Extracto
El cáncer de vejiga es el 4
º cáncer más común entre los hombres en los EE.UU. Se analizaron los genotipos variantes hipotéticas para modificar los principales procesos biológicos implicados en la carcinogénesis de vejiga, incluyendo la regulación hormonal, la apoptosis, la reparación del ADN , la vigilancia inmune, el metabolismo, la proliferación y mantenimiento de los telómeros. Se utilizó regresión logística para evaluar la relación entre la variación genética que afecta a estos procesos y la susceptibilidad de 563 casos de carcinoma de células uroteliales genotipo y 863 controles inscritos en un estudio de casos y controles de cáncer vesical incidente llevó a cabo en Nueva Hampshire, Estados Unidos Se evaluaron las interacciones gen-gen usando reducción de dimensionalidad multifactorial (MDR) y el análisis estadístico Epistasis red. El 3'UTR forma variante de flanqueo del gen de la regulación hormonal
HSD3B2
se asoció con un mayor riesgo de cáncer de vejiga en la población de New Hampshire (OR ajustada 1,85; IC del 95% 1,31 a 2,62). Este hallazgo fue replicado con éxito en el estudio del cáncer de vejiga de Texas con 957 controles, 497 casos (OR ajustada 3,66; IC del 95% 1,06 a 12,63). El efecto de esta prevalente SNP era más fuerte entre los hombres (OR 2,13; IC del 95% 1,40 a 3,25) que en las mujeres (OR 1,56; IC del 95% 0,83 a 2,95), (SNP interacción de género
P = 0,048
). También se identificó una interacción SNP-SNP entre la activación de las células T genes relacionados
GATA3
y
CD81 gratis (interacción
P = 0,0003
). El hecho de que la incidencia de cáncer de vejiga es de 3-4 veces mayor en los hombres sugiere la participación de los niveles hormonales. Este análisis biológico basado en procesos sugiere marcadores de susceptibilidad candidatos y apoya la teoría de que interrumpe la regulación hormonal juega un papel en la carcinogénesis vesical
Visto:. Andrew AS, Hu T, Gu J, J Gui Ye Y, Marsit CJ , et al. (2012)
HSD3B Opiniones y gen-gen interacciones en un Pathway Analysis-Based de la susceptibilidad genética al cáncer de vejiga. PLoS ONE 7 (12): e51301. doi: 10.1371 /journal.pone.0051301
Editor: M. Joellen Schildkraut, Duke University Medical Center, Estados Unidos de América
Recibido: 4 de Junio, 2012; Aceptado: 31 Octubre 2012; Publicado: 19 de diciembre 2012
Copyright: © 2012 Andrew et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. La financiación de parte de la investigación de Dartmouth del Instituto Nacional del cáncer (http://cancer.gov/) los números de subvención CA102327, CA121382, CA099500, CA82354, CA57494 y CA078609; el Instituto Nacional de Ciencias de Salud Ambiental (http://www.niehs.nih.gov/) los números de subvención ES00002, 5 P42 ES05947 y ES07373; el Centro Nacional de Recursos de Investigación (http://www.ncrr.nih.gov) los números de subvención RR028309, RR018787 y RR024475; Institutos Nacionales de Salud (http://nih.gov/) el número de concesión LM009012; y el Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales GM103534. La financiación, en parte, para la investigación del MD Anderson Cancer Center del Instituto Nacional del Cáncer (http://cancer.gov/) los números de subvención U01 CA 127615, R01 CA 74880, CA 91846 P50, y R01 CA 131335 y de la Investigación UT MD Anderson Cancer Center Trust (http://www.mdanderson.org/). Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
el cáncer de vejiga es el 4
º cáncer más común entre los hombres en los EE.UU. y representa el 3% de las muertes por cáncer [1]. Los métodos actuales para la detección de tumores de vejiga implican la detección no invasiva mediante pruebas hematauria, la citología de orina, y las imágenes de la vejiga, seguido por el diagnóstico definitivo mediante cistoscopia y biopsia invasiva. Los estudios de casos y controles proporcionan evidencia de una predisposición familiar al cáncer de vejiga [2], [3], [4] que indica que algunos factores de susceptibilidad pueden ser hereditarias. Los programas de detección son más probabilidades de ser eficaces entre los subgrupos de alto riesgo de la población, ya que la prevalencia de la enfermedad es mayor. La identificación de estos marcadores genéticos de grupos de alto riesgo permitirá el desarrollo de programas de cribado eficaces para detectar tumores de vejiga en una etapa temprana.
