基于外周血細胞的腎癌患者術(shù)后預(yù)后風(fēng)險評估與精準化預(yù)測

牛路 薛博 高哈爾·卡德爾漢 劉華平 賈偉 吳波 陳勇全 仇麗霞 王東文

腎癌是中老年人泌尿系統(tǒng)常見的惡性腫瘤之一,其發(fā)病率在泌尿及男生殖系統(tǒng)中僅次于前列腺癌和膀胱癌[1]。研究顯示,腎癌患者在長期隨訪中的生存率不容樂觀,術(shù)后5年生存率僅74%[2],因此明確腎癌的預(yù)后影響因素十分重要。目前的研究結(jié)果證實,影響腎癌預(yù)后的因素主要包括腫瘤分期、Fuhrman分級、腫瘤大小、體能狀態(tài)、病理性壞死等,國外有研究基于上述因素構(gòu)建了UISS評分系統(tǒng)、SSIGN評分系統(tǒng)和Leibovich預(yù)測模型[3-5],但這些預(yù)測模型均基于歐美人群設(shè)計,其在國內(nèi)人群中的應(yīng)用價值有待探究。近年來基于Cox的預(yù)后模型已被應(yīng)用于各類癌癥并成為可靠的預(yù)后預(yù)測工具[6-8],其通過可視化的方式(如線段式列線圖)可以針對患者的預(yù)后進行準確預(yù)測[9],且預(yù)測效果優(yōu)于傳統(tǒng)基于臨床分期的預(yù)后判斷[10]。本研究在此基礎(chǔ)上納入外周血細胞參數(shù)構(gòu)建Cox回歸模型,通過直觀的可視化工具實現(xiàn)對腎癌患者術(shù)后風(fēng)險評估和個性化生存分析預(yù)測,進一步為臨床醫(yī)師制定診療策略提供更多的數(shù)據(jù)支持。

對象與方法

一、研究對象

本研究通過電子病歷系統(tǒng)檢索山西醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院2011年1月至2016年12月接受手術(shù)治療的腎癌患者的臨床及術(shù)后隨訪資料,患者隨訪截止日期為2020年12月。納入標準:①臨床病理資料完整(術(shù)前檢查及檢驗結(jié)果完整);②術(shù)后病理確診為腎癌;③術(shù)前未進行任何與腫瘤相關(guān)的手術(shù)、放化療及其他治療者;④依從性良好,術(shù)后配合密切跟蹤隨訪者。排除標準:①既往有其他惡性腫瘤病史或治療史;②患有自身免疫性疾病或急慢性感染者;③患有血液系統(tǒng)疾病或血栓性疾病或正在行抗凝治療者;④患有影響患者生化指標的其他疾病如上呼吸道感染等;⑤隨訪期間因其他疾病導(dǎo)致死亡的患者。本研究遵循的程序符合2013年修訂的世界醫(yī)學(xué)協(xié)會赫爾辛基宣言[11]要求。

二、資料收集

包括患者的一般人口學(xué)信息(性別、年齡、吸煙史、飲酒史、體質(zhì)量指數(shù))、臨床因素(血尿史、高血壓病史、糖尿病病史、腎癌家族史,術(shù)前腫瘤側(cè)別、手術(shù)類型、腫瘤病理類型、腫瘤直徑、Fuhrman分級)以及血常規(guī)(白細胞、中性粒細胞、血小板、淋巴細胞、單核細胞)、血生化檢查(纖維蛋白原、甘油三酯、總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、低密度脂蛋白膽固醇)結(jié)果。術(shù)前血液指標檢測在術(shù)前1周內(nèi)收集,并計算出中性粒細胞與淋巴細胞比值(neutrophil-to-lymphocyteratio, NLR)、血小板與淋巴細胞比值(platelet-to-lymphocyte ratio, PLR)、淋巴細胞與單核細胞比值(lymphocyte-to-monocyteratio, LMR)。

