Extracto
Los microARN (miRNA) son una clase de pequeños ARN no codificantes de proteínas, que han surgido como reguladores post-transcripcional integrados e importantes de la expresión génica. Se ha demostrado que existen polimorfismos de nucleótido único (SNP) en los genes codificantes de proteínas. Los estudios acumulados han evaluado la asociación de miARN SNPs con el riesgo de cáncer, especialmente en la población asiática, que incluía una serie de estudios relacionados. Sin embargo, los resultados siguen siendo controvertidos para los diferentes fondos genéticos, los hábitos y el medio ambiente expuestos viviente. Para evaluar la relación entre los SNPs en miRNAs y el riesgo de cáncer, se inscribieron 21 estudios se centraron en la población asiática para el análisis agrupado de tres polimorfismos rs2910164, rs11614913, rs3746444 en tres miRNAs miR-146aG & gt; C, miR-196a2C & gt; T, miR-499a & gt ; G mediante odds ratios (OR) con intervalos de confianza del 95% (IC). Para el polimorfismo rs2910164, alelo C se observó asociación con la disminución del riesgo de cáncer en general. Además, el análisis de subgrupos reveló rs2910164 alelo C de disminución de carcinoma hepatocelular (HCC), el cáncer de cuello de útero y el riesgo de cáncer de próstata en la población china. Para el polimorfismo rs11614913, se observó el genotipo TT estar asociado con una disminución del riesgo de cáncer, especialmente para el tipo de cáncer de cáncer colorrectal (CCR), cáncer de pulmón y el país de Corea, norte de la India. Considerando que, rs3746444 alelo G era un mayor factor de riesgo de cáncer en la población china, sobre todo para el cáncer de mama. En conclusión, este meta-análisis indicó que rs2910164 alelo C se asoció con una disminución del riesgo de cáncer en la población china. Sin embargo, la asociación varió de diferentes tipos de cáncer. Por otra parte, el genotipo TT de rs11614913 se asoció con una disminución del riesgo de cáncer. Si bien los distintos tipos de cáncer y países contribuyeron a diferentes efectos. Considerando que, rs3746444 alelo G era un factor de riesgo en la población china, y la asociación varió de diferentes tipos de cáncer
Visto:. Xu Y, Gu L, Pan Y, R Li, Gao T, Canción G, et al . (2013) Diferentes efectos de tres polimorfismos en microARNs en el riesgo de cáncer en población asiática: La evidencia de Literaturas Publicado. PLoS ONE 8 (6): e65123. doi: 10.1371 /journal.pone.0065123
Editor: Sadashiva Karnik, Cleveland Clinic Lerner Research Institute, Estados Unidos de América
Recibido: 19 Noviembre 2012; Aceptado: 22 de abril de 2013; Publicado: 4 Junio 2013
Derechos de Autor © 2013 Xu et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Este proyecto fue apoyado por becas de la Fundación Nacional de Ciencia natural de China, (81172141, 81200401), Talentos de Jiangsu Provincial clave médicos a SK Wang, Programa de Cultivo Talentos saludables 'de la ciudad de Nanjing a BS Él, y la ciencia médica y la Fundación desarrollo de la tecnología, Departamento de Nanjing de la Salud (QYK11175) para BS He. Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
los microARN (miRNA) son una familia de origen natural, pequeños ARN no codificantes de 21-24 nucleótidos de longitud que regulan la expresión génica mediante el apareamiento de bases con el ARNm diana en el 3'UTR, lo que lleva a la escisión del ARNm o la represión de traducción [1], [2]. MiRNAs codificados en el genoma se transcribe por la ARN polimerasa II o ARN polimerasa III en el núcleo, donde se escinden por Drosha y Dicer secuencialmente [3], [4]. Se ha sugerido que miRNAs son importantes reguladores post-transcripcional de la expresión de genes que controlan diversos procesos fisiológicos y patológicos. La evidencia acumulada indica que las expresiones aberrantes de miRNAs se indicaron para involucrar en la tumorigénesis, el desarrollo y el pronóstico de muchos tipos de cáncer [5], [6], [7], [8], [9].
