中性粒細胞-淋巴細胞比值與新型冠狀病毒肺炎患者預后的相關性研究

高惜惜 方志仙 陳文宇 呂曉東 張明

目前臨床上對新型冠狀病毒肺炎（corona virus disease 2019,COVID-19）患者的預后判斷尚缺乏較高靈敏度和特異度的生物標志物。中性粒細胞-淋巴細胞比值（neutrophil-lymphocyte ratio,NLR）是機體系統性炎癥反應的有效檢測指標，已被多項研究證實可以作為判斷腫瘤、風濕免疫、心血管等多種疾病病情發展及預后的有效評價指標[1-3]。目前NLR 對COVID-19 患者預后價值鮮有報道，本文通過回顧性分析2020 年1 至3 月嘉興市第一醫院收治并康復出院的COVID-19 患者的臨床資料，探索NLR 在評估COVID-19 患者預后中的價值。

1 對象和方法

1.1 對象 回顧性分析2020 年1 至3 月本院收治并康復出院的35 例COVID-19 患者的臨床資料。納入標準：（1）所有患者均符合《新型冠狀病毒肺炎診療方案》（試行第七版）[4]診斷標準，新型冠狀病毒核酸檢測陽性；（2）年齡≥18 歲；（3）臨床資料完整。排除標準：（1）治療前合并慢性阻塞性肺疾病、間質性肺病等慢性肺部疾??；（2）治療前合并骨髓、血液系統或自身免疫性疾病；（3）近2 周內攝入類固醇或非甾體類抗炎藥物；（4）近期接受輸血以及臨床資料不全者。本研究共納入COVID-19 患者35 例，其中男20 例，女15 例；年齡30～70 歲，中位年齡46 歲；重癥5 例（14.3%）；合并糖尿病8 例（22.9%），高血壓3 例（8.6%）。本研究經醫院醫學倫理委員會審批通過（倫理審批號：LS2020-063）。

1.2 治療方案及藥物 依據《新型冠狀病毒肺炎診療方案》（試行第七版）[4]，所有患者均予以鹽酸阿比多爾+中藥湯劑+干擾素霧化吸入，并酌情使用糖皮質激素抗炎、莫西沙星片抗感染，同時給予氧療、補充維生素、調節腸道菌群、心理疏導等對癥支持治療。根據其抗逆轉率病毒用藥的不同，將治療方案分為：（1）洛匹那韋利托那韋組20 例（57.1%）；（2）達蘆那韋考比司他組15 例（42.9%）。常用藥物劑量及廠家如下：（1）鹽酸阿比多爾片（石藥集團中諾藥業有限公司，規格：0.1 g/片，國藥準字：H20103373）口服，2 片/次，3 次/d；（2）鹽酸莫西沙星片（德國Bayer Schering Pharma AG，規格：0.4 g/片，批號：J20100158）口服，1 片/次，1 次/d；（3）洛匹那韋利托那韋片（美國AbbVie Deutschland GmbH Co.KG，規格：0.2 g/片，國藥準字：H20130693）口服，2 片/次，2 次/d；（4）達蘆那韋考比司他片（波多黎哥Janssen Ortho LLC，規格：950 mg/片，國藥準字：H20180030）口服，1 片/次，1次/d；（5）清熱解毒宣肺透邪湯（根據病情、氣候特點以及不同體質情況參照中醫治療指南方案進行辨證施治[4]）水煎服；（6）重組人干擾素2b（天津華立達生物工程有限公司，規格：10 ml，國藥準字：S20030028）噴鼻咽部，1 噴/次，2 次/d。

1.3 觀察指標 （1）收集患者首次治療前輔助檢查結果，如WBC、中性粒細胞計數、淋巴細胞計數、CRP、白蛋白、D-二聚體、胸部CT 檢查結果等。NLR=外周血中性粒細胞計數/淋巴細胞計數。（2）統計患者常見的臨床癥狀，如發熱、乏力、咽痛、咳嗽、鼻塞流涕、腹瀉、有無病重及流行病學史。（3）記錄患者核酸轉陰時間及住院時間，作為預后的評價指標。

1.4 統計學處理 采用SPSS 20.0 統計軟件。符合正態分布的計量資料以表示，不符合正態分布的計量資料以M（P25，P75）表示。計數資料組間比較采用χ2檢驗或Fisher 確切概率法。采用Kaplan-Meier 法描繪生存曲線，用log-rank 進行差異性檢驗。Cox 回歸模型分析影響患者預后的危險因素。P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 臨床特征分析 本研究中有5 例患者無臨床癥狀僅核酸陽性，5 例為病重。發熱（77.1%）是COVID-19 患者最常見的臨床表現?；颊吆怂徂D陰時間為1～35（15.63±9.17）d；住院時間為7～37（19.34±7.78）d。本研究中NLR 值呈偏態分布，范圍為1.43～27.67，其中位數為3.67（2.14，5.22），根據中位數將其分為高NLR 組和低NLR 組，兩組患者性別、年齡、流行病學史、治療方案、激素使用情況、合并癥比較差異均無統計學意義（均P ＞0.05）。高NLR 組患者更易表現為咳嗽（P＜0.05），兩組患者其余臨床表現比較差異均無統計學意義（均P ＞0.05），見表1。

