引用本文： 彭武, 趙珍珍, 宋佳佳, 劉堂喻亨, 周汶靜, 巫麗娟, 莊杰, 周易, 陳捷. TLR4 基因多態性與肺結核易感性相關性研究的更新 meta 分析. 華西醫學, 2019, 34(8): 870-877. doi: 10.7507/1002-0179.201907078 復制
結核病是全世界十大死因之一，也是最大的單一感染性病原體致死原因。據 2018 年世界衛生組織全球結核病報告統計，全世界每年結核新發病例約 1 100 萬，肺結核是主要的結核病類型，且全球有 1/3 的人口處于結核桿菌潛伏感染狀態，而其中僅有 5%～10% 會發展成活動性肺結核[1]。不同個體的肺結核易感性之間存在差別，這可能與環境、飲食、生化習慣和遺傳背景等的差異有關。其中 Toll 樣受體（Toll-like receptor，TLR）家族基因的遺傳多態性與肺結核易感性之間的相關性越來越受到關注[2]。TLR 作為宿主模式識別受體主要組成之一，其可通過識別自身病原體相關分子模式如脂多糖、磷壁酸和表面脂蛋白以及激活核因子-κB 信號通路等方式，在抗結核桿菌等感染原的先天免疫反應中發揮關鍵作用[3]。TLR4 作為研究最多的 TLR 之一，能識別脂多糖，并啟動兩條先天免疫反應途徑之一的 MyD88 依賴或非依賴途徑。TLR4 的異常會顯著影響宿主對結核桿菌的易感性[4]，TLR 敲除小鼠研究也表明 TLR4 有助于宿主對結核桿菌感染的抵抗[5-6]。近來，一系列文獻對不同種族人群的 TLR4 基因多態性與肺結核發病風險的相關性進行了研究，但有的研究樣本量較少，結果之間存在不一致，因此不同學者先后對肺結核易感性相關的 TLR4 基因的單核苷酸多態性（single nucleotide polymorphism，SNP）位點進行了 meta 分析[7-9]。然而，近年來新的相關文獻和 TLR4 基因 SNP 位點不斷出現，有必要對現有的 meta 分析進行文獻補充。故本研究進行了一項全面的更新 meta 分析，以系統地總結 TLR4 基因的 SNP 位點與肺結核易感性的關系。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 納入標準
① 研究類型：病例對照研究。② 研究對象：病例組為經病原學和影像學確診的肺結核患者，對照組為同地區與病例組無遺傳學關系的健康人群。③ 暴露因素：TLR4 基因 SNP。④ 結局指標：肺結核發病風險。
1.1.2 排除標準
① 基于家系的研究；② 數據不完整或不清楚的文獻；③ 文獻中對照組的基因分布不符合哈溫遺傳平衡定律（Hardy-Weinberg Equilibrium，HWE）；④ 文獻中未提供等位基因頻率或基因型頻率；⑤ 紐卡斯爾渥太華量表（Newcastle Ottawa Scale，NOS）評分<6 分；⑥ 非中文或英文文獻。
1.2 文獻檢索
以“TB”或“Koch Disease”等和“TLR”或“Toll Like Receptor”或“Toll-Like Receptor”等和“SNP”或“Polymorphism”或“Variant”等檢索 PubMed、Embase、中國知網、萬方和維普數據庫收錄的相關文獻，檢索截止日期為 2019 年 6 月 13 日，并追溯相關參考文獻。英文數據庫以 PubMed 為例，中文數據庫以中國知網為例，具體檢索式見框 1。
1.3 文獻質量評價和數據提取
由 2 位研究者分別獨立地進行文獻檢索，根據上述納入和排除標準篩選符合要求的文獻，并通過 NOS 量表對文獻進行質量評價。當 2 位研究者意見出現分歧時，應對分歧進行討論并達成一致，否則由第 3 位研究者來決定最終結果。對每篇符合條件的文獻按以下特征收集記錄基本信息：作者姓名、發表年份、人群、診斷、人類免疫缺陷病毒（human immunodeficiency virus，HIV）感染情況、樣本量、年齡、SNP 分型方法，同時提取病例組和對照組的等位基因頻率和基因型頻率數據，以及對照組 HWE 檢驗結果。
1.4 統計學方法
