Abstract
Formål
Folat stoffskifte, med dens betydning for DNA-reparasjon , gir et lovende område for genetisk undersøkelse av lungekreft. Dette prosjektet undersøker gener (
MTHFR
,
MTR
,
MTRR
,
CBS
,
SHMT1
,
TYMS
), folat metabolisme relatert næringsstoffer (B-vitaminer, metionin, kolin, og betain) og deres gen-næringsstoffer interaksjoner.
Metoder
Vi analyserte 115 tag enkeltnukleotidpolymorfi (SNPs) og 15 næringsstoffer fra 1239 og 1692 ikke-spanske hvite, histologisk bekreftede lungekreft tilfellene og kontroller, henholdsvis ved hjelp av stokastiske søk varierende utvalg (en bayesiansk modell midling tilnærming). Analyser ble fordelt etter nåværende, tidligere og aldri røykestatus
Resultater
Rs6893114 i
MTRR plakater (odds ratio [OR] = 2,10;. 95% troverdig intervallet [CI ]: 1,20 til 3,48) og alkohol (alkohol vs ikke-drikkere, OR = 0,48; 95% KI: 0,26 til 0,84) var forbundet med risikoen for lungekreft hos nåværende røykere. Rs13170530 i
MTRR plakater (OR = 1,70; 95% KI: 1,10 til 2,87) og to SNP * næringsstoffer interaksjoner [betain * rs2658161 (OR = 0,42, 95% KI: 0,19 til 0,88) og betaine * rs16948305 ( OR = 0,54; 95% KI: 0,30 til 0,91)] ble assosiert med lungekreft i tidligere røykere. SNPs i
MTRR plakater (rs13162612, OR = 0,25; 95% KI: 0,11 til 0,58, rs10512948, OR = 0,61; 95% KI: 0,41 til 0,90; rs2924471 ELLER = 3,31; 95% CI: 1.66- 6,59), og
MTHFR plakater (rs9651118 ELLER = 0,63; 95% KI: 0,43 til 0,95) og tre SNP * næringsstoffer interaksjoner (kolin * rs10475407 ELLER = 1,62; 95% KI: 1,11 til 2,42; kolin * rs11134290 ELLER = 0,51; 95% KI: 0,27 til 0,92, og riboflavin * rs8767412 ELLER = 0,40; 95% KI: 0,15 til 0,95) var forbundet med risikoen for lungekreft hos ikke-røykere
Konklusjoner
Denne studien identifisert mulig næringsstoffer og genetiske faktorer knyttet til folatmetabolismen forbundet med risiko for lungekreft, noe som potensielt kan føre til ernæringsmessige tiltak som skreddersys etter røykestatus for å redusere risikoen for lungekreft
Citation. Swartz MD , Peterson CB, Lupo PJ, Wu X, Forman MR, Spitz MR, et al. (2013) Gransker flere kandidat gener og næringsstoffer i folatmetabolismen Pathway å oppdage genetiske og ernæringsmessige risikofaktorer for lungekreft. PLoS ONE 8 (1): e53475. doi: 10,1371 /journal.pone.0053475
Redaktør: Yan Gong, University of Florida, USA
mottatt: 23 juli 2012; Godkjent: 28 november 2012; Publisert: 23 januar 2013
Copyright: © 2013 Swartz 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:. Forfatterne ønsker å erkjenne finansieringskilder National Cancer Institute (NCI) award K07-CA 123 109, og R03 CA141998 (MDS PI), NCI award R01 CA55679 (Lung Cancer Study, MRS PI). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publis eller preaparation av dette manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
Lungekreft utgjorde 15% av alle kreftdiagnoser i 2010 og 28% av alle kreftdødsfall [1]. Videre gjenstår det samlede fem års overlevelse på 15% for alle stadier av lungekreft kombinert [1]. Mens røyke sigaretter er den dominerende risikofaktor for lungekreft, bare en brøkdel av røykere stadig utvikler sykdom [2], som tyder på at lungekreft utvikling avhenger av andre faktorer, mest sannsynlig genetiske og andre miljøfaktorer (f.eks diett) [2] , [3], [4]. Forskning viser at kosten folat status [5], [6] og variasjon innenfor gener som utgjør den folatmetabolismeveien [7], [8], [9], [10], [11] kan være forbundet med risikoen for lungekreft.
