Abstract

Fundo

O

gene mTOR

regula o crescimento celular por meio do controle da tradução do mRNA, biogênese do ribossomo, autofagia, e metabolismo. Anormalmente aumentada expressão de

mTOR

foi associada a carcinogênese, e seus polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) funcionais podem regular a expressão de

mTOR

e, assim, contribuir para o risco de câncer.

metodologia /PRINCIPAIS CONCLUSÕES

Em um estudo caso-controle de base hospitalar de 1004 cancro da próstata (PCA) casos e 1051 controles sem câncer, nós genotipados seis SNPs potencialmente funcionais de

mTOR

(rs2536 T C, rs1883965 G A, rs1034528 G C, rs17036508 T C, rs3806317 A G, e rs2295080 T . G) e avaliou suas associações com risco de CaP usando análise de regressão logística

conclusões /Significados

na análise de loco único, encontramos um aumento significativo do risco de CaP associada a

mTOR

rs2536 CT /CC e genótipos CG /CC rs1034528 [OR ajustado = 1,42 (1,13 -1,78),

P

= 0,003 e 1,29 (1,07-1,55),

P

= 0,007), respectivamente], em comparação com seus genótipos homozigotos comuns, enquanto que

mTOR

genótipos rs2295080 GT /GG foram associados com uma diminuição do risco de CaP [OR ajustado = 0,76 (0,64-0,92),

P

= 0,003], em comparação com genótipos TT do tipo selvagem. Na análise combinada dos seis SNPs, descobrimos que os indivíduos com dois ou mais genótipos adversos tinham um risco de CaP aumentou [OR ajustado = 1,24 (1,04-1,47),

P

= 0,016], em comparação com indivíduos levando menos de dois genótipos adversos. Na análise múltipla redução de dimensão, o índice de massa corporal (IMC) foi o melhor modelo de um fator com a maior CVC (100%) e o menor erro de previsão (42,7%) entre todos os sete fatores. O modelo, incluindo uma interação entre IMC, rs17036508 e rs2536 foi o melhor modelo de três fatores com maior CVC (100%) e o menor erro de previsão de 41,9%. Estes achados sugerem que

mTOR

SNPs podem contribuir para o risco de CaP em homens chineses orientais, mas o efeito foi fraco e precisa de maior validação por estudos mais amplos de base populacional

Citation:. Li Q , Gu C, Zhu Y, Wang H, Yang Y, Wang J, et al. (2013) Polimorfismos no

Gene eo risco de câncer de próstata esporádico mTOR

em uma população chinesa Oriental. PLoS ONE 8 (8): e71968. doi: 10.1371 /journal.pone.0071968

editor: Xiaoping Miao, MOE chave do Laboratório de Ambiente e Saúde, Escola de Saúde Pública, Tongji Medical College, Huazhong Universidade de Ciência e Tecnologia, China

Recebido: 05 de junho de 2013; Aceito: 10 de julho de 2013; Publicação: 05 de agosto de 2013

Direitos de autor: © 2013 Li et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Este estudo foi apoiado pelos fundos de “da China mil talentos Programa” Recrutamento na Universidade Fudan, de Xangai Comitê Municipal (Grant No. 12DZ2260100) da Ciência e Tecnologia, do Ministério da Ciência e Tecnologia (Grant No. 2011BAI09B00) e Ministério da Saúde ( Grant No. 201.002.007). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

o câncer de próstata (PCA) é o segundo câncer mais freqüentemente diagnosticado ea sexta maior causa de morte por câncer em homens de acordo com o último relatório divulgado pela Agência Internacional de Investigação do cancro (IARC), em 2008 [1] . Tem sido bem estabelecido que a PCA é uma das doenças malignas humanas geograficamente e etnicamente relacionados pronunciados, com uma incidência muito mais elevada observada no mundo ocidental que nos países asiáticos [2]. Recentemente, a evidência acumulada a partir de estudos de associação do genoma (GWASs) sugere que mais de 40 polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) estão associados com risco CaP humana, alguns dos quais também foram confirmados em populações masculinas chineses. No entanto, quase todos os SNPs candidatos são relatados para estar em associações fracas com PCA risco até à data [3] – [6]. Por isso, ainda não está completamente compreendido até que ponto os factores genéticos e as suas interacções com atributos ambientais podem desempenhar um papel na etiologia de CaP.

