高潔芳，張洪，呂艦，王麗

武漢大學(xué)人民醫(yī)院藥學(xué)部，武漢430060

原發(fā)性肝細(xì)胞肝癌（hepatocellular carcinoma，HCC）是肝臟原發(fā)性腫瘤，是較常見的惡性腫瘤之一，其病死率居中國惡性腫瘤第2位，發(fā)病率居中國消化系統(tǒng)惡性腫瘤第3位，中國每年因肝癌死亡人數(shù)約占全世界肝癌死亡人數(shù)的50.5%[1]。慢性乙型肝炎病毒（hepatitis B virus，HBV）和慢性丙型肝炎病毒（hepatitis C virus，HCV）感染導(dǎo)致的肝纖維化和肝硬化是HCC的主要致病原因；此外，性別、年齡、吸煙、飲酒等也會對HCC的發(fā)病率產(chǎn)生影響[2]。然而，只有部分患者最終進(jìn)展為HCC，這表明遺傳因素可能在HCC的發(fā)生、發(fā)展過程中發(fā)揮重要作用[3]。微小RNA（microRNA，miRNA）是一類包含22個核苷酸的非編碼小RNA，其主要通過轉(zhuǎn)錄后抑制調(diào)節(jié)內(nèi)源性分子的基因表達(dá)。miRNA廣泛參與各種生命活動，包括細(xì)胞的增殖、分化、凋亡過程，從而對腫瘤細(xì)胞產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用[4-5]。miRNA參與了病毒性肝炎、肝纖維化和肝癌等多種肝臟疾病的發(fā)病過程[6]。miRNA-196a-2是HCC中研究最多的miRNA之一，在HCC組織中過表達(dá)，提示其在HCC進(jìn)展中發(fā)揮著重要作用[7]。單核苷酸多態(tài)性（single nucleotide polymorphism，SNP）是人類遺傳變異中最常見的一種，主要是指單個核苷酸變異所引起的DNA序列多態(tài)性，SNP不僅影響個體患腫瘤的易感性，同時因基因結(jié)構(gòu)或表達(dá)量的變化，也會對機(jī)體產(chǎn)生調(diào)控作用。相關(guān)研究表明，miRNA-196a-2 rs11614913與HCC易感性有關(guān)[8-12]，然而這些結(jié)果由于樣本量較小，結(jié)果可信度較低。因此，本研究對miRNA-196a-2 rs11614913 SNP與HCC易感性之間的關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)評價，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 文獻(xiàn)檢索

以肝細(xì)胞肝癌、肝癌、miRNA-196a-2、rs11614913、多態(tài)性為中文關(guān)鍵詞檢索中國知網(wǎng)（CNKI）、維普（VIP）、萬方等中文數(shù)據(jù)庫；以hepatocellular cancer、liver cancer、miRNA-196a-2、rs11614913、polymorphism、mutation為英文關(guān)鍵詞檢索PubMed、EMBASE、Elsevier數(shù)據(jù)庫，所有數(shù)據(jù)庫文獻(xiàn)檢索時間范圍均限定為建庫到2017年12月。同時手動查閱檢索結(jié)果中與本研究目的相符的文獻(xiàn)。

1.2 納入和排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：①研究miRNA-196a-2 rs11614913 SNP與中國人群HCC易感性；②病例-對照設(shè)計(jì)；③能夠完整提取各組中各基因型及性別、吸煙、飲酒、乙型肝炎病毒表面抗原（hepatitis B surface antigen，HBsAg）的分布頻數(shù)。排除標(biāo)準(zhǔn)：綜述、會議論文、摘要；重復(fù)發(fā)表，不同數(shù)據(jù)庫檢索到的相同文獻(xiàn)；未能提供完整基因型、各影響因素的分布頻數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)提取

