[Dịch sách] Di truyền học Nội tiết

Kiến Trúc Gene Học của Các Bệnh Nội Tiết Mendel

Kiến trúc gene học của các bệnh Mendel đại diện cho một đầu mút của phổ các kiến trúc gene học. Các bệnh Mendel được đặc trưng bởi: (1) ít biến thể gene/gene, (2) tần suất rất thấp trong quần thể (< 1:1000), và (3) có thể có độ thâm nhập cao (> 50 lần tăng nguy cơ). Trái ngược với các bệnh thường gặp, các bệnh Mendel thể hiện ít sự dị hợp về mặt gen (locus) hơn. Một phần đáng kể các trường hợp bệnh Mendel có thể được giải thích chủ yếu bởi các đột biến trong một hoặc vài gene. Ví dụ, các đột biến tái phát trong một gene duy nhất (MEN1) giải thích 70% các trường hợp hội chứng MEN1 được phân lập gia đình. Tuy nhiên, 30% trường hợp không có đột biến ở MEN1, do đó kiến trúc gene học của các bệnh Mendel vẫn chưa được hiểu rõ hoàn toàn.

Công nghệ giải trình tự gen mới đã tạo ra một sự phục hưng trong việc ánh xạ các gene gây bệnh Mendel và sẽ giúp cải thiện hiểu biết của chúng ta về cơ chế di truyền của các rối loạn Mendel. Ví dụ, bằng cách giải trình tự toàn bộ exome của hai cá nhân trong một họ hàng mắc hội chứng giảm lipid máu kết hợp, các nhà nghiên cứu đã xác định được hai đột biến vô nghĩa ở ANGPTL3 phân li với hội chứng này trong các thành viên khác của gia đình.

Sinh lý Bệnh của Các Bệnh Nội Tiết Mendel

Mọi cơ quan nội tiết từ tuyến yên đến tuyến thượng thận đều bị ảnh hưởng bởi các rối loạn Mendel đã được mô tả rõ ràng và ít được mô tả. Hiểu biết về cơ chế bệnh lý đã được thu được từ việc khám phá ra danh tính của các gene dẫn đến bệnh. Khi các đột biến ở nhiều gene khác nhau có thể gây ra cùng một bệnh (dị hợp về gen), sự hiểu biết về cơ chế bệnh lý phân tử có thể sâu sắc hơn. Điều này có tính hợp lý khi xem xét sự hiểu biết về mặt phân tử của các gene như mã hoá các protein hoạt động theo cùng một chức năng.

Ví dụ, hội chứng Noonan (đặc trưng nội tiết bởi chiều cao nhỏ thể hiện không đồng đều, sự chậm trễ dậy thì và tinh hoàn chưa di chuyển được kèm theo các đặc điểm mặt không điển hình và các khuyết tật tim đặc hiệu) thường do các đột biến gây ra tăng hoạt động của đường truyền tín hiệu RAS-MAPK. Các đột biến tăng hoạt tính ưu thế của nhiều thành viên trong đường truyền tín hiệu này (PTPN11, SOS1, KRAS, RAF1, BRAF, NRAS, HRAS, CBL, SHOC2) đều gây ra hội chứng Noonan.

Ở mức độ của một gene/locus cụ thể, việc tương quan kiểu hình-gen cho phép hiểu sâu hơn về cách các thay đổi trong chức năng gene ảnh hưởng đến mức độ nặng của bệnh. Hội chứng tăng sản thượng thận bẩm sinh do thiếu hụt 21-hydroxylase là một trường hợp điển hình. Nhiều biến thể gene bao gồm các đột biến dịch khung, thay đổi vị trí nối, và các đột biến điểm được xác định trong CYP21A2. Phổ này của các alen đã được ánh xạ với phổ hoạt tính enzym 21-hydroxylase, sau đó lại ánh xạ với phổ lâm sàng theo các trục kháng khoáng chất, thừa androgen và tăng ACTH.

Một ví dụ khác về sự hợp tác giữa công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới và thiết kế nghiên cứu di truyền cổ điển là việc phát hiện ra các đột biến tăng hoạt tính trong KCNJ5 và CACNA1D là nguyên nhân gây tăng aldosterone ban đầu. Bằng cách giải trình tự exome ở một loạt các u tuyến yên tiết aldosterone từ những người bị tăng aldosterone nguyên phát, các nhà nghiên cứu đã xác định các đột biến điểm trong gene KCNJ5 ở khoảng một phần ba các u không liên quan. Họ cũng xác định một đột biến điểm KCNJ5 khác trong một gia đình mắc hội chứng tăng aldosterone gia đình típ 3. Các nghiên cứu sinh học và điện học tiếp theo đã chỉ ra rằng các đột biến điểm này loại bỏ tính chọn lọc ion của kênh kali được mã hoá bởi KCNJ5, dẫn đến tăng dẫn natri, làm mất cân bằng điện hóa tế bào vùng cầu thận, kích thích tiết aldosterone và tăng sinh tế bào.

Áp Dụng Lâm Sàng

Khám phá các target, dự đoán nguy cơ và điều chỉnh liệu pháp dựa trên kiểu gene là những ứng dụng lâm sàng tiềm năng của mối tương quan kiểu hình-gen. Sự tồn tại của các alen vô hiệu hóa và tăng cường chức năng trong một loạt alen và sự phù hợp của chúng với các kiểu hình đối lập có thể cung cấp lý do cho việc điều chỉnh dược lý chức năng gene. Ví dụ, các đột biến vô hiệu hóa ở KISS1R gây ra phát dục sớm trung tâm trong khi một đột biến điểm Arg386Pro ở KISS1R liên quan đến phát dục sớm trung tâm. Phân tích các bệnh nhân mang các đột biến khác nhau này đã dẫn đến việc đề xuất kisspeptin, một chất dẫn dụ của thụ thể KISS1R, như một triển vọng điều trị vô kinh.

Việc tương quan kiểu hình-gen cũng có thể được sử dụng để dự đoán nguy cơ mắc bệnh ở những người mang đột biến nhưng chưa có triệu chứng. Trước khi xác định và nhân bản RET proto-oncogene, các họ hàng MEN2 được theo dõi các bằng chứng về ung thư tuyến tuyroid trung mô (MTC) bằng các xét nghiệm kích thích calcitonin. Một khi các đột biến ở RET được thiết lập là nguyên nhân gây MEN2A/B và ung thư tuyến giáp gia đình, trở nên rõ ràng rằng các đột biến cụ thể có thể được ánh xạ đến các hội chứng khác nhau. Các đột biến ở miền ngoại bào của RET gây ra MEN2A, còn các đột biến ở miền tyrosin kinase nội bào gây ra MEN2B.

Chẩn đoán di truyền ở một số rối loạn Mendel cũng có thể trực tiếp định hướng liệu pháp dược lý. Ví dụ, béo phì do thiếu leptin có thể điều trị bằng liệu pháp tiêm leptin bên ngoài. Các ví dụ khác bao gồm MODY do HNF1A và tiểu đường bẩm sinh do các đột biến hoạt hóa KCNJ11 và ABCC8, các đặc tính của chúng dự đoán phản ứng tốt với các sulphonylurea.

Bệnh Tiểu Đường Típ 2

Kiến Trúc Gene Học

Bệnh tiểu đường típ 2 (T2D) là một rối loạn đa yếu tố, đa gen, trong đó biểu hiện bệnh phụ thuộc vào nhiều yếu tố di truyền và môi trường tương tác. Ước tính về tính di truyền cho thấy bằng chứng mạnh về tập trung gia đình, dao động từ 40% đến 80%.

Khoảng 5% các trường hợp tiểu đường không tự miễn có thể được phân loại là rối loạn một gene và tuân theo các mô hình di truyền Mendel, tập trung thành các hội chứng lâm sàng được định nghĩa rõ ràng. Các hội chứng tiểu đường Mendel này bao gồm tiểu đường bẩm sinh, MODY và các lipodystrophy bẩm sinh.

