PRKAα1基因多態性與東亞人群胃癌易感性研究的meta分析

楊美娟，張 　東，樊文靜，張 　敏，尤崇革*

（蘭州大學第二醫院檢驗科，甘肅　蘭州　730030）

據統計，2012年全球胃癌新發病例約95.1萬，占全球癌癥發病總數的6.8%，其中約70%的病例發生于發展中國家，而50%發生在東亞地區。據全球范圍調查結果顯示，東亞地區胃癌患者死亡率明顯高于西非地區[1]。而胃癌的發生是環境因素、遺傳因素等共同作用的結果。PRKAα1基因是腺苷酸活化蛋白激酶(adenosine monophosphate activated protein kinase，AMPK)的α1亞基[2]，該基因編碼的蛋白是所有真核生物代謝中樞的調節物質之一，此蛋白有控制和調節機體物質、能量代謝的作用[3]。相關研究表明被PRKAα1基因激活的AMPK與正常的細胞周期和凋亡、腫瘤細胞的生長增殖及侵襲轉移等密切相關[4-7]。

全基因組關聯分析顯示PRKAα1是胃癌患者的遺傳易感基因，但針對該位點基因在胃癌高發區(東亞)進行的相關性實驗研究結果并不完全一致，需綜合相關資料進行meta分析，以明確PRKAα1基因多態性與胃癌易感性的相關性。

1　資料和方法

1.1　文獻檢索

以 “ PRKAα1” 、 “ gene polymorphism” 、“gastric cancer”、“stomach cancer”、“stomach neoplasms”等作為關鍵詞在英文數據庫PubMed、Web of Science中進行檢索，同時以“PRKAα1基因多態性”和“胃癌”等作為主題詞在中國知網、萬方、維普等數據庫檢索。檢索年限至2017年10月。

1.2　文獻的選擇標準

1.2.1文獻的納入標準 納入標準包括：①已公開發表涉及PRKAα1基因多態性與胃癌易感性關系研究的中英文文獻；②研究類型為病例-對照研究；③各文

獻能提供原始基因型頻率數據或者相對危險度(odds ratio，OR)等統計學綜合指標。

1.2.2文獻的排除標準 排除標準包括：①病例報告、會議論文以及綜述類文章；②數據重復的文獻；③報道人群為非東亞人群；④文章中基因型分布不符合Hardy-Weinberg遺傳平衡定律。

1.2.3文獻的質量評價 根據紐卡斯爾-渥太華量表(Newcastle-Ottawa scale，NOS)對上述病例-對照研究進行質量評估。NOS量表通過研究人群選擇(共4分)、組間可比性(共2分)和暴露因素或結局(共3分)這3個方面對納入文獻進行評分。評分在0～4分時歸為低質量研究，5～9分歸為高質量研究。

1.3　數據提取

由兩位研究者獨立提取數據，并對數據的信息判斷達成一致。本研究主要針對東亞胃癌群體的PRKAα1基因多態性進行分析。根據研究的納入和排除標準提取數據，提取的數據內容主要包括：作者、發表時間、研究樣本地區、種族、基因分型的方法、對照來源以及病例和對照組中各個基因型頻數。根據人群的種族差異將研究對象分為中國和韓國人群；如研究包含多種人群，即對不同人群的數據分別抽提分類后再進行分析。

1.4　統計學分析

采用STATA 12.0軟件進行meta分析。PRKAα1基因多態性與胃癌風險的相關性通過計算比值比(odds ratio，OR)和95%可信區間(confidence interval，CI)來衡量，合并OR值采用Z檢驗評估。采用Q檢驗分析評估納入研究之間的異質性：P≤0.10且I2≥50%時認為存在顯著異質性，采用隨機效應模型計算每項研究的合并效應量OR值；P＞0.10且I2＜50%時認為不存在顯著異質性，則采用固定效應模型進行分析。根據Begg’s檢驗繪制漏斗圖，評估納入研究的發表偏倚。通過剔除單項研究的方法評估該研究對合并效應量的影響，進行敏感性分析，以p＜0.05為差異有統計學意義。

2　結果

2.1　文獻檢索流程及納入文獻的基本特征

按照關鍵詞檢索，共有16篇報道初步納入分析。根據納入和排除標準，排除7篇報道文獻，其中2篇綜述類、3篇無法提供基因型數據的研究、1篇重復研究和1篇不符合Hardy-Weinberg定律。最終有9項研究符合要求，包含9 840例患者和10 402例健康對照。納入研究均為病例-對照研究，包括6項基于中國人群的研究和3項基于韓國人群的研究；其中有8項研究的對照人群來源于醫院和體檢中心，其余1項來源于社區志愿者。胃癌診斷主要依據組織病理學標準。納入研究的基本特征見表1。

