Abstract
Bakgrunn
Sphingosine kinase 1 (SK1) er en viktig regulator av dynamisk ceramid /sfingosin 1-fosfat rheostat balanse og viktig i den patologiske kreft Genesis, progresjon, og metastase prosesser. Mange studier har vist SK1 overexpressed i ulike kreftformer, men ingen meta-analyse har vurdert forholdet mellom SK1 og ulike kreftformer.
Metoder
Vi har hentet relevante artikler fra PubMed, EBSCO, ISI, og OVID databaser. En samlet odds ratio (OR) ble brukt for å vurdere sammenhengen mellom SK1 uttrykk og kreft; hazard ratio (HR) ble brukt for fem år og total overlevelse. Omtale manager 5.0 ble brukt for meta-analyse, og publikasjonsskjevhet ble evaluert med STATA 12,0 (Egger test).
Resultater
Tretti-fire utvalgte studier (n = 4.673 pasienter) ble identifisert . SK1 positivitet og høy ekspresjon var signifikant forskjellig mellom kreft, ikke-kreft, godartet og vev. SK1 mRNA og protein ekspresjonsnivåene ble forhøyet i kreft vev, sammenlignet med normale vev. SK1 positivitet prisene varierte mellom ulike krefttyper (laveste [27,3%] i østrogen reseptor-positiv brystkreft og høyeste [82,2%] i tungen plateepitelkarsinom). SK1 positivitet og høy uttrykket var forbundet med 5-års overlevelse; HR var 1,86 (95% konfidensintervall [CI], 1,18 til 2,94) for brystkreft, 1,58 (01.08 til 02.31) for magekreft, og 2,68 (2,10 til 3,44) for andre kreftformer; den totale kreft HR var 2,21 (95% KI, 1,83 til 2,67; P 0,00001). De totale overlevelses HRS var 2,09 (95% KI, 1,35 til 3,22), 1,56 (01.08 til 02.25), og 2,62 (2,05 til 3,35) i bryst, mage, og andre kreftformer, henholdsvis. Den totale effekten HR var 2,21 (95% KI, 1,83 til 2,66; P 0,00001).
Konklusjoner
SK1 positivitet og høy uttrykk var signifikant assosiert med kreft og en kortere 5-årig og total overlevelse. SK1 positivitet prisene varierer enormt mellom krefttyper. Det er nødvendig å videre undersøke om SK1 kan være en prediktiv biomarkør utfall hos kreftpasienter
Citation. Zhang Y, Wang Y, Wan Z, Liu S, Cao Y, Zeng Z (2014) Sphingosine Kinase 1 og kreft: en systematisk oversikt og meta-analyse. PLoS ONE 9 (2): e90362. doi: 10,1371 /journal.pone.0090362
Redaktør: Masaru Katoh, National Cancer Center, Japan
mottatt: 06.12.2013; Godkjent: 29 januar 2014; Publisert: 27 februar 2014
Copyright: © 2014 Zhang et al. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Forfatterne har ingen støtte eller finansiering for å rapportere
konkurrerende interesser:. forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
sphingolipids er strukturelle og funksjonelle komponenter av biologiske membraner [. ,,,0],1], og deres metabolitter, inkludert sphinganine, ceramider, sfingosin, og sfingosin 1-fosfat (S1P), har dukket opp som viktige aktører i en rekke grunnleggende biologiske prosesser. For eksempel, disse metabolittene fungere som bioaktive mediatorer i forskjellige cellulære prosesser, herunder overlevelse, proliferasjon, differensiering og apoptose [2], [3]. Videre er sfingolipider kjent for å være involvert i nesten alle typer sykdom [4]. De er rapportert å ha regulering effekt n kreft patogenese, progresjon, angiogenese, proliferasjon, migrering, inflammasjon, medikamentresistens, og celledød (apoptose, nekrose, autophagy, og anoikis) [5], [6]. Sfingosin kinaser (SphKs), inkludert sfingosin kinase type 1 (SK1 /SphK1) og sfingosin kinase type 2 (SK2 /SphK2), katalysere fosforylering av sfingosin til S1P og er avgjørende regulatorer av balansen mellom ceramider, sfingosin, og S1P [7 ]. I motsetning til SK2, ikke SK1 ikke inneholder noen transmembrandomener. I tillegg er deres vev fordelinger variere i mennesker, så vel som hos dyr [8] – [10], og deres motstående funksjoner i sfingolipid metabolismen har også blitt rapportert [11]. Spesielt har SK1 blitt en kreftforskning hotspot i kreft og har nylig blitt betraktet som en bona fide onkogen [12]
