長鏈非編碼RNA H19表達與惡性腫瘤患者預后關系的Meta分析△

王會新，馮旭，侯曉雯

沈陽醫學院公共衛生學院，沈陽 110034

長鏈非編碼RNA（long non-coding RNA，lncRNA）是一類轉錄本長度大于200 nt、位于細胞核或細胞質內、缺乏明顯的開放閱讀框、沒有蛋白質編碼能力的RNA分子。大量的基礎實驗和臨床試驗結果顯示，lncRNA參與基因組印跡、組蛋白修飾、染色質重構等多個生物學過程。lncRNA的異常表達可能會影響機體的生長、發育、細胞凋亡、腫瘤細胞形成等多種生物過程，進而導致疾病的出現，尤其是腫瘤的發生。H19是最早發現的一種lncRNA，長度為2660 bp。有研究采用lncRNADisease2.0版數據庫檢索與H19相關的腫瘤，結果顯示，H19與乳腺癌、結直腸癌、卵巢癌、肺癌、甲狀腺癌、胃癌等多種腫瘤有關，表達失調的H19可作為腫瘤促進或抑制因子。目前，關于H19與惡性腫瘤預后的研究較少且結論尚不一致。本研究釆用Meta分析的方法對已發表的研究H19與惡性腫瘤患者預后關系的文獻進行綜合分析，旨在為探討H19與惡性腫瘤患者預后的關系提供更客觀的循證醫學依據，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 檢索策略

在PubMed、EMBASE、中國知網、萬方數據庫、維普數據庫中進行檢索，檢索日期截至2020年8月31日。檢索關于H19與惡性腫瘤預后關系的已發表文獻，中文檢索詞為“H19”“癌”“惡性腫瘤”“生存”“預后”“復發”，英文檢索詞為“long noncoding RNA H19”“H19”“cancer”“carcinoma”“prognosis”“prognostic”“survival”“outcome”“recurrence”，根據不同數據庫的特征分別進行主題詞聯合自由詞、關鍵詞綜合檢索。限制搜索的文獻語言為英文和中文。

1.2 文獻納入與排除標準

文獻納入標準：①關于惡性腫瘤的研究，對H19的表達進行了檢測，并提出H19定量檢測方法；②明確提出了H19高表達與低表達的界定標準；③具有預后生存指標，如總生存期（overall survival，OS）、無 病 生 存 期（disease-free survival，DFS）、無復發生存期（relapse-free survival，RFS）、無進展生存期（progression-free survival，PFS）等；④能夠獲取風險比（hazard ratio，HR）及其95%置信區間（confidence interval，CI）；⑤能夠獲取研究人群、隨訪時間等研究信息；⑥同一研究者發表文章中的重復數據，選取樣本量大或最新的文獻。排除標準：①摘要、綜述、病例報道、薈萃分析；②重復發表、重復收錄的文獻；③以細胞、動物等為研究對象的文獻；④信息不完整的文獻。

1.3 數據提取及文獻質量評價

由兩名研究者獨立進行數據提取及文獻質量評價，按照納入和排除標準篩選文獻并提取相關資料，若出現分歧，則由兩名研究者共同討論，必要時請第三位研究者參與討論并得出統一結果。按照文獻質量評價量表——Newcastle-Ottawa量表（Newcastle-Ottawa scale，NOS）對納入的文獻進行質量評價。評分≥6分認為納入的文獻質量較高。

1.4 統計學方法

采用Review Manager 5.3軟件進行Meta分析。依據統計量

I

的大小判斷各研究間的異質性，

I

＞50%時，表明各研究間存在異質性，采用隨機效應模型；反之，采用固定效應模型。合并效應量選擇HR及其95%CI，采用

Z

檢驗分析HR值的統計學意義。以

P

＜0.05為差異有統計學意義。采用敏感性分析評估Meta分析結果的穩定性，通過漏斗圖檢測是否存在發表偏倚。

2 結果

2.1 文獻篩檢結果

按照檢索策略共檢索出文獻1022篇，剔除重復發表、綜述、摘要、病例報道、非預后相關和與惡性腫瘤無關等文獻817篇，閱讀全文，排除無生存結局相關指標的文獻189篇，最終納入16篇文獻。

2.2 納入文獻的基本特征

共納入16篇文獻，樣本量為1741例，發表時間為2013—2020年，包含9種腫瘤類型。16篇文獻結局指標中均包括OS，2篇文獻結局指標中包括DFS，2篇文獻結局指標中包括RFS。本研究納入的HR值及95%CI均為多因素分析的結果。NOS評分最低為6分，最高為8分。檢測方法均為定量逆轉錄聚合酶鏈反應（quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction，qRT-PCR）。（表1）

表1 納入文獻的基本特征

2.3 Meta分析結果

2.3.1 H19表達水平與惡性腫瘤患者OS的關系在符合納入標準的研究中，以OS為研究終點的樣本量共1741例。結果表明，H19表達與惡性腫瘤患者的OS有關，H19高表達是惡性腫瘤患者預后的不利因素（HR=1.69，95%CI：1.46～1.95，