Una serie de diferentes mecanismos se han adaptado para responder a tipos específicos de daños exógeno o comportamiento celular aberrante para prevenir o reparar el daño a las macromoléculas, y para eliminar las células dañadas. Nuestra hipótesis es que la incidencia de cáncer de vejiga puede ser afectado por la variación genética en cada uno de estos mecanismos principales de la carcinogénesis. Por ejemplo, la proliferación celular es controlado por las proteínas que mantienen la sincronía del crecimiento celular, la síntesis de ADN, la mitosis y la división celular [5], [6]. La respuesta de punto de control del ciclo celular es una cascada de transducción de señales activa en respuesta a la detección de daños en el ADN [7]. Estas señales bloquean la progresión del ciclo celular, dando a la célula de la oportunidad de reparar las lesiones antes de que se integren de forma permanente en el ADN como mutaciones. Si el daño es demasiado grande, el proceso de la apoptosis, o muerte celular programada se activa para eliminar las células antes de que proliferan [8], [9], [10]. Por lo tanto, las variaciones genéticas en los reguladores de apoptosis críticos pueden aumentar el riesgo de cáncer. Un sistema complejo de enzimas de reparación del ADN proporciona mecanismos para el reconocimiento de la lesión, el reclutamiento de proteínas, la eliminación base dañada y reparación. La variación genética en las vías de reparación del ADN tiene efectos sobre el riesgo de cáncer de vejiga [11] bien documentado
.
El hecho de que la incidencia de cáncer de vejiga es de 3-4 veces mayor en los hombres sugiere que el riesgo puede ser modificado por los niveles de hormonas [12] . El exceso de riesgo entre los varones no se explica totalmente por las exposiciones ocupacionales o mayores tasas de fumar. El tratamiento de animales con hormonas androgénicas promueve el desarrollo de los tumores de vejiga más que el tratamiento con hormonas estrogénicas. El menor riesgo de cáncer de vejiga entre parous comparación con las mujeres nulíparas también sugiere un eje hormonal de la enfermedad [13].
El sistema inmune lleva a cabo el control de vigilancia por la invasión de microorganismos patógenos y asesinato selectivo de las células nativas desregulados, incluyendo tumores Células. Las células asesinas naturales y células T pueden mediar en esta respuesta antitumoral protectora [14]. Alternativamente, el tumor de crecimiento puede ser percibido como una herida, provocar una respuesta inflamatoria que en realidad puede promover el desarrollo de tumores [15]. Nuestra hipótesis es que la variación genética de las moléculas que participan en la respuesta inmune y la señalización de citoquinas pueden modular la susceptibilidad al cáncer.
El metabolismo celular y el procesamiento de moléculas exógenas y endógenas también está integralmente relacionada con la carcinogénesis. Las células pueden prevenir los daños causados por especies reactivas del oxígeno por hasta la regulación de las enzimas antioxidantes como el glutatión. Las enzimas metabólicas procesan xenobióticos, formando intermedios biológicamente reactivos, tales como el ADN dañar subproducto de tabaco epóxido benzo-a-pireno diol (BPDE) [16]. Con el fin de dividir rápidamente, las células tumorales deben generar grandes cantidades de ATP, que se puede lograr mediante el cambio de la fosforilación oxidativa para la glucólisis [17]. Hemos informado anteriormente de que un SNP en el gen relacionado con el metabolismo de metileno tetrahidrofolato deshidrogenasa (
MTHFD2_01
) se asoció con un mayor riesgo de cáncer de vejiga (OR 1.7) [18].
Ahora prueba el hipótesis de que la variación genética en los principales procesos disregulados en la carcinogénesis: la apoptosis, reparación del ADN, la hormona, la vigilancia inmune, el metabolismo, la proliferación, neuronales, los telómeros, y el transporte puede modificar la susceptibilidad al cáncer de vejiga. Se realizó el análisis por separado de SNPs relacionados con el cáncer hipótesis de proceso de la carcinogénesis, así como las interacciones evaluó mediante una EE.UU. estudio de casos y controles grande, basado en la población de cáncer de vejiga. variantes de riesgo genéticos podrían ser útiles para elucidar los mecanismos y la identificación de grupos de alto riesgo para los programas de cribado dirigidos; mientras que, las interacciones con las exposiciones ambientales podrían ayudar a identificar subgrupos de la población que llevan el mayor riesgo.
