Protein Bahsi

Giriş

Proteinler, enzimler, yapısal bileşenler, sinyal molekülleri ve taşıyıcılar olarak işlev görerek neredeyse tüm biyolojik süreçler için hayati öneme sahip temel makromoleküllerdir. ‘Protein ment’ çalışması, insan vücudundaki protein seviyelerinin ve profillerinin genetik temeli ve düzenlenmesinin araştırılması olarak genel olarak anlaşılabilir. Bu alan, genellikle proteomik ve protein kantitatif özellik lokusları (pQTL’ler) araştırması olarak anılır ve proteinlerin bolluğunu ve işlevini etkileyen faktörleri kapsamlı bir şekilde ölçmeyi ve anlamayı, böylece bir organizmanın fizyolojik durumunun işlevsel bir çıktısını sunmayı hedefler.^[1]

Biyolojik Temel

Protein ment’in temelinde, protein seviyeleri ve modifikasyonlarının hem genetik hem de çevresel faktörlerden etkilenerek sıkı bir şekilde düzenlendiği biyolojik prensip yatar. Genetik varyantlar, özellikle tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler), proteinlerin ekspresyonunu, stabilitesini veya aktivitesini değiştirerek protein nicel özellik lokusları (pQTL’ler) olarak işlev görebilir.^[2] Bu pQTL’ler etkilerini cis (proteinin kendisini kodlayan geni etkileyerek) veya trans (uzak genler tarafından kodlanan proteinleri etkileyerek) gösterebilir.^[2]Örneğin, belirli SNP’lerin inflamatuar sitokinler (örneğin, interlökinler), hormonlar (örneğin, insülin, adiponektin, leptin, resistin), kemokinler (örneğin, makrofaj inflamatuar protein beta) ve karaciğer fonksiyon belirteçleri de dahil olmak üzere çeşitli proteinlerin dolaşımdaki seviyelerini etkilediği bulunmuştur.^[2] Proteinler de dahil olmak üzere endojen metabolitleri ölçmeyi amaçlayan hızla gelişen metabolomik alanı, insan fizyolojisini anlamada bu moleküler okumaların önemini daha da vurgulamaktadır.^[1]

Klinik Önemi

Protein ölçümünü anlamak, metabolik ve kardiyovasküler durumlardan enflamatuar ve enfeksiyöz hastalıklara kadar çeşitli hastalık durumlarında değişmiş protein seviyeleri sıklıkla gözlemlendiği için önemli bir klinik öneme sahiptir.^[2]Protein seviyelerini etkileyen genetik varyantları tanımlamak, bu değişmiş protein konsantrasyonlarının hastalık süreçlerinin nedenleri mi yoksa sonuçları mı olduğunu ayrıştırmaya yardımcı olabilir.^[2]Örneğin, çalışmalar kardiyovasküler risk için bilinen bir biyobelirteç olan serum C-reaktif protein (CRP) seviyelerindeki değişkenliğe genetik katkıları araştırmıştır.^[3]Benzer şekilde, araştırmalar hemostatik faktörlerin ve hemoglobin (Hgb), ortalama korpüsküler hemoglobin (MCH) ve eritrosit sayısı (RBCC) gibi hematolojik fenotiplerin yanı sıra B-tipi natriüretik peptid ve gamma-glutamil transferaz gibi biyobelirteçlerin genetik belirleyicilerini araştırmıştır.^[3]pQTL’lerin tanımlanması, hastalık etiyolojisi ve progresyonu hakkındaki anlayışımızı geliştirmek için geleneksel genetik çalışmalara güçlü bir tamamlayıcı yaklaşım sunmaktadır.^[2]

Sosyal Önem

Protein mentin sosyal önemi; hassas tıbbı ilerletme, hastalık teşhislerini iyileştirme ve tedavi stratejilerine yön verme potansiyelinde yatmaktadır. Protein varyasyonunun genetik temellerini aydınlatarak, araştırmacılar belirli koşullar için daha yüksek risk taşıyan bireyleri belirleyebilir, erken teşhis için yeni protein bazlı biyobelirteçler geliştirebilir ve daha hedefe yönelik tedaviler tasarlayabilir. Bu çabada geniş çaplı genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), protein özellikleri ile yeni genetik ilişkilendirmeleri ortaya çıkarmak amacıyla yüz binlerce SNP’yi analiz ederek kritik öneme sahiptir.^[2] Bu bilgi, insan biyolojik çeşitliliğinin ve genetik yapının sağlık ve hastalığı nasıl etkilediğinin daha derinlemesine anlaşılmasına katkıda bulunur ve nihayetinde karmaşık genetik verileri popülasyon için somut sağlık faydalarına dönüştürmeyi amaçlamaktadır.

Metodolojik ve İstatistiksel Değerlendirmeler

Protein seviyelerini anlamak için genom çapında ilişkilendirme çalışmalarının (GWAS) faydası, bulguların yorumlanmasını ve genellenebilirliğini etkileyebilecek çeşitli metodolojik ve istatistiksel kısıtlamalara tabidir. Yapılan çalışmaların çoğu, orta büyüklükteki kohortlara dayanmaktadır ve bu durum, özellikle GWAS analizlerinde mevcut olan kapsamlı çoklu test için katı düzeltmeler uygulandıktan sonra, küçük ila orta dereceli genetik etkileri tespit etme istatistiksel güçlerini doğal olarak sınırlamaktadır.^[3] Bu sınırlama, protein seviyeleriyle ilgili önemli sayıda gerçek genetik ilişkilendirmenin tespit edilemeyebileceğini, yanlış negatif bulgulara yol açabileceğini ve geleneksel istatistiksel anlamlılık eşiklerini aşmayan daha zayıf ancak biyolojik olarak ilgili etkilerin keşfedilmeden kalmasına neden olabileceğini düşündürmektedir.^[2] Genetik ilişkilendirmeleri doğrulamak için kritik bir engel, bağımsız kohortlarda bulguların tutarlı bir şekilde tekrarlanmasıdır. Araştırmalar, daha önce tanımlanmış fenotip-genotip ilişkilendirmelerinin yalnızca küçük bir kısmının güvenilir bir şekilde tekrarlanabildiğini, bu durumun ilk raporlardaki yanlış pozitif keşif potansiyeli hakkında endişeler doğurduğunu göstermektedir.^[3]Mevcut GWAS’ler genellikle HapMap gibi kaynaklardan bilinen tüm tek nükleotid polimorfizmlerinin (SNP’ler) bir alt kümesini kullanır; bu da, protein özelliklerini düzenlemek için kritik olan belirli genlerin veya fonksiyonel varyantların eksik genomik kapsama nedeniyle gözden kaçırılabileceği anlamına gelmektedir.^[4] Ayrıca, analizlerde additif genetik modelin baskın kullanımı, karmaşık genetik mimarileri aşırı basitleştirebilir, protein seviyesi varyasyonuna katkıda bulunan additif olmayan veya epistatik etkileşimleri gözden kaçırabilir ve cinsiyete özgü analizlerin yokluğu, erkeklere veya kadınlara özgü ilişkilendirmeleri gizleyebilir.^[2]

