羅曉莉 肖燕萍 林穎烽

[摘要] 目的 通過Meta分析系統(tǒng)性評價長鏈非編碼RNA尿路上皮癌相關1基因（lncRNA-UCA1）對膀胱癌的診斷價值。 方法 檢索PubMed、Web of Science、EMBASE、CNKI、萬方、維普等數(shù)據(jù)庫，收集lncRNA-UCA1用于膀胱癌診斷的相關文獻，起止時間為建庫至2018年7月31日。根據(jù)納入與排除標準篩選文獻、提取資料；應用QUADAS-2條目工具評價文獻質量，采用Meta-Disc 1.4和Stata 12.0軟件進行統(tǒng)計分析，合并UCA1用于膀胱癌診斷的統(tǒng)計量。 結果 共納入6篇文獻，其共含膀胱癌患者919例，非癌對照418例。lncRNA-UCA1用于區(qū)分膀胱癌和非癌對照的合并敏感度為0.78（95%CI：0.76～0.80），特異度為0.87（95%CI：0.85～0.90），曲線下面積（AUC）為0.93。亞組分析結果顯示，基于GAPDH為內參的lncRNA-UCA1檢測效能（AUC：0.98）高于非GAPDH（AUC：0.85）；以尿液為檢測基質的lncRNA-UCA1分析具有較高的診斷效能（敏感度：0.78；特異度：0.86；AUC：0.93）。結論 lncRNA-UCA1對膀胱癌有較高的臨床輔助診斷價值。

[關鍵詞] 長鏈非編碼RNA；尿路上皮癌相關1基因；膀胱癌；診斷；Meta分析

[中圖分類號] R737.14 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673-7210（2019）04（b）-0077-05

Meta-analysis of the value of long-chain non-coding RNA-UCA1 in the diagnosis of bladder cancer

LUO Xiaoli* XIAO Yanping* LIN Yingfeng* CUI Zhaolei CHEN Yan

Laboratory of Biochemistry and Molecular Biology Research， Department of Clinical Laboratory， Fujian Cancer Hospital and Fujian Medical University Cancer Hospital， Fujian Province， Fuzhou 350014， China

[Abstract] Objective To systematically evaluate the diagnostic value of long-chain non-coding RNA urothelial carcinoma associated gene 1 （lncRNA-UCA1） for bladder cancer by meta-analysis. Methods PubMed， Web of Science， EMBASE， CNKI， Wanfang and VIP databases were retrieved. Literatures related to the use of lncRNA-UCA1 in the diagnosis of bladder cancer were collected， starting from the establishment of the database until July 31， 2018. According to inclusion and exclusion criteria， literatures were screened and data were extracted； QUADAS-2 item tool was used to evaluate the quality of literature， Meta-Disc 1.4 and Stata 12.0 software were used for statistical analysis， and statistics on UCA1 for the diagnosis of bladder cancer were combined. Results A total of 6 articles were included， including 919 cases of bladder cancer and 418 cases of non-cancer control. The combined sensitivity of lncRNA-UCA1 was 0.78 （95% CI： 0.76-0.80）， specificity was 0.87 （95% CI： 0.85-0.90）， and area under curve （AUC） was 0.93. Subgroup analysis showed that the detection efficiency of lncRNA-UCA1 based on GAPDH as internal reference （AUC： 0.98） was higher than that of non-GAPDH （AUC： 0.85）； the detection efficiency of lncRNA-UCA1 based on urine as detection matrix was higher （sensitivity： 0.78； specificity： 0.86； AUC： 0.93）. Conclusion lncRNA-UCA1 has high clinical value in the diagnosis of bladder cancer.

[Key words] Long-chain non-coding RNA； Urothelial cancer-related gene 1； Bladder cancer； Diagnosis； Meta-analysis

膀胱癌發(fā)生于膀胱黏膜，是我國泌尿系最常見的惡性腫瘤之一，其在西方國家的發(fā)病率僅次于前列腺癌[1]。臨床上，膀胱鏡檢查是診斷膀胱癌的最主要方法，常與尿細胞學檢查聯(lián)合應用。然而，膀胱鏡為侵入性檢查，而尿細胞學檢查雖具有很高的特異性（96%），但其檢測的靈敏度低（44%）（尤其是在低度惡性腫瘤診斷中）[2]。尿路上皮癌相關1基因（UCA1）是一種在膀胱癌組織中高表達的長鏈非編碼RNA（lncRNA）。研究[3-7]發(fā)現(xiàn)，lncRNA-UCA1可能膀胱癌診斷的潛在標志物。有研究[8]表明，lncRNA-UCA1在診斷膀胱癌中有高度特異性，尤其是對膀胱癌G2～G3期的病例有極高的敏感度，提示lncRNA-UCA1有助于膀胱癌的早期診斷。本研究擬通過定量Meta分析，系統(tǒng)性評價lncRNA-UCA1對膀胱癌的綜合診斷效能。

