Genetiske varianter assosiert med impulskontrollforstyrrelser ved Parkinsons sykdom

Ny studie fra ParkVest identifiserer genvarianter koblet til impulskontrollforstyrrelser ved Parkinsons sykdom.

klinisk-genetiske modeller kan være et lovende verktøy for å identifisere pasienter med risiko for impulskontrollforstyrrelser

Aleksander Hagen Erga                                                                                                     
protrettfoto Aleksander Erga




Impulskontrollforstyrrelser opptrer hos omtrent 30 % av pasienter med Parkinson sykdom, noe som er omtrent tre ganger hyppigere enn hos den generelle befolkningen. Tidligere forskning har vist at den økte forekomsten av disse vanskene henger sammen med bruk av vanlige Parkinson-medisiner, som f.eks. dopaminagonister. Samtidig, så vil ikke alle pasienter som bruker disse medisinene utvikle impulskontrollforstyrrelser. Et sentralt mål er derfor å identifisere hvilke pasienter som har økt risiko for å utvikle denne type forstyrrelser. Flere tidligere studier har vist at normal variasjon innad i gener (såkalte SNPs) kan bidra til slik identifikasjon. I denne studien ønsket vi å identifisere om SNPer fra relevante gener er knyttet til impulskontrollforstyrrelser blant norske pasienter med Parkinson, og om disse kan være med å identifisere pasienter med risiko for impulskontrollforstyrrelser.

For å svare på denne problemstillingen brukte vi data fra 119 deltakere fra den norske ParkVest studien.

Vi undersøkte om 56 SNPs fra 16 gener var assosiert med impulskontrollforstyrrelser, ved hjelp av regularisert regresjon. Resultatene viser at elleve SNPer var assosiert med impulskontrollforstyrrelser.

Videre undersøkte vi hvorvidt et utvalg av de identifiserte SNPene økte evnen til å forutse hvilke pasienter som har risiko for impulskontrollforstyrrelser. Ved bruk av kliniske variabler (alder og medisinbruk) klarer vi å forutsi 68 % av variasjonen i impulskontroll-status. Ved å introdusere fire av de identifiserte SNPene økes denne til 81 %.

Disse funnene gir støtte til at impulskontrollforstyrrelser ved Parkinson er knyttet til SNPs fra flere transmittorsystemer. Videre viser vi at klinisk-genetiske modeller kan være et lovende verktøy for å identifisere pasienter med risiko for impulskontrollforstyrrelser. Samtidig, så må funnene replikeres i andre, uavhengige kohorter.

 

Studien er publisert i Frontiers in Neurology:

Dopaminergic and Opioid Pathways Associated with Impulse Control Disorders in Parkinson's Disease.
Erga AH, Dalen I, Ushakova A, Chung J, Tzoulis C, Tysnes OB, Alves G, Pedersen KF, Maple-Grødem J.

Front Neurol. 2018 Feb 28;9:109. doi: 10.3389/fneur.2018.00109. eCollection 2018.
Abstract
INTRODUCTION:
Impulse control disorders (ICDs) are frequent non-motor symptoms in Parkinson's disease (PD), with potential negative effects on the quality of life and social functioning. ICDs are closely associated with dopaminergic therapy, and genetic polymorphisms in several neurotransmitter pathways may increase the risk of addictive behaviors in PD. However, clinical differentiation between patients at risk and patients without risk of ICDs is still troublesome. The aim of this study was to investigate if genetic polymorphisms across several neurotransmitter pathways were associated with ICD status in patients with PD.

METHODS:
Whole-exome sequencing data were available for 119 eligible PD patients from the Norwegian ParkWest study. All participants underwent comprehensive neurological, neuropsychiatric, and neuropsychological assessments. ICDs were assessed using the self-report short form version of the Questionnaire for Impulsive-Compulsive Disorders in PD. Single-nucleotide polymorphisms (SNPs) from 17 genes were subjected to regression with elastic net penalization to identify candidate variants associated with ICDs. The area under the curve of receiver-operating characteristic curves was used to evaluate the level of ICD prediction.

RESULTS:
Among the 119 patients with PD included in the analysis, 29% met the criteria for ICD and 63% were using dopamine agonists (DAs). Eleven SNPs were associated with ICDs, and the four SNPs with the most robust performance significantly increased ICD predictability (AUC = 0.81, 95% CI 0.73-0.90) compared to clinical data alone (DA use and age; AUC = 0.65, 95% CI 0.59-0.78). The strongest predictive factors were rs5326 in DRD1, which was associated with increased odds of ICDs, and rs702764 in OPRK1, which was associated with decreased odds of ICDs.

CONCLUSION:
Using an advanced statistical approach, we identified SNPs in nine genes, including a novel polymorphism in DRD1, with potential application for the identification of PD patients at risk for ICDs.