제2형 당뇨 관련 후성유전학 지표 발굴 연구

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 보건대학원 보건학과, 2021.8. 성주헌.제2형 당뇨는 췌장의 베타 세포 (beta cell)의 기능 장애와 인슐린 저항성으로 인한 고혈당증을 특징으로 하는 만성질환이다. 한국의 제2형 당뇨 유병률은 성인의 12.4%에 달하고 있다. 제2형 당뇨는 유전적 요인과 환경적 요인, 그리고 두 요인의 상호작용으로 인해 발생한다고 알려져 있지만, 추정유전율이 25~69%에 달하는 것에 비해 전장유전체분석 (Genome-wide association study, GWAS)를 통해 확인한 변이 (genetic variants)는 추정 유전율의 일부만을 설명할 뿐이다. 이러한 관점에서 유전적 요인과 환경적 요인의 상호작용을 밝히기 위해 후성유전학적 연구가 활발히 진행되고 있다. 후성유전(Epigenetics)는 DNA 염기서열의 변화 없이 유전자 발현에 영향을 주는 현상을 의미하며, 이는 생애에서 노출되는 환경적인 요인으로 인해 영향을 받는다고 알려져 있다. 후성유전의 대표적인 기전은 DNA 메틸화 (DNAm)와 히스톤 변형 (Histone modification)이 있다. 최근 연구에서는 DNA 메틸화를 포함한 후성유전학적 변화가 제2형 당뇨 및 미세 혈관 합병증의 발병 위험에 영향을 미친다는 것이 밝혀졌다. 뿐만 아니라, 고혈당에의 노출이 DNA 메틸화의 변화를 일으키고 나아가 당뇨병성 신장질환의 위험을 증가시킨다는 ‘대사성 기억 (metabolic memory)’ 현상이 제기됨에 따라 제2형 당뇨에서의 DNA 메틸화 변화에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 한국인에서 제2형 당뇨와 당뇨병성 신장질환 (Diabetic kidney disease, DKD) 특이적인 DNA 메틸화 지표를 발굴하고 해당 지표들과 대사성 특성(metabolic trait)과의 연관성을 탐구하고자 수행되었다. 먼저, 전장메틸화영역 연관분석 (Methylome-wide association study)을 통해 제2형 당뇨 유병여부에 따른 DNA 메틸화 차이를 관찰하고 차이가 특이적인 지표를 발견하는 분석을 수행하였다. 해당 지표들을 이용해 DNA 메틸화 점수를 계산하였고, 이 점수에 따라 10년간 추적 관찰한 대상자들에게서 제2형 당뇨병의 발생이 차등적으로 관찰되는지에 대한 분석을 수행해 제2형 당뇨 특이적 DNA 메틸화 분석결과의 신뢰성을 확보하였다. 또한, 같은 분석방법을 사용해 당뇨병성 신장질환 특이적인 DNA 메틸화 지표를 발견하는 분석이 이어서 수행되었다. 마지막으로, 발견된 제2형 당뇨/당뇨병성 신장질환의 DNA 메틸화 마커와 대사성 특성의 연관, 인과관계를 분석해 제2형 당뇨에서의 DNA 메틸화의 기전을 밝히고자 하였다. 말초 혈액 백혈구 샘플에서 DNA를 추출한 후, KoGES 코호트의 356 명과 HTS 코호트의 일부 대상자는 Illumina 사의 Infinium HumanMethylation 450 BeadChip으로 어세이 되어 유전체 내 약 450,000 개 이상의 DNA 메틸화 위치에 대한 DNA 메틸화 수준의 데이터를 얻었으며, 일부 HTS 코호트 대상자와 서울대병원 당뇨 코호트의 대상자들은 Illumina 사의 Infinium Methylation Epic Beadchip으로 어세이되어 유전체 내 총 850,000개 이상의 DNA 메틸화 수준의 데이터를 얻을 수 있었다. 이 중 Infinium HumanMethylation 450 BeadChip으로 어세이 된 자료들은 DNA 메틸화 마커 대치 (imputation) 방법 중 하나인 ‘methylImp’를 사용하여 주변 마커들과의 상관관계를 이용한 원리로 대치되어 총 850,000개 이상의 마커를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 197명의 제2형 당뇨병 대상자와 232명의 비 당뇨병 대조군을 사용한 사례-대조 연구 설계 (서울대병원 당뇨 코호트)에서 전장메틸화영역연관분석을 수행하였다. 제2형 당뇨병 그룹은 87명의 당뇨병성 신장질환 대상자와 80명의 비당뇨병성 신장질환군 (제2형 당뇨 유병 기간 10년 이상의 환자로 환장)으로 세분화되었다. 추가적으로 한국인 가족-쌍둥이 (HTS) 코호트 및 한국인유전체역학조사사업 (KoGES) 코호트의 2 개의 인구 기반 코호트에서 추가로 819 명의 대상자를 사용하여 발견된 DNA 메틸화 지표와 대사성 특성의 연관성을 조사하였다. 대사성 특성과 DNA 메틸화 지표의 인과 관계를 조사하기 위해 멘델리안 무작위 분석방법 (Mendelian randomization, MR)이 적용되었다. 