Extracto
estudios de asociación
genoma completo (GWAS) han identificado con éxito una serie de polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) asociados con el riesgo de cáncer colorrectal (CCR). Sin embargo, estos loci de susceptibilidad conocidos hoy explican sólo una pequeña fracción del riesgo genético. la interacción gen-gen (GXG) es considerada como una de las fuentes de la heredabilidad faltante. Para hacer frente a esto, se realizó una búsqueda en todo el genoma de pares GxG asociado con el riesgo de CCR utilizando 8.380 casos y 10.558 controles en la fase de descubrimiento y 2.527 casos y 2.658 controles en la fase de replicación. Hemos desarrollado un método sencillo, pero de gran alcance para la interacción de pruebas, lo que llamamos el riesgo promedio debido a la interacción (ARDI). Con este método, se realizó una búsqueda en todo el genoma para identificar SNPs que muestran evidencia de GxG con anterioridad identificado loci de susceptibilidad CRC de 14 regiones independientes. También se realizó una búsqueda en todo el genoma de GxG usando la proyección asociación marginal y la interacción entre el examen de los SNP que pasan el umbral de detección (p & lt; 10
-4). Para el rs10795668 locus conocido (10p14), encontramos un interactúan rs367615 SNP (5q21) con la replicación p = 0,01 y p = 4,19 combinada × 10
-8. Entre los mejores SNPs marginales después de la poda LD (n = 163), se identificó una interacción entre rs1571218 (20p12.3) y rs10879357 (12q21.1) (nominal combinado p = 2,51 × 10
-6; Bonferroni ajustado p = 0,03). Nuestro estudio representa la primera búsqueda exhaustiva de GxG en el CCR, y nuestros resultados puede proporcionar nuevos conocimientos sobre la etiología genética de CRC
Visto:. Jiao S, Hsu L, S Berndt, Bézieau S, H Brenner, Buchanan D, et al. (2012) Búsqueda de genoma completo de gen-gen interacciones en el cáncer colorrectal. PLoS ONE 7 (12): e52535. doi: 10.1371 /journal.pone.0052535
Editor: Zhaoxia Yu, Universidad de California, Irvine, Estados Unidos de América
Recibido: 25 de Septiembre, 2012; Aceptado: 15 Noviembre 2012; Publicado: December 26, 2012
Derechos de Autor © 2012 Jiao 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:. ASTERISCO era financiado por el Programa de Investigación clínica del hospital (PHRC) y apoyado por el Consejo regional de Pays de la Loire, la Agrupación de las Empresas Francesas dans la Lucha contra el cáncer (GEFLUC), la Asociación de Ana de Bretaña Génétique y la Liga Régionale contre le Cancer (LRCC). Ártico está apoyado en parte por el Instituto Nacional del Cáncer, de los Institutos Nacionales de Salud a través de los fondos asignados al Registro de Ontario para Estudios de familiar de cáncer colorrectal (U01 CA074783); véase la sección CCFR a continuación. ARCTIC también es apoyado por una beca del Fondo GL2 Ontario Investigación, los Institutos Canadienses de Investigación en Salud, y la subvención del Programa de Cáncer de Evaluación de Riesgos (CARE) del Instituto de Investigación Sociedad Canadiense del Cáncer. TJH y BWZ son los destinatarios de los Premios investigador principal del Instituto de Ontario para la Investigación del Cáncer, a través de un generoso apoyo de la Secretaría de Desarrollo Económico e Innovación de Ontario. COLO2 & amp; 3 es apoyado por el Instituto Nacional del Cáncer (R01 CA60987). CCFR es apoyado por el Instituto Nacional del Cáncer, Institutos Nacionales de Salud, bajo la RFA#CA-95-011 y por medio de acuerdos de cooperación con los miembros de la familia Colón Registro de Cáncer y P.I.s. Este genoma amplia exploración fue apoyado por el Instituto Nacional del Cáncer de los Institutos Nacionales de Salud por U01 CA122839. El contenido de este manuscrito no refleja necesariamente los puntos de vista o políticas del Instituto Nacional del Cáncer o cualquiera de los centros colaboradores en las tasas de letalidad, ni la mención de nombres comerciales, productos comerciales u organizaciones no implica reconocimiento alguno por parte del Gobierno EE.UU. o en el CFR. Los siguientes centros CFR Colon aportaron datos para este