Остеоартрит — одно из самых быстро распространяющихся заболеваний в мире, а также одна из основных причин инвалидности и боли¹. Глобальное бремя остеоартрита достигло ошеломляющих 595 миллионов человек, что на 132 % больше, чем в 1990 году2. По оценкам, к 2050 году общее число пациентов с остеоартритом во всем мире достигнет 1 миллиарда². Несмотря на огромное социальное и медицинское бремя остеоартрита, эффективных методов лечения, способных изменить течение болезни, не существует. Поэтому крайне важно углубить наше понимание биологических процессов, приводящих к развитию заболеваний, чтобы ускорить внедрение новых методов лечения.

Остеоартрит — это сложное заболевание, вызванное взаимодействием факторов риска, связанных с окружающей средой и генетикой. Предыдущие полногеномные исследования ассоциаций (GWAS) позволили выявить около 150 вариантов риска, опосредованных генами-эффекторами, участвующими в различных процессах³. Здесь мы провели крупномасштабный метаанализ GWAS среди 1 962 069 человек, в результате чего эффективный размер выборки увеличился в 2,64 раза по сравнению со следующим по величине GWAS³. Мы объединяем генетические данные с данными функциональной геномики тканей, пораженных остеоартритом, и идентифицируем гены-эффекторы, которые влияют на ключевые биологические процессы, лежащие в основе развития заболевания, что позволяет получить представление о целях для целенаправленных терапевтических вмешательств.

Мы провели масштабный метаанализ GWAS по остеоартриту с использованием нескольких источников, объединив 87 наборов данных по 489 975 случаям и 1 472 094 контрольным группам, с эффективным размером выборки в 1 470 467 человек (методы и дополнительная таблица 1). В него входят 87,31 % лиц европейского (EUR) происхождения, 7,09 % лиц восточноазиатского (EAS) происхождения, 3,08 % лиц афроамериканского (AFR) происхождения, 1,09 % лиц южноазиатского (SAS) происхождения, 0,91 % лиц латиноамериканского (HIS) происхождения и 0,53 % лиц смешанного происхождения (ADM) (дополнительные таблицы 1 и 2). В дополнение к изучению остеоартрита в любом суставе как общего фенотипа заболевания, мы провели мета-анализ GWAS, специфичный для суставов, на основе пораженных суставов (методы).

Мы выявили 962 независимые ассоциации с остеоартрозом, соответствующие пороговому значению P для всего исследования равно или менее 1.3 х 10^-8 (175 при остеоартрите любой локализации, 151 при остеоартрите тазобедренного сустава, 146 при остеоартрите коленного сустава, 131 при остеоартрите тазобедренного сустава и/или коленного сустава, 4 при остеоартрите позвоночника, 14 при остеоартрите кисти, 7 при остеоартрите пальцев, 5 при остеоартрите большого пальца, 136 при тотальном эндопротезировании тазобедренного сустава, 92 при тотальном эндопротезировании коленного сустава и 101 при тотальном эндопротезировании сустава) (рис. 1, Дополнительные рис. 1-3 и дополнительная таблица 3), некоторые из них перекрываются по фенотипам. Большинство из них (513 из 962) условно независимы от любого ранее описанного варианта риска для любого фенотипа остеоартрита (дополнительные таблицы 3 и 4). Из 962 вариантов 339 являются уникальными и условно независимыми для всех фенотипов остеоартрита (236 из них описаны впервые) (методы).



Fig. 1: The genetic architecture of osteoarthritis.

Meta-analysis-based odds ratios of the 962 index variants as a function of their risk-allele frequency, and phenotypic variance explained (VEP) for each variant indicated by the size of each circle. Each colour corresponds to an osteoarthritis phenotype: osteoarthritis at any site (ALLOA), hip osteoarthritis (HIP), knee osteoarthritis (KNEE), hip and/or knee osteoarthritis (HIPKNEE), spine osteoarthritis (SPINE), hand osteoarthritis (HAND), finger osteoarthritis (FINGER), thumb osteoarthritis (THUMB), total hip replacement (THR), total knee replacement (TKR) and total hip and/or knee replacement (total joint replacement, TJR).

