リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

大学・研究所にある論文を検索できる 「モノカルボン酸輸送担体(MCT)11が2型糖尿病病態に与える影響に関する研究」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

コピーが完了しました

URLをコピーしました

論文の公開元へ論文の公開元へ
書き出し

モノカルボン酸輸送担体(MCT)11が2型糖尿病病態に与える影響に関する研究

木村, 有希 北海道大学

2021.03.25

概要

糖尿病は、インスリンの産生や作用が不足することで発症し、血糖値の上昇を特徴とする慢性の代謝性疾患である。2 型糖尿病(Type 2 diabetes;T2D)は、糖尿病全体の約 9 割を占めており、今後も世界的に患者数の増加が懸念されている。その要因には遺伝因子と環境因子が知られており、これまでに T2D 発症リスク因子として数十種類の遺伝子が報告されている。

モノカルボン酸輸送担体(Monocarboxylate transporter;MCT)は、推定 12 回膜貫通型の膜タンパク質であり、14 種類のアイソフォームが知られている。中でも、乳酸やピルビン酸を輸送する MCT1 の遺伝子多型は糖尿病と関連することが報告されてきた。近年、メキシコ人やラテンアメリカ人におけるゲノムワイド関連解析(Genome Wide Association Study;GWAS)により、MCT11遺伝子多型が T2D の発症リスク因子となることが報告された。しかしながら、MCT11 の基質や生体内における機能は不明であり、MCT11 が T2D リスク因子となるメカニズムやその病態に及ぼす影響の詳細も分かっていない。そこで本研究では、MCT11 の機能や T2D 病態に及ぼす影響に関する基礎研究並びに臨床研究を計画し、T2D の個別化医療の一助とすることを目的として、種々検討を行った。

1. 健常人における MCT11 遺伝子多型
MCT のいくつかのアイソフォームでは、その遺伝子多型が疾患の発症や病態に関連することが報告がされている。
MCT11 は 5 つの一塩基多型(Single Nucleotide Polymorphism ; SNP)からなるハプロタイプが T2D の発症に関与するとされているものの、日本人における SNP やハプロタイプ頻度の報告はない。そこで、まず日本人における MCT11 プロファイルについて明らかにすべく、日本人健常者での MCT11 遺伝子多型頻度を解析することとした。
対象者は、T2D に罹患していない健常人 92 名とした。唾液からgDNA を抽出し、ダイレクトシーケンス法にて MCT11 遺伝子領域の塩基配列の解析を行った。解析の結果、MCT11 コーディング領域内で、rs117767867(c.G337A, p.V113I)、 rs13342692(c.A380G, p.D127G)、rs13342232(c.T561C, silent)、rs75418188(c.G1018A, p.G340S)、rs75493593(c.C1327A, p.P443T)の 5 つの SNP が確認された。これらのSNP は全てヘテロ変異型として確認され、C1327A は 13 名(Minor allele frequency;MAF = 0.071)、残りの 4 つの SNP は12 名(MAF = 0.065)で見られた。12 名で同時にこれら 5 つの SNP が確認されたことから、ハプロタイプ解析を行い、この 5 つの SNP はこの集団でハプロタイプにあることが推定された。以降、このハプロタイプを 5SNP haplotype とする。5SNP haplotype は、T2D リスク因子として報告されている遺伝子多型である。対象者 92 中、5SNP haplotype の保持者は 12 名であり、ハプロタイプ頻度は 0.065 であった。なお、MCT11のハプロタイプとして、5SNP haplotype の他に 2SNP(A380G, T561C)によるハプロタイプも知られているが、本集団では確認されなかった。

2. 2 型糖尿病患者におけるMCT11 遺伝子多型
5SNP haplotype はGWAS でT2D 発症リスク因子であることが明らかにされたものの、T2D 病態に及ぼす影響に関する臨床研究の報告はほとんどない。そこで、MCT11 遺伝子多型が T2D 病態に及ぼす影響に関して検討すべく、T2D 患者における MCT11 遺伝子多型並びに各種検査値等との関連を検討することとした。

