Cardiología Clínica y Experimental
Acceso abierto

abstracto

Variantes comunes en 6 genes relacionados con los lípidos descubiertos por análisis de fusión de ADN de alta resolución y su asociación con los lípidos plasmáticos

John F. Carlquist, Jason T. McKinney, Benjamin D. Horne, Nicola J. Camp, Lisa Cannon-Albright, Joseph B. Muhlestein, Paul Hopkins, Jessica L. Clarke, Chrissa P. Mower, James J. Park , Zachary P. Nicholas, John A. Huntinghouse y Jeffrey L. Anderson

Antecedentes: El colesterol total fue uno de los primeros factores de riesgo identificados para la enfermedad coronaria (CC). Intentamos identificar variantes genéticas en seis genes asociados con el metabolismo de los lípidos y estimar su contribución respectiva al riesgo de cardiopatía coronaria.

Métodos: Para 6 genes asociados a lípidos (LCAT, CETP, LIPC, LPL, SCARB1 y ApoF) escaneamos exones, 5’ y 3’ regiones no traducidas y sitios de empalme donantes y aceptores para variantes que usan Hi-Res Melting® análisis de curvas (HRMCA) con confirmación por secuenciación de ciclos. Se usaron sujetos sanos para el descubrimiento de SNP (n=64), determinación de haplotipo/marcado, descubrimiento de SNP (n=339) y pruebas de asociación de lípidos (n=786).

Resultados: En 17.840 bases de secuencia interrogada, se identificaron 90 SNP variantes; 19 (21,1%) no informados previamente. Treinta y cuatro variantes (37,8 %) eran exónicas (16 no sinónimas), 28 (31,1 %) en los límites intrón-exón y 28 (31,1 %) en el 5’ y 3’ regiones no traducidas. En comparación con la secuenciación del ciclo, HRMCA tuvo una sensibilidad del 99,4 % y una especificidad del 97,7 %. El etiquetado de SNP (n = 38) explicó > 90% de la variación en los 6 genes e identificó grupos de desequilibrio de ligamiento (LD). Se observaron perfiles de lípidos beneficiosos significativos para el grupo 2 de CETP LD, los grupos 1 y 7 de LIPC LD y los grupos 1, 3 y 4 de SCARB1 LD. Los perfiles de riesgo empeoraron para el grupo 3 de CETP LD, el grupo 4 de LPL LD.

Conclusiones: Estos hallazgos demuestran la viabilidad, sensibilidad y especificidad de HRMCA para el descubrimiento de SNP. Las variantes identificadas en estos genes se pueden usar para predecir el riesgo asociado con los lípidos y la reclasificación del riesgo clínico de cardiopatía coronaria.