觸珠蛋白基因多態性與冠心病易感性的Meta分析

孟帆，陳芳雨，徐盼，張超，左紅霞，汪龍

冠狀動脈粥樣硬化性心臟?。ü谛牟?，CHD），是指冠狀動脈（冠脈）粥樣硬化導致的心肌缺血、缺氧而引起的心臟病[1]。目前為止，冠心病仍然是全球人類疾病死亡的主要原因之一[2]。然而，冠心病的病因有多種且仍不明確。有研究報道，年齡、吸煙、肥胖、高血壓以及糖尿病等均與冠心病的發生有關[3-5]。除此之外，也有研究報道，冠心病的發生與遺傳因素有關[6-8]，如在基因區域9p21和6p24.1中存在遺傳變異與冠心病的發病風險相關[9-11]。

觸珠蛋白（Hp）基因，定位于染色體16q22.1區域[12,13]，存在2個等位基因，即Hp1和Hp2，構成了Hp1-1、Hp2-1和Hp2-2三種基本基因型[14]。Hp的主要功能是與游離血紅蛋白（Hb）結合形成Hb-Hp復合物，被巨噬細胞CD163 Hp-Hb清道夫受體迅速清除[15]。三種基本基因型之間的生理功能存在差異：與Hp2-2相比，Hp1-1在防止氧化方面更有效[15-17]。有研究報道，Hp與傳染?。ㄈ缃Y核病、獲得性免疫缺陷綜合癥和瘧疾）和非傳染性疾?。ㄈ缣悄虿?、心血管疾病和肥胖癥）有關[14]。有研究表明，Hp2-2是一個非常大的低聚物，可使動脈粥樣硬化斑塊不穩定，導致動脈粥樣硬化血栓形成[16,18]。

盡管Hp基因多態性與冠心病風險之間的關系已經被廣泛研究，但不同基因型與冠心病風險的關聯仍然不清楚。最近的一項Meta分析表明，Hp1-1基因型增加了中國人群2型糖尿病患者急性心肌梗死的風險[19]。但也有研究表明，Hp2-2基因型會增加冠心病的風險[20,21]。此外，許多原始研究報告，Hp基因型與冠心病風險無關[22-24]?？偟膩碚f，Hp基因多態性與冠心病的關系仍有爭議。因此，我們進行了此項Meta分析，以系統評估Hp基因多態性與冠心病發病風險之間的關聯。

1 資料和方法

本Meta分析的設計和實施是根據PRISMA 2009指南進行的[25]。本研究計劃書方案已在PROSPERO注冊（注冊號CRD42020159301）。所有納入數據均來源于已發表的研究，不涉及任何倫理問題。

1.1 納入標準與排除標準納入了符合以下標準的研究：①所有冠心病患者均被明確診斷，其診斷標準符合世界衛生組織標準（癥狀加上診斷性心電圖改變或心肌酶水平改變），包括急性冠脈綜合征和冠心??；②研究Hp基因多態性與冠心病關系的病例對照研究或隊列研究；③有足夠的基因型數據用于檢查原始的優勢比（OR）和95%置信區間（CI）；④對同一對象重復研究或存在重復的數據時，采用最大或最新的樣本數據。根據以下特征排除研究：①Meta分析、綜述、病例報告或會議摘要；②重復發表；③樣本量≤30；④動物模型研究。

1.2 檢索策略系統檢索9個數據庫（PubMed、EMBASE、Cochrane Library、Web of Science、CINAHL、CBM、CNKI、VIP和WanFang），時間為從建庫到2022年1月18日。中文檢索詞為“觸珠蛋白”，“基因多態性”，“冠心病”；英文搜索詞為"haptoglobin"，"genetic variation"和"cardiovascular diseases"。此外，組合短語、醫學主題詞（Medical Subject Headings，MESH）的同義詞、通配符 "*"和布爾邏輯運算符"AND"、"OR"、"NOT"也被用于檢索。沒有語言限制。我們還進行了人工檢索，以獲得其他相關文章。以PubMed為例，其檢索策略見框1。

