Abstract
Recentemente, estudos de associação do genoma identificaram e validado variações genéticas associadas ao câncer de bexiga urinária (UBC). No entanto, ainda é desconhecido se os alelos de alto risco de vários SNPs interagir uns com os outros, levando a um risco de doença ainda maior. Além disso, não há informações disponíveis sobre como o risco UBC devido a esses SNPs comparar com o risco do tabagismo e exposição ocupacional a agentes cancerígenos na bexiga urinária, e se os mesmos ou diferentes combinações de SNP são relevantes em fumantes e não-fumantes. Para responder a estas questões, analisamos os genótipos de seis SNPs, anteriormente encontrados para ser associado com UBC, juntamente com o
GSTM1
exclusão, em 1.595 casos UBC e 1.760 controles, estratificada por hábitos de fumar. Foram identificadas as fortes interacções de diferentes ordens e testou a estabilidade do seu efeito através de bootstrapping. Descobrimos que diferentes combinações de SNP foram relevantes em fumantes e não-fumantes. Em fumantes, polimorfismos envolvidos na desintoxicação de substâncias cancerígenas na fumaça do tabaco eram mais relevante (
GSTM1
, rs11892031), em contraste com aqueles que não-fumantes com
MYC
e
APOBEC3A
perto de polimorfismos (rs9642880, rs1014971), sendo o mais influente. combinações estável de até três alelos de risco elevado resultou em proporções mais elevadas de probabilidades (OR) do que os SNPs individuais, embora o efeito de interacção era menos do que aditivo. Os maiores efeitos da combinação estáveis resultou em uma OR de cerca de 2,0, o que é ainda mais baixa do que as RUP do cigarro (aqui, atual fumantes ‘OR: 3,28) e comparável aos riscos de exposição cancerígena profissionais que, dependendo do local de trabalho, mostram principalmente RUP até 2,0
Citation:. Schwender H, Selinski S, Blaszkewicz M, Marchan R, Ickstadt K, Golka K, et al. (2012) Distinct SNP Combinações conferir susceptibilidade para o cancro de bexiga urinária em fumantes e não-fumantes. PLoS ONE 7 (12): e51880. doi: 10.1371 /journal.pone.0051880
editor: Mohammad O. Hoque, Johns Hopkins University, Estados Unidos da América
Recebido: 21 de junho de 2012; Aceito: 12 de novembro de 2012; Publicação: 20 de dezembro de 2012
Direitos de autor: © 2012 Schwender 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 trabalho foi apoiado pelo Deutsche Forschungsgemeinschaft (Project C4 do SFB 876 “Fornecer informações por Resource-Constrained Análise de dados” para KI e conceder SCHW 1508 /3-1 para HS). 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
cancro da bexiga urinária (UBC) é o nono câncer mais comum em todo o mundo [1]. Os fatores de risco conhecidos mais fortes incluem tabagismo, exposição ocupacional a agentes cancerígenos na bexiga urinária, e o sexo masculino. Está bem estabelecido que uma variante de deleção da fase II desintoxicante metabolização enzima glutationa-S-transferase M1 (
GSTM1
), além de N-acetiltransferase 2 (
NAT2
) acetilação lenta estão associados com risco aumentado de cancro da bexiga urinária [2] – [6]. Recentemente, novas variantes genéticas foram identificadas e validado em diversos estudos de associação do genoma [7] – [12] e foram estendidos a exposição ocupacional [13] – [15].