使用 SPSS 22.0 軟件和 Stata 15.0 軟件進行統計分析。通過 χ2 檢驗評估對照組的 HWE 偏離情況（P<0.05 時表明不符合 HWE）。納入研究的異質性由基于 χ2 的 Q 檢驗來統計，當 P>0.10 時采用固定效應模型進行數據合并，當 P<0.10 時則采用隨機效應模型。本研究對 TLR4 基因 SNP 的等位基因遺傳模型、顯性模型、隱性模型、純合模型、雜合模型分別進行 meta 分析統計。合并的效應量由 Z 檢驗判斷統計學差異，檢驗水準 α=0.05，并使用比值比（odds ratio，OR）及其 95% 置信區間（confidence interval，CI）評價 SNP 位點與肺結核易感性的關系。使用 Egger 檢驗分析文獻潛在的發表偏倚（P<0.05 時表明存在發表偏倚）。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
本研究通過 PubMed、Embase、中國知網、萬方和維普數據庫最初檢索得文獻 325 篇。經剔重后剩余 221 篇，通過閱讀文題、摘要后剔除不符合納入標準的文獻 200 篇。通過閱讀全文復篩剩余的 21 篇文獻，因未研究 TLR4 基因的 SNP 或未提供有效數據而各有 2 篇文獻被排除，最終納入 meta 分析的文獻共 17 篇[3, 10-25]。文獻檢索和篩選流程見圖 1。
圖1
文獻篩選流程及結果
*具體包括：PubMed（
2.2 納入文獻基本特征與質量評分
本研究最終納入符合篩選條件的原始文獻 17 篇[3, 10-25]，其中 Ma 等[10]的文獻納入了 3 種人群（美國白人、美國黑人和西班牙裔），故將其分算為 3 篇。SNP 分型方法包括：突變擴增系統聚合酶鏈反應（amplification refractory mutation system polymerase chain reaction，ARMS-PCR）[11, 22-23]、限制性片段長度多態性聚合酶鏈反應（polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism，PCR-RFLP）[3, 12, 14-16, 18, 21, 25]、Taqman 探針法（Taqman probe）[13, 19, 24]、測序分型（Sequencing）[10]和基質輔助激光解吸電離飛行時間質譜（matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry，MALDI-TOFMS）[17, 20]等。NOS 評分均≥7 分，納入文獻的基本信息及 NOS 評分詳見表 1。
表1
納入文獻的基本信息及 NOS 評分
研究 TLR4 基因 SNP rs4986790 位點的文獻有 16 篇[3, 10-17, 19, 21-23, 25]，病例組共 3 737 例，對照組共 4 043 例。研究 rs4986791 的文獻有 12 篇[3, 10, 13, 15-17, 21-23, 25]，病例組共 3 091 例，對照組共 3 114 例。研究 rs10759932 的文獻有 4 篇[18, 21-22, 24]，病例組共 2 331 例，對照組共 2 623 例。研究 rs11536889 的文獻有 5 篇[20-22, 24-25]，病例組共 2 784 例，對照組共 3 241 例。所有納入文獻的對照組人群均符合 HWE，納入文獻 SNP 位點信息詳見表 2～5。
表2
納入文獻SNP rs4986790 位點的等位基因頻率和基因型頻率
表5
納入文獻 SNP rs11536889 位點的等位基因頻率和基因型頻率
表3
納入文獻 SNP rs4986791 位點的等位基因頻率和基因型頻率
表4
納入文獻 SNP rs10759932 位點的等位基因頻率和基因型頻率
2.3 Meta 分析結果
2.3.1 rs4986790 位點
研究 rs4986790 位點的文獻有 16 篇[3, 10-17, 19, 21-23, 25]。在等位基因模型（G vs. A）和顯性模型（GG+GA vs. AA）中，各研究間有統計學異質性，采用隨機效應模型進行合并；在隱性模型（GG vs. GA+AA）、純合模型（GG vs. AA）和雜合模型（GA vs. AA）中，各研究間無統計學異質性，采用固定效應模型進行合并。各遺傳模型數據合并后的結果顯示，在 5 種遺傳模型中，rs4986790 多態性在病例組和對照組間分布的差異均無統計學意義（P>0.05）。見表 6。
