基于凝血酶原时间、纤维蛋白原和血小板平均容积的PFM评分系统对晚期胰腺癌病人生存的预测价值

宫学宇，汪帅，焦奥，华向东

(中国医科大学肿瘤医院 辽宁省肿瘤医院肝胆胰外科,辽宁 沈阳 110042)

胰腺癌是消化系统常见的恶性肿瘤之一，也是导致癌症相关死亡的第4大原因[1]。在中国，胰腺癌的发病率居第9位，在癌症相关死亡率中排名第6位[2]。大约80%～85%的胰腺癌病人在确诊时已经出现局部转移或远处转移，从而丧失了根治性手术治疗的机会[3]。化疗是目前晚期胰腺癌病人最主要的治疗方式，近年来尽管在化放疗方案上有很大的改进，但是晚期胰腺癌病人的5年生存率仍不足5%[4]。基于循证医学证据，氟尿嘧啶(5-FU)+亚叶酸钙+伊立替康+奥沙利铂(FOLFIRINOX)方案和白蛋白紫杉醇联合吉西他滨(AG)方案，这两个治疗方案都能为病人带来最大程度的获益，并且作为一线治疗方案时疗效没有显著差异[5]。因此，针对晚期胰腺癌病人进行个体化的治疗和生存预测具有重要的临床意义。

临床上，在肿瘤病人中经常观察到止血系统的变化和慢性止血激活的现象[6]。研究表明，止血系统与肿瘤细胞之间可通过多种机制密切联系起来[7]。首先，肿瘤细胞诱导的止血系统激活已被证明可促进肿瘤的进展、侵袭、血管生成和转移[8-9]。其次，血栓栓塞性疾病是胰腺癌的常见并发症，常提示预后不良[10]。最后，多种血液止血指标可作为肿瘤病人生存的预测指标，目前已经报道的预测指标包括凝血酶原时间(PT)、纤维蛋白原(FBG)、血小板计数(PLT)、血小板分布宽度(PDW)和血小板平均容积(MPV)等，均与肿瘤病人的总生存期(overall survival，OS)密切相关[11-15]。但是上述指标均只能反应止血系统某一方面的内容，对整个止血系统代表性较差，存在一定的局限性。原则上，由多个反应止血功能的指标联合构建的评分系统较单一指标更具有代表性，但新构建的评分系统是否具有预测价值还仍未可知。因此，本研究在晚期胰腺癌病人中，首先对相关的凝血指标进行单因素和多因素分析，根据筛选出的独立预测变量，选择具有代表性的指标构建为一个新的评分系统(PFM评分系统)，最后验证评分系统对晚期胰腺癌病人生存的预测价值，拟为临床实践提供一定的参考。

资料与方法

一、研究人群的选择

选取于2013年6月至2018年12月在中国医科大学肿瘤医院(辽宁省肿瘤医院)肝胆胰外科住院治疗的晚期胰腺癌病人共196例为研究对象。纳入标准：①经病理确诊的晚期胰腺癌病人；②无其他恶性肿瘤病史；③TNM分期为Ⅲ期或者Ⅳ期；④符合随访要求，并签署知情同意书。排除标准：①病人无病理诊断；②合并其他脏器严重功能损害，如心、肝、肾疾病等；③病人临床资料不完整或者失访；④合并炎症性疾病、血栓性疾病或者出血性疾病等。本研究为回顾性研究，所有病人资料均经过匿名处理，因此病人及家属知情同意书被免除；本研究由我院伦理委员会审核并批准。

二、数据收集

本研究所收集的病人资料包括性别、年龄、肿瘤TNM分期、CA19-9、凝血7项指标、国际标准化比值(INR)、FBG、PLT、MPV；血小板压积(PCT)；血小板分布体积宽度(PDW)、营养支持、免疫治疗等。其中凝血7项指标主要包括血浆PT、活化部分凝血活酶时间(APTT)、凝血酶时间(TT)、FBG、纤维蛋白(原)降解产物(FDP)、D-二聚体(D-Dimer)、抗凝血酶Ⅲ(AT-Ⅲ)。

PFM评分系统主要通过3项指标进行计算：即PT、FBG和MPV。根据3项指标的不同水平，分别赋予不同的分值。其中，PT<11.2 s和≥11.2 s分别赋予0分和1分；FBG<2.6 g/L和≥2.6 g/L分别赋予0分和1分；MPV<12.3 fl和≥12.3 fl分别赋予0分和1分。3项指标评分相加即为PFM评分。根据PFM评分进一步进行风险分层，其中0或1分为低危组，2分为中危组，3分为高危组。

