LncRNA MALAT1在冠心病患者中应用价值的Meta分析.pdf
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1、广西医科大学学报JOURNAL OF GUANGXI MEDICAL UNIVERSITY2023Jul.40(7)LncRNA MALAT1在冠心病患者中应用价值的Meta分析*徐巧茜1,刘乘光1,陈楚寒1,郑景辉2(1.广西中医药大学,南宁530001;2.广西中医药大学附属瑞康医院心内科,南宁530001)摘要目的:系统评价lncRNA MALAT1与冠心病(CAD)发病风险的相关性,同时探讨lncRNA MALAT1表达水平与CAD患者Gensini评分、hs-CRP、NT-proBNP、IL-6、CK-MB、TC、LDL-C水平的相关性以及lncRNA MALAT1高表达诊断CAD事
2、件的准确性。方法:计算机检索PubMed、Web of Science、EMbase、Cochrane Library、中国知网、万方数据库、维普数据库和中国生物医学文献数据库,收集关于lncRNA MALAT1与CAD发病、Gensini评分、hs-CRP、NT-proBNP、IL-6、CK-MB、TC、LDL-C水平的相关性以及lncRNA MALAT1高表达对CAD诊断价值的研究,检索时间均为建库至2022年8月。采用RevMan5.4版、Stata 15.0软件进行Meta分析。结果:共纳入15项回顾性研究,包括5 830例患者。Meta分析结果显示,lncRNAMALAT1高表达人群
3、CAD发生风险是低表达人群的2.11倍OR=2.11,95%CI(1.40,3.18),P=0.000 4,并且lncRNA MALAT1表达水平能反映心肌受损程度以及脂代谢水平,lncRNA MALAT1表达水平越高,hs-CRP、NT-proBNP、IL-6、TC、LDL-C水平越高。此外,ln-cRNAMALAT1高表达在诊断CAD时具有较高的准确性SEN=0.73,SPE=0.73,SROCAUC=0.81。结论:lncRNAMALAT1表达水平可作为CAD发病风险预测的标志物,lncRNA MALAT1高表达人群CAD发病风险较大,lncRNA MALAT1表达水平可以在一定程度上反
4、映心肌受损程度以及脂代谢水平,并且lncRNAMALAT1高表达对于诊断CAD具有较高的准确性。关键词冠心病;长链非编码RNA;MALAT1;meta分析中图分类号:R541.4文献标志码:A文章编号:1005-930X(2023)07-1172-08DOI:10.16190/ki.45-1211/r.2023.07.014Meta-analysis of the application value of LncRNA MALAT1 in patients with coronary artery diseaseXu Qiaoxi,Liu Chengguang,Chen Chuhan,Zhen
5、g Jinghui.(1.Guangxi University of Chinese Medicine,Nan-ning 530001,China;2.Ruikang Hospital Affiliated to Guangxi University of Chinese Medicine,Nanning530001,China)AbstractObjective:To systematically evaluate correlation between lncRNA MALAT1 and the risk of coro-nary artery disease(CAD)and in the
6、 meantime to investigate the correlation between lncRNA MALAT1 expres-sion level and Gensini score,levels of hs-CRP,NT-proBNP,IL-6,CK-MB,TC and LDL-C in patients with CADas well as the accuracy of diagnosing CAD events with high lncRNA MALAT1 expression.Methods:Computersearched PubMed,Web of Science
7、,EMbase,Cochrane Library,CNKI,WanFang Data,VIP and CBM databases.Studies on the correlation between lncRNA MALAT1 and the onset of CAD,Gensini score,levels of hs-CRP,NT-proBNP,IL-6,CK-MB,TC and LDL-C and the diagnostic value of high lncRNA MALAT1 expression for CADwere collected.The retrieval time w
8、as from the establishment of the database to August 2022.Meta-analysis wasperformed using RevMan v5.4 and Stata 15.0 softwares.Results:A total of 15 retrospective studies were incorpo-rated,including 5,830 patients.Meta-analysis results showed that the risk of CAD in people with high expressionwas s
9、ignificantly higher than that in those with lowexpression OR=2.11,95%CI(1.40,3.18),P=0.0004 and the expression level of lncRNA MALAT1 re-flected the degree of myocardial damage and the lev-el of lipid metabolism.The higher the level of ln-*基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.82160875);广西中医药大学高层次人才团队培育项目中医药系统生物学创新研
10、究团队资助项目(No.2021005);20192021年广西一流学科建设开放课题资助项目(No.2019XK152);通信作者,E-mail:收稿日期:2023-02-22 1172cRNA MALAT1 expression,the higher the levels of hs-CRP,NT-proBNP,IL-6,TC and LDL-C.In addition,thehigh expression of lncRNA MALAT1 had a high accuracy in the diagnosis of CAD(SEN=0.73,SPE=0.73,SROC AUC=0.81).