polimorfismos de nucleótido único (SNP) han sido encontrados en la mayoría de los genes, y recientemente SNPs de miRNAs se han prestado mucha más atención. Los estudios han informado de que miARN SNPs podría alterar las expresiones o funciones de miRNAs, y en relación con el riesgo de cáncer. Mientras tanto, los estudios han informado de polimorfismos en los genes miARN, vía de la biogénesis de miRNAs y sus sitios de unión a la diana. Por otra parte, los polimorfismos en los genes miARN podría influir directamente en las expresiones y funciones de miRNAs. Recientemente, el miR-146aG & gt; C (rs2910164), miR-196a2C & gt; T (rs11614913) y miR-499A & gt; G (rs3746444) se drawed mucha atención y se espera que demuestren la asociación con muchos tipos de cáncer [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17]. Sin embargo, los resultados fueron generalmente inconsistentes y no concluyentes. Por lo tanto, este meta-análisis se centró en estos tres polimorfismos de deliberar sus asociaciones con el riesgo de cáncer, que han estudiado en muchas poblaciones. De acuerdo con los últimos estudios, se observaron conclusiones consistentes en la población caucásica mientras que los resultados contradictorios se encontraron en la población asiática [13], [18], [19], [20], [21], [22], [23] debido a la los diferentes países, el número de población de estudio, tipos de cáncer. Para sacar una conclusión de tres polimorfismos y el riesgo de cáncer en la población asiática, se requiere un análisis de estudios publicados agrupados. Este meta-análisis exploró la asociación entre polimorfismos de tres miRNAs y cáncer en la población asiática.
Materiales y Métodos
Literatura y Criterios de inclusión
El uso de las palabras combinadas "miR 146a /miR-196a2 /miR-499 "," cáncer "o" carcinoma "," variación genética "o" polimorfismo ", una búsqueda bibliográfica sistemática integral se aplica a través de las bases de datos médicas PubMed, EMBASE y web of Science para todos los médicos publicados hasta 15 de octubre de 2012. Además, los estudios fueron identificados por búsqueda manual de la referencia que figura en los estudios recuperados. Los datos de los estudios fueron aceptados en nuestro meta-análisis sólo si el estudio cumplió con todos los criterios siguientes: (1) publicados en Inglés; (2) el riesgo de cáncer disponibles y miR-146a /polimorfismo de datos de miR-499 /miR-196a2 relacionados con la población de Asia; (3) los estudios de casos y controles; (4) las fuentes de los casos y los datos suficientes para estimar un odds ratio (OR) con un 95% intervalo de confianza (IC); (5) la frecuencia del genotipo disponible. Por otra parte, los estudios fueron eliminados si no hay datos en bruto en los estudios, o que son estudios de caso de sólo, informes de casos, editoriales y artículos de revisión (incluyendo los meta-análisis).
Extracción de datos
la información fue revisada cuidadosamente extraída de todos los artículos elegibles de forma independiente por dos de los autores (Yeqiong Xu y Ling Gu) de acuerdo con los criterios de inclusión mencionados anteriormente. La información de las características de los estudios incluidos fue extraído a partir del estudio: del apellido país de los sujetos del primer autor, año de publicación,, el tipo de cáncer, la fuente de los controles, método de genotipificación, número de casos y controles con genotipo, sitio de polimorfismo y juego
P
para HWE (Tabla 1). Si se existían discrepancias y diferencias después de la recogida de datos, la discusión se llevó a cabo para obtener un consenso.
Análisis estadístico
La fuerza de asociación entre los tres SNP y el riesgo de cáncer se evaluó mediante probabilidades ratios (OR) con intervalos de confianza del 95% (IC). Los OR agrupados se calcularon para el modelo dominante, modelo recesivo, la comparación homocigoto, heterocigoto la comparación y la comparación de alelos, respectivamente. Los análisis estratificados se realizaron según el tipo de cáncer (HCC, el CRC, el cáncer de cuello uterino, cáncer de próstata, cáncer de mama, cáncer gástrico, cáncer de pulmón, y el grupo de otros tipos de cáncer, que combina los tipos de cáncer que contienen menos de dos estudios individuales), país (China, Corea , Japón, el norte de la India y otros países del grupo que combinaba los países que contiene menos de dos estudios individuales) fuente de control y método de genotipificación. La heterogeneidad entre los estudios se evaluó mediante la prueba Q-estadística basada Chi-cuadrado de ensayo, y se consideró significativa cuando
P
heterogeneidad gratis (
P
H) ^ ; 0,05. Los datos se combinaron mediante ambos efectos fijos (método de Mantel-Haenszel) y los efectos aleatorios (método de DerSimonian y Laird) modelos. Se utilizó un modelo de efectos aleatorios cuando había heterogeneidad [24] - [25], De lo contrario, se empleó el modelo de efectos fijos para combinar los resultados [26]. Por otra parte, para evaluar la estabilidad de los resultados, se realizó un análisis de sensibilidad. El sesgo de publicación se comprobó gráficamente mediante el uso de gráficos de embudo y estadísticamente mediante la prueba de regresión lineal de la Egger. Para los controles de cada estudio, las frecuencias genotípicas de los tres polimorfismos de los genes miARN se evaluaron para el equilibrio de Hardy-Weinberg utilizando un programa basado en la web (http://ihg.gsf.de/cgi-bin/hw/hwa1.pl) . Todas las pruebas estadísticas se realizaron con STATA 10.0 y todos los
P
valores fueron de dos caras.
