血小板/淋巴细胞和中性粒细胞/淋巴细胞比值与异常子宫出血的关系研究＊

李奇芳，罗玲玲，黄淑华

（江西省南昌县人民医院妇产科，南昌 330200）

异常子宫出血（AUB）病因主要有子宫内膜息肉、黏膜下肌瘤、子宫腺肌病、宫内膜不典型增生，子宫内膜癌等，表现为经间期出血（IMB）或经期延长、绝经后出血。 再生障碍性贫血、各类型白血病、各种凝血因子异常、各种原因造成的血小板减少等全身性凝血机制异常均可诱发AUB，此外，其可能是子宫内膜修复的分子机制异常,包括子宫内膜炎症、感染、炎性反应异常和子宫内膜血管生成异常等[1-3]。 血小板/淋巴细胞比值(platelet tolymphocyte ratio，PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyteratio，NLR)是较为新颖的炎症标记物[4]，近年来，有研究证实外周血中PLR,NLR 与恶性肿瘤或急性胰腺炎等炎症相关疾病的严重程度及预后相关[5,6]，提示 NLR、PLR 可能与体内炎症反应状态相关。

本研究分析这些标记物在AUB 患者血液中的比值异常与AUB 的良性与恶性病变的关系，以期PLR 与NLR 能作为AUB 良、 恶性病变的判断指标。

1 资料与方法

1.1 一般资料 从南昌县人民医院电子档案中选取2015 年1 月-2018 年2 月就诊的异常子宫出血者 77 例，年龄 32-68（53.16±9.83）岁，符合入选标准与排除标准。 按照病理检查的结果，分成子宫内膜增生 39 例，年龄（50.16±10.43）岁；子宫肌瘤 27例，年龄(49.20±11.52)岁；子宫内膜癌 12 例，年龄（54.46±8.61）岁。3 组患者年龄比较（P＞0.05）。另选30 例健康体检妇女，年龄 32-68（53.24±10.36）岁。

1.2 纳入排除标准 纳入标准： ⑴符合中华医学会妇产科学分会绝经学组以国际妇产科联盟（FIGO）AUB 病因分类诊断，异常子宫出血诊断[7]；⑵2015年 1 月-2018 年 2 月在我院就诊的 AUB 病例；⑶病历材料中有完整的血液血小板、 中性粒细胞、淋巴细胞计数检查的记录；⑷经过活检组织病理检查结果为子宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌的患者；⑸健康体检各项指标正常的妇女；⑹签署了知情同意书。 排除标准：⑴有影响血液炎症因子血小板/淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)水平的慢性疾病；⑵严重的感染性疾病；⑶近期服用了影响全身炎症反应的药物者；⑷病历资料不全的AUB 病例。

1.3 方法

1.3.1 填写Excel 调查表 内容包括：姓名、年龄、职业、临床症状、子宫出血的病程时间、绝经时间；血液检查：血小板、中性粒细胞、淋巴细胞计数。 病理检查：子宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌。 由两名课题组成员填写Excel 表，并交叉核对。

1.3.2 入选健康妇女检查 30 例入选健康体检妇女空腹抽血检查血小板、中性粒细胞、淋巴细胞计数，并建立正常妇女Excel 表，内容分姓名、年龄、职业、计算血小板/淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)，并算出血小板/淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)的均数±标准差（）。

1.4 评价指标 按照AUB 病例Excel 表的原始资料，分成子宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌3组患者， 分别计算各组患者血小板/淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)，并算出各组血小板/淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)的均数±标准差（）。

1.5 统计学处理 采用SPSS17.5 软件包计算，方差F 检验对照分析正常妇女、子宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌的AUB 患者血小板、中性粒细胞、血小板血小板/淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)的统计学差异，P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 中性粒细胞、血小板、淋巴细胞检测结果 子宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌患者血中性粒细胞、 血小板 、 淋巴细胞计数比较差异有统计学意义，见表1。

2.2 PLR、NLR 比值计算结果 子宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌患者PLR、NLR 比值比较差异有统计学意义，见表2。

表1 三组患者血中性粒细胞、血小板、淋巴细胞计数比较（）

表1 三组患者血中性粒细胞、血小板、淋巴细胞计数比较（）

注：健康组为正常参考值，F 检验子宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌组

中性粒细胞（×109/L）血小板（×109/L）淋巴细胞（×109/L）1.8±0.7 1.6±0.5 1.4±0.3 1.0±0.1 10.56 0.001健康妇女（n=30）子宫内膜增生（n=38）子宫肌瘤（n=27）子宫内膜癌（n=12）FP 5.3±1.2 6.4±2.7 7.6±3.4 12.3±4.1 15.59 0.000 215.1±23.4 264.5±24.6 298.6±28.3 324.5±27.8 28.36 0.000