Mye bevis har vist at SK1 kan påvises i tumorvev.; særlig, SK1 ble rapportert å være overuttrykt i de fleste studier [13] – [16]. Immunhistokjemi (IHC), polymerase chain reaction (PCR), og western blotting (WB) er vanligvis brukes i slike studier. Det ble vist at i forhold til sammenkoblede ikkekreft-vev, varierer forhøyet SK1 ekspresjon fra 2- til 8-gangers både på mRNA og proteinnivåene i enkelte kreftformer, inkludert bryst, lunge, eggstokk, mage og tykktarm kreft. I mellomtiden noen studier funnet at SK1 overekspresjon kan være relatert til kreft metastase, redusert overlevelse tid, og dårlig prognose [17], [18]. Derfor SK1 ble foreslått som en roman biomarkør for klinisk prognose i noen kreftformer [19]. Men ingen systema eller metaanalyser har diskutert hvilken rolle og kliniske betydningen av SK1 i kreft. Derfor utførte vi en meta-analyse for å undersøke forholdet mellom SK1 uttrykk og ulike kreftformer og muligheten for at SK1 kan brukes som en kreft biomarkør.
Materialer og metoder
Søkestrategi og studie utvalg
Elektroniske databaser, inkludert den engelske PubMed, EBSCO, ISI, OVID, ACS, og Cochrane Library databaser og den kinesiske VIP, Wan Fang og Kinas nasjonale kunnskaps Infrastructure (CNKI) databaser, og Google Scholar ble søkt for publikasjoner fra begynnelse til september 2013. søkeord og uttrykk var «sfingosin kinase type 1» OR «sfingosin kinase 1» eller «Sphk1» OR «Sphk-1» eller «SK1» OR «SK-1» eller «SK- I «og» kreft «OR» svulst «OR» svulst «OR» carcinoma. «Bare kinesisk-og engelskspråklige avisene ble inkludert. Alle artikler ble importert til EndNote X6 programvare (Thomson Reuters Corporation, New York, NY, USA) for å eliminere duplikater.
Alle titler og sammendrag ble lest av 2 uavhengige anmeldere (Yun Zhang Yan Wang) for å velge kvalifisert studier. Deretter Hele teksten ble uavhengig lese og nøye kontrollert for å utelukke uegnet studier. Uenighet ble løst via konsensus
Studieutvalgskriteriene
inklusjonskriteriene for primærstudiene var som følger:. (1) studier på mennesker; (2) krefttyper og deteksjonsmetode ble klart beskrevet; og (3) SK1 uttrykk ble rapportert
eksklusjonskriteriene for primærstudier kan oppsummeres som følger:. (1) anmeldelser, sammendrag og kasuistikker; (2) dyr eller cellestudier; (3) ingen beskrivelse av deteksjonsmetoder; (4) en total utvalgsstørrelse 10; (5) en mangel på SK1 uttrykk data eller IHC, PCR, og WB resultater ble kun rapportert i figurene; (6) fareforhold (HR) og 95% konfidensintervall (KI) for å overleve analyser ble ikke rapportert eller ikke kunne beregnes ut fra andre data; og alle artikler med data fra samme pasientpopulasjon, med unntak av den siste rapporten.
Data utvinning
En datainnsamling skjema er designet før trekke ut data. De endelige inkluderte artiklene ble vurdert uavhengig av 2 anmeldere (Yun Zhang Yan Wang). De hentet data inkludert den første forfatter, utgivelsesår, og land; krefttyper, prøvetyper, og deteksjonsmetoder; antallet av pasienter i de eksperimentelle og kontrollgruppene; antallet av kreft, tilstøtende ikke-kreft, og godartede prøvene og antallet SK1-positive (høy ekspresjon eller en poengsum ≥ ++) og negative pasienter (lav ekspresjon eller en score på – eller +); mRNA /protein-ekspresjonsnivåer i kreft og ikke-cancer vev; 5-års overlevelse, total overlevelse (OS), sykdomsspesifikk overlevelse (DSS), og sykdomsfri overlevelse (DFS) resultater og oppfølging varighet. Blant disse, hvis HR ikke ble opprinnelig rapportert, beregnet vi eller utvunnet disse data i henhold til metodene beskrevet av Tierney (2007) eller Parmar (1998) [20], [21].