Materiales y Métodos
Grupo de Estudio
Se identificaron todos los casos de cáncer de vejiga entre residentes de New Hampshire, de edades entre 25 y 74 años, diagnosticados a partir de 1 julio 1994 a 31 diciembre 2001 del Registro de cáncer del Estado. Métodos detallados se han descrito anteriormente [19]. En pocas palabras, se entrevistó a un total de 857 casos de cáncer de vejiga, que era el 85% de los casos confirmados para ser elegibles para el estudio. Láminas y tacos fueron re-examinados por el patólogo estudio para evaluar la histología del tumor, estadio y grado. El estadio asignado por el patólogo se utilizó para tumores & lt; 2A etapa, mientras que los datos del Registro de Cáncer en el escenario se utilizó para la etapa superior. Los análisis se limita a los participantes con una ascendencia europea referida (& gt; 95% de los sujetos en esta población), entrevistado dentro de los dos años del diagnóstico primario, que fueron diagnosticados con carcinoma de células uroteliales de la vejiga del estadio tumoral conocida, la cual se consideraron canceroso por histopatología nueva revisión (~ 90%), o el diagnóstico original si los materiales de patología no estaban disponibles, lo que resulta en un grupo de casos de 783 participantes.
Controles de menos de 65 años de edad fueron seleccionados utilizando listas de la población obtenidos del Departamento de Transporte de Nueva Hampshire. Controla 65 años de edad y mayores fueron escogidos a partir de archivos de datos proporcionados por los Centros para Medicare & amp; Medicaid Services (CMS) de Nueva Hampshire. Para una mayor eficacia, compartimos un grupo de control con un estudio de cáncer de piel no melanoma en New Hampshire que cubre un período de diagnóstico superposición de julio 1, 1993 hasta junio 30, 1995 [19]. Hemos seleccionado a controles adicionales para los casos de cáncer de vejiga diagnosticados a partir de 1 julio 1995 a 30 junio 1998 emparejados para estos casos en la edad (25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65-69, 70-74 años) y género. Hemos entrevistado a un total de 1191 controles (grupo control compartido total y controles adicionales), que era el 70% de los controles confirmados para ser elegibles para el estudio. Al igual que con los casos, los análisis se restringe a aquellos que tenían una ascendencia europea referida (& gt; 95% de los controles), resultando en un grupo control de 1167 participantes
Entrevista personal
Informado. consentimiento por escrito se obtuvo de cada participante y todos los procedimientos y materiales de estudio fueron aprobados por el Comité para la Protección de sujetos Humanos de la universidad de Dartmouth. Los participantes que aceptaron fueron sometidos a una detallada entrevista en persona, por lo general en su casa. Los procedimientos de contratación, tanto para los controles comunes de cáncer de piel no melanoma y controles adicionales eran idénticos y en curso de forma concomitante con las entrevistas de casos. el estado de casos y controles y de los principales objetivos del estudio no fueron revelados a los entrevistadores. Para garantizar una calidad constante del entrevistador estudio, las entrevistas fueron grabadas con el consentimiento de los participantes y rutinariamente monitoreados por el supervisor entrevistador. Para evaluar la comparabilidad de los casos y controles, se preguntó a los sujetos si se llevan a cabo actualmente una licencia de conducir o una tarjeta de inscripción en Medicare. Se pidió a los sujetos para proporcionar una muestra de sangre. Las muestras se mantuvieron a 4 ° C y se envíe por correo al laboratorio de estudio en el Dartmouth plazo de 24 horas para el procesamiento y análisis.