11、Conclusion:The expression level of lncRNA MALAT1 can be used as a marker to predictthe risk of CAD,and the risk of CAD is higher in people with high expression of lncRNA MALAT1.The expres-sion level of lncRNA MALAT1 can reflect the degree of myocardial damage and lipid metabolism to a certain ex-ten
12、t,and the high expression of lncRNAMALAT1 has high accuracy for the diagnosis of CAD.Keywordscoronary artery disease;long non-coding RNA;MALAT1;meta-analysis冠心病(coronary artery disease,CAD)已经成为全球死亡的主要原因,占全球死亡人数的30.8%40%,中国CAD患病人数也已经达1 139万人1,目前CAD发病率及死亡率仍在逐年上升。因此,深入研究CAD病理生理机制,找到潜在特异性强的生物标记物,提高对CAD患
13、病风险预测准确度,对开展CAD防治意义重大。长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)已被大量研究证明可作为疾病预后和诊断的生物标志物,现已经成为心血管领域的研究热点,并且lncRNA MALAT1肺癌转移相关转录本1(metastasis associated lung adenocarcino-ma transcript 1,MALAT1)作为新的调控分子被证明在参与冠心病发生发展的过程中起重要作用。Wang等2的研究发现,在缺氧、氧化应激等条件刺激 下 的 血 管 内 皮 细 胞 及 心 肌 细 胞 中 lncRNA-MALAT1表达上调,因此推测lncRN
14、A MALAT1表达水平变化能够诊断和预测CAD的患病风险,但是lncRNA MALAT1 表达水平与 CAD 发病的相关性尚 存 争 议。为 此,本 研 究 系 统 评 价 LncRNAMALAT1表达水平与CAD发病风险的相关性,同时探讨基于Pearson相关系数的LncRNA MALAT1表达水平与CAD患者Gensini评分、超敏C反应蛋白(high sensitivity C-reactive protein,hs-CRP)、N末端脑利钠肽原(N-terminal pro-brain natriuretic peptide,NT-proBNP)、白细胞介素-6(interleukin
15、-6,IL-6)、肌酸激酶同工酶(creatine kinase isoenzyme,CK-MB)、总胆固醇(total cholesterol,TC)、低密度脂蛋白(low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C)水平的相关性,以及探讨LncRNA MALAT1高表达对诊断CAD的准确性。1材料与方法1.1文献纳入与排除标准1.1.1研究类型病例对照研究;诊断准确性研究。1.1.2研究对象CAD患者,其种族、国籍、病程、地区、年龄或随访时间不限。1.1.3暴露因素 LncRNAMALAT1高表达。1.1.4结局指标 至少但不限于包括以下结局之一:冠心病发病
16、率;反映疾病严重程度的指标;敏感度(sensitivity,SEN)、特异度(specificity,SPE)、阳性似然比(positive likelihood ratio,PLR)、阴性似然比(negative likelihood ratio,NLR)、诊断比值比(diagnostic odd ratio,DOR)、受试者工作特征曲 线(summary receiver operating characteristiccurves,SROC)下面积(area under curve,AUC)。1.1.5排除标准综述、病例报告、个案或非临床研究;无法获得充分的原始数据或数据不完整的研究;研
17、究中未给予研究对象明确的疾病诊断。1.2文献检索策略计算机检索国外4个电子数据库(Cochrane Li-brary、Embase、PubMed、Web of Science)和4个中文电子数据库(中国知网、万方数据库、中国生物医学文献数据库、维普数据库),检索时限均为从建库至2022 年 8 月。出版语言不限。英文检索词包括Myocardial Infarction、Inferior Wall Myocardial In-farction、Anterior Wall Myocardial Infarction、Non-ST Elevated Myocardial Infarction、ST
18、ElevationMyocardial Infarction、Coronary Disease、CoronaryArtery Disease、Angina Pectoris、Angina,Stable、An-gina、Unstable、RNA、Long Noncoding、long non-cod-ing RNA、lncRNA、MALAT1;中文检索词包括CAD、冠状动脉粥样硬化(CHD)、冠脉综合征(ACS)、心绞痛、心肌梗死(MI)、长链非编码RNA等。1.3文献筛选和资料提取由2位研究者独立筛选文献、提取资料并交叉核对,如遇分歧,则咨询第三方协助判断,缺乏的资料尽量与作者联系予以补充。文
