Abstract

Purpose

metabolismo do folato, com a sua importância para a reparação do ADN, proporciona uma região promissora para a investigação genética do risco de câncer de pulmão. Este projecto investiga genes (

MTHFR

,

MTR

,

MTRR

,

CBS

,

SHMT1

,

Tyms

), referente metabolismo nutrientes de folato (vitamina B, metionina, colina, e betaína) e suas interações gene-nutriente.

Métodos

Foram analisados ​​115 tag única polimorfismos de nucleotídeo (SNP) e 15 nutrientes de 1239 e 1692 brancos, casos de câncer pulmonar confirmou-histologicamente não-hispânicos e controles, respectivamente, utilizando seleção de variáveis ​​de busca estocástica (a abordagem de média modelo Bayesian). As análises foram estratificadas por status atual, anterior, e nunca fumar

Resultados

Rs6893114 em

MTRR

(odds ratio [OR] = 2,10;. 95% intervalo de credibilidade [IC ]: 1,20-3,48) e álcool (bebedores vs. não-bebedores, OR = 0,48; IC 95%: 0,26-0,84) foram associados com o risco de câncer de pulmão em fumantes atuais. Rs13170530 em

MTRR

(OR = 1,70; IC 95%: 1,10-2,87) e dois SNP * interações de nutrientes [rs2658161 betaína * (OR = 0,42; IC 95%: 0,19-0,88) e betaína * rs16948305 ( OR = 0,54; IC 95%: 0,30-0,91)] foram associados com o risco de câncer de pulmão em ex-fumantes. SNPs em

MTRR

(rs13162612; OR = 0,25; IC 95%: 0,11-0,58; rs10512948; OR = 0,61; IC 95%: 0,41-0,90; rs2924471; OR = 3,31; IC 95%: 1.66- IC 95% 6,59), e

MTHFR

(rs9651118;; OR = 0,63: 0,43-0,95) e três SNP * interações de nutrientes (colina * rs10475407; OR = 1,62; IC 95%: 1,11-2,42; colina * rs11134290; OR = 0,51; IC 95%: 0,27-0,92; e riboflavina * rs8767412; OR = 0,40; IC 95%: 0,15-0,95) foram associados com o risco de câncer de pulmão em não fumantes

Conclusões

Este estudo identificou possível de nutrientes e fatores genéticos relacionados ao metabolismo do folato associada com o risco de câncer de pulmão, o que poderia potencialmente levar a intervenções nutricionais adaptados pelo tabagismo status para reduzir o risco de câncer de pulmão

Citation:. Swartz MD , Peterson CB, Lupo PJ, Wu X, Forman MR, Spitz MR, et al. (2013) A investigação dos múltiplos genes candidatos e nutrientes no folato metabolismo Caminho para detectar fatores de risco genéticos e nutricionais para o câncer pulmonar. PLoS ONE 8 (1): e53475. doi: 10.1371 /journal.pone.0053475

editor: Yan Gong, University of Florida, Estados Unidos da América

Recebido: 23 de julho de 2012; Aceito: 28 de novembro de 2012; Publicação: 23 de janeiro de 2013

Direitos de autor: © 2013 Swartz 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:. Os autores gostaria de reconhecer o prêmio fontes de financiamento do National Cancer Institute (NCI) K07-CA 123109, e R03 CA141998 (MDS PI), concessão NCI R01 CA55679 (Estudo Cancro do pulmão, MRS PI). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de Publis ou preaparation deste manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declaram que não há interesses concorrentes existem

Introdução

Lung é responsável por 15% de todos os diagnósticos de câncer em 2010 e 28% de todas as mortes por câncer [1]. Além disso, a taxa de sobrevida global em 5 anos permanece em 15% para todos os estágios do câncer de pulmão combinadas [1]. Enquanto fumar cigarros é o factor de risco dominante para o cancro do pulmão, apenas uma fracção dos fumadores nunca desenvolver a doença [2], sugerindo que o desenvolvimento do cancro do pulmão depende de outros factores, os factores ambientais genéticos e outros mais prováveis ​​(por exemplo, dieta) [2] , [3], [4]. A investigação sugere que o estado de folato [5], [6] e a variação dentro de genes que compreendem a via metabólica do folato [7], [8], [9], [10], [11] pode ser associada com o risco de cancro do pulmão.

