預測小細胞肺癌一線化療導致嚴重中性粒細胞減少的Nomogram的構建

李要遠，鄭紅剛，程孟祺，趙雨薇，王立雅，花寶金

(中國中醫科學院廣安門醫院腫瘤科，北京 100053)

中性粒細胞絕對值(absolute neutrophil count,ANC)降低分為4級：1.5×109/L≤ANC<2.0×109/L、1.0×109/L≤ANC<1.5×109/L、0.5×109/L≤ANC<1.0×109/L以及ANC<0.5×109/L。當ANC降至1×109/L以下(即3級或4級)時，臨床醫生需要及時干預，因為嚴重的中性粒細胞減少增加了侵襲性感染的風險，增加了住院時間和治療費用，甚至導致死亡[1]。此外，嚴重的中性粒細胞減少可能導致后續化療藥物的減量使用，從而減弱抗腫瘤作用，對于有可能通過化療治愈的腫瘤影響頗大。小細胞肺癌就是有可能通過化療治愈的腫瘤之一，全世界每年有超過18萬例新發患者[2]，約占肺癌發病數的15%。其特點是快速增殖、高生長率和早期廣泛的轉移[3],因此70%小細胞肺癌患者在確診時處于廣泛期[4-5]，導致其存活率極低[6]。小細胞肺癌惡性程度高、進展快、治療選擇有限。在過去的40年里，小細胞肺癌的治療基本沒有取得顯著的進展[3,6]。到目前為止標準的治療方案依然是依托泊苷聯合順鉑(etoposide and cisplatin,EP)或依托泊苷聯合卡鉑(etoposide and carboplatin,EC)的化療[3,7]，適用于局限期和廣泛期的一線治療。在此基礎上，最大的進展僅限于局限期放療方法的改進以及廣泛期免疫治療與化療的聯用[8]。然而放療和免疫治療都需要與標準的一線化療相結合，而不是單獨進行。鑒于小細胞肺癌對化療的敏感度，以及其他可選擇的治療方法的有限性，按計劃進行全劑量、全療程化療是極其必要的。因此，需要積極預防化療引起的不良反應，其中性粒細胞減少癥是重要的一項。在每次化療前正確預測可能發生的嚴重中性粒細胞減少的概率，并及時給予粒細胞集落刺激因子或其他輔助治療以預防其發生，有利于化療的順利完成。白細胞減少的嚴重程度除了與化療方案和藥物劑量有關外，還與患者自身的危險因素密切相關[9-10]。由于小細胞肺癌化療方案和劑量相對規范，患者特有的危險因素，如年齡、性別、功能狀態、腫瘤分期、轉移情況、治療前血細胞數量等，對于預測化療引起的嚴重白細胞減少尤為重要。本研究根據患者自身的危險因素，結合化療情況，建立預測小細胞肺癌一線化療(EP或EC方案)所致嚴重中性粒細胞減少(3～4級)的Nomogram。以此來提前預判并及時臨床干預減少嚴重中性粒細胞減少的發生，從而降低感染發生率和臨床費用，縮短住院時間，更重要的是保證化療的充分性和連續性，以獲得更大的臨床受益，延長生存期。

1 資 料 與 方 法

1.1一般資料 回顧性選擇2016年1月—2021年4月于中國中醫科學院廣安門醫院腫瘤科住院的患者263例組成預測隊列。納入標準：①病理確診小細胞肺癌；②無根治性手術機會；③接受一線化療(EP或EC方案)，EP方案為依托泊苷60～80 mg/m2，第1～5天，順鉑20～30 mg/m2，第1～5天，每3周1次；EC方案為依托泊苷60～80 mg/m2，第1～5天，卡鉑曲線下面積=5，第1天，每3周1次；④符合化療標準：血紅蛋白≥90 g/L，白細胞≥3×109/L，血小板≥80×109/L，卡氏評分(karnofsky performance status,KPS)≥60分。

