乳腺癌化學治療致肝損傷預測模型的構(gòu)建及其評價

夏坤健，鄧林林，王 琳

1.南昌大學第二附屬醫(yī)院乳腺外科，南昌 330006；2.南昌大學第二附屬醫(yī)院重癥醫(yī)學科，南昌 330006

國際癌癥研究所發(fā)布的2020 年全球癌癥數(shù)據(jù)報告顯示乳腺癌已超越肺癌成為全球第一大癌，2020年我國乳腺癌新發(fā)病例約42 萬，高居全球第一，死亡人數(shù)約11.7 萬，居女性癌癥死亡首位［1］。手術(shù)是治療乳腺癌的主要方法。化學治療（化療）則是非手術(shù)治療的基石，同時還有內(nèi)分泌治療、靶向治療、放射治療和免疫治療等療法。乳腺癌化療周期長且通常采用聯(lián)合用藥方案，使藥物對肝臟的毒性疊加［2］。故而，因化療致肝功能損傷而延期化療或者更改方案的病例時有報道。有研究［3］顯示，在藥物性肝損傷中，抗腫瘤藥物大約占15%。因藥物性肝損傷引起的急性肝衰竭中，抗腫瘤藥物則位居第2 位［4］?，F(xiàn)有乳腺癌診療指南并未介紹針對特定化療方案致肝損傷的危險因素以及相應的預防性措施。乳腺癌化療致肝損傷的研究相對較少。因此，尋找出影響化療致肝損傷的關(guān)鍵因素并建立肝損傷預測模型具有重要的臨床意義。本文旨在探討蒽環(huán)類聯(lián)合環(huán)磷酰胺序貫紫杉醇類±曲妥珠單抗化療方案致肝損傷的風險因素，并建立預測模型，從而更多地關(guān)注肝損傷高危人群，根據(jù)個體差異進行化療前的有效干預，以降低因肝損傷而造成化療延期甚至中斷的發(fā)生率。

1 對象與方法

1.1 研究對象

回顧性分析2019年4月—2021年9月在南昌大學第二附屬醫(yī)院接受化療的207 例乳腺癌患者。所有患者的化療方案均為蒽環(huán)類聯(lián)合環(huán)磷酰胺序貫紫杉醇類±曲妥珠單抗（首次劑量8 mg/kg，后續(xù)劑量6 mg/kg，共17 次，3 周1 次）。納入標準：①18 歲及以上女性患者。②病理證實的乳腺癌患者。③化療方案規(guī)范完整。④病歷資料完整。⑤每周期化療前后均接受肝功能檢查。⑥同意并簽署化療知情同意書。排除標準：①合并其他腫瘤疾病。②曾在外院接受階段性化療后轉(zhuǎn)入我院治療。③同步放化療。④化療期間服用任何其他可損傷肝功能的食物或藥物者，如酒精、中藥以及抗病毒藥物等。⑤化療前肝功能生化指標顯示已有肝損傷者。

1.2 乳腺癌化療藥物性肝損傷的診斷標準

參照國際藥物性肝損傷的診斷共識［5］并結(jié)合我國指南［6］，本研究的肝損傷診斷標準為：①血清丙氨酸轉(zhuǎn)氨酶（alanine aminotransferase，ALT）>2 倍正常值上限（upper limit of normal value，ULN）或總膽紅素（total bilirubin，TBil）>2 倍ULN。②或谷草轉(zhuǎn)氨酶（aspartate aminotransferase，AST）、堿性磷酸酶（alkaline phosphatase，ALP）和TBil 同時升高，且至少1 項>2 倍ULN。肝損傷分型標準如下：①肝 細 胞 損 傷 型，ALT/ULNALT≥3 且R>5 ［R=（ALT/ULNALT）/（ALP/ULNALP）］。②膽汁淤積型，ALP/ULNALP≥2 且 R ≤2。 ③ 混 合 型 ，ALT/ULNALT≥3、ALP/ULNALP≥2 且2 < R < 5。肝損傷嚴重程度分級：1 級（輕度肝損傷）、2 級（中度肝損傷）、3 級（重度肝損傷）、4 級（急性肝衰竭）和5級（致命）。

1.3 研究方法

1.3.1 研究分組 采用病例對照研究方法，在完整的化療周期中，根據(jù)肝功能檢測指標中的相對最高值進行判斷，顯示出現(xiàn)肝損傷的為實驗組，未出現(xiàn)肝損傷的為對照組。