ácido fólico tem sido demonstrado ser um nutriente importante para a síntese de ADN, reparação, e a metilação do [8] e, portanto, podem influenciar o risco de cancro. Estudos têm demonstrado que a baixa ingestão de folato está associado ao aumento das rupturas dos filamentos de DNA, diminuição da metilação do DNA, e redução da capacidade de reparo do DNA [12]. a ingestão de ácido fólico na dieta elevada (definida como acima do nível de ingestão de controle mediana) está associada a uma redução de 40% no risco de câncer de pulmão entre os ex-fumantes, após o ajuste para idade, sexo, etnia, consumo energético total, índice de massa corporal, histórico familiar de fumar , anos-maço fumado, eo consumo de álcool [13]. O efeito protetor do aumento da ingestão de ácido fólico também aparece para segurar entre os fumantes atuais [14]. Mais recentemente, os níveis séricos de sangue elevada de vitamina B

6 e metionina foram encontrados para oferecer diferentes níveis de proteção contra o câncer de pulmão para nunca mais, ex-fumantes atuais e [6].

Além de folato, genes na via metabólica do folato, também têm sido associados com o risco de cancro do pulmão. genes de folato implicados no risco de câncer de pulmão incluem metilenotetrahidrofolato redutase (

MTHFR

) [7]; timidilato sintase (

Tyms

) [10], [15]; serina hidroximetil 1 (

SHMT1

) [11]; e cistationina β-sintase (

CBS

) [8]. Outros genes suspeitos incluem metionina sintase (

MTR

) e redutase metionina sintase (

MTRR

); no entanto, os resultados para estes genes têm sido equívoca [7].

Este estudo investiga os papéis dos níveis de folato, nutrição, genes e interações gene-nutriente na via metabólica do folato no risco de câncer de pulmão. avaliações anteriores da associação entre o estado de folato e cancro do pulmão têm-se centrado na nutrição, sem consideração de polimorfismos genéticos e estudos que avaliaram genes na via metabólica do folato incluiu apenas pequenos painéis de polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs). O presente estudo examina vários SNPs nos genes de folato importantes, além de investigar a ingestão de vitaminas do complexo B, ácido fólico, metionina, betaína e colina, permitindo a avaliação conjunta dos efeitos da dieta e do estado genético e interações gene-nutriente pares no pulmão o risco de câncer.

Este estudo utiliza uma abordagem mais poderosa do que os métodos convencionais para detecção de genes e nutrientes associados com o cancro do pulmão, conhecido como seleção de variáveis ​​de busca estocástica (SSVS) [16], [17]. SSVS, uma forma de modelo de média Bayesiana, procura aleatoriamente através de todos os modelos possíveis, guiados pelos dados, para identificar os fatores de risco mais prováveis ​​representando a incerteza de seleção de variáveis ​​[17]. Nós empregamos busca estocástica aqui por várias razões. Em primeiro lugar, tais métodos de pesquisa estocásticos têm sido eficazes na análise de dados de SNP, particularmente em estudos de associação genética (por exemplo, [17], [18], [19], [20], [21]). Em segundo lugar, os estudos de simulação usando o desenho de caso-controle demonstraram que SSVS tem uma maior precisão para recuperar o “verdadeiro modelo” do que os métodos de seleção de variáveis ​​padrão, como para a frente, para trás ou para a seleção passo a passo [17]. Em terceiro lugar, outros investigadores mostraram que SSVS ultrapassa o desempenho do penalizado regressão escasso [22] e técnicas de laço convencionais [23], especialmente em problemas na investigação muitos SNPs, onde, em seguida, o número de SNPs e interacções é maior do que o tamanho da amostra [23], [24], [25].

Métodos

Declaração de Ética

Este estudo foi aprovado tanto pelo MD Anderson e The University of Texas Health Science Center em Houston institucionais Review Boards (IRB) . A Universidade do Health Science Center Texas em Houston IRB é também o IRB governar para a Escola UT de Saúde Pública, como uma escola membro da Universidade do Texas Health Science Center em Houston. Este estudo envolveu a análise secundária dos dados identificou-DE. A coleta de dados original foi consentido pelo consentimento informado por escrito que discutiu tais análises.

