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lncRNA NEAT1与消化系统恶性肿瘤预后及临床病理特征关系的Meta分析

  • 乐奇 1,2
  • 吕坤 1,2
  • 朱俊亚 1,2
  • 姜雷 2
  • 姚南 2
  • 王军 2 ✉
1. 兰州大学第一临床医学院，甘肃 兰州 730000； 2. 兰州大学第一医院 普通外科，甘肃 兰州 730000

中图分类号： R735

最近更新：2022-09-30

DOI：10.7659/j.issn.1005-6947.2022.09.010

  • 全文
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  • 作者
  • 出版信息
EN 引
目录contents

摘要

背景与目的

长链非编码RNA核富集转录本1（lncRNA NEAT1）在多种实体肿瘤中表达失调并与不良预后密切相关，但其与消化系统恶性肿瘤患者预后之间关系仍不明确。因此，本研究通过系统评价及Meta分析探讨lncRNA NEAT1对消化系统恶性肿瘤患者预后的影响及其与临床病理特征之间的关系。

方法

在线检索PubMed、Web of Science、Cochrane Library、中国知网和万方数据库，检索时间均从建库至2021年10月18日，收集公开发表的关于lncRNA NEAT1表达与消化系统恶性肿瘤患者预后或临床病理特征之间关系的队列研究，由2名研究者根据纳入和排除标准对文献进行筛选并提取相关数据，采用Stata 12.0软件进行统计学分析。

结果

最终共纳入20项研究，2 031例消化系统恶性肿瘤患者。纳入研究的NOS评分均在6~9分之间，其中16项研究报道了总体生存率（OS），5项研究报道了无病生存率（DFS），19项研究报道了临床病理学特征。Meta分析结果显示：NEAT1高表达的消化系统恶性肿瘤患者OS（HR=1.66，95% CI=1.41~1.97，P<0.001）和DFS（HR=2.0，95% CI=1.51~2.65，P<0.001）均低于NEAT1低表达或不表达患者。根据生存分析方法、NEAT1表达截取值、样本量和随访时间进行亚组分析结果显示，NEAT1高表达患者的OS均明显降低（均P<0.05）。此外，临床病理特征分析结果显示：较高水平的NEAT1患者的肿瘤直径更大（OR=2.20，95% CI=1.73~2.79，P<0.001）、临床分期更晚（OR=3.10，95% CI=1.95~4.92，P<0.001）、淋巴结转移（OR=1.94，95% CI=1.30~2.90，P=0.001）及远处转移的风险更高（OR=2.58，95% CI=1.88~3.54，P<0.001），其与患者年龄、性别、肿瘤分化程度及脉管浸润之间无明显关系（均P>0.05）。

结论

lncRNA NEAT1高表达是消化系统恶性肿瘤的不利预后因素，且与不良临床病理特征密切相关，有望作为消化系统恶性肿瘤病情监测及预后判断的重要参考指标。

近年来，在各类癌症中，消化系统恶性肿瘤发病人群逐渐年轻化，患病例数和病死例数连年攀升，这已然成为严重威胁着人类的健康生存的重要疾病[

1-2]。据统计，2020年全球消化系统恶性肿瘤新增病例超过500万，新增死亡例数约占肿瘤相关死亡的36.5%，其中结直肠癌、肝癌、胃癌的病死率位居前5位[3]。由于消化系统恶性肿瘤是一类分子和表型高度异质的疾病，早期症状不明显且缺少可靠的生物标志物，大部分患者发现时已进展至晚期阶段，甚至发生远隔器官转移[4]。然而，尽管包括手术、放化疗、靶向治疗及免疫治疗在内的恶性肿瘤治疗模式研究取得了很大进展，但治疗晚期癌症的方法仍有一定的局限性，最终导致患者预后差、病死率不断上升[5]。因此，识别潜在有效的肿瘤标志物以协助肿瘤的早期诊断、治疗和评估预后至关重要。

