Генетика, 2020, T. 56, № 1, стр. 98-106

Взаимосвязь стресс-обусловленного когнитивного функционирования с вариантами генов регуляции синаптической пластичности

А. В. Казанцева 1*, Р. Ф. Еникеева 1, А. Р. Романова 2, С. Б. Малых 3 4, С. И. Галяутдинова 2, Э. К. Хуснутдинова 1 4

1 Институт биохимии и генетики Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук
450054 Уфа, Россия

2 Башкирский государственный университет, кафедра биологии, кафедра общей психологии
450074 Уфа, Россия

3 Психологический институт Российской академии образования
125009 Москва, Россия

4 Московский государственный университет им. M.В. Ломоносова
119991 Москва, Россия

* E-mail: kazantsa@mail.ru

Поступила в редакцию 07.02.2019
После доработки 27.03.2019
Принята к публикации 09.04.2019

Аннотация

Наличие трудностей при выполнении математических операций, связанных с высокой стрессовой неустойчивостью (так называемая математическая тревожность, МТ), представляет важную проблему для достижения индивидуальной успешности. К настоящему времени молекулярно-генетических работ в отношении МТ проведено не было. Согласно “гипотезе универсальных генов”, гены, вовлеченные в модуляцию когнитивных функций и стрессового компонента посредством регуляции глутаматергического функционирования и синаптической пластичности, включая SNAP25, ARC и GRIK1, могут представлять интерес для выявления генетической природы формирования МТ. Учитывая важность учета стрессовых средовых факторов, дана оценка как основного эффекта полиморфных вариантов генов SNAP25 (rs1051312, rs363050), ARC (rs2234911) и GRIK1 (rs2832407), так и ген-средовых взаимодействий в формировании межиндивидуальных различий в уровне МТ у 523 индивидов без когнитивных нарушений с учетом половых и этнических различий. Была обнаружена ассоциация аллеля SNAP25 rs363050*G с более высоким уровнем МТ у индивидов татарской этнической принадлежности (P = 0.014, PFDR = 0.041, r2 = 0.044). В результате множественного регрессионного анализа выявлена модель ген-средового взаимодействия: ARC (rs2234911)* “порядок рождения”, детерминирующая вариации уровня МТ (βST = 0.17, r2 = 0.017, Р = 0.049). Полученные данные указывают на то, что гены SNAP25 и ARC могут как принимать участие в формировании степени математической тревожности на когнитивном уровне, так и регулировать ответ организма на стресс, вызванный тревожным состоянием.

Ключевые слова: успешность в обучении, тревожность, когнитивные функции, SNP, анализ ассоциаций, ранние гены, кальциевые каналы, глутамат.

DOI: 10.31857/S0016675820010063

Список литературы

  1. Kovas Y., Haworth C.M., Harlaar N. et al. Overlap and specificity of genetic and environmental influences on mathematics and reading disability in 10-year-old twins // J. Child Psychol. Psychiatry. 2007. V. 48. № 9. P. 914–922.

  2. Казанцева А.В., Еникеева Р.Ф., Романова А.Р. и др. Гены семейства нейрексинов (CNTNAP2 и NRXN1): их роль в развитии математической тревожности // Мед. генет. 2016. Т. 15. № 11(173). С. 17–23.

  3. Еникеева Р.Ф., Лобаскова М.М., Казанцева А.В. и др. Роль генов регуляции синаптической пластичности в формировании индивидуальных различий в объеме рабочей памяти // Теоретич. и эксперим. психология. 2017. Т. 10. № 4. С. 6–15.

  4. Plomin R., Kovas Y., Haworth C.M.A. Generalist genes: genetic links between brain, mind, and education // Mind, Brain and Education. 2007. V. 1. № 1. P. 11–19.

  5. Antonucci F., Corradini I., Fossati G. et al. SNAP-25, a known presynaptic protein with emerging postsynaptic functions // Front. Synaptic Neurosci. 2016. V. 8. P. 7. https://doi.org/10.3389/fnsyn.2016.00007

  6. Cao Y.J., Wang Q., Zheng X.X. et al. Involvement of SNARE complex in the hippocampus and prefrontal cortex of offspring with depression induced by prenatal stress // J. Affect. Disord. 2018. V. 235. P. 374–383. https://doi.org/10.1016/j.jad.2018.04.053

  7. Fortoul N., Bykhovskaia M., Jagota A. Coarse-grained model for zippering of SNARE from partially assembled states // J. Phys. Chem. B. 2018. https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.8b09502

  8. Gosso M.F., de Geus E.J., Polderman T.J. et al. Common variants underlying cognitive ability: further evidence for association between the SNAP-25 gene and cognition using a family-based study in two independent Dutch cohorts // Genes Brain Behav. 2008. V. 7. № 3. P. 355–364.

