乳腺癌化学治疗致肝损伤预测模型的构建及其评价

夏坤健，邓林林，王 琳

1.南昌大学第二附属医院乳腺外科，南昌 330006；2.南昌大学第二附属医院重症医学科，南昌 330006

国际癌症研究所发布的2020 年全球癌症数据报告显示乳腺癌已超越肺癌成为全球第一大癌，2020年我国乳腺癌新发病例约42 万，高居全球第一，死亡人数约11.7 万，居女性癌症死亡首位［1］。手术是治疗乳腺癌的主要方法。化学治疗（化疗）则是非手术治疗的基石，同时还有内分泌治疗、靶向治疗、放射治疗和免疫治疗等疗法。乳腺癌化疗周期长且通常采用联合用药方案，使药物对肝脏的毒性叠加［2］。故而，因化疗致肝功能损伤而延期化疗或者更改方案的病例时有报道。有研究［3］显示，在药物性肝损伤中，抗肿瘤药物大约占15%。因药物性肝损伤引起的急性肝衰竭中，抗肿瘤药物则位居第2 位［4］。现有乳腺癌诊疗指南并未介绍针对特定化疗方案致肝损伤的危险因素以及相应的预防性措施。乳腺癌化疗致肝损伤的研究相对较少。因此，寻找出影响化疗致肝损伤的关键因素并建立肝损伤预测模型具有重要的临床意义。本文旨在探讨蒽环类联合环磷酰胺序贯紫杉醇类±曲妥珠单抗化疗方案致肝损伤的风险因素，并建立预测模型，从而更多地关注肝损伤高危人群，根据个体差异进行化疗前的有效干预，以降低因肝损伤而造成化疗延期甚至中断的发生率。

1 对象与方法

1.1 研究对象

回顾性分析2019年4月—2021年9月在南昌大学第二附属医院接受化疗的207 例乳腺癌患者。所有患者的化疗方案均为蒽环类联合环磷酰胺序贯紫杉醇类±曲妥珠单抗（首次剂量8 mg/kg，后续剂量6 mg/kg，共17 次，3 周1 次）。纳入标准：①18 岁及以上女性患者。②病理证实的乳腺癌患者。③化疗方案规范完整。④病历资料完整。⑤每周期化疗前后均接受肝功能检查。⑥同意并签署化疗知情同意书。排除标准：①合并其他肿瘤疾病。②曾在外院接受阶段性化疗后转入我院治疗。③同步放化疗。④化疗期间服用任何其他可损伤肝功能的食物或药物者，如酒精、中药以及抗病毒药物等。⑤化疗前肝功能生化指标显示已有肝损伤者。

1.2 乳腺癌化疗药物性肝损伤的诊断标准

参照国际药物性肝损伤的诊断共识［5］并结合我国指南［6］，本研究的肝损伤诊断标准为：①血清丙氨酸转氨酶（alanine aminotransferase，ALT）>2 倍正常值上限（upper limit of normal value，ULN）或总胆红素（total bilirubin，TBil）>2 倍ULN。②或谷草转氨酶（aspartate aminotransferase，AST）、碱性磷酸酶（alkaline phosphatase，ALP）和TBil 同时升高，且至少1 项>2 倍ULN。肝损伤分型标准如下：①肝 细 胞 损 伤 型，ALT/ULNALT≥3 且R>5 ［R=（ALT/ULNALT）/（ALP/ULNALP）］。②胆汁淤积型，ALP/ULNALP≥2 且 R ≤2。 ③ 混 合 型 ，ALT/ULNALT≥3、ALP/ULNALP≥2 且2 < R < 5。肝损伤严重程度分级：1 级（轻度肝损伤）、2 级（中度肝损伤）、3 级（重度肝损伤）、4 级（急性肝衰竭）和5级（致命）。