1 資料與方法

1.1 檢索策略

以“尿路上皮癌相關1基因”“膀胱癌”“診斷”和“l(fā)ncRNA-UCA1”“bladder cancer”“diagnosis”等為檢索主題詞，單個或組合形式檢索PubMed、Web of Science、EMBASE、CNKI、萬方、維普等電子數(shù)據(jù)庫，檢索時間為建庫至2018年7月31日的中英文文獻。

1.2 納入與排除標準

納入標準：①研究對象為臨床已經(jīng)病理確診的膀胱癌患者；②研究對病例組、對照組的類型及例數(shù)界定明確；③研究提供足夠數(shù)據(jù)用于直接或間接構建2×2診斷四格表。排除標準：①非臨床診斷研究，如基礎研究、綜述、病例報告、信件、評論、會議摘要等；②提供的數(shù)據(jù)不能構建2×2診斷四格表；③重復發(fā)表的論文。

1.3 資料提取

2名研究人員獨立提取文獻內容，相互核對結果一致。提取的數(shù)據(jù)包括：標題、第一作者、出版年份、研究人群、樣本量（包括對照組和病例組）、cut-off值、樣本類型、內參基因類型和檢驗方法。

1.4 質量評價

采用QUADAS-2量表評價文獻質量。根據(jù)每部分納入的相關性問題（共7項），回答“是”“否”和“不確定”，對應每項偏倚風險等級判定為“低（1分）”“高（0分）”或“不確定（0分）”，7項的總得分≥4分，即認為文獻研究質量較高[9-10]。

1.5 統(tǒng)計學方法

應用Meta-Disc 1.4和Stata 12.0軟件進行Meta分析。合并敏感性、特異性、診斷比值比（DOR）、陽性似然比（PLR）和陰性似然比（NLR），匯總受試者工作特征曲線（ROC）曲線及其相應的95%CI；通過Spearman秩相關、Cochran-Q和I2檢驗評估研究間異質性，P < 0.05或I2 > 50%提示研究間有異質性。研究間存在異質性時，采用隨機效應模型合并統(tǒng)計量[11-12]。通過亞組分析和敏感性分析探討異質性來源；Deek′s漏斗圖用于分析發(fā)表偏倚，以P < 0.05被認為研究間存在發(fā)表偏倚[13]。

2 結果

2.1 納入文獻

本研究共檢索到相關文獻61篇，依據(jù)納入和排除標準，剔除重復文獻3篇；通過閱讀標題和摘要排除11篇；剩余13篇文獻進行全文評估，進一步剔除不符合文獻7篇，最終納入文獻共6篇。見圖1。

2.2 文獻特點和質量評估

本研究共納入膀胱癌患者919例，非癌對照418例，納入文獻的特征見表1。采用QUADAS-2條目對納入文獻進行質量評估，納入的6篇文獻中除文獻[3]，其他評分均高于4分，提示研究的質量較高。見圖2。

2.3 異質性分析

經(jīng)Spearman分析，相關系數(shù)r = -0.303、P = 0.339，提示本研究不存在閾值效應以及其引起的異質性。非閾值效應產生的異質性由Cochran-Q值和I2檢驗值評估，結果顯示Cochran-Q = 80.93，P = 0.0000，I2 = 86.4%，表明存在由非閾值效應引起的異質性。見表2。

2.4 診斷性能

因研究間異質性的存在，故選用隨機效應模型合并效應量。lncRNA-UCA1用于診斷膀胱癌的ROC曲線AUC為0.93，合并敏感度為0.78（95%CI：0.76～0.80），特異度為0.87（95%CI：0.85～0.90），DOR為44.90（95%CI：18.23～110.56），PLR為8.7（95%CI：4.34～15.38），NLR為0.21（95%CI：0.13～0.33）。見圖3。本研究將內參基因類型和標本類型分別對亞組進行分析，結果表明，基于GAPDH為內參照的lncRNA-UCA1檢測效能高于非GAPDH；此外，以尿液為檢測基質的lncRNA-UCA1分析也具有較高的診斷效能。見表3。

