Abstract

Fundo

As diferenças na distribuição dos genótipos entre indivíduos da mesma etnia são um importante fator confundidor comumente desvalorizado em estudos de associação típicos realizados em radiogenomics.

Objectivo

Para avaliar a distribuição genotípica de SNPs em um amplo conjunto dos pacientes com câncer de próstata espanholas para determinar a homogeneidade da população e divulgar o potencial viés.

projeto, cenário e participantes

Um total de 601 pacientes com câncer de próstata da Andaluzia, País Basco, Canárias e Catalunha foram genotipados para 10 SNPs localizados em 6 genes diferentes associados ao reparo de DNA: XRCC1 (rs25487, rs25489, rs1799782), ERCC2 (rs13181), ERCC1 (rs11615), LIG4 (rs1805388, rs1805386), ATM (rs17503908, rs1800057) e P53 (rs1042522). A genotipagem SNP foi feita em um NT Cycler Biotrove OpenArray®.

Medidas de resultados e análise estatística

Comparações de genotípicas e freqüências alélicas entre populações, bem como análises de haplótipos foram determinadas usando o web- ambiente baseado SNPator. Análise de componentes principais foi feito usando as classes e métodos SnpMatrix e XSnpMatrix implementados como um pacote de R. agrupamento hierárquico não-supervisionado de SNP foi feita usando MultiExperiment Viewer.

Resultados e Limitações

Foi observado que a distribuição de genótipos de 4 Out 10 SNPs foi estatisticamente diferente entre as populações estudadas, mostrando as maiores diferenças entre a Andaluzia e Catalunha. Estas observações foram confirmadas na análise de cluster, análise de componentes principais e na distribuição diferencial dos haplótipos entre as populações. Devido as características do tumor não foram tidos em conta, é possível que alguns polimorfismos podem influenciar as características do tumor, da mesma forma que ele pode representar um fator de risco para outras características da doença.

Conclusão

As diferenças na distribuição de genótipos dentro de diferentes populações de etnia a mesma poderia ser um importante fator de confusão responsável para a falta de validação de SNPs associados com a toxicidade induzida por radiação, especialmente quando extensa meta-análise com indivíduos de diferentes países são realizadas.

Citation: Henríquez-Hernández LA, Valenciano A, Foro-Arnalot P, Álvarez-Cubero MJ, Cozar JM, Suárez-Novo JF, et al. (2013) Polimorfismos em genes de reparo do DNA em uma coorte de pacientes com câncer de próstata a partir de diferentes áreas na Espanha: A heterogeneidade entre as populações como um fator de confusão em estudos de associação. PLoS ONE 8 (7): e69735. doi: 10.1371 /journal.pone.0069735

editor: Amanda Ewart Toland, Ohio State University Medical Center, Estados Unidos da América

Recebido: 02 de maio de 2013; Aceito: 12 de junho de 2013; Publicação: 23 de julho de 2013

Direitos de autor: © 2013 Henríquez-Hernández 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 subsidiado por uma bolsa do Instituto de Salud Carlos III (Ministerio de Economía y Competitividad de Espanha), ID: PI12 /01.867. Almudena Valenciano tem um subsídio do Instituto Canario de Investigación del Câncer (ICIC). 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

polimorfismos genéticos são variantes do genoma que aparecem por mutações em alguns indivíduos, são transmitidos à descendência e adquirir alguma frequência (pelo menos, 1%) na população depois de muitas gerações. Polimorfismos são a base da evolução e aqueles que são consolidadas pode ser silenciosa ou fornecer benefícios para os indivíduos, mas também podem estar envolvidos no desenvolvimento da doença [1]. Os polimorfismos mais frequentes são polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs). A origem étnica de uma população determina a distribuição de genótipos na população, e não tem de ser igual para os outros. Além disso, as diferenças observadas dentro de populações da mesma origem étnica sugere que a raça não é um fator suficiente para garantir a homogeneidade da amostra. Nesse sentido, é conhecida a presença de vários eixos significativos de estratificação, o mais proeminente em uma tendência-norte-sul, leste, mas também ao longo de um eixo leste-oeste, entre a distribuição dos genótipos da população europeia [2]. No caso da Espanha, embora as populações que habitam a Península Ibérica mostram uma homogeneidade genética substancial [3], não são achados sugerem que influências africanas Northwest existentes entre as populações espanholas e essas diferenças podem aumentar o risco de falsos positivos em estudos de epidemiologia genética [4 ].