Genellenebilirlik ve Fenotip Özgüllüğü

Protein düzeylerine ilişkin güncel çalışmalardan elde edilen bulgular, büyük ölçüde katılımcı kohortlarının demografik özelliklerinden dolayı genellenebilirliklerinde kısıtlamalarla karşılaşmaktadır. Birçok araştırmada ortak bir özellik, genellikle orta ve ileri yaş gruplarındaki, büyük ölçüde beyaz Avrupa kökenli bireylerden oluşan popülasyonların dahil edilmesidir.^[2] Bu demografik homojenlik, tanımlanan genetik ilişkilendirmelerin, genetik varyasyonun, allel frekanslarının ve çevresel etkilerin önemli ölçüde farklılık gösterebileceği genç popülasyonlara veya farklı etnik ve ırksal kökenlerden gelen bireylere doğrudan uygulanabilirliğini kısıtlamaktadır.^[3] Dahası, boylamsal çalışmalarda DNA örneklemesinin zamanlaması, daha sonraki muayenelerde yapılması halinde, bir sağkalım yanlılığına yol açabilir; bu durum potansiyel olarak genel popülasyondan daha sağlıklı veya daha dirençli bir çalışma popülasyonu oluşturarak gözlemlenen ilişkilendirmeleri etkileyebilir.^[3] Protein fenotiplerinin hassas ölçümü ve uygun istatistiksel işlenmesi de zorluklar sunmaktadır. Birçok protein düzeyi, analiz için normalliği yaklaştırmak amacıyla logaritmik, sıfır-çarpıklık veya Box-Cox kuvvet dönüşümleri gibi çeşitli istatistiksel dönüşümleri gerektiren normal olmayan dağılımlar sergilemektedir.^[2] Bu dönüşümler metodolojik olarak sağlam olsa da, genetik etki büyüklüklerinin orijinal fizyolojik birimlerinde doğrudan yorumlanmasını karmaşık hale getirebilir. Ek olarak, belirli proteinler için, ölçümlerin bir kısmı tespit edilebilir sınırların altında kalabilir. Bu gibi durumlarda, özellikler bazen dikotomize edilir; bu, pragmatik bir çözüm olmasına rağmen, değerli kantitatif bilginin kaybına yol açabilir ve özellikle önemli sayıda bireyin tespit eşiğinin altında değerlere sahip olduğu durumlarda, genetik ilişkilendirmeleri belirlemek için istatistiksel gücü potansiyel olarak azaltabilir.^[2]

Hesaplanamayan Faktörler ve Mevcut Bilgi Eksiklikleri

Protein seviyeleriyle ilişkili genetik lokusların belirlenmesindeki ilerlemelere rağmen, karmaşık biyolojik yolların kapsamlı bir şekilde anlaşılması ve genetik ile çevresel etkilerin tüm kapsamı hala eksiktir. Çalışmalar, genellikle en güçlü olan birçok cis-etkili genetik etkiyi etkili bir şekilde haritalasa da, nedensel varyantları kesin olarak belirlemek ve protein ekspresyonu veya aktivitesini düzenlemedeki moleküler mekanizmalarını aydınlatmak için daha ileri kapsamlı ince haritalama (fine-mapping) ve detaylı fonksiyonel çalışmalar hayati önem taşımaktadır.^[2] TNF-alpha gibi proteinler için izole trans-etkiler gibi spesifik bulgular, bunların biyolojik önemini doğrulamak ve daha geniş sistemik etkilerini anlamak için özel takip araştırmalarına duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.^[2] Bu bilgi boşlukları, sadece genetik ilişkilendirmeden derinlemesine mekanistik anlayışa doğru süregelen bilimsel yolculuğu vurgulamaktadır.

Genetik yatkınlıklar ve çevresel faktörler arasındaki etkileşim, gen-çevre etkileşimleri de dahil olmak üzere, gözlemlenen genetik ilişkilendirmeleri karıştırabilen veya değiştirebilen önemli bir belirsizlik alanını temsil etmektedir. Çalışma kohortları arasındaki kritik çevresel maruziyetler veya yaşam tarzı faktörlerindeki farklılıklar, fenotip-genotip ilişkilerinde varyasyonlara yol açabilir ve ölçülmeyen bağlamsal etkilerin protein seviyelerini önemli ölçüde modüle edebileceğini göstermektedir.^[3] Ayrıca, bazı çalışmalar yaygın genetik varyantlar için önemli etki büyüklükleri bildirse de, istatistiksel anlamlılığa ulaşmayan sayısız zayıf etkinin kümülatif etkisi “kayıp kalıtım” fenomenine katkıda bulunmaktadır. Bu durum, protein seviyelerini etkileyen genetik varyansın önemli bir kısmının hala karakterize edilmemiş olabileceğini düşündürmekte, nadir varyantlar, yapısal varyasyonlar ve daha karmaşık genomik etkileşimler üzerine sürekli araştırmalara duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.^[2]