manuscrito y fueron apoyados por las siguientes fuentes: Registro de Australasia Cáncer Colorrectal Familiar (U01 CA097735), Seattle colorrectal Registro Familiar del Cáncer (U01 CA074794) y registro de Ontario para Estudios de familiar de cáncer colorrectal (U01 CA074783) . DACHS fue apoyado por subvenciones del Consejo de Investigación Alemana (Deutsche Forschungsgemeinschaft, BR 1704 /6-1, BR 1704 /6-3, BR 1704 /6-4 y CH 117 /1-1), y el Ministerio Federal Alemán de Educación e Investigación (01KH0404 y 01ER0814). DALS con el apoyo de Instituto Nacional del Cáncer, de los Institutos Nacionales de Salud, Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE.UU. (R01 CA48998 a la MLS). GECCO está apoyado por el Instituto Nacional del Cáncer, de los Institutos Nacionales de Salud, Departamento de Salud y Servicios Humanos (U01) CA137088 EE.UU.. Los fondos para la exploración de todo el genoma de DALS, PLCO, y WHI fue proporcionada por el Instituto Nacional del Cáncer, de los Institutos Nacionales de Salud, Departamento de Salud y Servicios Humanos (R01 CA059045) EE.UU.. HPFS, NHS, PHS: Los Institutos Nacionales de Salud apoyaron HPFS (P01 CA 055075, 137178 R01, P50 CA 127003), NHS (R01 137178, 127003 CA P50, P01 CA 087 969), y PHS (CA42182). MEC está apoyada por R37 CA54281, CA033619 P01, y R01 CA63464. PLCO fue apoyada por el Programa de Investigación Intramural de la División de Epidemiología del Cáncer y Genética y apoyado por contratos de la División de Prevención del Cáncer, Instituto Nacional del Cáncer, NIH, DHHS. Las muestras de control se genotipo como parte de los marcadores genéticos del cáncer de exploración del cáncer de susceptibilidad (CGEMS) de próstata, apoyados por el Programa de Investigación Intramural del Instituto Nacional del Cáncer. Los datos utilizados en este análisis se ha accedido con la aprobación apropiada a través del recurso en línea dbGaP (http://www.cgems.cancer.gov/data_acess.html) a través de dbGaP número de acceso 000207v.1p1.c1. (Instituto Nacional del Cáncer (2009) Los marcadores genéticos de susceptibilidad del cáncer (CGEMS) página web de datos, http://cgems.cancer.gov/data_access.html; Yeager et al., 2007). Las muestras de control también se genotipo como parte de la GWAS de cáncer de pulmón y tabaco (Landi et al., 2009). La financiación de este trabajo fue proporcionado por los Institutos Nacionales de Salud, Genes, el Medio Ambiente y la Iniciativa de Salud [NIH IEG] (Z01 CP 010200). Los sujetos humanos que participan en el GWAS se derivan de la próstata, de pulmón, de colon y de prueba de los ovarios y el estudio con el apoyo de recursos intramuros del Instituto Nacional del Cáncer. Ayuda con la limpieza del genotipo, así como con la coordinación general de estudio, fue proporcionada por el entorno de Estudios de asociación de genes, Centro de Coordinación GINEBRA (U01 HG004446). Asistencia en la depuración de los datos fue proporcionada por el Centro Nacional de Información sobre Biotecnología. El apoyo financiero para el genotipado, que se realizó en el Centro de la Universidad Johns Hopkins para la Investigación de Enfermedades Heredado, fue proporcionada por el NIH IEG (U01 HG 004438). Los conjuntos de datos utilizados para los análisis descritos en este manuscrito se obtuvieron de dbGaP a través http://www.ncbi.nlm.nih.gov/gap dbGaP número de acceso phs000093. PMH fue apoyada por los Institutos Nacionales de Salud (R01 CA076366 a PAN). VITAL fue apoyado, en parte, por los Institutos Nacionales de la Salud (K05 CA154337) del Instituto Nacional del Cáncer y la Oficina de Suplementos Dietéticos. WHI: El programa WHI es financiado por el Instituto Nacional del Corazón, Pulmón y la Sangre de los Institutos Nacionales de Salud, Departamento de Salud y Servicios Humanos de Estados Unidos a través de contratos N01WH22110, 24152, 32100-2, 32105-6, 32108-9, 32111- 13, 32115, 32118 hasta 32119, 32122, 42107-26, 42129-32, 44221, y 268200764316C. 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 polimorfismos
estudios de asociación
