引用本文： 曾令軍, 何玲, 李黎, 畢煜玲, 王玲. Toll樣受體2基因I/D多態性與腫瘤相關性的Meta分析. 中國循證醫學雜志, 2015, 15(9): 1024-1029. doi: 10.7507/1672-2531.20150171 復制
腫瘤發生是基因和環境共同作用的結果。天然免疫在腫瘤的發病過程中起著重要作用。Toll樣受體家族（Toll-like receptors，TLRs）是一種跨膜受體，能識別病原微生物中的進化保守分子結構，是重要的天然免疫分子，其不僅表達于免疫細胞，也表達于多種腫瘤細胞 [1, 2]。腫瘤細胞上TLRs的激活不僅可促進細胞的增殖和凋亡抵抗，還可促進腫瘤細胞的浸潤、轉移及免疫逃避 [3-5]。TLR2是TLR受體家族的重要成員，其在多種腫瘤組織中高表達，是癌癥發病關鍵因子之一 [2-7]。人類Toll樣受體2（Toll-like receptor 2，TLR2）的編碼基因位于第4號染色體（4q32），在天然免疫應答中起著非常重要的作用 [8-10]。TLR2主要以TLR1或者TLR6結合成異源二聚體的形式來識別它們的配體，TLR1/TLR2異二聚體能夠識別多種細菌的脂肽，而TLR6/TLR2異二聚體能夠識別支原體脂蛋白和肽聚糖 [8-13]。研究證實，TLR2基因的多態性能夠影響宿主的固有免疫應答和天然免疫防御而與腫瘤的發病風險存在相關性。目前，已有關于TLR2多態性與腫瘤發病風險相關性的研究，其中最重要的就是-196至-174插入/缺失（I/D）多態性 [11, 14-16]。已有大量研究證實I/D多態性與腫瘤的發病風險具有相關性 [7-19]，但目前結論尚不統一。因此，本研究采用Meta分析的方法對已有的研究進行綜合評價，以期為后續研究提供基礎。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
病例-對照研究。
1.1.2 研究對象
經臨床明確診斷為腫瘤的患者。
1.1.3 暴露因素
TLR2基因-196至-174 I/D多態性。
1.1.4 結局指標
腫瘤的發病風險。
1.1.5 排除標準
重復發表的文獻；無法提取數據的文獻；摘要、會議論文；非中、英文文獻。
1.2 檢索策略
計算機檢索PubMed、EMbase、The Cochrane Library（2015年第7期）、CBM、CNKI、VIP和WanFang Data數據庫，搜集關于TLR2基因-196至-174 I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的病例-對照研究，檢索時限截至2015年7月。同時，追溯納入文獻的參考文獻，以補充獲取相關文獻。中文檢索詞包括：腫瘤、癌、TLR2、Toll樣受體2、多態性；英文檢索詞包括：cancer、polymorphism、variant、mutation、TLR2、toll like receptor 2。以PubMed為例，其具體檢索策略見框1。
框 1 PubMed檢索策略
#1 cancer OR carcinoma #2 toll like receptor 2 OR TLR2 #3 mutation #4 polymorphism #5 variant #6 #1 AND #2 AND (#3 OR #4 OR #5)
1.3 文獻篩選、資料提取與偏倚風險評價
由2位研究者獨立篩選文獻、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、發表雜志和時間等；② 偏倚風險評價的關鍵要素；③ 病例組和對照組基因型分布頻率。納入研究的偏倚風險采用NOS量表（Newcastle-Ottawa Scale）進行評價。
1.4 統計分析
采用RevMan 5.2軟件進行Meta分析。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（DD+DI vs. II、DD vs. II+DI、DD vs. II、DI vs. II、D vs. I）下的遺傳效應。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162篇，經逐層篩選后，最終納入13個病例-對照研究[7-19]，共3 250例腫瘤患者和4 332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 納入研究的基本特征與偏倚風險評價結果
見表 1。
表1
納入研究的基本特征和偏倚風險評價結果
2.3 Meta分析結果
2.3.1 顯性模型（DD+DI vs. II）
共納入3 250例腫瘤患者和4 332例對照。以基因型DD+DI為暴露因素，基因型II為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.60，95%CI（1.13，2.27），P=0.009]（圖 2）。
圖2
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（DD+DI vs. II）
2.3.2 隱性模型（DD vs. II+DI）
共納入3 250例腫瘤患者和4 332例對照。以基因型DD為暴露因素，基因型II+DI為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.73，95%CI（1.13，2.66），P=0.01]（圖 3）。
圖3
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（DD vs. II+DI）
2.3.3 共顯性模型（DD vs. II）
共納入1 992例腫瘤患者和2 957例對照。以基因型DD為暴露因素，基因型II為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.99，95%CI（1.22，3.24），P=0.006]（圖 4）。
圖4
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（DD vs. II）