Varyantlar

Lipid metabolizması, inflamasyon ve temel hücresel süreçlerle ilişkili genlerdeki varyantlar, protein fonksiyonu ve genel fizyolojik özelliklerde kritik bir rol oynar. Lipid taşınması ve işlenmesinde rol alan önemli bir gen kümesi, APOE(Apolipoprotein E),APOC1 (Apolipoprotein C1), APOC4 (Apolipoprotein C4), LPL(Lipoprotein Lipaz) veCETP(Kolesteril Ester Transfer Proteini) genlerini içerir. Örneğin,APOE-APOC1 bölgesindeki rs1081105 ve rs438811 gibi tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler), lipid seviyelerinin düzenlenmesinde rol oynamakta, kandaki yağları taşıyan lipoproteinlerin montajını ve metabolizmasını etkilemekte ve LDL kolesterolü ile koroner arter hastalığıyla ilişkilendirilmektedir.^[5] APOE-APOC1-APOC4-APOC2gen kümesi, kardiyovasküler sağlık için merkezi öneme sahip olan yüksek yoğunluklu lipoprotein (HDL) kolesterolü, düşük yoğunluklu lipoprotein (LDL) kolesterolü ve trigliseritlerin değişen seviyelerine katkısıyla geniş çapta tanınmaktadır.^[6] APOC4 yakınındaki rs7246100 gibi varyantlar, apolipoproteinlerin ekspresyonunu veya fonksiyonunu etkileyerek lipid profillerini modüle edebilir. Benzer şekilde, rs58946909 ve rs74779858 dahil olmak üzere LPLvaryantları, şilomikronlardaki ve çok düşük yoğunluklu lipoproteinlerdeki (VLDL’ler) trigliseritleri parçalamak için gerekli olan lipoprotein lipaz aktivitesini etkiler.^[6] Ayrıca, rs821840 ve rs117427818 gibi varyantlardan etkilenen CETP(Kolesteril Ester Transfer Proteini), lipoproteinler arasında kolesteril esterleri ve trigliseritlerin transferine aracılık eder ve genetik varyasyonlarının HDL kolesterol seviyelerini ve subklinik ateroskleroz riskini etkilediği bilinmektedir.^[7] Bu genetik varyasyonlar, lipid işleme verimliliğini değiştirebilir, enzim aktivitesi, taşıyıcı protein yapısı veya düzenleyici mekanizmalardaki değişiklikler yoluyla protein fonksiyonunu etkileyerek, nihayetinde dislipidemi gibi durumlara katkıda bulunur.

Lipid metabolizmasının ötesinde, genetik varyantlar inflamatuar yanıtlara ve diğer hayati fizyolojik süreçlere katkıda bulunur. NF-κB transkripsiyon faktörü ailesinin bir bileşeni olan RELB geni, immün regülasyon ve inflamatuar sinyallemede merkezi bir role sahip olup, rs4803791 ve rs192394026 gibi varyantlar vücudun stres ve enfeksiyona yanıtını potansiyel olarak etkileyebilir.^[8]NF-κB yolları, inflamasyon, hücresel proliferasyon ve sağkalımla ilişkili gen ekspresyonunu kontrol etmek için kritik öneme sahiptir; bu nedenle varyantlar, immün hücre aktivasyonu ve sitokin üretiminde rol alan geniş bir protein fonksiyon yelpazesini etkileyebilir. Başka bir önemli gen, kemik mineralizasyonu ve fosfat metabolizması için kritik olan bir enzimi kodlayanALPL(Alkalen Fosfataz, Karaciğer/Kemik/Böbrek Tipi) genidir.^[2] ALPL genindeki rs12132412 varyantı, alkalen fosfataz aktivitesini etkileyerek bu enzimin dolaşımdaki seviyelerini doğrudan etkileyebilir ve bu da kemik sağlığını ve diğer sistemik süreçleri etkiler.APOEtarafından kodlanan Apolipoprotein E’nin kendisi, aynı zamanda C-reaktif protein (CRP) gibi inflamatuar belirteçlerle ilişkilendirilmiş olup, bu proteinlerin insan sağlığındaki çok yönlü rollerini vurgulamaktadır.^[8] Temel hücresel mekanizmalar ve hücrelerarası etkileşimler de genetik varyasyondan etkilenir. TOMM40 (Dış Mitokondriyal Membran Translokaz 40 Homolog), proteinlerin mitokondriye ithalatı için hayati öneme sahip olup, mitokondriyal fonksiyon, enerji üretimi ve hücresel sağlık için vazgeçilmez bir süreçtir.^[2] rs61679753 , rs73936968 ve rs561654715 gibi varyantlar, bu protein taşıma verimliliğini ince bir şekilde değiştirerek hücresel canlılık için gerekli çok sayıda proteinin doğru lokalizasyonunu etkileyebilir. ZPR1 (Çinko Parmak Proteini, Rekombinant 1), hücre proliferasyonu, hücre döngüsü ilerlemesi ve ribozom biyogenezinde rol oynayarak tüm hücresel proteinlerin üretiminde temel bir rol oynar.^[5] rs964184 gibi varyantlar, bu süreçlerin verimliliğini veya düzenlenmesini etkileyerek hücresel büyüme ve proteomu etkileyebilir. Ek olarak, rs73048258 varyantı ile birlikte CBLC-BCAM bölgesi, hücre sinyallemesi ve adezyonunda rol alan genleri kapsar. CBLC, protein bozunumu ve sinyal yollarında rol alan ubikuitin ligaz ailesinin bir parçasıyken, BCAM (Bazal Hücre Adezyon Molekülü), hücreden hücreye adezyona aracılık ederek doku bütünlüğünü ve hücresel iletişimi etkiler.^[2] Bu genlerdeki genetik varyasyonlar, protein-protein etkileşimlerini veya hücresel iletişimi ince bir şekilde değiştirerek doku fonksiyonunu ve genel fizyolojik dengeyi etkileyebilir.

Önemli Varyantlar

RS ID	Gen	İlişkili Özellikler
rs1081105 rs438811	APOE - APOC1	family history of Alzheimer’s disease Alzheimer disease, family history of Alzheimer’s disease Alzheimer disease low density lipoprotein cholesterol measurement, lipid measurement low density lipoprotein cholesterol measurement
rs7246100	APOC1P1 - APOC4	protein ment measurement
rs821840	HERPUD1 - CETP	triglyceride measurement total cholesterol measurement high density lipoprotein cholesterol measurement low density lipoprotein cholesterol measurement metabolic syndrome
rs4803791 rs192394026	RELB	Alzheimer disease, family history of Alzheimer’s disease cerebral amyloid angiopathy protein ment measurement C-reactive protein measurement
rs964184	ZPR1	very long-chain saturated fatty acid measurement coronary artery calcification vitamin K measurement total cholesterol measurement triglyceride measurement
rs58946909 rs74779858	LPL - RPL30P9	sphingomyelin measurement diacylglycerol 34:1 measurement cholesteryl ester 20:3 measurement protein ment measurement low density lipoprotein cholesterol measurement
rs73048258	CBLC - BCAM	protein ment measurement
rs61679753 rs73936968 rs561654715	TOMM40	Alzheimer disease, family history of Alzheimer’s disease level of apolipoprotein C-III in blood serum triglyceride measurement protein ment measurement apolipoprotein B measurement
rs12132412	NBPF3 - ALPL	vitamin B6 measurement calcium measurement blood protein amount phosphorus measurement C-reactive protein measurement
rs117427818	CETP	cholesteryl ester transfer protein measurement apolipoprotein M measurement level of BPI fold-containing family A member 2 in blood serum BPI fold-containing family B member 1 measurement galanin peptides measurement

