人循環免疫細胞比值與卵巢癌患者臨床病理特征及預后的關系

商善良 張霄 楊建華

卵巢癌是常見的婦科惡性腫瘤，其病死率居女性生殖系統腫瘤的首位。隨著手術、放化療技術的不斷改進，卵巢癌的療效取得了較大進展，但仍缺乏預測生存預后的相關指標[1]。因此，尋找卵巢癌預后指標以便及時發現預后不良高危患者，一直是近年來研究的熱點與難點。眾所周知，機體炎性反應和免疫狀態的變化與腫瘤的發生、發展密切相關，并影響腫瘤患者的預后[2]。近年研究發現，循環免疫細胞比值中性粒細胞/淋巴細胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR） 及 PLT/淋巴細胞比值（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）等指標能反映由炎性細胞和炎性因子組成的腫瘤微環境狀態，已成為揭示腫瘤狀態的標志物[3-4]。但NLR聯合PLR分析在國人卵巢癌中的研究較少報道，本研究以循環免疫細胞為研究基礎，分析卵巢癌患者手術前循環免疫細胞比值水平與臨床病理特征及預后的關系，探討循環免疫細胞比值在卵巢癌發生、發展及預后預測中的價值。

1 對象和方法

1.1 對象 納入標準：（1）接受相應的標準化卵巢癌治療策略者；（2）未接受其他任何抗腫瘤、輸血、放化療等治療者。排除標準：（1）患有血液系統、骨髓系統、淋巴系統等疾病者；（2）合并其他腫瘤者；（3）圍術期發生感染者。根據上述標準，選取2010年1月至2013年1月本院婦科收治的行手術切除并經病理證實的卵巢癌患者116 例，年齡 40～71（59.37±16.78）歲。本研究經醫院倫理委員會批準和患者知情同意。

1.2 觀測指標 收集患者年齡、腫瘤大小、腫瘤位置、病理分級、組織類型、國際婦科產科聯盟（FIGO）分期等臨床資料。檢測患者外周血中性粒細胞計數、淋巴細胞計數和PLT，并依據結果計算NLR和PLR。

1.3 隨訪方法隨訪由專門的隨訪小組通過電話、信函及門診的方式完成，了解患者復發轉移時間和死亡時間。研究的主要終點事件為無病生存時間（recurrencefree survival，RFS）和總生存時間（overall survival，OS）。RFS定義為從手術之日起至第1次出現局部或區域復發轉移、隨訪終止或死亡時間；OS定義為手術之日至出現任何原因引起的隨訪終止或死亡時間。

1.4 統計學處理 采用SPSS 19.0統計軟件。采用ROC曲線計算患者OS的循環免疫細胞比值最佳截點值，并以此分為高、低NLR及PLR組。采用Pearson相關分析NLR和PLR的相關性。卵巢癌患者臨床病理特征與NLR、PLR的關系比較采用χ2檢驗或 Fisher確切概率法。生存分析采用Kaplan-Meier法，并進行logrank檢驗。運用Cox回歸模型進行單因素及多因素預后分析。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 NLR和PLR的最佳截點值及分組 NLR和PLR預測卵巢癌患者OS的AUC分別為0.745和0.701，見圖1-2。根據AUC面積及相應約登指數計算，NLR和PLR預測卵巢癌OS的最佳截點值為3.25和184，將卵巢癌患者分為高NLR組（NLR≥3.25）和低NLR組（NLR＜3.25），高 PLR 組（PLR≥184）和低 PLR 組（PLR＜184）。Pearson相關分析顯示NLR和PLR呈正相關（r=0.69，P＜0.05）。

圖1 NLR預測卵巢癌OS的ROC曲線

圖2 PLR預測卵巢癌OS的ROC曲線

2.2 NLR、PLR與卵巢癌患者臨床病理特征的關系NLR與卵巢癌患者的病理分級、FIGO分期、腫瘤病灶減滅是否理想、淋巴細胞計數、中性粒細胞計數和PLT均有關（均P＜0.05），而與年齡、腫瘤位置、腫瘤大小、組織類型和術前血清CA125均無關（均P＞0.05）。PLR與卵巢癌患者的FIGO分期、腫瘤病灶減滅是否理想、淋巴細胞計數和PLT均有關（均P＜0.05），而與年齡、腫瘤位置、腫瘤大小、病理分級、組織類型、術前血清CA125和中 性粒細胞計數均無關（均P＞0.05），見表1。

表1 NLR、PLR與卵巢癌患者臨床病理特征的關系

2.3 NLR、PLR與卵巢癌患者的預后關系 116例卵巢癌患者失訪5例（包括3例非腫瘤相關死亡病例）。高NLR 組患者 RFS（HR=2.231，95%CI：1.511～3.825，P＜0.05）和 OS（HR=2.112，95%CI：1.431～4.016，P＜0.05）均明顯低于低NLR組；高PLR組患者RFS（HR=1.621，95%CI：1.225～3.224，P＜0.05）和 OS（HR=2.021，95%CI：1.251～3.722，P＜0.05）均明顯低于低 PLR 組，見圖 3-6。

2.4 影響卵巢癌患者RFS和OS的因素 單因素Cox回歸分析顯示，病理分級、FIGO分期、腫瘤病灶減滅是否理想、NLR和PLR與卵巢癌患者術后RFS和OS均相關（均P＜0.05），而患者年齡、腫瘤位置、腫瘤大小、組織類型、術前血清CA125、淋巴細胞計數、中性粒細胞計數和PLT與卵巢癌患者術后RFS及OS均無關（均P＞0.05）。將上述預后相關因素進行多因素Cox回歸分析，結果顯示FIGO分期晚、腫瘤病灶減滅不理想、高NLR和高PLR均為卵巢癌患者術后RFS預后不良的獨立因素（均P＜0.05），病理分級差、FIGO分期晚、腫瘤病灶減滅不理想、高NLR和高PLR均為卵巢癌患者術后OS預后不良的獨立因素（均P＜0.05），見表2。

