邵志敏作者单位：200032上海，复旦大学肿瘤医院乳腺外科·专家论坛·乳腺癌低外显率易感基因的研究进展乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，严重危害广大妇女的健康。
在欧美国家，女性终身患乳腺癌的概率约14%[1]；在中国，乳腺癌发病率也在逐年递增[2]。
乳腺癌的病因至今未被完全揭示。
遗传性乳腺癌中约20%~40%具有明确的基因胚系突变[3]；而在散发性乳腺癌中，乳腺癌往往是遗传的易感背景和环境因素相互作用的结果。
如果说基因突变仅仅解释了极少部分乳腺癌的发病原因，那么在人群中广泛存在的基因多态性，则赋予了不同个体不同的乳腺癌易感性。
基因多态性可以通过影响转录、翻译、酶活性等多个层次，使个体对癌变发生、致癌毒物等表现为不同的反应性，最终抑制或加速乳腺癌的发生。
虽然单个多态性位点、易感基因的作用是微弱的，但是多个位点联合产生级联效应，并通过环境暴露变量的加合作用，则可左右个体乳腺癌的发生。
基因多态性有很多表现方式，最常见的是单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP），还有短片断重复序列、插入或缺失多态性等。
与稀有和高外显率的致病性突变不同，SNP广泛存在于人群中，是广义上的基因点突变，其发生频率在1%以上。
基因的多态性奠定了个体间差异的基础，也成为不同个体乳腺癌易感性不同的物质基础。
随着人类基因组单体型图（haplotype map,HapMap）计划完成，人群中近600万个SNP完成了分型，我们已经掌握了人类基因组中大多数SNP的分布、频率、单倍域结构以及tag SNP和重组热点等信息，为开展全基因组基因分型关联研究奠定了基础。
近年来，SNP分型实验技术的突飞猛进，为我们在大规模人群中应用关联分析找寻多基因疾病易感基因提供了高效经济的途径。
利用基因多态性策略寻找乳腺癌的遗传易感基因，有两种主要的研究设计：①候选基因策略。
上述的几个致癌相关通路中的基因均可成为候选基因，如雌激素合成及代谢相关基因CYP17/COMT[5]、凋亡通路CASP8基因[6]、受体酪氨酸家族、受体ERBB家族基因等，都与乳腺癌发生存在一定的关联性。
②全基因组关联分析（genome-wide association studies，GWAS）策略。
多项研究表明，内源性雌激素的长期暴露可以增加乳腺癌的发病危险。
雌激素致癌的过程相当复杂，目前公认的机制有[4]：①雌激素代谢过程能产生毒性代谢物和自由基，与DNA形成加合物，损伤DNA；②雌激素致癌代谢物损伤细胞DNA后，修复通路障碍或细胞周期阻滞不利，修复或凋亡失败等修复系统缺陷，不能有效灭除癌细胞；③雌激素激活受体（ER），通过雌激素应答元件（ERE）途径或其他AP-1途径等，引起下游各种生长因子的表达，促进肿瘤细胞生长和增殖。
上述3个环节有前后时序之分，起始动作用的是DNA的损伤。
雌激素致癌产物代谢通路，无疑对乳腺癌发生具有特异影响。
它和修复通路、凋亡通路、免疫相关通路以及环境毒物代谢通路等一起，成为乳腺癌易感性研究中的重要方向。
从候选雌激素致癌通路考虑，有两条关键途径：①雌激素合成，CYP17、CYP19等酶参与该过程，这些编码基因的多态位点与乳腺癌的发生有相关性。
②雌激素分解代谢，由一相代谢酶和二相代谢酶催化，一相酶如CYP1A1、CYP1B1、CYP3A等，主要参与雌激素氧化过程；之后再由二相酶，通过甲基化、葡萄糖醛酸化及磺化过程，将代谢产物清除。
