荟萃分析 Open Access
Copyright ©The Author(s) 2024. Published by Baishideng Publishing Group Inc. All rights reserved.
世界华人消化杂志. 2024-05-28; 32(5): 376-386
在线出版日期: 2024-05-28. doi: 10.11569/wcjd.v32.i5.376
p53蛋白表达与胰腺癌淋巴结转移、脉管浸润、神经浸润相关性的系统评价和Meta分析
贾明昊, 张石垒, 刘铁兵, 角逸飞, 刘现立, 刘江波
贾明昊, 刘现立, 河南科技大学临床医学院, 河南科技大学第一附属医院胃肠外科 河南省洛阳市 471000
贾明昊, 硕士研究生在读, 主要从事胰腺癌基础和临床研究.
张石垒, 刘铁兵, 刘江波, 河南科技大学临床医学院, 河南科技大学第一附属医院乳腺肿瘤外科 河南省洛阳市 471000
角逸飞, 河南科技大学临床医学院, 河南科技大学第一附属医院肝胆外科 河南省洛阳市 471000
ORCID number: 张石垒 (0000-0001-6800-9464); 刘江波 (0000-0002-1384-7353).
基金项目: 国家自然科学基金资助-河南人才培养联合项目, No. U1504815; 河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目, No. 212102310129.
作者贡献分布: 贾明昊和张石垒对此文所作贡献均等; 此课题由刘现立和刘江波设计; 研究过程由贾明昊、张石垒、角逸飞及刘铁兵完成; 数据分析由贾明昊、张石垒及角逸飞完成; 论文写作由贾明昊、张石垒、及刘江波完成.
通讯作者: 刘江波, 医学博士, 副教授, 副主任医师, 河南省洛阳市洛龙区关林路636号, 河南科技大学临床医学院, 河南科技大学第一附属医院乳腺肿瘤外科. jiangboliuxing@163.com
收稿日期: 2024-03-25
修回日期: 2024-04-30
接受日期: 2024-05-22
在线出版日期: 2024-05-28

背景

胰腺癌相关死亡达恶性肿瘤死亡第3位. 淋巴结转移、神经浸润可显著影响胰腺癌术后复发转移. 抑癌基因p53突变在胰腺癌发生发展中扮演重要角色, 但p53蛋白表达与胰腺癌淋巴结转移、神经浸润相关性尚无统一证据.

目的

通过系统评价和Meta分析评价p53蛋白表达与胰腺癌淋巴结转移、脉管浸润和神经浸润三项侵袭特征的相关性.

方法

对2023-08-31之前发表的相关文献进行系统检索. 采用Meta分析评估p53蛋白表达与淋巴结转移、脉管浸润和神经浸润的相关性, 并进行亚组分析、敏感性分析、和发表偏倚分析.

结果

共有14项研究被纳入Meta分析. 胰腺癌组织p53蛋白平均表达率为35.6%, p53蛋白表达与胰腺癌患者的侵袭特征显著相关: 胰腺癌p53蛋白高表达与低表达组相比, 淋巴结转移、脉管浸润和神经浸润发生的危险度比分别为: 1.29[95%置信区间(confidence interval, CI): 1.10-1.50]、1.23[95%CI: 1.03-1.47]和1.22[95%CI: 1.00-1.48]. 亚组分析显示, 研究人群、样本量、和发表时间可影响总Meta分析结果. 敏感性分析可改变脉管浸润和神经浸润研究的总效应量, 但不改变淋巴结转移的效应量. 发表偏倚分析显示神经浸润研究存在发表偏倚, 而淋巴结转移和脉管浸润研究无发表偏倚.

结论

p53蛋白表达是胰腺癌淋巴结转移、脉管浸润和神经浸润的危险因素, 临床上检测癌组织p53蛋白表达可为评估胰腺癌侵袭特征提供分子病理依据.

关键词: 胰腺癌; 抑癌基因p53; 淋巴结转移; 脉管浸润; 神经浸润; Meta分析

核心提要: 胰腺癌p53蛋白高表达患者有更高的淋巴结转移、脉管浸润、和神经浸润发生率, 该结果可为检测p53蛋白表达评估胰腺癌侵袭性提供分子病理证据, 并为进一步研究p53调控胰腺癌侵袭转移机制提供前期研究基础.


