引用本文： 張英英, 周曉彬, 朱小艷, 孫霄, 劉海花. miRNAs 對胰腺癌診斷價值的 Meta 分析. 中國循證醫學雜志, 2017, 17(1): 78-86. doi: 10.7507/1672-2531.201610031 復制
胰腺癌（pancreatic cancer）發病隱匿，惡性程度高，早期癥狀不明顯且易局部侵染和遠端轉移，確診的病例往往已發生病灶轉移而錯失手術時機，預后較差，5 年生存率不及 8%[1,2]，病死率接近100%。PET（正電子放射斷層造影術）、EUS和FNAB（內鏡超聲、細針穿刺活檢）技術能提高胰腺導管腺癌（pancreatic ductal adenocarcinoma，PDAC）的診斷率，但其有效性常常受到高成本和技術難度的限制[3]。目前 CEA（癌胚抗原）和 CA19-9（糖類抗原）是常用的診斷胰腺癌的標記物[4]，但是其對 PDAC 初期診斷的靈敏度和特異度仍然不高。
miRNAs 是一類長度為 18～24 個核苷酸的非編碼小分子 RNAs，近來被證明其為具有診斷、預后和治療作用的新細胞分子[5,6]。證據表明，miRNAs 可以擔任癌基因或者抑癌基因，與胰腺癌在內的多種腫瘤的形成有著密切的聯系[7,8]。miRNAs 相對穩定且可在組織、排泄物、血清、血漿及囊液中檢測到并提取[9,10]，能有效降低成本和技術難度。但國內外關于 miRNAs 診斷胰腺癌的研究結果并不一致。本研究旨在對 miRNAs 診斷胰腺癌的文獻進行 Meta 分析，探討 miRNAs 對胰腺癌診斷的準確性，并為 miRNAs 可否作為胰腺癌早期診斷標記物提供循證醫學證據。
1 資料與方法
1.1 納入和排除標準
1.1.1 研究類型 國內外公開發表的關于 miRNAs 診斷胰腺癌準確性的診斷試驗。
1.1.2 研究對象 ① 不分種族；② 病例組為經金標準診斷的胰腺癌患者；③ 對照組為疑似胰腺癌患者、慢性胰腺炎或健康者。
1.1.3 診斷方法 待評價試驗為 miRNAs 檢測（以 PCR 或 rtPCR 為檢測技術），以病理診斷為金標準。
1.1.4 排除標準 ① 重復發表的文獻；② 會議論文、摘要及講座；③ 無法提取診斷四格表數據的文獻；④ 各組樣本數<10。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、Scopus、Wed of Science、CBM、CNKI、WanFang Data 和 VIP 數據庫，搜集 miRNAs 診斷胰腺癌的診斷性試驗，檢索時限均從建庫至 2015 年 12 月31日。同時，結合 Google Scholar 和百度搜索引擎追溯納入文獻的參考文獻，以補充獲取相關文獻。中文檢索詞包括：胰腺腫瘤、胰腺癌；microRNA、miRNA、微小 RNA、微 RNA；診斷、靈敏度、特異度及 ROC 曲線；英文檢索詞包括：pancreatic cancer、pancreatic tumor、pancreatic carcinoma、pancreatic neoplasm、miRNA、microRNA、diagnosis、sensitivity、specificity、ROC curve。以 PubMed 為例，其具體檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選與資料提取
由 2 名研究者獨立篩選文獻、提取數據，并進行交叉核對，如遇分歧則與第三方協商解決。資料提取主要內容包括：標題、作者、發表年份、國家；研究人種、病例和對照來源、樣本量；miRNA 的來源和測定；診斷四格表數據，包括：真陽性（TP）、假陽性（FP）、真陰性（TN）、假陰性（FN）。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由 2 名研究者獨立完成并核對，如有分歧交于第三方解決。納入研究的偏倚風險采用 QUADAS-2（Quality Assessment for Diagnostic Accuracy Studies-2）工具[11]進行評價。
