| Summary: | === Gastric cancer occurs with a high incidence in Peru and is the cancer that causes more number of deaths. This incidence is partially explained by differences in the prevalence of known risk factors. Genetic factors may also contribute to this difference in incidence. The Peruvian population received contribution of three ancestral populations: African, European and Native American. We used ancestry informative markers (AIMs) to estimate the ancestry of Peruvian gastric cancer cases and controls and assessed the association between gastric cancer and ancestry controlling 43 socioeconomic, nutritionals variables and symptoms. In order to synthesize the number of variables we used multivariate factor analysis. We genotyped 106 AIMs in 241 gastric cancer cases and 300 controls. Odds ratios (OR) for ancestry modeled as a continuous variable was estimated using logistic regression with age and individual scores from the three factors included as covariates. Higher Native American ancestry was associated with increased gastric cancer risk. The OR was 3.69 (p= 0.011), but when known risk factors were adjusted for, the association with Native American ancestry did not persist (OR= 1.28, p= 0.69). We also sequenced promoter regions of the IL8, IL8RA, IL8RB and PTGS2 genes in some Native American and case-control sampling (25, 61 and 58 individuals respectively) and after genotyped six polymorphisms: rs4073 (IL8), rs4674258 (IL8RB), rs689465 and rs689466 (PTGS2), rs10993994 (MSMB) and rs1219648 (FGFR2). The SNPs in the MSMB and FGFR2 were selected because they were associated with other types of cancer in genome wide association studies. The p values from the logistic regression analysis using the ancestry (continuous variable), the age and the individual scores from the factorial analysis as covariates were not significant (p>0.05). Further work would be interesting with a larger sampling and including more information about the tumor to determine if these variables could have influenced in our association study. === O câncer gástrico ocorre com alta incidência no Peru e é o tipo de câncer que causa o maior número de mortes. Essa alta incidência é parcialmente explicada por diferenças na prevalência de fatores de risco conhecidos. Fatores genéticos podem também contribuir para essa diferença na incidência. A população Peruana recebeu contribuição de três populações ancestrais: Africana, Européia e Nativo Americana. Nós usamos marcadores informativos de ancestralidade (AIMs) para estimar a ancestralidade de indivíduos Peruanos com e sem câncer gástrico para avaliar a associação entre câncer gástrico e ancestralidade controlando 43 variáveis sócioeconômicas, nutricionais e sintomas. Para sintetizar esse número de variáveis nós usamos análise fatorial multivariada. Nós genotipamos 106 AIMs em 241 casos de câncer gástrico e 300 controles sem câncer gástrico e calculamos as contribuições para cada indivíduo utilizando o programa Structure. O Odds ratio (OR) para ancestralidade, analisada como uma variável contínua, foi estimado usando regressão logística com idade e scores individuais de três fatores (resultantes da análise fatorial) incluídos como covariáveis. Um maior nível de ancestralidade Nativo Americana foi associado com um risco maior de desenvolver câncer gástrico. O OR calculado foi de 3,69 (p= 0.011), mas quando fatores de risco conhecidos foram incluídos a associação significativa com ancestralidade Nativo Americana não persistiu (OR= 1,28; p= 0,69). Nós
também sequenciamos a região promotora de 4 genes em indivíduos Nativo Americanos e em uma amostra de casos e controles (25, 61 e 58 indivíduos respectivamente) e em seguida genotipamos seis polimorfismos: rs4073 (IL8), rs4674258 (IL8RB), rs689465 and
rs689466 (PTGS2), rs10993994 (MSMB) and rs1219648 (FGFR2). O polimorfismo nos genes MSMB e FGFR2 foram selecionados por já terem sido associados com outros tipos de cânceres em estudos de associação (Genome Wide ASsociation). A análise de regressão logística utilizando ancestralidade, idade e scores individuais da análise fatorial como covariáveis não foi significativa (p>0,05). Estudos posteriores utilizando uma amostragem maior e incluindo mais informações sobre os tumores seria interessante para determinar se essas variáveis poderiam ter influenciado em nosso estudo de associação.
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