Abstract
Bakgrunn
Studier som undersøker sammenhengen mellom single-nukleotid polymorfismer (SNPs) av cytokrom P450 1B1 (CYP1B1) og prostatakreft (PCA) risikorapport motstridende resultater. For å utlede en mer presis estimering av forholdet mellom CYP1B1 polymorfismer og PCa risiko, ble en meta-analyse utført.
Metodikk /hovedfunnene
En omfattende litteratursøk ble gjennomført for å identifisere alle kvalifiserte studier av CYP1B1 polymorfismer og PCa risiko. I alt 14 uavhengige studier, inkludert 6380 tilfeller og 5807 kontroller, ble identifisert. Vi etterforsket av meta-analyse effektene av 5 polymorfismer i CYP1B1 L432V (12 studier, 5999 saker, 5438 kontroller), R48G (6 studier, 1647 saker, 1846 kontroller), N453S (4 studier, 1407 saker, 1499 kontroller), – 13C /T (4 studier, 1116 saker, 1114 kontroller), og A119S (4 studier, 1057 saker, 1018 kontroller). Det var ingen bevis for at L432V hadde signifikant sammenheng med PCa i generelle befolkningen. Etter subgruppeanalyser av etnisitet, fant vi at L432V var signifikant assosiert med PCa risiko i asiater (additiv: OR = 2,38, 95% CI = 1,31 til 4,33, P = 0,004; recessive: OR = 2,11, 95% CI = 1,17 til 3,79 , P = 0,01; dominerende: OR = 1,52, 95% CI = 01.14 til 02.01, P = 0,004; allel: OR = 1,52, 95% CI = 1,20 til 1,92, P = 0,0006). Når stratifisert etter kilden til kontroller, ble betydelig forhøyet PCa risiko som finnes i alle genetiske modeller i populasjonsbaserte studier (additive: OR = 1,34, 95% CI = 1,14 til 1,57, P = 0,0003; recessive: OR = 1,25, 95% CI = 1,09 til 1,43, P = 0,002; dominerende: OR = 1,25, 95% CI = 1,11 til 1,41, P = 0,0002; allel: OR = 1,18, 95% CI = 01.09 til 01.28, P 0,0001). For N453S, var det en signifikant sammenheng mellom N453S polymorfisme og PCa risiko i både generelle befolkningen (dominant: OR = 1,18, 95% CI = 1,00 til 1,38, P = 0,04) og blandet befolkning (domiant: OR = 1,31, 95% KI = 1,06 til 1,63, P = 0,01; allel: OR = 1,27, 95% CI = 1,05 til 1,54, P = 0,01). For A119S, vår analyse antydet at A119S var assosiert med PCa risiko under recessive modell i totalpopulasjonen (OR = 1,37, 95% CI = 1,04 til 1,80, P = 0,03).
Konklusjoner
resultatene tyder på at L432V, N453S og A119S polymorfismer av CYP1B1 kan være assosiert med mottakelighet for PCa. Ytterligere større og veldesignede multisenter studier er garantert å validere disse funnene
Citation. Zhang H, Li L, Xu Y (2013) CYP1B1 Polymorfisme og Mottakelighet for prostatakreft: A Meta-Analysis. PLoS ONE 8 (7): e68634. doi: 10,1371 /journal.pone.0068634
Redaktør: Qing-Yi Wei, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, USA
mottatt: 19 mars 2013; Godkjent: 07.06.2013; Publisert: 04.07.2013
Copyright: © 2013 Zhang 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 Natural Science Foundation National of China (No: 81172451), Tianjin Major Anti-Cancer Project (12ZCDZSY17200), og Foundation Science of Tianjin Medical University (No: 2009GSI18). 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
