LncRNA SNHG6表达水平与肿瘤患者预后关系的Meta分析

李才弘 刘长路 刘娅 黄婷 李亚军 龚玲 刘代顺

遵义医科大学第三附属医院（遵义市第一人民医院）1呼吸与危重症医学科，2肿瘤科（贵州遵义563000）

癌症是全世界人类的主要死因之一，是重要的公共卫生问题。近年来癌症的研究突飞猛进，但其临床结局仍不乐观，主要原因是癌症未能得到早期诊断及有效的治疗，导致其临床疗效并不理想［1］，严重影响患者的预后。因此，迫切需要寻找能提示肿瘤患者早期诊断和预后评价的生物标记物。部分长链非编码RNA（long non-coding RNA，lncRNA）在肿瘤组织中表达明显增高，是早期诊断和预后评价的潜在靶标，可筛选作为肿瘤标记物［2-3］。小核仁RNA 宿主基因6（small nucleolar RNA host gene 6，SNHG6）已被证明是一种潜在的致癌性lncRNA，最先在肝细胞癌研究中发现其表达异常［4-5］；随后在胃癌的研究中证实，SNHG6在胃癌组织中表达增高，且其增高水平与胃癌的浸润深度、远处转移和淋巴结转移均有关，提示患者预后较差［6］；研究［7］发现，SNHG6 通过调节miR-26a-5p/E2F7 轴促进肺腺癌细胞侵袭、增殖和迁移，促进肿瘤细胞向间充质细胞转化。越来越多研究表明，SNHG6 在各种肿瘤组织中表达升高，提示预后不良，如结直肠癌、骨肉瘤、胶质瘤等。但由于大多数针对SNHG6 的研究样本量较小，故本研究拟对纳入文献采用Meta 分析，评估SNHG6与肿瘤患者临床特征及预后的关系。

1 资料与方法

1.1 检索策略系统检索PubMed、EMbase、Cochrane Library、Web of science、Ovid、Medline、中国知网、万方等数据库，收集2019年11月之前国内外发表的关于LncRNA SNHG6 的表达与肿瘤预后相关性的研究文献。检索词包括：“small nucleolar RNA host gene 6”“long noncoding RNA SNHG6”“lncRNA SNHG6”“lincRNA SNHG6”“SNHG6”“long intergenic noncoding RNA SNHG6”“cancer”“tumor”“carcinoma”“neoplasm”“prognosis”“prognostic”“survival”“clinical outcome”“mortality”“长 链 非 编码RNA SNHG6”“核仁小RNA 宿主基因6”“癌症”“肿瘤”“生存”“预后”，采用扩展检索的方式，对纳入文献进行检索，此过程由两名研究者独立进行。外文数据库检索式为［（small nucleolar RNA host gene 6）OR（long noncoding RNA SNHG6）OR（lncRNA SNHG6）OR（lincRNA SNHG6）OR（SNHG6）OR（long intergenic noncoding RNA SNHG6）］AND［（cancer）OR（tumor）OR（carcinoma）OR（neoplasm）］AND［（prognosis）OR（prognostic）OR（survival）OR（clinical outcome）OR（mortality）］；中文数据库检索式为［（长链非编码RNA SNHG6）OR（核仁小RNA 宿主基因6）］AND［（癌症）OR（肿瘤）〕AND〔（生存）OR（预后）］。

1.2 文献纳入与排除标准

1.2.1 纳入标准（1）在各种人类肿瘤中检测SNHG6 的表达水平；（2）评估了LncRNA SNHG6 与肿瘤患者总生存期（overall survival，OS），无病生存期（disease-free survival，DFS），无复发生存期（relapse-free survival，RFS）或无进展生存期（progressionfree survival，PFS）之间的关系；（3）可直接提取或从原始文件中估算风险比（hazard ratio，HR）及其95%CI（95%confidence interval，95%CI）；（4）患者在手术前未经过任何抗肿瘤治疗。

1.2.2 排除标准（1）病例报告，综述，专家意见，信件，会议记录，评论和非人体试验；（2）重复出版；（3）缺乏HR及其95%CI，或者无法估计这些参数；（4）样本量＜30；（5）患者在手术前未经过抗肿瘤治疗。两位研究者对所有选定的研究进行评估，以排除无关研究。

1.3 资料与数据提取由两位研究人员对纳入文献进行信息提取，如遇分歧则通过协商讨论解决。提取内容包括：第一作者、出版时间、研究地点、肿瘤类型、样本量、性别、肿瘤分期、淋巴结转移、样本来源、检测方法、临界值、SNHG6 高表达率、观察指标、OS、DFS、RFS、HR及其95%CI。若HR不能从原始文献中直接获取，研究人员会通过邮件求助该研究的作者，若无回应，则从生存曲线中提取数据。