Genotipado
Se aisló el ADN utilizando Qiagen kits de extracción de ADN genómico (QIAGEN Inc ., Valencia, CA) a partir de muestras de circulación de linfocitos de sangre periférica cosechadas en el momento de la entrevista o posteriormente de un laboratorio externo. La genotipificación se realizó en todas las muestras de ADN de concentración suficiente (casos de carcinoma de células uroteliales 563, 863 controles), utilizando el sistema de ensayo GoldenGate Illumina, Inc., San Diego, CA). Estamos genotipo un total de 1.522 SNPs, principalmente del Grupo cáncer Illumina (1.421 SNPs en aproximadamente 400 genes relacionados con el cáncer hipotéticos). SNPs fueron seleccionados dentro de la codificación, intrónica y las regiones flanqueantes plantearon la hipótesis de que es potencialmente funcional de los genes de interés, incluyendo una mediana de 3 SNPs por gen. Un total de 24 (& lt; 2%) de los SNPs se excluyeron del análisis debido a la menor frecuencia de los alelos & lt; 5% o un tipo de referencia genotipo baja. El SNP informados tenían tarifas de llamadas de ≥99.2%. Las muestras repetidas en varias placas GoldenGate produjeron la misma llamada para el 99,9% de los SNP y el 99,5% de las muestras presentadas se ha determinado el genotipo.
El objetivo principal del estudio fue evaluar la relación entre la variación genética en los nueve principales procesos de carcinogénesis y la susceptibilidad al cáncer de vejiga. Estos nueve procesos son: La apoptosis, reparación del ADN, Inmune, Hormona, Metabolismo, Neural, Proliferación de los telómeros, y transporte /la señalización. Se agruparon los SNPs que estuvieron involucrados en cada proceso de acuerdo a la base de datos para anotación, y Visualización, y Integrado de Discovery (DAVID) ontología de genes (GO) del motor de búsqueda (http://www.geneontology.org/GO.tools.microarray.shtml) [20]. El número de SNPs analizados por grupo funcional era la siguiente: apoptosis n = 135, la reparación del ADN n = 224, inmune n = 243, hormona n = 68, el metabolismo n = 340, neural n = 11, la proliferación n = 304, telómero n = 27, el transporte /señalización n = 170 (Tabla S1 contiene una lista completa de estos SNP).
Comparación externa
Se han comparado los resultados de la
HSD3B2
SNP identificados en nuestra población de estudio New Hampshire con las de un SNP proxy que estaba en desequilibrio de ligamiento (LD = 1,0) con este SNP utilizando datos del estudio de cáncer de vejiga Texas (TXBCS). Los casos (n = 497) y controles (n = 957) en la vejiga Estudio de Cáncer de Texas (TXBCS) que habían sido genotipo utilizando un panel de asociación de genoma completo se derivaron de un estudio de casos y controles de cáncer de vejiga en los hospitales en curso [21] . Los casos fueron diagnosticados recientemente, histológicamente confirmado y nuevos casos de vejiga tratados previamente reclutados de la Universidad de MD Anderson Cancer Center de Texas y el Colegio Baylor de Medicina. Controles sanos fueron reclutados de Kelsey Seybold, la más grande de varias especialidades, un grupo de médicos de atención administrada en el área metropolitana de Houston. Los controles fueron individuos sin historia previa de cáncer (excepto cáncer de piel no melanoma) de frecuencia emparejados a los casos por edad (± 5 años), sexo y origen étnico. El consentimiento informado se obtuvo de todos los participantes en el estudio antes de la recogida de datos epidemiológicos y muestras de sangre por entrevistadores entrenados del personal del MD Anderson. El estudio fue aprobado por el IRB del MD Anderson Cancer Center, Baylor College of Medicine y la Clínica Kelsey-Seybold.
El análisis estadístico
Análisis de SNPs individuales por grupo.
SNPs individuales se analizaron por separado dentro de cada una de las cinco vías biológicas de interés mediante regresión logística multivariante (SAS versión 9.1). Dentro de cada uno de los nueve principales procesos de carcinogénesis, hemos probado las asociaciones hipotéticas entre SNPs y la susceptibilidad al cáncer de vejiga mediante regresión logística con ajuste por edad, sexo y tabaquismo. Suponiendo dominancia incompleta, hemos probado heterocigotos vs tipo salvaje; variante vs. tipo salvaje, así como un modelo dominante (heterocigoto + variante vs. tipo salvaje). Los análisis se realizaron para todos los casos de carcinoma de células uroteliales juntos, así como estratificados en invasiva (etapa II, III, IV) y no invasiva (etapa 0, I), los tumores, y por sexo. Todos los análisis se ajustaron por edad, sexo y condición de fumador (nunca, primero, actual). significaciones estadísticas de las interacciones fueron evaluados mediante pruebas de coeficiente de riesgo que comparan los modelos con y sin términos de interacción.