Protein Özelliklerinin Tanımı ve Kavramsal Çerçevesi

Protein özellikleri, biyolojik sistemlerde bulunan proteinlerle ilgili, genellikle fizyolojik durumları veya hastalık süreçlerini yansıtan, geniş bir ölçülebilir karakteristik yelpazesini kapsar. Genetik alanında önemli bir kavramsal çerçeve, belirli proteinlerin kantitatif seviyelerindeki varyasyonlarla ilişkili spesifik genomik bölgeler olan protein kantitatif özellik lokuslarının (pQTL’ler) tanımlanmasıdır.^[2]Bu protein seviyeleri, altta yatan biyolojik durumların, hastalık riskinin veya tedavilere yanıtın göstergeleri olarak hizmet eden kritik “biyobelirteçler” olarak işlev görür.^[3] Örneğin, C-reaktif protein (CRP), enflamasyon için yaygın olarak bir “ara fenotip” olarak tanınır; kan basıncı ve metabolik sendrom ile güçlü ilişkiler göstermektedir^[9] ve klinik olarak erken diyabetogenez ve aterogenez ile bağlantılıdır.^[8]

Protein Seviyeleri İçin Ölçüm ve Operasyonel Kriterler

Protein seviyelerinin belirlenmesi, doğruluk ve tekrarlanabilirliği sağlamak için özel ölçüm yaklaşımlarına ve titiz operasyonel tanımlamalara dayanır. Enzim Bağlı İmmünosorbent Deneyleri (ELISA) gibi teknikler, plazma adiponektin ve resistin gibi spesifik proteinleri nicelendirmek için kullanılır.^[10] Operasyonel olarak, serum ölçümleri, genetik modellerin varsayımlarını karşılamak üzere istatistiksel analizden önce sıklıkla “normalliğe dönüştürülür” veya normal bir dağılım içindeki persentillere karşılık gelen Z skorları atanır.^[2] Araştırmacılar ayrıca deney tespit limitleriyle de mücadele eder; bu limitlerin altına düşen değerler genellikle sıfır olarak kodlanır, üst limiti aşan değerler ise önemli ilişkilendirmelerin bozulmamasını sağlamak için kantil regresyonu gibi özel non-parametrik analizler gerektirebilir.^[2]

Protein Belirteçlerinin Sınıflandırma Sistemleri ve Klinik Önemi

Protein özellikleri, hem boyutsal hem de kategorik sınıflandırma yaklaşımları kullanılarak kategorize edilebilir; bu yaklaşımların her biri, proteinlerin klinik önemi hakkında benzersiz bilgiler sunar. Protein seviyeleri doğası gereği kantitatif olsa da, analitik veya klinik amaçlar için sıklıkla “dikotomize edilir” ve bireyleri belirli eşiklere göre gruplara ayırır.^[2] Örneğin, LipoproteinA’nın yüksek seviyelerini tanımlamak için 14 mg/dl’lik standart bir klinik kesim noktası kullanılır.^[2]bu da artmış risk altındaki bireylerin belirlenmesini sağlar. Bu protein belirteçlerinin klinik önemi büyüktür, zira CRP gibi proteinlerin konsantrasyonlarındaki varyasyonlar çeşitli metabolik ve kardiyovasküler hastalıklarla güçlü bir şekilde ilişkilidir ve risk sınıflandırması ile hastalık yönetimi için değerli göstergeler sunar.^[8]

Proteinler İçin Adlandırma ve Standartlaştırılmış Terminoloji

Proteinle ilişkili araştırmalarda doğru iletişim ve karşılaştırılabilirlik için tutarlı terminoloji ve standartlaştırılmış adlandırma büyük önem taşır. Anahtar terimler arasında, protein bolluğu üzerindeki genetik etkileri belirten “protein kantitatif özellik lokusları (pQTL’ler)”.^[2] ve genetik faktörler ile kompleks hastalıklar arasında aracılık eden ölçülebilir bir özelliği tanımlayan “ara fenotip” yer alır.^[9] Sıkça çalışılan spesifik proteinler arasında C-reaktif protein, TNF-alfa, çeşitli interlökinler (örn., Interleukin-1b, Interleukin-8, Interleukin-10, Interleukin-12) ve Makrofaj inflamatuvar protein beta bulunur.^[2] Kesin tanımlama için proteinlere Swissprot gibi standartlaştırılmış kamu veri tabanlarından erişim numaraları atanırken (örn., SHBG - PO4278, TNFa - PO1375, IL-6sR - P08887, MIPb - P13236, IL18 - Q14116, LPA - P08519, GGT1 - P19440, CRP - P02741, IL1RA - P18510), karşılık gelen gen sembolleri (ABO, IL6R, CCL4L2, IL18, LPA, GGT1, CRP, IL1RN) Ensembl gibi kaynaklardan türetilir.^[2]

Protein Seviyelerinin ve Fonksiyonunun Genetik Düzenlenmesi

İnsan vücudundaki proteinlerin bolluğu ve aktivitesi, temel olarak genetik mekanizmalar tarafından belirlenir; DNA dizisindeki varyasyonlar, bir bireyin proteomunu önemli ölçüde etkiler. Bu ilişki, kan gibi biyolojik sıvılardaki protein seviyelerindeki değişikliklerle ilişkilendirilen genomik bölgeler olan protein kantitatif özellik lokuslarının (pQTL’ler) tanımlanmasıyla incelenmektedir.^[2] DNA varyantlarının mRNA ekspresyonunu (eQTL’ler) etkilemesine benzer şekilde, pQTL’ler moleküler genetiğin santral dogmasında önemli bir bağlantıyı temsil eder; DNA’daki değişikliklerin protein miktarlarını ve dolayısıyla insan hastalıklarını doğrudan etkileyebileceğini gösterir.^[2] Örneğin, IL6R, CCL4, IL18, LPA, GGT1, SHBG, CRP ve IL1RN gibi genlerin içinde veya yakınında, kendi protein ürünlerinin kan seviyeleriyle sürekli olarak ilişkili olduğu belirli yaygın varyantlar tanımlanmıştır.^[2] Protein seviyeleri üzerindeki bu genetik etkiler, çeşitli düzenleyici mekanizmalar aracılığıyla ortaya çıkabilir. Bazı varyantlar, GGT1 geninde görüldüğü gibi, gen transkripsiyon hızını değiştirerek üretilen protein miktarında değişikliklere yol açabilir.^[2] Diğer mekanizmalar arasında, IL6R geni ile örneklendirilen, bağlı ve bağlı olmayan çözünür reseptörlerin parçalanma hızlarındaki değişiklikler veya LPA gibi farklı boyutlardaki proteinlerin salgılanma hızlarındaki varyasyonlar yer alır.^[2] Ayrıca, CCL4 ile gözlemlenen gen kopya sayısındaki değişiklikler de protein seviyelerinin değişmesine katkıda bulunabilir.^[2] Bir genetik varyantın yakındaki bir gen ürününün ekspresyonunu veya seviyesini etkilediği bu cis-etkili genetik etkiler, hem gen ekspresyonu hem de protein bolluğu genetiğinde yaygın bir özelliktir.^[2]