Trong khi đó, các yếu tố di truyền nền tảng cho phần lớn (95%) các trường hợp T2D phù hợp với mô hình đa gene; các biến thể gene ở nhiều gene độc lập đóng góp vào nguy cơ mắc bệnh, mỗi biến thể chỉ có tác động nhỏ. Việc làm phần nào rõ các yếu tố di truyền này đòi hỏi sự xuất hiện của các nghiên cứu liên kết di truyền/GWAS và việc tập hợp các nhóm bệnh nhân hàng nghìn người.

Trong khi đó, bệnh tiểu đường típ 1 lại có một cấu trúc di truyền hơi khác, với các locus phổ biến có tác động lớn (một biến thể ở locus HLA được tìm thấy ở 61% dân số gây tăng nguy cơ 5 lần, và một biến thể phổ biến ở gene insulin gây tăng nguy cơ 3 lần). Điều này phù hợp với các nghiên cứu từ những năm 1980 ước tính rằng 50% tính di truyền của bệnh tiểu đường típ 1 được giải thích bởi các haplotype phổ biến ở locus HLA.

Đáng chú ý, các gene liên quan đến các hội chứng tiểu đường Mendel cũng đóng góp vào các dạng phổ biến của bệnh, nhưng thông qua các biến thể gene khác nhau. Các gene liên kết với các hội chứng tiểu đường Mendel, chẳng hạn như KCNJ11 (tiểu đường bẩm sinh), HNF1A (MODY2) và PPARG (lipodystrophy bẩm sinh típ 1), được tìm thấy mang các biến thể phổ biến làm tăng nguy cơ T2D thông thường.

Ngược lại, các gene được tìm thấy liên quan đến bệnh tiểu đường thông qua các GWAS sau đó cũng được xác định là có các alen hiếm, có độ thâm nhập cao. Ví dụ, các biến thể mã hoá phổ biến ở MTNR1B (mã hoá thụ thể melatonin) đã được chỉ ra là một locus liên quan đến T2D (tăng nguy cơ 1,15 lần), và sau đó các nghiên cứu giải trình tự lại phát hiện nhiều đột biến mã hoá hiếm của cùng một gene (tồn tại ở <1:1000 người) gây tăng nguy cơ T2D hơn 5 lần.

Các nghiên cứu ánh xạ trên các quần thể khác nhau cũng tiết lộ cả điểm tương đồng và khác biệt trong các yếu tố di truyền nguy cơ đóng góp vào bệnh tiểu đường giữa các nhóm tổ tiên khác nhau. Các GWAS về T2D được thực hiện trên nhiều quần thể/tổ tiên (châu Âu, Nam Á, Đông Á, Người Mỹ La-tinh, Người Mỹ gốc Phi) cho thấy nhiều biến thể phổ biến được chia sẻ qua các quần thể với tác động tương đương về nguy cơ mắc bệnh, bất kể nguồn gốc tổ tiên. Mẫu này phù hợp với nguồn gốc của hầu hết các biến thể phổ biến ở quần thể tổ tiên châu Phi. Tuy nhiên, các tác động đặc trưng theo nguồn gốc tổ tiên cũng được xác định. Ví dụ, một GWAS về T2D thực hiện trên người gốc Mỹ La-tinh và Mexico xác định được một biến thể phổ biến ở một locus chứa các gene SLC16A

Sinh Lý Bệnh

Các khám phá di truyền trong vòng ba thập kỷ qua về bệnh tiểu đường típ 2 đã tạo ra sự hiểu biết phân tử về cơ chế bệnh, làm nổi bật những khác biệt giữa glucose máu và T2D, và liên quan đến sinh lý chưa được biết trước trong bệnh sinh.

Hỗ trợ quan niệm sinh lý học hiện tại về T2D như một rối loạn do giảm sản xuất insulin cũng như giảm nhạy cảm insulin, ánh xạ di truyền đã chỉ ra cơ sở phân tử cho cả hai trục này. Những người tiền tiểu đường mang các biến thể T2D liên quan đến các gene tế bào β (SLC30A8, HNF1A) và các gene sinh tồn tế bào (CDKAL1) có sự giảm tiết insulin (chỉ số mô hình đồng nhất B. Tuy nhiên, những người tiền tiểu đường mang các biến thể T2D liên quan đến các gene tế bào mỡ (PPARG, KLF14) có xu hướng tăng kháng insulin (chỉ số mô hình đồng nhất về kháng insulin. Khoảng 30% các SNP liên quan đến T2D chỉ ra sự suy giảm chức năng tế bào β, và 15% chỉ ra sự kháng insulin.

Đáng chú ý, hơn một nửa các SNP liên quan và các gene bị ảnh hưởng không thể kết nối với việc tiết insulin hoặc nhạy cảm insulin. Các cơ chế bệnh lý của chúng vẫn cần được làm sáng tỏ bằng các nghiên cứu sinh lý học và chức năng.

Ngay cả khi không có sự hiểu biết đầy đủ về cơ chế phân tử/tế bào gây bệnh của chúng, số lượng lớn các locus liên quan đến T2D (khoảng 700 tính đến năm 2022) đã được triển khai để tinh chỉnh phân loại bệnh. Bằng cách khảo sát các đặc điểm glucose máu định lượng (sản xuất insulin, nhạy cảm, xử lý, glucose lúc đói) ở những người không mắc tiểu đường được ghi nhận 37 biến thể phổ biến liên quan đến T2D, các nhà nghiên cứu có thể nhóm các gene với các đặc điểm glucose máu để định nghĩa các phân nhóm tiều đường duy nhất. Ví dụ, những người mang các biến thể ở MNTR1B và GCK biểu hiện kết hợp tăng glucose máu lúc đói và giảm tiết insulin, trong khi những người mang các biến thể ở SLC30A8, CDKN2A/B, TCF7L2 và một số gene khác chủ yếu biểu hiện giảm tiết insulin. Đáng chú ý, nhiều gene không nhóm với các đặc điểm glucose máu được xác định trước đó, một lần nữa gợi ý rằng mô tả sinh lý học hiện tại về T2D vẫn chưa đầy đủ.

Ánh xạ di truyền cũng xác nhận điểm giao nhau giữa T2D và béo phì được xác định về mặt dịch tễ học. Một SNP trong intron thứ hai của gene FTO được xác định song song trong các GWAS về T2D và béo phì. Tín hiệu liên kết với T2D hoàn toàn biến mất khi hiệu chỉnh theo chỉ số khối cơ thể (BMI), cho thấy SNP này làm tăng nguy cơ T2D thông qua việc làm tăng BMI. Đáng chú ý, locus này minh họa một số khó khăn trong việc chuyển từ tín hiệu GWAS đến chức năng. Mặc dù SNP này ban đầu được cho là tác động đến chức năng của gen FTO, các nghiên cứu cơ chế chi tiết đã tiết lộ rằng nó có thể hoạt động bằng cách điều chỉnh mức độ biểu hiện của IRX3, một gene cách xa hàng triệu base.

Gần đây hơn, các biến thể chấp nhận nối mã hóa ra các codon dừng sớm và mất chức năng trong ADCY3 (một gene biểu hiện rất cao ở mô mỡ nội tạng) đã được xác định là nguyên nhân gây tăng BMI và nguy cơ T2D. Các nghiên cứu chức năng nhất trí ở chuột cho thấy mất chức năng của ADCY3 gây béo phì, tăng cảm giác thèm ăn và kháng insulin, gợi ý rằng ADCY3 có thể là một target liệu pháp mới.

Trong khi T2D được chẩn đoán dựa trên tăng glucose máu, ánh xạ di truyền đã tiết lộ rằng các gene xác định glucose máu lúc đói một phần khác biệt với các gene liên quan đến T2D. So sánh các GWAS thực hiện cho các mức độ glucose máu ở những người không mắc tiểu đường so với các nghiên cứu trường hợp-chứng T2D cho thấy glucose máu và T2D có những liên kết di truyền riêng biệt. Một số gene mang các biến thể làm tăng glucose máu và nguy cơ T2D, trong khi những gene khác thay đổi glucose máu nhưng không làm tăng nguy cơ T2D. Như vậy, hai kiểu hình này có cả những đặc điểm chung và riêng biệt về mặt sinh học.

