引用本文： 王玲玲, 龍斌斌, 楊搖, 吳亞瓊, 張超. CYP1A1 MspI 位點基因多態性與中國人群乳腺癌相關性的 meta 分析. 中國普外基礎與臨床雜志, 2020, 27(7): 846-854. doi: 10.7507/1007-9424.201908118 復制
乳腺癌已成為女性發病率和死亡率居首位的惡性腫瘤，嚴重威脅女性的健康和生命，對社會和家庭造成極大影響。世界衛生組織（WHO）國際癌癥研究機構（International Agency for Research on Cancer，IARC）公布的數據顯示：2012 年全球女性有超過 167 萬乳腺癌新發病例，同期死于乳腺癌的女性患者約 52 萬例，其發病率和死亡率均占女性全部惡性腫瘤的首位[1]。由于癌癥診斷時間晚和有限的治療手段，與發達國家相比，發展中國家乳腺癌的發病率較低，但其死亡率高于發達國家[2]。在我國，乳腺癌的發病率和死亡率均呈逐年加重趨勢[3]。2003–2008 年期間我國女性乳腺癌的發病率從 21.17/10 萬上升到了 26.26/10 萬，2012 年，發病率又急劇上升至 30.43/10 萬[4]。《2015 年中國腫瘤登記年報》[5]顯示：乳腺癌的發病率居我國女性腫瘤發病率的首位，其發病率和死亡率分別為 268.1/10 萬和 69.5/10 萬。實驗證明，雌激素可促進乳腺細胞的有絲分裂和細胞分化，加快腫瘤的增長速度，增加乳腺腫瘤的數量[6]。雌激素代謝酶的活性和功能會直接影響雌激素對靶細胞的作用，而代謝酶基因的多態性又決定了這些酶活性的差異性。CYP1A1 ［細胞色素 P450（CYP450）家族的重要一員］ 是參與雌激素代謝的關鍵酶，其 MspI 位點基因多態性與乳腺癌關系的研究結論尚不一致。徐小樂等[7]曾在 2005 年就 CYP1A1 MSPI 位點基因多態性與乳腺癌的關系進行了 meta 分析，但研究時間較早，納入文獻數量有限。本研究將對目前國內外已公開發表的關于中國人群 CYP1A1 MSPI 位點基因多態性與乳腺癌關系的研究進行 meta 分析。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
本研究納入的研究類型為病例-對照研究。文獻中一般資料齊全，數據完整。病例組和對照組皆提供等位基因與基因型分布數據，可計算 OR 值及其 95%CI。
1.1.2 研究對象
研究對象為中國人群。病例組為經組織病理學檢查確診為原發性乳腺癌的患者，對照組為不患乳腺癌的健康人群，對照組需要滿足 H-W 遺傳平衡定律（Hardy-Weinberg equilibrium，HWE）。
1.1.3 暴露因素
CYP1A1 基因 3′ 端非編碼區（3′-untranslated region，3′-UTR）Msp Ⅰ位點發生 T→C 突變。
1.1.4 結局指標
乳腺癌的發病風險。
1.1.5 排除標準
① 重復發表的文獻；② 會議匯編和綜述類文獻；③ 未給出具體數據或聯系作者也未能獲得有用數據的文獻；④ 非研究中國人群的文獻。
1.2 檢索策略
計算機檢索英文數據庫（PubMed 和 Web of Science）及中文數據庫（中國知網、維普和萬方數據庫），查找國內外關于 CYP1A1 MspI 位點基因多態性與中國人群乳腺癌相關性的病例-對照研究，檢索時限均從建庫至 2018 年 12 月 31 日。同時手工檢索相關的專業雜志，追溯納入文獻的參考文獻。采用關鍵詞和主題詞結合的方式進行檢索。英文檢索詞包括“breast cancer” “breast carcinoma”“cyptochromeP450” “CYP1A1” “genetic polymorphism” “single nucleotide polymorphism”和“variant” ；中文檢索詞包括“乳腺癌” “乳腺腫瘤” “細胞色素 P450”和“基因多態性”。以 PubMed 數據庫為例，其具體檢索策略見框1。
1.3 文獻篩選與數據提取
由兩位評價者分別獨立參照納入與排除標準，閱讀全文，進行文獻篩選、信息提取和質量評價。存在意見分歧的文獻，采用討論協商或由第三方進行判斷。文獻提取信息包括第一作者、發表年份、地區、樣本量、病例組和對照組基因型、等位基因數量、基因型檢測方法及 HWE 檢驗結果。
1.4 質量評價
