引用本文： 李大江, 秦江月, 刘坤, 申永春, 陈雪融, 唐小燕. 血清蛋白质组学技术诊断肺结核的临床运用：基于 Meta 分析的证据. 华西医学, 2018, 33(8): 977-983. doi: 10.7507/1002-0179.201807133 复制
肺结核是世界范围内的重大公共卫生难题，世界卫生组织发布的《2017 全球结核病报告》显示 2016 年全球新发结核病患者约 1 040 万人，约 167 万患者死亡，系全球第九大死因，在传染性疾病中排名第一；我国结核病人数居世界第二，占全球结核病负担 8.6%[1]。肺结核的诊断是临床长期以来的难题，其临床表现具有非特异性，可有发热、咳嗽、咯血等多种表现形式。现有的结核菌素皮试、结核抗体、结核聚合酶链反应检测、γ-干扰素释放试验对肺结核的诊断价值有限，侵入性的检查并不推荐作为临床一线检查方法[2-3]。基于临床经验的诊治常常导致过度医疗或治疗不足，因此积极探索肺结核新型诊断标志物与技术是临床工作的迫切需求，具有重要的临床意义。
蛋白质作为生命活动的直接承担者、蛋白质组学作为功能基因组学的核心支撑，肺结核的蛋白质组学的研究已成为后基因组时代结核病研究的重要领域[4]。2006 年发表在《Lancet》杂志上的研究分析了 179 份活动性结核病患者与 170 份对照者血清样本，获得血清蛋白质指纹图谱，建立由 30 个提供最多信息的谱峰构成的诊断模型，诊断结核病的准确度达到 90%，由此拉开了结核病学蛋白质组学研究的序幕[5]。近年来有不少的研究报道了血清蛋白质组学技术对肺结核的诊断价值，得出的灵敏度、特异度等指标不一，给蛋白质组学技术的临床运用带来了困扰[6-8]。本研究拟通过 Meta 分析的方法系统探索血清蛋白质组学技术对肺结核的诊断价值。现报告如下。
1 资料与方法
1.1 纳入与排除标准
1.1.1 纳入标准
① 以人血清为检测标本的临床原始研究；② 数据详实全面，可以提取诊断四格表数据，数据来源于蛋白质组学直接数据；③ 肺结核的诊断标准明确；④ 文章用中文或英文发表。
1.1.2 排除标准
① 基于动物或者细胞系的基础实验性研究；② 无法提取足够的数据构建四格表数据；③ 文章信息有限，如综述性论文、个案报道、会议摘要；④ 其他语言发表的文献。
1.2 文献检索
本研究检索的数据库主要包括：PubMed（Medline）、Scopus、万方、中国知网、维普等。英文检索关键词：“pulmonary tuberculosis”“active pulmonary tuberculosis”“smear positive pulmonary tuberculosis”“smear negative pulmonary tuberculosis”“proteomic”“surface-enhanced laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry”“matrix-assisted laser desorption/ionization time of flight mass spectrometry”“iTRAQ”“sensitivity”“specificity”“accuracy”；中文检索关键词：“肺结核”“活动性肺结核”“菌阳肺结核”“菌阴肺结核”“蛋白质组学”“表面增强激光解析-电离-飞行时间质谱”“基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱”“双向凝胶电泳”“蛋白质指纹图谱”“同位素标记相对和绝对定量”“敏感度”“特异度”“灵敏度”“敏感性”“特异性”“准确度”；文献检索截止日期为 2018 年 3 月。以中国知网为例，具体检索策略见框 1。
1.3 文献筛选及数据提取