962 независимо ассоциированных варианта относятся к 286 геномным локусам (176 из них описаны впервые). Из 110 локусов, описанных ранее, в 44 обнаружен новый независимый вариант, связанный с остеоартритом (методы и дополнительные таблицы 3 и 4). Большинство локусов (86 %) содержат один независимый сигнал, а остальные — от 2 до 5 независимых сигналов на локус. 95 % ассоциированных вариантов имеют частоту минорного аллеля (MAF) ~5 % и оказывают незначительное или умеренное влияние (отношение шансов (OR) 1,016–1,186). Сорок девять сигналов обусловлены низкочастотными вариантами (MAF 1–5 %; OR 1,044–1,279) (рис. 1 и дополнительный рис. 1). Мы провели метаанализ GWAS в рамках четырех групп предков (EAS, AFR, SAS, HIS) и не выявили значимых ассоциаций в рамках всего исследования, связанных с конкретными предками. Мы также не обнаружили никаких дополнительных сигналов, когда ограничили метаанализ GWAS исследованиями, в которых остеоартрит был определен на основе визуализации. Мы обнаружили высокую корреляцию между ассоциациями при сравнении GWAS с включением и без включения данных об остеоартрите, о которых сообщали сами пациенты (Методы, дополнительные фиг. 4-6 и дополнительное примечание).

В дополнение к 339 уникальным сигналам, выявленным в ходе основного анализа, мы обнаружили 3 ранее не описанных ассоциации, характерные для женщин, и 1 ассоциацию, характерную для мужчин, со значительными различиями в силе эффекта между полами (Phet < 0,0125), которые не достигли общегеномной значимости при анализе с учётом пола (методы и дополнительные таблицы 5 и 6).

Мы оценили прогностический потенциал показателей генетического риска (GRSs) в независимых наборах данных (методы). Ни для одного из протестированных фенотипов остеоартрита площадь под кривой рабочих характеристик (AUC) не превысила 80 %. Наилучшие результаты GRS показал при остеоартрите тазобедренного сустава (AUC 58,6 %) (дополнительная таблица 7). Мы обнаружили, что включение индекса массы тела (BMI) в модель GRS приводит к улучшению прогнозирования (например, при остеоартрите тазобедренного сустава с учетом BMI AUC составляет 66 %).

Чтобы определить, влияет ли раннее развитие скелетных тканей на риск развития остеоартрита в дальнейшей жизни, мы исследовали обогащение сигналов GWAS в типах клеток, связанных с развитием скелета, с помощью функциональных GWAS (fGWAS). Мы провели анализ для 30 различных типов клеток, используя данные одноклеточной мультиомики (ATAC и RNA-seq) из "Атласа развития скелета человека"⁴, охватывающий 5-11 недель после зачатия (рис. 2, Методы и дополнительная таблица 8).



Fig. 2: Signal enrichment in cell types associated with skeletal development.

fGWAS enrichment for osteoarthritis in 30 cell states of the skeletal development atlas. Significance (FDR < 0.1) and effect size (log-transformed OR, log[OR]) are indicated by colour and dot size, respectively. InterzoneChon, interzone chondrocytes; PAX7high Chon, PAX7-expressing chondrocytes; ChondroPro1, chondrocyte progenitors; CyclingChon, chondrocytes with high cell cycle activity; ArticularChon1, articular chondrocytes with high TRPV4 and VEGFA expression; ArticularChon2, articular chondrocytes with high EPYC and low SOX9 expression; DLK1high Chon, DLK1-expressing chondrocytes; HypertrophicChon, hypertrophic chondrocytes; MaturingChon, maturing chondrocytes; LimbMes, early limb mesenchyme cells; Perichondrium, perichondrial osteoblast progenitors; MatureOsteocyte, osteocytes; FibroPRO1/2, fibroblast progenitors; SynFIB, synovial fibroblasts; DermFIB1/2, dermal fibroblasts; TENO, tenocytes; PAX7+ Myo, PAX7-expressing myocytes; MYH3+ Myo, MYH3 expressing myocytes; PERI, pericytes; PerineuralFIB, perineural fibroblasts; HIC1+ Mes, HIC1-expressing mesenchymal cells.

В линии хондрогенеза мы наблюдали значительное обогащение (показатель ложного обнаружения (FDR) < 0,1) зрелыми, гипертрофированными, суставными и экспрессирующими DLK1 хондроцитами во всех протестированных фенотипах остеоартрита, что согласуется с тем, что хрящ является основной поражённой тканью. Хондроциты с высокой активностью клеточного цикла также были обогащены во всех фенотипах, кроме остеоартрита пальцев. Кроме того, при тотальном эндопротезировании тазобедренного сустава было выявлено больше незрелых типов клеток, в том числе предшественников хондроцитов и ранних интерзональных хондроцитов, экспрессирующих GDF5, а при остеоартрите тазобедренного сустава — больше предшественников хондроцитов. В линиях остеогенеза мы наблюдали значительное увеличение количества зрелых остеоцитов (при тотальном эндопротезировании тазобедренного сустава, остеоартрите тазобедренного сустава и остеоартрите пальцев), остеобластов (при тотальном эндопротезировании тазобедренного сустава и остеоартрите тазобедренного сустава) и перихондрия (при остеоартрите тазобедренного сустава).

