常規(guī)臨床檢驗(yàn)指標(biāo)與結(jié)直腸癌臨床病理參數(shù)的關(guān)聯(lián)分析及診斷預(yù)測(cè)價(jià)值*

章維維，鄒紅，楊蓉，黃慧芳(1.福建醫(yī)科大學(xué)附屬協(xié)和醫(yī)院 a.中心實(shí)驗(yàn)室，b. 檢驗(yàn)科，c. 病案室，福州350001；2.南京中醫(yī)藥大學(xué)附屬南京醫(yī)院檢驗(yàn)科，南京210003)

結(jié)直腸癌(colorectal cancer，CRC)的發(fā)病率和致死率居高不下[1]，其診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”——結(jié)腸鏡病理活檢存在有創(chuàng)性、檢查周期長(zhǎng)、發(fā)現(xiàn)時(shí)間晚、不方便多次檢測(cè)等局限性[2]。血清腫瘤標(biāo)志物如癌胚抗原(carcinoembryonic antigen，CEA)和糖類(lèi)抗原19-9(carbohydrate antigen，CA19-9)用于監(jiān)測(cè)CRC患者的術(shù)后治療狀態(tài)，缺乏器官特異性，且陽(yáng)性率不高。因此，建立簡(jiǎn)單、易于推廣的CRC篩查模式以促進(jìn)CRC的早診、早治顯得尤為重要。本研究旨在通過(guò)分析簡(jiǎn)單易得的常規(guī)臨床檢驗(yàn)指標(biāo)與CRC患者病理學(xué)特征的關(guān)聯(lián)，從中篩選出具有診斷價(jià)值的指標(biāo)，并以此為依據(jù)構(gòu)建Nomogram模型，以提高CRC的早期篩查率。

1 對(duì)象與方法

1.1研究對(duì)象 回顧性收集2018年1月至12月首診于福建醫(yī)科大學(xué)附屬協(xié)和醫(yī)院行CRC根治性切除術(shù)的370例CRC患者。男225例，女145例，年齡28～88歲，中位年齡62歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：經(jīng)病理組織學(xué)診斷為CRC且未接受過(guò)放療、化療、靶向治療和抗炎等相關(guān)治療。排除標(biāo)準(zhǔn)：(1)家族性腺瘤性息肉病；(2)合并其他腫瘤或急慢性炎癥；(3)因CRC并發(fā)癥導(dǎo)致的急診手術(shù)；(4)術(shù)前使用過(guò)相關(guān)血液制品。其中結(jié)腸癌214例，直腸癌156例；低分化11例，中分化347例，高分化12例；浸潤(rùn)深度：T1+T2為76例，T3+T4為294例；淋巴結(jié)未見(jiàn)轉(zhuǎn)移(NO)的199例，N1+N2為171例。按照美國(guó)癌癥聯(lián)合委員會(huì)/國(guó)際抗癌聯(lián)盟結(jié)直腸癌TNM分期系統(tǒng)(2018年第八版)進(jìn)行臨床分期，其中Ⅰ期59例，Ⅱ期136例，Ⅲ期155例，Ⅳ期20例。

另收集同期在醫(yī)院體檢中心檢查的340例體檢健康人群的相關(guān)資料作為健康人對(duì)照組，男169例，女171例，年齡25～79歲，中位年齡48歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)有完整臨床檢驗(yàn)資料、影像學(xué)檢查結(jié)果和腸鏡檢查結(jié)果；(2)無(wú)既往病史，特別是血液系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤、自身免疫病等。排除標(biāo)準(zhǔn)：常規(guī)臨床檢驗(yàn)、影像學(xué)檢查或腸鏡檢查結(jié)果提示有明顯異常者。本研究經(jīng)福建醫(yī)科大學(xué)附屬協(xié)和醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)(2020KY052)，受試者均知情同意。

1.2主要儀器及試劑 XE2100全自動(dòng)血液分析儀及其配套試劑(日本Sysmex公司)，Cobas E602電化學(xué)發(fā)光全自動(dòng)免疫分析儀及配套CEA、CA19-9試劑(德國(guó)Roche公司)。

1.3方法 患者在入院次日、體檢健康者在體檢當(dāng)日清晨采集靜脈血標(biāo)本。EDTA抗凝，混勻后，在全自動(dòng)血液分析儀上檢測(cè)；無(wú)抗凝劑血標(biāo)本經(jīng)3 500 r/min離心10 min，在全自動(dòng)免疫分析儀上檢測(cè)血清CEA、CA19-9水平，以上操作均嚴(yán)格遵守標(biāo)準(zhǔn)化流程。參考范圍：CEA<5.0 ng/mL，CA19-9<37.0 U/mL，RDW為11%～16%。