1.5 統計分析
首先繪制 HSROC 曲線圖判斷是否為“肩臂狀”，并計算 Spearman 相關系數，以分析有無閾值效應所致異質性。進一步采用卡方檢驗分析各研究間的統計學異質性，結合I2 值定量判斷異質性的大小。若各研究間存在統計學異質性，在排除明顯的臨床異質性后采用隨機效應模型進行合并分析；若各研究間無統計學異質性，則采用固定效應模型進行合并分析。采用 MetaDiSc 1.4 軟件進行亞組分析、Meta 回歸探討異質性的來源，同時采用敏感性分析判定研究結果的穩定性；采用 Stata 12.0 軟件繪制 Deek 漏斗圖檢測發表偏倚。
2 結果
2.1 文獻檢索結果及納入研究的基本特征
初步檢出 662 篇相關文獻，經逐層篩選后最終納入 40 篇文獻[3,12-50]，包括 109 個研究（圖 1）。其中中文 12 篇，英文 28 篇，共包含病例 2 878 例，對照 2 269 例。納入研究的基本特征見表 1。
圖1
文獻篩選流程及結果 * 具體檢索的數據庫及檢出文獻數如下：PubMed（n=67）、Web of Science（n=239）、Scopus（n=84）、CBM（n=142）、CNKI（n=56）、VIP（n=40）、WanFang Data（n=13）
表1
納入研究的基本特征
2.2 納入研究的偏倚風險評價
圖2
QUADAS-2偏倚風險評價結果總結圖
圖3
QUADAS-2偏倚風險評價的條形圖
2.3 Meta分析結果
2.3.1 異質性檢驗 靈敏度對數與（1-特異度）對數經 Spearman 相關分析，其相關系數為 –0.147，P= 0.127，提示不存在閾值效應。Cochran-Q=414.41，P<0.001，表明納入文獻間存在非閾值效應引起的異質性。靈敏度和特異度的I2 值均大于 50%，采用隨機效應模型進行效應值合并。結果顯示：Sen合并=0.81 [95%CI（0.80，0.82）]、Spe合并=0.77 [95%CI（0.75，0.78）]、+LR合并=3.15 [95%CI（2.78，3.58）]、–LR合并=0.27 [95%CI（0.24，0.31）、DOR合并=13.5895%CI（10.89，16.94）]、AUC=0.86 [95%CI（0.84，0.88）]（圖 4、5a 和表 2）。
2.3.2 亞組分析 診斷準確性在病例來源間相近，在人種、對照來源、miRNAs 來源、miR-21 否和聯合 miRNAs 診斷等亞組間存在顯著性差異，結果詳見表 2。① 以胰腺癌為病例的 76 個研究，Sen合并=0.80 [95%CI（0.79，0.82）]、Spe合并=0.76 [95%CI（0.74，0.77）]、DOR合并=12.50 [95%CI（9.93，15.73） ]、AUC=0.85 [95%CI（0.83，0.87） ]。以PDAC為病例的33個研究，Sen合并=0.81 [95%CI（0.79，0.83）]、Spe合并=0.80 [95%CI（0.77，0.82）]、DOR合并=18.85 [95%CI（10.82，32.83）]、AUC=0.89 [95%CI（0.84，0.93）]（圖 5b）。提示 miRNAs 對于胰腺癌和 PDAC 都具有較高的診斷價值。② 健康對照組相對于疾病對照組顯示出較高的總體準確性，提示 miRNAs 區分胰腺癌和健康人的能力強于區分胰腺炎或其他疾病。③ 白種人的診斷準確性 [DOR=19.19，95%CI（13.04，28.25） ]高于亞洲人 [DOR=10.99，95%CI（8.45，14.29） ]。④ 單獨檢測一種 miRNA 的 AUC 為 0.84 [95%CI（0.82，0.86） ]（圖 5c），聯合miRNAs診斷的AUC為0.92 [95%CI（0.87，0.96） ]（圖 5d），提示 miRNAs 聯合檢測的診斷價值更高。⑤ 源于血液中的 miRNAs 診斷準確性 [AUC=0.88，95%CI（0.86，0.90） ]低于組織 miRNAs [AUC=0.91，95%CI（0.85，0.97） ]，但優于胰液或糞便 miRNAs 的準確性。⑥ miR-21 的 Sen 顯著高于非 miR-21（0.84vs. 0.80）。
