常規臨床檢驗指標與結直腸癌臨床病理參數的關聯分析及診斷預測價值*

章維維，鄒紅，楊蓉，黃慧芳(1.福建醫科大學附屬協和醫院 a.中心實驗室，b. 檢驗科，c. 病案室，福州350001；2.南京中醫藥大學附屬南京醫院檢驗科，南京210003)

結直腸癌(colorectal cancer，CRC)的發病率和致死率居高不下[1]，其診斷的“金標準”——結腸鏡病理活檢存在有創性、檢查周期長、發現時間晚、不方便多次檢測等局限性[2]。血清腫瘤標志物如癌胚抗原(carcinoembryonic antigen，CEA)和糖類抗原19-9(carbohydrate antigen，CA19-9)用于監測CRC患者的術后治療狀態，缺乏器官特異性，且陽性率不高。因此，建立簡單、易于推廣的CRC篩查模式以促進CRC的早診、早治顯得尤為重要。本研究旨在通過分析簡單易得的常規臨床檢驗指標與CRC患者病理學特征的關聯，從中篩選出具有診斷價值的指標，并以此為依據構建Nomogram模型，以提高CRC的早期篩查率。

1 對象與方法

1.1研究對象 回顧性收集2018年1月至12月首診于福建醫科大學附屬協和醫院行CRC根治性切除術的370例CRC患者。男225例，女145例，年齡28～88歲，中位年齡62歲。納入標準：經病理組織學診斷為CRC且未接受過放療、化療、靶向治療和抗炎等相關治療。排除標準：(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并發癥導致的急診手術；(4)術前使用過相關血液制品。其中結腸癌214例，直腸癌156例；低分化11例，中分化347例，高分化12例；浸潤深度：T1+T2為76例，T3+T4為294例；淋巴結未見轉移(NO)的199例，N1+N2為171例。按照美國癌癥聯合委員會/國際抗癌聯盟結直腸癌TNM分期系統(2018年第八版)進行臨床分期，其中Ⅰ期59例，Ⅱ期136例，Ⅲ期155例，Ⅳ期20例。

另收集同期在醫院體檢中心檢查的340例體檢健康人群的相關資料作為健康人對照組，男169例，女171例，年齡25～79歲，中位年齡48歲。納入標準：(1)有完整臨床檢驗資料、影像學檢查結果和腸鏡檢查結果；(2)無既往病史，特別是血液系統疾病、惡性腫瘤、自身免疫病等。排除標準：常規臨床檢驗、影像學檢查或腸鏡檢查結果提示有明顯異常者。本研究經福建醫科大學附屬協和醫院醫學倫理委員會批準(2020KY052)，受試者均知情同意。

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

1.3方法 患者在入院次日、體檢健康者在體檢當日清晨采集靜脈血標本。EDTA抗凝，混勻后，在全自動血液分析儀上檢測；無抗凝劑血標本經3 500 r/min離心10 min，在全自動免疫分析儀上檢測血清CEA、CA19-9水平，以上操作均嚴格遵守標準化流程。參考范圍：CEA<5.0 ng/mL，CA19-9<37.0 U/mL，RDW為11%～16%。

2 結果

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

表1 CRC組和健康人對照組的臨床病理參數[M(P25,P75)]

2.2NLR、LMR、PLR、RDW與CRC患者臨床病理參數的關系 高NLR水平的患者腫瘤體積較大(P=0.033)、腫塊浸潤更深(P=0.013)、TNM分期較晚、更易發生淋巴結轉移和遠處轉移(P<0.001)。年齡較大(≥62歲)、男性(P=0.02)、TNM分期(P=0.001)表現更晚、有遠處器官轉移(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計學意義；高PLR水平在男性(P=0.001)、結腸部位腫瘤(P=0.004)、更晚T分期(P=0.009)和有淋巴結侵犯(P=0.041)的患者中更常見。高RDW水平的患者更多發生在結腸部位(P=0.008)。見表2、表3。

表2 NLR和LMR指標與CRC患者臨床病理參數的關系

表3 PLR和RDW(%)指標與CRC患者臨床病理參數的關系

2.3NLR、LMR、PLR、RDW與CEA、CA19-9對CRC的早期篩查價值 以CRC患者作為疾病組，體檢健康者作為對照組，繪制ROC曲線，評估對CRC的早期篩查價值。結果提示,在各血細胞炎性指標中，PLR的曲線下面積(area under curve，AUCROC)最高，其次是LMR。所有單項指標中CEA的AUCROC最高；當6個指標全部聯合時，AUCROC達到最大值，為0.844，此時敏感性和特異性分別為67.10%和87.90%。見表4。