a radioterapia (RT) é um tratamento eficaz oferecida a pacientes com câncer de próstata localizado como uma alternativa viável à cirurgia [5]. Embora ambos os tratamentos apresentaram resultados comparáveis ​​em termos de sobrevivência [6], as principais diferenças entre eles estão relacionados a efeitos adversos. controlo do tumor por RT requer o uso de dose máxima que pode ser emitido enquanto se mantém um risco de toxicidade a tolerância do tecido normal, sendo toxicidade clínica o factor que limita a eficácia do tratamento [7]. O papel da genética na resposta dos tecidos normais para RT é amplamente aceito pela comunidade científica, e ele iria ajudar a explicar por que pacientes tratados com RT experimentar uma grande variação na toxicidade do tecido normal, mesmo quando doses e horários semelhantes são administrados [8 ]. A radiação provoca a perda da estrutura e função da maior parte das moléculas biológicas, incluindo ADN. A capacidade de reparo do DNA individual é composta por vários mecanismos (nucleótidos e excisão de base reparação, recombinação homóloga, endjoining não homóloga, reparação incompatibilidade e metabolismo dos telômeros) ea capacidade individual de reparar o DNA danificado pode modificar a resposta do tecido tumoral e tecido normal à radiação [9]. Assim, os estudos de genes candidatos têm sido focados na genes envolvidos principalmente em reconhecimento danos e reparação do ADN (por exemplo, ATM, XRCC1, XPD, ERCC1, LIG4 e TP53 entre outros), e também na eliminação de radicais livres (por exemplo, SOD2), ou resposta anti-inflamatória (por exemplo, TGFB1).

a associação entre SNPs e toxicidade de radiação tem sido profundamente explorado [10] e vários consórcios foram formados para identificar variações genéticas comuns associados com o desenvolvimento de radiação toxicidade [ ,,,0],11]. Embora promissora, os resultados globais falhou na fase de validação [12] e hoje, o desenvolvimento de uma assinatura SNP associado à previsão da toxicidade ainda está longe. Embora esta falta de associação poderia ser explicada por razões diferentes (presença de fatores de confusão, o tamanho da amostra insuficiente e falta de consenso na metodologia utilizada, em termos de genotipagem, estatísticas, e até mesmo na classificação de toxicidade de radiação) [13], o heterogeneidade das populações estudadas é um fator cujo efeito tem sido comumente subestimado.

com todas essas premissas em mente, foi elaborado um estudo teve como objetivo avaliar a distribuição genotípica de 10 SNPs em 6 genes diferentes envolvidos na reparação do ADN e classicamente associada à toxicidade induzida por radiação, em um amplo conjunto de pacientes com câncer de próstata de Espanha, para determinar a homogeneidade da população e revelar possíveis fatores de confusão subvalorizadas na associação entre SNPs e toxicidade de radiação.

Materiais e Métodos

1. Os pacientes

Um total de 601 doentes com cancro da próstata localizado não metastático (APC) foram incluídos no estudo. distribuição geográfica dos pacientes foi a seguinte (Tabela 1): 91 (15,14%) da Andaluzia, 51 (8,48%) do País Basco, 238 (39,60%) a partir de Canárias e 221 (36,77%) da Catalunha. Todos os pacientes eram de origem espanhola e todos eles receberam consentimento informado por escrito antes da coleta da amostra. Todos os participantes desde que o seu consentimento informado por escrito para participar neste estudo. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa da instituição de cada participante no estudo: Hospital Universitário de Gran Canaria Dr. Negrín (Las Palmas de Gran Canaria), Hospital de la Esperanza. Parc de Salut Mar (Barcelona), Hospital Universitário Virgen de las Nieves (Granada), Hospital Universitário de Bellvite (L’Hospitalet de Llobregat), Onkologikoa (Guipuzcoa), Institut Català d’Oncologia (L’Hospitalet de Llobregat), Hospital de la Santa Creu i Sant Pau (Barcelona) e do Hospital Universitário Virgen del Rocío (Sevilla).

2. O isolamento de ADN e quantificação

Todas as amostras de sangue foram enviadas para o Hospital Universitário de Gran Canaria Dr. Negrín para extração de DNA e análises subsequentes. O ADN foi isolado a partir de 300 ul de sangue total em um sistema de purificação de iPrep (Applied Biosystems, Foster City, CA) utilizando o estojo de sangue iPrep PureLink ™ ™ ADNg (Applied Biosystems). DNA foi quantificado e a qualidade das amostras foi determinada em um NanoDrop 2000 (Thermo Scientific, Wilmington, DE).