圖3 高NLR組和低NLR組患者RFS比較

圖4 高NLR組和低NLR組患者OS比較

圖6 高PLR組和低PLR組患者OS比較

3 討論

腫瘤的慢性感染免疫機制一直是研究的熱點和難點。早在1983年Virchow就發現慢性炎性反應引起的炎癥免疫細胞浸潤改變腫瘤微環境是腫瘤發生的根本原因[5]。隨著腫瘤分子生物學的發展，對腫瘤組織微環境中的炎性反應有了更進一步的認識。現已發現多種以炎性反應為基礎的生物因子可為臨床預后提供預測生存信息。Satgé[6]的研究顯示免疫細胞指數模型可作用于惡性腫瘤生物標志和判斷其治療及預后的靶點。因此，分析腫瘤炎癥反應導致的循環免疫細胞水平變化是預測其預后生存機制的重要途徑之一，具有廣闊的臨床應用前景。

本研究通過ROC曲線，兼顧靈敏度和特異度，聯合NLR、PLR，以3.25及184作為最佳截點，發現NLR和PLR預測腫瘤OS的AUC具有較高的實用價值。一般認為，NLR、PLR可以綜合反映腫瘤患者體內炎癥和免疫狀態，比值升高提示人體炎性反應強、腫瘤殺傷力低下。目前，上述規律的發生機制尚未證實。但NLR、PLR升高是淋巴細胞相對減少或中性粒細胞及血小板相對增多的結果。中性粒細胞是主要的炎性細胞，不僅能產生血管內皮細胞生長因子（vascular endothelial growth factor，VEGF），促進腫瘤血管生成和遠處轉移[7]；而且可通過釋放氧自由基等炎性介質，激活NF-κB，促進腫瘤微環境的形成[8]。此外，中性粒細胞中的中性粒彈性蛋白酶可降解彈性蛋白，也能水解其他基質蛋白，從而促進腫瘤細胞浸潤[9]。另一方面，淋巴細胞減少，機體抗腫瘤免疫效應減低，免疫系統不能識別和應答腫瘤抗原的突變，出現腫瘤抗原誘導的免疫耐受，導致抗原提呈細胞無法識別抗原，以致腫瘤細胞逃逸，從而形成適合腫瘤細胞增殖和轉移的環境[10]。Santoiemma等[11]研究已表明，腫瘤組織中大量淋巴細胞浸潤是提示預后較好的一個指標。同時，血小板也是腫瘤相關的全身炎癥反應指標，尤其是晚期腫瘤患者常伴血小板增多。血小板分泌血小板因子4、轉化生長因子β、VEGF等生長因子，刺激腫瘤分化，促進腫瘤的增殖。惡性腫瘤引起全身炎癥反應，持續的炎癥狀態又建立了惡性腫瘤進展的微環境，形成一種惡性循環[12]。因此，高NLR、PLR反映了患者較重的全身炎性反應和較差的抗腫瘤免疫功能。

NLR、PLR是近年來發現的影響惡性腫瘤預后的獨立危險因素。本研究結果還表明，高NLR、PLR組卵巢癌患者的RFS、OS明顯低于低NLR、PLR組患者，與相關研究結論一致[13-14]。Eo等[15]研究229例卵巢癌發現高NLR、PLR患者預后不良。Zhou等[16]認為Ⅲ期卵巢癌預后差與其高NLR及PLT數量密切相關。本研究還通過多因素預后分析顯示，FIGO分期晚、腫瘤病灶減滅不理想、高NLR和高PLR均為卵巢癌患者術后RFS預后不良的獨立因素。同時，病理分級差、FIGO分期晚、腫瘤病灶減滅不理想、高NLR和高PLR均為卵巢癌患者術后OS預后不良的獨立因素。因此，NLR、PLR升高可能預示著腫瘤細胞浸潤較深，對于手術醫生提前預估手術情況和病灶切除范圍、判斷能否達到根治水準有很大幫助。同時，還闡明FIGO分期晚、腫瘤病灶減滅不理想亦為卵巢癌患者術后RFS和OS預后不良的獨立因素，與以往指南認識相符合。

表2 影響卵巢癌患者RFS和OS的Cox模型回歸分析

由于本研究對象為同期且在同一醫院診治的患者，因此最大限度地避免了混雜因素的干擾。同時也存在樣本量少、選擇面窄等缺點。雖然闡明了NLR、PLR對腫瘤預后具有預測價值，但單一指標的靈敏度和特異度不高，需多指標聯合分析以提高預測的準確性。Marchetti等[17]研究發現，NLR聯合血漿纖維蛋白等因素建立的模型對卵巢癌預后的評估有重要參考價值。Sanguinete等[18]報道，基于NLR、PLR聯合血清IL-6、IL-8等因素建立的模型，可用于指導卵巢癌患者預后不良的風險分層。

綜上所述，NLR、PLR對卵巢癌患者預后的評估有重要指導價值，但其機制等仍有待進一步研究。同時，NLR、PLR作為一種易檢測、重復性好且價格低廉的腫瘤相關性炎癥指標有望成為腫瘤患者預后的常規檢測指標。