Abstract
Bakgrunn
Forskjeller i fordelingen av genotyper mellom individer av samme etnisitet er en viktig confounder faktor ofte undervurdert i typiske foreningen studier gjennomført i radiogenomics.
Mål
for å evaluere genotypisk fordeling av SNPs i et bredt sett av spanske prostatakreftpasienter for å bestemme homogenitet av befolkningen og for å avsløre potensielle bias.
Design, Setting, og deltakere
i alt 601 pasienter med prostatakreft fra Andalusia, Baskerland, Kanari og Katalonia ble genotypet for 10 SNPs ligger i 6 forskjellige gener assosiert til DNA-reparasjon: XRCC1 (rs25487, rs25489, rs1799782), ERCC2 (rs13181), ERCC1 (rs11615), LIG4 (rs1805388, rs1805386), ATM (rs17503908, rs1800057) og P53 (rs1042522). SNP genotyping ble gjort i en Biotrove OpenArray® NT sykler.
utfallet målinger og statistisk analyse
Sammenligninger av genotypisk og allele frekvenser mellom bestander, samt haplotype analyser ble bestemt ved hjelp av web- basert miljø SNPator. Prinsipal komponent analyse ble gjort ved hjelp av SnpMatrix og XSnpMatrix klasser og metoder implementert som en R-pakken. Ikke-overvåket hierarkisk klynge av SNP ble gjort ved hjelp MultiExperiment Viewer.
Begrensninger
Resultater og
Vi observerte at genotype distribusjon av 4 10 SNPs var statistisk forskjellig blant de undersøkte populasjonene, viser de største forskjellene mellom Andalusia og Katalonia. Disse observasjonene ble bekreftet i klyngeanalyse, prinsipal komponent analyse og i differensial fordeling av haplotyper mellom populasjonene. Fordi tumor egenskaper ikke har blitt tatt hensyn til, er det mulig at noen polymorfismer kan påvirke kreft egenskaper på samme måte som det kan utgjøre en risikofaktor for andre sykdomskarakteristika.
Konklusjon
Forskjeller i fordelingen av genotyper innen ulike populasjoner av samme etnisitet kan være en viktig konfunderende faktor ansvarlig for manglende validering av SNPs forbundet med stråling-indusert toksisitet, spesielt når omfattende meta-analyse med emner fra ulike land blir utført.
Citation: Henríquez-Hernández LA, Valenciano A, Foro-Arnalot P, Álvarez-Cubero MJ, Cozar JM, Suárez-Novo JF, et al. (2013) Polymorfisme i DNA-reparasjonsgener i en kohort av prostatakreftpasienter fra ulike områder i Spania: Heterogenitet mellom pasientgrupper som en problemfaktor i Association Studies. PLoS ONE 8 (7): e69735. doi: 10,1371 /journal.pone.0069735
Redaktør: Amanda Ewart Toland, Ohio State University Medical Center, USA
mottatt: 02.05.2013; Akseptert: 12. juni 2013, Publisert: 23.07.2013
Copyright: © 2013 Henríquez-Hernández et al. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Dette arbeidet ble subsidiert av en bevilgning fra Instituto de Salud Carlos III (Ministerio de Economía y Competitividad fra Spania), ID: PI12 /01867. Almudena Valenciano har et stipend fra Instituto Canario de INVESTIGACION del kreft (Icic). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
Genetiske polymorfismer er varianter av genomet som vises ved mutasjoner i noen individer, blir overført til avkom og skaffe noen frekvens (minst 1%) i befolkningen etter mange generasjoner. Polymorfismer er grunnlaget for evolusjon og de som er konsolidert kan være lydløs eller gi fordeler til enkeltpersoner, men kan også være involvert i sykdomsutvikling [1]. De hyppigste polymorfismer er enkeltnukleotidpolymorfi (SNPs). Den etnisk bakgrunn av en populasjon bestemmer fordelingen av genotyper i en befolkning, og har ikke til å være lik andre. Videre forskjellene som ble observert blant grupper av samme etniske opprinnelse antyder at løpet er ikke en tilstrekkelig faktor for å sikre homogeniteten til prøven. I den forstand er det kjent tilstedeværelsen av flere viktige akser av lagdeling, mest fremtredende i en nordlig-sør-østlige trend, men også langs en øst-vest aksen, mellom genotype distribusjon av europeiske befolkningen [2]. Når det gjelder Spania, selv om populasjoner bebor den iberiske halvøya viser en betydelig genetisk homogenitet [3], er det funn som tyder på at Northwest afrikansk innflytelse eksisterende blant de spanske befolkning og disse forskjellene kan øke risikoen for falske positiver i genetiske epidemiologiske studier [4 ].
