Abstract
Foreningen mellom Serine /treonin kinase 15 (STK15) F31I polymorfisme (rs2273535) og kreft mottakelighet fortsatt kontroversielt. For ytterligere å undersøke dette potensielt forhold, gjennomførte vi en omfattende meta-analyse av 27 publiserte studier med totalt 19,267 flere krefttilfeller og 24,359 kontroller. Våre resultater indikerer statistisk bevis for en sammenheng mellom
STK15
F31I polymorfisme og den økte risikoen for generell kreft i fire genetiske modeller: AA vs TA + TT, AA vs TT, AA vs TA, og A vs. T. i en stratifisert analyse av krefttype, var det en økt risiko for brystkreft i fire genetiske modeller: AA vs TA + TT, AA vs TT, AA vs TA, og A vs. T, samt som spiserørskreft i to genetiske modeller: AA vs TA + TT og AA vs TA. I en stratifisert analyse av etnisitet, var det en betydelig økning i kreftrisiko blant asiater, men ikke kaukasiere i fire genetiske modeller: AA vs TA + TT, AA vs TT, AA vs TA og A vs T. I Dessuten en stratifisert analyse av etnisitet i brystkreft gruppen viste en signifikant økning i kreftrisiko blant asiater i to genetiske modeller: AA vs TA + TT og AA vs TT, samt blant kaukasiere i en genetisk modell: AA vs . TA. Oppsummert viser denne meta-analysen at
STK15
F31I polymorfisme kan være en risikofaktor for kreft
Citation. Tang W, Qiu H, Ding H, Sun B, Wang L, Yin J, et al. (2013) Association mellom
STK15
F31I Polymorphism og kreft Følsomhet: A Meta-Analysis Involvering 43,626 fag. PLoS ONE 8 (12): e82790. doi: 10,1371 /journal.pone.0082790
Redaktør: Hiromu Suzuki, Sapporo Medical University, Japan
mottatt: 31 juli 2013; Godkjent: 28 oktober 2013; Publisert: 13.12.2013
Copyright: © 2013 Tang 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:. Denne studien ble støttet av Jiangsu-universitetet klinisk medisin vitenskap og teknologiutvikling fondet (JLY20120004). 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
Kreft er en kompleks sykdom som skyldes samhandling mellom flere genetiske og miljømessige faktorer [1-3]. Et kjennetegn ved kreft er genetisk ustabilitet, noe som kan være forårsaket av transgenation og ervervet Aneuploidy [4]. Genetisk ustabilitet oppstår det meste på kromosomnivå, herunder tap og gevinster av hele eller store deler av kromosomer [5]. Kromosomal adskilling oppnås ved den mitotiske spindel, som forbinder hele kromosomer til motsatte poler av cellen, og segregerer duplisert DNA likt i to datterceller [6]. I pattedyrceller, centrosomes er de viktigste microtubule organisering sentre (MTOC) og spiller en viktig rolle i symmetrisk mitotisk spindel formasjon og mitose. Serin /treonin-kinase 15 (STK15), en sentrosomen-lokalisert serin /treonin-kinase, fungerer som en viktig regulator av mitotisk sentrosomen modning og spindelenheten. Den har en spesiell rolle i G2 til M fase, først og fremst gjennom sine fosforylering funksjoner, og spiller en viktig rolle i utvikling og progresjon av kreft [7].
En ikke-synonyme enkeltnukleotidpolymorfi (SNP) av
STK15
, den F31I polymorfisme (rs2273535), har blitt identifisert i kodingen regionen i
STK15
.
STK15
F31I polymorfisme (91 t → A), en SNP i ekson 3 av
STK15
, koder en fenylalanin → isoleucin substitusjon ved aminosyrerest 31 (F31I) [8]. I de senere årene har F31I polymorfisme blitt intenst gransket for sin tilknytning til risikoen for flere kreftformer. Mange studier har indikert at
STK15
F31I polymorfisme er en generell lav pene mottakelighet genet i en rekke kreftformer, spesielt brystkreft, tykktarms, og kreftfaren [9-11]. Men resultatene fra disse studiene er fortsatt inkonsekvent, kanskje på grunn av liten prøvestørrelsesbegrensninger, etnisk mangfold i allelfrekvenser og publikasjonsskjevhet. Derfor, for å bekrefte rollen som
STK15
F31I polymorfisme i tumorigenesis, gjennomførte vi en omfattende meta-analyse på kvalifiserte case-control studier publisert hittil. Så langt vi kjenner til, er dette den mest omfattende meta-analyse vedrørende
STK15
F31I polymorfisme og sin tilknytning til kreftrisiko.
