接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性非小细胞肺癌患者预后预测列线图模型构建及验证

黄维佳，曹健斌，李逢昌，李竞长，张东伟，何凌云，李富骊，伍义文

肺癌是指原发于气管、支气管和肺的恶性肿瘤，在全国范围内，肺癌已成为一个重大公共卫生问题，2020年的全球癌症流行病调查显示，肺癌是全世界发病率第二和死亡率第一的恶性肿瘤［1］。肺癌按病理类型分为非小细胞肺癌（non-small-cell lung cancer，NSCLC）和小细胞肺癌，其中NSCLC是肺癌的常见类型，约占全部肺癌的80%，其5年生存率低于15%［2］。相较于传统的铂类联合化疗方案，EGFRTKIs对EGFR突变阳性患者治疗效果明显［3-4］，其有效率达70%～80%，但部分患者仍对EGFR-TKIs不敏感［5-6］。临床上外周血液检测技术操作简便，可提供经济、便捷的指标以判断肿瘤预后［7］。目前国内外研究NSCLC患者预后因素大多集中在临床特征上，鲜有基于外周血指标构建风险预测模型的报道，而列线图凭借可视可读、简洁实用的优势，在医学领域得到广泛应用［8］。本研究基于血常规指标构建接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者预后预测列线图模型，并验证其预测价值，现报道如下。

1 对象与方法

1.1 研究对象 选取2018—2020年柳州市人民医院胸外科、呼吸科、肿瘤科收治的EGFR突变阳性NSCLC患者332例。纳入标准：（1）经影像学、痰涂片及病理检查确诊为NSCLC，诊断标准参考《中华医学会肺癌临床诊疗指南（2018版）》［9］，且经EGFR基因检测证实EGFR突变阳性（外显子19缺失突变或外显子21 L858R点突变）患者；（2）TNM肿瘤分期为Ⅲ～Ⅳ期患者；（3）接受EGFR-TKIs一线治疗患者；（4）在EGFR-TKIs治疗前2周内行血常规检查患者。排除标准：（1）既往接受过手术、化疗、放疗、其他靶向治疗及免疫治疗者；（2）治疗前合并肺部感染、血液系统疾病者；（3）治疗前使用过激素、粒细胞集落刺激因子等可能影响血常规检查结果的药物者；（4）合并其他良、恶性肿瘤者。按照7∶3的比例将患者随机分为试验组（n=232）和验证组（n=100）。本研究经柳州市人民医院医学伦理委员会批准（批准号：GXLZ-20220173），所有患者签署知情同意书。

1.2 研究方法 通过柳州市人民医院电子病历系统收集患者的临床资料，包括性别、年龄及EGFR-TKIs治疗前2周血常规检查结果〔中性粒细胞绝对值（absolute neutrophil count，ANC）、淋巴细胞绝对值（absolute lymphocyte count，ALC）、单核细胞绝对值（absolute monocyte count，AMC）、碱性磷酸酶（alkaline phosphatase，ALP）、白蛋白（albumin，ALB）、中性粒细胞/淋巴细胞比值（neutrophilto-lymphocyte ratio，NLR）、CD4+/CD8+细胞比值、C反应蛋白（C-reactive protein，CRP）、乳酸脱氢酶（lactate dehydrogenase，LDH）、血小板/淋巴细胞比值（plateletto-lymphocyte rate，PLR）、γ干扰素（interferon-γ，IFN-γ）、白介素6（interleukin-6，IL-6）、淋巴细胞计数（lymphocyte count，LY）、纤维蛋白原（fibrinogen，FIB）、淋巴细胞/单核细胞比值（lymphocyte-to-monocyte ratio，LMR）、淋巴细胞/白细胞比值（lymphocyte-to-white blood cell rate，LWR）、中性粒细胞/白细胞比值（neutrophilto-white blood cell rate，NWR）、单核细胞/白细胞比值（monocyte-to-white blood cell rate，MWR）、单核细胞/淋巴细胞比值（monocyte-to-lymphocyte rate，MLR）、血小板计数（platelet count，PLT）、血小板/白细胞比值（platelet-towhite blood cell rate，PWR）、肿瘤坏死因子α（tumor necrosis factor-α，TNF-α）、WBC〕。从患者接受EGFR-TKIs一线治疗开始对其进行随访，末次随访时间为2021-12-10；随访方式为电话随访、门诊随访或住院随访；随访内容为后续治疗效果、是否复发或死亡以及死亡时间；随访频率为第1年每3个月随访1次，第2～3年每6个月随访1次。总生存期（overall survival，OS）定义为从患者接受EGFR-TKIs治疗开始至末次随访时间或死亡的时间。

