Extracto
ARN no codificante Long ha estado implicado en la progresión del cáncer, y el ARN de alta HOX transcrito antisentido intergénica (
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) se piensa que es un indicador de mal pronóstico en la tumorigénesis de múltiples tipos de cáncer. Por lo tanto, el presente estudio revela aún más su valor pronóstico en la malignidad del tumor. Una revisión sistemática de PubMed y Web of Science se llevó a cabo para seleccionar las literaturas correspondientes a la correlación entre
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niveles de expresión y el resultado clínico de diversos tumores. La supervivencia global (OS), la supervivencia libre de metástasis (MFS), la supervivencia libre de recurrencia (SLR), y la supervivencia (DFS) libre de enfermedad se analizaron posteriormente. Los datos de los estudios que informan directamente a una razón de riesgo (HR) y el intervalo de confianza del 95% correspondiente (IC) o un
P
valor, así como las curvas de supervivencia se combinaron en el metanálisis actual. Un total de 2255 pacientes de 19 literaturas casi publicados a partir de 2011 se incluyeron en el análisis. Los resultados sugieren que
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fue altamente asociados con recursos humanos para el sistema operativo de 2,33 (IC del 95% = 1,77 a 3,09,
P
heterogeneidad = 0,016). Los análisis estratificados indican que los niveles elevados de
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parece ser un potente biomarcador pronóstico para los pacientes con cáncer colorrectal (HR = 3,02, IC95% = 1,84-4,95,
P
heterogeneidad = 0,699) y del esófago carcinomas de células escamosas (HR = 2,24, IC95% = 1,67-3,01,
P
heterogeneidad = 0,711), un efecto similar se observó también en el método de análisis y muestra, a excepción de la etnia. Además, las proporciones de riesgo para la regulación de
HOTAIR Opiniones de MFS, RFS, y DFS fueron 2,32 (
P Hotel & lt; 0,001), 1,98 (
P = 0,369
) y 3,29 (
P
= 0,001), respectivamente. En resumen, el alto nivel de
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está íntimamente asociado con un sistema operativo adverso en numerosos tipos de cáncer, lo que sugiere que
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puede actuar como un biomarcador potencial para el desarrollo de tumores malignos.
Visto: Deng Q, Sun H, He B, Pan Y, Gao T, Chen J, et al. (2014) Valor pronóstico de largo no codificante ARN
HOTAIR Hoteles en diversos tipos de cáncer. PLoS ONE 9 (10): e110059. doi: 10.1371 /journal.pone.0110059
Editor: Balraj Mittal, del Instituto Médico Sanjay Gandhi, India
Recibido: 20 Julio, 2014; Aceptado: 2 Septiembre 2014; Publicado: 10 Octubre 2014
Derechos de Autor © 2014 Deng et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos:. La autores confirman que todos los datos que se basan los resultados son totalmente disponible sin restricciones. Todos los datos relevantes se encuentran dentro del apoyo de sus archivos de información en papel y
Financiación:. Este proyecto fue apoyado por becas de la Fundación Nacional de Ciencia Natural de China, Nanjing de Ciencia y Tecnología (Proyecto Comité (sin 81172141, 81200401). no. 201108025), Proyecto de Desarrollo de Tecnología médica de Nanjing (n. ° ZKX11025), Proyecto Nanjing Salud joven Talento, talento clave de Jiangsu Provincial médicos a SKW y Nanjing de Ciencia médica y Técnica Fundación de Desarrollo de YQP (Sin. QRX11255) y B.S.H. (Sin. QRX11254). Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
Noncoding ARN (ncRNA) se identifican inicialmente a partir de la secuenciación y de microarrays de todo el genoma y transcriptoma, y al menos 90% de ncRNAs se ha encontrado que se transcribe activamente [1], [2]. La transcripción de ncRNA reveló su complicación en la biogénesis de ARN codificante de la proteína, tales como extensa antisentido, la superposición y no codificante expresión de ARN [3], [4], [5]. A pesar de argumento inicial afirmó que NcRNA puede ser un ruido transcripcional falso, cada vez mayores evidencias sugieren que ncRNAs puede jugar un papel biológico dominante en el metabolismo celular y la supervivencia [6], [7], [8], [9]. Además, los estudios recientes han demostrado que los ARN largos no codificantes (lncRNA, 200nt de longitud) expresan en patrones específicos de tejido y que es anormalmente regulada en una variedad de enfermedades, incluyendo el cáncer [10], [11], [12] , [13]. múltiples bases reguladoras han estado implicados en la regulación de lncRNA, tales como la regulación de la transcripción, la regulación epigenética, y la regulación postranscripcional [9], [14]. Por otra parte, lncRNAs exhiben perfiles únicos en muchos tipos de cánceres, que representan la carcinogénesis y la progresión considerado como un predictor de resultados de los pacientes [15], [16], [17].