genoma completo (GWAS) han identificado con éxito de un solo nucleótido (SNP) asociados con el cáncer colorrectal (CCR) [1] - [10]. Como candidatos biológicos, los resultados han mejorado nuestra comprensión de la etiología genética de CRC. Sin embargo, el locus de susceptibilidad encontrado hasta ahora explicar sólo una pequeña fracción del riesgo genético: la "heredabilidad faltante" problema [7]. Entre otras explicaciones, la falta de un examen exhaustivo de la interacción gen-gen (GXG) a menudo se considera como una posible fuente para la heredabilidad explicación [11] - [14]. Un trabajo reciente también sugiere que el problema heredabilidad faltante podría ser debido a la sobreestimación de aditivo heredabilidad si el supuesto de que no hay GxG o interacción G x es incorrecta [15]. La prueba estándar para GWAS asociación es utilizar un enfoque de un único locus, las pruebas de un SNP en un momento a través de todo el genoma; Sin embargo, el mecanismo genético subyacente de una enfermedad compleja, como CRC, implica probablemente interactúa entre múltiples loci. Prueba de cada locus individual sin tener en cuenta otros loci con los que puede interactuar puede pasar por alto los verdaderos efectos genéticos. En comparación con el enfoque de un único locus, ha habido muy pocos exámenes de todo el genoma de GxG, probablemente, al menos en parte debido a la limitada disponibilidad de datos GWAS a nivel individual a gran escala y las dificultades analíticas y limitaciones en el cálculo dada la enorme cantidad de posibles interacciones. Un estudio de todo el genoma de la psoriasis ha reportado evidencia convincente de una interacción entre las variantes en el
HLA-C Opiniones y
ERAP1
loci [16]. Otro estudio identificó una GxG entre un locus previamente identificada
C1orf106 y
un nuevo locus
TEC
para la enfermedad de Crohn, con la interacción replicado con éxito en un conjunto de datos independientes [17]. Hasta ahora, ningún GxG ha sido identificado para CRC.
En este trabajo, nos centramos en la prueba de pares GxG de CRC a partir de datos de GWAS en la Genética y Epidemiología del cáncer colorrectal Consortium (GECCO) y el cáncer de colon Registro Familiar (CCFR) con un tamaño de muestra total de 10.907 casos y 13.216 controles. Se presenta un método sencillo, pero de gran alcance para la interacción de pruebas: el riesgo promedio debido a la interacción (ARDI). Se realizó una búsqueda en todo el genoma para identificar SNPs interactuar con anterioridad identificado loci de susceptibilidad CRC en 14 regiones independientes (rs6687758 /1q41, rs10936599 /3q16.2, rs16892766 /8q23.3, rs6983267 /8q24, rs10795668 /10p14, rs3802842 /11q23, rs7136702 /12q13.13, rs4444235 /14q22.2, rs4779584 /15q13, rs9929218 /16q22.1, rs4939827 /18q21, rs10411210 /19q13, rs961253 /20p12.3, rs4925386 /20q13.33) [1] - [10]. Dimos prioridad a estos loci de susceptibilidad conocida, ya que se ha confirmado que se asocia con el riesgo de CCR en estudios anteriores. También se realizó una búsqueda en todo el genoma de pares GxG. Con el fin de aliviar la carga computacional y reducir el número de comparaciones múltiples, se utilizó la detección asociación marginal y el examen sólo pairwise interacciones entre los SNPs que pasa a esa pantalla.
Resultados
GXG de 14 conocido CRC loci de susceptibilidad
Después de aplicar los criterios de control de calidad y selección, hubo un total de 2,011,668 SNPs en común entre los estudios en los estudios de fase I (Materiales y Métodos, Tabla 1).
Se seleccionaron las interacciones que tienen de meta-análisis los valores de p & lt de efectos fijos; 10
-6 en la Fase I para la replicación en la fase II. Estas interacciones se resumen en la Tabla 2. Por SNPs que están en LD (r
2 & gt; 0,8), se informó sólo los más significativos SNP interactuar. En general, se identificaron 12 interacciones con p & lt; 10
-6 en la Fase 1, incluyendo tres SNPs que interactúan seleccionados para cada uno de los loci conocidos rs6687758, rs4925386; dos SNPs que interactúan seleccionados para rs7136702 locus conocidos, y uno que interactúan SNP rs4779584 para cada uno de conocidos locus, rs10795668, rs9929218 y rs961253, respectivamente.