對篩選后納入的文獻采用紐卡斯爾-渥太華量表（Newcastle-Ottawa scale，NOS）[8]，從研究人群選擇、組間可比性和暴露因素的測量 3 個方面進行文獻質量評分：0～4 分為低質量研究，5～9 分為高質量研究[9]。
1.5 統計學方法
采用 Reman 5.3 軟件進行統計學分析，以 OR 值作為合并效應量指標，分別計算各個基因模型及等位基因與乳腺癌的關系。合并前檢驗各研究間的異質性，若各研究間存在較大的異質性，使用亞組分析方法探討異質性來源。應用 Q 檢驗計算 P 值和 I2 值以定量分析各研究間的異質性，若 P<0.10 或 I2>50%，選擇隨機效應模型計算合并 OR 值及其 95%CI，否則采用固定效應模型[10]。通過逐一剔除各個研究，重新計算合并 OR 值及其 95%CI 的方法，進行敏感性分析。合并 OR 值的顯著性檢驗采用 Z 檢驗法，發表偏倚采用繪制漏斗圖的方法進行描述性分析。檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 文獻檢索及納入結果
按照檢索策略初檢出相關文獻 500 篇（中國知網 187 篇、萬方數據庫 28 篇、維普數據庫 26 篇、PubMed 數據庫 123 篇、Web of Science 136 篇）。剔除重復文獻后獲得 149 篇文獻，通過閱讀題目和摘要，剔除明顯與本研究不相關的文獻后，有 40 篇文獻涉及 CYP1A1 MSPI 位點基因多態與乳腺癌的相關性。進一步閱讀全文，根據納入及排除標準篩選后，最終納入 14 篇文獻[11-24]，其中中文文獻 11 篇，英文文獻 3 篇，病例組 3 372 例，對照組 3 510 例。文獻篩選流程及結果見圖1。所有納入研究的對照組均符合 HWE，納入分析的各研究的基本特征和質量評價結果見表1。
圖1
示文獻篩選流程及結果
表1
納入研究的基本特征及質量評價結果
2.2 meta 分析結果
2.2.1 顯性遺傳模型
以 TC+CC 基因型為暴露因素，TT 基因型為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=81%，P<0.000 01），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因模型與乳腺癌的發病無相關性 ［OR=1.24，95%CI 為（0.98，1.58），P=0.08］，見圖2。
圖2
示顯性遺傳模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.2.2 隱性遺傳模型
以 CC 基因型為暴露因素，TT+TC 基因型為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=62%，P=0.001），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因型增高乳腺癌的發病風險 ［OR=1.66，95%CI 為（1.28，2.14），P=0.000 1］，見圖3。
圖3
示隱性遺傳模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.2.3 純合子模型
以 CC 基因型為暴露因素，TT 基因型為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=74%，P<0.000 01），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因模型增加乳腺癌的發病風險 ［OR=1.76，95%CI 為（1.26，2.45），P=0.000 9］，見圖4。
圖4
示純合子模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.2.4 雜合子模型
以 TC 基因型為暴露因素，TT 基因型為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=75%，P<0.000 01），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因模型與乳腺癌的發病無相關性 ［OR=1.11，95%CI 為（0.89，1.39），P=0.37］，見圖5。
