雙能量CT 碘圖定量參數和血清KLF5、sTIM-3與晚期非小細胞肺癌患者預后的關系研究

胡婷婷，魯洪嶺，劉倩，孫云川

肺癌是全世界癌癥死亡的主要原因，其中非小細胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）占所有肺癌患者的80%以上，且大多數新發NSCLC診斷時已處于晚期［1］。目前，NSCLC的治療以TNM分期指導為主，但TNM分期相同、治療方案相似的NSCLC患者腫瘤生物學和預后差異很大，表明TNM分期并不能提供充分的臨床信息［2-3］。因此，尋找有價值的預后指標對進一步指導NSCLC患者個體化治療具有重要意義。雙能量CT（dual-energy CT，DECT）是近年來CT成像領域的一項新技術，其不僅能顯示腫瘤的形態特征，還能提供廣泛的定量信息，故其可以用于腫瘤診斷和預后預測［4］。Krüppel樣因子（Krüppel-like factor，KLF）5是KLF轉錄因子家族的成員，其可以調節細胞功能，如細胞增殖、凋亡和發育，且被證實在不同類型癌癥中可以促進癌細胞增殖和抵抗癌細胞凋亡［5］。可溶性T細胞免疫球蛋白黏蛋白分子3（solubility T cell immunoglobulin-and mucin-domain-containing molecule-3，sTIM-3）是一種表達于T淋巴細胞表面的免疫球蛋白，其可參與抗癌、自身免疫耐受及抗病毒免疫逃逸等過程［6］。本研究旨在分析DECT碘圖定量參數和血清KLF5、sTIM-3與晚期NSCLC患者預后的關系，現報道如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取2019年6月至2020年3月河北省滄州中西醫結合醫院收治的125例晚期NSCLC患者為研究對象，根據患者出院后2年生存情況將其分為存活組（n=37）和死亡組（n=88）。納入標準：（1）TNM分期［7］為ⅢB～ⅣB期；（2）接受DECT檢查；（3）臨床資料、組織學資料及隨訪資料完整；（4）既往未接受癌癥治療。排除標準：（1）既往有其他類型腫瘤病史；（2）合并全身感染、自身免疫系統疾?。唬?）合并嚴重肝、腎功能障礙；（4）孕婦或哺乳期婦女；（5）對治療方案不耐受者。本研究經河北省滄州中西醫結合醫院倫理委員會審核批準。

1.2 觀察指標

1.2.1 臨床資料 通過電子病歷系統收集患者的臨床資料，包括年齡、性別、飲酒情況、吸煙情況、組織類型、TNM分期、分化程度、病灶最大直徑和淋巴結轉移、遠處轉移、肺內轉移、骨轉移、腦轉移情況及美國東部腫瘤協作組（Eastern Cooperative Oncology Group，ECOG）評分、治療線數。ECOG評分標準：0分為正常；1～2分為生活自理，可以化療；3～4分為生活不能自理，不可以化療；5分為死亡。ECOG評分越高表示體力狀況越差，活動能力越差［8］。

1.2.2 DECT碘圖定量參數 采用多排雙層探測器CT掃描儀（IQon CT，Philips Healthcare），患者取仰臥位，吸氣結束后屏住呼吸，從胸腔入口到肺底部進行掃描。掃描參數如下：管電壓分別設定為100 kVp和140 kVp，管電流為405 mA，轉速為0.5 s/r，螺距為0.992，層厚為5 mm，層間距為5 mm。對1.25 mm層厚和層間距的圖像進行自動重構。將80 ml非離子碘化造影劑（碘海醇注射液，300 mgI/L，中國）以2.5 ml/s的速度靜脈注射。使用特定的軟件對DECT檢查數據進行加載和后處理。結合病理檢查結果，選擇包含病變均勻實體部分最大橫截面的3個連續圖像切片勾勒感興趣區（region of interest，ROI）。避開腫瘤邊緣、壞死、空腔、鈣化和大血管。如果兩位醫生對ROI的意見不一致，則由第三位在胸部CT方面有超過20年經驗的放射科醫生進行評估并做出結論。在ROI中記錄病變內碘濃度（iodine concentration，IC），同時在同一切片上放置ROI以獲得主動脈IC，然后計算標準化碘濃度（normalized iodine concentration，NIC），NIC=病變內IC/主動脈IC。然后，通過Monogenetic程序記錄病變實體部分的40 keV和100 keV單能量圖像的CT值，計算能譜曲線斜率（λ），λ=（CT40keV-CT100keV）/60。測量3次取平均值。

