MIF基因啟動子區(qū)-173多態(tài)性與冠狀動脈粥樣硬化性心臟病發(fā)病風險關系的meta分析

連 政，于詩然，崔淯夏，李素芳，宋俊賢，李忠佑，陳 紅

(北京大學人民醫(yī)院心內科/急性心肌梗死早期預警和干預北京市重點實驗室/心血管轉化醫(yī)學研究中心，北京 100044)

冠狀動脈粥樣硬化性心臟病(coronary artery disease,CAD)，簡稱冠心病，是嚴重威脅人類健康的疾病[1]。動脈粥樣硬化斑塊的形成是發(fā)生CAD的病理學基礎。炎性反應可以促進動脈粥樣硬化斑塊的形成，同時，炎性反應也與斑塊的穩(wěn)定性相關[2]。研究發(fā)現(xiàn)，在CAD人群中，多種炎癥因子在外周循環(huán)的水平明顯升高，且這些炎癥因子對CAD的發(fā)生及發(fā)展起著重要的作用[3]。越來越多的炎癥因子被發(fā)現(xiàn)，如巨噬細胞移動抑制因子(macrophage migration inhibitory factor,MIF)。

MIF是一種由T細胞、巨噬細胞、上皮細胞等多種細胞合成的細胞因子[4]。既往研究發(fā)現(xiàn)血清中MIF水平與CAD的發(fā)病呈正相關，并且有研究認為血清中的MIF水平可以作為CAD的預測因子[5]。人的MIF基因定位于染色體 21q11.2，可編碼 115個氨基酸[6]。既往研究發(fā)現(xiàn)MIF基因啟動子區(qū)-173 C/G等位基因具有與激活增強子結合蛋白4(activating enhancer binding protein 4,AP4)應答元件相結合的位點，因此該位點單核苷酸多態(tài)性(single nucleotide polymorphisms,SNP)可影響MIF的表達水平[7]。許多研究認為該位點的SNP與CAD發(fā)病風險相關[8-15]，但也有一些研究證實兩者并無關聯(lián)[16-17]。本研究收集針對MIF 啟動子區(qū)-173 C/G SNP與CAD發(fā)病風險相關性的病例對照研究，進行系統(tǒng)分析，以了解CAD的發(fā)病風險與MIF啟動子區(qū)-173 C/G SNP之間的聯(lián)系。

1 資料與方法

1.1 文獻檢索策略

從PubMed、EMBASE、Google Scholar、Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL)、中國生物醫(yī)學文獻數(shù)據(jù)庫(Chinese Biomedical Literature Database，CBM)、中國知網(wǎng)、萬方及維普等數(shù)據(jù)庫中檢索相關文獻。以冠狀動脈粥樣硬化性心臟病、冠心病、心肌梗死、心絞痛、猝死、巨噬細胞遷移抑制因子、MIF、rs755622、-173 G/C、多態(tài)性為主題詞檢索中文數(shù)據(jù)庫，以CAD、coronary artery disease、myocardial infarction、angina、sudden death、polymorphism、SNP、MIF、macrophage migration inhibitory factor、rs755622、-173 G/C為主題詞檢索英文數(shù)據(jù)庫。同時檢索PROSPERO數(shù)據(jù)庫(https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/)，中國臨床試驗注冊中心(http://www.chictr.org.cn/)及美國國立衛(wèi)生研究院所屬的北美臨床試驗注冊中心(https://clinicaltrials.gov/)，以確定有無目前正在進行的相關臨床研究。在上述的數(shù)據(jù)庫中對已經(jīng)發(fā)表的學位論文、會議論文等進一步篩選，以找尋未發(fā)表的相關數(shù)據(jù)。以上檢索時限為建庫至2020年5月7日。