19、献筛选时首先阅读文题和摘要,在排除明显不相关的文献后,进一步阅读全文,以确定最终是否纳入。资料提取内容主要包括第一作者、发表时间、研究类型、样本数大小、LncRNAMALAT1相关数据、四格表数据等。1.4纳入研究的偏倚风险评价徐巧茜,等.LncRNAMALAT1在冠心病患者中应用价值的系统评价和Meta分析 1173广西医科大学学报2023 Jul.40(7)由2名研究者独立评价纳入研究的偏倚风险,并交叉核对结果。在探讨LncRNA MALAT1与冠心病发病的相关性以及探讨基于Pearson相关系数的LncRNA MALAT1表达水平与CAD患者Gensini评分、hs-CRP、NT-pro
20、BNP、IL-6、CK-MB、TC、LDL-C水平的相关性时,偏倚风险评价采用纽卡斯尔渥太华量表(Newcastle-Ottawa scale,NOS)量表3;探讨LncRNA MALAT1高表达对CAD诊断准确性时偏倚风险评价采用QUADAS-2工具4。1.5统计学方法采用RevMan5.4版、Stata15.0版软件进行数据分析。在探讨LncRNA MALAT1与CAD发病的相关性时采用比值比(odds ratio,OR)为效应分析统计量,各效应量均给出其点估计值和 95%置信区间(confidence interval,CI);探讨基于 Pearson 相关系数的相关性分析时,根据计算公
21、式5得到Summary r值。根据Summary r绝对值的取值范围可判断两个变量的相关强度:0.80为高度相关,0.300.80为中 度 相 关,0.30 为 低 度 相 关;探 讨 LncRNAMALAT1高表达对CAD诊断准确性时,计算合并的SEN、SPE、PLR、NLR、DOR,并绘制SROC曲线,计算AUC。纳入研究结果间的异质性分析采用2检验,并结合I2定量判断异质性的大小,其中P0.05及I250%表示各项研究存在明显异质性。若各研究结果间无统计学异质性,采用固定效应模型进行meta分析;若各研究结果间存在统计学异质性,采用随机效应模型进行分析6。2结果2.1文献筛选流程及结果初
22、检共获得相关文献283篇,经逐层筛选,最终纳入15个研究7-9,10-21,包括5830例患者。文献筛选流程及结果,见图1。图1文献筛选流程及结果2.2纳入研究的基本特征与偏倚风险评价结果纳入研究的基本特征,见表1。纳入病例对照研究、诊断准确性研究偏倚风险评价结果见表2、表3。纳入研究Chi Yao 2020年7Cao Ping 2017年8EmanA.T 2019年9Lu Qiang 2017年10Lv Fanqin 2020年11Qiu Shi 2020年12Song Ning 2021年13Song Ning 2020年14Tian Hongbiao 2021年15Wang Jianpi
23、ng 2022年16WangXuemei 2019年17Ye Siyang 2021年18You Ganhua2019年19Zhang Tong 2022年20Zhu Yankuo 2021年21国家中国中国埃及中国中国中国中国中国中国中国中国中国中国中国中国研究时间2019.102020.012014.012015.122015.102016.012014.012016.062015.022016.09NR201420202015.012018.122017.032019.032020.012021.012015.022017.012019.122020.122018.062018.0820
24、1020182015.072018.06样本量1201922271702301901 98230719931323693731 224274性别(男/%)72/6081/42.1130/57.2109/64.1184/80101/53.11142/57.6205/66.78132/66.3148/47.28118/5051/54NR641/61.1446/36.4年龄/岁58.810.1062.4211.1853.756.7061.7510.560.459.70NR56.409.8155.2511.0357.756.9060.029.0558.4112.4657.128.6160.967.48
25、55.0510.9264.909.63研究类型病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照病例对照结局指标AMICADCADCADCHDCADACSACSCADAMIAMIAMICHDMICAD标本来源血浆血浆血浆血浆血浆血浆血浆血浆血浆血浆血浆血浆血浆血浆血浆表1纳入研究的基本特征 1174表2纳入病例对照研究偏倚风险评价分纳入研究Chi Yao 2020年7Cao Ping 2017年8EmanA.T 2019年9Lu Qiang 2017年10Lv FanQin 2020年11Qiu Shi 2020年12Song Ni
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