表6
TLR4 基因 4 個 SNP 位點各遺傳模型合并 OR 值的結果
2.3.2 rs4986791 位點
研究 rs4986791 的文獻有 12 篇[3, 10, 13, 15-17, 21-23, 25]。各遺傳模型研究文獻間的異質性檢驗結果顯示，在等位基因模型（T vs. C）、顯性模型（TT+TC vs. CC）和雜合模型（TC vs. CC）中，各研究數據間存在統計學異質性，采用隨機效應模型進行合并；而在隱性模型（TT vs. TC+CC）和純合模型（TT vs. CC）中，各研究間無統計學異質性，采用固定效應模型進行合并。各遺傳模型數據合并后的結果顯示，在 5 種遺傳模型中，rs4986791 多態性在病例組和對照組間分布的差異均無統計學意義（P>0.05）。見表 6。
2.3.3 rs10759932 位點
研究 rs10759932 的文獻有 4 篇[18, 21-22, 24]。在 5 種遺傳模型中，各研究文獻間均無統計學異質性，均采用固定效應模型進行數據合并。等位基因（C vs. T）數據合并后的結果顯示，rs10759932 等位基因 C 和 T 在病例組和對照組間分布的差異有統計學意義［OR=1.144，95%CI（1.043，1.254），P=0.004］；在顯性模型（CC+CT vs. TT）和雜合模型（CT vs. TT）中，rs10759932 多態性在病例組和對照組間分布的差異也有統計學意義［CC+CT vs. TT：OR=1.218，95%CI（1.084，1.369），P=0.001；CT vs. TT：OR=1.227，95%CI（1.085，1.387），P=0.001］。而在隱性模型（CC vs. CT+TT）和純合模型（CC vs. TT）中，rs10759932 多態性在病例組和對照組間分布的差異無統計學意義（P>0.05）。見表 6。
2.3.4 rs11536889 位點
研究 rs11536889 的文獻有 5 篇[20-22, 24-25]。各遺傳模型研究文獻間的異質性檢驗結果顯示，在等位基因模型（C vs. G）、顯性模型（CC+CG vs. GG）和雜合模型（CG vs. GG）中，各研究文獻間存在統計學異質性，采用隨機效應模型進行合并；而在隱性模型（CC vs. CG+GG）和純合模型（CC vs. GG）中，各研究間無統計學異質性，采用固定效應模型進行合并。5 種遺傳模型數據合并后的結果均顯示，rs11536889 多態性在病例組和對照組間分布的差異無統計學意義（P>0.05）。見表 6。
2.4 發表偏倚
Egger 檢驗結果顯示，本研究進行 meta 分析的 4 個 SNP 的所有遺傳模型（等位基因、顯性、隱性、純合、雜合模型）所對應的文獻均不存在明顯發表偏倚（P>0.05）。見表 7。
表7
Egger 檢驗檢測發表偏倚
3 討論
時至今日，不同種族中 TLR4 基因多態性與肺結核易感性間的相關性研究已大量出現[20, 23-24]。然而，由于樣本量的限制，這些研究的結論間或多或少存在不一致性。眾所周知，meta 分析能通過匯總同質研究的數據，達到擴大樣本量以及更客觀、準確地評估效應指標的目的。因此，本研究對 TLR4 基因上研究最廣泛的 4 個 SNP 位點（rs4986790、rs4986791、rs10759932、rs11536889）與肺結核易感性的關系進行了 meta 分析，以期得到更加全面、客觀的結論。
