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第一部分IL-4/IL-4R/IL-13基因多态与肾细胞癌的发病风险研究目的:肾细胞癌的发病和预后都与免疫系统有着密切的关系。IL-4/IL-4R/IL-13基因作为免疫系统的重要组成部分,可能在肾细胞癌的发生和发展过程中扮演着重要的作用。本研究假设IL-4/IL-4R/IL-13基因功能性多态位点与肾细胞癌的发病风险有关。方法:采用基于医院的病例-对照研究,选择经病理组织学确诊的620例新发肾细胞癌患者作为病例,同时选择未患肿瘤,与病例组不存在生物学相关的622例正常人作为对照。病例组与对照组的年龄和性别呈频数匹配。应用多因素非条件Logistic回归模型分析基因多态位点与肾细胞癌发病风险关系;应用叉生分析方法分析基因-环境,基因-基因之间的交互作用;应用MDR和CART多因素交互效应模型分析环境-基因、基因-基因交互作用。SNPs的选取策略:通过生物网络数据库选取候选基因位于启动子区、基因编码区、5’-非翻译区、3’-非翻译区的碱基突变。最小等位基因频率大于0.05,而且有中国汉族人群报道。按照上述的原则,经过筛选在IL-4/IL-4R/IL-13通路上获得6个符合要求的SNPs,分别是IL-4基因rs2243250,IL-4R基因rs1801275、rs1805010、rs1805015,IL-13基因rs20541、rs1800925。采用TaqMan实时荧光PCR方法进行基因分型。结果:IL-4R rs1805010以GG基因型作为参照组,AG、AA基因型与其相比,发病风险降低34%和29%(OR = 0.66,95%CI = 0.51-0.86;OR =0.71,95%CI = 0.52-0.97)。以rs1805010位点GG基因型作为参照组,AG/AA联合基因型与之相比有统计学意义(OR = 0.68,95%CI = 0.53-0.87)。基因型联合作用分析表明随着携带危险基因型数的增加,罹患肾细胞癌的风险增大(Ptrend = 0.007)。以携带≤5个危险基因型的个体作为参照组,携带> 5个危险基因型的个体罹患肾细胞癌的风险增大(OR = 1.31,95%CI = 1.04-1.64)。使用叉生分析方法分析环境-基因位点、基因位点-基因位点交互作用:IL-4R基因rs1805010与糖尿病有交互效应(OR = 2.07,95%CI = 1.29-3.33)。基因位点-基因位点交互作用分析显示rs1805010与rs20541存在交互效应(OR = 0.77,95%CI = 0.61-0.97)。MDR分析显示:基因-基因之间不存在交互效应;而在基因-环境的多因素交互效应模型中发现:高血压,肥胖均是肾细胞癌的危险因素。CART的分析也表明高血压、肥胖是肾细胞癌的危险因素。结论:携带IL-4R rs1805010 AG/AA基因型的个体可以降低肾细胞癌的发病风险。联合作用显示携带大于5个危险基因型的个体罹患肾细胞癌的风险增加。MDR与CART多因素交互作用分析表明:高血压在肾细胞癌的发生发展中起着重要的作用。第二部分IL-4/IL-4R/IL-13基因多态与肾细胞癌预后的研究目的:肾癌晚期病人术后的五年生存率约为30%,主要是由于个体之间的单核苷酸多态性的遗传差异造成。本研究分析IL-4/IL-4R/IL-13基因多态、危险因素与肾细胞癌预后之间的关系,以期获得与肾细胞癌预后有关的生物标志物。方法:本次随访选取符合要求的病例313例,随访开始于2004年5月,最近一次随访截止日期是2010年10月,每6个月随访一次。采用Log-rank检验进行单因素的生存分析;以Kaplan-Meier方法绘制生存曲线;并以Log-rank检验来分析生存时间的差异。多因素Cox回归模型计算风险比(hazard ratios,HRs)及95%可信区间(confidence intervals,CIs)。所有的统计分析均采用SAS软件包(v9.1;SAS Institute, Cary, NC)。统计检验均使用双侧概率检验。基因分型和基因多态位点选择方法同第一部分所述。结果:生存分析显示:平均生存时间为18.6(月)。研究对象人口学特征和危险因素分析显示:以年龄和高血压分层分析有统计学差异,P值均小于0.05。各基因多态位点与肾癌预后关系分析显示:无论在共显性、显性、隐性模型下进行Log-rank统计分析均未发现有统计学差异,各个多态位点的风险比统计分析,未发现有统计学差异的指标。结论:年龄和高血压与肾细胞癌的预后密切相关,IL-4/IL-4R/IL-13基因多态与肾细胞癌的预后分析未发现有统计学差异。以上研究结果需要大样本研究进行验证。