由兩位人員獨(dú)立對各文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，意見不一致時由第3位人員協(xié)助解決。從納入的文獻(xiàn)中提取以下變量：第一作者姓名、發(fā)表年限、樣本大小、對照組來源（以醫(yī)院為基礎(chǔ)或以健康人口為基礎(chǔ)）、對照組類型、基因分型方法及病例組和對照組中各基因型、性別、吸煙、飲酒、HBsAg的分布頻數(shù)。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用RevMan 5.3和Stata 11.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。采用比值比（odds ratio，OR）及95%CI對miRNA-196a-2 rs11614913 SNP與中國人群HCC易感性之間的關(guān)系進(jìn)行評價，選取顯性模型（TT+TC/CC）、隱性模型（TT/TC+CC）、共顯性模型（TT/TC和TT/CC）3種基因模型進(jìn)行Meta分析；此外，還對性別、吸煙、飲酒、HBV感染與中國人群HCC易感性之間的關(guān)系進(jìn)行評價。異質(zhì)性檢驗(yàn)采用Q檢驗(yàn)和Ι2檢驗(yàn)：在Cochrance系統(tǒng)評價中，當(dāng)P≥0.1、Ι2≤50%時，按異質(zhì)性低處理，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行Meta分析；當(dāng)P＜0.1、Ι2＞50%時，認(rèn)為存在異質(zhì)性，采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行Meta分析。發(fā)表偏倚的評價采用Egger’s線性回歸進(jìn)行定量分析。H-W平衡檢驗(yàn)從納入的文獻(xiàn)中獲取。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)檢索結(jié)果

初步檢索獲得關(guān)于miRNA-196a-2 rs11614913基因多態(tài)性與HCC易感性的病例對照文獻(xiàn)共261篇，通過剔除無關(guān)文獻(xiàn)、Meta分析、綜述及會議論文共215篇，篩選出46篇文獻(xiàn)；進(jìn)一步閱讀題目和摘要后剔除文獻(xiàn)32篇，保留文獻(xiàn)14篇；再通過閱讀全文剔除研究對象非中國人群的文獻(xiàn)2篇，剔除數(shù)據(jù)不全的文獻(xiàn)3篇，最終保留9篇病例對照研究，其中中文文獻(xiàn)2篇[8-9]，英文文獻(xiàn)7篇[10-16]，共納入研究對象8637例，其中3634例原發(fā)性HCC患者，5003例對照者。（表1、表2）

2.2 Meta分析結(jié)果

2.2.1 顯性模型顯性模型下9篇文獻(xiàn)的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Ι2=72%，P=0.0004，異質(zhì)性較大；采用隨機(jī)效應(yīng)模型對9篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，整體的合并效應(yīng)量位于無效線的左側(cè)且不包括1，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=2.08，OR=0.79，95%CI：0.63～0.99，P=0.04）。森林圖中各橫線間重疊部分越少，代表異質(zhì)性越大，Li等[16]2015年發(fā)表的文獻(xiàn)可能是影響整體異質(zhì)性的原因，剔除該文獻(xiàn)后，對剩余8篇文獻(xiàn)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示Ι2=44%，P=0.1，異質(zhì)性較低；采用固定效應(yīng)模型對剩余8篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，整體的合并效應(yīng)量位于無效線左側(cè)且不包括1，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=5.13，OR=0.75，95%CI：0.67～0.83，P＜0.01）。顯性模型下miRNA-196a-2 rs11614913 SNP與中國人群原發(fā)性HCC的發(fā)病風(fēng)險有關(guān)。（圖1）

表1 9篇關(guān)于miRNA-196a-2 rs11614913 SNP與中國人群原發(fā)性HCC易感性文獻(xiàn)中8637例研究對象的基本特征

表2 中國人群原發(fā)性HCC與miRNA-196a-2 rs11614913 SNP的相關(guān)性研究中的基因頻數(shù)

