乳腺癌是全球女性最常见的肿瘤之一。美国乳腺癌发病率占女性癌症的30%，位居女性恶性肿瘤之首 [1]。据我国国家癌症中心统计，2020年中国女性乳腺癌新发病例数为416 371例，居女性癌症新发病例数首位[2]。乳腺癌多呈散发性发病，部分为遗传性发病，其发病机制尚不完全清楚[3]。多种基因改变产生异常基因产物或产物功能发生改变，均可导致乳腺癌发生，因此寻找乳腺癌易感基因至关重要[4]。
抑癌基因p53是人类癌症中最常见的突变基因之一，乳腺癌病例中p53突变率达25%~30%[5]。p53突变后，修复损伤DNA和诱导凋亡等抑癌功能丧失，进而产生促癌作用[6]。因此，p53基因突变等状态改变可能与乳腺癌发生风险有关[7]。已有研究探讨了p53基因多个位点的多态性与乳腺癌发生风险的关系，但尚无明确结论[8-11]。p53基因第4号外显子第72密码子（codon 72）是p53基因多态性与癌症发生风险研究的热点，研究表明p53表达差异多与codon 72多态性有关，而这种表达差异可能与肿瘤发生有关[12]。现有研究对携带codon 72基因多态性与女性乳腺癌发生风险关系的结论尚未达成共识[13-14]。多项系统评价证据显示p53 codon 72基因多态性与乳腺癌发生风险存在相关性[15-16]，但部分针对中国女性的研究则显示p53 codon 72基因多态性与中国女性乳腺癌发生风险尚不明确。目前，尚无针对p53 codon 72基因多态性与中国女性乳腺癌罹患风险关系的系统证据，因此本研究系统检索了国内外已发表的相关研究，对p53 codon 72基因多态性与中国女性乳腺癌发生风险之间的关系进行系统评价和Meta分析，以期获得p53 codon 72基因多态性与中国女性乳腺癌发生风险的最佳证据。
1 资料与方法
1.1 纳入与排除标准
纳入标准：①研究对象为确诊的中国女性乳腺癌病例，对照组为社区健康人群或医院的非癌患者；②提供了乳腺癌患者和对照组人群的p53 codon 72基因多态性数据；③研究设计类型为病例对照研究或队列研究；④提供了可计算出效应量比值比（odds ratio，OR）和95%置信区间（confidence interval，CI）的数据；⑤发表在国内外期刊的英文或中文原始研究。
排除标准：①非英文或中文文献；②未经过同行评议或无法获得完整遗传信息的研究，如病例系列、会议报告、信函、综述等；③数据重复或明显错误的研究。
1.2 文献检索策略
计算机检索PubMed、Embase、Web of Science、中国知网和万方数据库，收集p53 codon 72基因多态性与乳腺癌发生风险的相关研究，检索时限为建库至2021年3月31日。中文检索词包括p53、多态性和乳腺癌；英文检索词包括p53、TP53、polymorphism和breast cancer。并对已发表的相关综述、Meta分析、原始文献手工检索追溯相关文献。以PubMed为例，具体检索策略见框1。
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框图1 PubMed检索策略
Box1.PubMed search strategy
1.3 文献筛选、资料提取与纳入研究的偏倚风险评价
由 2 名研究者根据纳入与排除标准独立筛选文献与提取资料，并进行交叉核对，若遇分歧则通过讨论或与第3名研究者协商解决。提取内容包括第一作者、发表年份、基因位点、样本量、病例组和对照组基因型分布等。2 名研究者采用纽卡斯尔-渥太华量表（NOS）评价纳入研究的偏倚风险，并交叉核对结果。
1.4 统计学分析
采用RevMan 5.4进行Meta分析，Stata 16.0进行Egger's检验。使用拟合优度卡方检验评估纳入文献的对照组基因型频率是否符合哈迪-温伯格平衡（Hardy-Weinberg equilibrium，HWE），P＞0.05 时，符合 HWE，表示样本具有群体代表性。计算纳入研究的合并OR值和95%CI，评估PR和PP基因型与野生型RR纯合子的乳腺癌发生风险。通过 χ2 检验和I2进行异质性评价，若 P＞0.1，I2＜50%，表示研究间异质性较小，采用固定效应模型进行合并分析，反之采用随机效应模型。采用亚组分析探讨潜在的异质性来源。通过逐一去除纳入的研究，观察剔除某研究后合并效应量的变化行敏感性分析。应用漏斗图和Egger's检验[17]评价纳入研究的偏倚。