3. Genes e SNPs

Um total de 10 SNPs em 6 genes-chave diferentes envolvidas no reparo de DNA foram estudados: Raio X da proteína 1 (XRCC1) [14] reparação cruzada complementar, [15], reparo excisão transversal complementando a deficiência de reparação roedor, grupo de complementação 2 (ERCC2) [16], reparo excisão cross-complementando a deficiência de reparação roedor, grupo de complementação 1 (ERCC1) [17], ligase IV (LIG4) [18], ataxia telangiectasia mutado (ATM) [ ,,,0],19], e a proteína p53 do tumor (TP53) [20]. Uma vez que RT age produzir danos no ADN e a variação genética na reparação do ADN e resposta a danos modificar a susceptibilidade à radioterapia, estes SNPs foram classicamente associada a toxicidade induzida por radiação em vários tipos de tumores. Descrição de SNPs está contida na Tabela 2.

4. Genotipagem

A genotipagem SNP foi feita em uma Biotrove OpenArray® NT Cycler (Applied Biosystems). ADN para OpenArray (OA) foi diluída a uma concentração de 50 ng /mL e um rácio de A260 /A280 e A260 /230 de 1,7-1,9. Utilizou-se um total de 300 ng de ADN genómico. A quantidade final de 150 ng foi incorporada à matriz com o carregador automático e genotipados de acordo com as recomendações do fabricante. Um controlo não-molde (CNT) que consiste em água bidestilada isenta de ADNase foi introduzido dentro de cada ensaio. Quando a mistura de ADN e mestre foram transferidos, a placa de OA carregada foi preenchido com um fluido de imersão e seladas com cola. As reacções de ensaio TaqMan multiplex foram realizadas num bloco duplo plana (384 cavidades) GeneAmp PCR System 9700 (Applied Biosystems) com o seguinte ciclo de PCR: um passo inicial a 93 ° C durante 10 minutos seguido de 50 ciclos de 45 segundos a 95 ° C, 13 segundos a 94 ° C e 2 minutos, 14 segundos a 53 ° C; seguido de uma etapa final durante 2 minutos a 25 ° C, mantendo a 4 ° C.

Os resultados de fluorescência foram lidos usando o software de Análise OpenArray® SNP Genotyping versão 1.0.5. (Applied Biosystems). A análise genotipagem foi realizada com o software TaqMan Genotyper versão 1.0.1. (Disponível em: ttp: //www.invitrogen.com/site/us/en/home/Global/forms/taqman-genotyper-software-download-reg.html) usando autocalling como o método de chamada. O valor dos pontos de dados de qualidade genótipo foi determinado por um limite acima de 0,95. A genotipagem foi realizada a análise para cada população separada (Figura 1).

Cada gráfico representa um gráfico dispersa de um alelo (sonda FAM) versus o outro alelo (sonda VIC). As amostras que são homozigotos aparecem em azul ou vermelho; As amostras heterozigóticas conter fluorescência a partir de ambas as sondas e aparecem em verde. Os NTCs aparecem em quadrados de luz azul e representam a fluorescência de fundo a partir de amostras sem DNA modelo. Amostras não-determinados aparecem como pontos negros e as amostras não amplificadas aparecem como pontos laranja. Os gráficos de dispersão foram obtidos a partir do software TaqMan Genotyper versão 1.0.1.

5. Análise Estatística

O genótipo e freqüências alélicas foram determinadas usando o ambiente baseado na web SNPator (Análise de SNP Para Resultados, a partir Nacional de Genotipagem Centro da Espanha e do Instituto Nacional de Bioinformática) [21]. excesso de heterozigosidade relativa foi determinada para verificar a compatibilidade das freqüências genotípicas com Hardy-Weinberg (HWE). Assim, os valores de p da falta HWE exato padrão de teste de ajuste foram calculados utilizando SNPator. A comparação de freqüências genotípicas e alélicas entre populações, bem como análises de haplótipos também foram feitas em SNPator.