2.2.2 隱性模型 隱性模型下9篇文獻(xiàn)的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Ι2=72%，P=0.0004，異質(zhì)性較大；采用隨機(jī)效應(yīng)模型對9篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，整體的合并效應(yīng)量位于無效線的右側(cè)，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=2.08，OR=1.26，95%CI：1.01～1.58，P=0.04）。隱性模型下miRNA-196a-2 rs11614913 SNP與中國人群原發(fā)性HCC的發(fā)病風(fēng)險有關(guān)。（圖2）

2.2.3 共顯性模型 共顯性模型下對9篇文獻(xiàn)中TT/TC基因型和TT/CC基因型分別進(jìn)行Meta分析，TT/TC基因型的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Ι2=38%，P=0.12，異質(zhì)性較?。徊捎霉潭ㄐ?yīng)模型對9篇文獻(xiàn)中TT/TC基因型進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，TT/TC基因型的整體合并效應(yīng)量橫跨無效線，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=1.51，OR=0.92，95%CI：0.83～1.02，P=0.13）（圖3）。TT/CC基因型的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Ι2=79%，P＜0.01，異質(zhì)性較大；采用隨機(jī)效應(yīng)模型對9篇文獻(xiàn)中TT/CC基因型進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，TT/CC基因型的整體合并效應(yīng)量橫跨無效線，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=1.95，OR=0.73，95%CI：0.54～1.00，P=0.05）（圖4A）。Li等[16]2015年發(fā)表的文獻(xiàn)是造成異質(zhì)性的主要原因，剔除該文獻(xiàn)后，剩余8篇文獻(xiàn)的整體異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Ι2=65%，P=0.006，異質(zhì)性較大；采用隨機(jī)效應(yīng)模型對剩余8篇文獻(xiàn)中TT/CC基因型進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，TT/TC基因型的整體合并效應(yīng)量位于無效線左側(cè)且不包括1，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=3.34，OR=0.65，95%CI：0.50～0.83，P＜0.01）。共顯性模型TT/CC基因型下miRNA-196a-2 rs11614913 SNP與中國人群原發(fā)性HCC的發(fā)病風(fēng)險有關(guān)，且攜帶TT基因型能夠降低罹患HCC的風(fēng)險，而攜帶CC基因型能夠增加罹患HCC的風(fēng)險（圖4B）。

圖1 miRNA-196a-2rs11614913顯性模型的Meta分析結(jié)果

圖2 miRNA-196a-2rs11614913隱性模型的Meta分析結(jié)果

圖3 miRNA-196a-2 rs11614913共顯性模型TT/TC基因型的Meta分析結(jié)果

圖4 miRNA-196a-2 rs11614913共顯性模型TT/CC基因型的Meta分析結(jié)果

2.2.4 性別、吸煙、飲酒、HBV感染對罹患HCC風(fēng)險的分析結(jié)果 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，吸煙因素Ι2=0%，P=0.90，異質(zhì)性較小，采用固定效應(yīng)模型。性別因素Ι2=76%，P＜0.01；吸煙因素Ι2=73%，P=0.0003；HBV感染Ι2=77%，P=0.0002，異質(zhì)性均較大，均采用隨機(jī)效應(yīng)模型。性別對罹患HCC風(fēng)險的Meta分析結(jié)果顯示，女性與男性罹患HCC的風(fēng)險比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=3.23，OR=1.43，95%CI：1.15～1.78，P＜0.01），且男性罹患HCC的風(fēng)險高于女性。吸煙對罹患HCC風(fēng)險的Meta分析結(jié)果顯示，不吸煙者與吸煙者罹患HCC的風(fēng)險比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=4.79，OR=1.28，95%CI：1.16～1.42，P＜0.01），且吸煙可以增加罹患HCC的風(fēng)險。飲酒對罹患HCC風(fēng)險的Meta分析結(jié)果顯示，不飲酒者與飲酒者罹患HCC的風(fēng)險比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=3.22，OR=1.36，95%CI：1.13～1.65，P＜0.01），且飲酒可以增加罹患HCC的風(fēng)險；HBV感染對HCC發(fā)病風(fēng)險的Meta分析結(jié)果顯示，剔除掉張新偉等[8]和Zhang等[12]兩篇造成異質(zhì)性非常大的文獻(xiàn)后，剩余7篇文獻(xiàn)進(jìn)行Meta分析結(jié)果為未感染HBV者與感染HBV者罹患HCC的風(fēng)險比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=13.32，OR=11.12，95%CI：7.82～15.90，P＜0.01），且HBV病毒感染能夠增加罹患HCC的風(fēng)險。