1.2 納入與排除標準

納入標準：(1)病例對照研究；(2)文獻研究內容為MIF基因啟動子區(qū)-173 SNP與CAD發(fā)病風險的相關性；(3)足夠的基因型數(shù)據(jù)計算比值比(odds ratio，OR)和95%置信區(qū)間(confidence interval，CI)。排除標準：(1)無法獲得足夠的基因數(shù)據(jù)；(2)動物實驗研究；(3)綜述性文獻、病案報道及meta分析；(4)重復數(shù)據(jù)發(fā)表的文獻。

1.3 文獻質量評價

按照既往發(fā)表的文獻評價體系對獲取的文獻進行評分，按照評分細則，文獻得分在0～9分[18]。由兩位獨立的研究者根據(jù)評分細則嚴格打分。文獻得分大于或等于6分為高質量文獻。

1.4 統(tǒng)計學處理

為了評估MIF基因啟動子區(qū)-173 SNP與CAD發(fā)病風險的相關性，本研究中將基因模型劃分為等位基因模型(Cvs. G)、隱性基因模型 (CCvs. GC+GG)、顯性基因模型 (GC+CCvs. GG)、純合子基因模型 (CCvs. GG) 及雜合子基因模型 (GCvs.GG)，并分別計算它們的OR值及95%CI。根據(jù)人種及Hardy-Weinberg平衡(Hardy-Weinberg equilibrium，HWE)定律進一步行亞組分析。所有數(shù)據(jù)使用Stata16.0軟件進行分析。通過q檢驗和I2檢驗進行異質性分析，若P>0.10且I2<50%則認為各原始研究間無明顯的異質性，并采用固定效應模型進行合并計算，否則認為存在異質性，則采用隨機效應模型計算。敏感性分析用于評估每一個獨立研究對整體研究的影響及結果的穩(wěn)定性。通過Egger′s檢驗和Begg′s漏斗圖分析發(fā)表偏移。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結 果

2.1 文獻檢索結果

本研究初步檢索到相關文獻112篇，根據(jù)納入排除標準逐層篩選，最終納入10篇[8-17]，包括5篇中文文獻和5篇英文文獻，其中8個研究樣本為亞洲人群，2個研究樣本為非亞洲人群。1篇文獻的研究結果未以論著形式發(fā)表在國內外期刊中[14]，其余9篇文獻均以論著形式發(fā)表在國內外期刊中。在已注冊的臨床研究中未發(fā)現(xiàn)與本研究相關且正在進行的臨床研究。研究共納入CAD人群4 245例，對照組5 007例。8項研究的對照組符合HWE定律，2項不符合。文獻篩選流程圖見圖1，納入文獻的基本特征見表1。

圖1 文獻篩選流程

表1 納入文獻基本特征

2.2 MIF基因啟動子區(qū)-173 SNP與CAD發(fā)病風險的相關性

根據(jù)meta分析的結果顯示，除雜合子基因模型外，其余4種基因模型的分析結果均顯示MIF基因啟動子區(qū)-173 SNP與CAD的發(fā)病相關，是CAD的危險因素(Cvs. G,OR= 1.39,95%CI：1.16～1.68,P=0.001,I2=70%;CCvs. GC+GG,OR=1.82,95%CI：1.22～2.71,P=0.004,I2=74.5%;GC+CCvs. GG,OR= 1.43,95%CI：1.13～1.80,P=0.003,I2=63.6%;CCvs. GG,OR= 1.98,95%CI：1.36～2.87,P=0,I2=56.7%)。見表2。