长链非编码RNA（long non-coding RNA，lncRNA）长度超过200 nt，具有类似mRNA的结构，但无蛋白质编码功能[

6]。lncRNA被认为是生物学过程的重要调控因子，参与调节转录程序、表观遗传修饰、介导蛋白和RNA稳定性、翻译和翻译后修饰等重要生理过程[7]。随着RNA测序技术和转录组分析技术的发展和进步，大量研究[8-9]发现lncRNA也参与癌症的异常调控。核富集转录本1（nuclear paraspeckle assembly transcript 1，NEAT1）是由Hutchinson等[10]于2007年发现的一种新型lncRNA，由3 729个核苷酸组成，位于肿瘤综合征多发性内分泌腺瘤的11号染色体基因座上，其与PSP1、p54nrb和SFPQ等蛋白结合，共同维系核旁斑的形态和功能。lncRNA NEAT1主要在卵巢、前列腺、结肠、胰腺等组织中表达[11]，主要参与黄体和乳腺发育、表观遗传调控、应激反应及免疫应答等生理过程[12-13]。近年来，大量研究[14-15]发现NEAT1在多种实体肿瘤中表达失调，并参与肿瘤细胞的增殖、凋亡、侵袭、转移和化疗耐药，与肿瘤患者不良预后有关。显然，NEAT1可能是癌症重要的潜在生物标志物及临床治疗靶点。然而，在消化系统恶性肿瘤中NEAT1表达水平与预后及临床病理特征的关系仍不明确，且部分研究结果相互矛盾。如Li等[16]发现NEAT1高表达是结直肠癌预后的不良因素，Yu等[17]和Zhang等[18]通过多变量分析结直肠癌中NEAT1表达与预后的关系，但结果提示无统计学意义。同样，对于临床病理学特征如淋巴结转移、肿瘤分化程度与NEAT1表达之间的相关性也存在争议[16,19-20]。因此，本文将通过Meta分析研究两者之间的相关性，旨在探讨NEAT1能否作为消化道恶性肿瘤早期诊断、监测病情进展及预后判断的生物标志物。

1 资料与方法

1.1 检索策略

在PubMed、Web of Science、Cochrane Library、中国知网和万方等数据库全面检索已发表的文献，检索时间为自建库起至2021年10月18日。采用主题词与自由词相结合的方式，英文检索词包括：LncRNA、Cancer、Tumor、Neoplasm、Carcinoma、Esophageal、Stomach、Gastric、Pancreatic、Hepatoma、Liver、Gallbladder、Cholangiocellular、Colon、Rectal、Colorectal、Gastrointestinal、NEAT1、Nuclear Paraspeckle Assembly transcript 1；中文检索词包括：长链非编码RNA、lncRNA、食管癌、胃癌、肝癌、胰腺癌、胆囊癌、胆管癌、结肠癌、直肠癌、结直肠癌、核富集转录本1、NEAT1。主动检索所选文章的参考文献。利用Endnote X9软件对相关文献进行分组管理。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：⑴ 研究类型：队列研究；⑵ 研究对象：经病理学明确诊断为消化系统恶性肿瘤，纳入文献均不受语种限制；⑶ 探讨lncRNA NEAT1与消化系统恶性肿瘤预后或临床病理特征之间关系的研究；⑷ 文中给出风险比（hazard ratio，HR）及其95%置信区间（confidence interval，CI），或可通过充足的信息计算获得；⑸ lncRNA NEAT1的表达水平区分高低表达。排除标准：⑴ 体外实验或动物实验研究；⑵ 非原始研究，如综述、Meta分析及会议摘要；⑶ 重复发表的研究；⑷ 无数据或数据不足的研究。

1.3 数据提取

由2名作者对纳入文献独立提取数据，并进行交叉核验，第3名作者与前2名作者共同讨论有争议的研究。需提取信息主要包括：第一作者、出版年份、国家、肿瘤类型、标本类型、检测方法、样本量、NEAT1高表达率、截取值、结局指标、随访时间以及临床病理特征（包括年龄、性别、肿瘤分化程度、肿瘤直径、临床分期、脉管侵犯、淋巴结转移及远处转移）。预后结局指标效应量（HR和95% CI）可从文中直接提取或间接运用Engauge Digitizer 12.1软件从生存曲线上计算获得。临床病理特征的效应量比值比（odds ratio，OR）直接通过文献所给高低表达例数计算提取。

1.4 文献质量评价

由2名作者根据纽卡斯尔-渥太华量表（the Newcastle-Ottawa scale，NOS）对纳入的文献进行独立评价。评价内容主要包括研究对象选择、组间可比性和暴露因素测量。最高评分为9分，≥6分可视为高质量研究。若有分歧时，再次进行组内讨论确定。