O alvo fosfoinositida 3-quinase-AKT de mamífero de rapamicina via (PI3K /AKT /mTOR) é uma das vias principais de controlo do crescimento celular e tumogenesis [7], [8]. Como um efector a jusante chave da via PI3K /Akt /mTOR, a mTOR tem sido confirmado como sendo um regulador central dos processos celulares vitais, como o crescimento celular, a proliferação, o metabolismo, a migração e a apoptose, com base no

In vivo Comprar e

in vitro

investigações [9] – [12]. Estruturalmente, a mTOR contém vários domínios importantes ao longo de toda a proteína, destes, o domínio de ligação a rapamicina e o domínio quinase foi considerada intimamente relevantes para a carcinogénese [13]. Além disso, vários estudos demonstraram que mTOR terapias específicas podem ser concebidos para bloquear a indução da proliferação, prosurvival, e funções oncogénicas de

mTOR

[14]. Portanto, foi especulado que

mTOR

é um possível gene motorista na carcinogênese, e um ponto alvo promissor e marcador prognóstico no tratamento do câncer também.

aberrações somáticas de PI3K /AKT /mTOR genes têm sido vulgarmente observado numa variedade de malignidades, incluindo CaP [8]. E as mutações no

gene mTOR

foram identificadas em algumas cancros humanos [15]; No entanto, o mecanismo não tenha sido bem estabelecido até à data. CaP abrigando quase as mesmas mutações conhecidas, muitas vezes apresenta-se com características clinicpathologic heterogêneos. Da mesma forma, os fatores genéticos, tais como variantes de ocorrência natural ou SNPs genéticos polimórficos em

mTOR

, pode estar contribuindo para a variação na susceptibilidade individual a APC e a progressão desta doença.

dado que mTOR é um dos componentes mais importantes a jusante da via mTOR, que pode também receber sinais de outras vias principais. Vários estudos demonstraram que mTOR pode servir como um alvo terapêutico promissor para o tratamento do cancro futuro. E tem havido poucos estudos até à data abordando o papel de variantes comuns, funcionais no gene mTOR como factores de susceptibilidade APC, juntamente com algumas variações de outros genes cruciais nesta via foram investigados como associações fracas ou nulas com o risco de câncer. foi realizado um estudo de caso-controle por genotipagem de SNPs seis funcionais potenciais em

mTOR

usando DNA genómico a partir de 1004 pacientes com adenocarcinoma de próstata e 1051 controles sem câncer em uma população chinesa Han Oriental. Nós testamos a hipótese de que o risco de CaP pode estar associada com SNPs no

mTOR

genes e suas interações com fatores ambientais.

Materiais e Métodos

Pacientes e controles

foram recrutados pacientes APC e os controles pareados sem câncer de geneticamente não relacionados participantes chineses han entre janeiro de 2008 e janeiro de 2012. Esta análise incluiu 1004 pacientes que eram habitantes das regiões administrativas do leste da China (incluindo a cidade de Xangai, na província de Zhejiang , na província de Jiangsu e as zonas circundantes) e foram histologicamente confirmados adenocarcinoma de próstata primário em Fudan University Shanghai Cancer Center (FUSCC). Todos os casos não tinham recebido nenhuma quimioterapia prévia ou radioterapia aquando do recrutamento. Os estágios clínicos foram determinados e classificados em estágio I (T1a-bN0M0), fase II (T1c-2N0M0), fase III (T3-4N0M0), e estágio IV (T1c-4N1M0-1 ou T1-4N0-1M1) de acordo com o sistema tumor-nódulo-metástase, e as notas patológicas do APC foram determinados de acordo com os critérios da OMS [16]. O documento inteiro, incluindo a pontuação de Gleason, nível sérico de PSA no momento do diagnóstico e estadiamento clínico (TNM) foi captada a partir dos prontuários de arquivamento. O grupo controle masculino foi composta por 1051 indivíduos sem câncer, com os casos por idade (± 5 anos) e regiões geográficas pareados por freqüência, recrutados a partir do estudo longitudinal Taizhou (TZL) [17] durante o mesmo período. Os indivíduos com um teste conhecido de soro PSA . 4 ng /mL presente com ou sem exame de toque retal anormal foram excluídos do grupo controle

