漢族人群載脂蛋白A5 -1131T/C基因多態性與2型糖尿病相關性的Meta分析

翟光華，馬儉良，李美芬

(南京醫科大學附屬蘇州醫院北區檢驗科，江蘇蘇州 215008)

血脂水平升高是2型糖尿病(T2DM)患者代謝異常的主要特征之一。研究表明，載脂蛋白A5(APOA5)基因啟動子區域-1131T/C基因多態性與人群血脂代謝密切相關[1-2]。近年來，國內外已有多篇研究APOA5-1131T/C多態性與T2DM相關性的報道[3-10]，但是各個研究間結果差異性較大。對已有研究進行Meta分析是解決研究結果之間不一致的有效辦法，為客觀評價APOA5-1131T/C多態性與中國人群T2DM易感性之間的關系，筆者對既往的有關研究進行了Meta分析，以期為T2DM易感性提供更多循證學證據。

1 對象與方法

1.1研究對象 收集已發表的有關中國漢族人群APOA5-1131T/C多態性與中國人群T2DM易感性的研究資料，以T2DM患者為研究病例，以無糖尿病證據的健康人群為對照組，通過檢測研究病例和對照人群中APOA5-1131T/C等位基因T和C的分布頻率，以及TT、TC和CC基因型構成比，分析研究APOA5-1131T/C多態性與T2DM易感性之間的關系。

1.2文獻檢索策略 中文檢索以“載脂蛋白A5”、“基因多態性”或“單核苷酸多態性”，“糖尿病”作為主題詞聯合檢索中國期刊全文數據庫、萬方數據庫和重慶維普信息數據庫，英文檢索以“Apolipoprotein A5”or“Apolipoprotein AV”or“APOA5”or“APOAV”、“polymorphism”or“SNP”or“mutation”、“Diabetes Melltius”or“Diabetes”為主題詞檢索PubMed數據庫上同期發表的中國人群資料，檢索時限均為建庫至2018年4月。同時追溯納入文獻的參考文獻，補充獲取相關研究。

1.3文獻納入標準及質量評分 由2位研究者共同對獲得的文獻進行質量評價并取得一致意見：(1)研究對象均為中國漢族人群；(2)均為獨立研究，重復報道者，取其資料最完整的文獻；(3)均為病例對照研究，病例組為T2DM患者，對照組為無糖尿病證據的健康人群；(4)符合哈迪-溫伯格平衡(HWE)定律。采用資料提取表提取數據，提取內容包括第一作者姓名、文獻發表年份、研究所在地區、樣本量以及病例對照組基因型等。納入研究的方法學質量采用Newcastle-Ottawa Scale(NOS)量表進行評價，如有爭議則相互討論再作評價，NOS評分≥7為高質量文獻。

1.4統計學處理 (1)對所選擇的研究基因型分布進行HWE檢驗，要求對照組符合HWE定律；(2)應用Begg′s漏斗圖分析納入文獻是否存在明顯的發表偏倚；(3)計算各研究等位基因頻率與優勢比(OR)及其95%置信區間(95%CI)；(4)對各研究的結果進行異質性檢驗，并根據檢驗結果選用相應的數據合并方法。若各研究間無顯著異質性(I2<50%，P>0.10)，則采用固定效應模型進行數據合并，計算總OR值；反之，則采用隨機效應模型進行數據合并，計算總OR值。采用Meta分析軟件包RevMan5.3及統計分析軟件包Stata15.1進行數據統計與分析，采用雙側檢驗，顯著性水準為α=0.05。

2 結 果

2.1文獻檢索結果及納入研究的文獻基本特征 依據制定的檢索策略，共檢索出19篇關于中國漢族人群APOA5-1131T/C多態性與中國人群T2DM關系的研究，其中2篇為重復性研究，5篇研究的對照組不符合HWE定律，故予以剔除。最后共12篇文獻納入本研究，其中5篇為博碩士畢業論文，共計T2DM病例2 715例，對照組6 839例。納入研究的文獻特征見表1。

表1 納入研究的文獻基本特征

注：A為等位基因模型；B為純合子模型；C為雜合子模型；D為顯性遺傳模型；E為隱性遺傳模型

圖1APOA5-1131T/C基因多態性與T2DM相關性的Meta分析森林圖

2.2Meta分析結果 對入選研究進行異質性檢驗，結果顯示，隱性遺傳模型[CCvs.(TC+TT)]和純合子模型(CCvs.TT)各研究間無明顯異質性，采用固定效應模型進行合并分析；等位基因模型(Cvs.T)、顯性遺傳模型[(CC+TC)vs.TT]和雜合子模型(TCvs.TT)各研究間存在明顯異質性，故采用隨機效應模型進行合并分析。如表2及圖1所示，APOA5-1131T/C多態性與T2DM易感性之間顯著關聯[等位基因模型Cvs.T：OR=1.31，95%CI=1.15～1.50，P<0.05；純合子模型CCvs.TT：OR=1.58，95%CI=1.32～1.89，P<0.05；雜合子模型TCvs.TT：OR=1.42，95%CI=1.19～1.69，P<0.05；顯性遺傳模型(CC+TC)vs.TT：OR=1.36，95%CI=1.11～1.67，P=0.003；隱性遺傳模型CCvs.(TC+TT)：OR=1.49，95%CI=1.25～1.77，P<0.05]。