2 結(jié)果

2.1CRC組和健康人對(duì)照組的基本資料分析 CRC組的中性粒細(xì)胞與淋巴細(xì)胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR)、血小板與淋巴細(xì)胞比值(platelet-to-lymphocyte ratio，PLR)、紅細(xì)胞分布寬度(red blood cell distribution width，RDW)和CEA、CA19-9顯著高于健康人對(duì)照組(P<0.01)，而淋巴細(xì)胞與單核細(xì)胞比值(lymphocyte-to-monocyte ratio，LMR)水平則顯著低于健康人對(duì)照組(P<0.01)。見(jiàn)表1。

表1 CRC組和健康人對(duì)照組的臨床病理參數(shù)[M(P25,P75)]

2.2NLR、LMR、PLR、RDW與CRC患者臨床病理參數(shù)的關(guān)系 高NLR水平的患者腫瘤體積較大(P=0.033)、腫塊浸潤(rùn)更深(P=0.013)、TNM分期較晚、更易發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移(P<0.001)。年齡較大(≥62歲)、男性(P=0.02)、TNM分期(P=0.001)表現(xiàn)更晚、有遠(yuǎn)處器官轉(zhuǎn)移(P=0.009)患者的LMR水平較低。且PLR、LMR在早晚期患者間的差異存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；高PLR水平在男性(P=0.001)、結(jié)腸部位腫瘤(P=0.004)、更晚T分期(P=0.009)和有淋巴結(jié)侵犯(P=0.041)的患者中更常見(jiàn)。高RDW水平的患者更多發(fā)生在結(jié)腸部位(P=0.008)。見(jiàn)表2、表3。

表2 NLR和LMR指標(biāo)與CRC患者臨床病理參數(shù)的關(guān)系

表3 PLR和RDW(%)指標(biāo)與CRC患者臨床病理參數(shù)的關(guān)系

2.3NLR、LMR、PLR、RDW與CEA、CA19-9對(duì)CRC的早期篩查價(jià)值 以CRC患者作為疾病組，體檢健康者作為對(duì)照組，繪制ROC曲線(xiàn)，評(píng)估對(duì)CRC的早期篩查價(jià)值。結(jié)果提示,在各血細(xì)胞炎性指標(biāo)中，PLR的曲線(xiàn)下面積(area under curve，AUCROC)最高，其次是LMR。所有單項(xiàng)指標(biāo)中CEA的AUCROC最高；當(dāng)6個(gè)指標(biāo)全部聯(lián)合時(shí)，AUCROC達(dá)到最大值，為0.844，此時(shí)敏感性和特異性分別為67.10%和87.90%。見(jiàn)表4。

2.4基于常規(guī)臨床檢驗(yàn)指標(biāo)構(gòu)建診斷預(yù)測(cè)模型

2.4.1常規(guī)臨床檢驗(yàn)指標(biāo)單/多因素分析 通過(guò)Logistic回歸對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行單因素分析，將有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)納入多因素回歸分析。將連續(xù)變量以最佳cut-off值和醫(yī)學(xué)決定水平為截點(diǎn)轉(zhuǎn)換成分類(lèi)變量，結(jié)果提示年齡、性別、CEA、CA19-9、LMR、PLR、RDW是CRC的獨(dú)立危險(xiǎn)因素(P<0.05)。見(jiàn)表5。

表5 常規(guī)檢測(cè)指標(biāo)的單/多因素分析

2.4.2構(gòu)建Nomogram模型 納入CRC的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，通過(guò)R軟件建立預(yù)測(cè)Nomogram模型(圖1)。運(yùn)用實(shí)例：患者，男性，58歲，主訴：黑便2 d，實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果：CEA 2.42 ng/mL，CA19-9 23.54 U/mL，N 4.32×109/L，L 2.11×109/L，M 0.38×109/L，PLT 218.76×109/L，RDW 13.8%；其投射至列線(xiàn)圖上的分?jǐn)?shù)分別為0、24、50、35、0、0與37.5分，總分為146.5分，對(duì)應(yīng)CRC患病概率為54.5%。

圖1 預(yù)測(cè)CRC患者患病概率的Nomogram模型

2.4.3Nomogram的性能評(píng)價(jià) Nomogram的C指數(shù)為0.866，提示由CEA、CA19-9、LMR、PLR和RDW組成的Nomogram模型具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力(圖2A)。采用Bootstrap內(nèi)部驗(yàn)證法進(jìn)一步分析模型的校準(zhǔn)度(圖2B)，校正后的曲線(xiàn)與理想曲線(xiàn)幾乎重合，表明預(yù)測(cè)概率和實(shí)際患病概率具有很好的吻合度。同時(shí)Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)的結(jié)果(χ2=3.744，P=0.927)也證實(shí)了模型有良好的擬合優(yōu)度。