Resultados
Características de los estudios
En este estudio se incluyeron 31 los documentos potencialmente elegibles (Figura 1) de acuerdo con los criterios de inclusión. Para el polimorfismo rs2910164, se inscribieron 21 estudios con datos disponibles en el análisis combinado. Estos estudios consistieron en China (13 estudios), Corea (2 estudios), norte de la India (3 estudios) y Japón (2 estudios) en relación con HCC (4 estudios), cáncer gástrico (4 estudios), el cáncer de cuello uterino (2 estudios), cáncer de próstata (2 estudios), cáncer de mama (2 estudios) y otros tipos de cáncer (7 estudios). Además, los controles de la mayoría de los estudios fueron basados en la población, y el principal método de genotipificación fue PCR-RFLP (Tabla 1).
Para el polimorfismo rs11614913, 21 estudios proporcionaron datos disponibles, los cuales se clasifican en CRC (4 estudios), HCC (3 estudios), el cáncer de mama (3 estudios), el cáncer de pulmón (3 estudios), cáncer gástrico (2 estudios) y otros tipos de cáncer (6 estudios). Mientras tanto, estos estudios con datos de 12 estudios de población china, 4 estudios de población coreana, 3 estudios de población indígena del Norte y 2 estudios de otros países. Para el análisis de polimorfismos, genotipificación por reacción en cadena de polimerasa-polimorfismo de longitud de fragmentos de restricción (RFLP-PCR) se realizaron por el mayoría de los estudios, en los que 16 fueron basados en la población y 5 fueron de base hospitalaria (Tabla 1).
para el polimorfismo rs3746444, 13 estudios cubiertos china (6 estudios), Corea (2 estudios), norte de la India (3 estudios) y otros países (2 estudios) relacionados con HCC (3 estudios), el cáncer de mama (2 estudios) y otros tipos de cáncer ( 8) los estudios se incluyeron en el análisis agrupado. Lo que es más, estos estudios contenían 11 de los controles basados en la población y 2 de los controles basados en el hospital.
Principales resultados
Para el polimorfismo rs2910164, resultados de análisis conjunto reveló una disminución significativa se observó riesgo para el la comparación del modelo de homocigotos (CC vs GG: OR = 0,83, IC del 95%: 0,70 a 0,99,
P
h = 0.000), el modelo de heterocigotos (GC vs GG: OR = 0,91, 95% IC: 0,85 hasta 0,98,
P
h = 0,160) (Figura 2) y el modelo dominante (CC + GC vs GG: OR = 0,89, IC del 95%: 0,80 a 1,00,
Z
= 2,06,
P = 0,040
,
P
h = 0,004). análisis de subgrupos del cáncer reveló una disminución en el riesgo obvio fue encontrado en el cáncer cervical para los cuatro modelos de comparación (CC vs GG: OR = 0,50 IC del 95%: 0,37-0,68,
P
h = 0,814; GC vs GG: OR = 0,72 IC del 95%: 0,55 hasta 0,95,
P
h = 0,254; CC + GC vs GG: OR = 0,63 IC del 95%: 0,49 a 0,82,
P
h = 0,382; CC vs GG + GC: OR = 0,65, IC del 95%: 0,52 hasta 0,82,
P
h = 0,359). Del mismo modo, se observó una disminución del riesgo de cáncer en comparación del modelo homocigoto recesivo y el modelo de cáncer de próstata (CC vs GG: OR = 0,54, IC del 95%: ,34-0,87,
P
h = 0,425; CC vs GG + GC: OR = 0,65 IC del 95%: 0,44 hasta 0,96,
P
h = 0,699). Por otra parte, se observó una disminución del riesgo en el CHC para la comparación de modelo de homocigotos y el modelo dominante (CC vs GG: OR = 0,75; IC del 95%: 0,57 a 0,98,
P
h = 0,213; CC + GC vs GG: OR = 0,77, IC del 95%: 0,61 a 0,98,
P