Os SNPs descobertos recentemente eo genes correspondentes já foram discutidos exaustivamente [1]. Resumidamente, mapas rs1014971 para uma região não-gênica de 22q13.1 cromossomo [9] perto de
CBX6
e
APOBEC3A
. Chromobox homólogo 7 (
CBX7
) regula positivamente a expressão da caderina-E, interagindo com histona deacetilase 2 [16]. Isto possivelmente explica por perda de
CBX7
expressão está associada com um fenótipo altamente maligno dos carcinomas. Superexpressão de
APOBEC3
genes pode levar à instabilidade genética [17]. Rs11892031 está localizado no cromossoma 2q37 em uma região intrônica da UDP-glucoronosiltransferase 1A (
UGT1A
) lócus. UGT1A é uma enzima que metaboliza fase II que catalisa a glucuronidação e eliminação de vários xenobióticos [18], [19]. Rs1495741 (no cromossoma 8p22) é conhecido como um SNP de codificação N-acetiltransferase 2 (
NAT2
) que distingue entre rápidas e lentas acetiladores [20], [21]. Em comparação com acetylators rápidos, acetylators lentas têm um risco aumentado de cancro da bexiga, provavelmente devido à sua menor capacidade de desintoxicar eficiente aminas aromáticas. Rs710521 [A] no cromossoma 3q28 perto de
TP63
está associado com risco de câncer de bexiga urinária [7], [14].
TP63
mostra forte homologia com o P53 supressor de tumor [22,23; avaliação: 1]. Rs8102137 em 19q12 mapas a ciclina E (
CCNE1
) que controla a progressão do ciclo celular na transição G1 /S [24; avaliação: 1]. Rs9642889, 30 kb a montante do
MYC
gene no cromossoma 8q24.21, confere susceptibilidade ao câncer de bexiga e influências expressão de
MYC
[7], [13]. O bem conhecido proto oncogene
MYC
está envolvido no controlo da proliferação e progressão do ciclo celular [25]. A supressão da fase II desintoxicante enzima glutationa-S-transferase M1 (
GSTM1
) no cromossoma 1q13.3 conduz a uma diminuição da desintoxicação de numerosas xenobióticos, incluindo hidrocarbonetos aromáticos policíclicos que são conhecidos cancerígenos da bexiga [13], [26 ]. Embora a associação de cada um desses SNPs com risco de câncer de bexiga urinária foi validada e confirmada em vários grupos independentes, ainda não se sabe se há uma interação entre os alelos de alto risco, e se a sua influência difere entre fumantes e não fumadores. Portanto, determinamos as variantes genéticas mais influentes (rs1014971, rs11892031, rs1495741, rs710521, rs8102137, rs9642880, e
GSTM1
) em 1.595 casos de câncer de bexiga e 1.760 controles. Foram realizadas análises de interação abordar as seguintes questões: Existem interações SNP específicos e estáveis, resultando em razões de chances mais elevadas do que SNPs individuais? Se assim for, estas combinações SNP idêntica ou distinta entre fumantes e não-fumantes? Finalmente, como é o risco combinado genética (baseado no SNP) comparada com a de tabagismo e exposição ocupacional? Nós relatamos que as combinações SNP específicos mostram um risco maior do que UBC SNPs individuais, em que combinações distintas SNP conferem suscetibilidade em fumantes e não-fumantes. Estes riscos são, no entanto, ainda pequena quando comparada com a de tabagismo.
Materiais e Métodos
Ética Declaração
A coleta das amostras pelo Centro de Investigação Leibniz para o Ambiente de Trabalho e Fatores Humanos (
IfADo
) foi aprovado pela comissão de ética do Centro Leibniz de Pesquisa do Ambiente de Trabalho e Fatores Humanos (Ethikkommission des Leibniz-Institut für Arbeitsforschung an der TU Dortmund) e do conselho de revisão institucional do Leibniz Centro de Investigação em Ambiente de Trabalho e Fatores Humanos (Wissenschaftlicher Beirat des Leibniz-Institut für Arbeitsforschung an der TU Dortmund). Todos os participantes desde que o seu consentimento informado por escrito.
Os pacientes
Para investigar se existe um efeito combinado de SNPs associados com UBC, um total de 1.595 casos UBC de ascendência europeia e 1.760 controles de ascendência europeia a partir de quatro séries de caso-controle recolhidos pelo Centro de Investigação Leibniz para o Ambiente de Trabalho e Fatores Humanos (
IfADo
) foram genotipados na glutationa S-transferase M1 (
GSTM1
) e seis SNPs (rs1014971 , rs11892031, rs1495741, rs710521, rs8102137, rs9642880) previamente identificados no estudo de associação genômica ampla para ser associado com UBC [7], [9].