Estudo da População

O estudo populacional consistiu de diagnóstico histológico de casos de câncer de pulmão (n = 1.239) e controles (n = 1692 ) diagnosticados entre 1995 e 2007 a partir de um estudo caso-controle de câncer de pulmão em curso realizado na Universidade do Texas MD Anderson cancer Center. Os detalhes do recrutamento para o estudo pai ter sido publicado anteriormente [26], [27]. Resumidamente, novos casos diagnosticados de câncer de pulmão foram recrutados a partir de pacientes no MD Anderson Cancer Center. Controles (indivíduos sem diagnóstico prévio de câncer, exceto o câncer de pele não-melanoma) foram recrutados de clínicas de Kelsey-Seybold, o maior grupo médico particular em Houston, Texas. A taxa de recrutamento global foi de cerca de 75%.

dietéticos e dados demográficos

informações dietética, fatores demográficos e história de tabagismo foram obtidos através de uma entrevista pessoal. entrevistadores treinados aplicaram um questionário de freqüência alimentar (QFA), que é uma versão modificada do National Cancer Institute hábitos de saúde e History Questionnaire [28]. O QFA solicitado ingestão habitual para o ano anterior à entrevista e incluiu uma seção de alimentos open-ended e questões alimentares relacionados com o comportamento em relação ao restaurante e preparação de alimentos. A validade do bloco QFA tem sido descrito em várias populações [29], [30], [31]. O questionário foi modificado para o estudo pai para incluir alimentos étnicos comumente consumidos na região metropolitana de Houston, Texas. O consumo estimado de vários nutrientes e bebidas em controles foi comparável à observada por adultos que participaram da Pesquisa Nacional de Saúde e Nutrição (NHANES), 1999-2000 [32], [33], [34].

no estudo atual, nós limitamos nossa análise aos brancos não-hispânicos para garantir um tamanho de amostra grande o suficiente para estratificar por tabagismo e minimizar confusão devido à estratificação da população. Destaca-se também esta população para manter a nossa inferência consistente com a do modelo Spitz estudou anteriormente para o risco de não-genética de câncer de pulmão [35].

Perguntas com várias alimentos no QFA foram ponderados para cada alimentar individual produto pelo consumo de alimentos que na população NHANES (como em [36]). Em seguida, o conteúdo de nutrientes de cada alimento foi derivado do Departamento de Agricultura dos EUA National Nutrient Database for Referência Padrão, lançamento 21 (USDA SR21) [37]. Assim, as médias ponderadas dos alimentos individuais em vários itens alimentares, bem como os itens com um alimento estavam ligados à USDA SR21 para calcular o consumo de nutrientes. Determinou-se a ingestão diária de nutrientes dos seguintes micronutrientes macro e: energia, hidratos de carbono, gordura, proteína, betaína, colina, metionina, ácido fólico, ácido pantoténico (vitamina B

5), niacina (vitamina B

3) , riboflavina (vitamina B

2), tiamina (vitamina B

1), a vitamina B

6 e vitamina B

12. Todos os valores de nutrientes foram ajustados para ingestão total de energia por o método de Willett e Stampher [38].

Em nossa análise, o consumo de álcool informou sobre o QFA foi dicotomizada pela primeira vez em não-bebedores (relatados 0 bebidas no QFA ) versus bebedores (relatado qualquer beber). Depois de significância foi avaliada, que, posteriormente, categorizadas em álcool: nondrinker, 0,1-4,9 g /dia, 5,0-14,9 g /dia, 15-29,9 g /dia, e superior a 30 g /dia como em [39] para fins de discussão comparativas . Nós categorizados tabagismo como nunca (fumado menos de 100 cigarros em sua vida), o ex-(fumaram pelo menos 100 cigarros em sua vida e sair mais de 1 ano antes da participação no estudo), ou corrente (atualmente fumar ou parar de menos de 1 ano antes da inclusão) fumantes [35]. história familiar de câncer relacionado ao fumo em um parente de primeiro grau foi incluído na análise, com base em um sim /não resposta. Para todos os fumantes, calculamos anos apresentações. Para ex-fumantes, que, adicionalmente, calculado anos desde a cessação. Para nunca e ex-fumantes, registramos a exposição ao fumo de tabaco ambiental, definido como a exposição à fumaça do cigarro de outra pessoa no trabalho ou em casa em uma base regular, como descrito em [35].