対象患者は、2014 年 4 月から 2017 年 3 月に北海道大学病院内科Ⅱ病棟に入院した T2D 患者 85名とした。血液から gDNA を抽出し、ダイレクトシーケンス法を用いて MCT11 遺伝多型頻度解析を行った結果、rs201214748(c.C79G, p.P27A)、G337A、A380G、T561C、G1018A、C1327A の6 つの SNP が確認された。これらの SNP は全てヘテロ変異型として確認され、C79G は 1 (MAF= 0.006)、C1327A は 14 名(MAF = 0.082)、残りの 4 つの SNP は 13 名(MAF = 0.076)で見られた。C79G 以外の 5 つの SNP は 13 名で同時に見られ、ハプロタイプ解析により、これらの SNPはこの集団でハプロタイプ(5SNP haplotype)にあることが推定された。対象の T2D 患者 85 名における 5SNPhaplotype の保持者は 13 名(以後、5SNP haplotype キャリアとする)であり、ハプロタイプ頻度は 0.076 であった。また、このハプロタイプ頻度に関して、日本人健常者群との有意な差は見られなかった。

次に、T2D 病患者 85 名を 5SNP haplotype の非キャリア 72 名とキャリア 13 名の 2 群に分け、各種検査値の比較を行った。解析の結果、早朝空腹時血糖(Fasting Plasma Glucose;FPG:140 mg/dL vs. 152 mg/dL, P = 0.037)、総コレステロール(Total cholesterol;T-CHO:164 mg/dL vs. 182 mg/dL, P = 0.049)、LDL コレステロール(Low-density lipoprotein cholesterol;LDL-C:97 mg/dL vs. 130 mg/dL, P = 0.009)において、非キャリア群と比較してキャリア群で有意に高値であった。なお、2 群間で使用薬や合併症有病率に有意な差は見られなかったことから、MCT11 5SNP haplotype は糖や脂質の代謝に影響を及ぼすことが示唆された。したがって、本検討により MCT11 5SNP haplotype は T2D の病態や進行に関与することが推察された。

3. MCT11 の生体内機能の探索
MCT11 に関する基礎的検討の報告は限られており、脂質や糖代謝への影響に関する見解は一致していない。MCT11 の基質や生体内における機能は未だ検討の余地があることから、その基質及び機能の探索を行った。

pCI-neo Mammalian Expression Vector に MCT11 ORF 配列(1.5 kb)を組み込んだプラスミドベクターを作製し、PCR 法による部位特異的変異導入により、5SNP haplotpye に含まれる 5 つの SNP(G337A、A380G、T561C、G1018A、C1327A)の導入を行った。以後、空プラスミドを Vector、野生型 MCT11 プラスミドを WT、5SNP 変異型プラスミドを 5SNP と表記する。リポフェクション法により HEK293T 細胞(Human Embryonic Kidney cell:ヒト胎児腎細胞)に3 種類のプラスミドを導入したところ、MCT11 mRNA の発現が顕著に上昇し、強制発現細胞の構築に成功した。作製した強制発現系を用いて各種検討を行った。以下、各プラスミドを導入した細胞を Vector 細胞、 WT 細胞、5SNP 細胞と表記する。

MCT11 の基質としてピルビン酸が示唆されていることから、液体シンチレーションカウンター(Liquid Scintillation Counter;LSC)法にてピルビン酸の取り込み実験を行った。検討の結果、いずれの群においてもピルビン酸の取り込みに差は認められなかった。また、細胞内ピルビン酸濃度を測定した結果、3 群間に有意な差は見られなかった。したがって、ピルビン酸は MCT11 の基質とならない可能性が示唆された。同じ MCT アイソフォームである MCT1 はピルビン酸や乳酸を基質とすること、これらの基質は糖代謝や T2D 病態に関連することが知られている。そこで、次に乳酸に関して LSC 法で取り込み実験を行ったところ、Vector 細胞と比較して、WT 細胞、5SNP細胞で有意に取り込み量の低下が見られた。また、細胞内乳酸の濃度測定を行ったところ、Vector細胞と比較して WT 細胞、5SNP 細胞で有意に乳酸濃度が高値であった。なお、MCT1 およびMCT4の発現は各細胞で有意な差は見られなかった。更に、T2D 患者において、5SNP haplotype の有無で FPG に有意差が見られたことから、グルコースについても LSC 法による取り込み実験及び細胞内濃度測定を行ったところ、乳酸と同様に、Vector 細胞と比較して、WT 細胞、5SNP 細胞で有意に取り込み量が低下し、細胞内濃度が高値であった。

