Segunda parte: Las variantes de riesgo común en NPHS1 y TNFSF15 están asociadas con el síndrome nefrótico sensible a esteroides infantil

Contacto: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 Correo electrónico:audrey.hu@wecistanche.com

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Varianza explicada por todas las variantes autosómicas en el estudio actual

Se estimó que la heredabilidad observada del SSNS infantil explicada por variantes de todo el genoma era del 41,1 % (14,0 %). La heredabilidad en la escala de responsabilidad fue del 14,8 por ciento (5,0 por ciento), asumiendo una prevalencia en la población de 0,016 por ciento. Teniendo en cuenta la fuerte asociación de la región HLA, la heredabilidad observada se estimó en un 31,6 % (13,6 %) y se convirtió en un 11,4 % (4,9 %) después de la transformación cuando se excluyeron las variantes en el cromosoma 6. Las variantes comunes (MAF> 5 por ciento) explicaron entre el 88 y el 90 por ciento de la heredabilidad de la enfermedad (Tabla complementaria S21; Figura complementaria S10).

Cistanche puede ayudar con el síndrome nefrótico

DISCUSIÓN

El GWAS japonés actual con el tamaño de muestra más grande hasta la fecha y la replicación en múltiples poblaciones continentales identificó variantes comunes en las regiones NPHS1 y TNFSF15 como nuevos factores de susceptibilidad para SSNS infantil. El análisis posterior a GWAS del locus del cromosoma 19 identificó un mecanismo transcripcional potencial por el cual el haplotipo de riesgo NPHS1 puede contribuir a la enfermedad. Finalmente, el tamaño de muestra más grande permitió un mapeo fino adicional de los loci HLA previamente implicados.16 En conjunto, estos hallazgos amplían y mejoran notablemente nuestra comprensión de los antecedentes genéticos del SSNS infantil. Identifican la nefrina, el miembro 15 de la superfamilia del factor de necrosis tumoral de citoquinas proinflamatorias (TNFSF15), y sus moléculas asociadas como nuevos objetivos para la investigación biológica para comprender mejor el SSNS y potencialmente para el desarrollo terapéutico. Finalmente, la asociación con variantes comunes en el locus NPHS1 proporciona otro ejemplo que muestra que los genes de la enfermedad renal mendeliana pueden albergar variantes de susceptibilidad para una enfermedad multifactorial más común (SSNS).

Mutaciones raras en NPHS1 causan la congénitasíndrome nefróticodel tipo finlandés, un monogénico rarosíndrome nefrótico that is steroid-resistant and has a poor renal prognosis.26 Surprisingly, the present study revealed that variants in NPHS1 are associated with susceptibility to SSNs. Although NPHS1 has never been implicated in genome-wide scans for SSNS, a candidate association study between this gene's variants and SSNs in East Asian patients supports our current findings. In our present study, one of the sig- nificant SNPs in the NPHS1 locus was the synonymous variant rs2285450 (c.294 C>T) en el exón 3. Anteriormente, Sun et al. informó una frecuencia más alta del alelo menor rs2285450 en chino esporádicosíndrome nefróticopacientes de Singapur que en los controles (20 por ciento frente a 13 por ciento, P=0,025) y mostró que el alelo de riesgo resultó en una menor capacidad para inhibir las corrientes TRPC6 en las células HEK293-M1 a través de patch- abrazadera,lo que podría explicar la susceptibilidad a la proteinuria.27,28 Este estudio proporciona apoyo independiente para rs2285450 como un factor de riesgo para SSNS y sugiere un mecanismo alternativo para la susceptibilidad asíndrome nefróticoque requiere mayor investigación.

Utilizando datos transcriptómicos glomerulares y genéticos humanos emparejados, no observamos diferencias en la expresión total de NPHS1 en función de este haplotipo de riesgo. Sin embargo, los datos de RNA-seq permitieron la observación de ASE significativo que resultó en una expresión más baja de NPHS1 del haplotipo que alberga los alelos de riesgo (Figura complementaria S11). Varias de las variantes de riesgo en este locus eran sinónimo de cambios exónicos en NPHS1. Por lo tanto, nos enfocamos más en NPHS1 y no continuamos la discusión del papel de KIRREL2 en los posibles mecanismos de la enfermedad. El trabajo futuro debe incluir: (i) la validación de esta observación en pacientes adicionales con datos de genotipado y expresión renal; y (ii) obtener una comprensión mecánica de cómo este ASE de NPHS1 contribuye o causa la asociación con los SSN que observamos. Las hipótesis potenciales para la disfunción incluyen: (i) mayor carga sobre la célula para producir la cantidad necesaria de nefrina del cromosoma de referencia, lo que conduce a estrés celular y mayor susceptibilidad a la lesión; y (ii) proteína nefrina potencialmente disfuncional producida a partir del haplotipo de riesgo (p. ej., a través de modificaciones postraduccionales diferenciales) que da como resultado una barrera de filtración glomerular anormal.

