研究背景肿瘤业已成为当前威胁人类健康的一大原因,根据国际癌症中心(IARC)最近的估计,未来全世界癌症的发病人数将会以年均3%-5%的速度飞速发展,预计到2020年,全世界每年将会有高达2000万新发病例,同时死亡病例为1200万。从发病率来看,中低收入的发展中国家癌症的发病率远远高于英美等发达国家。而我国的癌症呈明显高发趋势。有资料显示,食物中化学元素的污染、维生素及微量元素的缺乏、不健康的饮食习惯、饮酒、吸烟和物理辐射等成为某些肿瘤好发的高危因素[4-6]。但是显而易见的是并非所有的暴露在同样条件下的患者都会罹患肿瘤,这充分说明除了我们上文提及的环境因素之外,一定的遗传背景在某些肿瘤的发生发展过程中起着重要的作用。这些遗传的因素单独或者联合外界的致癌因素共同起作用,使得正常细胞异常增生,成为肿瘤细胞[7-8]。肿瘤细胞的最基本特征是细胞周期调控机制的破坏,导致肿瘤细胞失控性增长,因此,肿瘤又被公认为是细胞周期异常性疾病。细胞周期失调被认为是在肿瘤发生、发展过程中的一个重要的机制。细胞周期依赖性激酶阻滞基因(cyclin-dependent kinase inhibitor,CDKI)编码的CDKN1B蛋白质属于细胞周期蛋白依赖性激酶(Cdk)抑制剂家族蛋白.具有抑制肿瘤细胞生长的作用,在许多的肿瘤发生发展过程中起着抑癌基因的作用。基因的多态性是指在正常人群中的同一个位点上同时存在着两种或者两种以上的等位基因,而且各个等位基因皆具有相当高的频率(频率>5%)。CDKN1B具有高度的保守性,但CDKN1B基因有多种单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism, SNP)位点,其中V109G基因多态性可能导致CDKN1B功能变化,从而导致肿瘤易感性。目前研究已经发现,CDKN1B基因有一种多态性rs2066827,发生于第109密码子的单核苷酸转换,导致氨基酸出现缬氨酸(V)→甘氨酸(G)改变。Jabl基因编码的p38蛋白会与CDKN1B结合,两者结合后促进CDKN1B磷酸化,磷酸化的CDKN1B将发生细胞核内至细胞浆移位,从而进一步通过泛素化或者蛋白酶体降解,而109密码子位于CDKN1B的Jab1结合区。因此CDKN1B基因V109G基因多态性可能导致CDKN1B不同生物学特性。基于上述出发点,近年来,国内外开展众多病例对照研究,探讨CDKN1B基因的V109G多态性与前列腺癌、乳腺癌、肺癌、食道癌、头颈部鳞癌等常见肿瘤的易感性关系。但是截至目前为止,各个研究结果不一,而且不同的研究在具体细节上有颇多冲突矛盾之处。在不同的肿瘤中的研究结果甚至大相径庭,无法确定CDKN1B基因V109G多态性在肿瘤易感性中的作用。因此本文采用基于病例—对照的研究方法,对国内外公开文献报道的关于CDKNIB与恶性肿瘤易感性采取系统评价的方法,来观察CDKNIB与恶性肿瘤易感性的关系。研究目的研究CDKN1B V109G基因多态性与人类常见肿瘤的患病风险之间的关联性、关联强度以及其可能存在的流行病学证据级别,为认识CDKN1B基因及阐明与之相关肿瘤的发病机制、制定易感人群的干预措施和预测相关肿瘤的发病风险以及为临床决策提供依据。研究方法检索PubMed、CENTRAL、EMBASE、CNKI等共4个中英文数据库,获得CDKN1B基因V109G多态性与人类肿瘤(乳腺癌、前列腺癌、甲状腺乳头状癌、食道癌)的相关文献,同时查阅文章的参考文献或者向作者求助以寻求帮助查找所需要的相关文献。收集记录了所有入文献的第一作者及国籍、发表年份、种族、肿瘤类型、研究类型、对照组与实验组病例数,肿瘤患病风险比。制定文献的纳入和排除标准,对于任何变异,至少需要找到2篇数据来源均可考的文献才能进行meta分析,利用的是Statal1.0软件与RevMan5.0软件对所获得的数据进行研究和统计分析。首选的统计指标为比值比OR,同时采用95%可信区间评估CDKN1B基因的多态性与肿瘤的总体患病风险的关联强度。并分别进行不同肿瘤的易感性分析,进一步按照性别、种族进行亚组分析。对于普通的基因变异,我们同时采取显性模型和隐形模型再进行评估,如果数据多少了一些不相关的变异,那我们只能用显性模型评估风险,如果数据允许的话,可以尝试根据人群、年龄、生活习惯等进行亚组分析。Meta分析结果的评价包括异质性分析、敏感性分析和发表偏倚评价。Meta分析研究间的异质性由Cochran Q检验来评估,并且p值小于0.01表明存在显著性的异质性。我们同样也利用I2检验法对异质性进行定量评价,通常认为I2值小于25%存在轻度异质性,I2在25%到50%之间存在中度异质性,I2值大于50%说明存在较大异质性。