表2 APOA5 -1131T/C基因多態性與T2DM

2.3發表偏倚評估及敏感性分析 采用RevMan5.3軟件，以各研究的OR值為橫坐標，SE(log[OR])值為縱坐標繪制Begg′s漏斗圖，結果顯示，5種遺傳模型的研究在漏斗兩側的分布對稱性較好，無明顯發表偏倚(圖2)。采用Stata15.1軟件進一步做Egger′s檢驗，結果亦提示無明顯發表偏倚(P>0.05)。采用逐一剔除法進行敏感性分析，結果顯示5種遺傳模型合并OR值無明顯改變，提示本研究結果較穩定。

注：A為等位基因模型；B為純合子模型；C為雜合子模型；D為顯性遺傳模型；E為隱性遺傳模型

圖2各種遺傳模型發表偏倚的Begg′s漏斗圖

3 討 論

APOA5基因是2001年在APOA1/C3/C4基因簇中發現的新的載脂蛋白基因，位于染色體11q23，基因全長1 889 bp，由4個外顯子、3個內含子構成，編碼366個氨基酸。目前NCBI單核苷酸多態性數據庫收錄了APOA5基因內及附近區域多個多態性位點，其中，研究較多的-1131T>C(SNP3)、c.-3A>G(Kodak)、c.56C>G(S19W)、IVS3+476G>A(SNP2)、c.1259T>C(SNP1)、c.553G>T等SNPs與脂質代謝有密切的關系，已經成為近年來的研究熱點。-1131T>C多態性與T2DM易感性亦具有明顯的相關性，但結論不一致。本研究對既往有關APOA5基因-1131T>C多態性與中國漢族人T2DM相關性的研究進行了Meta分析，為中國漢族人T2DM與APOA5基因-1131T>C多態性的相關性提供了客觀的循證醫學證據。

由于不同種族人群所涉及到的遺傳背景不同，本研究在文獻選擇上，僅納入中國漢族人群，避免人群分層偏倚。筆者以前的研究發現，CC純合子患T2DM的風險是TT純合子的3.75倍(OR=3.75，95%CI：1.57～8.92)，C等位基因攜帶者患T2DM的風險較非C等位基因攜帶者升高2.28倍(OR=3.28，95%CI:1.44～7.48)[7]。本Meta分析結果顯示，在等位基因模型、純合子模型、雜合子模型、顯性遺傳模型和隱性遺傳模型中APOA5基因-1131T>C多態性位點與中國漢族人群T2DM易感性均存在明顯關系，C等位基因攜帶者個體具有較高的T2DM發病風險，與筆者之前的研究結果一致。冷愛枝等[15]對126例哈薩克族T2DM患者和63例哈薩克族正常糖耐量者研究發現，兩組人群的基因型和等位基因頻率差異無統計學意義(P>0.05)，提示APOA5-1131T>C基因多態性與哈薩克族的T2DM未見關聯。張晨君[10]針對維吾爾族人群的研究，共122例T2DM患者和137例健康對照者，結果亦未發現兩組人群的基因型和等位基因頻率差異有統計學意義(P>0.05)，提示APOA5-1131T>C基因多態性與維吾爾族的T2DM無相關性。由此可見，同為中國人群，漢族人群與其他人群的研究結果不一致，原因可能與各研究所選擇的種族、地域及研究的樣本大小有關。

基因多態性與疾病易感性的相關性研究是目前分子流行病學研究中的熱點，但往往會出現研究結果不一致的現象。Meta分析通過薈萃同類研究的資料而達到增大樣本量，進而增加統計效能的目的，可以得到相對準確的結果。但同時也不可避免地帶入一些混雜因素的影響，如人們更容易接受陽性結果論文的發表偏倚、入選研究之間病例選擇不一致、病情嚴重程度不一、研究方法不同等。在本研究中，筆者在作Begg′s漏斗圖的基礎上，運用效能很高的Egger′s檢驗對漏斗圖的對稱性作了客觀的評估，顯示研究的分布基本對稱，提示無明顯的發表偏倚。盡管本研究所納入的12組資料所報道有關APOA5-1131T>C基因多態性與T2DM關系的結果不盡一致，分別采用固定效應模型或隨機效應模型進行合并分析，靈敏度分析結果顯示，5種遺傳模型合并OR值無明顯改變，提示本研究結果比較可靠。本Meta分析顯示，在涉及總人數為9 554例的APOA5-1131T>C多態性研究中，C等位基因攜帶者發生T2DM風險是T等位基因攜帶者的1.31倍(OR=1.31，95%CI為1.15～1.50，P<0.05)；CC純合子個體患T2DM的風險相對TC雜合子個體和TT純合子個體升高49%(OR為1.49，95%CI:1.25～1.77，P<0.05)，提示APOA5-1131T>C基因多態性可能與T2DM易感性有關。

4 結 論

盡管本研究制訂了較為科學、完善的檢索策略，但仍然具有一定局限性：(1)納入研究均為正式發表的文獻，盡管未提示明顯的發表偏倚，尚不能排除潛在發表偏倚可能；(2)本研究納入文獻較少，且主要以中國人群為主，限制了結論的代表性；(3)未考慮其他重要混雜因素如年齡、性別、基因-基因及基因-環境間相互作用的影響。要得出更準確的結果，仍有待于統計方法的改進和更多高質量研究的結果，需要更多多中心、大樣本、同質性好的病例對照研究，以提供更科學、全面的評價，從而為臨床治療提供更可靠的證據。