本研究由中國中醫科學院廣安門醫院倫理委員會批準通過。

1.2變量及定義 本研究結局變量為ANC<1×109/L，即3級或4級中性粒細胞減少。實驗室檢查在每次化療開始后至下一個周期或至第28天(延遲化療)進行評估，通常化療后每隔3～7 d進行一次檢測，以評估中性粒細胞減少的嚴重程度。

自變量包括患者自身及化療方案相關的風險因素。候選預測因素包括性別、年齡、目前吸煙狀態、體表面積、KPS、體重指數、腫瘤分期、惡性胸腔積液、肝轉移、骨轉移、血紅蛋白、白細胞、血小板、白蛋白、神經元特異性烯醇化酶、化療方案及次數，所有這些預測變量都在患者每次化療前進行評估和記錄。年齡分為<60歲、60～74歲、≥75歲；目前吸煙狀態指的是過去1年的吸煙情況；根據中國標準[11]體重指數分為體重不足、正常、超重3類，分界點分別為18.5和24.0；根據美國退伍軍人肺癌協會的分期標準，腫瘤分期分為局限期(病灶局限于一側胸腔和一個放射野，但不包括同側胸腔積液)、和廣泛期(超出一側胸腔)；參照醫院標準，血紅蛋白(男性≥130 g/L，女性≥115 g/L)、白細胞≥4×109/L、血小板≥100×109/L、白蛋白≥40 g/L、神經元特異性烯醇化酶<16.3 μg/L為正常。

1.3Nomogram的建立 在單變量分析中進行粗略的分析，以確定潛在的危險因素。采用多變量Logistic回歸分析確定各因素與目標變量的關系。在多變量回歸分析中，采用前進法、后退法和逐步法，以最小赤池信息準則值(Akaike′s information criterion, AIC)的似然比檢驗作為停止準則[12]。根據多變量Logistic回歸分析的結果繪制Nomogram。

1.4Nomogram的評估 用接收器工作特性(receiver operating characteristics, ROC)曲線下面積量化了已建立的Nomogram的區分度，并通過校準曲線檢驗觀察結果與預測概率之間的關系。決策曲線分析通過量化數據集中不同閾概率下的凈受益來確定該Nomogram的臨床實用性[13-14]。

1.5統計學方法 應用R3.6.1和STATA15.0統計軟件分析數據。在單變量分析中使用連續變量的Wilcoxon秩和檢驗和分類變量的χ2檢驗。在多變量Logistic回歸分析中，采用前進法、后退法和逐步法選擇，以最小的AIC值作為停止準則。采用不可靠U檢驗對校準曲線進行評價。R中的“rms”軟件包用于繪制Nomogram和校準曲線。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結 果

2.1臨床特征 結局變量在每個化療周期開始后至下一個周期或至第28天進行評估，最終達到3級或4級中性粒細胞減少72例(27%)。所有患者的臨床特征，在化療之前都進行了評估和記錄。3級或4級中性粒細胞減少組和非3級或4級中性粒細胞減少組年齡、當前吸煙狀態、卡氏評分、腫瘤分期、胸腔積液及肝轉移差異有統計學意義(P<0.05)，2組性別、體表面積、體重指數、骨轉移、白細胞、血小板、血紅蛋白、白蛋白、神經元特異性烯醇化酶、化療次數及化療方案差異無統計學意義(P>0.05)，具有可比性。見表1。

表1 2組臨床特征比較Table 1 Comparison of clinical characteristics between two groups (例數，%)

2.2多變量Logistic回歸分析 以是否發生3級或4級中性粒細胞減少(是=1，否=0)為因變量，以年齡(<60歲=0，60～74歲=1，≥75歲=2)、目前吸煙狀態(否=0，是=1)、卡氏評分(連續變量)、腫瘤分期(局限期=0，廣泛期=1)、惡性胸腔積液(否=0，是=1)、肝轉移(否=0，是=1)為自變量，進行多變量Logistic回歸分析，結果顯示，年齡和腫瘤分期是小細胞肺癌患者一線化療發生3級或4級中性粒細胞減少的獨立危險因素。見表2。