SNP Seleção e Genotipagem

Foram selecionados 293 SNPs através dos genes na via metabolismo do folato. O painel completo de SNPs genotipados, a sua função e localização são dados na Tabela S1. Estes SNPs consistem de todos os listados nas HapMap e do Instituto Nacional de Ciências de Saúde Ambiental (NIEHS) bancos de dados de SNP como membros dos acima referidos genes da via de metabolismo do folato. Consideramos que um SNP de pertencer a um gene se localiza-se dentro de 500 pares de bases quilo (kb) do gene. Não há outros genes com função conhecida no metabolismo do folato têm sido implicados no risco de câncer de pulmão, por isso nos concentramos nossas análises sobre este conjunto. Assim, nosso chip personalizado foi composta a partir de SNPs estes genes na via de folato. Os SNPs seleccionados foram genotipados utilizando o costume de criação iSelect Infinium Beadchip em conjunto com SNPs para outros projectos.

ADN genómico dos participantes foi extraído a partir de linfócitos de sangue periférico e armazenado a -80 ° C até à sua utilização. Foram genotipados SNPs a partir de amostras de casos e de DNA de controle usando a plataforma BeadXpress da Illumina de acordo com o protocolo padrão de 3 dias. Os genótipos foram autocalled usando o software BeadStudio. SNPs com as taxas de chamadas genótipo de menos do que 95% ou SNPs com uma menor frequência do alelo menos do que 0,01, ou mais do que 10% em falta entre nosso conjunto de dados foram omitidos da nossa análise (39 SNPs removido). Um teste do qui-quadrado confirmou que o padrão de observações em falta para cada SNP foi independente do estado carinho dos sujeitos. Para a análise multivariada, os indivíduos SNPs desaparecidas foram removidos e 2.225 indivíduos (1175 casos, 1050 controles) manteve-se na análise.

Uma vez que o conjunto de dados foi reduzido para genótipos não faltam SNPs, que reduziu a dimensionalidade e collinearity seleccionando empiricamente tag SNPs utilizando o método de Carlson et ai. [40], com um limiar de r

2 = 0,8. Foram selecionados tag SNPs representativos que estavam em exons, ou mencionados anteriormente em estudos anteriores, quando disponíveis. Nós examinamos proporções Hardy-Weinberg para os SNPs tag usando Plink [41], e todos os tag SNPs foram encontrados para estar em Hardy-Weinberg no nível de 0,001.

Análise Estatística

Continuous demográfica variáveis ​​foram comparados usando t de duas amostras-testes; variáveis ​​nutricionais foram comparadas por meio de testes de soma de postos de Wilcoxon; e as variáveis ​​demográficas categóricas foram comparadas com o teste qui-quadrado de Pearson. Para selecção do modelo, foi utilizado um método Bayesian modelo média conhecido como seleção de variáveis ​​de busca estocástica (SSVS) [16] aplicada a regressão logística [17], [20]. SSVS usa métodos Markov Chain Monte Carlo (MCMC) para pesquisa através de todos os modelos possíveis para identificar os efeitos genéticos e dietéticos conjuntas sobre o risco de câncer de pulmão. Estes métodos têm sido demonstrado ser mais potente do que os métodos de selecção por passos tradicionais [17], [20]. SSVS tem dois níveis de distribuições anteriores: o prévio sobre o coeficiente ou probabilidades modelo de relação, que inclui uma matriz de correlação de factores genéticos definidos por desequilíbrio de ligação (LD), e para o anterior para a probabilidade de selecção para cada variável [17], [20 ].