框1 PubMed檢索策略

1.3 文獻篩選和資料提取兩位作者根據標題和摘要獨立篩選這些研究。這兩位作者嚴格遵循納入標準和排除標準，通過閱讀全文獨立選擇研究。當出現爭議時，由第三位作者進行仲裁。納入研究的所有必要數據由兩位作者獨立提取并交叉核對。我們從每項納入的研究中收集了以下信息：①第一作者、發表年份和研究設計；②病例組和對照組的相關信息：患者人群、對照組的來源、對照人群狀況、研究人群的種族、進行研究的國家或地點、病例和對照組的樣本量、以及病例和對照組中每種基因型的個體數量。

1.4 質量評價所有納入的研究均由兩位作者獨立使用修訂的紐卡斯爾-渥太華量表（NOS）進行評估[26]。修訂的NOS量表增加了哈迪-溫伯格平衡（HWE）和樣本量標準，詳細評分條目見表1。該量表的最高分是11分，如果文章得分大于8分則認為是高質量的。

表1 改良NOS量表

1.5 統計學分析我們使用STATA 15.1軟件進行數據分析。如果P＜0.05，則認為差異具有統計學意義。本研究在五種基因模型中進行統計分析：等位基因模型（Hp1 vs.Hp2）、共顯性雜合子模型（Hp2-1 vs.Hp2-2）、共顯性純合子模型（Hp1-1 vs.Hp2-2）、顯性模型（Hp1-1+Hp2-1 vs.Hp2-2）和隱性模型（Hp1-1 vs.Hp2-2+2-1）。計算OR及其95%CI，以評估Hp基因多態性與冠心病發病風險之間的關系。Cochran的Q檢驗和I2用于評估異質性[27]。如Q檢驗P值＜0.1或I2＞50%，則選擇隨機效應模型；反之則采用固定效應模型。根據對照組的基因型分布是否符合HWE（是或否）、研究人群的種族（亞洲人群或其他）以及對照組的來源（醫院人群或社區人群），進行了后續的亞組分析。使用漏斗圖和Egger檢驗來評估發表偏倚[28,29]。進行了累積分析和敏感性分析，以確定每個研究對Meta合并結果的影響。試驗序貫分析（TSA）是通過將Ⅰ型錯誤風險設置為5%，Ⅱ型錯誤風險設置為20%來進行的[30]。累積信息量（AIS）用于信息量，OR用于綜合效應量，相對危險度降低（RRR）定義為15%[31]。此外，還使用了假陽性報告概率分析（FPRP）來確保結果的穩定性。FPRP值是使用Wacholder發布的Excel電子表格[32]計算的。FPRP的截止值為0.2，如FPRP值小于0.2，則認為分析雙方之間的關系的顯著性的假陽性報告概率低[33]。

2 結果

2.1 文獻檢索結果初檢共獲得相關文獻3846篇，經過逐層篩選后，最終共納入17篇文章（18項獨立研究）。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 納入研究一般特征納入研究的基本特征如表2所示。共納入1979~2021年間的4283例冠心病患者和29 409例對照者。值得注意的是，Cahill的研究是在兩個不同的人群中進行的，所以我們認為它是兩個獨立的研究[34]。關于亞洲人群的研究為11項，包括新加坡、伊朗、印度、以色列、韓國和中國[21,22,24,34-41]。根據對照組的來源分為醫院人群[20-22,24,36,38,40,42,43]和社區人群[23,34,35,37,39,41,44,45]，各有9項獨立研究。3項研究的對照組的基因型分布偏離了HWE[34,38,44]。