Dentro de la fase II, la interacción entre loci conocidos rs10795668 y rs367615 mostraron evidencia para la replicación (OR = 0,76, IC del 95% 0,61 a 0,95; p = 0,01) con una fase combinada I y II o de 0,74 (95% CI 0,67-0,83; p = 4,19 × 10-8). rs367615 se encuentra en 5q21 y tiene un MAF de 0,22 en la población CEU. la inclusión adicional de dos estudios de adenoma colorrectal avanzado en el estudio de replicación fortaleció aún más el nivel de significación estadística de la replicación (OR = 0,78 y 8,97 × 10
-3); O y p-valor para la Fase I, II y estudios de adenoma avanzado combinado son 0,75 y 2,88 × 10
-8. rs10795668 se genotipo en 10 estudios y se imputó en 11 estudios con promedio de imputación R
2 de 0,97 (intervalo de 0,92 a 1,00); rs367615 se genotipo en 4 estudios y le da en 17 estudios con promedio de R
2 de 0,98 (intervalo de 0,91 a 1,00). El diagrama de bosque que muestra los resultados de los estudios individuales se presentan en la Figura 1. No se observó evidencia de heterogeneidad, y los resultados de efectos aleatorios son similares a los resultados de efectos fijos para esta interacción. La figura 2 muestra el gráfico de asociación regional. Varios socios de LD rs367615 también muestran evidencia de interacción con rs10795668.
tamaños de cajas son proporcionales al inverso de la varianza para cada estudio y las líneas representan los intervalos de confianza. Los diamantes representan los resultados de efectos fijos meta-análisis, con la anchura del diamante que representa el intervalo de confianza. Los resultados de dos estudios de adenomas avanzados (HPFS Adv ADNM y NHS Adv ADNM) se muestran en la parte inferior, pero no se incorporan en el meta-análisis.
El eje izquierdo muestra el -log10 de la meta-análisis de valor de interacción p. El eje y de la derecha muestra la tasa de recombinación. Cada punto en el gráfico representa el resultado de un SNP. El punto de diamante representa rs367615 SNP y los puntos redondos representan otros SNPs. colores de la diferencia de SNPs indican distinta fuerza LD entre el SNP rs367615 y correspondiente, medido por r
2. La parte inferior de la figura muestra los genes en la región trazada.
También examinamos el patrón de interacción de dos locus para el par de SNP se ha descrito anteriormente utilizando un modelo no restringido. Tabla 3 (a) resume el tamaño o la muestra y para cada combinación genotipo en relación con los genotipos de referencia para la Fase I y II de los estudios combinados. Tabla 3 (b) y en la Tabla 3 (c) resumen los OR para cada SNP estratificó por los genotipos de la otra. En la Tabla 3, podemos ver que los sujetos que portan el genotipo AG para rs10795668 y CT genotipos para rs367615 tienen un aumento estadísticamente significativo del riesgo de enfermedad en comparación con aquellos que llevan a los genotipos de referencia en ambos loci (rs10795668: GG /rs367615: TT). Sin embargo, para los sujetos que llevan AG o genotipo AA para rs10795668, que llevan los genotipos CT disminuye significativamente el riesgo de enfermedad. La interacción o también pueden calcularse a partir de la tabla. Por ejemplo, si no hubiera un efecto de interacción, las muestras que llevan GG para rs10795668 y TC para rs367615 tendrían un mayor riesgo en comparación con el grupo de referencia (O serían 1,03 * 1,11 = 1,14). Sin embargo, en realidad tienen un riesgo estadísticamente significativamente disminuido (OR = 0,87; p = 2,99 × 10
-3) debido a la interacción (OR = 0,76). La interacción o del de rs10795668: AG /rs367615: CT, rs10795668: AG /rs367615: CC, rs10795668: AA /rs367615: TC y rs10795668: AA /rs367615: CC en la Tabla 3 (a) pueden calcularse fácilmente a 0,76, 1,01 , 0,60 y 0,89, respectivamente. Esto parece un patrón de interacción inusual. Sin embargo, vale la pena señalar que el tamaño de la muestra es relativamente pequeña, cuando el genotipo de rs367615 es CC y, como resultado, la totalidad o estimaciones de la tercera columna tienen grandes valores de p y amplios intervalos de confianza. Para tener en cuenta el tamaño pequeño de la muestra, y para facilitar la interpretación, que re-construimos la tabla de la interacción mediante la combinación de la CT y CC genotipo de rs367615 y la AG y genotipos AA de rs10795668. Tabla 3 (d) muestra que los genotipos CT /cc de rs367615 tienen un mayor riesgo cuando el genotipo de rs10795668 es GG. Por otro lado, la combinación de AG /genotipo AA de rs10795668 y CT /genotipo CC de rs367615 tiene un efecto protector.