引文著录: 贾明昊, 张石垒, 刘铁兵, 角逸飞, 刘现立, 刘江波. p53蛋白表达与胰腺癌淋巴结转移、脉管浸润、神经浸润相关性的系统评价和Meta分析. 世界华人消化杂志 2024; 32(5): 376-386
Systematic review and meta-analysis of relationship between p53 protein expression and lymph node metastasis, vascular invasion, and perineural invasion in pancreatic cancer
Ming-Hao Jia, Shi-Lei Zhang, Tie-Bing Liu, Yi-Fei Jue, Xian-Li Liu, Jiang-Bo Liu
Ming-Hao Jia, Xian-Li Liu, Department of Gastrointestinal Surgery, The First Affiliated Hospital, College of Clinical Medicine, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, Henan Province, China
Shi-Lei Zhang, Tie-Bing Liu, Jiang-Bo Liu, Department of Thyroid and Breast Surgery, The First Affiliated Hospital, College of Clinical Medicine, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, Henan Province, China
Yi-Fei Jue, Department of Hepatobiliary Surgery, The First Affiliated Hospital, College of Clinical Medicine, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, Henan Province, China
Supported by: National Natural Science Foundation of China-Henan Joint Talent Training Project, No. U1504815; Henan Provincial Key R&D and Promotion Special Project (Scientific and Technological Research), No. 212102310129.
Corresponding author: Jiang-Bo Liu, Doctor of Medicine, Associate Professor, Associate Chief Physician, Department of General Surgery, The First Affiliated Hospital, College of Clinical Medicine, Henan University of Science and Technology, No. 24 Jinghua Road, Luoyang 471003, Henan Province, China. jiangboliuxing@163.com
Received: March 25, 2024
Revised: April 30, 2024
Accepted: May 22, 2024
Published online: May 28, 2024

BACKGROUND

Pancreatic cancer is the third leading cause of deaths among malignant tumors. Lymph node metastasis (LNM) and perineural invasion (PNI) can significantly affect the recurrence and metastasis of pancreatic cancer after surgery. The tumor suppressor gene p53 mutations play an important role in the occurrence and development of pancreatic cancer, but there is no unified evidence that p53 protein expression is associated with LNM and PNI in pan-creatic cancer.

AIM

To investigate the relationship between p53 protein expression and the three invasion characteristics of pancreatic cancer, including LNM, vascular invasion (VI), and PNI, via a systematic review and meta-analysis.

METHODS

A systematic literature search was conducted to retrieve relevant published studies before August 31, 2023. Meta-analysis was performed to evaluate the correlation between p53 protein expression and LNM, VI, and PNI. Subgroup analysis, sensitivity analysis, and publication bias analysis of the included studies were also conducted.

RESULTS

Fourteen studies were finally included in the meta-analysis. The average expression rate of p53 protein in pancreatic cancer was 35.6%. p53 protein expression was significantly related to the invasion characteristics of pancreatic cancer: The risk ratio of LMN in patients with p53 protein high-expression vs low-expression was 1.29 [95% confidence interval (CI): 1.10-1.50]; the corresponding ratio of VI and PNI was 1.23 [95%CI: 1.03-1.47] and 1.22 [95%CI: 1.00-1.48], respectively. Subgroup analysis showed that study population, sample size, and publication date could influence the overall meta-analysis results. Sensitivity analysis altered the overall analytical statistics of VI or PNI studies but not LNM. Publication bias analysis showed that there was publication bias in the PNI studies, but there was no publication bias in the LNM and VI studies.

CONCLUSION

p53 protein expression is a risk factor for LNM, VI, and PNI in pancreatic cancer. Clinical detection of p53 protein expression in cancer tissue can provide a molecular patho-logical basis for evaluating the invasion characteristics.

Key Words: Pancreatic cancer; Tumor suppressor gene p53; Lymph node metastasis; Vascular invasion; Perineural invasion; Meta-analysis


0 引言

胰腺癌发生率逐年升高, 已成为全球重要的疾病负担. 2020年全球癌症统计数据显示, 在所有恶性肿瘤中, 胰腺癌新发病例数居第14位, 而死亡病例数达第7位[1]. 2023年美国癌症统计数据显示, 胰腺癌新发病例预计为60050例, 居全身恶性肿瘤的第10位, 死亡人数预计为50550例, 达恶性肿瘤死亡的第3位[2]. 胰腺癌预后差的原因主要为诊断时多有局部浸润和远处转移、根治性手术率低、以及对化放疗敏感性差等[3]. 研究证实肿瘤直径、切缘、淋巴结转移(lymph node metastasis, LNM)、神经浸润(perineural invasion, PNI)等多种临床病理因素可显著影响胰腺癌患者远处转移和术后复发, 但精准预测患者预后和决策综合治疗方案尚需更个体化的分子诊断[4-6]. 因此, 探索胰腺癌发生发展中的分子事件及相关机制对胰腺癌早期诊断、决策个体化治疗以及预测预后具有重要价值.