Обогащение остеобластами, связанное с остеоартритом тазобедренного сустава и пальцев ног, может быть связано с морфологией костей, поскольку структурные аномалии формирования головки бедренной кости могут приводить к неровностям суставных поверхностей или неправильному конгруэнтному соединению суставов, повышая риск механической перегрузки и способствуя развитию остеоартрита. Известно, что геометрические параметры тазобедренного сустава связаны с остеоартритом^5,6, а дисплазия тазобедренного сустава часто приводит к остеоартриту. Исследования показывают, что у этих двух заболеваний есть общие генетические факторы риска, в том числе связанные с GDF5 и COL11A1^7,8. Увеличение длины пальцев в сочетании с повышенным уровнем андрогенов в период развития также было связано с остеоартритом⁹. Таким образом, результаты fGWAS указывают на роль развития костей в патогенезе остеоартрита тазобедренного сустава и пальцев, проявляющегося на более поздних этапах жизни, и указывают на особые транскриптомные и эпигенетические состояния клеток.

Мы обнаружили генетическую связь между тотальным эндопротезированием тазобедренного сустава и остеоартрозом тазобедренного сустава с теноцитами. Сухожилия жизненно важны для передачи силы и стабилизации опорно-двигательного аппарата. Образцы сухожилий тазобедренного сустава пациентов с остеоартритом демонстрируют более высокую степень фиброза, не-коллагеновых изменений и отложения кальция во внеклеточном матриксе (ВКМ) по сравнению с образцами пациентов с переломами шейки бедренной кости¹⁰, что соответствует периартикулярной тендинопатии. Аналогичная тендинопатия наблюдается и в других суставах, подверженных остеоартриту^11,12. Наши результаты показывают, что развитие сухожилий также связано с остеоартритом тазобедренного сустава и, скорее всего, с остеоартритом на поздней стадии. Это позволяет предположить, что биология развития вторичных стабилизаторов сустава влияет на развитие остеоартрита.

Чтобы выявить потенциальные причинные варианты в связанных локусах, мы создали для каждого сигнала набор вариантов, которые с вероятностью 95 % включают в себя причинный вариант. Такие наборы называются достоверными (методы и дополнительная информация). Количество вариантов в достоверном наборе варьировалось от 1 до 247 (в среднем 23 варианта), при этом 75 достоверных наборов содержали один вариант, а 149 достоверных наборов содержали менее 3 вариантов (дополнительные таблицы 9 и 10). В общей сложности 328 достоверных наборов данных полностью соответствовали транскрипту одного гена, что убедительно указывает на то, что этот ген является причиной заболевания. Большинство достоверных наборов данных были не-кодирующими (57 % — интронными, 17 % — межгенными). В общей сложности 81 достоверный набор данных был миссенс-вариантом, 1 — стоп-сайтом (в VIT) и 1 — сплайс-акцепторным вариантом. На основе данных о трёхмерном взаимодействии хроматина, которые мы получили в хондроцитах при первичном остеоартрите (методы), мы выявили 187 достоверных вариантов, перекрывающихся с промоторами, 2149 вариантов, перекрывающихся с энхансерами, и 814 вариантов, находящихся внутри энхансера, который замыкается на промотор. Мы провели анализ обогащения транскрипционных факторов (методы) и выявили 1585 достоверных вариантов, которые находятся в регуляторных областях генов и влияют на мотив связывания транскрипционных факторов в остеобластных или хондрогенных клетках (344 уникальных транскрипционных фактора; дополнительные таблицы 11 и 12, дополнительный рисунок 7 и дополнительная заметка).

Чтобы выявить гены, которые с высокой вероятностью являются причиной остеоартрита (эффекторные гены), мы объединили данные по 24 независимым источникам и оценили каждый из 8785 генов, расположенных в 286 локусах геномного риска (методы, расширенные данные, рис. 1 и дополнительные таблицы 13–19). Мы выявили 700 уникальных эффекторных генов с оценкой равно ли более 3, которые соответствуют более чем 88 % локусов (дополнительная таблица 20). Мы обнаружили, что 70 локусов содержат один эффекторный ген, в то время как большинство (70%) содержат более одного гена, по крайней мере, с тремя ортогональными линиями доказательств, указывающих на его участие. Самым высокоэффективным эффекторным геном, в пользу участия которого имеется 11 доказательств, является ALDH1A2, ген, ранее связанный с остеоартритом¹³.

Мы обнаружили, что фенотипы опорно-двигательного аппарата и боли у мышей и людей, а также HiC хондроцитов и дифференциальное метилирование хондроцитов являются источниками данных с относительно высоким информационным вкладом (методы, дополнительные таблицы 13, 21 и 22, дополнительный рис. 8, расширенный рис. 2 и дополнительная заметка).