表2 納入研究的基本特征表

2.3 文獻質量評價每項研究的詳細NOS評分見表3。5項獨立研究的NOS得分大于8分[23,34,35,39,45]，3項獨立研究得分為8分[34,41,44]，9項獨立研究得分為7分[20-22,24,36,37,40,42,43]，一項研究為6分[39]。在病例的代表性項目中，只有1篇文章因為沒有明確的冠心病定義而得到了1分[37]。在基因分型方法項目中，只有1篇文章詳細描述了在“盲法”條件下進行的基因分型，并再次重復，因此得到2分[23]，其他文章因為沒有盲法（或沒有提到）和沒有重復而得到0分。

表3 改良NOS量表中納入研究的偏倚風險評價結果

2.4 各基因模型匯總結果和亞組分析結果Hp基因多態性與冠心病風險之間關聯的匯總結果如表4所示?？傮w人群中，除隱性模型外（Hp1-1 vs.Hp2-1+Hp2-2：OR=0.94，95%CI：0.86~1.03，P=0.198，I2=25.2%），其他四種基因模型中都觀察到Hp1等位基因與冠心病風險降低顯著關聯（Hp1 vs.Hp2：OR=0.82，95%CI：0.72~0.94，P=0.004，I2=74.0%；Hp1-1 vs.Hp2-2：OR=0.77，95%CI：0.62~0.95，P=0.017，I2=56.4%；Hp2-1 vs.Hp2-2：OR=0.75，95%CI：0.61~0.91，P=0.004，I2=69.1%；Hp1-1+Hp2-1 vs.Hp2-2：OR=0.74，95%CI：0.61~0.90，P=0.003，I2=74.7%）。

表4 Hp基因多態性與冠心病發病風險的Meta分析結果及亞組分析結果

值得注意的是，在種族的亞組分析中，亞洲人群在除隱性模型外其他四種基因模型中均顯示出顯著關聯，而在其他種族的亞組中，未觀察到Hp基因多態性與冠心病之間的明顯關聯，匯總結果見表4。圖2顯示了在顯性模型中基于種族的亞組分析的森林圖。

圖2 Hp基因多態性與冠心病發病風險的基于種族的亞組分析的森林圖（顯性模型）

如表4所示，根據對照組基因型HWE狀態的亞組分析表明，兩亞組之間存在不同的結果。在對照組的基因分布符合HWE的亞組中，在除隱性模型外其他四種基因模型中的結果均顯示Hp基因型與冠心病風險存在統計學相關性。然而，在非HWE亞組中，未觀察到明顯的關聯。此外，基于對照組來源的亞組分析表明，如果對照組的來源是醫院人群，則Hp基因多態性與冠心病的風險存在統計學相關性，而在社區人群中未觀察到明顯關聯。

2.5 發表偏倚評估使用漏斗圖和Begg檢驗來檢測查顯性模型中的發表偏倚（圖3）；漏斗圖顯示不對稱，結果通過Begg檢驗得到證實，Hp1-1+Hp2-1 vs.Hp2-2：t=-2.98（-4.49~-0.76)，P=0.009。

圖3 Hp基因多態性與冠心病發病風險的漏斗圖（顯性模型）

2.6 敏感性分析和累積分析顯性模型的敏感性分析結果如圖4所示。敏感性分析通過一次排除一項單獨研究來進行，結果無顯著性變化，表明本研究的結果相對穩定。

圖4 Hp基因多態性與冠心病發病風險的敏感性分析圖（顯性模型）

圖5顯示了顯性模型中Hp基因多態性與冠心病發病風險的按發表年份進行累積分析結果。累計分析通過按發表年份依次累加一項單獨研究來進行，累計分析顯示本研究的結果趨向于穩定。

圖5 Hp基因多態性與冠心病發病風險的累積分析圖（顯性模型）

2.7 TSA和FPRP如圖6所示，顯性基因模型中基于AIS的TSA分析表明，累積Z曲線（藍線）不僅跨越了傳統界限值（Z=1.96），也穿越了基于AIS的TSA界值線（紅線），且累計Z曲線也達到了AIS線，即達到所需信息量（n=18 396），說明樣本量充足并且結果穩定可靠。FPRP結果表明，在顯性基因模型中，FPRP值為0.032，因該值小于0.20，表明本文結論為假陽性報告概率較低。

