甲胎蛋白、異常凝血酶原對原發性肝癌診斷價值的Meta分析

周杰超

廣東省江門市五邑中醫院檢驗科，廣東江門 529000

原發性肝癌(PHC)是我國常見的惡性腫瘤，致死率較高，對肝癌高危人群的篩查、監測有助于早期發現、早期診斷，是提高肝癌療效的關鍵，能顯著改善患者的預后。

原發性肝癌診療規范(2019年版)中指出PHC主要為肝細胞癌(HCC)，占比在85%～90%，其他為肝內膽管細胞癌(ICC)和HCC-ICC混合型，甲胎蛋白(AFP)和肝臟超聲是早期篩查的主要手段[1]。研究表明，國內30%肝癌患者血清AFP水平正常，歐洲假陰性率更高[2]。對于一些隱匿型肝癌肝臟超聲的靈敏度可能會比較低，然而檢測其他血清標志物，如異常凝血酶原(DCP，又稱PIVKA-Ⅱ)有助于提高早期診斷率[3]。

關于肝癌組織中產生DCP的機制，INAGAKI等[3]研究表明在肝癌細胞中γ谷氨酰羧化酶活性受損、維生素K異常代謝導致維生素K可用性下降，從而導致肝癌組織中凝血酶原前體過表達。但ONO等[4]研究表明在肝癌與非肝癌患者中維生素K的水平無明顯差異，凝血酶原前體過量產生在DCP合成中有重要作用。UEDA等[5]研究表明HCC細胞系中產生DCP可能與γ-谷氨酰基羧化酶GGCX基因的外顯子2缺失剪接變異體引起GGCX酶活性功能障礙有關，但此理論存在爭議。有研究表明HCC中DCP的產生機制可能與一種聚腺苷二磷酸核糖聚合酶-1有關[6]。以上研究均有力地說明，HCC患者血中DCP的水平升高與肝癌細胞發生發展高度相關。本研究擬探討AFP、DCP對PHC的診斷價值，現報道如下。

1 資料與方法

1.1文獻納入標準和排除標準

1.1.1文獻納入標準 (1)采用病例對照試驗，凡是文獻中提到有“病例對照”試驗分組的中英文文獻，無論是否采用盲法和分配隱藏，均納入；(2)經病理組織細胞學確診為PHC或根據《原發性肝癌診療規范(2019年版)》相關標準診斷為PHC[1]；(3)干預措施為AFP、DCP聯合檢測診斷PHC；(4)研究對象為非其他臟器癌細胞轉移到肝臟且未使用過抗腫瘤藥物；(5)真陽性(TP)例數、假陰性(FN)例數、假陽性(FP)例數及真陰性(TN)例數可以通過文獻直接或計算得出；(6)檢驗方法為化學發光法、免疫法，標本類型均為血清；(7)聯合檢測法是采用的并聯(平行)試驗法。

1.1.2排除標準 (1)綜述、Meta分析、未具體說明的文獻；(2)動物實驗文獻；(3)非病例對照試驗文獻；(4)組間均衡性差，基線不一樣，2組無法比較的文獻；(5)重復發表的文獻；(6)干預措施不是AFP、DCP聯合檢測與單獨檢測診斷PHC的文獻；(7)研究對象為其他臟器癌細胞轉移到肝和使用過抗腫瘤藥物、研究組只片面地研究一種致病因素導致PHC的病例，良性對照組含有繼發性肝癌病例或其他器官腫瘤病例，無正常或良性對照組；(8)研究對象無具體的年齡和性別等基本資料；(9)TP、FP、TN、FN數據不全；(10)經文獻質量評分標準(QUADAS)評分得分較低的文獻。

1.2文獻檢索方法

1.2.1檢索方法 以“原發性肝癌(Primary liver cancer)、AFP、DCP、PIVKA-Ⅱ、異常凝血酶原”等為主題、主題和(或)關鍵詞、題名、關鍵詞組成相應高級檢索信息或條件檢索中英文數據庫，包括萬方數據庫、中國知網數據庫、維普數據庫、PubMed、Web of Science。以上檢索時間統一為建庫至2020年11月2日。

