中性粒細胞/淋巴細胞比值與新型冠狀病毒肺炎短期不良預后的相關性

王 斌

（華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院檢驗科，湖北 武漢 430030）

嚴重急性呼吸綜合征冠狀病毒2（severe acute respiratory syndrome coronavirus 2，SARSCoV-2）傳染性極強，以人傳人方式快速傳播，其引發的新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019，COVID-19）疫情已成為國際關注的突發公共衛生事件。SARS-CoV-2致病機制尚不明確，感染人體后主要引起呼吸道病變，造成肺部損傷[1]。以往研究發現，病毒感染導致的肺部損傷與機體免疫系統紊亂和炎癥反應有關[2]。中性粒細胞/淋巴細胞比值（neutrophil/lymphocyte ratio，NLR）是新型炎癥反應指標，用于反映機體炎癥反應與免疫狀態之間的關系，在心血管疾病、內分泌疾病和腫瘤預測或預后評估方面受到廣泛關注[3-5]。本研究主要探討NLR預測COVID-19臨床短期不良預后的價值。

1 材料和方法

1.1 研究對象

選取2020年1月28日—2月20日華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院確診的302例COVID-19患者作為研究對象（COVID-19組），其中男154例、女148例，年齡18～95歲。臨床短期預后[短期不良預后（院內死亡）和出院]觀察至2020年4月6日。入選標準：SARS-CoV-2核酸檢測陽性、血清SARS-CoV-2特異性IgM抗體和IgG抗體陽性。所有患者均符合《新型冠狀病毒肺炎診療方案》（試行第八版）[6]標準。排除標準：其他病毒性肺炎患者；肺炎支原體、衣原體肺炎患者；皮肌炎患者；血管炎患者；機化性肺炎患者；原因不明發熱疾病患者；惡性腫瘤患者；自身免疫性疾病患者。另選取2020年1月7日華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院57名體檢健康者作為對照組，其中男29名、女28名，年齡25～87歲。2組研究對象在性別和年齡上差異無統計學意義（P＞0.05）。根據入院時臨床表現將COVID-19組分為非重癥組（218例）和重癥組（84例）。非重癥組患者有發熱、呼吸道等癥狀，影像學檢查可見肺炎表現；重癥組包括重型和危重型患者。呼吸頻率≥30次/min或靜息狀態下吸空氣時指氧飽和度≤93%或動脈血氧分壓/吸氧濃度≤39.9 kPa為重型患者；出現呼吸衰竭，且需機械通氣、休克、合并其他器官功能衰竭需進入重癥監護病房監護治療這3種情況之一為危重型患者。根據臨床短期預后將COVID-19組分為生存組（269例）和病亡組（33例）。

1.2 方法

1.2.1 數據收集 通過電子病歷系統收集患者性別、年齡、高血壓、糖尿病、冠心病和結核病史等臨床資料，記錄入院后2 h內白細胞（white blood cell，WBC）計數、中性粒細胞絕對數（the absolute value of neutrophil，NEUT#）、淋巴細胞絕對數（the absolute value of lymphocyte，LYMPH#）、血小板（platelet，PLT）計數、高敏C反應蛋白（highsensitivity C-reative protein，hs-CRP）和降鈣素原（procalcitonin，PCT）等炎癥反應指標水平。計算NLR、血小板/淋巴細胞比值（platelet/lymphocyte ratio，PLR）。

1.2.2 樣本采集及檢測 采集所有研究對象靜脈血，分裝到乙二胺四乙酸二鉀和肝素鋰抗凝管中，輕輕顛倒混勻，乙二胺四乙酸二鉀抗凝管可直接上機檢測，肝素鋰抗凝管3 000×g離心10 min后上機檢測。WBC計數、NEUT#、LYMPH#和PLT計數檢測采用XN-9000全自動血液分析儀和配套試劑（日本Sysmex公司）。hs-CRP檢測采用cobas 8000全自動生化分析儀和配套試劑（瑞士羅氏公司）。PCT檢測采用cobas 602全自動生化分析儀和配套試劑（瑞士羅氏公司）。所有檢測項目均嚴格按照儀器和試劑說明書要求進行操作，且質控均在控。