圖5
示雜合子模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.2.5 等位基因模型
以 C 基因為暴露因素，T 基因為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=82%，P<0.000 01），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因模型增加乳腺癌的發病風險 ［OR=1.30，95%CI 為（1.08，1.56），P=0.005］，見圖6。
圖6
示等位基因模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.3 發表偏倚評價
本 meta 分析納入的 14 項研究的 NOS 評分均≥5 分，表明文獻質量較高。通過繪制漏斗圖判斷發表偏倚（圖7），結果表明，研究大部分位于漏斗圖上方，且向中間聚集、呈對稱分布，表明本研究不存在明顯的發表偏倚。
圖7
示本研究各基因模型的漏斗圖
a：顯性遺傳模型；b：隱性遺傳模型；c：純合子模型；d：雜合子模型；e：等位基因模型
2.4 敏感性分析
采用逐個剔除研究的方法進行敏感性分析，結果顯示，效應量無明顯變化，提示該研究結果的穩定性較好（表2）。
表2
敏感性分析結果［OR（95%CI ）］
2.5 異質性分析
Cochrane 手冊[25]中介紹只要 I2不大于 50%，其異質性可接受。本次研究各遺傳模型的異質性檢驗結果顯示， I2 值均大于 50%，須進一步分析異質性來源。原始研究來源于我國 7 個省份人群，種族和地域差異可能為異質性來源。從各遺傳模型森林圖中可見，Boyapati 等[13]研究的可信區間較短，其樣本量遠遠高于其余研究的樣本量，所以樣本量大小也可能是總體異質性的來源。同時張珍連等[21]、黃燚等[24]的研究結果與其余研究結果的可信區間重疊較少，提示這兩項研究結果與其余研究結果間可能存在異質性。
2.6 亞組分析
2.6.1 種族差異
既往研究[3, 5]顯示，乳腺惡性腫瘤的易感性具有種族差異。本研究按種族差異可分為 4 組：漢族、少數民族、混合種族（研究人群來自兩種及以上種族）以及種族不明確組。漢族組納入 4 項研究[14-15, 22, 24]，結果 I2=46%，P=0.14；少數民族組納入 2 項研究[19, 21]，結果 I2=70%，P=0.07；混合種族組納入 2 項研究[18, 20]，結果 I2=0，P=0.36。種族差異有可能是總體異質性的來源。
2.6.2 地域差異
上海涉及 2 項研究[13, 22]，結果 I2=64%，P=0.009；新疆維吾爾族自治區涉及 4 項研究[14-15, 18, 21]，結果 I2=67%，P=0.03；云南省涉及 2 項研究[19-20]，結果 I2=49%，P=0.16；臺灣地區涉及 2 項研究[11-12]，結果 I2=0，P=0.91；天津市涉及 2 項研究[16-17]，結果 I2=0，P=0.98，其余省份均只涉及 1 項研究。上海和新疆維吾爾族自治區組內的異質性較大，地域差異可能不是總體異質性的來源（各亞組的研究數目較少，組內異質性不能體現總體異質性，不能說明地域差異是總體異質性來源）。
2.6.3 樣本量差異
采用隨機效應模型，以 500 為樣本量大小的界值，樣本量高于 500 為較大樣本量組，樣本量低于 500 為較小樣本量組，根據樣本量大小進行亞組分析。結果顯示，較大樣本量組包含 4 項原始研究[13, 17, 20, 22]，結果 I2= 76%，P=0.006；較小樣本量組包含 10 項原始研究[11-12, 14-16, 18-19, 21, 23-24]，結果 I2=45%，P=0.06。較大樣本量組內的異質性較大，樣本量差異可能不是總體異質性的來源。
3 討論
乳腺癌的病因不明確，其發生發展是環境、遺傳、生殖、飲食、生活方式等多種因素共同作用引起的。流行病學研究[26]表明，長期接觸外源性雌激素物質會增加乳腺癌風險。BRCA1、BRCA2、miR146a、miR-499 等微小 RNA[27-28]以及長鏈非編碼 RNA（LncRNA）HOTAIR[29]、LncRNA SRA[30]等遺傳基因的多態性與乳腺癌的發病風險相關。未進行母乳喂養或母乳喂養的周期短[31-32]、初潮年齡早、絕經年齡晚、未生育等生殖因素增加乳腺癌的發病風險[33]。肥胖[34-36]、吸煙[37]和飲酒[38]亦是乳腺癌發病的相關危險因素。