Este conjunto de dados composto confirmaram casos e controles de câncer de bexiga urinária, sem doença maligna do Departamento de Urologia da Universidade Semmelweis, Budapest, Hungria ( “Hungria”; 246 casos e 78 controles), o Departamento de Urologia, Paul Gerhardt Fundação, Wittenberg, Alemanha ( “Alemanha Oriental”; 218 casos e 213 controles ), a “Alemanha Ocidental – em curso” série de caso-controle realizado em cinco hospitais (no total, 646 casos e 525 controles), ea “Alemanha Ocidental – industrial” série de caso-controle sobrecarregados (no total, 485 casos -111 UBC casos do Departamento de Urologia, Klinikum Dortmund, na Alemanha, e 374 casos UBC pesquisados para o reconhecimento de uma doença profissional – e 944 controles). Informações sobre profissão obtidos por questionário foi disponibilizado para a “Alemanha Oriental” série de caso-controle somente (informações sobre a profissão: 216 casos e 211 controles) [27], [28]. Descrições detalhadas destes quatro séries de caso-controle pode ser encontrada em [15].
Características dos pacientes, tais como a distribuição de sexo, idade no momento do diagnóstico de casos e idade ao exame para controles, bem como números de casos e controles da série de controle de caso individual, estão resumidos nos quadros S1, S2 e S3. 101 casos e 37 controles com hábitos tabágicos desconhecidos foram excluídos da análise de interações nos grupos de estudo, levando a um total de 1.494 casos e 1.723 controles que foram finalmente considerados para determinar o impacto de combinações SNP sobre o risco UBC.
Polimorfismos
Isolamento de ADN genómico de leucócitos foi realizada de acordo com procedimentos padrão. Genótipos dos rs1014971 SNP, rs11892031, rs1495741, rs710521, rs8102137 e rs9642880 foram detectados via TaqMan® de Ensaio. Detalhes da SNPs são apresentados no Apêndice S1 e Tabela S4.
O homozigoto
GSTM1
eliminação foi detectada pela amplificação do
GSTM1
segmento de sequência de DNA com 218 pares de bases por meio de PCR [29], [30]. Depois de electroforese em gel utilizando brometo de etídio, o produto de ADN foi detectado usando luz UV. Este método ajudou a determinar se pelo menos uma cópia dos
gene GSTM1
estava presente ou totalmente ausente.
Análise Estatística
foi definida tabagismo como não-fumantes, ex-fumantes , ou seja, os fumantes que pararam de fumar pelo menos um ano antes do diagnóstico (casos) ou exame (controles), e fumantes atuais. Antigos e atuais fumantes foram agrupados como “nunca fumantes”. As análises foram realizadas estratificado para não-fumantes, ex-fumantes e fumantes atuais, bem como para nunca fumantes. Análises sobre o combinado nunca fumantes grupos refletem a exposição passada a agentes cancerígenos bexiga representando o tempo de latência de cancro da bexiga de várias décadas. A idade foi definida como “a idade de diagnóstico” para os casos e “idade no exame” para as pessoas de controle.
Os desvios de Hardy-Weinberg (HWE) foram verificadas em cada grupo de estudo e separadamente para casos e controles usando χ
2 testes (para os resultados, consulte a Tabela S5). Associações de polimorfismos e hábitos de fumar com UBC foram avaliados aplicando χ
2 testes, odds ratio (OR) e intervalos de confiança de 95% (IC 95%). Além disso, RUP e ICs de 95% ajustado para a idade, sexo, tabagismo, e local de estudo foram estimados por regressão logística.
