lncRNAs 用于診斷2 型糖尿病的meta 分析

譚曉勇 趙吉昌 田明英 趙恩慧 朱 美 幸 勇 冉啟軍

1.四川省宣漢縣人民醫(yī)院藥學部，四川宣漢 636150；2.四川省宣漢縣人民醫(yī)院檢驗科，四川宣漢 636150；3.四川省宣漢縣人民醫(yī)院婦產(chǎn)科，四川宣漢 636150；4.四川省宣漢縣人民醫(yī)院心內(nèi)科，四川宣漢 636150

隨著人類社會的高速發(fā)展，糖尿病、高血壓和肥胖等代謝性疾病的患病率顯著提升，已成為威脅人類生存和發(fā)展的重要社會問題。糖尿病是一種以高血糖為主要特征的慢性代謝紊亂綜合征，分為兩種類型，胰島素分泌絕對不足稱為1 型糖尿??；胰島素分泌相對不足稱為2 型糖尿?。╰ype 2 diabetes mellitus，T2DM），其中，T2DM 約占90%。2015 年全球約4.15 億人罹患T2DM，預計到2040 年將達到6.42 億人，相關診療費可達千億元[1-2]。T2DM 可能誘發(fā)糖尿病腎病[3]、糖尿病視網(wǎng)膜病變[4]及糖尿病足[5]等并發(fā)癥，增加患者的死亡風險。目前認為生活環(huán)境、飲食結構和方式、遺傳因素及免疫因素的相互作用影響了胰島β 細胞的分化、增殖、凋亡及胰島素分泌，進而誘導胰島素分泌不足，引發(fā)糖尿病的發(fā)生[6]。長鏈非編碼RNA（long noncoding RNA，lncRNA）是一類長度超過200 個核苷酸的具有特定生物學功能的轉(zhuǎn)錄物，是基因表達的重要調(diào)控因子[7]。研究表明，lncRNAs 廣泛參與細胞增殖、遷移和凋亡，在心血管系統(tǒng)疾病[8]、腫瘤[9]、泌尿系統(tǒng)疾病[10]等多種生命體疾病的發(fā)生發(fā)展過程中扮演著重要角色。然而，關于lncRNAs 在調(diào)節(jié)血糖穩(wěn)態(tài)及其在T2DM 中的異常表達和功能仍少見。因此，本研究通過meta 分析評估lncRNAs 在T2DM 患者中的診斷價值，為T2DM 的臨床診療方式和藥物研發(fā)提供新的理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 文獻檢索

系統(tǒng)檢索Pubmed、Embase、Cochrane Library、中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫、維普網(wǎng)，檢索時間為各數(shù)據(jù)庫建庫至2021 年2 月。英文檢索詞：（“IncRNAs”or“l(fā)ong noncoding RNA”）and（“diabetes”or“diabetes mellitus”or “Type 2 diabetes mellitus”or “T2DM”）；中文檢索詞：（“l(fā)ncRNAs”或“長非編碼RNA”）和（“糖尿病”或“2 型糖尿病”或“T2DM”）。同時，為避免遺漏符合條件的研究，檢索了所有相關文章的參考文獻，部分研究沒有數(shù)據(jù)，聯(lián)系了該研究的作者以保證篩查全面。

1.2 文獻納入與排除標準

文獻納入標準：①病例對照研究或隊列研究。②研究對象為臨床確診的T2DM 病例組和健康對照組，年齡18～60 歲。③文獻中提到lncRNAs 在T2DM 患者中的表達。④研究指標為lncRNAs 種類、病例數(shù)、人種和樣本來源。⑤能直接或間接獲得lncRNAs 診斷糖尿病的靈敏度、特異性、受試者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線及曲線下面 積（area under curle，AUC）。排除標準：①重復發(fā)表；②獲取全文失敗及綜述性文獻。

