柯薩奇病毒感染和1型糖尿病的風險關系Meta分析

楊 森，代曉玲，張 臻，趙碧英，張祎俐，崔嵐巍*

(1.哈爾濱醫科大學附屬第一醫院群力院區兒科，黑龍江 哈爾濱 150070；2.蘇州大學附屬兒童醫院兒科，江蘇 蘇州 215003)

1型糖尿病(type 1 diabetes mellitus,T1DM)是遺傳易感性兒童在環境因素和自身免疫系統發生的復雜的相互作用下形成的器官特異性自身免疫性疾病[1]。然而環境因素如病毒感染[2]、配方奶[3]、疫苗[4]、早產[5]、維生素D[6]、化學毒素等，對1型糖尿病的發生和發展起著重要的作用。大量研究表明柯薩奇病毒(Coxsackie virus,CV)感染作為重要的環境因素與1型糖尿病的的發生有密切關系[2,7-29]?？滤_奇病毒為小RNA病毒科腸道病毒屬，分為A、B兩組，A組包括24型，B組包括1～6型，其中B組與T1DM的起病有明顯相關性[30]。一些研究認為柯薩奇病毒B(Coxsackie virus B,CVB)感染促進機體免疫系統產生胰島β細胞相關抗體，破壞胰腺β細胞促進T1DM的發生或者CVB病毒血癥直接破壞胰島細胞[31]，但是另外一些研究認為CVB感染產生的抗體可以保護病毒對胰腺的損傷作用[32]。但所有的結果都是在小樣本或動物實驗的基礎上得出的結論且缺乏循證醫學的客觀評價。筆者采用Meta分析的方法，全面檢索數據庫中關于CV感染與T1DM相關性的研究并進行統計學分析，以期為T1DM的臨床預防提供科學的、有效的、可靠的臨床證據。

1 資料與方法

1.1遵循的原則 本研究系統評價和Meta分析寫作和報告遵循PRIAMS(the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews andMeta-Analyses)[33]原則和MOOSE(Meta-analysis OfObservational Studies in Epidemiology)[34]規范。

1.2檢索方法 通過全面檢索中國知網、萬方數據庫、維普網、Pubmed、Embase、SinoMed中關于柯薩奇病毒和1型糖尿病的所有文獻，檢索時間自建庫截至2020年5月28日。檢索中文主題詞為[糖尿病,1型]和[柯薩奇病毒感染](主題詞通過SinoMed獲取)；英文主題詞為Diabetes Mellitus,Type 1[Mesh]、Coxsackievirus Infections[mesh](Pubmed),′insulin dependent diabetes mellitus′/exp、′coxsackie virus infection′/exp(EmBase)。

1.3納入標準和排除標準 納入的文獻必須符合以下標準：①納入文獻為回顧性研究或前瞻性隊列研究；②病例必須使用實驗室檢測方法確診CV感染，對照組無CV感染；③病例組最終確診為T1DM；④每篇納入文獻報道了病毒感染率。排除標準：①綜述、系統評價、動物實驗、社論、述評、觀點等文獻；②重復數據，無對照研究等不嚴謹實驗設計的研究；③血清胰島相關抗體(ICA/IAA/GAD)陽性而未患T1DM。

1.4研究質量評估 對所有納入的文獻進行方法學質量評估采用Cochrane協作組[35]推薦的Newcastle Ottawa Scale(NOS)文獻質量評價表。NOS量表包括8條項目，最多可得9顆星，0～3顆星為低質量研究；4～6顆星為中等質量研究；7～9顆星為高質量研究。質量評估由2名研究員(楊森、代曉玲)單獨評價，若有異議由第三名研究員(崔嵐巍)判決。

1.5統計學方法 應用Revman5.3.0軟件處理數據，進行Meta分析。二分類變量采用比值比(odd ratios,OR)為合并統計量，記錄95%CI(confidence interval,CI)。檢驗分析研究間的異質性，并繪制森林圖和漏斗圖。統計異質性用χ2檢驗(P≤0.1) 及I2評估。各研究采用I2評價異質性高低，0≤I2<25%為無異質性，25%≤I2<50%為低度異質性，50%≤I2<75%為中度異質性，I2≥75%為高異質性。對于沒有或輕度異質性的評價結果用固定效應模型進行合并，中高度異質性采用隨機效應模型合并。當異質性≥50%，亞組分析或敏感性分析尋找異質性來源 ，P<0.05為差異有統計學意義。

2 結 果

2.1納入文獻 全面且系統性地檢索柯薩奇病毒感染和1型糖尿病的相關性文獻，獲得465篇相關文獻。其中PubMed 145篇，EmBase 159篇，SinoMed 18篇，CNKI 65篇，萬方數據庫64篇，維普網14篇。剔除重復發表的93篇文獻，剩余372篇文獻。隨后，閱讀標題和摘要后剔除不符合納入標準或主題不相關的文獻，排除綜述、系統評價、動物實驗、社論、述評、觀點等文獻數量312篇。閱讀剩余全文，剔除排除實驗設計不嚴謹的研究36篇。最終，本Meta分析納入24篇文獻，其中1篇無可利用數據，文獻篩選過程見圖1。