根据上述标准由 2 位研究者进行独立的文献检索，并独立进行文献的筛选与纳入的判断，不一致的情况由双方讨论决定。数据提取的内容包括：作者姓名、发表时间、研究所在国家、蛋白质技术平台等基础资料，再提取每个研究的诊断灵敏度和特异度，进一步依据诊断性试验四格表计算出单个研究里面真阳性、假阳性、假阴性与真阴性例数。对于同一篇文章中的实验组与验证组，每组均视为单独的研究。
1.4 文献质量评价
对于纳入文献的质量，本研究采用诊断性试验质量评价工具-2（Quality Assessment for Studies of Diagnostic Accuracy Studies-2，QUADAS-2）评分[9]对所纳入的文献进行独立质量评价。
1.5 统计学方法
使用 MetaDisc 1.4 与 Stata 12.0 软件进行数据统计分析。首先对纳入的研究进行异质性分析，选择合适的统计模型以助于降低在数据合并方面的误差。通过计算 χ2 检验值和 I2 值评估纳入研究之间的异质性，如果 I2 值≤50%，提示纳入文献的异质性较小，采用固定效应模型合并统计数据；如果 I2 值>50%，则提示异质性明显，采用随机效应模型合并数据。合并分析的指标包括：灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断优势比，并计算 95% 置信区间（confidence interval，CI）。同时绘制汇总受试者工作特征（summary receiver operating characteristic，SROC）曲线，计算曲线下面积（area under the curve，AUC）。采用 Deeks’ 检验评估纳入文献的发表偏倚。
2 结果
2.1 文献检索结果
根据设定的纳入与排除标准，本次研究纳入 10 篇文献 16 项研究，共计 2 433 例研究对象[10-19]。文献检索流程见图 1。
图1
文献筛选流程图
*具体包括：PubMed（
2.2 纳入文献基本特征
纳入的研究对象中包括肺结核患者 1 191 例，非肺结核患者 1 242 例。10 篇文献包括中文文献 4 篇[10-11, 13, 16]，英文文献 6 篇[12, 14-15, 17-19]；相关研究开展国家包括中国 9 篇[10-18]，欧洲国家 1 篇[19]。蛋白质组学技术平台包括表面增强激光解析-电离-飞行时间质谱[10-13, 15-16, 18]、基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱[14, 17]和 SMOAscan[19]。所纳入研究均包含了明确的肺结核定义，包括细菌学、病理学、影像学以及临床诊断。表 1 总结了本次 Meta 分析纳入的 16 项研究的基础信息。
表1
纳入文献的临床特征
2.3 纳入文献质量评价
纳入研究的风险偏倚来源于病例的选择及待评价试验两部分。尤其需要指出的是，有 1 篇文献对照组以健康人群作为对照，而不是纳入常见的需要同肺结核鉴别的相关疾病患者作为对照[13]。文献质量评价结果见图 2。
图2
文献质量评价图
2.4 异质性评估
经统计，纳入研究的灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断优势比的 I2值分别为 63.9%（P=0.000 3）、77.8%（P<0.001）、74.5% （P<0.001）、64.6%（P=0.000 2）和 75.8%（P<0.001），P 值均小于 0.05，表明有明显的统计学异质性存在于各个研究之间，因此选择随机效应模型合并相关统计数据。
2.5 蛋白质组学技术的汇总诊断价值
蛋白质组学技术诊断肺结核的合并灵敏度为 0.86［95%CI（0.84，0.88）］（图 3），特异度为 0.88［95%CI（0.86，0.90）］（图 4），阳性似然比为 6.72［95%CI（4.85，9.32）］，阴性似然比为 0.17［95%CI（0.13，0.22）］，诊断优势比为 46.84［95%CI（26.80，81.86）］。图 5 为诊断活动性肺结核的 SROC 曲线，本研究显示 Q 值为 0.87，AUC 为 0.93。Deeks’ 检验提示 P 值为 0.39，未检测到发表偏倚（图 6）。
