Extracto
Antecedentes
La esfingosina quinasa 1 (SK1) es un regulador clave de la dinámica de la ceramida /esfingosina 1 equilibrio reóstato fosfato e importante en los procesos de la génesis del cáncer, la progresión y metástasis patológicos. Muchos estudios han demostrado SK1 sobreexpresa en varios tipos de cáncer, pero no hay meta-análisis ha evaluado la relación entre SK1 y varios tipos de cáncer.
Métodos
Se recuperaron los artículos pertinentes de la PubMed, EBSCO, ISI, y bases de datos OVID. Se utilizó un odds-ratio (OR) para evaluar las asociaciones entre la expresión TFP 1 y el cáncer; los coeficientes de riesgo (HR) se utilizaron para 5 años y la supervivencia global. Review Manager 5.0 se utilizó para el meta-análisis, y el sesgo de publicación se evaluó con STATA 12.0 (prueba de Egger).
Resultados
Treinta y cuatro estudios elegibles (n = 4.673 pacientes) fueron identificados . SK1 positividad y alta expresión fueron significativamente diferentes entre el cáncer, no cáncer y tejidos benignos. SK1 mRNA y los niveles de expresión de proteínas fueron elevados en los tejidos de cáncer, en comparación con los tejidos normales. las tasas de positividad SK1 difirieron entre los diversos tipos de cáncer (más bajo [27,3%] en positivo para receptores de estrógenos y el cáncer de mama más alta [82,2%] en la lengua carcinoma de células escamosas). SK1 la positividad y la alta expresión se asociaron con la supervivencia a 5 años; la HR fue 1,86 (95% intervalo de confianza [IC]: 1,18 a 2,94) para el cáncer de mama, 1.58 (01.08 a 02.31) para el cáncer gástrico, y 2,68 (2,10-3,44) para otros tipos de cáncer; el total de recursos humanos de cáncer fue de 2,21 (IC 95%, 1,83-2,67; p & lt; 0,00001). Los CR de supervivencia global fueron 2,09 (IC del 95%, 1,35-3,22), 1,56 (01.08 a 02.25) y 2,62 (2,05-3,35) en la mama, gástrico, y otros tipos de cáncer, respectivamente. El efecto total de recursos humanos fue de 2,21 (IC 95%, 1,83-2,66; p & lt; 0,00001).
Conclusiones
positividad SK1 y alta expresión se asociaron significativamente con el cáncer y una más corta de 5 años y la supervivencia global. las tasas de positividad SK1 varían enormemente entre los tipos de cáncer. Es necesario explorar más a fondo si SK1 podría ser un biomarcador predictivo de los resultados en pacientes con cáncer
Visto:. Zhang Y, Wang Y, Z Wan, Liu S, Cao Y, Z Zeng (2014) esfingosina quinasa 1 y el cáncer: una revisión sistemática y meta-análisis. PLoS ONE 9 (2): e90362. doi: 10.1371 /journal.pone.0090362
Editor: Masaru Katoh, Centro Nacional del Cáncer, Japón
Recibido: 6 de diciembre de 2013; Aceptado 29 de enero de 2014; Publicado: 27 Febrero 2014
Derechos de Autor © 2014 Zhang 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
Financiación:. Los autores no tienen el apoyo o la financiación para reportar
Conflicto de intereses:. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
Los esfingolípidos son componentes estructurales y funcionales de las membranas biológicas [. ,,,0],1], y sus metabolitos, incluyendo esfinganina, ceramida, esfingosina, y la esfingosina 1-fosfato (S1P), han surgido como jugadores críticos en una serie de procesos biológicos fundamentales. Por ejemplo, estos metabolitos actúan como mediadores bioactivos en varios procesos celulares, incluyendo la supervivencia, proliferación, diferenciación y apoptosis [2], [3]. Además, se conocen los esfingolípidos estar involucrado en casi todos los tipos de la enfermedad [4]. Se informó de tener efecto la regulación patogénesis del cáncer n, la progresión, la angiogénesis, la proliferación, la migración, la inflamación, la resistencia a los medicamentos, y la muerte celular (apoptosis, la necrosis, la autofagia, y anoikis) [5], [6]. esfingosina quinasas (SphKs), incluyendo el tipo de esfingosina quinasa 1 (TFP 1 /SphK1) y la esfingosina quinasa de