从基因组学系统生物学到转化医学-高血压发病机制研究趋向课件.ppt

1、从基因组学、系统生物学从基因组学、系统生物学到转化医学到转化医学-高血压发病机制研究趋向高血压发病机制研究趋向朱鼎良朱鼎良上海市高血压研究所上海市高血压研究所 大科学时代大科学时代 在传统生物学基础之上集数学、统计、工程学在传统生物学基础之上集数学、统计、工程学、计算机信息科学的交叉综合、理论和实验相结、计算机信息科学的交叉综合、理论和实验相结合，在研究视角、思路、组织架构上大变革合，在研究视角、思路、组织架构上大变革 跨团队、跨学科、跨国界合作跨团队、跨学科、跨国界合作 科学前沿技术科学前沿技术 基因组学、干细胞、再生医学、分子影象、纳基因组学、干细胞、再生医学、分子影象、纳米技术等米技术等

2、 转化医学转化医学 3P3P时代（预测、预防、个体化医疗）时代（预测、预防、个体化医疗）复杂性状疾病近十多年研究策略复杂性状疾病近十多年研究策略 疾病基因组学研究疾病基因组学研究 国家国家973项目、国家项目、国家863、科技部重大专项、科技部重大专项 （1997-2004年）年）系统生物学研究系统生物学研究 国家国家973项目项目 （2005-2009年）年）转化医学研究转化医学研究基因组学研究基因组学研究 -一种崭新的研究视角一种崭新的研究视角 从单基因到全基因组从单基因到全基因组 人类基因组计划人类基因组计划（HGP)基因组单倍体图谱计划基因组单倍体图谱计划（HapMap project

3、）-ODonnell C J,Nabel E G.Circ Cardiovasc Genet 2008;1:51CHARGEGlobal BPgenGWAS samples2913634433Meta analysis with othersBPgen(34433)113250phenotypesHyertension,SBP,DBPSBP,DBPSNPs2.5 millions2.5 millions2 successful GWAS studies on BP（P5 x 10-8）CHARGECHARGE+BPgenSBPDBPHTCHARGEBPgenCYP17A1CSK11 SNPs8

4、 SNPsSH2B3ATXN2高血压基因研究高血压基因研究 现状与未来现状与未来 现状现状 1.1.关联研究和连锁分析未能发现高血压易感关联研究和连锁分析未能发现高血压易感基因及其变异；基因及其变异；2.GWAS2.GWAS研究发现的血压相关位点研究发现的血压相关位点,其对人群其对人群血压的影响及其微弱血压的影响及其微弱(1mmHg),(70000GWAS”(70000例例)3.3.不同人种、人群的血压不同人种、人群的血压GWASGWAS研究研究 “AGEN BP-GWAS”AGEN BP-GWAS”。-Dominiczak AF,et al.Hypertens 2010;56:1017 高血

5、压基因研究高血压基因研究 现状与未来现状与未来 对高血压对高血压GWASGWAS的评介的评介(反方反方)1.GWAS1.GWAS研究未能揭示高血压的遗传结构、未发现研究未能揭示高血压的遗传结构、未发现 致病基因变异、未发现新的发病机制、未发现新致病基因变异、未发现新的发病机制、未发现新的治疗靶点、未发现临床有用的遗传标记；的治疗靶点、未发现临床有用的遗传标记；2.2.需要开发新一代研究技术和策略需要开发新一代研究技术和策略;3.3.重视少见基因变异重视少见基因变异(rare genetic variants)(rare genetic variants)对血压的作用。对血压的作用。-Kurtz

6、.Hypertens 2010;56:1021 -ODonnell C J,Nabel E G.Circ Cardiovasc Genet 2008;1:51系统生物学系统生物学 -一种崭新的研究思维方式一种崭新的研究思维方式 从单一组分到系统网络调控从单一组分到系统网络调控 系统生物学是研究一个生物系统中所有组成成分（基系统生物学是研究一个生物系统中所有组成成分（基因、因、mRNAmRNA、蛋白质和代谢物小分子等）的构成以及在特定、蛋白质和代谢物小分子等）的构成以及在特定条件下相互作用的学科。其核心是整体性研究和系统性研条件下相互作用的学科。其核心是整体性研究和系统性研究，究，“整合整合”是

