Twardzina układowa (SSc lub scleroderma) jest wieloukładową, nieczęstą chorobą charakteryzującą się włóknieniem skóry i narządów wewnętrznych, dysregulacją immunologiczną i waskulopatią. Jej patogeneza pozostaje słabo poznana, ale istnieje coraz więcej dowodów wskazujących częściowo na czynniki genetyczne. Jednakże, genetyczne podłoże SSc jest określone przez wiele genów, które mają jedynie niewielki wpływ na podatność na chorobę. Ponadto uważa się, że choroba powstaje w wyniku interakcji między czynnikami genetycznymi a czynnikami środowiskowymi.
Sc dzieli się na typy ograniczone i rozproszone w zależności od stopnia zajęcia skóry. Ponadto, SSc może być podgrupowana w oparciu o obecność nie nakładających się autoprzeciwciał, które są związane z różnymi manifestacjami choroby. Standaryzowany wskaźnik śmiertelności pacjentów z SSc wynosi 3,5 i jest wyższy niż w przypadku większości innych chorób reumatycznych. Wiarygodne czynniki predykcyjne przebiegu choroby i możliwości terapeutyczne są bardzo ograniczone. Dane genetyczne nie są zależne od czasu i nie zmieniają się w przebiegu choroby, dlatego są atrakcyjnymi kandydatami do opracowania biomarkerów predykcyjnych. W tym przeglądzie przeanalizujemy implikacje ostatnich odkryć w genetyce SSc dla rozwoju leków i identyfikacji biomarkerów predykcyjnych.
Ostatnie postępy w genetyce SSc
Kontrolne badania genów kandydujących pozwoliły zidentyfikować kilka solidnych loci podatności na SSc, które zostały potwierdzone w kolejnych niezależnych badaniach (przegląd w ). Większość z tych genów, takich jak IRF5 , STAT4 , BANK1 i BLK należy do szlaków zaangażowanych w regulację immunologiczną. Ponadto, trzy badania asocjacyjne całego genomu (genome wide association studies – GWAS) umożliwiły bezstronne profilowanie genetyczne pacjentów z SSc. Badania te potwierdziły, że geny głównego kompleksu zgodności tkankowej (MHC) są najsilniejszymi loci podatności na zachorowanie. Ponadto, badanie uzupełniające GWAS potwierdziło, że asocjacje HLA-DQB1, HLA-DPA1/B1 i NOTCH4 z SSc są prawdopodobnie ograniczone do autoprzeciwciał specyficznych dla SSc .
W wyżej wymienionych badaniach zidentyfikowano również wiele loci podatności spoza MHC. Jak pokazano w Tabeli 1, najsilniejsze asocjacje występują w genach związanych z odpornością wrodzoną, jak również aktywacją komórek B i T. Na przykład IRF5 należy do rodziny czynników transkrypcyjnych w szlaku interferonu typu I, który jest ważnym elementem odporności wrodzonej, natomiast CD247 koduje podjednostkę zeta receptora komórek T modulującą aktywację komórek T. Większość z tych wariantów genów jest również loci ryzyka dla innych chorób autoimmunologicznych, zwłaszcza dla tocznia rumieniowatego układowego (systemic lupus erythematosus – SLE). Wskazuje to, że SSc ma wspólną patogenezę immunologiczną z innymi chorobami autoimmunologicznymi, co stanowi dodatkowe wsparcie dla koncepcji progów ilościowych w sygnalizacji immunokomórkowej. W tej koncepcji, kilka czynników genetycznych o stosunkowo niewielkim wpływie może kumulować się, tworząc stan podatności na choroby autoimmunologiczne (przegląd w ). Samoreaktywne limfocyty B i T są normalnym elementem układu odpornościowego. Jednakże, są one zazwyczaj utrzymywane w ryzach przez mechanizmy regulacyjne w grasicy/szpiku kostnym lub krwi obwodowej. W koncepcji progu ilościowego implikowane warianty genetyczne prowadzą kumulatywnie do upośledzenia procesów biologicznych niezbędnych do niszczenia samoreaktywnych komórek odpornościowych i regulacji autoreaktywności. Za słusznością tej koncepcji w SSc przemawia fakt, że kilka genetycznych loci podatności w SSc pokrywa się nie tylko z SLE, ale także z innymi chorobami autoimmunologicznymi. Na przykład, STAT4 jest również zaangażowany w reumatoidalne zapalenie stawów i pierwotną żółciową marskość wątroby. Podobnie, PTPN22 jest locus podatności w reumatoidalnym zapaleniu stawów, cukrzycy typu 1, a także SSc .