  9. Braida D., Guerini F.R., Ponzoni L. et al. Association between SNAP-25 gene polymorphisms and cognition in autism: functional consequences and potential therapeutic strategies // Transl. Psychiatry. 2015. V. 5. P. e500. https://doi.org/10.1038/tp.2014.136

  10. Bereczki E., Francis P.T., Howlett D. et al. Synaptic proteins predict cognitive decline in Alzheimer’s disease and Lewy body dementia // Alzheimers Dement. 2016. V. 12. № 11. P. 1149–1158. https://doi.org/10.1016/j.jalz.2016.04.005

  11. Thompson P.M., Egbufoama S., Vawter M.P. SNAP-25 reduction in the hippocampus of patients with schizophrenia // Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psychiatry. 2003. V. 27. № 3. P. 411–417.

  12. Wang C., Yang B., Fang D. et al. The impact of SNAP25 on brain functional connectivity density and working memory in ADHD // Biol. Psychol. 2018. V. 138. P. 35–40. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2018.08.005

  13. Németh N., Kovács-Nagy R., Székely A. et al. Association of impulsivity and polymorphic microRNA-641 target sites in the SNAP-25 gene // PLoS One. 2013. V. 8. № 12. P. e84207. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0084207

  14. Chabris C.F., Lee J.J., Benjamin D.J. et al. Why it is hard to find genes associated with social science traits: theoretical and empirical considerations // Am. J. Public Health. 2013. Suppl. 1. P. S152–S166. https://doi.org/10.2105/AJPH.2013.301327

  15. Han W., Zhang M., Feng X. et al. Genetic influences on creativity: an exploration of convergent and divergent thinking // Peer J. 2018. V. 6. P. e5403. https://doi.org/10.7717/peerj.5403

  16. Kirchner S.K., Ozkan S., Musil R. et al. Polygenic analysis suggests the involvement of calcium signaling in executive function in schizophrenia patients // Eur. Arch. Psychiatry Clin. Neurosci. 2018. https://doi.org/10.1007/s00406-018-0961-8

  17. Agliardi C., Guerini F.R., Zanzottera M. et al. SNAP25 gene polymorphisms protect against Parkinson’s disease and modulate disease severity in patients // Mol. Neurobiol. 2018. https://doi.org/10.1007/s12035-018-1386-0

  18. Nikolaienko O., Patil S., Eriksen M.S., Bramham C.R. Arc protein: a flexible hub for synaptic plasticity and cognition // Semin. Cell. Dev. Biol. 2018. V. 77. P. 33–42. https://doi.org/10.1016/j.semcdb.2017.09.006

  19. Wu J., Petralia R.S., Kurushima H. et al. Arc/Arg3.1 regulates an endosomal pathway essential for activity-dependent β-amyloid generation // Cell. 2011. V. 147. № 3. P. 615–628. https://doi.org/10.1016/j.cell.2011.09.036

  20. Pandey S.C., Zhang H., Ugale R. et al. Effector immediate-early gene arc in the amygdala plays a critical role in alcoholism // J. Neurosci. 2008. V. 28. № 10. P. 2589–2600. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.4752-07.2008

  21. Rees E., Carrera N., Morgan J. et al. Targeted sequencing of 10 198 samples confirms abnormalities in neuronal activity and implicates voltage-gated sodium channels in schizophrenia pathogenesis // Biol. Psychiatry. 2018. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2018.08.022

  22. Calabrò M., Fabbri C., Crisafulli C. et al. The serotonin transporter and the activity regulated cytoskeleton-associated protein genes in antidepressant response and resistance: 5-HTTLPR and other variants // Hum. Psychopharmacol. 2018. V. 33. № 6. P. e2682. https://doi.org/10.1002/hup.2682

  23. Myrum C., Giddaluru S., Jacobsen K. et al. Common variants in the ARC gene are not associated with cognitive abilities // Brain Behav. 2015. V. 5. № 10. P. e00376. https://doi.org/10.1002/brb3.376

  24. Hirata Y., Zai C.C., Souza R.P. et al. Association study of GRIK1 gene polymorphisms in schizophrenia: case-control and family-based studies // Hum. Psychopharmacol. 2012. V. 27. № 4. P. 345–351. https://doi.org/10.1002/hup.2233

  25. Misailidis G., Ragia G., Ivanova D.D. et al. Gene-gene interaction of μ-opioid receptor and GluR5 kainate receptor subunit is associated with smoking behavior in a Greek population: presence of a dose allele effect // Drug Metab. Pers. Ther. 2015. V. 30. № 2. P. 129–135. https://doi.org/10.1515/dmdi-2015-0005