Statistiske metoder
omtale manager (versjon 5.02 for Windows, The Cochrane Collaboration, 2009) ble brukt for meta-analyse, og STATA 12,0 programvare (StataCorp, College Station, TX, USA) ble brukt til å analysere publikasjonsskjevhet ( Egger test). Ifølge Review Manager-håndbok, for dikotome data som antall pasienter med SK1 positivitet /high uttrykk i kreft og ikke-kreft vev ble odds ratio (OR) og 95% KI kombineres for å gi effektiv verdier. For kontinuerlige data som SK1 aktivitet, ble standardisert gjennomsnittsdifferanse (SMD) og 95% CI brukes til å anslå effektive verdier. For sammenhengen mellom SK1 og OS, ble 5-års overlevelse beskrevet som en HR og 95% CI. Statistiske heterogenitet ble undersøkt med Cochrane Q-test (signifikant ved P 0,1) og
Jeg
2 verdi. Når P 0,1 eller
Jeg
2 50%, en fast-effekt-modellen ble anvendt; Ellers ble en tilfeldig-effekt-modellen benyttes. Om nødvendig, ble en følsom analyse også utført for å evaluere påvirkning av individuelle studier på den endelige virkning. Når noen studier ble utelatt eller subgruppeanalyser ble vedtatt, og hvis ingen nedgang i heterogenitet ble observert, ble kvalitativ systematisk metode som brukes for å beskrive resultatene. Alle P-verdiene var to-sidig, og P 0,05 ble betraktet som signifikant.
Resultater
Søkeresultater og kjennetegn
I henhold til inklusjonskriteriene, 34 studier, inkludert 11 kinesiske artikler og 23 engelske artikler, var kvalifisert for slutt~~POS=TRUNC meta-analyse (figur 1) [14] – [16], [22] – [53]. Studiene ble utgitt mellom 2005 og 2013. Denne analysen inkluderte 4.673 pasienter, 19 typer kreft fra 7 land, og 5 typer deteksjonsmetoder. Oppfølgingen varighet varierte fra 30 måneder til 12 år. Syv studier var i ferd med brystkreft; 6 studier, tykktarmskreft; og 4 studier, magekreft. Karakteristikken av de inkluderte studiene er vist i Tabell 1.
SK1 uttrykk i kreft og ikke-kreft vev
I utgangspunktet vurderte vi sammenhengen mellom SK1 positivitet /høy uttrykket og kreft. Tretten studier der SK1 uttrykket ble oppdaget av IHC ble inkludert i denne meta-analysen. Statistiske heterogeniteter ble funnet i undergruppen analysene, bortsett fra den av tilstøtende ikke-cancervev versus godartede vev; Derfor ble et tilfeldig effekt modell brukt. Resultatene viste at betydelige forskjeller i SK1 positivitet /høy ekspresjon rater ble funnet mellom kreft og ikke-cancer vev, kreft og tilstøtende ikke-cancer vev, kreft og godartede vev, og tilstøtende ikke-kreft og godartede vev (alle P 0.0001 ); de respektive ELLER (95% CI) var 11,86 (6,37 til 22,08), 6,66 (3,47 til 12,79), 11,94 (6,65 til 21,46), og 2,68 (1,70 til 4,20). SK1 positivitet /high uttrykk anses å assosiere med kreft (figur 2). For å bevise de robuste resultater angående dette tilknytningen mellom SK1 uttrykk og kreft, ble en sensitivitetsanalyse utført ved å utelate noen av de åpenbart forskjellige studier inntil et akseptabelt nivå heterogenitet ble oppnådd (tabell 2). I fravær av betydelig heterogenitet (P 0.1,
Jeg
2 50%) blant de studiene ble en fast modell vedtatt og foreningen ble likevel observert. Derfor tror vi at våre resultater var stabil og troverdig.
En subgruppeanalyse og tilfeldig effekt modellen ble brukt. Rutene og horisontale linjer tilsvarer studiespesifikke OR og 95% CI. Diamanten representerer sammendraget OR og 95% CI.
