TK1 在肺癌中的诊断价值的Meta 分析

胡 婵，李京城，刘 玲，彭 倩，桑圣刚

（海南医学院第一附属医院检验科，海南 海口 570100）

肺癌（lung cancer，LC）是起源于支气管上皮细胞和肺泡上皮细胞的恶性肿瘤，也是全球最常见的恶性肿瘤之一，据最新数据统计，每年约有220 万新发病例和179 万死亡病例［1］。当肺癌出现临床症状时，疾病通常已经进入晚期（约75%的患者被诊断为晚期），此时存活率只有约21%［2］，并且预后相对较差［3］，目前临床诊断仍缺乏灵敏度较高的肿瘤标志物，对早期肺癌往往诊断困难［4］。因此，迫切需要找到一种诊断价值更高同时对肺癌治疗疗效监测更优的肿瘤标志物。

胸苷激酶1（thymidine kinase 1，TK1）定位在染色体16q22～q23.1，表现为四聚体结构，其中每个亚基包含一个α/β 结构域［5］。TK1 参与DNA 合成，在细胞周期的S 期被上调，因此在细胞中的存在是细胞增殖活跃的一个指标［6］。在健康人群中TK1 含量极低，当恶性肿瘤细胞增值时，S 和G2 期的细胞在短期内数量骤增，导致TK1 大量释放入血，因此可在血清中检测到增高的TK1［7］。大量研究表明，TK1 在健康人群和良性肿瘤疾病患者或早期肺癌患者中的表达水平有差异，所以其对肿瘤早期诊断及预后评估均具重要参考价值，临床上可作常规血清学标志物检测指标［8-11］。因此本研究对已经发表的文献进行系统评价，为TK1 在肺癌的临床诊断中提供可靠的依据。

1 资料与方法

1.1 检索途径与策略

计 算 机 检 索 数 据 库Pubmed、Embase、Cochrane、Web of Science、CBM、知网、万方，时间截止至2022 年06 月，中文关键词为“肺癌”、“肺肿瘤”、“肺恶性肿瘤”、“肺腺癌”、“肺鳞癌”、“非小细胞肺癌”、“小细胞肺癌”、“胸苷激酶1”；英文关键词为“lung cancer”、“lung neoplasm”、“pulmonary cancer”、“pulmonary neoplasm”、“lung adenocarcinoma”、“Lung squamous cell carcinoma”、“non-small-cell lung cancer”、“NSCLC”、“small cell lung cancer”、“TK1”、“TK1 protein”、“Thymidine kinase 1”，检索国内外发表的关于TK1 在肺癌诊疗方面的全部文献。

1.2 纳入与排除标准

1.2.1 纳入标准 （1）以组织病理学诊断为金标准，病例组及对照组样本量均大于20 例的研究；（2）病例组不合并其他恶性肿瘤且检测前未经过手术及化疗治疗者，对照组为健康体检者或患有良性肿瘤、良性结节的患者；（3）可直接提取或间接计算得到数据，包括TP、TN、FN、Sen、Spe；（4）文献的语言为中文或英文；（5）可获得完整数据及全文的文献。

1.2.2 排除标准 （1）非临床类研究的文献；（2）无组织病理学诊断结果；（3）无法获得全文或数据不完整；（4）重复报道的研究。

1.3 文献筛选及数据提取

两名研究者依据制定的检索词分别进行文献检索，然后依据纳入和排除标准对1 197 篇文献进行初筛，之后两名研究者讨论纳入到Meta 分析中的文献并在统一意见后下载全文，进行复筛，复筛结束后统一意见并提取相关文献数据，提取作者、发表年份、国家、研究类型、病例组及对照组的病例数、TK1 的检测方法等，提取的数据包括TP、TN、FP、FN、Sen、Spe、诊断阈值（cut-off 值）。

1.4 质量评价

诊断性荟萃分析通过质量评价工具QUADAS［12］，同时借助Review Manager 5.3 软件，将纳入研究评为高风险、不清楚或低风险，最后得到可视化的风险偏倚图，判断纳入研究有无偏移风险。

1.5 统计学方法

采用RevMan 5.3、Stata16.0、Meta DiSc v1.4 软件进行统计分析。（1）根据各项研究的数据，如Sen、Spe、PLR、NLR、DOR，进行数据合并，并给出效应量相应的 95%CI。（2）通过Spearman 检验，若P＞0.05，则无阈值效应，可行meta 分析。（3）Cochran Q的P值＜0.05 或I2＞50%时，则异质性存在，需探索异质性的来源，并进行Meta 回归分析及亚组分析。（4）经过上述处理后，若仍有异质性，则采用随机效应模型合并。

2 结 果

2.1 文献检索流程及结果

两名研究者初筛得到1 197 篇文献，Pubmed（n=75）、Embase（n=116）、Cochrane（n=8）、Web of Science（n=215）、CBM（n=119）、CNKI（n=183）、万方（n=481），经过重重筛选，最终纳入37 篇文献［10，13-48］（见图1），对纳入的第一作者、年份、国家、纳入研究病例数、病理分期、检测手段、标本类型、Cut-off 值等进行归类，见表1。