P
valores representan dos caras pruebas estadísticas. Para corregir para comparaciones múltiples dentro de cada grupo de SNPs, también se calculó
P-valores
ajustado para la Tasa de falsos descubrimiento (FDR) para el número total de SNPs dentro de un grupo funcional e informar SNPs con FDR ajustado
P-valores
. & lt;. 0.25
Análisis de SNP-SNP interacciones
Se utilizó la reducción de dimensionalidad multifactorial no paramétrico (MDR) enfoque descrito en detalle en otra parte [22], [23 ], [24], [25] y revisado por Moore [26]. MDR es una reducción de datos (es decir, la inducción constructiva) enfoque que busca identificar combinaciones de genotipos multilocus que están asociados con cualquiera de alto riesgo o de bajo riesgo de la enfermedad. Se utilizó una adaptación del algoritmo ReliefF como una etapa de pre-filtrado para ayudar a identificar epistatic o no aditiva, interactuando SNPs en MDR [27]. Se utilizó 10 veces cruzar a la validación y pruebas de permutación de 1000 veces. Además, se utilizó epistasis estadístico Redes para identificar las interacciones entre genes dentro de cada grupo funcional [28]. Además, evaluó las dos interacciones de alta clasificación (pesos de información mutua que superaron 0,01, prueba de permutación
P-valores
& lt; 0,001). Se incluyeron términos de interacción en un modelo de regresión logística, ajustando por edad, sexo y tabaquismo. significaciones estadísticas de las interacciones fueron evaluados mediante pruebas de coeficiente de riesgo que comparan los modelos con y sin los términos de interacción. La principal diferencia entre estos dos métodos de identificación de interacciones SNP-SNP es que el análisis MDR es independiente del modelo genético. Se asigna a cada celda de una tabla de interacción 3 × 3 como de alto riesgo o de bajo riesgo, independientemente de su frecuencia en la población, y luego grupos estas combinaciones genotipo en una variable de dos niveles. En contraste, el análisis estadístico Epistasis de red utiliza wildtype - de tipo salvaje como el grupo de referencia. redes estadísticos epistasis también interacciones separadas (representados como ancho de borde) de los efectos principales (representadas como el tamaño del vértice) guía
La significación estadística de los resultados individuales de regresión logística se consideró a
P Hotel & lt; 0,001 y nosotros. restringido nuestro informe de SNPs que cumplan con este punto de corte. Para evitar reportar estimaciones inestables, de manera conservadora establecer el tamaño mínimo de la celda de 20 casos y controles heterocigóticos o variantes.
Resultados
Los casos y controles en nuestro estudio eran comparables en edad. Los participantes con genotipo tenían características similares a los participantes en el estudio en general (Tabla 1). Un mayor porcentaje de casos de cáncer de vejiga fueron hombres que en los controles (Tabla 1). Más casos que en los controles informaron que eran fumadores actuales. A medida que nuestro estudio es basado en la población, la mayoría (83%) de nuestros casos eran no-invasivo en el diagnóstico inicial.
Las variantes de un SNP en el gen de la deshidrogenasa de tipo regulación hormonal 3-beta-hidroxiesteroide II (
HSD3B2
) tenían un mayor riesgo de cáncer de vejiga (IC OR general de 1,94 95% 1,36 a 2,75) en comparación con aquellos que eran de tipo salvaje (Tabla 2). Los resultados generales de SNP HSD3B2_23 siendo significativas cuando el análisis se restringió a tumores no invasivos. El efecto fue más fuerte para los hombres (variante o 2,13 95% CI 1,40-3,25) que las mujeres (variante o CI 1,56 95% 0,83 a 2,95), con una interacción estadísticamente significativa SNP en el género (
P
-Interacción 0,048 ).
A continuación, validado este análisis utilizando casos y controles del estudio de cáncer de vejiga de Texas. Se identificaron un SNP proxy que estaba en desequilibrio de ligamiento (LD = 1,0) con el SNP riesgo asociado que identificó por primera vez en la población de New Hampshire. Se observó un aumento de 3 veces en el riesgo de cáncer de vejiga asociado con el genotipo variante (OR 3,66; IC del 95% 1,06 a 12,63) en comparación con el tipo salvaje (Tabla 3).