本研究中所有患者的隨訪資料均以門診檢查、住院復(fù)查、電話隨訪方式獲得?；颊咴谛g(shù)后第1年每3個月隨訪1次,第2年每6個月隨訪1次,之后每年隨訪1次,直到死亡或退出研究。最后1次隨訪時間是2020年12月。

三、變量定義

腫瘤Fuhrman分級按照2016年WHO第4版腎臟腫瘤分類標準進行劃分[12],并將Ⅰ級定義為低分級組,Ⅱ～Ⅲ級定義為中分級組,Ⅳ級定義為高分級組?？偵?overall survival, OS)期定義為術(shù)后至任何原因?qū)е碌乃劳龌螂S訪結(jié)束的時間。

四、統(tǒng)計學(xué)方法

定量資料采用均數(shù)±標準差或中位數(shù)、四分位數(shù)表示,定性資料采用構(gòu)成比表示,離散型資料采用單因素Log-rank檢驗,連續(xù)型變量采用PH假定檢驗,滿足PH假定檢驗(P>0.05)的變量運用單因素Cox回歸分析;構(gòu)建多因素Cox回歸模型,在此基礎(chǔ)上輸出可視化結(jié)果(森林圖),利用線段式列線圖可視化分析個體預(yù)測概率;最后采用時依受試者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲線評價Cox回歸模型的穩(wěn)定性。檢驗水準α=0.05。應(yīng)用SPSS 22.0軟件進行統(tǒng)計分析,統(tǒng)計推斷采用R語言(4.0.2版本),運用survival包進行單因素、多因素Cox回歸分析,運用ggforest包繪制森林圖,運用regplot包繪制線段式列線圖,運用riskRegression包繪制時依ROC曲線。

結(jié) 果

一、患者的基本資料

本研究共納入251例患者,其中男152例(60.6%),女99例(39.4%),男女患者比例為1.54∶1;平均年齡(65.25±9.92)歲;平均隨訪時間(84.05±14.37)個月,中位隨訪時間85.21(74.59,95.24)個月;死亡66例(26.3%),失訪46例(18.3%),見表1。

表1 腎癌患者基本資料

二、腎癌預(yù)后因素的單因素分析

對單因素分類變量的Log-rank檢驗結(jié)果顯示,患者性別、血尿史、Fuhrman分級在生存和死亡組間的差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),見表2。不同性別、血尿史和Fuhrman分級患者的生存曲線見圖1,女性患者的OS率高于男性患者(P=0.017);無血尿史患者的OS率高于有血尿史患者(P=0.002);Fuhrman低分級患者的OS率高于Fuhrman高分級患者(P<0.001),差異均有統(tǒng)計學(xué)意義。

表2 單因素分類變量的Log-rank檢驗

A:不同性別患者的生存曲線;B:有、無血尿史患者的生存曲線;C:不同F(xiàn)uhrman分級患者的生存曲線圖1 不同性別、血尿史和Fuhrman分級患者的生存曲線圖

對連續(xù)型變量的PH假定檢驗顯示,偏殘差與時間秩次之間的Pearson相關(guān)系數(shù)中白細胞(r=0.156,P=0.259)、中性粒細胞(r=0.227,P=0.098)、淋巴細胞(r=-0.162,P=0.243)、單核細胞(r=0.050,P=0.718)、NLR(r=0.201,P=0.144)、PLR(r=0.082,P=0.554)、LMR(r=-0.133,P=0.337)、纖維蛋白原(r=-0.178,P=0.197)、總膽固醇(r=0.025,P=0.857)差異均無統(tǒng)計學(xué)意義,滿足風(fēng)險比例Cox回歸模型的PH假定要求,可直接進行Cox回歸分析。

連續(xù)型變量的單因素Cox回歸分析結(jié)果如表3所示,其中白細胞(HR=1.88,95%CI:1.51～2.33)、中性粒細胞(HR=1.94,95%CI:1.64～2.30)、單核細胞(HR=1.55,95%CI:1.27～1.89)、NLR(HR=1.52,95%CI:1.36～1.71)、PLR(HR=1.79,95%CI:1.49～2.15)、纖維蛋白原(HR=1.34,95%CI:1.17～1.55)是腎癌預(yù)后的危險因素,而淋巴細胞(HR=0.47,95%CI:0.35～0.63)和LMR(HR=0.11,95%CI:0.05～0.23)是其保護因素,與腎癌患者的預(yù)后關(guān)系存在統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),其余變量與腎癌患者預(yù)后無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。