胰腺癌常见的分子事件是肿瘤蛋白p53(tumor protein 53, TP53)、Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因同源物(kirsten rats arcomaviral oncogene homolog, KRAS)、SMAD家族成员4(SMAD family member 4, SMAD4)基因突变, 而且胰腺癌发生年龄越早(小于50岁), TP53基因突变率和SMAD4功能缺失率更高[7,8]. 作为抑癌基因, p53基因野生型蛋白产物负责细胞周期调节和DNA损伤细胞的凋亡调控等多种功能, 而突变型蛋白产物则失去该功能, 在胰腺癌发生发展中扮演重要角色 [9,10]. 研究发现p53突变与多种癌症预后密切相关[11-13]; 且通过免疫组化检测的p53蛋白高表达与p53基因突变有较高的一致性, 因此p53蛋白表达状态经常被临床用作判断p53基因突变的指标, 以预测肿瘤恶性程度和侵袭性行为[14-16]. 临床病理研究发现, p53蛋白表达与胰腺癌LNM和PNI等肿瘤侵袭性特征显著相关 [17-20], 但尚无统一的系统研究证据. 因此, 我们对已发表的胰腺癌p53蛋白表达与LNM、血管浸润(vascular invasion, VI)、和PNI三项侵袭特征之间关系的研究进行了Meta分析, 以期为临床提供根据p53蛋白表达状态预测胰腺癌侵袭转移的系统证据.

1 材料和方法
1.1 材料

1.1.1 文献检索和筛选: 在美国国立生物信息中心PubMed(MEDLINE)数据库按照"Title/Abstract、MeSH Term或Text Word"使用以下检索词组合的检索式进行文献检索: "pancreatic cancer, 或pancreatic neoplasm, 或pancreatic neoplasms, 或pancreatic carcinoma, 或pancreatic carcinomas, 或tumor of pancreas"; 和"tumor suppressor protein p53, 或p53, 或TP53"和"infiltration, 或invasion, 或metastasis". 检索建库以来至2023-08-31之前发表的文献. 另外还采取了手工检索文献和参考文献回溯法寻找相关文献.

1.1.2 研究文献需要满足下列纳入标准: (1)病理确诊胰腺癌; (2)明确报告p53蛋白的检测方法和表达数据; (3)报告了包括LNM、VI和(或)PNI在内的胰腺癌临床病理特征, 并有按照p53蛋白表达状态进行分组的队列分析数据; (4)语种为英语和汉语. 两位研究人员(贾明昊和张石垒)独立阅读候选研究文献的标题和摘要, 剔除不相关的候选文献; 然后, 两位研究人员根据纳入标准仔细分析筛选研究文献的全文, 确定是否符合纳入标准. 在对某一文献产生不一致观点时, 两位研究人员进行了讨论, 并请研究设计者(刘江波)商榷达成共识. 另外, 如果在综合评价后发现有研究文献应用人群一样, 即同人群发表多篇研究文献, 则将选择较大样本量或最新的研究纳入Meta分析.

1.2 方法

数据提取和质量评价: 两位研究者(贾明昊和张石垒)按照预制的收集资料表格独立提取包括第一作者、国家、招募时期、病例数、肿瘤位置、p53蛋白高表达例数和比例、p53抗体和p53蛋白高表达截值、LNM例数和比例、VI例数和比例和PNI例数和比例. LNM按照阴性(N0)和阳性报告分析(N1-N2). VI是指癌细胞浸润到毛细血管、小动脉或小静脉. PNI为胰腺癌细胞浸润至神经的外膜、束膜及内膜任意一层, 且包绕至少1/3周径. 采用纽卡斯尔-渥太华质量评估量表队列研究文献质量评价量表(评分范围0至9)评价纳入文献. 在这项Meta分析中, 评分≥6分判断为高质量文献.