Materialer og metoder
Denne meta -analysemetoder er rapportert i henhold til de Preferred Reporting Varer til systematiske oversikter og metaanalyser (PRISMA) retningslinje (Tabell S1. PRISMA sjekkliste) [12].
Søk Strategi
Genetiske foreningen artikler publisert på kreft og
STK15
F31I polymorfisme, opp til 29 mai 2013, ble undersøkt ved å søke PubMed, EMBASE, CBM (Chinese biomedisinsk Disc) og CNKI (kinesisk Nasjonalt kunnskaps Infrastructure) med kombinasjoner av følgende vilkår: «stk15», «Aurora-A», «BTAK», «Aiki», «polymorfisme», «SNP», «mutasjon», «carcinoma «,» cancer «,» svulst «, og» malignance «. I tillegg ble publikasjonen språket begrenset til engelsk og kinesisk. Alle bibliografier oppført i disse studiene og publiserte vurderinger ble sjekket for originale og relevante studier
inklusjons- og eksklusjonskriterier
Kvalifiserte studier måtte oppfylle følgende kriterier:. 1) evaluerte
STK15
F31I polymorfisme og kreftrisiko, 2) utformet som en case-control studie, 3) gitt data om genotype eller allelfrekvenser i tilfelle grupper og kontrollgrupper, 4) forutsatt at genotyping metode og etnisitet, og 5) kontroll genotype distribusjoner konsistent med Hardy-Weinberg likevekt (HWE). Eksklusjonskriterier inkluderte følgende:. 1) overlappende data, 2) ikke case-kontrollstudier, og 3) en vurdering publikasjon
Data Extraction
Informasjon fra alle kvalifiserte publikasjoner ble nøye og uavhengig hentet gjennom tre lesere (W. Tang, H. Qiu, og H. Ding). I tilfelle av motstridende vurderinger, ble forskjeller løses ved videre diskusjon blant alle anmeldelser. For hver inkludert studere følgende data ble hentet: førsteforfatter, krefttype, årstall, land, etnisitet av forsøkspersonene, antall saker og kontroller, genotype metode, allel og genotype frekvens, og HWE kontroller
Statistisk analyse
Avvik fra HWE blant kontrollene ble evaluert for hver enkelt studie ved hjelp av en internett-basert HWE kalkulator (https://ihg.gsf.de/cgi-bin/hw/hwa1.pl ). Den rå odds ratio (OR) med tilhørende 95% konfidensintervall (95% KI) ble brukt til å måle styrken på sammenhengen mellom
STK15
F31I polymorfisme og kreftrisiko. Betydningen av den samlede OR ble vurdert ved hjelp av Z-test og
P
-verdi (tosidige), og
P
0,05 ble ansett som statistisk signifikant. I vår studie, en Chi-kvadrat-basert I
2 test ble brukt for å sjekke potensielle heterogenitet blant studier; Jeg
2 25% indikerte lav heterogenitet, 25% ≤I
2≤50% indikerte moderat heterogenitet, og jeg
2 50% indikerte stor heterogenitet [13]. Den heterogenitet ble vurdert som statistisk signifikant på I
2 50% eller
P
0,10. Hvis heterogenitet eksisterte, ble de samlede ORS beregnes i henhold til tilfeldig effekt-modellen (DerSimonian-Laird metode) eller faste effekter modellen ble brukt (den Mantel-Haenszel metoden). Subgruppeanalyser ble utført i henhold til etnisitet og krefttype for å måle etnisitet spesifikke og krefttypespesifikke effekter (alle krefttype evaluert av mindre enn tre individuelle kasus-kontrollstudier ble slått sammen til «andre kreftformer»). Sensitivitetsanalyse ble også gjennomført for å finne ut om noen ekskluderte studier påvirket stabiliteten i våre resultater. Galbraith radial tomt og ytterligere stratifiserte analyser ble brukt for å analysere kilden heterogeniteten. I våre studier, ble trakten tomten og Egger test brukes til å vurdere potensielle publikasjonsskjevhet, som ble målt ved visuell inspeksjon av en asymmetrisk tomten. I tillegg, for tolkningen av Egger test, ble statistisk signifikans definert som
P
0,05. Statistiske analyser ble utført ved hjelp av Stata (v12.0) statistisk programvare.
