MiR-146a rs2910164 G /C polymorphisme et susceptibilité au cancer gastrique: une méta-analyse

MiR-146a rs2910164 G /C polymorphisme et susceptibilité au cancer gastrique: une méta-analyse
Résumé de l'arrière-plan
preuve a montré que polymorphisme de nucléotide unique situé dans le pré-miARN ou matures microARN peut modifier divers processus biologiques et affectent le traitement de la cancérogenèse. Les résultats publiés au sujet de l'association entre miR-146a rs2910164 G /C polymorphisme et la prédisposition au cancer gastrique humaine ne sont pas concluants. Le but de cette étude était d'acquérir un effet plus précise de l'association entre le polymorphisme miR-146a rs2910164 et le risque gastrique par méta-analyse.
Méthodes
études d'association génétique admissibles ont été fouillés à partir de PubMed, Web of Knowledge et Base de données biomédecine chinois sur sujet humain. la synthèse des données quantitatives a été réalisée pour les associations de miR-146a rs2910164 G /C polymorphisme avec susceptibilité au cancer gastrique.
Neuf études admissibles Résultats qui ont inclus un total de 3885 patients atteints de cancer gastrique et 5396 contrôles ont été identifiés dans le présent méta-analyse. L'ensemble OU indiqué une association potentielle entre rs2910164 polymorphisme et GC, mais l'effet n'a pas été statistiquement significative (GG vs. CG /CC: OR = 1,076, IC à 95% de 0,925 à 1,251, P = 0,342). Lorsque stratifier pour la population, le résultat a montré que miR-146a rs2910164 génotype GG était associé à un risque accru de cancer de l'estomac chez les Chinois dans le modèle récessif (GG vs. CG /CC: OR = 1,171, IC à 95% de 1,050 à 1,306, P = 0,005) . D'ailleurs, aucune différence significative n'a été trouvée dans le sexe, le tabagisme, l'emplacement, la métastase des ganglions lymphatiques et de la classification de LAUREN.
Conclusions
La méta-analyse présente suggère un risque accru entre miR-146a rs2910164 génotype GG et susceptibilité au cancer gastrique chinois basé sur les littératures publiées.
Mots-clés
microRNA-146a néoplasmes de l'estomac Polymorphisme méta-analyse de fond
cancer gastrique (GC) est encore l'une des causes les plus fréquentes de décès liés au cancer dans le monde entier, malgré une diminution globale incidence au cours des 10 dernières années [1], [2]. Il est généralement admis que la susceptibilité génétique individuelle a un rôle important dans la pathogenèse de la tumeur, y compris GC.
MicroARN (miARN /miR) sont endogènes 18-24 nucléotidiques ARNs non codants qui pourrait réguler l'expression des gènes et séquentiellement réguler divers processus biologiques [3 ], [4]. Caractérisation fonctionnelle de certains microARN dans l'initiation du cancer et de la progression indique qu'ils pourraient jouer un rôle plus important dans la pathogenèse des cancers humains [5], [6]. La relation entre les miARN et le cancer a été largement étudié depuis 2002, la première démonstration d'un lien entre les gènes miARN et le cancer [7].
Des études ont montré que les polymorphismes en pré-miARN ou matures microRNA peuvent modifier divers processus biologiques par influençant la sélection de l'expression et /ou une cible de microARN [8], [9]. Au cours de la dernière décennie, de nombreuses études ont identifié des variants génétiques dans le précurseur ou mature séquence miRNA de rs2910164 miR-146a (G > C), qui ont été signalés à être associée au cancer du sein et le carcinome hépatocellulaire [10], [11].
Un certain nombre d'études ont été publiées pour décrire l'association entre miR-146a rs2910164 G /C polymorphisme et le risque de cancer au cours des dernières années. Une méta-analyse rapportée par Lian et al. [10] a conclu que le CC homozygote de rs2910164 peut contribuer au sein de susceptibilité au cancer chez les Européens. Une autre méta-analyse a démontré qu'il n'y a pas de corrélation significative entre a-miR-146a rs2910164 polymorphisme et le risque de cancer du sein [12]. Une méta-analyse HuGE en 2013 n'a pas réussi à trouver une association significative entre le polymorphisme rs2910164 et le risque de cancer du sein [13]. Sur la base de l'examen systématique, Chen et al. [14] ont rapporté que la qualité de la preuve était faible pour association génétique rs2910164 SNP avec le cancer du poumon. Plusieurs méta-analyses regroupées l'association entre le polymorphisme rs2910164 et le risque de cancer en général [15], [16]. Certaines méta-analyse a rapporté le polymorphisme rs2910164 et susceptibilité au cancer gastro-intestinal [17] - [19].
Cependant, les données publiées sur l'association entre miR-146a rs2910164 G /C polymorphisme et la prédisposition au cancer gastrique humaine sont incompatibles et peu concluantes. Par conséquent, nous avons effectué la présente méta-analyse pour estimer quantitativement l'association de miR-146a G /Méthodes
Stratégie de recherche
C SNP avec des risques de cancer de l'estomac.