본 연구에서는 제2형 당뇨의 8 개의 차등메틸화 영역 (Differentially methylated site, DMS) (각각 BMP8A, NBPF20, STX18, ZNF365, CPT1A, TRIM37 및 TXNIP에서 2 개)을 DNA 메틸화연구에서의 유의성 임계값(P <9.0x10-8)에서 확인했으며 이 중 TXNIP과 CPT1A에 위치한 3 개의 차등메틸화 영역은 기존 연구에서 확인된 영역이었다. 8개의 DNA 메틸화 마커로 구성된 DNAm 점수를 개인별로 계산하였으며, DNAm 점수의 1분위와 10분위의 상대적 위험이 2.86 (95% 신뢰구간 1.10-7.44) 으로 나타났다. 전장메틸화연관분석이 수행된 것과 독립적인 전향 코호트 (KoGES)에서 제2형 당뇨병 발병 위험을 예측할 수 있어, 발견된 제2형 당뇨 특이적인 DNA 메틸화 마커의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 멘델리안 무작위분석 방법을 이용하여 제2형 당뇨와 관련된 차등메틸화영역은 당뇨병 발병에 인과적인 효과가 없다는 것을 확인하였다. 이 과정에서 이용된 내생변수로 DNA 메틸화 정량 유전자좌 (methylation quantitative loci, mQTL)를 사용하였는데, 이 중 선행된 전장유전체 분석에서 보고된 제2형 당뇨와 대사특성 관련 단일염기다형성 (Single nucleotide polymorphism, SNP)이 발견되었다. 이는 해당 DNA 메틸화 정량 유전자좌와 관련이 있는 차등메틸화영역과 제2형 당뇨의 연관성에 교란효과가 있을 수 있음을 시사한다. CPT1A 및 TXNIP의 DMR은 공복 혈당, HbA1c 및 체질량 지수를 포함한 정량적 대사 특성과 관련이 있었으며, 특히 CPT1A의 DNA 메틸화는 공복 혈당에 인과적으로 조절되는 것으로 보였다. 또한 167명의 당뇨병성 신장 대상자 및 비 당뇨병성신증 대조군의 전장메틸화연관분석 연구에서 당뇨병성 신장질환과 관련된 3 개의 차등메틸화 영역(COMMD1, TMOD1 및 FHOD1)을 확인할 수 있었다. 당뇨병성 신장질환의 차등메틸화영역은 제2형 당뇨병에서 발견된 차등메틸화영역과 통계적으로 의미 있는 수준에서 공통적인 부분을 발견할 수 없었다. 당뇨병성 신장질환의 차등메틸화 영역은 유전변이에 의해 많은 부분이 설명 되고 있었으며, 멘델리안 무작위분석방법을 통해 당뇨병성 신장질환에 인과적인 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 추정된 사구체 여과율 (eGFR)은 당뇨병성 신장질환에서 발견된 3개의 차등메틸화 영역과 인과 관계가 관찰되었다. 결론적으로, 우리는 동아시아 인구에서 제2형 당뇨병과 관련된 8 개의 차등메틸화영역을 메틸화연구에서의 유의성 임계값 (P <9.0x10-8)에서 발견하였으며 이 중 5개는 본 연구에서 새롭게 밝혀진 DNA 메틸화 지표이다. 또한 당뇨병성 신장질환과 관련된 3개의 차등메틸화영역을 확인하였으며, 이는 제2형 당뇨의 영역과는 공통적인 부분이 발견되지 않았다. 본 연구 결과는 당뇨병성 신장질환의 후성유전학적 기전이 제2형 당뇨의 기전과는 다를 것임을 시사한다.Objective: There is growing body of evidence that epigenetic changes including DNA methylation (DNAm) influence the risk of type 2 diabetes and its microvascular complications. We conducted a methylome-wide association study (MWAS) to identify differentially methylated regions (DMRs) of type 2 diabetes and diabetic kidney disease (DKD) in Korean population. Methods: We performed an initial MWAS in 232 participants in a case-control study design with type 2 diabetes and 197 non-diabetic controls with Illumina EPIC bead chip using peripheral blood leukocytes. Type 2 diabetes group was subdivided to 87 DKD cases and 80 non-DKD controls. Additional 819 individuals from two population-based cohorts were used to investigate the association of the identified DMRs with quantitative metabolic traits. We developed a DNAm score using identified DMRs to predict