图3
血清蛋白质组学技术诊断肺结核的灵敏度森林图
图4
血清蛋白质组学技术诊断肺结核的特异度森林图
图5
血清蛋白质组学技术诊断肺结核的汇总受试者工作特征曲线
图6
发表偏倚图
3 讨论
肺结核的诊断仍然较为困难，不断有研究提示蛋白质组学技术有望作为诊断肺结核的新方法，发现诊断肺结核的新型生物标志物。本研究通过 Meta 分析的方法首次系统评价了血清蛋白质组学技术诊断肺结核的临床价值，研究表明蛋白质组学技术对肺结核具有良好的诊断价值，为其临床运用提供了更高层次研究证据。
血清蛋白质组学技术对肺结核的诊断灵敏度与特异度为 0.86 与 0.88，提示仍存在相对较高的误诊率与漏诊率。阳性似然比、阴性似然比、诊断优势比是诊断性 Meta 分析常用的诊断学效能指标。本研究的合并阳性似然比为 6.72，提示在肺结核患者中血清蛋白质组学技术检测结果为阳性的概率约为非肺结核患者的 7 倍；阴性似然比越小，诊断学试验结果阴性时为真阴性的可能性越大，本研究中阴性似然比为 0.17，提示蛋白质组学技术检测结果为阴性时该部分患者仍有较大的概率是肺结核患者，尚不能完全排除肺结核的诊断。诊断优势比为肺结核患者中蛋白质组学技术检测阳性/阴性比值与对照者蛋白质组学技术检测阳性/阴性比值的比值，其值越高提示蛋白质组学技术的诊断辨别能力越高。本研究中蛋白质组学技术的诊断优势比为 46.84，表明检测蛋白质组学技术对于诊断肺结核具有良好的临床价值。SROC 曲线是诊断性 Meta 分析中用于综合衡量某一诊断指标整体准确性的方法，通过计算 AUC，其值越接近 1，说明诊断效果越好。本次研究发现 AUC 值为 0.93，提示蛋白质组学技术对肺结核具有较高的诊断价值。
蛋白质组学技术不仅可用于活动性肺结核的诊断，临床研究发现，潜伏结核感染患者与健康对照者血浆的蛋白质表达谱存在显著差异，利用蛋白质组学技术识别潜伏结核感染的灵敏度与特异度均在 80% 以上[20]。蛋白质组学技术也可用于筛选耐药结核标志物，Zhang 等[21]通过蛋白质组学技术平台发现耐药结核与非耐药结核患者血清的蛋白质表达谱存在显著差异，Rv2031c、Rv3692、Rv0444c 有望作为诊断耐药结核的新型标志物。另外的蛋白质组学研究发现与凝血、中性粒细胞活动、免疫和炎症相关的蛋白质与结核的治疗反应相关，上述蛋白有望成为评估结核治疗反应的重要标志物[22]。这些研究提示蛋白质组学技术可以提供结核诊断、耐药筛查、治疗反应评估等一系列的标志物，在肺结核的诊治中发挥重要作用。
蛋白质组学有多个技术平台，如基础的双向凝胶电泳、表面增强激光解析-电离-飞行时间质谱、基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱，这些技术有助于发现异常的蛋白峰，构建诊断决策模型，用于临床诊断，但是这些技术尚无法明确蛋白质的结构与名称，在临床上运用有所限制。近年来发展的同位素标记相对和绝对定量技术与 SOMAscan 技术可以明确识别异常的蛋白质表达谱，便于后续开发酶联免疫吸附试剂盒用于大规模的临床验证[19, 23]。如何开展更高效、更具有临床可操作性的蛋白质组学技术还需要进一步的研究。
在解读本次 Meta 分析的结果时需要注意，本研究纳入的文献、肺结核患者数量较少，并且可能存在部分研究未在检索数据库中检索到，在临床运用解读蛋白质组学技术检测结果时应谨慎；按照设定的入排标准，本次 Meta 分析只选择了中文、英文发表文献，存在语言偏倚的可能，并且大部分的研究在中国开展，有可能加入非中英文文献或者其他国家发表结果后改变当前蛋白质组学技术诊断肺结核结果的可能。同时通过 QUADAS-2 评估文献质量发现，部分研究仅纳入了健康人群作为对照组，对照人群的选择还需进一步的高质量临床研究设计来完善。所以对于蛋白质组学技术的临床运用还需持谨慎态度，有待更多临床研究的证实。
