Extracto
Los telómeros son críticos en el mantenimiento de la estabilidad genómica. variantes genéticas en genes de la ruta de los telómeros pueden afectar los telómeros y la función de la telomerasa, y posteriormente el riesgo de cáncer. Se evaluaron 126 SNPs de 10 genes relacionados con la regulación de los telómeros en relación con el riesgo de cáncer de vejiga. Cinco SNPs, 4 de gen TEP1 y 1 de gen pinx1, se encontraron para ser altamente significativa (P & lt; 0,01). De estos, la asociación más significativa se encontró en rs2228041 de TEP1 (OR 1.66, IC 95%: 01.19 a 02.31), mientras que rs1469557 de pinx1 tenían un efecto protector (OR 0,75; IC del 95% 0,61 a 0,93). El análisis de haplotipos mostró que un haplotipo TEP1 que consiste en la variante de alelos de los SNP 7 exhibió un aumento del riesgo 2,28 veces (IC del 95%: 1,13 a 4,60). a continuación, se realizó un análisis acumulativo de múltiples variantes de riesgo, así como árboles de clasificación y regresión (CART) para buscar interacciones gen-gen. En el análisis de efecto acumulativo, el grupo con 4-5 variantes de riesgo tuvo un OR de 2,57 (IC del 95% = 1,62 a 4,09) en comparación con el grupo de referencia con 0 variantes de riesgo. El análisis Carro clasifica a los individuos en cinco subgrupos con diferentes perfiles de riesgo de cáncer de vejiga en base a sus antecedentes genotipo distinto. A nuestro entender, esta es una de las mayores y más completos estudios sobre el riesgo de cáncer de vejiga en relación con los telómeros-regulación de genes vía SNPs y nuestros resultados apoyan que las variaciones genéticas de mantenimiento de los telómeros modulan el riesgo de cáncer de vejiga individual y conjuntamente.
Visto : J Chang, Dinney CP, Huang M, Wu X, J Gu (2012) variantes genéticas en los genes de los telómeros de mantenimiento y el riesgo de cáncer de vejiga. PLoS ONE 7 (2): e30665. doi: 10.1371 /journal.pone.0030665
Editor: Arthur J. Lustig, Universidad de Tulane Centro de Ciencias de la Salud, Estados Unidos de América
Recibido: 19 de septiembre de 2011; Aceptado 27 de diciembre de 2011; Publicado: 17 Febrero 2012
Derechos de Autor © 2012 Chang 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 trabajo con el apoyo de los Institutos nacionales de Salud subvenciones CA131335, CA74880, CA91846 y CA127615. 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 telómeros forman los extremos de los cromosomas y consisten en TTAGGG nucleótidos secuencia se repite y la proteína shelterina complejo asociado en células de mamíferos [1], [2]. Los telómeros evitan los extremos de los cromosomas de ser reconocido como roturas de la doble hebra y son vitales para la integridad genómica, la prevención de la fusión de extremo a extremo, la degradación nucleolıtica, y la recombinación atípica [3]. El complejo shelterina, compuesto por seis proteínas básicas, ayuda a prevenir el reconocimiento de los telómeros por vías de reparación del daño en el ADN [2], y también modula la actividad de la telomerasa [2], [4]. La telomerasa, una transcriptasa inversa especializada, añade TTAGGG repite para alargar los telómeros usando una plantilla de ARN interno [5].