As RUP dos polimorfismos individuais e combinações destes polimorfismos na coorte total, bem como em subgrupos definidos pelo tabagismo dos sujeitos, foram determinados por considerar os efeitos dominantes e recessivos da SNPs. Para cada interacção de
P
polimorfismos (
P
= 2, …, 7), os dez combinações que mostram o OU com as menores valores de p foram identificadas em cada um dos subgrupos. Para verificar se é apropriado para calcular valores p para interações SNP de ordem superior com base em uma χ
2 de distribuição com um grau de liberdade, nós, os valores de p permutação também determinados e comparados estes com os p-valores paramétricos. Além disso, uma estratégia de bootstrap foi usada para investigar a estabilidade das RUP das combinações de SNP de tamanhos diferentes nos subgrupos. Para alcançar este objectivo, a 500 amostras de bootstrap foram desenhados a partir do respectivo subgrupo e contados para determinar a frequência com que os 10 SNP combinações a partir da análise original apareceu entre os top 10, top 20 e top 50 combinações de SNP (do mesmo número de SNPs) a partir das análises das 500 amostras de bootstrap correspondentes.
para testar se o OR de uma determinada combinação SNP difere entre os que nunca fumantes e os não-fumantes, modelos de regressão logística foram montados contendo parâmetros para a respectiva combinação SNP, tabagismo, e da interação entre esses dois fatores. O teste padrão para o parâmetro de interação neste modelo de regressão logística foi utilizada para testar se as RUP diferem significativamente entre fumantes e não-fumantes. Detalhes sobre este e outros análises estatísticas pode ser encontrada no Apêndice S2.
População atribuível riscos (PAR), indicando a proporção de casos que poderiam ser atribuídos a um determinado fator de risco, e combinadas PARs para duas ou mais independente de risco factores foram calculados de acordo com [31]. Os PARs do polimorfismo indivíduo foram calculados com base em RUP ajustadas e não ajustadas. PARs combinados foram determinados com base nas RUP ajustados da homozigotos e heterozigotos contra os genótipos de referência de cada SNP. RUP foram ajustados para idade, sexo, tabagismo, local de estudo (no caso de grupos de estudos combinados) e todos os polimorfismos medidos mas rs11892031, já que esta SNP tem um efeito em vez de protecção em cerca de 16% da população de ascendência europeia [32]. Todos os quatro grupos de estudo foram utilizados para determinar o PAR devido ao tabagismo e fatores de risco genéticos no presente estudo, enquanto que o PAR para determinadas profissões baseou-se na única série de caso-controle “Alemanha Oriental”.
Para uma visão geral dos fatores de risco UBC a partir da literatura, foi realizada uma pesquisa extensa literatura utilizando PubMed. Foram incluídos os papéis relevantes na UBC faz com que em populações de ascendência européia. Se possível, foram utilizados os dados RUP ajustados para determinar o PAR a partir de estudos publicados. Caso contrário, foram utilizados RUP não ajustados ou RUP calculadas a partir das frequências publicados. Estimativa das RUP de fatores de risco genéticos combinados foi feito para frequências assumindo um PAR de 30% de variação.
Resultados
Análise das RUP de SNP Combinações
Actualmente, não se sabe se as variantes genéticas associadas com risco aumentado UBC interagir uns com os outros, resultando em odds ratio superior (ou) para as combinações do que para os SNPs individuais. Por isso, analisamos as RUP a partir de combinações de até sete polimorfismos que foram encontrados anteriormente para ser associado individualmente com UBC [2], [7], [9], [20]. As RUP, bem como os intervalos de confiança de 95% (IC 95%) e p-valores para os SNPs individuais, determinados na análise do nosso grupo de estudo total e subgrupos definidos pelos hábitos de fumar, estão resumidos na Tabela S6.
Analisando as combinações de SNP, as RUP das combinações óptimas de SNP, em geral, aumenta com o número de SNPs combinadas (Figura 1A). No entanto, o número de casos de os alelos de alto risco, diminui rapidamente quando vários SNPs foram combinadas, conduzindo assim a relativamente elevada variabilidade dos odds ratio na amostra de bootstrap (Figura 1B-F). Aqui, a variação tipicamente aumenta com a redução número de indivíduos. Em contraste com as RUP, as estatísticas Wald correspondentes às RUP aumentou de SNPs individuais para combinações de três polimorfismos. No entanto, não haverá mais aumentos foi observado (Figura S1), que é novamente devido às altas variâncias e amostras de pequenas dimensões.