P

＜0.05）。（圖 1）

圖1 H19與惡性腫瘤患者OS關系的Meta分析結果

2.3.2 H19表達水平與消化系統惡性腫瘤患者OS的關系 為了解不同類型惡性腫瘤中H19表達與患者預后的關系以及探索異質性的來源，本研究進一步將腫瘤類型分為消化系統惡性腫瘤與其他系統惡性腫瘤并進行亞組分析，結果顯示，H19表達是消化系統惡性腫瘤患者預后的不利因素，H19低表達消化系統惡性腫瘤患者的OS長于H19高表達患者（HR=1.63，95%CI：1.32～2.02，

P

＜0.05）。（圖2）

圖2 H19與消化系統和其他系統惡性腫瘤患者OS關系的Meta分析結果

納入的文獻中，4篇為結直腸癌研究，2篇為肝癌研究，2篇為胃癌研究，1篇為膽囊癌研究。進一步對這4種消化系統惡性腫瘤患者預后與H19表達的關系進行亞組分析，結果顯示，H19低表達結直腸癌患者的OS長于H19高表達患者（HR=2.69，95%CI：1.12～6.45，

P

＜0.05）；未發現H19表達與肝癌、胃癌和膽囊癌患者OS有關。（圖 3）

圖3 H19與結直腸癌、肝癌、胃癌、膽囊癌患者OS關系的Meta分析結果

2.4 H19表達與惡性腫瘤患者OS 關系的亞組分析結果

為進一步探索異質性的來源，本研究將所納入文獻按照不同的樣本量、研究對象國籍及NOS評分進行亞組分析，結果顯示，依據文獻質量（即NOS評分）進行亞組分析的

I

值均較小，提示文獻質量可能是研究的異質性來源。（表2）

表2 H19表達與惡性腫瘤患者OS關系的亞組分析結果

2.5 敏感性分析

對于H19表達與惡性腫瘤患者OS關系的研究，逐一剔除各項研究后，并未發現HR有明顯的改變，說明敏感性較低，結果較為穩定可信。（表3）

表3 H19表達與惡性腫瘤患者OS關系的敏感性分析結果

2.6 發表偏倚

本研究選擇漏斗圖進行發表偏倚檢測，結果顯示，漏斗圖呈不對稱分布。（圖4）

圖4 H19表達與惡性腫瘤患者OS 關系的漏斗圖

3 討論

惡性腫瘤嚴重威脅著人類的健康，已有研究證明H19在腫瘤的發生、發展過程中發揮著重要作用，但現有研究結果并不一致，本研究對H19與惡性腫瘤患者預后關系的文獻進行了Meta分析。結果表明，H19表達與惡性腫瘤患者的OS有關，H19高表達惡性腫瘤患者的OS更短，按照腫瘤類型分亞組進行分析，結果顯示，H19表達與結直腸癌患者的OS有關。依據樣本量、研究對象國籍、文獻質量進行亞組分析異質性來源，結果發現，依據文獻質量進行亞組分析的I值均較小，提示文獻質量可能是研究的異質性來源。在進行漏斗圖分析時發現，漏斗圖呈不對稱性分布，可能與小樣本試驗有關。研究中結局指標為PFS和RFS的文獻均僅有2篇，因此未對H19與惡性腫瘤患者DFS和RFS的關系進行Meta分析。

本研究結果提示H19表達可能與惡性腫瘤患者的預后有關，目前關于H19與惡性腫瘤關系的機制主要有以下幾種學說：增強子競爭學說、差異性甲基化區域（differentially methylated region，DMR）作用、染色質模型、轉錄周期學說，H19還可以通過微小RNA（microRNA，miRNA）形成競爭內源性RNA調控網絡，參與腫瘤的進展。有研究利用Starbase2.0軟件預測了與H19相互作用的miRNA，其中包括 miRNA-675、miRNA-196、miRNA-148、miRNA-130、miRNA-18等，這些miRNA已被證實通過與下游靶基因的結合廣泛參與惡性腫瘤的發生和發展。本研究再通過生物信息學在線軟件Co-lncRNA進行KEGG pathway預測，結果顯示，與H19相互作用的基因富集通路有N聚糖生物合成通路、ABC轉運體信號轉導通路、p53信號通路等。關于其作用機制需要進一步的研究證實。

本研究尚存在一些不足之處：首先，不同研究對H19高表達的界定標準不一致；其次，納入文獻的數量較少，僅有16篇，其中包含多種腫瘤類型，只有2篇文獻納入的人群為外國人群，使研究結果的適用人群受到一定程度的限制；最后，本研究只納入了英文和中文文獻。因此，期待更多的研究進一步探討H19在不同類型惡性腫瘤中的預后價值。

綜上所述，惡性腫瘤患者尤其是結直腸癌患者腫瘤組織中H19表達上調與不良預后有關。H19可能成為一種新的惡性腫瘤預測因子，對惡性腫瘤的預后判斷和治療具有一定的指導價值，但尚需進一步前瞻性研究證實。