李 浪 車 艷 李秀秀 郭小華 閻 巖

高血壓是常見的慢性病，是以動(dòng)脈血壓持續(xù)升高為特征的“心血管綜合征”，是我國心腦血管病最主要的危險(xiǎn)因素，在我國人群腦卒中及冠心病發(fā)生乃至死亡中扮演著重要的角色[1]。高血壓的病因尚不明確，基因與環(huán)境因素以及兩者之間的相互作用在高血壓的發(fā)生發(fā)展中起到了重要的作用，其中基因多態(tài)性與高血壓易感性的相關(guān)性也引起了極大的關(guān)注[2-3]

脂聯(lián)素(ADIP0Q)是由脂肪細(xì)胞分泌的特異性激素蛋白，是人體的一種保護(hù)因子，在抗動(dòng)脈粥樣硬化、胰島素抵抗和抗炎等過程中起著極其重要的作用[4]。脂聯(lián)素基因(OMIM:605441, GeneID:9370)位于人類3q27，DNA全長約為16kb(GeneBank 登錄號: NT-005612)，包含3個(gè)外顯子和2個(gè)內(nèi)含子。脂聯(lián)素基因有多個(gè)單核苷酸突變位點(diǎn)，rs2241766是位于外顯子2(+45T/G)上面的突變。

有研究顯示，脂聯(lián)素濃度在糖尿病、冠心病和代謝綜合征等胰島素抵抗相關(guān)性疾病中降低，而脂聯(lián)素濃度的降低與脂聯(lián)素基因的單核苷酸多態(tài)性rs2241766有相關(guān)性，然而結(jié)果尚存爭議[5-6]。因此，我們進(jìn)行Meta分析旨在為我國人群脂聯(lián)素基因rs2241766單核苷酸多態(tài)性與高血壓易感性相關(guān)性提供循證醫(yī)學(xué)證據(jù)。

資料與方法

1.研究對象 通過收集公開發(fā)表的有關(guān)中國人脂聯(lián)素基因rs2241766基因多態(tài)性與高血壓相關(guān)性的病例對照實(shí)驗(yàn)作為研究文獻(xiàn)，以其中的收縮壓≥140mmHg(1mmHg=0.133kPa)或舒張壓≥90mmHg為高血壓研究病例，以健康體檢者作為對照組，通過分子生物學(xué)方法檢測研究病例和對照人群中脂聯(lián)素基因rs2 241 766位點(diǎn)等位基因及基因型的分布頻率，研究脂聯(lián)素基因rs2241766基因多態(tài)性與高血壓的相關(guān)性。

2. 資料來源 以脂聯(lián)素基因、基因多態(tài)性和高血壓為主題詞，計(jì)算機(jī)檢索2016年4月以前,中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫、維普信息資源系統(tǒng)獲得全部中文文獻(xiàn)，同時(shí)檢索同期Medline在外文期刊發(fā)表的中國人資料。

制定的檢索式如下：中文數(shù)據(jù)庫：“‘脂聯(lián)素’或‘脂聯(lián)素基因’”和“‘基因多態(tài)性’或‘多態(tài)性’或‘單核苷酸多態(tài)性’或‘突變’”和“‘高血壓’或‘高血壓性心臟病’”；英文數(shù)據(jù)庫： “‘ADIP0Q’ OR ‘APM’” AND “‘polymorphism’ OR ‘polymorphisms’ OR ‘variant’ OR ‘mutant’” AND “hypertension‘’ OR ‘high blood pressure’”

3. 納入、排除標(biāo)準(zhǔn)及研究質(zhì)量控制 由1名心內(nèi)科醫(yī)師和1名醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)工作者共同對獲得的文獻(xiàn)進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)：① 研究對象均為中國人，民族不限；② 均為獨(dú)立的研究，同一組資料重復(fù)報(bào)道者，取其資料最完整的文獻(xiàn)；③ 各文獻(xiàn)研究方法、診斷標(biāo)準(zhǔn)以及對照組人群的選擇標(biāo)準(zhǔn)相似；④ 檢驗(yàn)對照組人群是否符合H-W遺傳平衡定律(Hardy-Weinberg equilibrium，HWE)。使用the Newcastle-Ottawa quality assessment scale對納入文獻(xiàn)進(jìn)行評分。

4. 研究資料的獲得 符合要求的文獻(xiàn)，每篇文獻(xiàn)數(shù)據(jù)收集由兩位研究者分別獨(dú)立完成。數(shù)據(jù)提取過程中若有爭議，參照原文討論后取得一致。