Los polimorfismos genéticos en el locus 9q32 están vinculados con varias enfermedades autoinmunes e inflamatorias.23,29–31 El gen causante de enfermedad más probable dentro de 9q32 es TNFSF15, que codifica TNFSF15. En el presente estudio, la asociación significativa de rs4979462 se replicó de forma independiente y se fortaleció aún más mediante un metanálisis transétnico. Previamente, Hitomi et al.32 identificaron rs4979462 como una variante funcional mediante análisis funcional in vitro utilizando el ensayo de luciferasa y el ensayo de cambio de movilidad electroforética. El ensayo de superdesplazamiento aclaró que el alelo de riesgo (T) de rs4979462 generó un nuevo sitio de unión de NF-1.32 Además, varios informes han demostrado que el alelo de riesgo de rs4979432 afecta el nivel de expresión del ARNm de TNFSF15.30, 32 Se requieren más estudios para confirmar la asociación de TNFSF15 con SSNS en niños.

En el presente estudio, las variantes en los loci NPHS1 y TNFSF15 se identificaron y replicaron principalmente en las poblaciones de Asia oriental (japonesa y coreana) y del sur de Asia, en las que se ha informado una mayor incidencia de la enfermedad. Por el contrario, las frecuencias de los alelos de riesgo de los SNP candidatos en NPHS1 fueron raras en personas de ascendencia europea (Tabla 1). Estos hallazgos pueden explicar parcialmente la diferencia epidemiológica entre poblaciones desde la perspectiva de los polimorfismos asociados a la enfermedad. Esta diferencia se ilustra aún más por la ausencia de señales significativas en nuestro conjunto de datos japonés en las regiones CALHM6/FAM26F y PARM1, que se detectaron en una cohorte homogénea de ascendencia europea.15,17

Con la contribución predominante de los genes HLA-DR/DQ, los conjuntos de genes del complejo proteico del complejo principal de histocompatibilidad de clase II y la actividad del receptor del complejo principal de histocompatibilidad de clase II se asociaron fuertemente con la enfermedad. La respuesta inmune innata también se identificó como un conjunto de genes significativo con un efecto moderado. El sistema inmunitario innato, incluida la activación de células profesionales (células presentadoras de antígenos y células B/receptores tipo Toll), así como el sistema inmunitario adaptativo, en el que las moléculas HLA desempeñan un papel fundamental, está implicado en el proceso y la respuesta a la enfermedad. al tratamiento.33,34

Alrededor del 90 por ciento de la heredabilidad del SSNS infantil fue aportado por variantes comunes, aunque también se tuvieron en cuenta las variantes con frecuencias alélicas relativamente raras (MAF: 0,5 por ciento -5 por ciento). Sin embargo, una gran proporción de la heredabilidad de la enfermedad sigue sin tenerse en cuenta. Otras variantes asociadas a enfermedades en regiones no HLA podrían identificarse mediante futuros estudios de todo el genoma con tamaños de muestra más grandes, especialmente para pacientes de ascendencia europea y de otros países no asiáticos orientales, ya que los polimorfismos asociados a enfermedades en regiones no HLA todavía son en gran medida desconocido.

En el presente estudio, los tamaños de muestra en cohortes de replicación con diferentes ancestros han limitado el poder para la replicación de señales con tamaños de efecto más pequeños. La estratificación de la población podría existir en la etapa de replicación debido a la falta de ajuste. Además, los efectos por lotes podrían haber ocurrido entre los casos y los controles cuando las frecuencias alélicas de las bases de datos públicas se utilizaron como controles emparejados con la población.