Resultater
Kjennetegn
Etter en innledende søk, totalt 151 publiserte artikler som er relevante for temaet var identifisert fra databaser (PubMed, Embase, CBM og CNKI). Med flere filtre, ble 120 av disse artiklene ekskludert (26 for duplisering av titler, 10 for ikke å være case-kontrollstudier, fem for en tilknytning til kreftbehandling, 72 for irrelevans til genet polymorfismer og kreft, seks anmeldelser og en case-control studere for overlappende data). Etter dette trinnet, 31 kvalifiserte og originale papirer passe inklusjonskriteriene. Etter et manuelt søk av bibliografien lister fra hentes artikler, ble ytterligere to artikler inkludert (figur 1). Etterpå ble seks case-control studier ekskludert fordi antall genotyper i kontrollgruppen statistisk fravikes HWE. Totalt, 27 totalt case-control studier på sammenhengen mellom
STK15
F31I polymorfisme og kreftrisiko ble rekruttert i denne meta-analysen. Blant de 27 case-control studier, ti undersøkte brystkreft [8,9,14-21], fire undersøkte tykktarmskreft [10,22-24], og tre undersøkte kreftfaren [11,25,26]. De andre studiene undersøkte magekreft, lungekreft, nyrecellekarsinom, blærekreft, glioblastom, leverkreft, og eggstokkreft [27-36]. Som for fag i disse studiene, 11 var asiatisk [9,11,19-21,23,25-29] og 16 kaukasiere [8,10,14-18,22,24,30-36]. Kjennetegn på populasjoner og krefttyper i hver enkelt studie rekruttert i meta-analysen er oppført i Tabell 1. Fordelingen av
STK15
F31I polymorfisme og allelet blant pasienter og kontroller er oppført i Tabell 2. Resultater fra meta-analyse fra ulike komparative genetiske modeller er oppsummert i tabell 3, tabell 4 og tabell 5.
Studer
År
Etnisitet
Country
Cancer typen
Utvalgsstørrelse størrelse~~POS=HEADCOMP (sak /kontroll)
Genotype metode
Sang et al.2012AsiansChinaesopheal cancer380 /380MALDI-TOF MSRuan et al.2011AsiansChinabreast cancer1334 /1568TaqManNavaratne et al.2010CaucasiansUSAglioblastoma96 /93PCR-RFLPAkkiz et al.2010CaucasiansTurkeyhepatocellular carcinoma128 /128PCR-RFLPSong m.fl. .2010AsiansChinabladder cancer60 /60PCR-RFLPChen et al.2009AsiansChinaesopheal cancer188 /324PCR-RFLPMARIE-GENICA2009CaucasiansGermanbreast cancer3136 /5466MALDI-TOF MSRicketts et al.2009CaucasiansPolishrenal celle carcinoma328 /311MLPADogan et al.2008CaucasiansTurkeylung Cancer102 /102Direct sequencingChen et al.2007CaucasiansUSAcolorectal cancer60 /65Direct sequencingWang m.fl. .2007CaucasiansUSAlung cancer1518 /1518TaqManVidarsdottir et al.2007CaucasiansIcelandbreast cancer759 /653TaqManTchatchou et al.2007CaucasiansGermanbreast cancer727 /819TaqManHammerschmied et al.2007CaucasiansGerman; USArenal celle carcinoma156 /158PCR-RFLPWebb et al.2006CaucasiansUKcolorectal cancer2558 /2680Illuminasentric perle arrayFletcher et al.2006CaucasiansUKbreast cancer507 /875PCR-RFLPZhang et al.2006AsiansChinacolorectal cancer283 /283PCR-RFLPCox. et al.2006CaucasiansUSAbreast cancer1259 /1742TaqManJu et al.2006AsiansKoreagastric cancer501 /427MALDI-TOF MSChen et al.2005AsiansChinagastric cancer68 /75PCR-RFLPHienonen et al.2005CaucasiansFinlandcolorectal cancer235 /94Direct sequencingLo et al.2005AsiansChina (Taiwan) bryst cancer709 /1972TaqManDiCioccio et al.2004CaucasiansUK; Danmark, USAovarian Cancer1821 /2467TaqManSun et al.2004AsiansChinabreast cancer520 /520PCR-RFLPEgan et al.2004CaucasiansUSAbreast cancer940 /830Direct sequencingMiao et al.2004AsiansChinaesopheal cancer656 /656PCR-RFLPDai et al.2004AsiansChinabreast cancer1193 /1310TaqManTable 1. Kjennetegn på populasjoner og krefttyper hos den enkelte studier inkludert i meta-analysen