5. 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析處理 ① 對所選擇的研究基因型分布進(jìn)行H-W遺傳平衡檢驗(yàn)，要求符合遺傳平衡規(guī)律；② 應(yīng)用漏斗圖分析納入文獻(xiàn)是否存在明顯的偏倚；③ 對各研究的結(jié)果進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)、OR值及其95%CI；④對各研究的結(jié)果進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，并根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果選用相應(yīng)的數(shù)據(jù)合并方法，若各研究間無顯著異質(zhì)性(I2小于或等于50)，則采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)合并，若結(jié)果間存在顯著異質(zhì)性(I2>50)，則采用校正后的隨機(jī)效應(yīng)模型法(D-L法)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并，計(jì)算總OR值。采用Meta分析軟件包Review Manager 5.3進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，采用雙側(cè)檢驗(yàn)，顯著性水準(zhǔn)為0.05。

結(jié) 果

1. 檢索及篩選結(jié)果 通過中英文數(shù)據(jù)庫檢索共獲得符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)8篇(圖1)[5-12]。來自8篇文獻(xiàn)的10個(gè)研究包含的總病例數(shù)為1 907例，總對照組為2 263例，納入文獻(xiàn)的基本信息見表1。綜述、研究數(shù)據(jù)不全，同一地區(qū)以資料和研究細(xì)節(jié)交代不完整者不得納入本次研究。對照組人群基因型分布的Hardy-Weinberg平衡檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

圖1 文獻(xiàn)篩選流程圖

2.納入研究的基本特征 納入研究的基本特征見表1。

3.入選文獻(xiàn)的質(zhì)量評估 所有納入文獻(xiàn)均為病例對照研究；病例組高血壓診斷以收縮壓≥140mmHg或舒張壓≥90mmHg，以健康體檢者作為對照組。根據(jù)the Newcastle-Ottawa quality assess ment scale對納入文獻(xiàn)進(jìn)行評分，評分結(jié)果見表1。

文獻(xiàn)基本資料情況見表1。

表1 入選文獻(xiàn)一般情況及rs2241766等位基因頻率與基因型分布特點(diǎn)

注：GH=gestational hypertension; PE=pre-eclampsia; HT=hypertension;DM=type 2 diabetes; Mets=metabolic syndrome HDW(p值)為對照組哈迪溫伯格平衡檢測值

4.入選文獻(xiàn)的異質(zhì)性評估 對于rs2 241 766位點(diǎn)而言，其隱形基因模型(GG VS GT+TT)存在異質(zhì)性,其他四種基因模型不存在異質(zhì)性。漏斗圖顯示無明顯發(fā)表偏移(圖2)。

圖2 脂聯(lián)素基因rs2241766基因多態(tài)性 與高血壓相關(guān)性入選研究漏斗圖

5. Meta分析結(jié)果 共有10個(gè)研究探討了rs2241766基因多態(tài)性和高血壓之間的關(guān)聯(lián)性，包括1907例高血壓患者和2 263例對照正常人群。圖3顯示等位基因模型(G VS T)合并后的總 (OR=1.13, 95%CI:1.03,1.24,P=0.01)；圖4共顯性基因模型(GG VS TT)合并后的總 (OR=1.33, 95%CI:1.08,1.65，P=0.008)，表明rs2241766基因多態(tài)性和高血壓之間的關(guān)聯(lián)性顯著。

由表2可知，隱形基因模型(GG VS GT+TT)存在高度異質(zhì)性，行敏感性分析后發(fā)現(xiàn)異質(zhì)性仍得不到改善，故行亞組分析探討異質(zhì)性來源。圖5為按照有無合并癥行亞組分析的Meta分析森林圖，由圖可知，無合并癥亞組內(nèi)仍存在高度異質(zhì)性，故還需要在無合并癥亞組內(nèi)再行亞組分析探究該亞組內(nèi)異質(zhì)性來源。

通過閱讀原文獻(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)Leu等[12]和Jeng等[5]這兩篇文獻(xiàn)的實(shí)驗(yàn)組的BMI數(shù)值在25～26之間，將這兩篇文獻(xiàn)獨(dú)立于無合并癥亞組時(shí)，無合并癥亞組內(nèi)異質(zhì)性得到顯著降低，如圖6所示。因此無合并癥亞組內(nèi)高度異質(zhì)性來源于此兩篇文獻(xiàn)。

由于對無合并癥亞組中進(jìn)行文獻(xiàn)分析時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)剔除BMI指數(shù)位于25～26之間的兩篇文獻(xiàn)后異質(zhì)性得到顯著改善，所以，我們將BMI指數(shù)作為分組因素對全部文獻(xiàn)進(jìn)行亞組分析，如圖7所示，