Para o cálculo dos rácios ótimas chances (RC), todas as possíveis combinações de 1-7 de o rs1014971 polimorfismos, rs9642880, rs710521, rs8102137, rs11892031, rs1495741 e
GSTM1
foram considerados. (A) parcelas perfil para o odds ratio no grupo total (linha preta) e os subgrupos de nunca fumantes (linha vermelha), fumantes atuais (verde), ex-fumantes (azul) e não-fumantes (ciano). As linhas foram incluídas para maior clareza de informações e não para sugerir um desenvolvimento contínuo. As linhas tracejadas indicam quando o número de casos e /ou número de controles cair abaixo de 100. Nestas situações, as odds ratio correspondentes devem ser interpretados com cautela. (B) – (F): Para as combinações ideais mostrados em (A), diagramas de caixa de odds ratio calculado em 500 amostras de bootstrap a partir de (B) o grupo total, (C) O sempre fumantes, (D) os fumantes atuais, (e) os ex-fumantes e (F) os não-fumantes. Em doze das amostras de inicialização (todos menos um nas análises das sete vias interações no total e o grupo de fumantes), as odds ratio foram maiores do que 15. Para uma melhor apresentação, estes odds ratio não são exibidos na correspondente diagramas de caixa. As cruzes marcam os odds ratio de as combinações ideais na análise original. As parcelas correspondentes dos estatísticas de teste são mostrados na Figura S1.
Em Tabelas 1, 2, 3 e 4, as RUP com IC de 95% e os valores de p de dez combinações de dois e três polimorfismos com os valores de p menores encontrados na análise do sempre fumantes e os não-fumantes são mostrados. As RUP dos dez melhores efeitos individuais, bem como os dez melhores de duas vias e três vias interações no grupo total e nos subgrupos fumador são apresentadas nos quadros S7, S8, S9, S10, S11, S12, S13, S14 , S15, S16, S17, S18, S19 e S20 S21. Além disso, resumimos a frequência com que os sete polimorfismos ocorrem entre os dez primeiros de duas vias e três vias interações em diferentes subgrupos (Tabela 5).
adequação dos valores p paramétricos
uma vez que os valores de p foram determinados utilizando um χ
2 de distribuição com um grau de liberdade, examinamos a adequação de emprego de tais valores p paramétricos para combinações de várias SNPs, comparando estes valores de p com os valores de p à base de permutação correspondentes. Além disso, foram computados tanto a média ea variância das estatísticas de teste determinados nas 100.000 permutações utilizados na derivação dos valores de p últimos. Os resultados destes cálculos são exibidos na informação de apoio. Figuras S2, S3 e S4 indicam que o χ
2 aproximação funcionou bem para a maioria das combinações de dois ou três SNPs, e em particular, para as respectivas dez melhores combinações. No entanto, o χ
2 aproximação tornou-se pior à medida que o número de SNPs formando uma interacção aumentada. Surpreendentemente, as diferenças mais extremas de p-valores para as combinações de dois SNPs eram maiores do que aqueles para, por exemplo, de três vias interações. Isso, no entanto, foi relevante apenas para algumas combinações.
Estabilidade das RUP
estimado
Os resultados acima, juntamente com os números relativamente pequenos de casos nos subgrupos de corrente, ex e não fumante por combinações de mais de três SNPs, nos levou a concentrar-se na interação de dois e três polimorfismos quando analisamos a estabilidade das fileiras das combinações SNP nas amostras de bootstrap (Tabelas S12, S13, S14, S15, S16 e Tabelas S17, S18, S19, S20 e S21, respectivamente). As fileiras foram muito estáveis considerando as variáveis individuais que codificam para os polimorfismos (quadros S7, S8, S9, S10 e S11). Além disso, as principais interações bidirecionais ocorreu entre os dez melhores interações em uma grande maioria das amostras de bootstrap (Tabelas S12, S13, S14, S15 e S16). No entanto, a instabilidade das fileiras aumentou com o número de polimorfismos formando uma combinação (por exemplo, as fileiras de três vias diferentes SNP nas Tabelas S17, S18, S19, S20 e S21).
Diferenças em relevante SNP interações entre fumantes e não-fumantes.