表2
miRNAs 診斷胰腺癌的亞組分析結果
圖4
miRNAs 診斷胰腺癌靈敏度和特異度的 Meta 分析
圖5
miRNAs 診斷胰腺癌的SROC曲線 a: 所有研究； b: PDAC； c: 單一 miRNA； d: 聯合 miRNAs
2.3.3 Meta 回歸分析 為進一步分析研究異質性的來源并驗證亞組分析的結果，我們進行了 Meta 回歸分析，結果顯示是否聯合檢測 miRNAs 可能是研究間異質性的來源 [RDOR=0.49，95%CI（0.26，0.89），P=0.020 ]。
2.3.4 敏感性分析 逐一剔除單個研究后對剩余的研究重新合并，結果顯示每剔除一項研究對合并效應量的影響均較小，說明納入研究間差異較小，表明研究結果較穩健，分析結果可信度高。
2.3.5 發表偏倚 Deeks 對稱性檢驗結果顯示漏斗圖基本對稱，斜率（Bias=–3.33，P=0.50，提示納入研究無明顯發表偏倚（圖 6）。
圖6
miRNA診斷胰腺癌的Deek漏斗圖
3 討論
胰腺癌是一種惡性程度很高的腫瘤，全球范圍內的患病率和死亡率在不斷增加[51,52]。腫瘤切除仍是胰腺癌主要的治療方法，但其早期診斷準確性低，一定程度上導致低手術切除率和不良預后。而且，胰腺癌和其他胰腺疾病（如慢性胰腺炎、胰腺囊腫、IPMN 等）有相似的癥狀和影像學特征，這也導致了結果解釋的不準確性[53]。因此，增強胰腺癌的診斷準確性仍然是一項臨床挑戰。本研究對miRNAs 診斷胰腺癌的文獻進行 Meta 分析，探究miRNAs 對胰腺癌的診斷價值，及其可能的制約因素。
本研究結果顯示 miRNAs 診斷胰腺癌文獻的Sen合并=0.81 [95%CI（0.80，0.82）]、Spe合并=0.77 [95%CI（0.75，0.78）]、AUC=0.86 [95% CI（0.84，0.88）]，提示 miRNAs 是具有較高敏感度和特異度的標志物。通常，+LR>10 或 –LR<0.1，可以作為確定或排除疾病的診斷標準（確診診斷）[54 ]。本研究結果顯示+LR合并=3.15 [95% CI（2.78，3.58）]、–LR合并=0.27 [95%CI（0.24，0.31） ]，提示有臨床癥狀，miRNAs 陽性還不能確診胰腺癌，陰性尚不能排除胰腺癌，此結果與Ding等[55]的研究相近。miRNAs 可否作為胰腺癌的確診指標尚不能定論，因為病例組中包含胰腺癌早期患者，對照組多選擇健康者，這將降低 miRNAs 的診斷效能，合理嚴格的選擇對照后可能會使結果逆轉，也可能結果不變。因此，需要開展設計合理、高質量、大樣本、有長期隨訪的前瞻性研究來準確反映 miRNAs 的診斷效能。DOR合并=13.58 [95%CI（10.89，16.94）]，提示疾病被診斷為陽性者患胰腺癌的機會是診斷為陰性患者的 13.58 倍。miRNAs 的 DOR 比目前臨床最常用的血清標志物高，例如 CEA 和 CA19-9[25]。
對于任何 Meta 分析，異質性都是一個潛在問題，因為其存在可能會一定程度上降低研究的穩定性。因此，我們進行亞組分析探索研究間異質性的來源。研究發現是否聯合多種 miRNAs 診斷對異質性有一定的貢獻（P=0.016）。值得注意的是聯合多種 miRNAs 相比于單獨一種 miRNA 能更準確地區分胰腺癌患者和健康人。然而，目前還沒有有效的 miRNA 常設組。Yang 等[40]的研究表明聯合 miR-21，-155 和 -216 的 Sen 和 Spe 高達 0.83；Liu 等[24]發現 miR-16 和 -196a 聯合診斷的 Sen 和 Spe 分別為 0.87 和 0.74；Ganepola 等[36]聯合 miR-22-3p、-642b-3p、-885-5p 的 Sen 和 Spe 均高達 0.91。研究最多的是miR-21，Yang 等[40]研究中 miR-21 的診斷價值高于 miR-216[Sen=0.90vs. 0.87；Spe=0.67vs. 0.60]；汪善兵等[48]也證明 miR-21 的診斷價值高于 miR-155。本研究結果顯示 miR-21 相較于其他 miRNAs 診斷價值更高。