7、系统生物学的灵魂。这是有别于迄今为止是系统生物学的灵魂。这是有别于迄今为止所有其他生物学分支学科的思维和研究方式，是一种崭新所有其他生物学分支学科的思维和研究方式，是一种崭新的思想。它既关心对一个系统中所有组分及组分之间相互的思想。它既关心对一个系统中所有组分及组分之间相互关系的发现，又致力于将组分关系的发现，又致力于将组分相互作用相互作用网络调控网络调控系统行为有机地整合在一起，体现出系统的新特征。系统行为有机地整合在一起，体现出系统的新特征。系统生物学研究思路系统生物学研究思路 在阐明全部参与生物系统作用的生物分子组分在阐明全部参与生物系统作用的生物分子组分的基础上，进而搞清参与功能表现的

8、模体（的基础上，进而搞清参与功能表现的模体（motifmotif）、代谢途径（）、代谢途径（pathwayspathways）和信号通路（）和信号通路（signalingsignaling）,然后选择某些与复杂性状疾病相关然后选择某些与复杂性状疾病相关的系统，搞清系统中模体参与代谢途径（的系统，搞清系统中模体参与代谢途径（pathwayspathways）和）和/或信号通路（或信号通路（signalingsignaling）调节的）调节的网络结构（模件，网络结构（模件，modulesmodules），最后由不同网络结），最后由不同网络结构构建完整的网络组织（构构建完整的网络组织（organiz

9、ationorganization）。系统生物学研究方法系统生物学研究方法 建立关键的系统分析和整合分析的设计和技建立关键的系统分析和整合分析的设计和技术平台。主要包括实验分子生物学（湿实验）术平台。主要包括实验分子生物学（湿实验）和计算机生物学和计算机生物学(干实验干实验)技术平台。前者以发技术平台。前者以发展微量、精确和大规模分离、鉴定、监测和系展微量、精确和大规模分离、鉴定、监测和系统扰乱及其功能评价系统为主要目标，后者以统扰乱及其功能评价系统为主要目标，后者以生物模拟，提出假设及进行系统功能预测为主生物模拟，提出假设及进行系统功能预测为主要任务。通过要任务。通过“干干”、“湿湿”结合，

10、建立具有结合，建立具有统一标准和语言的系统形态。统一标准和语言的系统形态。GuytonGuyton数学模型数学模型人体长期血压调控的定量分析人体长期血压调控的定量分析 循环系统调节模型循环系统调节模型(多变量、非线性的大系统）多变量、非线性的大系统）400400多个生理变量多个生理变量 354354个功能块个功能块 1818个子系统个子系统 系统内输入系统内输入-输出关系、反馈关系用框图表示输出关系、反馈关系用框图表示 数字模拟、计算机分析：接点、常数、变量上下限，时数字模拟、计算机分析：接点、常数、变量上下限，时间常数，变量间关系间常数，变量间关系压力置定点的调控：肾脏压力置定点的调控：肾脏

11、Physiology and genomics:toward systems biology The last ten years have seen an unprecedented merge of physiology and genomics.While the field of physiological genomics is still very young,the introduction of the concept of systems biology promises to propel physiological genomics to a whole new leve

12、l.In this brief article,we outlined some of the great opportunities and challenges for physiologists at this exciting time of physiological sciences,and used our own experience from the last ten years as an example to discuss how we could expand and go beyond the combination of physiology and genomi

13、cs to achieve a systems understanding of biology.-Cowley A.Acta Physiologica Sinica,2006,58:1-4生理学与基因组学生理学与基因组学-走向系统生物学走向系统生物学国内高血压机制系列性研究举例国内高血压机制系列性研究举例 genetic study(association study,GWAS)RAS(Ang II receptor,ACE2)vascular remodeling Capsaicin/TRPV1 Channel renal dopamine receptor-GRK4 EETs TRP/K

14、YN pathway H2SFrom Bench to Bedside,From Bedside to Community T1,is“the transfer of new understandings of disease mechanisms gained in the laboratory into the development of new methods for diagnosis,therapy,and prevention and their first testing in humans.”T2,is“the translation of results from clin

