循環miRNA用于乳腺癌早期診斷的meta分析*

杜紅梅,張玉超,李 靜,邢金芳,榮守華,田 遠,李君芳,馬嘯天,賈莉婷

鄭州大學第三附屬醫院檢驗科 鄭州 450052

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循環miRNA用于乳腺癌早期診斷的meta分析*

杜紅梅,張玉超,李 靜,邢金芳,榮守華,田 遠,李君芳,馬嘯天,賈莉婷#

鄭州大學第三附屬醫院檢驗科 鄭州 450052

#通信作者，女，1958年11月生，本科，教授，主任技師，研究方向：臨床免疫學，E-mail：jialt@163.com

循環miRNA;乳腺癌;meta分析

目的：評價循環miRNA在乳腺癌早期診斷的作用，為推廣循環miRNA在臨床的廣泛應用提供依據。方法：計算機檢索Pubmed、Embase、Medline、中國知網、萬方數據庫等數據庫中2008年1月至2015年5月關于循環miRNA用于乳腺癌早期診斷的臨床研究。根據納入和排除標準，將最終納入文獻歸類整理，提取原始有效數據后進行匯總，利用Med-Disc 1.4進行meta分析。結果：共納入20篇相關臨床研究，24個獨立的病例對照研究，其中包含乳腺癌患者2 030例，健康對照組1 318例。各研究之間存在顯著異質性，采用隨機效應模型合并靈敏度、特異度分析。循環miRNA用于早期診斷乳腺癌的合并靈敏度、特異度、陽性似然比、陰性似然比、診斷優勢比、曲線下面積(AUC)及其95%CI分別為0.79(0.78～0.81)、0.81(0.88～0.83)、5.06(3.55～7.22)、0.21(0.16～0.27)、29.80(16.74～53.02)、0.907 5。亞組分析表明，以血清為標本檢測循環miRNA，診斷優勢比較以血漿為標本高54.9%；聯合檢測循環miRNA較檢測單個miRNA的診斷優勢比高42.5%。結論：循環miRNA可以作為腫瘤標志物用于乳腺癌的早期診斷，以血清為標本，聯合檢測循環miRNA具有更強的檢驗功效。

乳腺癌是最常見導致女性病死的惡性腫瘤之一[1]。對乳腺癌患者進行早期篩選至關重要。現有檢查手段各有利弊[2]。利用血清學檢測篩選乳腺癌具有簡單、方便、價格低廉的優勢，是臨床常用的乳腺癌篩選手段，但是此類指標靈敏度低、特異性弱。因此發現新的高靈敏度、高特異性的血清學篩查指標具有重要臨床意義。miRNAs是一組長度為20～24個核苷酸的序列，主要通過結合目的基因的3’非編碼區(3’UTR)，抑制下游基因的轉錄[3]。Mitchell等[4]首次證實了血清miRNA可以用于腫瘤檢測，并證明miR-141是前列腺癌特異性miRNA。近來已有大量文獻報道血清或血漿中miRNA(循環miRNA)表達譜與乳腺癌的相關性，表明循環miRNA可作為腫瘤標志物用于乳腺癌的早期篩查，且靈敏度高、特異性強。盡管如此，各研究之間存在miRNA譜不同、檢測方法不用、樣本數量不同、實驗設計不同等差異，這些差異阻礙了循環miRNA在臨床的應用。該研究利用meta分析匯合相關實驗數據，對循環miRNA在早期診斷乳腺癌的作用進行系統評價，為乳腺癌的早期診斷提供依據。

1 資料與方法

1.1 文獻檢索 在中國知網、萬方數據庫檢索策略：“乳腺癌”或“乳腺腫瘤”和“血清miRNA”或“血漿miRNA”或“循環miRNA”和“診斷”；在PubMed、Embase、Medline等數據庫檢索：“breast cancer”或“breast tumor”或“breast neoplasm”和“serummiRNA”或“plasma miRNA”或“circulating miRNA”和“diagnosis”。檢索時間為2008年1月至2015年5月。