3 讨论

NLR 和PLR 是新证实的炎症指标， 目前研究已经证实其与肿瘤和炎性疾病的发病密切相关[8]。有不少研究表明，异常子宫出血与子宫内膜炎症、感染、炎性反应异常有关，然而炎症反应标志物在诊断中的重要性仍在研究中。 2015 年Ural 等[9]在研究中比较了子宫内膜增生， 子宫内膜癌和正常子宫内膜双活检对照患者的NLR 和PLR 值，发现子宫内膜癌组的NLR 中位数为3.8， 高于正常人，并发现NLR 是有利于子宫内膜形态学的强有力的炎症标志物。 Ding L 等研究了NLR 和PLR 在子宫内膜癌前和恶性形态中的预测预后价值[10,11]，根据他们的发现， 子宫出血的患者的NLR 值等于或大于4 是恶性子宫内膜形态学的指标。

表 2 3 组患者 PLR、NLR 比值比较（）

表 2 3 组患者 PLR、NLR 比值比较（）

注：健康组为正常参考值，F 检验子宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌组

PLR 比值（%） NLR 比值（%）1.08±0.96 1.46±1.02 2.98±1.67 4.17±1.93 19.53＜0.000健康妇女（n=30）子宫内膜增生（n=38）子宫肌瘤（n=27）子宫内膜癌（n=12）FP 105.10±21.36 157.26±27.12 190.34±31.63 225.12±32.46 26.8＜0.000

一些国外学者[12-14]对605 例子宫内膜癌患者进行了研究， 发现 NLR 的临界值≥2.4，PLR 的≥240。 在这项研究中，他们发现 NLR 和 PLR 是子宫内膜癌的独立预后指标。 此外，2015 年Cakmak 等[15]在研究320 例子宫内膜癌病例（247 例腺癌）时发现，NLR 可作为不良预后的预测因子。 在他们的研究中还将病例分为基本型和非典型性子宫内膜增生进行比较，并显示NLR 和PLR 可作为非典型子宫内膜增生的预测因子。 Cummings M 与雷虹等[16,17]的一项新研究发现，术前和术后NLR 与炎症系统反应标志物独立相关， 由此可以结合起来评估手术后子宫内膜癌患者的预后。 这项研究向我们表明，NLR 可能是术后期的重要标志。

本研究将入选患者，按照病理诊断结果，将患者分成子宫内膜增生、 子宫肌瘤、 子宫内膜癌三组，分别检测各组患者血小板、中性粒细胞、淋巴细胞，并通过统计学方差分析三组患者血小板、中性粒细胞、淋巴细胞血中表达水平的差异，结果显示三组患者血小板、中性粒细胞、淋巴细胞血中表达水平与健康对照组比较有异常表现， 而三组患者血小板、中性粒细胞、淋巴细胞血中表达水平比较有非常显著的统计学差异。 进一步研究分析血小板/淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)，结果表明三组患者血小板/淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)的的比较有非常显著的差异， 且子宫内膜癌患者PLR 和NLR 的中位值分别为321.45,4.17， 这与国外的一些报道PLR 的中位数≥240，NLR 中位值等于或大于4 基本相似。

异常子宫出血的以往确诊主要是诊刮送病理学检查,但因为这一方面是创伤性检查，另一方面诊刮容易漏刮病变组织造成误诊， 而一般异常子宫出血主要是功能性子宫出血， 功能性子宫出血会导致子宫损伤，诱导免疫系统激活，进而出现大量活化淋巴细胞，出现炎症反应[18]，因此在异常子宫出血的患者外周血中血小板、中性粒细胞、淋巴细胞均有异常变化，血小板偏高主要是出血引起，而中性粒细胞、 淋巴细胞异常说明异常子宫出血的患者有炎症，因此本研究采用PLR 和NLR 检测宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌患者血中的表达水平，发现有显著的差异，这说明异常子宫出血患者的PLR 和NLR 检测有可作为诊断宫内膜增生、子宫肌瘤、子宫内膜癌的新指标，弥补诊刮创伤性及容易漏诊的缺陷。

子宫内膜癌是最常见的妇科癌。 根据美国国际癌症研究所的记录，每年的病例数为61.380，每年的死亡人数为10.920 (美国癌症协会,2017 年)。尽管使用不同的方法进行诊断， 但没有任何非侵入性诊断方法可以达到比较满意的效果。 血液中性粒细胞淋巴细胞比率（NLR）和血小板淋巴细胞比率（PLR）是系统性炎症反应的基本指标，NLR 和PLR 在子宫内膜癌前和恶性形态中的预测预后价值的研究结果充分证实了NLR 和PLR 在子宫内膜增生和癌症病例中的预测作用。 根据2017 年发布的荟萃分析[19]，高PLR 和NLR 与不良的生存结果相关联,PLR 和NLR 是就诊与术前容易获得的患者救治情况的预后标志物，因此，PLR 和NLR 是可达到廉价、 无创对子宫内膜增生和子宫内膜癌症预测的指标。