雌激素代谢产物，包含有儿茶酚类雌激素、半醌和醌类雌激素代谢物。
而雌激素半醌和醌类代谢物，正是直接损伤DNA的元凶。
虽然在国外一相代谢酶和二相代谢酶的研究均有报道[7]，但目前对雌醌代谢酶的多态性研究还较少。
我们此前对雌醌代谢酶相关基因已做了深入的研究。
在正常乳腺组织中，雌醌既能被醌氧化还原酶（NQO）还原成半醌或其他物质后经由COMT途径被代谢；也可以通过谷胱甘肽硫转移酶（GST）途径结合后被降解清除。
因此，NQO和GST这两类雌醌代谢酶与乳腺癌关系密切。
GST家族是重要的化学毒物代谢酶，GSTM1和GSTT1可与醌和半醌代谢紧密结合。
GSTM1是谷胱甘肽硫转移酶M u家族中的一种，主要作用为催化其活性基团谷胱甘肽与经一相代谢酶代谢活化而来的多种亲电子致癌物，促进其排出体外。
文献报道GSTMs家族中，GSTM1基因常有缺失，缺失基因型的个体编码其同功酶的功能消失，缺乏对上述毒物的解毒功能，从而可能增加宿主对该类致癌物作用的敏感性。
GSTM家族包含GSTM1、M2、M3、M4和M5，基因定位均排布于同一条染色体上（1p13）[8]。
虽然已经有很多研究试图研究GSTM1-null（GSTM1-/-）基因型和乳腺癌遗传易感性的关系，但目前尚无明确的结论。
较早的Meta分析认为两者之间联系不足；而近期的M eta分析结果又支持“两者有相关性”的结论[10-12]。
单个研究之间结论不同，很可能是由于样本量相对不足、人群选择差异等因素造成的。
而我们观察到，GSTM1-null基因型和乳腺癌发生显著相关，分层分析也显示它和绝经前乳腺癌的发病显著相关[13]。
这一发现和其他亚洲人群中报道相吻合[14-15]。
因此，在亚洲人群中，GSTM1似乎和绝经前乳腺癌的关系更加密切。
有趣的是，在白种人中，GSTM1-/-却往往和绝经后的乳腺癌发生相关。
多个单中心研究都报道了这一现象[16-17]，但和我们亚洲人群中的结果相反，提示了GSTM1致癌还可能存在种族特异性。
这也提出了一个新问题，就是在不同种族的女性中，GSTM1的年龄动态表达水平、表达丰度及其生物学效应是否一致，均需进一步深入研究。
由于大多数的GSM1单项研究结果并不一致，一些研究者对相关研究做了M eta分析，以宏观把握GSTM1-/-基因型和乳腺癌发生的关系[10-12]。
我们将2003年至2007年底的全部研究进行M eta分析，发现GSTM1-/-确实和乳腺癌风险增高有关。
值得注意的是，几乎全部的既往研究仅将GSTM1-/-型和GSTM1-present型区分开来。
事实上，GSTM1-present型里面还有两个亚型，即GSTM1+/-和GSTM1+/+。
3种分型下GSTM1+/+与乳腺癌的关系还知之甚少。
仅有的一项研究是Roodi等[18]报道的，他们提出惊人的结论，GSTM1+/+可能会增加乳腺癌的发生风险。
这一提法与原先的GSTM1基因量效认知背道而驰。
我们后续的研究也得到了相似的结果[13]，即GSTM1+/+型相对于GSTM1+/-型也是一种风险因素。
这就得到了看似矛盾的结果：低GSTM1表达水平的GSTM1-/-型和高GSTM1表达水平的GSTM1+/+型都与高乳腺癌风险相关。
我们初步推测可能涉及到GSTM1的底物谷胱苷肽（glutathione，GSH）[18]。
先前的研究显示，当GSH耗竭到总GSH水平的30%水平时，能够显著影响GSH和GSTM1的结合并降低GSTM对毒物的解毒能力[19]。
GSTM1表达丰度过高时，GST结合能力过强，从而过度耗竭GSH，导致“GSH剥夺”，引起不利的生物学效应。
