缺氧誘導因子-1α基因多態性和乳腺癌易感性關系的Meta分析

趙廣宇，劉元水，路春暉，孫玉露，張學德，趙文華，魏有國

乳腺癌是世界上女性發病率和死亡率最高的惡性腫瘤之一[1]，目前已知乳腺癌發病可能與家族史、乳腺癌易感基因1(breast cancer susceptibility gene 1，BRCA1)突變、初潮早和絕經晚、生育史、口服避孕藥以及激素替代療法相關[2]，也有研究表明乳腺癌發生也可能與基因多態性有關[3-4]。

腫瘤細胞適應缺氧是惡性腫瘤的的主要特征，在腫瘤的發生、發展中起到重要作用[5]。缺氧誘導因子-1(hypoxia inducible factor-1，HIF-1)是腫瘤細胞適應缺氧過程中重要的轉錄因子，許多研究已經證明HIF-1能夠調節多種細胞因子從而影響血管生成、能量代謝等生物學過程，從而在惡性腫瘤的發生、發展和轉移中起到重要作用[6]。HIF-1是一個異質二聚體，包括α和β兩個亞基，HIF-1β亞基是HIF-1的結構亞基，持續表達，HIF-1α是HIF-1的功能性亞基，通過氧濃度調節表達影響HIF-1的活性，在常氧狀態下被降解，而在缺氧狀態下則穩定存在。目前許多研究表明HIF-1α在許多腫瘤中高表達，如乳腺癌[7]、食管癌[8]以及非小細胞肺癌[9-10]等。

基因多態性造成生物體之間的多樣性，可能與多種疾病包括惡性腫瘤易感性有關。目前研究表明HIF-1α也存在2種常見的單核苷酸多態性(single nucleotide polymorphisms，SNPs)，分別為HIF-1 C1772T和G1790A，這2個SNPs無論是常氧還是缺氧狀態下均可引起HIF-1α的轉錄活性增高，而且導致微血管密度增加，可能導致惡性腫瘤的發生、發展[11]。目前已經有多項研究探討了HIF-1α基因多態性與乳腺癌發生的關系，但是這些研究結果并不完全一致，考慮可能與樣本量小或偏倚有關。雖然也有少量研究對HIF-1α的基因多態性和乳腺癌發病風險進行了研究，但是這些研究納入的研究和病例數較少[12]。本研究采用Meta分析方法全面的對既往相關研究進行系統評價，進一步探討HIF-1α基因多態性與乳腺癌易感性之間的關系。

1 材料和方法

1.1 資料來源和文獻納入標準 以(HIF-1alpha OR hypoxia inducible factor-1alpha) AND breast AND (cancer OR tumor OR carcinoma) AND (polymorphisms OR SNP OR mutation OR variant)檢索式檢索PubMed數據庫和Cochrane Library，以相應中文檢索式檢索在中國期刊全文數據庫、萬方數據庫(時間截至2017/9/28)等國內外發表的關于HIF-1α基因多態性與乳腺癌發病風險的相關文獻，瀏覽參考文獻以及相關文獻綜述，并補充相關文獻中所引用的研究。文獻納入標準：①HIF-1α C1772T和G1790A基因多態性與乳腺癌發病風險的獨立病例對照研究；②原始資料完整；③對照組基因型分布不符合Hardy-Weinberg遺傳平衡定律的研究也納入系統評價，但是在敏感性分析中加以排除；④對于樣本人群相同而發表的文獻多于1篇的研究只保留其中質量最好的研究。

1.2 文獻資料提取 由2名研究者根據上述入選標準對可用文獻進行資料提取：期刊、第一作者姓名，發表的年份，研究人種、國家，病例組和對照組的人群來源，樣本數目，病例組和對照組C1772T和G1790A基因型人數，檢測方法。

1.3 統計學處理 采用Revman 5.0軟件進行Meta分析，采用卡方檢驗Hardy-Weinberg遺傳平衡，P≤0.05考慮不符合Hardy-Weinberg遺傳平衡定律。將HIF-1α C1772T和 G1790A基因多態性與乳腺癌易感性的關聯采用優勢比(odds ratio，OR)及其95%可信區間(95%confidence interval,95%CI)評價。各研究間的異質性采用Q檢驗(P≤0.05考慮存在異質性)和I2檢驗評價(I2>50%考慮異質性明顯)。當研究間存在異質性時，采用隨機效應模型分析，無異質性則采用固定效應模型分析。