注：A，Nomogram模型預(yù)測(cè)CRC患病概率的ROC曲線(xiàn)；B，預(yù)測(cè)CRC患病概率的校準(zhǔn)曲線(xiàn)。

3 討論

本研究分析結(jié)果表明，CRC患者的NLR、PLR水平明顯高于健康人對(duì)照組，與Stojkovic等[3]的報(bào)道基本一致，提示NLR和PLR或可用于CRC的早期診斷。且隨著臨床分期越晚，NLR、PLR水平逐漸升高，但只有NLR水平在Ⅲ、Ⅳ期患者與Ⅰ、Ⅱ期患者間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，該結(jié)果與Pedrazzani等[4]的報(bào)道相似。因此，筆者認(rèn)為NLR可以輔助鑒別診斷早期與晚期CRC，而PLR對(duì)CRC分期的輔助鑒別能力仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。本研究還發(fā)現(xiàn)，CRC患者的LMR水平明顯低于健康人對(duì)照組；在CRC組中，LMR較低者更多出現(xiàn)在年老者、男性、腫瘤浸潤(rùn)更深、有遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的人群中，這與Chan等[5]和Li等[6]的報(bào)道結(jié)果相似。近年來(lái)，RDW被證實(shí)與血沉、CRP等炎性指標(biāo)具有相關(guān)性[7]。在本研究中，CRC患者與健康人對(duì)照組間的RDW存在差異，直腸癌與結(jié)腸癌的RDW也存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。Li等[8]曾報(bào)道RDW與CEA、CA19-9的水平呈正相關(guān)，RDW聯(lián)合CEA可以有效判斷CRC的預(yù)后。本研究聯(lián)合6項(xiàng)指標(biāo)的AUCROC為0.844(P<0.01)，但無(wú)法同時(shí)兼顧敏感性和特異性。因此，為便于臨床診療工作，筆者嘗試借助Nomogram這一臨床可視化工具。

目前，Nomogram多廣泛應(yīng)用于疾病的預(yù)后或疾病的惡性進(jìn)展。如趙芳等[9]認(rèn)為納入腫瘤分化程度、TNM分期、NLR、CEA、CA19-9及抑癌基因P53構(gòu)建的列線(xiàn)圖可以預(yù)測(cè)結(jié)直腸癌患者的3年、5年無(wú)病生存率。筆者首次嘗試將CEA、CA19-9聯(lián)合NLR、LMR、PLR和RDW借助Nomogram模型，預(yù)測(cè)出待篩查人群的CRC患病概率。既往流行病學(xué)數(shù)據(jù)表明，CRC的發(fā)病率會(huì)隨著年齡的增大而升高，且男性的比例高于女性患者[10]。這與本次研究結(jié)果得出的年齡和性別是CRC發(fā)病的獨(dú)立危險(xiǎn)因素是一致的。但與既往大多數(shù)研究報(bào)道的NLR是CRC的獨(dú)立預(yù)后指標(biāo)[11]不同的是，本研究結(jié)果提示NLR不是CRC發(fā)病的獨(dú)立危險(xiǎn)因素；分析原因可能是由于本研究將已行急診手術(shù)的病情較重的患者排除，入組的擇期手術(shù)的CRC患者炎性狀態(tài)尚可。因此，關(guān)于NLR這個(gè)炎性指標(biāo)是否可以預(yù)測(cè)診斷CRC仍需討論。故而本研究暫未將NLR納入模型中。最后，筆者將年齡、性別、CEA、CA19-9、LMR、PLR和RDW等7個(gè)指標(biāo)納入列線(xiàn)圖中，個(gè)性化預(yù)測(cè)待檢人群的CRC患病概率。其中，Nomogram模型表現(xiàn)出良好的區(qū)分能力(C指數(shù)：0.866)，并且內(nèi)部驗(yàn)證的校準(zhǔn)曲線(xiàn)也提示模型的預(yù)測(cè)能力是可信的。此模型可能會(huì)是臨床工作中CRC早篩查、早診治的第一道防線(xiàn)，可以有效降低漏診率，更好地服務(wù)于臨床。

本研究將常規(guī)臨床檢測(cè)指標(biāo)具象化地應(yīng)用于預(yù)測(cè)CRC的患病概率，但存在以下局限性：首先，本研究是1個(gè)單中心、小樣本、回顧性病例對(duì)照研究；其次，本研究未采集外部驗(yàn)證組數(shù)據(jù)，因而不能確定其他中心的適用性；最后，由于國(guó)際上未統(tǒng)一規(guī)定NLR、LMR、PLR的標(biāo)準(zhǔn)化閾值，不同研究報(bào)道的最佳閾值均來(lái)自各自數(shù)據(jù)庫(kù)，由此產(chǎn)生的誤差無(wú)法估算。因此，仍需要多中心、大樣本量的前瞻性研究進(jìn)一步驗(yàn)證。