En resumen, los descubrimientos aquí proporcionan nuevos loci SSNS. El locus NPHS1, en particular, proporciona un nuevo concepto provocativo para la patogénesis de la enfermedad, vinculando y reforzando un paradigma emergente en nefrología: en ciertos genes que albergan variantes mendelianas, los alelos más comunes pueden aumentar la susceptibilidad a enfermedades poligénicas multifactoriales, como se demostró previamente para UMOD, COL4A3 y NPHS2.26,35-41 Finalmente, los hallazgos actuales nuevamente enfatizan la importancia de realizar investigaciones genómicas en diversas poblaciones. Al hacerlo, descubrimos SNP específicos que probablemente tengan un mayor impacto en las poblaciones del este y sur de Asia, al tiempo que identificamos genes y loci que pueden ser importantes en todas las poblaciones, a los que estaríamos estadísticamente ciegos si usáramos una cohorte de descubrimiento europea.

MÉTODOS

Consulte Métodos complementarios para obtener detalles adicionales.

Muestras: En la etapa de descubrimiento, 1018 pacientes japoneses diagnosticados con SSNS infantil (edad de inicio<18 years)="" were="" recruited.="" patients="" with="" a="" history="" of="" steroid="" resistance="" during="" follow-up="" were="" excluded.="" overall,="" 3331="" japanese="" healthy="" adults="" were="" recruited="" as="" controls.="" all="" participants="" provided="" written="" informed="">

Genotipado e imputación del genoma completo en la etapa de descubrimiento

En la etapa de descubrimiento, se genotipificaron 1018 casos y 3331 controles utilizando la matriz Affymetrix Japonica.42 Diecinueve muestras fueron excluidas por una baja tasa de llamada (<97%) during="" the="" genotype="" calling="" pro-="" cess.="" nine="" controls="" with="" ambiguous="" sex="" were="" excluded.="" then,="" whole-genome="" imputation="" was="" performed="" with="" impute443="" (version="" 2.3.1)="" using="" a="" phased="" reference="" panel="" of="" 2036="" healthy="" japanese="" individuals.="" after="" whole-genome="" imputation,="" there="" were="" 22,049,786="" autosomal="" single-nucleotide="" variants="" and="" short="" insertions="" and="" deletions="" with="" info="">score >0.5. El control de calidad se llevó a cabo utilizando el siguiente umbral: tasa de faltantes individuales<3%, single-nucleotide="" variant/insertions,="" and="" deletions="" call="" rate="" $97%,="" maf="" $0.5%,="" and="" hardy-="" weinberg="" equilibrium="" p="" $="" 0.0001="" in="" healthy="" controls.="" an="" identical-="" by-descent="" test="" was="" performed="" using="" a="" threshold="" of="" pi-hat="">{{0}}.1875. El análisis de componentes principales se realizó utilizando un análisis de rasgos complejos de todo el genoma (versión 1.26.0)44 para casos, controles y datos de HapMap Fase III (113 CEU [una población del noroeste de Europa], 113 YRI [los yoruba en

Ibadan, Nigeria], 84 CHB [los chinos Han en Beijing, China] y 86 JPT [la población japonesa en Tokio, Japón]); Se excluyeron las muestras identificadas como valores atípicos (Figura complementaria S1A-E).

Análisis de asociación de todo el genoma en la etapa de descubrimiento

Los análisis de asociación de todo el genoma y los análisis condicionales basados ​​en variantes de un solo nucleótido se realizaron mediante regresión logística, ajustando por sexo y los primeros 4 componentes principales (PC1 a PC4) mediante PLINK 1.9. El paquete r "qqman" se utilizó para generar gráficos de Manhattan y QQ. Los gráficos regionales se generaron utilizando Locuszoom (1000 Genomes Nov 2014 ASN se utilizó como referencia de desequilibrio de ligamiento).45

Prueba basada en genes y análisis de conjuntos de genes

Las pruebas basadas en genes y los análisis de conjuntos de genes se realizaron con MAGMA v1.646 (implementado a través de FUMA47). Se utilizaron la base de datos Genotype-Tissue Expression (GTEx)48 y el NephVS eQTL Browser (NephQTL)21 para encontrar eQTL que afectan la expresión de varios genes en varios tejidos y tejidos específicos del riñón.