Curiosamente, diferentes combinações de SNP foram obtidos para não-fumantes e fumantes. As combinações de SNP de três vias óptimas (resultando em odds ratio máxima) para não fumadores consistiu em (i) rs1014971, (ii) rs9642880, e (iii) um dos três SNPs: rs11892031, rs1495741, ou rs710521 (Tabelas 2 e 4, bem como a Tabela 5). Em contraste, as combinações ideais para os fumantes atuais eram compostos de
GSTM1
, rs1014971, e um dos três SNPs: rs11892031, rs710521 e rs9642880 (Tabela 5, bem como quadros S14 e S19). Um resultado similar foi obtido para o sempre fumantes em que, no entanto, rs1014971 foi apenas raramente presente nos principais combinações SNP (Tabela 5, bem como as Tabelas 1 e 3). Este SNP também não aparece em nenhum dos dez melhores interações de três vias nos ex-fumantes (Tabela 4, bem como quadros S15 e S20). Curiosamente, os ex-fumantes apresentaram um padrão SNP misto de fumantes e não-fumantes, incluindo
GSTM1
(o topo “fumante SNP”), rs9642880 (a segunda melhor pontuação “não-fumante SNP”), rs710521 (presente tanto no fumante e não-fumante combinação SNP), bem como rs8102137 (o mínimo ou o segundo menos importante SNP quando se consideram os três vias interações em não-fumantes e fumantes atuais, respectivamente).
a comparação com os resultados publicados
Considerando os riscos genéticos devido a um único bem conhecidos e novos polimorfismos, gama RUP entre nulo e 1,34 no presente estudo, de acordo com os resultados publicados de estudos caso-controle, metanálises e GWAS que não excedeu 1,81 (Tabela 6). Particularmente, os riscos UBC atribuído a
GSTM1
e
NAT2
mostram uma variação notável na literatura variando de 1,28 a 1,70 em caso de
GSTM1,
e nenhum efeito considerável para leve riscos de 1,43 devido à lenta
NAT2
genótipos não estratificada por hábitos de fumar. Em termos de relevância para as populações – dependendo riscos relativos e frequência dos fatores de risco – uma fração considerável dos casos UBC pode ser atribuído a riscos genéticos globais (30%) ou polimorfismos individuais, em particular
GSTM1
com risco atribuível populacional (RAP), variando de 13% a 26% (Tabela 6).
Comparação de interacção Efeitos com Ocupacional e
de risco ambientais
a situação é menos clara para riscos devido à exposição ocupacional a agentes cancerígenos bexiga. O risco depende fortemente da população sob investigação e momento do recrutamento, sendo que ambos reflete a estrutura da indústria local e alterações na exposição (Tabela 7). As estimativas de PARs globais variam de 2-5% para as mulheres e 7-10% para os homens [33], [34] para 20-26% [35] – [37] para as áreas altamente industrializadas. Fortemente aumento dos riscos devido à exposição a agentes cancerígenos da bexiga, em particular β-naftilamina, 4-Aminobifenilo e 4-cloro-o-toluidina, podem ser encontrados em estudos antigos sobre trabalhadores altamente expostos ao passo que de forma clara e moderadamente aumento dos riscos ainda estão presentes, mas não o fazem exceder RUP de duas [38]. Determinação dos PARs para profissões individuais é dificultado por suas diferentes frequências em diferentes regiões, embora as ocupações comuns como pintores ou cabeleireiros contribuir para 0,2-0,9% dos casos UBC.
A maioria dos casos UBC pode ser claramente atribuído ao tabagismo (Tabela 8; presente PAR estudo: 46%; outros estudos PAR: 50-56%). Enquanto os fumantes têm um risco aproximadamente 3 vezes (presente estudo OR = 3,28, outros estudos OR = 2,77-4,95) de desenvolver UBC – aumentando com quantidade e do tempo – o risco UBC de ex-fumantes diminui para um OR de cerca de dois (presente estudo OR = 2,12, outros estudos OR = 1,74-2,34). Ambos os subgrupos contribuir quase igualmente aos casos UBC no presente estudo (ex-fumantes PAR = 29%, fumantes atuais PAR = 30%), enquanto nas estimativas de estudos publicados sobre a gama PAR 28-40% para ex-fumantes e 39% em fumantes atuais. Curiosamente, entre os homens mais casos UBC são atribuíveis ao tabagismo (antiga 41%, a corrente de 55%, já 66%) do que entre as mulheres (ex-17%, a corrente de 32%, já 30%).
