血清学指标及相关模型预测肝细胞癌微血管侵犯的研究进展

2021-11-30 09:03张增瑞朱文钿
肝胆胰外科杂志 2021年9期
关键词:微血管肝细胞血小板

张增瑞,朱文钿

(1.广东医科大学 第一临床医学院,广东 湛江 524023;2.肇庆市第一人民医院 普外科,广东 肇庆 526000)

肝癌根治性切除术(R0)目前仍是肝细胞癌(HCC)患者的主要治疗手段,但术后无瘤生存率低、疾病复发率高是困扰临床工作者的两大难题[1-3]。由于肝脏“双重血供”的特点,HCC转移的主要通道是血管,微血管是第一站,微血管侵犯(MVI)即预示肿瘤出现了转移趋势。因此MVI是肝内微小转移灶的最直接预测信号,发生MVI的HCC患者早期即可出现肝内播散灶或隐匿性转移灶[4]。我国对MVI的最新定义标准为,在显微镜下于内皮细胞衬覆的血管腔内见到癌细胞巢团[5-6],需病理学检查诊断。术前实现确诊比较困难,这极大地限制了MVI在术前评估中的应用。因为MVI不仅是镜下的一个病理征象,MVI(+)更标志着癌细胞恶性程度增加、侵袭性增强[7],目前MVI已经被证实为一种影响HCC术后复发的独立危险因子,Rodríguez-Perálvarez等[8]发现,MVI阳性组(151例)较MVI阴性组(109例)术后无瘤生存率明显降低;我国《原发性肝癌规范化病理诊断指南(2015版)》也提出,MVI是肝癌术后复发风险的重要预测指标[9];Sumie等[10]发现,MVI数量越多,患者的无瘤生存率及总体生存率越低。针对MVI进行综合性治疗是目前改善HCC患者预后的切入点,炎症指标(如中性粒细胞、淋巴细胞、血小板等)在局部血管的聚集和浸润可以加速肿瘤的侵袭和进展,导致周围组织结构的破坏,如果术前能通过临床血清学指标及相关模型预测MVI的发生,则能早期干预甚至阻断MVI,在一定程度上减少肝癌术后的复发,提高患者预后。本文就血清学指标及联合相关模型预测肝细胞癌微血管侵犯的研究进展进行综述。

1 预测肝细胞癌MVI的血清学指标

1.1 血清学标志物

在血清学标志物方面,许多研究者已经意识到相关指标对于HCC合并MVI具有重要预测价值。γ-谷氨酰转肽酶(γ-glutamyltranspeptidase,GGT)、甲胎蛋白及其异质体(AFP-3)、异常凝血酶原(PIVKAII)等已经被证实是MVI的独立预测因子[11-14]。何羽童等[15]研究也表明,HBeAg、AFP、AFP-L3、PT、PLT是HBV相关性HCC发生MVI的独立危险因素。Liu等[16]对623 例行根治性切除术的HCC患者(MVI阳性237例,MVI阴性386例)研究发现AFP≥100 µg/L、AFP-3、HBeAg是HCC合并MVI的独立预后因素。

血液凝固和癌症发展之间的联系是公认的,凝血酶在血管止血过程中能够使纤维蛋白形成和血小板聚集,并通过促进跨内皮迁移、血小板-肿瘤细胞相互作用、血管生成及其他相关机制促进MVI的发生发展[17-18]。李镇利[19]通过多因素分析发现,AFP≥400 ng/mL(OR2.250,95%CI1.666~3.309)和DCP≥160 mAU/mL(OR1.597,95%CI1.183~2.155)是HCC患者发生MVI的独立危险因素。何涛等[20]对105例HCC患者(MVI组30例,无MVI组75例)分析发现肿瘤大小(Wald 9.014,Sb 0.488,OR12.610,P=0.001)、血清DCP水平(Wald 4.352,Sb 1.307,OR19.254,P=0.014)是影响HCC发生MVI的独立危险因素。DCP及相关指标能够有效提高HCC合并MVI的早期诊断率,同时DCP、AFP等血清学指标与肝脏炎性反应程度及MVI的发展具有显著相关性,是MVI发生的独立危险因素,术者可以根据术前客观、稳定的血清检查结果评估MVI风险,对MVI高危人群予以更优的术中决策和术后辅助治疗,通过尽可能地清除肿瘤病灶来降低复发风险,提高HCC手术患者的远期预后。