Áp Dụng Lâm Sàng

Nguyên tắc di truyền chỉ ra các target liệu pháp quan trọng trong T2D đã được xác nhận rõ ràng. Cả các biến thể hiếm và phổ biến ở PPARG, target của thuốc thiazolidin, đều liên quan đến hội chứng và T2D thông thường. Tương tự, các biến thể hiếm ở thụ thể sulfonyl urea (mã hóa bởi ABCC8) gây ra tiểu đường bẩm sinh.

Một target hấp dẫn được đề cử bởi di truyền là SLC30A8, mã hóa một bộ vận chuyển kẽm biểu hiện gần như chỉ trong tuyến tân bào nội tiết. Một biến thể điểm thay thế R325W phổ biến trong protein mã hóa bởi SLC30A8 (tồn tại ở khoảng 1:3 người ở hầu hết các quần thể lục địa) được tìm thấy liên quan đến giảm nguy cơ T2D (giảm 1,18 lần). Các biến thể mã hóa gây mất chức năng hiếm ở SLC30A8 (tồn tại ở khoảng 2:1000 người) cũng được liên kết với việc giảm nguy cơ T2D với hiệu ứng lớn hơn (giảm 2,6 lần). Việc phát hiện ra những người mang khuyết hụt dị hợp gene ở SLC30A8 được bảo vệ khỏi T2D mà không có biểu hiện kiểu hình có hại khác cung cấp một giả thuyết liệu pháp hấp dẫn rằng một chất ức chế hóa học hoặc kháng thể của SLC30A8 có thể điều trị tiểu đường và giảm thiểu tác dụng phụ.

Trong lĩnh vực dự đoán nguy cơ, di truyền vẫn chưa có tác động lớn đến T2D vì các yếu tố nguy cơ lâm sàng hiện tại đã dự đoán bệnh tốt. Các biến thể gene phổ biến, do tần suất tương đối cao, có thể giải thích một phần lớn tính di truyền của kiểu hình của bệnh, nhưng có ảnh hưởng nhỏ đến cá thể. Ví dụ, biến thể phổ biến P12A ở PPARG liên quan với nguy cơ T2D tăng 1,25 lần. Mặc dù điều này có ảnh hưởng rất lớn về mặt quần thể, mỗi cá thể mang biến thể P chỉ có nguy cơ tăng 25% so với người mang biến thể A. Do tần suất cao của các biến thể phổ biến, nhiều biến thể dễ mắc bệnh được tìm thấy ở cùng một cá thể, mỗi biến thể chỉ gây tăng nguy cơ nhỏ. Việc giải trình tự toàn bộ genome ngày càng phổ biến khiến việc xác định tất cả các biến thể nguy cơ đã được biết ở một cá thể và kết hợp chúng để dự đoán nguy cơ lâm sàng có ý nghĩa hơn trở nên khả thi. Các nhà nghiên cứu đã cố gắng kết hợp các biến thể phổ biến thành một điểm số nguy cơ di truyền với thành công khiêm tốn. Đối với T2D, một điểm số nguy cơ kết hợp 18 biến thể phổ biến (bao gồm PPARG P12A) cho thấy nguy cơ tăng 2,6 lần ở nhóm nguy cơ cao so với nhóm nguy cơ thấp, trong khi chỉ báo gia đình mắc tiểu đường tăng nguy cơ từ 3 đến 7 lần.

Điều chỉnh liệu pháp dược lý dựa trên kiểu gene đã thành công trong tiểu đường Mendel; kỷ nguyên giải trình tự gen hứa hẹn sẽ mang lại lợi ích này cho một nhóm rộng hơn những người bệnh. Ví dụ kinh điển về việc kiểu gene định hướng liệu pháp dược lý là những người mắc MODY2 do các đột biến ưu thế tự động của gen GCK. Những người như vậy đáp ứng các tiêu chí chẩn đoán tiểu đường nhưng vẫn có khả năng điều chỉnh glucose máu ở mức cao hơn, do đó tránh được tất cả các biến chứng thứ cấp của tiểu đường. Vì vậy, chẩn đoán di truyền về MODY2 do GCK có thể cho phép những cá nhân này tránh được liệu pháp dược lý.

Chiều Cao thấp

Kiến Trúc Gene Học

Chiều cao là một kiểu hình định lượng phức tạp, di truyền với mức độ di truyền khoảng 80%. Nhiều hội chứng Mendel biểu hiện bằng sự không đồng đều về chiều cao , và hàng trăm gene đã được liên kết với sự lùn bẩm sinh hoặc quá mức chiều cao. Thường, sự lùn bẩm sinh không có các đặc điểm hội chứng được di truyền theo kiểu Mendel.

Các yếu tố di truyền nền tảng cho phần lớn sự biến đổi chiều cao con người là đa gene. Các GWAS tích hợp hơn 690.000 mẫu người gốc Âu đã xác định hơn 3.290 locus độc lập liên quan đến chiều cao thông qua liên kết biến thể phổ biến. Các biến thể phổ biến giải thích khoảng 60% tính di truyền. Tổng cộng, các nghiên cứu ánh xạ di truyền này cho thấy di truyền chiều cao mang tính đa gen, đa số các biến thể phổ biến có ảnh hưởng cá nhân nhỏ, ngoại trừ những người lùn cực độ (> 2 SD dưới mức trung bình).

Các nguyên nhân di truyền của sự lùn bao gồm hội chứng Turner, các đột biến của trục GH/IGF, các đột biến SHOX và ACAN. Các GWAS trước đây đã xác định 700 biến thể phổ biến giải thích khoảng 20% sự biến đổi chiều cao trong quần thể, với 1,7% do các biến thể mã hóa hiếm. Sau khi loại trừ các yếu tố môi trường như dinh dưỡng, nguyên nhân của 60% đến 80% sự biến đổi chiều cao vẫn chưa được biết, nhưng phần lớn có thể do các biến thể phổ biến chưa được xác định là liên quan đến chiều cao.

Sinh Lý Bệnh

Ánh xạ di truyền của các gene ảnh hưởng đến cả sự biến đổi bình thường và cực độ của chiều cao đã tiết lộ các cơ chế phân tử đa dạng hoạt động ở nhiều loại mô thông qua cả cơ chế nội tiết và tự chủ tế bào.

Ánh xạ di truyền ở những người có nồng độ GH bất thường và lùn đã phác thảo nhiều thành phần của trục GH/IGF1 như một con đường nội tiết then chốt trong điều hợp chiều cao con người . Các thành phần này bao gồm các hormone, thụ thể của chúng, protein liên kết, và các protein truyền tín hiệu nội bào như GH1, thụ thể GH (GHR), thụ thể GH-releasing hormone (GHRHR), STAT5B, tiểu đơn vị acid-labil của IGF (IGFALS), IGF1 và thụ thể IGF1 (IGF1R). Sự có sẵn của IGF phụ thuộc vào việc nó liên kết với các protein liên kết IGF, bao gồm IGFBP3.

Các nghiên cứu giải trình tự exome gần đây trên hai gia đình có chiều cao thấp và vi não đã tiết lộ vai trò then chốt của việc điều hòa PAPP-A trong tín hiệu IGF. PAPP-A là một metalloproteinase phân cắt các protein liên kết IGF (IGFBP3 và IGFBP5) để giải phóng hormone IGF hoạt động gần các thụ thể IGF. Các đột biến lặn dẫn đến mất chức năng PAPP-A gây suy giảm tăng trưởng dần tiến ở nhiều thành viên gia đình, mặc dù nồng độ IGF lưu thông tổng thể tăng.

Ở cấp độ tế bào và nội bào, ánh xạ di truyền đã nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tăng sinh/biệt hóa tế bào, lắng đọng ngoại bào, và sự phát triển sụn/xương. Các quá trình tế bào này lần đầu tiên được liên quan đến các hội chứng lùn bẩm sinh do các đột biến trong các gene như FGFR3 (bệnh tật thông thường) và SHOX (bệnh ly giải Langer), hoặc các hội chứng cao lớn như FBN1 (hội chứng Marfan) và EZH2 (hội chứng Weaver).

