引用本文： 賀藝, 何子奇, 劉菊芳, 原瑞霞, 左紅霞, 翁鴻. 血管內皮生長因子基因936C/T多態性與子癇前期相關性的Meta分析. 中國循證醫學雜志, 2015, 15(6): 639-645. doi: 10.7507/1672-2531.20150107 復制
子癇前期（preeclampsia，PE）是妊娠期特有的疾病，以孕期新發高血壓和蛋白尿為特征，世界范圍內的發病率為2%～8%，是影響孕產婦和圍生兒發病率及死亡率的主要因素[1-3]。其確切病因及發病機制尚未完全闡明，給PE的預防和治療帶來困難。目前研究顯示，血管內皮生長因子（vascular endothelial growth factor，VEGF）與PE發病密切相關[4]。國內外已展開多項關于VEGF基因936C/T多態性與PE相關性的研究，但這些研究結果尚不一致。因此，本研究搜集了國內外關于VEGF基因936C/T多態性與PE相關性的病例-對照研究，并遵照MOOSE（Meta-Analysis of Observational Studies in Epidemiology）標準[5]進行Meta分析，以期為PE發病機制的研究提供循證醫學證據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究設計
病例-對照研究。文種不限。
1.1.2 研究對象
經臨床明確診斷為PE的患者。
1.1.3 暴露因素
VEGF基因936C/T突變。
1.1.4 結局指標
PE的發病風險。
1.1.5 排除標準
重復發表文獻；研究數據不全，聯系作者也不能獲得有用數據者。
1.2 檢索策略
計算機檢索PubMed（1996～2014.11）、EMbase（1994～2014.11）、The Cochrane Library（2014年第11期）、CBM（1978～2014.11）、CNKI（1979～2014.11）、VIP（1989～2014.11）和WanFang Data（1998～2014.11），查找關于VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的病例-對照研究。同時，追溯納入文獻的參考文獻，以補充獲取相關文獻。文種限中、英文。中文檢索詞包括子癇前期、血管內皮因子、VEGF、多態性；英文檢索詞包括preeclampsia、polymorphism、variant、mutation、vascular endothelial growth factor、VEGF。以PubMed為例，其具體檢索策略見框1。
框 1 PubMed檢索策略
#1 preeclampsia #2 vascular endothelial growth factor #3 VEGF #4 polymorphism #5 variant #6 mutation #7 #1 AND (#2 OR #3) AND (#4 OR #5 OR #6)
1.3 文獻篩選、資料提取與偏倚風險評價
由2位評價員按照納入與排除標準獨立篩選文獻、提取資料和評價納入研究的偏倚風險。如遇分歧則討論解決或交由第三方協助裁定。采用自制的資料提取表提取資料，提取內容主要包括：① 納入研究的基本信息，包括研究題目、第一作者、發表雜志及時間等；② 偏倚風險評價的關鍵要素；③ 病例組和對照組突變基因的頻率。納入研究的偏倚風險采用NOS量表（Newcastle-Ottawa Scale）[6, 7]進行評價。
1.4 統計分析
采用RevMan 5.3軟件進行Meta分析[8]。首先對納入研究的對照組基因型進行哈迪溫伯格平衡（HWE）檢驗，若P＜0.05，則對照組基因型不符合HWE。然后分別計算5種遺傳模型（T vs. C、TT vs. CC、CT vs. CC、TT+CT vs. CC、TT vs. CT+CC）下的基因型分布。采用OR值及其95%CI為合并分析效應量，以α=0.05為Meta分析的檢驗水準。納入研究結果間的異質性采用χ2檢驗進行分析（檢驗水準設為α=0.1），并結合I2定量判斷異質性的大小。若各研究結果間無統計學異質性，采用固定效應模型進行Meta分析；若各研究結果間存在統計學異質性，在排除明顯臨床異質性的影響后，采用隨機效應模型進行Meta分析。明顯的臨床異質性采用亞組分析（如按人種的不同進行亞組分析）或敏感性分析等方法進行處理，或只行描述性分析。
2 結果
2.1 文獻檢索結果
初檢出相關文獻80篇，經逐層篩選后，最終納入9個病例-對照研究[9-17]，共904例PE患者和1 113例對照。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
文獻篩選流程及結果
2.2 納入研究的基線特征與偏倚風險評價
納入研究的基線特征和偏倚風險評價結果見表 1。
表1
納入研究的基線特征和偏倚風險評價
2.3 Meta分析結果
2.3.1 等位基因模型（T vs. C）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以等位基因T為暴露因素，等位基因C為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=1.61，95%CI（1.17，2.22），P=0.003]（圖 2）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險相關[OR=1.70，95%CI（1.04，2.79），P=0.03]，也與高加索人PE發病風險相關[OR=1.45，95%CI（1.03，2.04），P=0.03]（圖 2）。
圖2
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（T vs. C）
