği anlamına gelir.[1] Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları, metabolomik ile birleştirildiğinde, bu metabolik profilleri değiştiren genetik varyantları tanımlamayı amaçlar ve karmaşık hastalıkların genetiği ve metabolik dengeyi korumada yer alan karmaşık düzenleyici ağlar hakkında fonksiyonel bir anlayış sağlar.[1]
Sistem Düzeyinde Entegrasyon ve Ağ Etkileşimleri
Section titled “Sistem Düzeyinde Entegrasyon ve Ağ Etkileşimleri”Metabolomik araştırmalar, daha geniş metabolit panellerine ve popülasyon büyüklüklerine erişim sağlayarak, insan metabolik ağının ve ilişkili genetik varyantlarının daha ayrıntılı bir şekilde incelenmesine olanak tanır.[1] Bu yaklaşım, amino asitler gibi belirli metabolitlerdeki değişikliklerin çeşitli yollara nasıl entegre edildiğini ortaya koyarak, önemli yol etkileşimlerini ve ağ etkileşimlerini gösterir.[1] Bu sistem düzeyindeki etkileşimleri anlamak, metabolik sistemin ortaya çıkan özelliklerini ve metiyoninin bir yoldaki katılımının diğerlerini hiyerarşik olarak nasıl etkileyebileceğini genel fizyolojik işleve nasıl katkıda bulunduklarını aydınlatmak için çok önemlidir.[1]
Hastalıkla İlgili Mekanizmalar ve Terapötik Hedefler
Section titled “Hastalıkla İlgili Mekanizmalar ve Terapötik Hedefler”Amino asitler dahil olmak üzere metabolik profili kapsayan genetik olarak belirlenmiş metabotipler, yaygın multifaktöriyel hastalıkların etiyolojisinde ayırıcı yardımcı faktörler olarak kabul edilmektedir.[1]Metiyonin gibi temel metabolitleri içeren yollardaki düzensizlik, hastalık patogenezine katkıda bulunabilir. Bu metabotipleri etkileyen genetik varyantların tanımlanması, gen-çevre etkileşimlerine yönelik fonksiyonel araştırmalar için yollar açar ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri ve beslenme için terapötik hedeflerin belirlenmesine yol açabilir.[1]
Amino Asit Homeostazının Genetik Regülasyonu
Section titled “Amino Asit Homeostazının Genetik Regülasyonu”Metabolomik alanındaki hızlı ilerleme, insan serumu gibi biyolojik sıvılardaki amino asitler de dahil olmak üzere endojen metabolitlerin kapsamlı bir şekilde ölçülmesini amaçlamaktadır. Bu alandaki çalışmalar, bu temel amino asitlerin homeostazındaki değişikliklerle ilişkili genetik varyantları tanımlamaya başlamıştır. Bu genetik etkileri anlamak, insan vücudunun fizyolojik durumunun fonksiyonel bir okumasını sağlar ve metabolik ağların karmaşık genetik temellerini ve bunların insan sağlığı üzerindeki daha geniş etkilerini deşifre etmek için çok önemlidir.[1]
Metabolik Fenotipler ve Hastalık Riski
Section titled “Metabolik Fenotipler ve Hastalık Riski”Genetik olarak belirlenmiş metabotiplerin, özellikle de amino asitleri içerenlerin tanımlanması, karmaşık hastalıkların fonksiyonel olarak anlaşılması için önemlidir. Amino asitlerin homeostazını etkileyen genetik varyantların, çeşitli karmaşık özelliklerle ilişkiler göstermesi ve böylece hastalık etiyolojisine katkıda bulunması beklenmektedir. Bu yaklaşım, insan metabolik ağının ve ilişkili genetik varyantlarının daha ayrıntılı bir şekilde araştırılmasını kolaylaştırarak, nihayetinde risk değerlendirmesini ve örtüşen fenotiplerin karakterizasyonunu iyileştirir.[1]
Kişiselleştirilmiş Tıp ve İzleme Stratejileri
Section titled “Kişiselleştirilmiş Tıp ve İzleme Stratejileri”Genotiplemenin metabolomik ile, özellikle amino asit profilleri bağlamında entegrasyonu, kişiselleştirilmiş tıp için önemli bir potansiyel taşımaktadır. Amino asit homeostazını değiştiren spesifik genetik varyantları tanımlayarak, klinisyenler bireyleri benzersiz metabolik risk profillerine göre sınıflandırma yeteneği kazanabilirler. Bu içgörü, kişiselleştirilmiş ilaç stratejileri ve daha hassas izleme protokolleri geliştirmenin önünü açabilir ve karmaşık hastalıkların gelişiminde gen-çevre etkileşimlerini araştırmak için yeni yollar açabilir.[1]
References
Section titled “References”[1] Gieger, C., et al. “Genetics meets metabolomics: a genome-wide association study of metabolite profiles in human serum.”PLoS Genet, vol. 4, no. 11, 2008, e1000282.
[2] Benyamin, B. “Variants in TF and HFE explain approximately 40% of genetic variation in serum-transferrin levels.”Am J Hum Genet, vol. 84, no. 1, 9 Jan. 2009, pp. 60–65.
[3] Benjamin EJ, et al. “Genome-wide association with select biomarker traits in the Framingham Heart Study.” BMC Med Genet 8.Suppl 1 (2007): S11. PMID: 17903293.
[4] Willer, C. J., et al. “Newly identified loci that influence lipid concentrations and risk of coronary artery disease.”Nat Genet, vol. 40, no. 2, Feb. 2008, pp. 161–69.
[5] Sabatti C, et al. “Genome-wide association analysis of metabolic traits in a birth cohort from a founder population.”Nat Genet 40.11 (2008): 1321–1328. PMID: 19060910.
[6] Yang, Q., et al. “Genome-wide association and linkage analyses of hemostatic factors and hematological phenotypes in the Framingham Heart Study.”BMC Med Genet, vol. 8, 26 Sept. 2007, p. 54.
[7] Kathiresan S, et al. “Common variants at 30 loci contribute to polygenic dyslipidemia.” Nat Genet 40.2 (2008): 189–197. PMID: 19060906.
[8] Wallace C. “Genome-wide association study identifies genes for biomarkers of cardiovascular disease: serum urate and dyslipidemia.”Am J Hum Genet 82.1 (2008): 139–149. PMID: 18179892.
[9] Melzer D, et al. “A genome-wide association study identifies protein quantitative trait loci (pQTLs).” PLoS Genet 4.5 (2008): e1000072. PMID: 18464913.
[10] Kooner JS, et al. “Genome-wide scan identifies variation in MLXIPL associated with plasma triglycerides.” Nat Genet 40.2 (2008): 198–202. PMID: 18193046.
[11] Doring A, et al. “SLC2A9 influences uric acid concentrations with pronounced sex-specific effects.”Nat Genet 40.4 (2008): 432–436. PMID: 18327256.