表3 連續(xù)型變量的單因素Cox回歸分析

三、腎癌預(yù)后因素的多因素分析及森林圖繪制

將單因素分析中與OS相關(guān)的因素進行多因素分析,結(jié)果如圖2所示,計算其每增加一個標準差的HR和95%CI,其中Fuhrman分級(HR=1.76;95%CI:1.11～2.80)、中性粒細胞(HR=3.18,95%CI:1.57～6.44)、單核細胞(HR=1.58,95%CI:1.01～2.49)、PLR(HR=1.42,95%CI:1.03～1.97)是腎癌預(yù)后的危險因素;對相關(guān)因素進行多重共線性檢驗可知,白細胞和中性粒細胞的方差膨脹因子相對較大,受其影響,NLR(HR=0.57,95%CI:0.35～0.94)是腎癌預(yù)后的保護因素,差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。腎癌預(yù)后風(fēng)險森林圖可視化結(jié)果顯示了各變量對預(yù)后的影響情況,對圖2中的多因素分析結(jié)果進行舉例說明:Fuhrman分級每增加1級,腎癌患者死亡風(fēng)險增加0.76倍。

注:*P<0.05;**P<0.01圖2 腎癌患者OS影響因素的森林圖

四、線段式列線圖的繪制

本研究基于多因素Cox回歸模型結(jié)果繪制線段式列線圖,預(yù)測腎癌患者術(shù)后3年、5年、8年的生存率。如圖3所示,在PLR、NLR、單核細胞、中性粒細胞、Fuhrman分級影響下,該個體(直到最后一次隨訪結(jié)束出現(xiàn)死亡)總得分為169分,對應(yīng)的術(shù)后3年、5年、8年死亡率分別為0.39%、1.18%和13.10%,生存率分別為99.61%、98.82%和86.90%。

注:*P<0.05;**P<0.01;***P<0.001圖3 個性化列線圖預(yù)測腎癌患者術(shù)后3年、5年、8年生存率

五、模型穩(wěn)定性的時依ROC曲線驗證

利用單個腎癌患者的生存時間,可以在多個時間點構(gòu)建ROC曲線,并輸出各個時間點對應(yīng)的ROC曲線下面積(area under the curve, AUC),以驗證模型的穩(wěn)定性。如圖4所示,患者術(shù)后3年、5年、8年生存率的AUC分別為0.692、0.679和0.714,模型隨時間變化幅度較小,穩(wěn)定性較好,表明在一定的時間范圍內(nèi)上述生存分析是有效的。

圖4 Cox回歸模型的時依ROC曲線

討 論

本研究回顧性分析了251例腎癌術(shù)后患者的一般人口學(xué)信息、臨床因素及血常規(guī)、血生化資料,運用單因素聯(lián)合多因素回歸分析尋找潛在影響腎癌患者術(shù)后結(jié)局的影響因素,并利用線段式列線圖輸出預(yù)后因素對12號個體術(shù)后3年、5年、8年的生存率進行預(yù)測,最后采用時依ROC曲線評價Cox回歸模型的穩(wěn)定性,以此探討影響腎癌患者預(yù)后的相關(guān)因素,從而為腎癌患者個性化干預(yù)治療提供統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)支持。

本研究發(fā)現(xiàn),Fuhrman分級是腎癌預(yù)后的獨立危險因素,經(jīng)森林圖進一步將結(jié)果可視化,觀測到Fuhrman分級每增加1級,其對腎癌的危險性可增加0.76倍,這與Murase等[13]的研究一致。Fuhrman分級是評價腎癌侵襲性最常用的預(yù)后參數(shù)之一,除了提供與結(jié)果預(yù)測有關(guān)的信息外,還可為腎癌的綜合治療提供一定信息[14]。