h = 0,284) también. El análisis de subgrupos país reveló que rs2910164 alelo C se asoció con una disminución del riesgo de cáncer en la población china (CC vs GG: OR = 0,73, IC del 95%: 0,60 a 0,88,
P
h = 0,000; GC vs GG: OR = 0,87, IC del 95%: 0,80-0,94,
P
h = 0,248; CC + GC vs GG: OR = 0,81 IC del 95%: 0,72-0,92,
P
h = 0,032; CC vs GG + GC: OR = 0,83 IC del 95%: desde 0,71 hasta 0,97,
P
h = 0,000). Se encontró riesgo Por otra parte, una disminución significativa para la comparación de modelo homocigoto (CC vs GG: OR = 0,79, IC del 95%: 0,64-0,98,
P
h = 0,001), el modelo de heterocigotos (GC vs GG: O IC = 0,90, 95%: 0,83 hasta 0,99,
P
h = 0,232) y el modelo dominante (CC + GC vs GG: OR = 0,86, IC del 95%: 0,75 a 0,98 ,
P
h = 0,021) en los controles basados en la población. Por último, el análisis de subgrupos método de genotipificación reveló una disminución del riesgo de cáncer determinado por Taqman en los cuatro modelos comparion (CC vs GG: OR = 0,70, IC del 95%: 0,58-0,85,
P
h = 0,450; GC vs GG: OR = 0,92, IC del 95%: 0,85-0,98,
P
h = 0,467; CC + GC vs GG: OR = 0,79 IC del 95%: 0,69-0,91,
P
h = 0,479; CC vs GG + GC: OR = 0,79, IC del 95%: 0,67-0,93,
P
h = 0,667), tal como se resume en la Tabla 2 .
Para cada estudio, la estimación del OR y su IC del 95% se representa con un
cuadro Opiniones y un
línea horizontal
.
rombo relleno
agruparon OR y su IC del 95%.
Para el polimorfismo rs11614913, disminución se observaron asociaciones de riesgo en el análisis agrupado general para la comparación de modelo de homocigotos (TT vs CC: O IC = 0,84, 95%: 0,74-0,95,
P
h = 0,029) y el modelo recesivo (TT vs CC + CT: O IC = 0,86, 95%: 0,80 a 0,92 ,
P
h = 0,389) (Figura 3). Los tipos de cáncer análisis de subgrupos revelaron una asociación significativa en la comparación del modelo de homocigotos (TT vs CC: OR = 0,70, IC del 95%: 0,57 a 0,85,
P
h = 0,284), modelo heterocigoto (CT vs CC: O IC = 0,81, 95%: 0,68 a 0,97,
P
h = 0,367), el modelo dominante (TT + CT vs CC: OR = 0,77, IC del 95%: desde 0,65 hasta 0,91 ,
P
h = 0,377) y recesiva modelo (TT vs CC + CT: OR = 0,80 IC del 95%: 0,69-0,94,
P
h = 0,198 ) en el cáncer colorrectal. Del mismo modo, se observó una disminución en el riesgo para la comparación de modelo de homocigotos (TT vs CC: OR = 0,77 IC del 95%: 0,65 hasta 0,91,
P
h = 0,895), el modelo dominante (TT + CT vs CC: OR = 0,85, IC del 95%: 0,74-0,98,
P
h = 0,289) y recesiva modelo (TT vs CC + CT: OR = 0,83 IC del 95%: 0.73- 0,95,
P
h = 0,281) en el cáncer de pulmón y el modelo homocigotos (TT vs CC: OR = 0,79, IC del 95%: 0,63-0,99,
P
h = 0,127) en el cáncer de mama. Por el contrario, se observó un aumento del riesgo de otros tipos de cáncer (de TC versus CC: OR = 1,49, IC del 95%: 1,28 a 1,74,
P
h = 0,178; TT + CT vs CC: O = CI 1,39, 95%: 1,20 a 1,61,
P
h = 0,226). El análisis de subgrupos según el país reveló una disminución en el riesgo para la comparación de modelo recesivo en China (TT vs CC + CT: OR = 0,87, IC del 95%: 0,80 a 0,94,
P
h = 0,252) y Corea (OR = 0,83, IC del 95%: 0,72 a 0,97,
P
h = 0,327). Además, la disminución del riesgo también se observó para la comparación de modelo de homocigotos (TT vs CC: OR = 0,77, IC del 95%: 0,64 a 0,93,
P
h = 0,616) y el modelo dominante (TT + CT vs CC: OR = 0,84, IC del 95%: 0,72 a 0,98,
P