1.3.2 信息采集 利用南昌大學第二附屬醫(yī)院電子病例系統(tǒng)，統(tǒng)計所有患者的臨床病理資料如下：①患者基本特征，年齡、月經(jīng)狀態(tài)等。②病史信息，肝功能生化指標、是否感染乙肝病毒（乙肝六項）、既往高血壓病史、腫瘤TNM 分期、既往糖尿病史、化療前白蛋白水平是否低下（<40 g/L）、三酰甘油是否升高（≥1.7 mmol/L）、高密度脂蛋白膽固醇是否降低（<1.0 mmol/L）等。③治療信息，如化療方案、紫杉醇類化療期間是否聯(lián)合曲妥珠單抗靶向治療、出現(xiàn)肝損傷時的化療療程等。

1.4 統(tǒng)計學方法

所有數(shù)據(jù)均采用SPSS 20.0 統(tǒng)計軟件和GraphPad Prism8.0 軟件分析，觀測資料均為定量資料，以例數(shù)（百分率）表示。采用χ2檢驗進行單因素篩查，比較2 組間的臨床病理資料的差異。將單因素篩查P<0.05的因素納入二元Logistic回歸分析，并建立回歸模型，評價指標為OR和95%CI。采用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線判斷回歸模型的預測價值。采用Kappa一致性檢驗驗證回歸模型的預測效能。當P<0.05，表示差異有統(tǒng)計學意義。檢驗水準α＝0.05（雙尾）。

2 結(jié)果

2.1 基本資料及肝損傷發(fā)生情況分析

共納入207 例研究對象，年齡為26～76 歲，平均年 齡（51.2±9.8） 歲。發(fā) 生 肝 損 傷 的 患 者69 例（33.3%），其中1～2 級肝損傷66 例（95.7%）；肝細胞損傷型的患者53 例（76.8%），膽汁淤積型9 例（13.0%），混合型7 例（10.1%）。第1～4 周期化療致肝損傷的患者分別為22 例（10.6%），9 例（4.3%），8 例（3.9%），12 例（5.8%），累計51 例（24.6%）；第4周期以上化療致肝損傷的患者18例（8.7%）。

2.2 一般臨床病理資料分析

實驗組和對照組患者一般臨床病理資料比較結(jié)果如表1 所示。其中化療方案、感染乙肝病毒、既往高血壓病史、腫瘤TNM 分期、既往糖尿病史、化療前白蛋白水平低下、三酰甘油升高等7 個指標間的差異有統(tǒng)計學意義（均P<0.05）；而是否聯(lián)合靶向治療、年齡、月經(jīng)狀態(tài)、高密度脂蛋白膽固醇降低等4 個指標間的差異無統(tǒng)計學意義（均P>0.05）。

表1 實驗組與對照組的一般臨床病理資料比較［n（%）］Tab 1 Comparison of general clinicopathological data between the experimental group and the control group［n（%）］

Continued Tab

2.3 二元Logistic回歸分析及預測模型的建立

以是否出現(xiàn)肝損傷為因變量，以前述單因素分析P<0.05 的指標/因素為自變量進行二元Logistic 回歸分析，回歸過程采用逐步后退法，各變量賦值見表2。結(jié)果顯示，化療方案（AC/EC×4-P×12）、感染乙肝病毒、腫瘤TNM 分期為Ⅲ期、既往糖尿病史、化療前白蛋白水平低下是化療致肝損傷的獨立危險因素（P<0.05），詳見表3 及圖1。因此，可建立Logistic 回歸預測模型：logit（P）=-3.471+1.511·X1+1.112·X2+1.320·X3+0.755·X4+0.691·X5+0.973·X6+1.258·X7+0.741·X8+1.668·X9+1.555·X10，其中自變量：X1 為感染乙肝病毒，X2 為既往糖尿病史，X3 為化療前白蛋白水平低下，X4 為三酰甘油升高，X5 為高血壓Ⅰ級，X6 為高血壓Ⅱ級，X7 為高血壓Ⅲ級，X8 為腫瘤TNM 分期為Ⅱ期，X9 為腫瘤TNM 分期為Ⅲ期，X10為AC/EC×4-P×12 化療方案。該模型的霍斯默-萊梅肖檢驗的χ2值為13.610，P＝0.093>0.05，表明該二元Logistic回歸方程與原始數(shù)據(jù)有比較好的擬合。

圖1 二元Logistic回歸模型森林圖Fig 1 Forest plot of binary Logistic regression model

表2 二元Logistic回歸分析的變量賦值表Tab 2 Variable assignment table of binary Logistic regression analysis

