Stomach Health > magen Hälsa >  > Gastric Cancer > magcancer

PLOS ONE: Betydelsen av serum pepsinogener som biomarkör för Gastric Cancer och atrofisk gastrit Screening: en systematisk genomgång och meta-Analysis

Abstrakt

Bakgrund

Mänskliga pepsinogener anses lovande serologiska biomarkörer för screening av atrofisk gastrit (AG) och magcancer (GC). Däremot har det funnits kontroverser i litteraturen med avseende giltigheten av serum pepsinogen (SPG) för detektion av GC och AG. Därför har vi gjort en systematisk genomgång och meta-analys för att bedöma den diagnostiska noggrannheten hos SPG i GC och AG upptäckt.

Metoder

Vi sökte PubMed, Embase, och den kinesiska nationella informationsinfrastruktur ( CNKI) för korrelat originalstudier publicerats fram till den 30 september 2014. En sammanfattning känslighet, specificitet, positiv diagnostisk sannolikhet förhållande (DLR +), negativ diagnostisk sannolikhet förhållande (DLR-), area under sammanfattningen mottagaren kurvan (AUC) och diagnostik oddskvot (DOR) användes för att utvärdera SPG i GC och AG screening baserad på bivariata slumpmässiga effekter modeller. Den inter studie heterogenitet utvärderades av I 2 statistik och publikationsbias bedömdes med hjälp Begg och Mazumdar test. Meta-regression och subgruppsanalyser utfördes för att utforska studera heterogenitet.

Resultat

Totalt 31 studier med 1.520 GC patienter och 2,265 AG patienter ingick i metaanalysen. Sammanfattningen känslighet, specificitet, DLR +, DLR-, AUC och DOR för GC screening med hjälp av SPG var 0,69 (95% CI: 0,60-0,76), 0,73 (95% CI: 0,62 till 0,82), 2,57 (95% CI: 1.82- 3,62), och 0,43 (95% CI: 0,34-0,54), 0,76 (95% CI: 0,72 till 0,80) och 6,01 (95% CI: 3,69-9,79), respektive. För AG screening sammanfattningen känslighet, specificitet, DLR +, DLR-, AUC och DOR var 0,69 (95% CI: 0,55 till 0,80), 0,88 (95% CI: 0,77 till 0,94), 5,80 (95% CI: 3,06 till 10,99 ), och 0,35 (95% CI: 0,24-0,51), 0,85 (95% CI: 0,82-0,88) och 16.50 (95% CI: 8,18 till 33,28), respektive. I subgruppsanalys, användning av kombinationen av koncentration av SGB och förhållandet SGB: PGII som mätning av SPG för GC screening gav känslighet 0,70 (95% CI: 0,66-0,75), specificitet 0,79 (95% CI: 0.79- 0,80), DOR av 6,92 (95% CI: 4,36 till 11,00), och AUC av 0,78 (95% CI: 0,72 till 0,81), medan användningen av koncentrationen av SGB gav känslighet 0,55 (95% CI: 0,51 till 0,60) , specificitet 0,79 (95% CI: 0,76-0,82), DOR av 6,88 (95% CI: 2,30 till 20,60), och AUC av 0,77 (95% CI: 0,73 till 0,92). För AG screening, användning av förhållandet mellan SGB: PGII som mätning av SPG gav känslighet 0,69 (95% CI: 0,52-0,83), specificitet 0,84 (95% CI: 0,68-0,93), DOR av 11,51 (95% CI : 6,14-21,56), och AUC av 0,83 (95% CI: 0,80 till 0,86), användning av kombinationen av koncentration av SGB och förhållandet SGB: PGII utbyte känslighet 0,79 (95% CI: 0,72-0,85), specificitet 0,89 (95% CI: 0,85-0,93), DOR av 24,64 (95% CI: 6,95 till 87,37), och AUC av 0,87 (95% CI: 0,81 till 0,92), samtidigt, användning av koncentrationen av SGB ge känslighet 0,46 (95% CI: 0,38-0,54), specificitet på 0,93 (95% CI: 0,91-0,95), DOR av 19,86 (95% CI: 0,86 till 456,91), och AUC av 0,86 (95% CI: 0,52-1,00) .

