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《Carcinogenesis(IF5.402)》发表缪小平教授团队研究成果

来源:  发布时间:2012-10-05 14:12  编辑:

2011年,国际知名杂志Carcinogenesis(IF5.402)发表了公共卫生学院缪小平教授团队在复杂基因-基因交互作用与中国汉族人群的贲门腺癌发病风险的关系的研究成果。肿瘤的发生发展受到多个基因和多种环境因素的共同影响,并普遍存在复杂基因-基因、基因-环境交互作用。对于复杂交互作用的探索一直是肿瘤分子流行病学研究的热点以及难点。统计学交互作用在一定程度上可反映生物学交互,因而对交互作用的探讨通常首先是基于统计层面的分析,但目前尚缺乏对3个以上因子交互作用进行分析的有效统计方法。

 

我们在一项包括344例贲门腺癌和324例正常个体的病例-对照研究中,采用参数法结合非参数法的统计策略,对包括CYP2E1 G-1293C、SULT1A1 Arg213His、XRCC1 T-77C、Arg194Trp、Arg280His、Arg399Gln、XPC插入/缺失(PAT)多态、STK15 Phe31Ile 、P53 Arg72Pro、FAS G-1377A 、FASL T-844C和MMP-2 C-1306T 12个参与致癌物代谢、DNA损伤修复及细胞增殖和凋亡调控的基因遗传变异之间、以及其与环境因素之间的交互作用进行了系统探讨。一方面,非参数法中的多因子降维法(multifactor dimensionality reduction, MDR)和分类回归树法(classification and regression tree, CART)可突破传统参数法logistic回归模型(logistic regression model, LR)的“维度困扰”问题,同时不需指定遗传模型和交互模式,有效提高统计效能;另一方面,LR可弥补MDR和CART分析结果在生物学机制上的难以解释性问题,三种方法的有机结合能够互相验证分析结果。LR、MDR和CART三种方法均发现MMP-2 C-1306T、FAS G-1377A和FASL T-844C之间存在交互,揭示参与不同癌变过程的多个基因之间的交互作用对肿瘤发生发展具有重要影响,并提示综合应用多种不同原理的统计方法可能是发现与肿瘤相关的重要复杂交互更为有效的策略。