Replicación de SNP candidatos

La replicación se llevó a cabo en múltiples poblaciones. Los participantes en el conjunto de datos coreano fueron reclutados de Corea del Sur. La cohorte MWPNC incluyó 181 pacientes de ascendencia del sur de Asia reclutados de los EE. UU. y Sri Lanka, 158 pacientes de ascendencia africana reclutados de

Figura 4| Expresión de ARNm de NPHS1 glomerular enSíndrome nefróticoCohorte de la Red de Estudios (NEPTUNE). ( a ) Fragmentos de NPHS1 por kilobase millón de expresión comparando muestras con haplotipo de riesgo de NPHS1 versus sin él. Las muestras con el haplotipo de riesgo NPHS1 no muestran niveles de expresión significativamente diferentes (prueba de Wilcoxon, P ¼ 0.39). ( b ) Expresión específica de alelo (ASE) que compara muestras con haplotipo de riesgo NPHS1 versus sin él. ASE ¼ |0.5 – (haplotipo A / lecturas totales)|. En pacientes con alelos de riesgo, el haplotipo A alberga las 5 variantes de riesgo de NPHS1; en pacientes sin el haplotipo de riesgo, el haplotipo A se selecciona al azar de 1 de sus 2 haplotipos. Las muestras con menos de 2 polimorfismos de un solo nucleótido heterocigotos o en el 10 por ciento inferior de los recuentos totales se indican en gris. Las muestras con el haplotipo de riesgo NPHS1 muestran una expresión específica de alelo significativa con una expresión más baja del haplotipo de riesgo (prueba de Wilcoxon, P=9.3E–4). Cuentas de CPM por millón.

los EE. UU. y Nigeria, y 63 pacientes europeos y 27 hispanos fueron reclutados de los EE. UU. La cohorte de NEPHROVIR incluyó a 132 niños europeos, 56 africanos y 85 magrebíes con SSNS, reclutados en el área de París; Se usaron 2000 controles europeos de 3 ciudades y 454 controles de la cohorte africana 1000G y 261 controles marroquíes como controles emparejados con la población, respectivamente. La cohorte italiana y española (ItSpa) comprendía 112 pacientes europeos de Italia y España y 552 controles de la cohorte europea 1000G. La información detallada sobre los conjuntos de datos de cada población se muestra en Métodos complementarios y en la Tabla 1.

En la etapa de replicación, se realizó una regresión logística en el conjunto de datos de Corea utilizando datos de genotipos individuales. Los valores de p se calcularon mediante la prueba c2 de Pearson o la prueba exacta de Fisher en las bases de datos públicas y de cohortes del MWPNC. Para la celda ¼ 0 en la prueba c2, se agregó 0.5 a cada una de las 4 celdas para calcular los OR, el error estándar (SE) y el intervalo de confianza del 95 por ciento. En los conjuntos de datos de NEPHROVIR e ItSpa, los análisis de asociación se realizaron bajo el modelo aditivo.

Metanálisis transétnico

Se realizó un metanálisis transétnico utilizando el método de la varianza inversa basado en modelos de efectos fijos o aleatorios por "META".49 Se consideró heterogeneidad cuando la prueba Q de Cochran tenía un valor P < 0.10.="" pita="">< 5e–08="" se="" consideró="" el="" umbral="" de="" significación="" de="" todo="" el="" genoma="" para="" el="">