以上の結果から、MCT11 は乳酸代謝や糖代謝経路に関わる可能性が示された。

以上、本研究では、MCT11 遺伝子多型解析を行い、日本人健常人及び T2D 患者における遺伝子多型頻度を調査した。T2D 患者において、MCT11 5SNP haplotype キャリアは、非キャリアと比較して、FPG やLDL-C が有意に高く、MCT11 が糖や脂質代謝に影響を与える可能性を見出した。更に、in vitro MCT11 発現系を用いて、MCT11 が乳酸や糖代謝に関わる可能性を示した。

この論文で使われている画像

参考文献

[1] IDF, IDF DIABETES ATLAS 9th edition 2019. 2019.

[2] WHO, Global report on diabetes. 2018.

[3] M. H. Forouzanfar, L. Alexander, V. F. Bachman, S. Biryukov, M. Brauer, D. Casey, M. M. Coates, K. Delwiche, K. Estep, J. J. Frostad, K. C. Astha, H. H. Kyu, M. Moradi- Lakeh, M. Ng, E. Slepak, B. A. Thomas, J. Wagner, T. Achoki, C. Atkinson, et al., “Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks in 188 countries, 1990-2013: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013,” Lancet, 386(10010), 2287–2323, 2015.

[4] J. Fernández-Tajes, K. J. Gaulton, M. Van De Bunt, J. Torres, M. Thurner, A. Mahajan, A. L. Gloyn, K. Lage, and M. I. McCarthy, “Developing a network view of type 2 diabetes risk pathways through integration of genetic, genomic and functional data,” Genome Med., 11(1), 1–14, 2019.

[5] X. Jing, J. Chen, Y. Dong, D. Han, H. Zhao, X. Wang, F. Gao, C. Li, Z. Cui, Y. Liu, and J. Ma, “Related factors of quality of life of type 2 diabetes patients: a systematic review and meta-analysis,” Health Qual. Life Outcomes, 16(1), 1–14, 2018.

[6] T. Y. Wong, C. M. G. Cheung, M. Larsen, S. Sharma, and R. Simó, “Diabetic retinopathy,” Nat. Rev. Dis. Prim., 2, 2016.

[7] K. Umanath and J. B. Lewis, “Update on Diabetic Nephropathy: Core Curriculum 2018,” Am. J. Kidney Dis., 71(6), 884–895, 2018.

[8] E. L. Feldman, B. C. Callaghan, R. Pop-Busui, D. W. Zochodne, D. E. Wright, D. L. Bennett, V. Bril, J. W. Russell, and V. Viswanathan, “Diabetic neuropathy,” Nat. Rev. Dis. Prim., 5(1), 2019.

[9] R. Madonna, D. Pieragostino, C. R. Balistreri, C. Rossi, Y. J. Geng, P. Del Boccio, and R. De Caterina, “Diabetic macroangiopathy: Pathogenetic insights and novel therapeutic approaches with focus on high glucose-mediated vascular damage,” Vascul. Pharmacol., 107, 27–34, 2018.

[10] G. S. Meneilly and D. M. Tessier, “Diabetes, Dementia and Hypoglycemia,” Can. J. Diabetes, 40(1), 73–76, 2016.

[11] D. Liccardo, A. Cannavo, G. Spagnuolo, N. Ferrara, A. Cittadini, C. Rengo, and G. Rengo, “Periodontal disease: A risk factor for diabetes and cardiovascular disease,” Int. J. Mol. Sci., 20(6), 2019.