1.2.3 血清KLF5、sTIM-3 所有患者于就診當天室溫下采用干燥真空采血管采集靜脈血，室溫靜置1 h。凝血后，在離心機中以2 000×g離心10 min，收集上層血清并保存于-80 ℃環境中。采用酶聯免疫吸附試驗檢測血清KLF5、sTIM-3，嚴格按照產品說明書進行檢測。

1.3 隨訪 所有患者通過電話隨訪2年，每3個月隨訪1次，終點事件為死亡，隨訪截止時間為2022年3月?？偵嫫诙x為接受免疫治療至死亡或隨訪結束的時間。

1.4 統計學方法 采用SPSS 26.0軟件進行數據處理。計量資料進行Kolmogorov-Smirnov檢驗，均符合正態分布，以（±s）表示，組間比較采用成組t檢驗；計數資料以相對數表示，組間比較采用χ2檢驗；晚期NSCLC患者預后的影響因素分析采用多因素Cox比例風險回歸分析；繪制ROC曲線以評價DECT碘圖定量參數和血清KLF5、sTIM-3及其聯合對晚期NSCLC患者預后的預測價值；應用Kaplan-Meier方法繪制生存曲線，并進行Log-rank檢驗。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 臨床資料 兩組年齡、性別、飲酒率、吸煙率、組織類型、病灶最大直徑及有肺內轉移、腦轉移者占比比較，差異無統計學意義（P＞0.05）；兩組TNM分期、分化程度和有淋巴結轉移、遠處轉移、骨轉移者占比及ECOG評分、治療線數比較，差異有統計學意義（P＜0.05），見表1。

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

2.2 DECT碘圖定量參數 死亡組病變內IC、NIC、λ均高于存活組，差異有統計學意義（P＜0.05），見表2。

表2 兩組DECT碘圖定量參數比較（±s）Table 2 Comparison of quantitative parameters of DECT iodine map between the two groups

表2 兩組DECT碘圖定量參數比較（±s）Table 2 Comparison of quantitative parameters of DECT iodine map between the two groups

注：IC=碘濃度，NIC=標準化碘濃度，λ=能譜曲線斜率

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2.3 血清KLF5、sTIM-3 死亡組血清KLF5、sTIM-3均高于存活組，差異有統計學意義（P＜0.05），見表3。

表3 兩組血清KLF5、sTIM-3比較（±s）Table 3 Comparison of serum KLF5 and sTIM-3 between the two groups

表3 兩組血清KLF5、sTIM-3比較（±s）Table 3 Comparison of serum KLF5 and sTIM-3 between the two groups

注：KLF=Krüppel樣因子，sTIM-3=可溶性T細胞免疫球蛋白黏蛋白分子3

組別例數KLF5（μg/L） sTIM-3（ng/L）死亡組88697.7±43.42 634.9±259.5存活組37560.2±30.02 021.2±182.9 t值17.56113.072 P值＜0.001＜0.001

2.4 晚期NSCLC患者預后影響因素的多因素Cox比例風險回歸分析 將晚期NSCLC患者預后作為因變量（賦值：存活=0，死亡=1），將表1～3中差異有統計學意義的指標作為自變量，進行多因素Cox比例風險回歸分析，結果顯示，TNM分期、分化程度、淋巴結轉移、遠處轉移、骨轉移、ECOG評分、病變內IC、NIC、λ及血清KLF5、sTIM-3均是晚期NSCLC患者預后的影響因素（P＜0.05），見表4。

表4 晚期NSCLC患者預后影響因素的多因素Cox比例風險回歸分析Table 4 Multivariate Cox proportional hazard regression analysis of prognostic factors in patients with advanced NSCLC

2.5 預測價值 ROC曲線分析結果顯示，DECT碘圖定量參數聯合血清KLF5、sTIM-3預測晚期NSCLC患者預后的AUC為0.981，分別高于DECT碘圖定量參數、血清KLF5、血清sTIM-3單獨預測晚期NSCLC患者預后的AUC，差異有統計學意義（Z值分別為2.665、2.974、3.315、2.436、2.558，P值均＜0.05），見表5、圖1。

圖1 DECT碘圖定量參數和血清KLF5、sTIM-3及其聯合預測晚期NSCLC患者預后的ROC曲線Figure 1 ROC curves of DECT iodine quantitative parameters，serum KLF5 and sTIM-3 and their combination in predicting the prognosis of patients with advanced NSCLC

表5 DECT碘圖定量參數和血清KLF5、sTIM-3及其聯合對晚期NSCLC患者預后的預測價值Table 5 Value of DECT iodine quantitative parameters，serum KLF5 and sTIM-3 and their combination in predicting the prognosis of patients with advanced NSCLC