1.2.2檢索流程 通過選定數據庫檢索得到文獻(n=803 386)，通過其他途徑檢索得到文獻(n=0),進一步將以上所有數據庫高級檢索詞之間的關系改為與、并且、AND并增加檢索詞“聯合檢測”之后檢索得到的文獻(n=619)，剔除重復文獻，閱讀文獻題目和摘要后剔除不相關主題文獻，多個或單個檢測指標文獻。再進行全文閱讀，剔除非病例對照研究，無法準確計算TP、FP、TN、FN值，聯合檢測中沒有明確的并聯試驗，研究組或對照組病例不符合納入標準的文獻，最終納入文獻(n=16)。

1.2.3納入文獻的基本信息和質量評價 所納入的文獻共16篇，均為中文文獻，納入的文獻均為病例對照試驗，納入文獻的研究組和對照組在年齡、病程等方面基線統一，總共有3 987例患者被納入研究，其中研究組1 550例，對照組2 437例。納入對象的年齡在17～89歲。納入文獻資料按作者、檢驗方法、作為對照的研究對象分組、各檢測結果標本量、QUADAS得分見表1。質量評分采用QUADAS的14項項目進行納入文獻的評分，由2名評價員進行評分，意見不一時交由第3名評價，得出納入文獻質量評分見表1。采用Review Manager 5.3對納入文獻進行方法學質量評價，根據評價結果得出本次研究納入的文獻均為質量高、偏倚風險低及臨床適用性高的文獻。

表1 文獻基本信息

續表1 文獻基本信息

1.3統計學處理 Meta分析采用MetaDiSc1.4和Stata15.1軟件。異質性檢驗以I2<25%為輕度異質性，I2在25%～75%為中度異質性，I2>為75%為高度異質性進行判斷。當I2<25%時采用固定效應模型合并各效應量，當I2>25%時采用隨機效應模型合并各效應量。

2 結 果

2.1異質性分析

2.1.1單獨檢測AFP AFP閾值效應分析：將16篇文獻用Meta-Disc軟件分析受試者工作特征(ROC)曲線平面圖不呈“肩臂”狀分布，Spearman相關系數為0.179,P=0.506，不存在閾值效應引起的異質性。AFP非閾值效應分析：分析合并的診斷比值比(DOR)與各個研究的DOR是否沿同一直線分布，繪制DOR森林圖，顯示數據排列不沿同一直線，并計算Cochran-Q=75.70，P<0.001，I2=80.2%，提示本研究可能存在由于非閾值效應引起的異質性。用Meta回歸方法，探討非閾值效應的影響程度，將數據按研究質量，檢測方法，對照組類型，研究人群的地區、性別、年齡進行評估，根據P值的大小，逐個剔除，發現上述效應量與異質性差異均無統計學意義(P>0.05)。繪制Deeks′漏斗圖，回歸線顯示雙側對稱，P=0.79，顯示納入研究的發表偏倚不明顯。見表2。

2.1.2單獨檢測DCP DCP閾值效應分析：將16篇文獻用Meta-Disc軟件分析ROC曲線平面圖不呈“肩臂”狀分布，Spearman相關系數為-0.364，P=0.166，不存在閾值效應引起的異質性。DCP非閾值效應分析：分析合并的DOR與各個研究的DOR是否沿同一直線分布，繪制DOR森林圖，顯示數據排列不沿同一直線，并計算Cochran-Q=76.94，P<0.001，I2=80.5%，提示本研究可能存在由于非閾值效應引起的異質性。用Meta回歸方法，探討非閾值效應的影響程度，將數據按研究質量，檢測方法，對照組類型，研究人群的地區、性別、年齡進行評估，根據P值的大小，逐個剔除，發現上述效應量與異質性差異均無統計學意義(P>0.05)。繪制Deeks′漏斗圖，回歸線顯示雙側對稱，P=0.22，顯示納入研究的發表偏倚不明顯。見表2。