[12] S. P. Fisher-Hoch, C. E. Mathews, and J. B. Mccormick, “Obesity, diabetes and pneumonia: The menacing interface of non-communicable and infectious diseases,” Trop. Med. Int. Heal., 18(12), 1510–1519, 2013.

[13] G. Shlomai, B. Neel, D. LeRoith, and E. J. Gallagher, “Type 2 diabetes mellitus and cancer: The role of pharmacotherapy,” J. Clin. Oncol., 34(35), 4261–4269, 2016.

[14] A. Berbudi, N. Rahmadika, A. I. Tjahjadi, and R. Ruslami, “Type 2 Diabetes and its Impact on the Immune System,” Curr. Diabetes Rev., 16(5), 442–449, 2020.

[15] S. Maeda, M. A. Kobayashi, S. I. Araki, T. Babazono, B. I. Freedman, M. A. Bostrom, J. N. Cooke, M. Toyoda, T. Umezono, L. Tarnow, T. Hansen, P. Gaede, A. Jorsal, D. P. K. Ng, M. Ikeda, T. Yanagimoto, T. Tsunoda, H. Unoki, K. Kawai, et al., “A single nucleotide polymorphism within the acetyl-coenzyme A carboxylase beta gene is associated with proteinuria in patients with type 2 diabetes,” PLoS Genet., 6(2), 2010.

[16] Centers for Disease Control and Prevention, “National Diabetes Prevention Program,” 2019. https://www.cdc.gov/diabetes/prevention/index.html.

[17] M. A. Felmlee, R. S. Jones, V. Rodriguez-Cruz, K. E. Follman, and M. E. Morris, “Monocarboxylate transporters (SLC16): Function, regulation, and role in health and disease,” Pharmacol. Rev., 72(2), 466–485, 2020.

[18] A. P. Halestrap, “The SLC16 gene family-Structure, role and regulation in health and disease,” Mol. Aspects Med., 34(2–3), 337–349, 2013.

[19] Y. Murakami, N. Kohyama, Y. Kobayashi, M. Ohbayashi, H. Ohtani, Y. Sawada, and T. Yamamoto, “Functional characterization of human monocarboxylate transporter 6 (SLC16A5),” Pharmacology, 33(12), 1845–1851, 2005.

[20] N. Kohyama, H. Shiokawa, M. Ohbayashi, Y. Kobayashi, and T. Yamamoto, “Characterization of monocarboxylate transporter 6: Expression in human intestine and transport of the antidiabetic drug nateglinide,” Drug Metab. Dispos., 41(11), 1883–1887, 2013.

[21] S. E. Hugo, L. Cruz-Garcia, S. Karanth, R. M. Anderson, D. Y. R. Stainier, and A. Schlegel, “A monocarboxylate transporter required for hepatocyte secretion of ketone bodies during fasting,” Genes Dev., 26(3), 282–293, 2012.

[22] R. S. Jones and M. E. Morris, “Monocarboxylate Transporters: Therapeutic Targets and Prognostic Factors in Disease,” Clin. Pharmacol. Ther., 100(5), 454–463, 2016.

[23] E. C. H. Friesema, S. Ganguly, A. Abdalla, J. E. Manning Fox, A. P. Halestrap, and T. J. Visser, “Identification of monocarboxylate transporter 8 as a specific thyroid hormone transporter,” J. Biol. Chem., 278(41), 40128–40135, 2003.

[24] E. C. H. Friesema, G. G. J. M. Kuiper, J. Jansen, T. J. Visser, and M. H. A. Kester, “Thyroid hormone transport by the human monocarboxylate transporter 8 and its rate- limiting role in intracellular metabolism,” Mol. Endocrinol., 20(11), 2761–2772, 2006.

[25] D. K. Kim, Y. Kanai, A. Chairoungdua, H. Matsuo, S. H. Cha, and H. Endou, “Expression Cloning of a Na+-independent Aromatic Amino Acid Transporter with Structural Similarity to H+/Monocarboxylate Transporters,” J. Biol. Chem., 276(20), 17221–17228, 2001.