Niektóre z potwierdzonych loci podatności na SSc wykazują silniejszą asocjację z jej serologicznymi lub klinicznymi (ograniczone versus rozsiane) podtypami niż z ogólną chorobą. Kilka genetycznych asocjacji w regionach HLA lub nie-HLA, takich jak BANK1, IRF8, SOX5 i IRF7, jest głównie związanych z autoprzeciwciałami związanymi z SSc (np. antycentromerowymi lub antytopoizomerazą I) lub klinicznymi podtypami choroby. Ponadto, wiele zidentyfikowanych polimorfizmów pojedynczego nukleotydu (SNPs) jest jedynie wariantem genetycznym znacznika dla jeszcze nie zidentyfikowanego allelu przyczynowego. Dotyczy to również badań GWA, ponieważ wykorzystywane platformy zapewniają ponad 80% pokrycie dla powszechnych polimorfizmów w ludzkim genomie poprzez badanie SNP, które są w silnym powiązaniu z wieloma innymi SNP i służą jako proxy dla obszarów genów. Postępy w technikach sekwencjonowania genów pozwolą na sekwencjonowanie na dużą skalę tych genów podatności, aby wskazać rzeczywisty wariant przyczynowy.
Niektóre z raportowanych stowarzyszeń genetycznych w jednej grupie etnicznej mogą nie powielać się w innych grupach etnicznych. Zgłoszone polimorfizmy mogą nie oznaczać locus przyczynowego we wszystkich grupach etnicznych z powodu różnej struktury nierównowagi powiązań między różnymi grupami etnicznymi. Alternatywnie, zgłoszone asocjacje genetyczne mogą być rzeczywiście etnicznie specyficznym locus podatności na SSc.
Warto zauważyć, że warianty genów zainteresowania nie działają w izolacji, ponieważ są one częściami splecionych ścieżek biologicznych. Dlatego też badanie interakcji gen-gen lub gen-środowisko może prowadzić do lepszego zrozumienia patogenezy SSc. Wreszcie, potrzebne są badania mechanistyczne w celu wyjaśnienia, w jaki sposób te warianty genów układu odpornościowego przyczyniają się do wzajemnego oddziaływania szlaków immunologicznych, naczyniowych i fibrotycznych prowadzących do unikalnego fenotypu SSc.
Wskazania genetyki SSc do przewidywania ciężkości choroby i zajęcia narządów
SSc wiąże się z wysoką zachorowalnością i śmiertelnością. Śmiertelność związana z chorobą jest głównie spowodowana zajęciem narządów wewnętrznych, zwłaszcza ciężkością choroby płuc. Jak pokazano w Tabeli 2, w kilku badaniach badano również związek loci genetycznych MHC i nie-MHC ze śródmiąższową chorobą płuc (ILD), tętniczym nadciśnieniem płucnym (PAH), twardzinową niewydolnością nerek i śmiertelnością. Należy podkreślić, że porównanie pacjentów z SSc z określoną manifestacją choroby z pacjentami bez zajęcia danego narządu (analiza przypadków) jest bardziej istotne dla rozwoju biomarkerów niż porównanie pacjentów z daną manifestacją choroby z osobami zdrowymi (analiza case-control). Głównym powodem tej koncepcji jest fakt, że biomarkery prognostyczne są użyteczne, jeśli mogą pomóc klinicystom w podgrupowaniu pacjentów (analiza przypadków) na podstawie oczekiwanego postępu choroby. Porównanie przypadek-kontrola nie ma miejsca w warunkach klinicznych, ponieważ rozpoznanie SSc jest już ustalone, zanim klinicyści zainteresują się przewidywaniem przebiegu choroby. Warianty genu IRF5 zostały powiązane z ogólną śmiertelnością niezależnie od typu choroby i serologii. Polimorfizmy CTGF, HGF, IRAK1, IRF5, MMP-12, SP-B są związane z ILD. Definicja ILD różni się znacznie, niektórzy badacze opierali się na obecności siateczkowatych lub szklistych plam na tomografii komputerowej klatki piersiowej wysokiej rozdzielczości (HRCT), podczas gdy inni skupiali się na ciężkości ILD na podstawie wyników czynności płuc. Pierwsze podejście nie pozwala na rozróżnienie pomiędzy łagodną stabilną ILD a jej ciężką postępującą postacią. Co więcej, geny IL23R , KCNA5 , TLR2 , TNAIP3 i UPAR są związane z PAH, podczas gdy geny HLA-DRB1*04:07 i *13:04 były związane z twardzinową niewydolnością nerek.