1.3 統計學方法

采用SPSS 22.0軟件進行統計分析。非正態分布計量資料以中位數（M） [四分位數（P25～P75）]表示，2個組之間比較采用Mann-WhitneyU檢驗。計數資料以例（率）表示，組間比較采用χ2檢驗。COVID-19患者短期不良預后的相關因素分析采用二元Logistic回歸。采用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線評估相關指標對COVID-19的診斷價值。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 COVID-19組與對照組的炎癥反應指標比較

COVID-19組NEUT#、LYMPH#、PLT計數、NLR、PLR與對照組比較，差異均有統計學意義（P＜0.05），2組WBC計數的差異無統計學意義（P＞0.05）。見表1。

表1 COVID-19組與對照組炎癥反應指標比較 M（P25～P75）

2.2 非重癥組和重癥組患者臨床資料和炎癥反應指標比較

重癥組死亡29例，其中男性23例、女性7例；非重癥組死亡4例，年齡均＞55歲，其中男性3例、女性1例，入院后2～4 d內病情惡化。重癥組死亡率高于非重癥組（P＜0.001）。重癥組LYMPH#和PLT計數均低于非重癥組（P＜0.001），男性比例、高血壓比例、年齡、WBC計數、NEUT#、NLR、PLR、hs-CRP和PCT均高于非重癥組（P＜0.05）。重癥組與非重癥組患者在糖尿病、冠心病和結核病史差異均無統計學意義（P＞0.05）。見表2。

表2 非重癥組和重癥組臨床資料和炎癥反應指標比較

續表2

2.3 生存組和病亡組患者臨床資料和炎癥反應指標比較

病亡組院內生存時間、LYMPH#和PLT計數均低于生存組（P＜0.05），男性比例、年齡、WBC計數、NEUT#、NLR、PLR、hs-CRP和PCT均高于生存組（P＜0.05）。病亡組與生存組患者高血壓、糖尿病、冠心病和結核病史差異均無統計學意義（P＞0.05）。見表3。

表3 生存組和病亡組臨床資料和炎癥反應指標比較

2.4 COVID-19患者短期不良預后的回歸分析

采用二元Logistic回歸分析COVID-19患者短期不良預后的相關因素，逐步回歸法分析結果顯示，NLR是COVID-19患者短期不良預后的獨立危險因素[比值比（odds ratio，OR）=1.058，95%可信區間（confidence interval，CI）為1.004～1.115，P=0.035]；其他的獨立危險因素還包括男性、年齡、NEUT#和PLT計數（P＜0.05）。見表4。

表4 COVID-19患者短期預后二元Logistic回歸分析結果

2.5 NLR預測COVID-19患者短期不良預后的ROC曲線

ROC曲線分析結果顯示，入院時的NLR預測COVID-19患者院內死亡的曲線下面積（area under curve，AUC）為0.819，與NEUT#和PLT計數的AUC比較，差異有統計學意義（P=0.006）；NEUT#和PLT計數預測COVID-19患者院內死亡的AUC之間差異無統計學意義（P=0.174）。當NLR的最佳臨界值為6.18時，預測COVID-19患者短期不良預后的敏感性、特異性、陽性預測值、陰性預測值分別為79.63%、68.95%、35.88%、93.96%。見表5和圖1。

表5 NEUT#、PLT計數、NLR預測COVID-19患者短期不良預后的ROC曲線分析結果

圖1 NLR預測COVID-19患者短期不良預后的ROC曲線

3 討論

雖然大多數COVID-19患者預后良好，但部分患者病情會短時間內迅速惡化，出現多種并發癥，如肺炎、急性呼吸窘迫綜合征、膿毒癥休克等，最終因多器官功能衰竭而死亡[7]。重癥患者并發癥的發生率明顯高于非重癥患者（P＜0.001）[1]，在疫情嚴重時期，危重型患者病死率甚至高達61.5%[7]。本研究中的重癥組患者死亡率明顯高于非重癥組（P＜0.001），病亡組患者的院內生存時間為9（5～14）d。