Prostatakreft (PCA) er en av de hyppigst diagnostiserte maligniteter og en vanlig årsak til kreftdødelighet hos menn i den vestlige halvkule [1], [2], som har blitt en stor folkehelseutfordring. Mekanismen for dets carcinogenese, i likhet med andre kreftformer, er fortsatt ikke fullstendig forstått. Identifisere risikofaktorer for PCa er kritisk viktig for å utvikle mulige intervensjoner og for å utvide vår forståelse av biologien til denne sykdommen. Som med andre komplekse sykdommer, er PCa skyldes både genetiske og miljømessige faktorer. Genetiske faktorer, inkludert sekvensendringer og organisasjons avvik av den cellulære genomet som spenner fra enkelt-nukleotid erstatninger til brutto kromosom, kunne modulere flere viktige biologiske utviklingen og varsling mottakelighet for PCa følgelig. Enkeltnukleotidpolymorfi (SNPs) har vakt betydelig oppmerksomhet de siste årene som potensielle markører for å forutsi sykdom mottakelighet og for guiding individualiserte terapeutiske regimer. Det er vel kjent at steroidhormoner spiller en fundamental rolle i patogenesen av PCa. Prostata er en androgen-avhengig organ og polymorfe varianter i en rekke gener som er involvert i androgen metabolisme har vært implisert i PCa risiko. For eksempel, flere undersøkelser viste resultatene at steroid 5-alfa-reduktase 2, kan cytokrom P450 3A4 (CYP3A4), og CYP3A5 varianter påvirker risikoen for å utvikle PCa eller mer aggressiv sykdom [3], [4]. I samlet, nyere studier tyder på at genetisk polymorfisme av gener involvert i østrogen bioaktive og avgiftning, inkludert CYP1B1, kan påvirke mottakelighet for PCa.
CYP1B1 genet ligger på kromosom 2p21-22 [5], [6] . Genet inneholder tre eksoner (371, 1044 og 3707 bp) og to introner (390 og 3032 bp) [5], [7], [8]. CYP1B1 er transkripsjonelt induseres av forbindelser såsom 2,3,7,8-tetraklordibenzo-p-dioksin eller dioksin, og reguleres av flere viktige faktorer, inkludert transkripsjonsøstrogenreseptoren og aryl-hydrokarbon-reseptor [5]. I tillegg til sin rolle i xenobiotisk metabolisme, er CYP1B1 implisert i bioaktivering av pro-kreftfremkallende [7], [9], [10]. Enzymet synes også å spille en rolle i metabolismen av visse anticancermidler anvendes ved behandling av hormon-indusert kreft [11]. Den CYP1B1 er involvert i aktivering av mange procarcinogens og hydroksyleringen av testosteron, og derfor variasjoner i CYP1B1 kan føre til økt mottakelighet for PCa. I de siste årene, L432V (Leu432Val, rs1056836, 4326C /G), R48G (Arg48Gly, rs10012, 142C /G), N453S (Asn453Ser, rs1800440, 4390A /G), 13 C /T (RS2617266), og A119S (Ala119Ser , RS1056827, 355G /T) polymorfismer har fått stor oppmerksomhet. Av de mest studerte SNPs er fire rapportert å resultere i aminosyresubstitusjoner, og de er L432V, R48G, N453S, og A119S. Viktigere, har disse polymorfe varianter blitt assosiert med forbedret katalytisk aktivitet sammenlignet med villtype-allelet [12], [13], har det blitt postulert at denne funksjonelle resultat kan gi følsomhet mot kreft på en viss utstrekning [13].
Et økende antall kasus-kontrollstudier ble utført for å identifisere foreningen av disse polymorfismer med PCa risiko. Imidlertid har disse studiene dukket opp i litteraturen enten støtter eller benektende signifikant sammenheng. En enkelt studie kan ikke bli drevet tilstrekkelig til å oppdage en liten effekt av polymorfismer på PCA spesielt i relativt små utvalgsstørrelser. Ulike typer studiepopulasjoner og studiedesign kan også ha bidratt til disse ulike funnene. 2 tidligere publiserte metaanalyser om sammenslutning av CYP1B1 L432V med PCa mottakelighet ble utført for å gi bevis for eller mot en sammenslutning av denne polymorfisme med kreftrisiko [14] – [15]. Imidlertid gjorde de 2 foregående metaanalyser ikke studere andre 4 polymorfismer. Derfor utførte vi en meta-analyse av 5 vanlige polymorfismer i CYP1B1 involvert i androgen og østrogen metabolske veier for å fastslå deres potensielle assosiasjoner med PCa risiko.