Como tenemos ajuste modelo ARDI y sin restricciones para la interacción entre la parte superior y rs10795668 rs367615, sería interesante para ver también los resultados del modelo multiplicativo. La interacción multiplicativo O se estima en 0,83 con p = 3.14 combinada × 10
-6, que es menos significativa en comparación con el modelo de ARDI.
GxG entre los SNPs marginales Top of
Sobre la base de los resultados del metanálisis de la asociación análisis marginal para todos excepto dos estudios adenoma avanzado, se seleccionaron 606 SNPs para probar GxG con MAF & gt; 0,05, promedio de R
2 & gt; 0,3, y ambos efectos aleatorios meta-análisis de p & lt fija y; 0,0001. Tanto los valores de p de efectos fijos y aleatorios se utilizaron porque queríamos evitar la selección de SNPs con la señal dominado por unos pocos estudios. Con este criterio de selección, todos los SNPs elegidos tenían heterogeneidad valor p & gt; 0,1. Después de aplicar un LD-poda de rutina (Materiales y Métodos), 163 SNPs se mantuvieron
En la Fase I, se observó cinco pares de SNPs con efectos fijos interacción meta-análisis de p-valor. & Lt; 5 × 10
-5 (Tabla 4). Estos cinco interacciones apuntan a 3 resultados independientes, como se indica por la correlación de las dos primeras SNPs (rs2170568 y rs7006896, R
2 = 0,78) y los siguientes dos SNPs (rs2200579 y rs10879357, R
2 = 0,75). En la replicación, la GxG entre rs1571218 /20p12.3 y los dos SNP rs2200579 correlacionados y rs10879357 que están en 12q21.1 son significativas al nivel de 0,1 (los valores de p son 0,04 y 0,06, respectivamente), con RUP de interacción en la misma dirección . La fase combinada I y II o el análisis y los valores de p son 0,81 y 4,61 × 10
-6 y 0,80 y 2,51 × 10
-6, respectivamente. La interacción entre rs1571218 y rs10879357 pasó la corrección de Bonferroni con umbral de 3,79 × 10
-6 = 0,05 /(163 * 162/2). Una vez incluidos los dos estudios avanzados colorrectales adenoma, la replicación o y p-valor son 0,89 y 0,17 para rs1571218 y rs10879357; el análisis combinado O y p-valor son 0,82 y 1,15 × 10
-5. rs1571218 fue bien le da en todos los estudios con promedio de imputación R
2 de 0,95 (intervalo de 0,91 a la 0,98); rs10879357 se genotipo en 11 estudios y se le da en 10 estudios con promedio de R
2 de 0,78 (intervalo de 0,76 a 0,80). El diagrama de bosque muestra resultados consistentes a través de los estudios individuales (Figura 3). Una vez más, no se observó heterogeneidad de efectos aleatorios y los resultados son similares a los resultados de efectos fijos
. Tamaños
Box son proporcionales al inverso de la varianza para cada estudio y las líneas representan los intervalos de confianza. Los diamantes representan los resultados de efectos fijos meta-análisis, con la anchura del diamante que representa el intervalo de confianza. Los resultados de dos estudios de adenomas avanzados (HPFS Adv ADNM y NHS Adv ADNM) se muestran en la parte inferior, pero no se incorporan en el meta-análisis.