Distribuição Prior.

para estar em conformidade com os métodos totalmente Bayesiana, modelamos a correlação prévio entre os tag SNPs a ser analisado usando o r pairwise

2 valores do NIEHS Genoma Ambiental projeto [42], externo para nossos dados. SNPs mais de 400.000 pares de bases distante ou de diferentes cromossomos foram assumidos para ser independente. Como uma estimativa confiável para a correlação dos valores de nutrientes não pode ser definido externamente, os priores para os coeficientes dietéticos foram distribuições normais independentes centradas em 0 [17]. Partimos do pressuposto de independência gene-ambiente e modelou os priores para os coeficientes para os genes e co-variáveis ​​nutricionais como não correlacionadas. Nós também usamos uma probabilidade prévia de inclusão de 0,5 para cada variável, o que foi mostrado para melhor controle para ambos os resultados falso-positivos e falso-negativos quando a informação prévia para todos os fatores de risco podem não estar disponíveis [17].

Variáveis ​​fumadores e covariáveis ​​adicionais.

uma vez que o tabagismo é um fator de risco bem estabelecidos para o câncer de pulmão, casos e controles foram frequência acompanhada por fumar estatuto na concepção original do estudo. Assim, estratificada participantes em três grupos com base no histórico de Fumar: nunca fumantes, ex-fumantes e fumantes atuais como em Spitz et al. [35]. Outros fatores de risco não-genéticos para câncer de pulmão que foram estabelecidos como significativos foram incluídos em cada modelo seguindo a abordagem em Spitz et al. [35], e não foram sujeitos a seleção de variáveis. Para que nunca fumaram, incluímos sexo, idade, história familiar de câncer, ea exposição à fumaça ambiental do tabaco. Para ex-fumantes, que incluiu sexo, idade, história familiar de câncer, e um factor que indica se o assunto parou de fumar antes dos 40 anos, entre as idades de 40 e 53, ou aos 54 anos ou mais tarde, seleccionada pela sua forte associação com o risco de câncer de pulmão de maços fumados (tal como descrito em [35]). Para os fumantes atuais, o sexo, a idade, história familiar de câncer, e um factor que indica se maços fumados foram inferiores a 27, entre 27 e 53, entre 54 e 82, ou 83 ou maior, como em [35]. Genótipos foram codificados de forma aditiva, usando homozigotos para o alelo principal como o genótipo de referência.

Markov Chain Monte Carlo Analysis.

Todos os cálculos MCMC foram concluídas usando WinBugs [43], R eo pacote R2WinBUGS [44] para preparar os dados (categorização, ausente limpo, estratificação) e para calcular inferência posterior. O ran duas cadeias com valores iniciais diferentes para 300.000 iterações e utilizados os dois últimos terços das iterações para estimar quantidades nossos posterior para assegurar a convergência para a distribuição estacionária, como descrito em [45]. As duas cadeias para cada estrato foram encontrados para ter correlações muito altas, indicando que eles convergiram para o mesmo modelo, e foram agrupados para inferência

A análise estatística procedeu em três fases (ver Figura 1):. No estágio 1, identificaram-se as tag SNPs e nutrientes a ser analisado. Fase 2 consistia de uma pesquisa estocástica da SNPs e uma busca estocástica separado dos nutrientes para a tela de SNPs promissores e nutrientes. Quaisquer SNPs e nutrientes com uma probabilidade posterior da inclusão maior do que 0,35 procedeu à fase 3 [17], [46]. Na fase 3, que procurou em conjunto através de SNPs e nutrientes e sua correspondente SNP e interações de nutrientes para os SNPs e nutrientes que procedeu à fase 3. As interações gene-nutriente consistiu do produto em pares de cada SNP aditiva codificada, e o nutriente como um contínuo variável. Para o modelo de fase 3, foram selecionados genes, nutrientes e interações com um fator de Bayes marginal superior a 3 que indica evidência moderada para a associação [47] (fatores de Bayes marginais foram computados semelhante ao fator de Bayes específica SNP em [48], com base em as probabilidades marginais de inclusão). Além de calcular o fator de Bayes, também calculado a taxa de descoberta de falsas esperado, tal como definido no [49]. O fator de Bayes de 3 ou maior coincide também com o controlo da taxa de detecção falso para menos de 0,15. Estimou-se a razão de chances (OR), utilizando o modelo posterior média coeficientes, sob condição de inclusão e seus 95% de intervalo de credibilidade (IC 95%), como em [20].