[26] J. Abplanalp, E. Laczko, N. J. Philp, J. Neidhardt, J. Zuercher, P. Braun, D. F. Schorderet, F. L. Munier, F. Verrey, W. Berger, S. M. R. Camargo, and B. Kloeckener- Gruissem, “The cataract and glucosuria associated monocarboxylate transporter MCT12 is a new creatine transporter,” Hum. Mol. Genet., 22(16), 3218–3226, 2013.

[27] M. Takahashi, H. Kishimoto, Y. Shirasaka, and K. Inoue, “Functional characterization of monocarboxylate transporter 12 (SLC16A12/MCT12) as a facilitative creatine transporter,” Drug Metab. Pharmacokinet., 35(3), 281–287, 2020.

[28] P. Würtz, M. Tiainen, V. P. Mak̈inen, A. J. Kangas, P. Soininen, J. Saltevo, S. Keinan̈ en-Kiukaanniemi, P. Mäntyselkä, T. Lehtimak̈i, M. Laakso, A. Jula, M. Kähönen, M. Vanhala, and M. Ala-Korpela, “Circulating metabolite predictors of glycemia in middle- aged men and women,” Diabetes Care, 35(8), 1749–1756, 2012.

[29] S. O. Crawford, R. C. Hoogeveen, F. L. Brancati, B. C. Astor, C. M. Ballantyne, M. I. Schmidt, and J. H. Young, “Association of blood lactate with type 2 diabetes: The atherosclerosis risk in communities carotid MRI study,” Int. J. Epidemiol., 39(6), 1647– 1655, 2010.

[30] S. P. Juraschek, E. Selvin, E. R. Miller, F. L. Brancati, and J. H. Young, “Plasma lactate and diabetes risk in 8045 participants of the Atherosclerosis Risk in Communities Study,” Ann. Epidemiol., 23(12), 791-796.e4, 2013.

[31] T. Enoki, Y. Yoshida, H. Hatta, and A. Bonen, “Exercise training alleviates MCT1 and MCT4 reductions in heart and skeletal muscles of STZ-induced diabetic rats,” J. Appl. Physiol., 94(6), 2433–2438, 2003.

[32] S. Sasaki, Y. Futagi, M. Kobayashi, J. Ogura, and K. Iseki, “Functional characterization of 5-oxoproline transport via SLC16A1/MCT1,” J. Biol. Chem., 290(4), 2303–2311, 2015.

[33] I. Higuchi, Y. Kimura, M. Kobayashi, K. Narumi, A. Furugen, H. Miyoshi, A. Nakamura, T. Yamada, T. Atsumi, and K. Iseki, “Relationships between plasma lactate, plasma alanine, genetic variations in lactate transporters and type 2 diabetes in the Japanese population,” Drug Metab. Pharmacokinet., 35(1), 2019.

[34] A. L. Williams Amy, S. B. R. Jacobs Suzanne, H. Moreno-Macías, A. Huerta-Chagoya, C. Churchhouse, C. Márquez-Luna, M. J. Gómez-Vázquez, N. P. Burtt Noël, C. A. Aguilar- Salinas, C. González-Villalpando, J. C. Florez, L. Orozco, T. Tusié-Luna, D. Altshuler, S. Ripke, A. K. Manning, H. García-Ortíz, B. Neale, D. Reich, et al., “Sequence variants in SLC16A11 are a common risk factor for type 2 diabetes in Mexico,” Nature, 506(7486), 97–101, 2014.

[35] K. Hara, H. Fujita, T. A. Johnson, T. Yamauchi, K. Yasuda, M. Horikoshi, C. Peng, C. Hu, R. C. W. Ma, M. Imamura, M. Iwata, T. Tsunoda, T. Morizono, N. Shojima, W. Y. So, T. F. Leung, P. Kwan, R. Zhang, J. Wang, et al., “Genome-wide association study identifies three novel loci for type 2 diabetes.,” Hum. Mol. Genet., 23(1), 239–246, 2014.