2.4基于常規臨床檢驗指標構建診斷預測模型

2.4.1常規臨床檢驗指標單/多因素分析 通過Logistic回歸對這些指標進行單因素分析，將有統計學意義的指標納入多因素回歸分析。將連續變量以最佳cut-off值和醫學決定水平為截點轉換成分類變量，結果提示年齡、性別、CEA、CA19-9、LMR、PLR、RDW是CRC的獨立危險因素(P<0.05)。見表5。

表5 常規檢測指標的單/多因素分析

2.4.2構建Nomogram模型 納入CRC的獨立危險因素，通過R軟件建立預測Nomogram模型(圖1)。運用實例：患者，男性，58歲，主訴：黑便2 d，實驗室檢測結果：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%；其投射至列線圖上的分數分別為0、24、50、35、0、0與37.5分，總分為146.5分，對應CRC患病概率為54.5%。

圖1 預測CRC患者患病概率的Nomogram模型

2.4.3Nomogram的性能評價 Nomogram的C指數為0.866，提示由CEA、CA19-9、LMR、PLR和RDW組成的Nomogram模型具有較強的預測能力(圖2A)。采用Bootstrap內部驗證法進一步分析模型的校準度(圖2B)，校正后的曲線與理想曲線幾乎重合，表明預測概率和實際患病概率具有很好的吻合度。同時Hosmer-Lemeshow檢驗的結果(χ2=3.744，P=0.927)也證實了模型有良好的擬合優度。

注：A，Nomogram模型預測CRC患病概率的ROC曲線；B，預測CRC患病概率的校準曲線。

3 討論

本研究分析結果表明，CRC患者的NLR、PLR水平明顯高于健康人對照組，與Stojkovic等[3]的報道基本一致，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期患者間差異有統計學意義，該結果與Pedrazzani等[4]的報道相似。因此，筆者認為NLR可以輔助鑒別診斷早期與晚期CRC，而PLR對CRC分期的輔助鑒別能力仍需進一步驗證。本研究還發現，CRC患者的LMR水平明顯低于健康人對照組；在CRC組中，LMR較低者更多出現在年老者、男性、腫瘤浸潤更深、有遠處轉移的人群中，這與Chan等[5]和Li等[6]的報道結果相似。近年來，RDW被證實與血沉、CRP等炎性指標具有相關性[7]。在本研究中，CRC患者與健康人對照組間的RDW存在差異，直腸癌與結腸癌的RDW也存在統計學差異。Li等[8]曾報道RDW與CEA、CA19-9的水平呈正相關，RDW聯合CEA可以有效判斷CRC的預后。本研究聯合6項指標的AUCROC為0.844(P<0.01)，但無法同時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多廣泛應用于疾病的預后或疾病的惡性進展。如趙芳等[9]認為納入腫瘤分化程度、TNM分期、NLR、CEA、CA19-9及抑癌基因P53構建的列線圖可以預測結直腸癌患者的3年、5年無病生存率。筆者首次嘗試將CEA、CA19-9聯合NLR、LMR、PLR和RDW借助Nomogram模型，預測出待篩查人群的CRC患病概率。既往流行病學數據表明，CRC的發病率會隨著年齡的增大而升高，且男性的比例高于女性患者[10]。這與本次研究結果得出的年齡和性別是CRC發病的獨立危險因素是一致的。但與既往大多數研究報道的NLR是CRC的獨立預后指標[11]不同的是，本研究結果提示NLR不是CRC發病的獨立危險因素；分析原因可能是由于本研究將已行急診手術的病情較重的患者排除，入組的擇期手術的CRC患者炎性狀態尚可。因此，關于NLR這個炎性指標是否可以預測診斷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個指標納入列線圖中，個性化預測待檢人群的CRC患病概率。其中，Nomogram模型表現出良好的區分能力(C指數：0.866)，并且內部驗證的校準曲線也提示模型的預測能力是可信的。此模型可能會是臨床工作中CRC早篩查、早診治的第一道防線，可以有效降低漏診率，更好地服務于臨床。

本研究將常規臨床檢測指標具象化地應用于預測CRC的患病概率，但存在以下局限性：首先，本研究是1個單中心、小樣本、回顧性病例對照研究；其次，本研究未采集外部驗證組數據，因而不能確定其他中心的適用性；最后，由于國際上未統一規定NLR、LMR、PLR的標準化閾值，不同研究報道的最佳閾值均來自各自數據庫，由此產生的誤差無法估算。因此，仍需要多中心、大樣本量的前瞻性研究進一步驗證。