Análisis ASE en la cohorte NEPTUNE

El ARN total de biopsias glomerulares y la secuenciación 30X del genoma completo se realizaron en 269 y 625 muestras de NEPTUNE20 (consulte los datos complementarios20 para obtener más detalles). Se filtraron las variantes en el cromosoma 19, eliminando MAF < 0,0001,="" inserciones="" y="" deleciones,="" puntuación="" de="" calidad="" del="" genotipo="">< 20="" y="" faltando=""> 10 por ciento. Las variantes se escalonaron con Eagle v2.4.150 en el Michigan Imputation Server51 utilizando el panel de referencia 1000 Genomes Phase 3.52 Se identificaron muestras que albergaban los 5 alelos de riesgo del cromosoma 19 (rs56117924, rs2073901, rs412175, rs2285450 y rs404299). La cuantificación de genes (Log2CPM) se calculó con el método de normalización de la media recortada de valores M (TMM) de edgeR.53 NPHS1 y la región intergénica de 1 KB circundante (chr19: 36 315 274–36 343 895) se enfocaron específicamente a partir de los archivos bam. Los archivos bam de NPHS1 y la secuenciación del genoma completo en fases se ingresaron en phASER54 para realizar la eliminación gradual de haplotipos. Debido a un punto de acceso de alta recombinación dentro de NPHS1, encontramos una eliminación gradual inconsistente de rs2071347 (NPHS1, exón 26) al comparar diferentes paneles y métodos de referencia y, por lo tanto, la eliminamos de los análisis posteriores. Utilizamos phASER para calcular la expresión específica de haplotipo sumando los recuentos de secuencias de ARN en todos los SNP heterocigóticos. Se eliminaron las muestras con menos de 20 lecturas totales en NPHS1. Para las 187 muestras restantes, calculamos ASE como j0.5 – (haplotipo A/lecturas totales) j. En pacientes con el haplotipo de riesgo, el haplotipo A alberga las 5 variantes de riesgo de NPHS1; en pacientes sin el haplotipo de riesgo, el haplotipo A se selecciona al azar de uno de sus 2 haplotipos. Luego comparamos ASE y la expresión génica para muestras con y sin el haplotipo de riesgo con una prueba de suma de rangos de Wilcoxon en R. El total de lecturas y el número de SNP heterocigóticos compatibles variaron entre las muestras. No obstante, las muestras con menor poder para detectar ASE, menos de 2 SNP heterocigóticos o en el 10 por ciento inferior de las lecturas totales se incluyeron para completar y se indican como puntos grises en las Figuras 4a y b.

Mapeo fino de HLA

Los métodos para la imputación de HLA y el genotipado de HLA se muestran en Métodos complementarios.

Cálculo de potencia

El poder de descubrimiento GWAS (987 casos y 3206 controles) se calculó usando el paquete R "CATS".55 Suponiendo una prevalencia de la enfermedad de 0.016 por ciento, el poder del estudio se calculó por separado bajo el modelo aditivo para variantes con una frecuencia alélica de 0,5 por ciento, 5 por ciento y 50 por ciento, con un umbral de significancia de ¼ 5E–08 (Figura complementaria S2). Se usó el Estimador de tamaño de muestra en línea del Instituto de Bioinformática56 para estimar el poder de replicación para cada

SNP candidato.

Estimaciones de heredabilidad

Las heredabilidades de la enfermedad explicadas por las variantes de todo el genoma se estimaron mediante el análisis de rasgos complejos de todo el genoma43,57 (análisis de rasgos complejos de todo el genoma, método LDMS), asumiendo una prevalencia de la enfermedad de 0.016 por ciento en la población japonesa. Todas las variantes que pasaron el procedimiento de control de calidad después de la imputación del genoma completo se incluyeron en el análisis. Las variantes se agruparon como variantes comunes (MAF > 5 por ciento) o variantes poco comunes (0,5 por ciento < maf="" #="" 5="" por="" ciento)="" al="" hacer="" matrices="" de="" relaciones="" genéticas="" durante="" el="" cálculo.="" los="" detalles="" se="" muestran="" en="" los="" métodos="">

APÉNDICE

El Consorcio de Investigación sobre Genética de la Infancia IdiopáticaSíndrome nefróticoen Japón

