circRNA表达谱用于胃癌诊断的Meta分析

徐世友 陈彦彬 袁鹏飞 雷亮亮 刘德纯

[摘要] 目的 采用Meta分析評价环形RNA（circRNA）表达谱在胃癌诊断中的价值。 方法 在万方、中国知网、PubMed、EMBASE等数据检索circRNA用于胃癌诊断的中英文文献，检索时限为建库至2018年11月30日。采用诊断性试验质量评价量表2（QUADAS-2）评价文献质量，采用Stata 12.0进行数据合并，并行敏感性分析、Meta回归分析探讨异质性来源，通过Deek′s漏斗图检测circRNA表达谱用于胃癌诊断的发表偏倚。 结果 共纳入符合条件的诊断性文献12篇。circRNA表达谱诊断胃癌汇总的曲线下面积（AUC）为0.80，对应敏感度、特异度、诊断比值比（DOR）及其95%CI分别为0.69（95%CI：0.66～0.71，P = 0.000）、0.73（95%CI：0.70～0.75，P = 0.000）和7.42（95%CI：6.01～9.16，P = 0.294）。亚组分析显示，circRNA表达谱分析在血浆来源中的AUC（0.84）值高于组织（0.78），但Z检验比较差异无统计学意义（P = 0.236）。 结论 circRNA表达谱在胃癌中具有较高的诊断价值，有望成为胃癌的辅助诊断指标。

[关键词] 环形RNA;胃癌;诊断;Meta分析

[中图分类号] R735.2          [文献标识码] A          [文章编号] 1673-7210（2019）09（b）-0104-05

Application of circRNA expression profile for the diagnosis of gastric cancer：a Meta-analysis

XU Shiyou   CHEN Yanbin   YUAN Pengfei   LEI Liangliang   LIU Dechun▲

Department of Gastrointestinal Surgery， and College of Clinical Medical College He′nan University of Science and Technology  the First Affiliated Hospital of He′nan University of Science and Technology， He′nan Province， Luoyang   471003， China

[Abstract] Objective To explore the value of circRNA expression profile in the diagnosis of gastric cancer by meta-analysis. Methods Chinese and English literatures on circRNA used for gastric cancer diagnosis were searched from Datebase of Wanfang， CNKI， PubMed and EMBASE from the time of building database to November 30， 2018. The quality of the literature was evaluated by quality assessment of diagnostic accuracy studies-2 （QUADAS-2）; the overall data was combined using Stata 12.0; sensitivity analysis and meta-regression analysis were conducted to explore the sources of heterogeneity; circRNA expression profile used for the diagnosis of gastric cancer was detected by Deek′s funnel plot. Results A total of 12 eligible articles were enrolled. The total area under the curve （AUC） for diagnosis of gastric cancer by circRNA expression profile was 0.80. Corresponding sensitivity， specificity， diagnostic odds ratio （DOR） and 95%CI were 0.69 （95%CI： 0.66-0.71， P = 0.000）， 0.73 （95%CI： 0.70-0.75， P = 0.000） and 7.42 （95%CI： 6.01-9.16， P = 0.294）， respectively. Subgroup analysis showed that the AUC value of circRNA expression profile in plasma （0.84） was higher than that in tissue （0.78）， but there was no statistical difference in Z-test （P = 0.236）. Conclusion CircRNA expression profile has relatively high diagnostic value in gastric cancer and it is expected to become an auxiliary diagnostic indicator for gastric cancer.

[Key words] Circular RNA; Gastric cancer; Diagnosis; Meta-analysis

国内2015年流行病学数据显示，胃癌的发病率在所有肿瘤中位居第二位，其死亡率在男性、女性中分别居第三和第二位[1]。目前，胃癌的临床诊断仍依赖于内镜下活检和病理组织学检查[2]。然而病理组织活检创伤性大，不易被患者接受，另外因取材部位局限极易造成漏诊。胃癌诊断常用的血清标志物包括癌胚抗原（CEA）、糖类抗原（CA19-9与CA72-4）等，诊断的准确性不高[3]。环形RNA（circular RNA，circRNA）是一类由特殊剪接机制形成的、具有闭合环状结构、大量存在于真核转录组中的非编码RNA[4-5]。研究表明，胃癌中存在多种circRNA分子的表达异常，提示此类circRNA分子异常表达谱在胃癌的诊断中具有潜在的临床应用价值[6-17]。本研究拟通过系统性的Meta分析，评价已报道的circRNA分子在胃癌诊断中的价值。

1 资料与方法

1.1 检索策略

系统性检索PubMed、EMBASE、知网（CNKI）、西文生物医学期刊文献数据库、万方和维普等在线数据平台，收集关于circRNA用于胃癌诊断的相关文献，时间为建库至2018年11月30日。使用的检索词包括circular RNA、circRNA、环行RNA、环状RNA、胃癌、gastric carcinoma、gastric cancer、gastric naplasm、stomach cancer、诊断、diagnosis等。检索时自由词与主题组合检索。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：①内容关于circRNA在胃癌中的诊断;②病例数明确，可用于构建2×2四格表。排除标准：①用于分析的关键数据不足;②样本例数<20例;③非诊断性研究、基础性研究、综述等。

1.3 资料提取

资料提取内容包括标题、第一作者、发表年限、研究人群、病例数、circRNA分子名称、金标准、检测方法、内参基因、Cut-off值、敏感度、特异度等。存在差异或分歧时经组内讨论解决。

1.4 研究质量评价

依据“诊断性试验质量评价量表2（QUADAS-2）”工具评价问询质量[18]。QUADAS-2分别从“病例选择、待评价实验、金标准、病例流程和进展情况、偏倚风险（病例选择、待评价实验、金标准、病例流程和进展情况）和适用性（病例选择、待评价实验、金标准）”等方面进行评价，每项可评价为“是（得1分）”“否或不清楚（得0分）”，研究总得分≥4分时认为质量较高[19]。