2.3.4 共顯性模型（DI vs. II）
共納入2 962例腫瘤患者和4 084例對照。以基因型DI為暴露因素，基因型II為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.52，95%CI（1.09，2.11），P=0.01]（圖 5）。
圖5
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（DI vs. II）
2.3.5 等位基因模型（D vs. I）
共納入3 250例腫瘤患者和4 332例對照。以等位基因D為暴露因素，等位基因I為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.54，95%CI（1.14，2.09），P=0.005]（圖 6）。
圖6
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（D vs. I）
3 討論
TLRs主要表達于免疫細胞，通過識別微生物表面的保守分子模式，在宿主抵抗病原微生物入侵中發揮著重要作用，TLR 還參與了肝缺血-再灌注肺損傷過程。近年研究發現，TLRs 也表達于內皮細胞和上皮細胞，而且發現TLRs在很多腫瘤細胞和組織中表達上調，如多種腫瘤中都發現TLR2高表達，而在相應器官的良性病變或者正常組織中TLR2低表達或不表達。這都說明TLR2廣泛參與了腫瘤的發病機制。近年來，有關TLR2多態性與腫瘤相關性的研究越來越多，其中關于-196至-174 I/D多態性與腫瘤的相關性研究是其中重要的部分，但是已有結論仍不統一。因此，本研究搜集相關病例-對照研究并進行Meta分析，進一步明確TLR2基因I/D多態性與腫瘤的相關性，以期為明確天然免疫與腫瘤發病機制提供理論依據。
本研究共納入13個病例-對照研究，包括3 250例腫瘤患者和4 332例對照。我們的研究發現，TLR2基因I/D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，均與腫瘤的發病風險具有相關性。本研究中，我們發現各研究間存在一定的異質性，其原因可能包括：① 各納入研究所涉及的病例和對照來自不同地區、種族和腫瘤，病例組和對照組的納入不一致；② 納入研究均為發表文獻，未納入灰色文獻；③ 來自不同國家或地區的腫瘤診斷方法、基因分型方法各不相同，這也可能會帶來一定的異質性。
本研究的局限性：① 腫瘤的發病與多種因素相關，但本研究僅對一個基因多態性與腫瘤的相關性進行了研究，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。② 由于納入研究的數量較少，本研究未進一步按腫瘤類型、種族來分亞組，若將來有更多的研究，我們將對不同腫瘤和種族的相關性進行進一步的研究。③ 本次Meta分析納入研究人群多數為亞洲人群，且未納入來自非洲地區的研究，因此本研究結論可能不適用于非洲人群。
綜上所述，本研究發現TLR2基因I/D多態性可能與腫瘤的發病風險相關。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。
腫瘤發生是基因和環境共同作用的結果。天然免疫在腫瘤的發病過程中起著重要作用。Toll樣受體家族（Toll-like receptors，TLRs）是一種跨膜受體，能識別病原微生物中的進化保守分子結構，是重要的天然免疫分子，其不僅表達于免疫細胞，也表達于多種腫瘤細胞 [1, 2]。腫瘤細胞上TLRs的激活不僅可促進細胞的增殖和凋亡抵抗，還可促進腫瘤細胞的浸潤、轉移及免疫逃避 [3-5]。TLR2是TLR受體家族的重要成員，其在多種腫瘤組織中高表達，是癌癥發病關鍵因子之一 [2-7]。人類Toll樣受體2（Toll-like receptor 2，TLR2）的編碼基因位于第4號染色體（4q32），在天然免疫應答中起著非常重要的作用 [8-10]。TLR2主要以TLR1或者TLR6結合成異源二聚體的形式來識別它們的配體，TLR1/TLR2異二聚體能夠識別多種細菌的脂肽，而TLR6/TLR2異二聚體能夠識別支原體脂蛋白和肽聚糖 [8-13]。研究證實，TLR2基因的多態性能夠影響宿主的固有免疫應答和天然免疫防御而與腫瘤的發病風險存在相關性。目前，已有關于TLR2多態性與腫瘤發病風險相關性的研究，其中最重要的就是-196至-174插入/缺失（I/D）多態性 [11, 14-16]。已有大量研究證實I/D多態性與腫瘤的發病風險具有相關性 [7-19]，但目前結論尚不統一。因此，本研究采用Meta分析的方法對已有的研究進行綜合評價，以期為后續研究提供基礎。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
病例-對照研究。
1.1.2 研究對象
經臨床明確診斷為腫瘤的患者。
1.1.3 暴露因素
TLR2基因-196至-174 I/D多態性。
1.1.4 結局指標
腫瘤的發病風險。
1.1.5 排除標準
重復發表的文獻；無法提取數據的文獻；摘要、會議論文；非中、英文文獻。
1.2 檢索策略
計算機檢索PubMed、EMbase、The Cochrane Library（2015年第7期）、CBM、CNKI、VIP和WanFang Data數據庫，搜集關于TLR2基因-196至-174 I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的病例-對照研究，檢索時限截至2015年7月。同時，追溯納入文獻的參考文獻，以補充獲取相關文獻。中文檢索詞包括：腫瘤、癌、TLR2、Toll樣受體2、多態性；英文檢索詞包括：cancer、polymorphism、variant、mutation、TLR2、toll like receptor 2。以PubMed為例，其具體檢索策略見框1。
框 1 PubMed檢索策略