Мы оценили связь между вариантами потери функции (LOF) в 700 генах-эффекторах и остеоартритом с помощью тестов на бремя генов. С этой целью мы объединили данные обо всех редких вариантах потери функции в этих генах (общая частота встречаемости менее 2 %) (методы и дополнительные таблицы 23–25) и выявили девять значимых для всего исследования ассоциаций (P < 7,1 х 10^-5) с пятью генами (ADAMTSL3, VIT, COL27A1, IL11 и PMVK), из которых влияние ADAMTSL3 и VIT на остеоартрит тазобедренного сустава и тотальное эндопротезирование тазобедренного сустава является значимым для всего генома (P менее 2,5 х 10^-6). Риск развития заболевания был повышен при наличии вариантов LOF в этих генах. Когда мы добавили к вариантам LOF (LOF + MIS) варианты миссенс-мутаций (MIS) в тестах на бремя, мы выявили гены ADAMTSL3, VIT, IL11, THBS3, ADAMTS6, SPRY2 и COLGALT2, связанные с остеоартритом, из которых связь ADAMTSL3 с остеоартритом тазобедренного сустава и IL11 с тотальным эндопротезированием тазобедренного сустава является значимой в масштабах всего генома. Варианты LOF + MIS в генах ADAMTS6, SPRY2 и COLGALT2 защищают от остеоартрита, в то время как сочетание этих вариантов в генах ADAMTSL3, VIT, IL11 и THBS3 повышает риск развития остеоартрита. Направление воздействия было одинаковым в обеих моделях для всех генов-эффекторов. Распространённые варианты не-кодирующих последовательностей, связанные с фенотипами остеоартрита, демонстрируют согласованность направлений влияния с результатами ассоциации с нагрузкой на гены, расположенными поблизости, за исключением вариантов вблизи THBS3 и PMVK; эти два гена находятся в одном и том же локусе (на расстоянии около 300 килобаз друг от друга). Примечательно, что ни одна из вышеперечисленных ассоциаций с нагрузкой не обусловлена одним вариантом ни в одной из когорт (дополнительная таблица 25).

Мы обнаружили бремя LOF для генов в тех же локусах, что и при анализе распространённых вариантов для тех же фенотипов и для других фенотипов (например, ADAMTSL3 и полная замена тазобедренного сустава, PMVK и остеоартрит коленного сустава, а также SPRY2 и остеоартрит кисти). Мы также обнаружили бремя LOF для разных генов в одном и том же локусе (PMVK и THBS3). Для одного и того же фенотипа величины эффекта в анализе бремени LOF неизменно выше, чем в анализе общих вариантов, за исключением VIT, для которого они одинаковы.

Мы выявили восемь взаимосвязанных биологических путей, в которых активно участвуют эффекторные гены, большинство из которых описаны впервые (таблица 1, методы, дополнительная заметка, дополнительные таблицы 13 и 26–29 и расширенные данные на рис. 3; подробное описание этих путей и роли эффекторных генов приведено в дополнительной заметке). Мы обнаружили, что биологические процессы с наибольшим количеством эффекторных генов, такие как передача сигналов ECM и WNT, демонстрируют более высокий уровень наследуемости остеоартрита (дополнительный рис. 9).

Таблица 1. Распределение генов-эффекторов по восьми выделенным путям

Путь передачи сигналов ретиноевой кислотой (дополнительные данные, рис. 4) связан с геном-эффектором с самым высоким баллом — ALDH1A2. ALDH1A2 катализирует синтез полностью транс-ретиноевой кислоты (ATRA), которая затем взаимодействует с рецепторами ретиноевой кислоты и ретиноидных кислот, регулируя экспрессию множества генов, играющих фундаментальную роль в формировании и дифференцировке скелета^14,15, а также в развитии органов и конечностей^16,17. CYP26B1 участвует в деградации ATRA, тем самым контролируя её доступность. Баланс синтеза и деградации ATRA важен для взаимодействия с рецепторами, и истощение или избыток ATRA может привести к аномалиям развития¹⁸.