表3 二元Logistic 回歸分析結(jié)果Tab 3 Binary Logistic regression analysis results

2.4 模型預測效能的評價及外部驗證

采用ROC 曲線評估上述Logistic 回歸模型的預測效能，以模型預測SLN轉(zhuǎn)移的概率值繪制ROC曲線，如圖2 所示。其ROC 曲線下面積為0.874，標準誤0.024，95%CI為0.827～0.922，P=0.000，表明該模型具有較好的預測價值。根據(jù)前述納入、排除標準重新納入87 例在南昌大學第二附屬醫(yī)院接受化療的乳腺癌患者，收集患者的一般臨床病理資料，根據(jù)前述診斷標準分為肝損傷組和未損傷組。將納入患者的一般臨床病理資料代入預測模型，根據(jù)模型所得概率值分為肝損傷組與未損傷組。經(jīng)比較，該預測模型特異度為86.9%，靈敏度76.9%；陽性預測值為71.4%，陰性預測值為89.8%；準確度為83.9%，詳見表4。經(jīng)Kappa 檢驗顯示具有較高的一致性（Kappa 值為0.624，標準誤為0.091，P=0.000）。

表4 二元Logistic回歸分析模型預測評估Tab 4 Prediction and evaluation of binary Logistic regression analysis model

圖2 二元Logistic回歸模型預測肝損傷的ROC曲線Fig 2 ROC curve of binary Logistic regression model for predicting liver injury

3 討論

化療作為乳腺癌治療手段當中的重要一環(huán)，常因其毒副作用而影響其療效，因此研究化療致肝損害的相關(guān)危險因素則顯得尤為重要。因曲妥珠單抗靶向治療的主要副反應是心臟損害［7］，且接受靶向治療與未接受靶向治療的患者之間肝損傷的差異無統(tǒng)計學意義。故蒽環(huán)類聯(lián)合環(huán)磷酰胺序貫紫杉醇類的化療方案是否聯(lián)合靶向治療不影響本模型的預測效能，本預測模型均適用。從上述研究結(jié)果可見，肝損傷主要發(fā)生在前4 個周期的化療當中，應值得注意，其原因在于治療實踐中為保證化療的正常進行，患者首次發(fā)生肝損傷后通常會采取保肝藥物進行干預。一項針對西班牙藥物性肝損傷登記處的899 例藥物性肝損傷患者進行的研究［8］顯示，肝細胞損傷型占56%，膽汁淤積型與混合型各占23%，肝細胞損傷型的藥物性肝損傷患者出現(xiàn)肝移植或死亡病例的比例更高，膽汁淤積型的患者更易慢性化，而混合型的患者相對來說有更好的預后。本研究中肝細胞損傷型的患者約占76.8%，這表明蒽環(huán)類聯(lián)合環(huán)磷酰胺序貫紫杉醇類±曲妥珠單抗化療主要是導致患者的ALT 升高，這有助于臨床闡明化療致肝損傷的機制。由于條件限制，本研究未對肝損傷的患者進行病理活檢，無法明確肝損傷的病理類型，這將是今后研究的一個方向。本研究表明，AC/EC×4-P×12 方案發(fā)生肝損傷的風險較AC/EC×4-T×4 方案高3.734 倍，故對于接受AC/EC 序貫密集P方案化療的患者，臨床醫(yī)師應更加重視監(jiān)測其肝功能。本研究結(jié)果顯示，年齡與化療致肝損害之間的差異無統(tǒng)計學意義。SHU 等［9］研究發(fā)現(xiàn)年齡是抗結(jié)核治療致肝損傷的獨立危險因素，李雪等［10］的研究亦表明年齡是乳腺癌患者化療期間發(fā)生肝損傷的影響因素，與本研究結(jié)果不符，可能是本研究納入研究對象所接受的化療方案與李雪等人的研究不同所致。乙肝病毒感染是化療肝損傷的獨立危險因素，這與國內(nèi)外研究［11-12］結(jié)果相一致。其機制可能為以下幾個方面：①細胞毒藥物化療可使病毒的復制增加，導致肝細胞的破壞。②慢性乙肝病毒感染的患者肝臟本身可能存在慢性損傷，在化療藥物毒性的刺激下，肝功能不能代償而出現(xiàn)損傷。③化療過程中乙肝病毒再激活引起肝損傷［13］。本研究顯示乙肝病毒感染者化療致肝損傷發(fā)生率約為37.7%。KIM 等［14］研究的結(jié)果顯示乙肝病毒感染者化療致肝損傷發(fā)生率為33.3%。本研究發(fā)現(xiàn)糖尿病是化療致肝損傷的獨立危險因素。肝糖原積累過多誘發(fā)肝微血管病變，使肝臟無法獲得足夠的氧和血供，大量的氧自由基生成后引起廣泛的氧化應激損傷和炎癥因子的釋放，造成肝臟的損傷［15］，化療可能會加重這一過程，具體損傷機制值得進一步研究。因此，對于患有糖尿病的化療患者，應更加重視其血糖的管理。研究［16］顯示，白蛋白水平低下是抗真菌藥物致肝損害的獨立危險因素；以此為參考，本研究也將白蛋白水平作為影響因素納入了回歸分析。結(jié)果表明，化療前低白蛋白血癥是肝損傷的又一獨立危險因素，提示化療前應注意患者的營養(yǎng)狀況，及時糾正可減少肝損害發(fā)生率。本研究中，單因素分析顯示高血壓與肝損傷的發(fā)生之間的差異存在統(tǒng)計學意義，但其并不是肝損傷的獨立危險因素。其原因在于高血壓常合并有糖尿病以及高脂血癥。高脂血癥是脂肪肝的重要致病因素［17］，脂肪在肝血管的堆積會造成肝細胞血液供應減少，產(chǎn)生低氧的微環(huán)境而加速脂肪肝的疾病進展，脂肪肝則可造成肝臟損傷惡化，并引起機體脂肪代謝率下降，引起脂肪大量堆積在肝臟細胞中，形成惡性循環(huán)［18］。本研究顯示高脂血癥與肝損傷的發(fā)生有關(guān)聯(lián)，但不是其獨立危險因素。劉加葳等［19］的研究結(jié)果顯示TNM 分期Ⅱ期和Ⅲ/Ⅳ期均為為肝損傷的獨立危險因素，與其相似，本研究統(tǒng)計分析結(jié)果顯示TNM 分期Ⅲ期是肝損傷的獨立危險因素。最后，對本研究所得的Logistic 回歸模型進行預測價值分析，其ROC 曲線下面積為0.874，具有較高的預測效能。外部驗證也表現(xiàn)出了較好的一致性（Kappa 值0.624）。該模型可以基本滿足臨床醫(yī)師對乳腺癌患者行蒽環(huán)類聯(lián)合環(huán)磷酰胺序貫紫杉醇類±曲妥珠單抗化療致肝損傷的預測要求。本研究亦存在一些不足之處，首先，本研究是通過血清轉(zhuǎn)氨酶和膽紅素等生化指標來判斷是否出現(xiàn)了藥物性肝損傷， 但該方法特異性差，不能完全反映肝損傷的嚴重程度，從組織學證據(jù)顯示的損傷常重于臨床癥狀及實驗室檢查所提示的肝損傷［20］。其次，本研究的對象僅限于來我院就診的患者，回顧性分析病例數(shù)有限，還需要進一步進行前瞻性、大樣本的研究。