综上，血清蛋白质组学技术对于诊断肺结核具有较高的临床价值，临床上需开展更多的研究继续探索蛋白质组学技术诊断肺结核的临床效能。
肺结核是世界范围内的重大公共卫生难题，世界卫生组织发布的《2017 全球结核病报告》显示 2016 年全球新发结核病患者约 1 040 万人，约 167 万患者死亡，系全球第九大死因，在传染性疾病中排名第一；我国结核病人数居世界第二，占全球结核病负担 8.6%[1]。肺结核的诊断是临床长期以来的难题，其临床表现具有非特异性，可有发热、咳嗽、咯血等多种表现形式。现有的结核菌素皮试、结核抗体、结核聚合酶链反应检测、γ-干扰素释放试验对肺结核的诊断价值有限，侵入性的检查并不推荐作为临床一线检查方法[2-3]。基于临床经验的诊治常常导致过度医疗或治疗不足，因此积极探索肺结核新型诊断标志物与技术是临床工作的迫切需求，具有重要的临床意义。
蛋白质作为生命活动的直接承担者、蛋白质组学作为功能基因组学的核心支撑，肺结核的蛋白质组学的研究已成为后基因组时代结核病研究的重要领域[4]。2006 年发表在《Lancet》杂志上的研究分析了 179 份活动性结核病患者与 170 份对照者血清样本，获得血清蛋白质指纹图谱，建立由 30 个提供最多信息的谱峰构成的诊断模型，诊断结核病的准确度达到 90%，由此拉开了结核病学蛋白质组学研究的序幕[5]。近年来有不少的研究报道了血清蛋白质组学技术对肺结核的诊断价值，得出的灵敏度、特异度等指标不一，给蛋白质组学技术的临床运用带来了困扰[6-8]。本研究拟通过 Meta 分析的方法系统探索血清蛋白质组学技术对肺结核的诊断价值。现报告如下。
1 资料与方法
1.1 纳入与排除标准
1.1.1 纳入标准
① 以人血清为检测标本的临床原始研究；② 数据详实全面，可以提取诊断四格表数据，数据来源于蛋白质组学直接数据；③ 肺结核的诊断标准明确；④ 文章用中文或英文发表。
1.1.2 排除标准
① 基于动物或者细胞系的基础实验性研究；② 无法提取足够的数据构建四格表数据；③ 文章信息有限，如综述性论文、个案报道、会议摘要；④ 其他语言发表的文献。
1.2 文献检索
本研究检索的数据库主要包括：PubMed（Medline）、Scopus、万方、中国知网、维普等。英文检索关键词：“pulmonary tuberculosis”“active pulmonary tuberculosis”“smear positive pulmonary tuberculosis”“smear negative pulmonary tuberculosis”“proteomic”“surface-enhanced laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry”“matrix-assisted laser desorption/ionization time of flight mass spectrometry”“iTRAQ”“sensitivity”“specificity”“accuracy”；中文检索关键词：“肺结核”“活动性肺结核”“菌阳肺结核”“菌阴肺结核”“蛋白质组学”“表面增强激光解析-电离-飞行时间质谱”“基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱”“双向凝胶电泳”“蛋白质指纹图谱”“同位素标记相对和绝对定量”“敏感度”“特异度”“灵敏度”“敏感性”“特异性”“准确度”；文献检索截止日期为 2018 年 3 月。以中国知网为例，具体检索策略见框 1。
1.3 文献筛选及数据提取
根据上述标准由 2 位研究者进行独立的文献检索，并独立进行文献的筛选与纳入的判断，不一致的情况由双方讨论决定。数据提取的内容包括：作者姓名、发表时间、研究所在国家、蛋白质技术平台等基础资料，再提取每个研究的诊断灵敏度和特异度，进一步依据诊断性试验四格表计算出单个研究里面真阳性、假阳性、假阴性与真阴性例数。对于同一篇文章中的实验组与验证组，每组均视为单独的研究。