Todos os participantes foram entrevistados com um questionário auto-administrado após uma escrita foi obtido consentimento informado. Amostras de sangue foram coletadas e processadas, com um consentimento informado por escrito dos participantes, como uma prática de rotina pelo tecido institucional do Banco do Instituto do Câncer de Xangai (para casos) eo estudo TZL (para controles). A taxa de resposta foi de 92% e 91% para casos e controles, respectivamente. A pesquisa foi aprovado pelo Institutional Review Board of FUSCC.

polimorfismos de nucleotídeo único selecção

Entre todas as relatado

mTOR

SNPs, foram selecionados SNPs potencialmente funcionais de interesse de o banco de dados NCBI dbSNP (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP) e SNPinfo (https://snpinfo.niehs.nih.gov/snpfunc.htm) de acordo com os seguintes critérios: 1) a menor freqüência do alelo (MAF) relatou em was≥5 HapMap% para as populações chinesas; 2) que afecta as regiões funcionais do gene, incluindo o factor de transcrição de ligação local (TFBS), local de ligação ao potencial de miARN, regulação do splicing lócus, e codão de paragem; 3) o desequilíbrio de ligação (LD) Coeficiente

r

2 0,8 entre SNPs; e) não incluídos nos estudos GWASs publicados. Em última análise, seis variantes foram seleccionados para o estudo, incluindo rs2536 T C, rs1883965 G A, rs1034528 G C, rs17036508 T C, rs3806317 A G, e rs2295080 T G, dos quais quatro (rs1034528 L C, rs1883965 G a, rs2295080 T G, e rs3806317 a L) situado na região do primeiro intrão pode afectar o sítio de ligação de factor de transcrição (actividade TFBS), dois (rs2536 T C e rs17036508 T C) localizada no a região 3 ‘não traduzida (UTR 3’) região pode afectar a actividade local de ligação miARN, e SNP rs17036508 T C lócus também previsto localizar no potencial sítio de splicing. análise bioinformática foi realizada com o software HaploView 4,2 para estimar o bloco de haplótipo para população chinês (CHB) dados de HapMap (HapMap dados Rel 27 Fase II + III), e não foi encontrada LD entre qualquer destas SNPs descritos acima. Todos estes seis SNPs seleccionados foram genotipados pela real-time PCR TaqMan como descrito anteriormente [17], e os resultados com taxas de chamada 98% e 100% de concordância para os espécimes duplicados eram aceitáveis ​​para análise de dados de genotipagem

.

Multifactor dimensionalidade Redução (MDR) Análise

As evidências indicam que as interações gene-gene e gene-ambiente são difíceis de ser totalmente caracterizado por utilizar modelo de regressão logística. E poder estatístico diminuiria e os erros do tipo II iria aumentar ao detectar interacções por LR em estudos de caso-controle com amostras relativamente pequenas [18]. Em contraste, a análise MDR pode ultrapassa algumas das limitações do modelo de regressão logística para as interacções pelo colapso de dados de alta-dimensional em uma única variável dimensional com dois níveis. No presente estudo, foi realizada a análise de MDR, como descrito anteriormente [19]. Utilizou-se um modelo de 100 vezes de validação cruzada e repetiu a análise completa por 10 vezes, sob diferentes sementes aleatórios, e então o teste foi repetido 1000 vezes sob a hipótese nula de não associação. Como resultado, foi recomendado ao modelo que utiliza o erro de predição minimizada em conjunto com a consistência de validação cruzada maximizada (CVC). Esta análise foi realizada usando a V2.0 beta MDR 8,2 software (https://www.multifactordimensionalityreduction.org/).