SNPs analizados en relación con la vejiga general el riesgo de cáncer que se informó anteriormente (por ejemplo, en el metabolismo de los SNP metilentetrahidrofolato deshidrogenasa (NADP + dependiente) 2 (
MTHFD2
), 1C alcohol deshidrogenasa (
ADH1C
); SNPs telomerasa telomerasa asociada a la proteína 1 (
TEP1
) y la telomerasa transcriptasa (el revés
de TERT)) también se reunió con los criterios actuales de la significación estadística, la tasa de falso descubrimiento, y el tamaño mínimo de la muestra por célula que nos fijamos para este análisis restringido de células uroteliales el riesgo de carcinoma y mostró tendencias similares para el riesgo de tumores tanto no invasivas e invasivas [18].
Se utilizó Multifactor reducción de dimensionalidad (MDR) algoritmos para detectar los potenciales principales interacciones entre los SNPs analizados en relación con las células uroteliales riesgo carcinoma [27]. MDR análisis de los genes relacionados con la inmunidad produjo la combinación graduación superior del SNP: GATA3_23, y CD81_04 (pruebas de equilibrio exactitud de 0,56, la consistencia de validación cruzada 3/10). Esta interacción fue estadísticamente significativa por la prueba de razón de verosimilitud, con un riesgo de cáncer de vejiga reducida asociada con el heterocigoto /variante genotipo de estos SNPs vs. tipo salvaje (
P
= 0,0003) (Tabla 4). Los mejores modelos de dos vías MDR para los demás procesos no tenían una prueba de razón de verosimilitud
P
valores que cumplieron con los criterios de significación estadística después del ajuste por edad, sexo y tabaquismo (datos no mostrados).
Además, nos encontramos con modelos estadísticos Epistasis de red para determinar las interacciones entre pares entre los SNPs, tal como se describe [28]. El análisis de regresión logística de la mejor clasificado SNP pares (ganancia de información & gt; 0,011) y luego se realizó con ajuste por edad, sexo y tabaquismo. gráficos de redes representan las combinaciones de SNP superiores, según el ranking de la permutación
P
-valor y la fuerza de interacción, para la reparación del ADN, inmunológico y grupos metabolismo (Figura S1). Los individuos con las formas variantes de los genes de reparación del ADN segregación postmeiotic aumentaron 1 (
PMS1
) y Nibrin (
NBS1
) tenían un 4 veces más riesgo de cáncer de vejiga (OR 4.15 IC 95%: 1,79 -9,66) en comparación con los de tipo salvaje para estos SNPs (Tabla 5). Por el contrario, se observaron disminución de los riesgos de SNPs relacionados con la inmunidad en el interferón factor regulador 3 (
IRF3
) y la interleucina 6 (
IL-6
) (OR 0.39 IC 95%: 0,24-0,62) y para las combinaciones de SNP Metabolismo de la catecol-O-metiltransferasa (
COMT
) y la apolipoproteína B (
APOB
) (OR 0.35 IC 95%: 0,21 a 0,58), y para la sintasa de prostaglandina-endoperoxido 2 (
PTGS2
) y de unión a ATP casete, subfamilia C, 4 miembro (
ABCC4
) (0,23; IC del 95% 0,11 a 0,49). Otras interacciones potenciales que se muestran en los gráficos de redes no cumplían con los criterios de la prueba de razón de verosimilitud para la significación estadística después del ajuste por edad, sexo y tabaquismo. Hardy Weinberg
P
-valores para el control de la población eran (rs1417608 HSD3B2_23 NH = 0.46e-19, rs1341015 TX = 0,38, GATA3_23 = 0,005, CD81_04 = 0,45, PMS1_26 = 0,10, NBS1_01b = 0,66, IRF3_01 = 0.30, IL6_01 = 0,24, COMT_28b = 0,003, APOB_07 = 0,09, PTGS2_05 = 0,79, ABCC4_04 = 0,50).
Se probó la evidencia de estratificación de la población utilizando todo el conjunto de 1.421 SNPs analizados en este estudio . Una parcela Q-Q comparación de lo observado a la esperada P
distribución -valor sugiere que la estratificación de la población es insignificante para este estudio (Figura S2). Se calculó el índice de inflación del genoma (λ) para ser 1,05 (IC del 95%: 0,92 a 1,08) [29].
Discusión
Hemos observado que la variación genética en el 3'UTR acompañamiento de la región el gen de la regulación de la hormona 3-beta-hidroxiesteroide deshidrogenasa de tipo 2 (
HSD3B2
) se asoció con un aumento de casi dos veces en el riesgo de cáncer de vejiga. Este SNP es relativamente frecuente en la población, con la variante de alelos detectados en más del 30% de nuestro grupo de casos.