统计学处理 采用Review Manager (RevMan) 5.4.1和SPSS统计软件22版进行Meta分析. 将胰腺癌LNM、VI、PNI三个侵袭特征按照p53蛋白表达状态分别分为p53蛋白高表达组和低表达组, 将相对应的数据录入RevMan软件, 分析p53蛋白高表达组和低表达组LNM、VI、PNI的发生情况, 计算每个研究的危险度比(risk ratio, RR)和95%置信区间(confidence interval, CI), 并进行Meta分析计算出三个侵袭特征的总RR和95%CI. Meta分析中, 应用Q检验和I2值(0%-100%)评价研究间的异质性, P<0.05和/或I2大于50%表明纳入研究间存在较大的异质性. 如果研究之间无异质性或者异质性较低, 则使用固定效应模型(fixed effects model, FEM), 而如果异质性较大, 则使用随机效应模型(random effects models, REM). 应用逐一法敏感性分析评价个体研究对总Meta分析结果的影响. 使用漏斗图和Egger's检验探究纳入研究的发表偏倚, 如果观察到不对称的漏斗图或和Egger's检验P值小于0.05, 则认为存在发表偏倚. 所有统计检验均为双边, P<0.05为差异有统计学意义.

2 结果

初步检索到749篇已发表文献, 从参考文献列表中另外纳入3篇文献, 根据纳入标准仔细分析筛选后, 最终14篇研究文献纳入Meta分析, 包括13篇英文文献[19-31]和1篇中文文献[18]. 图1显示了Meta分析的文献选择过程.

图1
图1 系统评价和Meta分析文献筛选流程图.
2.1 纳入文献的特征

1列举了纳入研究的详细特征. 14项研究包括2572名患者(病例数30-1183), 招募期从1982-2018. 14项研究中, 13项为亚洲人群, 1项为欧洲人群; 8项研究报告了胰腺癌病灶位置, 包括胰头(n = 1212), 其他(n = 651), 其余6项研究未报告具体病灶位置. 1项研究纳入患者临床分期为Ⅰ-Ⅱ期(n = 106), 3项研究纳入患者临床分期为Ⅰ-Ⅲ期(n = 1268), 8项研究纳入患者临床分期为Ⅰ-Ⅳ期(n = 874), 其余2项研究未报告具体分期. 所有研究均通过免疫组化 (immunohistochemistry, IHC)检测p53蛋白表达, 最常用的抗体是单克隆抗体DO-7(n = 6), 其余抗体DO-1(n = 3)、DRR037S(n = 1)、M3629(n = 1), 2项研究未报告使用抗体; 纳入研究中, p53蛋白表达率范围22.6%-81.1%, 平均表达率为35.6%.