1.3 資料提取與質(zhì)量評價

2 位研究者按照檢索策略獨立檢索、篩選符合入選標準的文獻，并仔細閱讀全文，提取數(shù)據(jù)。然后對納入分析的文獻進行質(zhì)量評價，并相互核對，如遇分歧，通過討論或由通訊作者協(xié)助判定。本研究采用QUADAS-2 工具評價納入研究的文獻的質(zhì)量。主要包括病例選擇、待評價實驗、金標準、病例流程和進展情況、偏倚風險（病例選擇、待評價實驗、金標準、病例流程和進展情況）和適用性（病例選擇、待評價實驗、金標準）等方面，每項指標評價為“是”記1 分，評價為“否”或“不清楚”記0 分，若得分≥4 分時認為該文獻為高質(zhì)量文獻。

1.4 統(tǒng)計學方法

利用Meta-disc 1.4 對收集的數(shù)據(jù)進行meta 分析和異質(zhì)性分析。異質(zhì)性檢驗采用Q 定性檢驗和I2定量檢驗，若P ＞0.05 或I2≤50%，表明納入的研究間異質(zhì)性較小，采用固定效應模型進行分析；P ≤0.05或I2＞50%，表明納入的研究間異質(zhì)性較大，采用隨機效應模型進行分析。通過靈敏度與特異度之間的Spearman 相關系數(shù)檢驗研究之間是否存在閾值效應，若相關性分析P ＞0.05，說明不存在閾值效應引起的異質(zhì)性，可以合并計算其靈敏度、特異度，并繪制綜合ROC（summary ROC，SROC）曲線計算AUC。利用Stata 16 軟件制作Deeks’ 漏斗圖評估是否存在發(fā)表偏倚。

2 結果

2.1 文獻檢索結果

共獲得文獻637 篇，最后選擇符合納入標準的病例對照研究12 篇[11-22]進行meta 分析。見圖1。

圖1 文獻篩選流程

2.2 納入文獻的基本特征及質(zhì)量評估

本研究共納入12 篇[11-22]文獻，包括1776 例2 型糖尿病患者和1508 名健康人。納入分析文獻的基本特征見表1。QUADAS-2 評價顯示納入研究的文獻[11-22]得分均≥4 分，見圖2。

表1 納入meta 分析文獻的基本特征

圖2 QUADAS-2 評價納入文獻質(zhì)量

2.3 meta 分析的結果

2.3.1 異質(zhì)性分析 meta 分析結果顯示，靈敏度I2=88.7%，P ＞0.05；特異性I2=75.9%，P ＞0.05，提示各研究之間存在顯著的異質(zhì)性，采用隨機效應模型；相關性分析結果為rs=0.068，P=0.771，提示納入研究的文獻之間不存在閾值效應引起的異質(zhì)性。

2.3.2 合并靈敏度和特異度的分析 采用隨機效應模型合并計算靈敏度和特異度，結果顯示合并靈敏度為0.75（95%CI：0.73～0.77，P ＜0.001），合并特異度為0.70（95%CI：0.67～0.72，P ＜0.001）。見圖3～4。

圖3 長鏈非編碼RNA 診斷2 型糖尿病的合并靈敏度森林圖

圖4 長鏈非編碼RNA 診斷2 型糖尿病的合并特異性森林圖

2.3.3 SROC 擬合曲線分析 SROC 擬合曲線結果顯示AUC 為0.79，Q*=0.73，見圖5。

圖5 綜合受試者操作特征曲線圖

2.3.4 亞組分析 分別按樣本來源、病例數(shù)、lncRNAs變化趨勢及人種進行亞組分析，結果顯示選擇不同變化趨勢lncRNAs 是診斷2 型糖尿病的異質(zhì)性來源（P ＜0.05）。見表2。

表2 亞組分析

2.3.5 敏感性分析和發(fā)表偏倚 逐一剔除文獻后，重新進行meta 分析，結果表明，合并診斷比值比為7.93～9.75，納入研究的文獻穩(wěn)定性較好，見表3。發(fā)表偏倚分析結果顯示斜率系數(shù)P=0.68，研究之間不存在明顯的發(fā)表偏倚，見圖6。