表2 多變量Logistic回歸分析Table 2 Multivariable lLogistic regression analysis

2.3Nomogram的建立 單變量分析中粗略地確定潛在的危險因素。單因素分析顯示，2組年齡、當前吸煙狀態、卡氏評分、腫瘤分期、胸腔積液及肝轉移差異有統計學意義(P<0.05)。在多變量Logistic回歸分析中，控制了混雜因素以顯示更具體的獨立危險因素，結果顯示，年齡、腫瘤分期是影響結局的獨立危險因素(P<0.05)。然后應用三種選擇方法(前進、后退和逐步法)確定最小的AIC值。最后將年齡、當前吸煙狀態、卡氏評分、腫瘤分期、血小板和化療方案提取到預測模型中，建立預測小細胞肺癌一線化療所致嚴重中性粒細胞減少的Nomogram(圖1)。患者的變量分類位于每個變量軸上,每個變量的分類垂直對應于“分數”軸，以確定其得分(如年齡，2=58分，3=93分；吸煙狀況，1=55分；卡氏評分，90=18分，80=35分，70=53分，60=71分；腫瘤分期，2=100分；血小板，1=85分；化療方案，2=40分)，然后把這些分數加起來，總分顯示在“總分數”軸上。最后,總分垂直向下對應于“嚴重中性粒細胞減少概率”軸，以揭示小細胞肺癌一線化療導致嚴重中性粒細胞減少的可能性。

2.4Nomogram的評估 ROC曲線下面積范圍為0～1，大于0.5表示準確度較高，越接近1表示預測值越好。該預測Nomogram的ROC曲線下面積為0.73，顯示出良好的區分度(圖2)。校正曲線顯示該Nomogram對小細胞肺癌一線化療引起的嚴重中性粒細胞減少的預測值與實際值之間有較好的一致性(圖3)。

臨床決策曲線的X軸代表患者或醫生的閾概率(threshold probability, Pt)，即臨床干預的預期受益等于避免臨床干預的預期受益的水平。Pt取決于臨床干預的有效性和并發癥，以及患者接受可能不必要的治療風險和負擔的意愿。如果臨床干預具有高療效和低成本，并且患者愿意治療，則Pt將較低，反之亦然。Y軸表示凈受益，其計算方法是將預期受益相加并減去預期危害。預期受益由將出現嚴重中性粒細胞減少并接受臨床干預以防止其出現的患者數量(真陽性)表示；預期傷害由沒有發生嚴重中性粒細胞減少而錯誤地接受了治療的患者數(假陽性)乘以基于患者Pt的加權因子來表示，如下所示：凈受益=真陽性率-假陽性率×Pt/(1-Pt)。決策曲線分析顯示如果Pt的范圍在15%～90%之間，使用該Nomogram預測嚴重中性粒細胞減少并提供臨床干預以防止其發生，將比全干預和無干預方案獲得更大的凈受益。特別是在15%～60%之間時，臨床凈受益將更加顯著(圖4)。也就是說，如果醫生或患者的閾概率在15%～90%之間時，每次化療前根據該Nomogram的預測概率給予及時的臨床干預，預防嚴重的中性粒細胞減少，會有更大的臨床凈受益。

圖1 預測小細胞肺癌一線化療引起的嚴重中性粒細胞減少(3級或4級)的Nomogram

圖2 建立的Nomogram的ROC曲線

圖3 建立的Nomogram的校準曲線

圖4 建立的Nomogram的決策曲線分析

3 討 論

通過整合不同的預測和結局變量，Nomogram能夠生成臨床事件的個體化概率，從而實現對個性化醫療的追求[15]。Nomogram作為一種圖形表示，非常直觀和易于使用，在醫學領域得到了廣泛的應用。一些研究人員報道了預測小細胞肺癌總體生存的Nomogram模型[16-17]，另一些學者在不同腫瘤類型中建立了不同化療方案引起的中性粒細胞減少的Nomogram[18-19]。然而，關于小細胞肺癌化療引起的嚴重中性粒細胞減少的Nomogram卻未見報道。本研究填補了這一空白，為預測小細胞肺癌一線化療所致嚴重中性粒細胞減少癥提供了依據，有利于臨床個體化診斷和治療，促進化療的臨床獲益。這對于可能通過化療治愈而化療方案可選擇性少的癌癥類型來說，具有非常高的臨床價值。