En las células somáticas, los telómeros se acortan progresivamente por 30 a 200 pb después de cada división mitótica debido a la replicación incompleta de telomérica ADN por ADN polimerasas, conocido como el problema de replicación terminal [6]. Cuando la longitud del telómero se vuelve críticamente corta, la pérdida de los resultados de protección de los telómeros en el inicio de la senescencia celular y finalmente conduce a la apoptosis, lo que provocó la respuesta al daño del ADN en el cromosoma termina telomérica que son reconocidos como roturas de la doble hebra [7]. Sin embargo, un proceso que da como resultado una fuerte selección para células con respuestas daño del ADN defectuoso que puede eludir este punto de control de los telómeros [8]. proliferación ilimitada se obtiene a través regulación al alza de la telomerasa que compensa la erosión de los telómeros en las células del cáncer [9]. La actividad telomerasa se ha detectado en ~ 85% de los cánceres, y es una característica de la mayoría de tipos de cáncer [10], [11]; en varios modelos de ratón TERT transgénicos, la expresión de la telomerasa constitutiva aumento de la incidencia del cáncer [12]. La pérdida de función de los telómeros y la continua proliferación conduce fusiones de extremo a extremo, cromosomas rotos, los ciclos de rotura de puente-fusión, y la inestabilidad genética general; el resultado se aceleró los cambios genéticos responsables de otras ventajas de crecimiento y desarrollo de las células del cáncer [13]
.
La relación inversa entre la longitud de los telómeros y la edad también ha sido bien documentado [9]. La tasa de desgaste de los telómeros depende de muchos factores: el fumar, la obesidad, estilo de vida poco saludable, y el estrés oxidativo están todos asociados con telómeros más cortos [14]. La genética influyen fuertemente en la longitud del telómero y la heredabilidad genética de la longitud de los telómeros de leucocitos se ha estimado en alrededor del 80% [15]. acortamiento de los telómeros se ha asociado con un mayor riesgo de varios tipos de cáncer, con cáncer de vejiga es el más coherente [16]. Estudios previos han encontrado que los polimorfismos de un solo nucleótido (SNPs) en genes de la ruta de los telómeros asociados con el riesgo de cáncer alterada; por ejemplo, un estudio reciente encontró variantes de la proteína asociada con la telomerasa (
TEP1
) asociado con un mayor riesgo de cáncer de vejiga [17]. En este estudio, tomamos un enfoque basado en la vía para evaluar la asociación del haplotipo marcado SNPs y funcionales en genes críticos de mantenimiento de los telómeros, que incluyen el componente shelterina, la telomerasa y los telómeros /genes asociadas con telomerasa, con el riesgo de cáncer de vejiga en un gran caso- estudio de control.
Resultados
características de los pacientes
Un total de 803 pacientes caucásicos con diagnóstico de cáncer de vejiga y 803 sujetos de control caucásicos fueron incluidos en este estudio (Tabla 1). Los casos y controles fueron agrupados en el sexo (p = 0,95) y la edad (p = 0,10). Los casos tuvieron un mayor porcentaje de fumadores actuales (47,45%) en comparación con los controles (23,29%, p = 5.15E-21), y entre los fumadores nunca, los casos tuvieron un año significar una mayor paquete (43,02 ± 30,73 años) en comparación con los controles (29.92 ± 27.87 años, p = 2.78E-12).
riesgo asociado a cada uno de SNPs
Entre los 126 SNPs ensayadas, 24 SNPs (19%) se asociaron significativamente con el riesgo de cáncer de vejiga en el nivel de 5%. Después de la eliminación de SNPs con alta vinculación (r
2 & gt; 0,8 entre unos pocos SNPs de marcado y codificación de SNPs), 18 SNPs se mantuvieron para el análisis posterior (Tabla 2). Es de destacar que 7 SNPs, tanto en el
TEP1
y
pinx1
gen fueron significativas a p & lt; 0,05. Todos los SNPs en
TEP1
se asociaron con un mayor riesgo, y todos los SNPs, excepto uno, en
pinx1
se asocia con un menor riesgo de cáncer de vejiga. Un SNP en POT1, uno en TRF2, y dos en tnks también fueron significativos. Dado que se llevó a cabo múltiples pruebas, se calculó el valor de Q (una tasa de descubrimiento valor de p ajustado falsa) para ajustar el nivel de significación para los SNP individuales y los valores de Q para estos 18 SNPs fueron de entre 0,08 y 0,12 (datos no mostrados).