tipo 2 (SK2 /SphK2), catalizar la fosforilación de la esfingosina de S1P y son reguladores cruciales del equilibrio entre las ceramidas, esfingosina, y S1P [7 ]. A diferencia de SK2, SK1 no contiene dominios transmembrana. Además, sus distribuciones tisulares difieren en los seres humanos, así como en los animales [8] - [10], y sus funciones opuestas en el metabolismo de esfingolípidos También se ha informado [11]. Específicamente, SK1 se ha convertido en un punto de acceso la investigación del cáncer en el cáncer, y recientemente se ha considerado un oncogén de buena fe [12]
Mucho evidencia ha demostrado que SK1 puede ser detectado en los tejidos tumorales.; en particular, se informó SK1 que se sobreexpresa en la mayoría de los estudios [13] - [16]. La inmunohistoquímica (IHC), reacción en cadena de la polimerasa (PCR) y Western Blot (WB) se utilizan por lo general en este tipo de estudios. Los datos mostraron que con respecto a los tejidos no cancerosos emparejados, la expresión SK1 elevada varía de 2 a 8 veces, tanto en el ARNm y los niveles de proteína en algunos tipos de cáncer, incluyendo cáncer de mama, de pulmón, de ovario, de estómago, y cáncer de colon. Mientras tanto, algunos estudios encontraron que la sobreexpresión SK1 podría estar relacionado con la metástasis del cáncer, reduce el tiempo de supervivencia, y de mal pronóstico [17], [18]. Por lo tanto, SK1 se sugirió como un nuevo biomarcador de pronóstico clínico en algunos tipos de cáncer [19]. Sin embargo, no hay revisiones sistemáticas o meta-análisis han discutido el papel y la importancia clínica de SK1 en el cáncer. Por lo tanto, se realizó un meta-análisis para investigar la relación entre la expresión SK1 y varios tipos de cáncer y la posibilidad de que SK1 podría ser utilizado como un biomarcador del cáncer.
Materiales y Métodos
Estrategia de búsqueda y el estudio la selección
bases de datos electrónicas, incluyendo el PubMed Inglés, EBSCO, ISI, OVID, ACS, y la Cochrane Library y bases de datos del VIP china, Wan fang, y china National Infrastructure conocimiento (CNKI) bases de datos, y se realizaron búsquedas en Google Académico para las publicaciones desde el inicio hasta septiembre de 2013. Las palabras clave de búsqueda y términos eran "esfingosina quinasa tipo 1" O "esfingosina quinasa 1" o "Sphk1" O "SPHK-1" o "TFP 1" O "SK-1" o "SK- I "y" cáncer "o" tumor "O" neoplasia "O" carcinoma ". Sólo Chino- y documentos en idioma Inglés se incluyeron. Todos los artículos fueron importados en el software EndNote X6 (Thomson Reuters Corporation, Nueva York, NY, EE.UU.) para eliminar duplicados.
Todos los títulos y los resúmenes fueron leídos por 2 revisores independientes (Yun y Yan ZHANG WANG) para seleccionar elegibles estudios. A continuación, el texto completo se leyeron de forma independiente y se comprueban cuidadosamente para excluir los estudios no elegibles. Los desacuerdos se resolvieron mediante consenso
Criterios de selección de los estudios
Los criterios de inclusión para los estudios primarios fueron los siguientes:. (1) estudios en humanos; (2) tipos de cáncer y método de detección se describen con claridad; y se informó (3) expresión SK1
Los criterios de exclusión para los estudios primarios se pueden resumir de la siguiente manera:. (1) opiniones, resúmenes, y los informes de casos; (2) los estudios en animales o de células; (3) no hay una descripción de los métodos de detección; (4) un tamaño total de la muestra & lt; 10; (5) la falta de datos SK1 de expresión o la IHC, PCR, y los resultados WB sólo se informaron en cifras; (6) las razones de riesgo (HR) y el 95% intervalos de confianza (IC) del análisis de supervivencia no se informaron o no pudo ser calculado a partir de otros datos; y todos los artículos con los datos de la misma población de pacientes, a excepción del último informe.