1.4 文献质量评价
对于纳入文献的质量，本研究采用诊断性试验质量评价工具-2（Quality Assessment for Studies of Diagnostic Accuracy Studies-2，QUADAS-2）评分[9]对所纳入的文献进行独立质量评价。
1.5 统计学方法
使用 MetaDisc 1.4 与 Stata 12.0 软件进行数据统计分析。首先对纳入的研究进行异质性分析，选择合适的统计模型以助于降低在数据合并方面的误差。通过计算 χ2 检验值和 I2 值评估纳入研究之间的异质性，如果 I2 值≤50%，提示纳入文献的异质性较小，采用固定效应模型合并统计数据；如果 I2 值>50%，则提示异质性明显，采用随机效应模型合并数据。合并分析的指标包括：灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断优势比，并计算 95% 置信区间（confidence interval，CI）。同时绘制汇总受试者工作特征（summary receiver operating characteristic，SROC）曲线，计算曲线下面积（area under the curve，AUC）。采用 Deeks’ 检验评估纳入文献的发表偏倚。
2 结果
2.1 文献检索结果
根据设定的纳入与排除标准，本次研究纳入 10 篇文献 16 项研究，共计 2 433 例研究对象[10-19]。文献检索流程见图 1。
图1
文献筛选流程图
*具体包括：PubMed（
2.2 纳入文献基本特征
纳入的研究对象中包括肺结核患者 1 191 例，非肺结核患者 1 242 例。10 篇文献包括中文文献 4 篇[10-11, 13, 16]，英文文献 6 篇[12, 14-15, 17-19]；相关研究开展国家包括中国 9 篇[10-18]，欧洲国家 1 篇[19]。蛋白质组学技术平台包括表面增强激光解析-电离-飞行时间质谱[10-13, 15-16, 18]、基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱[14, 17]和 SMOAscan[19]。所纳入研究均包含了明确的肺结核定义，包括细菌学、病理学、影像学以及临床诊断。表 1 总结了本次 Meta 分析纳入的 16 项研究的基础信息。
表1
纳入文献的临床特征
2.3 纳入文献质量评价
纳入研究的风险偏倚来源于病例的选择及待评价试验两部分。尤其需要指出的是，有 1 篇文献对照组以健康人群作为对照，而不是纳入常见的需要同肺结核鉴别的相关疾病患者作为对照[13]。文献质量评价结果见图 2。
图2
文献质量评价图
2.4 异质性评估
经统计，纳入研究的灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断优势比的 I2值分别为 63.9%（P=0.000 3）、77.8%（P<0.001）、74.5% （P<0.001）、64.6%（P=0.000 2）和 75.8%（P<0.001），P 值均小于 0.05，表明有明显的统计学异质性存在于各个研究之间，因此选择随机效应模型合并相关统计数据。
2.5 蛋白质组学技术的汇总诊断价值
蛋白质组学技术诊断肺结核的合并灵敏度为 0.86［95%CI（0.84，0.88）］（图 3），特异度为 0.88［95%CI（0.86，0.90）］（图 4），阳性似然比为 6.72［95%CI（4.85，9.32）］，阴性似然比为 0.17［95%CI（0.13，0.22）］，诊断优势比为 46.84［95%CI（26.80，81.86）］。图 5 为诊断活动性肺结核的 SROC 曲线，本研究显示 Q 值为 0.87，AUC 为 0.93。Deeks’ 检验提示 P 值为 0.39，未检测到发表偏倚（图 6）。
图3