Folat har vist seg å være et viktig næringsstoff for DNA-syntese, reparasjon, og metylering [8], og derfor kan påvirke kreftrisiko. Studier har vist at lav folat inntak er forbundet med økt DNA trådbrudd, redusert DNA metylering, og redusert DNA-reparasjon kapasitet [12]. Høy kosten folat inntak (definert som over median kontroll inntak) er assosiert med en 40% reduksjon i risikoen for lungekreft hos tidligere røykere, etter justering for alder, kjønn, etnisitet, totalt energiinntak, kroppsmasseindeks, familiehistorie med røyking , pakke år røkt, og alkoholforbruket [13]. Den beskyttende effekten av økt folat inntak vises også til å holde for røykere [14]. Mer nylig har høyt blod serum nivåer av vitamin B
6 og metionin blitt funnet å tilby ulike nivåer av beskyttelse mot lungekreft for aldri, tidligere og nåværende røykere [6].
Bortsett fra kosten folat, gener i folat metabolismen har også vært forbundet med risikoen for lungekreft. Folat gener involvert i risikoen for lungekreft inkluderer metylentetrahydrofolat reduktase (
MTHFR
) [7]; tymidylatsyntase (
TYMS
) [10], [15]; serin hydroxymethyltransferase 1 (
SHMT1
) [11]; og cystationin β-syntase (
CBS
) [8]. Andre mistenkte gener inkluderer metionin syntase (
MTR
) og metionin syntase reduktase (
MTRR
); imidlertid resultater for disse genene har vært tvetydig [7].
Denne studien undersøker roller folat status, ernæring, gener og gen-næringsstoffer interaksjoner i folat metabolismen i risikoen for lungekreft. Tidligere vurderinger av sammenhengen mellom folatstatus og lungekreft har fokusert på ernæring, uten hensyn til genetisk polymorfisme, og studier som har vurdert gener i folat metabolismen inkluderte bare små paneler av enkeltnukleotidpolymorfi (SNPs). Den aktuelle studien undersøker flere SNPs i viktige folat gener, mens undersøker også inntak av B-vitaminer, folat, metionin, betain, og kolin, noe som åpner for felles vurdering av effekten av kosthold og genetisk status og parvise gen-næringsstoffer interaksjoner på lunge kreftrisiko.
Denne studien bruker en mer kraftfull tilnærming enn standard metoder for å påvise gener og næringsstoffer assosiert med lungekreft, kjent som stokastiske søk variabel utvalg (SSVS) [16], [17]. SSVS, en form for bayesiansk modell midling, søker tilfeldig gjennom alle mulige modeller, guidet av data, for å identifisere de mest sannsynlige risikofaktorer står for usikkerheten av variabel utvalg [17]. Vi ansatt stokastiske søk her for flere grunner. Først har slike stokastiske søkemetoder vært effektiv i å analysere SNP data, særlig i genetiske assosiasjonsstudier (f.eks [17], [18], [19], [20], [21]). For det andre har simuleringsstudier ved hjelp av case-kontroll design viste at SSVS har en større nøyaktighet for å gjenopprette den «sanne modellen» enn standard variabel seleksjonsmetoder, slik som forover, bakover eller trinnvis utvalg [17]. Tredje, har andre forskere vist at SSVS utkonkurrerer straffet sparsom regresjon [22] og standard lasso teknikker [23], spesielt i problemer som undersøker mange SNPs der da antall SNPs og interaksjoner er større enn utvalgsstørrelsen [23] den, [24], [25].
Metoder
Etikk erklæringen
Denne studien ble godkjent av både MD Anderson og The University of Texas Health Science Center i Houston Institutional Review Boards (IRB) . The University of Texas Health Science Center i Houston IRB er også styrende IRB for UT School of Public Health, som medlem skolen ved University of Texas Health Science Center i Houston. Denne studien involverte sekundær analyse av avidentifiserte data. Den opprinnelige datainnsamlingen ble samtykket skriftlig informert samtykke som diskutert slike analyser.