1.4 质量评价对符合标准的纳入文献采用纽卡斯尔-渥太华量表（Newcastle-Ottawa scale，NOS）进行质量评估，该评价清单包括3 个类别（选择、可比性和暴露）共计8 个条目，采用星级系统的半量化原则对文献质量进行评分，满分为9 分，0 ～4分为低质量文献，5 ～9 分为高质量文献。此评分过程由两名研究人员独立进行，通过协商讨论或者第3 人解决分歧。

1.5 统计学方法统计分析采用Stata 12.0 软件进行，汇总的HR和95%CI用于评价SNHG6 高表达对各种癌症的预后价值。当HR＞1 时，具有SNHG6高表达的组被认为预后不良；相反，当HR＜1 时，具有SNHG6 低表达的组被认为预后不良。采用Q检验和I2检验测试研究之间的异质性，存在显着异质性时（I2≥50%或P≤0.05），采用随机效应模型；不存在异质性时（I2＜50%或P＞0.05），采用固定效应模型。分析研究之间的异质性来源，必要时进行亚组分析或敏感性分析。使用比值比（odds ratio，OR）对二分类数据予以评估。文章最后采用Begg′s和Egger′s检验进行发表偏倚检验，P＜0.05 为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 文献检索结果初步检索共获得241 项研究，包括166 篇英文文献，75 篇中文文献。其中160 篇重复文献通过EndNote X7 筛查排除。在阅读文章标题及摘要后，33 篇文献被排除在外。进一步审查全文后，32 篇文献被排除在外，最终纳入16 个研究，共计1 240 例患者（图1）。

2.2 纳入文献的基本特征及质量评分共纳入16 项研究，发表于2016 至2019年，以近3年发表文献居多，共计1 240 例患者。纳入的文献均为英文，全部来自中国，包括9 种不同类型的癌症，其中结直肠癌5 篇［8-12］，骨肉瘤［13-14］、胶质瘤［15-16］和肝细胞癌各2 篇［4-5］，胃癌［6］、卵巢癌［17］、肺腺癌［7］、食管鳞癌［18］、肾细胞癌［19］各1 篇。除了一项研究检测SNHG6 的表达采用原位杂交（in situ hybridization，ISH），其余均采用即时聚合酶链锁反应（quantitative real time polymerase chain reaction，qRT-PCR）检测。对16 篇纳入文献使用NOS 进行质量评分，质量评分为6 ～8 分，均为高质量文献。纳入研究的基本特征及质量评分见表1。

图1 文献筛选流程图Fig.1 Flow chart of literature screening

2.3 SNHG6 表达与肿瘤患者预后的关系有15项研究报道了SNHG6 表达水平与OS 的关系，各研究结果间无异质性（I2= 0%，P= 0.682），采用固定效应模型；共有6 项研究报道了DFS/PFS/RFS，各研究结果间无异质性（I2= 0%，P= 0.693），采用固定效应模型。结果显示，肿瘤组织中SNHG6 表达水平与患者总体存活率之间存在显着相关性，SNHG6高表达者OS较低表达者差（HR=2.30，95%CI：1.91 ～2.77，P＜0.001，图2），其中，对肿瘤类型进行亚组分析，结果显示SNHG6 高表达与消化系统肿瘤患者、非消化道肿瘤患者的不良预后相关（HR= 2.36，95%CI：1.81 ～3.08，P＜0.001，图2），（HR= 2.24，95%CI：1.73 ～2.91，P＜0.001，图2）。对DFS/PFS/RFS 进行合并分析，结果表明SNHG6表达水平与肿瘤进展正相关（HR= 2.36，95%CI：1.69 ～3.29，P＜0.001，图3）。因此，SNHG6 在肿瘤中的上调提示患者预后不良。

表1 纳入研究基本信息及质量评价Tab.1 Information and quality of studies included

2.4 SNHG6 表达与肿瘤患者临床特征的关系进一步评估纳入研究SNHG6 表达与癌症患者临床特征的关系，结果显示，癌组织中SNHG6 的高表达与淋巴结转移（OR= 2.84，95%CI：1.63 ～4.93，P＜0.001）和远处转移（OR= 4.62，95%CI：2.96 ～7.22，P＜0.001）相关，SNHG6 高表达的患者分期更晚（Ⅲ，Ⅳ/Ⅰ，Ⅱ）（OR= 2.93，95%CI：2.16 ～3.97，P＜0.001），但与性别（OR= 1.21，95%CI：0.94 ～1.56，P=0.139）、肿瘤大小（OR=1.59，95%CI：0.83～3.06，P= 0.166）及年龄（OR= 1.01，95%CI：0.74～1.38，P=0.941）均无关。

图2 SNHG6 表达与肿瘤患者OS 关系的Meta 分析森林图Fig.2 Forest plots for the associaion between SNHG6 expression and overall survival

图3 SNHG6 表达与肿瘤患者DFS/PFS/RFS 关系的Meta分析森林图Fig.3 Forest plots for the associaion between SNHG6 expression and disease-free survival/progression-free survival/relapse-free survival