1.3 统计学方法 采用SPSS 23.0统计学软件进行数据处理。不符合正态分布的计量资料以M（P25，P75）表示，组间比较采用秩和检验；计数资料以相对数表示，组间比较采用χ2检验；采用ROC曲线分析确定血常规指标预测试验组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡的最佳截断值；采用单因素、多因素Cox回归分析探讨试验组接受EGFRTKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡的影响因素；基于多因素Cox回归分析结果，采用R语言（R 4.0.3软件包）构建接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者预后预测列线图模型，采用Bootstrap抽样法重复抽样1 000次，计算一致性指数（concordance index，CI），同时采用校准曲线和ROC曲线评价该列线图模型预测接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者预后的准确性。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般情况 两组性别、年龄、ANC、ALC、AMC、ALP、ALB、NLR、CD4+/CD8+细胞比值、CRP、LDH、PLR、IFN-γ、IL-6、LY、FIB、LMR、LWR、NWR、MWR、MLR、PLT、PWR、TNF-α、WBC、随访时间、OS比较，差异无统计学意义（P＞0.05），见表1。ROC曲线分析结果显示，ANC、ALC、AMC、ALP、ALB、NLR、CD4+/CD8+细胞比值、CRP、LDH、PLR、IFN-γ、IL-6、LY、FIB、LMR、LWR、NWR、MWR、MLR、PLT、PWR、TNF-α、WBC预测试验组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡的最佳截断值分别为5.48×109/L、2.33×109/L、0.46×109/L、91.66 U/L、37.46 g/L、2.94、1.79、4.28 μg/L、201.65 U/L、154.36、50.08 ng/L、17.65 ng/L、1.11×109/L、4.55 g/L、4.07、0.26、0.72、0.074、0.32、361.30×109/L、40.68、42.05 μg/L、9.30×109/L。

表1 两组临床资料比较Table 1 Comparison of clinical data between the two groups

2.2 接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡影响因素的单因素、多因素Cox回归分析 以接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡情况为因变量（赋值：死亡=1，生存=0），分别以血常规指标为自变量进行单因素Cox回归分析，结果显示，NLR、LDH、PLR、FIB是接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡的影响因素（P＜0.05），见表2。以接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡情况为因变量（赋值：死亡=1，生存=0），上述有统计学差异的变量为自变量，进行多因素Cox回归分析，结果显示，NLR、LDH、PLR、FIB是接受EGFRTKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡的独立影响因素（P＜0.05），见表3。

表2 接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡影响因素的单因素Cox回归分析Table 2 Univariate Cox regression analysis of influencing factors of death in patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs

表3 接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡影响因素的多因素Cox回归分析Table 3 Multivariate Cox regression analysis of influencing factors of death in patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs

2.3 接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者预后预测列线图模型的构建及验证 基于多因素Cox回归分析结果，构建接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者预后预测列线图模型，见图1。该列线图模型预测试验组接受EGFRTKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者1、2、3年生存率的CI分别为0.86、0.80、0.78，预测验证组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者1、2、3年生存率的CI分别为0.89、0.84、0.80。校准曲线分析结果显示，该列线图模型预测试验组、验证组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者1、2、3年生存率与患者实际1、2、3年生存率基本一致，见图2～3。ROC曲线分析结果显示，该列线图模型预测试验组、验证组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者生存情况的AUC分别为0.896〔95%CI（0.848，0.945）〕、0.833〔95%CI（0.826，0.940）〕，见图4。

图1 接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者预后预测列线图模型Figure 1 Nomogram model for predicting prognosis of patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs

图2 列线图模型预测试验组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者1、2、3年生存率的校准曲线Figure 2 Calibration curve of nomogram model for predicting 1-year，2-year and 3-year survival rates of patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs in the experimental group