Proteinler Tarafından Yönlendirilen Moleküler ve Hücresel Yollar

Proteinler, tüm moleküler ve hücresel yolların merkezinde yer alır; enzimler, reseptörler, taşıyıcılar ve yapısal bileşenler olarak görev yaparak hücresel işlevleri ve metabolik süreçleri düzenlerler. Örneğin, SLC2A9geni, serum ürat konsantrasyonunu ve atılımını kritik derecede etkileyen, gut gibi durumlarda rol oynayan yeni tanımlanmış bir ürat taşıyıcısını kodlar.^[11] Benzer şekilde, 3-hidroksi-3-metilglutaril koenzim A redüktaz (HMGCR) enzimi, mevalonat yolunun önemli bir düzenleyicisidir, LDL-kolesterol seviyelerini etkiler ve HMGCR’deki yaygın tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler) ekson 13’ün alternatif eklenmesi yoluyla işlevini etkileyebilir.^[12] Metabolik enzimlerin ötesinde, proteinler, çeşitli uyaranlara yanıt olarak aktive olan ve hücresel yanıtlara katkıda bulunan mitojenle aktive olan protein kinaz (MAPK) yolu gibi karmaşık sinyal kaskadlarında rol alır.^[13]Diğer örnekler arasında, iyon taşınımı için hayati öneme sahip olan ve düz kas hücrelerinin mekanik özelliklerini, klorür taşıma aktivitesini ve endotel hücrelerindeki ekspresyonunu etkileyenCFTR klorür kanalı yer alır.^[13] cGMP sinyalizasyonunun düzenlenmesi de proteine bağlıdır; fosfodiesteraz 5 (PDE5) gibi proteinler bu yolu etkiler. Örneğin anjiyotensin II, vasküler düz kas hücrelerindePDE5A ekspresyonunu artırarak cGMP sinyalizasyonunu antagonize edebilir.^[13]

Doku Homeostazı ve Hastalıklarında Proteinlerin Rolleri

Proteinlerin uygun işleyişi ve düzenlenmesi, doku ve organ düzeyinde homeostazı sürdürmek için esastır ve bunların düzensizliği, çeşitli patofizyolojik süreçlere ve sistemik sonuçlara yol açabilir. Örneğin, LEPR, HNF1A, IL6R ve GCKR dahil olmak üzere metabolik sendrom yollarıyla ilişkili genlerdeki yaygın varyantlar, bir inflamasyon belirteci olan plazma C-reaktif protein düzeyleri ile ilişkilendirilmiştir.^[14] Özellikle GCKR polimorfizmi, yüksek açlık serum triaçilgliserol düzeyleri, azalmış insülin yanıtı ve tip 2 diyabet riskinde azalma ile bağlantılıdır; bu da proteinin sistemik metabolik sağlık üzerindeki etkisini vurgulamaktadır.^[14]Belirli dokularda proteinler hayati, özelleşmiş işlevler görür; örneğin, osteokalsin, karboksilasyon durumu K vitamini tarafından etkilenen, kemik sağlığında rol oynayan kritik bir proteindir.^[3] Proteinlerin düzensizliği, Angiopoietin-like protein 4 (ANGPTL4)‘ün güçlü bir hiperlipidemi indükleyici faktör ve lipoprotein lipaz inhibitörü olarak işlev gördüğü hiperlipidemi gibi durumlara da katkıda bulunabilir.^[5] Dahası, beslenme gibi çevresel faktörler ile protein aktivitesinden etkilenen bir bireyin genetik olarak belirlenmiş “metabotipleri” arasındaki etkileşim, yaygın multifaktöriyel hastalıklara yatkınlığı önemli ölçüde etkileyebilir.^[1]

Metabolik Entegrasyon ve Protein-Lipid Dinamikleri

Proteinler, enerji depolama, hücre sinyalizasyonu ve yapısal bütünlük için kritik olan lipid metabolizması ve hücresel zar dinamiklerinde karmaşık bir şekilde yer almaktadır. Örneğin, FADS gen kümesindeki genetik varyantlar, hücresel lipidlerin temel bileşenleri olan çoklu doymamış yağ asitlerinin bileşimiyle ilişkilidir.^[1] Açil-malonil açil taşıyıcı protein-kondense edici enzim gibi enzimler yağ asidi sentezi için hayati öneme sahipken, Parkinproteininin ubikitin bağlamadaki rolü Parkinson hastalığı ile ilişkilendirilmiştir.^[1] Lipidlerin taşınması ve modifikasyonu da büyük ölçüde proteine bağımlıdır; yağ asidi taşınması ve mitokondriye beta-oksidasyon için kritik olan kısa ve orta zincirli açilkarnitinler, MCAD gibi enzimlerin dolaylı substratlarıdır.^[1] Bu enzimleri kodlayan genlerdeki varyasyonlar, değişmiş enzimatik dönüşüme yol açarak yağ asidi metabolizmasının dengesini etkileyebilir.^[1] Ayrıca, Pleckstrin gibi proteinler plazma zarlarıyla ilişkilidir ve zar çıkıntıları indükleyerek hücresel mimariyi ve işlevi şekillendirmedeki rollerini göstermektedir.^[1]