2.3.2 共顯性模型（TT vs. CC）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以基因型TT為暴露因素，基因型CC為非暴露因素，固定效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=2.65，95%CI（1.37，5.11），P=0.004]（圖 3）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險相關[OR=2.87，95%CI（1.07，7.65），P=0.04]，但與高加索人PE發病風險不相關[OR=2.47，95%CI（0.81，7.54），P=0.11]（圖 3）。
圖3
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（TT vs. CC）
2.3.3 共顯性模型（CT vs. CC）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以基因型CT為暴露因素，基因型CC為非暴露因素，固定效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=1.55，95%CI（1.09，2.22），P=0.02]（圖 4）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險不相關[OR=1.66，95%CI（0.97，2.83），P=0.06]，也與高加索人PE發病風險不相關[OR=1.33，95%CI（0.89，1.99），P=0.17]（圖 4）。
圖4
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（CT vs. CC）
2.3.4 顯性模型（TT+CT vs. CC）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以基因型TT+CT為暴露因素，基因型CC為非暴露因素，固定效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=1.68，95%CI（1.15，2.45），P=0.007]（圖 5）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險相關[OR=1.82，95%CI（1.02，3.25），P=0.04]，但與高加索人PE發病風險不相關[OR=1.43，95%CI（0.97，2.10），P=0.07]（圖 5）。
圖5
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（TT+CT vs. CC）
2.3.5 隱性模型（TT vs. CT+CC）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以基因型TT為暴露因素，基因型CT+CC為非暴露因素，固定效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=2.19，95%CI（1.31，3.68），P=0.003]（圖 6）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險相關[OR=2.32，95%CI（1.05，5.09），P=0.04]，但與高加索人PE發病風險不相關[OR=2.25，95%CI（0.75，6.67），P=0.15]（圖 6）。
圖6
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（TT vs. CT+CC）
3 討論
PE發病機制至今尚未闡明，一般認為其與遺傳因素、血管內皮細胞受損及胎盤淺著床等因素有關。近來研究表明VEGF與PE關系密切，VEGF在滋養細胞浸潤、胎盤生長發育及子宮血流調節等方面起著至關重要的作用[18]。VEGF是血管內皮細胞的主要調節因子，在血管形成與滲透方面起重要作用[19]。VEGF基因包括8個外顯子，定位于人染色體6p21.3，其多態性普遍存在于各種族人群中，至少有30個單核苷酸多態性位點[13, 20]，其中關于936C→T突變與PE相關性的研究較多，但其結論尚不一致，甚至相反。因此，本研究搜集了相關病例-對照研究進行Meta分析，進一步明確VEGF基因936C/T多態性與PE的相關性，以期為明確PE發病機制提供理論依據。
本研究共納入9個病例-對照研究，包括904例PE患者和1 113例對照。總的合并分析結果顯示，VEGF基因936C/T多態性無論是在等位基因模型、共顯性模型、顯性模型或是隱性模型，均與PE的發病風險有相關性。考慮不同種族人群基因突變的頻率不同，本研究按種族因素進行了亞組分析，結果表明，該多態性在4種模型（T vs. C 、TT vs. CC、TT+CT vs. CC與TT vs. CT+CC）中均與亞洲人群PE發病風險增高有關，但僅在1種模型（T vs. C）與高加索人群發病風險相關。在本Meta分析中，納入研究結果間存在中度異質性，其原因可能包括：① 納入研究的研究地域、人群種族不同；② 納入研究僅為已發表文獻，灰色文獻未納入；③ 各納入研究的基因檢測方法不盡相同。按種族進行的亞組分析結果顯示，異質性主要來源為亞洲人群，主要包括3項[12, 13, 17]中國人群和2項[10, 11]韓國人群的研究。這可能與VEGF基因936TT突變基因型頻率較低有關。因此，本研究結論有待大樣本研究進一步驗證。
本研究也存在一定的局限性。首先，Meta分析是基于原始研究的一種二次分析，原始研究的缺陷可能會影響Meta分析結果的可靠性[21, 22]，本次Meta分析納入研究數量偏少、樣本量較小、研究質量普遍不高。其次，PE是一種多因素疾病，與遺傳、環境等因素相關，但由于納入文獻提供的數據有限，未能對多因素交互作用進行分析，如對基因-基因、基因-環境的交互作用進行分析。此外，由于病例選擇的隨機性、不同檢查人員對患者的檢測、使用標準等不同，均可能導致本研究的臨床異質性。基于以上的局限性，本研究不排除存在一定的假陰性或假陽性結果的可能性。
