胃癌是世界范围内第四常见肿瘤，居癌症死因第三位^[1]。包括手术、放疗和化疗在内的胃癌综合治疗策略在不断发展，但胃癌仍易出现不同形式、不同程度的侵袭和转移，包括血液转移、淋巴转移和腹腔播散转移。既往的肿瘤基础研究多立足于关键癌基因，癌细胞增生-凋亡的信号通路等，然而，越来越多的研究发现癌细胞与肿瘤微环境协同进化的重要性^[2]。因此，充分理解微环境内相应成分对癌细胞的影响，有助于认识胃癌患者的不良预后^{[3, 4]}。

在胃癌发生发展的进程中，微环境经历动态复杂的变化，包括肿瘤相关炎症反应和血管新生反应^[2]。其中，最重要的一点即是炎性细胞的趋向聚集，尤其是巨噬细胞存在的重要作用。从血液或淋巴管迁移至癌巢的巨噬细胞成为肿瘤相关巨噬细胞(tumor-associated macrophages, TAM)，在肿瘤发生发展的不同部位，TAM可以产生并释放不同的生长因子、细胞因子、趋化因子等，调节癌细胞的增殖、侵袭和转移^[5]。所以，TAM的作用具有双重性质。此外，研究表明TAM对不同肿瘤患者的预后意义也存在差异^{[6, 7]}。根据不同的研究结果，我们通过Meta分析来检验TAM与胃癌预后的关联。

由2名评价员检索英文公开发表的病例对照研究。计算机检索PubMed、EMbase、CBM数据库。检索时间均为建库至2016年2月1日。同时，手检纳入文献的参考文献。如试验报告不详或资料缺乏，与作者进行联系后尽量增加纳入文献资料。以PubMed为例，英文检索关键词为：“gastric cancer” or “gastric carcinoma” or “gastric neoplasm” or “Stomach Neoplasms” and “Macrophages” or “tumor-associated macrophage” or “tumor-infiltrating macrophage” or “intratumoral macrophage”。

以下条件用来评价是否纳入文献：①发表语言为英文；②组织病理学确诊为胃癌患者；③检测巨噬细胞的一抗均为抗-CD68；④均为研究TAM和总体生存期(overall survival, OS)或无病生存期(disease free survival, DFS)的病例对照研究；⑤高密度TAM同低密度TAM指标在评价胃癌患者预后时的风险比(hazard ratio, HR)值可从原始文献提取，包括直接获得或通过生存曲线获得近似值。

根据Newcastle-Ottawa Scale (NOS)量表^[8]中的要求，从病例的选取、病例的可比性和预后的可比性三个方面，对纳入文献统计评分。NOS评分从0分到9分，其中>6分提示纳入研究质量高。

阅读全文后进行资料提取，由2位评价员独立完成，若遇争议则通过第3位评价员介入讨论。内容包括作者、发表年份、地区、种族、研究类型、研究人数(男/女比例)、平均年龄、胃癌患者的TNM分期、病理分型、生存期以及TAM的检测方法、HR值等。

Meta分析采用STATA软件(Version 12.0, Stata Corporation, College Station, TX, USA)进行。通过计算HR和95 % CI来评估TAM的预测价值。无法直接提取HR的文献，使用Engauge Digitizer软件(version 4.1, free software down-loaded from http://sourceforge.net)读取Kaplan-Meier生存曲线，导出相应的HR和95%CI值。若HR>1，提示TAM可作为胃癌不良预后的指标，若95%CI的范围不包括1，则提示该结果具有统计学意义。

使用Z检验评估HR的统计学意义。使用Q-检验和I²检验评估不同研究之间的异质性。通过亚组分析来探讨异质性的产生原因，敏感性分析评估纳入的单个研究对整体结果的影响，使用森林图和漏斗图评价发表偏倚，P < 0.05提示存在明显的发表偏倚。

初检英文文献451篇。最终纳入10篇合格文献[3, 4, 6, 7, 9-14]，共930例受试者。纳入研究的一般情况及基线特征见表 1。纳入研究的发表时间从2003年至2014年，中位随访时间是38.28月到62月，胃癌患者Ⅰ/Ⅱ期比例约为43%。

表 1(Table 1)