Strålebehandling (RT) er en effektiv behandling tilbys pasienter med lokalisert prostatakreft som et levedyktig alternativ til kirurgi [5]. Selv om begge behandlingsformer viste sammenlignbare resultater i form av overlevelse [6], er de viktigste forskjellene mellom dem knyttet til bivirkninger. Tumor kontroll ved RT krever bruk av maksimale dose som kan leveres samtidig opprettholde en toleranse risiko for normalt vev toksisitet, blir kliniske toksisitets den faktor som begrenser effekten av behandlingen [7]. Rollen til genetikk i responsen av normalt vev til RT er allment akseptert av det vitenskapelige samfunn, og det vil bidra til å forklare hvorfor pasienter behandlet med RT oppleve stor variasjon i normalt vev toksisitet, selv når lignende doser og tidsplaner administreres [8 ]. Stråling forårsaker tap av struktur og funksjon av de fleste biologiske molekyler, inkludert DNA. Den enkelte DNA-reparasjon kapasitet består av flere mekanismer (nukleotid og basen excision reparasjon, homolog rekombinasjon, ikke-homolog endjoining, mismatch reparasjon og telomer-metabolisme) og individuelle kapasitet til å reparere skadet DNA kan endre responsen fra svulstvev og normalt vev for stråling [9]. Dermed studier av kandidatgener har vært fokusert på gener hovedsakelig involvert i DNA-skade anerkjennelse og reparasjon (f.eks, minibank, XRCC1, XPD, ERCC1, LIG4, og TP53 blant annet), og også i frie radikaler, dvs (f.eks SOD2), eller anti-inflammatorisk respons (f.eks TGFB1).
Sammenhengen mellom SNPs og stråling forgiftning har vært dypt utforsket [10] og en rekke konsortier har blitt dannet for å identifisere felles genetiske variasjoner forbundet med utvikling av stråling toksisitet [ ,,,0],11]. Selv om lovende, det samlede resultatet sviktet ved valideringstrinn [12] og i dag, utvikling av en SNP signatur tilknyttet til forutsigelse av toksisitet er fortsatt langt unna. Selv om denne mangelen på sammenheng kan forklares med ulike grunner (tilstedeværelse av konfunderende faktorer, utilstrekkelig sample størrelse, og mangel på enighet i metoden som er benyttet i form av genotyping, statistikk, og selv i gradering av stråling forgiftning) [13], den heterogenitet av de studerte populasjonene er en faktor som har effekt er ofte undervurdert.
med alle disse forutsetningene i tankene, har vi designet en studie forsøkte å evaluere genotypisk fordelingen av 10 SNPs i 6 forskjellige gener involvert i DNA-reparasjon og klassisk knyttet til stråling-indusert toksisitet, i et bredt sett av spanske prostatakreftpasienter, for å bestemme homogenitet av befolkningen og for å avsløre potensielle undervurderte confounders i sammenhengen mellom SNPs og stråling toksisitet.