Slutsats

SPG har stor potential som en icke-invasiv, populationsbaserad screening verktyg i GC och AG screening. Med tanke på den potentiella publikationsbias och hög heterogenitet av de ingående studierna är ytterligare studier av hög kvalitet som krävs i framtiden

Citation. Huang Yk, Yu Jc, Kang Wm, Ma Zq, Ye X, Tian sb, et al. (2015) Betydelsen av serum pepsinogener som en biomarkör för Gastric Cancer och atrofisk gastrit Screening: en systematisk genomgång och meta-analys. PLoS ONE 10 (11): e0142080. doi: 10.1371 /journal.pone.0142080

Redaktör: Hiromu Suzuki, Sapporo Medical University, JAPAN

emottagen: 24 januari 2015; Accepteras: 16 oktober 2015; Publicerad: 10 november 2015

Copyright: © 2015 Huang et al. Detta är en öppen tillgång artikel distribueras enligt villkoren i Creative Commons Attribution License, som tillåter obegränsad användning, distribution och reproduktion i alla medier, förutsatt den ursprungliga författaren och källan kredit

datatillgänglighet: Alla relevanta uppgifter är inom pappers- och dess stödjande information filer

Finansiering:. den aktuella studien fick ekonomiskt stöd av Pekings kommunala Natural Science Foundation i Kina (nr 7.132.209; http://www.bjnsf.org/nsf_xmsq/nsf_zzxm /). Finansiärerna hade ingen roll i studiedesign, datainsamling och analys, beslut att publicera, eller beredning av manuskriptet

Konkurrerande intressen:.. Författarna har förklarat att inga konkurrerande intressen finns

Introduktion

Gastric cancer (GC) var den femte vanligaste cancerformen och den tredje vanligaste orsaken till cancerrelaterad dödlighet i världen [1]. I Asien-Stillahavsområdet, är förekomsten av GC hög i Japan, Kina, Sydkorea, Singapore och Malaysia och är låg i Thailand, Indien, Nya Zeeland och Australien [2]. De kliniska symtomen i de tidiga stadierna av GC är inte specifika; Därför behöver ett stort antal patienter med tidig GC inte söka lämplig medicinsk vård tills sjukdomen har utvecklats [3], och prognosen för patienter med avancerad GC förblir dålig [4]. GC utvecklas på ett stegvis sätt, och patienter med precancerösa lesioner, såsom atrofisk gastrit (AG), intestinal metaplasi (IM), och dysplasi, kan ha hög risk att så småningom utveckla cancer. Därefter är det viktigt att förbättra prognosen för GC genom att identifiera sin högriskpopulation. Utvecklingen av verktyg för tidig diagnos av GC och precancerous lesions av GC är viktigt för att minska dödlighet, ökar överlevnaden och livskvaliteten förbättras [5]. Endoskopi och biopsi är referensstandarder för diagnos och screening av GC och precancerösa lesioner i GC, men deras användning är begränsad för befolkningen omfattande screening på grund av deras invasivt [6, 7]. Därefter är det nödvändigt att identifiera nya, enkla, kostnadseffektiva och manipulerbar screeningmetoder för GC och precancerösa lesioner av GC.

Mänskliga pepsinogener är proenzymer för pepsin, en mag enzym som produceras av gastric främsta celler. Mänskliga pepsinogener är biokemiskt och immunokemiskt klassificeras i två grupper: pepsinogen I (PGI) och pepsinogen II (PGII) [8, 9]. SGB ​​utsöndras av chief och mukösa hals celler i fundic körtlar, medan PGII är också utsöndras av celler i pyloric och Brunners körtlar [10]. SGB ​​och II utsöndras in i de gastriska lumen, och ungefär 1% kan hittas i serumet. Serum pepsinogen (SPG) kan fungera som en markör för funktionella och morfologiska status magslemhinnan, inklusive atrofiska förändringar och inflammation, såsom H
. pylori
infektion, AG och IM [11]. Serum PGI och PGII nivåerna ökar med ökande grad av H
. pylori
-relaterade kronisk gastrit. Men när atrofiska förändringar i corpus åtföljs av en förlust av celler i corpus, inklusive de som utsöndrar SGB, nivån på SGB minskar, medan nivån på PGII fortsatt hög eller stabil. Därför är förhållandet mellan PGI: PGII minskar på ett stegvis sätt. Mer svår atrofi är relaterad till en lägre SGB: PGII förhållande. De icke-invasiva markörer SGB och PGII och deras förhållande har föreslagits som prediktorer för olika mag sjukdomar, inklusive AG och IM [10, 12], som definieras som precancerous lesions för GC [13]. Dessutom har flera fall-kontrollstudier och kohortstudier visat det prediktiva värdet av SPG för GC diagnos och screening, vilket tyder på att det är möjligt att använda SPG för GC screening på basis av stora populationer. I Japan har SPG detektering blivit det första steget i GC screening, i stället för photofluorography [14].