表1 胰腺癌p53蛋白表达和淋巴结转移、脉管浸润、神经浸润相关性文献的特征表.
研究(NOS评分)国家招募日期样本量年龄(岁), 中位值/平均值(范围)肿瘤位置肿瘤分期p53高表达例数(%), 抗体, 截值LNM例数(%)VI例数(%)PNI例数(%)
Abula[28], 2015(4)China2007-201485NRHead: 60; other: 25Ⅰ-Ⅲ(Ⅰ+ⅡA: 63; ⅡB+Ⅲ: 22)48(56.5), DRR037S, NR19(22.4)NRNR
Harada[21], 1997(6)GermanyNR5761.7(39-86)NRⅠ-Ⅳ(Ⅰ+Ⅱ: 13; Ⅲ: 37; Ⅳ: 7)23(43.2), DO-1, 40%43(75.4)NRNR
Jeong[25], 2005(7)Korea1990-19994444(39-75)Head: 38; other: 6Ⅰ-Ⅳ(Ⅰ: 4; Ⅱ: 18; Ⅲ: 18; IVA: 4)14(31.8), DO-1, 20%19(43.2)NRNR
Joo[23], 2002(7)Korea1998-200030<50: 47, >50: 33Head: 18; other: 12Ⅰ-Ⅳ(Ⅰ: 24; Ⅱ: 6; Ⅲ: 14; IVA: 16)18(60.0), DO-7, 10%19(63.3)NRNR
Kasuya[22], 1997(6)JapanNR113NRNRNR10(8.85), DO-7, 30%38(33.6)NR58(51.3)
Li[31], 2022(7)China2012-20181183≤65: 576, >65: 607Head: 751; other: 432Ⅰ-Ⅲ(Ⅰ: 303; Ⅱ: 580; Ⅲ: 300)877(74.1), DO-7, 0%189(16.0)NR785(66.4)
Oshima[19], 2013(6)Japan2000-201110668 (36-86)Head: 72; other: 34Ⅰ-Ⅱ(Ⅰ: 9; Ⅱ: 97)86(81.1), DO-7, 30%72(67.9)92(86.8)NR
Sheng[27], 2014(6)China2006-201262≤60: 39, >60: 23Head: 48; other: 14Ⅰ-Ⅲ(Ⅰ+ⅡA: 45; ⅡB+Ⅲ: 17)29(46.8), NR, NR15(24.2)29(46.8)14(22.6)
Tsukamoto[26], 2013(6)Japan1997-20058363.2(43-83)NRⅠ-IV(Ⅰ+Ⅱ: 2; Ⅲ+ Ⅳ: 81)50(60.2), DO-7, 5%59(77.1)62(77.1)34(41.0)
Wang[20], 2013 (6)China2005-201021563(48-74)NRⅠ-IV(Ⅰ: 28; Ⅱ: 41; Ⅲ: 84; IVA: 62)111(51.6), NR, NR100(46.5)NR118(54.9)
Wang[29], 2015(6)China2003-2010186≤60: 71, >60: 115Head: 99; other: 87Ⅰ-Ⅳ(Ⅰ: 81; Ⅱ: 78; Ⅲ+Ⅳ: 66; missing: 5)42 (22.6), NR, NR48(25.8)21(11.3)71(38.2)
Yamasawa[24], 2002(5)Japan1982-200172<65: 28, ≥65: 44NRⅠ-Ⅳ(Ⅰ: 10; Ⅱ: 4; Ⅲ: 36; IVA: 22)34(47.2), DO-1, 20%51(70.8)NRNR
Yu[18], 2005(7)China1995-200116761Head: 126; other: 41NR96(57.4), DO-7, NR32(19.2)NR54(32.3)
Zhao[30], 2016(6)China2003-2010169≤60: 66, >60: 103NRⅠ-Ⅳ(Ⅰ: 74; Ⅱ: 68; Ⅲ+Ⅳ: 21; missing: 6)39(23.1), M3629, 50%43(25.4)20(11.8)61(36.1)

14项研究描述p53蛋白高表达与胰腺癌患者LNM相关性, 共包括2517例患者, 5项研究描述p53蛋白高表达与胰腺癌患者VI相关性, 包括400例患者; 8项研究描述p53蛋白高表达与胰腺癌患者PNI相关性, 包括1950例患者.

2.2 胰腺癌p53蛋白表达与淋巴结转移之间的相关性分析

14项共纳入2517例胰腺癌患者的研究报告了p53蛋白表达和与LNM之间的相关性. 其中1517例p53蛋白高表达组LNM事件数为468例(30.9%), 1000例p53蛋白低表达组LNM事件数为275例(27.5%), p53蛋白高表达组比低表达组LNM发生率显著增高(RR = 1.29, 95%CI: 1.10-1.50, P = 0.002, REM; RR = 1.31, 95%CI: 1.16-1.47, P<0.001, FEM), 研究间存在异质性(I2 = 46%, P = 0.03)(图2). 亚组分析结果发现, 在非中国人群、样本量<100、和2010年前文献亚组p53表达与LNM发生率无显著相关性, 即研究人群、样本量、和发表时间可改变总Meta分析的结果; 此外, 研究人群和样本量可能是研究间异质性的来源(表2). 逐一法敏感性分析显示Meta分析的结果不受单个研究的影响: 剔除效应量最大的研究[27]后RR为1.27(95%CI: 1.08-1.48, I2 = 46%, REM), 剔除效应量最小的研究[25]RR为1.31(95%CI: 1.12-1.53, I2 = 46%, REM).