我们认为，GSTM1的适量表达平衡着GST、GSH和乳腺癌风险这三者之间的关系。
不仅GSTM1失活会导致平衡紊乱，而且GSTM1活性过强也会通过“GSH剥夺”影响机体对毒物的解毒能力。
大多数的研究者简单化地认为，GSTM1表达越高，它对毒物的解毒作用和对机体的保护作用就越强。
为了深入研究GSTM1基因剂量与乳腺癌发生之间的关系，我们对GSTM1基因内的SNP进行了分析，发现一个位于GSTM1启动子区域的多态性与乳腺癌发生显著相关。
该多态性基因能影响所在基因序列与转录因子AP-2α的结合活性，并最终影响启动子活性与GSTM1mRNA表达水平。
然而，该SNP低活性的等位基因则对应其保护性作用。
这些结果提示GSTM1在乳腺癌发生中具有相对复杂的基因剂量关系，呈现U型曲线关系，而非原先所预测的那样是线性关系。
从基因剂量效应来看，大概GSTM1等位基因60％~70%的表达即可满足正常生理对抗乳腺癌致病代谢物的需要，GSTM1功能完全缺失或者活性过强均是有害的。
GSTM1这一在乳腺癌中的复杂量效关系也为其在其他疾病中的作用模式提供了借鉴。
NQO是代谢雌醌的重要II期代谢酶，能还原致癌性的醌类代谢物，保护细胞免受雌醌等毒物的侵害[20]。
目前主要发现了两种NQO，分别为NQO1和NQO2[21]。
多项研究都先后证实了NQO1能够保护细胞免受致癌毒物的伤害[22]。
NQO2结构与NQO1部分同源，但其功能更加复杂，它对不同的化学底物有不同的活力，对不同疾病呈现不同的易感性[23,24]。
NQO2不仅具有代谢雌醌的生物学活性，也具有稳定p53的功能，为此我们着重研究了乳腺癌和NQO2的关系[25,26]。
通过病例对照研究，我们发现两个NQO2基因多态性与散发性乳腺癌明显相关，这两个位点分别为29bp插入/缺失多态性基因（29bp-I/D）与rs2071002（+237A>C）多态性，均位于NQO2启动子区。
进一步的功能研究提示，29bp-I/D通过29-I等位基因引入了转录抑制因子Sp3的结合位点而起作用；rs2071002的+237A等位基因通过消除转录增强因子Sp1的结合位点而起作用。
因此，NQO2被证明是一个乳腺癌易感基因。
乳腺癌候选基因多态性与遗传易感性的相关研究开展近20年，但结果间的不一致让人倍感困惑。
这可能是由于部分研究样本量不足造成的，也可能是人种特异性的关系。
还有很多低外显率基因并不直接促进肿瘤发生，而与其他遗传因素、饮食、环境暴露等密切相关，不同的入选标准和不同的控制因素导致研究结果不一致。
因此，针对同一基因位点开展同质的验证性研究或者M eta分析可能是进一步论证易感位点的积极手段。
若存在人群特异性差异时，M eta分析也可能带来失真性结论。
候选基因研究策略目的明确、花费较小、技术要求简单，但是不容易发现新的乳腺癌易感基因，研究范围较窄。
近几年来，全基因组关联分析（GWAS）迅猛开展[27]。
其中最为著名的是Easton等[28]于2007年发表在Nature上的一项研究，研究者首先运用全基因组关联策略分析了390例家族性乳腺癌和364例健康对照人群，找到了12711个初步相关的SNP；接着在3990个病例和3916个对照中检测了这些SNP，并最后通过21860个病例和22578个对照的研究，发现了30个有意义的SNP。
在以上3个阶段的研究中，有5个位点的P值始终小于10-7。
其中4个位点对应的基因分别是MAP3K1、FGFR2、LSP1、TNRC9（或者LOC643714）；而第5个位点位于8q24，尚无明确的基因对应。