Esta figura ilustra o fluxo de análise. Analisamos SNPs e nutrientes em paralelo, utilizando a metodologia de pesquisa estocástica na fase 2. Em seguida, os SNPs e nutrientes mais importantes foram investigados em conjunto, juntamente com as interações gene-nutriente na fase 3, mais uma vez utilizando a metodologia de pesquisa estocástica.

tamanho da amostra para análise de SNP

Houve 763 fumantes com genótipo completo e os dados covariável:. 406 casos e 357 controles. Havia 719 ex-fumantes: 453 casos e 266 controles, e 743 nunca fumantes:.. 316 casos e 427 controles

tamanho da amostra para análise nutricional

Houve 545 fumantes atuais com plena nutricional e dados de variáveis ​​independentes disponíveis: 250 casos e 295 controles. Havia 547 ex-fumantes: 319 casos e 228 controles, e havia 685 nunca fumantes:.. 279 casos e 406 controles

Determinar o modelo final

Os seguintes tamanhos de amostra reflete o número de indivíduos com genótipo disponível e dados nutricionais. Dos fumantes atuais, havia 577 indivíduos, com 263 casos e 314 controles, em quem investigados 12 SNPs e 2 variáveis ​​nutricionais e 24 termos de interação. Dos ex-fumantes, havia 572 indivíduos, com 337 casos e 235 controles, em quem investigados 14 SNPs e 7 variáveis ​​nutricionais e 96 interações. Para que nunca fumaram, o tamanho da amostra foi de 743, com 304 casos e 439 controles, e nós investigamos 26 SNPs e 6 variáveis ​​nutricionais e 150 interações. Altamente interações colineares foram retiradas do processo de selecção (2 interações para ex-fumantes e 6 termos de interação para não fumantes).

Resultados

resumimos selecionadas variáveis ​​demográficas e variáveis ​​nutricionais em nossa população de estudo na Tabela 1. Não foram proporções iguais dos casos masculinos e femininos (50,5% contra 49,5%, respectivamente), mas um pouco menos do sexo masculino (46,7%) do que os controlos do sexo feminino (53,3%). A idade média dos casos foi significativamente mais elevada do que a idade média dos controlos (63,5 anos versus 57,2 anos, p 0,001). Nossa amostra teve uma maior proporção de antigos e atuais fumantes nos casos (72,4%) do que nos controles (58,8%). Casos que fumavam tinham significativamente mais anos do bloco do que os controles (média de 78,3 anos de pacote contra média 59,0 anos-maço, p 0,001). (Nossas análises foram estratificadas por tabagismo e ajustada durante anos as apresentações.) Mais controles (41,1%) eram nunca fumantes do que casos (27,5%). Atuais e ex-fumantes relataram exposição à fumaça ambiental do tabaco em perto de proporções iguais de casos e controles (68,2% versus 68,5%, respectivamente), e significativamente mais casos do que os controles relataram ter pelo menos um parente com um câncer relacionado ao fumo (30,3% contra 21,2%, respectivamente).

Apenas alguns fatores dietéticos diferiu significativamente entre os casos e controles. Considerando as gramas medianos de bebido álcool, casos relatados significativamente menos beber (mediana = 0,27 g) do que os controles (mediana = 0,82 g). Os casos relatados comer significativamente menos proteína (mediana = 73,58 g) do que os controles (76,43 g). Casos também relataram significativamente menos betaína (mediana = 48,94 mg), metionina (mediana = 1480,22 mg), niacina (mediana = 21,99 mg), vitamina B

6 (Média = 5,43 mg), e vitamina B

12 ( mediana = 5,26 mcg) do que os controles (medianas = 53,20 mg, 1554,95 mg, 22,67 mg, 2,07 mg, 5,42 mcg, respectivamente).

tela inicial para genótipos

Nossa tela inicial para SNPs associado com câncer de pulmão estratificada por tabagismo é relatado na Tabela S2. Esses SNPs com um PPI maior que 35% foram ainda analisados ​​no modelo final que considera conjuntamente genes e nutrição. Entre os fumantes atuais, identificamos 12 SNPs para uma análise mais aprofundada: 2 SNPs do

gene CBS

, 7 SNPs de

MTRR

, 2 SNPs de

SHMT1

e 1 SNP de

Tyms

. Em ex-fumantes, foram identificados 14 SNPs: 3 SNPs do

CBS

gene, 2 de

MTHFR

, 1 de

MTR

, 7 de

MTRR

e, em 1 de

Tyms

. Em não fumantes, foram identificados 26 SNPs: 4 em

CBS

, 8 em

MTHFR

, 11 em

MTRR

, 1 em

SHMT1

e 2 em

Tyms

.