2 结果
2.1 文献筛选流程及结果
初检共获得相关文献2 602篇，通过逐层筛选，最终纳入13项研究，其中英文9篇[18-26]、中文4篇[27-30]。文献筛选过程及结果见图1。
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图1 文献筛选流程图
Figure1.Flow chart of study selection
2.2 纳入研究的基本特征及偏倚风险结果
13项研究共包括5 411例乳腺癌患者和5 758例医院非癌患者或社区健康人群，其中1项研究对照组来自医院[19]，其余均来自社区健康人群[18, 20-30]。除2项研究外[19, 28]，其余研究对照组基因型分布均符合HEW。纳入研究的基本特征和偏倚风险评价结果见表1。
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表格1 纳入研究的基本特征
Table1.Basic characteristics of included studies
2.3 Meta分析
Meta分析结果显示，纯合子模型[PP vs. RR：OR=1.16，95%CI（0.93，1.46），P=0.200]、隐性模型[PP vs. RR+PR：OR=1.09，95%CI（0.91，1.32），P=0.340]、显性模型[PP+PR vs. RR：OR=1.13，95%CI（0.97，1.30），P=0.120]均未显示codon 72基因多态性与中国女性乳腺癌发生风险相关，但杂合子模型[PR vs. RR：OR=1.15，95%CI（1.05，1.26），P=0.002]提示p53 codon 72基因多态性可能与中国女性乳腺癌发生风险有关（图2）。
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图2 p53 codon 72基因多态性与中国女性乳腺癌发生风险森林图
Figure2.Forest plot of p53 codon 72 gene polymorphism and breast cancer risk in Chinese women
注：A：纯合子模型（PP vs. RR）；B：杂合子模型（PR vs. RR）；C：隐性模型（PP vs. RR+PR）；D：显性模型（PP+PR vs. RR）
2.4 亚组分析
对照组来源方面，12项研究对照组为社区健康人群，1项对照组为医院非癌患者，亚组分析显示，当对照组为社区健康人群时，杂合子模型[PR vs. RR：OR=1.16，95%CI（1.05，1.27），P=0.002]显示p53 codon 72基因多态性与乳腺癌发生风险有关。样本量方面，11项研究样本量≥ 100，2项研究＜100，亚组分析显示，样本量≥100的研究，杂合子模型[PR vs. RR：OR=1.16，95%CI（1.06，1.27），P=0.001]和显性模型[PP+PR vs. RR：OR=1.17，95%CI（1.02，1.35），P=0.020]显示p53 codon 72基因多态性与乳腺癌发生风险相关。HWE方面，11项研究符合HWE，2项不符合HWE，亚组分析显示，当对照组基因型频率符合HWE，仅杂合子模型[PR vs. RR：OR=1.16，95%CI（1.06，1.27），P=0.002]显示p53 codon 72基因多态性与乳腺癌发生风险有关，详见表2。
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表格2 亚组分析
Table2.Subgroup analysis
2.5 敏感性分析与发表偏倚