MALDI-TOF MS. Matrix-Assisted Laser desorpsjon /ionisering Time of Flight Mass SpectrometryPCR-RFLP: polymerase chain reaction-restriksjonsfragmentlengde polymorphismMLPA: Multiplex Ligation Avhengig Probe Amplification CSV ned CSV
Case
Control
Case
Control
HWE
AA
TA
TT
AA
TA
TT
A
T
A
T
Sang et al.4616117339188153253507266494YesRuan et al.167568599161691716902176610132123YesNavaratne et al.43359633544115145141YesAkkiz et al.44777227995520131225YesSong et al.33151218251781396159YesChen et al.66794311816838211165404244YesMARIE-GENICA16710961873249192732901430484224258507YesRicketts et al.2071051617112218519137464158YesDogan et al.63858340595015446158YesChen et al.3134462138191013397YesWang et al.363736925132059444517574221508YesVidarsdottir et al.422884292123140137211462731033YesTchatchou et al.433257374852874711233311257381YesHammerschmied et al.757921265817124189227YesWebb et al.114880156412588816671108400811384222YesFletcher et al.18154335482805471908243761374YesZhang et al.1421113010413742395171345221YesCox. et al.6640177465571107553319497012721YesJu et al.2112157517919058637365548306YesChen et al.3627533321099379852YesHienonen et al.19941225434613233853135YesLo et al.3482887188688719698443026591279YesDiCioccio et al.7150282199649121364421448473075YesSun et al.2562145019226266726314646394YesEgan et al.503315593128351643114493451315YesMiao et al.3082905824931691906406814498YesDai et al.49049112153450314914717331571801YesTable 2. Fordelingen av
stk15
F31I
polymorfismer genotype og allel mellom flere kreftpasienter og kontroller
HWE: Hardy-Weinberg likevekt. CSV Last ned CSV Polymorphism
Genetisk sammenligning
Befolkning
OR (95% CI)
P
Test av heterogenitet
Modell
p
-verdi
jeg
2
AA + TA vs. TTAll1.04(0.97-1.12)0.2650.00250.1%RAsians1.07(0.89-1.28)0.4820.00165.6%RCaucasians1.04(0.97-1.11)0.3050.08434.8%RAA vs. TA+TTAll1.18(1.06-1.31)0.0020.00056.2%RAsians1.27(1.10-1.47)0.0010.00264.8%RCaucasians1.08(0.93-1.26)0.3100.02645.3%RAA vs. TTAll1.16 (1,01 til 1,32) 0.0350.00055.7% RAsians1.26 (1,01 til 1,56) 0.0390.00166.5% R
STK15
F31ICaucasians1.08 (0,91 til 1,28) 0.3880.03143.9% RTA vs. TTAll1.01(0.95-1.08)0.7450.02837.2%RAsians0.96(0.81-1.13)0.6280.01554.6%RCaucasians1.03(0.98-1.08)0.2240.24718.0%FAA vs. TAAll1.18(1.06-1.30)0.0010.00348.4%RAsians1.28(1.12-1.47)0.0000.01057.0%RCaucasians1.07(0.93-1.23)0.3420.08135.2%RA vs. TAll1.08(1.01-1.14)0.0150.00064.4%RAsians1.14(1.02-1.28)0.0230.00073.9%RCaucasians1.04(0.97-1.11)0.2520.01050.9%RTable . 3. Oppsummering av resultatene fra meta-analyse fra ulike komparative genetiske modeller i subgruppeanalyse etnisitet
F indikerer fast modell; R indikerer tilfeldig modell CSV ned CSV Polymorphism
Genetisk sammenligning
Cancer typen
OR (95% CI)
P
Test av heterogenitet
Modell
p
-verdi
jeg
2
AA + TA vs. TTAll1.04 (0,97 til 1,12 ) 0.2650.002,50.1% RBreast cancer1.05 (0,99 til 1,10); 0.1200.4620.0% FColorectal cancer1.04 (0,94 til 1,15) 0.4790.13046.9% FEsophageal cancer0.86 (0,44 til 1,68) 0.6520.00090.2% ROthers1.07 (0,90 til 1,26) 0.4450.00743.2% RAA vs. TA + TTAll1.18 (01.06 til 01.31) 0.0020.00056.2% RBreast cancer1.20 (1,05 til 1,37) 0.0070.00561.5% RColorectal cancer1.21 (0,76 til 1,93) 0,4160. 02767,4% REsophageal cancer1.28 (1.08-1.53) 0.0050.15147.1% FOthers1.10 (0.84-1.44) 0.4680.01556.3% RAA vs. TTAll1.16 (1.01-1.32) 0.0350.00055.7% RBreast cancer1.22 (1,10-1,35 ) 0.0000.13134.6% FColorectal cancer1.18 (0,72 til 1,94) 0.5010.07856.1% R