CYP1A1 是 CYP450 酶系列中的重要一相代謝酶，其可代謝雌激素，產生許多具有化學活性的中間物質[32-33]，這些產物可以與 DNA 結合，引起 DNA 損傷，或直接導致基因突變成為癌變的啟動因子。CYP1A1 基因位于 15q22～q24，MspI 限制性片段長度位于 CYP1A1 基因的 3′-UTR，其多態性由 6235 位點（多聚 A 位點下游約 250 bp）的 T 突變為 C 所引起。國內外已有多項研究報道了 CYP1A1 MspI 位點基因多態性與乳腺癌的關系，但結果并不一致。Kiruthiga 等[39]的研究報道，CYP1A1 MspI 位點基因多態性與乳腺癌易感性無顯著相關性。而 Miyoshi 等[40]、Moreno-Galván 等[41]的研究表明，CYP1A1 MspI 位點突變基因 C 增加乳腺癌的發病風險。Shin 等[42]的研究顯示，野生基因 T 為乳腺癌的易感基因。國內研究結論也不一致，且存在種族和地區差異。沈月平[22]的研究顯示，MspI 雜合子和突變純合子提高中國女性乳腺癌的發病風險，且隨著 CYP1A1 MspI、雌激素受體基因限制性內切酶 PvuⅡ（ER PvuⅡ）及雌激素受體基因限制性內切酶 XbaⅠ（ER XbaⅠ）3 個位點聯合多態突變位點的增多，乳腺癌危險有顯著的增加。吐爾遜·買買提等[15]的研究表明，MspI 位點 CC 基因型及 C 等位基因與乳腺癌的風險增加有關，MspI 位點基因多態性和 CYP1B1、DAT1 高風險聯合基因型增加新疆維吾爾族自治區中漢族人群乳腺癌的發病風險。黃燚等[24]和張珍連等[21]的研究顯示，與 TT 基因型相比，TC、CC 及 C 基因型降低乳腺癌的發病風險，而沈月平[22]和崔壯等[17]的研究顯示，突變基因 C 增加乳腺癌風險。
本研究通過 meta 分析方法探討了 CYP1A1 MspI 位點基因多態性與中國人群乳腺癌的相關性，共有 14 篇文獻納入研究，其中病例組 3 372 例，對照組 3 510 例。經漏斗圖分析無明顯的發表偏倚。各研究在各種基因模型中均存在較大的異質性，因此本研究采用亞組分析尋找異質性的來源，按地域差異和樣本量差異進行分組，結果組內異質性較大，提示地域差異和樣本量差異可能不是總體異質性的來源。本次研究中有 6 篇文獻的種族來源不明確，2 篇文獻混合了漢族和少數民族人群，4 篇文獻的研究對象是漢族人群，1 篇文獻的研究對象是維吾爾族人群，1 篇文獻的研究對象是彝族人群；由于其種族來源不明確，種族差異亞組分析不能明確分組，所以是否是總體異質性來源尚不明確。既往研究[3, 5]顯示，乳腺癌發病具有種族差異，在同一地區不同種族之間乳腺癌發病率的差異具有顯著性。在不同種族人群中，其基因型分布、等位基因頻率、乳腺癌發病相關危險因素（包括體質量指數和個人良性乳腺病史）等具有差異性。所以本次研究中種族差異有可能是總體異質性的主要來源。各基因模型的森林圖結果顯示，Boyapati 等[13]研究的可信區間較短，其樣本量遠遠高于其余研究的樣本量，在刪除此研究后，各基因模型的 I2值均在 50% 左右，異質性在可接受范圍。此外，通過敏感性分析逐一排除各研究后再次行 meta 分析，結果顯示，本研究結果穩定可靠。
本研究結果顯示，CYP1A1 MspI 位點基因多態性與中國人群乳腺癌的發病明顯相關，隱性遺傳模型（CC 比 TT+TC）、純合子模型（CC 比 TT）和等位基因模型（C 比 T）均增加乳腺癌的發病風險。本研究僅討論了單個位點基因多態性與乳腺癌的關系，但乳腺癌的發病機制復雜，由于缺乏足夠的原始數據，基因與基因間以及基因與環境間的交互作用在本研究中未能研究。年齡、生育情況、乳腺疾病史、月經史、飲食習慣等是影響乳腺癌發病的重要因素，由于這些影響因素信息不完整，所以本研究未能根據這些影響因素進行分層分析，結果有可能受到混雜因素的影響，需進一步探索。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者閱讀并理解了《中國普外基礎與臨床雜志》的政策聲明，我們沒有相互競爭的利益。