#1 cancer OR carcinoma #2 toll like receptor 2 OR TLR2 #3 mutation #4 polymorphism #5 variant #6 #1 AND #2 AND (#3 OR #4 OR #5)
1.3 文獻篩選、資料提取與偏倚風險評價
由2位研究者獨立篩選文獻、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、發表雜志和時間等；② 偏倚風險評價的關鍵要素；③ 病例組和對照組基因型分布頻率。納入研究的偏倚風險采用NOS量表（Newcastle-Ottawa Scale）進行評價。
1.4 統計分析
采用RevMan 5.2軟件進行Meta分析。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（DD+DI vs. II、DD vs. II+DI、DD vs. II、DI vs. II、D vs. I）下的遺傳效應。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162篇，經逐層篩選后，最終納入13個病例-對照研究[7-19]，共3 250例腫瘤患者和4 332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 納入研究的基本特征與偏倚風險評價結果
見表 1。
表1
納入研究的基本特征和偏倚風險評價結果
2.3 Meta分析結果
2.3.1 顯性模型（DD+DI vs. II）
共納入3 250例腫瘤患者和4 332例對照。以基因型DD+DI為暴露因素，基因型II為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.60，95%CI（1.13，2.27），P=0.009]（圖 2）。
圖2
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（DD+DI vs. II）
2.3.2 隱性模型（DD vs. II+DI）
共納入3 250例腫瘤患者和4 332例對照。以基因型DD為暴露因素，基因型II+DI為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.73，95%CI（1.13，2.66），P=0.01]（圖 3）。
圖3
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（DD vs. II+DI）
2.3.3 共顯性模型（DD vs. II）
共納入1 992例腫瘤患者和2 957例對照。以基因型DD為暴露因素，基因型II為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.99，95%CI（1.22，3.24），P=0.006]（圖 4）。
圖4
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（DD vs. II）
2.3.4 共顯性模型（DI vs. II）
共納入2 962例腫瘤患者和4 084例對照。以基因型DI為暴露因素，基因型II為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.52，95%CI（1.09，2.11），P=0.01]（圖 5）。
圖5
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（DI vs. II）
2.3.5 等位基因模型（D vs. I）
共納入3 250例腫瘤患者和4 332例對照。以等位基因D為暴露因素，等位基因I為非暴露因素，隨機效應模型Meta分析結果顯示，該多態性與腫瘤發病風險具有相關性[OR=1.54，95%CI（1.14，2.09），P=0.005]（圖 6）。
圖6
TLR2基因I/D多態性與腫瘤發病風險相關性的Meta分析（D vs. I）
3 討論
TLRs主要表達于免疫細胞，通過識別微生物表面的保守分子模式，在宿主抵抗病原微生物入侵中發揮著重要作用，TLR 還參與了肝缺血-再灌注肺損傷過程。近年研究發現，TLRs 也表達于內皮細胞和上皮細胞，而且發現TLRs在很多腫瘤細胞和組織中表達上調，如多種腫瘤中都發現TLR2高表達，而在相應器官的良性病變或者正常組織中TLR2低表達或不表達。這都說明TLR2廣泛參與了腫瘤的發病機制。近年來，有關TLR2多態性與腫瘤相關性的研究越來越多，其中關于-196至-174 I/D多態性與腫瘤的相關性研究是其中重要的部分，但是已有結論仍不統一。因此，本研究搜集相關病例-對照研究并進行Meta分析，進一步明確TLR2基因I/D多態性與腫瘤的相關性，以期為明確天然免疫與腫瘤發病機制提供理論依據。
本研究共納入13個病例-對照研究，包括3 250例腫瘤患者和4 332例對照。我們的研究發現，TLR2基因I/D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，均與腫瘤的發病風險具有相關性。本研究中，我們發現各研究間存在一定的異質性，其原因可能包括：① 各納入研究所涉及的病例和對照來自不同地區、種族和腫瘤，病例組和對照組的納入不一致；② 納入研究均為發表文獻，未納入灰色文獻；③ 來自不同國家或地區的腫瘤診斷方法、基因分型方法各不相同，這也可能會帶來一定的異質性。
本研究的局限性：① 腫瘤的發病與多種因素相關，但本研究僅對一個基因多態性與腫瘤的相關性進行了研究，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。② 由于納入研究的數量較少，本研究未進一步按腫瘤類型、種族來分亞組，若將來有更多的研究，我們將對不同腫瘤和種族的相關性進行進一步的研究。③ 本次Meta分析納入研究人群多數為亞洲人群，且未納入來自非洲地區的研究，因此本研究結論可能不適用于非洲人群。
綜上所述，本研究發現TLR2基因I/D多態性可能與腫瘤的發病風險相關。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。