表2 MIF基因啟動子區(qū)-173 SNP與CAD發(fā)病風險的meta分析結果

MIF-173(rs755622)GC+CC vs. GGOR(95%CI)PI2(%)CC vs. GGOR(95%CI)PI2(%)GC vs. GGOR(95%CI)PI2(%)總計1.43(1.13～1.80)0.00363.61.98(1.36～2.87)056.71.32(0.99～1.76)0.05971.5種族 亞州1.34(1.03～1.73)0.02866.11.94(1.37～2.76)043.81.19(0.88～1.61)0.26071.7 非亞州1.94(1.27～2.97)0.00203.30(0.28～39.40)0.34686.72.39(1.38～4.13)0.0020HWE 是1.49(1.19～1.88)0.00155.62.24(1.44～3.49)062.71.34(1.04～1.74)0.02660 否0.97(0.27～3.42)0.96288.51.17(0.66～2.11)0.58801.10(0.15～7.82)0.92592.9PCR-Taqman 是0.94(0.58～1.52)0.80267.71.47(1.18～1.83)0.00100.89(0.51～1.56)0.68372.9 否1.70(1.36～2.12)021.62.69(1.50～4.85)0.00160.81.62(1.09～2.40)0.01665.1

亞組分析顯示，在亞洲人群中，除雜合子基因模型以外，其余4種基因模型均顯示MIF基因啟動子區(qū)-173 SNP與CAD的發(fā)病相關(Cvs. G,OR=1.34,95%CI：1.09～1.64,P=0.005,I2=72%;CCvs. GC+GG,OR=1.84,95%CI：1.20～2.80,P=0.005,I2=74.8%;GC+CCvs. GG，OR=1.34,95%CI：1.03～1.73,P=0.028,I2=66.1%;CCvs. GG，OR= 1.94,95%CI：1.37～2.76,P=0,I2=43.8%)，且該基因SNP為CAD的危險因素。在非亞洲人群中，僅在等位基因模型、顯性基因模型及雜合子基因模型中觀察到MIF基因啟動子區(qū)-173 SNP與CAD的發(fā)病相關(Cvs. G,OR= 1.72,95%CI：1.01～2.92,P=0.047,I2=58.0%;GC+CCvs. GG，OR= 1.94,95%CI：1.27～2.97,P=0.002,I2=0;GCvs. GG，OR= 2.39,95%CI：1.38～4.13,P=0.002,I2=0)。

當去除HWE不平衡的研究后再次對數(shù)據(jù)進行meta分析后發(fā)現(xiàn)，5種基因模型的分析結果均顯示MIF基因啟動子區(qū)-173 SNP與CAD的發(fā)病相關，是CAD的危險因素。

由于納入文獻的異質性較大，因此筆者嘗試對納入文獻進行不同的分組分析以找尋異質性來源。筆者發(fā)現(xiàn)當去除3項以PCR Taqman為檢測手段的研究后，4種基因模型下，納入文獻的異質性有所下降甚至消失，提示檢測手段不同可能是造成異質性的主要來源。

2.3 敏感性分析

在5種基因模型下，通過逐一剔除每項研究后再分析，發(fā)現(xiàn)均不會對總結果產(chǎn)生顯著影響，提示本研究的穩(wěn)定性較好，見圖2。

圖2 在等位基因模型下的敏感性分析結果

2.4 發(fā)表偏倚

Begg′s漏斗圖分析及Egger′s檢驗分析結果顯示，在5種基因模型下均未見明顯的發(fā)表偏倚，提示本研究結果可靠。見表3，圖3。

表3 發(fā)表偏倚分析結果

圖3 在等位基因模型下的發(fā)表偏倚結果

3 討 論

MIF被認為是炎癥瀑布的上游促炎因子，可調控其他促炎因子及炎癥介質的合成與釋放，這種特性使MIF在許多疾病中發(fā)揮著重要的作用，并被認為是一個很有潛力的生物標志物[19]。臨床研究發(fā)現(xiàn)，CAD患者血清MIF水平明顯升高[20]，因此推測MIF在CAD的發(fā)生發(fā)展中具有重要作用。研究表明，在有害因素刺激下，MIF可迅速從巨噬細胞、心肌細胞、血管內皮細胞等中釋放[21]。釋放出的MIF可促進巨噬細胞向泡沫細胞轉化，加速動脈粥樣硬化進程[22]。同時MIF還可以促進其他炎癥因子的合成及釋放，如白細胞介素-1(IL-1)、IL-18、腫瘤壞死因子-α(TNF-α)等[23]，通過該途徑可對炎性反應進一步放大，促進動脈粥樣硬化形成。

