胃癌患者預后相關影響因素的列線圖模型構建及驗證

李吳寒，張營，潘晶晶，王高生

（中國科學技術大學附屬第一醫(yī)院/安徽省立醫(yī)院 腹部外科，安徽 合肥 230036）

胃癌是全球第六大常見惡性腫瘤，是癌癥相關性死亡的第四大原因[1]。根據(jù)最新發(fā)布的癌癥發(fā)病和死亡報告[2]，中國胃癌新發(fā)病例數(shù)和病死例數(shù)分別為39.7 萬和28.9 萬，均位列第三。盡管輔助放化療和外科切除術在十幾年內(nèi)得到了巨大發(fā)展，但是胃癌患者預后生存時間和質量提升不明顯。因此，尋找圍手術期的獨立預后因素對個性化治療實現(xiàn)和患者預后改善至關重要。炎癥機制和癌癥發(fā)生、發(fā)展、增殖、侵襲和轉移息息相關[3]，基于該機制確定的炎癥標志物可以作為癌癥預后的潛在預測因素，如中性粒細胞/淋巴細胞比率（neutrophil to lymphocyte ratio，NLR）和血小板/淋巴細胞比率（platelet to lymphocyte ratio，PLR）。既往研究顯示，NLR 和PLR 能夠為肺癌[4]、肝細胞癌[5]和食管癌[6]患者提供更加精準的評判信息，同時其也在胃癌中得到廣泛應用，越來越多的證據(jù)[7-8]提示術前NLR、PLR 較高的患者其預后較差。但是該結果在不同人群間呈現(xiàn)不一致性，同時胃癌預后獨立風險因素多以粗分組、單獨的形式呈現(xiàn)，缺乏綜合評判的研究證據(jù)[9-16]。列線圖作為基于多因素模型建立可視化工具，兼具量化和綜合評價的優(yōu)勢，能夠為胃癌患者提供個性化的臨床決策證據(jù)，具備良好的臨床應用價值[9]。本研究旨在探討NLR、PLR 對胃切除術后胃癌患者的預后影響，并建立列線圖與傳統(tǒng)TNM 分期相比較，判斷其在預測胃癌患者生存率中的應用價值。

1 資料與方法

1.1 研究對象

回顧性納入2013年6月—2018年6月在中國科學技術大學第一附屬醫(yī)院胃腸外科接受胃癌根治切除術的胃癌患者作為訓練組（n=300），同時從胃腸外科另一病區(qū)招募接受相同手術處理的胃癌患者作為驗證隊列（n=100）。納入標準：⑴ 病理組織學報告確診為胃癌；⑵ 具有完整的醫(yī)療記錄和常規(guī)血液學數(shù)據(jù)；⑶ 所有患者均接受了全胃或部分胃切除術和標準的淋巴結清掃術。排除標準：⑴ 患者患有其他惡性腫瘤；⑵ 術前接受過抗腫瘤治療，例如化學療法和放射療法；⑶ 轉移性癌；⑷ 患者患有自身免疫性或其他急慢性炎性疾??；⑸ 圍手術期死亡；⑹ 有血液系統(tǒng)疾病病史；⑺ 3 個月內(nèi)發(fā)生靜脈或動脈栓塞；⑻ 短期內(nèi)連續(xù)抗凝治療或口服/靜脈應用抗生素。研究設計遵循《赫爾辛基宣言》的原則開展，所有患者術前均簽署知情同意書，且研究得到中國科學技術大學第一附屬醫(yī)院倫理委員會批準（2022-RE-053）。

1.2 數(shù)據(jù)收集與處理

通過醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)采集患者的人口學信息、病理資料和實驗室檢測數(shù)據(jù)，具體包括：年齡、性別、吸煙史、飲酒史和腫瘤類型（腺癌，非腺癌）、腫瘤部位（胃上部，胃中部，胃下部）、分化程度、侵襲深度（Tis/T1，T2/T3，T4）、淋巴結轉移（lymph node metastatic，LNM）（無，有）和癌胚抗原（carcinoembryonic antigen，CEA）（＜5 μg/L，≥5 μg/L）[17]。手術前3 d 內(nèi)收集外周靜脈血，使用全自動外周血分析儀檢測血樣中的淋巴細胞、中性粒細胞和血小板計數(shù)水平，并計算NLR 和PLR。對NLR、PLR 和結局狀態(tài)繪制ROC，選取約登指數(shù)（Youden index，Y）最大值對應的坐標值作為臨界點， 取NLR＞1.98 （Y=0.355） 及PLR＞134.87 （Y=0.360）為高水平炎癥狀態(tài)。此外，依據(jù)國際抗癌聯(lián)盟（Union for International Cancer Control，UICC）與美國腫瘤聯(lián)合會（American Joint Committee on Cancer，AJCC） 聯(lián)合發(fā)布的TNM 分期系統(tǒng)對癌癥發(fā)展程度分級[18]。