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, un centrado prominente lncRNA, se informó inicialmente para ser implicado en el cáncer de mama primario y la metástasis del cáncer de mama, en el que elevada
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ha promovido la invasividad tumoral y la metástasis [18].
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sobreexpresión se ha demostrado que se asocia con la expresión de Polycomb represivo complejo 2 (PRC2), induciendo su metilación relativo de lisina de histonas H3 27 (H3K27) [10], [18]. Además de cáncer de mama [18], las evidencias clínicas recientes muestran
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también está implicado en la progresión de muchos otros tipos de cáncer, como el carcinoma hepatocelular (CHC) [19], el cáncer colorrectal (CCR) [ ,,,0],20], carcinomas de esófago de células escamosas (CECA) [21], lo que sugiere que
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expresión sirve como factor pronóstico para la tumorigénesis. Aunque
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expresión se considera relacionada con el pronóstico clínico del cáncer múltiple, el impacto de los
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en el desarrollo del cáncer sigue siendo difícil de alcanzar. Algunos estudios informaron que la regulación de los
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contribuye a la tumorigénesis, incluyendo el cáncer de vejiga [22], el cáncer cervical [23], el cáncer colorrectal [24], etc., mientras que unas pocas evidencias mostraron un efecto adverso reconocido como un factor protector para contra la carcinogénesis [25]. Es necesario, por tanto, para aclarar la relación entre los
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y el cáncer. Por lo tanto, el presente estudio llevó a cabo el primer metanálisis mediante literaturas relevantes calificados para lograr una evaluación precisa de la asociación entre el
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expresión y pronóstico clínico del cáncer.
Materiales y Métodos
fuentes de datos y búsquedas
los datos publicados búsqueda se ha realizado mediante un sistema de revisión de la literatura con los Elementos de información preferidos para las revisiones sistemáticas y guías meta-análisis [26]. Las literaturas seleccionados se determinaron a través de una búsqueda electrónica en PubMed y Web of Science el uso de estos términos siguientes: "
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", "cáncer o tumor o carcinomas" y "pronóstico o resultado". La última búsqueda se actualizó en 18 de julio de 2014. Las listas de referencias de los artículos recuperados se hicieron búsquedas manuales para asegurar la sensibilidad de la estrategia de búsqueda
Estudio de la selección
Los estudios considerados elegibles se reunió con los siguientes requisitos:. 1 ) estudiaron pacientes con cualquier tipo de cáncer; 2) exploró la relación entre la
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P valor
para la supervivencia global (OS). Para un análisis secundario, también se utilizaron estudios que incluyen un HR para la supervivencia libre de metástasis (MFS), la supervivencia libre de enfermedad (DFS), o la supervivencia (RFS) libre de recurrencia para analizar más a fondo. OS [27], MFS [28], DFS [27], y RFS [29] se han descrito anteriormente; 4) publicada como documento completo en Inglés. Se excluyeron los estudios en base a los siguientes criterios: 1) los estudios duplicados, opiniones, cartas, datos no publicados, y comentarios; 2) los publicados en idioma distinto del Inglés; 3) la falta de información clave para su posterior análisis; 4) la investigación no humana.