表2 p53蛋白表达与胰腺癌淋巴结转移相关性的亚组分析.
亚组研究数目合并危险度比(95%CI)I2值(%)异质性检验P分析模型亚组差异P
Population
Chinese[18,20,27-31]71.50[1.26, 1.79]00.42FEM
European and other Asian[19,21-26]71.07[0.93, 1.23]350.16FEM0.003
Sample size
Sample size≥100[18-20,29-31]61.43[1.21, 1.69]240.25FEM
Sample size<100[21-28]81.14[0.98, 1.32]420.10FEM0.05
Publication date
After 2010[19,20,26-31]81.36[1.18, 1.58]320.17FEM
Before 2010[18,21-25]61.16[0.87, 1.55]580.04REM0.23
图2
图2 胰腺癌p53蛋白表达和淋巴结转移相关性的Meta分析森林图. 危险度比使用随机效应模型计算相关的95%置信区间.
2.3 胰腺癌p53蛋白表达与脉管浸润之间的相关性分析

5项共纳入400例胰腺癌患者的研究报告了p53蛋白表达与VI之间的相关性. 其中, 193例p53蛋白高表达组VI事件数为142例(73.6%); 207例p53蛋白低表达组VI事件数为82例(39.6%), p53蛋白高表达组VI发生率显著高于低表达组(RR = 1.23, 95%CI: 1.03-1.47, P = 0.02, FEM; RR = 1.22, 95%CI: 1.01-1.48, P = 0.04, REM), 研究间无显著异质性(I2 = 0%, P = 0.50)(图3). 亚组分析结果发现, 研究人群、样本量可改变总Meta分析的结果(表3). 逐一法敏感性分析结果显示Meta分析结受单个研究影响: 剔除效应量最大的研究[30], p53蛋白高表达组比低表达组VI发生的RR为1.16(95%CI: 0.96-1.39, P = 0.11, I2 = 0%), 剔除效应量最小的研究[19], RR为1.26(95%CI: 1.05-1.52, P = 0.01, I2 = 8%).

表3 p53蛋白表达与胰腺癌脉管浸润相关性的亚组分析.
亚组研究数目合并危险度比(95%CI)I2值(%)异质性检验P分析模型亚组差异P
Population
Chinese[27,29,30]31.38[0.95, 2.00]190.29FEM
Japanese[19,26]21.15[0.96, 1.39]00.74FEM0.41
Sample size
Sample size≥100[30]11.19[0.92, 1.55]NANANA
Sample size<100[26,27,29,30]41.24[0.99, 1.56]110.34FEM0.82
Publication date
After 2010[19,26,27,29,30]51.23[1.03, 1.47]00.50FEM
Before 20100NANANANANA
图3
图3 胰腺癌p53蛋白表达和脉管浸润相关性的Meta分析森林图. 危险度比使用固定效应模型计算相关的95%置信区间.
2.4 胰腺癌p53蛋白表达与PNI之间的相关性分析

8项共纳入1950例胰腺癌患者的研究报告了p53蛋白表达与PNI之间的相关性分析结果. 其中, 1239例p53蛋白高表达组PNI事件数为991例(80.0%), 711例p53低表达组PNI事件数为488例(68.6%), 两者差异具有边缘统计学意义(RR = 1.22; 95%CI: 1.00-1.48; P = 0.05, REM; RR = 1.07; 95%CI: 1.02-1.12; P = 0.005, FEM), 研究间异质性明显(I2 = 84%, P<0.001)(图4). 亚组分析结果发现, 研究人群、样本量、及发表时间可改变总Meta分析的结果, 且研究人群、样本量可能是研究间异质性的来源; 且剔除唯一以0%为p53蛋白高表达截值的研究[31]后研究间异质性明显降低(I2 = 5%, P = 0.39), 且效应量更显著(RR = 1.37; 95%CI: 1.17-1.48), 即该研究可能为主要异质性来源(表4). 逐一法敏感性分析发现单个研究可改变总Meta分析结果: 剔除效应量最大的研究[18]后RR为1.19(95%CI: 0.98-1.43, I2 = 83%); 剔除效应量最小的研究[27]后RR为1.24(95%CI: 1.01-1.52, I2 = 87%).

表4 p53蛋白表达与胰腺癌神经浸润相关性的亚组分析.
亚组研究数目合并危险度比(95%CI)I2值(%)异质性检验P分析模型亚组差异P
Population
Chinese[18,20,27,29-31]61.24[0.98, 1.58]88<0.00001REM
Japanese[22,26]21.15[0.90, 1.48]00.78FEM0.59
Sample size
Sample size≥100[18,20,29-31]31.32[0.78, 2.25]93<0.00001REM
Sample size<100[22,26,27]51.17[1.02, 1.36]00.81FEM0.77
Publication date
After 2010[20,26,27,29-31]61.20[0.96, 1.50]86<0.00001REM
Before 2010[18,22]21.29[0.86, 1.93]580.12REM0.77
图4
图4 胰腺癌p53蛋白表达和PNI相关性的Meta分析森林图. 危险度比使用随机效应模型计算相关的95%置信区间.
2.5 发表偏倚分析

对称的漏斗图和Egger's检验(LNM: P = 0.298, VI: P = 0.306), 提示纳入的胰腺癌p53蛋白表达与LNM、VI发生相关性研究无发表偏倚(图5AB). 漏斗图不对称和Egger's检验(P = 0.036)显示纳入的胰腺癌p53蛋白表达与PNI发生相关性研究存在发表偏倚(图5C).