TGFβ передача сигналов (расширенные данные на рис. 5) принимает активное участие в патогенезе остеоартрита, влияя на дифференцировку хондроцитов и остеобластов, развитие скелета, формирование хрящей и костей, воспаление, ремоделирование ВКМ, изменения остеофитов и синовиальной ткани, а также взаимодействуя с другими сигнальными путями, такими как BMP. Выявленные гены-эффекторы участвуют во всех аспектах передачи сигналов TFGβ (рис. 5 в дополнительных материалах). Мы обнаружили, что TGFB1 и SMAD6 демонстрируют аллельный дисбаланс в субхондральной кости (методы, дополнительная таблица 27 и дополнительный рис. 10) и что аллель риска развития остеоартрита rs146652543 связан со снижением экспрессии TGFB1. Мы также выявили снижение концентрации белка TGFβ1 в разрушенном по сравнению с неповреждённым хрящом при остеоартрите (дополнительная таблица 13). Аллель rs2469081, повышающий риск развития остеоартрита тазобедренного сустава, связан со снижением экспрессии SMAD6 — недавно выявленного сигнального пути. Локусы количественных признаков плазменного белка фурина (pQTL) совпадают с сигнальными путями остеоартрита на 15-й хромосоме (rs1894401) (методы и дополнительная таблица 28).

Передача сигналов BMP играет важную роль во многих органах и тканях на ранних стадиях эмбриогенеза (формирование дорсовентральной и переднезадней осей), а также в постнатальном гомеостазе. Роль передачи сигналов BMP в развитии и поддержании скелета хорошо изучена: недостаток или избыток сигналов BMP приводит к аномалиям скелета. Мутации и/или делеции эффекторных генов BMP2, BMP6, BMPR1B, GDF6 и GDF5 связаны с брахидактилией (BMP2, BMPR1B и GDF5)^19-21, деформациями суставов и остеоартритом (GDF5)²², уменьшением размеров длинных костей (BMP6)²³, дефектами суставов (GDF5 и GDF6) и тяжёлой хондродисплазией (BMP2)²⁴. Механизмы участия сигнальных путей BMP в развитии остеоартрита сложны и варьируют от эмбриональных изменений и изменений в процессе развития до тех, что происходят в течение жизни, таких как гомеостаз хряща, образование остеофитов и изменения субхондральной кости.

Сигнальный путь WNT играет важную роль в метаболизме костной и хрящевой ткани, а также в развитии остеоартрита²⁵. Два эффекторных гена, участвующих в этом пути, являются членами семейства WNT (WNT3 и WNT5a), о которых мы недавно сообщили. Остальные гены участвуют в модуляции сигнального пути WNT. Сигнальный путь WNT играет важную роль в эмбриональном развитии и гомеостазе костной и хрящевой ткани. Нарушение регуляции сигнального пути WNT может способствовать развитию различных аспектов патологии при остеоартрите, включая дегенерацию хряща, изменения в субхондральной кости, воспаление синовиальной оболочки и образование остеофитов. Мы обнаружили, что аллель rs77601616, повышающий риск развития остеоартрита тазобедренного сустава, связан с повышенной экспрессией SFRP4, расположенного в недавно открытом нами локусе, в субхондральной кости (методы, дополнительная таблица 27 и дополнительный рисунок 10).

Факторы роста фибробластов (FGFs) участвуют в патогенезе остеоартрита, влияя на развитие скелета, гомеостаз костей и хрящей, а также на воспаление и ангиогенез. Пять эффекторных генов, участвующих в передаче сигналов FGFs, являются ключевыми участниками сигнального пути FGFs (FGF1, FGF18, FGFR3, FGFR4 и FGFRL1). FGFs играют важную роль в регенерации и восстановлении тканей и являются неотъемлемой частью процессов дифференцировки, пролиферации, апоптоза, метаболизма, морфогенеза и заживления тканей. Два пути, связанных с FGF, задействуют ещё 18 генов-эффекторов: передача сигналов FGFR3 при пролиферации и терминальной дифференцировке хондроцитов (10 генов-эффекторов) и гипертрофия хондроцитов при остеоартрите (16 генов-эффекторов) (дополнительная таблица 29 и дополнительный рисунок 11). Известно, что мутации в FGFR3 приводят к ахондроплазии²⁶. Гипертрофия хондроцитов при остеоартрите связана с нарушением регуляции FGF, гипоксией и ангиогенезом²⁷.

