胃癌前驱病变病因及早期发现的多组学分析

该研究人群是瑞典双胞胎登记处 (STR) 的一部分，该机构自 20 世纪 50 年代末成立以来，一直收集 1886 年之后出生的所有双胞胎的问卷数据。 这项具体研究中的数据是 STR 中跨生命周期筛查 (SALT) 研究的一个子集，该研究在 1998 年至 2002 年期间采访了 1911 年至 1958 年之间出生的所有双胞胎。 名为 TwinGene 的子队列成立于 2004 年至 2008 年间，当时邀请参与者回答有关常见疾病的调查问卷并提供血液样本。 样本采集自 1958 年或更早出生的 12,618 名双胞胎，其中 12,609 名双胞胎的血液样本可用。 排除 10 个无法与可用环境数据关联的样本后，总共分析了 12,599 份血液样本。 以语料库为主的 CAG 的特点是 PGI/PGII 比率小于 3。基于 Nightingale 血液生物标志物分析平台，使用血清样本进行了代谢组学分析。 蛋白质组学分析将通过 Scanning SWATH 和 OLINK® Explore 384 Oncology panel 进行。 通过使用 ELISA 测量针对幽门螺杆菌的血清 IgG 抗体来检查幽门螺杆菌感染史。 通过问卷收集的详细生活方式信息包括教育、吸烟、吸鼻烟、饮酒、吸毒、饮食和身高/体重等。由于代谢物的分布通常是倾斜的，因此在分析之前将对其进行对数转换。 对于每种代谢物，首先将 CAG 患者与所有无 CAG 的对照进行比较。 采用Wilcoxon-Mann-Whitney检验或Kruskal-Wallis检验比较CAG组和非CAG组之间蛋白表达的差异，并使用Bonferroni校正对多重比较进行调整。 将拟合具有稳健选项的广义估计方程 (GEE) 模型来估计优势比 (OR)。 其次，在与同卵双胞胎对照和同卵双胞胎对照的比较中，只有具有不一致CAG的完整双胞胎才会被纳入研究中。 具体来说，条件逻辑回归模型将用于控制孪生对内的匹配。 我们将进一步结合代谢组学和蛋白质组学数据，尝试建立CAG预测模型。 协变量包括年龄、性别、幽门螺杆菌血清阳性、教育水平、吸烟、吸鼻烟和饮酒。 还将检查不同代谢物的联合效应以及与其他协变量的相互作用。