圖6 Deeks’漏斗圖

表3 敏感性分析

3 討論

越來越多的研究表明，T2DM 在全球的發(fā)生率逐年增高，T2DM 及其誘發(fā)的糖尿病腎病、糖尿病視網(wǎng)膜病變及糖尿病足等并發(fā)癥給患者帶來沉重的經(jīng)濟負擔和身體創(chuàng)傷，已發(fā)展成為嚴重威脅人類生命健康和生活質(zhì)量的慢性代謝性疾病之一[3-5]。同時，有研究發(fā)現(xiàn)，T2DM 亦是胰腺癌、肝癌及婦科癌癥等腫瘤疾病的主要危險因素之一[23]。T2DM 患病率高、早期診斷率低，并發(fā)癥發(fā)生率高、術后預后差，而T2DM 的早期診斷和治療一直是世界性難點和熱點，因此迫切需要新型的早期有效診斷和預后的標志物。如能探明T2DM 發(fā)生、發(fā)展的分子機制，將會有助于確定潛在的早期診斷和預后生物標志物及治療靶點。近年來，lncRNAs 在T2DM 中的異常表達及其具體生物學功能引起了研究者們的高度關注。

眾所周知，lncRNAs 是一類長度在200 個核苷酸以上具有特定生物學功能的轉(zhuǎn)錄物，是基因表達的重要調(diào)控因子[7]。研究表明，lncRNAs 可通過轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)錄后調(diào)控多個層面調(diào)控生命體基因的表達，參與調(diào)節(jié)細胞的增殖、遷移和調(diào)亡，在腫瘤、心腦血管系統(tǒng)疾病、泌尿系統(tǒng)疾病和代謝系統(tǒng)疾病等眾多疾病的發(fā)生發(fā)展過程中扮演著十分重要的角色[8-10]。Morán 等[23]研究揭示，在人類胰島β 細胞中有1128 個與胰島分化密切相關lncRNAs 特異性表達；Nica 等[24]研究發(fā)現(xiàn)，148 個lncRNAs 在胰島β 細胞中過表達；Bramswig 等[25]利用高通量轉(zhuǎn)錄組學技術分析發(fā)現(xiàn)：有12 個lncRNAs 在胰島β 細胞特異性表達，5 個lncRNAs 在胰島α 細胞中特異性表達，提示lncRNAs 能通過維持胰島細胞的功能、調(diào)控胰島素分泌的信號傳導，參與調(diào)節(jié)糖尿病的發(fā)生發(fā)展。Jie 等[26]研究表明，lncRNAs KCNQ1OT1 在糖尿病腎病患者中的表達顯著升高；進一步研究發(fā)現(xiàn)，lncRNAs KCNQ1OT1 能 通 過KCNQ1OT1/miR-18b-5p/SORBS2 軸和核因子κB 途徑調(diào)控糖尿病腎病細胞的增殖、凋亡和纖維化。Ding 等[27]研究揭示，lncRNAs H19 作為第一個被報道與妊娠期糖尿病密切相關的lncRNA，主要通過調(diào)節(jié)胰島細胞的功能，進而調(diào)控胰島素分泌。Ke 等[28]研究表明，高糖誘導的人視網(wǎng)膜內(nèi)皮細胞中SNHG7 的表達顯著降低，同時，SNHG7 能通過調(diào)節(jié)miR-543 介導的SIRT1/VEGF 信號通路抑制糖尿病視網(wǎng)膜病變血管生成。綜上，lncRNAs 在T2DM 及其并發(fā)癥的研究已比較詳盡，而T2DM與IncRNAs 表達相關的meta 分析尚不多。而本研究提示異常的lncRNAs 表達與其在T2DM 患者中的診斷價值。本研究結果提示lncRNAs 用于診斷T2DM 具有較高的準確性和實用性。

盡管本研究制訂了嚴格的納入和排除標準，然而結果仍存在一定的不足：①目前臨床研究有限；②納入研究的文獻多數(shù)是病例對照研究；尚需更多、更大樣本量的研究；③盡管Deeks’漏斗圖分析提示本研究無發(fā)表偏倚，但檢索語言限定為漢語和英語，可能存在語言偏倚。④尚需開展功能性研究，闡明lncRNAs 在T2DM 發(fā)生發(fā)展過程中的信號通路及分子調(diào)控機制。

綜上所述，利用循環(huán)lncRNAs 診斷T2DM 具有重要的潛在價值。期待未來更多的大樣本研究，為lncRNAs 對T2DM 早期診斷、治療和預后提供更多的理論數(shù)據(jù)支持。