接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性非小細胞肺癌患者預后預測列線圖模型構建及驗證

黃維佳，曹健斌，李逢昌，李競長，張東偉，何凌云，李富驪，伍義文

肺癌是指原發于氣管、支氣管和肺的惡性腫瘤，在全國范圍內，肺癌已成為一個重大公共衛生問題，2020年的全球癌癥流行病調查顯示，肺癌是全世界發病率第二和死亡率第一的惡性腫瘤［1］。肺癌按病理類型分為非小細胞肺癌（non-small-cell lung cancer，NSCLC）和小細胞肺癌，其中NSCLC是肺癌的常見類型，約占全部肺癌的80%，其5年生存率低于15%［2］。相較于傳統的鉑類聯合化療方案，EGFRTKIs對EGFR突變陽性患者治療效果明顯［3-4］，其有效率達70%～80%，但部分患者仍對EGFR-TKIs不敏感［5-6］。臨床上外周血液檢測技術操作簡便，可提供經濟、便捷的指標以判斷腫瘤預后［7］。目前國內外研究NSCLC患者預后因素大多集中在臨床特征上，鮮有基于外周血指標構建風險預測模型的報道，而列線圖憑借可視可讀、簡潔實用的優勢，在醫學領域得到廣泛應用［8］。本研究基于血常規指標構建接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者預后預測列線圖模型，并驗證其預測價值，現報道如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取2018—2020年柳州市人民醫院胸外科、呼吸科、腫瘤科收治的EGFR突變陽性NSCLC患者332例。納入標準：（1）經影像學、痰涂片及病理檢查確診為NSCLC，診斷標準參考《中華醫學會肺癌臨床診療指南（2018版）》［9］，且經EGFR基因檢測證實EGFR突變陽性（外顯子19缺失突變或外顯子21 L858R點突變）患者；（2）TNM腫瘤分期為Ⅲ～Ⅳ期患者；（3）接受EGFR-TKIs一線治療患者；（4）在EGFR-TKIs治療前2周內行血常規檢查患者。排除標準：（1）既往接受過手術、化療、放療、其他靶向治療及免疫治療者；（2）治療前合并肺部感染、血液系統疾病者；（3）治療前使用過激素、粒細胞集落刺激因子等可能影響血常規檢查結果的藥物者；（4）合并其他良、惡性腫瘤者。按照7∶3的比例將患者隨機分為試驗組（n=232）和驗證組（n=100）。本研究經柳州市人民醫院醫學倫理委員會批準（批準號：GXLZ-20220173），所有患者簽署知情同意書。

1.2 研究方法 通過柳州市人民醫院電子病歷系統收集患者的臨床資料，包括性別、年齡及EGFR-TKIs治療前2周血常規檢查結果〔中性粒細胞絕對值（absolute neutrophil count，ANC）、淋巴細胞絕對值（absolute lymphocyte count，ALC）、單核細胞絕對值（absolute monocyte count，AMC）、堿性磷酸酶（alkaline phosphatase，ALP）、白蛋白（albumin，ALB）、中性粒細胞/淋巴細胞比值（neutrophilto-lymphocyte ratio，NLR）、CD4+/CD8+細胞比值、C反應蛋白（C-reactive protein，CRP）、乳酸脫氫酶（lactate dehydrogenase，LDH）、血小板/淋巴細胞比值（plateletto-lymphocyte rate，PLR）、γ干擾素（interferon-γ，IFN-γ）、白介素6（interleukin-6，IL-6）、淋巴細胞計數（lymphocyte count，LY）、纖維蛋白原（fibrinogen，FIB）、淋巴細胞/單核細胞比值（lymphocyte-to-monocyte ratio，LMR）、淋巴細胞/白細胞比值（lymphocyte-to-white blood cell rate，LWR）、中性粒細胞/白細胞比值（neutrophilto-white blood cell rate，NWR）、單核細胞/白細胞比值（monocyte-to-white blood cell rate，MWR）、單核細胞/淋巴細胞比值（monocyte-to-lymphocyte rate，MLR）、血小板計數（platelet count，PLT）、血小板/白細胞比值（platelet-towhite blood cell rate，PWR）、腫瘤壞死因子α（tumor necrosis factor-α，TNF-α）、WBC〕。從患者接受EGFR-TKIs一線治療開始對其進行隨訪，末次隨訪時間為2021-12-10；隨訪方式為電話隨訪、門診隨訪或住院隨訪；隨訪內容為后續治療效果、是否復發或死亡以及死亡時間；隨訪頻率為第1年每3個月隨訪1次，第2～3年每6個月隨訪1次?？偵嫫冢╫verall survival，OS）定義為從患者接受EGFR-TKIs治療開始至末次隨訪時間或死亡的時間。