2.5 敏感性分析和Meta回歸分析

通過敏感性分析，發(fā)現(xiàn)納入的文獻[5]數(shù)據(jù)為離群值（圖4），提示其可能是研究異質性的來源之一。對該數(shù)據(jù)進行剔除，重新合并效能，結果顯示合并敏感度提高至0.82（95%CI：0.80～0.84），DOR提高為47.01（95%CI：18.16～121.69）。設置Meta回歸分析對研究人群、標本類型、基因類型等變量進行分析，結果顯示，研究間異質性來源可能與研究的內參基因類型有關[相對比值比（RDOR）=3.7，95%CI：0.91～15.03，P = 0.0641]。

2.6 發(fā)表偏倚

采用Deek′s漏斗圖評估納入文獻的潛在發(fā)表偏倚，其P = 0.37，提示本研究納入文獻不存在發(fā)表偏倚。

3 討論

膀胱癌是最常見的男性泌尿生殖系腫瘤之一[14-16]。目前，膀胱癌的診斷手段主要包括膀胱鏡、隨機膀胱活檢和尿細胞學檢查，然而前兩種方法具有侵入性和不適感，而細胞學檢查由于觀察者之間的高變異性檢查的敏感度低[17-18]。lncRNA-UCA1在膀胱癌的診斷中具有潛在的應用價值，但因研究間的樣本量、人群等差異，其診斷價值尚存爭議。因此，本研究按照診斷性薈萃指南[19]，系統(tǒng)性評估了lncRNA-UCA1對膀胱癌的診斷效能。

本研究的合并靈敏度為0.78，特異度為0.87，AUC為0.93，提示lncRNA-UCA1在膀胱癌的診斷中是具有很高價值的生物學標志物。此外，DOR值可以說明診斷結果與疾病之間的關聯(lián)程度[20-22]。本研究UCA1診斷膀胱癌的總體準確性是可信的。此外，合并的PLR為8.17，提示與無癌癥患者比較，lncRNA-UCA1在診斷膀胱癌時分析效能高出8倍；NLR為0.21，提示lncRNA-UCA1在診斷膀胱癌中可能存在21%的假陽性率，提示還不足以完全排除膀胱癌。而SROC曲線位置靠近左上角，AUC為0.93，提示lncRNA-UCA1在膀胱癌中的診斷價值很高?？傊?，本研究的研究結果提示，lncRNA-UCA1可作為膀胱癌早期診斷的輔助生物標志物推廣使用。

本研究亞組分析結果顯示，基于GAPDH為內參照的lncRNA-UCA1檢測效能明顯高于非GAPDH，提示GAPDH可作為lncRNA-UCA1檢測較好的內參基因。本研究納入的樣本類型包括尿液和組織，當僅以尿液為檢測基質時，lncRNA-UCA1分析具有較高的診斷效能（敏感度：0.78；特異度：0.86；AUC：0.93），效能與整體合并的效應量相當。因本研究僅納入1項樣本類型為組織的研究，故未進行亞組分析。

本研究存在較明顯的異質性，主要來自非閾值效應。同時，本研究進行了亞組分析和來源分析，證實異質性是由非閾值效應引起的，且所涉及的不同內參基因類型對膀胱癌診斷有不同的影響，這可能是異質性的主要來源。此外，由于lncRNA-UCA1的研究數(shù)量較少，可能存在尚未發(fā)表的文獻對本研究lncRNA-UCA1診斷價值的結果造成影響。另外，本研究納入的樣本類型中僅1篇研究是組織來源的，其納入總研究后，可能會增大合并統(tǒng)計量的異質性。

綜上所述，本研究證實lncRNA-UCA1是一個新型的無創(chuàng)性腫瘤標志物，具有較高的敏感度和特異度，對膀胱癌具有一定的臨床輔助診斷價值。

[參考文獻]

[1] Chee KG，Cambio A，Lara PN. Recent developments in advanced urothelial cancer [J]. Curr Opin Urol，2005，15（5）：342-349.

[2] Kamat AM，Hegarty PK，Gee JR，et al. ICUD-EAU International Consultation on Bladder Cancer 2012：screening，diagnosis，and molecular markers [J]. Eur Urol，2013，63（1）：4-15.

