结合流行病学方法和基因芯片技术探讨胃癌发病相关危险因素

摘要

胃癌的形成是一个逐步演化的过程，胃粘膜上皮中度异型增生 (moderategastric epithelial dysplasia,mGED)作为胃癌的癌前病变，分析正常、mGED和胃癌间的差异表达基因，可以发现胃癌发生演化过程中的基因变化情况。我们在胃镜下成功获取到正常胃粘膜、mGED 和胃癌组织样本各12 例，用基因芯片技术研究了他们之间的差异表达基因，结果发现34 个可能具有预测和诊断早期胃癌价值的基因，这34 个基因涉及肿瘤形成的多个方面，为揭示胃癌形成的分子机制提供了具有参考价值的基因。此外我们还对临床上选择进行胃镜检查的就诊者进行了流行病学分析，发现临床上主要依据病人的症状进行胃镜检查，但很多胃癌患者症状不典型，早期胃癌的诊断率只有6.04％，结合多项流行病学危险因素有望提高早期胃癌的检出率。
　　 第一部分用基因芯片技术研究正常胃粘膜上皮、胃粘膜上皮中度异型增生和胃癌组织差异表达基因
　　 目的：
　　 应用基因芯片技术筛查正常、mGED 和胃癌相互间的差异表达基因，以期发现胃癌发生发展过程中的相关基因，寻找可以用于预测胃癌的基因，为提高早期胃癌的诊断率和揭示胃癌的发病机制做好准备。
　　 方法：
　　 研究对象来自上海新华医院消化病内镜诊疗中心，分三组进行研究，正常组、mGED 组、胃癌组各12 人；在胃镜下获取就诊者的胃粘膜，提取胃粘膜样本中的RNA 进行基因芯片实验，实验中cRNA 用Cy3 荧光染料单标；用Agilent 扫描仪获取数字信息，再用Genespring 分析软件对数字信息进行标准化处理；标准化数据取Log2 对数后进行t 检验和SAM 检验，取P＜0.01，FC＞2.0 或＜0.5为基因筛选条件，筛选正常组和mGED 组差异表达基因以及mGED 组和胃癌组差异基因，选出两次筛选后相同的差异基因；对最后得出的基因用Cluster3.0 软件进行聚类分析，并在基因本体（Gene ontology，GO）数据库中进行集群分析。
　　 结果：
　　 三组两两比较最后得出相同差异基因34 个，有25 个基因在以往的研究中被证实与各类癌症相关，其中6 个基因在以往的胃癌研究中被证实与胃癌相关，有9 个基因尚未涉及癌症的研究；这些基因涉及肿瘤发生的各个方面，以编码酶类的相关基因最多，其次是编码信号转导的相关基因。聚类分析结果显示三组样本分为三大类，总体正确分类效率达到80.6％；GO 分析结果显示这些基因功能主要涉及细胞外分子结构、分子运动、细胞结构形成、调节细胞活性、细胞粘附、细胞生长发展和死亡。
　　 结论：
　　 基因芯片技术是筛查胃癌发病相关基因的有效方法，我们发现了胃癌演化形成过程中的34 个显著表达异常基因。通过对这些基因的进一步联合研究，有望找到准确预测胃癌发生的基因、蛋白或非编码RNA，对提高早期胃癌的诊断率具有现实意义，同时可能找到治疗胃癌的新靶点。
　　 第二部分用流行病学方法探讨如何选择临床胃镜检查的适宜人群
　　 目的：
　　 通过胃部疾病发病相关危险因素的流行病学调查分析，来探讨合理选择临床胃镜检查的适宜人群。
　　 方法：
　　 选取2009 年12 月至2010 年6 月临床选择施行胃镜检查的就诊者进行流行病学调查分析，将他们分成两组：正常组包括正常或伴轻度慢性非萎缩性胃炎，共81 例；病例组包括慢性萎缩性胃炎、胃粘膜肠化、异型增生、溃疡和胃癌,共260 例。对所收集的流行病学调查资料和临床资料进行单因素和多因素非条件Logistic 回归分析。
　　 结果：
　　 正常组占所有调查对象的23．8％，病例组占76．2％；单因素非条件Logistic回归分析结果显示: 差异有统计学意义（取P＜0.05）的因素中，正常组的保护因素有女性和多运动两项，病例组的危险因素有年龄偏高、低学历、低收入、心情压抑、多食腌渍食品、热烫饮食、不按时进食、喝酒、吸烟、HP 感染和胃癌家族史11 项。其中性别、学历、收入和喝酒因素在多因素非条件Logistic 回归分析中被剔除，基于此建立的回归模型胃部疾病正确预测百分率为83.6％.
　　 结论：
　　 目前临床上胃镜检查对象的选择主要基于胃部症状，胃疾病相关流行病学危险因素未得到足够的重视，由此得到的胃部疾病阴性检出率较高，为23．8％，阳性率仅为76．2％，早期胃癌发现率低；如果不单纯的以胃部症状作为胃镜检查标准，而结合上述多种流行病学危险因素，有望提高胃部疾病阳性检出率。

目录

绪 论

参考文献

第二部分 用流行病学方法探讨如何选择临床胃镜检查的适宜人群

全文结论

致 谢

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