A análise estatística

Hardy-Weinberg (HWE) para avaliação do genótipo distribuições dos controles foi realizada por uma bondade de ajuste χ

2 de teste. Diferenças nas distribuições dos alelos, genótipos e as variáveis ​​categóricas selecionadas entre casos e controles de freqüência foram avaliados por χ de Pearson

2 teste sob vários modelos genéticos (incluindo modelo dominante, o modelo recessivo, e aditivo modelo). intervalos de confiança de crude e odds ratio (RUP) e 95% (IC) foram calculados de acordo com os modelos genéticos significativas, por modelos de regressão logística não condicional uni e multivariada, respectivamente, para avaliar a associação entre os genótipos e risco de Pca com e sem ajuste para por fatores de confusão. Dado o presente estudo foi única etnia, e todos os locos SNPs eram concordar com HEW, os fatores de confusão que devem ser ajustados para a idade, tabagismo e índice de massa corporal (IMC). Outras análises de estratificação foram conduzidos para calcular as associações de genótipos SNP com risco CaP por variáveis ​​demográficas e clínico-patológico, seguido pela homogeneidade Q-testes para detectar qualquer diferença nas estimativas de risco entre os estratos. Com base nos genótipos observados, frequências de haplótipos e individuais haplótipos foram gerados usando software de análise estatística PROC haplótipo, com um grupo de referência comum do haplótipo, para calcular RUP para haplótipos associados com o risco de CaP em análise de regressão logística. Para todas as conclusões significativas observadas em nosso estudo, foi calculado o relatório probabilidade de falso-positivo (FPRP) com probabilidades anteriores de 0,0001, 0,001, 0,01, 0,1 e 0,25 para detectar as possíveis associações falso-positivos [20]. potência estatística foi calculada para detectar um OR de 1,50 /0,67 (para um risco /efeito protector), com um nível α igual à observada

valor de P

. Somente os resultados significativos com valor FPRP inferior a 0,2 foram considerados uma associação notável. Todas as análises estatísticas foram realizadas com o SAS 9.1 software de estatística (SAS, Cary, NC, EUA). Todos

P valores

foram em frente e verso com um nível de significância de

P

. 0,05

Resultados

Características dos indivíduos

as distribuições das características demográficas dos assuntos são apresentados na Tabela 1. em resumo, não houve diferenças estatísticas nas distribuições de idade e tabagismo entre 1004 casos e 1051 controles. O índice de massa corporal (IMC) de sobrepeso ( 24,0 kg /m

2) foi mais evidente nos controles do que em casos (

P Art 0,0001), que foi ajustado no multivariada subsequente análises de regressão logística. Entre os temas de casos, 178 (17,7%) casos foram PSA≤10 ng /ml, 312 (31,1%) casos foram Gleason score≤7 (3 + 4), e 601 (59,9%) casos foram Gleason score≥7 (4 3). Para o estadiamento do tumor, cinco (0,5%) casos tinham doença em estágio I, 431 (42,9%) tinham doença em estágio II, 140 (13,9%) tiveram estágio III da doença, e 351 (35,0%) apresentavam doença estágio IV. No entanto, alguns casos tiveram dados perdidos por causa dos registros documentados insuficientes, incluindo 87 (8,7%) sem os valores de PSA no soro, 91 (9,1%) sem pontuação de Gleason, e 77 (7,7%) que carecem de estatuto estadiamento clínico.