三、随访

随访从病人首次住院开始，当病人死亡(终点事件)或者于2019年6月30日(删失)时结束。随访主要通过门诊或电话等方式进行，第1年内每月随访一次，然后每3个月随访一次。病人的OS为随访开始至病人死亡或者末次随访的时间间隔。

四、统计学分析

本研究的数据分析主要采用IBM SPSS Statistics 25进行，以P<0.05为差异有统计学意义。本文中对所有连续变量进行分类处理，其节点值通过中位数或者受试者工作特征(ROC)曲线法获取。其中PT、FBG和MPV是以ROC曲线法获取，最大Youden′s指数所对应的值即为阈值；其余变量按中位数进行分组。PFM评分不同亚组之间的基线资料比较主要采用Fisher确切概率法。运用Cox比例风险回归模型对总体生存期进行单因素和多因素分析，采用最小赤池信息准则(Akaike information criterion，AIC)对变量进行逐步筛选，将单因素分析中P<0.05的因素纳入多因素模型中进行进一步分析。运用Schoenfeld残差图和方差膨胀因子(variance inflation factor，VIF)对Cox回归模型和多重共线性进行验证和评价。运用Kaplan-Meier生存曲线法进行单因素生存分析，组间差异比较采用对数秩检验(Log-Rank检验)。采用针对删失数据的时间依赖的ROC曲线对不同预测指标的预测准确度进行比较[16]。

结 果

一、研究人群的基线资料

本研究共纳入196例晚期胰腺癌病人，病人的中位总生存期为6.8个月(1～32个月)；截至末次随访时间，共178例(90.8%)病人死亡，18例(9.2%)病人存活。基于PFM评分的病人基线临床资料详见表1。3组病人在性别、年龄、肿瘤TNM分期、CA19-9、FBG、PLT、MPV、PCT、PDW等变量构成上差异均无统计学意义(均P>0.05)。

二、针对总体生存期的单因素和多因素分析

运用Cox回归模型在建模组人群中对OS进行单因素和多因素分析，其结果详见表2。在单因素分析中，病人年龄、TNM分期及治疗前CA19-9、PT、FBG、MPV水平和营养支持、免疫治疗与病人的OS显著相关(均P<0.05)；在多因素分析中，TNM分期、治疗前CA19-9、PT、FBG、MPV和营养支持、免疫治疗是OS的独立预测因素(均P<0.05)。

表2 与总体生存期相关的单因素和多因素Cox回归分析

在整个队列中，生存分析也显示PT(图1A)、FBG(图1B)和MPV(图1C)不同亚组间OS存在显著差异(均P<0.001)。

三、PFM评分的构建和风险分层

PFM评分由PT、FBG和MPV 3个变量组成，其具体评分依据及风险分层详见表3。不同PFM评分的3组病人在整个队列(图2A)、TNM Ⅲ期(图2B)和TNM Ⅳ期(图2C)病人中总体生存均存在显著差异(均P<0.05)。

表3 评分系统中各变量赋分及分组

四、PFM评分系统及其组成变量的时间依赖的ROC曲线分析

为进一步确定PFM评分及其组成变量在预测晚期胰腺癌病人生存准确度上的差异，我们对上述指标进行了时间依赖的ROC曲线分析。结果显示，PFM评分的曲线下面积(AUC)(t)值在不同随访时间节点均大于PT、FBG和MPV的AUC(t)值，提示PFM评分的预测性能显著优于PT、FBG和MPV(图3)。

讨 论

在最近的研究中，越来越多的临床证据表明，止血系统与肿瘤存在着密切联系，两者可通过多种机制联系起来[17-18]。整个止血过程主要包括血管收缩、血小板活化、黏附和聚集以及纤维蛋白的沉积和成熟。研究显示，肿瘤细胞能够分泌多种与止血过程相关的因子，例如细胞因子(如白细胞介素6、肿瘤坏死因子α)、止血因子(如组织因子、微粒、纤溶蛋白)和黏附分子(如vWF、GPⅡ/Ⅲa、纤连蛋白)[19]。因此，肿瘤细胞可与整个止血过程的任何步骤相互作用。再者，胰腺癌还能通过分泌促凝血因子[如组织因子(TF)、血小板因子4(PF4)、纤溶酶原激活物抑制物1(PAI-1)]诱导血栓形成和高凝状态[20]。此外，在临床实践中，止血参数增加的病人更容易发生血栓形成，生存率较正常者更低。因此，止血系统的参数与晚期胰腺癌病人的生存之间必定存在某种联系。