血清蛋白质组学技术诊断肺结核的灵敏度森林图
图4
血清蛋白质组学技术诊断肺结核的特异度森林图
图5
血清蛋白质组学技术诊断肺结核的汇总受试者工作特征曲线
图6
发表偏倚图
3 讨论
肺结核的诊断仍然较为困难，不断有研究提示蛋白质组学技术有望作为诊断肺结核的新方法，发现诊断肺结核的新型生物标志物。本研究通过 Meta 分析的方法首次系统评价了血清蛋白质组学技术诊断肺结核的临床价值，研究表明蛋白质组学技术对肺结核具有良好的诊断价值，为其临床运用提供了更高层次研究证据。
血清蛋白质组学技术对肺结核的诊断灵敏度与特异度为 0.86 与 0.88，提示仍存在相对较高的误诊率与漏诊率。阳性似然比、阴性似然比、诊断优势比是诊断性 Meta 分析常用的诊断学效能指标。本研究的合并阳性似然比为 6.72，提示在肺结核患者中血清蛋白质组学技术检测结果为阳性的概率约为非肺结核患者的 7 倍；阴性似然比越小，诊断学试验结果阴性时为真阴性的可能性越大，本研究中阴性似然比为 0.17，提示蛋白质组学技术检测结果为阴性时该部分患者仍有较大的概率是肺结核患者，尚不能完全排除肺结核的诊断。诊断优势比为肺结核患者中蛋白质组学技术检测阳性/阴性比值与对照者蛋白质组学技术检测阳性/阴性比值的比值，其值越高提示蛋白质组学技术的诊断辨别能力越高。本研究中蛋白质组学技术的诊断优势比为 46.84，表明检测蛋白质组学技术对于诊断肺结核具有良好的临床价值。SROC 曲线是诊断性 Meta 分析中用于综合衡量某一诊断指标整体准确性的方法，通过计算 AUC，其值越接近 1，说明诊断效果越好。本次研究发现 AUC 值为 0.93，提示蛋白质组学技术对肺结核具有较高的诊断价值。
蛋白质组学技术不仅可用于活动性肺结核的诊断，临床研究发现，潜伏结核感染患者与健康对照者血浆的蛋白质表达谱存在显著差异，利用蛋白质组学技术识别潜伏结核感染的灵敏度与特异度均在 80% 以上[20]。蛋白质组学技术也可用于筛选耐药结核标志物，Zhang 等[21]通过蛋白质组学技术平台发现耐药结核与非耐药结核患者血清的蛋白质表达谱存在显著差异，Rv2031c、Rv3692、Rv0444c 有望作为诊断耐药结核的新型标志物。另外的蛋白质组学研究发现与凝血、中性粒细胞活动、免疫和炎症相关的蛋白质与结核的治疗反应相关，上述蛋白有望成为评估结核治疗反应的重要标志物[22]。这些研究提示蛋白质组学技术可以提供结核诊断、耐药筛查、治疗反应评估等一系列的标志物，在肺结核的诊治中发挥重要作用。
蛋白质组学有多个技术平台，如基础的双向凝胶电泳、表面增强激光解析-电离-飞行时间质谱、基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱，这些技术有助于发现异常的蛋白峰，构建诊断决策模型，用于临床诊断，但是这些技术尚无法明确蛋白质的结构与名称，在临床上运用有所限制。近年来发展的同位素标记相对和绝对定量技术与 SOMAscan 技术可以明确识别异常的蛋白质表达谱，便于后续开发酶联免疫吸附试剂盒用于大规模的临床验证[19, 23]。如何开展更高效、更具有临床可操作性的蛋白质组学技术还需要进一步的研究。
在解读本次 Meta 分析的结果时需要注意，本研究纳入的文献、肺结核患者数量较少，并且可能存在部分研究未在检索数据库中检索到，在临床运用解读蛋白质组学技术检测结果时应谨慎；按照设定的入排标准，本次 Meta 分析只选择了中文、英文发表文献，存在语言偏倚的可能，并且大部分的研究在中国开展，有可能加入非中英文文献或者其他国家发表结果后改变当前蛋白质组学技术诊断肺结核结果的可能。同时通过 QUADAS-2 评估文献质量发现，部分研究仅纳入了健康人群作为对照组，对照人群的选择还需进一步的高质量临床研究设计来完善。所以对于蛋白质组学技术的临床运用还需持谨慎态度，有待更多临床研究的证实。
综上，血清蛋白质组学技术对于诊断肺结核具有较高的临床价值，临床上需开展更多的研究继续探索蛋白质组学技术诊断肺结核的临床效能。