Bases de données électroniques, y compris PubMed, Web of Knowledge et chinois Base de données biomédecine (CBM) ont été recherchés pour les études pertinentes menées sur le sujet humain jusqu'en Juillet 2014. Les mots-clés de recherche suivants ont été utilisés: «gastrique» ou «estomac», «néoplasie» oU «carcinome» oU «cancer» oU «tumeur» oU " adénocarcinome "et" miR-146a OU "miRNA-146a" OU "microARN-146a" OU "a-miR-146a". Pour identifier d'autres études potentiellement pertinentes, les listes des articles identifiés dans la recherche initiale de référence ont également été analysés manuellement. (1) explorer l'association entre miR-146a polymorphisme et: Nous inclusion et d'exclusion critères
études ont été jugées admissibles si elles répondaient à tous les critères suivants directement contacté les auteurs pour les données connexes qui n'étaient pas disponibles dans les publications originales
. risque de GC humaine, (2) la conception des études cas-témoins, (3) l'identification des cas de cancer de l'estomac a été confirmé histologiquement ou pathologiquement. Des études ont été exclus sur la base de l'une des raisons suivantes: (1) pas de données suffisantes déclarées, (2) articles de lettres, de rapports de cas, des résumés de conférences, des éditoriaux ou des avis d'experts. Si les études de série de la même population du même groupe de recherche ont été publiés, seule la plus grande série ont été sélectionnées.
Extraction des données
La dernière série d'articles a été évaluée indépendamment par deux auteurs (Zhong Xu et Zhang Lingling) selon les critères d'inclusion énumérés ci-dessus. Les désaccords ont été résolus par la discussion. L'information suivante a été extraite de chaque rapport:. Premier auteur, année de publication, la population de l'étude, l'origine ethnique, le nombre de cas et les témoins GC, la fréquence des génotypes, et la méthode de génotypage Analyse statistique
Hardy-Weinberg (HWE) le statut a été examiné par Pearson bonté de l'ajustement χ 2 tests dans chaque étude (P
< 0,05 a été considérée comme un déséquilibre significatif dans le groupe témoin). La force de l'association entre GC et miR-146a rs2910164 polymorphisme a été évaluée en calculant le rapport de cotes (OR) avec un intervalle de confiance de 95% (IC). Les RUP regroupées ont été obtenus à partir de la combinaison des études uniques par comparaison homozygote (GG vs CC), la comparaison hétérozygote (CG vs. CC), dominant et modèles récessifs (CG /GG contre CC et GG vs. CG /CC), comparaison de l'allèle (G vs. C), respectivement. L'analyse de l'hétérogénéité entre les études a été déterminée en utilisant le test Q de la Cochrane et je
2-test (P
< 0,10 ou I
2 > 50% a été considérée comme une indication de hétérogénéité statistiquement) [20]. Quand il n'y avait pas d'hétérogénéité significative existant entre les études, l'ORS estimation globale de chaque étude a été calculé par le modèle à effets fixes. Sinon, le modèle à effets aléatoires a été utilisé. Les analyses de sous-groupes ont été stratifiés par la caractéristique de l'étude, s'il y avait suffisamment de rapports. L'analyse de sensibilité a été réalisée par la suppression d'une seule étude à chaque fois pour examiner l'influence des énoncés sur les RUP regroupées des données individuelles. Le biais de publication a été évaluée en utilisant les méthodes des graphiques en entonnoir de Begg et le test de Egger (P
< 0,05 a été considérée comme représentative d'un biais de publication statistiquement significative) [21], [22]. Résultats de statistiques analyses effectuées en utilisant le logiciel Stata12.0 (Stata Corpotion, College Station, Texas).
sélection et les caractéristiques des études incluses études
Un total de 288 articles ont été identifiés à partir de PubMed, ISI et base de données CBM. L'organigramme résume le processus d'examen de la littérature comme le montre la Figure 1. Un total de neuf études portant sur 3.885 cas de GC et 5396 contrôles ont finalement été mis en commun pour la présente méta-analyse [23] - [31]. Les caractéristiques de ces études sont énumérées dans le tableau 1. Parmi eux, sept études ont été réalisées en Asie (y compris les patients en provenance de Chine, le Japon et la Corée), deux études en Europe (y compris les patients de la Grèce, l'Allemagne, la Lituanie et la Lettonie). Article par Okubo et al. [32] a été exclue en raison de la duplication d'une autre étude [23]. Tous les articles inclus étaient des études cas-témoins en milieu hospitalier. La distribution des génotypes dans les contrôles de l'ensemble des neuf études était en accord avec HWE. Figure 1 Diagramme d'études inclusion et d'exclusion.
Tableau 1 Caractéristiques des études incluses dans la méta-analyse
Premier auteur
Année
Lieu
méthode de génotypage
No. des cas
No. des contrôles

Cases
Commandes
PHWEfor control

CC

CG

GG

CC

CG

GG

Okubo
2010
Japan
PCR-RFLP
552
697
236
243
73
254
322
121
0.2776
Zeng
2010
China
PCR-RFLP
304
304
89
153
62
119
132
53
0.1223
Hishida
2011
Japan
PCR-CTPP
583
1637
230
271
82
633
775
229
0.7381
Zhou F
2012
TaqMan MGB Chine
1686
1895
286
822
578
393
951
551
0,6407
Zhou Y
2012

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