本研究 meta 分析的結果顯示，rs10759932 的 C 等位基因會增加肺結核患病風險（OR=1.144，P=0.004），這與 Wang 等[24]研究的結果一致，提示 rs10759932 的 C 等位基因可能是與肺結核患病相關的一個獨立風險因素，其有作為肺結核病診斷和監測標志物的潛能。但 Zaki 等[18]、Wu 等[21]和 Salie 等[22]的研究結果均顯示 rs10759932 等位基因 C 和 T 在病例組和對照組間分布的差異無統計學意義，這可能是由于他們研究的樣本量相對較少（病例組最少僅 109 例，對照組最少僅 287 例），而未能有效檢測出 rs10759932 等位基因模型在病例組和對照組間的差異；而 Wang 等[24]研究的樣本量較多（病例組和對照組分別為 1 601 例和 1 526 例），檢驗效能較高，且合并效應量時該研究的權重較大，從而得出有統計學意義的結果。同時，rs10759932 的顯性模型（CC+CT vs. TT）和雜合模型（CT vs. TT）的 meta 分析結果顯示，CC+CT 基因型會增加肺結核患病風險（OR=1.218，P=0.001），單獨的 CT 基因型相較于 TT 基因型也會增加肺結核患病風險（OR=1.227，P=0.001），這與等位基因模型的結果是相呼應的，同時這也與 Wang 等[24]的研究結果一致，表明 rs10759932 的 CC+CT 基因型和單獨的 CT 基因型都可能作為肺結核病診斷和監測的潛在標志物。而隱性模型（CC vs. CT+TT）和純合模型（CC vs. TT）在病例組和對照組間分布的差異無統計學意義（OR=1.068，P=0.544；OR=1.187，P=0.126），這與納入 meta 分析的 4 項研究[18, 21-22, 24]的結果一致，提示在隱性模型和純合模型中，rs10759932 可能與肺結核患病無關。
rs4986790、rs4986791 以及 rs11536889 這 3 個 SNP，它們 5 種遺傳模型的數據進行 meta 分析后均未檢測出有統計學意義的結果。Tian 等[7]、Zhao 等[8]和 Schurz 等[9] meta 分析的結果也顯示 rs4986790 和 rs4986791 這兩個 SNP 與肺結核患病之間不存在明顯相關性；Wu 等[21]、Salie 等[22] 和 Wang 等[24]的研究也未發現 rs11536889 與肺結核患病的相關性，這些均與本研究結果一致。雖然 Najmi 等[15]發現 rs4986790 的 G 等位基因會增加肺結核易感性，且 rs4986791 與結核菌載量間存在明顯相關性；Jafari 等[23]也發現 rs4986790 的基因型和 rs4986791 的等位基因模型在肺結核組與對照組間的分布存在明顯差異；李潔瓊等[20]發現在隱性模型中 rs11536889 的 C 等位基因和對照組比較，對于重癥結核病（P=0.024）具有易感作用，Wang 等[25]發現 rs11536889 也與肺結核易感性相關。但這些研究的結論與本研究 meta 分析合并的結果并不一致，這可能是由于這些研究的樣本量較少，或其研究人群的種族、年齡、診斷、HIV 感染狀態、基礎疾病的差異，或 SNP 分型方法不同而存在異質性。綜上，rs4986790、rs4986791 以及 rs11536889 這 3 個 SNP 可能與肺結核的患病風險無關。
本研究的不足之處：① 僅檢索了中、英文語種且已發表的文獻，其他語言或未發表的文獻未納入其中，可能導致發表偏倚。② 納入研究的文獻所使用的 SNP 分型方法有多種（PCR-RFLP、ARMS-PCR、TaqMan、Sequencing、MALDI-TOFMS 等），因不同方法間敏感性、特異性不同而產生的儀器誤差可能引發異質性。③ 受篇幅所限，本研究未分析各 SNP 的單倍型模型、連鎖不平衡關系、基因-基因和基因-環境交互作用，可能會損失一部分有意義的結果。④ 未進行敏感性分析，未對潛在混雜因素（種族、年齡、診斷、HIV 感染狀態、SNP 分型方法）進行亞組分析，可能錯過真正的異質性原因。鑒于此，本研究的結論需謹慎對待，同時，在更大樣本量人群中設計嚴謹的病例對照研究對本研究的結論進行驗證是十分有意義的。
總之，本研究旨在通過 meta 分析來總結 TLR4 基因多態性與肺結核易感性之間的關系。我們發現 rs10759932 的 C 等位基因會增加肺結核患病風險；相較于 TT 基因型，rs10759932 的 CC+CT 基因型和單獨的 CT 基因型也會增加肺結核患病風險。rs4986790、rs4986791 以及 rs11536889 這 3 個 SNP 則可能不是肺結核的風險因素。