h = 0,162) en Corea. Sin embargo, se observó un aumento del riesgo en el norte de la India (CT vs CC: O IC = 1,53, 95%: 1,22 a 1,93,
P
h = 0,832; TT + CT vs CC: OR = 1,43 , IC del 95%: 1,15 a 1,79,
P
h = 0,796). El análisis de subgrupos por la fuente del control reveló significativa disminución del riesgo para la comparación de modelo recesivo no sólo en los controles basados en la población hospitalaria (TT vs CC + CT: OR = 0,79 IC del 95%: 0,69 a 0,90,
P
h = 0,295), pero también en los controles basados en la población (TT vs CC + CT: O IC = 0,88, 95%: 0,81-0,95,
P
h = 0,509), y una disminución del riesgo para la comparación de modelo de homocigotos (TT vs CC: OR = 0,82, IC del 95%: 0,74 a 0,91,
P
h = 0,226) fue revelado en los controles basados en la población, así . El análisis de subgrupos determinado por el método de genotipificación mostró una asociación significativa entre el polimorfismo y el riesgo de cáncer en ambos grupos PCR-RFLP y TaqMan para la comparación de modelo de homocigotos (TT vs CC: OR = 0,81, IC del 95%: 0,69 a 0,96,
P
h = 0,044, OR = 0,71, IC del 95%: 0,55 a 0,91,
P
h = 0,740, respectivamente) y el modelo recesivo (TT vs CC + CT: SI = 0,87; IC del 95%: ,80-0,94,
P
h = 0,444, OR = 0,69, IC del 95%: 0,57 a 0,85,
P
h = 0.903 , respectivamente), que se resumen en la Tabla 3.
Para cada estudio, la estimación del OR y su IC del 95% se representa con un
cuadro Opiniones y un
línea horizontal
.
rombo relleno
agruparon OR y su IC del 95%
Para el polimorfismo rs3746444, un aumento del riesgo fue revelado para la comparación de modelo homocigoto (GG vs AA:. O = CI 1,25, 95%: 1,03 a 1,52,
P
h = 0,073), el modelo de heterocigotos (GA vs AA: OR = 1,28, IC del 95%: 1,08 a 1,53,
P
h = 0,000) y el modelo dominante (GG + GA vs AA: OR = 1,27, IC del 95%: 1,08 a 1,50,
P
h = 0,000) (Figura 4) en el análisis global. En el análisis estratificado por tipo de cáncer, se observó un aumento del riesgo de cáncer de mama para la comparación de modelo dominante (GG + GA vs AA: OR = 1,31, IC del 95%: 1,09 a 1,57,
P
h = 0,182). Mientras tanto, también se encontró un aumento del riesgo de otros tipos de cáncer (GA vs AA: OR = 1,32 IC del 95%: 1,05 a 1,67,
P
h = 0,000; GG + GA vs AA: O = CI 1,29, 95%: 1,05 a 1,59,
P
h = 0,001). Además, sesults de análisis de subgrupos de país indicó incremento de riesgo de cáncer en China (GA vs AA: OR = 1,36, IC del 95%: 1,06 a 1,75,
P
h = 0,002; GG + GA vs AA: OR = 1,40, IC del 95%: 1,08 a 1,82,
P
h = 0,000; GG vs AA + GA: OR = 1,41, IC del 95%: 1,06 a 1,87,
P
h = 0,050) y el norte de la India (GG + GA vs AA: OR = 1,33, IC del 95%: 1,07 a 1,66,
P
h = 0,150). Del mismo modo, se observó un aumento del riesgo de cáncer asociación en el análisis de subgrupos de fuente de los controles. El análisis de subgrupos del grupo de controles basado en la población mostró el mayor riesgo de cáncer para la comparación de modelo heterocigoto (GA vs AA: OR = 1,27, IC del 95%: 1,05 a 1,54,
P
h = 0.000) y el modelo dominante (GG + GA vs AA: OR = 1,24, IC del 95%: 1,04 a 1,47,
P
h = 0,002). Por otra parte, el análisis de subgrupos del grupo de controles basado en el hospital mostró el mayor riesgo de cáncer para la comparación de modelo homocigoto (GG vs AA: OR = 1,70, IC del 95%: 1,09 a 2,67,
P
h = IC OR = 1,67, 95%: 0,121) y el modelo recesivo (GG vs AA + GA 1,07 a 2,61,
P
h = 0,176), tal como se resume en la Tabla 4.