Materialer og metoder
Publisering Søk
PubMed, Cochrane Library og Embase elektroniske databaser ble søkt ved hjelp av søkeord: «CYP1B1» eller «cytokrom P450 1B1», «polymorfisme» eller «variasjon», og «PCa» (siste søket ble oppdatert 9. februar 2013). Vi evaluerte alle hentet publikasjoner for å beholde de mest kvalifiserte studier. Ytterligere studier ble valgt ved å søke relaterte referanse artikler for data som involverer foreningen mellom CYP1B1 polymorfismer med PCa risiko i en case-kontroll design. Bare publiserte studier med fulltekstartikler ble inkludert. Forfattere ble kontaktet direkte av viktige data som ikke er rapportert i originalartikler. Når overlappende data for samme pasientpopulasjon ble inkludert i mer enn én publikasjon, var bare det siste eller fullstendig undersøkelse som brukes i denne meta-analysen.
inklusjons- og eksklusjonskriterier
Følgende inkludering kriterier ble brukt for å velge litteratur for meta-analyse: (1) omtrent CYP1B1 polymorfismer og PCa risiko; (2) case-kontrollstudier; og (3) tilstrekkelige genotype data ble presentert for å beregne odds ratio (OR) med 95% konfidensintervall (CI) (artikkelen gitt utvalgsstørrelsen, fordeling av alleler, genotyper eller annen informasjon som kan bidra til å antyde studere egenskaper). Viktigste årsakene til utelukkelse av studiene var: (1) ingen kontroll befolkningen; (2) anmeldelser og duplisering av forrige utgivelse; (3) ingen brukbare data rapportert; (4) ikke involverer CYP1B1-genet; og (5) dyrestudier.
Data Extraction
Fra kvalifisert litteratur, to forfattere uavhengig valgt data i henhold til inklusjonskriteriene skissert ovenfor. Enhver uenighet ble løst ved diskusjon mellom de to forfatterne. Hvis de ikke kunne komme til en enighet, en annen forfatter har deltatt i diskusjonen og en endelig beslutning ble gjort av flertallet. Følgende data ble hentet: den siste navnet på den første forfatter, årstall, land der studien ble gjennomført, etnisitet av befolkningen, kilden til kontroller (population- eller sykehusbasert), Hardy-Weinberg likevekt (HWE), tilgjengelig genotype, og antall PCA saker og kontroller studert. Etnisk gruppe ble definert som asiatisk, afrikansk, kaukasisk eller «mixed», inkludert mer enn en etnisk kategori.
Meta-analyse
Alle statistiske tester utført i denne studien var tosidige og p -verdier mindre enn 0,05 ble betraktet som signifikant, med mindre annet er angitt. Statistiske analyser ble utført med omtale Manage, versjon 5.0 og Stata 10.0. Vi vurderte avgang fra HWE for kontrollgruppen i hver studie ved hjelp av en elektronisk HWE kalkulator (https://ihg.gsf.de/cgi-bin/hw/hwa1.pl).
Crude ORS med 95% CI’er ble beregnet å vurdere styrken på sammenhengen mellom CYP1B1 L432V polymorfisme og PCa risiko. Vi utforsket foreningen for additive modellen (GG VS CC), recessiv modell (GG vs GC + CC), dominerende modellen (GG + GC vs CC) og allel kontrast (C vs G). For andre polymorfismer, evaluert vi de samme effektene. Subgruppeanalyser ble også utført av etnisiteter og kilde til kontroller. Bonferroni korreksjon for multippel testing ble også brukt.