Jednakże powyższe ustalenia wymagają powtórzenia w niezależnych badaniach. Ponadto, obecnie dostępne przekrojowe populacje pacjentów do badań genetycznych nad SSc są najprawdopodobniej dotknięte tendencyjnością przeżycia, tj. badane przeważające kohorty z długotrwałą chorobą są pozbawione pacjentów z najbardziej postępującą i ciężką postacią SSc. Na przykład, pacjenci z SSc z szybko postępującą ILD mają wyższą śmiertelność, dlatego próbki pacjentów z długotrwałą chorobą (średni czas trwania choroby > 5 lat) są pozbawione najcięższej postaci ILD. Może to prowadzić do zmniejszenia częstości występowania loci genetycznych związanych z cięższymi postaciami choroby w badanych próbkach pacjentów. Badanie przypadków incydentalnych z obserwacją podłużną pozwala uniknąć problemów wynikających z tendencyjności przeżycia. Ponadto, loci genetyczne związane z ciężkością choroby mogą być inne niż geny związane z podatnością na SSc. Na przykład, HGF nie był locus podatności na SSc, ale był związany ze schyłkową chorobą płuc wśród japońskich pacjentów z SSc . Staranna charakterystyka fenotypowa pacjentów badanych w GWAS może pozwolić na bezstronne profilowanie loci ciężkości. Pozwoli to również na połączenie danych genetycznych z innymi klinicznymi i serologicznymi markerami ciężkości choroby w celu przewidywania ryzyka.
Przewidywanie ryzyka w genetycznie złożonych chorobach, takich jak SSc, wymaga podejść statystycznych, które wykraczają poza oddzielne ilorazy szans dla każdego SNP zainteresowania. Genotypy w wielu SNP mogą być łączone w skumulowane wyniki obliczane zgodnie z liczbą przenoszonych alleli ciężkości. Ponadto, do połączenia danych genetycznych i klinicznych można wykorzystać statystyki reklasyfikacji ryzyka. W tym podejściu pacjenci z grupy pośredniego ryzyka na podstawie danych klinicznych są ponownie przypisywani do kategorii niskiego lub wysokiego ryzyka przy użyciu odpowiednich informacji genetycznych.
Wskazania genetyki SSc do wyboru leczenia
Nowo zidentyfikowane ścieżki podatności genetycznej mogą prowadzić do identyfikacji nowych celów terapeutycznych i kierować rozwojem leków. Rzeczywiście, niektóre z obecnie badanych terapii biologicznych w SSc są odpowiednio dopasowane do tych ścieżek. Należą do nich leki antyinterferonowe (np. sifalimumab) i anty-B-komórkowe (np. rytuksymab). Ponadto dane genetyczne dotyczące SSc przemawiają za terapiami ukierunkowanymi na komórki T (np. abatacept). Jednakże, nie ma doniesień o dużych, randomizowanych, kontrolowanych badaniach terapii ukierunkowanych na komórki B, komórki T i interferon u pacjentów z SSc.
Poza identyfikacją nowych celów terapeutycznych, informacje genetyczne mogą być wykorzystane do zidentyfikowania grupy o wysokiej responsywności na określone leczenie biologiczne. Nie ma danych na temat znaczenia predykcyjnego informacji genetycznej dla odpowiedzi na leczenie w SSc. Wymaga to pobrania materiału genetycznego w badaniach klinicznych i dokładnej analizy informacji genetycznej uwarunkowanej wynikami badań. Biorąc pod uwagę skromny wpływ tych wariantów genów na podatność na zachorowanie, możemy mieć zbyt małą siłę przebicia, aby zbadać znaczenie predykcyjne tych czynników w badaniach z zastosowaniem tradycyjnych (częstościowych) metod statystycznych (zwłaszcza po podziale próby na ramię leczące i kontrolne). Bayesowska analiza wyników badań w rzadkich chorobach, takich jak SSc, może prowadzić do bardziej elastycznego i klinicznie użytecznego rozwoju biomarkerów.
Niezależnie od genów podatności na choroby, informacja genetyczna może być wykorzystana do przewidywania metabolizmu leków i rozwoju działań niepożądanych (farmakogenetyka). Na przykład, polimorfizm w UGT1A9 wpływa na metabolizm mykofenolanu mofetylu i przewiduje ostre odrzucenie u pacjentów po przeszczepie nerki. Pomimo powszechnego stosowania mykofenolanu mofetylu, rola tego polimorfizmu dla odpowiedzi na leczenie i rozwoju zdarzeń niepożądanych nie została zbadana u pacjentów z SSc.
W niedawno opublikowanym badaniu, polimorfizm w genie IL-6 przewidywał odpowiedź na rytuksymab w próbie pacjentów z SLE i innymi chorobami reumatycznymi, która obejmowała pacjentów z SSc .
.