Metabolik Düzenleme ve Taşıma

Metabolik süreçlerin düzenlenmesi genellikle çeşitli biyomoleküllerin sentezi, yıkımı ve taşınmasına aracılık eden anahtar proteinleri içerir. Örneğin, HMGCR geni, kolesterol biyosentezinden sorumlu mevalonat yolunda merkezi bir enzim olan 3-hidroksi-3-metilglutaril koenzim A redüktazı kodlar; buradaki genetik varyantlar, ekzon13 alternatif eklenmesini (splicing) etkileyerek LDL-kolesterol seviyelerini etkileyebilir.^{[12], [15]}Benzer şekilde, yağ asidi metabolizması, çoklu doymamış yağ asidi profillerini modifiye etmek için kritik öneme sahip olan yağ asidi desatürazları (FADS) gibi enzimler tarafından yönetilir.^[1] Ayrıca, serbest karnitine yağ asitlerinin bağlanmasıyla oluşan açilkarnitinler, mitokondriyal taşıma ve beta-oksidasyon için temeldir; seviyeleri, orta zincirli açil-CoA dehidrogenaz (MCAD) gibi enzimlerin aktivitesini yansıtan dolaylı substratlar olarak hizmet edebilir.^[1]Başka bir kritik taşıma mekanizması, kolaylaştırılmış glikoz taşıyıcı ailesinin bir üyesini kodlayan ve aynı zamandaGLUT9 olarak da bilinen SLC2A9genini içerir. Bu protein, bir renal ürat anyon değiştiricisi olarak işlev görür ve kan ürat seviyelerinin düzenlenmesinde önemli bir rol oynar.^{[16], [17]} SLC2A9’daki genetik varyasyonlar, serum ürik asit konsantrasyonları, ürat atılımı ve gut yatkınlığı ile güçlü bir şekilde ilişkilidir; bu da metabolik homeostaz ve atık ürünlerin uzaklaştırılması üzerindeki doğrudan etkisini vurgular.^[18]

Sinyal İletimi ve Gen Ekspresyonu Kontrolü

Sinyal iletim yolları, hücrelerin dış ve iç ipuçlarına yanıt vermesini sağlar; bu genellikle protein kinazların aktivasyonu ve gen ekspresyonunun düzenlenmesi yoluyla gerçekleşir. Örneğin, mitojenle aktive olan protein kinaz (MAPK) yolu, çeşitli hücresel yanıtları başlatan temel bir hücre içi sinyal şelalesini temsil eder; bu yolun aktivasyonu insan iskelet kasında yaş ve akut egzersiz gibi faktörler tarafından modüle edilir. Kardiyovasküler sistemde anjiyotensin II, vasküler düz kas hücrelerinde fosfodiesteraz 5A (PDE5A) ekspresyonunu artırabilir, böylece cGMP sinyalini antagonize ederek vasküler tonusu etkiler.^[19] Gen ekspresyonu, gen aktivitesini modüle etmek için belirli DNA dizilerine bağlanan transkripsiyon faktörleri tarafından sıkı bir şekilde kontrol edilir. Transkripsiyon faktörü HNF1, insan C-reaktif protein promotörünün sinerjistik trans-aktivasyonu için kritik öneme sahiptir ve iltihaplanma yanıtlarındaki rolünü göstermektedir.^[20] Ayrıca, LEPR(leptin reseptörü),HNF1A, IL6R (interlökin-6 reseptörü) ve GCKR(glukokinaz düzenleyici protein) gibi genlerdeki genetik varyasyonlar, plazma C-reaktif protein seviyeleri ve diğer metabolik özelliklerle ilişkilidir; bu da onların iltihaplanma ve metabolik süreçleri yöneten karmaşık düzenleyici ağlardaki ayrılmaz rolünü gösterir.^[14]

Post-Translasyonel Dinamikler ve Fonksiyonel Modülasyon

Proteinler, nihai yapılarını, aktivitelerini, lokalizasyonlarını ve stabilitelerini kritik düzeyde etkileyen çeşitli post-translasyonel modifikasyonlar ve düzenleyici olaylar geçirirler. Önemli düzenleyici mekanizmalardan biri, tek bir genin farklı fonksiyonlara sahip birden fazla protein izoformu üretmesini sağlayan alternatif pre-mRNA eklemesidir (splicing). Örneğin, yaygın genetik varyantlar HMGCR’deki ekson13’ün alternatif eklemesini etkileyerek, bu enzimin kolesterol metabolizmasındaki aktivitesini doğrudan etkileyebilir.^{[12], [21]}Eklemenin ötesinde, glukokinaz gibi enzimler allosterik kontrol sergiler; burada aktif bölge dışındaki bölgelere moleküllerin bağlanması, katalitik aktivitelerini modüle eder. Bu mekanizma, glukoz homeostazı veMODY2’nin patofizyolojisi ile ilişkilidir.^[22] Protein kantitatif özellik lokusları (pQTL’ler) kavramı, belirli proteinlerin bolluğunu etkileyen genetik varyantları tanımlayarak bu dinamikleri daha da aydınlatmaktadır. Bu varyasyonlar, gama-glutamiltransferaz (GGT1) gibi transkripsiyon hızlarını etkileyebilir veya IL6R gibi çözünür reseptörlerin parçalanma hızlarını etkileyebilir. Bu durum, başlangıçtaki gen ekspresyonunun ötesine geçerek protein işleme ve salgılanmayı da kapsayan karmaşık düzenleyici olayları yansıtmaktadır.^[2]

Entegre Metabolik ve Enflamatuar Ağlar

Biyolojik sistemler, metabolik ve sinyal yollarının birbirine bağlı olduğu, karmaşık fizyolojik yanıtlara yol açan yüksek düzeyde entegre ağlar aracılığıyla işlev görür. Genetik varyantlar, lipitler, karbonhidratlar ve amino asitler dahil olmak üzere temel metabolitlerin homeostazisini sıklıkla bozar; böylece vücudun fizyolojik durumunun işlevsel bir çıktısını sağlar ve yollar arasındaki kapsamlı çapraz iletişimi ortaya çıkarır.^[1] Bu yol çapraz iletişimi, lipit metabolizmasındaki değişikliklerin enflamatuar süreçlerle karmaşık bir şekilde etkileşime girebildiği dislipidemi gibi durumlarda belirgindir.^{[5], [23]} LEPR, HNF1A, IL6R ve GCKR gibi genleri içeren metabolik sendrom yolları içindeki karmaşık etkileşim, görünüşte farklı moleküler ağların plazma C-reaktif protein seviyeleri gibi karmaşık özellikleri etkilemek üzere nasıl birleştiğini göstermektedir. Bu tür hiyerarşik düzenleme, genetik varyasyonların birbirine bağlı yollar boyunca yayılarak, bireysel sağlığı ve multifaktöriyel hastalıklara yatkınlığı tanımlayan ortaya çıkan özelliklere katkıda bulunabileceğini öne sürmektedir.^{[14], [24]}