圖1 文獻檢索流程圖

2.2納入文獻的基本特征 24篇文獻均為病例對照研究[2,7-29]，納入Meta分析有23篇[2,7-15,17-29]，其中部分文獻對CVB各亞組感染與T1DM風險進行了分析[7,8,15,17,19,23,25-26,28]。23項研究的總共參與者為3 306例，其中病例組總共1 693例，對照組總共1 613例。檢測抗CVB抗體研究對象有3 166例，檢測病毒核酸的研究對象有371例，使用酶聯免疫吸附測定檢測抗CVB抗體的研究對象有730例，使用中和試驗檢測抗CVB抗體的研究對象有1 700例，使用放射免疫法檢測抗CVB抗體的研究對象有299例，使用凝集素檢測抗CVB抗體的研究對象有229例。檢測CVB1型的樣本有1 434例，檢測CVB2的樣本有1 516例，檢測CVB3樣本有1 545例，檢測CVB4的樣本有1 845例，檢測CVB5有1 357例，檢測CVB6有1 227例。7項研究來自中國，日本、美國、埃及各自有一項研究，14項研究來自歐洲。文獻基本特點見表1。

表1 納入研究的臨床資料總結和質量評估Table 1 Characteristic of included studies and assessment of quality

2.3Meta分析結果

2.3.1柯薩奇病毒與T1DM患病率Meta分析結果 共檢索到24篇文獻，其中1篇不能提取到相關數據。最終，對23篇文獻進行Meta分析。經異質性檢驗I2=85%，說明各研究間存在較高異質性，采用隨機效應模型。總樣本量為3 306例，病例組1 693例(CVB感染占811例)，對照組1 613例(CVB感染占457例)。結果顯示T1DM患者感染CVB的風險是對照組的5倍(OR=4.49，95%CI：2.69～7.50)，差異有統計學意義(P<0.05)，提示CVB感染與T1DM存在統計學相關性，CVB可能是T1DM的病因或促進了T1DM的發生(圖2)。

圖2 CVB感染和T1DM風險相關性

2.3.2納入研究的亞組和亞型分析 對 23篇文獻進行Meta分析后經異質性檢驗，提示各文獻存在較高異質性(I2=85%)。當異質性≥50%，采用亞組分析或敏感性分析，尋找異質性來源。本文對研究地區，病毒檢測方法，研究對象的年齡進行了亞組分析(表2)，結果顯示：病毒檢測方法對研究結果影響較大。對研究地區進行亞組分析，中國地區研究分析結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高7倍(OR=7.66,95%CI：1.87～31.37)，I2=84%。其它地區研究分析結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高4倍(OR=3.66,95%CI：2.10～6.38)，I2=85%。

基于病毒的檢測方法進行亞組分析(表2)。3 166例樣本進行了抗CVB 抗體檢測，結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高4倍(OR=3.80,95%CI：2.24～6.45)，I2=85%。1 700例樣本使用中和抗體法檢測CVB，結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高2倍(OR=1.91,95%CI：1.26～2.89)，I2=63%。299例樣本采用放射免疫法檢測CVB，結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高7.40倍(OR=7.40,95%CI：1.52～35.94)，I2=80%。371例樣本進行了CVB核酸檢測，結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高15倍(OR=14.58,95%CI：7.00～30.38)，I2=0%。730例樣本采用的酶聯免疫吸附測定法檢測CVB，結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高13倍(OR=12.09,95%CI：7.64～19.14)，I2=0%。229例樣本采用凝集素法檢測CVB，分析結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高1倍(OR=0.78,95%CI：0.19～3.26)，I2=75%。根據樣本的年齡進行亞組分析，兒童和青少年有2 500例，結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高4倍(OR=4.23,95%CI：2.28～7.81)，I2=87%。成年人有710例樣本，結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高5倍(OR=4.62，95%CI：1.55～13.74)，I2=81%。

同時，本Meta分析對CVB各亞型與T1DM風險相關性進行了分析(表2)。檢測CVB1的樣本數為1 434例，結果顯示T1DM感染CVB1風險比對照組高2倍(OR=1.56,95%CI：1.20～2.03)，I2=0%。檢測CVB2的樣本數為1 516例，結果顯示T1DM感染CVB2風險比對照組高1倍(OR=0.75,95%CI：0.75～1.20)，I2=19%。檢測CVB3的樣本數為1 545例，結果顯示T1DM感染CVB3風險比對照組高1倍(OR=1.57,95%CI：0.80～3.07),I2=63%。檢測CVB4的樣本數為1 845，結果顯示T1DM感染CVB4風險比對照組高2倍(OR=1.61,95%CI：0.61～4.22)，I2=92%。檢測CVB5的樣本數為1 357，結果顯示T1DM感染CVB5風險比對照組高1倍(OR=1.18,95%CI：0.64～2.19) ，I2=51%。檢測CVB6的樣本數為1 227例，結果顯示T1DM感染CVB6風險比對照組高1倍(OR=0.89,95%CI：0.63～1.26)，I2=41%。因各種CVB檢測方法或CVB亞型文獻數量過少，所以未能將I2≥50%的文獻進行下一步分析異質性來源。只有T1DM感染CVB1風險與對照組比較差異有統計學意義(P<0.05)，T1DM感染其他CVB亞型與對照組的比較差異無統計學意義(P>0.05)，但是總體上T1DM感染CVB及各亞型風險性相較于對照組增高。