Análise de Componentes Principais (PCA) foi feita usando as classes e métodos SnpMatrix e XSnpMatrix [22], implementado como um R pacote e disponível a partir Bioconductor (a partir da versão 2.11; https://bioconductor.org). Consiste na transformação do conjunto de variáveis ​​originais em um outro conjunto de variáveis ​​- componentes principais – obtido na forma de uma combinação linear das pessoas. As novas variáveis ​​reter toda a informação, mas a maioria dos principais componentes têm tão pequena variabilidade que pode ser ignorado. Assim, alguns componentes (geralmente 3 ou menos) pode representar e explicar razoavelmente o conjunto de objetos da amostra sem perda de informação. PCA reduz a complexidade dos dados e permite a representação gráfica das variáveis ​​

agrupamento hierárquico não-supervisionado [23] do SNP em cada população foi feito usando MultiExperiment Viewer (disponível em: www.tigr.org). . Clustering foi feita utilizando a correlação de distância euclidiana e ligação média. Para o sucesso executar os clusters, homozigoto selvagem foi codificado como -1, heterozigoto como 0 e mutante homozigótica como 1.

Todas as análises estatísticas adicionais foram realizadas utilizando o PASW Statistics 15 (IBM Corporation, Armonk, NY, EUA).

Resultados

todas as amostras genotipadas preencheram os critérios de qualidade tal como indicado acima, e todas as amostras foram genotipados com o mesmo lote de material ao mesmo tempo. Um total de 601 pacientes CaP foram genotipados para 10 SNPs. Dos 6.010 possíveis determinações, 94,36% foram genotipados com sucesso. As tarifas das chamadas entre as populações foram (mediana (intervalo)): 79,5% (68,1-91,2%) para a Andaluzia, 100% (80,4-100%) para País Basco, 97,7% (94,5-99,2%) para Canárias, e 97,9% (83,3-99,1%) para Catalunha

O genotípica e frequências alélicas estão apresentados na Tabela 3. um excesso relativo de heterozigosidade, indicando um desvio de HWE, foi observado em 4 a partir de 2 SNPs diferentes populações:. rs25487 ( XRCC1) em indivíduos de Catalunha e rs13181 (ERCC2), rs11615 (ERCC1) e rs180057 (ATM) em indivíduos da Andaluzia (Tabela 3). A distribuição dos genótipos foi diferente entre as populações estudadas em 4 dos 10 SNPs: rs25487, rs13181, rs11615 e rs1805386 (LIG4) (χ

2 teste, Tabela 3), mostrando uma distribuição diferencial de genótipos entre as populações. Um conjunto hierárquico não supervisionada foi realizado tentando visualizar as diferenças entre as distribuições dos genótipos entre os quatro populações. Assim, como mostrado na Figura 2, polimorfismos foram distribuídos em dois grupos principais, cada uma com o número e identidade dos SNPs diferentes, sugerindo heterogeneidade entre as populações. Além disso, a ferramenta baseada na Web SNPator foi utilizado para comparar populações individualmente um contra um. As diferenças na distribuição genotípica foram presentes principalmente entre a Andaluzia e as outras populações (χ

2 teste, Tabela 4). De acordo com esse resultado, as populações da Catalunha e Andaluzia mostraram as maiores diferenças, com 3 SNPs (rs25487, rs13181 e rs11615) diferencialmente distribuídos entre os pacientes CaP de ambas as populações.

Clustering foi feita utilizando a correlação de distância euclidiana e ligação média, e foi processado e apresentado com MultiExperiment Viewer (https://www.tigr.org). O dendograma mostra agrupamento de SNPs. O símbolo do gene foi adicionada para identificar cada SNP. Linhas abaixo de cada painel mostra os dois clusters principais gerado.

Análise de Componentes Principais (PCA) foi feito tentando identificar diferenças globais entre as populações. Componentes 1 e 2 foram responsáveis ​​por 15,3% e 14,3% da variância, respectivamente. Quando ambos os componentes foram plotados, os principais componentes parecem não discriminar entre populações (Figura 3A). No entanto, quando os componentes foram analisados ​​separadamente, o primeiro pode distinguir entre as populações da Andaluzia e Catalunha (Figura 3B), confirmando os resultados observados na Tabela 4 e mostrando claramente as diferenças na distribuição de genótipos entre as populações analisadas.

Símbolos no lote A: ° (preto), Andaluzia; Δ (vermelho), País Basco; + (verde), Canárias; × (azul), na Catalunha. Siglas em lote B: E, na Andaluzia; Basq, País Basco; Pode, Canárias; Cat, na Catalunha.