Datos de extracción
Dos investigadores (qwd, HLS) evaluaron de forma independiente y extrajeron los datos de cada uno de los estudios identificados en base a criterios de inclusión y exclusión. Se estableció contacto con los autores correspondientes para aclarar los datos que faltan o ambiguas. OS fue tratado como un resultado dominante de interés, pero MFS, RFS y DFS se establecieron como los resultados secundarios. La siguiente información se extrae cuidadosamente: nombre del primer autor, año de publicación, país de origen, el origen étnico de la población de estudio, tipo de muestra, el tipo de cáncer, el número de pacientes incluidos en el análisis, el método de detección de
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, corte de alta definición de
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, el período de seguimiento, y de recursos humanos y su IC del 95% para el sistema operativo, MFS, RFS, o DFS según sea el caso. subgrupos tipo de cáncer se generaron para el resultado principal, si se dispone de al menos dos estudios sobre el tipo de cáncer; el único estudio se agruparon en un subgrupo denominado "Otros". HR se extrajo en primer lugar, a partir del análisis multivariable donde esté disponible. De lo contrario, HR se extrajo a partir del análisis univariado, y calcula a partir de la curva de supervivencia de Kaplan-Meier de software de recursos humanos digitalizador Engauge 4.0 como se describe anteriormente [30].
Estadística
análisis
Todos los datos obtenidos se combinaron en un meta-análisis utilizando el software STATA versión 11.0 (Stata Corporation, College Station, TX, EE.UU.). Los cocientes de riesgos con los correspondientes IC del 95% se utilizan para estimar la fuerza del vínculo entre el
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y el pronóstico clínico. Si no se informa directamente HR, una estimación matemática se llevó a cabo mediante el cálculo de los datos necesarios sobre la base de los métodos reportados previamente [31]. prueba Q de Cochran y estadística de I cuadrado Higgins fueron utilizados para estimar la heterogeneidad de los resultados agrupados. Si
P Hotel & lt; 0,05 para la prueba Q mostró una heterogeneidad significativa entre los estudios, el modelo de efectos aleatorios (método DerSimoian-Laird) se puso en práctica para calcular los CR combinados [32]. De lo contrario, se utilizó el modelo de efectos fijos (método de Mantel-Haenszel) [33]. Para explorar más a fondo la posible fuente de heterogeneidad entre los estudios, meta-regresión se realizó utilizando variables como el tipo de cáncer, el origen étnico, el método de análisis, tipo de muestra. Para validar la estabilidad de los resultados de este meta-análisis, el análisis de sensibilidad se realizó mediante la omisión secuencial de cada estudio individual. El sesgo de publicación se llevó a cabo mediante el gráfico en embudo de Begg y prueba de regresión lineal de Egger y un
P
. & lt; 0,05 se consideró estadísticamente significativa representante de sesgo de publicación
Resultados
Características de los estudios
había 71 papeles en la búsqueda electrónica en PubMed y EMBASE. Sobre la base de los criterios de inclusión, 19 artículos elegibles se inscribieron en este meta-análisis (que se muestra en la Figura 1). Las principales características de los estudios incluidos se muestran en la Tabla 1; casi todos los estudios fueron publicados en 2011 o más tarde. Hubo 16 estudios para el sistema operativo, 3 para el MFS, 3 para RFS, y 2 para DFS en el meta-análisis. Los participantes en 16 estudios fueron de Asia y en los otros 3 estudios eran caucásicos. Varios tipos de cáncer se registraron en nuestro estudio, incluyendo BC, HCC, CRC, la CECA, etc. Los tipos de especímenes eran tejidos durante veintidós estudios y la sangre para un estudio. Los valores de corte incluidas en los estudios fueron inconsistentes debido a los métodos de detección diferentes, aunque no se informaron en 6 estudios. Los cocientes de riesgos con los correspondientes IC del 95% se extraen del análisis univariante y las representaciones gráficas de supervivencia en 6 estudios y análisis multivariado en 18 estudios.
La supervivencia global
La principales resultados de este meta-análisis se muestran en la Tabla 2. Los 16 estudios con 1844 pacientes informaron de recursos humanos para el sistema operativo. Se sugiere que la elevación de
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predijo un mal resultado para el sistema operativo (HR = 2,33; IC del 95% = 1,77 a 3,09,
P
H = 0,016; Figura 2). Los análisis estratificados por tipo de cáncer indican que el efecto pronóstico de
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fue más alta en el CCR (HR = 3,02 IC 95% = 1,84 a 4,95,
P
H = 0,699), seguido de la CECA (HR = 2,24; IC del 95% = 1,67 a 3,01,
P
H = 0,016). HR para el subgrupo de otros tipos de cáncer fue de 2,18 (IC del 95% = 1,25 a 3,78,
P
H = 0,001).