Para cada estudio, la estimación del OR y su IC del 95% se representan con un
cuadro Opiniones y un
línea horizontal
.
rombo relleno
agruparon OR y su IC del 95%.
Efectos generales de las alelos
Alelo comparaciones se realizaron también en este meta-análisis. Para la comparación alelo del polimorfismo rs2910164, se observó una disminución del riesgo de cáncer en alelo C (OR = 0,92, IC del 95%: 0,85 a 1,00,
Z
= 2,00,
P = 0,046
,
P
h = 0,000) para el análisis agrupado. En el análisis de subgrupos de tipo de cáncer, se observó una disminución del riesgo de HCC (OR = 0,88, IC del 95%: 0,78 a 1,00,
Z
= 1,99,
P = 0,046
,
P
h = 0,245) y el cáncer de cuello de útero (OR = 0,72, IC del 95%: 0,62 a 0,84,
P
h = 0,796). análisis de subgrupos reveló país alelo C se asoció con una disminución del riesgo de cáncer en la población china (OR = 0,87, IC del 95%: 0,79 hasta 0,95,
P
h = 0,000). Cuando el análisis estratificado por el método de determinación del genotipo, alelo C se asoció con evidente disminución del riesgo de cáncer por Taqman (OR = 0,84 IC del 95%: 0,76 a 0,92,
P
h = 0,570)
no hubo evidencia de que rs11614913 T alelo asociado con el riesgo de cáncer. Mientras tanto, se realizó un análisis de subgrupos del tipo de cáncer, país, fuente de controles y método de genotipificación. En el análisis de subgrupos de tipo de cáncer, se observó una disminución del riesgo de CCR (OR = 0,84, IC del 95%: 0,76-0,92,
P
h = 0,281) y el cáncer de pulmón (OR = 0,87; IC del 95%: 0,80-0,95,
P
h = 0,854). análisis de subgrupos reveló país alelo T se asoció con una disminución del riesgo de cáncer en la población de Corea (OR = 0,87, IC del 95%: desde 0,79 hasta 0,96,
P
h = 0,608). En el análisis de subgrupos de método de genotipificación se indica una disminución del riesgo de cáncer con T alelo determinado por Taqman (OR = 0,87 IC del 95%: 0,77-0,98,
P
h = 0,191)
Para el polimorfismo rs3746444, se encontró un aumento significativo del riesgo de cáncer en la población con alelo G (OR = 1,18 IC del 95%: 1,04 a 1,34,
P
h = 0,000). Además, el tipo de cáncer análisis de subgrupos alelo G se asoció con un aumento de cáncer de mama (OR = 1,26, IC del 95%: 1,08 a 1,47,
P
h = 0,760) y otros tipos de cáncer (OR = 1,18, IC del 95%: 1,02-1,37,
P
h = 0,006) el riesgo. En el análisis de subgrupos de país, se observó obvia mayor riesgo de cáncer en la población china (OR = 1,36 IC del 95%: 1,07 a 1,72,
P
h = 0,000). Mientras tanto, se observó en el límite mayor riesgo de cáncer en los controles basados en la población con el alelo G (OR = 1,14, IC del 95%: 1,00 a 1,29,
Z
= 1,98,
P = 0,047
,
P
h = 0,012).
prueba de heterogeneidad
Para los estudios generales, hubo una heterogeneidad significativa observada en rs2910164, rs11614913 y rs3746444 polimorfismos. Se evaluó la fuente de heterogeneidad para la comparación dominante modelo por subgrupos (cáncer, país, fuente de controles y método de genotipificación). Para el polimorfismo rs2910164, la prueba reveló país (
χ
2
= 11,64; gl = 4,
P
= 0,020), pero no el tipo de cáncer (
χ
2
= 11,03; gl = 5,
P = 0,051
), fuente de los controles (
χ
2
= 0,05, df = 1,
P
= 0,832) y el método (
χ
2
= 4,54, df = 2,
P = 0,103
) contribuyeron a la heterogeneidad sustancial. Para el polimorfismo rs11614913, el tipo de cáncer (
χ
2
= 36,27; gl = 5,
P
= 0,000) y el país (
χ
2 =
16.54, df = 3,
P
= 0,001), pero no la fuente de los controles (
χ
2
= 0,36, df = 1,
P = 0,550
) y el método de determinación del genotipo (
χ
2
= 7,59, df = 3,
P = 0,055
) se encontraron para contribuir a la heterogeneidad significativa. Para el polimorfismo rs3746444, no se observó la fuente de heterogeneidad en todos los subgrupos.