Áp Dụng Lâm Sàng

Các khám phá về gene và chức năng làm động lực các tiến bộ về liệu pháp cho các rối loạn chiều cao. Việc xác định đột biến G380N hoạt hóa trong FGFR3 gây ra 95% các trường hợp bệnh tật thông thường đã thúc đẩy sự phát triển của các chất ức chế hoạt tính tyrosin kinase của FGFR3 thông qua các phân tử nhỏ, hoặc một phân tử mồi để giảm tín hiệu FGFR3, cũng như thông qua các dẫn xuất của CNP có thời gian bán rã tăng, các chất này điều hòa tiêu cực tín hiệu hạ nguồn của FGFR3.

Do tác động lớn của nó lên chiều cao, STC2 đại diện cho một target liệu pháp mới hấp dẫn để điều trị sự lùn và các bệnh liên quan đến IGF. Việc quá biểu hiện STC2 trong chuột gây suy giảm tăng trưởng sau sinh nghiêm trọng, điều này bị loại bỏ khi STC2 được thay thế bằng một protein đột biến không thể liên kết với PAPP-A. Tăng cường STC2 có thể điều trị thừa IGF trong các tình trạng như tăng somatotropin và ung thư, trong khi mất biểu hiện STC2 bằng siRNA có thể thúc đẩy tăng trưởng để điều trị sự lùn.

Chẩn đoán sự lùn là một ứng dụng quan trọng của xét nghiệm di truyền, đặc biệt là ở quần thể nhi đồng. Ví dụ, mối tương quan kiểu hình-gen của suy giảm SHOX cho thấy phổ lâm sàng từ các đột biến vô hiệu hóa đồng hợp gây ra hội chứng bệnh ly giải Langer nghiêm trọng đến các khuyết tật dị hợp gây ra bệnh ly giải Léri-Weill và hội chứng Ullrich-Turner hoặc sự lùn cô lập. Chẩn đoán di truyền đủ điều kiện cho những bệnh nhân này điều trị GH.

Chẩn đoán di truyền cũng cho phép sàng lọc có định hướng các bệnh kèm theo. Ví dụ, nam giới mắc hội chứng 3-M, do các đột biến trong CUL7, OBSL1 hoặc CCDC8 gây ra, thường bị suy giảm sinh dục nguyên phát và cần được theo dõi. Tương tự, những người có sự lùn thứ phát do hội chứng Noonan cũng thường bị chẩn đoán sót và có nguy cơ cao mắc bệnh tim.

Một ví dụ khác là bệnh nhân mang các đột biến ở FBN1 biểu hiện sự lùn (Bệnh ly giải gelophysic, hội chứng Weill-Marchesani, bệnh ly giải acromicric), kiểu hình ngược lại với hội chứng Marfan. Những bệnh nhân này cũng có nguy cơ mắc bệnh van tim, mặc dù phổ biểu hiện có thể khác so với hội chứng Marfan.

Các nghiên cứu gần đây đã kết hợp giải trình tự exome với các xét nghiệm di truyền nhắm mục tiêu để kiểm tra xem liệu việc giải trình tự có cải thiện đáng kể hiệu suất chẩn đoán di truyền hay không. Trong số 565 bệnh nhân bị suy giảm chiều cao được giới thiệu để đánh giá di truyền, xét nghiệm di truyền nhắm mục tiêu tiết lộ nguyên nhân di truyền ở 13,6% bệnh nhân. Trong số 491 bệnh nhân còn lại không có chẩn đoán rõ ràng, 200 người được giải trình tự exome, và một biến thể ở một gene đã biết gây ra sự lùn được tìm thấy ở 16,5% bệnh nhân trong quần thể này, cho thấy việc thêm giải trình tự exome có thể nâng tỷ lệ chẩn đoán lên tổng cộng 33%.

Chẩn đoán di truyền có thể cải thiện chăm sóc cho sự lùn bằng cách tạo điều kiện để nhận dạng sớm và can thiệp trước khi đóng bàn cò và đóng vùng sụn tăng trưởng, sàng lọc các bệnh kèm theo được biết đến liên quan đến chẩn đoán, và có thể dự đoán hiệu quả của các can thiệp như liệu pháp GH. Tỷ lệ chẩn đoán thông qua giải trình tự exome trong sự lùn thường bị ước tính quá cao vì hai lý do. Thứ nhất, có khả năng xảy ra sai lệch lựa chọn mẫu loại bỏ nhiều trẻ em lùn không có nguyên nhân di truyền rõ ràng khỏi mẫu chuẩn (các nghiên cứu thường tập trung vào trẻ em được giới thiệu đến các phòng khám chuyên khoa nhiều khả năng có chẩn đoán di truyền nền tảng). Thứ hai, các tiêu chí để coi một người tham gia là có chẩn đoán di truyền không quá nghiêm ngặt trong một số nghiên cứu này, do đó ở một số người tham gia không có bằng chứng chắc chắn rằng biến thể nhìn thấy trong giải trình tự exome là nguyên nhân gây ra sự lùn của trẻ.

Điều chỉnh liệu pháp dược lý dựa trên kiểu gene có thể là một phụ trợ hữu ích cho xét nghiệm sinh hóa trong các rối loạn chiều cao Mendel. Kích thích sinh lý học và huyết thanh sinh hóa là tiêu chuẩn vàng để đánh giá nhạy cảm và kháng GH, hướng dẫn việc sử dụng dược lý của nó. Nhưng thông tin di truyền đóng vai trò quan trọng trong việc củng cố các chẩn đoán được gợi ý bởi xét nghiệm sinh hóa và gợi ý các liệu pháp dược lý thay thế. Ví dụ, trẻ em bị khuyết tật ở thụ thể GH hoặc tín hiệu sau thụ thể GH (STAT5b) sẽ là ứng cử viên để điều trị bằng IGF1 tái tổ hợp, mặc dù hiệu quả lâu dài chưa được thiết lập. Trẻ em bị khuyết tật ở IGFALS, một protein huyết thanh ổn định IGF, đáp ứng kém với cả hai loại thuốc.

Liệu pháp GH được sử dụng để điều trị sự lùn do các khuyết tật di truyền bên ngoài trục GH/IGF1 (hội chứng Turner, nhỏ hơn so với tuổi thai không bù trừ, hội chứng Noonan, hội chứng Prader-Willi) nhưng đắt và không chỉ định trong nhiều trường hợp khác. Do biểu hiện đa dạng ở nhiều rối loạn chiều cao cơ địa, việc phân biệt lâm sàng giữa các hội chứng biểu hiện sự lùn có thể khó khăn và không chính xác. Chẩn đoán di truyền có thể làm sáng tỏ sự mơ hồ, đặc biệt là ở trẻ em trước khi tất cả các đặc điểm của một hội chứng xuất hiện. Ví dụ, GH bị chống chỉ định trong các rối loạn gãy nhiễm sắc thể hoặc bệnh có nguy cơ ung thư tăng. Thiếu chẩn đoán di truyền, chỉ dựa trên xét nghiệm lâm sàng và sinh hóa, có thể dẫn đến các trường hợp trẻ em được điều trị GH trong nhiều năm cho đến khi biểu hiện lâm sàng phát triển và được chẩn đoán hội chứng Bloom.

Lipid và Bệnh Động Mạch Vành

Kiến Trúc Gene Học

Nồng độ lipid huyết thanh là một kiểu hình định lượng phức tạp, chịu ảnh hưởng lớn của các yếu tố môi trường như chế độ ăn uống. Các ước tính về tính di truyền cho thấy vai trò lớn của yếu tố di truyền: khoảng 40-60% cho cholesterol HDL, khoảng 40-50% cho cholesterol LDL, và khoảng 35-48% cho triglycerid.

