| Autor: |
Rivera-Paredez B; Centro de Investigación en Políticas, Población y Salud de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México 04510, Mexico. bereriveraparedez7@gmail.com., Macías-Kauffer L; Unidad de Genómica de Poblaciones Aplicada a la Salud, Facultad de Química, UNAM/Instituto Nacional de Medicina Genómica (INMEGEN), Ciudad de México 14610, Mexico. luisrmacias@gmail.com., Fernandez-Lopez JC; Consorcio Genómica Computacional, Instituto Nacional de Medicina Genómica, Ciudad de México 14610, Mexico. jfernandez@inmegen.gob.mx., Villalobos-Comparán M; Consorcio Genómica Computacional, Instituto Nacional de Medicina Genómica, Ciudad de México 14610, Mexico. mvillalobos@inmegen.gob.mx., Martinez-Aguilar MM; Laboratorio de Genómica del Metabolismo Óseo, Instituto Nacional de Medicina Genómica (INMEGEN), Ciudad de México 14610, Mexico. mmaye.sol@gmail.com., de la Cruz-Montoya A; Laboratorio de Genómica del Metabolismo Óseo, Instituto Nacional de Medicina Genómica (INMEGEN), Ciudad de México 14610, Mexico. audelacm@gmail.com., Ramírez-Salazar EG; Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT)-Laboratorio de Genómica del Metabolismo Óseo, Instituto Nacional de Medicina Genómica (INMEGEN), Mexico City 14610, Mexico. eramirez@inmegen.gob.mx., Villamil-Ramírez H; Unidad de Genómica de Poblaciones Aplicada a la Salud, Facultad de Química, UNAM/Instituto Nacional de Medicina Genómica (INMEGEN), Ciudad de México 14610, Mexico. hugo_villamil@hotmail.com., Quiterio M; Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública. Cuernavaca, Morelos 62100, Mexico. mquitero@insp.mx., Ramírez-Palacios P; Unidad de Investigación Epidemiológica y en Servicios de Salud, Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), Cuernavaca, Morelos 62000, Mexico. paula_rzps@hotmail.com., Romero-Hidalgo S; Consorcio Genómica Computacional, Instituto Nacional de Medicina Genómica, Ciudad de México 14610, Mexico. sromero@inmegen.gob.mx., Villarreal-Molina MT; Laboratorio de Enfermedades Cardiovasculares, INMEGEN, Mexico City 14610, Mexico. mvillareal@inmegen.gob.mx., Denova-Gutiérrez E; Centro de Investigación en Nutrición y Salud, Instituto Nacional de Salud Pública, Cuernavaca, Morelos 62100, Mexico. edgar.denova@insp.mx., Flores YN; Unidad de Investigación Epidemiológica y en Servicios de Salud, Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), Cuernavaca, Morelos 62000, Mexico. ynflores@ucla.edu.; UCLA Department of Health Policy and Management, Fielding School of Public Health and Jonsson Comprehensive Cancer Center, Los Angeles, CA 90001, USA. ynflores@ucla.edu., Canizales-Quinteros S; Unidad de Genómica de Poblaciones Aplicada a la Salud, Facultad de Química, UNAM/Instituto Nacional de Medicina Genómica (INMEGEN), Ciudad de México 14610, Mexico. scanizales@inmegen.gob.mx., Salmerón J; Centro de Investigación en Políticas, Población y Salud de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México 04510, Mexico. jorge.salmec@gmail.com., Velázquez-Cruz R; Laboratorio de Genómica del Metabolismo Óseo, Instituto Nacional de Medicina Genómica (INMEGEN), Ciudad de México 14610, Mexico. rvelazquez@inmegen.gob.mx. |
| Abstrakt: |
Risk of hyperuricemia is modified by genetic and environmental factors. Our aim was to identify factors associated with serum uric acid levels and hyperuricemia in Mexicans. A pilot Genome-wide association study GWAS was performed in a subgroup of participants ( n = 411) from the Health Workers Cohort Study (HWCS). Single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with serum uric acid levels were validated in all the HWCS participants ( n = 1939) and replicated in independent children ( n = 1080) and adult ( n = 1073) case-control studies. The meta-analysis of the whole HWCS and replication samples identified three SLC2A9 SNPs: rs1014290 ( p = 2.3 × 10 -64 ), rs3775948 ( p = 8.2 × 10 -64 ) and rs11722228 ( p = 1.1 × 10 -17 ); and an ABCG2 missense SNP, rs2231142 ( p = 1.0 × 10 -18 ). Among the non-genetic factors identified, the visceral adiposity index, smoking, the metabolic syndrome and its components (waist circumference, blood pressure, glucose and hyperlipidemia) were associated with increased serum uric acid levels and hyperuricemia ( p < 0.05). Among the female HWCS participants, the odds ratio for hyperuricemia was 1.24 (95% CI, 1.01-1.53) per unit increase in soft drink consumption. As reported in other studies, our findings indicate that diet, adiposity and genetic variation contribute to the elevated prevalence of hyperuricemia in Mexico. |