Hastalık Patojenezisi ve Terapötik Çıkarımlar

Spesifik protein aracılı yolların disregülasyonu, birçok yaygın hastalığın belirgin bir özelliğidir ve patojenezleri ile potansiyel terapötik stratejileri hakkında kritik bilgiler sağlamaktadır. Örneğin, HMGCRgenindeki alternatif eklenmesini etkileyen genetik varyantlar, LDL-kolesterol düzeylerini etkileyerek dislipidemiye katkıda bulunur ve gen regülasyonu ile kardiyovasküler risk arasında doğrudan bir bağlantıyı temsil etmektedir.^[12]Benzer şekilde, glukokinaz genindeki (GCKR) mutasyonlar, glukokinaz aktivitesini bozarak ve glukoz metabolizmasını sekteye uğratarak Gençlerde Başlayan Tip 2 Diyabet (MODY2) hastalığına yol açar.^[22] SLC2A9gibi genlerin bir ürat taşıyıcısı olarak tanımlanması, hiperürisemi ve gutun moleküler temelinin altını çizer. Bu tür taşıyıcıların kesin mekanizmalarını anlamak, ürat seviyelerini normalleştirmeyi ve hastalık ilerlemesini önlemeyi amaçlayan terapötik müdahaleler için yollar açar.^[18] Genetik varyasyonların bu yollar içinde protein fonksiyonunu, ekspresyonunu ve taşınmasını nasıl etkilediğini açıklayarak, araştırmacılar yol disregülasyonunu düzeltmek ve çeşitli hastalıkların riskini ve etkisini azaltmak için spesifik terapötik hedefler belirleyebilirler.^[1]

Klinik Önemi

Genellikle protein kantitatif özellik lokusları (pQTL’ler) olarak adlandırılan protein seviyeleri üzerindeki genetik etkileri anlamanın klinik önemi, hastalık tahmininden kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerine kadar hasta bakımının çeşitli yönlerini kapsar. Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), dolaşımdaki protein konsantrasyonlarıyla ilişkili spesifik genetik varyantları tanımlayarak, hastalık etiyolojisi ve progresyonu hakkında içgörüler sunmuştur. Ancak, birçok protein için, değişen seviyelerin nedensel mi yoksa sadece hastalığın bir sonucu mu olduğunu ayırt etmenin devam eden bir zorluk olduğu ve pQTL’lerin bunu aydınlatmaya yardımcı olabileceği kabul edilmelidir.^[2]

Protein Seviyeleri Üzerindeki Genetik Etki ve Hastalık Etiyolojisi

Dolaşımdaki protein seviyelerini etkileyen tek nükleotid polimorfizmleri gibi genetik varyantların tanımlanması, karmaşık hastalık mekanizmalarını çözümlemek için güçlü bir araç sağlar. Araştırmalar, genler ve onların protein ürünleri arasındaki ilişkilere dair güçlü istatistiksel destek göstermiş, cis-etkili düzenleyici varyantların haberci RNA ve protein konsantrasyonlarını önemli ölçüde etkileyebileceğini ortaya koymaktadır.^[3]Örneğin, Monosit Kemotraktan Protein-1 (MCP1) ve C-reaktif protein (CRP) konsantrasyonlarıyla spesifik genetik ilişkiler gözlemlenmiş, genetik yatkınlığı enflamatuar belirteçlerle ilişkilendirmektedir.^[3]Bu anlayış, protein disregülasyonunu güvenilir bir şekilde yansıtan genetik belirteçlerin tanımlanmasıyla tanısal faydayı artırabilir, potansiyel olarak daha erken hastalık tespiti ve daha hedefe yönelik tanısal yaklaşımlara yol açabilir.

Ayrıca, bu genetik ilişkileri analiz etmek, yüksek veya düşük protein seviyelerinin hastalık gelişiminde aktif olarak rol alıp almadığını ya da sadece reaktif biyobelirteçler olup olmadığını ayırt etmeye yardımcı olabilir. Örneğin, çok sayıda proteinin serum ve plazma konsantrasyonları, metabolik ve kardiyovasküler hastalıklardan enflamatuar ve enfeksiyöz durumlara kadar değişen koşullarla dalgalanır.^[2]Bu protein seviyesi varyasyonlarının genetik temellerini belirleyerek, araştırmacılar ve klinisyenler, nedensel yollar ile korelasyonel yanıtlar arasında daha net bir tabloya sahip olabilir, böylece hastalık etiyolojisi anlayışını geliştirir ve gelecekteki terapötik gelişime rehberlik eder.

Risk Tahmini ve Kişiselleştirilmiş Tıp

Proteinleri etkileyen lokuslara dayalı genetik profilleme, özellikle kardiyometabolik sağlıkta risk sınıflandırması için önemli bir potansiyel taşımaktadır. Lipid düzeyleriyle ilişkili birden fazla lokustan türetilen genetik risk skorları, dislipidemi ve hiperkolesterolemi gibi durumlar için tahmin edici değer göstermiş, yaş, cinsiyet ve vücut kitle indeksi (VKİ) gibi geleneksel risk faktörlerinin ötesinde ayrımcı doğruluğu artırmıştır.^[6]Örneğin, total kolesterol için bir genetik risk skoru, klinik olarak tanımlanmış hiperkolesterolemi ve aterosklerozun bir belirteci olan intima medya kalınlığı (IMT) ile anlamlı şekilde ilişkiliydi ve erken müdahale için yüksek riskli grupların belirlenmesini kolaylaştırdı.^[6]Bu hassas tıp yaklaşımı, belirli protein değişikliklerine genetik olarak yatkın olan bireylerin belirlenmesini sağlayarak, kişiselleştirilmiş önleme stratejilerine olanak tanır. Protein düzeylerini etkileyen genetik alleller kardiyovasküler hastalık riskiyle ikna edici bir şekilde ilişkilendirilirse, bu lokuslar,PCSK9 için gösterildiği gibi, terapötik müdahale için doğrulanmış hedefleri temsil edebilir.^[5] Bu tür içgörüler, protein yollarını değiştirmeyi amaçlayan belirli tedavilerden hangi hastaların en çok fayda görebileceğini belirterek tedavi seçimini yönlendirebilir ve böylece daha etkili ve kişiselleştirilmiş hasta bakımına doğru ilerlemeyi sağlar.