图5
图5 胰腺癌p53蛋白表达和淋巴结转移、脉管浸润、神经浸润相关性文献的发表偏倚分析漏斗图. A: 淋巴结转移相关性文献漏斗图; B: 脉管浸润相关性文献漏斗图; C: 神经浸润相关性文献漏斗图. RR: 危险度比.
3 讨论

胰腺癌预后极差, 复发转移是胰腺癌相关死亡的主要原因. TP53基因突变是胰腺癌重要的基因变异事件, 在胰腺癌发生发展中扮演多种角色, 而靶向TP53基因突变干预有可能成为防治胰腺癌的有效策略[32]. LNM、VI和PNI是重要的胰腺癌侵袭性病理表现, 通常预示更差的胰腺癌预后结局. 本研究系统评价了p53蛋白高表达与胰腺癌PNI、LNM和VI之间的相关性, 结果表明p53蛋白高表达的患者胰腺癌PNI、LNM和VI发生率更高, 因此我们推荐p53阳性胰腺癌早期患者应考虑更积极的治疗方案. 据我们所知, 这是第一个应用Meta分析探索p53蛋白表达与胰腺癌侵袭结局关系的研究, 可为进一步研究p53在胰腺癌侵袭转移的角色和相关机制提供临床证据.

胰腺癌LNM、VI和PNI为胰腺癌重要的侵袭行为, 决定胰腺癌术后复发转移和癌症相关死亡[33-35]. p53不仅在癌细胞浸润至脉管系统中发挥重要作用扮演重要作用, 且影响癌细胞的存活和侵袭性. 胰腺癌存在复杂而恶劣的微环境, 广泛的纤维化结缔组织增生压迫淋巴管和血管, 导致营养匮乏和缺氧. 体外实验证实在营养匮乏的环境中, 自噬为胰腺癌细胞的存活提供能量支持[36]. PNI和LC3表达是胰腺癌预后不良的独立危险因素, 且胰腺癌患者的PNI与自噬呈正相关[37]. 实验证实, 突变型p53表达可以调节胰腺癌自噬促进胰腺癌存活[38]. 炎症细胞和肿瘤细胞之间的串扰已被证实在癌症的发展中发挥重要作用[39]. 突变型p53可以通过NF-κB依赖性途径上调趋化因子(C-X-C基序)配体[chemokine (C-X-C motif)ligand, CXCL]-5、CXCL8和CXCL12的表达来调节癌细胞运动能力, 促进癌症迁移[40]. 突变型p53还可以调节免疫因子的产生和释放, 改变癌症微环境, 抑制免疫系统, 使癌细胞不仅成功逃避免疫, 而且成为免疫系统的保护者[41,42]. 上述研究表明突变型p53可以通过调节癌症代谢, 为癌细胞的存活提供能量, 另一方面, 突变型p53可以使癌细胞逃脱免疫, 因此突变型p53蛋白高表达胰腺癌患者LNM、VI和PNI的发生率更高.