Các rối loạn Mendel gây ra các thái cực về rối loạn lipid máu đã được liên kết với khoảng 20 gene. Các hội chứng rối loạn lipid máu Mendel có thể biểu hiện bằng rối loạn lipoproteins đơn lẻ hoặc kết hợp. Ở phía tăng lipid máu, các rối loạn này bao gồm các hội chứng tăng LDL-C (u huyết gia đình, sitosterolemia), tăng TG (thiếu hụt lipase lipoprotein, thiếu hụt APOCII), tăng HDL-C (thiếu hụt CETP), và tăng kết hợp LDL-C/TG (u huyết gia đình kết hợp, dysbetalipoproteinemia). Các rối loạn Mendel biểu hiện với các mức lipid cực thấp cũng đã được xác định, bao gồm LDL-C thấp (u huyết gia đình, các đột biến PCSK9), HDL-C thấp (u huyết gia đình, thiếu hụt lecithin cholesterol acyltransferase, bệnh Tangier), và giảm kết hợp cholesterol/TG (abetalipoproteinemia, hội chứng lưu giữ chylomicron).

Các yếu tố di truyền nền tảng cho phần lớn sự biến thiên lipid huyết thanh là đa gene. Các GWAS tích hợp khoảng 200.000 mẫu đa sắc tộc đã xác định hơn 150 locus độc lập liên quan đến các lipid huyết thanh thông qua liên kết các biến thể phổ biến, giải thích khoảng 15% tính di truyền.

Ảnh hưởng của các biến thể phổ biến đối với các mức lipid dao động từ dưới 1 mg/dL đến khoảng 15 mg/dL (SNP rs964184 tại APOA1 và TG).

Trong số các locus được xác định, nhiều locus thay đổi một trong các lipoproteins được xác định, một số ít (CETP, TRIB1, FADS1-2-3, APOA1) thay đổi tất cả các mức lipoproteins, và một số nhóm thay đổi các kết hợp khác nhau của các lipoproteins.

Nhiều gene được xác định là nguyên nhân Mendel gây rối loạn lipid cũng thay đổi các mức lipid trong quần thể chung thông qua cả biến thể phổ biến và hiếm. LDLR, mã hóa thụ thể LDL, cung cấp một ví dụ điển hình về cách phổ của biến thể di truyền từ các alen Mendel hiếm đến các alen phổ biến nhỏ, với kích thước hiệu ứng tỉ lệ nghịch với tần suất biến thể. Các đột biến phá hủy (những đột biến dịch khung hoặc mã hóa codon dừng sớm) ở LDLR như những đột biến được tìm thấy trong u huyết gia đình được tìm thấy ở 2:1000 đến 7:1000 người và tăng mức LDL-C khoảng 150 đến 200 mg/dL mỗi alen. Các biến thể điểm giảm chức năng LDLR trong các mô hình tế bào được tìm thấy ở khoảng 1:100 người và tăng LDL-C khoảng 100 mg/dL. Một SNP trội ở vùng nội chèn của LDLR được tìm thấy ở 1:10 người giảm LDL-C khoảng 7 mg/dL.

Tóm lại, kiến trúc di truyền của các dạng lipid máu việc kết hợp của các alen hiếm và phổ biến trong hàng trăm gene trên toàn bộ genome, hoạt động theo cách đa gene. Các biến thể khác nhau tại cùng một locus, dựa trên tác động khác nhau đến chức năng gene, có thể thay đổi các mức lipid trong một phạm vi rộng. Tần suất biến thể trong quần thể tỉ lệ nghịch với cỡ hiệu ứng trên các mức lipid máu. Nhiều locus có tác động đồng thời đến nhiều mức lipoproteins.

Sinh Lý Bệnh

Ánh xạ di truyền cho các dạng lipid có một lịch sử phong phú về sự hợp tác với nghiên cứu sinh hóa và sinh lý học để tiết lộ các cơ chế phân tử của chuyển hóa lipoproteins và mối quan hệ của nó với bệnh tim mạch ở người.

Các hội chứng tăng lipid máu Mendel là những người đầu tiên mang lại hiểu biết về sinh lý bệng, bắt đầu với những nghiên cứu cổ điển của Brown và Goldstein cho thấy LDL không ức chế được hoạt tính HMG-CoA reductase trong fibroblast của những người mắc u huyết gia đình.

Các nghiên cứu tiếp theo về các gia đình có tăng cholesterol máu nặng (LDLR, APOB, ABCG5, ABCG8, ARH, PCSK9) đã mang lại hiểu biết về các cơ chế cơ bản của hấp thu cholesterol và bài tiết mật, và đóng góp vào việc hiểu biết cơ bản về nội hóa thụ thể có điều biến, tái tuần hoàn và điều hòa phản hồi.

Mối liên quan giữa LDL-C cao và tăng tỷ lệ nhồi máu cơ tim cũng được quan sát thấy trong các gia đình này và được bổ sung bởi các quan sát về tỷ lệ thấp của bệnh động mạch vành trong các gia đình phân lập mức LDL-C khác thường thấp (u huyết gia đình, PCSK9, ANGPTL3). Liên kết dịch tễ học và thành công của liệu pháp statin trong phòng ngừa bệnh tim mạch mở rộng mối quan hệ giữa LDL-C và bệnh tim mạch đến quần thể chung, như các SNP liên quan đến LDL-C được xác định bởi GWAS.

Số lượng lớn các locus liên quan đến LDL-C, HDL-C và TG kết hợp với dữ liệu kết quả lâm sàng trên các nhóm quần thể cỡ lớn của các cá thể được ghi nhận kiểu gene đã cho phép kiểm tra tính nhân quả của các liên kết dịch tễ học với những hệquả quan trọng cho sức khỏe công cộng. Nồng độ HDL-C cao được cho là bảo vệ khỏi nhồi máu cơ tim, nhưng tính nhân quả của liên kết này vẫn gây tranh cãi. Liệu các nỗ lực y tế công cộng nên được thực hiện để tăng mức HDL ở quần thể? Liệu các thuốc tăng mức HDL-C nên tiếp tục được phát triển sau những thất bại lâm sàng sơ bộ?

Bằng cách tận dụng các biến thể phổ biến liên quan đến mức HDL-C, tính nhân quả của HDL-C đối với bệnh tim có thể được kiểm tra sử dụng phương pháp Mendelian randomization. Như đã mô tả trước đây, các liên kết di truyền ngụ ý tính nhân quả bởi vì kiểu gene tiền phát phenotype. Mendelian randomization có thể được coi như một thử nghiệm lâm sàng được thực hiện bởi tự nhiên, trong đó các chủ thể được phân bổ ngẫu nhiên tại thời điểm thụ thai vào các biến thể di truyền liên quan đến các yếu tố nguy cơ (ví dụ: các SNP làm tăng mức HDL-C). Các chủ thể được phân bổ vào kiểu gene được đánh giá về kết cục (ví dụ: nhồi máu cơ tim), và nguy cơ tương đối của họ so với các nhóm bệnh nhân với và không có các biến thể di truyền được so sánh.

Mặc dù các nghiên cứu quan sát trước đây cho thấy mối tương quan tiêu cực mạnh mẽ giữa HDL-C tăng và bệnh tim mạch, các nhà nghiên cứu đã kiểm tra tính nhân quả của liên kết này bằng phương pháp Mendelian randomization sử dụng các SNP định lượng liên quan đến các mức lipid. Họ nhận thấy rằng các biến thể di truyền làm tăng HDL-C không bảo vệ khỏi nhồi máu cơ tim, trong khi các biến thể giảm LDL-C lại bảo vệ khỏi nhồi máu cơ tim. Các kết quả này phù hợp với các thử nghiệm thuốc cho thấy các tác nhân làm giảm LDL-C bảo vệ khỏi nhồi máu cơ tim, trong khi nhiều tác nhân nhằm vào việc tăng HDL-C không có tác dụng.