Análisis de sensibilidad Se realizó un análisis
de sensibilidad para evaluar la estabilidad de los resultados y evaluar el origen de la heterogeneidad mediante la eliminación secuencial de estudio elegible individual. Para el polimorfismo rs2910164, los estudios realizados por Okubo [14] y Tian [10] fueron el principal origen de la heterogeneidad. La heterogeneidad se redujo cuando se eliminan estos dos estudios (CC + GC vs GG:
P
h = 0,067,
I
2 = 34,9%). Para el polimorfismo rs11614913, análisis de sensibilidad indicó que los estudios realizados por Chu [15], Dou [16], George [17] y Srivastava [24] fueron el principal origen de la heterogeneidad. La heterogeneidad se redujo cuando se eliminan estos cuatro estudios (TT + CT vs CC:
P
h = 0,054,
I
2 = 38,4%). Para el polimorfismo rs3746444, análisis de sensibilidad indicó que los estudios realizados por Tian [10], Chu [15], Kim [25] y Okubo [14] fueron el principal origen de la heterogeneidad. La heterogeneidad se redujo cuando se eliminan estos cuatro estudios (GG + GA vs AA:
P
h = 0,066,
I
2 = 45,4%). Además, no se observó ningún otro estudio solo para impactar el análisis de sensibilidad OR agrupado por.
Publicación Bias
gráfico en embudo de Begg y la prueba de Egger se llevaron a cabo para evaluar el sesgo de publicación de la literatura inscrito. La forma del gráfico en embudo indicó obvia asimetría en comparación rs11614913 modelo dominante (Figura 5A). Por lo tanto, se utilizó la prueba de Egger para proporcionar evidencia estadística de asimetría del gráfico en embudo (
t = 2,15
,
P = 0,045
) (se muestra en la Tabla 5), lo que sugiere la existencia de sesgo de publicación en este meta-análisis. Para ajustar este sesgo, un método de ajuste y relleno ilustrado por Duval y Tweedie [26] fue utilizado (Figura 5B). Como resultado, la conclusión con o sin el método de ajuste y relleno no cambió, lo que indica que los resultados fueron estadísticamente robusto. Si bien todos los modelos de rs2910164 y rs3746444 no mostraron ningún sesgo de publicación (
P Hotel & gt; 0,05). (Que se muestra en la Tabla 5)
Cada
círculo
representa como una estudio independiente de la asociación indicada. Log [OR] = logaritmo natural de O.
Las líneas horizontales
significa el tamaño del efecto. A: gráfico en embudo de Begg prueba de sesgo de publicación. B: gráfico en embudo de Begg prueba de sesgo de publicación posterior al método de ajuste y relleno
Discusión
Como todos sabemos, la asociación entre los SNPs en la codificación de proteínas. genes y el riesgo de cáncer ha sido explicado completamente, se ha informado de pequeños estudios de asociación del cáncer relativas miRNA SNPs. En el presente estudio de casos y controles, las asociaciones de tres polimorfismos de los genes miARN (miR-146aG & gt; C, rs2910164; miR-196a2C & gt; T, rs11614913; miR-499A & gt; G, rs3746444;) se estimaron y la susceptibilidad al cáncer. Los polimorfismos de estos tres miRNAs pueden influir en el efecto de sus objetivos, lo que contribuyó a la tumorigénesis, el desarrollo y el pronóstico de muchos tipos de cáncer. Se cree que los receptores asociados a factor de 6 y la interleucina-1 quinasa asociada al receptor 1 son dos posibles objetivos de miR-146a [27], lo que podría disminuir los niveles de estas dos proteínas y reducir la actividad de la NF-factor de necrosis tumoral kappa B vía de señalización que implica en la tumorigénesis [28]. Los principales objetivos de miR-196a2 son homeobox (Hox) y el grupo de genes de anexina A1 (ANXA1). HOX genes incluyen Hoxb8, HOXC8, HOXD8 y HOXA7, que son conocidos reguladores de la oncogénesis [29]. Mientras tanto, ANXA1 se conoce como un mediador de la apoptosis y un inhibidor de la proliferación celular [30]. MIR-499 principalmente objetivos a SOX6 represor transcripcional [31], que reducen el nivel de factor de crecimiento de fibroblastos (FGF) -3 afectan a la proliferación celular y la diferenciación [32], [33]. En este meta-análisis, se inscribieron 31 estudios elegibles para evaluar la asociación entre los tres polimorfismos de los genes miARN y el riesgo de cáncer. Hemos demostrado que rs2910164 alelo C, rs3746444 genotipo alelo y el TT rs11614913 se asoció con una disminución significativa del riesgo de cáncer.