Finalmente, a análise de haplótipos foi realizada em SNPator. Como mostrado na Tabela 5, os três haplótipos mais frequentes foram diferentes entre as populações. Assim, por SNPs no cromossoma 11 (aqueles localizados no gene ATM), o haplótipo GG estava ausente na população da Andaluzia. Para SNPs no cromossomo 13 (aqueles localizados no gene LIG4), haplótipos GG e AA mostraram uma distribuição diferente entre as populações. No caso de SNPs no cromossoma 19 (aqueles localizados em XRCC1, ERCC2 e genes ERCC1), haplótipo CCGGG estava presente apenas em pacientes CaP de Canárias e da Catalunha, enquanto haplótipo CCGTG estava presente apenas em pacientes CaP de Andaluzia e País Basco. O fato de que os haplótipos mais freqüentes foram iguais em todas as populações sugere uma similaridade entre indivíduos da mesma etnia.

Discussão

Radiogenomics é o estudo de variantes genéticas, polimorfismos de nucleotídeo único primariamente (SNPs), associado com o desenvolvimento de toxicidade radioterapia, na tentativa de encontrar um ensaio capaz de prever que pacientes com cancro são mais propensos a desenvolver efeitos adversos após RT [9]. A previsão de toxicidade tecido normal permitiria que o ajuste das doses de radiação individualmente para cada paciente, especialmente quando os níveis de dose de radiação mais elevados estão associados a melhores resultados de controle bioquímico e redução de metástases a distância em pacientes CaP [24]. O papel da genética na radiação de toxicidade foi provado [25]. Nesse sentido, a genética parecem contribuir para explicar a elevada variabilidade inter-individual observada entre os casos, mesmo quando os pacientes são similares e são tratados com o mesmo esquema de tratamento [26]. No entanto, apesar de ter sido publicado um monte de bibliografia relatar o papel preditivo de alguns SNPs em toxicidade do tecido normal, os estudos de validação falharam, pôr em causa a utilidade de SNPs como uma ferramenta para prever a toxicidade induzida por radiação [12].

associação População entre o genótipo em um locus específico e uma característica binário (como a presença /ausência de toxicidade induzida por radiação) podem surgir de três maneiras [27]: i) o locus podem ser causalmente relacionados com a doença ( diferentes alelos que transportam riscos diferentes), ii) o local não pode em si ser casual (mas pode ser suficientemente perto de um local de causalidade a estar em desequilíbrio de ligação Whit-lo), ou iii) a associação pode ser devido ao confundimento pela estratificação da população ou mistura. Confusão pode agir para criar associação população na ausência de um nexo de causalidade ou ocultar um relacionamento casual. Assim, é importante excluir a associação espúria por design apropriado e /ou análise de estudos, levado em conta que influencia esse resultado de erro sistemático (como vieses de seleção ou preconceitos nos resultados de medição) persistem como o tamanho da amostra aumenta. Confundindo surgiria se a população continha vários grupos étnicos, se freqüências alélicas no locus de interesse diferiu entre os grupos, e se a frequência de doença também diferiu entre os grupos por razões pouco relacionados ao locus de interesse. Sabe-se que a etnia influencia a aplicabilidade de farmacogenética [28].

população Canárias, bem como o resto das populações incluídos neste estudo, é considerado como caucasianos. No entanto, a história natural de, por exemplo, Canárias e País Basco, são diferentes. Assim, enquanto a população Canary tem influência da migração da África Noroeste e colonização europeia [29], bascos têm uma origem diferente [30]. No entanto, em um artigo publicado recente, 30 indivíduos de 10 populações diferentes de Espanha (Canárias população não foi incluído nesse estudo) foram genotipados para 120 SNPs, concluiu que as populações estudadas foram genotipicamente semelhantes [3]. Nenhum dos SNPs considerados no presente estudo foram incluídos neste artigo anterior. Descobrimos que distribuição dos genótipos de 4 SNPs foi diferente entre as populações da Andaluzia, País Basco, Canárias e Catalunha. Nós comparamos os nossos resultados com a maior coorte de pacientes CaP analisadas em Espanha [31]. Um total de 698 pacientes galega CaP foram rastreados para 14 SNPs localizados na ATM, ERCC2, LIG4, MLH1 e genes XRCC3. Três desses SNPs foram incluídos em nosso estudo multicêntrico: rs1805388 (LIG4), rs1805386 (LIG4) e rs1800057 (ATM). distribuições genotípicas de rs1805388 e rs1805386 foram significativamente diferentes entre Galiza e as populações incluídas no presente estudo (χ

