张乐 徐胜昔 郭翔取 张利群
摘 要:目的 探讨Tyrer-Cuzick模型联合SNPs位点在江西地区乳腺癌诊断中的应用价值。方法 選取2016年1月~2017年12月我院收治的乳腺癌患者150例作为A组,选择同期乳腺良性肿瘤患者130例作为B组。采用病史采集回顾性分析,使用Gail及Tyrer-Cuzick模型计算乳腺癌患病风险值,比较两者的风险值的灵敏度、准确度,绘制ROC曲线图,比较曲线下面积。使用PCR测序法统计FGFR2基因rs2981582位点基因分型的数目及频率,采用非条件Logist回归分析结果。结果 Tyrer -Cuzick模型应用于风险评估的敏感度66.00%,特异度86.92%,阳性预测值为85.34%,阴性预测值68.90%; 其ROC曲线下面积0.786大于Gail模型的0.665,差异有统计学意义(P<0.001);FGFR2基因rs2981582位点在A组基因型CC、CT、TT的分布频率分别为44.00%、43.33%、12.67%,在B组基因型CC、CT、TT的频率分别为38.46%、38.46%、23.08%。结论 Tyrer-Cuzick模型联合rs2981582位点可用于江西地区乳腺癌筛查和诊断,不失为一种新方法,且TT基因型可能增加江西地区乳腺癌患病风险。
关键词:Tyrer-Cuzick模型;SNPs位点;乳腺癌
中图分类号:R737.9;R445.1 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1006-1959.2018.24.038
文章编号:1006-1959(2018)24-0131-03
Abstract:Objective To investigate the value of Tyrer-Cuzick model combined with SNPs in the diagnosis of breast cancer in Jiangxi. Methods From January 2016 to December 2017, 150 patients with breast cancer admitted to our hospital were selected as group A, and 130 patients with benign breast tumors were selected as group B. Retrospective analysis of medical history was used to calculate the risk value of breast cancer using Gail and Tyrer-Cuzick models. The sensitivity and accuracy of the risk values were compared. ROC curves were drawn and the area under the curve was compared. The number and frequency of FGFR2 gene rs2981582 genotyping in the two groups were counted by PCR sequencing, and the results were analyzed by unconditional Logist regression. Results The sensitivity of the Tyrer-Cuzick model was 66.00%, the specificity was 86.92%, the positive predictive value was 85.34%, and the negative predictive value was 68.90%. The area under the ROC curve was 0.786, which was larger than 0.665 of the Gail model,the difference was statistically significant(P<0.001); the distribution frequency of FGFR2 gene rs2981582 in group A genotype CC, CT, TT was 44.00%, 43.33%, 12.67%, respectively. The frequency of group B genotype CC, CT, TT was 38.46. %, 38.46%, and 23.08%.Conclusion Tyrer-Cuzick model combined with rs2981582 can be used for breast cancer screening and diagnosis in Jiangxi, which is a new method, and TT genotype may increase the risk of breast cancer in Jiangxi.
Key words:Tyrer-Cuzick model;SNPs locus;Breast cancer
在我国罹患乳腺癌的妇女死亡率呈逐年上升趋势。及早对女性进行乳腺癌风险评估,提高乳腺癌早期检出率是关键。而乳腺癌预测模型及SNP(single nucleotide polymorphism)是目前研究的熱点。本文旨在将Tyrer-Cuzick模型与江西地区亚裔妇女乳腺癌易感基因的SNP位点结合应用在乳腺癌风险评估中,以期建立一个新的风险评估形式。
1 资料与方法
1.1一般资料 选择2016年1月~2017年12月南昌大学附属九江市第一人民医院女性乳腺癌接受手术治疗的患者150例作为A组,患者术前未接受化疗或放疗,年龄 35~69岁,平均年龄(51.02±4.63);选择同期乳腺良性肿瘤女性患者130例作为B组,患者无恶性肿瘤病史,年龄 35~69岁,平均年龄(52.78±5.01),本研究经本院伦理委员会审批通过。