表1 纳入文献的基本特征Tab 1 Basic characteristics of included literature

续表

图1 文献筛选流程图Fig 1 flow chart of literatures screening

2.2 纳入研究的质量评价结果

根据所纳入的研究进行质量评价，如图2、3 所示，总体上文献的风险偏倚较低。

图2 文献偏倚风险汇总图Fig 2 The summary chart of literature bias risk

图3 文献的适用性的总结图及风险偏倚的条目Fig 3 The summary of the applicability of the literature and the entres of risk bias

2.3 TK1 在肺癌中的诊断价值

TK1 对肺癌诊断研究的Deek’s 漏斗图显示，P＞0.1，表明不存在发表偏倚（图4）。如图5 所示，TK1 在 肺 癌 诊 断 中 的Sen=0.63（95%CI：0.57，0.68），Spe=0.88（95%CI：0.84，0.91）；AUC=0.82（95%CI：0.79，0.85），表明有一定的准确性（图6）。PLR 与 NLR 分 别 为5.34（95%CI：4.02，7.1），0.42（95%CI：0.37，0.48）（图7）。DOR 为12.69（95%CI：8.91，18.08）（图8）。当被测者检测结果为阳性，被测者诊断为肺癌的验前概率由30%升至验后概率70%；若检测结果为阴性，被测者的验前概率则由30%降至15%（图9）。以上结果均表明，TK1 在肺癌中有一定的诊断价值。

图4 TK1 对肺癌诊断研究的Deek’s 漏斗图Fig 4 Deek's funnel diagram of TK1 in the diagnosis of lung cancer

图5 TK1 对肺癌诊断研究的敏感度及特异度森林图Fig 5 Sensitivity and specificity of TK1 in the diagnosis of lung cancer

图6 TK1 对肺癌诊断研究的SROC 曲线Fig 6 SROC curve of TK1 in the diagnosis of lung cancer

图7 TK1 对肺癌诊断研究的阳性似然比及阴性似然比森林图Fig 7 Positive likelihood ratio and negative likelihood ratio forest map of TK1 in the diagnosis of lung cancer

图8 TK1 对肺癌诊断研究的诊断比值比森林图Fig 8 TK1 diagnostic ratio forest map for the diagnosis of lung cancer

图9 TK1 对肺癌诊断研究的Fagan 图Fig 9 Fagan diagram of TK1 in the diagnosis of lung cancer

2.4 Meta 回归分析

Spearman 检验结果提示，本研究不存在阈值效应（P=0.101）；灵敏度及特异度的Cochran Q 检验和inconsistencyI2检 验 结 果 均 显 示P＜0.01，I2＞50%，本研究的灵敏度及特异度存在异质性（图5）；进行Meta 回归，可以看出异质性主要来源于病例的研究类型、纳入研究病例数、不同肿瘤类型、检测方法、Cut-off 值（P＜0.05）（图10）。进一步通过亚组分析，发现酶联免疫吸附法（enzyme linked immunosorbent assay，ELISA）检测方法的Spe、PLR、DLR、AUC 均优于免疫印迹增强化学发光法（enhanced chemiluminescent，ECLA）。由于小细胞肺癌研究相对较少，未纳入亚组分析，但我们发现非小细胞肺癌相比于未分类的肺癌，有更优的Sen、Spe、PLR、NLR，而未分类肺癌的AUC 值更优（表2）。

表2 纳入研究的亚组分析Tab 2 Subgroup analysis of included studies

图10 纳入研究Meta 回归分析Fig 10 Meta regression analysis of included studies

2.5 TK1 单项及联合CEA、CYFRA21-1 检测的诊断价值对比

从前面筛选到的37 篇文献中，进一步筛选并纳入TK1 单项及联合CEA、CYFRA21-1 诊断肺癌的文 献［14，27，32，39，46］，共409 例 肺 癌 病 人 及399 例 良 性 对照组，比较TK1、CEA、CYFRA21-1 单独诊断及联合诊断肺癌的诊断价值。通过Spearman 检验结果显 示，TK1、CEA 单 独 诊 断 及TK1、CEA、CYFRA21-1 三项联合诊断不存在阈值效应，CYFR21-1 单独诊断存在阈值效应（见表3），因此进一步对TK1、CEA 及三项联合诊断进行Meta 分析，结果如表4 所示，TK1、CEA 及CYFRA21-1 作为肺癌联合诊断指标时，Sen=0.82（95%CI：0.76，0.86），比TK1 及CEA 单 独 诊 断 高；Spe=0.78（95%CI：0.46，0.94），比TK1 及CEA 单独检测低；联合诊断的Youden 指数为0.60 大于TK1 单独诊断时的0.55；DOR=15.59（95%CI：4.56，53.36）；AUC=0.84（95%CI：0.80，0.87），比TK1 及CEA 单独诊断时高，有一定诊断价值。

表3 阈值效应统计表Tab 3 Statistics of threshold effect

表4 TK1 单项及联合CEA、CYFRA21-1 的诊断价值对比Tab 4 Comparison of diagnostic value of TK1 alone and combined with CEA and CYFRA21-1