Из 61 эффекторного гена, связанного с формированием и организацией внеклеточного матрикса, 14 кодируют коллагены, 3 — протеогликаны, 12 — гликопротеины, 6 — секретируемые факторы внеклеточного матрикса, 7 — регуляторы внеклеточного матрикса и 1 — белок, связанный с внеклеточным матриксом. Большая часть внеклеточного матрикса в здоровом суставном хряще состоит из аггрекана, кодируемого геном ACAN, и коллагена II типа, кодируемого геном COL2A1. Оба гена были недавно отнесены к эффекторным. Мутации в генах COL2A1 и ACAN приводят к развитию спондилоэпифизарной дисплазии, характеризующейся преждевременным остеоартритом²⁸. При прогрессировании остеоартрита критически важен баланс между содержанием аггрекана (который обеспечивает способность противостоять сжатию и поглощает удары) и содержанием коллагена (который обеспечивает прочность на растяжение) Изменения в составе внеклеточного матрикса могут привести к снижению механической прочности, потере эластичности и повышению восприимчивости к повреждениям. Мы находим дополнительные доказательства участия COL2A1 в сигнале ассоциации rs11168351, который локализуется совместно с плазменными pQTL COL2A1 (дополнительная таблица 28). Перицеллюлярный матрикс, который окружает хондроцит и модулирует окружающую среду, богат коллагеном VI типа (COL6) и перлеканом (HSPG2). COL6 кодируется шестью генами, два из которых являются эффекторными генами (COL6A1 и COL6A2). Мутации в COL6A1/2 связаны с различными миопатиями29. Мутации в HSPG2, который также является эффекторным геном, приводят к синдрому Schwartz–Jampel 1-го типа, который характеризуется миотонией и хондродисплазией³⁰. Два гена, участвующих в формировании внеклеточного матрикса, также несут бремя LOF (COLGALT2 и COL27A1). Бремя LOF + MIS в COLGALT2 защищает от остеоартрита (дополнительная таблица 23). COLGALT2 кодирует фермент, участвующий в пост-трансляционном гликозилировании коллагена и белков, содержащих коллагеновые домены. Дифференциальный дисбаланс экспрессии аллелей в интактном и разрушенном хряще показал, что более низкая экспрессия COLGALT2 защищает от остеоартрита³¹. В хрящевой ткани при остеоартрите аллель риска rs11583641 был связан с повышенной экспрессией COLGALT2, опосредованной снижением метилирования³². С точки зрения механизма, избыточное гликозилирование может привести к ослаблению целостности коллагеновых фибрилл и снижению эластичности хряща. Риск развития заболевания повышается при наличии вариантов LOF в гене COL27A1, который кодирует фибриллярный коллаген, участвующий в процессе перехода хряща в кость во время скелетогенеза. Было показано, что COL27A1 регулируется геном SOX9 (эффекторным геном). Мутации в гене COL27A1 связаны с синдромом Steel, который характеризуется низким ростом, вывихом бедра и сколиозом^33,34.

Генетическая связь между циркадным ритмом и остеоартритом не установлена, хотя в ходе нескольких исследований была выявлена роль циркадных ритмов в суставном хряще в регуляции процессов, связанных со старением, дегенерацией тканей и остеоартритом. Также было доказано, что хроническое нарушение циркадных ритмов может ускорять старение тканей и разрушение внеклеточного матрикса. Кроме того, изменения в жёсткости тканей, например при старении, могут нарушать работу циркадных ритмов^35-37. Также было показано, что в субпопуляции хондроцитов повышена экспрессия генов, связанных с циркадными ритмами (PER1 и SIRT1)³⁸. Нарушения циркадных ритмов могут влиять на способность костных и суставных тканей к восстановлению и регенерации. Утренняя скованность в суставах может возникать из-за циркадных колебаний, а возрастные изменения в режиме сна могут снижать амплитуду циркадных ритмов. Циркадные ритмы также могут влиять на восприятие и чувствительность к боли³⁹, а также на всасывание, распределение и метаболизм лекарственных препаратов. Циркадные колебания восприятия боли наблюдались у людей с остеоартритом коленного сустава и кисти^40,41. Эффекторные гены, участвующие в этом биологическом процессе, являются основными компонентами циркадных ритмов (CLOCK, ARNTL и NR1D1), которые участвуют в синхронизации, организации, режиме сна, транскрипции генов циркадных ритмов, циркадных колебаниях и/или контролируемой циркадными ритмами аутофагии в костном метаболизме (рис. 6 в дополнительных данных и рис. 12 в дополнительных материалах). Мы обнаружили, что GFPT1, связанный с синхронизацией биологических часов, демонстрирует аллельный дисбаланс в субхондральной кости, а аллель rs6546511, повышающий риск развития остеоартрита тазобедренного сустава, связан с повышенной экспрессией GFPT1 (методы, дополнительная таблица 27 и дополнительная диаграмма 10). Мы также обнаружили снижение уровня PTGS1 в деградировавших хондроцитах, поражённых остеоартритом, по сравнению с неповреждёнными (дополнительная таблица 13).

Глиальные клетки обеспечивают структурную и функциональную поддержку нейронов, регулируют внеклеточную среду и играют важнейшую роль в процессах иммунной защиты и восстановления нервной системы.³⁹ эффекторных генов, связанных с глиальными клетками, участвуют в различных клеточных процессах, таких как дифференцировка, регуляция, миграция и развитие клеток. Глиальные клетки могут играть многогранную роль в патофизиологии остеоартрита, влияя на иммунный ответ, нейровоспаление, пластичность нейронов, периферическую и центральную сенсибилизацию. Стратегии, направленные на модуляцию механизмов, опосредованных глиальными клетками, могут открыть новые терапевтические возможности для облегчения боли и воспаления, связанных с остеоартритом.