Datos de extracción
Un formulario de recogida de datos fue diseñado antes de la extracción de datos. Los artículos incluidos finales fueron evaluados independientemente por 2 revisores (Yun y Yan ZHANG WANG). Los datos extraídos incluyeron el primer autor, año de publicación, y el país; tipos de cáncer, el espécimen tipo, y métodos de detección; el número de pacientes en los grupos experimentales y de control; el número de cáncer, el cáncer no adyacente, y las muestras benignas y el número de SK1-positivo (alta expresión o una puntuación ≥ ++) y los pacientes negativos (baja expresión o una puntuación de - o +); los niveles de ARNm de expresión /proteína en el cáncer y sin cáncer tejidos; la supervivencia a 5 años, la supervivencia global (SG), la supervivencia específica de la enfermedad (DSS), y los resultados de supervivencia libre de enfermedad (DFS) y la duración del seguimiento. Entre éstos, si la HR no se informó inicialmente, se calculó ni extraer de estos datos de acuerdo con los métodos descritos por Tierney (2007) o Parmar (1998) [20], [21].
el programa informático Review Manager (versión 5.02 para Windows; The Cochrane Collaboration, 2009) se utilizó para el meta-análisis, y el software STATA 12.0 (StataCorp, College Station, TX, EE.UU.) se utilizó para analizar el sesgo de publicación ( prueba de Egger). De acuerdo con el Manual del Administrador de Revisión, para los datos dicotómicos como el número de pacientes con positividad TFP 1 /alta expresión en el cáncer y tejidos no cancerosos, se combinaron los odds ratios (OR) y el 95% CI para proporcionar valores eficaces. Para los datos continuos tales como la actividad SK1, la diferencia de medias estandarizada (DME) y 95% CI fueron utilizados para estimar los valores eficaces. Para la asociación entre la TFP 1 y OS, la supervivencia a los 5 años fue descrito como un HR e IC del 95%. La heterogeneidad estadística se examinó con la prueba Q de Cochrane (significativas a P & lt; 0,1) y
I
2 Valor. Cuando P & lt; 0,1 o
I
2 & lt; 50%, se utilizó un modelo de efectos fijos; de lo contrario, se utilizó un modelo de efectos aleatorios. Si es necesario, también se realizó un análisis sensible para evaluar la influencia de los estudios individuales en el efecto final. Cuando se omitieron algunos estudios o análisis de subgrupos se adoptaron y si no se observaron disminuciones en la heterogeneidad, se utilizó el método de revisión sistemática cualitativa para describir los resultados. Todos los valores de p son 2 caras, y P & lt; 0,05 fue considerado significativo.
Resultados
Resultados de la búsqueda y las características
De acuerdo con los criterios de inclusión, 34 estudios, que incluyen 11 artículos chinos y 23 artículos en inglés, fueron elegibles para el meta-análisis final (figura 1) [14] - [16], [22] - [53]. Los estudios se publicaron entre 2005 y 2013. Este análisis incluyó a 4.673 pacientes, 19 tipos de cáncer de 7 países, y 5 tipos de métodos de detección. La duración del seguimiento varió de 30 meses a 12 años. Siete estudios fueron sobre el cáncer de mama; 6 estudios, el cáncer de colon; y 4 estudios, el cáncer gástrico. Las características de los estudios incluidos se muestran en la Tabla 1.
