肺癌患者外周血血小板參數檢測分析及臨床意義

樊 華，彌 鵬，楊 波，陳 葳

（1.西安交通大學第一附屬醫院檢驗科，陜西西安 710061; 2.陜西省人民醫院檢驗科，陜西西安 710068）

血小板為血細胞的重要成員，是血細胞計數檢查的一項基礎指標。在機體內參與多種生理及病理反應，包括止血、血栓形成、炎癥反應、傷口愈合等。隨著對該指標認識的加深，有研究者發現血小板與惡性腫瘤的發生、發展也有關[1-2]。肺癌是呼吸系統最常見的惡性腫瘤，在國內外的統計結果中發病率和死亡率均居惡性腫瘤首位[3-4]。本研究以肺癌患者和健康對照者為研究對象，分析外周血血小板參數檢測在肺癌診斷中的價值及臨床意義，以期進一步挖掘血小板的臨床價值。

1 材料與方法

1.1 研究對象 收集西安交通大學第一附屬醫院2018年8月～2019年4月初次確診的肺癌患者145例，納入病例組，其中男性107例，女性38例，平均年齡61.12±8.92歲。納入排除標準：①要求具有病理確診結果；②收集的檢測結果均為放、化療及手術干預前；③排除并發其他惡性或良性腫瘤患者；④排除肝損傷及脾功能異常病例；⑤排除合并血液系統疾病的病例；⑥要求病歷完整，基礎資料詳實。收集同期體檢者中體檢合格者138例納入對照組，其中男性88例，女性50例，平均年齡59.19±8.15歲，差異均無統計學意義（χ2=3.317，t = -1.896，均P＞0.05）。其中肺癌組包括肺小細胞癌52例（男性40例，女性12例，中位年齡62.5歲），肺鱗癌44例（男性37例，女性7例，中位年齡64歲），肺腺癌49例（男性30例，女性19例，中位年齡59歲），肺癌三組分型在性別構成和年齡上差異均無統計學意義（χ2=6.679，10.243，均P ＞0.05）。

1.2 試劑與儀器 儀器：全自動血液分析儀（日本SYSMEX，型號XE-2100）。試劑：所用試劑均為儀器配套試劑。

1.3 方法 采用EDTA-紫色負壓管抽取被檢者外周血2～3ml。按照標準操作規程（SOP文件）使用全自動血液分析儀檢測標本。收集數據期間的室內質控均在控、室間質評均合格。

1.4 統計學分析 應用統計軟件SPSS18對收集的數據進行分析。計量資料符合正態分布用均數±標準差（±s)描述，不符合正態分布用中位數和最大最小值描述。組間數據符合正態分布、方差齊性，比較采用t檢驗；不符合正態分布或方差不齊，用秩和檢驗分析；計數資料用構成比描述，組間比較采用χ2檢驗。均以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 肺癌組與對照組血小板參數比較 見表1。PLT， MPV，PCT和PDW四項參數不滿足正態分布和方差齊性，均采用秩和檢驗分析。結果PLT，MPV和PCT水平在肺癌組高于對照組，PDW在肺癌組低于對照組，差異均有統計學意義（均P ＜0.05）。

表1 肺癌組與對照組血小板參數的比較

2.2 肺癌三組分型中血小板參數的比較 見表2。采用多個獨立樣本秩和檢驗分析，四項血小板參數在肺小細胞癌、肺鱗癌、肺腺癌分型中差異無統計學意義(P ＞0.05)。

表2 肺癌不同分型中的血小板參數比較

2.3 血小板參數單項檢測在肺癌輔助診斷中的指標評價 見表3及圖1。通過繪制ROC曲線，可獲得血小板四項參數在肺癌診斷中的cut-off值（ROC曲線圖最接近左上角的點所對應的指標取值。該值對應的靈敏度+特異度最高）。以cut-off值為陰性和陽性的判斷界點可統計出血小板四項參數的靈敏度（SE）、特異度（SP）、約登指數（Youden）、陽性預測值（PPV）、陰性預測值（NPV）。

表3 血小板參數單項檢測在肺癌輔助診斷中的指標評價

2.4 血小板參數聯合檢測在肺癌診斷中的指標評價 以cut-off值為陰陽性判斷界值，聯合檢測中單項陽性判斷為陽性，均陰性時判斷為陰性。可統計出四項參數在兩項、三項、四項聯合檢測下的SE，SP，Youden，PPV，NPV（見表4）。通過Logistic 回歸與ROC曲線綜合分析，可繪制出各聯合檢測的ROC曲線圖（見圖1～3）。

表4 血小板參數聯合檢測在肺癌輔助診斷中的指標評價

圖1 單項及四項聯合檢測ROC曲線圖

圖2 各指標兩項聯合檢測ROC曲線圖

圖3 各指標三項聯合檢測ROC曲線圖

3 討論

血小板參數是血細胞計數檢查中包含的指標在各級醫院均可檢測。如果可應用于惡性腫瘤的輔助診斷，將有助于腫瘤疾病的早發現、早治療。肺癌患者外周血血小板參數改變可能與以下原因有關：①腫瘤細胞可產生促血小板生成的細胞因子[5]，如：白介素IL-1，IL-6等。該類因子具有促血小板生成素作用，可刺激及促進骨髓巨核細胞集落形成。②惡性腫瘤為消耗性疾病，機體為了修復損傷，骨髓會代償性增生，新生血小板數目增加、體積較大[6-7]，引起肺癌患者外周血中PLT，MPV和PCT升高。③癌癥患者多伴有血液高凝狀態及血栓形成，可引起成熟血小板消耗、減少[7-8]，導致肺癌患者外周血PDW降低。④有文獻報道血小板參數改變可見于多種惡性腫瘤[9]，本文數據顯示血小板四項參數在肺小細胞癌、肺鱗癌、肺腺癌三類分型中無統計學差異，即無肺癌鑒別分型意義。

血小板參數檢測在肺癌診斷中的指標評價，主要以ROC曲線下面積（AUC）和約登指數為主要依據。AUC用于定量反應診斷實驗的準確度[10]，取值范圍0.5～1（AUC=0.5，無診斷價值；0.5～0.7，準確度低；0.7～0.9，準確度中等；0.9～1.0，準確度高；AUC=1.0，完全理想的診斷）。本研究結果中血小板四項參數的AUC均大于0.5，表明外周血血小板四項參數檢測均有輔助診斷肺癌的價值，但AUC和約登指數均不高，反映出單項參數檢測用于輔助診斷肺癌的準確度欠佳。聯合檢測可提高血小板參數在肺癌診斷中的AUC和約登指數，表明聯合檢測優于單項檢測，故臨床應用血小板參數輔助診斷肺癌時應綜合考慮多項血小板參數。

本文的不足之處為：所收集的數據為單實驗室數據，未進行多中心聯合實驗，收集的對象多為老年男性，且樣本量較少。統計出的四項血小板參數cut-off 值除PDW稍高于正常外，其余均在正常范圍內[SYSMEX提供的正常參考范圍為 PLT(125～375) ×109/L，PCT 19%～39%，MPV 9.2～12.0fl ，PDW9.6%～15.2%]。筆者分析認為：文中統計的cut-off值僅代表本論文數據特征，用于文中血小板參數的性能分析，可為臨床科室在診斷肺癌時提供參考，尚不能作為判斷依據，血小板參數應用于肺癌輔助診斷的cut-off值的確定，還需更大樣本量及更大范圍的數據支持，在以后的研究工作中會進一步充實、完善。