Мы выявили 473 одобренных препарата, которые воздействуют на белковые продукты 69 эффекторных генов, из которых 5 (7,2 %) ранее были связаны с болевым синдромом (методы и дополнительные таблицы 13, 30 и 31). Более половины этих генов (37) относятся к одному или нескольким из восьми выделенных путей (таблица 1 и дополнительная примечание). Генетически обоснованный отбор пациентов с аллелями риска, связанными с путями, на которые воздействуют лекарственные препараты, может открыть путь к персонализированной медицине и продуманному планированию клинических исследований в будущем (таблица 1, дополнительные таблицы 32 и 33, расширенные данные, рис. 7, 8 и дополнительная примечание).

CYP26B1 в ретиноевом пути участвует в деградации ATRA, тем самым контролируя его доступность. Его ингибирует taralazole, который в настоящее время проходит экспериментальное исследование для лечения пациентов с остеоартритом основания большого пальца перед операцией (https://www.isrctn.com/ISRCTN16717773).

FGF18, высокоаффинный лиганд для FGFR3 и участник сигнального пути FGF, в настоящее время исследуется в клинических испытаниях при лечении остеоартрита. Sprifermin (рекомбинантный человеческий FGF18), вводимый в суставы, показал многообещающие результаты в плане увеличения толщины хрящевой ткани и уменьшения симптомов остеоартрита у пациентов с остеоартритом коленного сустава в течение 5 лет наблюдения⁴².

Существует шесть эффекторных генов, связанных с сигнальным путём TGFβ (TGFB1, COL1A2, COL3A1, TNF, PRKCZ и ITGB3), для которых их белок является мишенью по крайней мере одного одобренного препарата (дополнительная таблица 30). Эти препараты используются для лечения различных заболеваний, связанных с иммунной системой и воспалением, аномалиями соединительной ткани и контрактурой Dupuytren’s, инфарктом миокарда и рецидивирующим тромбофлебитом, новообразованиями и анемией.

SOST противодействует передаче сигналов как WNT, так и BMP. Его кодируемый белок (sclerostin подавляется моноклональным антителом к sclerostin с помощью romosozumab, которое используется для увеличения костной массы и лечения остеопороза. Четыре дополнительных гена, участвующих в передаче сигналов WNT, — PSMB8, TGFB1, PSMC3 и COL6A1 — являются мишенями одобренных препаратов, причём последний также участвует в формировании внеклеточного матрикса и глиальных клеток.

Восемнадцать генов-эффекторов, участвующих в формировании внеклеточного матрикса, кодируют белки, которые являются мишенями для одобренных лекарственных препаратов (дополнительная таблица 30). Два одобренных препарата (ocriplasmin and collagenase clostridium histolyicum) воздействуют на десять генов-эффекторов коллагена и лицензированы для лечения заболеваний соединительной ткани, дегенерации желтого пятна и контрактуры Dupuytren’s, а также других показаний. При остеоартрите мишенью может быть суставная капсула или синовиальная оболочка, а не суставной хрящ.

Агонисты глюкокортикоидного рецептора, продукта гена NR3C1, участвующего в работе как циркадных ритмов, так и глиальных клеток, одобрены для облегчения боли при остеоартрите благодаря их противовоспалительным свойствам. Использование циркадных ритмов человека может улучшить результаты лечения за счет повышения терапевтической эффективности, снижения побочных эффектов и персонализации лечения. Действительно, было доказано, что эффективность лечения боли при остеоартрите нестероидным противовоспалительным препаратом Indomethacin зависит от времени приема препарата⁴³. Индометацин, как и другие 44 одобренных препарата, воздействует на PTGS1, также известный как COX1. Лечение naproxen (одним из одобренных препаратов) подавляло экспрессию PTGS1 в синовиальной ткани, ингибировало миграционные и инвазивные способности синовиоцитов при остеоартрите и повышало частоту их апоптоза⁴⁴.

Остеоартрит — одна из основных причин инвалидности и боли во всём мире¹. Бремя остеоартрита для общества и общественного здравоохранения огромно и сопровождается значительной мультиморбидностью⁴⁵ и существенными расходами. Например, только в США общие расходы, связанные с остеоартритом, составляют в среднем 486,4 миллиарда долларов в год⁴⁶, а в Европе соответствующие ежегодные расходы на лечение остеоартрита коленного и тазобедренного суставов достигают 817 миллиардов евро⁴⁷. Эффективных методов лечения остеоартрита, модифицирующих течение заболевания, не существует. Таким образом, для улучшения качества жизни огромного количества людей, страдающих остеоартритом, во всём мире необходимо лучше понимать биологические процессы, приводящие к развитию заболевания.