Materialer og metoder
1. Pasienter
Totalt 601 pasienter med ikke-metastatisk prostatakreft (PCA) ble inkludert i studien. Geografisk fordeling av pasienter var som følger (tabell 1): 91 (15.14%) fra Andalusia, 51 (8,48%) fra Baskerland, 238 (39,60%) fra Canary og 221 (36,77%) fra Catalonia. Alle pasientene var fra spansk opprinnelse og alle av dem har mottatt skriftlig informert samtykke før prøvetaking. Alle deltakerne gitt sitt skriftlige samtykke til å delta i denne studien. Studien ble godkjent av Research and Ethics Committee for hver institusjon deltaker i studien: Hospital Universitario de Gran Canaria Dr. Negrín (Las Palmas de Gran Canaria), Hospital de la Esperanza. Parc de Salut Mar (Barcelona), Hospital Universitario Virgen de las Nieves (Granada), Hospital Universitari de Bellvite (L’Hospitalet de Llobregat), Onkologikoa (Guipuzcoa), Institut Català d’Oncologia (L’Hospitalet de Llobregat), Hospital de la Santa Creu i Sant Pau (Barcelona) og Hospital Universitario Virgen del Rocío (Sevilla).
2. DNA Isolering og kvantifisering
Alle blodprøvene ble sendt til sykehuset Universitario de Gran Canaria Dr. Negrín for DNA-ekstraksjon og påfølgende analyser. DNA ble isolert fra 300 ul fullblod i en iPrep rensesystem (Applied Biosystems, Foster City, CA) ved hjelp av iPrep ™ PureLink ™ gDNA Blood Kit (Applied Biosystems). DNA ble kvantifisert og kvaliteten på prøvene ble bestemt i en Nanodrop 2000 (Thermo Scientific, Wilmington, DE).
3. Gener og SNPs
Totalt 10 SNPs i 6 forskjellige viktige gener involvert i DNA-reparasjon ble studert: X-ray reparasjon kryss utfyller protein 1 (XRCC1) [14], [15], excision reparasjon kryss- utfyller gnager reparasjon mangel, komplemente gruppe 2 (ERCC2) [16], excision reparasjon kryss utfyller gnager reparasjon mangel, komplemente gruppe 1 (ERCC1) [17], ligase IV (LIG4) [18], ataksi telangiectasia mutert (ATM) [ ,,,0],19], og tumorprotein p53 (TP53) [20]. Fordi RT handlinger produsere DNA-skader og genetisk variasjon i DNA-reparasjon og skader respons endre følsomhet for strålebehandling, har disse SNPs blitt klassisk knyttet til stråling-indusert toksisitet i flere krefttyper. Beskrivelse av SNPs finnes i tabell 2.
4. Genotyping
SNP genotyping ble gjort i en Biotrove OpenArray® NT sykler (Applied Biosystems). DNA for OpenArray (OA) ble fortynnet til en konsentrasjon på 50 ng /ul og et forhold mellom A260 /A280 og A260 /230 på 1,7-1,9. En total på 300 ng genomisk DNA ble anvendt. En endelig mengde på 150 ng ble innlemmet i rekken med autolasteren og genotypet i henhold til produsentens anbefalinger. En ikke-templat kontroll (NTC) som består av DNase-frie dobbeltdestillert vann ble innført i hver analyse. Når DNA og master mix ble overført, ble lastet OA plate fylt med en nedsenking væske og forseglet med lim. De multiplekse TaqMan assay-reaksjonene ble utført i en dobbel flat blokk (384-brønn) GeneAmp PCR System 9700 (Applied Biosystems) med den følgende PCR-syklus: et første trinn ved 93 ° C i 10 minutter etterfulgt av 50 sykluser på 45 sekunder ved 95 ° C, 13 sekunder ved 94 ° C og 2 minutter og 14 sekunder ved 53 ° C; etterfulgt av et siste trinn i løpet av 2 minutter ved 25 ° C og holde ved 4 ° C.