STK15
F31IEsophageal cancer1.02 (0,47 til 2,22) 0.9630.00088.6% ROthers1.04 (0,77 til 1,41) 0.7940.06544.1 % RTA vs. TTAll1.01 (0.95-1.08) 0.7450.02837.2% RBreast cancer1.01 (0.96-1.07) 0.6670.7520.0% FColorectal cancer1.03 (0.93-1.15) 0.5530.31315.7% FEsophageal cancer0.78 (0,42 til 1,47 ) 0.4480.00087.5% ROthers1.05 (0.94-1.16) 0.3920.6640.0% FAA vs. TAAll1.18 (1.06-1.30) 0.0010.00348.4% RBreast cancer1.19 (1.04-1.36) 0.0110.01157.8% RColorectal cancer1.25 ( 0,80 til 1,95) 0.3350.05061.7% REsophageal cancer1.32 (1.10-1.58) 0.0030.8530.0% FOthers1.07 (0.83-1.39) 0.5910.03949.0% RA vs. TAll1.08 (1.01-1.14) 0.0150.00064.4% RBreast cancer1 .08 (1.01-1.15) 0.0170.02552.8% RColorectal cancer1.05 (0.80-1.38) 0.7320.00874.7% REsophageal cancer1.00 (0.71-1.42) 0.9860.00087.9% ROthers1.11 (0.95-1.28) 0.1800.00364.5% rtable . 4. oppsummering av resultatene fra meta-analyse fra ulike komparative genetiske modeller i subgruppeanalyse krefttype
F for fast modell; R indikerer tilfeldig modell CSV ned CSV Polymorphism
Genetisk sammenligning
Befolknings
OR (95% CI)
P
Test av heterogenitet
Modell
p
-verdi
jeg
2
AA + TA vs. TTAll1.05(0.99-1.10)0.1200.4620.0%FAsians1.07(0.96-1.20)0.2110.4820.0%FCaucasians1.04(0.97-1.10)0.2840.30916.3%FAA vs. TA+TTAll1.20(1.05-1.37)0.0070.00561.5%RAsians1.23(1.00-1.50)0.0490.00675.9%RCaucasians1.18(0.96-1.44)0.1090.05553.7%RAA vs. TTAll1.22 (1,10-1,35) 0.0000.13134.6% FAsians1.21 (1,01 til 1,45) 0.0370.26624.3% F
STK15
F31ICaucasians1.23 (0,98 til 1,54) 0.0750.08149.0% RTA vs. TTAll1.01(0.96-1.07)0.6670.7520.0%FAsians1.02(0.90-1.14)0.8040.4920.0%FCaucasians1.01(0.95-1.08)0.7230.6280.0%FAA vs. TAAll1.19(1.04-1.36)0.0110.01157.8%RAsians1.22(0.98-1.52)0.0740.00576.6%RCaucasians1.14(1.00-1.29)0.0420.13640.5%FA vs. TAll1.08(1.01-1.15)0.0170.02552.8%RAsians1.15(0.97-1.36)0.0980.03465.5%RCaucasians1.05(1.00-1.10)0.0690.10944.5%FTable . 5. Oppsummering av resultatene fra meta-analyse fra ulike komparative genetiske modeller i brystkreft subgruppeanalyse etnisitet
F indikerer fast modell; R indikerer tilfeldig modell CSV ned CSV
Kvantitativ Synthesis
Totalt 19,267 flere krefttilfeller og 24,359 kontroller fra 27 kvalifiserte og originale case-kontrollstudier ble rekruttert for meta-analyse av sammenhengen mellom
STK15
F31I polymorfisme og kreftrisiko. Delt på etnisitet, ble 11 case-control studier fokusert på asiatiske fag og 16 case-control studier fokusert på europear fag. Etter å kombinere alle kvalifiserte studier var det statistisk bevis for en sammenheng mellom
STK15
F31I polymorfisme og økt samlet kreftrisiko i fire genetiske modeller: AA vs TA + TT (OR 1,18; 95% CI, 1.06 -1,31;
P
= 0,002), AA vs TT (OR 1,16; 95% CI, 1,01 til 1,32;
P
= 0,035), AA vs. TA (OR, 1.18 ; 95% CI, 01.06 til 01.30;
P
= 0,001), og A vs. T (OR, 1.08; 95% CI, 01.01 til 01.14;
P
= 0,015) (tabell 3, figur 2). I en stratifisert analyse av krefttype, var det en økt risiko for brystkreft hos fire genetiske modeller: AA vs TA + TT (OR, 1.20; 95% CI, 1,05 til 1,37;
P
= 0,007) AA vs TT (OR, 1.22; 95% CI, 1,10-1,35;
P
= 0.000), AA vs. TA (OR, 1.19; 95% CI, 1,04 til 1,36;
P
= 0,011), og A vs. T (OR, 1.08; 95% CI, 01.01 til 01.15;
P
= 0,017) og spiserørskreft i to genetiske modell: AA vs TA + TT (OR, 1.28; 95% CI, 1,08 til 1,53;
P