2.4敏感度分析 依次把每一篇文章剔除之后進行Meta分析，Meta分析結果前后差異不大，表明23篇研究的合并Meta分析結論是穩定的。

2.5質量評價 10項研究屬于中等質量研究，14項研究屬于高質量研究，提示納入meta分析的文章總體方法學質量良好(表2)。

表2 納入研究的亞組和亞型分析Table 2 Subgroup analysis of included studies and CVB subtype 1-6 and risk of T1DM

2.6發表偏倚 漏斗圖顯示無明顯不對稱，呈倒漏斗狀，提示無發表偏倚(圖3)。

圖3 23項研究發表偏倚圖

3 討 論

本Meta分析結果顯示T1DM感染CVB風險比對照組高5倍，差異有統計學意義(P<0.05)。提示CVB感染與T1DM發生、發展有統計學相關性。T1DM病理變化為胰島β細胞的破壞及功能障礙，引發體內胰島素分泌不足，導致血糖升高及相關糖尿病并發癥[36]。CVB引發糖尿病的具體機制主要有以下三方面：①CVB直接損傷胰島β細胞，造成細胞損傷并降低其功能，不僅可引起β細胞溶解，而且能引起長期的胰腺β細胞的病理生理改變，使有功能的胰島細胞逐漸丟失；②感染CVB后，胰島周圍腺體可呈現較強的免疫反應，病毒激發β細胞自身免疫，病毒感染后誘導主要組織相容復合物Ⅱ類抗原產生，β細胞能在免疫應答中提供自身抗原，自身抗原與增加的組織相容復合物Ⅱ類抗原激活自身反應性T細胞，釋放白細胞介素及其它淋巴因子，產生一系列細胞免疫反應，導致胰島細胞損傷；③因為CVB與胰島β細胞有相同的表位，當CVB感染誘發機體免疫系統產生胰島β細胞相關抗體后攻擊胰腺組織，發生病理改變導致胰腺功能發生永久性損害[32,36]。

本Meta分析結果顯示，T1DM感染CVB風險高于照組差異有統計學意義(P<0.05)。用漏斗圖評價發表偏倚，結果顯示漏斗圖無明顯不對稱，提示無發表偏倚。為了探究高異質性來源，我們進行了亞組分析或敏感性分析。敏感性分析證明結果是穩固的。在基于CVB的檢測方法進行的亞組分析中229例樣本采用凝集素法檢測CVB，分析結果顯示T1DM感染CVB的風險增高，其余5種檢測手段分析結果均顯示CVB感染與T1DM發病存在相關性，只是相關強度各有不同。采用病毒核酸檢測和酶聯免疫吸附測定法檢測CVB的研究之間不存在異質性。CVB亞型分析，2～6型CVB亞型感染存在導致T1DM的整體趨勢，但不存在統計學意義(P>0.05)。CVB1可能促進T1DM的患病風險，差異有統計學意義(P<0.05)。

本研究的不足：① Meta分析結果存在較高異質性，進行亞組分析過后部分研究仍然存在異質性，仍需謹慎看待這項研究結果。分析異質性可能的來源，研究地區不同，確診CVB感染的實驗室方法不同，樣本的年齡不同。②納入研究全部參與者都是在醫院進行的病例對照研究，而不是社區、衛生院等地方，可能存在入院率偏倚。③病例組樣本可能存在患T1DM在CVB感染之前，而確診T1DM在CVB感染之后，結果可能增加T1DM患者CVB感染的檢出比例。④ 本Meta分析在進行CVB亞型分析時，存在異質性，由于每個亞型分析的總體樣本量偏小，難以進行下一步亞型分析。⑤抗CVB抗體和CVB核酸檢測導致的合成成果差異明顯不同，相較于抗體檢測，可能核酸檢測病毒序列，影響因素較少。

雖然有學者將觀察性研究認為是低質量的證據研究，但是全部觀察性研究的方法學評估顯示研究的整體質量良好，所以其合成的證據質量有仍然有一定程度的可靠性和真實性，為T1DM的防控策略提供了可信的循證醫學證據。尚需大規模、多中心的隊列隨訪研究來進一步證實。雖然目前T1DM的發病機制還未完全研究清楚，但是可以肯定的是T1DM的發生和發展是遺傳易感體質在多種因素與自身免疫系統相互作用的結果，且T1DM在全球的發病率不斷呈現上升趨勢，據估計2040年全球糖尿病總數將達到6.42億[37]，中國的新發T1DM發病率也呈現明顯上升的趨勢[38]。本研究為及早開發針對CVB疫苗作為防控T1DM的策略提供了新思路和可靠的證據。