SK1 expresión en el cáncer y sin cáncer tejidos
Inicialmente, se evaluó la asociación entre la positividad TFP 1 /alta expresión y el cáncer. Trece estudios en los que se detectó la expresión SK1 por IHC se incluyeron en este metanálisis. heterogeneidades estadísticos fueron encontrados en los análisis de subgrupos, a excepción de la de los tejidos adyacentes no cancerosos frente a tejidos benignos; Por lo tanto, se aplicó un modelo de efectos aleatorios. Los resultados demostraron que las diferencias significativas en SK1 positividad /altas tasas de expresión se encontraron entre el cáncer y no cancerosas tejidos, cáncer y tejidos no cancerosos adyacentes, cáncer y tejidos benignos y no cáncer adyacente y tejidos benignos (todos P & lt; 0,0001 ); la respectiva OR (IC del 95%) fueron 11,86 (6,37-22,08), 6,66 (3,47-12,79), 11,94 (6,65-21,46) y 2,68 (1,70-4,20). SK1 positividad /alta expresión se considera a asociarse con el cáncer (Figura 2). Para probar los resultados robustos con respecto a esta asociación entre la expresión de SK1 y el cáncer, un análisis de sensibilidad se llevó a cabo omitiendo algunos de los diferentes estudios, obviamente, hasta un nivel de heterogeneidad aceptable se alcanzó (Tabla 2). En ausencia de heterogeneidad significativa (P & gt; 0,1,
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2 & lt; 50%) entre los estudios, se adoptó un modelo fijo y todavía se observó la asociación. Por lo tanto, creemos que nuestros resultados eran estables y creíbles.
Se utilizó un análisis de subgrupos y el modelo de efectos aleatorios. Las plazas y las líneas horizontales corresponden al estudio específico de O y el 95% CI. El diamante representa el resumen OR e IC del 95%.
ARNm SK1 y expresión de proteínas cambios de nivel en los cánceres
Diecisiete estudios informaron los niveles de expresión de ARNm de TFP 1, y 12 estudios informaron SK1 los niveles de expresión de proteínas. Los tamaños de muestra en estos estudios variaron de 4 a 95 casos. Todos los resultados indicaron una tendencia creciente de SK1 mRNA y los niveles de expresión de proteínas en tejidos de cáncer. Cuando los niveles de expresión SK1 en tejidos normales se supone que 1, que aumenta el nivel de ARNm variaban de 1,48 veces en cáncer de útero a 7,86 veces en el carcinoma de glándula salival, y aumenta el nivel de proteína varió de 1,45 veces en el linfoma no Hodgkin a 8.88 veces en el cáncer gástrico (Figura 3).
SK1 niveles de expresión en todos los tejidos normales se considera igual a 1. los histogramas simbolizan los niveles relativos de proteína SK1 o expresión de ARNm en diferentes tipos de cáncer.
positividad TFP 1 /altas tasas de expresión en los cánceres
Los diferentes tipos de cáncer presentan tasas diferentes de SK1 positividad /alta expresión. Se calcularon los TFP 1 de positividad /altas tasas de expresión en diversos tipos de cáncer, y estos resultados se muestran en la Tabla 3. El SK1 positividad /alta tasa de expresión de receptor de estrógeno negativo (ER-) cánceres de mama (58,7%) fue mayor que en ER -positivos cánceres (ER +) mama (27,3%). La tasa media positiva en los cánceres de mama fue 31,1%. La tasa de positivo más bajo fue encontrado en el cáncer de mama con el estado de la expresión de ER desconocido, mientras que la tasa positiva más alta (82,2%) se encontró en la lengua carcinoma de células escamosas (TSCC; Tabla 3). Debido al pequeño tamaño de la muestra del estudio TSCC (n = 45), la selección u otros sesgos afectaría inevitablemente el resultado.
actividad de la enzima TFP 1 en tejidos de cáncer
Cuatro estudios que se evaluó la actividad enzimática medida SK1. Uno fue excluido debido a que la actividad SK1 se midió en la sangre [43]. Un diagrama de bosque mostró que el SMD (IC del 95%) fueron 3,27 (0,38-6,16), con P = 0,03 (Figura 4). Un estudio de Leyre (2012) informó de un exceso evidente de los niveles de actividad de la enzima SK1, en comparación con los otros 2 estudios [14]; la heterogeneidad fue tan notable (P & lt; 0,00001, I
2 = 96%) que no podía ser alterada por la omisión de cualquier estudio sencillo del análisis de sensibilidad; Por lo tanto, no podemos llegar a una conclusión firme respecto a una relación entre la actividad SK1 y el cáncer.