the occurrence of type 2 diabetes. To examine the causal relationship between differentially methylated CpGs and type 2 diabetes/DKD and between the metabolic traits and differentially methylated status, we performed Mendelian randomization (MR) analyses. Results: We identified eight DMRs (each at BMP8A, NBPF20, STX18, ZNF365, CPT1A, and TRIM37, and two at TXNIP) which were significantly associated with risk of type 2 diabetes (P < 9.0×10-8), including three that were previously known (DMRs in TXNIP and CPT1A), in 429 type 2 diabetes cases and controls. DNAm score consisted of these DMRs differentiated the risk of developing type 2 diabetes in an independent prospective cohort with a relative risk of 2.86 (95% CI 1.10-7.44) between the lowest and highest deciles of DNAm score. DMRs in CPT1A and TXNIP were associated with quantitative metabolic traits, including fasting glucose, HbA1c, and body mass index. DMRs of type 2 diabetes have little methylation quantitative loci (mQTL), and not causally associated with type 2 diabetes. Three DMSs of type 2 diabetes (cg26823705, cg08867893, and cg17082373) affect the increase of HbA1c level. We also identified three DMRs (on COMMD1, TMOD1, and FHOD1) associated with DKD in 167 DKD cases and controls. DMRs of DKD did not show meaningful overlap with those of type 2 diabetes. DKD was causally affected by methylation changes of DMRs of DKD, which was highly influenced by genetics. In MR analysis, the estimated glomerular filtration rate was causally associated with DNAm of these three DMRs. Conclusions: In an East Asian population, we identified eight DMRs, including five novel ones, associated with type 2 diabetes and three DMRs associated with DKD at methylome-wide statistical significance. Our findings suggest that epigenetic machinery of DKD may be different from that are responsible for the development of T2D.I. Introduction: Epigenetics, Epigenetic markers and Type 2 diabetes 11 1. Overview of epigenetics 11 1.1. Epigenetics and DNA methylation 11 1.2. Environmental exposures trigger epigenetic change 12 1.3. DNA methylation profiling 13 1.4. Characteristic of DNA methylome data for Methylome-wide association study (MWAS) 14 2. Epigenetics and type 2 diabetes 16 2.1. Epidemiology of Type 2 diabetes 16 2.2. DNAm changes in type 2 diabetes 17 2.3. Metabolic memories of diabetic complication, DKD 18 