診斷閾值對疾病的診斷意義重大，本文納入研究的閾值不統一且一半未報告，可能會對結果產生一定的影響，今后的研究應該重視，在探尋最優miRNAs 的同時探究其最佳臨界值。此外，本研究發現組織 miRNAs 的診斷效能較之血液和胰液或糞便要高。盡管本研究異質性較大，仍然對今后研究有較高的參考價值。
miRNAs 相比于傳統的標志物具有許多優勢，比如易降解，表達水平的測量更可靠，人體樣本更穩定，收集更快速，對人體侵害性小等[56]。不同的 miRNAs 表達水平有助于區分胰腺癌患者和健康對照，而且一系列理想的標志物有巨大的潛能對抗胰腺癌這種惡性腫瘤。本 Meta 分析旨在建立一個miRNAs 診斷胰腺癌的程式。基于 40 篇符合標準的文獻的 Meta 分析顯示，miRNAs 在鑒別正常人和胰腺癌方面具有相當高的靈敏度和特異度，尤其是聯合多種 miRNAs，與 Ding 等[55]研究結果一致。但仍需要深入的研究解決存留的疑惑，并確證 miRNAs作為診斷胰腺癌的非侵害性、高準確率和有效性。
亞組分析結果顯示 miRNAs 區分胰腺癌與健康者的能力（Sen=0.82，Spe=0.78）高于慢性胰腺炎或其他非胰腺癌疾病患者（Sen=0.80，Spe=0.76）。但大部分研究（51/109）以健康者為對照會降低診斷效能。因此，今后的診斷試驗研究中應嚴格規范納入研究的疾病譜，對照組盡可能包含各種病例（早中晚期、輕中重型、典型非典型），尤其是與胰腺癌易混淆的疾病。
本研究還存在一些局限性：① 研究間存在統計學異質性，可能來源于是否聯合 miRNAs 診斷，可能有其他異質性來源未找到；② 沒有研究來自非洲人群；③ 診斷臨界值在不同的研究中各不相同，并且在一些研究中無法獲得；④ 某些研究的樣本量較少；⑤ 納入文獻絕大多數以健康者為對照。
綜上所述，現有證據表明，miRNAs 對胰腺癌具有一定診斷價值，應用 miRNAs 診斷胰腺癌在臨床上有可行性，尤其是聯合 miRNAs 診斷。但受納入文獻質量的限制，上述結論仍需要開展高質量的研究予以驗證。
胰腺癌（pancreatic cancer）發病隱匿，惡性程度高，早期癥狀不明顯且易局部侵染和遠端轉移，確診的病例往往已發生病灶轉移而錯失手術時機，預后較差，5 年生存率不及 8%[1,2]，病死率接近100%。PET（正電子放射斷層造影術）、EUS和FNAB（內鏡超聲、細針穿刺活檢）技術能提高胰腺導管腺癌（pancreatic ductal adenocarcinoma，PDAC）的診斷率，但其有效性常常受到高成本和技術難度的限制[3]。目前 CEA（癌胚抗原）和 CA19-9（糖類抗原）是常用的診斷胰腺癌的標記物[4]，但是其對 PDAC 初期診斷的靈敏度和特異度仍然不高。
miRNAs 是一類長度為 18～24 個核苷酸的非編碼小分子 RNAs，近來被證明其為具有診斷、預后和治療作用的新細胞分子[5,6]。證據表明，miRNAs 可以擔任癌基因或者抑癌基因，與胰腺癌在內的多種腫瘤的形成有著密切的聯系[7,8]。miRNAs 相對穩定且可在組織、排泄物、血清、血漿及囊液中檢測到并提取[9,10]，能有效降低成本和技術難度。但國內外關于 miRNAs 診斷胰腺癌的研究結果并不一致。本研究旨在對 miRNAs 診斷胰腺癌的文獻進行 Meta 分析，探討 miRNAs 對胰腺癌診斷的準確性，并為 miRNAs 可否作為胰腺癌早期診斷標記物提供循證醫學證據。
1 資料與方法
1.1 納入和排除標準
1.1.1 研究類型 國內外公開發表的關于 miRNAs 診斷胰腺癌準確性的診斷試驗。
1.1.2 研究對象 ① 不分種族；② 病例組為經金標準診斷的胰腺癌患者；③ 對照組為疑似胰腺癌患者、慢性胰腺炎或健康者。
1.1.3 診斷方法 待評價試驗為 miRNAs 檢測（以 PCR 或 rtPCR 為檢測技術），以病理診斷為金標準。
