牙周炎是最常见的慢性疾病之一。2017年，严重牙周炎的年龄标准化患病率为9.8%，代表全球有7.96亿人受该疾病影响。随着人口老龄化，这些数字可能会继续增加。这种疾病降低了口腔健康相关的生活质量，并与50多种全身疾病有关，包括糖尿病、心血管疾病和痴呆症。因此，准确、及时地诊断牙周状况至关重要，因为骨骼和软组织的损失可能导致美观、功能和全身的后遗症。

临床措施使临床医生能够评估当前牙周炎的程度和严重程度以及过去的组织破坏，但它们不能提供有关生物活性或未来病程的可靠数据。考虑到这些局限性，目前对牙周和种植体周围疾病和病症的分类强调了生物标志物在改善牙周炎早期诊断方面的潜在应用。

牙周组织的破坏是由微生物生态失调引起的，它过度激活了宿主的免疫反应。这改变了几种蛋白质或代谢物的表达，并且已经证明了口腔液体中针对每种牙周状况的分子生物标志物谱。这促使发表了许多关于龈沟液（GCF）中单分子生物标志物诊断准确性的系统综述/荟萃分析，并发表了一篇关于牙龈沟液(GCF)中单分子生物标志物诊断准确性的系统综述/荟萃分析。

然而，人们已经认识到，由于疾病的复杂性和不同炎症/组织破坏成分的联合作用，联合使用多种生物标志物可能是合适的。据我们所知，只有一篇系统综述评估了唾液中生物标志物组合诊断牙周炎的准确性。然而，目前还没有发表关于口腔液体(GCF和唾液)的meta分析，因此需要进一步的证据来推进这一主题。

因此，本系统综述/荟萃分析的目的是确定生物标志物组合对牙周炎的诊断准确性，在系统健康受试者的GCF或唾液中检测到至少一种分子生物标志物。

根据改进的QUADAS-2工具对(a)龈沟液和(b)唾液中诊断准确性研究的质量评估

方法：在诊断为牙周炎的受试者中，结合两种或两种以上的生物标志物，提供二元分类表、敏感性/特异性值或群体大小的研究。检索于2022年8月通过PUBMED、EMBASE、Cochrane、LILACS、SCOPUS和Web of Science进行。采用QUADAS-2检查表对所选文章的方法学质量进行评估。采用分层汇总接收者工作特征模型进行meta分析(CRD42020175021)。

结果：评价了21个GCF组合和47个唾液组合。可以对六种唾液组合进行荟萃分析(中位敏感性/特异性值):IL-6与MMP-8 (86.2%/80.5%);IL-1β与IL-6 (83.0%/83.7%);IL-1β与MMP-8 (82.7%/80.8%);mmp -1α与MMP-8 (71.0%/75.6%);IL-1β、IL-6和MMP-8 (81.8%/84.3%);IL-1β、IL-6、MIP-1α和MMP-8(76.6%/79.7%)。

包含龈沟液生物标志物每种组合的诊断测试准确性结果(敏感性、特异性和95%置信区间)的森林图。

使用分层汇总接收者操作特征(HSROC)模型对六种唾液生物标志物组合进行meta分析。HSROC包括敏感性和特异性的总结点(中位数;红色填充点)，以及他们的预测和置信区域。预测区域(红色虚线区域)是指通过描述总结点的不确定性的全部程度，在未来的研究中可能发现的潜在敏感性和特异性值。

结论：口腔液中两种生物标志物组合对牙周炎的诊断准确性较高，合并更多生物标志物并不能显著提高这一准确性。在唾液中，IL-1β、IL-6和MMP-8的双重组合对牙周炎有极好的检测能力，对非牙周炎也有良好的检测能力。由于评估的生物标志物组合数量有限，需要进一步的研究来证实这些观察结果。

文献来源：Blanco-Pintos T,  Regueira-Iglesias A,  Seijo-Porto I, Accuracy of periodontitis diagnosis obtained using multiple molecular biomarkers in oral fluids: A systematic review and meta-analysis.J Clin Periodontol 2023 Aug 22;