2 結果

2.1 文獻基本情況 本研究共檢索出英文文獻72篇，未檢索出中文文獻，閱讀文獻題目和摘要及瀏覽全文后共篩選出9篇文獻[13-21](圖1)，9篇文獻均研究了C1772T基因多態性與乳腺癌關系，乳腺癌患者2 787例，對照組2 686例；關于C1772T基因多態性與乳腺癌關系的研究，其中有3篇文獻不符合Hardy-Weinberg遺傳平衡定律。4篇研究了G1790A基因多態性與乳腺癌關系，乳腺癌患者796例，對照組651例。而關于G1790A基因多態性與乳腺癌關系的研究均符合Hardy-Weinberg遺傳平衡定律(見表1)。

圖1 文獻篩選流程圖

第一作者發表年份國家基因型病例數對照數對照組Hardy-Weinberg檢驗Meka[13]2015印度C1772T3483200.10Sharma[14]2014印度C1772TG1790A200200<0.051.0Huang[15]2014中國臺灣C1772T96120<0.01Ribeiro[16]2013葡萄牙C1772TG1790A9674<0.011.0Zagouri[17]2012希臘C1772T1131240.41Naidu[18]2009馬來西亞C1772TG1790A4102750.920.90Apaydin[19]2008土耳其C1772TG1790A1021020.410.83Kim[20]2008韓國C1772TG1790A901020.640.06Lee[21]2008韓國C1772T133213690.25

2.2 Meta分析結果

2.2.1 HIF-1α C1772T基因多態性與乳腺癌易感性 HIF-1α C1772T基因多態性與乳腺癌發病風險的各項研究之間存在異質性。本研究遂采用隨機效應模型分別進行分析，C1772T基因顯性模型(TT+CT vs CC)、隱性模型(TT vs CT+CC)(圖2)、等位基因模型(T vs C)以及TT vs CC均與乳腺癌發生無明顯相關性。OR值分別為1.31(0.89～1.93)，P=0.17；2.09(0.84～5.16)，P=0.11；1.35(0.91～2.00)，P=0.14；2.19(0.82～5.87)，P=0.12(表2)。

2.2.2 HIF-1α G1790A基因多態性與乳腺癌易感性 HIF-1α G1790A基因多態性與乳腺癌發病風險各研究間無明顯異質性，按照固定效應模型進行分析，G1790A基因顯性模型(AA+GA vs GG)、隱性模型(AA vs GA+GG)、等位基因模型(A vs G)及AA vs GG也未發現與乳腺癌有相關性，OR值分別為1.05(0.72～1.53)，P=0.79；1.41(0.37～5.37)，P=0.61；1.07(0.76～1.52)，P=0.70；1.44(0.38～5.44)，P=0.59(表2)。

2.2.3 敏感性分析 排除不符合Hardy-Weinberg遺傳平衡定律的研究進行敏感性分析。結果表明：C1772T基因隱性模型(TT vs CT+CC)以及TT vs CC可能與乳腺癌易感性有關，OR值分別為2.61(1.32～5.15)，P=0.006；2.62(1.33～5.16)，P=0.005，其余基因模型的研究結果無明顯變化，也與乳腺癌發生無明顯相關性(表3)。此外，對G1790A基因多態性研究進行敏感分析，通過逐一去除的方法進行研究，未發現對總體分析結果有明顯影響。

圖2 HIF-1α C1772T基因隱性模型(TT vs CT+CC)森林圖

基因多態性比較Q檢驗P值I2分析模型OR(95%CI)P值C1772T TT+CT vs CC<0.000 0181%Random1.31(0.89～1.93)0.17 TT vs CT+CC0.00764%Random2.09(0.84～5.16)0.11 T vs C<0.000 0186%Random1.35(0.91～2.00)0.14 TTvsCC0.00269%Random2.19(0.82～5.87)0.12G1790A AA+GA vs GG0.0860%Fixed1.05(0.72～1.53)0.79 AA vs GA+GG0.360%Fixed1.41(0.37～5.37)0.61 A vs G0.0864%Fixed1.07(0.76～1.52)0.70 AA vs GG0.340%Fixed1.44(0.38～5.44)0.59