1.2 納入排除標準 納入標準: ①檢測對象為血清miRNA、血漿miRNA、循環miRNA。②研究對象為臨床確診的乳腺癌患者和健康對照。③文獻中提到miRNA用于診斷乳腺癌。可提取到樣本數量、靈敏度、特異度、真陽性(TP)、假陽性(FP)、真陰性(TN)和假陰性(FN)等數據。④文獻能獲取全文，文獻語言為中文或英語。排除標準: ①文獻類型為綜述、meta分析。②檢索到的重復的文獻。③檢測對象為組織中或其他體液中miNRA。④低質量文獻。

1.3 文獻篩選、資料提取及質量評價 由兩名工作人員分別根據既定檢索策略以及納入、排除標準，篩選相關文獻。另兩名工作人員分別提取相關數據，包括靈敏度、特異性、TP、FP、TN、FN、曲線下面積(AUC)、樣本數量、病例以及健康對照年齡等，如遇分歧討論解決。對最終納入meta分析的文獻進行質量評價，評價工具為QUADAS-2[5]。評價指標包括偏倚風險，適用性評估等。文獻報道兩個獨立病例對照研究的，按兩個單獨實驗處理。

1.4 統計學處理 利用Revman 5.3對文獻質量進行評價和數據提取，利用Meta-Disc 1.4 對數據進行meta分析和異質性分析。如納入分析的文獻存在顯著異質性，采用隨機效應模型合并靈敏度、特異度。計算合并靈敏度、特異度、陽性似然比、陰性似然比、診斷優勢比，繪制ROC曲線并計算AUC，根據AUC、診斷優勢比判斷miRNA用于診斷乳腺癌的價值。利用Stata 12.0軟件和Deeks’漏斗圖評估發表偏倚。

2 結果

2.1 文獻檢索結果 檢索流程見圖1。最終共納入文獻20篇[6-25]，病例對照研究24個，研究對象包括乳腺癌患者2 030例，健康對照1 318例。

2.2 納入文獻基本特征及質量評價 20篇文獻基

本特征見表1。文獻質量評價工具為QUADAS-2，該評價工具把納入文獻的病例選擇、檢測指標、參考標準、檢測流程等按偏倚風險等級分為高、低、不清楚，按實用性關注程度分為高、低、不清楚。

圖1 meta分析文獻檢索流程圖表1 納入meta分析的文獻特征匯總

2.3 meta分析結果

2.3.1 合并靈敏度及特異度分析 各研究之間靈敏度I2=91.5%，特異度I2=89.9%，診斷優勢比I2=91.4%，存在顯著異質性，因此采用隨機效應模型合并靈敏度、特異度。合并靈敏度(95%CI)0.79(0.78～0.81)，合并特異度(95%CI)為0.81(0.88～0.83)，診斷優勢比(95%CI)為29.80(16.74～53.02)，陽性似然比(95%CI)為5.06(3.55～7.22)，陰性似然比(95%CI)為0.21(0.16～0.27)，AUC為0.907 5。與Liu等[26]和Cui等[27]完成的meta分析結果相近，表明循環miRNA對于早期診斷乳腺癌有較強的功效(圖2)。

圖2 循環miRNA用于診斷乳腺癌的合并靈敏度和特異度的meta分析

2.3.2 亞組分析 考慮到種族、檢測miRNA個數、標本類型等為異質性存在的可能原因。亞組分析表明，以血清為標本檢測循環miRNA，DOR較以血漿為標高54.9%；聯合檢測循環miRNA較檢測單個miRNA的DOR高42.5%(表2)。