3 討論

肺癌是全球第二大常見癌癥類型，也是導致癌癥死亡的主要原因，占所有癌癥的13%，占所有癌癥相關死亡的23%［9-10］。近年隨著化療、靶向治療、免疫治療等全身治療技術的迅速發展及調強放療等局部治療技術的進步，有效延長了晚期NSCLC患者的生存時間，提高了患者的生活質量［11］。但晚期NSCLC患者預后很差，5年生存率僅為15%［12-13］。因此，臨床上迫切需要尋找能有效預測晚期NSCLC患者預后的無創生物標志物。

DECT是一種先進的影像學技術，具有兩個X線球管及兩套探測器系統，可以實現兩套X線掃描［14］。此外，DECT還可以提供更多的定量參數，在肺癌病理分型、分子分型、精準放療及療效評估等方面具有較高的應用價值［15］。ZHANG等［16］研究發現，DECT碘圖定量參數（包括病變內IC、NIC、λ）可有效區分肺腺癌和肺鱗狀細胞癌。汪丹鳳等［17］研究表明，DECT碘圖成像可預測NSCLC患者放化療效果并為臨床精準治療提供參考依據。本研究結果顯示，死亡組病變內IC、NIC、λ均高于存活組，分析原因可能為肺癌組織內的新生微血管增多導致內皮細胞連接變松，基底膜的完整性受損，通透性增高，造影劑容易流漏至細胞間隙并使其強化明顯，從而導致IC相應增加。DECT可以為肺癌診斷及治療提供信息，但其影像學表現經常滯后于疾病進展［18］。本研究結果顯示，病變內IC、NIC、λ均是晚期NSCLC患者預后的影響因素；且三者預測晚期NSCLC患者預后的AUC分別為0.839、0.780、0.759，具有中等預測價值，故有必要結合其他血清學指標以提高DECT碘圖定量參數對晚期NSCLC患者預后的預測價值。

KLF是轉錄因子家族的一員，其可參與多種生物過程和疾病的發生，特別是癌癥。KLF5基因位于13q21，其蛋白由457個氨基酸殘基組成，在疾病發展過程中具有至關重要的作用，特別是癌癥和心血管疾病。過去十年，KLF5被報道參與了多種生物學功能，如細胞干性、增殖、凋亡、自噬和遷移［19］。有研究表明，KLF5在NSCLC中過表達并發揮著致癌作用［20］。本研究結果顯示，死亡組血清KLF5高于存活組，且KLF5是晚期NSCLC患者預后的影響因素，但具體作用機制尚需深入研究。

sTIM-3是一種免疫檢查點分子，其在多種疾病中發揮著免疫調節作用，如病毒感染、系統性紅斑狼瘡和腫瘤［21-22］。JIA等［23］研究表明，sTIM-3在所有NSCLC病理類型的癌細胞和腫瘤浸潤性淋巴細胞中均有表達。此外，T細胞衰竭和功能障礙似乎是癌癥進展的標志［24］，也是當前免疫治療的目標，因此推測sTIM-3增加可能與肺癌的不良預后有關。BERG等［25］研究表明，sTIM-3與NSCLC患者低生存率相關。本研究結果顯示，死亡組血清sTIM-3高于存活組，且血清sTIM-3是晚期NSCLC患者預后的影響因素，提示晚期NSCLC患者血清sTIM-3越高，其預后不良的發生概率也越高。

本研究將DECT碘圖定量參數與血清KLF5、sTIM-3聯合預測晚期NSCLC患者預后，結果顯示，DECT碘圖定量參數聯合血清KLF5、sTIM-3預測晚期NSCLC患者預后的AUC為0.981，分別高于DECT碘圖定量參數、血清KLF5、血清sTIM-3單獨預測晚期NSCLC患者預后的AUC，提示DECT碘圖定量參數與血清KLF5、sTIM-3聯合對晚期NSCLC患者預后的預測價值較高。

綜上所述，DECT碘圖定量參數（病變內IC、NIC、λ）和血清KLF5、sTIM-3升高均是晚期NSCLC患者預后不良的危險因素，且五者聯合預測晚期NSCLC患者預后的AUC為0.981，預測價值較高。但本研究為單中心研究，樣本量較小，所得結論仍有待高質量研究進一步證實。

作者貢獻：胡婷婷、孫云川進行文章的構思與設計；魯洪嶺進行研究的實施與可行性分析，數據收集、整理、分析；劉倩進行結果分析與解釋；胡婷婷負責撰寫、修訂論文；孫云川負責文章的質量控制及審校，并對文章整體負責、監督管理。

本文無利益沖突。