2.2 影響患者預后的危險因素分析 Cox 單因素分析發現中性粒細胞計數、NLR 均為影響患者核酸轉陰時間及住院時間的危險因素（均P＜0.05），而性別、年齡、合并癥、治療方案、激素使用情況、WBC、白蛋白水平、D-二聚體、CRP 水平等與患者預后均無關（均P ＞0.05），見表2。為排除各因素之間的相互影響，將單因素分析中有統計學差異的變量再進行Cox 多因素分析，證實了中性粒細胞計數、NLR 均為影響患者核酸轉陰時間及住院時間的獨立危險因素（均P＜0.01），見表3。治療前NLR 越高（≥3.67）、中性粒細胞越低（＜3.50×109/L）的患者核酸轉陰時間及住院時間越長（均P＜0.05），見圖1。

3 討論

本研究中Cox 單因素及多因素回歸分析均顯示治療前中性粒細胞計數、NLR 是影響患者預后的獨立危險因素。治療前NLR 升高和（或）中性粒細胞計數降低者，其核酸轉陰時間及住院時間較長。通過對發病早期COVID-19 患者的實驗室檢查分析，發現普遍存在WBC 正?；驕p少、淋巴細胞計數減少的現象。多數參與一線救治的臨床專家在分析這一現象時都提到了“炎癥風暴”，所謂的“炎癥風暴”即“炎癥因子風暴”，是指炎癥因子在體內的不受調控的過度釋放，其實質是細胞因子風暴。Huang 等[5]也發現重癥患者血漿中IL-2、IL-7、IL-10、粒細胞集落刺激因子、干擾素誘升蛋白10、單核細胞趨化因子1、重組人巨噬細胞炎癥因子1、TNF-α 等炎癥因子水平更高。新型冠狀病毒感染機體后可以迅速啟動特異性及非特異性免疫反應。中性粒細胞能夠通過分泌多種炎性介質參與非特異性炎癥反應，在感染初始即通過分泌大量活性介質和炎癥因子非特異性殺傷病毒的感染細胞和附近正常細胞，可造成組織的二次損傷，病毒清除效能較特異性免疫低下[6]。淋巴細胞則主要參與特異性免疫反應。一方面可通過激活特異性CD4+T 細胞、CD8+T 細胞、B 淋巴細胞高效能的殺滅病毒[7]，另一方面可大量分泌IL-6、γ 干擾素和粒細胞-巨噬細胞集落刺激因子等促炎性介質，并招募中性粒細胞、單核細胞等向感染部位聚集，促進非特性反應的激活。Chen等[8]提出非特異性炎癥反應過度可能是COVID-19 誘發細胞因子風暴的重要因素。Braciale 等[7]研究發現，如果機體不能在病毒入侵后產生足夠強的特異性免疫反應有效清除病毒，機體就會不斷加強非特異性炎癥反應，使其在低效能清除病毒的同時加重感染，導致組織大面積缺血缺氧乃至壞死，最終還會導致非特異性炎癥反應失控引發細胞因子風暴，從而導致急性肺損傷和急性呼吸窘迫綜合征（acute respiratory distress syndrome,ARDS）。NLR 的升高可能預示非特異性炎癥反應的增加和（或）特異性炎癥反應的降低，此時如存在中性粒細胞計數降低，則提示參與機體特異性免疫的有效淋巴細胞更為減少。

表1 不同NLR 患者人口學資料及臨床特征比較（例）

嚴麗等[9]研究發現年齡大、基礎疾病多的患者更易發展為重癥。本研究中，年齡及合并癥并不是影響患者預后的獨立危險因素，原因可能為本研究樣本較少，高齡患者較少且大多患者的臨床分型為普通型，基礎疾病少，無法明確區分其對預后的影響。Tang 等[10]發現COVID-19 患者的凝血參數異常與預后不良有關。而本研究中D-二聚體不是影響患者預后的危險因素，分析原因，本研究中大多數患者臨床分型為普通型，多數患者D-二聚體在正常參考范圍內（＜0.5 ng/L），結果分析中D-二聚體的中值為0.35 ng/L 在正常參考范圍，導致無法準確區分其對預后的影響。本研究還發現不同的治療方案患者住院時間比較差異無統計學意義。目前已有研究報道[11]，洛匹那韋利托那韋治療COVID-19 有一定療效，但關于達蘆那韋及兩者有效性的對比研究較少，期待大樣本前瞻性隨機對照研究為COVID-19 患者治療提供更有效的指導。關于糖皮質激素在病毒感染中的使用推薦與否目前仍有爭議，其可在一定程度上有效抑制ARDS 階段的細胞因子風暴，對危重癥患者可能具有潛在益處。但也有最新回顧性研究發現，激素的使用不利于病毒的清除[12]。

綜上所述，NLR 能反映患者的炎癥免疫狀態且該項檢測指標簡易快速、價格低廉，可作為COVID-19 患者預后的監測指標，NLR 越高的患者核酸轉陰時間及住院時間越長。本研究為回顧性研究，存在選擇偏倚、樣本量相對較小等不足。此外，本研究中截斷值僅依據本研究數據所設定，確切結論尚待于大樣本、多中心、前瞻性研究驗證。

表2 影響患者預后的Cox 單因素分析

表3 影響患者預后的Cox 多因素分析

圖1 不同組別患者核酸轉陰時間和住院時間的生存曲線[a：不同中性粒細胞-淋巴細胞比值（NLR）組患者核酸轉陰時間比較；b：不同NLR 組患者住院時間比較；c：不同中性粒細胞計數患者核酸轉陰時間比較；d：不同中性粒細胞計數患者住院時間比較]