discussão
a comparação dos resultados da análise não-fumantes e fumantes
os padrões de SNP distintas para fumantes e não-fumantes encontrados em nossa análise são notáveis, já que os genes mais próximos da pontuação top ” fumador variantes “estão envolvidos na desintoxicação de substâncias cancerígenas na fumaça do cigarro, enquanto o topo de pontuação” não-fumante SNPs “estão associados com o controle do ciclo celular e estabilidade DNA. A variante de deleção de
GSTM1
, o polimorfismo encontrada na nossa análise a ser a mais importante nos fumadores, resulta em perda de actividade da fase II de metabolização enzima glutationa-S-transferase M1, que está envolvida na desintoxicação de numerosos hidrocarbonetos aromáticos policíclicos [39], [40]. A segunda pontuação “variante fumante” rs11892031 está localizado mais próximo do
UGT1A
conjunto [9]. UDP-glucuronosiltransferase também é enzima responsável pela conjugação e desintoxicação de vários carcinógenos bexiga urinária presentes no fumo de cigarro [27] uma metabolização de fase II, [41] – [45].
Em contraste, os dois pontuação superior “não-fumante SNPs” não estão envolvidos na desintoxicação cancerígena. Rs1014971 está localizado a aproximadamente 25 kb centromérica de
APOBEC3A, que desamina citosina em uracilo, desempenhando assim um papel na mutagénese endógeno [1], [9]. A segunda, rs9642880 é conhecido para influenciar a expressão do proto oncogene
MYC, o qual controla a transcrição de numerosos genes envolvidos na proliferação [7], [13]. Este cenário sugere que fatores de proliferação e integridade do DNA de controle são fundamentais para a suscetibilidade ao câncer de bexiga em não-fumantes. Em contraste, as enzimas desintoxicantes agentes cancerígenos fumaça de cigarro parecem ser de maior relevância em fumantes.
Outra observação notável é que os três SNPs que formam a combinação ideal SNP três vias em não-fumantes, ou seja, rs9642880 [G /T , T /T] x rs710521 [a /a, a /G] x rs1014971 [C /C], diferem dos três polimorfismos que compõem a ótima interação de três vias em cada vez fumantes, ou seja, rs8102137 [C /T, T /T ] x rs11892031 [A /A] x
GSTM1
nulo. Além disso, a combinação ideal de três SNP em não-fumantes resultado em uma OR de 1,98 (95% CI: 1,49-2,63), que é significativamente mais elevada (p: 1,78 × 10
-4) do que o OR deste combinação nos fumantes de sempre (OR: CI 1,03, 95%: 0,86-1,24). Por outro lado, a combinação óptima de três SNP em todos os tempos fumantes exibe um OR de 1,58 (95% CI: 1,30-1,92), que é substancialmente, mas não de forma significativa (valor p: 0,143) mais elevada do que a OU desta combinação de três SNP em não-fumantes (OR: 1,21; IC 95%: 0,90-1,64). No entanto, o tabagismo já está associado com um OR de 3,28 (95% CI: 2,67-4,03), quando os fumantes atuais são comparados aos não-fumantes na população estudada (Tabela 9). Esta alta OU sugere que, sob condições de exposição contínua a agentes cancerígenos fumaça de cigarro, a contribuição do “não-fumante SNPs” com a sua relativamente pequena influência sobre o ciclo celular e controle de integridade de DNA, é de menor relevância.
