付洋 孔垂泽

组蛋白去乙酰化酶9(histone deacetylase 9，HDAC9)属于组蛋白去乙酰化酶家族Ⅱa亚型，穿梭于细胞核和细胞质之间，是重要的表观遗传调节因子。在体内，HDAC9通过去除组蛋白或非组蛋白结构中的乙酰基，使其转录活性降低，同时HDAC9的N末端可结合多种转录因子，形成大分子蛋白质复合物调节细胞功能[1-3]。有研究证实，HDAC9异常与肿瘤的发生发展有密切关系，但在不同的肿瘤中HDAC9的表达和功能可能相反，从而造成不同的预后结局。本研究利用Meta分析对国内外的研究成果进行汇总，评估HDAC9的表达与恶性肿瘤预后之间的相关性。

材料与方法

一、文献来源与检索策略

计算机检索PubMed、Embase、The Cochrane Library、中国期刊全文数据库和万方数据库，搜集HDAC9与恶性肿瘤以及预后相关所有公开发表的病例对照研究，并以文献回溯法为辅助，检索年限均为建库至2019年3月。英文检索词为：histone deacetylase 9、HDAC9、neoplasm、tumor、cancer和carcinoma；中文检索词包括组蛋白去乙酰化酶9、肿瘤和癌症。

二、纳入标准

公开发表的HDAC9与恶性肿瘤之间相关性的病例对照研究；通过聚合酶链反应(polymerase chain reaction，PCR)或免疫组织化学(immunohistochemistry，IHC)检测HDAC9的表达量，并将研究对象分为高表达组与低表达组；具有HDAC9表达和预后生存结果之间的分析。

三、排除标准

文章为综述、病例报告或会议摘要；与恶性肿瘤无关的HDAC9研究；动物模型或细胞的研究；全文无法获取。

四、数据提取

两位研究人员独立提取符合纳入标准文献中的数据，包括以下信息：第一作者姓名，出版年份，临界值，国家，样本量，结局，随访时间，肿瘤类别和检测方法。如果没有提供HDAC9表达的分组临界值，样本中HDAC9表达的平均值被认为是分组临界值。此外，如果文中无法直接提取结局指标的风险比(hazard ratio，HR)，可通过Kaplan-Meier曲线利用Engauge Digitizer 4.1提取数据[4]。

五、文献质量评价

利用NOS(Newcastle-Ottawa Scale)量表进行文献质量评价(http：//www.ohri.ca/programs/clinical_epidemiology/oxford.asp)

表1 纳入文献主要特征及结果

注： BCP-ALL=急性B前体淋巴细胞白血病；ALL=急性淋巴细胞白血病；RT-PCR=反转录 PCR；qRT-PCR=实时荧光定量PCR ；OS=总生存期；PFS=无进展生存期；EFS=无事件生存期；mOS=中位总生存期

六、统计学方法

使用Review Manager 5.3软件进行Meta分析。汇集HR、OR与相应的95%可信区间用来评估HDAC9表达与恶性肿瘤预后的相关性。纳入研究结果间的异质性采用χ2检验(检验水准α=0.1)，同时结合I2定量判断异质性的大小。研究之间异质性显著采用随机效应模型，否则采用固定效应模型。如纳入文献数目≥10篇，采用漏斗图、Egger检验等进行发表偏倚检测，如纳入文献数目<10篇，不进行发表偏倚检测。P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

1.文献基本情况：检索PubMed、Embase、The Cochrane Library、中国期刊全文数据库和万方数据库共获得2824篇文献，剔除重复文献19篇，通过对文献题目及摘要进行筛选，排除2780篇文献。在剩余25篇文献中，其中16篇因满足排除标准被排除，1篇因最终的效应量无法合并被排除，8篇文献被纳入Meta分析[5-12]。纳入文献信息见表1。

2.HDAC9表达与恶性肿瘤病人性别相关性的Meta分析：对HDAC9表达与恶性肿瘤病人性别相关性进行分析，异质性检验I2=55%，应用随机效应模型，结果表明男病人中HDAC9表达与女病人中HDAC9表达差异无统计学意义(OR 0.87，95%CI 0.22～3.40，P=0.84)。

3.HDAC9表达与恶性肿瘤病人淋巴结转移相关性的Meta分析：对HDAC9表达与恶性肿瘤病人淋巴结转移相关性进行分析，异质性检验I2=0%，应用固定效应模型，结果表明，淋巴结转移病人中HDAC9表达高于未转移病人(OR 2.25，95%CI 1.18～4.29，P=0.01)。

