【科技前沿】胡文祥等揭示预测糖皮质激素类药物代谢相关副作用的遗传位点

糖皮质激素类药物（Glucocorticoid, GC）是临床上广泛使用的药物，其大量用于治疗急性感染、自身免疫疾病和过敏性疾病、各种皮肤炎症、休克、异体器官移植及急性淋巴细胞白血病等各种疾病【1,2】。此外，在非典型肺炎 (SARS) 及新冠肺炎 (COVID-19) 爆发期间，糖皮质激素类药物地塞米松(Dexamethasone)在治疗这些病人过程中发挥了非常重要的作用【3,4】。因此，糖皮质激素类药物在临床上是不可或缺的药物。但同时，长时间的服用糖皮质激素类药物也会导致一部分病人产生诸多的不良反应，尤其肝脏和脂肪代谢的异常会导致高血糖、脂肪肝、高血脂等病征【1】。这些风险大大地限制了糖皮质激素类药物的应用价值。因此，目前迫切需要了解糖皮质激素类药物导致这些代谢相关副作用的分子遗传基础。

2021年7月6日，来自生物岛实验室的胡文祥团队和宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的Mitchell Lazar院士团队在Cell Metabolism上发表了题为Individual-specific functional epigenomics reveals genetic determinants of adverse metabolic effects of glucocorticoids的研究论文，该研究运用病人干细胞分化的脂肪细胞和肝细胞作为模型，结合功能基因组学工具，揭示了影响GC个体特异性反应的遗传基础。这是继他们2019年1月在Cell Stem Cell上发表文章Patient adipose stem cell-derived adipocytes reveal genetic variation that predicts anti-diabetic drug response后的又一拓展性研究（详见BioArt报道：Cell Stem Cell丨胡文祥博士等揭示个体遗传变异对糖尿病药物不同响应的分子机制）。这些系统的研究表明了干细胞和功能基因组学在药物精准医疗研究领域的重要价值。

GC通过靶向多种组织如脂肪和肝脏中的糖皮质激素受体 (GR) 发挥作用。过量的GC会导致库欣综合征 (Cushing’s syndrome) ，主要表现为中心性肥胖，并伴有高血糖、血脂异常和肝脂肪变性。GC对脂肪组织中的脂质代谢有着复杂的调控，其促进甘油和脂肪酸的产生，为肝脏糖异生提供底物和能量。GC 还通过与其他因素如胰岛素协同作用直接调节脂肪生成基因的表达。在肝脏组织中中，GC 则激活GR结合到糖异生关键基因 PCK1 和 G6PC 的启动子区域，增加肝脏葡萄糖的产生，导致接受GC治疗的个体患糖尿病。GC 还增加胰岛素刺激的脂肪生成并减少肝脏中的脂肪分解，导致库欣病患者和接受外源性GC 治疗的患者中发生高甘油三酯血症和肝脂肪变性的现象。基于GC在脂肪和肝脏组织中的重要作用，在这项研究中，研究人员构建了两套具有不同遗传背景来源的脂肪细胞和肝细胞平台来研究GC药物的个体特异性反应。分别为肥胖病人来源的脂肪干细胞分化的脂肪细胞，及人诱导多能干细胞分化的肝细胞。

研究人员进而检测不同病人来源的脂肪细胞和肝细胞是否对GC药物地塞米松（Dexamethasone）反应不同。通过转录组学分析，作者发现不同个体来源的脂肪细胞和肝细胞呈现出个体特异性的药物反应。进一步的研究发现，GR在基因组的结合也呈现出一定的个体特异性。通过生信分析，作者发现这些个体特异性的GC药物反应是由个体特异的GR在基因组上的结合驱动的。同时非常有意思的是，脂肪细胞和肝细胞也展示出细胞类型特异的GC药物反应，这和GR在脂肪细胞和肝细胞的细胞类型特异的基因组结合是相一致的。De novo motif分析揭示细胞谱系决定因子如NF1、HNF4可能介导细胞类型特异的GR激活。

作者进一步发现数百个SNPs可以通过影响GR或它的辅助转录因子的结合域 (motif) 来调控GR在基因组上的结合，从而影响GC的药物反应。这些SNPs富集在多种代谢性状 (metabolic traits) 如BMI、胆固醇、糖尿病和甘油三酯等。同时，研究人员注意到只有部分的个体特异的GR结合位点内含有影响GR基因组结合的SNPs。为了探讨其它影响个体特异GR功能的因素，研究人员进行了ATAC-seq和ChIA-PET实验。他们揭示部分SNPs可以通过影响较远位置的转录因子的结合从而调节GR在基因组上的结合；而另外一部分SNPs是则通过影响染色质的空间结构来调控GR的功能。

研究人员通过一系列的细胞与分子实验验证了SNPs调节GR功能的活性。最后他们检测这些发现是否可以预测病人使用GC药物后的代谢相关副作用。在St. Jude儿童医院的400个临床上使用GC药物的急性淋巴细胞白血病儿童病人中，及宾夕法尼亚大学biobank中，他们发现rs10980797、rs2060982可以预测病人服用GC药物后出现高血糖的风险；rs10881935和病人出现高血脂的现象紧密相关；rs55830753和病人胆固醇水平高低有关；rs13038139可以预测病人服用GC药物后BMI指数的高低；但这些SNPs不影响GC药物对病人相关病征的疗效。

综上，作者对不同个体来源的脂肪细胞和肝细胞的研究揭示了细胞类型特异性和个体特异性的 GC 反应，为识别具有严重药物不良反应的人群奠定了基础。更为重要的是，研究人员专注于研究靶向特定转录因子的药物以及和药物不良反应密切相关的细胞类型，这些“有偏见”的研究方法大大提高了发现风险等位基因的概率。这些研究思路为使用 GC 药物治疗癌症和免疫疾病的个性化和精确医疗提供了前进方向。

生物岛实验室胡文祥博士为第一作者和共同通讯作者，宾夕法尼亚大学江纯阶博士为共同第一作者，Mitchell Lazar院士为本论文的通讯作者。工作得到了宾夕法尼亚大学Mitchell Lazar实验室其他成员、Daniel Rader团队及St. Jude儿童医院Mary Relling团队的大力支持。

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.cmet.2021.06.004

参考文献：

1. Desmet, S.J. and K. De Bosscher, Glucocorticoid receptors: finding the middle ground. J Clin Invest, 2017. 127(4): p. 1136-1145.

2. Barnes, P.J., Glucocorticosteroids: current and future directions. Br J Pharmacol, 2011. 163(1): p. 29-43.

3. Group, R.C., et al., Dexamethasone in Hospitalized Patients with Covid-19 - Preliminary Report. N Engl J Med, 2020.

4. Oba, Y., The use of corticosteroids in SARS. N Engl J Med, 2003. 348(20): p. 2034-5; author reply 2034-5.

本文转载自公众号“BioArt”（BioGossip）

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