1.5 统计学处理

采用HR及95% CI来评价NEAT1对消化系统恶性肿瘤患者预后的影响，评估指标为总体生存率（overall survival，OS）和无病生存率（disease-free survival，DFS）合并OR和95% CI用于评估NEAT1表达与临床病理特征之间的关系。纳入研究的异质性通过Cochran Q检验完成，统计量I2的大小评价异质性的高低。当I2>50%时，提示各研究间存在高度异质性，此时采用随机效应模型；反之，采用固定效应模型。Begg检验用于检测有无发表偏倚。所有统计学分析过程均通过Stata 12.0软件完成，检验水准α=0.05。

2 结　果

2.1 文献检索结果

经初步检索共获得文献361篇。通过图1中文献检索流程过程共排除341篇文献，最终纳入20篇文献。

图1  文献筛选流程图

Figure 1  Literature screening process

2.2 纳入文献的基本情况

最终共20篇文献[

16-35]有充足的数据进行Meta分析，共2 031例经病理学明确诊断为消化系统恶性肿瘤患者，涉及食管癌、胃癌、肝细胞癌、胰腺癌和结直肠癌5种肿瘤类型，纳入文献的发表时间为2015—2021年，各研究的样本量从33例到239例不等，检测方法均为qRT-PCR。共有16项研究[16-22, 24-31, 34]评估了NEAT1高低表达与OS之间的关系，有5项研究[16, 18, 22, 25, 31]探索了NEAT1高低表达与DFS之间的关系，有19项[16-33, 35]提供了临床病理参数信息。各研究NOS评分均≥6分，纳入文献具体基本特征见表1。

表1  纳入文献的基本特征
Table 1  The general characteristics of included studies
作者（年代）国家肿瘤类型标本样本量（n）高表达比值截取值结局指标生存分析HR（95% CI）随访（月）NOS评分
Chen, 等[19]2015 中国 食管癌 组织 96 56.25% 约登指数 OS、临床病理特征 多因素分析 1.92（1.40~6.49） 80 9
Li, 等[16] 2015 中国 结直肠癌 组织 239 46.03% 肿瘤样本/正常样本≥2 OS、DFS、临床病理特征 多因素分析

1.70（1.18~2.45）

1.80（1.27~2.55）

60 8
Fu, 等[21]2016 中国 胃癌 组织 140 50.00% 中位值 OS、临床病理特征 多因素分析 1.61（1.03~2.53） 96 9
Huang, 等[20]2017 中国 胰腺癌 组织 86 72.09% 未提及 OS、临床病理特征 单因素分析 1.34（1.03~1.74） 60 8
Peng, 等[22]2017 中国 结直肠癌 组织 56 55.36% 未提及 OS、DFS、临床病理特征 单因素分析

1.45（1.18~4.61）

1.86（1.24~10.16）

60 7
Wang, 等[23]2017 中国 肝细胞癌 组织 62 51.61% 未提及 临床病理特征 未提及 未提及 未提及 6
Luo, 等[24]2019 中国 胰腺癌 组织 43 51.16% 中位值 OS、临床病理特征 多因素分析 2.68（1.09~6.61） 36 7
Zhang, 等[18]2018 中国 结直肠癌 组织 71 50.70% 平均值 OS、DFS、临床病理特征 多因素分析

0.31（0.03~3.03）

4.46（0.99~21.89）

96 9
Luo, 等[25]2019 中国 结直肠癌 组织 100 50.00% 中位值 OS、DFS、临床病理特征 多因素分析

1.91（1.07~3.39）

2.05（1.11~3.78）

80 9
Yu, 等[17]2019 中国 结直肠癌 组织 392 15.31% ROC曲线 OS、临床病理特征 多因素分析 1.21（0.97~1.50） 166.67 8
郭辉, 等[26]2019 中国 肝细胞癌 组织 78 52.56% 中位值 OS、临床病理特征 多因素分析 2.66（1.73~5.00） 60 9
严华, 等[27] 2019 中国 胃癌 组织 125 68.80% 中位值 OS、临床病理特征 多因素分析 2.19（1.78~2.69） 40 8
Feng, 等[28]2020 中国 胰腺癌 组织 60 50.00% 中位值 OS、临床病理特征 单因素分析 2.38（1.42~3.98） 80 9
Guo, 等2020[29] 中国 结直肠癌 组织 70 54.29% 中位值 OS、临床病理特征 单因素分析 1.24（1.07~1.41） 60 9
Wang, 等[30]2020 中国 结直肠癌 血液 135 50.37% 中位值 OS、临床病理特征 多因素分析 2.73（1.20~5.86） 60 9
张敬伟,等[31]2020 中国 胃癌 组织 78 50.00% 中位值 OS、DFS、临床病理特征 多因素分析