結核病是全世界十大死因之一，也是最大的單一感染性病原體致死原因。據 2018 年世界衛生組織全球結核病報告統計，全世界每年結核新發病例約 1 100 萬，肺結核是主要的結核病類型，且全球有 1/3 的人口處于結核桿菌潛伏感染狀態，而其中僅有 5%～10% 會發展成活動性肺結核[1]。不同個體的肺結核易感性之間存在差別，這可能與環境、飲食、生化習慣和遺傳背景等的差異有關。其中 Toll 樣受體（Toll-like receptor，TLR）家族基因的遺傳多態性與肺結核易感性之間的相關性越來越受到關注[2]。TLR 作為宿主模式識別受體主要組成之一，其可通過識別自身病原體相關分子模式如脂多糖、磷壁酸和表面脂蛋白以及激活核因子-κB 信號通路等方式，在抗結核桿菌等感染原的先天免疫反應中發揮關鍵作用[3]。TLR4 作為研究最多的 TLR 之一，能識別脂多糖，并啟動兩條先天免疫反應途徑之一的 MyD88 依賴或非依賴途徑。TLR4 的異常會顯著影響宿主對結核桿菌的易感性[4]，TLR 敲除小鼠研究也表明 TLR4 有助于宿主對結核桿菌感染的抵抗[5-6]。近來，一系列文獻對不同種族人群的 TLR4 基因多態性與肺結核發病風險的相關性進行了研究，但有的研究樣本量較少，結果之間存在不一致，因此不同學者先后對肺結核易感性相關的 TLR4 基因的單核苷酸多態性（single nucleotide polymorphism，SNP）位點進行了 meta 分析[7-9]。然而，近年來新的相關文獻和 TLR4 基因 SNP 位點不斷出現，有必要對現有的 meta 分析進行文獻補充。故本研究進行了一項全面的更新 meta 分析，以系統地總結 TLR4 基因的 SNP 位點與肺結核易感性的關系。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 納入標準
① 研究類型：病例對照研究。② 研究對象：病例組為經病原學和影像學確診的肺結核患者，對照組為同地區與病例組無遺傳學關系的健康人群。③ 暴露因素：TLR4 基因 SNP。④ 結局指標：肺結核發病風險。
1.1.2 排除標準
① 基于家系的研究；② 數據不完整或不清楚的文獻；③ 文獻中對照組的基因分布不符合哈溫遺傳平衡定律（Hardy-Weinberg Equilibrium，HWE）；④ 文獻中未提供等位基因頻率或基因型頻率；⑤ 紐卡斯爾渥太華量表（Newcastle Ottawa Scale，NOS）評分<6 分；⑥ 非中文或英文文獻。
1.2 文獻檢索
以“TB”或“Koch Disease”等和“TLR”或“Toll Like Receptor”或“Toll-Like Receptor”等和“SNP”或“Polymorphism”或“Variant”等檢索 PubMed、Embase、中國知網、萬方和維普數據庫收錄的相關文獻，檢索截止日期為 2019 年 6 月 13 日，并追溯相關參考文獻。英文數據庫以 PubMed 為例，中文數據庫以中國知網為例，具體檢索式見框 1。
1.3 文獻質量評價和數據提取
由 2 位研究者分別獨立地進行文獻檢索，根據上述納入和排除標準篩選符合要求的文獻，并通過 NOS 量表對文獻進行質量評價。當 2 位研究者意見出現分歧時，應對分歧進行討論并達成一致，否則由第 3 位研究者來決定最終結果。對每篇符合條件的文獻按以下特征收集記錄基本信息：作者姓名、發表年份、人群、診斷、人類免疫缺陷病毒（human immunodeficiency virus，HIV）感染情況、樣本量、年齡、SNP 分型方法，同時提取病例組和對照組的等位基因頻率和基因型頻率數據，以及對照組 HWE 檢驗結果。
1.4 統計學方法