SPG har varit allmänt accepterat som en användbar biomarkör för GC screening och AG diagnos, men dess effektivitet är fortfarande kontroversiell. För att erhålla sammanfattande uppskattningar av den diagnostiska noggrannheten hos SPG för screening GC och för diagnos av AG, var den nuvarande meta-analys för att bedöma den totala diagnostiska prestanda SPG hos patienter med GC eller AG.

Material och metoder

Sök strategi

Elektroniska sökningar utfördes med hjälp av PubMed, Embase, och den kinesiska nationella informationsinfrastruktur (CNKI). För att bedöma det diagnostiska värdet av SPG i GC, användes följande sökord används: (1) (((((pepsinogen [Titel /Abstract]) och magcancer [Titel /Abstract])) OR ((pepsinogen [Titel /Sammanfattning ]) och magcancer [Titel /Abstract])) OR ((pepsinogen [Titel /Abstract]) och mage cancer [Titel /Abstract])) OR ((pepsinogen [Titel /Abstract]) och magcancer [Titel /Abstract] ) i PubMed och CNKI; (2) (titel Abstr-KEY (pepsinogen) och titel Abstr-KEY (magcancer)) eller (((TITEL-Abstr-KEY (pepsinogen) och titel Abstr-KEY (magcancer)) eller (titel- Abstr-KEY (pepsinogen) och titel Abstr-KEY (magcancer))) eller (TITEL-Abstr-KEY (pepsinogen) och titel Abstr-KEY (mage cancer))) i Embase (Science). De sökord som använts för AG diagnos av SPG presenterades på följande sätt: (1) ((((gastrit [Titel /Abstract]) OCH pepsinogen [Titel /Abstract])) OR ((intestinal metaplasi [Titel /Abstract]) OCH pepsinogen [Titel /Abstract])) OR ((dysplasi [Titel /Abstract]) oCH pepsinogen [Titel /Abstract]) i PubMed och CNKI; (2) ((TITEL-Abstr-KEY (pepsinogen) och titel Abstr-KEY (gastrit)) eller (TITEL-Abstr-KEY (pepsinogen) och titel Abstr-KEY (intestinal metaplasi))) eller (titel Abstr -knappen (pepsinogen) och titel Abstr-KEY (dysplasi)) i Embase (Science). Referens listor över alla hämtade artiklar granskades för att identifiera ytterligare potentiellt relevanta studier i anslutning med de föredragna rapporterings poster för systematiska översikter och metaanalys (PRISMA) riktlinjer.

Urvalskriterier

studier ingår i metaanalysen uppfyllde följande kriterier: (1) studierna eller artikel abstracts skrivna på engelska eller kinesiska; (2) alla GC, AG, IM eller dysplasi patienter histologiskt bekräftats av patologer, (3) studierna detekterade serum eller plasma pepsinogen i GC, AG, IM eller dysplasi; (4) perifert blod samlades för SPG detektion före behandling; och (5) studien presenteras känslighet, specificitet, och klara gränsvärdena. Om artiklarna innehöll samma eller överlappande uppgifter har de största eller de senaste befolknings vald. Okvalificerade uppgifter, dubbletter publikationer, fallrapporter, bokkapitel, recensioner, brev till tidskriftsredaktörer, var artiklar med ingen tydlig cut-off värde, och småskaliga studier med färre än 30 fall uteslutas. utvärderades de hämtade studierna, och relevanta uppgifter från de inkluderade studierna extraherades oberoende av två forskare (YK.H. och SB.T.). Oenighet löstes genom diskussion

datautvinning och kvalitetsbedömning av studier

uppgifter som hämtas från studier bland annat följande: (1) grundläggande egenskaper för studier, inklusive:. Första författarens namn; utgivningsår; Ursprungsland; antalet patienter och kontroller; detektionsmetod; cut-off värden; studera design; patologisk typ och medelålder; och (2) diagnostiska prestanda, inklusive känslighet, specificitet, TP, FP, FN, och TN. Kvalitetsbedömnings- av diagnostisk noggrannhet Studies-2 (QUADAS-2) checklista användes av två granskare (C.Y. och YK.H.) för att bedöma studiekvalitet med hjälp av RevMan 5,3 [15]. Emellertid var studierna inte uteslutas på grund av kvalitet. En proportionell stapeldiagram och sammanfattande tabell prövnings författarnas betyg för varje kriterium ritades för att karakterisera resultatet av vår bedömning.