15、ical studies into everyday clinical practice and health decision making.”Some authorities divide T2 into T2 includes guideline development,meta-analyses,and systematic reviews,whereas T3 includes dissemination and implementation research.Lauer MS,et al.Circulation 2010;121:929-933NIH NIH 资助转化医学的目标资助

16、转化医学的目标1.building a national clinical and translational research capacity,2.providing opportunities for training and career development,3.enhancing consortium-wide collaborations,4.Improving community health through research,5.advancing T1 to accelerate the translation of basic science discoveries t

17、o clinical testing.-Lauer MS,et al.Circulation 2010;121:929-933T1:Connecting Basic and Clinical Research基础：基础：“Omics”Omics”产生的大量资料产生的大量资料,对疾病的分子、基因和细胞基础的认识取对疾病的分子、基因和细胞基础的认识取得得 巨大进步巨大进步挑战：对大量复杂的基因型和表型数据进行整合、挑战：对大量复杂的基因型和表型数据进行整合、分析和分享，使之发挥最大作用分析和分享，使之发挥最大作用T2:Bridging Research and Practice Implement

18、ation research takes interventions that are generally accepted as beneficial and addresses their extension or adaptation to specific populations or settings,testing a variety of educational approaches,behavioral techniques,and environmental or organizational strategies.The study populations can come

19、 from a variety of settings and other community settings -Lauer MS,et al.Circulation 2010;121:929-933转化研究转化研究:一种崭新的研究理念一种崭新的研究理念和实施体系和实施体系 打破基础与临床的隔阂打破基础与临床的隔阂 从从”小作坊式小作坊式”研究走向大规模联合研究研究走向大规模联合研究 “consortium”consortium”全面规划、资源共享全面规划、资源共享转化医学：我们准备好了吗？转化医学：我们准备好了吗？研究资料（基因型和表型）和转化靶标研究资料（基因型和表型）和转化靶标 临床和

20、社区研究队列临床和社区研究队列 ConsortiumConsortium和和networknetwork 科学规划、共享机制科学规划、共享机制高血压新定义高血压新定义 Giles TD,et al.J Clin Hypertens.2009;11:611-614.高血压是一个由多种复杂和相关因素导致的、逐高血压是一个由多种复杂和相关因素导致的、逐渐进展的渐进展的心血管综合征心血管综合征。这一综合征的早期标志常。这一综合征的早期标志常出现在血压持续升高以前，所以不能仅依据个别血出现在血压持续升高以前，所以不能仅依据个别血压值进行高血压分类。疾病进展与压值进行高血压分类。疾病进展与心血管功能和结心

21、血管功能和结构异常构异常密切相关，进而引起心脏、肾脏、大脑、血密切相关，进而引起心脏、肾脏、大脑、血管和其它靶器官损害，导致过早发生心血管事件和管和其它靶器官损害，导致过早发生心血管事件和死亡。死亡。IntermediateLesionFoamCellsFattyStreakAtheromaFibrousPlaqueComplicatedLesion/RuptureFrom First DecadeFrom Third DecadeFrom Fourth DecadeGrowth of the Lipid CoreSmoothMuscle and CollagenThrombosisEndot

22、helial Dysfunction-Nilsson PM,Laurent S,et al.Hypertension 2009;54:3-10 生理性血管老化生理性血管老化 随年龄增长,动脉壁弹性蛋白断裂、胶原蛋白增加，动脉壁病变，动脉僵硬度增加,病理性血管老化病理性血管老化 在心血管危险因素的作用下，血管壁氧化应激、慢性炎症、脂质沉积、加速血管老化 -Nilsson PM,Laurent S,et al.Hypertension 2009;54:3-10筛查筛查EVAEVA、CVDCVD早期防治早期防治 对有早发CVD家族史的成员应进行EVA,RF筛查 ADAM(aggressive dec

23、rease of atherosclerosis modifiers)-Nilsson PM,Laurent S,et al.Hypertension 2009;54:3-10Start of intervention with ADAM in patients at increased cardiovascular risk-Nilsson PM,Laurent S,et al.Hypertension 2009;54:3-10 生活方式改善生活方式改善:减轻体重、低盐摄入、限酒等 药物药物：降压药、调脂药、治疗糖尿病药 使动脉僵硬度降低使动脉僵硬度降低 -Nilsson PM,Lauren