2.4. Genetic influences on DMRs 19 3. Imputation of DNA methylation markers 21 3.1. Review of DNA methylation imputation methods 21 3.2. Imputation of DNA methylation population datasets 24 4. Objectives 26 II. MWAS of type 2 diabetes and Verifying markers 28 1. Material and methods 28 1.1. Study design and population 28 1.2. DNA methylation profiling 29 1.3. Removing Batch effect 30 1.4. MWAS of type 2 diabetes 31 1.5. Prediction of type 2 diabetes using the DNAm score 32 1.6. Prediction of type 2 diabetes prevalence using the DNA methylation 32 1.7. Causal analysis of DNA methylation to Type 2 diabetes 33 1.8. The phenotypic variance explained by DNA methylation 34 2. Results 35 2.1. Clinical characteristics of the study participants 35 2.2. Differentially methylated regions of type 2 diabetes 35 2.3. Prediction of the risk of type 2 diabetes using the DNAm score 36 2.4. Prediction of prevalence of type 2 diabetes using the DNA methylation 37 2.5. The causal effect of DNA methylation on type 2 diabetes 37 2.6. The phenotypic variance explained by DNA methylation 38 3. Discussion 38 III. MWAS of Diabetic Complication, DKD 70 1. Method and materials 70 1.1. Study design and participants 70 1.2. MWAS of DKD 70 1.3. The causal effect of DNA methylation on DKD 71 2. Results 73 2.1. Clinical characteristics of the study participants 73 2.2. Differentially methylated regions of DKD 73 2.3. The causal effect of DNA methylation on DKD 74 3. Discussion 75 IV. Causal Analysis of Differentially Methylated Regions Associated with type 2 diabetes/DKD 100 1. Methods and materials 100 1.1. Study participants 100 1.2. DNA profiling 100 1.3. Genotyping the data 100 1.4. Association with quantitative metabolic traits 101 1.5. MR analysis 102 2. Results 103 2.1. Association of identified DMSs with metabolic traits 103 2.2. Causal association of metabolic traits and type 2 diabetes/DKD with CpG methylation 104 2.3. Causal association of CpG methylation with metabolic traits and type 2 diabetes/DKD 105 3. Discussion 106 V. Overall summary and Conclusion 144 VI. References 152 VII. 국문초록 160박

어느 한국계 멕시코인의 우리나라 : 《이스토리아 》(Historia de Historia) 다큐멘터리 제작을 마치며