使用 SPSS 22.0 軟件和 Stata 15.0 軟件進行統計分析。通過 χ2 檢驗評估對照組的 HWE 偏離情況（P<0.05 時表明不符合 HWE）。納入研究的異質性由基于 χ2 的 Q 檢驗來統計，當 P>0.10 時采用固定效應模型進行數據合并，當 P<0.10 時則采用隨機效應模型。本研究對 TLR4 基因 SNP 的等位基因遺傳模型、顯性模型、隱性模型、純合模型、雜合模型分別進行 meta 分析統計。合并的效應量由 Z 檢驗判斷統計學差異，檢驗水準 α=0.05，并使用比值比（odds ratio，OR）及其 95% 置信區間（confidence interval，CI）評價 SNP 位點與肺結核易感性的關系。使用 Egger 檢驗分析文獻潛在的發表偏倚（P<0.05 時表明存在發表偏倚）。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
本研究通過 PubMed、Embase、中國知網、萬方和維普數據庫最初檢索得文獻 325 篇。經剔重后剩余 221 篇，通過閱讀文題、摘要后剔除不符合納入標準的文獻 200 篇。通過閱讀全文復篩剩余的 21 篇文獻，因未研究 TLR4 基因的 SNP 或未提供有效數據而各有 2 篇文獻被排除，最終納入 meta 分析的文獻共 17 篇[3, 10-25]。文獻檢索和篩選流程見圖 1。
圖1
文獻篩選流程及結果
*具體包括：PubMed（
2.2 納入文獻基本特征與質量評分
本研究最終納入符合篩選條件的原始文獻 17 篇[3, 10-25]，其中 Ma 等[10]的文獻納入了 3 種人群（美國白人、美國黑人和西班牙裔），故將其分算為 3 篇。SNP 分型方法包括：突變擴增系統聚合酶鏈反應（amplification refractory mutation system polymerase chain reaction，ARMS-PCR）[11, 22-23]、限制性片段長度多態性聚合酶鏈反應（polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism，PCR-RFLP）[3, 12, 14-16, 18, 21, 25]、Taqman 探針法（Taqman probe）[13, 19, 24]、測序分型（Sequencing）[10]和基質輔助激光解吸電離飛行時間質譜（matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry，MALDI-TOFMS）[17, 20]等。NOS 評分均≥7 分，納入文獻的基本信息及 NOS 評分詳見表 1。
表1
納入文獻的基本信息及 NOS 評分
研究 TLR4 基因 SNP rs4986790 位點的文獻有 16 篇[3, 10-17, 19, 21-23, 25]，病例組共 3 737 例，對照組共 4 043 例。研究 rs4986791 的文獻有 12 篇[3, 10, 13, 15-17, 21-23, 25]，病例組共 3 091 例，對照組共 3 114 例。研究 rs10759932 的文獻有 4 篇[18, 21-22, 24]，病例組共 2 331 例，對照組共 2 623 例。研究 rs11536889 的文獻有 5 篇[20-22, 24-25]，病例組共 2 784 例，對照組共 3 241 例。所有納入文獻的對照組人群均符合 HWE，納入文獻 SNP 位點信息詳見表 2～5。
表2
納入文獻SNP rs4986790 位點的等位基因頻率和基因型頻率
表5
納入文獻 SNP rs11536889 位點的等位基因頻率和基因型頻率
表3
納入文獻 SNP rs4986791 位點的等位基因頻率和基因型頻率
表4
納入文獻 SNP rs10759932 位點的等位基因頻率和基因型頻率
2.3 Meta 分析結果
2.3.1 rs4986790 位點
研究 rs4986790 位點的文獻有 16 篇[3, 10-17, 19, 21-23, 25]。在等位基因模型（G vs. A）和顯性模型（GG+GA vs. AA）中，各研究間有統計學異質性，采用隨機效應模型進行合并；在隱性模型（GG vs. GA+AA）、純合模型（GG vs. AA）和雜合模型（GA vs. AA）中，各研究間無統計學異質性，采用固定效應模型進行合并。各遺傳模型數據合并后的結果顯示，在 5 種遺傳模型中，rs4986790 多態性在病例組和對照組間分布的差異均無統計學意義（P>0.05）。見表 6。