表3 HIF-1α C1772T敏感性分析

2.2.4 偏倚性評價 本研究C1772T基因多態性的漏斗圖基本對稱，表明研究基本無偏移。G1790A基因多態性研究太少，僅4篇，存在偏倚。

3 討論

研究表明HIF-1在惡性腫瘤發生、適應缺氧、血管生成等多種惡性生物學進程中起到重要作用。HIF-1不僅在卵巢癌[22]、胃癌[23]等多種腫瘤中高表達，也在乳腺癌高表達，與乳腺癌發生、進展、預后差密切相關[24]。目前研究表明，HIF高表達的患者可能對化療抵抗，從而導致治療失敗，患者預后差，針對HIF的抑制劑已經成為癌癥治療熱點，并取得了一定的進展[25]。

目前研究表明，缺氧誘導因子基因多態性可能與許多腫瘤發生有關[26]。Xu等[27]的一項Meta分析對缺氧誘導因子基因多態性與消化道腫瘤易感性進行了評價，表明HIF-1α C1772T基因多態性增加了胃腸道腫瘤發病風險。關于缺氧誘導因子基因多態性與乳腺癌發生的研究也有報道。Huang等[15]研究表明HIF-1α C1772T基因多態性增加了乳腺癌發生的風險，Kim等[20]的研究也得出了相似的結論，但是另外的研究則未發現二者之間存在相關性[14,16]，鑒于研究之間存在不一致性，我們對此進行了綜合評價。

在本研究中，我們分別對HIF-1α C1772T和G1790A基因多態性和乳腺癌的危險性進行了分析，研究表明HIF-1α C1772T基因多態性各個研究中存在異質性，遂采用隨機效應模型進行了分析，結果提示HIF-1α C1772T基因多態性與乳腺癌發生無明顯相關性。2009年的一項研究中納入了3篇文獻，對HIF-1α C1772T基因多態性與乳腺癌發病風險進行了系統評價，也未發現二者之間存在相關性[27]。此外，另一Meta分析納入6篇相關文獻也未能發現HIF-1α C1772T基因多態性與所有人群乳腺癌發病風險之間存在相關性[12]。我們的研究雖然納入了9篇相關文獻，但是也未能發現二者之間存在相關性。G1790A基因多態性研究的各研究間無明顯異質性，按照固定效應模型進行分析，也未發現G1790A基因多態性與乳腺癌發生的相關性。但是在之前的一項納入2篇相關文獻的研究，表明顯性模型降低了乳腺癌發生風險[27]，但是我們增加研究后發現二者之間無明顯相關性。

在C1772T基因多態性納入的研究中，本研究發現3篇文獻的對照組不符合Hardy-Weinberg遺傳平衡定律，考慮到納入的研究較少，因此在系統評價中未排除，但是考慮到這部分文獻可能對結果造成一定的影響，在下一步的分析中排除了這3篇文獻進行了敏感性分析，結果表明各研究間異質性減少，C1772T基因TT型與(CT+CC)型患者相比，乳腺癌發病風險明顯增加，達到了2.61倍(1.32～5.15，P=0.006)，TT 型與CC型相比，乳腺癌發病風險也明顯增加，但是CC型與(CT+TT)型以及T攜帶者與C攜帶者相比，乳腺癌發病風險無明顯變化。說明Hardy-Weinberg遺傳平衡的差異可能造成了研究之間的異質性。此外，我們對G1790A基因多態性研究的敏感分析，通過逐一去除的方法進行研究，未發現對總體分析結果有明顯影響。本研究全面對已經發表的相關文獻進行分析，得出了證據充分的結果，增強了分析效能；并且研究偏倚很小，結果基本可靠。

本研究的局限性：①納入研究的病例組和對照組的人群特征可能存在差異，目前已知BRCA1突變、初潮早和絕經晚、生育史、口服避孕藥等因素可能與乳腺癌發生有關，而納入的人群中這些乳腺癌易感因素可能存在差別，這會導致研究結果有所偏差；②在對照組人群中，有些研究選用健康人群作為對照，而有些人群僅選擇了非癌癥患者作為對照，這也可能導致研究結果存在偏差；③本研究較前研究增加了病例數，但是也僅納入了9篇研究，病例數仍較少，而且對于G1790A基因多態性的研究僅有4篇相關文獻，這都可能影響結果的可靠性。

雖然乳腺癌發生與遺傳因素有關，但是內分泌因素、環境因素以及理化因素等均會對乳腺癌發生產生一定的影響，在研究基因多態性與乳腺癌發生時，必須也要考慮到各種危險因素的影響，因此需要更加嚴格的實驗設計、更大規模的研究來證實基因多態性與乳腺癌發生的關系，以期在基因角度為乳腺癌的發病機制以及疾病預防提供理論依據。