El efecto de la elevada
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se muestra en la SG entre diferentes razas en la Tabla 2. Las proporciones de riesgo fueron 2,43 (IC del 95% = 1,99 a 2,97,
P
H = 0,894) para los asiáticos y el 1,92 (IC del 95% = 0,31 a 11,91,
P
H = 0,001) para el Europeo. Cuando se consideraron diferentes métodos de análisis,
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fue un fuerte factor pronóstico tanto por análisis univariable (HR = 2,13; IC del 95% = 1,71 a 2,65,
P
H = 0,329) y por análisis multivariado (HR = 2,26; IC del 95% = 1,59 a 3,20,
P
H = 0,009). Realización de análisis de subgrupos estratificados por espécimen, aumentó
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estaba estrechamente asociado con un mal pronóstico tanto en el tejido (HR = 2,29; IC del 95% = 1,72 a 3,04,
P
H = 0,015 ) y en la sangre (HR = 4,96; IC = 1,10 a 22,37).
análisis
La sensibilidad se presenta en la Figura 3. 95% El patrón resultado no fue significativamente afectada por la eliminación de un solo estudio cada vez. gráfico en embudo de Begg y prueba de regresión lineal de la Egger se llevaron a cabo para evaluar el sesgo de publicación. La forma del gráfico en embudo no mostró significativa asimetría en la Figura 4. Posteriormente, la prueba de Egger sugirió también hay evidencia de sesgo de publicación (
P = 0,110
).
Cada estudio representado por un círculo. La línea horizontal representa la estimación del efecto combinado.
supervivencia libre de metástasis, la supervivencia libre de recurrencia y la supervivencia libre de enfermedad
Tres estudios con 421 pacientes informaron los CRI para el MFS. En general,
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mayor que el punto de corte se asoció con un HR para el MFS de 2,32 (IC del 95% = 1,62 a 3,33,
P
H = 0,080). Tres estudios con 506 pacientes mostraron horas para RFS.
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no estaba vinculado con RFS pobres. Dos estudios con 141 pacientes informaron los CRI para la DFS. Sobre regulación de
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predijo un pobre resultado clínico de DFS (HR = 3,29; IC del 95% = 1,61 a 6,70,
P
H = 0,969).
Discusión
Como base molecular novela, el estudio de lncRNA se ha centrado en el impacto de lncRNA en la patogénesis del cáncer y el pronóstico, que proporciona una nueva visión de la estrategia terapéutica del cáncer [34], [35]. A pesar del progreso sustancial de lncRNAs en nosogénesis y pronóstico del cáncer, el efecto pronóstico de lncRNAs está siendo confundido. Para explorar el impacto pronóstico de lncRNAs en el cáncer, esta revisión del sistema y meta-análisis se realizó para investigar el impacto de
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en el pronóstico del tumor para lograr la conclusión más consistente y precisa.
Aquí llevó a cabo meta-análisis de 18 literaturas que comprende 2255 pacientes con tumores para evaluar el efecto pronóstico de
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. Se encontró que un efecto accordant de una elevada
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en OS (HR = 2,33) con las proporciones de riesgo similares entre los diferentes subgrupos tipo de cáncer y otro lado de los métodos analíticos, o muestras, a excepción de los subgrupos de la etnia.