作者貢獻聲明：王玲玲為第一作者，負責文章主體部分的撰寫、修改、投稿等工作；龍斌斌為第二作者，負責文獻檢索、研究背景及討論部分的撰寫；楊搖和吳亞瓊負責數據的整理和文字校對；張超為通信作者，負責文獻的檢索、篩選和數據提取。
乳腺癌已成為女性發病率和死亡率居首位的惡性腫瘤，嚴重威脅女性的健康和生命，對社會和家庭造成極大影響。世界衛生組織（WHO）國際癌癥研究機構（International Agency for Research on Cancer，IARC）公布的數據顯示：2012 年全球女性有超過 167 萬乳腺癌新發病例，同期死于乳腺癌的女性患者約 52 萬例，其發病率和死亡率均占女性全部惡性腫瘤的首位[1]。由于癌癥診斷時間晚和有限的治療手段，與發達國家相比，發展中國家乳腺癌的發病率較低，但其死亡率高于發達國家[2]。在我國，乳腺癌的發病率和死亡率均呈逐年加重趨勢[3]。2003–2008 年期間我國女性乳腺癌的發病率從 21.17/10 萬上升到了 26.26/10 萬，2012 年，發病率又急劇上升至 30.43/10 萬[4]。《2015 年中國腫瘤登記年報》[5]顯示：乳腺癌的發病率居我國女性腫瘤發病率的首位，其發病率和死亡率分別為 268.1/10 萬和 69.5/10 萬。實驗證明，雌激素可促進乳腺細胞的有絲分裂和細胞分化，加快腫瘤的增長速度，增加乳腺腫瘤的數量[6]。雌激素代謝酶的活性和功能會直接影響雌激素對靶細胞的作用，而代謝酶基因的多態性又決定了這些酶活性的差異性。CYP1A1 ［細胞色素 P450（CYP450）家族的重要一員］ 是參與雌激素代謝的關鍵酶，其 MspI 位點基因多態性與乳腺癌關系的研究結論尚不一致。徐小樂等[7]曾在 2005 年就 CYP1A1 MSPI 位點基因多態性與乳腺癌的關系進行了 meta 分析，但研究時間較早，納入文獻數量有限。本研究將對目前國內外已公開發表的關于中國人群 CYP1A1 MSPI 位點基因多態性與乳腺癌關系的研究進行 meta 分析。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
本研究納入的研究類型為病例-對照研究。文獻中一般資料齊全，數據完整。病例組和對照組皆提供等位基因與基因型分布數據，可計算 OR 值及其 95%CI。
1.1.2 研究對象
研究對象為中國人群。病例組為經組織病理學檢查確診為原發性乳腺癌的患者，對照組為不患乳腺癌的健康人群，對照組需要滿足 H-W 遺傳平衡定律（Hardy-Weinberg equilibrium，HWE）。
1.1.3 暴露因素
CYP1A1 基因 3′ 端非編碼區（3′-untranslated region，3′-UTR）Msp Ⅰ位點發生 T→C 突變。
1.1.4 結局指標
乳腺癌的發病風險。
1.1.5 排除標準
① 重復發表的文獻；② 會議匯編和綜述類文獻；③ 未給出具體數據或聯系作者也未能獲得有用數據的文獻；④ 非研究中國人群的文獻。
1.2 檢索策略
計算機檢索英文數據庫（PubMed 和 Web of Science）及中文數據庫（中國知網、維普和萬方數據庫），查找國內外關于 CYP1A1 MspI 位點基因多態性與中國人群乳腺癌相關性的病例-對照研究，檢索時限均從建庫至 2018 年 12 月 31 日。同時手工檢索相關的專業雜志，追溯納入文獻的參考文獻。采用關鍵詞和主題詞結合的方式進行檢索。英文檢索詞包括“breast cancer” “breast carcinoma”“cyptochromeP450” “CYP1A1” “genetic polymorphism” “single nucleotide polymorphism”和“variant” ；中文檢索詞包括“乳腺癌” “乳腺腫瘤” “細胞色素 P450”和“基因多態性”。以 PubMed 數據庫為例，其具體檢索策略見框1。
1.3 文獻篩選與數據提取
由兩位評價者分別獨立參照納入與排除標準，閱讀全文，進行文獻篩選、信息提取和質量評價。存在意見分歧的文獻，采用討論協商或由第三方進行判斷。文獻提取信息包括第一作者、發表年份、地區、樣本量、病例組和對照組基因型、等位基因數量、基因型檢測方法及 HWE 檢驗結果。
1.4 質量評價