2 test, p = 0,001 e p = 0,007, respectivamente), com destaque para a variabilidade entre populações da mesma etnia (caucasianos) do mesmo país, em função de cada SNP. De acordo com nossos resultados, a Andaluzia foi a população diferencialmente distribuídos, mostrando a maior disparidade com Catalão (resultados observados nos ×

2 análises e PCA). As diferenças entre as populações também foram evidentes na análise de haplótipos e posterior distribuição. Esses resultados sugerem que cada SNP precisam ser considerados individualmente, tentando encontrar possíveis variáveis ​​de confusão que seriam cruciais para a interpretação dos resultados. Em estudos de caso-controle, que é o tipo usual de projeto em estudos para descobrir associações entre SNPs e toxicidade de radiação, o pressuposto fundamental é que estas duas séries de indivíduos (controles e casos) pode ser usado para fornecer estimativas imparciais sobre as distribuições correspondentes entre os membros afetados e não afetados de alguma população subjacente [27]. Este pressuposto fundamental não pode ser cumprida na prática, levando a resultados tendenciosos que se enquadram em duas grandes classes: viés de seleção causada pelo mau amostragem de casos e controles, e viés de informação causada por erros de medição diferencial em casos e controles. Quando a variável de confusão é detectado no estudo, o método clássico em epidemiologia é pela estratificação da análise pela variável potencialmente confundindo e testando para a associação entre os fatores de interesse (ou seja, o genótipo) e doença dentro dos estratos (ou seja graus de toxicidade induzida por radiação ). A preocupação com a presença de viés de estratificação da população em estudos de caso-controle genéticos devem ser aliviados por projeto adequado e análise de estudos de caso-controle, a avaliação da probabilidade de grande viés em um determinado estudo [32] e, se necessário, os métodos de correcção [33].

O presente estudo tem algumas limitações que devem ser observadas. Primeiro, todos os indivíduos eram pacientes APC e a freqüência do genótipo pode ser diferente se ele é comparado com uma população de indivíduos saudáveis. No entanto, em estudos destinados a avaliar possíveis associações entre SNPs e toxicidade de radiação, os controles são pacientes com grau de null-baixo de toxicidade e os casos são pacientes com alto grau de toxicidade, mas todos os sujeitos são pacientes com câncer. Assim, esta limitação pode ser considerado como uma vantagem porque imita o padrão de criação de tais estudos. Em segundo lugar, o número de indivíduos na população diferente varia amplamente. No entanto, o fato de que as principais diferenças não foram encontradas na população com o menor número de pacientes (País Basco, com 51 PCA) sugere que esta limitação pode não ser decisivo para a interpretação dos resultados. Além disso, se a heterogeneidade entre as populações é considerado um viés sistemático, é independente do tamanho da amostra. Em terceiro lugar, para cegar a análise, não existem dados clínicos sobre pacientes estavam disponíveis, ou seja, não existem dados sobre estadiamento TNM, o grau do tumor, a falha bioquímica, ou Gleason Score. Neste sentido, é possível que alguns polimorfismo pode influenciar as características do tumor da mesma forma que ele pode representar um factor de risco para outras características da doença [34], [35]. Por outro lado, algumas vantagens destacam-se: i) que inclui uma série de temas suficientes para dispor de dados fiáveis ​​sobre a distribuição destes 10 SNPs nas populações estudadas CaP (especialmente para Canárias e Catalunha); ii) todos os sujeitos eram do sexo masculino, em seguida, evitando a possível viés gerado pelo género; e iii) todas as determinações (6.010 no total) foram realizados com a mesma metodologia (OpenArray, Applied Biosystems), com o mesmo lote de chips e pelo mesmo investigador, minimizando, assim, desvios de origem técnica.

Conclusões

diferenças na distribuição de genótipos dentro de diferentes populações de etnia a mesma poderia ser um importante fator de confusão responsável para a falta de validação desses SNPs associados com a toxicidade induzida por radiação, especialmente quando extensa meta-análise com indivíduos de diferente países são realizadas [36]. Nossos resultados sugerem que a igualdade entre as pessoas (especialmente entre aqueles considerados como controle) deve ser verificada antes de prosseguir com qualquer uma análise mais aprofundada.

Reconhecimentos

Agradecemos o apoio técnico do Departamento de Imunologia (Hospital Universitário de Gran Canaria Dr. Negrín) funcionários: Nereida González-Quevedo e Yanira Florido-Ortega. agradecimento especial a Eduardo Salazar Villaverde para a assistência na preparação figuras.