SK1 mRNA og protein uttrykk nivå endringer i kreft
Sytten studiene rapporterte SK1 mRNA uttrykk nivåer, og 12 studier rapporterte SK1 protein uttrykk nivåer. Utvalgsstørrelsene i disse studiene varierte fra 4 til 95 tilfeller. Alle resultatene indikerte en økende trend av SK1 mRNA og protein uttrykk nivåer i kreftvevet. Når SK1 uttrykk nivåer i normale vev ble antatt å være 1, er mRNA nivået øker varierte fra 1,48-fold i livmorkreft til 7,86-ganger i spyttkjertel karsinom, og proteinnivå øker varierte fra 1,45-ganger i ikke-Hodgkins lymfom til 8,88 ganger i magekreft (figur 3).
SK1 uttrykk nivåer i alle normale vev antas å være 1. Histograms symboliserer de relative nivåer av SK1 protein eller mRNA uttrykk i ulike kreftformer.
SK1 positivitet /høye ekspresjonshastigheter i kreft
ulike typer kreft presentere ulike priser av SK1 positivitet /høyt uttrykk. Vi beregnet SK1 positivitet /høye ekspresjonshastigheter i ulike kreftformer, og disse resultatene er vist i tabell 3. SK1 positivitet /high uttrykk rate i østrogenreseptor-negative (ER-) brystkreft (58,7%) var høyere enn i ER -positive (ER +) brystkreft (27,3%). Den gjennomsnittlige positive rate i brystkrefttilfeller var 31,1%. Den laveste positiv rate ble funnet i brystkreft med ukjent ER uttrykk status, mens den høyeste positive rate (82,2%) ble funnet i tunge plateepitelkarsinom (TSCC, tabell 3). På grunn av den lille størrelsen på utvalget av TSCC studie (n = 45), utvalg eller andre skjevheter vil uunngåelig påvirke resultatet.
SK1 enzymaktivitet i kreftvev
Fire studier som målte SK1 enzymaktivitet ble evaluert. En ble utelukket fordi SK1 aktivitet ble målt i blodet, [43]. En skog plott viste at SMD (95% CI) var 3,27 (0,38 til 6,16), med P = 0,03 (Fig 4). En studie av Leyre (2012) rapporterte en åpenbar enn SK1 enzym aktivitet, sammenlignet med de andre 2 studier [14]; heterogenitet var så bemerkelsesverdig (P 0,00001, jeg
2 = 96%) at det ikke kunne endres ved å utelate noen enkelt studie fra sensitivitetsanalyse; Derfor kan vi ikke trekke en sikker konklusjon om et forhold mellom SK1 aktivitet og kreft.
En tilfeldig-effekt modellen ble brukt. Den sammenslåtte SMD er symbolisert med en solid diamant i bunnen av skogen tomten, bredden som representerer 95% CI.
Fem år og samlet overlevelse og SK1 uttrykk i kreftvev
HR-verdier, log [HR], og SE [log (HR)] ble enten oppnådd direkte fra data fra studier, eller trukket ut fra overlevelseskurver, i henhold til metodene beskrevet av Parmar eller Tierney [20], [21 ]. Generisk inverse varians (IV) og subgruppeanalyser ble vedtatt i henhold til de typer kreft. Ettersom ingen betydelig heterogenitet ble funnet, ble en fast-effekt modell som brukes for å utføre den meta-analyse. Den 5-års overlevelse meta-analyse viste at hos kreftpasienter, HR av SK1 positivitet /high uttrykk var 1,86 (95% KI, 1,18 til 2,94) for brystkreft (P = 0,008), 1,58 (01.08 til 02.31) for mage kreft (P = 0,02), og 2,68 (2,10 til 3,44) for andre kreftformer (P 0,0001). Den totale HR blant alle krefttilfeller var 2,21 (95% KI, 1,83 til 2,67; P 0,00001). SK1 positivitet /high uttrykk er tenkt å assosiere med en kortere 5-års overlevelse varighet hos kreftpasienter (figur 5). For total overlevelse, HR var 2,09 (95% KI, 1,35 til 3,22) for brystkreft (P = 0,0009), 1,56 (01.08 til 02.25) for magekreft (P = 0,02), og 2,62 (2,05 til 3,35) for andre kreft (P 0,00001). Den totale effekten HR var 2,21 (95% KI, 1,83 til 2,66; P 0,00001). Disse data antyder at SK1 positivitet /høy ekspresjon er relatert til samlet overlevelse i forskjellige cancere (figur 6).