對篩選后納入的文獻采用紐卡斯爾-渥太華量表（Newcastle-Ottawa scale，NOS）[8]，從研究人群選擇、組間可比性和暴露因素的測量 3 個方面進行文獻質量評分：0～4 分為低質量研究，5～9 分為高質量研究[9]。
1.5 統計學方法
采用 Reman 5.3 軟件進行統計學分析，以 OR 值作為合并效應量指標，分別計算各個基因模型及等位基因與乳腺癌的關系。合并前檢驗各研究間的異質性，若各研究間存在較大的異質性，使用亞組分析方法探討異質性來源。應用 Q 檢驗計算 P 值和 I2 值以定量分析各研究間的異質性，若 P<0.10 或 I2>50%，選擇隨機效應模型計算合并 OR 值及其 95%CI，否則采用固定效應模型[10]。通過逐一剔除各個研究，重新計算合并 OR 值及其 95%CI 的方法，進行敏感性分析。合并 OR 值的顯著性檢驗采用 Z 檢驗法，發表偏倚采用繪制漏斗圖的方法進行描述性分析。檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 文獻檢索及納入結果
按照檢索策略初檢出相關文獻 500 篇（中國知網 187 篇、萬方數據庫 28 篇、維普數據庫 26 篇、PubMed 數據庫 123 篇、Web of Science 136 篇）。剔除重復文獻后獲得 149 篇文獻，通過閱讀題目和摘要，剔除明顯與本研究不相關的文獻后，有 40 篇文獻涉及 CYP1A1 MSPI 位點基因多態與乳腺癌的相關性。進一步閱讀全文，根據納入及排除標準篩選后，最終納入 14 篇文獻[11-24]，其中中文文獻 11 篇，英文文獻 3 篇，病例組 3 372 例，對照組 3 510 例。文獻篩選流程及結果見圖1。所有納入研究的對照組均符合 HWE，納入分析的各研究的基本特征和質量評價結果見表1。
圖1
示文獻篩選流程及結果
表1
納入研究的基本特征及質量評價結果
2.2 meta 分析結果
2.2.1 顯性遺傳模型
以 TC+CC 基因型為暴露因素，TT 基因型為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=81%，P<0.000 01），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因模型與乳腺癌的發病無相關性 ［OR=1.24，95%CI 為（0.98，1.58），P=0.08］，見圖2。
圖2
示顯性遺傳模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.2.2 隱性遺傳模型
以 CC 基因型為暴露因素，TT+TC 基因型為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=62%，P=0.001），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因型增高乳腺癌的發病風險 ［OR=1.66，95%CI 為（1.28，2.14），P=0.000 1］，見圖3。
圖3
示隱性遺傳模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.2.3 純合子模型
以 CC 基因型為暴露因素，TT 基因型為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=74%，P<0.000 01），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因模型增加乳腺癌的發病風險 ［OR=1.76，95%CI 為（1.26，2.45），P=0.000 9］，見圖4。
圖4
示純合子模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.2.4 雜合子模型
以 TC 基因型為暴露因素，TT 基因型為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=75%，P<0.000 01），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因模型與乳腺癌的發病無相關性 ［OR=1.11，95%CI 為（0.89，1.39），P=0.37］，見圖5。
圖5