4.HDAC9表达与恶性肿瘤病人TNM分期相关性的Meta分析：对HDAC9表达与恶性肿瘤病人TNM分期相关性进行分析，异质性检验I2=66%，应用随机效应模型，结果表明，TNM分期Ⅰ+Ⅱ期病人中HDAC9表达与Ⅲ+Ⅳ期病人中HDAC9表达差异无统计学意义(OR 0.55，95%CI 0.20～1.52，P=0.25)。

5.HDAC9表达与恶性肿瘤病人总生存期(overall survival，OS)相关性的Meta分析：HDAC9表达与恶性肿瘤病人总生存期相关性进行分析见图1，异质性检验I2=78%，应用随机效应模型，结果表明，具有低HDAC9表达的恶性肿瘤病人比高HDAC9表达的病人具有更好的总生存期(HR 2.51，95%CI 1.11～5.66，P=0.03)。

6、HDAC9表达与恶性肿瘤病人无进展生存期(progression-free survival，PFS)相关性的Meta分析：对HDAC9表达与恶性肿瘤病人PFS相关性进行分析见图2。异质性检验I2=0%，应用固定效应模型，结果表明，HDAC9表达与恶性肿瘤病人PFS之间差异无统计学意义(HR 1.10，95%CI 0.97～1.26，P=0.14)。

图1 HDAC9表达与恶性肿瘤病人总生存期比较的Meta分析

图2 HDAC9与恶性肿瘤病人无进展生存期比较的Meta分析

7.HDAC9表达与恶性肿瘤病人无事件生存期(event-free survival，EFS)相关性的Meta分析：对HDAC9表达与恶性肿瘤病人EFS相关性进行分析，异质性检验I2=63%，应用随机效应模型，结果表明，具有低HDAC9表达的恶性肿瘤病人比高HDAC9表达的病人具有更好的EFS(HR 10.61，95%CI 1.26～86.90，P=0.03)。

8.敏感性分析及发表偏倚：将各个研究逐步剔除进行敏感性分析，在HDAC9表达与恶性肿瘤病人性别相关性的Meta分析中，剔除Rastogi等[12]的研究后，异质性明显降低(P=0.61，I2=0%)，采用固定效应模型合并后差异无统计学意义(OR 0.49，95%CI 0.19～1.28，P = 0.15)；在HDAC9表达与恶性肿瘤病人OS相关性的Meta分析中，剔除Zhou等[5]的研究后，异质性明显降低(P=0.40，I2=0%)，采用固定效应模型合并后结果仍有统计学意义(HR 3.23，95%CI 1.92～5.42，P<0.01)；在HDAC9表达与恶性肿瘤病人TNM分期相关性的Meta分析中，剔除Rastogi等[12]的研究后，异质性明显降低(P=0.61，I2=0%)，采用固定效应模型合并后差异由无统计学意义变为有统计学意义(OR 0.33，95%CI 0.17～0.64，P<0.01)，说明该研究结果不稳定，需要未来更多的研究结果进行合并。其余研究Meta分析结果未发生改变。

因本研究纳入文献数目<10篇，不进行发表偏倚检测。

讨 论

HDAC9位于染色体7p21，包括26个外显子，在体内参与调节炎症反应、细胞凋亡和血管生成等功能[13]。Zhao等[14]研究发现，骨肉瘤中高表达的HDAC9通过抑制p53活性促进肿瘤细胞的增殖和侵袭能力。Rastogi等[12]研究证实，过度表达的HDAC9通过作用于肌肉增强因子2D(myocyteenhancer factor，MEF2D)产生抑制凋亡作用导致口腔鳞癌的发生。然而，Okudela等[15]研究提示，HDAC9的表达在肺腺癌中显著下降并抑制细胞增殖，具体机制尚不清楚。基于上述研究结果，推测HDAC9在恶性肿瘤病人中可能存在潜在的预后价值。HDAC9作为肿瘤标志物的作用尚需进一步研究。

本研究利用Meta分析研究了HDAC9在恶性肿瘤病人预后评估中的价值，发现HDAC9高表达与病人性别和TNM分期均无关，与淋巴结转移相关。 HDAC9低表达病人比高HDAC9表达病人具有更好的OS与EFS，但是HDAC9表达与恶性肿瘤病人PFS之间不具有统计学差异。因此，临床医生应该对HDAC9高表达的恶性肿瘤病人提高重视。

本研究存在以下局限性：(1)纳入研究较少，且未纳入灰色文献，存在一定发表偏倚；(2)恶性肿瘤的种类和数量较少；(3)HDAC9高表达与低表达临界标准各不相同；(5)部分文献数据由软件提取，精确性降低；(6)纳入研究间异质性较大，异质性来源可能包括国家、种族不同；肿瘤类型不同以及HDAC9表达临界值标准不同。

综上所述，HDAC9的高表达是恶性肿瘤病人不良预后的危险因素，可作恶性肿瘤预后不良的预测因子。