Evalueringen av meta-analyseresultater inngår en undersøkelse av heterogenitet, en analyse av følsomhet, og en undersøkelse for skjevhet. Heterogenitet antakelsen ble kontrollert ved chi-square-baserte Q-test. En P-verdi på mer enn 0,10 for Q-testen indikerer en mangel på heterogenitet blant studiene. Enten en tilfeldig effekt modell eller faste effekt-modell ble anvendt for å beregne samlede effektestimatene i nærvær eller fravær av heterogenitet [16], [17]. Den enveis følsomhetsanalyser ble utført for å vurdere stabiliteten av resultatene, nemlig en enkelt studie i meta-analyse ble slettet hver gang for å reflektere påvirkning av de enkelte datasettet til den samlede OR. Et estimat for potensielle publikasjonsskjevhet ble utført av trakten tomten og Egger lineære regresjon test. En asymmetrisk trakt tomten antyder en mulig publikasjonsskjevhet. Deretter ble trakten tomten asymmetri vurdert av Egger lineære regresjon test, og betydningen av skjærings ble bestemt ved t-test foreslått av Egger.
Resultater
Kvalifiserte Studier
fremgangsmåte for valg av studier for inkludering i meta-analysen er oppsummert i figur 1. databasesøk identifiserte 56 potensielt relevante referanser, hvorav 42 ble vurdert til å være av potensiell interesse på grunnlag av den i overskriften. På grunnlag av den abstrakte, ble 35 studier gjennomgått i sin helhet. Under utvinning av data ble 22 artikler ekskludert (2 ikke var i menneske; 3 ga ikke tilstrekkelige data for beregning av OR og 95% KI; åtte ikke utforske PCa risiko, 5 ikke utforske CYP1B1 genet polymorfismer, fire var anmeldelser ), forlater 13 artikler identifisert med kriterier for inklusjon og eksklusjon [18] – [30]. En artikkel undersøkte sammenhengen i uavhengige populasjoner, og dermed ble behandlet som to separate studier [22]. Til slutt, vi identifisert 14 uavhengige studier på 13 kvalifiserte rapporter [18] – [30], inkludert 6380 tilfeller og 5807 kontroller. Det var 6 grupper av kaukasiere [18], [20], [22], [23], [30], tre av asiater [25], [27], [29], en av afrikanere [21], og 4 av blandet befolkning [19], [24], [26], [28]. 5 studiene var populasjonsbasert [18], [19], [25], [29], [30] og 9 studiene var sykehusbasert [20] – [24], [26] – [28]. Alle de inkluderte 14 studier ble skrevet på engelsk. Viktigste kjennetegnene for alle kvalifiserte studier ble oppført i tabell 1 og 2.
Meta-Analysis
De detaljerte resultatene av denne meta-analyse og heterogenitet test var presentert i tabell 3. De positive resultatene forble signifikant etter justert ved multippel testing. Når Q-test av heterogenitet var ikke signifikant, har vi gjennomført analyser ved hjelp av fast effekt modeller. De tilfeldige effektmodeller ble utført da vi oppdaget betydelig mellom-studie heterogenitet.
L432V.
12 uavhengige studier med til sammen 5999 tilfeller og 5438 kontroller ble inkludert i meta- analyse for L432V polymorfisme. Q-test av heterogenitet var betydelig, og vi gjennomførte analyser ved hjelp av tilfeldige effektmodeller i generelle befolkningen. Etter subgruppeanalyser av etnisitet, ble betydelig heterogenitet effektivt fjernet i asiater og blandet befolkning. I subgruppeanalyser stratifisert etter kilden til kontroller, Q-test av heterogenitet var betydelig, og vi gjennomførte analyser ved hjelp av tilfeldig effekt-modeller unntatt i den dominerende modellen i sykehusbaserte studier. I samlet befolkning analyser, var det ingen signifikant sammenheng mellom L432V polymorfisme og PCa følsomhet når behandlingen additiv, recessive, dominerende, og allele kontraster. I subgruppe analyse ble ingen signifikant sammenheng med PCa risiko som finnes i kaukasiere eller blandet befolkning. Men L432V polymorfisme var signifikant assosiert med økt PCa risiko under additiv modell (OR = 2,38, 95% CI = 1,31 til 4,33, P = 0,004; figur S1), recessiv modell (OR = 2,11, 95% CI = 1,17 til 3,79, P = 0,01; Figur S2), dominerende modellen (OR = 1,52, 95% CI = 01.14 til 02.01, P = 0,004; figur S3), og allel kontrast (OR = 1,52, 95% CI = 1,20 til 1,92, P = 0,0006 Figur S4) i asiater. For befolkningsbaserte studier, var det signifikant sammenheng mellom L432V polymorfisme og PCa risiko for additive modellen sammenligning (OR = 1,34, 95% CI = 1,14 til 1,57, P = 0,0003), recessiv modell sammenligning (OR = 1,25, 95% CI = 1,09 -1,43, p = 0,002), dominerende modellen sammenligning (OR = 1,25, 95% CI = 1,11 til 1,41, P = 0,0002), og allel modell sammenligning (OR = 1,18, 95% CI = 01.09 til 01.28, P 0,0001) . Vi fant ikke noen sammenheng i sykehusbasert case-kontrollstudier.