表2 循環miRNA診斷乳腺癌meta分析結果

2.4 發表偏倚分析 漏斗圖斜率系數P值為0.20，表明不存在發表偏倚，結果見圖3。

圖3 所納入20篇文獻Deeks’漏斗圖分析

3 討論

在中國，女性乳腺癌發病率和病死率在全球處于比較低的水平，但是病死率呈持續上升趨勢。據IARC預計，在2030年我國女性乳腺癌發病數可達到23.4萬例，因乳腺癌死亡7.0萬例。對乳腺癌進行早期診斷可使患者得到即使處理，提高患者5 a生存率，降低乳腺癌病死率，明顯改善患者生存質量。張建新等[28]總結乳腺癌早期診斷的技術主要有乳腺X線鉬靶攝影、超聲檢查、核磁共振成像技術、核素顯像檢查、乳頭溢液檢查、分子生物學檢查和組織病理學診斷。上述診斷技術適用于對疑似病例的確診，但是考慮到放射性、高成本，并不是十分理想的早期診斷方法。血清學標志物如糖類抗原CA153，癌胚抗原(CEA)等，雖然具有無創、無放射性且價格低廉的特點，但是此方法靈敏度和特異度均較低，不適用于乳腺癌的早期診斷[21]。腰利云等[29]完成的聯合檢測腫瘤標志物對乳腺癌診斷價值的meta分析表明，在早期診斷乳腺癌時，應將血清腫瘤標志物CA153、CA125、CEA與傳統的影像學檢測和組織細胞病理檢查結果綜合分析判斷。

已有文獻[4]報道，miRNA可以穩定存在于組織和血液中，可以耐受極限條件而不被降解，是miRNA作為循環標志物的重要條件之一。該meta分析共納入20篇文獻，經分析發現，循環miRNA在早期診斷乳腺癌時，合并后靈敏度和特異度分別達到0.79(95%CI為0.78～0.81)和0.81(95%CI為0.88～0.83)，合并后診斷優勢比和AUC分別為29.80(95%CI為16.74～53.02)和0.907 5，與單獨檢測CA153相比顯示出較強的診斷能力。有研究[29]發現合并后DOR和AUC均低于CA153、CA153和CEA聯合檢測的結果，這可能與納入文獻的不同、檢測指標不同、檢測方法不同等有關。

檢索時間為2008年1月至2015年5月，主要原因是Mitchell等[4]最早提出利用血液miRNA輔助診斷前列腺癌，這是循環miRNA用于輔助癌癥診斷最早的研究，該研究發表時間為2008年7月，因此關于循環miRNA用于乳腺癌的診斷的研究應該是發表在2008年以后的。

作者在meta分析同時進行了亞組分析，結果表明，以血清(AUC 0.911 9)為檢測標本，聯合檢測循環miRNA(AUC 0.879 4)，在非亞洲人群(AUC 0.899 5)乳腺癌的早期診斷中發揮更為強效的作用。同時從NLR結果可以看出，上述三組前者在從陰性結果中排除乳腺癌患者中更有優勢。

該meta分析的不足之處如下：①納入分析的20篇文獻中，有24份病例對照研究，40多種循環miRNA，尚未有公認的循環miRNA用于乳腺癌早期診斷。②可能會未檢索到未發表論文、學術會議和書籍等，導致數據的丟失。③閾值效應的存在。

總之，作者發現循環miRNA在乳腺癌的早期診斷中顯示了巨大的優勢，此方法不僅靈敏度高、特異性強，而且具有無創、無放射風險，具有臨床推廣的必要。但是考慮到本meta分析的不足之處以及現階段循環miRNA檢測的缺陷，今后研究者有必要發現新的定量檢測循環miRNA簡便方法，同時臨床仍需進行高質量的病例對照研究，以推廣循環miRNA在早期診斷乳腺癌中的作用。

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(2016-01-30收稿 責任編輯李沛寰)

Meta analysis of role of circulating miRNA in early diagnosis of breast cancer

DUHongmei，ZHANGYuchao，LIJing,XINGJinfang，RONGShouhua，TIANYuan，LIJunfang，MAXiaotian，JIALiting