綜上所述，感染乙肝病毒、腫瘤TNM 分期Ⅲ期、既往糖尿病史、化療前白蛋白水平低下的乳腺癌患者接受蒽環(huán)類聯(lián)合環(huán)磷酰胺序貫密集型紫杉醇化療方案致肝損傷的風險較高?；贚ogistic 回歸模型較高的預測性能及較為良好的一致性，此模型對判斷乳腺癌患者是否出現(xiàn)化療致肝損傷有一定的參考價值。因此，此模型有助于臨床醫(yī)師對乳腺癌化療致肝損傷進行早期預防，降低肝損傷的發(fā)生率，從而使得乳腺癌患者的化療順利進行。

利益沖突聲明/Conflict of Interests

所有作者聲明不存在利益沖突。

All authors disclose no relevant conflict of interests.

倫理批準和知情同意/Ethics Approval and Patient Consent

受試對象或其親屬已經(jīng)簽署知情同意書。

Consent letters have been signed by the research participants or their relatives.

作者貢獻/Authors'Contributions

王琳、夏坤健、鄧林林參與了實驗設(shè)計；夏坤健參與了論文的寫作和修改。所有作者均閱讀并同意了最終稿件的提交。

The study was designed by WANG Lin、XIA Kunjian and DENG Linlin. The manuscript was drafted and revised by XIA Kunjian. All the authors have read the last version of paper and consented for submission.

·Received：2022-01-07

·Accepted：2022-04-10

·Published online：2022-04-28