1.1.4 排除標準 ① 重復發表的文獻；② 會議論文、摘要及講座；③ 無法提取診斷四格表數據的文獻；④ 各組樣本數<10。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、Scopus、Wed of Science、CBM、CNKI、WanFang Data 和 VIP 數據庫，搜集 miRNAs 診斷胰腺癌的診斷性試驗，檢索時限均從建庫至 2015 年 12 月31日。同時，結合 Google Scholar 和百度搜索引擎追溯納入文獻的參考文獻，以補充獲取相關文獻。中文檢索詞包括：胰腺腫瘤、胰腺癌；microRNA、miRNA、微小 RNA、微 RNA；診斷、靈敏度、特異度及 ROC 曲線；英文檢索詞包括：pancreatic cancer、pancreatic tumor、pancreatic carcinoma、pancreatic neoplasm、miRNA、microRNA、diagnosis、sensitivity、specificity、ROC curve。以 PubMed 為例，其具體檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選與資料提取
由 2 名研究者獨立篩選文獻、提取數據，并進行交叉核對，如遇分歧則與第三方協商解決。資料提取主要內容包括：標題、作者、發表年份、國家；研究人種、病例和對照來源、樣本量；miRNA 的來源和測定；診斷四格表數據，包括：真陽性（TP）、假陽性（FP）、真陰性（TN）、假陰性（FN）。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由 2 名研究者獨立完成并核對，如有分歧交于第三方解決。納入研究的偏倚風險采用 QUADAS-2（Quality Assessment for Diagnostic Accuracy Studies-2）工具[11]進行評價。
1.5 統計分析
首先繪制 HSROC 曲線圖判斷是否為“肩臂狀”，并計算 Spearman 相關系數，以分析有無閾值效應所致異質性。進一步采用卡方檢驗分析各研究間的統計學異質性，結合I2 值定量判斷異質性的大小。若各研究間存在統計學異質性，在排除明顯的臨床異質性后采用隨機效應模型進行合并分析；若各研究間無統計學異質性，則采用固定效應模型進行合并分析。采用 MetaDiSc 1.4 軟件進行亞組分析、Meta 回歸探討異質性的來源，同時采用敏感性分析判定研究結果的穩定性；采用 Stata 12.0 軟件繪制 Deek 漏斗圖檢測發表偏倚。
2 結果
2.1 文獻檢索結果及納入研究的基本特征
初步檢出 662 篇相關文獻，經逐層篩選后最終納入 40 篇文獻[3,12-50]，包括 109 個研究（圖 1）。其中中文 12 篇，英文 28 篇，共包含病例 2 878 例，對照 2 269 例。納入研究的基本特征見表 1。
圖1
文獻篩選流程及結果 * 具體檢索的數據庫及檢出文獻數如下：PubMed（n=67）、Web of Science（n=239）、Scopus（n=84）、CBM（n=142）、CNKI（n=56）、VIP（n=40）、WanFang Data（n=13）
表1
納入研究的基本特征
2.2 納入研究的偏倚風險評價
圖2
QUADAS-2偏倚風險評價結果總結圖
圖3
QUADAS-2偏倚風險評價的條形圖
2.3 Meta分析結果
2.3.1 異質性檢驗 靈敏度對數與（1-特異度）對數經 Spearman 相關分析，其相關系數為 –0.147，P= 0.127，提示不存在閾值效應。Cochran-Q=414.41，P<0.001，表明納入文獻間存在非閾值效應引起的異質性。靈敏度和特異度的I2 值均大于 50%，采用隨機效應模型進行效應值合并。結果顯示：Sen合并=0.81 [95%CI（0.80，0.82）]、Spe合并=0.77 [95%CI（0.75，0.78）]、+LR合并=3.15 [95%CI（2.78，3.58）]、–LR合并=0.27 [95%CI（0.24，0.31）、DOR合并=13.5895%CI（10.89，16.94）]、AUC=0.86 [95%CI（0.84，0.88）]（圖 4、5a 和表 2）。