Studiepopulasjon
Studiepopulasjonen besto av histologisk bekreftet lungekreft tilfellene (n = 1239) og kontroller (n = 1692 ) diagnostisert mellom 1995 og 2007 fra en pågående lungekreft case-control studie utført ved University of Texas MD Anderson Cancer Center. Detaljer om rekruttering til den overordnede studien er publisert andre steder [26], [27]. Kort fortalt ble nylig diagnostiserte tilfeller av lungekreft rekruttert fra pasienter ved MD Anderson Cancer Center. Controls (enkeltpersoner uten en tidligere diagnose av kreft, bortsett fra ikke-melanom hudkreft) ble rekruttert fra Kelsey-Seybold klinikker, den største private lege gruppe i Houston, Texas. Den totale rekrutteringen var om lag 75%.
Fôr og demografiske data
Kost informasjon, demografiske faktorer og røyking historie ble oppnådd gjennom et personlig intervju. Utdannede intervjuere administreres en matvarefrekvensskjema (FFQ) som er en modifisert versjon av National Cancer Institute helse vaner og History Questionnaire [28]. Den FFQ ønsket vanlig inntak for året forut for intervjuet og inkludert et åpent mat delen og atferdsmessige kosttilskudd spørsmål om restaurant servering og matlaging. Gyldigheten av Block FFQ har blitt beskrevet på tvers av ulike populasjoner [29], [30], [31]. Spørreskjemaet ble modifisert for den overordnede studien å inkludere etniske matvarer vanligvis forbrukes i storbyområdet i Houston, Texas. Estimert inntak av flere næringsstoffer og drikkevarer i kontrollene var sammenlignbar med den rapportert av voksne som deltok i National Health and Nutrition Examination Survey (nhanes), 1999-2000 [32], [33], [34].
i denne studien, begrenser vi vår analyse til ikke-spanske hvite for å sikre en stor nok utvalgsstørrelsen til stratifisere etter røykestatus og minimere forvirrende på grunn av befolkningslagdeling. Vi fokuserer også på denne befolkningen til å holde vår slutning konsistent med at av de tidligere studert Spitz modell for ikke-genetisk risiko for lungekreft [35].
Spørsmål med flere matvarer på FFQ ble veid for hver enkelt mat element av forbruket av at maten i nhanes befolkningen (som i [36]). Deretter ble næringsinnholdet i hver mat stammer fra USA Department of Agriculture National Nutrient Database for Standard Reference, Release 21 (USDA SR21) [37]. Således ble det veide gjennomsnitt av de enkelte matvarer i mange matvarer, så vel som elementer med en mat knyttet til USDA SR21 for å beregne inntaket av næringsstoffer. Vi bestemte det daglige næringsinntaket av følgende makro- og mikronæringsstoffer: energi, karbohydrater, fett, protein, betain, kolin, metionin, folat, pantotensyre (vitamin B
5), niacin (vitamin B
3) , riboflavin (vitamin B
2), tiamin (vitamin B
1), vitamin B
6, og vitamin B
12. Alle næringsverdier ble justert for totale energiinntaket per metoden for Willett og Stampher [38].
I vår analyse, alkoholforbruk rapportert på FFQ ble først dikotomisert til ikke-drikkere (rapportert 0 drinker på FFQ ) versus drinkers (rapportert drikking). Etter betydning ble vurdert, vi senere kategorisert alkohol inn: nondrinker, 0,1 til 4,9 g /dag, 5,0 til 14,9 g /dag, 15 til 29,9 g /dag, og mer enn 30 g /dag som i [39] for komparative diskusjon formål . Vi kategorisert røykestatus som aldri (røkt færre enn 100 sigaretter i sin levetid), tidligere (røkt minst 100 sigaretter i sin levetid, og sluttet mer enn ett år før studie innmelding), eller strøm (for tiden røyke eller slutte mindre enn ett år før innmelding) røykerne [35]. Familiehistorie med røyke-relatert kreft i en første-graders slektning ble inkludert i analysen på grunnlag av et ja /nei svar. For alle røykere, beregnet vi pakke år. For tidligere røykere, vi i tillegg beregnet år siden opphør. For aldri og tidligere røykere, vi registrert eksponering for passiv røyk, definert som eksponering for andres sigarettrøyk på jobb eller hjemme med jevne mellomrom, slik det er beskrevet i [35].