表1　納入研究的基本特征

2.2　Meta分析結果

2.2.1rs13361707C＞T多態性與胃癌易感性的關聯最終納入9項研究，其中8項研究與胃癌易感性相關，病例組9 840例，對照組10 402例，其多態性與東亞人群胃癌易感性無統計學相關性。按國家進行亞組分析顯示，顯性模型的合并OR=0.687，95%CI(0.614～0.769)，P=0.000；隱性模型的合并OR=0.662，95%CI(0.594～0.737)，P=0.000；加性模型的合并OR=0.553，95%CI(0.484～0.632)， P=0.000； 共 顯 性 模 型 的 合 并OR=0.766，95%CI(0.682～0.859)，P=0.000；該結果顯示在4種模型下韓國人群患胃癌風險降低。而該位點基因多態性與中國人群以及中國南北方人群易感性均無統計學相關性，結果見表2，圖1。

2.2.2rs10074991G＞A多態性與胃癌易感性的關聯最初納入4項研究，其中1項研究無法獲得具體數據，最終納入3項研究。3項研究均與胃癌易感性相關，病例組1 381例，對組照1 380例。Meta分析結果顯示：顯性模型的合并OR=0.590，95%CI(0.490～0.700)，P=0.000；隱性模型的合并OR=0.637，95%CI(0.535～0.759)，P=0.000；加性模型的合并OR=0.478，95%CI(0.385～0.593)， P=0.000； 共 顯 性 模 型 的 合 并OR=0.651，95%CI(0.541～0.784)，P=0.000；該結果提示在4種模型下東亞人群患胃癌風險降低。地域亞組分析顯示，顯性模型的合并OR=0.610，95%CI(0.510～0.730)，P=0.000；隱性模型的合并OR=0.638，95%CI(0.534～0.762)，P=0.000；加性模型的合并OR= 0.489，95%CI(0.392～0.609)， P=0.000共 顯 性 模 型 的 合 并OR=0.675，95%CI(0.558～0.816)，P=0.000；該結果提示在4種模型下韓國人群患胃癌風險降低；除隱性模型外，中國人群患胃癌風險降低。結果見表3，圖2。

表2　rs13361707C＞T基因多態性與胃癌易感性的meta分析結果

2.2.3rs154268T＞C多態性與胃癌易感性的關聯最終納入2項研究，且2項研究均與胃癌易感性相關，病例組1 323例，對照組1 321例。Meta分析結果顯示，顯性模型的合并OR=1.480，95%CI(1.270～1.730)，P=0.000； 加 性 模 型 的 合 并 OR=1.599， 95%CI(1.079～2.368)，P=0.019；共顯性模型的合并OR=1.469，95%CI(1.249～1.727)，P=0.000；該結果提示：除隱性模型外，韓國人群患胃癌風險增加。結果見表4。

表3　rs10074991基因多態性與胃癌易感性的meta分析結果

圖2　rs10074991基因多態性顯性模型東亞地區(中國和韓國)亞組meta分析森林圖

2.2.4rs3805486T＞C多態性與胃癌易感性的關聯最終納入2項研究，只有1項研究與胃癌易感性相關，病例組1 320例，對照組1 318例。Meta分析結果顯示，顯性 模 型 的 合 并 OR=0.730， 95%CI(0.630～0.860)， P=0.000； 隱 性 模 型 的 合 并 OR=0.600， 95%CI(0.433～0.832)，P=0.002；加性模型的合并OR=0.770，95%CI(0.657～0.903)， P=0.001； 共 顯 性 模 型 的 合 并 OR=0.537，95%CI(0.385～0.749)，P=0.000；該結果提示在4種模型下韓國人群患胃癌風險降低。結果見表4。

表4　rs154268、rs3805486、rs6882903基因多態性與胃癌易感性的meta分析結果(n=2)

2.2.5rs6882903C＞A多態性與胃癌易感性的關聯最終納入2項研究，且2項研究均與胃癌易感性相關，病例組1 322例，對照組1 321例。Meta分析結果顯示，顯 性 模 型 的 合 并 OR=1.340， 95%CI(1.14～1.58)， P=0.000； 加 性 模 型 的 合 并 OR=1.334， 95%CI(1.127～1.579)，P=0.001；該結果顯示，在顯性和加性模型下，韓國人群患胃癌風險增加。結果見表4。