Se utilizó un modelo de efectos aleatorios. La DME agrupada está simbolizado por un diamante sólido en la parte inferior del diagrama de bosque, el ancho de las cuales representa el IC del 95%.
tasas de supervivencia global y la expresión TFP 1 en tejidos de cáncer de cinco años y
los valores de FC, log [HR], y sE [log (HR)] o bien se obtienen directamente de los datos del estudio o extraídos de las curvas de supervivencia, de acuerdo con los métodos descritos por Parmar o Tierney [20], [21 ]. varianza inversa genérica (IV) y los análisis de subgrupos fueron adoptadas de acuerdo con los tipos de cáncer. Como no se encontró heterogeneidad significativa, un modelo de efectos fijos se utilizó para realizar el metanálisis. La supervivencia a 5 años meta-análisis mostró que en pacientes con cáncer, la HR de SK1 positividad /alta expresión fue de 1,86 (IC 95%, 1,18-2,94) para el cáncer de mama (p = 0,008), 1,58 (01/08 a 02/31) para los gástrica cáncer (p = 0,02) y 2,68 (2,10-3,44) para otros tipos de cáncer (P & lt; 0,0001). El total de recursos humanos entre todos los tipos de cáncer fue de 2,21 (IC 95%, 1,83-2,67; p & lt; 0,00001). SK1 positividad /alta expresión se cree que asociar con una duración de supervivencia a 5 años más corto en pacientes con cáncer (Figura 5). Para la supervivencia general, la HR fue 2,09 (IC del 95%, 1,35-3,22) para el cáncer de mama (p = 0,0009), 1.56 (01.08 a 02.25) para el cáncer gástrico (p = 0,02) y 2,62 (2,05-3,35) para los demás cánceres (P & lt; 0,00001). El efecto total de recursos humanos fue de 2,21 (IC 95%, 1,83-2,66; p & lt; 0,00001). Estos datos implican que SK1 positividad /alta expresión está relacionada con la supervivencia global en varios tipos de cáncer (Figura 6).
Se utilizó un análisis de subgrupos para los diferentes tipos de cáncer y el modelo de efectos fijos. Las plazas y las líneas horizontales corresponden a los recursos humanos específicos de estudio e IC del 95%. Las áreas de los cuadrados reflejan los pesos (inversa de la varianza). El diamante representa el resumen y HR IC del 95%.
Se utilizó un análisis de subgrupos para los diferentes tipos de cáncer y el modelo de efectos fijos. Las plazas y las líneas horizontales corresponden a los recursos humanos específicos de estudio e IC del 95%. Las áreas de los cuadrados reflejan los pesos (inversa de la varianza). El diamante representa el resumen y HR IC del 95%.