El patrón de interacción de dos locus para rs1571218 y rs10879357 se resume en la Tabla 5 (a). El OR para cada SNP estratificados por los genotipos de la otra se resumen en la Tabla 5 (b) y la Tabla 5 (c). En la Tabla 5, se puede observar que todas las combinaciones no son de referencia se asocia con un mayor riesgo de enfermedad en comparación con el grupo de referencia. Sin embargo, debido a las interacciones con asociaciones inversas, los riesgos no son tan grandes como lo hubieran sido, sin interacción. Por ejemplo, si no hubiera un efecto de interacción, las personas que realizan AG por rs10879357 y rs1571218 GT tendría un mayor riesgo en comparación con el grupo de referencia (OR = 1,12 × 1,18 = 1,32). Sin embargo, el riesgo es más bajo (OR = 1,08), debido a la interacción (OR = 0,82). Se calcula como anteriormente, la interacción o de de rs1571218: GT /rs10879357: AG, rs1571218: GT /rs10879357: AA, rs1571218: TT /rs10879357: AG y rs1571218: TT /rs10879357: AA en la Tabla 5 (a) son 0,82, 0,84, 0,83 y 0,89, respectivamente, que parece seguir un modelo genético dominante. Tabla 5 (b) muestra la asociación perjudicial con el alelo A del rs10879357 parece estar compensado por el alelo T del rs1571218. Un patrón similar se observa también para rs1571218 en la Tabla 5 (c). Esto indica que puede haber una interacción exclusiva entre rs10879357 y rs1571218.
También calculó la interacción multiplicativa O (= 0,94) y p combinado (= 0,08) entre rs1571218 y rs10879357.
Discusión
En este amplio estudio, se realizó una búsqueda en todo el genoma de los pares GxG para cada uno de los loci de susceptibilidad conocida CRC y entre los principales SNPs con los valores de p pequeños para efectos marginales. Para nuestro conocimiento, este es el primer análisis exhaustivo del GxG para el cáncer colorrectal. La interacción más significativa se encontró en nuestro examen de los loci conocidos y otros SNPs en todo el genoma era conocido entre la rs10795668 locus (10p14) y rs367615 (5q21) con la replicación p = 0,01 y combinado p = 4,19 × 10
-8. Los tamaños del efecto son muy similares en la Fase I y Fase II de estudios, y no hay evidencia de heterogeneidad (p
Het = 0,39). Entre los mejores SNPs marginales, la interacción más prometedor fue entre rs1571218 (20p12.3) y rs10879357 (12q21.1) (nominal p = 2.51 × 10
-6; ajustado p = 0,03). Una vez más, los tamaños del efecto son muy similares en la Fase I y Fase II de estudios y hay poca evidencia de heterogeneidad (p
Het = 0,74).
El conocido rs10795668 locus en nuestra interacción identificada se encuentra en una región intergénica dentro 10p14. Hasta ahora, la función de este SNP no ha sido claramente definido y que no se ha relacionado con el gen (s) específico. Los genes predichos más cercanos en esta región son
BC031880
y
HV455515
y
DD431424
, los dos últimos se han señalado recientemente regulador de los genes para
hTERT
, una región genética que contiene loci de susceptibilidad de varios cánceres diferentes, incluyendo cáncer colorrectal [9], [18] - [27]. Otros genes están en las
TAF3
y
GATA3 gratis (~ 0,6 M pb).
GATA3
pertenece a la familia GATA de los factores de transcripción, que son importantes para el desarrollo de células T.
TAF3
es un
TBP
-asociado factores (TAF); éstos contribuyen al reconocimiento del promotor y la selectividad y actúan como factores anti-apoptóticas [28]. rs10795668 También se ha encontrado que se correlaciona con la expresión de
ATP5C1
[29], que está implicado en el metabolismo celular. rs367615 se encuentra en una región intergénica dentro de 5q21, donde hay un miembro de la vía de señalización Wnt (
APC
) se sabe que es importante tanto en el cáncer colorrectal familiar y no familiar, así como
MCC
, quizás también importante en el CCR [30], [31]. Los genes son más cercanos rs367615
PJA2
,
Man2a1
y
FER
.
PJA2
es responsable de la ubiquitinación de tipo AMPc dependiente de la proteína quinasa I y tipo II-alfa /beta subunidades reguladoras y para la orientación de ellos para la degradación proteasomal [32].
PJA2
se ha encontrado para obligar a la enzima ubiquitina-conjugación
UbcH5B
[33], que funciona en la ubiquitinación de la proteína p53 supresor de tumores.
FER
regula la adhesión célula-célula y media la señalización de la superficie celular con el citoesqueleto a través de receptores de factores de crecimiento.