在本研究中，我们回顾性地分析了196例晚期胰腺癌病人的止血参数的预后价值。结果显示OS的独立预测因素为：PT[HR=1.895，95%CI(1.030，3.863)，P=0.040]；FBG[HR=1.938，95%CI(1.258，2.986)，P=0.003]；MPV[HR=1.830，95%CI(1.322，5.487)，P=0.013]。由于单一因素对整个止血机制的代表性较差，因此我们运用上述3个变量构建了一个新的评分系统(PFM评分系统)来预测晚期胰腺癌病人的生存状况。结果显示，PFM评分系统不同风险分层的3个亚组病人在整个队列、Ⅲ期和Ⅳ期病人中OS均存在显著差异(均P<0.05)。我们进一步运用了针对删失数据的时间依赖ROC曲线分析比较PFM评分系统和其组成变量在预测晚期胰腺癌病人OS上的准确度。结果显示，PFM评分系统在各个不同时间节点上其AUC(t)值均显著大于其组成各变量，提示其具有更好的预测准确度和预测性能。

在各种止血参数中，PT和FBG在临床实验室被广泛检测，以显示凝血和纤溶系统的异常。PT是血浆暴露于组织因子(TF)后凝血所需的时间，用于评价凝血的外源性途径。肿瘤病人PT延长的机制可能为凝血因子的缺乏或耗竭，也可能是由肝生物合成能力的下调和凝血系统的激活导致。既往研究中已经有证据证实PT延长与多种肿瘤的预后不良相关，包括肝癌、胃癌、肺癌等[21-23]。FBG是肝细胞合成的一种多功能蛋白。先前的研究已经证明FBG在肿瘤发生中起着重要作用，包括基质形成、血管生成和血行转移[24]。FBG的促肿瘤机制可能包括如下几点；首先，FBG是细胞外基质最常见的成分之一，为肿瘤基质提供结构[25]。其次，FBG还能充当生长因子(如VEGF和FGF-2)的结合支架作用，从而产生增殖信号促进肿瘤细胞增殖和进展[26-27]。最后，FBG帮助血小板黏附在肿瘤细胞上，进而促进肿瘤细胞周围更多的FBG聚集，最终形成一种保护屏障逃逸自然杀伤细胞的杀伤作用[28]。目前已有研究报道血浆FBG水平升高是肺癌、卵巢癌、食管癌、肝癌、胰腺癌、胃癌等肿瘤的独立危险因素[29-36]。最近的研究证实血小板参与肿瘤的进展和转移过程，且许多基于血小板的指标已被证实与多种肿瘤的生存密切相关，这些指标包括血小板与淋巴细胞比率(platelet-lymphocyte ratio，PLR)、MPV、外周血PLT等[37-38]。本研究中，MPV≥12.3 fl是晚期胰腺癌病人OS的独立危险因素。MPV是血小板动员和活化的反应指标。血小板活化后在肿瘤微环境中能够释放促进生长因子、趋化因子、促血管生成调节蛋白、蛋白水解酶等，以促进肿瘤细胞的生长、侵袭和转移[39-41]。目前已有许多研究显示了MPV对多种恶性肿瘤生存预后的预测价值[42-48]。

结合本研究的结果和既往研究报道可知，止血参数与晚期胰腺癌病人的生存密切相关，是其生存预后的独立预测因素。但是单一指标的代表性有所不足，因此我们筛选了重要的变量构建了一个综合性的评分系统，能够更好地反应整个出凝血机制。临床上，静脉血栓栓塞、高凝状态或者高止血状态均提示与预后不良；而抗凝治疗，特别是低分子肝素和抗血小板治疗能够在一定程度上提高肿瘤病人的生存率[49-51]。本研究的结果也显示高凝或高止血状态的病人预后更差，丰富和增加了临床上对晚期胰腺癌病人进行抗凝和抗血小板治疗治疗干预的证据，也更有助于我们进一步认识止血参数在晚期胰腺癌病人中的临床价值。

总之，本研究回顾性地分析了止血参数对晚期胰腺癌的预后价值。研究发现PT、FBG和MPV是晚期胰腺癌病人OS的独立预测因素。同时，我们将这3个参数整合为一个综合性的PFM评分系统，并且证实了PFM评分不同风险组病人之间的生存期存在显著差异。此外，时间依赖的ROC曲线分析显示PFM评分系统对晚期胰腺癌病人生存预后的预测价值优于其组成各变量。