El sesgo de publicación
Se realizó la prueba de Egger para evaluar el sesgo de publicación en la literatura. En un análisis de subgrupos de expresión SK1 en el cáncer, el cáncer no adyacente, y tejidos benignos, se encontró que el sesgo de publicación para el cáncer versus no cáncer adyacente (P = 0,009) y el cáncer frente a tejidos benignos (p = 0,04); el gráfico de embudo no era simétrica. No se encontró el sesgo de publicación para el cáncer versus no-cáncer (p = 0,059) y no el cáncer adyacente frente a tejidos benignos (p = 0,176; Figura 7). Esto podría ser una limitación de nuestro análisis, ya que los estudios con resultados nulos, especialmente aquellos con tamaños de muestra pequeños, tenían menos probabilidades de ser publicados. Además, se utilizaron diferentes métodos de prueba en estos estudios. No se encontró el sesgo de publicación con respecto a los 5 años (p = 0,754) y la supervivencia global (p = 0,175; Figuras 8 y 9)
Se utilizó la prueba de regresión lineal de Begg, y P = 0,059, 0,009,. 0,040, y 0,176 en un análisis de subgrupos de SK1 positividad y alta expresión en el cáncer y sin cáncer tejidos, respectivamente (Figura 2) guía empresas
prueba de regresión lineal de Begg fue utilizado.; . P = 0,754
Se utilizó la prueba de regresión lineal de Begg; P = 0,175.
Discusión
La quinasa de lípidos SK1 se expresa ampliamente en los seres humanos, ratones, levaduras y plantas y juega un papel importante en la regulación del equilibrio dinámico de la ceramida /reostato S1P. SK1 sobreexpresión o aumento de la actividad conduce a la acumulación de S1P que a su vez contribuye a prosupervivencia y los mecanismos anti-apoptóticos, así como la génesis del cáncer, metástasis y resistencia a las drogas. Por el contrario, la acumulación de ceramida conduce a la pro-apoptótica, la autofagia, y los efectos anti-supervivencia. La expresión de alto SK1 se detectó en muchos tipos de cáncer, incluidos los de pulmón, mama, ovario, estómago y riñón.
IHC de muestras fijadas con formalina, incluidos en parafina es uno de los métodos más utilizados para detectar SK1 expresión. Se evaluó la asociación de SK1 y diferentes tipos de cáncer y tejidos no cancerígenos de acuerdo con los resultados de IHC. En el subgrupo y el efecto total de los análisis, SK1 positividad /alta expresión fue significativamente mayor en los tejidos de cáncer, en comparación con los no-cáncer (adyacente y /o tejidos benignos). El OR entre el cáncer y tejidos adyacentes (2,68) fue menor que entre el cáncer y tejidos benignos (11,94). Este hallazgo demuestra que el nivel de expresión SK1 aumentó gradualmente en benignos, los tejidos adyacentes, y cáncer. Esto podría indicar que la expresión de SK1 se asocia con grados de diferenciación patológica o heterogeneidad en el cáncer. Sin embargo, diferentes criterios de juicio IHC existían entre estos estudios. Positivo y negativo se utilizaron para juzgar a algunos, mientras que otros fueron clasificados de acuerdo a los signos (-, +, ++ y +++). En este metanálisis, se utilizó la negativa /baja (incluyendo - y +) positivo y /alta (incluyendo ++ y +++) para evaluar la expresión TFP 1 en diferentes tejidos. Eso podría ser en parte responsable de la heterogeneidad.
Cuando se detectaron los niveles de mRNA y de expresión de proteínas a través de PCR transcriptasa inversa o el Western Blot, los resultados fueron consistentes. Se encontró que las altas tasas positivas /SK1 expresión variaron enormemente entre los diferentes tipos de cáncer (que van desde 20-82.2%). Las diferencias en la distribución tisular SK1 podría ser la principal razón de esta variación. Debido a que los tamaños de las muestras y los métodos de detección eran diferentes, la alta heterogeneidad nos impidió la fusión de los estudios para llevar a cabo un meta-análisis.
Por otra parte, sólo 3 estudios [14], [28], [30] informó de SK1 actividad de la enzima, y las brechas entre estudios de nivel de actividad eran muy amplia (Figura 3). En todos los 3 estudios, se utilizó el método de radioensayo para detectar la actividad SK1. Esta brecha podría haber sido introducido por el operador o instrumento de prueba. Podría haber sido causado también por las diferencias en los tipos de cáncer. Para obtener resultados más precisos, más estudios y la evaluación de más muestras del mismo tipo de cáncer con se necesitan métodos de detección idénticas.
