长链非编码RNA 作为胃癌诊断标记物的系统评价

吴华振，吴茂锋，刘秋兰，贾晶晶，黄丹丽

（广州医科大学 附属第六医院/清远市人民医院 ，广东 清远 511518）

0 引言

胃癌（gastric cancer，GC）是癌症导致死亡的第三大原因，也是全球第五大常见肿瘤，已构成严重的公共卫生问题。胃癌的无进展生存率和预后高度依赖于诊断时的疾病分期，其高死亡率与缺乏标准的筛查程序和早期缺乏明确的症状有关，因此胃癌患者的早期筛查发现至关重要，研究表明，外周血中长链非编码RNA 可作为胃癌诊断的生物标记物[1-2]，并且与传统检验检查指标（CEA、CA724、CA-199）相比具有一定的优越性[3]。本研究对近几年发表的关于长链非编码RNA 对胃癌的诊断价值的随机对照试验文献进行meta 分析，旨在为lncRNA 用于胃癌的诊断提供循证依据。

1 资料与方法

1.1 文献检索

网络检索数据库PubMed、Embase、Cochrane Library、中国知网、万方数据库等，获得相关的文献，截止时间为2019年12 月。检索词包括：“胃癌”、“胃肿瘤”、“诊断”、“敏感性”、“特异度”、“曲线下面积”、“stomach neoplasm”“stomach cancer”、“gastric cancer”、“long non-coding RNA”、“lncRNA”“sensitivity”、“specificity”、“diagnosis”等。

1.2 纳入排除标准

纳入标准：①检测对象为血清或血浆长链非编码RNA。②研究组中患者为经病理学确诊的胃癌患者，对照组为健康人。③文献中有lncRNA 用于胃癌诊断，可提取到样本例数、特异度、灵敏度、真阳性、假阳性、真阴性、假阴性等数据。④能获取全文语言为中文或英文。排除标准：①综述、会议、系统评价、个案报道、社论等文献。②研究对象为动物、细胞等文献。③重复发表的文献。④检测对象为组织或其他体液的lncRNA。⑤低质量的文献。⑥数据不全的文献。

1.3 资料提取与质量评价

由2 名研究者分别独立的进行文献纳入，入排意见不一的文章讨论后决定。所纳入文献中提取的相应资料包括作者、发表时间、国家、对照来源、样本量、样本类型、lncRNA 类型、检测方法、内参。

采用QUADAS-2 软件，根据诊断性实验准确性质量评价工具，独立评价每个研究的偏倚风险。根据每部分纳入的相关标志性问题的回答“是”、“否”或“不确定”，可对应将偏倚风险等级判断为“低”、“高”或“不确定”，“是”记1 分，“否”或“不确定”记0 分，打出相应分数，满分14 分。

1.4 统计方法

采用Meta-Disc1.4、STATA12.0 软件对所提取的数据进行统计分析。采用Q 统计量和I2检验评估异质性，I2统计量低于25% 判为异质性较小，25%-50% 判为中度异质性，大于50% 判为高度异质性。如果Q 统计量估计的P＜0.05 或I2＞50%，则采用随机效应模型，否则采用固定效应模型。纳入研究的发表偏倚采用Deeks 检验来评估，P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 检索结果

文献初步检索出651 篇文章，查重后剩余418 篇，对文章标题和摘要筛选，排除综述、会议、系统评价、个案报道、机制研究等392 篇，全文阅读剩下的26 篇文章，14 篇由于数据缺失、注重胃癌预后、无法获得原文被排除，最后纳入12 篇[4-15]。病理检查视为胃癌诊断的金标准。研究组和对照组共2148例，其中病例组1185 例，对照组963 例。文献筛选流程，见图1。

2.2 纳入文献特征

共纳入12 项研究，纳入研究的基本特征包括：第一作者、出版时间、国家、病例组和对照组的数量、样本类型、lncRNA名称、内参基因、检测方法、真阳性、假阳性、假阴性、真阴性。纳入研究的基本特征见表1。

图1 文献筛选流程

表1 纳入的12 项研究基本特征列表

2.3 阈值效应和异质性分析

诊断阈值检测结果为Spearman 相关系数为0.203（P=0.527），表明各研究结果间不存在阈值效应。诊断比值比的Cochran-Q 值为34.83，I2值为68.4%，P＜0.05，Q 检验提示入选研究间存在除阈值效应的其他异质性来源，可能与样本类型、选择的内参、lncRNA 个数有关，故采用随机效应模型进行meta 分析。