HSD3B
codifica las enzimas microsomales dependientes de NAD + que catalizan la biosíntesis y la inactivación de muchos tipos de hormonas esteroides. Ellos catalizan la formación de dihidrotestosterona y dihydroprogesterone [30] (Figura S3a). En la próstata, que inactivan la dihidrotestosterona, que se une y estimula la transcripción de genes a través de elementos sensibles a andrógenos [31]. Varios estudios han asociado previamente
HSD3B
polimorfismos con mayor riesgo de cáncer de próstata y la agresividad [31], [32], [33], [34]. En concreto, dos
HSD3B2
SNPs en el 3'UTR (rs1819698 y rs1538989) se asociaron con un aumento significativo del riesgo de cáncer de próstata en personas de ascendencia europea (OR 2,66; IC del 95% 1.13 a 6.24) [31]. Estos SNP relacionados cáncer de próstata están en alta desequilibrio de ligamiento con nuestro cáncer de vejiga asociado flanqueando SNP, rs1417608 (r
2 0,841 y 1,0, respectivamente). rs1538989 SNP afectaron a la unión de PU.1 activador transcripcional de una manera específica de alelo [31]. rs1819698 SNP también se prevé computacionalmente para interrumpir sitios de unión para microARN miR-3658 (deltas 0,571). Nuestra SNP riesgo asociado (rs1417608) también está en desequilibrio de ligamiento con otro sitio de unión de miR interrumpir 3'UTR SNP, rs1361530 (r
2 0,818), lo que puede afectar a la unión de miR-423-5p 0.62 (deltas), miR 1914 * (deltas 0,591), y miR-3658 (deltas 0,571) (http://tare.medisin.ntnu.no/mirsnpscore). Estas relaciones son procesos informáticos predijeron caracterización especulativo y funcional será necesario verificar la interrupción de los genes miARN unión experimentalmente.
El
HSD3B2
SNP que hemos encontrado asociada no se incluyó en los grandes paneles de asociación del genoma utilizado para los estudios recientes de cáncer de vejiga [21], [35], [36]. Una búsqueda de SNPs en desequilibrio de ligamiento reveló otros SNPs 3'UTR de acompañamiento que se incluyeron en los paneles de iluminación SNP analizados en estos estudios (rs1341015, rs11805965, rs10923825). El análisis de los SNP rs1341015 proxy en la población de Texas vejiga Cáncer de estudios afirmó un riesgo 3 veces mayor. La asociación puede no haber sido informado anteriormente debido a la fuerte asociación entre los hombres, y en los cánceres no invasivos; mientras que, los estudios de exploración en todo el genoma anteriores se centraron en los efectos principales de las poblaciones, y algunos tenían una mayor proporción de tumores invasivos de riesgo y altas [21], [35], [36]. El predominio de cáncer de vejiga en los hombres con respecto a mujeres plantea la posibilidad de un papel para los niveles de hormonas dysregulated en la etiología de esta enfermedad. En las mujeres, la paridad está relacionado con un menor riesgo de cáncer de vejiga en comparación con la nuliparidad, también apoya la hipótesis de que las hormonas pueden modificar el riesgo de cáncer de vejiga [37], [38]. Estudios recientes en animales implican además una función específica para los andrógenos y los receptores de andrógenos en el cáncer de vejiga. En concreto, los andrógenos y los receptores de andrógenos agotamiento protegido a los ratones de desarrollo de los tumores de vejiga inducida por carcinógenos químicos. suplementación dihidrotestosterona restauró parcialmente la formación de tumores de los ratones receptores de andrógenos knockout [12].