SNP Utvalg og Genotyping
Vi valgte 293 SNPs over genene i folatmetabolismen veien. Den fullstendige panel av SNP genotypet, deres funksjon og plassering er gitt i tabell S1. Disse SNPs består av alle de som er oppført i HapMap og National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS) SNP databaser som medlemmer av de nevnte genene i folatmetabolismen veien. Vi betrakter en SNP å tilhøre et gen hvis den ligger innenfor 500 kilo basepar (kb) av genet. Ingen andre gener med kjent funksjon i folatmetabolismen har vært innblandet i risikoen for lungekreft, så vi fokusere våre analyser på dette settet. Dermed ble vår skikk chip sammensatt av SNPs fra disse genene i folat veien. De valgte SNPs ble genotypet ved hjelp av tilpassede IVelg infinium Beadchip utforming i forbindelse med SNPs for andre prosjekter.
Deltakernes genomisk DNA ble ekstrahert fra perifere blod lymfocytter og lagret ved -80 ° C inntil bruk. Vi genotypede SNPs fra case og kontroll DNA-prøver ved hjelp av Illumina er BeadXpress plattform i henhold til standard 3 dagers protokollen. Genotypene ble autocalled bruker BeadStudio programvare. SNPs med genotype samtalepriser på mindre enn 95% eller SNPs med en mindre allel frekvens mindre enn 0,01, eller mer enn 10% mangler på tvers av våre datasett ble utelatt fra analysen (39 SNPs fjernet). En chi-kvadrat-test bekreftet at mønsteret av manglende observasjoner for hver SNP var uavhengig av hengivenhet status av fagene. For multivariabel analyse, ble individer mangler SNPs fjernet, og 2.225 personer (1175 saker, 1050 kontroller) forble i analysen.
Når datasettet ble redusert til genotyper ikke mangler SNPs, vi redusert dimensjonalitet og kollinearitet ved empirisk valg av kode SNP’er ved hjelp av fremgangsmåten ifølge Carlson et al. [40], med en terskel av r
2 = 0,8. Vi valgte representative tag SNPs som var i eksoner, eller som tidligere nevnt i tidligere studier, når det er tilgjengelig. Vi undersøkte Hardy-Weinberg proporsjoner for tag SNPs hjelp plink [41], og alle tag SNPs ble funnet å være i Hardy-Weinberg likevekt på 0,001 nivå.
Statistical Analysis
Kontinuerlig demografisk variabler ble sammenlignet med to-sample t-test; nærings variabler ble sammenliknet med Wilcoxon rank-sum tester; og kategoriske demografiske variabler var sammenlignet med Pearsons kji-kvadrat test. For modellvalg, brukte vi en bayesiansk modell gjennomsnitts metode som kalles stokastiske søk variabel utvalg (SSVS) [16] brukt på logistisk regresjon [17], [20]. SSVS bruker Markov Chain Monte Carlo (MCMC) metoder for å søke gjennom alle mulige modeller for å identifisere felles genetiske og kostholds effekt på risikoen for lungekreft. Disse fremgangsmåter har vist seg å være kraftigere enn tradisjonelle trinnvis utvalg metoder [17], [20]. SSVS har to nivåer av tidligere fordelinger: teknikkens på modellen koeffisient eller odds-ratio, som inkluderer en korrelasjonsmatrise for genetiske faktorer som defineres av koblingsulikevekt (LD), og den tidligere for sannsynligheten for valg for hver variabel [17], [20 ].
før Distribution.
for å samsvare med fullt Bayesianske metoder, modellert vi tidligere korrelasjon mellom tag SNPs som skal analyseres ved hjelp av den parvise r
2 verdier fra NIEHS Miljø Genome prosjektet [42], ekstern våre data. SNPs mer enn 400.000 basepar fra hverandre eller fra forskjellige kromosomer ble antatt å være uavhengig. Som et pålitelig estimat for korrelasjonen av næringsstoff verdier ikke kunne eksternt definert, de priors for kosttilskudd koeffisientene var uavhengige normalfordelinger sentrert ved 0 [17]. Vi antok gen-miljø uavhengighet og modellerte priors for koeffisientene for genene og ernærings kovariater som ukorrelerte. Vi har også brukt en forutgående sannsynlighets av inkludering av 0,5 for hver variabel, noe som har vist seg å best kontroll for både falske positive og falske negative resultater når den tidligere informasjon for alle risikofaktorer kan ikke være tilgjengelige [17].
røyke~~POS=TRUNC variabler og tilleggs kovariater.