[36] W. Kim, A. Deik, C. Gonzalez, M. E. Gonzalez, F. Fu, M. Ferrari, C. L. Churchhouse, J. C. Florez, S. B. R. Jacobs, C. B. Clish, and E. P. Rhee, “Polyunsaturated Fatty Acid Desaturation Is a Mechanism for Glycolytic NAD + Recycling,” Cell Metab., 29(4), 856- 870, 2019.

[37] V. Rusu, E. Hoch, J. M. Mercader, D. E. Tenen, M. Gymrek, C. R. Hartigan, M. DeRan, M. von Grotthuss, P. Fontanillas, A. Spooner, G. Guzman, A. A. Deik, K. A. Pierce, C. Dennis, C. B. Clish, S. A. Carr, B. K. Wagner, M. Schenone, M. C. Y. Ng, et al., “Type 2 Diabetes Variants Disrupt Function of SLC16A11 through Two Distinct Mechanisms,” Cell, 170(1), 199-212, 2017.

[38] Y. Zhao, Z. Feng, Y. Zhang, Y. Sun, Y. Chen, X. Liu, S. Li, T. Zhou, L. Chen, Y. Wei, D. Ma, K. O. Lui, H. Ying, Y. Chen, and Q. Ding, “Gain-of-Function Mutations of SLC16A11 Contribute to the Pathogenesis of Type 2 Diabetes,” Cell Rep., 26(4), 884-892, 2019.

[39] F. Fei, X. Guo, Y. Chen, X. Liu, J. Tu, J. Xing, Z. Chen, J. Ji, and X. He, “Polymorphisms of monocarboxylate transporter genes are associated with clinical outcomes in patients with colorectal cancer,” J. Cancer Res. Clin. Oncol., 141(6), 1095–1102, 2015.

[40] X. Guo, C. Chen, B. Liu, Y. Wu, Y. Chen, X. Zhou, X. Huang, X. Li, H. Yang, Z. Chen, and J. Xing, “Genetic variations in monocarboxylate transporter genes as predictors of clinical outcomes in non-small cell lung cancer,” Tumor Biol., 36(5), 3931–3939, 2015.

[41] O. N. Fedotovskaya, L. J. Mustafina, D. V. Popov, O. L. Vinogradova, and I. I. Ahmetov, “A common polymorphism of the MCT1 gene and athletic performance,” Int. J. Sports Physiol. Perform., 9(1), 173–180, 2014.

[42] M. Massidda, N. Eynon, V. Bachis, L. Corrias, C. Culigioni, F. Piras, P. Cugia, M. Scorcu, and C. M. Calò, “Influence of the MCT1 rs1049434 on Indirect Muscle Disorders/Injuries in Elite Football Players,” Sport. Med. - Open, 1(1), 33, 2015.

[43] P. M. van Hasselt, S. Ferdinandusse, G. R. Monroe, J. P. N. Ruiter, M. Turkenburg, M. J. Geerlings, K. Duran, M. Harakalova, B. van der Zwaag, A. A. Monavari, I. Okur, M. J. Sharrard, M. Cleary, N. O’Connell, V. Walker, M. E. Rubio-Gozalbo, M. C. de Vries, G. Visser, R. H. J. Houwen, et al., “Monocarboxylate Transporter 1 Deficiency and Ketone Utilization,” N. Engl. J. Med., 371(20), 1900–1907, 2014.

[44] T. Yamamoto, K. Shimojima, A. Umemura, M. Uematsu, T. Nakayama, and K. Inoue, “SLC16A2 mutations in two Japanese patients with Allan-Herndon-Dudley syndrome,” Hum. Genome Var., 1, 14–16, 2014.

[45] F. Novara, S. Groeneweg, E. Freri, M. Estienne, P. Reho, S. Matricardi, B. Castellotti, W. E. Visser, O. Zuffardi, and T. J. Visser, “Clinical and Molecular Characteristics of SLC16A2 (MCT8) Mutations in Three Families with the Allan–Herndon–Dudley Syndrome,” Hum. Mutat., 38(3), 260–264, 2017.