1.3 統計學方法 采用SPSS 23.0統計學軟件進行數據處理。不符合正態分布的計量資料以M（P25，P75）表示，組間比較采用秩和檢驗；計數資料以相對數表示，組間比較采用χ2檢驗；采用ROC曲線分析確定血常規指標預測試驗組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡的最佳截斷值；采用單因素、多因素Cox回歸分析探討試驗組接受EGFRTKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡的影響因素；基于多因素Cox回歸分析結果，采用R語言（R 4.0.3軟件包）構建接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者預后預測列線圖模型，采用Bootstrap抽樣法重復抽樣1 000次，計算一致性指數（concordance index，CI），同時采用校準曲線和ROC曲線評價該列線圖模型預測接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者預后的準確性。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般情況 兩組性別、年齡、ANC、ALC、AMC、ALP、ALB、NLR、CD4+/CD8+細胞比值、CRP、LDH、PLR、IFN-γ、IL-6、LY、FIB、LMR、LWR、NWR、MWR、MLR、PLT、PWR、TNF-α、WBC、隨訪時間、OS比較，差異無統計學意義（P＞0.05），見表1。ROC曲線分析結果顯示，ANC、ALC、AMC、ALP、ALB、NLR、CD4+/CD8+細胞比值、CRP、LDH、PLR、IFN-γ、IL-6、LY、FIB、LMR、LWR、NWR、MWR、MLR、PLT、PWR、TNF-α、WBC預測試驗組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡的最佳截斷值分別為5.48×109/L、2.33×109/L、0.46×109/L、91.66 U/L、37.46 g/L、2.94、1.79、4.28 μg/L、201.65 U/L、154.36、50.08 ng/L、17.65 ng/L、1.11×109/L、4.55 g/L、4.07、0.26、0.72、0.074、0.32、361.30×109/L、40.68、42.05 μg/L、9.30×109/L。

表1 兩組臨床資料比較Table 1 Comparison of clinical data between the two groups

2.2 接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡影響因素的單因素、多因素Cox回歸分析 以接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡情況為因變量（賦值：死亡=1，生存=0），分別以血常規指標為自變量進行單因素Cox回歸分析，結果顯示，NLR、LDH、PLR、FIB是接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡的影響因素（P＜0.05），見表2。以接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡情況為因變量（賦值：死亡=1，生存=0），上述有統計學差異的變量為自變量，進行多因素Cox回歸分析，結果顯示，NLR、LDH、PLR、FIB是接受EGFRTKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡的獨立影響因素（P＜0.05），見表3。

表2 接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡影響因素的單因素Cox回歸分析Table 2 Univariate Cox regression analysis of influencing factors of death in patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs

表3 接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡影響因素的多因素Cox回歸分析Table 3 Multivariate Cox regression analysis of influencing factors of death in patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs

2.3 接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者預后預測列線圖模型的構建及驗證 基于多因素Cox回歸分析結果，構建接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者預后預測列線圖模型，見圖1。該列線圖模型預測試驗組接受EGFRTKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者1、2、3年生存率的CI分別為0.86、0.80、0.78，預測驗證組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者1、2、3年生存率的CI分別為0.89、0.84、0.80。校準曲線分析結果顯示，該列線圖模型預測試驗組、驗證組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者1、2、3年生存率與患者實際1、2、3年生存率基本一致，見圖2～3。ROC曲線分析結果顯示，該列線圖模型預測試驗組、驗證組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者生存情況的AUC分別為0.896〔95%CI（0.848，0.945）〕、0.833〔95%CI（0.826，0.940）〕，見圖4。

圖1 接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者預后預測列線圖模型Figure 1 Nomogram model for predicting prognosis of patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs

圖2 列線圖模型預測試驗組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者1、2、3年生存率的校準曲線Figure 2 Calibration curve of nomogram model for predicting 1-year，2-year and 3-year survival rates of patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs in the experimental group

圖3 列線圖模型預測驗證組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者1、2、3年生存率的校準曲線Figure 3 Calibration curve of nomogram model for predicting 1-year，2-year and 3-year survival rates of patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs in the validation group

圖4 列線圖模型預測接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者生存情況的ROC曲線Figure 4 ROC curve of nomogram model for predicting survival of patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs

3 討論

NSCLC的惡化程度較高，患者死亡率也處于較高水平，對于NSCLC早期患者多采用手術切除聯合放化療的治療手段。近年來隨著基因檢測技術的發展，以EGFR-TKIs為代表的靶向治療逐漸成為EGFR突變陽性NSCLC患者的一線治療方案，其在一定程度上延長了患者的OS，提高了患者生活質量和治療依從性，但部分患者的預后仍不理想，5年生存率僅為15%［10］。尋找可以準確預測EGFR突變陽性NSCLC患者預后的臨床指標，對其個性化用藥方案的制定及治療效果的評估有重要的臨床價值［11］。外周血液與腫瘤有同源的基因，能有效克服腫瘤異質性，較為完整地反映原發腫瘤的基因突變狀態，其檢測技術為非侵入性操作且簡便，是目前探索高效指標的重要方向［7］。