2011년 1월. 멕시코 한인 이민사 연구를 위한 문헌 자료를 열람하기 위해 유카탄 주에 있는 메리다 시를 방문했다. 당시 연구의 목표는 20세기 초 혁명으로 치닫던 멕시코라는 역사적 맥락 안에서 한인 이민의 사회경제적 의의를 재조명하는 것이었다. 이를 위해서는 1,033명의 한인이 멕시코로 건너왔던 시점인 1905년을 전후로 멕시코, 한국, 일본 사이에 오갔던 외교 문서와 당시 한인 노동자를 묘사한 유카탄 신문 기사의 분석이 중요했다. 그러나 조사 과정에서 발견한 사실은 앞서 언급한 기록이 이민의 실행 계획 및 이주의 과정에 대한 정보는 담고 있으나 정작 멕시코 도착 후의 정착 과정에 대해서는 서술된 바가 적다는 사실이었다. 게다가 관련 문서의 양조차 적은 관계로 한인 이민자가 멕시코에 정착하는 과정이 어땠는지 구체적인 증거로 뒷받침하는 데는 한계가 있다. 대신 그 과정의 내러티브를 구성하는 것은 상당부분 미시적인 개인사와 집단 기억, 즉 입에서 입으로 전해 내려오는 이야기이다. 그리고 이와 관련된 문서자료는 한국계 멕시코인(mexi-coreano)의 관점에서 한인의 정착 과정을 기술한 호세 산체스 박(José Sánchez Pac)의 책 『회상: 유카탄 반도에서의 한인의 삶과 노동』(Memoria de la vida y obra de los Coreanos en México)이 유일하다

초경 연령과 어린 성인기 체질량지수 : 멘델리안 무작위 분석법

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 보건대학원 보건학과(보건학전공), 2018. 8. 성주헌.배경 및 목적 초경 연령은 유방, 난소 암, 조기 성관계 및 조기 폐경과 같은 건강 문제의 위험 요소로 알려져 있다. 선진국에서는 초경 평균 연령의 하강 추세가 관찰되어왔다. 초경 연령의 결정 요인은 현재 확립되지는 않았지만, 어린 시절의 비만은 초경시기와 관련이 있다고 제시되어왔다. 본 연구에서는 멘델리안 무작위 분석법을 이용하여 어린 시절의 높은 체질량지수가 초경나이와 조기초경의 위험도에 미치는 영향을 추정 하였다. 방법 총 10,327 명 (쌍둥이 및 가족 코호트 1,561 명, 농촌 코호트 3,044 명, 도시 코호트 1,903 명, 지역사회 코호트 3,829 명)이 연구에 포함되었다. 젊은 성인기의 체질량지수 (18 ~ 20 세의 체질량지수)는 쌍둥이 및 가족코호트, 농촌코호트, 도시코호트의 4,144 명에서만 측정되었다. 초경 연령은 연단위로 측정되었다. 세대 간 비교를 위해 조기초경점수와 연령집단별 기준이 다른 이른 초경 변수를 새롭게 정립하였다. 젊은 성인기의 체질량지수는 아동기 체질량지수의 추정치로 사용되었다. 공변량의 경우, 연령집단과 고등 교육이 포함되었다. 도구변수로는 보고 된 66 개의 유전체마커 중에서 rs2033195 (MFAP3, GALNT 10), rs925946 (BNDF), rs7138803 (FAIM2), rs1421085 (FTO)를 포함하는 4 개의 마커가 선택되었다. GRS 점수는 각 SNP의 위험 대립 유전자의 수를 합산하여 계산되었다. 결과 대조군(이른 초경이 아닌 사람) 중 GRS 점수 당 0.21의 BMI가 증가했으며 (p <0.01), GRS 점수는 잠재적인 교란변수와 연관성을 보이지 않았다. 조기초경 점수는 젊은 성인기 체질량지수가 1kg/m2 증가 할 때마다 0.201 증가했다. 조기 초경의 확률은 젊은 성인기 체질량지수가 1kg/m2 증가 할 때 120 % 증가했다. 전통적인 역학분석의 결과에서는 초경연령, 조기초경점수, 이른 초경의 위험도 (12세 기준, 연령집단 별 기준)와 젊은 성인기 체질량지수가 연관성을 보였다. 하지만 멘델리안 무작위 분석법 결과 초경 연령과 12세를 기준으로 잡은 이른 초경의 위험도에 미치는 젊은 성인기의 체질량지수의 영향은 유의하지 않았고, 조기초경점수와 연령집단별 기준이 다른 이른 초경 위험도에서는 유의하게 나타났다. 결론 멘델리안 무작위 분석법의 결과 젊은 성인기의 체질량지수가 조기초경점수와 조기초경의 위험도를 높이는 것을 보여주었다. 이는 젊은 성인기의 체질량 지수는 연령그룹 안에서 초경나이를 감소시키는데 일조하지만, 연령그룹 별로 급격히 감소하는 양상을 설명하지는 않는다.1. Introduction 1 2. Method and Materials 3 1) Study Participants 3 2) Measurements 3 3) Genetic instrument variable 6 4) Statistical analysis 16 (1) Descriptive and observational analysis 16 (2) Mendelian randomization analysis 16 3. Results 18 1) Descriptive analysis 18 2) Mendelian randomization analysis 23 (1) Test of IV validation 23 (2) MR analysis 25 (3) Differential analysis 26 4. Discussion 28 5. Conclusion 30 6. Reference 33Maste

긍정 완벽주의 및 부정 완벽주의의 인지적 특성

Thesis(masters) --서울대학교 대학원 :심리학과,2009.2.Maste