本研究結果顯示，重癥組和病亡組NEUT#均超出參考區間上限，LYMPH#明顯低于參考區間下限，說明重癥組和病亡組患者體內炎癥反應增強，適應性免疫功能顯著降低。當機體免疫功能正常時，即使病毒感染誘發促炎因子升高，但隨病毒被逐步清除，促炎因子負向調控免疫系統，并在抗炎因子的作用下下調炎癥反應，天然免疫/適應性免疫重新恢復平衡。但當這種炎癥反應無法被調控時，大量活化免疫細胞分泌更多細胞因子，繼而又招募更多免疫細胞，形成失控級聯反應，導致病情惡化，當發展到膿毒癥階段時，中性粒細胞由于與血管內皮細胞緊密黏連，移行至感染部位的過程受阻[8]，同時，在細菌代謝產物和細胞因子共同影響下，其正常凋亡速度減慢[9]，上述原因均造成外周血中性粒細胞增多。XU等[10]在對1例COVID-19逝者的微創病理檢查中發現，逝者雙肺可見以淋巴細胞為主的間質單核炎癥細胞浸潤，外周血中CD4和CD8 T細胞數量顯著減少，但過度活化，表現為人白細胞抗原-DR和CD38雙陽性比例增加，該研究結果提示，輔助性T細胞17增多和CD8 T細胞高細胞毒性是導致該逝者免疫系統嚴重受損的部分原因?？梢奀OVID-19患者體內天然免疫與適應性免疫平衡被破壞會導致外周血中性粒細胞與淋巴細胞數量向兩級分化。與單一NEUT#和LYMPH#相比，NLR能更好地反映患者全身性炎癥狀態，而WBC計數作為中性粒細胞、淋巴細胞和單核細胞總群，只能反映綜合狀態，特異性不強。

朱星成等[11]的研究發現，PCT和hs-CRP對細菌感染有較好的臨床診斷價值，細菌感染時2項指標水平均明顯升高。梁濤等[12]的研究發現，細菌感染組NLR、PCT和hs-CRP均高于病毒感染組（P＜0.05）。外周血NLR不僅與膿毒癥嚴重程度相關[13-14]，而且還能較好地識別細菌性膿毒血癥[15]，NLR越高，膿毒癥越嚴重，病死率越高[14]。本研究重癥組和病亡組的NLR、PCT和hs-CRP均高于非重癥組和生存組（P＜0.05），由此推測重癥組和病亡組COVID-19患者可能合并細菌感染和/或膿毒癥。LIU等[16]的研究結果顯示，COVID-19重癥組患者合并細菌感染的概率高于非重癥組（P=0.019），且年齡≥50歲的COVID-19患者，如果NLR＜3.13，應進行呼吸監測和支持治療；如果NLR≥3.13，應轉入重癥監護病房，給予有創機械通氣。

PLT計數和LYMPH#在非重癥組與重癥組之間、生存組與病亡組之間的變化趨勢一致，即重癥組和病亡組的這2項指標均低于非重癥組和生存組。PLR是一個穩定性較好的全身炎癥反應指標，能反映PLT和淋巴細胞之間的動態變化，雖然該指標在病亡組的結果明顯高于生存組，但經二元Logistic回歸分析發現，其不是COVID-19患者短期不良預后的影響因素。

本研究結果顯示，與其他炎癥反應指標相比，NLR是COVID-19患者短期不良預后的獨立危險因素之一，不僅能很好地反映體內炎癥與免疫調節的動態關系，而且對COVID-19患者短期不良預后的預測價值更高。因此，對于COVID-19患者，除關注性別、年齡、NEUT#、PLT計數這些指標外，還應密切注意NLR的變化。

本研究的局限性在于作為單中心回顧性分析，病例數有限，后期還需要多中心、大樣本的前瞻性研究進一步驗證。