越來越多的研究證據(jù)表明癌癥相關(guān)炎癥反應(yīng)在其發(fā)生和發(fā)展過程中起著至關(guān)重要的作用。其中炎癥微環(huán)境的變化主要體現(xiàn)在中性粒細胞增多,同時伴有相對淋巴細胞減少和單核細胞增多[15-16]。本研究繪制的森林圖顯示,中性粒細胞和單核細胞均是影響腎癌預(yù)后的危險因素,每增加1個單位,其危險性分別增加1.04、8.27倍。癌癥患者體內(nèi)中性粒細胞增多通常是由于癌癥相關(guān)炎癥因子引發(fā)的[17],升高的循環(huán)中性粒細胞含有血管內(nèi)皮生長因子[18],并通過抑制免疫細胞的溶細胞效應(yīng)來抑制免疫系統(tǒng)功能[19],加速腫瘤的進展。巨噬細胞是源于外周血中循環(huán)的單核細胞的組織駐留細胞,在先天免疫調(diào)控中發(fā)揮主要作用。當(dāng)腫瘤進展為惡性腫瘤時,腫瘤相關(guān)巨噬細胞會刺激血管生成,增強腫瘤遷移和侵襲,并抑制抗腫瘤免疫[20]。綜合來看,中性粒細胞和單核細胞均可作為腎癌預(yù)后的獨立危險因素。

與此同時,多種基于循環(huán)血細胞的預(yù)后生物標志物在各種腫瘤的預(yù)后預(yù)測中被廣泛應(yīng)用,如NLR、PLR等分別在結(jié)直腸癌[21]、食管癌[22]中被鑒定為預(yù)后標志物。在本研究中,NLR、PLR均是腎癌預(yù)后的獨立影響因素,其中NLR為腎癌的保護因素,PLR則是危險因素。

對于NLR在腎癌中的作用及影響目前尚無定論,NLR作為一種炎性標志物,能反映免疫系統(tǒng)的活性,高NLR可能是全身和局部炎癥的標志物,可以為腫瘤的發(fā)展和轉(zhuǎn)移提供有利的微環(huán)境[23]。Sejima等[24]通過Fas介導(dǎo)的凋亡通路證明了NLR與免疫系統(tǒng)活性水平之間有一定的關(guān)系,認為NLR在其中作為疾病危險因素。PLR可以很好地反映癌癥的預(yù)后,淋巴細胞減少是免疫反應(yīng)弱的典型特征,高水平的單核細胞計數(shù)說明腫瘤負荷較大。淋巴細胞起著介導(dǎo)免疫監(jiān)視和免疫編輯的功能,淋巴細胞的浸潤是腫瘤微環(huán)境中阻止保護性免疫反應(yīng)的必要條件[25],而低淋巴細胞計數(shù)直接體現(xiàn)出患者對腫瘤的弱免疫反應(yīng)狀態(tài)[26]。有研究發(fā)現(xiàn),PLR升高與腎癌患者生存期和無病生存期較差有關(guān)[27],是腎癌OS和無進展生存期的獨立預(yù)測因子[28]。

在本研究中我們探討了腎癌患者術(shù)后的預(yù)后影響因素,與UISS評分系統(tǒng)、SSIGN評分系統(tǒng)和Leibovich預(yù)測模型相比,本研究著重關(guān)注了血清學(xué)指標及其延伸數(shù)值,根據(jù)患者的具體特征繪制列線圖以精準預(yù)測患者術(shù)后3年、5年、8年的生存率,在對個體化病情評估時,本列線圖可以為患者提供預(yù)后信息,為預(yù)后治療方案的決策提供有價值的參考。但本研究也存在一些局限性,本研究為單中心研究,納入的樣本量相對較少,且并未對患者術(shù)后的炎癥指標進行規(guī)律監(jiān)測,故無法進一步探討患者手術(shù)前后炎癥指標的變化及其與腫瘤預(yù)后的關(guān)系。因此各變量對腎癌預(yù)后的影響還需要做進一步的探究。