1.3 研究方法

1.3.1 研究分组 采用病例对照研究方法，在完整的化疗周期中，根据肝功能检测指标中的相对最高值进行判断，显示出现肝损伤的为实验组，未出现肝损伤的为对照组。

1.3.2 信息采集 利用南昌大学第二附属医院电子病例系统，统计所有患者的临床病理资料如下：①患者基本特征，年龄、月经状态等。②病史信息，肝功能生化指标、是否感染乙肝病毒（乙肝六项）、既往高血压病史、肿瘤TNM 分期、既往糖尿病史、化疗前白蛋白水平是否低下（<40 g/L）、三酰甘油是否升高（≥1.7 mmol/L）、高密度脂蛋白胆固醇是否降低（<1.0 mmol/L）等。③治疗信息，如化疗方案、紫杉醇类化疗期间是否联合曲妥珠单抗靶向治疗、出现肝损伤时的化疗疗程等。

1.4 统计学方法

所有数据均采用SPSS 20.0 统计软件和GraphPad Prism8.0 软件分析，观测资料均为定量资料，以例数（百分率）表示。采用χ2检验进行单因素筛查，比较2 组间的临床病理资料的差异。将单因素筛查P<0.05的因素纳入二元Logistic回归分析，并建立回归模型，评价指标为OR和95%CI。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线判断回归模型的预测价值。采用Kappa一致性检验验证回归模型的预测效能。当P<0.05，表示差异有统计学意义。检验水准α＝0.05（双尾）。

2 结果

2.1 基本资料及肝损伤发生情况分析

共纳入207 例研究对象，年龄为26～76 岁，平均年 龄（51.2±9.8） 岁。发 生 肝 损 伤 的 患 者69 例（33.3%），其中1～2 级肝损伤66 例（95.7%）；肝细胞损伤型的患者53 例（76.8%），胆汁淤积型9 例（13.0%），混合型7 例（10.1%）。第1～4 周期化疗致肝损伤的患者分别为22 例（10.6%），9 例（4.3%），8 例（3.9%），12 例（5.8%），累计51 例（24.6%）；第4周期以上化疗致肝损伤的患者18例（8.7%）。

2.2 一般临床病理资料分析

实验组和对照组患者一般临床病理资料比较结果如表1 所示。其中化疗方案、感染乙肝病毒、既往高血压病史、肿瘤TNM 分期、既往糖尿病史、化疗前白蛋白水平低下、三酰甘油升高等7 个指标间的差异有统计学意义（均P<0.05）；而是否联合靶向治疗、年龄、月经状态、高密度脂蛋白胆固醇降低等4 个指标间的差异无统计学意义（均P>0.05）。

表1 实验组与对照组的一般临床病理资料比较［n（%）］Tab 1 Comparison of general clinicopathological data between the experimental group and the control group［n（%）］

Continued Tab

2.3 二元Logistic回归分析及预测模型的建立

以是否出现肝损伤为因变量，以前述单因素分析P<0.05 的指标/因素为自变量进行二元Logistic 回归分析，回归过程采用逐步后退法，各变量赋值见表2。结果显示，化疗方案（AC/EC×4-P×12）、感染乙肝病毒、肿瘤TNM 分期为Ⅲ期、既往糖尿病史、化疗前白蛋白水平低下是化疗致肝损伤的独立危险因素（P<0.05），详见表3 及图1。因此，可建立Logistic 回归预测模型：logit（P）=-3.471+1.511·X1+1.112·X2+1.320·X3+0.755·X4+0.691·X5+0.973·X6+1.258·X7+0.741·X8+1.668·X9+1.555·X10，其中自变量：X1 为感染乙肝病毒，X2 为既往糖尿病史，X3 为化疗前白蛋白水平低下，X4 为三酰甘油升高，X5 为高血压Ⅰ级，X6 为高血压Ⅱ级，X7 为高血压Ⅲ级，X8 为肿瘤TNM 分期为Ⅱ期，X9 为肿瘤TNM 分期为Ⅲ期，X10为AC/EC×4-P×12 化疗方案。该模型的霍斯默-莱梅肖检验的χ2值为13.610，P＝0.093>0.05，表明该二元Logistic回归方程与原始数据有比较好的拟合。

图1 二元Logistic回归模型森林图Fig 1 Forest plot of binary Logistic regression model

表2 二元Logistic回归分析的变量赋值表Tab 2 Variable assignment table of binary Logistic regression analysis