圖3 脂聯(lián)素基因rs2 241 766位點(diǎn)等位基因模型(G VS T)Meta分析森林圖

圖4 脂聯(lián)素基因rs2 241 766位點(diǎn)共顯性基因模型(GG VS TT)Meta分析森林圖

圖5 脂聯(lián)素基因rs2 241 766位點(diǎn)隱性基因模型(GG VS GT+TT)亞組Meta分析森林圖

圖6 脂聯(lián)素基因rs2 241 766位點(diǎn)隱性基因模型(GG VS GT+TT)無合并癥亞組Meta分析森林圖

圖7 脂聯(lián)素基因rs2 241 766位點(diǎn)隱性基因模型(GG VS GT+TT)BMI指數(shù)亞組Meta分析森林圖

我們發(fā)現(xiàn)，對于正常者和肥胖者人群，其罹患高血壓的風(fēng)險(xiǎn)增加。

討 論

在我們的Meta分析結(jié)果中，脂聯(lián)素基因rs2241766與高血壓易感性存在相關(guān)性。在等位基因模型(G VS T)中，等位基因G相對于等位基因T可增加13%的機(jī)率罹患高血壓。而在共顯性基因模型中(GG VS TT)中，與基因型TT的患者相比，基因型GG可增加33%的機(jī)率罹患高血壓。對于隱性基因模型(GG VS GT+TT)而言，高度的異質(zhì)性存在于納入文獻(xiàn)中。通過對原始文獻(xiàn)深入分析，我們發(fā)現(xiàn)在無合并癥的亞組內(nèi)，剔除實(shí)驗(yàn)組BMI指數(shù)在25至26區(qū)間內(nèi)的2篇文獻(xiàn)后，無合并癥亞組內(nèi)的異質(zhì)性得到顯著降低，并且GG基因型相對于GT+TT基因型患者而言，可增加68%的機(jī)率罹患高血壓。為此，我們將BMI指數(shù)作為分組因素對納入的全部文獻(xiàn)進(jìn)行亞組分析，我們發(fā)現(xiàn)，在正常者中攜帶GG基因型的人群可以增加173%的機(jī)率罹患高血壓，而在肥胖者攜帶GG基因型的人群中可增加66%的機(jī)率罹患高血壓，看似BMI指數(shù)的增加可以在某種程度上降低攜帶GG基因人群罹患高血壓的風(fēng)險(xiǎn)，但是由于我們納入的文獻(xiàn)過少，BMI指數(shù)與脂聯(lián)素rs2241766多態(tài)性和高血壓相關(guān)性之間的關(guān)系需要更多的研究，我們關(guān)于BMI指數(shù)部分的結(jié)果需要謹(jǐn)慎對待。漏斗圖提示，本篇Meta分析納入文獻(xiàn)內(nèi)不存在偏移，Meta分析結(jié)果穩(wěn)定。

脂聯(lián)素rs2241766與高血壓易感性的關(guān)系在Xi等[13]的文章中也討論過，在他的文章中，脂聯(lián)素rs2241766與高血壓易感性不存在相關(guān)性。但是，脂聯(lián)素基因rs2241766與肥胖、冠心病和2型糖尿病均存在相關(guān)性[14-15]。在高血壓患者的血漿中，脂聯(lián)素的濃度是降低的，并且低濃度的脂聯(lián)素濃度可能與脂聯(lián)素基因的單核苷酸多態(tài)性相關(guān)[16-17]。與此同時(shí)，在芬蘭人群中，高密度脂蛋白的濃度在脂聯(lián)素基因rs2241766的TT基因型患者中是上升的[18]，這也從側(cè)面支持GG基因型患者可能有更高的罹患高血壓疾病的機(jī)率。在日本人群中，脂聯(lián)素rs2241766基因多態(tài)性與低血漿脂聯(lián)素濃度相關(guān)，并且有著較其它類型的單核苷酸多態(tài)性更好的罹患高血壓的概率[19]。我們推測，脂聯(lián)素基因rs2241766的突變存在于外顯子，該處發(fā)生突變可能影響脂聯(lián)素基因的表達(dá)，從而使血漿中脂聯(lián)素濃度降低，增加罹患高血壓的概率。盡管我們得到了有意義的結(jié)果，但是更多的關(guān)于脂聯(lián)素基因rs2241766與血漿低濃度脂聯(lián)素和高血壓易感性相關(guān)性的研究需要進(jìn)行以得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。

我們的這篇Meta分析也存在一些缺點(diǎn)。第一，基因與基因和基因與環(huán)境之間的互相作用關(guān)系沒有在我們這篇文章中討論；第二，我們只是在我國人群中分析，沒有考慮到人種的影響；第三，我國是個(gè)幅員遼闊的國家，納入的文獻(xiàn)大多來自漢族人群，更多的關(guān)于其它民族的研究需要進(jìn)行。

綜上所述，脂聯(lián)素基因rs2241766與高血壓易感性存在相關(guān)性，rs2241766可增加罹患高血壓的風(fēng)險(xiǎn)。