Statistisk analys

Vi beräknade den poolade känslighet, poolade specificitet, diagnostiska odds förhållande (DOR), positiv diagnostisk sannolikhet förhållande (DLR +), negativ diagnostisk sannolikhet förhållande (DLR-), och 95% konfidensintervall (CIS) för varje kriterium. En sammanfattning mottagare operatör karakteristisk (SROC) kurva genererades, och området under sammanfattningen mottagaren kurvan (AUC) beräknades [16]. För att bedöma den kliniska nyttan av SPG för GC och AG diagnos, var Fagan s nomogram plottas. Tröskeleffekten bedömdes av Spearmans korrelationsanalys. Heterogenitet bedömdes med hjälp av I 2 statistik; I 2 > 50% angav måttlig till hög heterogenitet [17]. Meta-regression utfördes för att identifiera möjliga källor till heterogenitet. Subgruppsanalyser utfördes också vid behov. Känslighetsanalys utfördes för att utvärdera effekterna av varje enskild studie på sammanfattningen noggrannhet SPG upptäckt för GC och AG. En tratt tomt följt av Begg och Mazumdar test användes för att undersöka potentiella publicering bias. Alla analyser utfördes med Stata 12,0 (College Station, TX, USA), Meta-Disc statistisk programvara [18], och RevMan 5,3 (Cochrane, USA).

Resultat

Identifiering av studier

för GC diagnos, vår första databassökning hämtas 626 publicerade artiklar, 90 som var dubbletter och uteslöts. Bland de övriga studierna, 443 artiklar inte var relevanta för vår forskningsämne, 47 var meta-analyser eller recensioner, och fyra var kommentarer eller fallrapporter. Slutligen, 42 artiklar var föremål för fulltextanalys. En av dessa artiklar uteslöts eftersom data inte kunde extraheras, en uteslöts eftersom studierna inte närvarande känslighet, specificitet, eller klara gränsvärdena, var en utesluten på grund av kombinationen av SPG och andra serologiska markörer, och 24 uteslöts för att inte inkludera en diagnostisk noggrannhet test. Slutligen har 15 berättigade artiklar innefattas i föreliggande metaanalys [6, 19-32] (fig 1A). För AG, IM eller dysplasi diagnoser, vår första databassökning hämtas 718 publicerade artiklar, varav 88 var dubbletter och uteslöts. Bland de återstående studier hade 523 artiklar inte uppfyller kriterierna, 49 var meta-analyser eller recensioner, och 15 var kommentarer, brev eller fallrapporter. Slutligen, 43 artiklar var föremål för fulltextanalys. Två av dessa artiklar kastades eftersom data inte kunde extraheras, fyra kastades studierna inte närvarande känslighet, specificitet, eller tydliga cut-off värden, 10 kastades för att ha någon korrelation med den diagnostiska träffsäkerheten testet, sex kastades eftersom av kombinationen av SPG och andra serologiska markörer, och 5 kastades på grund av tillämpningen av SPG i GC diagnos. Sexton berättigade artiklar inkluderades i föreliggande metaanalys [12, 31, 33-46] (fig 1B). Inga opublicerade relevanta studier erhölls.