近年研究也在努力从相对容易获得的肿瘤及血清学标志物逐步向着更为微观的分子生物学领域发展。Yu等[21]通过血清蛋白组学研究识别出了6 个MVI相关的特异性抗原(Eno-1、HSP70、HSP90、glutathione synthetase、beta-actin和Annexin A2),发现抗HSP70 抗体和抗Eno-1 抗体的相对滴度中位数与MVI均具有显著相关性(P=0.042、0.004),分析血清中抗HSP70 抗体和抗Eno-1 抗体可以作为术前预测MVI的潜在生物标志物。

1.2 复合性血清学指标

慢性炎性反应已经被认为是引起HCC的主要原因之一(如乙型肝炎和丙型肝炎)。持续的炎症损伤是肿瘤发生、侵袭、进展的重要因素[22],肝细胞癌发生的共同点是实质细胞死亡和由此产生的炎症级联反应的持续存在,MVI的发生发展也离不开血小板、中性粒细胞、淋巴细胞等血清炎性指标的刺激。

肿瘤细胞通过分泌促炎因子进而刺激巨核细胞产生血小板并促进血小板聚集,保护肿瘤细胞不被免疫细胞识别、清除,促进微血管的形成及侵犯[23-24];血小板同时可以分泌血管内皮生长因子等活性因子促进肿瘤组织新生血管形成,加速肿瘤的微血管侵犯进程[25]。于洁等[26]对行肝切除术的160例HCC患者(MVI阳性86 例,MVI阴性74 例)多因素分析显示:肿瘤直径、AFP水平、血小板与淋巴细胞比值(platelet-to-lymphocyte ratio,PLR)、循环肿瘤DNA(ctDNA)浓度是HCC合并MVI的独立危险因素,并通过Logistic回归分析各变量的回归系数构建预测模型,当最佳临界值为0.069 时对HCC患者MVI具有预测价值(灵敏度 86.5%,特异度87.9%,约登指数0.74),与术后病理金标准诊断在灵敏度和特异度方面无统计学差异(P>0.05)。Rungsakulkij等[27]纳入330 例HCC患者进行分析,证实肿瘤直径≥5 cm(OR3.791,P<0.001)和PLR≥102(OR1.831,P=0.034)是HCC合并MVI的独立预测因素。以上研究证实了血小板等血清学指标在HCC合并MVI中的重要预测价值,有助于MVI预测模型的建立。

相关炎性细胞识别肿瘤细胞后活化释放炎性介质通过阻断NK细胞表面的MHC I类分子和多糖类抗原受体从而抑制NK细胞导致肿瘤的免疫逃逸及扩散;肿瘤还可以侵犯淋巴细胞从而减少淋巴细胞对肿瘤的免疫反应,使MVI的风险加重[28-29]。束青华等[30]的研究表明,淋巴细胞与单核细胞的比值(lymphocyte-to-monocyte ratio,LMR)是HCC患者术后总体生存(overae1 surviva1,OS)率和无病生存(disease free survival,DFS)率的独立预后因素,谭君心等[31]研究发现,MVI(+)组HCC患者血小板与淋巴细胞比值(PLR)是影响肝细胞癌微血管侵犯的危险因素,当PLR和肿瘤直径取最佳截点≥140.67、≥5.35 cm预测肝细胞癌微血管侵犯情况时,PLR和肿瘤直径联合诊断的灵敏度为95.35%。