2.3.2 亞組分析 診斷準確性在病例來源間相近，在人種、對照來源、miRNAs 來源、miR-21 否和聯合 miRNAs 診斷等亞組間存在顯著性差異，結果詳見表 2。① 以胰腺癌為病例的 76 個研究，Sen合并=0.80 [95%CI（0.79，0.82）]、Spe合并=0.76 [95%CI（0.74，0.77）]、DOR合并=12.50 [95%CI（9.93，15.73） ]、AUC=0.85 [95%CI（0.83，0.87） ]。以PDAC為病例的33個研究，Sen合并=0.81 [95%CI（0.79，0.83）]、Spe合并=0.80 [95%CI（0.77，0.82）]、DOR合并=18.85 [95%CI（10.82，32.83）]、AUC=0.89 [95%CI（0.84，0.93）]（圖 5b）。提示 miRNAs 對于胰腺癌和 PDAC 都具有較高的診斷價值。② 健康對照組相對于疾病對照組顯示出較高的總體準確性，提示 miRNAs 區分胰腺癌和健康人的能力強于區分胰腺炎或其他疾病。③ 白種人的診斷準確性 [DOR=19.19，95%CI（13.04，28.25） ]高于亞洲人 [DOR=10.99，95%CI（8.45，14.29） ]。④ 單獨檢測一種 miRNA 的 AUC 為 0.84 [95%CI（0.82，0.86） ]（圖 5c），聯合miRNAs診斷的AUC為0.92 [95%CI（0.87，0.96） ]（圖 5d），提示 miRNAs 聯合檢測的診斷價值更高。⑤ 源于血液中的 miRNAs 診斷準確性 [AUC=0.88，95%CI（0.86，0.90） ]低于組織 miRNAs [AUC=0.91，95%CI（0.85，0.97） ]，但優于胰液或糞便 miRNAs 的準確性。⑥ miR-21 的 Sen 顯著高于非 miR-21（0.84vs. 0.80）。
表2
miRNAs 診斷胰腺癌的亞組分析結果
圖4
miRNAs 診斷胰腺癌靈敏度和特異度的 Meta 分析
圖5
miRNAs 診斷胰腺癌的SROC曲線 a: 所有研究； b: PDAC； c: 單一 miRNA； d: 聯合 miRNAs
2.3.3 Meta 回歸分析 為進一步分析研究異質性的來源并驗證亞組分析的結果，我們進行了 Meta 回歸分析，結果顯示是否聯合檢測 miRNAs 可能是研究間異質性的來源 [RDOR=0.49，95%CI（0.26，0.89），P=0.020 ]。
2.3.4 敏感性分析 逐一剔除單個研究后對剩余的研究重新合并，結果顯示每剔除一項研究對合并效應量的影響均較小，說明納入研究間差異較小，表明研究結果較穩健，分析結果可信度高。
2.3.5 發表偏倚 Deeks 對稱性檢驗結果顯示漏斗圖基本對稱，斜率（Bias=–3.33，P=0.50，提示納入研究無明顯發表偏倚（圖 6）。
圖6
miRNA診斷胰腺癌的Deek漏斗圖
3 討論
胰腺癌是一種惡性程度很高的腫瘤，全球范圍內的患病率和死亡率在不斷增加[51,52]。腫瘤切除仍是胰腺癌主要的治療方法，但其早期診斷準確性低，一定程度上導致低手術切除率和不良預后。而且，胰腺癌和其他胰腺疾病（如慢性胰腺炎、胰腺囊腫、IPMN 等）有相似的癥狀和影像學特征，這也導致了結果解釋的不準確性[53]。因此，增強胰腺癌的診斷準確性仍然是一項臨床挑戰。本研究對miRNAs 診斷胰腺癌的文獻進行 Meta 分析，探究miRNAs 對胰腺癌的診斷價值，及其可能的制約因素。