Studie egenskaper och kvalitetsbedömning

Egenskaperna hos de inkluderade studierna sammanfattas i Tabell 1. I korthet de 31 studierna representerade 13 länder. Totalt har 27 studier som publicerats på engelska, två var skrivna på kinesiska, och en skriven i koreanska. Sammantaget var 1,520 GC patienter och 27,723 kontrollprover i 15 studier med avseende på GC diagnos. Totalt 2,265 AG patienter och 2,660 kontrollprover inkluderades i de 16 studier med avseende på diagnos av AG. Alla patienter diagnostiserades med endoskopi och biopsi. Studierna publicerades 1991-2014 och använde olika detektionsmetoder och cut-off värden, även om de flesta inblandade radioimmunitetsanalyser (RIA) och enzymkopplad immunanalyser (ELISA). De vanligaste cut-off värdena var PG I≤70 ng /ml och PG I: PG II≤3.0 (tabell 1). Fyra artiklar innehöll olika cut-off värden inom samma studie, och vi valt cut-off-värden med den högsta Youden index för denna analys. För GC diagnos, sensitivitet och specificitet varierar var 37-91% och 36-97%, respektive, och sensitivitet och specificitet varierar för diagnos av AG använder SPG var 17-91% och 39-100%, respektive.

En utvärdering av studierna av QUADAS-2 visas i figur 2. den övergripande kvaliteten av de stödberättigande studier för GC diagnos var inte stark, men studier visade genomgående hög kvalitet med avseende på diagnos av AG. Den indextestet och referensstandard inte har en interaktionseffekt för någon av de ingående studierna. För GC diagnos, sex av de 15 inkluderade studierna hade en kohort design och nio var fall-kontrollstudier. För AG diagnos, 13 av de 16 inkluderade studierna hade en kohort design och tre var fall-kontrollstudier. För GC diagnos, alla studier hade stränga referensstandarder, och 9 innehöll tydligt definierade kriterier inkludering och uteslutning. Tre av de 15 inkluderade studierna inte använda ett lämpligt intervall mellan referensstandarden och indextestet, vilket potentiellt lett till införandet av partiskhet. För diagnos av AG, alla ingående studier hade också stränga referensnormer och anställda ett lämpligt intervall mellan referensstandarden och indextestet; 10 innehöll klart definierade kriterier för intagning och uteslutning och 6 gjorde inte.

Diagnostisk noggrannhet SPG i GC och AG

En skogstomt användes för att demonstrera känsligheten, specificiteten, DLR +, och DLR - för att upptäcka SPG i GC screening och AG diagnos. I 2 värden av sammanfattningen känslighet, sammanfattande specificitet, sammanfattande DLR +, och sammanfattning DLR- för studier av GC var 88,27% (95% CI: 83,46-93,07%), 99,61% (95% CI: 99,55-99,66 %), 90,39% (95% konfidensintervall: 90,39-95,41%) och 85,21% (95% konfidensintervall: 78,74-91,68%), respektive. I 2 värden av sammanfattningen känslighet, sammanfattande specificitet, sammanfattande DLR +, och sammanfattning DLR- för studier av AG var 93,67% (95% CI: 91,58-95,76%), 97,57% (95% CI: 96,98-98,17 %), 93,82% (95% CI: 93,82-96,69%), och 96,57% (95% CI: 95,63-97,51%), respektive. Resultaten indikerade hög heterogenitet i de studier som ingår i urvalet. Därför var en slumpeffekter modell utförs. Den resulterande sammanfattning känslighet, sammanfattande specificitet, sammanfattande DLR +, och sammanfattning DLR- för studier av GC var 0,69 (95% CI: 0,60-0,76), 0,73 (95% CI: 0,62-0,82), 2,57 (95% CI: 1.82- 3,62), och 0,43 (95% CI: 0,34-0,54) (figur 3), respektive. Den resulterande sammanfattning känslighet, sammanfattande specificitet, sammanfattande DLR +, och sammanfattning DLR- för studier av AG var 0,69 (95% CI: från 0,55 till 0,80), 0,88 (95% CI: 0,77-0,94), 5,80 (95% CI: 3.06- 10,99), och 0,35 (95% CI: 0,24-0,51) (figur 4), respektive. De SROC grafer med förtroende region 95% och 95% förutsägelse regionen presenteras i fig 5 och skogs tomter av DOR presenteras i figur 6. För GC, AUC var 0,76 (95% CI: 0,72 till 0,80), och DOR var 6,01 (95% CI: 3,69-9,79). För AG, AUC var 0,85 (95% CI: 0,82-0,88), och DOR var 16,50 (95% CI: 8,18 till 33,28). I vår studie genomförde vi Spearmans korrelationsanalys för att undersöka eventuella tröskeleffekter. Spearmans korrelationskoefficient för GC var 0,486 (P = 0,066), och Spearmans korrelationskoefficient för AG var 0,362 (P = 0,169), vilket indikerar ingen tröskeleffekter. För att bedöma den kliniska nyttan av indextestet, var en Fagan s nomogram genereras för att jämföra tidigare och bakre sannolikheter (Fig 7). För GC, när en tidigare sannolikhet på 20% angavs ökade den bakre sannolikheten positivitet till 39%, med en DLR + 3,00. Dessutom minskade den bakre sannolikheten negativitet till 10,00% med ett DLR- av 0,43. Ett liknande resultat observerades i AG diagnos: när en tidigare sannolikhet på 20% angavs ökade den bakre sannolikheten positivitet till 59%, med en DLR + 6,00, och den bakre sannolikheten negativitet minskade till 8,00%, med en DLR- av 0,35 . Dessa resultat tyder på en måttlig värde för SPG i diagnos av GC och AG.