Здесь мы провели метаанализ GWAS по остеоартриту с существенным увеличением объема выборки (в 2,76 раза увеличилось число включенных пациентов с остеоартритом по сравнению со следующим по величине GWAS3). Несмотря на то, что мы добились улучшения генетического разнообразия участвующих популяций (87% из них имеют европейское происхождение по сравнению с 97% в следующем по величине GWAS3), существует очевидная необходимость продолжать усилия по выявлению и включению когорт, которые лучше отражают генетическое разнообразие во всем мире. В этом исследовании мы не достигли уровня статистической значимости, необходимого для того, чтобы определить, существуют ли сигналы, характерные для не-европейских предков.

При остеоартрите наблюдается несоответствие между структурными изменениями и симптомами. Мы не обнаружили дополнительных сигналов, ограничившись анализом только тех определений заболевания, которые основаны на визуализации, хотя это может быть связано с относительно низким уровнем статистической значимости. Анализ чувствительности подтверждает предыдущие сообщения о целесообразности использования самоотчётов при остеоартрите для генетических исследований48. Мы также признаём сложность дифференциации остеоартрита позвоночника от других структурных аномалий, таких как заболевания межпозвоночных дисков и компрессионные невропатии. В этой работе все четыре признака остеоартрита позвоночника демонстрируют связь с другими фенотипами остеоартрита суставов. В дальнейшем необходимы сравнительные исследования с более точными диагностическими критериями.

Наши результаты дают представление о генетической архитектуре заболевания: 70 % уникальных значимых вариантов, выявленных в ходе исследования, и 62 % локусов ранее не упоминались. В дополнение к этим, в основном часто встречающимся, вариантам с умеренным эффектом мы выявили редкие варианты с кодированием, которые оказывают более выраженное влияние. Здесь мы ограничили анализ влияния потери локусов на эффекторные гены в локусах с частыми вариантами. В дальнейшем, по мере увеличения доступности данных секвенирования, мы, вероятно, сможем выявить дополнительные локусы с помощью анализа влияния потери локусов, которые не затрагиваются частыми вариантами. Такой анализ может помочь выявить новые гены и пути с более выраженным влиянием на уровне белков для терапевтического воздействия.

Сгенерировав и объединив данные о молекулярном профиле тканей при первичном остеоартрите, а также используя дополнительные источники данных и проведя глубокий анализ литературы, мы выявили 700 эффекторных генов, что на порядок увеличило их количество при остеоартрите, и получили представление о биологии этого заболевания. Фенотипы, связанные с опорно-двигательным аппаратом и болью, а также данные о хондроцитах являются источниками данных с относительно высоким информационным вкладом. Мы выявили обогащение сигналами в путях развития эмбрионального скелета и выделили восемь биологических процессов, в которых наблюдается конвергенция эффекторных генов. Пересечение генов, отвечающих за различные биологические процессы, позволяет предположить, что эти пути взаимодействуют друг с другом, влияя на развитие и прогрессирование остеоартрита.

Мы обнаружили, что носительство аллелей риска характерно для всех восьми биологических процессов у пациентов с остеоартритом, что потенциально облегчает отбор пациентов для клинических исследований.

Лекарственные препараты, эффективность которых подтверждена генетическими исследованиями на людях, в 2,6 раза чаще проходят дальнейшие клинические испытания и получают одобрение⁴⁹. Мы обнаружили, что примерно 10 % эффекторных генов экспрессируют белок, который является мишенью для одобренных препаратов. Выявление генетических факторов риска развития остеоартрита для мишеней уже одобренных препаратов открывает возможности для перепрофилирования этих препаратов для лечения остеоартрита, что может значительно ускорить процесс внедрения. Кроме того, длительное применение некоторых из этих препаратов может повышать риск развития остеоартрита в зависимости от направленности воздействия.

В заключение, наши результаты демонстрируют ценность интеграции крупномасштабного мета-анализа GWAS с данными функциональной геномики соответствующих болезнетворных тканей для улучшения нашего понимания сложной этиопатологии заболеваний. В дальнейшем, в соответствии со стремлением увеличить генетическое разнообразие в метаанализе GWAS, получение данных функциональной геномики из глобальных популяций по соответствующим заболевшим тканям является весьма оправданным⁵⁰. Полученные данные могут стать основой для клинических исследований, направленных на улучшение качества жизни сотен миллионов людей, страдающих остеоартритом, которые в настоящее время получают лишь симптоматическое лечение с незначительным эффектом.