24、t S,et al.Hypertension 2009;54:3-10 AGE breakerAGE breaker Alagebrium(ALT711)端粒酶激活剂端粒酶激活剂 farnesyl transferase inhibitorsfarnesyl transferase inhibitors 上调 lamin A生成 -Nilsson PM,Laurent S,et al.Hypertension 2009;54:3-10 中国人群高血压全基因组关联研究（GWAS）第一阶段第一阶段方方 法法（小样本，严格入组标准）（小样本，严格入组标准）病例病例 1）原发性高血压患者：SBP140

25、mmHg 和/DBP90mmHg，（447例）或正在服用降压药物；2）具有明确的高血压家族史，家族中至少两人患有高血压病；3）发病年龄30岁；4）体质量指数（BMI）25kg/m2;5）不具有糖尿病家族史，空腹血糖7.0mmol/L;6）排除继发性高血压，心力衰竭，肝肾功能衰竭，恶性肿瘤。对照对照 1）未被诊断过高血压病，且血压40岁；3）BMI 27kg/m2,空腹血糖 1%;基因型检出率=97%(MAF=99%)对照组的Hardy-Weinberg 平衡检验 p 1e5 符合质量控制标准的SNP共有590,761个。人群结构评估：主成分分析显示研究所用高血压患者及对照来自同一人群。中国人群

26、高血压全基因组关联研究（GWAS）SBPDBPHTSNP IDrs13298109rs17356973rs7869544rs2622790rs1991867rs1120367rs6141008rs2256663rs2087625rs7092664rs17246669rs3864811rs2572272rs7086545rs2622790rs12121045rs17603666rs2256663rs6827904rs6839155rs1157964rs2712672rs1061769rs2883946rs10514090rs2356401Chr99918169201810102101810181

27、1184418419191819Position8309905283117979831186563931426681076729831456009618903393594616378776263775327105449596637688823929495163756530393142661681286951681226523935946125703853257178433931737616356903449044506490445286964511149013689Nearest GeneTLE1TLE1TLE1SYT4CDH13TLE1PAK7SYT4ZNF365ZNF365LOC72896

28、6ZNF365SYT4ZNF365SYT4SCYL3SCYL3SYT4LOC645481LOC645481STY4FSTL5ZNF404ZNF404FBXO15LYPD5P2.60E-063.33E-063.33E-065.78E-067.01E-067.58E-068.65E-069.30E-061.48E-062.50E-063.08E-063.12E-063.59E-063.63E-064.16E-064.33E-064.33E-065.38E-066.94E-066.94E-068.12E-062.26E-062.78E-062.78E-064.43E-067.35E-06MAF0.0

29、200.0190.0190.3750.3020.0220.1940.3770.1430.1440.0620.1440.4330.1440.3750.0210.0210.3770.0150.0150.3620.3340.2140.2140.1310.215Beta21.2621.6521.656.066.3919.55-7.445.935.555.427.815.383.765.333.8412.3912.393.8014.9014.903.730.540.620.62-0.730.59s.e.4.494.634.631.331.414.341.661.331.141.141.661.150.8

30、11.140.832.682.680.833.293.290.830.110.130.130.160.13u第一阶段结果（与高血压，血压升高相关的位点）共发现26个与高血压发生或血压升高相关的P值在10-5以下的基因内SNP 系统生物学研究方法系统生物学研究方法中国人群高血压全基因组关联研究（GWAS）u第二阶段（验证）方法The 96.96 Dynamic Array FLUIDIGM EP1 Software 中国人群高血压全基因组关联研究（GWAS）Corhorts/VariablesGWASALLControlsCases(76.2%)Sample size,male/female44

31、7/454224/231223/223Age,years54.646.4355.095.7254.197.03Systolic blood pressure,mmHg133.3129.05158.0320.46109.098.60Diastolic blood pressure,mmHg87.8218.31103.2812.8372.676.2222.381.8422.861.6221.911.93Fasting glucose,mmol/L4.870.624.980.664.760.551.420.371.350.321.500.413.030.903.070.952.980.85Total