1.5 统计学方法

采用MetaDiSc 1.4对诊断性指标敏感度、特异度、阳性似然比（PLR）、阴性似然比（NLR）、诊断的比值比（DOR）、AUC及95%可信区间（CI）进行合并。利用Spearman相关系数检验评估研究间是否存在阈值效应;通过Cochran′-Q检验、I2检验评估非阈值效应来源异质性，P < 0.01或I2 > 50%时认为存在显著异质性。进行亚组分析、敏感性分析和Meta回归分析探讨异质性来源。利用Z检验对亚组分析组间的AUC进行差异比较。通过Deek′s漏斗图评估发表偏倚，P < 0.1时提示存在发表偏倚。

2 结果

2.1 文献纳入过程

通过检索数据库共搜到147篇的中英文文献，剔除重复文献35篇。评估文题和摘要后，排除98篇文献。剩余14篇文献全文评估后进一步排除2篇文献。最终12篇文献纳入统计分析[6-17]。文献筛选流程见图1。

2.2 资料特点

纳入12篇文献共含1086例胃癌患者和1058例非癌对照。所有胃癌患者确诊的金标准为组织病理学检查。组织和血浆样本均为术前获得。circRNA表达谱共含有12种分子，且在胃癌患者中均为表达下调。circRNA检测均基于qRT-PCR，相對定量以GAPDH为内参照基因。纳入研究的资料特点见表1。

2.3 文献质量

QUADAS-2评价结果显示，两项研究Li等[8]和Huang等[9]累计得分为3分，其他研究累计得分均≥4分，说明纳入文献的整体质量较高。见图2和表1。

2.4 Meta分析

图3结果显示，circRNA表达谱诊断胃癌的合并敏感度为0.69（95%CI：0.66～0.71，P = 0.000），特异度为0.73（95%CI：0.70～0.75，P = 0.000），PLR为2.77（95%CI：2.15～3.57，P = 0.000），NLR为0.40（95%CI：0.33～0.49，P = 0.000），AUC为0.80（图3A），相应的DOR为7.42（95%CI：6.01～9.16，P = 0.294）（图3B）。Spearman相关系数显示合并效应P = 0.002，提示存在阈值效应;Cochran′-Q、I2检验对应P = 0.294，I2 = 14.6%（图3B），提示研究间不存在非阈值效应引起的异质性，故进一步行亚组分析。亚组分析显示，血浆来源的circRNA表达谱分析对胃癌的AUC=0.84（207例，图4A），数值高于组织来源AUC=0.78（1071例;图4B），但Z检验比较差异无统计学意义（P = 0.236）。本研究进一步剔除2项QUADAS-2评分<4分的研究[8-9]，结果显示，合并的敏感度、特异度、PLR、NLR、DOR和AUC分别为0.67（95%CI：0.64～0.70，P = 0.000）、0.75（95%CI：0.72～0.77，P = 0.000）、2.97（95%CI：2.17～4.08，P = 0.000）、0.42（95%CI：0.35～0.52，P = 0.000）、7.53（95%CI：5.88～9.65，P = 0.117）和0.81。

2.5 敏感性分析和Meta回歸分析

敏感性分析结果显示，纳入12项研究数据均匀分布，说明研究的同质性较好。见图5。Meta回归分析采用的变量参照文献[20]。结果显示，截断值设置（P = 0.026）可能是引起异质性的重要因素，其他变量包括样本类型（P = 0.771）、病例数（P = 0.860）、QUADAS评分（P = 0.670）差异无统计学意义。见表2。

2.6 发表偏倚

Deek′s定量漏斗图得到检验P = 0.433，提示研究间不存在发表偏倚。见图5。

3 讨论

circRNA源于外显子转录本剪接的mRNA前体或内含子[21]。circRNA分子呈封闭环状结构，不容易被RNA外切酶降解，在组织或体液中表达更稳定，使得其作为恶性肿瘤的潜在标志物具有明显的优势。近年越来越多的研究报道，circRNA在胃癌的临床诊断中具有潜在应用价值[6-17]。

本研究共纳入12项关于circRNA分子在胃癌诊断中的应用研究，含括1086例胃癌患者和1058例非癌对照。Meta分析发现，circRNA表达谱在胃癌的诊断中具有较高的价值，AUC达0.80。DOR值可反映诊断结果与疾病之间的关联程度[22]，其值越大说明对疾病的诊断价值越高。本研究中DOR为2.77，进一步说明circRNA表达谱对胃癌具有较高的诊断价值。本研究进一步分析了不同样本类型（血浆和组织）在胃癌患者circRNA检测中的差异，虽然合并的AUC在血浆中高于组织（0.84比0.78），但Z检验比较二者AUC无统计学差异。因纳入关于血浆的研究仅3篇文献，样本数量小，结论有待于后期进一步证实。

异质性的产生是所有Meta分析研究中不可避免的一个重要问题[23]。本研究中，整体合并效应存在阈值效应引起的异质性。因此，笔者进一步对研究的异质性来源进行较深入的探究。首先，通过敏感性分析对纳入的12项研究的同质性进行评估，发现研究间同质性较好。进一步回归分析发现，不同的截断值设置可能是引起研究间异质性产生的重要因素。

circRNA表达谱在胃癌的诊断中具有较高的诊断价值。是否具有高敏感度和特异度的单个circRNA分子或circRNA组合用于胃癌诊断，以及circRNA的检测基质等问题有待于进一步研究。

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（收稿日期：2019-01-06  本文編辑：张瑜杰）