圖6 Hp基因多態性顯性模型的基于AIS的TSA界值圖

3 討論

本Meta分析系統地評價和總結了Hp基因多態性與冠心病患病風險之間的關系?？偟膩碚f，在總人群中，Hp1等位基因為冠心病的保護因素，而在進一步的亞組分析中，發現這種關聯在亞洲人群中更加顯著，且這種關聯在除隱性模型外其他四種基因模型中均已得到有效驗證。在顯性模型中，相比于Hp1等位基因攜帶者，攜帶Hp2-2基因型的人群患冠心病的風險增加，這與Asleh等[46]的研究結論一致。同時，累積分析和敏感性分析都表明根據納入研究的數據得出的結果具有穩定性，TSA分析顯示納入研究及樣本量充足，結果穩定可靠；FFRP分析的結果也證明了本Meta分析的結果假陽性概率低。因此，本研究的結果具有良好的代表性和可靠性。

值得注意的是，統計分析結果表明本文納入研究間存在一定的異質性，因此我們謹慎地分析了異質性的可能來源?？紤]到人群種族對遺傳易感性的關聯影響非常大，首先開展了基于種族的亞組分析。亞組分析結果表明，Hp基因多態性與冠心病易感性之間的相關性只在亞洲人群中顯著。一方面，可能是由于種族間基因分布的存在差異。如一些研究表明，不同人群中基因型的分布差異很大[47,48]，表明該Hp的作用機制需要在不同人群中進一步闡明。此外，可能由于其他人群的報道相對較少，導致納入研究相對較少[20,23,34,42-45]，而無法正確得出結論。需要未來在不同人群中開展更多相關的研究來驗證或證偽我們文章得出的結論。

除了種族對結論有較大影響外，研究設計方面的差異可能也是異質性的重要來源。對納入研究的對照來源進行了的亞組分析，發現如果對照來源于醫院，則五種基因模型均顯示具有顯著統計學差異（P＜0.05）?？赡苁且驗閬碜葬t院的對照組在各組之間匹配情況更好，而可以更好地消除各混雜因素之間的影響，從而能夠呈現出更可靠的結果。眾所周知，影響冠心病發生的因素很多，如年齡和性別等[4,49]。為了得出可靠的結論，需要很好地消除混雜因素。此外，我們還基于對照組的基因型是否符合HWE狀態對研究結論的影響進行了亞組分析。結果表明，在除隱性模型外其他四種基因模型中，如果對照組的基因分布符合HWE狀態，則模型結果具有顯著統計學差異（P＜0.05）。一定程度上也說明對照組的正確選擇對結論存在一定影響。希望日后開展的研究可以更好地消除混雜因素。

本篇Meta分析的主要優勢是結果穩定，且進行了多種因素亞組分析。同時進一步結合TSA分析和FFRP分析的結果顯著提高了本Meta分析結果的效力。盡管本Meta分析具有明顯的優勢，但仍存在一些局限性。首先，本文納入的研究間存在一定異質性，可能會削弱觀察到的關聯，并限制得出結論的可靠性。但我們已經通過亞組分析評估了異質性來源。其次，在本文中大多數關于Hp基因多態性與冠心病的關聯研究是在亞洲人群中開展，而對于其他人群的研究相對較少，可能會影響將本Meta分析的結論推廣到其他人群的效力。因此，期望更多高質量的研究能夠在其他地區的人群中開展。最后，未考慮基因與基因或基因與環境的相互作用，可能會影響結果。

綜上所述，本Meta分析結果表明，在亞洲人群中，Hp1等位基因與冠心病風險降低密切相關。Hp基因的Hp1等位基因可能是亞洲人群冠心病的保護因素，該基因突變可能為冠心病研究、篩查和早期檢測提供依據。