= 0.005) og AA vs TA (OR, 1.32; 95% CI, 1,10 til 1,58;
P
= 0,003 ) (tabell 4). I en stratifisert analyse av etnisitet, ble signifikant økning i kreftrisiko observert for asiater, men ikke kaukasiere, for fire genetiske modeller: AA vs TA + TT (OR 1,27; 95% KI, 1,10 til 1,47;
P
= 0,001), AA vs TT (OR 1,26; 95% CI, 1,01 til 1,56;
P
= 0,039), AA vs. TA (OR 1,28; 95% CI, 1,12 til 1,47 ;
P
= 0.000) og A vs. T (OR 1,14; 95% CI, 01.02 til 01.28;
P
= 0,023) (tabell 3). I tillegg, i en lagdelt analyse av etnisk i brystkreftgruppen, ble det observert signifikante økninger i kreftrisiko observert blant asiater for to genetiske modeller: AA vs. TA + TT (OR, 1,23; 95% CI, 1,00-1,50;
P
= 0,049) og AA vs TT (OR, 1.21; 95% CI, 1,01 til 1,45;
P
= 0,037), så vel som blant kaukasiere i en genetisk modell: AA vs. TA. (OR 1,14; 95% CI, 1,00 til 1,29;
P
= 0,042) (tabell 5)
tester for publikasjonsskjevhet, følsomhet Analyser og heterogenitet
i denne meta-analysen, Begg trakt tomten og Egger test ble begge utført for å vurdere publikasjonsskjevhet (figur 3). Formen trakt tomten viste tegn på trakt tomten symmetri i all den genetiske modell. Resultatene viste at det var ingen publikasjonsskjevhet for generell kreft i dagens meta-analyse (A vs. T: Begg test
P
= 0,802, Egger test
P
= 0,553; AA vs. TT: Begg test
P
= 1,000, Egger test
P
= 0,938; TA vs TT: Begg test
P
= 0,532, Egger test
P
= 0,509; AA + TA vs TT: Begg test
P
= 0,900, Egger test
P
= 0,856; AA vs TT + TA: Begg test
P
= 0,739, Egger test
P
= 0,784; AA vs TA: Begg test
P
= 0,802, Egger test
P
= 0,585)
.
Følsomhet-analyser ble utført for å evaluere innvirkningen av hver enkelt datasett på den samlede OR ved å slette det enkelte datasett droppet på en gang. De statistiske betydninger av det samlede resultatet forandret ikke når en individuell undersøkelse ble utelatt, noe som bekrefter stabiliteten av resultatene (figur 4). Trim og fylle metoden ble også brukt til å utføre sensitivitetsanalyser. Funnene viste resultatene av denne meta-analysen var pålitelig (figur 5).
Resultatene viste at det var store hetrogeniteter blant studiene som deltok. Fordi svulst opprinnelse og etnisitet kan påvirke resultatene fra metaanalyser, utførte vi subgruppeanalyser av krefttype og etnisitet (tabell 3 og tabell 4) .De Resultatene indikerte at esophageal kreft, tykktarmskreft, kan asiatiske befolkningen undergruppe bidra til heterogenitet. Som vist i tabell 3, var betydelig heterogenitet i allel sammenligning. Galbraith radial plottet også ble benyttet for å analysere heterogenitet i allelet sammenligning (figur 6). Resultatene identifisert åtte uteliggere som kan bidra til de viktigste kildene til heterogenitet. Videre stratifisert meta-analyse foreslått en sammenslutning av studier publisert etter 2006, utført i kinesiske befolkningen og liten sample size design (Â 1000 pasienter) med mer fremtredende heterogenitet (data ikke vist).
Diskusjoner
Samler bevis tyder på miljøfaktorer, genetiske komponenter, og gen-miljø interaksjoner spiller viktige roller i kreftutvikling og progresjon [37-42]. Nylig har en økende interesse for sammenhengen mellom genetisk polymorfisme og kreftrisiko ført til økende studier på tumor etiologi. Mange studier har knyttet tumorutvikling og progresjon til forsterkningen, og overekspresjon av
STK15
på flere humane kreftformer (for eksempel brystkreft, tykktarmskreft, spiserørskreft, så vel som andre typer av kreft) [43-46] .