3 讨 论

目前肺癌常用的肿瘤指标有糖类抗原125（CA125）、神经元特异性烯醇化酶（NSE）、细胞角蛋白片段19 抗原21-1（CYFRA21-1）、血清癌胚抗原（CEA）和胃泌素释放肽前体（ProGRP）。CYFRA21-1 是非小细胞肺癌的敏感指标，单独诊断肺癌敏感度为55.38%，特异度为58.97%［32］。NSE 为小细胞肺癌（small cell lung cancer，SCLC）的敏感标志物，单独诊断SCLC 敏感度为77.1%，特异度为66% ，AUC 为0.825［14］。Wang 等［49］研 究 发 现，ProGRP、NSE、CEA、CYFRA21-1 在肺癌及肺良性疾病鉴别中的特异性均在60%以上，而敏感性则较低，约31%～56%。综上所述，目前的肿瘤指标诊断价值有限，需要寻求敏感度及特异度更高的肿瘤指标。

近年来，有较多的研究对TK1 在肺癌中的诊断效能进行评价，Chen 等［14］研究表明TK1 在肺癌中的灵敏度84.29%，特异度72.90%，而蓝永乐等［27］发现TK1 在肺癌中的灵敏度43.3%，特异度97%，因此 TK1 在肺癌中的诊断价值存在争议。因而通过Meta 分析，探究TK1 作为肺癌诊断指标的临床价值，能为临床提供更可靠的依据。

Meta 分 析 结 果 表 明，TK1 诊 断 肺 癌 的Sen 为0.63，Spe 为0.88，其作为肺癌的肿瘤标记物特异度较高，而灵敏度中等。PLR 为5.4，NLR 为 0.42，表明TK1 检测呈阳性时诊断肺癌准确率为5.34，而TK1 检测阴性时的误诊率为0.42。DOR＞1 时，其比值愈大，说明诊断试验的精确性愈高，本研究中DOR 值为12.69，表明TK1 诊断肺癌中的准确度较高。AUC 愈接近1 代表试验的诊断价值愈高，本研究的AUC 值为 0.82，以上结果说明TK1 作为肺癌诊断的指标具有较高的准确性。

由于单个肿瘤指标的诊断价值有限，在尚未发现同时具备高灵敏度和特异度的肿瘤标志物之前，联合检测则成为临床上常用的一种检测手段。Wang 等［38］研究表明，肺癌组的肿瘤指标单独检测敏 感 度 为 36%～52%，而 TK1、VEGF、CYFRA21-1、NSE 联合检测敏感度提升至91%，特异度由65%～72% 提升至92%，AUC 为0.981，阳性预测值、阴性预测值均高于各指标单独检测。另外也有研究表明，恶性肺结节患者血清TK1 水平较高，并且血清TK1、CYFRA21-1、SCC-Ag 联合胸部CT 鉴别诊断良恶性肺结节的诊断敏感度及特异度更高，分别为86.67%、88.89%［37］。本研究比较了TK1、CEA、CYFRA21-1 单独诊断及联合诊断肺癌的诊疗价值，联合诊断的灵敏度和AUC 比单独诊断显著提高，这说明TK1、CEA、CYFRA21-1 联合检测有较好的诊断价值。但特异度比单独检测低，说明联合检测的真阴性率稍低，临床上还需要CT、磁共振等影像学及病理学技术的支持才能诊断为肺癌。综上所述，TK1 单个肿瘤标志物诊断价值有限，联合诊断效能高。

在肺癌的早期诊断中，选择合适的联合诊断指标十分重要，相伟锋［41］探索了TK1、CYFRA21-1、CA125、CEA、SCC、NSE 不同肿瘤指标联合在肺癌中的诊断价值，结果表明肺腺癌中最佳的四项组合为TK1+CA125+CEA+CYFRA21-1，其灵敏度达到88.89%，特异性达到80%；在肺鳞癌中最佳的三项组合为TK1+CYFRA21-1+SCC 灵敏度达到90%，特异性达到87.5%。由于不同文献间几种肿瘤指标的组合不完全相同，本研究只分析了TK1 联合CEA、CYFRA21-1 的诊断价值，未来还需对TK1联合其他指标的诊断价值进行对比，找到最适合的肿瘤指标联合检测组合。

综上所述，TK1 在肺癌中的高表达，并作为一种可以无创检测的良好观察指标，仍展示了其在肺癌诊疗中的潜在应用前景。但本研究仍存在一定的局限性，由于国外相关的临床研究较少，本研究仅为中国地区的肺癌患者提供一定的临床参考价值。最终纳入meta 分析的病例组及对照组样本量也偏少，后续的研究需要较大样本量的临床研究来进一步证实TK1 在肺癌中的诊断价值。

作者贡献度说明：

胡婵：实验设计、数据分析，撰写论文；李京城、刘玲、彭倩：参与实验设计和结果分析；桑圣刚：负责项目构思、论文审阅。

所有作者声明不存在利益冲突关系。