O

mTOR

distribuições alélicas e genotípicas e associações com PCA risco

as distribuições genotípicas e alélicas dos seis SNPs seleccionados entre os casos e controles estão resumidos na Tabela 2. O observada genótipo frequências dos seis SNPs nos controles acordado com o equilíbrio de Hardy-Weinberg. Além disso, não foram observadas diferenças significativas na distribuição dos genótipos entre os casos e controles para rs2536 T C (

P

= 0,007), rs1034528 G C (

P

= 0,022), e rs2295080 T G (

P

= 0,012). Curiosamente, os genótipos heterozigotos dos acima de três SNPs eram mais propensos a ser significativamente associada com o risco APC com OR ajustado (IC 95%) e

P valor

de 1,45 (1,15-1,84) e 0,002 para rs2536 TC, 1,31 (1,08-1,59) e 0,005 para GC rs1034528, e 0,77 (0,64-0,93) e 0,006 para TG rs2295080, respectivamente, em comparação com os respectivos genótipos do tipo selvagem, respectivamente. Além disso, também encontraram associações significativas com risco PCA para SNPs em modelos genéticos especiais, incluindo rs2536 T C [aditivas: OR ajustado = 1,34 (1,08-1,66),

P

= 0,008; dominante: OR ajustado = 1,42 (1,13-1,78),

P

= 0,003]; rs1034528 G C [aditivo: OR ajustado = 1,21 (1,03-1,42),

P

= 0,019; dominante: OR ajustado = 1,29 (1,07-1,55),

P

= 0,007]; e rs2295080 T G [aditivo: OR ajustado = 0,80 (0,69-0,94),

P = 0,005

; dominante: OR ajustado = 0,76 (0,64-0,92),

P = 0,003

]. Outras análises dos genótipos combinados desses seis SNPs revelou um aumento significativo no risco APC com o aumento do número de alelos de alto risco putativos (

P

tendência = 0,0005) (Tabela 3).

análise de estratificação do risco CaP associada a

mTOR

SNPs

na estratificação análises, como mostrado nas Tabelas 4 e 5, a regressão logística multivariada indicou, ao assumir um modelo genético dominante, que tanto

mTOR

rs2536 CT /CC e rs1034528 genótipos /CC CG foram associados com um risco aumentado de APC, nomeadamente em subgrupos de age≤69, BMI≤24 kg /m

2, nunca fumantes, Gleason score≤7 (3 + 4), Gleason score≥7 (3 + 4), e fase III /IV doença, em comparação com os genótipos do tipo selvagem homozigotos, respectivamente. Os rs17036508 CT genótipos /CC também foram associados com um risco aumentado de CaP entre subgrupos de BMI≤24 kg /m

2, Gleason score≤7 (3 + 4), e fase III + IV doenças, em comparação com o TT genótipo homozigoto variante. Em contraste, o GT rs2295080 /genótipos TT teve um efeito protetor, particularmente em subgrupos de idade 69, IMC, nunca fumantes, Gleason score≥7 (3 + 4), e fase I + doenças II, em comparação com a variante homozigoto GG genótipo. No entanto, mais testes de homogeneidade indicaram que não houve diferença nas estimativas de risco entre os subgrupos para a maioria dos estratos com algumas excepções, incluindo nível de IMC pelos genótipos rs2536 CT /CC [OR = 1,43 (1,13-1,80),

P

= 0,017] e por rs1034528 CC /genótipos CG [OR = 1,28 (1,07-1,55),

P

= 0,039]; estágio da doença pelos genótipos rs2536 CT /CC [OR = 1,47 (1,20-1,80),

P

= 0,004] e por rs17036508 genótipos CT /CC [OR = 1,24 (1,04-1,49),

P

= 0,024].

análise de haplótipos da

mTOR

SNPs

com base nos resultados de genotipagem para inferir possíveis haplótipos, foi utilizada a quatro SNPs (rs2536 T C, G rs1034528 C, rs17036508 T C, e rs2295080 T G), que foram estatisticamente significativamente associados com o risco CaP na análise lócus único (Tabela 6). Quando o haplótipo comum “TGTT” foi utilizada como a referência, o haplotipo “CCCG” foi associado com um aumento evidente CaP risco [OR ajustado = 1,31 (1,03-1,66),

P = 0,026

] No entanto, o “tgtg” e haplótipos “TGCG” foram associados com uma diminuição evidente, mas não aumento do risco APC, com o OR ajustado de 0,39 (0,27-0,56),

P Art 0,0001 e 0,63 (0,43-0,91),

P =

0,014, respectivamente. Os resultados de haplótipos “CCTG” e “CCCT” pode não ser confiável, devido às suas número relativamente pequeno de observações.