5.06（1.65~15.55）

5.22（1.40~19.65）

100 9
表1  纳入文献的基本特征（续）
Table 1  The general characteristics of included studies (continued)
作者（年代）国家

肿瘤

类型

标本样本量（n）高表达比值截取值结局指标生存分析HR（95% CI）随访（月）NOS评分
Jiang, 等[32]2020 中国 胃癌 组织 41 58.54% 未提及 临床病理特征 未提及 未提及 未提及 6
Ma, 等[33]2020 中国 胃癌 组织 62 80.65% 肿瘤样本/正常样本≥2 临床病理特征 未提及 未提及 未提及 7
Zhang, 等[34]2021 中国 胃癌 组织 33 54.55% 中位值 OS 单因素分析 1.21（1.06~1.38） 60 7
Xu, 等[35]2021 中国 胃癌 组织 64 79.69% 未提及 临床病理特征 未提及 未提及 未提及 6

2.3 Meta分析结果

2.3.1 消化系统恶性肿瘤中NEAT1表达与预后的关系

16项研究[

16-22, 24-31, 34]用于分析NEAT1表达与OS的关系。异质性分析提示各研究间存在高度异质性（I2=71.0%，P<0.001），故选用随机效应模型进行定量分析。Meta分析结果提示（图2A），在消化系统肿瘤中NEAT1高表达患者的OS低于NEAT1低或不表达患者（HR=1.66，95% CI=1.41~1.97），差异具有统计学意义（P<0.001）。5项研究[16, 18, 22, 25, 31]探讨了NEAT1高低表达与DFS的关系，异质性分析提示各研究间异质性较低（I2=0%，P=0.488），故选择固定效应模型进行分析。其结果表明（图2B），NEAT1高表达与消化系统肿瘤患者的DFS降低（HR=2.0，95% CI=1.51~2.65，P<0.001）。通过亚组分析来探究本研究的异质性，存在的异质性来源可能是随访时间、样本量、截取值及生存分析方法等因素。亚组分析结果表明（表2），不同的生存分析方法（单因素或多因素分析）及NEAT1高低表达截取值（中位值或其他）、样本量的多少（样本量≥60例或样本量<60例）和随访时间的长短（随访时间≥60个月或随访时间<60个月）进行分类合并分析的结果均显示，NEAT1高表达与OS降低有关（P<0.05）。

图2  NEAT1表达水平与消化系统恶性肿瘤患者预后关系的森林图 A：OS；B：DFS

Figure 2  Forest plots of the association between NEAT1 expression and prognosis of patients with digestive system neoplasms A: OS; B: DFS

表2  亚组分析结果
Table 2  The results of subgroup analysis
亚组研究数量（项）患者例数HR（95% CI）P效应模型异质性
I2P
生存分析
多因素分析 11[16-19,21, 24-27, 30-31] 1 726 1.92（1.51~2.44） <0.001 随机 61.4 0.004
单因素分析 5[20, 22, 28-29, 34] 305 1.26（1.16~1.38） <0.001 固定 39.7 0.157
样本量（n）
≥60 13[16-21, 25-31] 1 899 1.74（1.43~2.12） <0.001 随机 71.7 <0.000 1
<60 3[22, 24, 34] 132 1.24（1.09~1.41） 0.001 固定 36.4 0.208
随访时间（月）
≥60 14[16-22, 25-26, 28-31, 34] 1 836 1.53（1.32~1.78） <0.001 随机 56.9 0.004
<60 2[24, 27] 168 2.12（1.81~2.71） <0.001 固定 0.0 0.669
截取值
中位值 10[21, 24-31, 34] 1 233 1.44（1.33~1.56） <0.001 随机 80.5 <0.000 1
其他 6[16-20, 22] 798 1.34（1.16~1.56） <0.001 固定 0.0 0.427