tela inicial para nutrientes

Os resultados de nossa tela inicial para potenciais nutrientes associados com câncer de pulmão são apresentados na Tabela S3, estratificados por tabagismo. Esses nutrientes com um PPI superior a 35% foram ainda analisados ​​no nosso modelo final que consideradas conjuntamente genes e nutrição. Em fumantes atuais, apenas o álcool e vitamina B

6 foram identificados para consideração no modelo final. Em ex-fumantes, identificamos álcool, carboidratos, proteínas, betaína, metionina, tiamina e vitamina B

12 para uma análise mais aprofundada. Na nunca fumaram, os nutrientes para posterior consideração foram carboidratos, proteínas, colina, ácido fólico, riboflavina e tiamina.

Modelos finais

O co-linearidade das variáveis ​​em nosso modelo final foi controlada usando a tag SNP processo de selecção descrito acima. Nós incluem a matriz LD descrevendo o LD entre os SNPs seleccionados finais da Tabela S4 (max r

2 0,63) e as correlações entre os nutrientes selecionados finais da Tabela S5 (max r

2 0,62). estudos de simulação mostraram busca estocástica para um bom desempenho na presença de co-linearidade moderado de magnitude na ordem de 0.6 [20].

fumantes atuais.

Em fumantes atuais,

MTRR

(rs6893114) e álcool foram associados com o risco de câncer de pulmão, após o ajuste para sexo, idade, anos-maço, e história familiar (Tabela 2).

MTRR

teve a maior PPI, eo alelo menor de rs6893114 conferiu um aumento de duas vezes no risco de câncer de pulmão (OR = 2,10; IC 95%: 1,20-3,48). Como beber álcool parecia ser protetora entre os fumantes (OR = 0,48; IC 95%: 0,26-0,84), foram examinados ainda mais o consumo de álcool usando categorização mais detalhada [39]: nondrinker, 0,1-4,9 g /dia, 5,0-14,9 g /dia, 15-29,9 g /dia, e superior a 30 g /dia. Calculamos odds ratio ajustada para cada nível (ver Tabela 3), utilizando os não-bebedores como a categoria de referência e ajuste para idade, sexo, história familiar, anos-maço, e

MTRR

variante. As duas categorias de consumo mais baixas (luz e beber moderada) apresentaram uma diminuição no risco de beber: 0,1-4,9 g /dia está associado a uma redução de 39% no risco, (OR = 0,61; IC 95%: 0,40-0,93) e 5 -14,9 g /dia está associado com uma diminuição de 42% no risco (OR = 0,58; IC de 95%: 0,34-0,99). Nós não encontramos nenhuma evidência de interações gene-nutriente para os fumantes atuais em nossos dados.

Smokers Ex.

Para ex-fumantes, um SNP em

MTRR

(rs13170530) mostrou evidência de uma associação com o risco de cancro do pulmão após o ajuste para idade, sexo, idade de cessação do tabagismo e história familiar. Encontramos também uma interação significativa entre betaína e uma variante em

MTRR

(rs2658161) e uma variante em

Tyms

(rs16948305). O alelo menor em

MTRR

(rs13170530) confere um aumento de 70% no risco (OR = 1,70; IC 95%: 1,10-2,87). Embora sem efeitos principais nutrientes foram significativos, betaína era uma parte de duas interações significativas que eram tanto de proteção entre os ex-fumantes: rs2658161 betaína * (OR = 0,42; IC 95%: 0,19-0,88) e betaína * rs169484305 (OR = 0,54, 95 % CI: 0,30-0,91). Assim, cada cópia do alelo menor de rs2658161 melhora o efeito protector de ingerir mais betaína. Zero cópias dos resultados alelo secundário em nenhuma redução no risco, alelo 1 resulta numa redução de 58% no risco de aumento por mg na ingestão de betaína, enquanto 2 cópias do alelo secundário resultado na redução de 0,83% em risco. Indivíduos heterozigotos para o alelo menor de rs169484305 receber uma redução de 46% no risco de câncer de pulmão por betaína mg consumido, enquanto aqueles homozigotos para os menores alelo tem uma diminuição de 70% no risco.