[3] Milowich D，Le Mercier M，De Neve N，et al. Diagnostic value of the UCA1 test for bladder cancer detection：a clinical study [J]. Springerplus，2015，4：349.

[4] Eissa S，Matboli M，Essawy NO，et al. Rapid detection of urinary long non-coding RNA urothelial carcinoma associated one using a PCR-free nanoparticle-based assay [J]. Biomarkers，2015，20（3）：212-217.

[5] Eissa S，Matboli M，Essawy NO，et al. Integrative functional genetic-epigenetic approach for selecting genes as urine biomarkers for bladder cancer diagnosis [J]. Tumour Biol，2015，36（12）：9545-9552.

[6] Srivastava AK，Singh PK，Rath SK，et al. Appraisal of diagnostic ability of UCA1 as a biomarker of carcinoma of the urinary bladder [J]. Tumour Biol，2014，35（11）：11 435-11 442.

[7] 張爭，郝瀚，張崔建，等.新基因uca1用于膀胱癌診斷的臨床應用價值[J].中華醫(yī)學雜志，2012，92（6）：384-387.

[8] Wang XS，Zhang Z，Wang HC，et al. Rapid identification of UCA1 as a very sensitive and specific unique marker for human bladder carcinoma [J]. Clin Cancer Res，2006，12（16）：4851-4858.

[9] Bots S，Nylund K，L？觟wenberg M，et al. Ultrasound for Assessing Disease Activity in IBD Patients：A Systematic Review of Activity Scores [J]. J Crohns Colitis，2018，12（8）：920-929.

[10] Ebell MH，Culp MB，Radke TJ. A Systematic Review of Symptoms for the Diagnosis of Ovarian Cancer [J]. Am J Prev Med，2016，50（3）：384-394.

[11] Higgins JP，Thompson SG，Deeks JJ，et al. Measuring inconsistency in meta-analyses [J]. BMJ，2003，327（7414）：557-560.

[12] Dinnes J，Deeks J，Kirby J，Roderick P. A methodological review of how heterogeneity has been examined in systematic reviews of diagnostic test accuracy [J]. Health Technol Assess，2005，9（12）：1-113.

[13] Deeks JJ，Macaskill P，Irwig L. The performance of tests of publication bias and other sample size effects in systematic reviews of diagnostic test accuracy was assessed [J]. J Clin Epidemiol，2005，58（9）：882-893.

[14] Mukherjee N，Cardenas E，Bedroll R，et al. SETD6 regulates NF-kappaB signaling in urothelial cell survival：Implications for bladder cancer [J]. Oncotarget，2017，8（9）：15 114-15 125.

[15] Lu J，Zheng X，Li F，et al. Tunneling nanotubes promote intercellular mitochondria transfer followed by increased invasiveness in bladder cancer cells [J]. Oncotarget，2017， 8（9）：15 539-15 552.

[16] Segovia C，Martínez-Fernández M，Due？觡as M，et al. Opposing roles of PIK3CA gene alterations to EZH2 signaling in non-muscle invasive bladder cancer [J]. Oncotarget，2017，8（6）：10 531-10 542.

[17] Kamat AM，Hahn NM， Efstathiou JA，et al. Bladder cancer [J]. Lancet，2016，388 （10 061）：2796-2810.

[18] Olivieri M，F(xiàn)erro M，Terreri S，et al. Long noncoding RNA containing ultraconserved genomic region 8 promotes bladder cancer tumorigenesis [J]. Oncotarget，2016，7（5）：20 636-20 654.

[19] Leeflang MM，Deeks JJ，Gatsonis C，et al. Systematic reviews of diagnostic test accuracy [J]. Ann Intern Med，2008，149（12）：889-897.

[20] Xiao Z，Peng W，Zhou X，et al. Abnormally expressed microRNA as auxiliary biomarkers for nasopharyngeal carcinoma：A meta-analysis [J]. Biomed Rep，2018，8（1）：99-105.

[21] Chen Y，Xiao Z，Hu M，et al. Diagnostic efficacy of long non-coding RNA MALAT-1 in human cancers：a meta-analysis study [J]. Oncotarget，2017，8（60）：102 291-102 300.

[22] Cui Z，Chen Y，Xiao Z，et al. Long noncoding RNAs as auxiliary biomarkers for gastric cancer screening：A pooled analysis of individual studies [J]. Oncotarget，2016， 7（18）：25 791-25 800.

（收稿日期：2018-08-31 本文編輯：王 蕾）