本研究結果顯示 miRNAs 診斷胰腺癌文獻的Sen合并=0.81 [95%CI（0.80，0.82）]、Spe合并=0.77 [95%CI（0.75，0.78）]、AUC=0.86 [95% CI（0.84，0.88）]，提示 miRNAs 是具有較高敏感度和特異度的標志物。通常，+LR>10 或 –LR<0.1，可以作為確定或排除疾病的診斷標準（確診診斷）[54 ]。本研究結果顯示+LR合并=3.15 [95% CI（2.78，3.58）]、–LR合并=0.27 [95%CI（0.24，0.31） ]，提示有臨床癥狀，miRNAs 陽性還不能確診胰腺癌，陰性尚不能排除胰腺癌，此結果與Ding等[55]的研究相近。miRNAs 可否作為胰腺癌的確診指標尚不能定論，因為病例組中包含胰腺癌早期患者，對照組多選擇健康者，這將降低 miRNAs 的診斷效能，合理嚴格的選擇對照后可能會使結果逆轉，也可能結果不變。因此，需要開展設計合理、高質量、大樣本、有長期隨訪的前瞻性研究來準確反映 miRNAs 的診斷效能。DOR合并=13.58 [95%CI（10.89，16.94）]，提示疾病被診斷為陽性者患胰腺癌的機會是診斷為陰性患者的 13.58 倍。miRNAs 的 DOR 比目前臨床最常用的血清標志物高，例如 CEA 和 CA19-9[25]。
對于任何 Meta 分析，異質性都是一個潛在問題，因為其存在可能會一定程度上降低研究的穩定性。因此，我們進行亞組分析探索研究間異質性的來源。研究發現是否聯合多種 miRNAs 診斷對異質性有一定的貢獻（P=0.016）。值得注意的是聯合多種 miRNAs 相比于單獨一種 miRNA 能更準確地區分胰腺癌患者和健康人。然而，目前還沒有有效的 miRNA 常設組。Yang 等[40]的研究表明聯合 miR-21，-155 和 -216 的 Sen 和 Spe 高達 0.83；Liu 等[24]發現 miR-16 和 -196a 聯合診斷的 Sen 和 Spe 分別為 0.87 和 0.74；Ganepola 等[36]聯合 miR-22-3p、-642b-3p、-885-5p 的 Sen 和 Spe 均高達 0.91。研究最多的是miR-21，Yang 等[40]研究中 miR-21 的診斷價值高于 miR-216[Sen=0.90vs. 0.87；Spe=0.67vs. 0.60]；汪善兵等[48]也證明 miR-21 的診斷價值高于 miR-155。本研究結果顯示 miR-21 相較于其他 miRNAs 診斷價值更高。
診斷閾值對疾病的診斷意義重大，本文納入研究的閾值不統一且一半未報告，可能會對結果產生一定的影響，今后的研究應該重視，在探尋最優miRNAs 的同時探究其最佳臨界值。此外，本研究發現組織 miRNAs 的診斷效能較之血液和胰液或糞便要高。盡管本研究異質性較大，仍然對今后研究有較高的參考價值。
miRNAs 相比于傳統的標志物具有許多優勢，比如易降解，表達水平的測量更可靠，人體樣本更穩定，收集更快速，對人體侵害性小等[56]。不同的 miRNAs 表達水平有助于區分胰腺癌患者和健康對照，而且一系列理想的標志物有巨大的潛能對抗胰腺癌這種惡性腫瘤。本 Meta 分析旨在建立一個miRNAs 診斷胰腺癌的程式。基于 40 篇符合標準的文獻的 Meta 分析顯示，miRNAs 在鑒別正常人和胰腺癌方面具有相當高的靈敏度和特異度，尤其是聯合多種 miRNAs，與 Ding 等[55]研究結果一致。但仍需要深入的研究解決存留的疑惑，并確證 miRNAs作為診斷胰腺癌的非侵害性、高準確率和有效性。
亞組分析結果顯示 miRNAs 區分胰腺癌與健康者的能力（Sen=0.82，Spe=0.78）高于慢性胰腺炎或其他非胰腺癌疾病患者（Sen=0.80，Spe=0.76）。但大部分研究（51/109）以健康者為對照會降低診斷效能。因此，今后的診斷試驗研究中應嚴格規范納入研究的疾病譜，對照組盡可能包含各種病例（早中晚期、輕中重型、典型非典型），尤其是與胰腺癌易混淆的疾病。
本研究還存在一些局限性：① 研究間存在統計學異質性，可能來源于是否聯合 miRNAs 診斷，可能有其他異質性來源未找到；② 沒有研究來自非洲人群；③ 診斷臨界值在不同的研究中各不相同，并且在一些研究中無法獲得；④ 某些研究的樣本量較少；⑤ 納入文獻絕大多數以健康者為對照。
綜上所述，現有證據表明，miRNAs 對胰腺癌具有一定診斷價值，應用 miRNAs 診斷胰腺癌在臨床上有可行性，尤其是聯合 miRNAs 診斷。但受納入文獻質量的限制，上述結論仍需要開展高質量的研究予以驗證。