de particular interés, se encontraron 5 SNPs para ser altamente significativa (p & lt; 0,01), 4 de
TEP1
y 1 de
pinx1
. El desglose de estos SNP se encuentra en la Tabla 3. De estos, la asociación más significativa se encontró en rs2228026 de
TEP1 gratis (OR 1.72, IC 95% 1,20 a 2,44), mientras que el rs1469557 de
pinx1
tuvo un efecto protector (OR 0,75; IC del 95% 0,61 a 0,93). Para explorar las interacciones de las variantes genéticas con el hábito de fumar, la edad y el estadio del tumor, se realizó un análisis estratificado en estos 5 SNPs altamente significativos, pero no notamos ninguna diferencia significativa de las RUP en quienes nunca y nunca fumadores, en la vieja edad y jóvenes de edad individuos, y no en el músculo tumores invasivos y músculo-invasivo (datos no mostrados).
Debido a que muchos SNPs de la
TEP1
gen se asociaron con un mayor riesgo, y 4 de cada de 5 SNPs fueron altamente significativas de
TEP1
, se realizó un análisis de haplotipos en el 7 significativa
TEP1
SNPs (Tabla 4). En comparación con el halpotype con los alelos de tipo salvaje en todos los SNPs 7, el haplotipo que contiene los alelos variantes en todos los SNPs 7 exhibió un aumento significativo del riesgo (OR 2.28, IC 95%: 1,13 a 4,60; p = 0,022). Ninguno de los otros haplotipos mostró significación en afectar el riesgo de cáncer de vejiga
Efecto combinado de múltiples SNP
Los 5 SNPs altamente significativas (p & lt; 0,01). Se consideraron para efectos acumulativos de SNPs en el riesgo de cáncer de vejiga. Se encontró un efecto dosis-gen importante para aumentar el riesgo de cáncer de vejiga al aumentar el número de genotipos desfavorables (p para la tendencia = 3.31E-06), y los pacientes se clasificaron en 3 grupos de riesgo según el número de genotipos desfavorables. En comparación con personas que no tienen genotipos desfavorables, el riesgo de cáncer de vejiga aumenta progresivamente con la adición de genotipos desfavorables, con OR de 1,2 (IC 95%: 0,92 a 1,62) para el grupo de bajo riesgo con el genotipo 1 desfavorable, 1,64 (IC del 95%: 1.22- 2,21) para el grupo de riesgo medio con 2-3 genotipos desfavorables, y 2,57 (IC del 95%: 1,62 a 4,09) para el grupo de alto riesgo con 4-5 genotipos desfavorables (Tabla 5).
Carro análisis
Todos los SNPs asociados significativamente (Tabla 2) fueron analizados para determinar posibles interacciones gen-gen a través del análisis CART. La división inicial fue en rs2228041 de
TEP1
, el más significativo de SNP de los evaluados para el riesgo de cáncer de vejiga. El árbol final tenía 5 nodos terminales (Figura 1). La Tabla 6 resume las estimaciones de riesgo de individuos en cada nodo terminal. El nodo 1 (N = 101), utilizada como referencia, tenían el menor riesgo y que consta de pacientes que eran GG para rs11250080 en
pinx1
, TC /CC, por rs1469557 en
pinx1
, y AA para rs2228041 en
TEP1
. En comparación con los individuos en el nodo 1, los demás nodos se asociaron con mayor riesgo de cáncer de vejiga con RUP que van desde 1,74 a 3.28 basado en combinaciones de genotipos distintos. Los individuos en el nodo 5 (N = 177) con la AG /GG para rs2228041 en
TEP1
tenían el riesgo más alto (OR 3,28; IC del 95%: 1,94 a 5,57).