Associação de interações de alta ordem com PCA

Para explorar ainda mais interações de alta ordem, foi realizada analisa a MDR, incluindo os genótipos de quatro significativa

mTOR

SNPs (ie, rs2536 CT /CC, rs1034528 CG /CC, rs17036508 CT /CC, e GT rs2295080 /GG vs. seus homozigotos do tipo selvagem, respectivamente) e três fatores de risco (ou seja, a idade no momento do diagnóstico, tabagismo e IMC). Os resultados mostraram que o IMC foi o melhor modelo de um factor com maior CVC (100%) e o erro de predição menor (42,7%) entre todos os sete factores. Do mesmo modo, a interacção entre o IMC, rs17036508 T C, e rs2536 T C era o melhor modelo de três fatores que envolve ambos os factores ambientais e genéticos com maior CVC (100%) e mais baixa do erro de predição de 41,9% (Tabela 7) .

Finalmente, os valores FPRP em diferentes níveis de probabilidade prévia para todas as descobertas significativas estão resumidas no Quadro 8. Quando a suposição de probabilidade anterior foi de 0,01, a associação com rs2536 (CT /CC vs. TT ) foi notável em subgrupos of≤24 kg /m

2 IMC e fase III + IV (FPRP = 0,112 e 0,055, respectivamente), e os resultados semelhantes podem ser observados na associação com rs1034528 (CG /CC vs. GG ) em subgrupos of≤24 kg /m

2 IMC e fase III + IV (FPRP = 0,132 e 0,043, respectivamente), bem como a associação com o subgrupo de fase III + IV (FPRP = 0,165) por rs17036508 (CT /CC vs. TT). Em contraste, alguns valores FPRP maiores para as outras associações significativas entre a

mTOR

variantes e cancro da próstata risco sugeriu algum possível viés nos resultados, que precisa de maior validação em estudos maiores.

discussão

neste grande estudo, étnico específico único institucional de caso-controle, que investigou as associações entre seis SNPs potencialmente funcionais do

mTOR

gene e PCA de risco, e descobrimos que a rs2536 C , rs1034528 C e genótipos variantes rs2295080 G foram associados com o risco APC, e os efeitos foram mais evidentes em subgrupos de age≤69, BMI≤24 kg /m

2, e sempre-fumantes. Além disso, os genótipos variantes eram mais comuns em pacientes com doenças de alto grau (estágio III + IV), indicando a sua provável envolvimento no desenvolvimento e progressão do CaP. Para o melhor de nosso conhecimento, este é o primeiro estudo de pós-GWAS que incidiu sobre as associações destes seis

mTOR

SNPs potencialmente funcionais com risco CaP.

O

mTOR

gene, localizado no cromossoma 1p36.2, codifica um produto de proteína-quinase de 289 kDa e emergiu como um efector de crescimento celular crítico ao controlar a tradução de ARNm, biogénese ribossoma, autofagia, e metabolismo [21] – [23]. Estudos têm demonstrado que existem alguns domínios importantes, que vão desde o

N Restaurant – ao

C

-terminus de mTOR. Por exemplo, o

N

-terminus de mTOR contém dois em tandem repetido motivos de calor que pode mediar interacções entre proteínas, o domínio FAT que pode facilitar a adesão focal para o domínio alvo, eo domínio FRB, que é considerado como um de elevada afinidade para o local de ligação inibitória complexo FKBP12-rapamicina, enquanto que há dois domínios de regulação que estão localizados no