[46] W. Zhu, Y. Deng, and X. Zhou, “Multiple Membrane Transporters and Some Immune Regulatory Genes are Major Genetic Factors to Gout,” Open Rheumatol. J., 12(1), 94– 113, 2018.

[47] X. F. Huang, L. Sun, C. Zhang, Z. Zhou, H. Chen, L. Zhang, M. A. Brown, and X. Xia, “Whole-Exome Sequencing Reveals a Rare Missense Variant in SLC16A9 in a Pedigree with Early-Onset Gout,” Biomed Res. Int., 2020, 2020.

[48] B. Kloeckener-Gruissem, K. Vandekerckhove, G. Nürnberg, J. Neidhardt, C. Zeitz, P. Nürnberg, I. Schipper, and W. Berger, “Mutation of Solute Carrier SLC16A12 Associates with a Syndrome Combining Juvenile Cataract with Microcornea and Renal Glucosuria,” Am. J. Hum. Genet., 82(3), 772–779, 2008.

[49] M. Traurig, R. L. Hanson, A. Marinelarena, S. Kobes, P. Piaggi, S. Cole, J. E. Curran, J. Blangero, H. Göring, S. Kumar, R. G. Nelson, B. V. Howard, W. C. Knowler, L. J. Baier, and C. Bogardus, “Analysis of SLC16A11 variants in 12,811 American Indians: Genotype-obesity interaction for type 2 diabetes and an association with RNASEK expression,” Diabetes, 65(2), 510–519, 2016.

[50] C. B. Lean and E. J. D. Lee, “Genetic Variations in the MCT1 (SLC16A1) Gene in the Chinese Population of Singapore,” Drug Metab. Pharmacokinet., 24(5), 469–474, 2009.

[51] M. Asari, K. Okuda, C. Hoshina, T. Omura, Y. Tasaki, H. Shiono, K. Matsubara, and K. Shimizu, “Multicolor-based discrimination of 21 short tandem repeats and amelogenin using four fluorescent universal primers,” Anal. Biochem., 494, 16–22, 2016.

[52] The 1000 Genomes Project Consortium, “A map of human genome variation from population-scale sequencing,” Nature, 467(7319), 1061–1073, 2010.

[53] The 1000 Genomes Project Consortium, “An integrated map of structural variation in 2,504 human genomes,” Nature, 526(7571), 75–81, 2015.

[54] P. Almeda-Valdes, D. V. G. Velasco, O. A. Campos, O. Y. Bello-Chavolla, M. D. R. Sevilla-González, T. V. Ruiz, A. J. M. Rosado, C. J. Bautista, L. M. Hernandez, I. Cruz- Bautista, H. Moreno-Macias, A. Huerta-Chagoya, K. G. Rodríguez-Álvarez, G. A. Walford, S. B. R. Jacobs, L. E. G. Pineda, M. L. Ordoñez-Sánchez, E. Roldan-Valadez, J. Azpiroz, et al., “The SLC16A11 risk haplotype is associated with decreased insulin action, higher transaminases and large-size adipocytes,” Eur. J. Endocrinol., 180(2), 99– 107, 2019.

[55] Y. Kimura, M. Kobayashi, M. Asari, I. Higuchi, K. Narumi, A. Furugen, and K. Iseki, “Genetic variations in the monocarboxylate transporter genes (SLC16A1, SLC16A3, and SLC16A11) in the Japanese population,” Drug Metab. Pharmacokinet., 33(5), 215–218, 2018.

[56] 厚生労働省, “平成28年 国民健康・栄養調査結果の概要,” 2016.

[57] K. Yasuda, K. Miyake, Y. Horikawa, K. Hara, H. Osawa, H. Furuta, Y. Hirota, H. Mori, A. Jonsson, Y. Sato, K. Yamagata, Y. Hinokio, H. Y. Wang, T. Tanahashi, N. Nakamura, Y. Oka, N. Iwasaki, Y. Iwamoto, Y. Yamada, et al., “Variants in KCNQ1 are associated with susceptibility to type 2 diabetes mellitus,” Nat. Genet., 40(9), 1092–1097, 2008.