Meta-regression och subgruppsanalys

För att undersöka de potentiella källorna till inter-studie heterogenitet, var en meta-regression utförs för både GC och AG. Resultaten visade att omfattningen av de inkluderade patienterna skulle kunna utgöra en potentiell källa till heterogenitet för GC diagnostik (P = 0,0080), medan studiens utformning (P = 0,0295), SPG detektionsmetoden (P = 0,0343) och mätning av SPG (P = 0,0334) var de viktigaste källorna till heterogenitet för SPG-analysen i AG upptäckt. Följaktligen utförde vi subgruppsanalyser, såsom visas i tabell 2 och tabell 3. För GC, resultaten visade att studier med mindre än 50 patienter uppvisade en ökad diagnostisk noggrannhet av SPG detektering jämfört med studier med större än 50 patienter. Liknande resultat erhölls i undergrupper med följande egenskaper: användning av ELISA-metoden, användningen av kombinationen av koncentration av SGB och förhållandet SGB: PGII som mätning av SPG, studier med lämpligt intervall mellan standard och indextestet, fall-kontroll design och studier som inte innehåller tydligt definierade kriterier inkludering och uteslutning. En latex-förstärkt turbidimetrisk immun (L-TIA) var vanligen används för att kvantifiera serumproteiner [47], och Huang M et al. etablerade användningen av referensområden (RIS) för SPG i en frisk kinesiska befolkningen med hjälp av L-TIA [48]. Vi identifierade inte ett tillräckligt antal studier för att utvärdera den diagnostiska noggrannheten hos L-TIA test; Därför har vi inte inkluderar L-TIA i vår subgruppsanalys för GC. För AG, den diagnostiska noggrannheten hos SPG testning var högre i studier med användning av kombination av koncentration av SGB och förhållandet PGI: PGII som beräkningen av SPG än i studier med andra mätningar av SPG. Liknande fynd har också funnit i studier med kohort design, otydligt definierat integration och uteslutningskriterier och användning av RIA-metoden. Översikts diagnostiska noggrannheten hos studier med användning av L-TIA metod eller koncentration av PGII som mätning av SPG beräknades inte på grund av ett otillräckligt antal studier.

Känslighetsanalys

Vi utförde en känslighetsanalys för att utvärdera effekterna av varje enskild studie på sammanfattningen noggrannhet SPG upptäckt för GC och AG, som visas i tabell 4 och tabell 5. efter varje studie har separat bort sammanfattningen känslighet, specificitet, DOR och AUC varierar med 95 % KI beräknades. Vi hittade en relativt stabil diagnostisk noggrannhet SPG upptäckt för GC och AG i varje grupp.

publikationsbias

För att analysera publikationsbias av de ingående studierna Begg s tratt tomt konstrueras. Som visas i figur 8, var P-värdet 0,002 för GC och < 0,001 för AG, vilket indikerar potentiell publikationsbias bland studierna