2.3.2 消化系统恶性肿瘤中NEAT1表达与临床病理特征的关系

19篇文献[

16-33,35]提供了有效的临床病理特征信息，并进行定量分析。统计结果显示：NEAT1表达水平与年龄、性别、肿瘤分化程度及脉管浸润无关（均P>0.05）；NEAT1高表达与淋巴结转移和远处转移、肿瘤直径及临床分期明显有关（均P<0.05）。通过合并OR可知，NEAT1高表达预示着更大的肿瘤直径（OR=2.20, 95% CI=1.73~2.79，P<0.001）、更差的临床分期（OR=3.10，95% CI=1.95~4.92，P<0.001）、淋巴结转移（OR=1.94，95% CI=1.30~2.90，P=0.001）及远处转移（OR=2.58，95% CI=1.88~3.54，P<0.001）的可能性更大（表3）。

表3  消化系统恶性肿瘤NEAT1表达水平与临床病理特征的关系
Table 3  The relationship between the expression level of NEAT1 and clinicopathologic features in digestive system neoplasms
特征研究数量（项）患者例数OR（95% CI）P效应模型异质性
I2P
年龄（年老/年轻） 19[16-33, 35] 1 998 0.94（0.77~1.13） 0.491 固定 0.0 0.580
性别（男/女） 18[16-26, 28- 33, 35] 1 873 1.00（0.82~1.22） 0.967 固定 0.0 0.695
分化程度（低/高+中） 12[16, 18-19,21, 23-24, 27- 31, 33] 1 191 1.25（0.85~1.84） 0.262 随机 54.3 0.013
肿瘤直径（大/小） 14[16, 19-20, 22- 30, 33, 35] 1 276 2.20（1.73~2.79） <0.001 固定 23.7 0.197
临床分期（Ⅲ+Ⅳ/Ⅰ+Ⅱ） 16[16-21, 23-25, 27-33] 1 812 3.10（1.95~4.92） <0.001 随机 74.3 <0.001
脉管侵犯（有/无） 4[18, 23, 28, 31] 271 2.3（0.49~11.21） 0.285 随机 87.2 <0.001
淋巴结转移（有/无） 16[16-22, 24-25, 27-33] 1 794 1.94（1.30~2.90） 0.001 随机 68.9 <0.001
远处转移（有/无） 11[16, 18-19, 21-22, 25, 28-31, 33] 1 107 2.58（1.88~3.54） <0.001 固定 0.0 0.455

2.4 敏感度分析及发表偏倚评估

通过Stata软件对结局指标OS结果进行敏感度分析，结果显示，逐篇去除单项研究后合并的统计效应量无明显改变，提示本研究结果稳定性良好（图3A）。Begg漏斗图用于评估纳入文献的发表偏倚，结果提示存在发表偏倚（图3B）。我们通过剪补法对漏斗图进行修补（图3C），修补后的结果仍具有统计学意义（P<0.001），其HR=1.57，95% CI=1.34~1.85，这说明本研究结果可信。此外，还评估了DFS结果的发表偏倚，发现漏斗图基本对称，提示无明显发表偏倚（图3D）。

图3  敏感度分析及发表偏倚评估 A：OS的敏感度分析；B：OS的Begg漏斗图；C：OS的修补图；D：DFS的漏斗图

Figure 3  Sensitivity analysis and assessment of publication bias A: Sensitivity analysis of OS; B: Begg funnel plot of OS; C: Filled funnel plot of OS; D: Funnel plot of DFS

3 讨　论

越来越多的研究[

36-37]表明lncRNA参与肿瘤相关的各种生物学过程，如抗肿瘤细胞凋亡、促进肿瘤增殖、诱导血管生成、逃避肿瘤抑制等。显然，lncRNA已经成为细胞生理活动和疾病病理过程调控的重要角色。NEAT1是lncRNA中最常见的促癌基因之一，其表达异常可促使肿瘤细胞的干细胞特性，有利于肿瘤细胞的增殖和转移等[37]。此前，已有研究[38]分析了NEAT1与消化道肿瘤患者预后关系，然而该研究存在较多局限性。具体表现在：第一，检索范围不全面，未检索国内数据库发表的相关研究，郭辉等[26]、严华等[27]和张敬伟等[31]发表的文章并未纳入；其次，未纳入Zhang等[18]在2018年和Jiang等[32]及Ma等[33]在2020年发表的英文原始研究，并且检索时间只到2020年，而近几年关于NEAT1与消化系统肿瘤患者预后关系出现新的原始研究。本Meta分析进一步改进研究设计和检索策略，全面纳入高质量的相关原始研究，以提高结论的真实性与可靠性。