Tuy nhiên, nhiều bằng chứng di truyền ủng hộ mối liên quan nhân quả giữa TG và bệnh động mạch vành. Trước hết, các đột biến mất chức năng hiếm gặp trong APOC3 liên quan đến mức TG thấp và cũng bảo vệ khỏi bệnh tim mạch thiếu máu cục bộ ở người châu Âu và Mỹ. Thứ hai, một nghiên cứu Mendelian randomization cho thấy các SNP làm tăng mức TG huyết thanh cũng làm tăng tỷ lệ bệnh động mạch vành. Cuối cùng, do sự liên quan chặt chẽ giữa TG, LDL-C và HDL-C, các nhà nghiên cứu đã hệ thống xem xét tất cả các locus liên quan lipid trong các nhóm chứng bệnh tim mạch để phân tích riêng góp phần của TG đối với nguy cơ bệnh tim mạch, ngoài LDL-C và HDL-C. Họ đã xây dựng một khuôn khổ thống kê để tính đến các tác động đa hình của các SNP lên cả ba mức lipoproteins, và chỉ ra rằng (1) các SNP thay đổi LDL-C và TG cùng một hướng tác động đều liên quan đến nguy cơ bệnh tim mạch, (2) các SNP chỉ thay đổi mức TG cũng liên quan đến bệnh tim mạch, và (3) mức độ ảnh hưởng của một SNP lên mức TG một cách độc lập tương quan với cỡ hiệu ứng trên nguy cơ bệnh tim mạch.

Áp Dụng Lâm Sàng

Trong lĩnh vực điều trị, việc ánh xạ các gene ảnh hưởng đến các mức lipid đã minh họa một phương pháp hứa hẹn để xác định target liệu pháp: các gene mà khi bị vô hiệu hóa bởi tự nhiên bảo vệ khỏi bệnh có thể là các target dược lý hữu ích. Statin, ức chế HMGCR (mã hóa bởi HMGCR), là một trong những thuốc điều trị thành công nhất trong việc giảm mức LDL-C và giảm nguy cơ bệnh tim mạch, cả trong dự phòng sơ cấp và thứ cấp. GWAS đã xác định HMGCR như một locus thay đổi mức LDL-C (với cỡ hiệu ứng khoảng 3 mg/dL), nhưng làm thế nào locus này được ưu tiên như một ứng cử viên liệu pháp trong số hơn 100 locus liên quan khác?

Trong một số trường hợp, các “thí nghiệm tự nhiên” (tức là một loạt các alen) có thể được sử dụng để suy luận đường cong liều-đáp ứng của chức năng gene, cho thấy cách tăng cường hoặc ức chế hoạt động của protein mã hóa làm tăng hoặc giảm nguy cơ bệnh. Ví dụ nổi tiếng là PCSK9, mất chức năng các đột biến làm giảm LDL-C và nguy cơ bệnh tim mạch, trong khi tăng cường hoạt động các đột biến làm tăng LDL-C và nguy cơ bệnh tim mạch. Các thử nghiệm lâm sàng sớm cho thấy việc ức chế protein được mã hóa bởi PCSK9 là một chiến lược hứa hẹn để giảm LDL-C và phòng ngừa bệnh tim mạch.

Xác định các gene mà khi bị vô hiệu hóa bởi tự nhiên bảo vệ khỏi bệnh cung cấp nhiều lợi thế cho việc nhắm vào các target liệu pháp: (1) target đã được xác nhận ở người, (2) thiết kế các chất ức chế chức năng gene/protein dễ hơn so với tăng gene/chức năng protein, và (3) tự nhiên đã thực hiện một thử nghiệm lâm sàng suốt đời về việc ức chế chức năng gene, và các tác dụng phụ của việc này đã được biết. Trong trường hợp PCSK9, những người mang các đột biến mất chức năng không thể hiện bất kỳ bất thường kiểu hình nào ngoài mức LDL-C thấp và nguy cơ nhồi máu cơ giảm.

Các bộ dự báo nguy cơ bệnh tim mạch dựa trên các locus liên quan lipid một mình vẫn chưa cải thiện đáng kể khả năng dự đoán tốt đã được cung cấp bởi các yếu tố nguy cơ lâm sàng, nhưng các công việc gần đây đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc sử dụng các tổ hợp SNP để xác định những người có nguy cơ cao. Làm việc trong UK Biobank, các nhà nghiên cứu đã xác thực một điểm số nguy cơ đa gene có thể xác định những người có nguy cơ cao gấp ba lần, tương đương với nguy cơ do u huyết gia đình. Các tổ hợp đa gene có nguy cơ cao này được xác định ở 8% quần thể nghiên cứu, khiến chúng trở nên phổ biến gấp 20 lần so với u huyết gia đình. Với việc chỉ định rộng rãi statin cho dự phòng và điều trị thứ cấp bệnh tim mạch, di truyền có thể giúp dự đoán hiệu quả điều trị và làm sáng tỏ các tác dụng phụ.

Các thay đổi di truyền biểu sinh có thể vĩnh viễn và được di truyền ảnh hưởng đến mức độ biểu hiện, thời gian và vị trí (tức là mô) của gene, mà không thay đổi trình tự mã hóa protein. Methylation cytosine trong các dinucleotide CpG trên DNA phổ biến đến nỗi nó được gọi là “base thứ 5”.

Sự tăng methylation ở các vùng promoter làm giảm biểu hiện gene bằng cách giảm độ kết nối của các yếu tố phiên mã và tăng tuyển mộ các repressor gene liên kết DNA methylated. DNA methyltransferases tạo lại các mẫu methylation này trong tế bào con và tạo ra các mẫu methylation mới theo các ảnh hưởng môi trường và tín hiệu ngoại bào.

Tác động lâm sàng của việc kế thừa methylation trên bệnh di truyền đang được bắt đầu hiểu. Các nghiên cứu gần đây đã đánh giá trạng thái methylation trên hơn 5.000 cá nhân liên quan đến bệnh tiểu đường típ 2 và béo phì, theo cách phân tích tương tự như GWAS. Trong số 187 vị trí methylation liên quan đến tăng béo phì và bệnh tiểu đường típ 2, 38 được tìm thấy ở các locus chứa các gene như ABCG1, một bộ điều hòa đã biết của duy trì lipid và kháng insulin. Các vị trí methylation này dự đoán béo phì và bệnh tiểu đường típ 2 độc lập với biến thể SNP và vượt trội so với các chỉ điểm viêm như protein phản ứng-C.

Tóm lại, thông tin di truyền có khả năng hữu ích nhất về mặt lâm sàng ở những người nghi ngờ mắc hội chứng Mendel (xem các tiêu chí SSSS nêu trên). Đối với những người với hội chứng lâm sàng được xác định, trong đó có các bảng nhắm mục tiêu hiện có và được xác nhận tốt, cách tiếp cận nhắm mục tiêu (xét nghiệm gene đơn hoặc bảng gene) hiện được khuyến nghị là tiếp cận ban đầu. Ví dụ, giải trình tự toàn bộ genome không cần thiết khi nghi ngờ MEN2B trên cơ sở lâm sàng; giải trình tự RET thường sẽ đưa ra chẩn đoán. Nếu kết quả xét nghiệm di truyền nhắm mục tiêu không có ý nghĩa, và nghi ngờ về rối loạn di truyền vẫn cao, giải trình tự exome hoặc genome toàn bộ sẽ đưa ra thêm chẩn đoán ở một số bệnh nhân. Chúng tôi khuyến nghị các phương pháp tiếp cận toàn bộ genome nguyên thủy đánh giá cả biến đổi cấu trúc và biến đổi trình tự cho những người với hội chứng di truyền không thể phân loại lâm sàng hoặc khi không có bảng nhắm mục tiêu khả dụng hoặc được xác nhận tốt. Tùy thuộc vào tiến bộ công nghệ, điều này có thể chỉ đơn giản là việc bỏ qua dữ liệu không được báo cáo lại trong một xét nghiệm nhắm mục tiêu hoặc có thể yêu cầu giải trình tự mới. Vùng mã hóa exome chiếm 1-2% genome nhưng chứa gần 85% các đột biến gây bệnh đã biết. Do đó, với các công nghệ hiện tại, giải trình tự exome kết hợp hoặc sau array CGH là một cách tiếp cận toàn bộ genome hợp lý ban đầu.