De fluorescens resultatene ble lest opp ved hjelp av OpenArray® SNP genotyping Analyse programvareversjon 1.0.5. (Applied Biosystems). Den genotyping analyse ble gjort med TaqMan Genotyper programvareversjon 1.0.1. (Tilgjengelig på: ttp: //www.invitrogen.com/site/us/en/home/Global/forms/taqman-genotyper-software-download-reg.html) med autocalling som samtalemetode. Kvaliteten verdien av datapunkter genotype ble bestemt av en terskel over 0,95. Genotyping analyse ble utført for hver populasjon for seg (figur 1).
Hver kurve som viser et spredt plotting av en allel (FAM sonde) mot den andre allel (VIC-probe). De prøver som er homozygot vises i blått eller rødt; heterozygote prøvene inneholder fluorescens fra både prober og vises i grønt. De NTCS vises i lyse-blå firkanter og representerer bakgrunnsfluorescens fra prøver med ingen mal DNA. Prøver ikke-fastsatt vises som svarte punkter og prøver ikke forsterket vises som oransje poeng. De spredningsplott ble hentet fra TaqMan Genotyper programvareversjon 1.0.1.
5. Statistisk analyse
Genotype og allele frekvensene ble bestemt ved hjelp av web-basert miljø SNPator (SNP analyse til resultater, fra Spanias nasjonale Genotyping Center og National Institute for Bioinformatikk) [21]. Relativ overflødig heterozygositet var fast bestemt på å sjekke kompatibiliteten genotypefrekvensene med Hardy-Weinberg likevekt (HWE). Dermed ble p-verdier fra standard eksakte HWE manglende tilpasning test beregnet ved hjelp SNPator. Sammenligninger av genotypiske og allele frekvenser blant befolkningsgrupper, samt haplotype analyser ble også gjort i SNPator.
Prinsipal komponent analyse (PCA) ble gjort ved hjelp av SnpMatrix og XSnpMatrix klasser og metoder [22], implementert som en R pakke og tilgjengelig fra Bioconductor (fra versjon 2.11, https://bioconductor.org). Den består i å transformasjonen av settet av opprinnelige variabler i et annet sett av variabler – hovedkomponent – oppnådd som en lineær kombinasjon av disse. De nye variablene beholde all informasjon, men de fleste av de viktigste komponentene har så liten variasjon som kan ignoreres. Dermed kan noen komponenter (vanligvis 3 eller færre) representerer og forklare rimelig sett av objekter av prøven uten tap av informasjon. PCA reduserer kompleksiteten av dataene og tillater grafisk representasjon av variablene
Ikke-overvåket hierarkisk clustering [23] av SNP i hver populasjon ble gjort ved hjelp av MultiExperiment Viewer (tilgjengelig på: www.tigr.org). . Clustering ble gjort ved hjelp av Euklidsk avstand korrelasjon og gjennomsnittlig kobling. For å lykkes utføre klynger, ble vill homozygot kodet som -1, heterozygot som 0 og mutert homozygot som 1.
Alle andre statistiske analysene ble utført ved hjelp av PASW Statistikk 15 (IBM Corporation, Armonk, NY, USA).