Yoshinori Araki, Yoshinobu Nagaoka, Takayuki Okamoto, Yasuyuki Sato, Asako Hayashi, Toshiyuki Takahashi, Hayato Aoyagi, Michihiko Ueno, Masanori Nakanishi, Nariaki Toita, Kimiaki Uetake, Norio Kobayashi, Shoji Fujita, Kazushi Tsuruga, Naonori Kumagai, Hiroki Kudo, Eriko Tanaka, Tae Omori, Mari Okada, Yoshiho Hatai, Tomohiro Udagawa, Yaeko Motoyoshi, Kenji Ishikura, Koichi Kamei, Masao Ogura, Mai Sato, Yuji Kano, Motoshi Hattori, Kenichiro Miura, Yutaka Harita, Shoichiro Kanda, Emi Sawanobori, Anna Kobayashi , Manabu Kojika, Yoko Ohwada, Kunimasa Yan, Hiroshi Hataya, Riku Hamada, Chikako Terano, Ryoko Harada, Yuko Hamasaki, Junya Hashimoto, Shuichi Ito, Hiroyuki Machida, Aya Inaba, Takeshi Matsuyama, Miwa Goto, Masaki Shimizu, Kazuhide Ohta, Yohei Ikezumi, Takeshi Yamada, Toshiaki Suzuki, Soichi Tamamura, Yukiko Mori, Yosh-ihiko Hidaka, Daisuke Matsuoka, Tatsuya Kinoshita, Shunsuke Noda, Masashi Kitahara, Naoya Fujita, Satoshi Hibino, Kazumoto Iijima, Kandai Nozu, Hiroshi Kaito, Shogo Minamikawa, Tomohiko Yamamura, China Nagano, Tomoko Horinouchi, Keita Nakanishi, Junya Fujimura, Nana Sakakibara, Yuya Aoto, Shinya Ishiko, Ryojiro Tanaka, Kyoko Kanda, Yosuke Inaguma, Yuya Hashimura, Shingo Ishimori, Naohiro Kamiyoshi, Takayuki Shibano, Yasuhiro Takeshima, Rika Fujimaru, Hiroaki Ueda, Akira Ashida, Hideki Matsumura, Takuo Kubota, Taichi Kitaoka, Yusuke Okuda, Toshihiro Sawai, Tomoyuki Sakai, Yuko Shima, Taketsugu Hama, Mikiya Fujieda, Masayuki Ishihara, Shigeru Itoh, Takuma Iwaki, Maki Shimizu, Koji Nagatani, Shoji Kagami, Maki Urushihara, Yoshitsugu Kaku, Manao Nishimura, Miwa Yoshino, Ken Hatae, Maiko Hinokiyama, Rie Kuroki, Yasufumi Ohtsuka, Masafumi Oka, Shinji Nishimura, Tadashi Sato, Seiji Tanaka, Ayuko Zaitsu, Hitoshi Nakazato, Hiroshi Tamura y Koichi Nakanishi

Consorcio Coreano de Enfermedades Renales Hereditarias en Niños

Min Hyun Cho, Tae-Sun Ha, Hae Il Cheong, Hee Gyung Kang, Il-Soo Ha, Ji Hyun Kim, Peong Gang Park, Myung Hyun Cho, Kyoung Hee Han y Eun Mi Yang

Consorcio de Nefrología Pediátrica del Medio Oeste (Genética de los

Grupo de Estudio del Síndrome)

Alejandro Quiroga, Asha Moudgil, Blanche Chavers, Charles Kwon, Corinna Bowers, Deb Gipson, Deepa Chand, Donald Jack Weaver, Elizabeth Abraham, Halima Janjua, Jen-Jar Lin, Larry Greenbaum, Mahmoud Kallash, Michelle Rheault, Nilka De Jesus Gonzalez, Patrick Brophy, Rasheed Gbadegesin, Shashi Nagaraj, Susan Massengill, Tarak Srivastava, Tray Hunley, Yi Cai, Abiodun Omoloja, Cynthia Silva, Adebowale Adeyemo, Shenal Thalgahagoda, Jameela A. Kari y Sherif El Desk

NEFROVIR

Mohammed Abdelhadi, Rachida Akil, Sonia Azib, Romain Basmaci, Gregoire Benoist, Philippe Bensaid, Philippe Blanc, Olivia Boyer, Julie Bucher, Anne Chace, Arnaud Chalvon, Marion Cheminee, Sandrine Chendjou, Patrick Daoud, Georges Deschênes, Claire Dossier, Ossam Elias , Chantal Gagliadone, Vincent Gajdos, Aurélien Galerne, Evelyne Jacqz Aigrain, Lydie Joly Sanchez, Mohamed Khaled, Fatima Khelfaoui, Yacine Laoudi, Anis Larakeb, Tarek Limani, Fouad Mahdi, Alexis Mandelcwaijg, Stephanie Muller, Kacem Nacer, Sylvie Nathanson, Béatrice Pellegrino , Isabelle Pharaon, Véronica Roudault, Sébastien Rouget, Marc Saf, Tabassom Simon, Cedric Tahiri, Tim Ulinski y Férielle Zenkhri

DIVULGACIÓN

MGS ha recibido honorarios por consultoría de Maze Therapeutics. AS ha recibido apoyo para viajes de Biofem Pharmaceuticals. GD ha recibido honorarios por consultoría de Chiesi y Biocodex, honorarios por conferencias de Alnhylam y apoyo para viajes de Sanofi. MV ha recibido honorarios por consultoría de Achillion Pharmaceuticals y Gentium-Jass, honorarios por conferencias de Sanofi y una subvención de Alexion Pharmaceuticals. Kii ha recibido honorarios por consultoría de Zenyaku Kogyo. Todos los demás autores no declararon intereses en competencia.