Discusión
Este estudio evaluó la asociación entre un conjunto de SNPs en los genes de mantenimiento de los telómeros y el riesgo de cáncer de vejiga. Se encontraron diez y ocho SNPs significativos: entre los SNPs con asociación muy significativa (p & lt; 0,01), 4 eran de componente proteico de telomerasa 1 (
TEP1
) y 1 era de PIN2 proteína /-TRF1 interactuar 1 (
pinx1
). También se encontró un efecto acumulativo significativo de múltiples SNPs y las potenciales interacciones gen-gen con respecto al riesgo.
acortamiento y la activación de la telomerasa
telómeros está vinculada a la inestabilidad genómica y la tumorigénesis. Muchos estudios demostraron que la menor longitud de los telómeros está asociada con un mayor riesgo de desarrollar varios tipos de cáncer [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], con la evidencia más fuerte en el cáncer de vejiga [25]. La telomerasa es activa en la mayoría de los cánceres y es fundamental para la tumorigénesis. Es probable que las variantes genéticas estudiados afectan el riesgo de cáncer a través de cambios en los mecanismos que implican la regulación de los telómeros, la longitud del telómero, o función de la telomerasa.
Estudios anteriores han demostrado seleccionado variantes genéticas en los genes de la vía de los telómeros y el riesgo de cáncer de vejiga [26 ], [27].
TEP1
es un componente del complejo de ribonucleoproteína y se une a la telomerasa. Un SNP (rs1760897) en
TEP1
recientemente se ha asociado con un mayor riesgo de cáncer de vejiga [17]. También el genotipo de este SNP en este estudio y encontramos este SNP se asoció con un límite de riesgo significativamente mayor de cáncer de vejiga (OR 1,17; IC del 95%: 0,94 a 1,45 y OR 1,27; IC del 95%: 0,91 a 1,79 para la variante genotipos homocigotos y heterocigotos , respectivamente; p para la tendencia = 0,08). Además, en nuestro estudio, encontramos 7
TEP1
SNPs asociados con un mayor riesgo de cáncer de vejiga. El más significativo fue SNP rs2228041. Este SNP es un SNP no sinónimos, Arg1155Gln. Cambio de un fuerte aminoácido básico (arginina) a un aminoácido neutral (glutamina) es probable que afectar a la estructura y función de proteínas. Se necesitan más estudios para determinar cómo este
TEP1
SNP afecta a la función TEP1, la actividad de la telomerasa, y el riesgo de cáncer de vejiga. Nuestro análisis de haplotipos también apoya el papel de TEP1 en la etiología del cáncer de vejiga.
Además de
TEP1
, encontramos gran importancia en un SNP en el
pinx1
gen y menor el riesgo de cáncer de vejiga.
pinx1
regula la función de la telomerasa y puede unirse directamente a terc e inhibir la actividad de la telomerasa; inhibición de
pinx1
aumenta la actividad de la telomerasa, mientras que la sobreexpresión hace lo contrario [28]. Un estudio previo mostró que
pinx1
inhibición conduce a la activación de la telomerasa aberrante y el alargamiento de los telómeros, lo que compromete la función de los telómeros y causando inestabilidad cromosómica, y no hay evidencia que apoya el papel de
pinx1
como un supresor tumoral, actuando a través de un mecanismo de telomerasa dependiente de [29]. Nuestros resultados proporcionan más apoyo que
pinx1
es un supresor tumoral potencial. Potencialmente, la variación genética de la
pinx1
gen podría alterar el riesgo de cáncer a través de mecanismos de regulación de los telómeros, y más estudios para evaluar variantes genéticas dentro de la
pinx1
gen y la asociación con el riesgo de cáncer de vejiga, así como para definir la forma en
pinx1
regula los telómeros a través de mecanismos de telomerasa-dependientes o independientes.