也有研究发现中性粒细胞也存在于肿瘤微环境中,其所产生的局部免疫应答和全身性炎性反应在肿瘤微血管形成及进展中具有重要作用。Yu等[32]多变量分析发现中性粒细胞与淋巴细胞的比率(OR1.705,95%CI0.467~6.232,P=0.022),血小板与淋巴细胞比率(OR1.048,95%CI1.006~1.092,P=0.025),和甲胎蛋白(OR1.012,95%CI1.003~1.021,P=0.007)分别与MVI显著相关,认为术前PLR、NLR和甲胎蛋白可能是预测HCC患者合并MVI的有效复合性血清学标志物。何则亮[33]的研究表明,术前外周血高NLR水平是肝细胞癌根治性切除术后肿瘤早期复发的独立危险因素。

复合性血清学指标为学者们研究MVI发生发展的影响因素和建立MVI早期预测模型提供了新的方向和思路。在影像学方面,已经将肿瘤大小、直径及包膜侵犯作为MVI的独立预测因子,同时18FFDG-PET/CT与具有表观弥散系数(ADC)分析的弥散加权成像(DWI)已经广泛用于肝癌MVI的预测并取得了一定进展,但相对于单一或独立变量来预测MVI,通过由多因素及相互关联的变量所建立的预测模型进行术前预测MVI具有更好的预测效能。同时联合血清学指标,建立多学科肝细胞癌术前MVI预测模型也不失为未来解决肝癌术后高复发等问题的一条有效途径。

2 联合血清学指标的MVI预测模型

建立合适的肝癌MVI术前预测模型是预测MVI发生的一种较被广泛认可的方法,目前各学者对MVI预测模型中血清学指标的选择以及临界值的判定意见不一,存在一定分歧,具体阐述以下几种预测模型。

第一种是“评分系统”,通过得分值来评估发生MVI的风险,在临床实践运用中较为方便、准确。日本学者Ryu等[34]纳入了111例患者,建立了包括血清甲胎蛋白水平(>95 ng/mL)、血清环磷酸腺苷水平(>55 mAU/mL)、肿瘤大小(>2.8 cm)及增强磁共振下肝胆期肿瘤边缘的表现(边缘不光滑)的临床评分系统,建立了术前MVI预测模型,评分为1分、2分、3分和4分的患者中MVI阳性的分别为4.5%(1/22)、24.0%(6/25)、91.7%(22/24)和100.0%(14/14),该评分系统的AUC为0.865,远高于每个单个预测因子,表明该评分系统相比较单一指标可以更准确地预测MVI。Nitta等[35]建立了一个包括肿瘤大小(OR1.98,P=0.0002)及其边界(OR1.91,P=0.001)、血清AFP水平(OR3.05,P<0.001)、天冬氨酸转氨酶(OR1.53,P=0.02)和中性粒细胞-淋巴细胞比率(OR1.86,P=0.002)的MVI预测模型,使用中心内验证组进行检验,并与中心外其他预测模型进行对比,其预测效能均高于其他预测模型;何涛等[20]也建立了血清DCP联合增强CT的MVI预测模型(敏感度90.0%,特异度74.7%,AUC 0.856),其预测能力明显高于单一因素预测。

第二种是“列线图”,因其对预测功能进行了图形化的展示,给出了一个可视化的、便捷的结果计算方式,在MVI预测中的使用也越来越广泛,越来越重要。Lin等[36]建立了一个包括血清甲胎蛋白(P=0.009)、瘤内动脉(P<0.001)、肿瘤类型(P=0.034)和肿瘤直径(P=0.044)等四个因子在内的列线图,其预测MVI发生的能力高于其单一指标预测;梁志银等[37]将798例HCC患者按照手术顺序分为模型组(579 例)和验证组(219 例),通过多因素分析得出:总胆红素>15 µmol/L(OR1.519,95%CI1.041~2.217)、碱性磷酸酶>60 U/L(OR1.681,95%CI1.059~2.670)、甲胎蛋白>200 ng/L(OR2.192,95%CI1.531~3.134)、肿瘤最大直径(OR1.120,95%CI1.057~1.187)是MVI的独立危险因素,据此建立预测列线图模型,模型组的C-index为0.680,验证组的C-index为0.773,该模型得出的MVI的预测值与观察值符合度好,对HCC患者临床治疗决策有一定的指导作用。