表3 二元Logistic 回归分析结果Tab 3 Binary Logistic regression analysis results

2.4 模型预测效能的评价及外部验证

采用ROC 曲线评估上述Logistic 回归模型的预测效能，以模型预测SLN转移的概率值绘制ROC曲线，如图2 所示。其ROC 曲线下面积为0.874，标准误0.024，95%CI为0.827～0.922，P=0.000，表明该模型具有较好的预测价值。根据前述纳入、排除标准重新纳入87 例在南昌大学第二附属医院接受化疗的乳腺癌患者，收集患者的一般临床病理资料，根据前述诊断标准分为肝损伤组和未损伤组。将纳入患者的一般临床病理资料代入预测模型，根据模型所得概率值分为肝损伤组与未损伤组。经比较，该预测模型特异度为86.9%，灵敏度76.9%；阳性预测值为71.4%，阴性预测值为89.8%；准确度为83.9%，详见表4。经Kappa 检验显示具有较高的一致性（Kappa 值为0.624，标准误为0.091，P=0.000）。

表4 二元Logistic回归分析模型预测评估Tab 4 Prediction and evaluation of binary Logistic regression analysis model

图2 二元Logistic回归模型预测肝损伤的ROC曲线Fig 2 ROC curve of binary Logistic regression model for predicting liver injury