Resultater
alle genotypede prøvene møtte kvalitetskriterier som nevnt ovenfor, og alle prøvene ble genotypet med samme sats av materialet på samme tid. Totalt 601 PCA pasienter ble genotypet for 10 SNPs. Av de 6,010 mulige bestemmelser, ble 94,36% vellykket genotypet. Ringeprisene blant befolknings var (median (spredning)): 79,5% (68,1 til 91,2%) for Andalusia, 100% (80,4 til 100%) for Baskerland, 97,7% (94,5 til 99,2%) for Canary, og 97,9% (83,3 til 99,1%) for Katalonia
genotypisk og allele frekvenser er vist i tabell 3. en slektning overkant av heterozygositet, noe som indikerer et avvik fra HWE, ble observert i 4 SNPs fra 2 forskjellige populasjoner. rs25487 ( XRCC1) hos personer fra Catalonia og rs13181 (ERCC2), rs11615 (ERCC1) og rs180057 (ATM) i fag fra Andalusia (tabell 3). Genotypen fordelingen var forskjellig mellom studiepopulasjoner i fire av de 10 SNPs: rs25487, rs13181, rs11615, og rs1805386 (LIG4) (χ
2 test, tabell 3), viser en differensial fordeling av genotyper blant befolkninger. En ikke-overvåket hierarkisk klynge ble utført prøver å visualisere forskjeller i genotypen fordelinger blant de fire populasjonene. Således, som vist i figur 2, ble polymorfismer fordelt i to grupper, hver med forskjellig antall og identitet av SNP, noe som tyder på heterogenitet blant populasjoner. Videre ble det web-baserte verktøy SNPator brukes til å sammenligne populasjoner individuelt en mot en. Forskjeller i genotypiske distribusjoner var hovedsakelig tilstede mellom Andalusia og de andre populasjoner (χ
2 test, tabell 4). Ifølge dette resultatet, bestandene fra Catalonia og Andalucia viste størst forskjeller, med 3 SNPs (rs25487, rs13181 og rs11615) ulikt fordelt på de PCA pasienter fra begge populasjonene.
Clustering ble gjort ved hjelp av Euklidsk avstand korrelasjon og gjennomsnittlig kobling, og ble behandlet og vises med MultiExperiment Viewer (https://www.tigr.org). Den dendogram viser gruppering av SNPs. Genet symbol ble lagt for å identifisere hver SNP. Linjene under hvert panel viser de to viktigste klyngene generert.
Prinsipal komponent analyse (PCA) ble gjort forsøk på å identifisere globale forskjeller mellom befolkningsgrupper. Komponenter 1 og 2 var ansvarlig for 15,3% og 14,3% av variansen, henholdsvis. Når begge komponentene ble plottet, de viktigste komponentene virket ikke å diskriminere mellom populasjoner (figur 3A). Men når komponentene ble analysert separat, kan den første man skille mellom populasjoner av Andalusia og Katalonia (figur 3B), bekreftende resultatene observert i tabell 4 og tydelig viser forskjellene i fordelingen av genotyper mellom de analyserte populasjoner.
Symboler i tomt A: ° (svart), Andalucía; Δ (rød), Baskerland, + (grønn), Canary; × (blå), Catalonia. Forkortelser i tomt B: Og Andalucía; Basq, Baskerland; Kan, Canary; Katt, Catalonia.
Til slutt ble utført haplotype analyse i SNPator. Som vist i tabell 5, er de tre mest vanlige haplotyper var forskjellig mellom populasjoner. Derfor, for SNPs i kromosom 11 (de som ligger i ATM-genet), den haplotype GG var fraværende i den andalusiske befolkningen. For SNPs i kromosom 13 (de som ligger i LIG4 genet), haplotyper GG og AA viste en annen fordeling blant befolkningen. I tilfelle av SNPs i kromosom 19 (de som ligger i XRCC1, ERCC2 og ERCC1 gener), haplotype CCGGG var til stede bare i PCA pasienter fra Canary og Katalonia, mens haplotype CCGTG var til stede bare i PCA pasienter fra Andalusia og Baskerland. Det faktum at de hyppigste haplotyper var lik i alle populasjoner antyder en likhet mellom individer av samme etnisitet.
Diskusjoner
Radiogenomics er studiet av genetiske varianter, primært enkeltnukleotidpolymorfi (SNP’er), assosiert med utvikling av stråleterapi toksisitet, i et forsøk på å finne en analyse i stand til å forutsi hvilke kreftpasienter er mest sannsynlig å utvikle uønskede virkninger etter RT [9]. Prediksjon av normalt vev toksisitet ville tillate justering av stråledoser individuelt for hver enkelt pasient, spesielt når høyere strålingsdosenivåer er forbundet med forbedrede biokjemiske kontrollresultater og reduksjon i fjerne metastaser i PCA-pasienter [24]. Rollen til genetikk i stråle toksisitet har blitt bevist [25]. I den forstand, genetikk ser ut til å bidra til å forklare den høye inter-individuelle variabiliteten observert mellom tilfeller, selv når pasienter er like og blir behandlet med samme behandlingsregimet [26]. Men selv om det har blitt publisert en rekke bibliografi rapportering prediktiv rolle noen SNPs i normalt vev toksisitet, har valideringsstudier mislyktes, ringer inn spørsmålet nytten av SNPs som et verktøy for å forutsi stråling-indusert toksisitet [12].