En undergruppe analyse for forskjellige kreftformer og fast-effekt modell ble anvendt. Rutene og horisontale linjer tilsvarer studiespesifikke HR og 95% CI. Områdene av kvadratene gjenspeiler vektene (inverse av variansen). Diamanten representerer sammendraget HR og 95% CI.
En subgruppeanalyse for ulike kreftformer og fast effekt modellen ble brukt. Rutene og horisontale linjer tilsvarer studiespesifikke HR og 95% CI. Områdene av kvadratene gjenspeiler vektene (inverse av variansen). Diamanten representerer sammendraget HR og 95% CI.
publiseringsskjevheter
Egger test ble utført for å vurdere publikasjonsskjevhet i litteraturen. I en undergruppe analyse av SK1 uttrykk i kreft, ved ikke-kreft, og godartede vev, ble publikasjonsskjevhet funnet for kreft sammenlignet med tilstøtende ikke-kreft (P = 0,009) og kreft i forhold til godartede vev (P = 0,04); trakten tomten var ikke symmetrisk. Ingen publikasjonsskjevhet ble funnet for kreft versus ikke-kreft (P = 0,059) og tilstøtende ikke-kreft sammenlignet med benigne vev (P = 0,176; figur 7). Dette kan være en begrensning i vår analyse fordi studier med null funn, spesielt de med små utvalgsstørrelser, hadde mindre sannsynlighet for å bli publisert. I tillegg ble forskjellige testmetoder anvendt i disse studiene. Ingen publikasjonsskjevhet ble funnet med hensyn til 5 år (P = 0,754) og total overlevelse (p = 0,175; figur 8 og 9)
Begg lineære regresjon test ble brukt, og P = 0,059, 0,009,. 0.040, og 0.176 i en subgruppe analyse av SK1 positivitet og høy uttrykk i kreft og ikke-kreft vev, henholdsvis (figur 2)
Begg lineære regresjon test ble brukt.; . P = 0,754
Begg lineære regresjon test ble brukt; P = 0,175.
Diskusjoner
lipid kinase SK1 er uttrykt i stor utstrekning i mennesker, mus, gjær og planter, og spiller en viktig rolle i regulering av dynamisk balanse av ceramid /S1P rheostat. SK1 overekspresjon eller økt aktivitet fører til S1P opphopning som i sin tur bidrar til prosurvival og anti-apoptotiske mekanismer, så vel som kreft opprinnelse, metastaser og medikamentresistens. I motsetning til dette fører ceramid opphopning til pro-apoptotiske, autophagic, og anti-overlevelse effekter. Høy SK1 uttrykk ble påvist i mange kreftformer, inkludert de av lunge, bryst, eggstokk, mage og nyre.
IHC av formalinfikserte, parafininnstøpte prøvene er blant de mest brukte metodene for å oppdage SK1 uttrykk. Vi evaluerte foreningen av SK1 og ulike kreftformer og ikke-kreft vev i henhold til IHC utfall. I undergruppen og total effekt analyser, ble SK1 positivitet /høy ekspresjon betydelig øket i kreftvev, sammenlignet med ikke-kreft (tilstøtende og /eller godartet) vev. OR mellom kreft og tilstøtende vev (2,68) var mindre enn mellom kreft og godartede vev (11.94). Dette funnet viser at SK1 uttrykket nivået gradvis økt i godartede, tilstøtende, og kreft vev. Dette kan tyde på at SK1 uttrykk er forbundet med grad av patologisk differensiering eller heterogenitet i kreft. Men eksistert forskjellige IHC dommen kriterier blant disse studiene. Positive og negative ble brukt for å bedømme noen, mens andre ble gradert i henhold til tegn (-, +, ++ og +++). I vår meta-analyse, brukte vi negativ /lav (inkludert – og +) og positive /høy (inkludert ++ og +++) for å vurdere SK1 uttrykk i ulike vev. Det kan være delvis ansvarlig for heterogenitet.
Når mRNA og protein uttrykk nivåer ble oppdaget via revers transkriptase PCR eller western blotting, resultatene var konsistente. Vi fant at SK1 positive /høye ekspresjonshastigheter varierte enormt mellom ulike typer kreft (varierer 20 til 82,2%). Forskjeller i SK1 vev fordeling kan være den viktigste årsaken til denne variasjonen. Fordi utvalgsstørrelser og deteksjonsmetoder var annerledes, høy heterogenitet hindret oss i å fusjonere studier for å utføre en meta-analyse.