1.3 隨訪

對納入的患者定期進行術后隨訪，術后2年內(nèi)每3 個月隨訪1 次，此后每6 個月隨訪1 次，直到研究對象出現(xiàn)胃癌死亡、非胃癌死亡或失訪。總生存期（overall survival，OS）定義為手術日期到死亡或最后1 次隨訪失訪的時間。

1.4 統(tǒng)計學處理

使用SPSS 25.0 和R-4.0.3 （http://www.r-project.org/） 進行統(tǒng)計分析，其中R 主要使用“rms”、“nomogramFormula”和“pec”擴展包。分類變量采用例數(shù)（n）和百分比（%）描述，并用卡方檢驗檢測訓練組和驗證組的基線特征。基于訓練組數(shù)據(jù)進行單因素及多因素Cox 分析，將多因素結果中的陽性變量納入nomogram 分析并繪制列線圖，使用C-指數(shù)和校準曲線驗證模型的準確性，之后使用ROC 曲線比較列線圖和TNM 分期系統(tǒng)的預測價值。最后，結合驗證組數(shù)據(jù)和列線圖模型計算風險得分，在驗證組進行驗證和比較。雙側統(tǒng)計檢驗以P＜0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結 果

2.1 訓練組與驗證組的基線特征比較

訓練組平均年齡（62.52±10.61） 歲，73%為男性，胃癌病理分型以腺癌為主（95.0%），高NLR 和高PLR 患者分別占58.7% 和50.0%；中位OS 為28 個月，1、3、5年OS 率分別為63.5%、43.0% 和35.1%。 驗證組平均年齡 （63.67±10.21） 歲，69.0%為男性，多處于高炎癥狀態(tài)；中位OS 為32 個月，1、3、5年OS 率分別為58.9%、41.6% 和31.7%。驗證組的非腺癌和低分化顯著高于訓練組（12.0%vs.5.0%，P=0.016；71.0%vs.59.0%，P=0.032），兩組在侵襲深度和pTNM 分期維度也有所差異，其他基線特征無差異（表1）。

表1 訓練組與驗證組胃癌患者的臨床特征比較[n（%）]Table 1 Comparison of clinical characteristics between training group and validation group [n (%)]

2.2 胃癌患者預后OS的危險因素分析

單因素Cox 回歸分析顯示，年齡、病理分型、腫瘤分化程度、侵襲深度、存在LNM、NLR、PLR和CEA 水平均與OS 有關（均P＜0.05）。經(jīng)過多因素調(diào)整后，存在LNM、術前NLR＞1.98、PLR＞134.87 和CEA≥5 μg/L 的患者OS 顯著縮短（均P＜0.01）（表2）。

表2 訓練組單因素及多因素Cox回歸分析Table 2 Univariate and multivariate Cox regression analysis in training group

2.3 列線圖的構建與內(nèi)部驗證

為了評估NLR、PLR 的預測價值，本研究基于多因素Cox 模型構建列線圖，該圖納入了腫瘤類型、侵襲深度（T 分期）、LNM、NLR、PLR 和CEA（圖1）。每個因素對應等級都賦分，綜合得分后得到相應的OS 率。在訓練組中，校正曲線顯示1、3、5年預測OS 率和實際OS 率一致（C-指數(shù)=0.81）；在驗證組中，列線圖對3年OS 率的預測更為準確（C-指數(shù)=0.75），綜上，列線圖對OS 率的整體預測能力較好（圖2）。

圖1 基于訓練組Cox分析的列線圖預測模型Figure 1 Predicted nomogram based on multivariate Cox regression of training group

圖2 訓練組與驗證組預測1、3、5年OS率的校準曲線 A-C: 訓練組；D-F: 驗證組Figure 2 Calibration curves of 1-, 3-, and 5-year OS rate in the training group and the validation group A-C: training group; D-F: validation group

2.4 列線圖模型與TNM分期的預測效果比較

列線圖和TNM 分期系統(tǒng)的ROC 分析結果顯示，訓練組列線圖預測1、3、5年OS 率的AUC 值分別為0.865、0.855 和0.827，TNM 分期下的AUC值分別為0.677、0.690 和0.683；在驗證組中，1、3、 5年OS 率的列線圖AUC 為0.856、 0.788 和0.725，而TNM 系統(tǒng)對應的AUC 值為0.781、0.691和0.605（表3）。因此，列線圖預測模型在胃癌預后方面具有較高的預測準確性。

表3 列線圖模型與TNM 分期的ROC 預測效果（AUC）比較Table 3 Comparison of AUC between nomogram model and TNM staging