En la vía de respuesta inmune, se observó una interacción entre SNPs en
GATA3
y
CD81
, de manera que los genotipos variantes heterocigotos combinados se asocian con un riesgo reducido de cáncer de vejiga. CD81 promueve la activación de células T, la proliferación y la producción de IL-2 [39] (Figura S3b). GATA3 es un factor de transcripción que se une y activa los receptores de células T alfa y delta, entre numerosos otros objetivos, tales como interleuquinas y el interferón gamma (Figura S3c). La sobreexpresión de la proteína GATA3 se observó en el 67% de los carcinomas uroteliales [40]. polimorfismos GATA3 se han asociado con un riesgo reducido de cáncer de mama [41]. El efecto modificador de riesgo de estos SNPs relacionadas con la inmunidad refuerza la importancia de la respuesta inmune, inflamación o infección en la etiología del cáncer de vejiga. Vejiga es uno de los pocos cánceres con respuestas robustas a la inmunoterapia. La respuesta inflamatoria a Bacillus Calmette-Guerin instilación (BCG) en los resultados de la vejiga en un efecto que implica anti-tumorigénicos neutrófilos [42]. Por otra parte, nosotros y otros observamos consistentemente menor riesgo de cáncer de vejiga entre los usuarios de los fármacos anti-inflamatorios no esteroideos (AINE) [43].
Al igual que con la respuesta inmune de los SNPs, varias de las otras interacciones que observamos confiere un riesgo menor de cáncer de vejiga asociado con una combinación de genotipos heterocigóticos. Este efecto es biológicamente plausible ya una modificación moderada de efecto puede ser beneficioso, mientras que los efectos más extremos que pueden ser conferidos por los genotipos homocigotos variantes podrían ser perjudiciales. Una explicación alternativa para la identificación de las interacciones entre los heterocigotos es un problema de poder estadístico mediante el cual la combinación de dos genotipos homocigotos variantes era demasiado poco frecuentes en la población a ser capaz de detectar interacciones. serían necesarios los análisis funcionales de estas combinaciones genotípicas para ayudar a dilucidar estos efectos.
La naturaleza basada en la población de este estudio es una ventaja para la generalización potencial de los resultados. Las limitaciones incluyen un pequeño número de lesiones altamente invasivas que restringen nuestra capacidad de evaluar el impacto del genotipo en este subgrupo de cánceres agresivos. Sin embargo, nuestros datos sugieren nuevas interacciones SNP-SNP y SNP-género que modifican el riesgo de cáncer de vejiga. En particular, un SNP prevalente que flanquean el gen regulador de la hormona
HSD3B
se asoció con un mayor que dos veces mayor riesgo entre los varones. Este hallazgo fue confirmado con éxito por un SNP proxy en la población de Texas vejiga Cáncer de estudios y una validación adicional garantizará la aplicabilidad de estos marcadores genéticos potenciales antes de su uso clínico. Esta observación añade soporte a la teoría de que la hormona de desregulación puede ser importante en la etiología del cáncer de vejiga. La identificación de la desregulación hormonal como un nuevo factor causal del cáncer de vejiga podría conducir a nuevas estrategias de prevención en el futuro. los genes de susceptibilidad genética pueden utilizarse como marcadores para las subpoblaciones de alto riesgo que podrían beneficiarse de las estrategias de cribado para detectar tumores de vejiga en las primeras etapas. marcadores de susceptibilidad también se pueden utilizar para guiar el establecimiento de límites a agentes que dañan el ADN en el medio ambiente y el lugar de trabajo que tienen un efecto protector de los individuos más sensibles.
Apoyo a la Información
Figura S1.
estadístico Epistasis Redes mostrando las interacciones gen-gen en relación con el riesgo de cáncer de vejiga. Los puntos fuertes del efecto principal y pares efecto de interacción se midieron utilizando la información mutua y la información de ganancia basada en la entropía asociada con cada SNP y cada combinación de pares de SNPs. genotipos SNP se modelaron de acuerdo con el aumento de dosis alelo variante (0 = tipo salvaje, 1 = heterocigoto, 2 = variante homocigótica). Los resultados se representan en diagramas de red. pruebas de permutación (1000 veces) se utilizó para calcular la significación estadística de cada par de SNPs. Cada nodo representa un SNP y su tamaño denota su efecto principal. El ancho de un borde que une dos SNPs indica su pares fuerza de interacción. Los gráficos presentados representan los mejor clasificados interacciones que tienen una prueba de permutación
P Hotel & lt; 0,02: S1a. red de la reparación del ADN, S1b. la red inmune, S1c. . Metabolismo red
doi: 10.1371 /journal.pone.0051301.s001 gratis (JPG)
figura S2.
Q-Q parcela de
P-valores
. Como una prueba de estratificación de la población, se comparó la distribución observada de
P-valores
a partir del análisis de regresión logística (eje y) a la esperada bajo la distribución nula (eje x)
doi.: 10.1371 /journal.pone.0051301.s002 gratis (JPG)
Figura S3.