表6
TLR4 基因 4 個 SNP 位點各遺傳模型合并 OR 值的結果
2.3.2 rs4986791 位點
研究 rs4986791 的文獻有 12 篇[3, 10, 13, 15-17, 21-23, 25]。各遺傳模型研究文獻間的異質性檢驗結果顯示，在等位基因模型（T vs. C）、顯性模型（TT+TC vs. CC）和雜合模型（TC vs. CC）中，各研究數據間存在統計學異質性，采用隨機效應模型進行合并；而在隱性模型（TT vs. TC+CC）和純合模型（TT vs. CC）中，各研究間無統計學異質性，采用固定效應模型進行合并。各遺傳模型數據合并后的結果顯示，在 5 種遺傳模型中，rs4986791 多態性在病例組和對照組間分布的差異均無統計學意義（P>0.05）。見表 6。
2.3.3 rs10759932 位點
研究 rs10759932 的文獻有 4 篇[18, 21-22, 24]。在 5 種遺傳模型中，各研究文獻間均無統計學異質性，均采用固定效應模型進行數據合并。等位基因（C vs. T）數據合并后的結果顯示，rs10759932 等位基因 C 和 T 在病例組和對照組間分布的差異有統計學意義［OR=1.144，95%CI（1.043，1.254），P=0.004］；在顯性模型（CC+CT vs. TT）和雜合模型（CT vs. TT）中，rs10759932 多態性在病例組和對照組間分布的差異也有統計學意義［CC+CT vs. TT：OR=1.218，95%CI（1.084，1.369），P=0.001；CT vs. TT：OR=1.227，95%CI（1.085，1.387），P=0.001］。而在隱性模型（CC vs. CT+TT）和純合模型（CC vs. TT）中，rs10759932 多態性在病例組和對照組間分布的差異無統計學意義（P>0.05）。見表 6。
2.3.4 rs11536889 位點
研究 rs11536889 的文獻有 5 篇[20-22, 24-25]。各遺傳模型研究文獻間的異質性檢驗結果顯示，在等位基因模型（C vs. G）、顯性模型（CC+CG vs. GG）和雜合模型（CG vs. GG）中，各研究文獻間存在統計學異質性，采用隨機效應模型進行合并；而在隱性模型（CC vs. CG+GG）和純合模型（CC vs. GG）中，各研究間無統計學異質性，采用固定效應模型進行合并。5 種遺傳模型數據合并后的結果均顯示，rs11536889 多態性在病例組和對照組間分布的差異無統計學意義（P>0.05）。見表 6。
2.4 發表偏倚
Egger 檢驗結果顯示，本研究進行 meta 分析的 4 個 SNP 的所有遺傳模型（等位基因、顯性、隱性、純合、雜合模型）所對應的文獻均不存在明顯發表偏倚（P>0.05）。見表 7。
表7
Egger 檢驗檢測發表偏倚
3 討論
時至今日，不同種族中 TLR4 基因多態性與肺結核易感性間的相關性研究已大量出現[20, 23-24]。然而，由于樣本量的限制，這些研究的結論間或多或少存在不一致性。眾所周知，meta 分析能通過匯總同質研究的數據，達到擴大樣本量以及更客觀、準確地評估效應指標的目的。因此，本研究對 TLR4 基因上研究最廣泛的 4 個 SNP 位點（rs4986790、rs4986791、rs10759932、rs11536889）與肺結核易感性的關系進行了 meta 分析，以期得到更加全面、客觀的結論。