Nhiều thực hành tốt nhất khác sẽ cải thiện kết quả chẩn đoán di truyền thông qua giải trình tự. Tốt nhất, DNA của cả hai bố mẹ nên được thu thập, nếu có thể, và DNA của các thân nhân khác cũng có thể hỗ trợ diễn giải. Nếu mô bị ảnh hưởng và không bị ảnh hưởng được xác định, các mẫu mô bị ảnh hưởng-máu nên được thu thập khi có thể. Các biến thể được phát hiện có thể được phân loại là lành tính, có khả năng lành tính, có khả năng gây bệnh, gây bệnh hoặc VUS, dựa trên việc tra cứu các cơ sở dữ liệu của những người mắc bệnh và không mắc bệnh, cũng như dữ liệu gia đình, phân tích tính toán và bằng chứng thực nghiệm. Thật vậy, để tối đa hóa khả năng diễn giải của bất kỳ phương pháp tiếp cận genome nào, sẽ rất quan trọng để diễn giải biến đổi trong bối cảnh số lượng lớn trình tự genome thu được từ những người khỏe mạnh và bệnh nhân. Cuối cùng, việc phân loại chính xác sẽ yêu cầu các bác sĩ và phòng xét nghiệm lâm sàng làm việc cùng nhau, và thông tin di truyền được thu được luôn được sử dụng kết hợp với dữ liệu bổ sung (ví dụ: hóa học, hình ảnh) để ra quyết định lâm sàng.

Tài liệu tham khảo:

1. Nurk S, Koren S, Rhie A, et al. The complete sequence of a human genome. Science. 2022;376(6588):44–53.
2. Pevsner J. Bioinformatics and Functional Genomics. Chichester, United Kingdom: John Wiley & Sons; 2015.
3. Karczewski KJ, Francioli LC, Tiao G, et al. Genome Aggregation Database Consortium, Neale BM, Daly MJ, MacArthur DG. The mutational constraint spectrum quantified from variation in 141,456 humans. Nature. 2020;581(7809):434–443.
4. Rusk N. The UK Biobank. Nat Methods. 2018;15(12):1001.
5. Sayers EW, Beck J, Bolton EE, et al. Database resources of the National center for Biotechnology information. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D10–D17.

6. Swaminathan GJ, Bragin E, Chatzimichali EA, et al. DECIPHER: web-based, community resource for clinical interpretation of rare variants in developmental disorders. Hum Mol Genet. 2012;21(R1):R37–R44.
7. Baron J, Sävendahl L, De Luca F, et al. Short and tall stature: a new paradigm emerges. Nat Rev Endocrinol. 2015;11(12):735–746.
8. Sturtevant AH. A History of Genetics. New York, NY: Harper & Row; 1965.
9. Botstein D, White RL, Skolnick M, Davis RW. Construction of a genetic linkage map in man using restriction fragment length polymorphisms. Am J Hum Genet. 1980;32(3):314–331.
10. Fisher RA. The causes of human variability. Eugen Rev. 1919;10(4):213–220.
11. Altshuler D, Daly MJ, Lander ES. Genetic mapping in human disease. Science. 2008;322(5903):881–888.
12. Visscher PM, Medland SE, Ferreira MA, et al. Assumption-free estimation of heritability from genome-wide identity-by-descent sharing between full siblings. PLoS Genet. 2006;2(3):e41.
13. Kaprio J, Tuomilehto J, Koskenvuo M, et al. Concordance for type 1 (insulin-dependent) and type 2 (non-insulin-dependent) diabetes mellitus in a population-based cohort of twins in Finland. Diabetologia. 1992;35(11):1060–1067.
14. Diabetes mellitus in twins: a cooperative study in Japan. committee on diabetic twins, Japan diabetes society. Diabetes Res Clin Pract. 1988;5(4):271–280.
15. Kondrashova A, Viskari H, Kulmala P, et al. Signs of beta-cell auto-immunity in nondiabetic schoolchildren: a comparison between Russian Karelia with a low incidence of type 1 diabetes and Finland with a high incidence rate. Diabetes Care. 2007;30(1):95–100.
16. Kondrashova A, Reunanen A, Romanov A, et al. A six-fold gradient in the incidence of type 1 diabetes at the eastern border of Finland. Ann Med. 2005;37(1):67–72.
17. Altshuler D, The inherited basis of common diseases. Goldman’s Cecil Medicine. 24th ed. Philadelphia, PA: WB Saunders; 2012.
18. Onengut-Gumuscu S, Chen WM, Burren O, et al. Fine mapping of type 1 diabetes susceptibility loci and evidence for colocalization of causal variants with lymphoid gene enhancers. Nat Genet. 2015;47(4):381–386.
19. Phatak PD, Ryan DH, Cappuccio J, et al. Prevalence and penetrance of HFE mutations in 4865 unselected primary care patients. Blood Cells Mol Dis. 2002;29(1):41–47.
20. Romanet P, Philibert P, Fina F, et al. Using Digital Droplet Polymerase Chain Reaction to detect the mosaic GNAS mutations in whole blood DNA or circulating cell-free DNA in fibrous dysplasia and McCune-Albright syndrome. J Pediatr. 2019;205:281–285.e4.
21. Jaiswal S, Fontanillas P, Flannick J, et al. Age-related clonal hematopoiesis associated with adverse outcomes. N Engl J Med. 2014;371(26):2488–2498.
22. Tennessen JA, Bigham AW, O’Connor TD, et al. Evolution and functional impact of rare coding variation from deep sequencing of human exomes. Science. 2012;337(6090):64–69.
23. Abreu AP, Dauber A, Macedo DB, et al. Central precocious puberty caused by mutations in the imprinted gene MKRN3. N Engl J Med. 2013;368(26):2467–2475.
24. Dauber A, Cunha-Silva M, Macedo DB, et al. Paternally inherited DLK1 deletion associated with familial central precocious puberty. J Clin Endocrinol Metab. 2017;102(5):1557–1567.
25. Dudley JT, Kim Y, Liu L, et al. Human genomic disease variants: a neutral evolutionary explanation. Genome Res. 2012;22(8):1383–1394.
26. Hernandez RD, Uricchio LH, Hartman K, et al. Ultrarare variants drive substantial cis heritability of human gene expression. Nat Genet. 2019;51(9):1349–1355.
27. Marouli E, Graff M, Medina-Gomez C, et al. Rare and low-frequency coding variants alter human adult height. Nature. 2017;542(7640):186–190.
28. Dateki S. ACAN mutations as a cause of familial short stature. Clin Pediatr Endocrinol. 2017;26(3):119–125.
29. O’Rahilly S, Farooqi IS. Human obesity: a heritable neurobehavioral disorder that is highly sensitive to environmental conditions. Diabetes. 2008;57(11):2905–2910.
30. Musunuru K, Pirruccello JP, Do R, et al. Exome sequencing, ANGPTL3 mutations, and familial combined hypolipidemia. N Engl J Med. 2010;363(23):2220–2227.