Fordi røyking er en veletablert risikofaktor for lungekreft, saker og kontroller ble frekvens matchet av røykestatus i den opprinnelige studien design. Dermed stratifisert vi fagene inn i tre grupper basert på røyking historie: Aldri røykere, tidligere røykere og nåværende røykere som i Spitz et al. [35]. Andre ikke-genetiske risikofaktorer for lungekreft som er etablert som betydnings ble inkludert i hver modell å følge tilnærming i Spitz et al. [35], og var ikke gjenstand for varierende utvalg. For aldri har røykt, vi inkludert kjønn, alder, familiehistorie med kreft, og eksponering for tobakksrøyk. For tidligere røykere, vi inkludert kjønn, alder, familiehistorie med kreft, og en faktor som indikerer om emnet sluttet å røyke før fylte 40, i alderen mellom 40 og 53, eller i en alder av 54 eller senere, valgt for sin sterkere tilknytning til risikoen for lungekreft enn pakke år røkt (som beskrevet i [35]). For nåværende røykere, vi inkludert kjønn, alder, familiehistorie med kreft, og en faktor som indikerer om paknings år røykte var mindre enn 27, mellom 27 og 53, mellom 54 og 82, eller 83 eller større, som i [35]. Genotypene ble kodet additivt, ved hjelp homozygot for de store allel som referanse genotype.
Markov Chain Monte Carlo analyse.
Alle MCMC beregninger ble gjennomført ved hjelp av WinBugs [43], R og R2WinBUGS pakke [44] for å forberede data (kategorisering, ren mangler, og stratifisering) og å beregne bakre slutning. Vi fors to kjeder med forskjellige utgangsverdier for 300000 iterasjoner og brukt de siste to tredjedeler av iterasjoner for å estimere våre bakre mengder for å sikre konvergens til den stasjonære fordeling, slik det er beskrevet i [45]. De to kjeder for hvert stratum ble funnet å ha meget høy korrelasjon, som indikerer at de konvergerte til den samme modell, og ble slått sammen for slutning
Den statistiske analysen fortsatte i tre trinn (se figur 1). I trinn 1, identifiserte vi brikke SNPs og næringsstoffer for å bli analysert. Stage 2 besto av en stokastisk søk av SNPs og en egen stokastisk søk av næringsstoffer til skjermen for lovende SNPs og næringsstoffer. Eventuelle SNPs og næringsstoffer med en posterior sannsynlighet for inkludering større enn 0,35 satte å iscenesette 3 [17], [46]. I fase tre, vi i fellesskap søkte gjennom SNPs og næringsstoffer og deres tilsvarende SNP og nærings interaksjoner for disse SNPs og næringsstoffer som fortsatte å iscenesette 3. gen-næringsstoffer interaksjoner besto av den parvise produkt av hver SNP additivt kodet og nærings som en kontinuerlig variabel. For scenen 3-modellen, har vi valgt gener, næringsstoffer og interaksjoner med en marginal Bayes faktor større enn 3 som indikerer moderat bevis for sammenheng [47] (marginale Bayes faktorer ble beregnet lik den SNP bestemt Bayes faktor i [48], basert på de marginale sannsynligheten for inkludering). I tillegg til å beregne Bayes faktor, vi også beregnet forventet falske funnrate, som definert i [49]. Den Bayes faktor på 3 eller høyere sammenfaller også med å kontrollere den falske funnraten til mindre enn 0,15. Vi estimert odds ratio (ORS) ved hjelp av posterior modell gjennomsnitt koeffisienter, betinget av inkludering og deres 95% troverdig intervaller (95% KI), som i [20].