Se realizó el análisis acumulativo de múltiples SNPs. Aunque el SNPS analizada individualmente tenía efecto moderado en el riesgo de cáncer de vejiga, hemos encontrado un efecto acumulativo más fuerte. Estos resultados confirman la multigenicity de cáncer de vejiga, como se ha señalado en estudios anteriores [30], [31], [32], y la identificación de múltiples variantes de riesgo podría mejorar aún más la predicción del riesgo. Además, se realizó un análisis para explorar Carro de orden superior interacciones gen-gen entre los SNPs. Dado que el cáncer de vejiga es una enfermedad multifactorial, las interacciones entre las variaciones genéticas, así como los factores ambientales como el tabaquismo y la exposición ocupacional, es probable que contribuir con un efecto acumulativo de riesgo.
Hay varios puntos fuertes de este estudio . El tamaño de la muestra es relativamente grande para un estudio de genes candidatos. La población de estudio es homogénea con la confusión mínima de estructura de la población. Los pacientes fueron confirmados histológicamente todo. El panel SNP es incompleta. También hay algunas limitaciones de este estudio. Se utilizó un enfoque basado en la tasa de falso descubrimiento (FDR) para ajustar las múltiples pruebas y los valores de p ajustados-FDR fueron entre 0,08 y 0,12 para los SNPs significativos. Un FDR umbral de 0,2 fue sugerida por estudios anteriores para los estudios de genes candidatos [33]. Algunas de las asociaciones son hallazgos casuales probables. validaciones externas futuras en estudios independientes están garantizados para confirmar los resultados de nuestros estudios. Además, el análisis CART exploratorio y los resultados deben ser interpretados con precaución. Sin embargo, nuestro estudio sugiere que las variaciones genéticas en los genes de mantenimiento de los telómeros modulan el riesgo de cáncer de vejiga individual y conjuntamente.
Materiales y Métodos
Ética Declaración
Todos los pacientes firmaron un informado por escrito consentimiento y este estudio ha sido revisado y aprobado por las Juntas de revisión Institucional (IRB) del MD Anderson Cancer Center, Baylor College of Medicine, y la Clínica Kelsey-Seybold.
población de estudio y recopilación de datos
Este estudio incluyó a pacientes con cáncer de vejiga que fueron reclutados de la Universidad de Texas, MD Anderson Centro de cáncer y el Colegio Baylor de Medicina, la contratación a partir de 1999. Los casos fueron confirmados histopatológicamente todos y no tratados previamente para la quimioterapia o la radioterapia previa a la contratación. No hubo restricciones de contratación sobre la edad, el sexo o el escenario. Control de los sujetos fueron reclutados de Kelsey Seybold, el mayor grupo de médicos de varias especialidades privada en Houston. Eran individuos sanos sin historia previa de cáncer, excepto el cáncer de piel no melanoma, y se emparejaron a los casos de pacientes por edad (± 5 años), sexo y origen étnico. Los datos detallados cuestionario incluyendo datos demográficos, antecedentes familiares, tabaquismo, consumo de alcohol, historia ocupacional, y la historia médica se obtuvieron de todos los sujetos a través de entrevista personal. Las personas que habían fumado menos de 100 cigarrillos en toda su vida se definieron como nunca fumadores, las personas que habían fumado al menos 100 cigarrillos en su vida, pero habían dejado de fumar más de 12 meses antes del diagnóstico (casos) o de entrevista (controles) fueron definidos como ex los fumadores y las personas que fumaban en la actualidad o que habían dejado de & lt; 1 año antes de se define como fumadores actuales. Y ex fumadores fueron definidos como fumadores cada vez. Las tasas de respuesta para los casos y los controles fueron del 92% y 76,7%, respectivamente. Debido a que el 90,6% de la población de pacientes era de raza caucásica, se incluyeron sólo los caucásicos en este estudio.