2.1.3聯合檢測AFP、DCP 閾值效應分析：將16篇文獻用Meta-Disc軟件分析ROC曲線平面圖不呈“肩臂”狀分布，Spearman相關系數為-0.003，P=0.991，不存在閾值效應引起的異質性。聯合檢測AFP、DCP非閾值效應分析：分析合并的DOR與各個研究的DOR是否沿同一直線分布，繪制DOR森林圖，顯示數據排列不沿同一直線，并計算Cochran-Q=87.26，P<0.001，I2=82.8%，提示本研究可能存在由于非閾值效應引起的異質性。用Meta回歸方法，探討非閾值效應的影響程度，將數據按研究質量，檢測方法，對照組類型，研究人群的地區、性別、年齡進行評估，根據P值的大小，逐個剔除，發現上述效應量中的對照組類型與異質性差異有統計學意義(P=0.044 5)，按對照組類型進行亞組分析(亞組研究文獻數≤2時不作合并分析)，發現納入文獻的對照組類型為對照組+良性組時DOR和曲線下面積(AUC)最高。繪制Deeks′漏斗圖，回歸線顯示雙側對稱，P=0.91，顯示納入研究的發表偏倚不明顯。見表2、表3。

表2 閾值效應、檢驗發表偏倚統計表

表3 按對照組的類型進行亞組分析

2.2DOR值計算 單獨檢測AFP，計算Cochran-Q=75.70，P<0.001，I2=80.2%，因此該數據選用隨機效應模型，DOR合并=12.54(95%CI8.38～18.77)。單獨檢測DCP，計算Cochran-Q=76.94，P<0.001，I2=80.5%，因此該數據選用隨機效應模型，DOR合并=42.88(95%CI26.74～68.75)。聯合檢測AFP、DCP，計算Cochran-Q=87.26，P<0.001，I2=82.8%，因此該數據選用隨機效應模型，DOR合并=33.87(95%CI19.94～57.52)。見表4。

2.3合并分析 單獨檢測AFP其AUC為0.780 3，Q指數為0.733 5。單獨檢測DCP其AUC為0.914 9，Q指數為0.847 6。聯合檢測AFP、DCP其AUC為0.930 9，Q指數為0.866 2。單獨檢測AFP、DCP和聯合檢測AFP、DCP均采用隨機效應模型合并各效應量。見表4、圖1～3。

表4 各效應量合并統計表

注：每個圓點代表一篇文獻，圓點的大小代表文獻中納入的樣本量的大小；②為綜合ROC曲線；①、③為95%CI；SE表示標準誤；Q值表示測試的靈敏度和特異度的最高公共值。

注：每個圓點代表一篇文獻，圓點的大小代表文獻中納入的樣本量的大小；②為綜合ROC曲線；①、③為95%CI；SE表示標準誤；Q值表示測試的靈敏度和特異度的最高公共值。

注：每個圓點代表一篇文獻，圓點的大小代表文獻中納入的樣本量的大小；②為綜合ROC曲線；①、③為95%CI；SE表示標準誤，Q值表示測試的靈敏度和特異度的最高公共值。

2.4聯合檢測AFP、DCP的Fagan列線圖 Fagan列線圖分析聯合檢測AFP和DCP在PHC診斷中的結果表明，對任何檢測前有25%概率患PHC的患者來說，聯合檢測AFP和DCP陽性時，患PHC的概率為63%，聯合檢測AFP和DCP陰性時，則檢測后患病概率降低為4%。同樣，當檢測前概率為50%時，聯合檢測AFP和DCP陽性時，患PHC的概率為84%，聯合檢測AFP和DCP陰性時，檢測后患病概率降低為12%。當檢測前概率為75%時，聯合檢測AFP和DCP陽性時，患PHC的概率為94%，聯合檢測AFP和DCP陰性時，檢測后患病概率降低為29%。見圖4。