2.3 敏感性分析

敏感性分析結(jié)果顯示，將各項(xiàng)研究逐個剔除后，顯性模型下整體OR及95%并無顯著變化，本研究結(jié)果較穩(wěn)定。（圖5）

圖5 顯性模型中miRNA-196a-2 rs11614913與HCC易感性的敏感性分析

2.4 發(fā)表偏倚

發(fā)表偏倚是指“統(tǒng)計(jì)學(xué)上有意義”的陽性結(jié)果較“統(tǒng)計(jì)學(xué)上無意義”的陰性或無效研究結(jié)果更容易被發(fā)表。本文采用Egger’s線性回歸對9篇文獻(xiàn)的發(fā)表偏倚進(jìn)行定量分析，結(jié)果顯示，本研究納入文獻(xiàn)不存在發(fā)表偏倚（P＞0.05）。（圖6）

圖6 顯性模型的Egger’ s回歸圖

3 討論

miRNA在調(diào)節(jié)腫瘤發(fā)生、發(fā)展的過程中發(fā)揮著重要作用，其異常表達(dá)及調(diào)控作用失調(diào)是腫瘤形成的重要原因[17]。近年來研究表明，miRNA SNP與HCC的發(fā)病風(fēng)險存在一定關(guān)系[18]；還有研究顯示，miRNA編碼區(qū)中的SNP可能影響肝癌的發(fā)生發(fā)展，深入理解這些基因多態(tài)性與肝癌之間的關(guān)系有助于預(yù)測HCC的發(fā)生并達(dá)到及時治療的目的[19]。然而，目前miRNA-196a-2 rs11614913與肝癌易感性的關(guān)系仍不確定。因此，系統(tǒng)地總結(jié)miRNA-196a-2 rs11614913與肝癌易感性之間的關(guān)系，盡可能地擴(kuò)大樣本量來評估其中的關(guān)系對于未來的研究具有重大意義。

本研究Meta分析結(jié)果顯示，除了共顯性模型下9篇文獻(xiàn)中TT/TC基因型的異質(zhì)性較低，可以選用固定效應(yīng)模型分析之外，其他模型分析均存在較大異質(zhì)性，與Riazalhosseini等[20]關(guān)于miRNA-196a-2 rs11614913與肝癌的Meta分析結(jié)果一致。異質(zhì)性的來源可能是種族、地區(qū)、對照組來源、對照組類型、基因分型方法、發(fā)表年限及樣本量大小等，但具體的原因還需深入分析。

本文尚存在以下不足之處：①納入的文獻(xiàn)較少，故未能對地區(qū)、種族等進(jìn)行亞組分析；②存在較大的異質(zhì)性，種族、地區(qū)、對照組來源、對照組類型、基因分型方法、發(fā)表年限及樣本量大小等均可能是造成較大異質(zhì)性的來源，但本文未對其進(jìn)行進(jìn)一步分析；③檢索的文獻(xiàn)均為正式發(fā)表的文獻(xiàn)，缺乏灰色文獻(xiàn)，存在發(fā)表偏倚的可能。因此，還需要收集更多大樣本、高質(zhì)量的文獻(xiàn)進(jìn)行研究，以期獲得miRNA-196a-2 rs11614913基因多態(tài)性與HCC易感性更為可靠的證據(jù)，進(jìn)一步考慮地區(qū)、種族、環(huán)境等因素對結(jié)果的影響。