2.3　敏感性分析和發表偏倚分析

逐一剔除單項研究并計算各個位點在4種模型下單項研究對合并效應量的影響，結果顯示該影響無明顯變化，OR值穩定，提示本研究合并的結果基本可靠；對各位點的4種基因模型meta分析進行Begg’s檢驗和Egger’s檢驗，結果提示無發表偏倚存在(P＞0.05)；見表5、圖3和圖4。

表5　PRKAα1基因多態性4種模型發表偏倚分析結果

圖3　rs13361707位點顯性模型與胃癌易感相關性研究的發表偏倚Begg’s漏斗圖

3　討論

圖4　rs10074991位點顯性模型與胃癌易感相關性研究的發表偏倚Begg’s漏斗圖

PRKAα1基因位于5號染色體p13.1，全長38 817 bp，由10個外顯子和9個內含子組成，該基因是AMPKα1亞基的編碼基因[2]。AMPK是由α、β和γ 3個亞基組成的異源三聚體復合物[15]，α亞基由α1和α2兩個基因編碼，α亞基起催化作用，β和γ亞基起調節作用。PRKAα1激活的AMPK與細胞周期、細胞凋亡、腫瘤細胞的生長增殖、侵襲轉移等密切相關[4-7]。rs13361707位 于 PRKAα1 基 因 的 第 1個 內 含 子 上 ，rs10074991、rs154268、rs3805486、rs6882903位于該基因的其他內含子中，而這5個位點對胃癌發病的影響機制尚待進一步研究，但研究發現內含子中的堿基變異會激活剪切位點從而影響剪切，可能導致疾病的發生；有些內含子中間的堿基變異雖不影響剪切，也可能與疾病相關[16]，可能是某些內含子中有編碼與相關疾病發生有關的蛋白質的基因[17]。

rs13361707位點多態性與胃癌易感性的meta分析結果顯示，該位點多態性與東亞人群胃癌的易感性無統計學相關性，結果存在顯著異質性。亞組分析結果顯示，該位點多態性與中國人群胃癌的易感性也無統計學相關性，且結果有異質性。由Tian等[18]研究表明，rs13361707位點T基因頻率在不同地區、不同種族有所差異。可推測東亞、中國地區存在顯著的異質性可能是不同種族、環境和飲食習慣導致不同的遺傳背景所致。而其多態性與韓國人群胃癌的易感性有明顯相關性，提示該位點攜帶T等位基因(TT/TC)可降低患胃癌風險，結果無異質性。rs10074991位點在4種模型下均與東亞人群胃癌的易感性有關，其攜帶A等位基因(AA/AG)可使患胃癌風險降低。亞組分析結果顯示，在4種模型下韓國人群患胃癌風險降低；除隱性模型外，其余3種模型下中國人群患胃癌風險降低。且該位點在4種模型下分析結果均無異質性。rs154268位點meta 分析結果顯示，除隱性模型外，韓國人群患胃癌風險增加，提示CC基因型可增加韓國人群患胃癌的風險且結果無異質性。rs3805486位點meta分析結果顯示，在4種模型下韓國人群患胃癌風險降低，提示該位點攜帶C等位基因可降低患胃癌風險，且其在4種模型下結果均無異質性。rs6882903位點meta分析結果顯示，在顯性和加性模型下韓國人群胃癌風險增加，提示AA基因型可增加韓國人群患胃癌風險，結果無異質性。

PRKAα1 基因5個位點敏感性分析結果顯示，單項研究剔除后對總體(4種模型)分析結果無明顯影響，OR值穩定，提示研究合并穩定性好；rs13361707、rs10074991兩位點在4種基因模型下進行Begg’s檢驗和Egger’s檢驗，結果提示無發表偏倚存在，說明結論可靠。rs154268、rs3805486、rs6882903該3個位點的4種基因模型進行Begg’s檢驗結果提示無發表偏倚存在，說明結論可靠。這3個位點納入研究較少，故未做Egger’s檢驗(納入研究太少時，做漏斗圖無意義，檢驗效力不足)。

本meta分析還存在一定的局限性：①本meta分析納入的文獻較少，需要更多，更高質量的研究去證實；②中國組異質性顯著，須進一步分析異質性來源；③研究人群僅為東亞人群，結果不一定適合其他人群；④對照組來源的納入標準不統一，大多數來自醫院對照，由于研究數量的限制，未進行對照組來源的亞組分析；⑤大部分有關位點與胃癌的研究主要集中在東亞范圍內的中國和韓國地區，未收集到日本地區關于該位點與胃癌的研究。雖然本研究納入9 840例患者和10 402例健康對照，樣本數據不夠多，但具有一定的參考價值，期待有更多相關的研究發表，以納入和更新meta分析結果。

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