本研究多因素Cox回歸分析結果顯示，NLR、LDH、PLR、FIB是接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡的影響因素，相比于低水平的NLR、LDH、PLR、FIB，高水平NLR、LDH、PLR、FIB的患者死亡風險更高。全身炎癥反應與腫瘤血管生成、抑制細胞凋亡和DNA損傷有關，大量研究表明全身炎癥反應加重與多種腫瘤患者預后較差明顯相關［12-14］。NLR和PLR是全身炎癥反應的重要標志物，中性粒細胞可通過釋放細胞因子和趨化因子與腫瘤微環境相互作用，促進腫瘤細胞增殖，從而影響患者預后。而淋巴細胞在抗腫瘤免疫反應中起重要作用，NLR明顯升高是炎癥反應后中性粒細胞升高、淋巴細胞降低的細胞間不平衡的表現，提示免疫系統功能失調可能增加患者死亡風險［15］。SEBASTIAN等［16］回顧性分析了156例立體定向全身放射治療6個月后NSCLC患者的臨床資料，單因素Cox回歸分析結果顯示，治療前患者NLR＞3.6與總體生存率較差相關〔HR=2.00，95%CI（1.18，3.39），P=0.010〕。MINAMI等［17］研究結果顯示，治療前NLR＜2.11的患者OS明顯長于NLR≥2.11的患者，多因素分析證實治療前較高的NLR是NSCLC患者死亡的危險因素。因此，NLR可能作為判斷接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者病情進展的指標。一項包含5 524例NSCLC患者的Meta分析結果顯示，較高PLR組的OS明顯短于較低PLR組〔HR=1.69，95%CI（1.45，1.97），P＜0.001〕，提示PLR升高與NSCLC患者的預后較差有關［18］。PLR升高主要表現為血小板相對增加和淋巴細胞相對減少，血小板水平升高可引起機體釋放血管內皮生長因子，促進腫瘤血管新生，并分泌炎癥因子，促進上皮間質轉化及腫瘤細胞增殖和侵襲，而血小板聚集能夠促進循環腫瘤細胞的黏附和包裹，增強了腫瘤細胞免疫逃逸的能力［19］。血小板與腫瘤細胞的相互作用構成了腫瘤進展的重要病理生理機制，利用阿司匹林等非甾體類抗炎藥和其他抗血小板藥物輔助治療，可能會開啟NSCLC治療的新模式。TANIGUCHI等［20］研究發現，在接受納武利尤單抗治療的晚期NSCLC患者中，基線LDH＞240 U/L的患者無進展生存期（progressionfree survival，PFS）明顯短于LDH≤240 U/L的患者。LDH活性增加可導致乳酸的產生和細胞外組織液的酸化，而酸性細胞外液已被證明能夠激活明膠酶活性和組織蛋白酶的產生，從而有助于增強癌細胞侵襲能力［21］。FIB是人體血漿成分中含量最高的凝血因子，其參與凝血酶的轉化和凝血塊的形成。此外，升高的FIB可促進血管生成，并作為細胞外基質促進腫瘤細胞轉移。目前FIB已被認為是結腸癌、子宮癌、宮頸癌和乳腺癌等癌癥的重要預后因素，在NSCLC的研究中也有相似的發現［22-25］。LIANG等［26］回顧性分析了456例行根治性手術切除的NSCLC患者資料，發現術前FIB≤3.77 g/L組患者5年生存率為43.5%，高于術前FIB＞3.77 g/L組患者的生存率（29.0%）；中位OS為48.0個月，長于術前FIB＞3.77 g/L組患者的中位OS（26.0個月）。因此治療前應檢測NLR、LDH、PLR、FIB，對可能存在死亡風險的患者進行分層處理，并積極采取干預措施，調整個體化給藥方案，以延長患者生存期及提高其生活質量。

相較于TNM分期預后評估體系，列線圖可集成各種預測指標，可計算患者的生存率，具有較高的準確性和實用性。本研究結果顯示，該列線圖模型預測試驗組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者1、2、3年生存率的CI分別為0.86、0.80、0.78，預測驗證組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者1、2、3年生存率的CI分別為0.89、0.84、0.80。校準曲線分析結果顯示，該列線圖模型預測試驗組、驗證組接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者1、2、3年生存率與患者實際1、2、3年生存率基本一致。ROC曲線分析結果顯示，該列線圖模型預測試驗組、驗證組接受EGFRTKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者生存情況的AUC分別為0.896、0.833，說明該列線圖具有較高的預測效能。

綜上所述，NLR、LDH、PLR、FIB是接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者死亡的影響因素，本研究基于上述指標構建的列線圖模型能有效預測接受EGFR-TKIs治療的EGFR突變陽性NSCLC患者的生存率。但本研究為單中心、小樣本量、回顧性研究，未來需要大樣本量、多中心研究進一步驗證該列線圖模型的可靠性。

作者貢獻：黃維佳、曹健斌進行文章的構思與設計；李競長和張東偉進行文章的可行性分析；黃維佳、何凌云、李富驪、伍義文進行相關文獻資料的收集、整理；黃維佳撰寫論文；黃維佳、李逢昌等進行論文的修訂、英文的修訂；曹健斌負責文章質量控制及審校；黃維佳、曹健斌對文章整體負責、監督管理。

本文無利益沖突。