EXPRESIONES DE GRATITUD

Agradecemos a todos los pacientes que participaron en este estudio y a sus familias, y a la Sra. Yoshimi Nozu y la Sra. Ming Juan Ye por su asistencia técnica. Agradecemos a Minoru Nakamura, Hitoshi Okazaki y Mika Matsuhashi por su apoyo en los estudios funcionales. Agradecemos a J. Ludovic Croxford, Ph.D., de Edanz Group (www.edanzediting.com/ac) por editar un borrador de este manuscrito.

Los datos resumidos de las variantes en el descubrimiento de GWAS están disponibles a través de la base de datos del Centro Nacional de Bases de Datos de Biociencia de Japón (ID de investigación: hum0126.v2.imp-GWAS.v1, https://humandbs. biosciencedbc.jp/en/hum0126- v2).

Este trabajo fue apoyado por: la Agencia de Japón para la Investigación y el Desarrollo Médico (AMED) con el número de subvención JP17km0405108h0005 a Kii, KIs, KN ​​y KT, y JP17km0405205h0002 y 18km0405205h0003 a KT y MN; y por la Sociedad Japonesa para la Promoción de la Ciencia (JSPS) en virtud de una subvención para la investigación científica que fomenta la investigación internacional conjunta (B) 18KK0244 a Kii, YH, TH, CN y KN. Parte de este estudio fue financiado por la subvención del Consejo Europeo de Investigación ERC-2012-ADG_20120314 (acuerdo de subvención 322947) y la subvención ANR-16-CE{{17} de la Agence Nationale pour la Recherche "Genetransnephrose" } para pr. RG cuenta con el apoyo de las subvenciones 5R01DK098135 y 5R01DK094987 de los Institutos Nacionales de Salud/Institutos Nacionales de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales (NIH/NIDDK), el Premio al Desarrollo de Científicos Clínicos de la Fundación Benéfica Doris Duke 2009033 y un premio de Duke Health Scholars. MGS cuenta con el apoyo de una subvención de los Institutos Nacionales de Salud (R01-DK108805). losSíndrome nefróticoStudy Network Consortium (NEPTUNE; U54-DK-083912) es parte del Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales (NCATS). La Red de Investigación Clínica de Enfermedades Raras (RDCRN) recibió el apoyo de una colaboración entre la Oficina de Investigación de Enfermedades Raras (ORDR), NCATS y el Instituto Nacional de Diabetes, Enfermedades Digestivas y Renales. La RDCRN es una iniciativa de la ORDEN de NCATS. La Universidad de Michigan, NephCure Kidney International y la Fundación Halpin proporcionaron financiamiento adicional y/o apoyo programático para este proyecto. La cohorte NEPHROVIR fue apoyada por 2 becas a Georges Deschênes del Programa

Hospitalier de Recherche Clinique: subvenciones PHRC 2007-AOM07018 y PHRC 2011-AOM11002. La red NEPHROVIR está coordinada por la Unidad de Nefrología Pediátrica del Hospital Robert Debré, la "Unité de Recherche Clinique de l'Est Parisien" y la "Délégation de la Recherche Clinique de la Région Ile-de-France". Marina Vivarelli contó con el apoyo de la Associazione per la Cura del bambino Nefropatico ONLUS (Organizzazione Non Lucrativa di Utilità Sociale).

MATERIAL SUPLEMENTARIO

Archivo complementario (PDF)

Notas complementarias. El Consorcio de Investigación sobre Genética de la Infancia IdiopáticaSíndrome nefróticoen Japón, Consorcio Coreano de Enfermedades Renales Hereditarias en Niños, Consorcio de Nefrología Pediátrica del Medio Oeste (Genética deSíndrome nefróticogrupo de estudio) y NEPHROVIR.

Análisis condicionales paso a paso complementarios en la región HLA y mapeo fino de HLA.

Métodos complementarios.

Tabla S1. Definiciones de NS.

Tabla S2. Información clínica de pacientes en el descubrimiento GWAS y estudio de replicación internacional.