1.2提取数据 收集上述病例相关危险因素信息,分别应用Gail模型和Tyrer-Cuzick模型回顾性计算280例妇女未来5年患癌风险值。
1.3 FGFR2基因 rs2046210位点的基因提取 将上述收集280例患者肿块标本石蜡块每例制作成10~15 μm的石蜡切片3片。采用成都福际生物的通用基因组DNA提取试剂盒 ,按照试剂盒说明书抽提基因组DNA。提取完毕DNA后尽快使用。根据NCBI 数据库及国内外文献报道,选择FGFR2基因rs2981582位点作为研究对象。采用Primer Premier 5.0软件设计引物(上海英俊生物技术公司),上游引物5'-CGTGAGCCAAGCCTCTACTT-3',下游引物5'-TCTCACACGATTGCTTCAGG-3'。按下列比例配制反应液:10×PCR buffer 2.5 μl,DNA 模板2.0 μl,dNTP 0.5 μl,Taq酶0.5 μl,Forward primer1.0 μl,reverse primer1.0 μl,纯化水17.5 μl,反应体系总体积25 μl。上样于 ABI 9700 PCR仪进行扩增(ABI,USA)。PCR扩增参数:95 ℃ 50 s,54 ℃ 50 s,72 ℃ 1 min,35 个循环后,72 ℃ 延伸 5 min。PCR产物送上海吉凯基因有限公司测序,统计基因型的数目及频率,然后计算相应等位基因的频率。
1.4统计学分析 采用SPSS 17.0软件分析两组使用Gail模型和Tyrer -Cuzick模型计算出来的风险值,分别计算其ROC曲线下面积,进行?字2检验,P<0.001表示差异有统计学意义,ROC曲线下面积在0.5~0.7时有较低准确性,ROC曲线下面积在0.7~0.9时有一定准确性,ROC曲线下面积>0.9时有较高准确性。采用?字2检验验证该位点基因型分布频率是否符合Hardy-Weinberg平衡定律、比较等位基因频率在两组之间的差异,P≤0.05为差异有统计学意义。分别采用非条件Logistic回归计算OR和CI评估rs2981582多态性与乳腺癌患病风险及临床病理参数的关系。
2 结果
2.1两种模型预测未来5年患浸润性乳腺癌的风险值比较 使用Gail模型预测上两组未来5年患浸润性乳腺癌的风险值所绘制的ROC曲线(见图1),确定该曲线上的界值,该界值为0.31%,风险值>0.31%为高风险,风险值<0.31%为低风险。Gail模型应用于风险评估的敏感度53.33%,特异度 77.69%,阳性预测值为73.39%,阴性预测值 59.06%,有统计学意义(?字2=16.98,P<0.001),ROC 曲线下面积 0.665。使用Tyrer-Cuzick模型预测未来5年患浸润性乳腺癌的风险值所绘制的ROC曲线见图2,确定该ROC曲线上的界值,该界值为0.53%,风险值>0.53%为高风险,风险值<0.53%为低风险列出诊断性试验的评价结果。Tyrer -Cuzick模型应用于风险评估的敏感度 66.00%,特异度 86.92%,阳性预测值为85.34%,阴性预测值68.90%,差异有统计学意义(?字2=17.00,P<0.001),ROC 曲线下面积0.786。
2.2两组FGFR2基因 rs2046210位点基因分型结果比较 FGFR2基因rs2981582位点在A组的基因型CC、CT、TT的例数分别为 66例、65例、19例,其分布频率分别为 44.00%、43.33%、12.67%。等位基因T的频率为34.60%,等位基因C的频率为58.67%;B组基因型 CC、CT、TT 的例数分别为 50例、50例、30例,其频率分别为38.46%、38.46%、23.08%,等位基因 T 的频率为42.25%。两组rs2981582点位基因型与乳腺癌患病风险结果见表1。
3 讨论
我国目前应用较广的乳腺癌风险评估模型仍以Gail模型为主,但大量报道显示其可能低估了女性乳腺癌患病风险。Tyrer-Cuzick模型将恶性肿瘤家族史、遗传及非遗传因素等多种早前广泛报道与乳腺癌发病密切相关的因素囊括在内,故相较于前者,后者准确性更高但后者在我国缺乏各地大样本报道。本研究采用病史采集回顾性分析将两组分别使用Gail、Tyrer-Cuzick 模型计算出的乳腺癌患病风险值绘制出ROC曲线图,通过比较曲线下面积。明确得出Tyrer-Cuzick模型预测准确性优于Gail模型,为其提供了江西地区样本数据。
SNP是指基因组上单个核苷酸的变异(转换、颠换、缺失和插入)所形成的第三代可检测的遗传标志性物质,变异频率一般>1%。SNP在CG序列上出现最为频繁,且多是由C转换为T ,原因可能是胞嘧啶常被甲基化,而后自发地脱氨成为胸腺嘧啶[1]。SNP位点多态性的差异会造成不同个体对环境的刺激产生差异性敏感,从而导致疾病发病率及耐药性的个体差异[2]。本研究显示在江西地区人群样本中FGFR2基因rs2981582位点等位基因T在A组的分布频率为34.60%,而在B组的分布频率为42.25%,分布频率符合Hardy-Weinberg 平衡检验。基因CC、CT、TT型在乳腺癌A组的分布频率分别为44.00% 、43.33% 、12.67%。对照B组频率分别为38.46%、38.46%、23.08%。采用Logistic回归显示TT基因型分布频率在A组低于B组,差异有统计学意义(P=0.035),以CC基因型作为内参,TT基因型可能是降低乳腺癌保护的因素。这说明rs2981582位点TT基因型有可能增加乳腺癌患癌风险。
因此,Tyrer-Cuzick模型联合rs2981582位点可用于江西地区乳腺癌筛查和诊断,不失为一种新方法。
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收稿日期:2018-10-18;修回日期:2018-11-2
编辑/成森