R48G.
Det er 6 studier (1647 tilfeller og 1846controls) analysere forholdet mellom R48G polymorfisme og risikoen for PCa . I samlet befolkning, Q-test av heterogenitet var ikke signifikant, og vi gjennomførte analyser ved hjelp av fast effekt modeller. Tilsvarende i subgruppeanalyser stratifisert etter etnisitet, betydelig heterogenitet ble ikke påvist i kaukasiere eller blandet befolkning. Etter stratifisering studiene ved kilden til kontroller, betydelig mellom-studie heterogenitet bare eksistert i GG + CG versus CC sammenligning i sykehusbasert case-kontrollstudier. Vi gjorde ikke oppdage sammenhengen mellom R48G polymorfisme og PCa risiko i totalpopulasjonen når undersøke kontrasten GG versus CC, GG versus CG + CC, GG + CG versus CC, og G versus C. Tilsvar, ingen nevneverdig sammenheng mellom R48G polymorfisme og PCa risiko ble observert i subgruppeanalyser av etnisitet eller kilde av kontroller.
N453S.
i en studie bestående av en japansk befolkning, ble det ikke polymorfisme på kodon 453 observert som alle prøvene viste vill type (AA), så 4 selvstendige sykehus baserte studier med totalt 1407 tilfeller og 1499 kontroller ble inkludert i meta-analysen for N453S polymorfisme. Q-test av heterogenitet var ikke signifikant unntatt i allelisk kontrast. I stratifisert analyse av etnisitet, ble betydelig mellom-studie heterogenitet påvist i allel modellen i kaukasiere, men ikke i blandet befolkning. Dataene antydet at N453S var assosiert med PCa risiko under dominerende modellen i totalpopulasjonen (OR = 1,18, 95% CI = 1,00 til 1,38, P = 0,04). For blandet befolkning, var det signifikant sammenheng mellom N543S polymorfisme og PCa mottakelighet for dominerende modellen sammenligning (OR = 1,31, 95% CI = 1,06 til 1,63, P = 0,01) og allel modell sammenligning (OR = 1,27, 95% KI = 1.05- 1,54, P = 0,01).
13 C /T.
Sammenhengen mellom 13 C /T polymorfisme og PCa ble undersøkt i 4 uavhengige studier med til sammen 1116 tilfeller og 1114 kontroller. Med betydnigsløst mellom-studie heterogenitet av Q-test, ble analysen gjennomført ved hjelp av fast effekt modell. Våre resultater viser ikke noen risiko for PCa forbundet med 13 C /T polymorphism blant fagene generelle befolkningen, sykehusbaserte studier, eller kaukasiere.
A119S.
Den meta-analyse for A119S polymorfisme ble utført basert på 4 uavhengige studier (1057 tilfeller og 1018 kontroller). I den totale analyse, Q-test av heterogenitet var betydelig og den tilfeldige effekt modellen ble brukt, bortsett fra i recessiv modell sammenligning. I subgruppeanalyser, betydelig mellom-studie heterogenitet bare eksistert i dominant sammenligning i sykehusbasert case-kontrollstudier. Den bemerkelsesverdige tilknytning PCa risiko ble påvist i recessive modell sammenligning i totalpopulasjonen (OR = 1,37, 95% CI = 1,04 til 1,80, P = 0,03). Ingen signifikant sammenheng mellom A119S polymorfisme og PCa risiko ble funnet i blandet befolkning eller sykehus basert case-kontrollstudier.