示雜合子模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.2.5 等位基因模型
以 C 基因為暴露因素，T 基因為非暴露因素，進行 meta 分析。異質性檢驗結果表明，各研究間的異質性有統計學意義（I2=82%，P<0.000 01），故采用隨機效應模型進行分析。結果顯示，該基因模型增加乳腺癌的發病風險 ［OR=1.30，95%CI 為（1.08，1.56），P=0.005］，見圖6。
圖6
示等位基因模型與乳腺癌發病關系的 meta 分析結果
2.3 發表偏倚評價
本 meta 分析納入的 14 項研究的 NOS 評分均≥5 分，表明文獻質量較高。通過繪制漏斗圖判斷發表偏倚（圖7），結果表明，研究大部分位于漏斗圖上方，且向中間聚集、呈對稱分布，表明本研究不存在明顯的發表偏倚。
圖7
示本研究各基因模型的漏斗圖
a：顯性遺傳模型；b：隱性遺傳模型；c：純合子模型；d：雜合子模型；e：等位基因模型
2.4 敏感性分析
采用逐個剔除研究的方法進行敏感性分析，結果顯示，效應量無明顯變化，提示該研究結果的穩定性較好（表2）。
表2
敏感性分析結果［OR（95%CI ）］
2.5 異質性分析
Cochrane 手冊[25]中介紹只要 I2不大于 50%，其異質性可接受。本次研究各遺傳模型的異質性檢驗結果顯示， I2 值均大于 50%，須進一步分析異質性來源。原始研究來源于我國 7 個省份人群，種族和地域差異可能為異質性來源。從各遺傳模型森林圖中可見，Boyapati 等[13]研究的可信區間較短，其樣本量遠遠高于其余研究的樣本量，所以樣本量大小也可能是總體異質性的來源。同時張珍連等[21]、黃燚等[24]的研究結果與其余研究結果的可信區間重疊較少，提示這兩項研究結果與其余研究結果間可能存在異質性。
2.6 亞組分析
2.6.1 種族差異
既往研究[3, 5]顯示，乳腺惡性腫瘤的易感性具有種族差異。本研究按種族差異可分為 4 組：漢族、少數民族、混合種族（研究人群來自兩種及以上種族）以及種族不明確組。漢族組納入 4 項研究[14-15, 22, 24]，結果 I2=46%，P=0.14；少數民族組納入 2 項研究[19, 21]，結果 I2=70%，P=0.07；混合種族組納入 2 項研究[18, 20]，結果 I2=0，P=0.36。種族差異有可能是總體異質性的來源。
2.6.2 地域差異
上海涉及 2 項研究[13, 22]，結果 I2=64%，P=0.009；新疆維吾爾族自治區涉及 4 項研究[14-15, 18, 21]，結果 I2=67%，P=0.03；云南省涉及 2 項研究[19-20]，結果 I2=49%，P=0.16；臺灣地區涉及 2 項研究[11-12]，結果 I2=0，P=0.91；天津市涉及 2 項研究[16-17]，結果 I2=0，P=0.98，其余省份均只涉及 1 項研究。上海和新疆維吾爾族自治區組內的異質性較大，地域差異可能不是總體異質性的來源（各亞組的研究數目較少，組內異質性不能體現總體異質性，不能說明地域差異是總體異質性來源）。
2.6.3 樣本量差異
采用隨機效應模型，以 500 為樣本量大小的界值，樣本量高于 500 為較大樣本量組，樣本量低于 500 為較小樣本量組，根據樣本量大小進行亞組分析。結果顯示，較大樣本量組包含 4 項原始研究[13, 17, 20, 22]，結果 I2= 76%，P=0.006；較小樣本量組包含 10 項原始研究[11-12, 14-16, 18-19, 21, 23-24]，結果 I2=45%，P=0.06。較大樣本量組內的異質性較大，樣本量差異可能不是總體異質性的來源。
3 討論
乳腺癌的病因不明確，其發生發展是環境、遺傳、生殖、飲食、生活方式等多種因素共同作用引起的。流行病學研究[26]表明，長期接觸外源性雌激素物質會增加乳腺癌風險。BRCA1、BRCA2、miR146a、miR-499 等微小 RNA[27-28]以及長鏈非編碼 RNA（LncRNA）HOTAIR[29]、LncRNA SRA[30]等遺傳基因的多態性與乳腺癌的發病風險相關。未進行母乳喂養或母乳喂養的周期短[31-32]、初潮年齡早、絕經年齡晚、未生育等生殖因素增加乳腺癌的發病風險[33]。肥胖[34-36]、吸煙[37]和飲酒[38]亦是乳腺癌發病的相關危險因素。