31. Choi M, Scholl UI, Yue P, et al. K+ channel mutations in adrenal aldosterone-producing adenomas and hereditary hypertension. Science. 2011;331(6018):768–772.
32. Scholl UI, Goh G, Stölting G, et al. Somatic and germline CACNA1D calcium channel mutations in aldosterone-producing adenomas and primary aldosteronism. Nat Genet. 2013;45(9):1050–1054.
33. Plenge RM, Scolnick EM, Altshuler D. Validating therapeutic targets through human genetics. Nat Rev Drug Discov. 2013;12(8):581–594.
34. Iiri T, Herzmark P, Nakamoto JM, van Dop C, Bourne HR. Rapid GDP release from Gs alpha in patients with gain and loss of endocrine function. Nature. 1994;371(6493):164–168.
35. Chan YM, Lippincott MF, Butler JP, et al. Exogenous kisspeptin administration as a probe of GnRH neuronal function in patients with idiopathic hypogonadotropic hypogonadism. J Clin Endocrinol Metab. 2014;99(12):E2762–E2771.
36. Savarirayan R, Irving M, Bacino CA, et al. C-type natriuretic peptide analogue therapy in children with achondroplasia. N Engl J Med. 2019;381(1):25–35.
37. American Thyroid Association Guidelines Task Force, Kloos RT, Eng C, et al. Medullary thyroid cancer: management guidelines of the American Thyroid Association. Thyroid. 2009;19(6):565–612.
38. Kapoor RR, James C, Hussain K. Advances in the diagnosis and management of hyperinsulinemic hypoglycemia. Nat Clin Pract Endocrinol Metab. 2009;5(2):101–112.
39. O’Rahilly S. Human genetics illuminates the paths to metabolic disease. Nature. 2009;462(7271):307–314.
40. Bonnefond A, Froguel P. Rare and common genetic events in type 2 diabetes: what should biologists know? Cell Metab. 2015;21(3):357–368.
41. Morris AP, Voight BF, Teslovich TM, et al. Large-scale association analysis provides insights into the genetic architecture and pathophysiology of type 2 diabetes. Nat Genet. 2012;44(9):981–990.
42. DeForest N, Majithia AR. Genetics of type 2 diabetes: implications from large-scale studies. Curr Diab Rep. 2022;22(5):227–235.
43. Mahajan A, Taliun D, Thurner M, et al. Fine-mapping type 2 diabetes loci to single-variant resolution using high-density imputation and islet-specific epigenome maps. Nat Genet. 2018;50(11):1505–1513.
44. Wellcome Trust Case Control Consortium. Genome-wide association study of 14,000 cases of seven common diseases and 3,000 shared controls. Nature. 2007;447(7145):661–678.
45. Todd JA, Bell JI, McDevitt HO. HLA-DQ beta gene contributes to susceptibility and resistance to insulin-dependent diabetes mellitus. Nature. 1987;329(6140):599–604.
46. Rotter JI, Landaw EM. Measuring the genetic contribution of a single locus to a multilocus disease. Clin Genet. 1984;26(6):529–542.
47. Jeninga EH, Gurnell M, Kalkhoven E. Functional implications of genetic variation in human PPARgamma. Trends Endocrinol Metab. 2009;20(8):380–387.
48. Voight BF, Scott LJ, Steinthorsdottir V, et al. Twelve type 2 diabetes susceptibility loci identified through large-scale association analysis. Nat Genet. 2010;42(7):579–589.
49. Bouatia-Naji N, Bonnefond A, Cavalcanti-Proença C, et al. A variant near MTNR1B is associated with increased fasting plasma glucose levels and type 2 diabetes risk. Nat Genet. 2009;41(1):89–94.
50. Bonnefond A, Clément N, Fawcett K, et al. Rare MTNR1B variants impairing melatonin receptor 1B function contribute to type 2 diabetes. Nat Genet. 2012;44(3):297–301.
51. DIAbetes Genetics Replication And Meta-analysis (DIAGRAM) Consortium, Asian Genetic Epidemiology Network Type 2 Diabetes (AGEN-T2D) Consortium, South Asian Type 2 Diabetes (SAT2D) Consortium, et al. Genome-wide trans-ancestry meta-analysis provides insight into the genetic architecture of type 2 diabetes susceptibility. Nat Genet. 2014;46(3):234–244.
52. SIGMA Type 2 Diabetes Consortium, Williams AL, Jacobs SB, et al. Sequence variants in SLC16A11 are a common risk factor for type 2 diabetes in Mexico. Nature. 2014;506(7486):97–101.
53. Hara K, Fujita H, Johnson TA, et al. Genome-wide association study identifies three novel loci for type 2 diabetes. Hum Mol Genet. 2014;23(1):239–246.
54. Moltke I, Grarup N, Jørgensen ME, et al. A common Greenlandic TBC1D4 variant confers muscle insulin resistance and type 2 diabetes. Nature. 2014;512(7513):190–193.
55. Vassy JL, Hivert MF, Porneala B, et al. Polygenic type 2 diabetes prediction at the limit of common variant detection. Diabetes. 2014;63(6):2172–2182.
56. Dimas AS, Lagou V, Barker A, et al. Impact of type 2 diabetes susceptibility variants on quantitative glycemic traits reveals mechanistic heterogeneity. Diabetes. 2014;63(6):2158–2171.
57. Zeggini E, Weedon MN, Lindgren CM, et al. Replication of genome-wide association signals in UK samples reveals risk loci for type 2 diabetes. Science. 2007;316(5829):1336–1341.
58. Dina C, Meyre D, Gallina S, et al. Variation in FTO contributes to childhood obesity and severe adult obesity. Nat Genet. 2007;39(6):724–726.
59. Frayling TM, Timpson NJ, Weedon MN, et al. A common variant in the FTO gene is associated with body mass index and predisposes to childhood and adult obesity. Science. 2007;316(5826):889–894.
60. Scuteri A, Sanna S, Chen WM, et al. Genome-wide association scan shows genetic variants in the FTO gene are associated with obesity-related traits. PLoS Genet. 2007;3(7):e115.
61. Smemo S, Tena JJ, Kim KH, et al. Obesity-associated variants within FTO form long-range functional connections with IRX3. Nature. 2014;507(7492):371–375.
62. Claussnitzer M, Dankel SN, Kim KH, et al. FTO obesity variant Circuitry and adipocyte Browning in humans. N Engl J Med. 2015;373(10):895–907.
63. Grarup N, Moltke I, Andersen MK, et al. Loss-of-function variants in ADCY3 increase risk of obesity and type 2 diabetes. Nat Genet. 2018;50(2):172–174.
64. Dupuis J, Langenberg C, Prokopenko I, et al. New genetic loci implicated in fasting glucose homeostasis and their impact on type 2 diabetes risk. Nat Genet. 2010;42(2):105–116.
65. Bonnefond A, Vaxillaire M, Labrune Y, et al. Genetic variant in HK1 is associated with a proanemic state and A1C but not other glycemic control-related traits. Diabetes. 2009;58(11):2687–2697.
66. Vaxillaire M, Dechaume A, Busiah K, et al. New ABCC8 mutations in relapsing neonatal diabetes and clinical features. Diabetes. 2007;56(6):1737–1741.
67. Sladek R, Rocheleau G, Rung J, et al. A genome-wide association study identifies novel risk loci for type 2 diabetes. Nature. 2007;445(7130):881–885.
68. Flannick J, Thorleifsson G, Beer NL, et al. Loss-of-function mutations in SLC30A8 protect against type 2 diabetes. Nat Genet. 2014;46(4):357–363.
69. Altshuler D, Hirschhorn JN, Klannemark M, et al. The common PPARgamma Pro12Ala polymorphism is associated with decreased risk of type 2 diabetes. Nat Genet. 2000;26(1):76–80.
70. Meigs JB, Shrader P, Sullivan LM, et al. Genotype score in addition to common risk factors for prediction of type 2 diabetes. N Engl J Med. 2008;359(21):2208–2219.
71. Hariri S, Yoon PW, Qureshi N, Valdez R, Scheuner MT, Khoury MJ. Family history of type 2 diabetes: a population-based screening tool for prevention? Genet Med. 2006;8(2):102–108.
72. Sagen JV, Raeder H, Hathout E, et al. Permanent neonatal diabetes due to mutations in KCNJ11 encoding Kir6.2: patient characteristics and initial response to sulfonylurea therapy. Diabetes. 2004;53(10):2713–2718.
73. Rafiq M, Flanagan SE, Patch AM, et al. Effective treatment with oral sulfonylureas in patients with diabetes due to sulfonylurea receptor 1 (SUR1) mutations. Diabetes Care. 2008;31(2):204–209.
74. Pearson ER, Starkey BJ, Powell RJ, Gribble FM, Clark PM, Hattersley AT. Genetic cause of hyperglycaemia and response to treatment in diabetes. Lancet. 2003;362(9392):1275–1281.
75. Majithia AR, Flannick J, Shahinian P, et al. Rare variants in PPARG with decreased activity in adipocyte differentiation are associated with increased risk of type 2 diabetes. Proc Natl Acad Sci U S A. 2014;111(36):13127–13132.
76. Majithia AR, Tsuda B, Agostini M, et al. Prospective functional classification of all possible missense variants in PPARG. Nat Genet. 2016;48(12):1570–1575.
77. Agostini M, Schoenmakers E, Beig J, et al. A Pharmacogenetic approach to the treatment of patients with PPARG mutations. Diabetes. 2018;67(6):1086–1092.