nunca fumaram.

para que nunca fumaram, 4 SNPs, três em

MTRR

(rs13162612, rs10512948, rs2924471) e um em

MTHFR

(rs9651118), foram associados com o risco de câncer de pulmão, após o ajuste para meio ambiente exposição ao tabaco, sexo, idade e história familiar. O alelo secundário para rs13162612 foi associada com uma redução de 75% no risco de cancro de pulmão (OR = 0,25; 95% CI: 0,11-0,58), e rs10512948 foi associada com uma redução de 39% no risco de cancro de pulmão (OR = 0,61; 95% Cl: 0,41-0,90). O terceiro SNP de

MTRR

, rs2924471, foi associado com um risco 3 vezes maior (OR = 3,31; IC 95%: 1,66-6,59). Em adição aos efeitos principais genéticos, foram seleccionados três nutrientes por interacções de genes: colina rs10475407 *, colina * rs11134290 e riboflavina * rs876712. O risco de colina * interação rs10475407 conferido (OR = 1,62; IC 95%: 1,11-2,41). Sendo heterozigóticas para o alelo secundário de rs10475407 está associada com um risco aumentado de 62%, sendo homozigótica para o alelo secundário está associado com um aumento de 2,6 vezes no risco para cada aumento de ingestão mg de colina. Por outro lado, os indivíduos heterozigotos para o alelo secundário de rs11134290 tiveram uma diminuição de 49% no risco (OR = 0,51; 95% CI: 0,27-0,92) para o aumento da ingestão de colina, enquanto que os que são homozigóticos para o alelo secundário tinha um 74% de diminuição risco por mg aumento da ingestão de colina. Indivíduos heterozigotos para o alelo menor de rs876712 ter um 60% menor risco por aumento da ingestão de riboflavina, que aumenta para 84% para aqueles homozigotos para o alelo menor (riboflavina rs876712 * OR = 0,40; IC 95%: 0,15-0,95).

Discussão

Este estudo identificou vários fatores nutricionais e fatores genéticos relacionados ao metabolismo do folato que tocam em conjunto um papel no risco de câncer de pulmão. Realização de análises estratificada por tabagismo (atual, anterior, e nunca), encontramos fatores dietéticos e genéticos relacionados com folato e interações gene * nutrientes foram associados com o risco de câncer de pulmão em atuais, antigos, e nunca fumantes. O álcool foi associado com o risco de câncer de pulmão em fumantes atuais, enquanto que interações gene-nutriente foram associados com diferentes riscos em ex-fumantes e nunca fumantes. SNPs em

MTRR

foram associados com o risco de câncer de pulmão em atuais, ex-fumantes e nunca fumantes, enquanto uma variante em

MTHFR

foi associado com o risco de câncer de pulmão em não fumantes. Um SNP adicional no

Tyms

foi encontrado para interagir com betaína para influenciar o risco de câncer de pulmão em ex-fumantes.

Uma pesquisa recente mostrou resultados mistos sobre a associação entre o consumo de álcool eo risco de câncer de pulmão em não brancos -Hispanic [39], [50], [51], [52]. A evidência é mais consistente em nunca fumantes para nenhuma associação entre o álcool eo risco de câncer de pulmão [50], que se alinha com as conclusões do estudo atual. Para os fumantes atuais, há menos evidências sobre a associação entre o consumo de álcool eo risco de câncer de pulmão [51]. Estudos recentes sugerem que o efeito do álcool pode depender do tipo de álcool consumido, citando um possível efeito protector para o vinho e aumento do risco para a cerveja [52]. Outros estudos mostram uma relação marginal, não-linear entre o consumo de álcool eo risco de câncer de pulmão, com consumo moderado de álcool ter um efeito protetor [39]. A forte probabilidade posterior para o álcool visto aqui sugere que o álcool pode estar associado com o risco de câncer de pulmão em fumantes atuais; No entanto, este estudo não fornece nenhuma solução definitiva quanto aos efeitos mediadores do fumo sobre a relação entre o álcool eo risco de câncer de pulmão.