Denne figuren viser flyten av analysen. Vi analyserte SNPs og næringsstoffer i parallell, ved hjelp av stokastiske søk metodikk i fase 2. Så de viktigste SNPs og næringsstoffer ble i fellesskap undersøkt sammen med genet-næringsstoffer interaksjoner i fase 3, igjen ved hjelp av stokastisk søkemetodikk.
utvalgsstørrelsen ved SNP analyse
Det var 763 nåværende røykere med komplett genotype og kovariat data:. 406 tilfeller og 357 kontroller. Det var 719 tidligere røykere: 453 tilfeller og 266 kontroller, og 743 som aldri har røykt:.. 316 tilfeller og 427 kontroller
utvalgsstørrelsen for Nutritional Analysis
Det var 545 nåværende røykere med fullt nærings og kovarianteffekter data tilgjengelig: 250 tilfeller og 295 kontroller. Det var 547 tidligere røykere: 319 tilfeller og 228 kontroller, og det var 685 som aldri har røykt:.. 279 tilfeller og 406 kontroller
Bestemme den endelige modellen
Følgende utvalgsstørrelser reflektere antallet pasienter med tilgjengelige genotype og ernæringsmessige data. Av de nåværende røykere var det 577 individer, med 263 tilfeller og 314 kontroller, i hvem vi undersøkte 12 SNPs og 2 ernæringsmessige variabler og 24 interaksjons vilkår. Av de tidligere røykere, var det 572 individer, med 337 tilfeller og 235 kontroller, i hvem vi undersøkte 14 SNPs og 7 ernæringsmessige variabler og 96 interaksjoner. For aldri har røykt, utvalgsstørrelsen var 743, med 304 tilfeller og 439 kontroller, og vi undersøkt 26 SNPs og 6 ernæringsmessige variabler og 150 interaksjoner. Meget påen interaksjoner ble droppet fra utvelgelsesprosessen (2 interaksjoner for tidligere røykere, og 6 interaksjons vilkår for aldri har røykt).
Resultater
Vi oppsummerer valgte demografiske variabler og ernæringsmessige variabler i vår studiepopulasjonen i tabell 1. Det var like andeler av mannlige og kvinnelige tilfeller (50,5% versus 49,5%, henholdsvis), men litt færre menn (46,7%) enn kvinnelige kontroller (53,3%). Gjennomsnittsalderen av tilfellene var betydelig høyere enn gjennomsnittsalderen for kontroller (63,5 år mot 57,2 år, p 0,001). Vår prøven hadde en høyere andel av tidligere og nåværende røykere i de tilfeller (72,4%) enn i kontrollene (58,8%). Saker som røykte hadde signifikant flere paknings år enn kontrollene (bety 78,3 pakke år versus gjennomsnittlig 59,0 pakke år, p 0,001). (Våre analyser ble fordelt etter røykestatus og justert for paknings år.) Flere kontroller (41,1%) var aldri røykere enn tilfeller (27,5%). Nåværende og tidligere røykere rapporterte eksponering for passiv røyk i nærheten av like proporsjoner saker og kontroller (68,2% versus 68,5%, henholdsvis), og betydelig flere tilfeller enn kontrollene rapporteres å ha minst én slektning med røykerelatert kreft (30,3% versus 21,2%, henholdsvis).
Bare noen få kostholdsfaktorer skilte seg vesentlig over saker og kontroller. Vurderer median gram alkohol drukket, tilfeller rapportert betydelig mindre drikking (median = 0,27 g) enn kontrollene (median = 0,82 g). Tilfeller rapportert spise betydelig mindre protein (median = 73,58 g) enn kontrollene (76,43 g). Tilfeller også et betydelig mindre betain (median = 48,94 mg), metionin (median = 1480,22 mg), niacin (median = 21,99 mg), vitamin B
6 (median = 5,43 mg), og vitamin B
12 ( median = 5,26 mcg) enn kontrollene (median = 53,20 mg, 1554,95 mg, 22,67 mg, 2,07 mg, 5,42 mcg, henholdsvis).
start~~POS=TRUNC for genotyper
Vår første skjermbildet for SNPs assosiert med lungekreft stratifisert etter røykestatus er rapportert i tabell S2. Disse SNP’er med en PPI større enn 35% ble ytterligere analysert i den endelige modell som i fellesskap betraktes gener og ernæring. Blant nåværende røykere, identifiserte vi 12 SNPs for videre behandling: 2 SNPs fra
CBS
genet, 7 SNPs fra
MTRR
, 2 SNPs fra
SHMT1
, og en SNP fra
TYMS
. I tidligere røykere, identifiserte vi 14 SNPs: 3 SNPs fra
CBS
genet, to fra
MTHFR
, en fra
MTR
, 7 fra
MTRR
, og en fra
TYMS
. I aldri har røykt, identifiserte vi 26 SNPs: 4 i
CBS
, 8 i
MTHFR
, 11 i
MTRR
, 1 i
SHMT1
, og 2 i
TYMS
.