Tabla S6. Conjuntos de genes significativos con valores de P < 0.05="" después="" de="" la="" corrección="" de="" bonferroni="" en="" el="" análisis="" de="" conjuntos="" de="" genes="" por="">

Tabla S9. Análisis condicionales paso a paso en la región HLA.

Tabla S10. Los haplotipos HLA están significativamente asociados con los SSN infantiles japoneses en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación HLA. Tabla S11. Los alelos HLA están significativamente asociados con los SSN infantiles japoneses en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación de HLA. Tabla S16. Análisis de asociación de haplotipos HLA-DRB1-DQB1 con SSN infantiles en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación HLA. Cuadro S19. Análisis de asociación de haplotipos HLA-ACB-DRB1-DQB1-DPA1-DPB1 con SSN infantiles en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación HLA.

Tabla S20. Homocigotos de HLA-DRB1*08:02–DQB1*03:02 y HLA-DRB1*13:02–DQB1*06:04, y heterocigotos de HLA-DRB1*08:02– DQB1*03:02 y HLA-DRB1 *13:02–DQB1*06:04 en la etapa de descubrimiento por imputación HLA.

Tabla S21. Estimación de la heredabilidad utilizando variantes autosómicas en el conjunto de muestras japonesas de descubrimiento.

Figura S1. Análisis de componentes principales en el descubrimiento GWAS utilizando muestras HapMap Phase III como referencia (113 residentes de Utah con ascendencia del norte y oeste de Europa [CEU], 113 yoruba en Ibadan [YRI], 84 chinos han en Beijing [CHB] y {{ 4}} Japonés en Tokio [JPT]).

Figura S2. El poder del descubrimiento GWAS.

Figura S3. Gráfica cuantil-cuantil (Q-Q) de valores P para SNP calculados mediante regresión logística con un ajuste por sexo y PC1-4 (987 casos con SSN infantiles y 3206 controles sanos). Figura S4. Análisis condicional en el locus candidato en el cromosoma 19.

Figura S5. Análisis condicional en el locus candidato en el cromosoma 9.

Figura S6. Análisis condicional en el locus candidato en el cromosoma 18.

Figura S7. La ubicación y anotación de 5 SNP seleccionados para la replicación en la región NPHS1-KIRREL2 (A).

Figura S8. Diagrama de Manhattan de la prueba basada en genes de MAGMA. Figura S9. Análisis condicionales por pasos en la región HLA. Figura S10. Estimación de la heredabilidad basada en SNP en la población japonesa.

Figura S11. Diagrama esquemático de la expresión específica de alelo de NPHS1. Tanto las muestras de riesgo como las de no riesgo muestran las mismas lecturas totales.

Archivo complementario (Excel)

Tabla S3. Variantes con valores de P < 1e–05="" en="" el="" descubrimiento="" gwas.="" tabla="" s4.="" poder="" de="" las="" cohortes="" de="" replicación="" para="" replicar="" los="" snp="">

Tabla S5. Genes significativos de todo el genoma asociados con SSN infantiles en la etapa de descubrimiento por MAGMA.

Tabla S7. Genes incluidos en los 4 conjuntos de genes significativos en el análisis de conjuntos de genes por MAGMA.

Tabla S8. Variantes con valores de P < 0.05="" en="" la="" región="" candidata="" del="" cromosoma="" 19="" (36,2–36,6="" mb)="" en="" la="" base="" de="" datos="" gtex="" y="" el="" navegador="" nephqtl="">

Tabla S12. Análisis de asociación de alelos HLA de genes HLA clase I con SSN infantiles en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación HLA. Tabla S13. Análisis de asociación de alelos HLA de genes HLA clase II con SSN infantiles en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación HLA. Tabla S14. Análisis de asociación de haplotipos HLA-AB con SSN infantiles en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación HLA. Tabla S15. Análisis de asociación de haplotipos HLA-ACB con SSN infantiles en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación HLA. Cuadro S17. Análisis de asociación de haplotipos HLA-DRB1-DQB1-DPB1 con SSN infantiles en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación de HLA.

Cuadro S18. Análisis de asociación de haplotipos HLA-DRB1-DQB1-DPA1-DPB1 con SSN infantiles en la etapa de descubrimiento utilizando datos de imputación HLA.

REFERENCIAS

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