selección SNP y genotipado
Se seleccionaron 10 de los genes más importantes que codifican proteínas implicadas en el mantenimiento de los telómeros, incluyendo la telomerasa, proteínas shelterin, y varias proteínas asociadas telómero, basado en la literatura minera. SNPs de marcado han sido seleccionados por el algoritmo de software binning LDSelect (http://droog.gs.washington.edu/ldSelect.pl) (r
2 & lt; 0,8, MAF & gt; 0,05) dentro de 10 kb aguas arriba de la 5 'no traducida región (UTR) y 10 kb aguas abajo de la 3 'UTR de cada gen. También se incluyeron todos los SNPs codificantes confirmados en la base de datos dbSNP (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/). El número final de SNPs para cada región del gen fue la siguiente:
pinx1
, 27; POT1, 8; PIP1, 1;
TEP1
, 42; TRF2, 2; TRF2IP, 2; De TERT, 12; Tnks, 21; TNKS1BP1, 5; y TNKS2, 6. Se aisló ADN genómico a partir de sangre periférica usando el kit de ADN QIAamp Blood Maxi (Qiagen) de acuerdo con el protocolo del fabricante. La genotipificación se realizó utilizando encargo iSelect SNP gama plataforma de Illumina, según el protocolo de ensayo Infinium II del fabricante (iluminación). a continuación, se analizó datos de genotipificación y exporta el uso de software BeadStudio (iluminación). La tasa media de las llamadas para la matriz SNP era & gt; 99%. Seleccionados al azar 2% de las muestras se realizaron por duplicado y la concordancia de genotipo llamadas era & gt; 99,9% para las muestras duplicadas
El análisis estadístico
El análisis estadístico se realizó utilizando el software STATA 10.0 (Stata Corp. ). χ
2 de prueba y la prueba exacta de Fisher se utilizó para comparar variables categóricas y se utilizó
t
de Student para las variables continuas. La bondad del ajuste χ
2 el análisis se utilizó para probar Hardy-Weinberg. Efectos de SNP sobre el riesgo de cáncer de vejiga se estimó como odds ratio (OR) y el intervalo de confianza del 95% (IC). multivariable de regresión logística incondicional se realizó bajo los modelos dominantes, recesivas, y aditivos de la herencia de ajustar por edad, sexo y tabaquismo, en su caso. tasa de falso descubrimiento (FDR), el valor Q en base fue calculado para los SNP que ajustar para múltiples pruebas. Se utilizó un umbral de 0,20 para el valor de Q, previamente sugerido como más apropiado para los estudios de tamaño moderado con enfoques de genes candidatos [33]. El análisis de haplotipos se llevó a cabo en SNPs de la
TEP1
gen
Para el efecto acumulativo de múltiples SNP sobre el riesgo de cáncer, SNPs con asociación significativa (valor de p para el modelo más apropiado & lt; 0,01). eran evaluado. Utilizando el grupo de sujetos sin ningún tipo de genotipos desfavorables como las de referencia, RUP y IC del 95% se calcularon para los otros grupos mediante regresión logística multivariante incondicional ajustado por edad, sexo, tabaquismo y del pack años. genotipos desfavorables fueron sub-clasificarse en 3 grupos (bajo, medio y alto riesgo) de acuerdo con el número de genotipos desfavorables. El grupo de referencia fue uno sin ningún tipo de genotipos desfavorables. De orden superior interacciones gen-gen se exploraron a través de Clasificación y análisis de árbol de regresión (CART), realizaron utilizando software de análisis HelixTree Genética (v. 4.1.0, Golden Helix). En pocas palabras, CART utiliza la partición reiterada para crear un árbol de decisión que permite la identificación de las diferentes combinaciones de variables a diferentes niveles de riesgo. El análisis comienza con el nodo raíz con todos los casos y controles, determina la división más óptima, es decir, más pequeño valor de p, para cada nodo siguiente, con los valores de P multiplicidad ajustados para controlar el crecimiento de árboles (p & lt; 0,05). El proceso continúa hasta los nodos terminales no tienen división estadísticamente significativo o alcanzan un tamaño mínimo predeterminado. RUP y IC del 95% para cada nodo terminal se calcularon mediante regresión logística. P value≤0.05 se considera que es el umbral de significación en este estudio; Todos los análisis estadísticos fueron de dos caras.