start~~POS=TRUNC for næringsstoffer
resultatene fra vår første skjermbildet for potensielle næringsstoffer knyttet til lungekreft er rapportert i tabell S3, stratifisert etter røykestatus. Disse næringsstoffene med PPI større enn 35% ble videre analysert i vår endelige modellen som i fellesskap anses gener og ernæring. I nåværende røykere, bare alkohol og vitamin B
6 ble identifisert for vurdering i den endelige modellen. I tidligere røykere, identifiserte vi alkohol, karbohydrater, protein, betain, metionin, tiamin og vitamin B
12 for videre behandling. I aldri har røykt, næringsstoffer for videre behandling var karbohydrater, protein, kolin, folat, riboflavin og tiamin.
Endelige Modeller
kollinearitet variabler i vår endelige modellen ble kontrollert ved hjelp av koden SNP utvelgelsesprosess som er beskrevet ovenfor. Vi inkluderer LD matrise som beskriver LD mellom de endelige valgte SNPs i tabell S4 (maks r
2 0,63) og sammenhengene mellom de endelige utvalgte næringsstoffer i tabell S5 (maks r
2 0,62). Simuleringsstudier har vist stokastiske søk for å gjøre det bra i nærvær av moderat kollinearitet av størrelsen på rekkefølgen på 0,6 [20].
nåværende røykere.
I nåværende røykere,
MTRR
(rs6893114) og alkohol var assosiert med risiko for lungekreft, etter justering for kjønn, alder, pakke år, og familiehistorie (tabell 2).
MTRR
hadde høyest PPI, og mindre allel av rs6893114 dratt en dobling i risikoen for lungekreft (OR = 2,10; 95% KI: 1,20 til 3,48). Som alkohol drikking syntes å være beskyttende blant nåværende røykere (OR = 0,48, 95% KI: 0,26 til 0,84), vi videre undersøkt alkoholinntak ved hjelp av mer detaljert kategorisering [39]: nondrinker, 0,1 til 4,9 g /dag, 5,0 til 14,9 g /dag, 15 til 29,9 g /dag, og mer enn 30 g /dag. Vi beregnet en justert odds ratio for hvert nivå (se tabell 3), ved bruk av ikke-drikkere som referansekategori og justert for alder, kjønn, familiehistorie, pakke år, og
MTRR
variant. De to laveste drikking kategorier (lys og moderat drikking) viste en nedgang i faresonen for å drikke: 0,1 til 4,9 g /dag er assosiert med en reduksjon på 39% i risiko (OR = 0,61; 95% KI: 0,40 til 0,93) og 5 -14,9 g /dag er assosiert med en reduksjon 42% i risiko (OR = 0,58; 95% CI: 0,34 til 0,99). Vi fant ingen bevis for gen-næringsstoffer interaksjoner for nåværende røykere i våre data.
tidligere røykere.
For tidligere røykere, en SNP i
MTRR product: (rs13170530) viste en sammenheng med risikoen for lungekreft etter å ha justert for alder, kjønn, alder røykeslutt, og familiens historie. Vi har også funnet en signifikant interaksjon mellom betain og en variant i
MTRR plakater (rs2658161) og en variant i
TYMS plakater (rs16948305). Den mindre allelet i
MTRR plakater (rs13170530) overfører en 70% økning i risiko (OR = 1,70; 95% KI: 1,10 til 2,87). Selv om ingen næringsstoffer viktigste effektene var signifikante, betaine var en del av to relevante interaksjoner som var både beskyttende blant tidligere røykere: betain * rs2658161 (OR = 0,42; 95% KI: 0,19 til 0,88) og betain * rs169484305 (OR = 0,54, 95 % KI: 0,30 til 0,91). Dermed hvert eksemplar av mindre allel av rs2658161 forbedrer den beskyttende effekten av inntak av mer betain. Null kopier av de mindre allel gir ingen reduksjon i risiko, 1 allel resulterer i en 58% reduksjon i risiko per mg økning i betain inntak, mens 2 eksemplarer av den mindreårige allelet resultat i 0,83% reduksjon i risiko. Personer heterozygote for mindre allel av rs169484305 motta en 46% reduksjon i risikoen for lungekreft per mg betain fortært, mens de homozygot for de mindre allelet har en 70% reduksjon i risiko.