本研究 meta 分析的結果顯示，rs10759932 的 C 等位基因會增加肺結核患病風險（OR=1.144，P=0.004），這與 Wang 等[24]研究的結果一致，提示 rs10759932 的 C 等位基因可能是與肺結核患病相關的一個獨立風險因素，其有作為肺結核病診斷和監測標志物的潛能。但 Zaki 等[18]、Wu 等[21]和 Salie 等[22]的研究結果均顯示 rs10759932 等位基因 C 和 T 在病例組和對照組間分布的差異無統計學意義，這可能是由于他們研究的樣本量相對較少（病例組最少僅 109 例，對照組最少僅 287 例），而未能有效檢測出 rs10759932 等位基因模型在病例組和對照組間的差異；而 Wang 等[24]研究的樣本量較多（病例組和對照組分別為 1 601 例和 1 526 例），檢驗效能較高，且合并效應量時該研究的權重較大，從而得出有統計學意義的結果。同時，rs10759932 的顯性模型（CC+CT vs. TT）和雜合模型（CT vs. TT）的 meta 分析結果顯示，CC+CT 基因型會增加肺結核患病風險（OR=1.218，P=0.001），單獨的 CT 基因型相較于 TT 基因型也會增加肺結核患病風險（OR=1.227，P=0.001），這與等位基因模型的結果是相呼應的，同時這也與 Wang 等[24]的研究結果一致，表明 rs10759932 的 CC+CT 基因型和單獨的 CT 基因型都可能作為肺結核病診斷和監測的潛在標志物。而隱性模型（CC vs. CT+TT）和純合模型（CC vs. TT）在病例組和對照組間分布的差異無統計學意義（OR=1.068，P=0.544；OR=1.187，P=0.126），這與納入 meta 分析的 4 項研究[18, 21-22, 24]的結果一致，提示在隱性模型和純合模型中，rs10759932 可能與肺結核患病無關。
rs4986790、rs4986791 以及 rs11536889 這 3 個 SNP，它們 5 種遺傳模型的數據進行 meta 分析后均未檢測出有統計學意義的結果。Tian 等[7]、Zhao 等[8]和 Schurz 等[9] meta 分析的結果也顯示 rs4986790 和 rs4986791 這兩個 SNP 與肺結核患病之間不存在明顯相關性；Wu 等[21]、Salie 等[22] 和 Wang 等[24]的研究也未發現 rs11536889 與肺結核患病的相關性，這些均與本研究結果一致。雖然 Najmi 等[15]發現 rs4986790 的 G 等位基因會增加肺結核易感性，且 rs4986791 與結核菌載量間存在明顯相關性；Jafari 等[23]也發現 rs4986790 的基因型和 rs4986791 的等位基因模型在肺結核組與對照組間的分布存在明顯差異；李潔瓊等[20]發現在隱性模型中 rs11536889 的 C 等位基因和對照組比較，對于重癥結核病（P=0.024）具有易感作用，Wang 等[25]發現 rs11536889 也與肺結核易感性相關。但這些研究的結論與本研究 meta 分析合并的結果并不一致，這可能是由于這些研究的樣本量較少，或其研究人群的種族、年齡、診斷、HIV 感染狀態、基礎疾病的差異，或 SNP 分型方法不同而存在異質性。綜上，rs4986790、rs4986791 以及 rs11536889 這 3 個 SNP 可能與肺結核的患病風險無關。
本研究的不足之處：① 僅檢索了中、英文語種且已發表的文獻，其他語言或未發表的文獻未納入其中，可能導致發表偏倚。② 納入研究的文獻所使用的 SNP 分型方法有多種（PCR-RFLP、ARMS-PCR、TaqMan、Sequencing、MALDI-TOFMS 等），因不同方法間敏感性、特異性不同而產生的儀器誤差可能引發異質性。③ 受篇幅所限，本研究未分析各 SNP 的單倍型模型、連鎖不平衡關系、基因-基因和基因-環境交互作用，可能會損失一部分有意義的結果。④ 未進行敏感性分析，未對潛在混雜因素（種族、年齡、診斷、HIV 感染狀態、SNP 分型方法）進行亞組分析，可能錯過真正的異質性原因。鑒于此，本研究的結論需謹慎對待，同時，在更大樣本量人群中設計嚴謹的病例對照研究對本研究的結論進行驗證是十分有意義的。
總之，本研究旨在通過 meta 分析來總結 TLR4 基因多態性與肺結核易感性之間的關系。我們發現 rs10759932 的 C 等位基因會增加肺結核患病風險；相較于 TT 基因型，rs10759932 的 CC+CT 基因型和單獨的 CT 基因型也會增加肺結核患病風險。rs4986790、rs4986791 以及 rs11536889 這 3 個 SNP 則可能不是肺結核的風險因素。