[58] M. Imamura, S. Maeda, T. Yamauchi, K. Hara, K. Yasuda, T. Morizono, A. Takahashi, M. Horikoshi, M. Nakamura, H. Fujita, T. Tsunoda, M. Kubo, H. Watada, H. Maegawa, M. Okada-Iwabu, M. Iwabu, N. Shojima, T. Ohshige, S. Omori, et al., “A single- nucleotide polymorphism in ANK1 is associated with susceptibility to type 2 diabetes in Japanese populations,” Hum. Mol. Genet., 21(13), 3042–3049, 2012.

[59] A. L. Miranda-Lora, M. Cruz, M. Molina-Díaz, J. Gutiérrez, S. Flores-Huerta, and M. Klünder-Klünder, “Associations of common variants in the SLC16A11, TCF7L2, and ABCA1 genes with pediatric-onset type 2 diabetes and related glycemic traits in families: A case-control and case-parent trio study,” Pediatr. Diabetes, 18(8), 824–831, 2017.

[60] A. Huerta-Chagoya, P. Vázquez-Cárdenas, H. Moreno-Macías, L. Tapia-Maruri, R. Rodríguez-Guillén, E. López-Vite, G. García-Escalante, F. Escobedo-Aguirre, A. Parra- Covarrubias, R. Cordero-Brieño, L. Manzo-Carrillo, R. Zacarías-Castillo, C. Vargas- García, C. Aguilar-Salinas, and T. Tusié-Luna, “Genetic determinants for gestational diabetes mellitus and related metabolic traits in Mexican women,” PLoS One, 10(5), 2015.

[61] Y. Zhang, D. Xu, H. Huang, S. Chen, L. Wang, L. Zhu, X. Jiang, X. Ruan, X. Luo, P. Cao, W. Liu, Y. Pan, Z. Wang, and Y. Chen, “Regulation of glucose homeostasis and lipid metabolism by PPP1R3G-mediated hepatic glycogenesis,” Mol. Endocrinol., 28(1), 116– 126, 2014.

[62] D. R. Matthews, J. R. Hosker, A. S. Rudenski, B. A. Naylor, D. F. Treacher, R. C. Turner, and R. Infirmary, “Homeostasis model assessment: insulin resistance and beta- cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man,” Diabetologia, 28(7), 412–419, 1985.

[63] T. Zhang, Z. Qi, H. Wang, and S. Ding, “Adeno-Associated Virus-Mediated Knockdown of SLC16A11 Improves Glucose Tolerance and Hepatic Insulin Signaling in High Fat Diet- Fed Mice,” Exp. Clin. Endocrinol. Diabetes, 2019.

[64] A. San Martín, S. Ceballo, F. Baeza-Lehnert, R. Lerchundi, R. Valdebenito, Y. Contreras-Baeza, K. Alegría, and L. F. Barros, “Imaging mitochondrial flux in single cells with a FRET sensor for pyruvate,” PLoS One, 9(1), 2014.

[65] P. D. Velentzas, L. Zhang, G. Das, T. K. Chang, C. Nelson, W. R. Kobertz, and E. H. Baehrecke, “The Proton-Coupled Monocarboxylate Transporter Hermes Is Necessary for Autophagy during Cell Death,” Dev. Cell, 47(3), 281-293, 2018.

[66] J. Madrigal-Matute and A. M. Cuervo, “Regulation of Liver Metabolism by Autophagy,” Gastroenterology, 150(2), 328–339, 2016.

[67] T. Yamamuro, T. Kawabata, A. Fukuhara, S. Saita, S. Nakamura, H. Takeshita, M. Fujiwara, Y. Enokidani, G. Yoshida, K. Tabata, M. Hamasaki, A. Kuma, K. Yamamoto, I. Shimomura, and T. Yoshimori, “Age-dependent loss of adipose Rubicon promotes metabolic disorders via excess autophagy,” Nat. Commun., 11(1), 1–16, 2020.

参考文献をもっと見る

全国の大学の
卒論・修論・学位論文

一発検索!

この論文の関連論文を見る