迄今為止，已報道MIF基因有4個多態(tài)位點，其中包括-794位CATT5-8的4個核苷酸重復和3個SNP，它們分別是-173G>C、+254T>C和+656C>G[24]。由于-173G>C位于MIF基因的啟動子，且該位點的基因突變可影響AP4應答元件親和力，因此該位點的SNP對機體中MIF水平有明顯影響[7]。本研究是目前第1篇對該位點SNP與CAD發(fā)病關聯(lián)性做系統(tǒng)性評價的研究。通過本研究發(fā)現(xiàn)僅雜合子基因模型沒有顯示出與CAD明顯的相關性，其余4種模型均提示該SNP與CAD發(fā)病風險相關，且該位點SNP中攜帶等位基因C是CAD的危險因素。在不同人群中不同的基因模型表現(xiàn)出不同的結果，對于亞洲人群則在等位基因模型、顯性基因模型、隱性基因模型及純合子基因模型中觀察到該SNP與CAD的發(fā)病相關，在非亞洲人群中則在等位基因模型、顯性基因模型及雜合子基因模型中觀察到該SNP與CAD的發(fā)病相關。但鑒于亞洲人群的研究中有2篇文章有明顯異質性，且對于非亞洲人群的研究較少，因此該結論仍待較大樣本量的研究結果予以佐證。本研究中可見數(shù)據(jù)的異質性較大，在納入的原始研究中雖有2項研究不符合HWE定律，但經(jīng)過矯正分析后發(fā)現(xiàn)其對總體研究結果及異質性影響并不明顯，進一步分析發(fā)現(xiàn)異質性的主要來源是徐銳[14]、WU等[16]、代傳芬等[17]的3項研究，且這3項研究均以PCR Taqman為檢測手段，將這3項文獻剔除后異質性有所降低甚至消失，因此考慮檢測手段不同可能是造成異質性的主要來源。本研究經(jīng)過敏感性分析及發(fā)表偏倚檢測均提示結果穩(wěn)固、可靠。

本研究納入的文獻數(shù)據(jù)大部分來自中國的臨床研究，非亞洲人群的研究數(shù)據(jù)較少，總體數(shù)據(jù)十分有限，筆者猜測可能的原因有以下幾點：(1)目前對于MIF的生理機制研究并不十分清楚，導致MIF并未成為眾多研究的焦點；(2)少量研究發(fā)現(xiàn)血清中MIF水平與CAD的發(fā)病關聯(lián)性不強[25]，因此并未進一步對基因多態(tài)性進行研究。另外有些非亞洲人群研究由于無法獲得有效的確切數(shù)據(jù)，因此無法納入本研究中，例如MONICA/KORA研究[25]。該研究為德國的1項臨床研究，共納入363例CAD患者，研究結果顯示女性攜帶該SNP位點的等位基因是CAD的危險因素之一。由于人群的差異可能導致該基因的分布及與疾病的關聯(lián)性會受到一定的影響，例如既往對于該位點的SNP研究發(fā)現(xiàn)，亞洲人群攜帶等位基因C是罹患結核及炎癥性腸病的危險因素，但對于非亞洲人群來說則不是[26-27]。本研究由于樣本量偏小，且非亞洲人群數(shù)據(jù)有限，導致本研究結果存在局限性，所以期待更大標本量的非亞洲人群的相關結果發(fā)表，以彌補目前meta分析的缺陷。此外，本研究中有2項研究人群不符合HWE定律，以及本文僅檢索了中文及英文數(shù)據(jù)庫，未納入其他語種的文獻均是本研究存在的局限性。

綜上所述，MIF基因啟動子區(qū)-173 SNP與CAD的發(fā)病風險相關，且攜帶等位基因C是CAD的危險因素。但仍需大標本量及更多人群的檢測數(shù)據(jù)進一步驗證。