Man2a1
es una enzima Golgi importante en el procesamiento de N-glicano [34]. Tras el análisis bioinformático adicional, se identificaron dos candidatos potenciales funcionales, rs2201016 y rs2201015, que son fuertes en LD con rs367615 (r
2 valores de 1 y 0,916, respectivamente). Como se muestra en la vista UCSC Genome Browser (Figura S2, el cuadro S2), rs2201016 y rs2201015 caen dentro de una región de fuerte hipersensibilidad DNAsa y conservación evolutiva. Como se muestra en la Tabla 3 (a), la interacción parece estar impulsado por el grupo de CT de rs367615, que es un fenómeno poco común y puede estar relacionado con heterocigoto ventaja. Sin embargo, el alelo heterocigóticos (CC) el genotipo de menor importancia es relativamente poco frecuente, por lo que es difícil estimar de manera concluyente el tamaño del efecto en ese genotipo. Aunque ambos SNPs apuntan a genes potencialmente relevantes que intervienen en el desarrollo del cáncer, el avance de la investigación básica y la traducción de estos hallazgos GWAS para beneficio clínico requerirá una mayor caracterización funcional a través de
in vitro
y
in vivo
análisis.
Se ha observado una interacción estadísticamente significativa entre rs1571218 /20p12.3 y rs10879357 /12q21.1 (y una interacción marginalmente significativa con una cerca y correlacionada SNP, rs2200579). Los rs1571218 SNP está en la misma región (20p12.3) y modestamente correlacionados (r
2 = 0,56) con los conocidos rs961253 locus CRC. El gen más cercano es el hueso la proteína morfogenética 2 (
BMP2
), que es parte del factor de crecimiento transformante beta (TGF-β) vía. La vía de TGF-β juega un papel importante en la proliferación celular, la diferenciación y la apoptosis [35] y se establece como importante en la CRC [36]. Dos interactúan rs2200579 y rs10879357 SNP están muy juntas (& lt; 4 k pb aparte) en 12q21.1 y se correlacionan (r
2 = 0,76). Estos SNP caen en la región intrónica de
TPH2
, que es una enzima limitante de la velocidad en la síntesis de serotonina [37]. La serotonina es conocido por estar involucrado en numerosas actividades nervioso central. También hay evidencia de que la serotonina es mitogénico en diferentes líneas celulares de cáncer [38] - [40]. Un estudio ha demostrado que la falta de serotonina causa una reducción del crecimiento tumoral en un modelo de ratón de los aloinjertos de cáncer de colon [41]. Además el análisis bioinformático reveló que rs10879357 está en LD (r2 = 0,697) con un sinónimo de codificación de SNP (rs4290270) en la región exonic hacia el final de la cola de TPH2. Más
in vivo
o
in vitro
análisis es necesario para determinar si esta variante tiene un impacto funcional, tal como la estabilidad del ARNm. Debido rs2200579 y rs10879357 están en una rica región del gen, también es posible que los genes de impacto SNP distintos de
TPH2
.
En el presente trabajo, los estudios se dividieron en Fase I y II de acuerdo con el tiempo se puso a disposición sus datos de genotipo. Se espera que la fase II para servir como validación /replicación de la Fase I. Para los loci conocidos búsqueda GxG, la Fase II p-valor entre rs10795668 y rs367615 es 0,01, que es nominalmente significativa al nivel 0,05, pero no pasa el umbral de Bonferroni ( 0,05 /12). Entre los mejores SNPs marginales, la Fase II p-valor entre rs1571218 y rs10879357 también no pasa el umbral de Bonferroni (0.05 /5), incluso cuando el valor de p combinado pasa el umbral de Bonferroni (3,79 × 10
-6 = 0,05 /(163 * 162/2)). De hecho, la prueba combinada se recomienda en dos etapas GWAS porque la prueba de replicación se ha demostrado ser menos eficiente en comparación con la prueba combinada [42]. Por lo tanto, es necesaria una muestra de mayor tamaño para alcanzar el poder suficiente para replicar nuestros hallazgos.
Los adenomas son lesiones precursoras bien conocidos de cáncer colorrectal. En consecuencia, se investigó si las interacciones observadas para el cáncer colorrectal también se observan en adenomas colorrectales avanzados. Nuestros hallazgos sugieren que la interacción entre rs10795668 y rs367615 está presente en adenomas avanzados, lo que sugiere que las variantes genéticas pueden actuar temprano en el desarrollo del cáncer colorrectal. Por el contrario, la interacción entre rs1571218 y rs10879357 no se observó en adenoma avanzado, que puede sugerir que las variantes genéticas actúan en una etapa posterior del desarrollo del cáncer. Sin embargo, los resultados deben ser interpretados con cautela, ya que el número de adenomas es relativamente pequeño (& lt; 1.000 casos).