Diskussion

GC var världens tredje vanligaste orsaken till cancer. dödlighet i 2012 och var ansvarig för 723,100 dödsfall [49, 50]. Korea, Japan och Kina är bland de områden med ökad risk för GC [51]. Trots den minskade incidensen av GC observeras runt om i världen, förblir dess prognos dålig. För att effektivt förbättra överlevnaden av GC, förbättrad storskaliga screening verktyg för tidig diagnos av GC och identifiering av personer med hög risk för GC måste utvecklas. Precancerösa lesioner i GC inkluderar AG, IM, och dysplasi, och det har uppskattats att 0% -1,8%, 0% -10%, och 0% -73% av patienterna med AG, IM, och dysplasi respektive framsteg GC årligen [52]. Flera icke-invasiva tester, inklusive photofluorography, serumnivåer av SGB och PGII och H
. pylori
serologi, utförs för att screena för GC eller precancerösa lesioner i GC. Emellertid har photofluorography flera nackdelar, såsom röntgen exponering för personer som är avskärmade och låg känslighet för att upptäcka tidiga GC [10]. H
. pylori
serologi är inte heller fördelaktigt som en enda screening modalitet grund av dess låga specificitet vid särskiljande precancerous lesions [53]. SPG är en biomarkör som används för att identifiera AG, och dess potentiell användbarhet vid diagnos av GC har visats genom ett flertal studier. Därefter har program för cancerscreening i Japan accepterade mätningen av SPG som en icke-invasiv screeningtest av GC. Mätningen av SPG kan detektera AG eller IM en icke-invasiv sätt, vilket är till hjälp för att minska relaterad sjuklighet och dödlighet av GC. Dessutom är mycket mindre än för konventionell screening ($ 37.360 genom konventionell screening kontra $ 19.282 av SPG test) [14] kostnaden för detektion av en enda cancerfall av SPG. Men endast ett fåtal metaanalyser på riktigheten i SPG för att förutsäga GC eller precancerösa lesioner i GC finns. Vår studie utförde en metaanalys för att klargöra det diagnostiska värdet av SPG

Den aktuella studien, inklusive totalt 3,785 patienter, identifierade en måttlig kapacitet för SPG att upptäcka GC och AG. sammanfattningen känslighet och sammanfattning specificitet för GC diagnos var 0,69 (95% CI: 0,60-0,76) och 0,73 (95% CI: 0,62-0,82), respektive. Samtidigt sammanfattningen känslighet och sammanfattning specificitet för AG diagnos var 0,69 (95% CI: 0,55-0,80) och 0,88 (95% CI: 0,77-0,94), respektive. AUC-värden beräknades för att utvärdera den särskiljande förmågan hos denna diagnostiska metod [54]. DOR kombinerar känslighet och specificitet för att bedöma diagnostisk noggrannhet. AUC och DOR av SPG test för GC diagnos var 0,76 (95% CI: 0,72-0,80) och 6,01 (95% CI: 3,69-9,79), respektive. För AG, AUC och DOR var 0,85 (95% CI: 0,82-0,88) och 16.50 (95% CI: 8,18 till 33,28), respektive. En Fagan plot indikerade att användningen av SPG måttligt skulle kunna förbättra GC och AG träffsäkerhet, vilket bekräftar en måttlig effektivitet SPG upptäckt i GC och AG diagnos. Men vi tror att SPG upptäckt har en potentiellt viktig roll i GC massundersökning, särskilt vid identifieringen av populationer med hög risk för GC [25]. Studien genomfördes av Jennifer M Yeh och kollegor föreslog att rikta högrisk rökare för SPG screening kan vara en kostnadseffektiv strategi för att minska intestinal-typ icke-magmunnen GC dödlighet [55]. Om det kombineras med en ytterligare GC screeningsmetod, såsom serum MG7-Ag, serum gastrin-17, serum ghrelin och serum trefoil faktor familj 3 (TFF-3), kan effektiviteten i GC screening förbättras. Kombinationen av serum-IgG anti- H
. pylori
antikropp, gastrin, PG I och PG II identifierades för att vara användbar för att förutsäga närvaron av GC [56]. Susumu Aikou et al visade att serum TFF-3 kan vara en effektiv markör för GC med känslighet 80,9% och specificitet 81,0%, medan kombinationen av serum TFF-3 och SPG statistisk signifikant förbättrad tumördetektion jämfört med TFF3 eller SPG ensam [57]. Zhigang Huang och kollegor föreslog också att den kombinerade testning av serum TFF-3 och SPG längre skulle kunna förbättra effekten av GC screening [58]. Dessutom Kombinationer av SPG, gastrin-17 och H
. pylori
antikropp kan också identifiera AG mer effektivt [59, 60]. Plasmanivåerna av ghrelin indikerades vara korrelerade väl med de serumnivåer av PGI liksom PGI /II-förhållandet i AG patienter, vilket antyder att det skulle kunna vara en spännande icke-invasiv markör för AG [61]. Inverse samband mellan ghrelin och GC observerades, vilket tyder på en potentiell roll för serum ghrelin som en biomarkör för GC [62]. Baserat på den snabbt växande forskningsområde proteomik, lovande serum GC och AG biomarkörer kommer förhoppningsvis att utvecklas inom en snar framtid [63]. Dessa studier kan framkalla mer detaljerade undersökningar som leder till identifiering av en panel av diagnostiska serologiska markörer som gäller för GC övervakningsprogram