綜上所述，VEGF基因936C/T多態性可能與亞洲人群PE的發病風險相關。受納入研究數量和質量所限，本研究結論尚需開展更多大樣本、高質量的研究進行驗證。
子癇前期（preeclampsia，PE）是妊娠期特有的疾病，以孕期新發高血壓和蛋白尿為特征，世界范圍內的發病率為2%～8%，是影響孕產婦和圍生兒發病率及死亡率的主要因素[1-3]。其確切病因及發病機制尚未完全闡明，給PE的預防和治療帶來困難。目前研究顯示，血管內皮生長因子（vascular endothelial growth factor，VEGF）與PE發病密切相關[4]。國內外已展開多項關于VEGF基因936C/T多態性與PE相關性的研究，但這些研究結果尚不一致。因此，本研究搜集了國內外關于VEGF基因936C/T多態性與PE相關性的病例-對照研究，并遵照MOOSE（Meta-Analysis of Observational Studies in Epidemiology）標準[5]進行Meta分析，以期為PE發病機制的研究提供循證醫學證據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究設計
病例-對照研究。文種不限。
1.1.2 研究對象
經臨床明確診斷為PE的患者。
1.1.3 暴露因素
VEGF基因936C/T突變。
1.1.4 結局指標
PE的發病風險。
1.1.5 排除標準
重復發表文獻；研究數據不全，聯系作者也不能獲得有用數據者。
1.2 檢索策略
計算機檢索PubMed（1996～2014.11）、EMbase（1994～2014.11）、The Cochrane Library（2014年第11期）、CBM（1978～2014.11）、CNKI（1979～2014.11）、VIP（1989～2014.11）和WanFang Data（1998～2014.11），查找關于VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的病例-對照研究。同時，追溯納入文獻的參考文獻，以補充獲取相關文獻。文種限中、英文。中文檢索詞包括子癇前期、血管內皮因子、VEGF、多態性；英文檢索詞包括preeclampsia、polymorphism、variant、mutation、vascular endothelial growth factor、VEGF。以PubMed為例，其具體檢索策略見框1。
框 1 PubMed檢索策略
#1 preeclampsia #2 vascular endothelial growth factor #3 VEGF #4 polymorphism #5 variant #6 mutation #7 #1 AND (#2 OR #3) AND (#4 OR #5 OR #6)
1.3 文獻篩選、資料提取與偏倚風險評價
由2位評價員按照納入與排除標準獨立篩選文獻、提取資料和評價納入研究的偏倚風險。如遇分歧則討論解決或交由第三方協助裁定。采用自制的資料提取表提取資料，提取內容主要包括：① 納入研究的基本信息，包括研究題目、第一作者、發表雜志及時間等；② 偏倚風險評價的關鍵要素；③ 病例組和對照組突變基因的頻率。納入研究的偏倚風險采用NOS量表（Newcastle-Ottawa Scale）[6, 7]進行評價。
1.4 統計分析
采用RevMan 5.3軟件進行Meta分析[8]。首先對納入研究的對照組基因型進行哈迪溫伯格平衡（HWE）檢驗，若P＜0.05，則對照組基因型不符合HWE。然后分別計算5種遺傳模型（T vs. C、TT vs. CC、CT vs. CC、TT+CT vs. CC、TT vs. CT+CC）下的基因型分布。采用OR值及其95%CI為合并分析效應量，以α=0.05為Meta分析的檢驗水準。納入研究結果間的異質性采用χ2檢驗進行分析（檢驗水準設為α=0.1），并結合I2定量判斷異質性的大小。若各研究結果間無統計學異質性，采用固定效應模型進行Meta分析；若各研究結果間存在統計學異質性，在排除明顯臨床異質性的影響后，采用隨機效應模型進行Meta分析。明顯的臨床異質性采用亞組分析（如按人種的不同進行亞組分析）或敏感性分析等方法進行處理，或只行描述性分析。
2 結果
2.1 文獻檢索結果
初檢出相關文獻80篇，經逐層篩選后，最終納入9個病例-對照研究[9-17]，共904例PE患者和1 113例對照。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
文獻篩選流程及結果
2.2 納入研究的基線特征與偏倚風險評價
納入研究的基線特征和偏倚風險評價結果見表 1。
表1
納入研究的基線特征和偏倚風險評價
2.3 Meta分析結果
2.3.1 等位基因模型（T vs. C）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以等位基因T為暴露因素，等位基因C為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=1.61，95%CI（1.17，2.22），P=0.003]（圖 2）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險相關[OR=1.70，95%CI（1.04，2.79），P=0.03]，也與高加索人PE發病風險相關[OR=1.45，95%CI（1.03，2.04），P=0.03]（圖 2）。
圖2
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（T vs. C）