Aldri Smokers.
for aldri har røykt, 4 SNPs, tre i
MTRR plakater (rs13162612, rs10512948, rs2924471) og ett i
MTHFR plakater (rs9651118), var assosiert med risiko for lungekreft, etter justering for miljø tobakk eksponering, kjønn, alder og familiens historie. Den mindre allelet for rs13162612 var assosiert med en 75% reduksjon i risikoen for lungekreft (OR = 0,25; 95% KI: 0,11 til 0,58), og rs10512948 ble assosiert med en reduksjon på 39% i risikoen for lungekreft (OR = 0,61; 95% KI: 0,41 til 0,90). Den tredje SNP fra
MTRR
, rs2924471, var assosiert med en tre ganger økt risiko (OR = 3,31; 95% KI: 1,66 til 6,59). I tillegg til de genetiske viktigste effektene, ble tre nærings av samhandlingen mellom gener valgt: kolin * rs10475407, kolin * rs11134290 og riboflavin * rs876712. Den kolin * rs10475407 interaksjon konferert risiko (OR = 1,62; 95% KI: 1,11 til 2,41). Være heterozygot for den mindre allel av rs10475407 er assosiert med en 62% økt risiko, mens den er homozygote for de mindre allelet er forbundet med en 2,6 ganger økning i risiko for hvert mg økning av kolin inntak. På den annen side, individer heterozygote for den mindre allel av rs11134290 hadde en 49% reduksjon i risiko (OR = 0,51; 95% CI: 0,27 til 0,92) for økt kolin inntak, mens de som er homozygote for de mindre allele hadde en 74% redusert risiko per mg økt inntak i kolin. Individer heterozygote for den mindre allel av rs876712 har en 60% redusert risiko per økt inntak i riboflavin, som øker til 84% for de som er homozygote for de mindre allel (riboflavin * rs876712 SV = 0,40; 95% CI: 0,15 til 0,95).
Diskusjoner
Denne studien identifisert ulike ernæringsfaktorer og genetiske faktorer knyttet til folatmetabolismen som sammen spiller en rolle i risikoen for lungekreft. Utføre analyser stratifisert etter røykestatus (nåværende, tidligere og aldri), fant vi folat relaterte kost- og genetiske faktorer, og genet * næringsstoffer interaksjoner ble assosiert med lungekreft i nåværende, tidligere, og som aldri har røykt. Alkohol var assosiert med lungekreft hos nåværende røykere, mens genet-næringsstoffer interaksjoner ble assosiert med varierende risiko i tidligere og som aldri har røykt. SNPs i
MTRR
var assosiert med lungekreft i nåværende, tidligere og aldri-røykere, mens en variant i
MTHFR
var forbundet med risikoen for lungekreft hos ikke-røykere. En ekstra SNP i
TYMS
ble funnet å samhandle med betaine å påvirke risikoen for lungekreft i tidligere røykere.
Nyere forskning har vist blandede resultater om sammenhengen mellom alkohol drikking og risikoen for lungekreft hos ikke -Hispanic hvite [39], [50], [51], [52]. Bevis er mer konsekvent i som aldri har røykt for noen sammenheng mellom alkohol og risiko for lungekreft [50], noe som stemmer overens med funnene i denne studien. For nåværende røykere, er det mindre bevis om sammenhengen mellom alkoholinntak og risikoen for lungekreft [51]. Nylige studier tyder på at påvirkning av alkohol kan avhenge av typen av alkohol konsumert, som siterer en mulig beskyttende virkning for vin og økt risiko for øl [52]. Andre studier viser en marginal, ikke-lineært forhold mellom alkoholinntak og lungekreft, med moderat drikking å ha en beskyttende effekt [39]. Den sterke posterior sannsynlighet for alkohol sett her tyder på at alkohol kan være forbundet med risikoen for lungekreft hos nåværende røykere; Men ikke denne studien gi noen definitive vedtak i de medierende effekten av røyking på sammenhengen mellom alkohol og risiko for lungekreft.