Sensitivity Analysis
Sensitivitetsanalyser ble utført for å konkludere om endring av inklusjonskriteriene for meta-analyse påvirket de endelige resultatene. En enkelt studie er involvert i den meta-analyse ble slettet hver gang analyse ble utført for å reflektere påvirkning av de enkelte datasettet på de samlede ORS. Vi vurderte også den samlede effekten av CYP1B1 polymorfismer på PCa risiko innenfor eller uten studiene som ikke følger HWE. Noen sammendrag Ors ble effektivt endret i sensitivitetsanalyse (tabell S1). Men de fleste av de tilsvarende sammenslåtte ORS ble ikke vesentlig endret, noe som indikerer at resultatene var statistisk robust.
publikasjonsskjevhet
Begg trakten tomten og Egger test ble utført for å vurdere publikasjonsskjevhet. For R48G, gjorde formen trakt tomter ikke avsløre noen bevis for åpenbar asymmetri i alle sammenligninger i totalpopulasjonen (Tall S5, S6, S7 og S8), og Egger test ble brukt til å gi statistisk bevis for trakt tomten. Resultatene viste ingen tegn på publikasjonsskjevhet i alle sammenligninger. For andre polymorfismer, på samme måte, resultatene viste ingen tegn på publikasjonsskjevhet i alle sammenligninger. De detaljerte data ble presentert i Tabell 4.
Diskusjoner
I de siste årene har interessen for genetisk mottakelighet for kreft ført til en økende oppmerksomhet til studiet av polymorfismer i gener involvert i tumorgenesen. Etter identifikasjon av polymorfismer CYP1B1, økende antall studier antydet at polymorfismer i CYP1B1 genet kan spille en viktig rolle i å påvirke utviklingen av PCa. Epidemiologiske studier av polymorfismer i CYP1B1 genet, hvis store og objektiv, kan gi innsikt i in vivo forholdet mellom gen og PCa risiko. Likevel, resultatene av disse studiene på sammenhengen mellom-13C /T, R48G, A119S, L432V, og N453S og PCa risiko er mangelfulle. Noen anmeldt studier er begrenset av sin utvalgsstørrelsen og senere lider av for lite strøm til å oppdage effekter som kan eksistere. Men bassenget ORS generert fra mye større populasjon kan øke statistisk styrke. For å gi en helhetlig og pålitelig konklusjon, utførte vi den nåværende meta-analyse av 14 frittstående case-control studier, inkludert 6380 tilfeller og 5807 kontroller.
Denne studien gir en kvantitativ analyse av tilgjengelige epidemiologiske studier på CYP1B1-13 C /T, R48G, A119S, L432V, og N453S polymorfismer og PCa risiko. Vår studie tyder på at 13 C /T og R48G polymorfismer kan ikke risikofaktorer for PCa utvikling. Potensialet forklaring er at effekten av en enkelt polymorfisme kan ha en begrenset effekt på PCa mottakelighet. Dette er i samsvar med hypotesen om at PCa er en multi-faktoriell sykdom som er resultatet av komplekse interaksjoner mellom miljømessige og genetiske faktorer. For N453S, viser resultatene at det N453S var assosiert med PCa risiko under dominerende modellen i generelle befolkningen. Det var signifikant sammenheng mellom N543S polymorfisme og PCa mottakelighet for dominerende modellen sammenligning og allel modell sammenligning i blandet befolkning, For A119S, vår analyse antydet at A119S var assosiert med PCa risiko under recessive modell i generelle befolkningen. Men i undergruppe studier av kilden til kontroller og etnisitet, ble ingen signifikante assosiasjoner funnet i noen genetisk modell. For L432V, ble det funnet at polymorfismen var ikke en risiko for PCa på grunnlag av alle kvalifiserte studier. I stratifisert analyse av kilden til kontroller, fant vi at