分别剔除每项研究行敏感性分析，结果显示隐性模型、纯合子模型Meta分析结果不受单个研究的影响。但在显性模型中，剔除Ma[23]的研究后合并效应量为1.18[95%CI（1.02，1.35），I2=49%]，反映显性模型Meta分析的结果可能受到Ma[23]的研究影响。
漏斗图（图3）与Egger's检验（显性模型：P=0.211；隐性模型：P=0.914；纯合子模型：P=0.504；杂合子模型：P=0.165）均未显示Meta分析存在发表偏倚。
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图3 各模型漏斗图
Figure3.Funnel plot of each model
注：A：显性模型（PP+PR vs. RR）；B：隐性模型（PP vs. RR+PR）；C：纯合子模型（PP vs. RR）；D：杂合子模型（PR vs. RR）
3 讨论
p53作为重要的抑癌基因，在癌症的发生与进展中发挥着重要作用，其遗传变异已在多种癌症的病因学中得到了广泛和深入研究[31-33]。剑桥大学乳腺癌协会联盟（Breast Cancer Association Consortium）对p53 codon 72和乳腺癌发生风险进行了汇总分析，涉及8 743例乳腺癌患者和10 618例健康对照人群，结果显示p53 codon 72与乳腺癌的发生风险并无关联[34]，但该证据是否适用于中国人群乳腺癌风险评估尚不明确。本研究Meta分析结果显示，p53 codon 72杂合子基因多态性与中国女性乳腺癌的发生风险存在显著相关；亚组分析进一步发现，样本量较大的研究更易得出p53 codon 72基因多态性与中国女性乳腺癌发生风险相关的结论。此外，在杂合子模型中，对照组为社区健康人群或对照组基因型频率符合HWE平衡时，也易于得出p53 codon 72基因多态性与中国女性乳腺癌发生风险相关的结论。
codon 72参与鸟嘌呤到胞嘧啶的转换，即CGC（编码Arg残基）到CCC（编码Pro残基）[35-36]。多态性的差异导致了编码蛋白质的不同，从而产生了结构与功能的差异[37]。研究表明，p53 codon 72编码的氨基酸位于一段富含脯氨酸的结构域，该结构域对转录激活尤其重要，此外富含脯氨酸的结构域还参与了体内p53依赖性肿瘤的抑制[38]。由于PUMA、PERP与AIP1的转录升高，它们是细胞凋亡和转录调控的靶点，且p53 codon 72 Pro与iASPP的亲和力更高，诱导凋亡的能力降低，所以与codon 72上的Pro残基（P）相比，带有Arg残基（R）的基因产物则具有更高的凋亡活性[39]，因此p53-p72变体可以提高转录激活能力，促进细胞增殖[12]。基于p53的生化特性，推断带有Pro残基的基因型（PP、PR）可能会增加患癌的风险。
另外，杂合子模型提示p53 codon 72基因多态性与中国女性乳腺癌发生风险有关，PR基因型乳腺癌发生风险比野生纯合子基因型RR增加1.15倍。根据p53有修复DNA损伤、诱导凋亡的作用，认为p53基因多态性可能与乳腺癌发生风险有关。与野生纯合子RR相比，变异纯合子基因型PP未发现与中国女性乳腺癌发生风险存在相关性，在显性模型与隐性模型中亦得出相似结论，可能与纳入种群、样本量的大小有关。Zhang等研究显示在欧洲与非洲人群中发现p53 codon 72基因多态性与乳腺癌发生风险有关，但在亚洲人群中未发现[15]。同时聂伟伟等研究显示带有Arg残基的基因型比带有Pro残基的基因型更易增加乳腺癌的发生风险，由此判断基因-基因、基因-环境可能存在相互作用，从而导致不同人群基因发生的作用不同[40]。
本研究存在一定局限性。首先，由于基因-基因、基因-环境之间的相互作用可能会影响乳腺癌的发生风险，而本研究难以评估基因型多态性与乳腺癌发生心理、环境等潜在因素的相互作用，仅可预估同等乳腺癌发生风险条件下异常基因型的风险倍数。其次，本研究仅纳入了中英文研究，可能会存在语言偏倚。未来需纳入更多高质量、大样本的国内外研究。
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