3 討 論

本研究證實了術前NLR 和PLR 水平是行胃切除術胃癌患者的獨立預后因素。作為一項聯(lián)合評價指標，NLR 和PLR 不僅排除了炎癥指標共線性的影響，還在多因素調(diào)整后仍保留統(tǒng)計學意義。此外，預后不良結局與腫瘤類型、高侵襲深度等級、存在LNM 和高CEA 水平有關。本研究基于以上因素開發(fā)的列線圖的預測能力高于TNM 分期系統(tǒng)，其預測生存率和實際結果的一致性為0.81，驗證組一致性也高達0.75。因此，NLR 和PLR 作為常規(guī)實驗室檢查中的一種便捷易得、經(jīng)濟廉價的指標，可為胃癌患者提供較為準確的預后信息，進而幫助臨床醫(yī)生決策及預后評估。

3.1 NLR 及PLR 影響胃癌進展及預后的生物學機制

炎癥與惡性腫瘤發(fā)生發(fā)展是多細胞介入、多因子參與、多通路激活的綜合過程，進而實現(xiàn)癌細胞增殖、分化、轉移和擴散。中性粒細胞占比超過白細胞總數(shù)的一半，且在氧化應激微環(huán)境會延存活時間（約5.4 d），占比超過白細胞總數(shù)，目前普遍中性粒細胞通過成趨化因子和血管內(nèi)皮生長因子來促進癌細胞增殖、血管形成和轉移[19]。同時，外周血淋巴細胞誘發(fā)細胞毒性并發(fā)揮腫瘤抑制作用，而血小板則在癌細胞的活化下分泌血管內(nèi)皮生長因子和轉化生長因子-β，促使癌細胞向血管和淋巴管內(nèi)浸潤，最后在趨化因子的協(xié)同下實現(xiàn)轉移擴散[20-21]。接著，癌變組織自行誘發(fā)炎癥聚集血液中的中性粒細胞和細胞因子，同時炎癥標志物在趨化因子的作用下進入腫瘤內(nèi)部，釋放蛋白酶以促進癌細胞增值與分化[22]。此外，癌細胞通過細胞因子介導炎癥反應，但癌組織和炎癥反應形成微循環(huán)進而改變微環(huán)境，誘導腫瘤局部免疫耐受，抑制淋巴細胞滅殺功能，最終導致免疫逃避[23]。

3.2 高水平NLR及PLR顯著增加預后生存風險

本研究得出NLR、PLR 提高死亡風險效果及惡化胃癌患者預后，該結果與既往研究[16,24-29]一致。研究[30]顯示NLR＞1.32 （HR=2.49， 95%CI=1.36～4.58） 和PLR＞128 （HR=2.15， 95%CI=1.32～3.49）的患者的生存曲線下滑趨勢顯著加快。Wang 等[31]綜合NLR 和PLR 計算全身性炎癥指標得分，發(fā)現(xiàn)術后OS 隨評分的增加而減少，炎癥指標是胃癌患者的獨立預后風險因素。此外，在一項包含924 例患者的前瞻性研究[8]中發(fā)現(xiàn)，炎癥水平較高患者的中位OS 明顯縮短，高PLR （HR=1.38，95%CI=1.08～1.75）、高NLR （HR=1.33, 95%CI=1.05～1.68）與5年OS 下降顯著相關。因此，NLR 和PLR 作為基于炎性細胞的綜合指數(shù)，能夠有效評價胃癌患者的預后，納入列線圖后既提高了列線圖的評估精確性，也提高了可視化水平。

3.3 創(chuàng)新及局限性

本研究另一項創(chuàng)新在于使用列線圖整合各類臨床因素，以量化、可視化的方式呈現(xiàn)不良結局發(fā)生的可能性，進而為個性化醫(yī)療提供依據(jù)[32]。臨床疾病管理過程復雜且受多種因素影響，較為依賴檢測儀器的先進性和醫(yī)生的專業(yè)經(jīng)驗，治療結局差異化明顯。而列線圖綜合各項因素的影響，更為精確地展示了患者個體的預后風險，靈敏地反映出胃癌進展，能夠在一定程度上為臨床醫(yī)生提供幫助。

但本研究仍然存在一些局限性。首先，本研究為單中心研究，沒有外部隊列的驗證，納入對象不是由同一團隊完成手術，無法保證手術同質性，可能影響結果的外推性。其次，未多次采集血樣檢測炎癥細胞數(shù)量，暴露受到隨機誤差的影響較大。而且，NLR、PLR 動態(tài)變化趨勢和胃癌患者預后的關系尚不明確，仍需進一步研究和長期隨訪。最后，未知的或未測量的混雜因素可能對結局產(chǎn)生影響，如常住地區(qū)環(huán)境、家庭經(jīng)濟狀況和飲食習慣等。

總之，NLR 和PLR 是胃癌患者OS 的有效預后指標，基于炎癥-腫瘤理論開發(fā)的列線圖可以較為準確地預測行胃切除術胃癌患者的1、3、5年OS 率?？紤]到該炎癥指標的便捷易得性和經(jīng)濟性，其在臨床應用和研究中具有一定的潛在價值。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。