En cuanto al análisis de supervivencia, la duración del seguimiento en estos estudios varió de 30 meses para 12 años. Utilizamos 5 años y la supervivencia global para evaluar la correlación entre la expresión TFP 1 y la supervivencia en pacientes con cáncer. Los estudios en los que el tiempo de seguimiento fue ≥5 años se incluyeron en el análisis de supervivencia a 5 años. Debido a que los tiempos de supervivencia global de seguimiento diferían, no pudimos obtener datos concretos de algunos de los artículos y los datos extraídos en lugar de las curvas de supervivencia. Por lo tanto, los resultados pueden no ser muy precisa. Sin embargo, no creemos que esto influyó en el resultado total.
En nuestro estudio, se detectó la expresión TFP 1 en 19 tipos comunes de cáncer. Algunos de los cánceres más comunes fueron el foco de más estudios, incluyendo el cáncer de mama, que fue investigado en 7 estudios [23], [25], [31], [32], [44], [51], [53] y el cáncer de colon, que fue investigado en 5 estudios [15], [27], [45], [49], [52]. Por lo tanto, diferentes tipos de cáncer han estado representados de manera desigual con respecto al número de muestras. Mientras tanto, los métodos de selección de muestras de muestras y control de tejido de cáncer difieren entre los diferentes estudios. En algunos estudios, las muestras de tejido de cáncer y de control fueron recogidas en diferentes puntos en el mismo paciente, mientras que en otros estudios, las muestras fueron recogidas de diferentes pacientes. Por otra parte, en estos estudios, los métodos diferentes de detección de SK1 se utilizaron y se incluyeron los pacientes con cáncer de diferentes grupos étnicos. Todos ellos podrían ser fuentes de heterogeneidad. A pesar de la heterogeneidad que se observó en algunos análisis de subgrupos, los resultados totales no se vieron afectados por el análisis de sensibilidad.
Hubo algunas otras limitaciones y sesgos potenciales en nuestro meta-análisis. En primer lugar, como pocos (& lt; 3) fueron incluidos, no fue posible realizar un meta-análisis de estas variables, que se utilizan para evaluar el pronóstico en pacientes con cáncer de estudios sobre enfermedades específicas de supervivencia (DSS) y la supervivencia (DFS) libre de enfermedad . En segundo lugar, este metanálisis no analizó la asociación entre SK1 y el origen étnico, el tamaño del tumor, el estadio TNM, clasificación histológica, la diferenciación patológica, invasión linfática y metástasis, todas las cuales son características clínicas importantes en el cáncer. Además, se identificaron sólo 1 o 2 estudios para algunos tipos de cáncer, y que dichas muestras son insuficientes, los sesgos asociados podrían ser notable.
En los trabajos individuales, la expresión SK1 se encuentra en uno o dos tipos de cánceres en cada estudio. En nuestro meta-análisis, encontramos que no había relación entre la expresión SK1 y varios tipos de cáncer, lo que puede implicar la posibilidad de utilizar el nivel SK1 como el biomarcador clínico de los cánceres.
Conclusión
A pesar algunas limitaciones en este meta-análisis, nuestro estudio demuestra que todavía SK1 positividad /alta expresión se asocia significativamente con varios tipos de cánceres y redujo a 5 años y la supervivencia global. Debido a que los TFP 1 de positividad /altas tasas difieren en diferentes tipos de cáncer, es necesario explorar más a fondo si SK1 podría ser un biomarcador predictivo de los resultados en pacientes con cáncer.
Apoyo a la Información
Lista de verificación S1. .
PRISMA lista
doi: 10.1371 /journal.pone.0090362.s001 gratis (DOC)
Reconocimientos
Los autores agradecen al profesor Liu y Chen Guanjian Xiaofan Ph. D del Centro Basada en la Evidencia Medicina china, hospital oeste de china, la Universidad de Sichuan y Tang Bo doctorado del Departamento de Economía de la Universidad de Sheffield, Reino Unido por su ayuda en la preparación del artículo.