a comparação com resultados publicados
Para estudar a consistência dessa observação, nós re-visitou os dados do estudo de associação do genoma na UBC de Rothman et al. [9] que validou rs9642880 e rs710521 em 3.532 casos UBC e 5.120 controles, e confirmou o impacto da
GSTM1
deleção em 2.480 casos e 3.222 controles. Assumindo um modelo multiplicativo, eles também obteve RUP mais elevados para não-fumantes em comparação com nunca fumantes para rs9642880 (1,24 para não fumadores versus 1,16 para fumantes) e rs11892031 (1,49 contra 1,31). O maior OR para rs9642880 contradiz o estudo da Kiemeney et al. [7] que relataram nenhuma associação de rs9642880 com o hábito de fumar. Além disso, as conclusões de um superior, ou a rs11892031 em não-fumantes está em contraste com Tang et al. baseado em um subconjunto de grupos de estudo de Rothman et al [32] que encontraram um risco mais elevado de sempre em fumantes (OR = 1,28) do que em não-fumantes (OR = 1,23). (GWAS fase 1 [9]). No entanto, nenhuma diferença foi encontrada para rs710521 (1,13 vs 1,14), de acordo com a descoberta GWAS [7], e uma tendência oposta foi mostrada para rs1014971 (1,11 vs 1,16) e
NAT2
marcação rs1495741 SNP (1,00 vs 1,18), de acordo com o maior risco assumido de acetylators lentos em fumantes. Portanto, a diferença ainda devem ser interpretados com cautela, até que os dados estão disponíveis confirmação independentes.
A associação entre o
GSTM1
genótipo nulo, hábitos e cancro da bexiga fumar é controversa desde o primeiro estudo realizado pela bell et al. em 1993 [2]. Em seu estudo, os fumantes tiveram uma OR de 1,8 e não-fumantes um OR de 1,3, indicando maior risco em fumantes, devido à falta de
GSTM1.
No entanto, análises meta recente e estudos de grande porte ou centralizadas, não encontrou nenhuma ou única evidência fraca para uma associação entre
GSTM1 Comprar e hábitos de fumar [9], [46] – [48], ao passo que Rothman et al. [9] relataram uma muito superiores ou para não-fumantes do que para sempre fumantes (1,71 vs. 1,47). Neste contexto, deve-se mencionar que os nossos grupos de estudo apresentam maior proporção de casos de cancro da bexiga profissionalmente expostos. Isto pode ser particularmente importante para
GSTM1
. Por exemplo, demonstrou-se que pacientes com câncer de bexiga com histórias ocupacionais em carvão, ferro e indústrias de aço, a exposição ou seja, aos hidrocarbonetos aromáticos policíclicos, apresentados com elevadas percentagens de
genótipos nulos GSTM1
[49]. Décadas após o encerramento destas indústrias, o
GSTM1
genótipos foram iguais em ambos os casos e controles (
GSTM1
nulo: 52%). [50]
Ganho de considerar Interacções SNP
demonstraram que as combinações de SNP resultar em menos de RUP aditivos em comparação com a influência dos SNPs individuais. Por exemplo, as RUP da “não-fumante SNPs” rs1014971 e rs9642880 são 1,63 = 1 /0,61 e 1,48, respectivamente, em não-fumantes (para todas as RUP de SNPs individuais, consulte a Tabela S6). Em comparação, a combinação de ambos os SNPs resulta em um OR de 1,91 neste subgrupo (Tabela S16), que é maior do que os efeitos individuais, mas menor do que 1,63 + 1,48 = 3,11. Adicionando um terceiro SNP ao rs1014971 × combinação resulta rs9642880 em um aumento de apenas 0,07 (Tabela S21). A menos de efeito aditivo não é surpreendente, considerando as relativamente altas freqüências dos alelos de alto risco (rs1014971 [C /C]: 40%; rs9642880 [G /T, T /T]: 71%; rs710521 [A /A, a /G]: 93%) nos controles não-fumadores e sua sobreposição entre SNPs individuais (interação de duas vias: 27%; três vias interação 24%). Portanto, parece improvável que a adição de mais “baixo impacto” ou “wimp SNPs” [1] levaria a um aumento relevante nas RUP combinados em populações de ascendência européia.
Análise da População Atribuível Riscos
ao todo, estima-se que até 30% dos casos de cancro da bexiga pode ser explicada por factores de risco genéticos [47], [51] (ver também a Tabela 6), ao passo que cerca de metade de todos os casos de UBC são causadas pela fumo de cigarro [48], [52], [53] (ver também a Tabela 8).