Los antiguos estudios con respecto a la variación G C en el precursor de miR-146a mostraron que el G-alélica miR-146a precursora muestra una mayor producción de miR-146a madura en comparación con C-alélicas y alelo G en rs2910164 se asoció con la predisposición de varios tipos de cáncer [18], [34], [35]. En los resultados generales agrupadas de 21 estudios, llegamos a la conclusión rs2910164 alelo C se asoció con una disminución del riesgo de cáncer. Por otra parte, los análisis estratificados por tipo de cáncer revelaron que el genotipo rs2910164 CC reducción del riesgo de carcinoma hepatocelular, cáncer de cuello uterino y cáncer de próstata, sin embargo no se observaron asociaciones significativas en el cáncer de mama y el cáncer gástrico, lo que indica que el polimorfismo rs2910164 podría tener efectos diferentes en distintos tipos de cáncer. Los resultados fueron consistentes con los estudios previos [13], [18], [36], [37]. Mientras disaccords aparecieron en el cáncer gástrico [14], [38], [39]. Los resultados inconsistentes pueden ser causados por estudios limitados inscritos en este meta-análisis. el diseño del estudio y un enfoque diferentes para seleccionar los participantes también deben tenerse en cuenta. Seguidos análisis estratificados por país indica una disminución del riesgo de cáncer fueron descubiertos solamente en la población china, que refleja las diferencias en los antecedentes genéticos y el medio ambiente exposured podrían producir diferentes efectos sobre el riesgo de cáncer. Por fin, fuente de controles y análisis estratificados genotipificación método también se llevaron a cabo en este meta-análisis. Los resultados mostraron que las diferentes fuentes y métodos podrían desempeñar diferentes roles en el riesgo de cáncer. A medida que la edad y el género son factores de riesgo para muchos tipos de cáncer, los cuales deben ser considerados en este meta-análisis. El estudio realizado por Zeng et al [38] llegó a la conclusión de que rs2910164 genotipo GG + GC entre los hombres y los sujetos aged≤58 años fue associtated con un mayor riesgo de cáncer gástrico. El fenómeno similar se observó en el estudio realizado por Zhou et al [39], que mostró elevada el riesgo de cáncer gástrico fue más evidente entre los sujetos más jóvenes (& lt; 65 años) con el genotipo GG rs2910164. Sin embargo, se observó ninguna diferencia significativa en la estratificación de sexo. A medida que aumenta la edad, la exposición acumulada a los carcinógenos ambientales y las alteraciones genómicas facilitaría la carcinogénesis [39]. Por lo tanto, la edad se cree que es un factor de riesgo importante para el cáncer, lo cual era incompatible con nuestros resultados. Más alteraciones genómicas y carcinógenos ambientales pueden contribuir al cáncer gástrico y la estratificación análisis de inicio tardío por edad debería ser más cauteloso. En cuanto al efecto específico del sexo pre-miR-146a, el mecanismo exacto no está claro. Por lo tanto, bien diseñado, se necesitan grandes estudios imparciales, de casos y controles con urgencia para lograr un resultado más precisión
.
Recientemente, el polimorfismo rs11614913 en pre-miRNAs se ha informado de contribuir a la susceptibilidad del cáncer de mama [13] , cáncer de pulmón [10], glioma [16], y la influencia de supervivencia de cáncer de pulmón de células no pequeñas [40] mediante la alteración de la expresión de miR-196a madura y su unión a ARNm diana. Nuestros resultados mostraron que el genotipo TT se asoció con un menor riesgo de CCR, cáncer de mama y el cáncer de pulmón, que era consistente con los resultados anteriores [20], [23], [41], [42]. La controversia entre nuestro estudio también eran evidentes, no se obtuvieron correlaciones entre el polimorfismo rs11614913 y la susceptibilidad del CHC y el cáncer gástrico, mientras que Li et al [12] y Okubo et al [14] presentan las opiniones contrarias, respectivamente. Además, en contraste con la población china y coreana, rs11614913 tendencia genotipo CT para aumentar el riesgo de cáncer en la población indígena del Norte. Sobre la base de los puntos anteriores, se deduce que el tipo de cáncer y de país diferencias hechas rs11614913 polimorfismo tienen efectos distintos. El cáncer es una enfermedad compleja, y numerosos elementos conduce a la tumorigénesis. Mientras tanto, los diferentes tipos de cáncer tenían diferente patogénesis.