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为探究纤维蛋白原水平与癌症发病率的关联，研究人员对 PubMed 等数据库文献开展系统综述与 Meta 分析。纳入 12 项研究，发现升高的血浆纤维蛋白原水平与癌症风险增加相关（HR=1.33），尤其与吸烟相关癌症、肺癌和结直肠癌关联显著，为癌症诊疗提供新方向。
癌症作为全球公共健康的重大威胁，2020 年占全球死亡原因的 18%，在美国是仅次于心脏病的第二大死因，在中国，2017 年肺癌和肝癌位列寿命损失前五位。纤维蛋白原作为肝细胞合成的 340kDa 二聚体糖蛋白，传统上被认为是凝血因子，但近年研究发现其在肿瘤发生、发展和转移中扮演重要角色。它在肿瘤微环境（TME）中异常沉积和表达，与多种细胞受体相互作用，调节炎症过程并促进肿瘤进展。然而，关于纤维蛋白原水平与肿瘤发病率的关系，不同研究结果存在分歧，有的显示升高的纤维蛋白原水平与肿瘤发病率增加相关，有的则未发现显著关联，因此其在肿瘤发生中的具体作用尚不明确。
为解决这一问题，华中科技大学同济医学院附属协和医院的研究人员开展了一项系统综述和 Meta 分析，旨在全面评估循环纤维蛋白原水平与各种肿瘤类型的关系。该研究成果发表在《Discover Oncology》上。
研究人员采用 PRISMA 标准，在 EMBASE、PubMed 和 Cochrane Library 数据库中进行全面搜索，检索策略为（“Tumor” OR “Cancer” OR “Neoplasm” OR “Carcinoma”）AND (“Fibrinogen”)，截止到 2023 年 6 月 3 日，不限语言和样本量，同时手动检索相关文章的参考文献。由两名独立研究人员根据预设标准评估文章 eligibility，排除非英文、涉及已诊断癌症的一般成年人群、样本量小于 400 的研究，最终纳入 12 项研究，包括前瞻性队列、病例对照和巢式病例对照设计，涉及 11,834 例癌症病例和 192,342 名对照。使用纽卡斯尔 - 渥太华量表（NOS）评估研究质量，采用 STATA 12.0 软件进行统计分析，包括亚组分析、敏感性分析和 Egger 检验以检测发表偏倚。
研究结果
3.1 研究选择
最初检索到 20,771 条记录，去除重复后剩余 18,112 篇，通过标题和摘要筛选排除 18,079 篇，全文审查后排除 21 篇，最终纳入 12 项研究。
3.2 研究特征
纳入研究包括 4 项病例队列研究、6 项前瞻性队列研究和 2 项病例对照研究，发表于 2011-2022 年，4 项来自美国，6 项来自欧洲。研究涉及多种癌症类型，以结直肠癌（10 项）为主，调整的混杂因素包括年龄、吸烟、BMI 等。参与者年龄 45-75 岁，BMI 22.9-28.4kg/m2，性别分布均衡，纤维蛋白原水平升高与各种癌症的 HR 为 0.61-6.452。
3.3 Meta 分析
- 整体分析：纳入 15 项研究数据，纤维蛋白原水平与癌症发病率显著相关，合并 HR=1.33（95% CI：1.16,1.51），P<0.001，存在显著异质性（I2=66.9%）。
- 亚组分析：
- 吸烟相关癌症：7 项前瞻性队列研究显示，纤维蛋白原与吸烟相关癌症（以肺癌为主）强相关（HR=1.79，95% CI：1.54,2.09），无显著异质性（I2=0.00%）。
- 肺癌：7 项研究显示 HR=1.98（95% CI：1.62,2.43），异质性低（I2=9.0%）。
- 结直肠癌：10 项研究显示 HR=1.27（95% CI：1.00,1.62），存在一定异质性（I2=60.6%），性别分层分析显示无显著差异。
- 消化系统癌症：10 项研究 HR=1.15（95% CI：0.89,1.49），异质性高（I2=72.7%）。
- 泌尿生殖系统癌症：7 项研究 HR=0.99（95% CI：0.87,1.12），无显著关联。
- 乳腺癌：4 项研究 HR=1.09（95% CI：0.97,1.22），无显著关联和异质性。
- 敏感性分析：仅限前瞻性研究，OR=1.21（95% CI：1.11,1.31），异质性 moderate（I2=29.1%）。
- 发表偏倚：漏斗图和 Egger 检验显示无显著发表偏倚。
结论与讨论
本研究证实升高的血浆纤维蛋白原水平与癌症发病率增加显著相关，尤其在吸烟相关癌症、肺癌和结直肠癌中。纤维蛋白原可能通过多种机制促进肿瘤进展，如与细胞外基质相互作用、诱导上皮 - 间质转化（EMT）、促进血管生成和免疫逃逸等。研究结果提示纤维蛋白原水平可能作为癌症风险的潜在生物标志物，为癌症的诊断和预后评估提供新方向。然而，研究存在一定局限性，如研究设计差异、人群主要为西方人群、未充分调整生活方式和合并症等因素。未来需要更长时间的纵向队列研究、性别和分子亚型分析以及多组学整合研究，以进一步阐明纤维蛋白原在癌症中的作用机制，推动个性化风险预测和抗凝治疗策略的发展。