2.5 发表偏倚采用Begg和Egger检验法对纳入研究进行发表偏倚评估，结果显示，OS 发表偏倚Begg法P= 0.692，Egger法P= 0.886，均提示无明显发表偏倚（图4）。

3 讨论

失调的lncRNA 图谱广泛参与了肿瘤的发生发展全程，包括肿瘤细胞的侵袭，增殖，迁移，凋亡，上皮-间质转化（epithelial-mesenchymal transition，EMT）和肿瘤耐药［20］。研究［21-22］表明，LncRNA 在某些癌症患者的血液、尿液、肿瘤组织或其他组织中表达失调，可以作为癌症诊断的潜在生物标记物。SNHG6 是目前研究较多的LncRNA 之一。

图4 检验发表偏倚的漏斗图Fig.4 Funnel plot for publication bias

在肝癌中，SNHG6 首次被证实可通过调节肝癌细胞中ZEB1 的表达来诱导EMT 过程。SNHG6作为一种竞争性内源性RNA，可通过竞争性结合miR-101-3p 上调ZEB1 的表达，从而诱导EMT 和抑制细胞凋亡，促进细胞增殖、侵袭和迁移。临床研究结果表明，高SNHG6 表达的肝癌患者比低SNHG6 表达的肝癌患者具有更短的OS 和更高的复发率，这些结果表明SNHG6 上调在肝癌的发生发展中起着关键作用［4］。随后的研究发现，虽然有五种SNHG6 转录本在肝癌组织中差异表达，但是只有SNHG6-003 具有致癌功能，可促进肝癌细胞增殖和诱导耐药，SNHG6-003 的高表达与静脉癌栓、肝癌分期和远处转移密切相关，提示肝癌患者预后不良［5］。同样，SNHG6 在结直肠癌细胞系中表达增高，并促进结直肠癌细胞的增殖和侵袭，与癌症患者更高的分期和淋巴结及远处转移密切相关［12］。此外，RUAN 等［13］研究发现，SNHG6 的表达水平在骨肉瘤中明显升高，其通过调节p21和KLF2的表达来抑制肿瘤细胞凋亡，促进细胞增殖。来自于MENG 等［16］的研究表明，在胶质瘤组织中，SNHG6 的表达高于正常脑组织，SNHG6 的表达与肿瘤的恶性程度及患者的预后不良呈正相关。另外，其他一些研究也提示SNHG6 明显的致癌作用及其高表达与患者预后不良相关，如胃癌、卵巢癌、肺腺癌、食管鳞癌、肾细胞癌等。这些研究提示，SNHG6 可能成为判断肿瘤患者预后的潜在标志物。但是，由于这些肿瘤研究的样本量较小，且缺乏系统性的研究，因此本Meta 分析系统地探索了SNHG6 表达水平与癌症患者预后的关系。

本研究通过Meta 分析，评估SNHG6 表达与肿瘤患者预后的关系，结果显示，与SNHG6 低表达的患者相比，SNHG6 高表达的患者OS 缩短，汇总的DFS/PFS/RFS 缩短，对肿瘤类型进行亚组分析后发现，在消化系统肿瘤和非消化系统肿瘤中，SNHG6高表达的患者OS 缩短。此外，本研究表明SNHG6高表达可能与癌症患者更早的淋巴结转移（P＜0.001），远处转移（P＜0.001）相关，与性别、肿瘤大小、年龄无关。这些研究结果显示，SNHG6 高表达是肿瘤患者预后的危险因素，可用于癌症患者的早期诊断及预后判断，作为肿瘤的潜在生物标志物。

本研究虽然按照严格的标准筛选文献，但仍然存在一些不足及局限性：（1）一些纳入研究的样本量相对较小，可能会降低研究效果；（2）所有纳入的研究均来自中国，因此所获数据可能缺乏全球性推断依据；（3）由于纳入研究采用的判定方法存在差异，缺乏统一的临界值界定标准，这可能会影响SNHG6 预测肿瘤预后的有效性；（4）部分HR及95%CI是通过对生存曲线进行提取后间接得到，可能会对汇总的HR带来较小的统计偏差；（5）纳入文献的质量评估存在差异，这可能导致偏倚；（6）由于大部分研究仅发表阳性结果，阴性结果很少被发表，因此这可能导致SNHG6 高表达与癌症预后之间的关联被评价过度。

综上所述，SNHG6 的高表达与肿瘤患者较短的总生存期和不良的临床病理特征相关。然而，由于目前对于SNHG6 的研究文献相对较少且肿瘤类型局限，导致本研究可能存在较高偏倚风险，因此，关于SNHG6 高表达与肿瘤预后及临床特征的关系，需要规模更大质量更高的研究来进行证实，以期获得更多更可靠的数据来指导临床决策。