L432V polymorfisme var assosiert med en trend med økt PCa risiko under alle genetiske modeller i populasjonsbaserte studier. Men signifikant sammenheng var fraværende i sykehusbaserte studier. Når stratifying for løpet, ble det ikke nevneverdige assosiasjoner observert i kaukasiere eller blandet befolkning. Men meta-analyse viste resultatene at L432V polymorfisme er signifikant assosiert med PCa mottakelighet blant asiater for alle genetiske modeller. Dette indikerer en mulig rolle etniske forskjeller i genetiske bakgrunn og miljøet de levde i. Det kan være mange faktorer som påvirker resultatene, for eksempel forskjeller i befolkningsgrupper, utvalg faktorer og så videre. Det kompliserte natur PCa gjør det samme polymorfisme å spille forskjellige roller ved PCA mottakelighet mellom ulike etniske populasjoner. I fravær av den opprinnelige data av de gjennomgåtte studiene, vår vurdering av mulige interaksjoner av gen-miljø med PCa risikoen var begrenset. Dette kan forklare hvorfor tidligere genetiske assosiasjonsstudier og noen subgruppeanalyser ikke vist noen sammenheng mellom disse polymorfismer og risiko for PCa. Tatt i betraktning de begrensede studier og bestanden av afrikanere og asiater som inngår i meta-analysen, kan dette øke risikoen for falske negative funn, bør noen konklusjoner på generell befolkningsnivå tolkes med forsiktighet. Og over avviket vi observert kan skyldes forskjellen i kilden til kontrollene. Vi trodde populasjonsbaserte kontroller var mer representative for den generelle befolkningen. Derfor, i genetiske assosiasjonsstudier, valg av kontroller og matchende status bør vurderes nøye. Hvis vi bruker de befolkningsbaserte kontroller, kan vi få en høyere pålitelighet. Dessuten kan det hende at ovennevnte avviket skyldes en tilfeldighet fordi studier med små utvalg kan være underpowered å oppdage en liten effekt eller kan ha generert en svingt risikoestimat. I subgruppeanalyser av etnisitet, ufullstendig informasjon for blandet etnisiteter gjorde det umulig å utføre etnisk undergruppeanalyse av afrikanere. Dermed er flere studier garantert å evaluere effekten av disse polymorfismer på PCa risiko i ulike etniske grupper i fremtiden, spesielt i afrikanere. Derfor bør resultatene av denne studien tolkes med varsomhet.
Heterogenitet er et potensielt problem ved tolkning av resultatene i den foreliggende meta-analyse. Videre, selv om det var heterogenitet mellom de kombinerte studier av CYP1B1 L432V, da vi analyserte L432V polymorfisme i subgruppeanalyser, mellom-studien heterogenitet ble effektivt fjernet eller redusert. For N453S var det mellom-studie heterogenitet i henhold allel modell. I undergruppeanalyse, ble den heterogene fjernet i blandet populasjon. For A119S, var det mellom-studie heterogenitet i henhold additiv modell, dominerende modellen, og allel modell. I undergruppeanalyse, heterogeniteten ble effektivt fjernet eller redusert. Disse resultatene tyder på at heterogenitet kan delvis skyldes kilden til kontroller og de variable effekter av stratifisert etniske undergrupper, og noen genetiske polymorfismer kan være forbundet med risiko for enkelte sykdommer i en bestemt etnisk undergruppe. En annen viktig sak for alle meta-analyse er publikasjonsskjevhet på grunn av selektiv publisering av rapporter. I denne studien ble trakt tomt og Egger test utført for å evaluere dette problemet. Både formen på trakt plott og statistiske resultatene ikke viser publikasjonsskjevhet.