En el análisis de asociación marginal, el modelo más utilizado es el diario de un modelo aditivo, donde el genotipo está codificado como 0, 1 o 2 (basado en el número de alelos de recuento). Por tanto, es natural para utilizar la misma codificación genética en un modelo de interacción de dos locus para la prueba de GxG. En el modelo de interacción, el efecto de interacción se modela por el producto de los genotipos de dos SNPs. Como podemos ver en la Tabla 6 (a), este modelo de interacción asume que la interacción cuando ambos SNPs tienen genotipo homocigótico (= 2) es cuatro veces tan grande como cuando ambos SNPs tienen genotipo heterocigótico (= 1). En otras palabras, este modelo supone en la tabla 6 (b), que es una suposición fuerte. De hecho, podemos ver que el patrón de interacción en la Tabla 3 (a) no es consistente con esta hipótesis. Algunos cálculos sencillos demuestran que = log (0,89), que representa en realidad un tamaño del efecto más pequeño en comparación con = log (0,76). De hecho, hemos encontrado en la simulación que la violación de este supuesto puede resultar en una pérdida sustancial de potencia (Figura S1). Una manera prudente para evitar que presenta una suposición tan fuerte es utilizar un modelo no restringido, que es también un método ampliamente adoptado [17], [43]. El uso de un modelo no restringido puede evitar la violación de los supuestos, pero puede dar lugar a una pérdida sustancial de la energía debido al aumento de grados de libertad (de 1 a 4). Nuestro método ADRI utiliza el mismo código genético como el diario de un modelo aditivo para permitir efectos alélicas para los efectos principales, que también hace que el ensayo de interacción independiente de la proyección marginal. Para la interacción, nuestro método estima el efecto medio de la interacción,,, y. Debido a que es un efecto promedio, es menos propenso a la heterogeneidad entre los estudios. Como resultado, nuestro método es más estable y reproducible en comparación con el modelo no restringido y log-aditivo. Cabe señalar que cuando el modelo genético subyacente es, en efecto log-aditivo, ARDI es menos potente en comparación con el modelo de la comunicación normal con la codificación genética log-aditivo. Para futuras aplicaciones, una técnica de selección de modelo necesita ser desarrollado para determinar el modelo más apropiado con la menor pérdida de potencia. Otro punto vale la pena destacar es que el modelo de casos y solamente, que asume la independencia entre los SNPs en los controles, se sabe que es más poderoso que el modelo combinado de casos y controles, mientras que las pruebas de la interacción gen-gen [44], [45]. En nuestro caso, ARDI es un caso de control de enfoque combinado por lo que el poder también puede ser impulsado mediante el uso de su contraparte de casos y solamente. Nosotros no implementamos el caso de sólo ARDI por dos razones: es relativamente difícil de evitar por completo la violación del supuesto de independencia (así mantener el tipo I tasa de error) en el modelo de casos y sólo se debe a la complejidad de la estructura de LD de lo humano genoma, es decir, de largo alcance LD [46]; Además, el actual paquete disponible [47] para ajustar un modelo de casos y solamente con covariables sólo son aplicables a SNPs genotipo, mientras que nuestros datos incluyen las dosis imputados. Como una obra en curso, estamos desarrollando un paquete que se puede ajustar un modelo de casos y sólo para los dos SNPs imputados mientras que el ajuste de las covariables.
GxG se define generalmente como la salida de los efectos principales [13] . Por lo tanto, si no se especifican correctamente los efectos principales subyacentes, los principales efectos residuales podrían ser incorporados como parte del efecto de interacción en el modelo estadístico [48]. Como resultado, la interacción prueba evalúa implícitamente el efecto y la interacción principal residual efecto conjuntamente. Mantenemos los efectos principales como log-aditivo en ARDI, principalmente porque queremos ser coherentes con el modelo log-aditivo habitual utilizado en el análisis de asociación marginal de manera que la prueba ARDI es independiente de la proyección marginal. Nurses 'Health Study (NHS); https://cleo.whi.org/researchers/Documents%20%20Write%20a%20Paper/WHI%20Investigator%20Short%20List.pdf.