C

-terminus da proteína incluindo PtdIns 3-quinase domínio catalítico e um domínio relacionado FATC [13] . Até o momento, existem 2651 SNPs que foram observadas espalhadas por todo

gene mTOR

. Dado o papel crucial do mTOR na via de sinalização de PNET /AKT /mTOR, é biologicamente plausível que os SNPs funcionais que afectam os domínios centrais descritos acima podem contribuir para a susceptibilidade ao cancro. No entanto, para além dos estudos GWAS publicados, apenas alguns relataram estudos de pós-GWAS investigaram as associações entre SNPs funcionais do

gene mTOR

eo risco de CaP. Em um estudo chinês com 666 CaP e 708 controles sem câncer, Chen et al. [24] indicou que

mTOR

GT rs2295080 /genótipos GG teve um efeito protetor sobre o risco de CaP, em comparação com o genótipo TT, que foi recentemente mostrado por Xu et al. no câncer gástrico [25] e por Cao et al. em carcinoma de células renais [26]. Estes resultados são consistentes com os do presente estudo com uma amostra maior. Além disso, Hildebrandt et ai. descobriram que indivíduos portadores do genótipo GG rs2295080 inverteu os resultados clínicos em pacientes com câncer de esôfago caucasianos tratados com quimioterapia, em comparação com o genótipo tipo selvagem genótipo TT [27]. Todos os estudos que se concentravam em populações chinesas indicaram uma associação entre rs2295080 GT /GG e risco de câncer, sugerindo uma associação possivelmente-étnico específico. No entanto, as associações entre

mTOR

rs2536 variante C ou genótipos eo risco de câncer em populações chinesas eram diferentes nas literaturas; por exemplo, o

mTOR

rs2536 CT genótipo heterozigoto foi encontrado para ser associado com diminuição do risco de leucemia linfoblástica aguda chinesa infância [28]; no entanto, essa associação não foi observada em outros tipos de tumores, como câncer gástrico [29], o câncer de próstata [24], e carcinoma de células escamosas do esôfago [30]. Pelo contrário, no presente estudo, verificou-se que os

mTOR

rs2536 genótipos CT /CC foram associados com um aumento do risco CaP sob um modelo genético dominante, diferente dos achados de outro estudo CaP publicado anteriormente (666 708 casos e controlos), em que uma associação nula foi relatada [24]. Especulamos que a discrepância pode ser devido ao tamanho diferente amostra ou diferentes critérios de inclusão para o participaion, que necessita de estudos grandes e destinadas a confirmar melhor.

Estudos têm mostrado que o alelo rs2295080 T pode aumentar a actividade de transcrição de

mTOR

em HEK293, 786-O, HeLa, e GES-1 linha de células

in vitro

[25], [26]. Da mesma forma, os indivíduos portadores do genótipo TT tinham níveis mais elevados de

mTOR

expressão, bem [25], [26]. Isto sugere que o alelo T rs2295080 poderiam aumentar a afinidade de factores de transcrição especiais para esta região do

promotor mTOR

e, subsequentemente, contribuir para o aumento da

Actividade de mTOR

em seres humanos. Teoricamente, miARN pode ligar-se a UTR 3 ‘de genes alvo e inibir a expressão do gene em translação e /ou pela desestabilização do ARNm alvo. Com base em um servidor web bioinformática (https://snpinfo.niehs.nih.gov/cgi-bin/snpinfo), o SNP rs2536 T C, foi previsto para se ligar a miARN-576 no alelo variante T ou ligar-se a miRNA- 767 no alelo C. Portanto, especulamos que a expressão de mTOR dependia das proporções desses dois miARNs ou a afinidade entre miARN e SNP rs2536 T C, que tem uma vantagem de crescimento de células imortalizadas e induz a transformação neoplásica. Foi indicado que as variantes intrões funcionais associados à doença podem alterar os níveis de mRNA dos genes afectando a eficiência da transcrição, alongamento de ARN, splicing ou [31] – [33]. Por outro lado, o SNP rs1034528 G C localizado no primeiro intrão da região a

gene mTOR

também foi encontrada para ser associada com o risco de APC; No entanto, ambos os alelos rs1034528 G e C foram previstos para se ligarem a factores de transcrição diferentes, respectivamente, nesta região. Portanto, os mecanismos exatos da rs1034528 G C subjacentes ao risco CaP observado necessitam de estudos funcionais adicionais