Videre, bare tre studier [14], [28], [30] rapporterte SK1 enzymaktivitet, og de interstudy aktivitetsnivå hullene var meget bred (figur 3). I alle de 3 studiene ble radioassay metoden brukes til å oppdage SK1 aktivitet. Dette gapet kan ha blitt innført av operatøren eller testing instrument. Det kan også ha blitt forårsaket av forskjeller i krefttyper. For å få mer nøyaktige resultater, flere studier og evaluering av flere prøver av samme krefttype med identiske deteksjonsmetoder er nødvendig.
Når det gjelder overlevelse analyse, oppfølging varighet i disse studiene varierte fra 30 måneder til 12 år. Vi brukte 5-årige og total overlevelse for å evaluere korrelasjonen mellom SK1 ekspresjon og overlevelse hos kreftpasienter. Studier der oppfølgingen tid ble ≥5 år ble inkludert i 5-års overlevelse analyse. Fordi total overlevelse oppfølgings ganger skilte seg, vi kunne ikke skaffe konkrete data fra noen av artiklene og i stedet hentet data fra overlevelseskurver. Derfor resultatene kan ikke være veldig nøyaktig. Men vi tror ikke at dette påvirket det totale resultatet.
I vår studie, SK1 uttrykk ble påvist i 19 vanlige typer kreft. Noen av de mer vanlige krefttyper var fokus for flere studier, omfattende brystkreft, som ble undersøkt i 7 studier [23], [25], [31], [32], [44], [51], [53] og tykktarmskreft, som ble undersøkt i 5 studier [15], [27], [45], [49], [52]. Derfor ble forskjellige kreftformer representert skjevt i forhold til prøvenummer. I mellomtiden kreftvev prøve- og kontrollprøve utvelgelsesmetoder skilte mellom ulike studier. I noen studier ble kreft og kontroll vevsprøver innsamlet fra forskjellige områder i den samme pasient, mens det i andre studier, ble prøvene innsamlet fra forskjellige pasienter. Videre, i disse studiene ble ulike SK1 deteksjonsmetoder brukt og kreftpasienter i ulike etnisiteter ble inkludert. Alle disse kan være kilder til heterogenitet. Til tross for den heterogeniteten som ble observert i noen subgruppeanalyser, ble de totale resultatene ikke blir påvirket av sensitivitetsanalysen.
Det var noen andre begrensninger og potensielle skjevheter i vår meta-analyse. Først, som noen ( 3) studier om sykdomsspesifikk overlevelse (DSS) og sykdomsfri overlevelse (DFS) ble inkludert, vi kunne ikke utføre en meta-analyse av disse variablene, som brukes til å evaluere prognose hos kreftpasienter . For det andre, denne meta-analyse ikke diskutere sammenhenger mellom SK1 og etnisitet, tumorstørrelse, TNM stadium, histologisk klassifisering, patologisk differensiering, lymfatisk invasjon og metastasering, som alle er viktige kliniske egenskaper i kreft. I tillegg ble det bare 1 eller 2 studier identifisert for enkelte typer kreft, og som de utvalgene er utilstrekkelig, kan de tilhørende skjevhetene være bemerkelsesverdig.
I de individuelle oppgaver, den SK1 uttrykk ble funnet i en eller to typer kreft i hver studie. I vår meta-analyse fant vi at det var sammenheng mellom SK1 uttrykk og ulike kreftformer, noe som kan innebære muligheten for å bruke den SK1 nivå som klinisk biomarkør for kreft.
Konklusjon
Til tross for noen begrensninger i denne meta-analysen, viser vår studie likevel at SK1 positivitet /high uttrykk signifikant assosiert med ulike typer kreft og redusert fem år og total overlevelse. Fordi SK1 positivitet /høye priser varierer i ulike typer kreft, er det nødvendig å utforske videre om SK1 kan være en prediktiv biomarkør utfall hos kreftpasienter.
Hjelpemiddel Informasjon
Sjekkliste S1. .
PRISMA sjekkliste
doi: 10,1371 /journal.pone.0090362.s001 plakater (DOC)
Takk
Forfatterne takker Professor Liu Guanjian og Chen Xiaofan Ph. D av kinesisk Evidence-Based Medicine Centre, West Kina Hospital, Sichuan University og Tang Bo Ph.D av Institutt for økonomi, Universitetet i Sheffield, Storbritannia for deres hjelp i utarbeidelsen av artikkelen.