在多變量回歸分析中，最終選擇年齡、目前吸煙狀態、KPS、腫瘤分期、血小板和化療方案作為預測變量建立了Nomogram。在多個研究中顯示高齡和KPS減低與化療引起的嚴重中性粒細胞減少顯著相關[18-20]，尤其是高齡常被列為獨立的危險因素，可能由于老年人的多能造血干細胞儲備減少，以及造血祖細胞或多能造血干細胞對造血細胞因子的反應性下降[21]。本研究結果顯示，除腫瘤分期外，胸腔積液和肝轉移也是引起嚴重中性粒細胞減少的危險因素。而胸腔積液、肝轉移與腫瘤分期之間存在著交互作用，因此在多變量回歸分析中，控制了混雜因素后只有腫瘤分期作為獨立危險因素進入了預測模型。最終基線血小板也被列為預測因子,與既往文獻結果類似[22]。不同的化療方案對粒細胞的影響不同,本研究結果顯示EP方案更有可能導致嚴重的中性粒細胞減少，趨勢與Fujiwara等[23]的結果相似。小細胞肺癌與吸煙關系密切，本研究表明目前吸煙狀態可以作為化療引起的中性粒細胞減少的預測因子，與李曉黎等[24]的研究結果類似。據報道小細胞肺癌患者中從不吸煙者比吸煙者的總體生存期更長[25]，可能因為不吸煙者化療所致的骨髓抑制較少，有利于抗腫瘤治療的足量、足周期進行。

對建立的Nomogram進行評估，顯示其具有較好的區分度和可接受的校正曲線，提示該Nomogram對小細胞肺癌一線化療所致嚴重中性粒細胞減少的準確預測性。但單純的區分度和校準度只關注數理統計中模型的準確性，而不能直接為臨床價值提供信息。決策曲線分析結合了基于模型做出的決策的臨床受益，以彌補上述不足。因此，決策曲線分析被應用為臨床預測模型的重要評估方法之一。可以將決策曲線分析的Y軸重新標記為“受益”，將X軸重新標記為“偏好”[13]。偏好通常受到醫生對特定治療的理解和患者對該治療意愿的影響。如果臨床干預療效好、成本低，醫生對并發癥的干預和控制非常有信心，而且患者治療意愿強烈，他們極有可能達到較低的偏好。具體來說，粒細胞集落刺激因子和其他輔助治療措施對預防和治療嚴重中性粒細胞減少有效且不良反應小[26-27]，另外這些干預措施操作簡單且有利于抗腫瘤效果和總體生存[28]，因此醫生和患者的主觀“偏好”一般偏低。從這個Nomogram的決策曲線分析來看，當閾概率的變化范圍在15%～90%之間時，用該Nomogram預測嚴重中性粒細胞減少并及時干預的凈受益比對全干預和無干預的方案要好。特別是閾概率在15%～60%之間時，臨床凈受益更顯著。綜合以上分析，建議醫生將閾概率設定在15%～30%。也就是說，當該Nomogram預測的嚴重中性粒細胞減少的概率大于30%時，應及時給予臨床干預以避免其發生。

總之，建立了一個Nomogram來預測小細胞肺癌一線化療引起的嚴重中性粒細胞減少。評估結果表明，這個Nomogram能在每次化療前準確預測發生嚴重中性粒細胞減少的概率，具有一定的臨床實用價值。