STK15
F31I polymorfisme har blitt grundig undersøkt, og mange studier har undersøkt hypotesen om at dette polymorfisme er relevant for risikoen for en rekke kreftformer; Men resultatene er fortsatt mangelfulle og tvetydige. Derfor gjennomførte vi en omfattende meta-analyse for å vurdere styrken på sammenhengen mellom
STK15
F31I polymorfisme og total kreftrisiko, og videre utført en stratifisert analyse av etnisitet og krefttype. Denne meta-analyse, inkludert 27 case-control studier, identifisert assosiasjoner mellom
STK15
F31I polymorfisme og kreftrisiko.
STK15
F31I polymorfismer (AA vs TA + TT, AA vs TT, AA vs TA, og A vs. T) betydelig økt samlet kreftrisiko. I en stratifisert analyse av krefttype,
STK15
F31I polymorfismer (AA vs TA + TT, AA vs TT, AA vs TA, og A vs. T) var også forbundet med en betydelig økning i bryst kreftrisiko og kreftfaren (AA vs TA + TT og AA vs TA). I en stratifisert analyse av etnisitet, sammenslutningen av
STK15
F31I polymorfismer var signifikant i asiater, men ikke kaukasiere.
STK15
, også kalt Aurora A, BTAK, og Aiki , koder for en serin /treonin-kinase som fungerer som en viktig komponent i spindelen formasjonen, sentrosomen modningsprosess, og riktig cytokinese under mitose. Det er plassert på kromosom 20q13, en region forbundet med en rekke humane cancere [47]. Disse treonin kinaser tilhører en familie av mitotiske kinaser som opprettholder kromosom stabilitet gjennom fosforylering. Dermed noen alvorlige mangler i
STK15
, slik som mutasjoner, ville føre til drastiske genomisk ustabilitet og utløse apoptose gjennom cellesyklus sjekkpunkt overvåking [19,48]. Følgelig en celle som en defekt
STK15
kan føre til kreft [19]. Våre resultater viser en betydelig statistisk innvirkning på
STK15
F31I polymorfisme på kreftrisiko.
STK15
F31I polymorfisme (T → A), noe som fører til en aminosyrerest substitusjon ved kodon 31 fenylalanin (Phe) for å isoleucin (Ile), er assosiert med cellulær transformasjon og øker dramatisk kromosomal ustabilitet [49] .
STK15
F31I polymorfisme (T → A) variant endrer aktiviteten til
STK15
boks 1, som fører til en hindring i p53 bindende og redusert nedbrytning av
STK15
[7]. Den stabiliserte overekspresjon av
STK15
resultater i sentrosomen forsterkning, feil cytokinese, Kromosom ustabilitet, og fremming av tumorigenesis [7]. I denne meta-analysen, våre resultater viser at T → En endring i
STK15
kan føre til
STK15
-triggered heving av celle sentrosomen spredning, celletransformasjon, og dramatisk økt kromosom ustabilitet, noe som kan øke risikoen for flere kreftformer.
Siden resultatene fra meta-analyse kan bli påvirket av kreft opprinnelse, ble stratifisert analyse utført i henhold til krefttype for
STK15
F31I polymorfisme. Resultatene viser at
STK15
F31I polymorfisme er assosiert med økt risiko for brystkreft og spiserørskreft, men ikke tykktarmskreft og andre kreftformer. Imidlertid bør alle resultatene tolkes med forsiktighet. For spiserørskreft, ble bare tre case-kontrollstudier rekruttert i den aktuelle meta-analyse, som kan begrense statistisk styrke til å påvise en reell innflytelse eller generere en svingt vurdering, bør store hetrogeniteter blant studiene som deltok i dagens meta-analyse også tas i betraktning. Flere store studier er nødvendig for å bekrefte disse resultatene. Stratifisert analyse ble også gjort om etnisitet for
STK15
F31I polymorfisme.
STK15
F31I polymorfisme er forbundet med risiko for kreft hos asiater, men ikke kaukasiere. Denne meta-analyse bekreftet gjensidig effekt av genetisk mangfold og varianter i ulike populasjoner til risikoen for ulike kreftformer. I tillegg ble kreftrisiko påvirket av genetiske og miljømessige faktorer på ulike nivåer. Den mulige årsaken til de motstridende funnene mellom ulike etniske grupper kan være at ulike genetiske bakgrunn og miljøfaktorer de utsettes for kan ha uforholdsmessige virkninger på kreftrisiko. I fremtiden bør ytterligere undersøkelser med store utvalgsstørrelsene bli gjennomført for å identifisere disse foreningene, særlig med hensyn til gen-gen og gen-miljø interaksjoner.