ClinicalLaboratory,theThirdAffiliatedHospital,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450052

circulating miRNA;breast cancer;meta analysis

Aim: To evaluate the role of circulating miRNA in the early diagnosis of breast cancer, and provide basis for its extensively clinical application. Methods: We got retrieval paper through the Pubmed, Medline, Embase, CNKI et al,and the interval time of retrieval paper was from May 2008 to Jun 2015. According to the inclusive and exclusive rules, papers were selected. Then we extracted original data from the included papers and performed meta-analysis by Med-Disc1.4. Results: Twenty papers with 24 clinical studies, which included 2 030 breast cancer patients and 1 318 health controls. The pooled sensitivity, specificity, positive likelihood ratio, negative likelihood ratio, diagnostic odds ratio and area under the curve were 0.79(95%CI0.78-0.81),0.81(95%CI0.880-0.83),5.06(95%CI3.55-7.22),0.21(95%CI0.16-0.27),29.80(95%CI16.74-53.02),0.907 5, respectively. By subgroup analysis, we found that DOR was 54.9% higher than plasma sample when detecting circulating miRNA via serum sample; Single circulating miRNA yielded a 42.5% lower DOR than multiple circulating miRNA did.Conclusion: Circulating miRNA would be a better tumor biomarker for early diagnosis of breast cancer.Serum sample and multiple miRNA detection yield a better diagnostic performance.

10.13705/j.issn.1671-6825.2016.06.016

*河南省衛生廳科技攻關項目 201203050；河南省教育廳科學技術研究重點項目 14A320036；河南省計劃生育科學技術研究計劃 2012；2013

R737

發表年份國家種族樣本量病例對照中位年齡病例對照miRNA譜樣本類型檢測方法McdermottAM2014愛爾蘭高加索人444659.8644.21miR-29a,-181a,-656不明確RT-PCRWangB2012中國亞洲人50395353miR-21血清RT-PCREichelserC2013德國高加索人120406565miR-34a,-93,-373血清RT-PCR32406565miR-17,-155血清RT-PCRMadhavanD2012德國高加索人6176未知未知miR-14,-200a,-200b,-200c,-203,-210,-375,-801血清RT-PCR7276未知未知miR-200c,-210,-801血清RT-PCRNgEK2013中國亞洲人1701006061miR-145,-451血漿RT-PCR70506061miR-145,-451血漿RT-PCRMar-AguilarF2013墨西哥高加索人6110未知未知miR-10b,-21,-125b,-145,-155,-191,-382血清RT-PCRZhaoFL2012中國亞洲人122595250miR-10b血清RT-PCRZhaoFL2014中國亞洲人20110250.6046.32miR-195血清RT-PCRHeneghanHM2010愛爾蘭高加索人8344未知未知miR-195,let-7a不明確RT-PCRGaoJ2013中國亞洲人895550.3850.38miR-181a血清RT-PCRCukK2013德國高加索人127805555miR-148b,-409-3p,-801血清RT-PCRGuoLJ2012中國亞洲人152755650miR-181a血清RT-PCRSchrauderMG2012德國高加索人485761.961.9240miRNAs不明確RT-PCRShakerO2015埃及阿拉伯人10030未知未知miR-29b-2,-155,-197,-205血清RT-PCRWuQ2012中國亞洲人50505553miR-103,-23a,-29a,-222,-23b,-24,-25,-BS1血清RT-PCR曾瑞超2014中國亞洲人6264未知未知miR-30a血漿RT-PCRAsagaS2010美國高加索人4010未知未知miR-21血清RT-PCR-DSSunY2012中國亞洲人103555351miR-155血清RT-PCR李振風2013中國亞洲人49365252miR-21,-195,-222,-205血漿RT-PCRHuZ2012中國亞洲人4848未知未知miR-16,-25,-222,-324-3p血清RT-PCR7676未知未知miR-16,-25,-222,-324-3p血清RT-PCR