32、 cholesterol,mmol/L4.790.904.850.924.740.87Triglycerides,mmol/L1.470.921.710.931.230.84Blood urea nitrogen,mmol/L5.001.294.881.335.121.24Serum uric acid,mol/L280.1887.58275.9593.68284.2981.12Creatinine,mol/L78.8516.5777.3517.6380.3915.27Corhorts/VariablesJingningShanghai CommunityALLControlsCases(17

33、.6%)ALLControlsCases(65.4%)Sample size,male/female671/812449/552221/256545/801262/423283/378Age,years46.8553.5357.8591.4341.6313.7061.6111.0665.1810.6058.1610.39Systolic blood pressure,mmHg127.2123.70152.8521.69115.0011.95132.5421.31148.6116.85117.0511.35Diastolic blood pressure,mmHg79.7713.1392.941

34、1.6773.508.2483.4311.6791.649.5675.527.2022.223.1423.083.2521.813.0023.733.8124.483.6622.993.81Fasting glucose,mmol/L4.731.064.821.164.691.015.501.735.631.385.372.001.380.291.410.301.370.281.570.521.530.451.620.574.4017.595.5625.433.8512.242.770.782.810.782.740.77Total cholesterol,mmol/L4.940.915.12

35、0.974.850.875.080.995.141.005.020.98Triglycerides,mmol/L1.312.111.340.731.302.511.801.462.071.711.551.13Blood urea nitrogen,mmol/L5.410.945.580.995.330.915.531.735.722.035.351.36Serum uric acid,mol/L333.7673.32345.1176.39328.4771.25296.4783.84316.8788.95276.8673.52Creatinine,mol/L69.9214.8572.2617.0

36、068.7913.5976.0529.9179.1238.0873.0918.53Corhorts/VariablesTaizhouUntreated Case/CtrlALLControlsCases(98.2%)ALLControlsCases(0.0%)Sample size,male/female1136/1170630/652506/5181007/897494/533513/364Age,years62.137.0061.125.5762.947.8850.979.2053.279.7048.908.20Systolic blood pressure,mmHg135.6526.47

37、160.9117.73115.479.61129.6520.38146.0915.66115.2711.00Diastolic blood pressure,mmHg85.0716.47100.1011.7473.077.3184.2112.0493.589.7676.006.6423.983.3425.363.1822.883.0424.083.2125.062.9923.203.14Fasting glucose,mmol/L5.8111.766.3317.575.391.435.051.115.301.374.840.77NANANA1.450.551.390.731.490.34NAN

38、ANA3.031.092.941.363.100.85Total cholesterol,mmol/L4.922.285.032.714.841.864.971.085.001.224.940.94Triglycerides,mmol/L1.774.771.984.741.604.791.889.602.6014.311.300.84Blood urea nitrogen,mmol/L8.8214.089.1415.258.5613.085.101.335.241.504.981.17Serum uric acid,mol/L316.9386.88339.7388.42296.1280.113

39、01.0185.04314.3187.06289.7381.66Creatinine,mol/L72.8823.3774.5425.5571.5721.3978.0917.4177.4619.0178.6515.84Body mass index,kg/m2High density liproprotein,mmol/LLow density liproprotein,mmol/LBody mass index,kg/m2High density liproprotein,mmol/LLow density liproprotein,mmol/LBody mass index,kg/m2Hig

40、h density liproprotein,mmol/LLow density liproprotein,mmol/Lu第二阶段（验证）样 本Corhorts/VariablesGWASALLControlsCases(76.2%)Sample size,male/female447/454224/231223/223Age,years54.646.4355.095.7254.197.03Systolic blood pressure,mmHg133.3129.05158.0320.46109.098.60Diastolic blood pressure,mmHg87.8218.31103.