To viktige saker bør tas opp i denne studien, er at heterogenitet og publikasjonsskjevhet, noe som kan påvirke resultatet av meta-analyse. Vi oppdager ikke en betydelig publikasjonsskjevhet i denne meta-analysen, noe som tyder på påliteligheten av våre resultater. Betydelig heterogenitet ble observert mellom publikasjoner for
STK15
F31I polymorfismer. Potensielle kilder til heterogenitet inkludere publikasjonen år, etnisitet, land, krefttype, utvalgsstørrelse, og så videre. Når subgruppeanalyser ble utført i henhold til etnisitet og krefttype, var dette heterogenitet sterkt redusert eller fjernet i enkelte undergrupper, noe som tyder på ulik effekt på krefttyper og etniske befolkninger, selv for den samme polymorfisme. Og da vi spilte videre subgruppeanalyser av årstall, land og utvalgsstørrelse. Den sammenslåtte undergruppeanalyse av en undergruppe av studier publisert etter 2006, spiserørskreft, asiatiske befolkningen, studier gjennomført i kinesiske befolkningen og lite utvalg, foreslo en forening med mer fremtredende heterogenitet. Årsaken kan være på grunn av ukontrollerte blandede faktorer, ulike mottakelighet for kreft i annen rase eller intern skjevhet i studien design. Det er sikkert at utformingen av noen av de inkluderte studiene var suboptimal i denne meta-analysen. Fra skogen tomt i A vs. T sammenligne genetisk modell (figur 2), kan man identifisere at 8 studier er de viktigste kildene til heterogenitet [11,21-23,25,27,33,36]. I noen publikasjoner, studiedesign inkludert betydelige forglemmelser, for eksempel noen undersøkelser brukte små utvalgsstørrelser (Â 1000 personer) [22,23,25,27,33,36]. Utgivelsesår kan være kilden til heterogenitet. Noen studier publisert etter 2006 ble identifisert med fremtredende heterogenitet [22,25,27,33,36]. Når kommer til landet opprinnelse, studier utført i kinesiske befolkningen bidrar den store outlier [11,21,23,25,27].
Kraften i denne meta-analyse (α = 0,05) ble evaluert for hver enkelt genetisk modell ved hjelp av en internett-basert Power and Sample Size Calculator (PS, versjon 3.0, 2009, https://biostat.mc.vanderbilt.edu/twiki/bin/view/Main/PowerSampleSize). Kraften var 1,000 i fire genetiske modeller (AA vs TA + TT, AA vs TT, AA vs TA, og A vs. T), 0,526 i AA + TA vs TT genetisk modell, og 0,075 i TA vs. TT genetisk modell.
Men det er visse begrensninger i denne studien som bør anerkjennes. Først finnes stor heterogenitet i vår meta-analyse, noe som betyr at resultatene må tolkes med forsiktighet. For det andre, alle rekruttert case-kontrollstudier var fra asiatere og kaukasiere; Dermed kan våre resultater bare være egnet for disse populasjonene. Tredje, bare publiserte studier var kvalifisert i denne meta-analyse; derfor noen relevante upubliserte studier ble uunngåelig savnet, noe som kan føre til skjevhet. For det fjerde, på grunn av mangel på tilstrekkelig og ensartet informasjon i tilfelle opprinnelige kontrollstudier, data ikke ble stratifisert av andre faktorer (f.eks alder, røyking, alkoholforbruk, og andre livsstilsfaktorer). Med tanke på kompleksiteten av kreft etiologi og lav penetrans kreft mottakelighet genet effekter fra
STK15
F31I SNP, disse viktige miljøfaktorer bør ikke ignoreres.
I sammendraget, tyder dette meta-analyse
STK15
F31I polymorfisme representerer en lav risikofaktor for kreft, spesielt i asiater, i brystkreft og spiserørskreft undergruppe. I fremtiden bør flere studier med store utvalgsstørrelsene bli gjennomført for å avklare sammenhengen mellom
STK15
F31I polymorfisme og kreftrisiko, spesielt for gen-gen og gen-miljø interaksjoner.
Hjelpemiddel informasjon
Tabell S1.
PRISMA sjekkliste, sjekkliste over elementer som skal inkluderes når rapportere en systematisk gjennomgang eller meta-analyse (diagnostisk vurdering som består av kohortstudier).
doi: 10,1371 /journal.pone.0082790.s001 plakater (docx)