2.4 诊断价值评估

随机效应模型用于评估lncRNA 在诊断胃癌的整体效果，合并后lncRNA 诊断灵敏度为74%（95%CI:0.72～0.77）,见图2；特异度79%（95%CI:0.76～0.82）, 见图3；阳性似然比3.91（95%CI:2.81～5.43）, 见图4；阴性似然比0.30（95%CI:0.23～0.39）, 见图5；诊断比值比13.71（95%CI:9.02～20.84）, 见 图6；SROC 曲 线AUC 为0.8521, 见图7。上述结果表明，循环lncRNA 对于胃癌具有一定的诊断价值。由于非阈值引起的异质性能够通过诊断指标的森林图观察到，因此对样本类型、内参基因、lncRNA个数进行meta 回归分析，结果P＞0.05, 表明未找到异质性的来源（表2）。Fagan 列线图呈现了lncRNA 检测确定或排除胃癌的可能性，总体分布总结，见图8。对于检测前有20%患胃癌可能性的人来说，如果在检测中lncRNA 是阳性，则患胃癌检测后概率将达到51%；检测值阴性则意味着检测后概率将降低至7%。因此lncRNA 检测在胃癌辅助诊断中发挥着较好作用。

表2 Meta 回归检测异质性的来源

图2 lncRNA 诊断胃癌的灵敏度森林图

图3 lncRNA 诊断胃癌的特异度森林图

图4 lncRNA 诊断胃癌的PLR 森林图

图5 lncRNA 诊断胃癌的NLR 森林图

图6 lncRNA 诊断胃癌的诊断比值比

图7 lncRNA 诊断胃癌的SROC 曲线

图8 lncRNA 诊断胃癌的Fagan 列线图

2.5 发表偏倚

Deeks 检验来评估纳入的研究是否存在发表偏倚，Deeks检验的P值为0.08，表明lncRNA 在研究中没有发表偏倚（图9）。

图9 lncRNA 诊断胃癌的发表偏倚

3 讨论

胃癌（GC）是全世界癌症相关死亡的主要原因，尽管近年来在诊断和治疗方面取得很大进展，但许多病人在确诊时已中晚期，无法手术治疗，预后仍然较差，或根治性胃切除术后复发快，当前仍缺乏可用来早期预测胃癌及能用于胃癌术后治疗复发监测的灵敏度特异度高的生物标记物；传统的肿瘤标志物，如血清癌胚抗原（CEA）和糖类抗原199(CA-199)，缺乏足够的敏感性和特异性；因此，寻找有效的生物标志物来预测早期胃癌，预测肿瘤复发和化疗敏感性尤为重要[16]。血清及血浆lncRNA 作为生物标志物用于胃癌诊断是近年来研究热点，已有相关系统评价[17]证实lncRNA 可作为生物标志物用于胃癌诊断进行评估，显示出较好的特异性，灵敏度一般，是胃癌诊断的潜在生物标记。

本次研究中，Spearman 模型的相关系数显示不存在阈值效应，阈值效应是诊断性meta 分析异质性中最重要的因素，森林图和I2显示存在异质性，对指定协变量进行meta 回归分析显示，P＞0.05，未找到异质性来源，因此采用随机效应模型合并分析其诊断价值。

本次纳入的12 项研究中，血清及血浆lncRNA 作为生物标记物用于胃癌诊断呈现出较高的敏感度（0.74）和特异度（0.79），DOR 取值范围为0 至无穷大，DOR 取值为1.0 时，提示诊断试验无法区分疾病与健康状态，诊断比值比（DOR）为13.71，表明血浆或血清lncRNA 对胃癌诊断具有一定诊断价值；曲线下面积（AUC）是评估诊断性试验总体精确性指标之一，取值范围为0～1，曲线下面积（AUC）为0.5 时，提示诊断性试验无意义，AUC＞0.5 时，越接近1，诊断效果越好，本次研究中，SROC 曲线AUC 为0.8521，表明血清或血浆lncRNA用于胃癌诊断有一定的诊断价值；本研究中阳性似然比PLR为3.91，提示胃癌患者lncRNA 阳性率为未患胃癌人群的约4倍；NLR 为0.30，提示可能30%的未患胃癌人群lncRNA 检测可显现为阳性。

本系统评价的一些局限性，文献语言限定为中英文、网络检索数据库数量的限制可能导致部分文献缺失，纳入的文献数量较少。对于血清或血浆lncRNA 用于胃癌早期诊断的文献较少。

综上所述，血清或血浆lncRNA 是潜在的胃癌生物标志物，结合其他生物标志物用于胃癌的诊断，或许具有更高灵敏度及特异度，作为无创检查，推广应用的价值大，但是现阶段循环lncRNA 的检测试剂盒、检测方法较多，不同的研究中lncRNA 检测内参的选择不同，缺乏质量评价标准，lncRNAs要进入临床应用仍面临许多挑战[18]，仍需进一步的多中心研究及大数据的验证。