2.3.2 共顯性模型（TT vs. CC）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以基因型TT為暴露因素，基因型CC為非暴露因素，固定效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=2.65，95%CI（1.37，5.11），P=0.004]（圖 3）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險相關[OR=2.87，95%CI（1.07，7.65），P=0.04]，但與高加索人PE發病風險不相關[OR=2.47，95%CI（0.81，7.54），P=0.11]（圖 3）。
圖3
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（TT vs. CC）
2.3.3 共顯性模型（CT vs. CC）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以基因型CT為暴露因素，基因型CC為非暴露因素，固定效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=1.55，95%CI（1.09，2.22），P=0.02]（圖 4）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險不相關[OR=1.66，95%CI（0.97，2.83），P=0.06]，也與高加索人PE發病風險不相關[OR=1.33，95%CI（0.89，1.99），P=0.17]（圖 4）。
圖4
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（CT vs. CC）
2.3.4 顯性模型（TT+CT vs. CC）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以基因型TT+CT為暴露因素，基因型CC為非暴露因素，固定效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=1.68，95%CI（1.15，2.45），P=0.007]（圖 5）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險相關[OR=1.82，95%CI（1.02，3.25），P=0.04]，但與高加索人PE發病風險不相關[OR=1.43，95%CI（0.97，2.10），P=0.07]（圖 5）。
圖5
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（TT+CT vs. CC）
2.3.5 隱性模型（TT vs. CT+CC）
共納入904例PE患者和1 113例對照。以基因型TT為暴露因素，基因型CT+CC為非暴露因素，固定效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與PE發病風險相關[OR=2.19，95%CI（1.31，3.68），P=0.003]（圖 6）。按種族進行的亞組分析結果顯示，該多態性與亞洲人PE發病風險相關[OR=2.32，95%CI（1.05，5.09），P=0.04]，但與高加索人PE發病風險不相關[OR=2.25，95%CI（0.75，6.67），P=0.15]（圖 6）。
圖6
VEGF基因936C/T多態性與PE發病風險相關性的Meta分析（TT vs. CT+CC）
3 討論
PE發病機制至今尚未闡明，一般認為其與遺傳因素、血管內皮細胞受損及胎盤淺著床等因素有關。近來研究表明VEGF與PE關系密切，VEGF在滋養細胞浸潤、胎盤生長發育及子宮血流調節等方面起著至關重要的作用[18]。VEGF是血管內皮細胞的主要調節因子，在血管形成與滲透方面起重要作用[19]。VEGF基因包括8個外顯子，定位于人染色體6p21.3，其多態性普遍存在于各種族人群中，至少有30個單核苷酸多態性位點[13, 20]，其中關于936C→T突變與PE相關性的研究較多，但其結論尚不一致，甚至相反。因此，本研究搜集了相關病例-對照研究進行Meta分析，進一步明確VEGF基因936C/T多態性與PE的相關性，以期為明確PE發病機制提供理論依據。
本研究共納入9個病例-對照研究，包括904例PE患者和1 113例對照。總的合并分析結果顯示，VEGF基因936C/T多態性無論是在等位基因模型、共顯性模型、顯性模型或是隱性模型，均與PE的發病風險有相關性。考慮不同種族人群基因突變的頻率不同，本研究按種族因素進行了亞組分析，結果表明，該多態性在4種模型（T vs. C 、TT vs. CC、TT+CT vs. CC與TT vs. CT+CC）中均與亞洲人群PE發病風險增高有關，但僅在1種模型（T vs. C）與高加索人群發病風險相關。在本Meta分析中，納入研究結果間存在中度異質性，其原因可能包括：① 納入研究的研究地域、人群種族不同；② 納入研究僅為已發表文獻，灰色文獻未納入；③ 各納入研究的基因檢測方法不盡相同。按種族進行的亞組分析結果顯示，異質性主要來源為亞洲人群，主要包括3項[12, 13, 17]中國人群和2項[10, 11]韓國人群的研究。這可能與VEGF基因936TT突變基因型頻率較低有關。因此，本研究結論有待大樣本研究進一步驗證。
本研究也存在一定的局限性。首先，Meta分析是基于原始研究的一種二次分析，原始研究的缺陷可能會影響Meta分析結果的可靠性[21, 22]，本次Meta分析納入研究數量偏少、樣本量較小、研究質量普遍不高。其次，PE是一種多因素疾病，與遺傳、環境等因素相關，但由于納入文獻提供的數據有限，未能對多因素交互作用進行分析，如對基因-基因、基因-環境的交互作用進行分析。此外，由于病例選擇的隨機性、不同檢查人員對患者的檢測、使用標準等不同，均可能導致本研究的臨床異質性。基于以上的局限性，本研究不排除存在一定的假陰性或假陽性結果的可能性。
綜上所述，VEGF基因936C/T多態性可能與亞洲人群PE的發病風險相關。受納入研究數量和質量所限，本研究結論尚需開展更多大樣本、高質量的研究進行驗證。