  26. Docherty S.J., Davis O.S., Kovas Y. et al. A genome-wide association study identifies multiple loci associated with mathematics ability and disability // Genes Brain Behav. 2010. V. 9. № 2. P. 234–247. https://doi.org/10.1111/j.1601-183X.2009.00553.x

  27. Docherty S.J., Kovas Y., Plomin R. Gene-environment interaction in the etiology of mathematical ability using SNP sets // Behav. Genet. 2011. V. 41. № 1. P. 141–154. https://doi.org/10.1007/s10519-010-9405-6

  28. Dong E., Guidotti A., Zhang H., Pandey S.C. Prenatal stress leads to chromatin and synaptic remodeling and excessive alcohol intake comorbid with anxiety-like behaviors in adult offspring // Neuropharmacology. 2018. V. 140. P. 76–85. https://doi.org/10.1016/j.neuropharm.2018.07.010

  29. World Health Organization. International statistical classification of diseases and related health problems. Geneva, Switzerland: World Health Organization, 2011. V. 2. 10th revision.

  30. Suinn R., Taylor S., Edward R. Suinn Mathematics Anxiety Rating Scale for elementary school students (MARS-E). Psychometric and normative data // Educational and Psychol. Measurement. 1988. V. 48. P. 979–986.

  31. Keller M.C. Gene × environment interaction studies have not properly controlled for potential confounders: the problem and the (simple) solution // Biol. Psychiatry. 2014. V. 75. № 1. P. 18–24. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2013.09.006

  32. Hoerder-Suabedissen A., Korrell K.V., Hayashi S. et al. Cell-specific loss of SNAP25 from cortical projection neurons allows normal development but causes subsequent neurodegeneration // Cereb. Cortex. 2018. https://doi.org/10.1093/cercor/bhy127

  33. Guerini F.R., Farina E., Costa A.S. et al. ApoE and SNAP-25 polymorphisms predict the outcome of multidimensional stimulation therapy rehabilitation in Alzheimer’s disease // Neurorehabil. Neural. Repair. 2016. V. 30. № 9. P. 883–893. https://doi.org/10.1177/1545968316642523

  34. Ortega-Alonso A., Ekelund J., Sarin A.P. et al. Genome-wide association study of psychosis proneness in the Finnish population // Schizophr. Bull. 2017. V. 43. № 6. P. 1304–1314. https://doi.org/10.1093/schbul/sbx006

  35. Kataoka M., Yamamori S., Suzuki E. et al. A single amino acid mutation in SNAP-25 induces anxiety-related behavior in mouse // PLoS One. 2011. V. 6. № 9. P. e25158. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0025158

  36. Prescott G.R., Chamberlain L.H. Regional and developmental brain expression patterns of SNAP25 splice variants // BMC Neurosci. 2011. V. 12. P. 35. https://doi.org/10.1186/1471-2202-12-35

  37. Houenou J., Boisgontier J., Henrion A. et al. A multilevel functional study of a SNAP25 at-risk variant for bipolar disorder and schizophrenia // J. Neurosci. 2017. V. 37. № 43. P. 10389–10397. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1040-17.2017

  38. Bock J., Thode C., Hannemann O. et al. Early socio-emotional experience induces expression of the immediate-early gene Arc/arg3.1 (activity-regulated cytoskeleton-associated protein/activity-regulated gene) in learning-relevant brain regions of the newborn chick // Neuroscience. 2005. V. 133. № 3. P. 625–633.

  39. Shepherd J.D., Bear M.F. New views of Arc, a master regulator of synaptic plasticity // Nat. Neurosci. 2011. V. 14. № 3. P. 279–284. https://doi.org/10.1038/nn.2708

  40. Härkönen J. Birth Order effects on educational attainment and educational transitions in West Germany // Eur. Sociol. Rev. 2014. V. 30. № 2. P. 166–179. https://doi.org/10.1093/esr/jct027

  41. Descalzi G., Chen T., Koga K. et al. Cortical GluK1 kainate receptors modulate scratching in adult mice // J. Neurochem. 2013. V. 126. № 5. P. 636–650. https://doi.org/10.1111/jnc.12351

  42. Kranzler H.R., Armeli S., Wetherill R. et al. Self-efficacy mediates the effects of topiramate and GRIK1 genotype on drinking // Addict. Biol. 2016. V. 21. № 2. P. 450–459. https://doi.org/10.1111/adb.12207

Дополнительные материалы отсутствуют.