41、2812.8372.676.2222.381.8422.861.6221.911.93Fasting glucose,mmol/L4.870.624.980.664.760.551.420.371.350.321.500.413.030.903.070.952.980.85Total cholesterol,mmol/L4.790.904.850.924.740.87Triglycerides,mmol/L1.470.921.710.931.230.84Blood urea nitrogen,mmol/L5.001.294.881.335.121.24Serum uric acid,mol/L

42、280.1887.58275.9593.68284.2981.12Creatinine,mol/L78.8516.5777.3517.6380.3915.27Corhorts/VariablesJingningShanghai CommunityALLControlsCases(17.6%)ALLControlsCases(65.4%)Sample size,male/female671/812449/552221/256545/801262/423283/378Age,years46.8553.5357.8591.4341.6313.7061.6111.0665.1810.6058.1610

43、.39Systolic blood pressure,mmHg127.2123.70152.8521.69115.0011.95132.5421.31148.6116.85117.0511.35Diastolic blood pressure,mmHg79.7713.1392.9411.6773.508.2483.4311.6791.649.5675.527.2022.223.1423.083.2521.813.0023.733.8124.483.6622.993.81Fasting glucose,mmol/L4.731.064.821.164.691.015.501.735.631.385

44、.372.001.380.291.410.301.370.281.570.521.530.451.620.574.4017.595.5625.433.8512.242.770.782.810.782.740.77Total cholesterol,mmol/L4.940.915.120.974.850.875.080.995.141.005.020.98Triglycerides,mmol/L1.312.111.340.731.302.511.801.462.071.711.551.13Blood urea nitrogen,mmol/L5.410.945.580.995.330.915.53

45、1.735.722.035.351.36Serum uric acid,mol/L333.7673.32345.1176.39328.4771.25296.4783.84316.8788.95276.8673.52Creatinine,mol/L69.9214.8572.2617.0068.7913.5976.0529.9179.1238.0873.0918.53Corhorts/VariablesTaizhouUntreated Case/CtrlALLControlsCases(98.2%)ALLControlsCases(0.0%)Sample size,male/female1136/

46、1170630/652506/5181007/897494/533513/364Age,years62.137.0061.125.5762.947.8850.979.2053.279.7048.908.20Systolic blood pressure,mmHg135.6526.47160.9117.73115.479.61129.6520.38146.0915.66115.2711.00Diastolic blood pressure,mmHg85.0716.47100.1011.7473.077.3184.2112.0493.589.7676.006.6423.983.3425.363.1

47、822.883.0424.083.2125.062.9923.203.14Fasting glucose,mmol/L5.8111.766.3317.575.391.435.051.115.301.374.840.77NANANA1.450.551.390.731.490.34NANANA3.031.092.941.363.100.85Total cholesterol,mmol/L4.922.285.032.714.841.864.971.085.001.224.940.94Triglycerides,mmol/L1.774.771.984.741.604.791.889.602.6014.

48、311.300.84Blood urea nitrogen,mmol/L8.8214.089.1415.258.5613.085.101.335.241.504.981.17Serum uric acid,mol/L316.9386.88339.7388.42296.1280.11301.0185.04314.3187.06289.7381.66Creatinine,mol/L72.8823.3774.5425.5571.5721.3978.0917.4177.4619.0178.6515.84Body mass index,kg/m2High density liproprotein,mmo

49、l/LLow density liproprotein,mmol/LBody mass index,kg/m2High density liproprotein,mmol/LLow density liproprotein,mmol/LBody mass index,kg/m2High density liproprotein,mmol/LLow density liproprotein,mmol/L7039例样本（高血压患者3680例，对照3259例）2q1423KYNU2001-2004年已经完成的研究内容 中国人群高血压定位区域2q14-q23内26个候选基因SNP检测和小样本关联分析提

50、示，KYNU基因2个cSNP与高血压有关 家系基因型不一致同胞对研究发现，Arg188Gln与血压水平相关 病例对照关联研究发现，Lys412Glu与高血压发生相关KYNU 从基因到整体研究从基因到整体研究:TRP-KYNU PathwayKYNU基因低频变异与高血压发生基因低频变异与高血压发生相关遗传标志识别及功能研究相关遗传标志识别及功能研究汉族高血压家系全基因组扫描，将EH易感基因定位在2q14一q23区域内对该区域内的犬尿氨酸酶基因（KYNU,2q22.2)内49个常见SNP(MAF5%)进行筛查，未发现与高血压相关的位点。KYNU基因低频变异与高血压发生基因低频变异与高血压发生相关遗