p53基因通过多种机制参与癌症侵袭转移[43]. 野生型p53下调E-钙黏蛋白和降解Slug蛋白负向调节上皮间质转化(epithelial-mesenchymal transition, EMT)抑制癌转移, 而突变型p53则可通过上调MDM2并形成wtp53-MDM2-Slug复合物, 导致Slug积累并诱导EMT发生促进癌转移[44,45]. 研究发现突变型p53可上调癌细胞和PDAC动物模型癌组织的肌球蛋白X(myosin X, Myo10)表达, 而抑制突变型p53则可下调Myo10水平和抑制癌细胞侵袭; 而预后分析也发现乳腺癌组织Myo10表达与p53突变呈正相关, 并一致预示更差的患者预后, 这些支持突变型p53可通过上调癌细胞 Myo10表达促进癌转移[46]. 整合素家族(包括整合素a3、a5、a5β1、β3、β4)的表达与多种癌症侵袭性行为和预后密切相关[47-49]. 研究显示, p53蛋白和整合素β1高表达的小细胞肺癌患者生存期更短[50]. 此外, 突变型p53可促进癌细胞整合素a5β1与表皮生长因子受体的协同运输作用, 促进侵袭转移[51]. 在胰腺癌动物模型中, 突变型p53上调外核苷三磷酸二磷酸水解酶5通过钙联蛋白/钙网蛋白循环维持整合素a5β1的高表达水平, 增强癌细胞粘附、迁移和侵袭发现, 促进癌转移[52]. 血管生皮生长因子(vascular endothelial growth factor, VEGF)在诱导癌组织内血管生成、改变血管通透性、促进癌细胞向脉管内迁移中扮演重要角色[53]. 体内实验和临床研究证实p53上调VEGF表达和癌症侵袭转移行为密切相关[54-57]. 综上, 突变型p53可诱导EMT, 可降低癌细胞间连接的完整性并破坏上皮极性, 使癌细胞从原发癌灶脱离, 并通过调节细胞骨架增强细胞运动、粘附, 以及上调VEGF的表达, 促进癌细胞浸润至脉管系统, 最终导致p53蛋白高表达胰腺癌细胞发生更多的侵袭转移行为.

本项Meta分析存在一些局限性. 首先, 不同研究检测p53蛋白表达的抗体、IHC染色方案、表达截值有所差异, 可能会影响p53蛋白表达与侵袭特征相关性的一致性; 第二, 关于该研究主题的已发表的文献量相对较少, 规模较小, 可能需要更大规模的真实世界研究探索p53蛋白表达与侵袭特征的相关性; 第三, 可能因为检测手段和免疫组化经济性的原因, 本研究纳入的14项研究中, 主要集中在中国人群, 因此在证据应用时有一定的地域局限性; 最后, Meta分析部分主题纳入文献的潜在出版偏倚, 提示需要开展更多研究进一步证实本项目结果. 因此, 在临床中, 建议结合其他临床和分子病理特征解读和应用本项Meta分析证据.

4 结论

本项Meta分析证实胰腺癌p53蛋白高表达患者有更高的LNM、VI、PNI发生率, 即p53蛋白表达为胰腺癌发生LNM、VI、和PNI的显著危险因素. p53蛋白表达导致胰腺癌侵袭性行为的机制可能为p53蛋白通过参与调控胰腺癌细胞EMT和能量代谢促进癌细胞发生侵袭转移等生物学行为, 但需要进一步设计实验阐明具体分子机制. 临床上常规检测癌组织p53蛋白表达可为综合评估胰腺癌侵袭性行为提供分子病理证据.

文章亮点
实验背景

胰腺癌预后极差, 5年生存率低于10%. 胰腺癌中抑癌基因p53突变超过50%以上, 且其突变和蛋白表达上调与胰腺癌预后密切相关. 因此, 准确评估p53状态与胰腺癌侵袭转移特征关系对揭示p53突变在胰腺癌侵袭转移中的作用至关重要.

实验动机

胰腺癌确诊时即晚期和根治性手术后复发转移是导致胰腺癌死亡的主要原因. 检测术后胰腺癌组织中p53蛋白表达, 分析与胰腺癌淋巴结转移、神经浸润等侵袭特征的相关性, 能为评估胰腺癌术后复发转移提供分子诊断信息.

实验目标

通过Meta分析评估p53蛋白表达与胰腺癌淋巴结转移、脉管浸润和神经浸润的相关性.

实验方法

通过系统检索PubMed(MEDLINE)数据库相关文献, 根据纳入标准筛选文献, 对符合纳入标准的文献提取研究数据和进行Meta分析.

实验结果

本文共纳入14项研究进行Meta分析. 结果发现, 胰腺癌组织p53蛋白高表达患者与低表达患者相比, 淋巴结转移、脉管浸润和神经浸润发生的相对风险更高.

实验结论

p53蛋白高表达是胰腺癌患者发生淋巴结转移、脉管浸润和神经浸润的危险因素.

展望前景

p53在胰腺癌侵袭转移中扮演促进作用, 临床上检测癌组织p53蛋白表达可为评估胰腺癌术后复发转移提供分子诊断依据.

学科分类: 胃肠病学和肝病学

手稿来源地: 河南省

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B级 (非常好): B, B

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D级 (一般): D

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科学编辑:张砚梁 制作编辑:张砚梁

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