Komorbidite ve Enflamatuvar Durumlarda Protein Biyobelirteçleri

Protein düzeyleri üzerine yapılan genetik çalışmalar, farklı sağlık durumları ile enflamatuvar yanıtlar arasındaki karmaşık etkileşime de ışık tutmaktadır. Dolaşımdaki protein konsantrasyonları, Interleukin-1b, Interleukin-8 ve Monocyte Chemoattractant Protein-1 (MCP1) gibi enflamatuvar sitokinler de dahil olmak üzere, metabolik, kardiyovasküler, enflamatuvar ve enfeksiyöz hastalıklarda sıklıkla değişiklik göstermektedir.^[2] Spesifik genetik varyantlar ile anahtar bir enflamatuvar belirteç olan C-reaktif protein (CRP) düzeyleri arasında ilişkiler gözlenmiştir; HNF1A, LEPR, LEF1 ve IL6R gibi genlerdeki polimorfizmler CRP konsantrasyonlarını etkilemektedir.^[8] Tek bir genetik varyantın görünüşte ilişkisiz birden fazla özelliği etkilediği genetik pleiotropi kavramı, protein disregülasyonu ile ilişkili komorbiditeleri anlamada özellikle önemlidir.^[3] Bu ilişkileri benzer biyolojik alanlar boyunca incelemek, çeşitli durumları birbirine bağlayan örtüşen fenotipleri ve ortak genetik yatkınlıkları ortaya çıkarabilir. Örneğin, birden fazla lokustaki yaygın varyantlar poligenik dislipidemiye katkıda bulunur^[5], protein düzeylerini etkileyen genetik faktörlerin farklı fizyolojik sistemlerde sendromik sunumlar veya ilgili komplikasyonlar olarak nasıl ortaya çıkabileceğini göstermektedir. Bu bütünleşik bakış açısı, kapsamlı hasta yönetimi ve daha geniş hastalık ilişkilerini anlamak için çok önemlidir.

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] Melzer D et al. “A genome-wide association study identifies protein quantitative trait loci (pQTLs).” PLoS Genetics, 2008.

[3] Benjamin EJ et al. “Genome-wide association with select biomarker traits in the Framingham Heart Study.” BMC Medical Genetics, 2007.

[4] 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.

[5] Kathiresan S et al. “Common variants at 30 loci contribute to polygenic dyslipidemia.” Nature Genetics, 2008.

[6] Aulchenko YS et al. “Loci influencing lipid levels and coronary heart disease risk in 16 European population cohorts.”Nature Genetics, 2008.

[7] O’Donnell, Christopher J. et al. “Genome-wide association study for subclinical atherosclerosis in major arterial territories in the NHLBI’s Framingham Heart Study.”BMC Med Genet, vol. 8, no. Suppl 1, 2007, p. S13.

[8] Reiner, A. P., et al. “Polymorphisms of the HNF1A gene encoding hepatocyte nuclear factor-1 alpha are associated with C-reactive protein.”Am J Hum Genet, vol. 82, no. 5, 2008, pp. 1193-1201.

[9] Wessel, J., et al. “C-reactive protein, an ‘intermediate phenotype’ for inflammation: human twin studies reveal heritability, association with blood pressure and the metabolic syndrome, and the influence of common polymorphism at catecholaminergic/beta-adrenergic pathway loci.”J Hypertens, vol. 25, no. 2, 2007, pp. 329-343.

[10] Meigs, J. B., et al. “Genome-wide association with diabetes-related traits in the Framingham Heart Study.” BMC Med Genet, vol. 8, no. Suppl 1, 2007, S12.

[11] Doring, A. et al. “SLC2A9 influences uric acid concentrations with pronounced sex-specific effects.”Nat Genet, vol. 40, no. 4, 2008, pp. 430-436.

[12] Burkhardt R, et al. “Common SNPs in HMGCR in micronesians and whites associated with LDL-cholesterol levels affect alternative splicing of exon13.” Arterioscler Thromb Vasc Biol, vol. 28, no. 11, 2008, pp. 2078-85.

[13] Vasan RS 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.

[14] Ridker PM, et al. “Loci related to metabolic-syndrome pathways including LEPR,HNF1A, IL6R, and GCKR associate with plasma C-reactive protein: the Women’s Genome Health Study.”Am J Hum Genet, vol. 82, no. 5, 2008, pp. 1117-24.

[15] Goldstein JL, Brown MS. “Regulation of the mevalonate pathway.” Nature, vol. 343, no. 6257, 1990, pp. 425-30.

[16] Li S, et al. “The GLUT9 gene is associated with serum uric acid levels in Sardinia and Chianti cohorts.”PLoS Genet, vol. 3, no. 11, 2007, e147.

[17] Enomoto A, et al. “Molecular identification of a renal urate anion exchanger that regulates blood urate levels.”Nature, vol. 417, no. 6887, 2002, pp. 447-52.

[18] Vitart V, et al. “SLC2A9 is a newly identified urate transporter influencing serum urate concentration, urate excretion and gout.”Nat Genet, vol. 40, no. 4, 2008, pp. 432-6.

[19] Kim D, et al. “Angiotensin II increases phosphodiesterase 5A expression in vascular smooth muscle cells: a mechanism by which angiotensin II antagonizes cGMP signaling.”J Mol Cell Cardiol, vol. 38, no. 1, 2005, pp. 175-84.

[20] Toniatti C, et al. “Synergistic trans-activation of the human C-reactive protein promoter by transcription factor HNF-1 binding at two distinct sites.”EMBO J, vol. 9, no. 13, 1990, pp. 4467-75.

[21] Johnson JM, et al. “Genome-wide survey of human alternative pre-mRNA splicing with exon junction microarrays.” Science, vol. 302, no. 5653, 2003, pp. 2141-4.

[22] Garcia-Herrero CM, et al. “Functional analysis of human glucokinase gene mutations causing MODY2: exploring the regulatory mechanisms of glucokinase activity.”Diabetologia, vol. 50, no. 2, 2007, pp. 325-33.

[23] Willer CJ, et al. “Newly identified loci that influence lipid concentrations and risk of coronary artery disease.”Nat Genet, vol. 40, no. 2, 2008, pp. 161-9.

[24] McCarthy MI, et al. “Genome-wide association studies for complex traits: consensus, uncertainty and challenges.” Nat Rev Genet, vol. 9, no. 5, 2008, pp. 356-69.