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se ha demostrado que contribuyen a la progresión de muchos tipos de cáncer y se considera hoy en día como una característica del cáncer [36]. El fuerte impacto en la SG fue más alta en el CCR, que está respaldada por evidencias que
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juega un papel crítico en la carcinogénesis del CCR como resultado de la diferenciación de células multipotentes promovido [20]. En particular, los niveles elevados de
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están altamente relacionados con un peor sistema operativo en Asia, pero no en la raza caucásica, lo que sugiere que la interacción entre factores genéticos y ambientales pueden contribuir al desarrollo del cáncer. Además, las características clínico-patológicos y estado de tratamiento de drogas podrían modificar el efecto de
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[25]. Sin embargo, un estudio informó que
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induce el estado de la cromatina represiva mediante la promoción de la formación de H3K27, lo que sugiere que
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puede funcionar como un gen supresor de tumores mediante la inhibición de la proliferación de las células madre del cáncer [18] . El presente estudio se verifica, además, que los niveles de
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está muy asociada con el desarrollo del cáncer, aunque el efecto pronóstico de
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en MFS y DFS todavía se mantuvo para los futuros estudios. Es importante destacar que los resultados son consistentes en los tipos de cáncer probadas, independientemente de diferentes fuentes de datos y métodos de análisis.
Los mecanismos que subyacen a la asociación entre los altos niveles de
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y un peor pronóstico de los cánceres se todavía no está claro. Este estudio puede predecir los siguientes posibles mecanismos implicados en el impacto pronóstico de
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sobre la carcinogénesis.
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regula el estado de metilación de la cromatina mediante la inducción de la reorientación de todo el genoma de PRC2 y promueve la metástasis del cáncer de mama al silenciar genes múltiples metástasis supresión [18]. En consecuencia, PRC2 ha informado de participar en la pluripotencia de células madre y la progresión ofEZH2, SUZ12, y EED [36], [37]. Consistentemente,
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caída no sólo suprime la invasión de células, sino también disminución de la proliferación celular, la progresión del ciclo celular alterado, y la apoptosis inducida [38].
Los médicos prefieren utilizar los datos de pronóstico cuando se habla a los pacientes . Como
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ofrece información pronóstica independiente, podemos incorporar
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en una partitura sencilla para proporcionar una estrategia terapéutica apropiada. En los últimos años, algunos estudios clínicos con pacientes con cáncer mostraron que la reducción de los niveles de
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está estrechamente asociado con una buena respuesta al tratamiento [39]. Por otra parte,
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se ha verificado que es un indicador pronóstico independiente en pacientes con CRC [24]. Se sugirió que el cambio de la sangre
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niveles podría ser útil para la adaptación de la terapia para los pacientes con cáncer.
Algunas limitaciones de este estudio deben ser reconocidos. En primer lugar, sólo se resume datos más que se utilizaron datos de pacientes individuales. En segundo lugar, una parte de los estudios, especialmente en subgrupos análisis, era ligeramente relativa. En tercer lugar, debido a que algunos valores de corte y no se informaron los criterios de cálculo de valor de corte fueron inconsistentes, el análisis estratificado por los valores de corte se lleva a cabo no para sugerir si los valores de corte fueron el origen de la heterogeneidad. En cuarto lugar, sólo se incluyeron los estudios que informan de recursos humanos o de las curvas de supervivencia, y por consiguiente algunas publicaciones que informan sobre el valor pronóstico de
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fueron excluidos. Por ejemplo, sólo se informaron los odds ratios, por lo que podrían ser apareció el sesgo de selección. Por último, la mayoría de los estudios incluidos no controlan de forma explícita para tales condiciones concurrentes, y estos pueden confundir la medición de
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.
En resumen, la sobre regulación de
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se asocia con una supervivencia adversa en muchos tipos de cáncer, y
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puede servir como un biomarcador pronóstico eficaz para el diagnóstico de cáncer. Por lo tanto, la comprobación clínica de los niveles de
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expresión puede proporcionar un enfoque prometedor para identificar pacientes que requerirían más íntimamente el cuidado de personal a medida inspección médica para monitorear la prevención y el tratamiento del cáncer.
Apoyo a la Información
Figura S1. .
Organigrama
doi: 10.1371 /journal.pone.0110059.s001 gratis (TIF)
figura S2.
parcelas forestales
doi: 10.1371. /journal.pone.0110059.s002 gratis (TIF)
Figura S3. .
Sensibilidad El análisis de
doi: 10.1371 /journal.pone.0110059.s003 gratis (TIF)
figura S4.
Embudo Parcela en doi:. 10.1371 /journal.pone.0110059.s004 gratis (TIF)
Tabla S1.
principales características
doi: 10.1371. /journal.pone.0110059.s005 gratis (XLSX)