注：A為檢測前概率為25%的Fagan列線圖；B為檢測前概率為50%的Fagan列線圖；C為檢測前概率為75%的Fagan列線圖。

2.5單獨檢測和聯合檢測的結果比較 與單獨檢測AFP比較，聯合檢測AFP、DCP的AUC上升了0.150 6，DOR值上升了21.33，Q指數上升了0.132 7；與單獨檢測DCP比較，聯合檢測AFP、DCP的AUC上升了0.016 0，DOR值下降了9.01，Q指數上升了0.018 6。

3 討 論

目前國內應用AFP、DCP聯合檢測診斷PHC的方法尚未得到廣泛應用，雖然公開發表的關于聯合檢測血清標志物診斷HCC的研究報道較多，但尚未有研究總結得出診斷早期PHC的較好血清模型，鑒于公開發表的文獻主要為少樣本量、單中心的研究，本項目對這些文獻進行一次Meta分析，為開展聯合檢測AFP、DCP診斷PHC研究提供有力的循證醫學證據支持。

陳小紅等[23]研究表明在HCC患者中，AFP和DCP水平無關，安云飛等[24]研究表明在其他良性肝病中DCP具有比AFP更低的FP率，席強等[25]研究表明在胃、結腸癌和其他肝病中DCP水平不升高，DCP的血清半衰期(40～72 h)比AFP的半衰期(3～7 d)短很多，所以有更高的靈敏度和特異度。胡仁智等[26]研究表明，聯合檢測AFP和DCP能提高HCC診斷的靈敏度和特異度，姚明解等[27]表明術前高水平AFP、DCP的患者比低水平AFP、DCP的患者生存率低。

本研究Meta分析結果顯示，聯合檢測AFP、DCP的靈敏度為0.87(95%CI0.85～0.88)，特異度為0.77(95%CI0.75～0.79)；聯合檢測的DOR值為33.87(95%CI19.94～57.52)、AUC為0.930 9、Q指數為0.866 2。聯合檢測AFP、DCP比單獨檢測AFP、DCP的AUC和Q指數均升高，DOR值對比單獨檢測DCP有所下降，較高的靈敏度和AUC說明聯合檢測不僅能提高PHC診斷的靈敏度，而且增加了診斷效能，因此聯合檢測在臨床中可以作為PHC早期診斷的合適檢測策略，Fagan列線圖表明聯合檢測AFP、DCP具有較好的臨床應用價值。結果提示，AFP、DCP的聯合檢測策略的臨床價值更高，更具實用性。上述研究顯示聯合檢測AFP、DCP的特異度比單獨檢測AFP、DCP的特異度分別降低0.07、0.11，因此在聯合檢測AFP、DCP對PHC早期篩查和早期診斷中，針對少數高度懷疑FP的病例，需增加合適的檢測指標來提高總體特異度，以進一步明確診斷依據。提高聯合檢測總體特異度需要更多的循證醫學數據支持，是未來開展研究的探索之路。

為提高本次研究的可信度和降低研究風險，本次研究收集的文獻比較全面，收集標準明確，但仍然存在不足之處：(1)納入文獻僅納入公開發表的文獻；(2)由于語言限制，本次研究分析僅為中英文文獻；(3)沒有納入無法計算或通過統計學計算獲得所需研究數據的文獻；(4)沒有納入靈敏度或特異度計算結果不準確的文獻；(5)沒有納入文獻中未明確標明聯合檢測使用并聯試驗的文獻。

綜上所述，聯合檢測AFP、DCP對PHC早期篩查和診斷具有重要的意義和臨床應用價值。在臨床上綜合血清腫瘤指標檢測、影像學和病理學檢查結果對PHC診斷進行綜合分析判斷，能更好地為臨床確診疾病提供參考依據。