Flere potensielle svakheter i egen meta-analyse bør tas i betraktning. Først, selv trakten tomten og Egger test viste ingen publikasjonsskjevhet, og selv om en uttømmende litteratursøk ble gjort, er det sannsynlig at relevante upubliserte studier som kan møte våre inklusjonskriteriene ble oversett. Utvalgsskjevhet for meta-analyse kan ha oppstått. For det andre, selv om alle kvalifiserte studier ble oppsummert, den totale utvalgsstørrelsen kanskje ikke har vært nok til å gjøre en overbevisende konklusjon. Når ble utført stratifisert analyse av etnisitet eller kilde av kontroller, antall hver undergruppe var mindre. Dermed kan resultatene tolkes med forsiktighet. Tredje, vår Resultatet var basert på ujusterte estimater på grunn av fravær av tilgjengelig informasjon, mens en mer presis analyse ville bli oppdaget hvis mer detaljerte individuelle data var tilgjengelige, slik som alder, røykestatus, drikking status og miljøfaktorer. I tillegg gjorde vi ikke har detaljert individuell informasjon om disse 5 SNPs, og dette gjorde det umulig å gjøre detaljerte analyser av koblingsulikevekt og den kombinerte effekten av ulike genetiske polymorfismer og PCa mottakelighet. Videre undersøkelser av haplotypic effekten av et gen og studiet av flere polymorfismer i forskjellige gener i samme bane og ulike veier er nødvendig.
Konklusjoner
I konklusjonen, selv om disse begrensningene nevnt tidligere er gjort kraften i denne analysen går ned, vår meta-analysen gir resultater basert på en rekke saker og kontroller. Resultatene av den foreliggende meta-analyse tyder på at L432V, N453S, og A119S polymorfismer av CYP1B1 kan være risikofaktorer for PCa. Videre forskning med bruk av standardiserte objektive metoder, og et større antall deltakere over hele verden er ventet å undersøke sammenhengen for å bekrefte våre resultater, og andre mulige konfunderende risikofaktorer som alder, livsstil, og drikking status bør også kontrolleres når det ble vurdert. Videre gen-gen og gen-miljø interaksjoner bør også vurderes.
Hjelpemiddel Informasjon
Figur S1.
Forest tomt på ORS med 95% KI for CYP1B1 L432V polymorfisme og risiko for PCa (GG versus CC)
doi:. 10,1371 /journal.pone.0068634.s001 plakater (PNG)
Figur S2 .
Forest tomt på ORS med 95% KI for CYP1B1 L432V polymorfisme og risiko for PCa (GG versus CC + GC)
doi:. 10,1371 /journal.pone.0068634.s002 plakater (PNG)
Figur S3.
Forest tomt på ORS med 95% KI for CYP1B1 L432V polymorfisme og risiko for PCa (GG + GC versus CC)
doi:. 10,1371 /journal.pone.0068634.s003 plakater (PNG)
Figur S4.
Forest tomt på ORS med 95% KI for CYP1B1 L432V polymorfisme og risiko for PCa (G versus C)
doi:. 10,1371 /journal.pone.0068634.s004 plakater (PNG)
Figur S5 .
Trakt tomter for publikasjonsskjevhet for alle innbyggere i additiv modell. (R48G: GG versus CC)
doi: 10,1371 /journal.pone.0068634.s005 plakater (PNG)
Figur S6.
Trakt tomter for publikasjonsskjevhet for alle innbyggere i recessiv modell. (R48G: GG versus CC + GC)
doi: 10,1371 /journal.pone.0068634.s006 plakater (PNG)
Figur S7.
Trakt tomter for publikasjonsskjevhet for alle innbyggere i dominerende modellen. (R48G: GG + GC versus CC)
doi: 10,1371 /journal.pone.0068634.s007 plakater (PNG)
Figur S8.
Trakt tomter for publikasjonsskjevhet for alle innbyggere i allel modell. (R48G: G versus C)
doi: 10,1371 /journal.pone.0068634.s008 plakater (PNG)
Tabell S1.
Noen tilsvarende sammenslåtte ORS ble vesentlig endret i sensitivitetsanalyse
doi:. 10,1371 /journal.pone.0068634.s009 plakater (DOC)
Sjekkliste S1.
PRISMA 2009 sjekkliste
doi:. 10,1371 /journal.pone.0068634.s010 plakater (DOC)