随着影像技术的发展,一些学者将放射组学方法与以上两种相结合从而建立出一个更为综合可靠的预测模型。中山大学附属第一医院匡铭教授团队[38]开创性地建立了基于超声放射组学模型并与临床相关炎性参数预测模型相结合,建立了HCC微血管侵犯术前预测的列线图,通过与单独使用临床炎性指标参数所建立的列线图相比较,将临床炎性指标参数与超声放射组学评分相结合所建立的列线图具有更良好的预测性能。

3 肝细胞癌MVI的综合治疗

早期通过患者相关血清学等临床指标对MVI的发生及发展进行预测,对临床医师选择合适的治疗方案及进行相应的干预具有重要意义。目前术后辅助TACE治疗已经成为HCC合并MVI患者的主流治疗方式,但是Wang等[39]认为,术后TACE治疗不仅会使肿瘤细胞扩散到与肿瘤相关的所有肝段,其不良反应会严重损害肝功能,而且机体遭受化疗打击后免疫功能下降,可能增加复发的风险,认为对于HCC合并MVI患者术后放疗可以明显改善患者OS及DFS(保守治疗组中位DFS 9.21个月,OS 25.37个月;TACE治疗组中位DFS 7.41个月,OS 28.85个月;放疗组中位DFS 25.47个月,OS 72.54个月)。同时也有研究表明,术前应用抗病毒治疗可以降低HCC合并MVI患者的术后复发[40],认为抗病毒治疗是降低MVI发生的独立保护因子。与此同时,随着仑伐替尼作为HCC患者靶向治疗药物的应用及新型靶向药物的上市,以及MVI形成机制的逐渐清晰,分子靶向药物对HCC合并MVI的治疗或许有更加广阔的前景[41],已经有研究表明索拉菲尼对HCC合并MVI患者具有一定的治疗作用[42],但对于仑伐替尼是否能够影响HCC合并MVI患者的术后复发及预后还有待进一步证实,由此可见术前建立更加准确的MVI预测模型对改善患者预后具有重要意义。

东方肝胆外科医院吴孟超教授团队[43]也将MVI比作是导致肝癌术后残留复发的“病理暴风眼”,是横亘在提高肝癌临床远期疗效必须逾越的一道难关,提出MVI为突破肝癌远期疗效瓶颈提供了一个重要切入点,因此这需要临床、实验室、影像、病理以及相关基础学科的交叉融合,密切配合,联合开展 MVI的发生机制、移行路径、分布特点、精准识别和有效治疗的系统性研究才有可能取得实质性突破,同时号召临床医务工作者利用新型检查技术等方法深入开展“MVI+”研究,以不断提高临床制定肝癌术后个体化抗复发转移综合治疗方案的能力和水平。因此,未来MVI预测模型将会是从患者临床血清学指标和相关影像资料相互结合中产生。

4 小结

综上所述,如何利用临床血清学指标建立肝细胞癌微血管侵犯的预测模型是目前研究的热点和难点。许多学者发现部分临床血清学指标,如AFP、DCP、PIVKA-II、PLR、NLR、LMR、天冬氨酸转氨酶/血小板计数比率指数(aspartate aminotransferase/platelet count ratio index,APRI)等,与HCC患者MVI的发生发展密切相关[44],且此类血清学指标相对于病理及影像学资料在临床实践中更易获得,其准确性、客观性更强,因此利用血清学指标建立预测模型也许对于MVI的早期预测更有临床价值。但是这同时也需要大样本、多中心的临床研究才能成功建立相对准确的MVI术前预测模型。

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