Há evidências na literatura de que cada SNP pode ter um efeito fraco, mas a combinação de multi-SNPs podem apresentar. efeitos muito mais fortes do que qualquer um dos SNPs. Isto é particularmente verdadeiro no presente estudo, em que o haplotipo e análises confirmaram os efeitos combinados de multi-SNPs em CaP. No modelo de regressão logística, um locus de dose-resposta foi encontrada para o aumento do risco de APC com o aumento do número de genótipos adversos de todos os SNPs estudados. Além disso, percebemos que os efeitos combinados foi mais pronunciada entre os subgrupos de age≤69 e BMI≤24 kg /m

2. Estes resultados concordaram com a hipótese de que a susceptibilidade genética contribui para o risco de desenvolvimento de cancro naqueles que tiveram um início precoce e riscos menores. Embora a interação entre tabagismo e

mTOR

SNPs não foi observado no presente estudo, nós encontramos um efeito óbvio dos genótipos desfavoráveis ​​combinados sobre risco APC, nomeadamente entre os subgrupos de cada vez fumante, sugerindo que o efeito do tabaco agentes cancerígenos relacionados com o fumo também pode depender de fatores genéticos.

no presente estudo, o número de resultados positivos das análises estratificadas foi obviamente diminuiu na avaliação FPRP. Existem várias explicações possíveis para os resultados falsos positivos. Em primeiro lugar, algumas descobertas nas análises estratificadas pode ser um resultado ocasional devido à dimensão limitada da amostra nos subgrupos. Em segundo lugar, alguns informação inexistente e potenciais fatores de confusão pode resultar em associações falsos positivos. Portanto, todos os resultados positivos devem ser explicados com cuidado. ampla evidência de estudos epidemiológicos anteriores indicou que vários fatores variantes genéticas e ambientais estão envolvidos na iniciação e desenvolvimento de câncer [34] – [37]. Encontramos também as interações similares, por meio de regressão logística e MDR aproxima (Tabela S1 no arquivo S1). Na análise MDR, IMC verificou-se ser o factor mais notável no modelo de um fator; No entanto, os mecanismos exatos para a associação entre o IMC eo risco de CaP não foram estabelecidas. hipóteses possíveis incluem o efeito de hormônios, PSA e proteínas relacionadas com o tecido adiposo [38]. No presente estudo, encontramos alguma evidência da interação entre fatores ambientais (IMC) e fatores genéticos (rs17036508 T C e rs2536 T C), como mostra o melhor modelo de três fatores, nós especulamos que essas variações podem alterar a expressão de

mTOR

ea síntese subsequente de proteínas relacionadas com o tecido adiposo, mas esse achado deve ser validado em estudos maiores.

em resumo, o presente estudo investigou as associações entre seis selecionados potencialmente

mTOR

SNPs funcionais e risco APC com um tamanho de amostra relativamente grande. No entanto, vários problemas e limitações do presente estudo metodológicas devem ser discutidas. Em primeiro lugar, alguns participantes podem ser classificados erroneamente devido à falta de informação soro PSA; por exemplo, alguns tumores silenciosos (estágio A1, geralmente assintomática) podem ter sido incluídos como controles normais, o que poderia posteriormente Bias os resultados para o nulo. Em segundo lugar, embora hormonal, ocupacional, dietética, inflamação e outros fatores têm sido sugeridos como fatores etiológicos da APC, nós não documentado adequadamente essas co-variáveis ​​de ajuste. Em terceiro lugar, apenas seis SNPs potencialmente funcionais de

mTOR

foram investigados no presente estudo, que não cobrem todas as variantes no

gene mTOR

. Portanto, estudos adicionais maiores e bem desenhados são necessários para confirmar nossos achados.

Informações de Suporte

arquivo S1.

arquivo inclui: Suplementar Tabela S1 para análise Estratificação de SNPs significativas por idade, tabagismo e IMC; análise S1-1 Estratificação de SNPs significativas por idade; análise S1-2 Estratificação de SNPs significativas, por tabagismo; e S1-3 Estratificação análise de SNPs significativas, por BMI

doi:. 10.1371 /journal.pone.0071968.s001

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