Betydande heterogenitet noterades i tolkningen av resultaten av 11 inkluderade studier för GC. (1) potentiella källor till heterogenitet härrör från de olika skalor som används för patienterna undersöktes av meta-regression. Vissa studier fokuserade på screening värdet av SPG upptäckt för GC, vilket leder till införandet av färre patienter och fler kontroller, medan andra fokuserar på att bekräfta det diagnostiska värdet av SPG upptäckt. Studier med mindre antal patienter kan ha funnit en lägre tillförlitlighet hos SPG som ett diagnostiskt test. (2) 3-studier inte uppvisade ett lämpligt intervall mellan referensstandard och indextestet. I denna inställning, om SPG upptäcktes långt före endoskopi, skulle patientens tillstånd utvecklas. Om patienter med positiv SPG upptäckt fått särskild behandling innan de genomgick endoskopi och biopsi, kan detta tillstånd har stört de diagnostiska testresultat. Den oklara intervall mellan SPG upptäckt och endoskopisk biopsi kan utgöra en källa till heterogenitet. (3) Två av de 15 inkluderade studier uteslutande inskrivna tidiga GC patienter och SPG koncentrationerna av tidiga GC patienter kan skilja sig från de avancerade GC patienter, vilket utgör en annan potentiell källa till heterogenitet. (4) Sju av de 15 inkluderade studier använde RIA att upptäcka SPG, 3 används ELISA, 3 används CLIA, och endast två används L-TIA. Dessa olika detektionsmetoder kan ha genererat olika normala värden och cut-off värden på SPG. Även denna studie indikerade att SPG upptäckt med hjälp av ELISA uppvisade en ökad diagnostisk noggrannhet, kan denna skillnad leda potentiella heterogenitet. För AG diagnos, studiedesign, SPG detekteringsmetod och mätning av SPG utgör betydande källor till heterogenitet bland studierna. Tretton av 16 studier hade kohort design, medan tre hade fall-kontrolldesign. De olika studiedesign kan påverka den diagnostiska träffsäkerheten. Elva av de 16 studier använde ELISA för att detektera SPG, medan 4 använde RIA, och ett användas L-TIA. En utmärkt korrelation observerades mellan ELISA och RIA för SPG upptäckt [64], men de olika metoderna gav olika cut-off-värden, vilket ledde till olika diagnostiska noggrannhet. Nio studier använde förhållandet av PGI: PGII som beräkningen av SPG, 3 användas både koncentrationen av SGB och förhållandet PGI: PGII, 3 användes koncentrationen av PGI, och en används koncentrationen av PGII. SGB ​​< 70 ng /ml och SGB: PGII < 3,0 är allmänt accepterade som cut-off poäng för GC screening i Japan [19], men förhållandet mellan SGB: PGII har främst använts i AG diagnos
Flera potentiella begränsningar av denna studie måste erkännas. Först, även om ett serum PGI koncentration av < 70 ng /ml och en SGB: II förhållandet mellan < 3,0 har varit allmänt accepterat som avstängningspunkterna i Japan, de inkluderade studierna användes olika SPG cut-off värden och olika SPG analytisk teknik och olika studier uppvisade olika känslighet och specificitet. Trots denna variation, utförde vi subgruppsanalyser och ritas de SROC kurvor för att motverka effekten av olika analystekniker och olika cut-off-värden; förblir emellertid potentialen för rest inflytande på noggrannheten i de sammanfattande diagnostiska parametrar. För det andra, har GC olika subtyper och olika tumörställen, såsom intestinala och diffusa typer samt magmunnen och icke-kardia cancer. Intestinal typ GC har ingen koppling till AG, så serologiska markörer för magslemhinnan förändringar är minimala, men dessa förändringar är uppenbara i diffus-typ GC. H
.

Other Languages