3 讨论

化疗作为乳腺癌治疗手段当中的重要一环，常因其毒副作用而影响其疗效，因此研究化疗致肝损害的相关危险因素则显得尤为重要。因曲妥珠单抗靶向治疗的主要副反应是心脏损害［7］，且接受靶向治疗与未接受靶向治疗的患者之间肝损伤的差异无统计学意义。故蒽环类联合环磷酰胺序贯紫杉醇类的化疗方案是否联合靶向治疗不影响本模型的预测效能，本预测模型均适用。从上述研究结果可见，肝损伤主要发生在前4 个周期的化疗当中，应值得注意，其原因在于治疗实践中为保证化疗的正常进行，患者首次发生肝损伤后通常会采取保肝药物进行干预。一项针对西班牙药物性肝损伤登记处的899 例药物性肝损伤患者进行的研究［8］显示，肝细胞损伤型占56%，胆汁淤积型与混合型各占23%，肝细胞损伤型的药物性肝损伤患者出现肝移植或死亡病例的比例更高，胆汁淤积型的患者更易慢性化，而混合型的患者相对来说有更好的预后。本研究中肝细胞损伤型的患者约占76.8%，这表明蒽环类联合环磷酰胺序贯紫杉醇类±曲妥珠单抗化疗主要是导致患者的ALT 升高，这有助于临床阐明化疗致肝损伤的机制。由于条件限制，本研究未对肝损伤的患者进行病理活检，无法明确肝损伤的病理类型，这将是今后研究的一个方向。本研究表明，AC/EC×4-P×12 方案发生肝损伤的风险较AC/EC×4-T×4 方案高3.734 倍，故对于接受AC/EC 序贯密集P方案化疗的患者，临床医师应更加重视监测其肝功能。本研究结果显示，年龄与化疗致肝损害之间的差异无统计学意义。SHU 等［9］研究发现年龄是抗结核治疗致肝损伤的独立危险因素，李雪等［10］的研究亦表明年龄是乳腺癌患者化疗期间发生肝损伤的影响因素，与本研究结果不符，可能是本研究纳入研究对象所接受的化疗方案与李雪等人的研究不同所致。乙肝病毒感染是化疗肝损伤的独立危险因素，这与国内外研究［11-12］结果相一致。其机制可能为以下几个方面：①细胞毒药物化疗可使病毒的复制增加，导致肝细胞的破坏。②慢性乙肝病毒感染的患者肝脏本身可能存在慢性损伤，在化疗药物毒性的刺激下，肝功能不能代偿而出现损伤。③化疗过程中乙肝病毒再激活引起肝损伤［13］。本研究显示乙肝病毒感染者化疗致肝损伤发生率约为37.7%。KIM 等［14］研究的结果显示乙肝病毒感染者化疗致肝损伤发生率为33.3%。本研究发现糖尿病是化疗致肝损伤的独立危险因素。肝糖原积累过多诱发肝微血管病变，使肝脏无法获得足够的氧和血供，大量的氧自由基生成后引起广泛的氧化应激损伤和炎症因子的释放，造成肝脏的损伤［15］，化疗可能会加重这一过程，具体损伤机制值得进一步研究。因此，对于患有糖尿病的化疗患者，应更加重视其血糖的管理。研究［16］显示，白蛋白水平低下是抗真菌药物致肝损害的独立危险因素；以此为参考，本研究也将白蛋白水平作为影响因素纳入了回归分析。结果表明，化疗前低白蛋白血症是肝损伤的又一独立危险因素，提示化疗前应注意患者的营养状况，及时纠正可减少肝损害发生率。本研究中，单因素分析显示高血压与肝损伤的发生之间的差异存在统计学意义，但其并不是肝损伤的独立危险因素。其原因在于高血压常合并有糖尿病以及高脂血症。高脂血症是脂肪肝的重要致病因素［17］，脂肪在肝血管的堆积会造成肝细胞血液供应减少，产生低氧的微环境而加速脂肪肝的疾病进展，脂肪肝则可造成肝脏损伤恶化，并引起机体脂肪代谢率下降，引起脂肪大量堆积在肝脏细胞中，形成恶性循环［18］。本研究显示高脂血症与肝损伤的发生有关联，但不是其独立危险因素。刘加葳等［19］的研究结果显示TNM 分期Ⅱ期和Ⅲ/Ⅳ期均为为肝损伤的独立危险因素，与其相似，本研究统计分析结果显示TNM 分期Ⅲ期是肝损伤的独立危险因素。最后，对本研究所得的Logistic 回归模型进行预测价值分析，其ROC 曲线下面积为0.874，具有较高的预测效能。外部验证也表现出了较好的一致性（Kappa 值0.624）。该模型可以基本满足临床医师对乳腺癌患者行蒽环类联合环磷酰胺序贯紫杉醇类±曲妥珠单抗化疗致肝损伤的预测要求。本研究亦存在一些不足之处，首先，本研究是通过血清转氨酶和胆红素等生化指标来判断是否出现了药物性肝损伤， 但该方法特异性差，不能完全反映肝损伤的严重程度，从组织学证据显示的损伤常重于临床症状及实验室检查所提示的肝损伤［20］。其次，本研究的对象仅限于来我院就诊的患者，回顾性分析病例数有限，还需要进一步进行前瞻性、大样本的研究。

综上所述，感染乙肝病毒、肿瘤TNM 分期Ⅲ期、既往糖尿病史、化疗前白蛋白水平低下的乳腺癌患者接受蒽环类联合环磷酰胺序贯密集型紫杉醇化疗方案致肝损伤的风险较高。基于Logistic 回归模型较高的预测性能及较为良好的一致性，此模型对判断乳腺癌患者是否出现化疗致肝损伤有一定的参考价值。因此，此模型有助于临床医师对乳腺癌化疗致肝损伤进行早期预防，降低肝损伤的发生率，从而使得乳腺癌患者的化疗顺利进行。

利益冲突声明/Conflict of Interests

所有作者声明不存在利益冲突。

All authors disclose no relevant conflict of interests.

伦理批准和知情同意/Ethics Approval and Patient Consent

受试对象或其亲属已经签署知情同意书。

Consent letters have been signed by the research participants or their relatives.

作者贡献/Authors'Contributions

王琳、夏坤健、邓林林参与了实验设计；夏坤健参与了论文的写作和修改。所有作者均阅读并同意了最终稿件的提交。

The study was designed by WANG Lin、XIA Kunjian and DENG Linlin. The manuscript was drafted and revised by XIA Kunjian. All the authors have read the last version of paper and consented for submission.

·Received：2022-01-07

·Accepted：2022-04-10

·Published online：2022-04-28