CYP1A1 是 CYP450 酶系列中的重要一相代謝酶，其可代謝雌激素，產生許多具有化學活性的中間物質[32-33]，這些產物可以與 DNA 結合，引起 DNA 損傷，或直接導致基因突變成為癌變的啟動因子。CYP1A1 基因位于 15q22～q24，MspI 限制性片段長度位于 CYP1A1 基因的 3′-UTR，其多態性由 6235 位點（多聚 A 位點下游約 250 bp）的 T 突變為 C 所引起。國內外已有多項研究報道了 CYP1A1 MspI 位點基因多態性與乳腺癌的關系，但結果并不一致。Kiruthiga 等[39]的研究報道，CYP1A1 MspI 位點基因多態性與乳腺癌易感性無顯著相關性。而 Miyoshi 等[40]、Moreno-Galván 等[41]的研究表明，CYP1A1 MspI 位點突變基因 C 增加乳腺癌的發病風險。Shin 等[42]的研究顯示，野生基因 T 為乳腺癌的易感基因。國內研究結論也不一致，且存在種族和地區差異。沈月平[22]的研究顯示，MspI 雜合子和突變純合子提高中國女性乳腺癌的發病風險，且隨著 CYP1A1 MspI、雌激素受體基因限制性內切酶 PvuⅡ（ER PvuⅡ）及雌激素受體基因限制性內切酶 XbaⅠ（ER XbaⅠ）3 個位點聯合多態突變位點的增多，乳腺癌危險有顯著的增加。吐爾遜·買買提等[15]的研究表明，MspI 位點 CC 基因型及 C 等位基因與乳腺癌的風險增加有關，MspI 位點基因多態性和 CYP1B1、DAT1 高風險聯合基因型增加新疆維吾爾族自治區中漢族人群乳腺癌的發病風險。黃燚等[24]和張珍連等[21]的研究顯示，與 TT 基因型相比，TC、CC 及 C 基因型降低乳腺癌的發病風險，而沈月平[22]和崔壯等[17]的研究顯示，突變基因 C 增加乳腺癌風險。
本研究通過 meta 分析方法探討了 CYP1A1 MspI 位點基因多態性與中國人群乳腺癌的相關性，共有 14 篇文獻納入研究，其中病例組 3 372 例，對照組 3 510 例。經漏斗圖分析無明顯的發表偏倚。各研究在各種基因模型中均存在較大的異質性，因此本研究采用亞組分析尋找異質性的來源，按地域差異和樣本量差異進行分組，結果組內異質性較大，提示地域差異和樣本量差異可能不是總體異質性的來源。本次研究中有 6 篇文獻的種族來源不明確，2 篇文獻混合了漢族和少數民族人群，4 篇文獻的研究對象是漢族人群，1 篇文獻的研究對象是維吾爾族人群，1 篇文獻的研究對象是彝族人群；由于其種族來源不明確，種族差異亞組分析不能明確分組，所以是否是總體異質性來源尚不明確。既往研究[3, 5]顯示，乳腺癌發病具有種族差異，在同一地區不同種族之間乳腺癌發病率的差異具有顯著性。在不同種族人群中，其基因型分布、等位基因頻率、乳腺癌發病相關危險因素（包括體質量指數和個人良性乳腺病史）等具有差異性。所以本次研究中種族差異有可能是總體異質性的主要來源。各基因模型的森林圖結果顯示，Boyapati 等[13]研究的可信區間較短，其樣本量遠遠高于其余研究的樣本量，在刪除此研究后，各基因模型的 I2值均在 50% 左右，異質性在可接受范圍。此外，通過敏感性分析逐一排除各研究后再次行 meta 分析，結果顯示，本研究結果穩定可靠。
本研究結果顯示，CYP1A1 MspI 位點基因多態性與中國人群乳腺癌的發病明顯相關，隱性遺傳模型（CC 比 TT+TC）、純合子模型（CC 比 TT）和等位基因模型（C 比 T）均增加乳腺癌的發病風險。本研究僅討論了單個位點基因多態性與乳腺癌的關系，但乳腺癌的發病機制復雜，由于缺乏足夠的原始數據，基因與基因間以及基因與環境間的交互作用在本研究中未能研究。年齡、生育情況、乳腺疾病史、月經史、飲食習慣等是影響乳腺癌發病的重要因素，由于這些影響因素信息不完整，所以本研究未能根據這些影響因素進行分層分析，結果有可能受到混雜因素的影響，需進一步探索。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者閱讀并理解了《中國普外基礎與臨床雜志》的政策聲明，我們沒有相互競爭的利益。
作者貢獻聲明：王玲玲為第一作者，負責文章主體部分的撰寫、修改、投稿等工作；龍斌斌為第二作者，負責文獻檢索、研究背景及討論部分的撰寫；楊搖和吳亞瓊負責數據的整理和文字校對；張超為通信作者，負責文獻的檢索、篩選和數據提取。