Befolkning assosiasjon mellom genotype på et bestemt locus og en binær egenskap (for eksempel tilstedeværelse /fravær av stråling-indusert toksisitet) kan oppstå på tre måter [27]: i) kan locus være mulig relatert til sykdommen ( forskjellige alleler bærer ulik risiko), ii) locus kan ikke i seg selv være tilfeldig (men kan være tilstrekkelig nær årsaks locus som å være i koblingsulikevekt whit det), eller iii) foreningen kan være på grunn av forvirrende av befolkningen lagdeling eller blanding. Confounding kan handle for å skape befolknings forening i fravær av en tilfeldig link eller skjule et tilfeldig forhold. Derfor er det viktig å utelukke falsk forening av hensiktsmessig utforming og /eller analyse av studier, tatt i betraktning at skjevheter som følge av systematisk feil (for eksempel ulike utvalgsskjevheter eller skjevheter i måle utfall) vedvarer som utvalgsstørrelsen øker. Confounding ville oppstå dersom befolkningen inneholdt flere etniske grupper, hvis allelfrekvenser på locus av interesse forskjellig mellom gruppene, og hvis sykdommen frekvens også forskjellig mellom gruppene av grunner helt urelaterte til locus av interesse. Det er kjent at etnisk påvirker anvendeligheten av Pharmacogenetics [28].
Canary befolkning, samt resten av populasjoner inkludert i denne studien, er å betrakte som kaukasiske. Men den naturlige historie, for eksempel, Canary og Baskerland, er forskjellige. Således, mens Canary befolkningen har innflytelse fra Nordvest-Afrika migrasjon og europeisk kolonisering [29], baskerne har en annen opprinnelse [30]. Men i en fersk publisert papir, 30 personer fra 10 forskjellige populasjoner fra Spania (Canary befolkningen ble ikke tatt med i denne studien) ble genotypet for 120 SNPs, konkluderte med at de undersøkte bestandene ble genotypisk lignende [3]. Ingen av SNPs er vurdert i denne studien ble inkludert i denne forrige artikkel. Vi fant at genotype distribusjon av 4 SNPs var forskjellig blant populasjoner fra Andalusia, Baskerland, Canary og Catalonia. Vi sammenlignet våre resultater med den største kohort av PCA pasienter analysert i Spania [31]. Totalt 698 galiciske PCA pasienter ble undersøkt for 14 SNPs ligger i minibanken, ERCC2, LIG4, MLH1 og XRCC3 gener. Tre av disse SNPs ble inkludert i vår multisenterstudie: rs1805388 (LIG4), rs1805386 (LIG4) og rs1800057 (ATM). Genotypiske distribusjoner av rs1805388 og rs1805386 var signifikant forskjellig mellom galisisk og bestandene som inngår i denne studien (χ
2 test, p = 0,001 og p = 0,007, henholdsvis), fremhever variasjon mellom populasjoner av samme etnisitet (kaukasiere) fra samme land i avhengig av hver SNP. Ifølge våre resultater, Andalucía var befolkningen ulikt fordelt, viser den største forskjellen med katalansk (resultater observert i χ
2 analyser og PCA). Forskjeller mellom befolkningsgrupper var også tydelig i haplotype analyse og påfølgende distribusjon. Disse resultatene tyder på at hver SNP må vurderes individuelt, prøver å finne mulige konfunderende variabler som vil være avgjørende for tolkningen av resultatene. I case-kontrollstudier, som er den vanlige typen av design i studier for å oppdage sammenhenger mellom SNPs og stråling forgiftning, er den grunnleggende forutsetning at disse to seriene av fag (kontroller og tilfeller) kan brukes til å gi deg estimater av de tilsvarende fordelingene blant berørte og upåvirket medlemmer av noen