表 1 纳入研究的一般情况 作者 年代 国家 性别(男/女) 年龄(岁) 肿瘤分期Ⅰ/Ⅱ(Ⅲ/Ⅳ) 分析指标 检测方法 HR(高/低) 95% CI NOS评分 Hu WQ[4] 2014 中国 41/19 60.7±11.6 21/39 OS 量子点 2.27 1.18, 4.37 8 Wu MH[7] 2015 中国 60/43 63.4±13.55 无 OS 免疫组化 2.03 1.30, 3.16 6 Amoueian S[9] 2015 伊朗 38/12 66.0±9.2 22/27 OS 免疫组化 2.175 1.001, 4.726 7 Peng CW[3] 2012 中国 132/52 57.9±12.9 58/126 OS 量子点 1.47 0.99, 2.18 8 DFS 量子点 2.490 1.370, 4.523 Osinsky S[14] 2011 乌克兰 71/34 63 (31, 79) 48/57 OS 免疫组化 2.4 0.86, 7.27 7 Kawahara A[10] 2010 日本 77/34 69 (33, 86) 36/75 OS 免疫组化 1.327 0.559, 3.147 8 Haas M[13] 2009 德国 40/12 67 (61.5, 67.7) 39/13 DFS 免疫组化 0.81 0.31, 2.10 7 Ohno S[11] 2005 日本 57/27 64.8 (29, 85) 41/43 DFS 免疫组化 2.050 0.838, 5.013 6 Ishigami S[6] 2003 日本 72/25 67 (30, 87) 53/44 OS 免疫组化 2.07 1.05, 4.07 7 Ohno S[12] 2003 日本 57/27 64.8 (29, 85) 41/43 DFS 免疫组化 0.291 0.108, 0.791 6 OS, 总体生存期; DFS, 无病生存期; HR, 风险比; CI, 可信区间

表 1 纳入研究的一般情况

纳入7项研究，病例总数为710，其中>50%为亚洲人。纳入研究无异质性(I²=0, P < 0.001)，采用固定效应模型分析。结果提示，TAM密度值与胃癌OS有相关性，即高密度TAM提示预后较差(HR=1.72, 95%CI=1.30-2.13, P < 0.001)(图 1)。

图 1(Figure 1)

图 1 TAM与胃癌OS的Meta分析

纳入4项研究，病例总数为404例。纳入的研究存在异质性(I²=70.3 %, P=0.018)，采用随机效应模型。结果提示，TAM密度值与胃癌DFS的关联意义不大(HR=1.10, 95%CI=0.16-2.03, P=0.022)，即TAM不能提示胃癌DFS长短(图 2)。

图 2(Figure 2)

图 2 TAM与胃癌DFS的Meta分析

STATA软件绘制的漏斗图结果提示(图 3)，TAM与胃癌OS关联性研究中不存在明显的发表偏倚(P=0.913)。Egger’s检验提示不存在明显的发表偏倚(t=0.52, P=0.619)。

图 3(Figure 3)

图 3 TAM与胃癌OS的漏斗图分析

TAM在胃癌发生发展过程中起双向调节作用^[5]。一方面，TAM吞噬杀伤癌细胞，起到抗肿瘤作用；另一方面，TAM发生表型转变，从M1型转化为M2型^[15]，参与癌细胞的免疫逃逸、细胞外基质的重塑改造以及肿瘤血管的新生，促进肿瘤发展^[16]。在肿瘤侵袭部位，TAM促进癌细胞的迁移侵袭能力；在肿瘤基质和血管周围，TAM促进癌转移；在缺少血管及坏死缺氧区域，TAM会促进血管新生^[5]。

TAM密度与胃癌预后的关联性研究存在不同的结论，因此有必要通过Meta分析对既往研究进行汇总和定量分析。本文纳入10例研究，通过分析HR提示TAM的密度值与胃癌OS存在关联，高TAM值提示总体生存差。TAM与胃癌DFS相关性研究的纳入文献(n=4)数较少，异质性较大，95%CI的范围包括HR=1，目前尚不能认为高TAM提示较差的DFS。因此，本研究提示TAM可以作为胃癌OS的预后标志物。

本文的研究存在一些优势，首先，本文全面检索并分析，再者，纳入研究的数据包括亚洲人和白种人在内，所以荟萃分析的结果适用于东西方国家，同时，检测巨噬细胞的一抗均为抗-CD68，避免产生较大的异质性，结果分析更为可靠。然而，本文也存在一些缺陷。关于胃癌患者总体生存与TAM的研究仅有7个，相对来说，原始数据来源较少。同时，Meta分析是回顾性研究，是对已发表文献的二次分析，无法规避发表偏倚的存在。

总之，TAM可以作为胃癌OS的预后指标。今后需要更为全面和更具代表性的Meta分析进一步探讨TAM与胃癌预后的关系。