如果研究间的异质性较大(I2大于50%),要采用随机效应模型进行数据合并；如果异质性较小(I2小于500%),则采用固定效应模型。用限制性最大似然估计法的Meta回归来评价潜在可能的对研究间异质性产生实质影响的协变量。敏感性分析用来评估稳定性以及检测我们Meta分析结果可能存在的偏倚。结果根据异质性检验结果选择固定效应模型或随机效应模型计算合并的OR值及其95%CI；若文献剔除前后合并效应未改变,说明纳入文献稳定性好,结果可信；否则提示有潜在重要因素影响,应分析产生不同结论的原因。利用漏斗图和由Harbord等人提出的修正Egger’s线性回归法,判断本研究中的研究因素合并效应是否存在发表偏倚。另外,做一个影响性分析来观察随机去除一个研究之后合并的估计值的稳定程度。如果去除之后的点估计值落在合并效应值95%可信区间之外的话,表明这个研究可能存在过大的影响。研究结果从4个中英文数据库检索到英文文献752篇,中文文献223篇,经筛选,共有17篇涉及到CDKN1B基因V109G多态性与肿瘤易感性的病例对照研究,包括5230位肿瘤患者与5597位同期非肿瘤人员。1.纳入研究特点所有的实验均为病例对照研究,共包括4个乳腺癌研究、2个肺癌研究、2个前列腺癌研究、2个食管癌研究。4个研究是基于人口普查的样本,12个采用的医院的样本,1个采用的社区样本。从另一方面来看,这17个研究中有7个是以白种人为研究对象,其余10个均为亚裔黄种人为研究对象。17个研究里有12个验证结果时用到了PCR-RFLP技术。对照组的选取其主要限制条件为性别与年龄,基因型的分布规律均符合哈迪—温伯格平衡。2.定量评价1)总体而言,通过上述研究,并没有发现CDKNIB V109G基因多态性与上述肿瘤总体上有明显的相关性。在对纳入的肿瘤总体分析时,只有显性遗传模型在各研究之间存在异质性(P<0.01),而在纯合子(p=0.46)模型和隐性模型(p=0.61)中均无明显异质性。因此我们按照前述方法采用随机效应模型将显性遗传模型进行合并,最终的结果显示,G等位基因能降低肿瘤的易感性,OR=0.84,95%CI=0.61-1.19, P=0.05(图2)。进一步剔除掉前文所说的Liu F [39]、Francisco G [40]、Daniela Pasquali[42]等三个不能获得或者不符合HWE的研究后,再次行meta分析,结果显示G等位基因与肿瘤易感性无相关性,OR=OR=0.90,95%CI=0.82-0.99, P=0.00.纯合子模型GG vs TT (OR=1.09,95%CI=0.86-1.40, P=0.47)和隐性模型GG vs TT+TG (OR=1.13,95%CI=0.89-1.44, P=0.31),分析结果并未提示CDKNIB基因V109G多态性纯合子突变与纳入肿瘤易感性有关。根据族群进行分层分析时,并没有证据显示CDKNIB V109G基因多态性对于白人与亚裔黄种人在不同肿瘤的患病风险上有实质性的差异。总体OR=1.11,95%CI:0.94-1.31。2)但我们在对单个的肿瘤亚类型进行neta分析时显示,CDKN1B V109G基因多态性与乳腺癌(OR=0.99,95%CI=0.85-1.15, P=0.90)、非小细胞肺癌(OR=1.27,95%CI=0.67-2.41, P=0.46)及胰腺癌易感性无明确相关。以年龄、性别等进行亚组分析时亦未见明确相关。3) CDKNIB V109G基因多态性中由V转换为G后,即TG+GG基因型与野生型TT相比,在前列腺癌(OR=0.60,95%CI=0.36-0.98, P=0.04)和食管癌(OR=0.34,95%CI=0.22-0.55, P<0.01)中能降低肿瘤的易感性。同样地文献中也提及CDKNIB V109G基因多态性能降低卵巢癌、恶性黑色素瘤、甲状腺髓样癌和贲门癌的易感性。4) CDKNIB V109G基因多态性中由V转换为G后,即TG+GG基因型与野生型TT相比,能增加头颈部鳞状细胞癌与肝细胞癌的易感性。发表偏倚当将CDKNIB V109G基因多态性与上述肿瘤总体患病率分析时,漏斗图的形状不对称,考虑样本量偏少且有无统计学意义的研究未发表的可能。经验证本次meta分析所采用的病例对照研究均为正态分布,异质性低,故采用Egger’s test检验发表偏倚。研究表明当应用Egger’s test对漏斗图进行检验时,t=0.65, P=0.527for TT vs TG/GG, t=0.92, P=0.375for T-allele vs. G-allele。结果仍然不能证实CDKNIB V109G基因多态性与上述癌症总体患病率的相关性。