underliggende befolkningen [27]. Denne grunnleggende forutsetningen kan ikke oppfylles i praksis fører til partisk funn som faller inn i to klasser: utvalg skjevhet forårsaket av upassende prøvetaking av saker og kontroller, og informasjon skjevhet forårsaket av differensialmålefeil i saker og kontroller. Når confounding variabel er oppdaget i studien, den klassiske metoden i epidemiologi er ved lagdeling av analysen av den potensielt konfunderende variable og testing for sammenheng mellom faktorer av interesse (dvs. genotype) og sykdom innen strata (dvs. graderinger av stråling-indusert toksisitet ). Bekymring over tilstedeværelsen av skjevhet fra befolkningen lagdeling i genetiske case-kontrollstudier bør lindres ved riktig design og analyse av case-kontrollstudier, evaluering av sannsynligheten for større skjevhet i en gitt studie [32] og, om nødvendig, metoder for korreksjon [33].
Denne studien har noen begrensninger som bør nevnes. Først alle fag var PCA pasienter og genotype frekvens kan være annerledes hvis det sammenlignes med en befolkning på friske personer. Men i studier designet for å vurdere mulige sammenhenger mellom SNPs og stråling giftighet, kontrollene er pasienter med null-lav grad av toksisitet og saker er pasienter med høy grad av toksisitet, men alle fag er kreftpasienter. Således kunne denne begrensning betraktes som en fordel, fordi den etterligner standard utforming av slike studier. For det andre, det antall individer fra forskjellige populasjoner varierer mye. Men det faktum at de største forskjellene ikke ble funnet i befolkningen med den minste antall pasienter (Baskerland med 51 PCA) tyder på at denne begrensningen ikke kan være avgjørende for tolkningen av resultatene. Videre, hvis heterogenitet blant populasjoner er ansett som en systematisk skjevhet, er den ikke avhengig av prøvestørrelsen. Tredje, til blind analysen foreligger ingen kliniske data på pasienter var tilgjengelig, det vil si, det er ikke data om TNM staging, svulst klasse, biokjemiske svikt eller Gleason Score. I så måte er det mulig at noen polymorfisme kan påvirke kreft egenskaper på samme måte som det kan utgjøre en risikofaktor for andre sykdomskarakteristika [34], [35]. I den andre hånden, bør noen fordeler fremheves: i) den inneholder en rekke fag tilstrekkelig å ha pålitelige data om fordelingen av disse 10 SNPs i PCA populasjoner studert (spesielt for Canary og Katalonia); ii) alle fag var menn, så unngå mulig skjevhet generert av kjønn; og iii) alle bestemmelser (6010 totalt) ble utført med samme metode (OpenArray, Applied Biosystems), med samme batch av chips og av samme etterforsker, og dermed minimere skjevheter fra teknisk opprinnelse.
Konklusjoner
Forskjeller i fordelingen av genotyper innen ulike populasjoner av samme etnisitet kan være en viktig konfunderende faktor ansvarlig for manglende validering av disse SNPs forbundet med stråling-indusert toksisitet, spesielt når omfattende meta-analyse med emner fra forskjellige land blir utført [36]. Våre resultater tyder på at likestilling mellom mennesker (spesielt blant de som anses som kontroll) bør sjekkes før du fortsetter med noen videre analyse.
Takk
Vi takker teknisk støtte fra Immunology Department (Hospital Universitario de Gran Canaria Dr. Negrín) ansatte: Nereida González-Quevedo og Yanira Florido-Ortega. Spesiell takk til Eduardo Salazar Villaverde for bistand i tall forberedelse.