本Meta分析共纳入20篇队列研究，包括2 031例患者，探究了NEAT1在消化系统恶性肿瘤预后中的作用。Meta分析结果表明：NEAT1高表达与消化系统恶性肿瘤患者OS和DFS降低显著相关。近年来，越来越多研究发现NEAT1参与多种癌症相关通路，进一步深入探讨NEAT1在肿瘤发生、发展过程中的作用，其中与Akt、Wnt及p53信号通路作用最为密切[

12,39]。在结直肠癌中，NEAT1通过与DDX5结合，激活Wnt/β-catenin信号通路，并以DDX5介导的方式实现其致癌功能[18]。此外，在胃癌中NEAT1还可以通过调节miR-1249和AKT1的表达，继而激活PI3K/Akt/mTOR信号通路，促进肿瘤细胞的增殖与转移[40]。通常，NEAT1在多种肿瘤中表达失调并作为一种竞争性内源性RNA，下调其下游miRNA水平，导致miRNA对致癌靶基因的抑制作用降低，最终促进了癌变[11]。如NEAT1在体内通过调节miR-302a-3p/RELA信号轴促进胰腺癌进展，NEAT1作为miR-302a-3p的竞争性内源性RNA，负调节miR-302a-3p表达水平，导致靶基因RELA表达上调，从而促进胰腺癌增殖和迁移[24]。还有研究表明，NEAT1能够抑制肿瘤细胞对化疗药物的敏感度。如NEAT1通过负调节miR-335表达，降低对cMet-Akt通路的抑制作用，并激活该通路来引起肝癌细胞对索拉菲尼产生耐药性[41]。吉西他滨和顺铂是胆管细胞癌的一线化疗药物，Parasramka等[42]发现BAP1可以上调胆管细胞癌中NEAT1的表达，而NEAT1也可反馈调节BAP1的表达，两者共同介导降低胆管细胞癌对吉西他滨的敏感度。这些研究结果均表明，NEAT1可能是消化系统恶性肿瘤的不良预后的指标，这与本研究的结果一致。

本Meta分析的部分结果存在统计异质性，根据生存分析方法、NEAT1高低表达截取值、样本量和随访时间进行亚组分析，结果显示NEAT1高表达均与降低的OS相关。然而，本研究未能探究所有的异质性，在样本量≥60例、随访时间≥60个月、多因素分析和NEAT1中位表达截取值分组中仍存在较高的异质性。本研究通过Begg检验发现OS结果存在发表偏倚。我们进一步采用剪补法对漏斗图进行修补，修补后的结果仍具有统计学意义，说明OS的结果可信。究其原因，从修补图中发现部分阴性结果未发表，可能导致了发表偏倚。

肿瘤直径、分化程度、淋巴结转移节点数和远处转移是决定肿瘤分期及评估患者预后的重要参考指标。随后，本研究进一步评估了NEAT1表达与消化系统恶性肿瘤患者临床病理特征的相关性。结果表明NEAT1高表达与肿瘤直径、临床分期淋巴结转移及远处转移显著相关，提示NEAT1高表达与消化系统恶性肿瘤患者不良预后密切相关。而年龄、性别、肿瘤分化程度及脉管浸润与NEAT1表达无明显相关性。其中，因各纳入文献中的年龄和肿瘤直径的大小分界不统一，本研究设定年老/年轻、肿瘤直径大/小作为分组标准，而无明确具体数值分界，这可能影响结果的准确性。

本Meta分析也存在一定的不足之处。第一，本研究部分结果存在一些统计异质性；第二，纳入文献的研究地区均为中国，NEAT1对其他国家消化系统肿瘤患者的预后价值有待考证；第三，部分原始研究没有直接给出预后指标数据，而是从生存曲线提取获得，这些数据可能造成统计学偏差；第四，NEAT1表达水平没有明确的截取值；第五，纳入文献样本质量的局限性可能会对研究结果产生一定影响。

综上所述，NEAT1高表达与消化系统恶性肿瘤患者的不良预后及部分临床病理参数显著相关，对消化道肿瘤病情监测及预后判断有重要的临床价值。未来仍需纳入更高质量、更大样本的研究予以进一步验证。

利益冲突

所有作者均声明不存在利益冲突。

参考文献

1

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