图3 列线图模型预测验证组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者1、2、3年生存率的校准曲线Figure 3 Calibration curve of nomogram model for predicting 1-year，2-year and 3-year survival rates of patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs in the validation group

图4 列线图模型预测接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者生存情况的ROC曲线Figure 4 ROC curve of nomogram model for predicting survival of patients with EGFR mutation-positive NSCLC treated with EGFR-TKIs

3 讨论

NSCLC的恶化程度较高，患者死亡率也处于较高水平，对于NSCLC早期患者多采用手术切除联合放化疗的治疗手段。近年来随着基因检测技术的发展，以EGFR-TKIs为代表的靶向治疗逐渐成为EGFR突变阳性NSCLC患者的一线治疗方案，其在一定程度上延长了患者的OS，提高了患者生活质量和治疗依从性，但部分患者的预后仍不理想，5年生存率仅为15%［10］。寻找可以准确预测EGFR突变阳性NSCLC患者预后的临床指标，对其个性化用药方案的制定及治疗效果的评估有重要的临床价值［11］。外周血液与肿瘤有同源的基因，能有效克服肿瘤异质性，较为完整地反映原发肿瘤的基因突变状态，其检测技术为非侵入性操作且简便，是目前探索高效指标的重要方向［7］。

本研究多因素Cox回归分析结果显示，NLR、LDH、PLR、FIB是接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡的影响因素，相比于低水平的NLR、LDH、PLR、FIB，高水平NLR、LDH、PLR、FIB的患者死亡风险更高。全身炎症反应与肿瘤血管生成、抑制细胞凋亡和DNA损伤有关，大量研究表明全身炎症反应加重与多种肿瘤患者预后较差明显相关［12-14］。NLR和PLR是全身炎症反应的重要标志物，中性粒细胞可通过释放细胞因子和趋化因子与肿瘤微环境相互作用，促进肿瘤细胞增殖，从而影响患者预后。而淋巴细胞在抗肿瘤免疫反应中起重要作用，NLR明显升高是炎症反应后中性粒细胞升高、淋巴细胞降低的细胞间不平衡的表现，提示免疫系统功能失调可能增加患者死亡风险［15］。SEBASTIAN等［16］回顾性分析了156例立体定向全身放射治疗6个月后NSCLC患者的临床资料，单因素Cox回归分析结果显示，治疗前患者NLR＞3.6与总体生存率较差相关〔HR=2.00，95%CI（1.18，3.39），P=0.010〕。MINAMI等［17］研究结果显示，治疗前NLR＜2.11的患者OS明显长于NLR≥2.11的患者，多因素分析证实治疗前较高的NLR是NSCLC患者死亡的危险因素。因此，NLR可能作为判断接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者病情进展的指标。一项包含5 524例NSCLC患者的Meta分析结果显示，较高PLR组的OS明显短于较低PLR组〔HR=1.69，95%CI（1.45，1.97），P＜0.001〕，提示PLR升高与NSCLC患者的预后较差有关［18］。PLR升高主要表现为血小板相对增加和淋巴细胞相对减少，血小板水平升高可引起机体释放血管内皮生长因子，促进肿瘤血管新生，并分泌炎症因子，促进上皮间质转化及肿瘤细胞增殖和侵袭，而血小板聚集能够促进循环肿瘤细胞的黏附和包裹，增强了肿瘤细胞免疫逃逸的能力［19］。血小板与肿瘤细胞的相互作用构成了肿瘤进展的重要病理生理机制，利用阿司匹林等非甾体类抗炎药和其他抗血小板药物辅助治疗，可能会开启NSCLC治疗的新模式。TANIGUCHI等［20］研究发现，在接受纳武利尤单抗治疗的晚期NSCLC患者中，基线LDH＞240 U/L的患者无进展生存期（progressionfree survival，PFS）明显短于LDH≤240 U/L的患者。LDH活性增加可导致乳酸的产生和细胞外组织液的酸化，而酸性细胞外液已被证明能够激活明胶酶活性和组织蛋白酶的产生，从而有助于增强癌细胞侵袭能力［21］。FIB是人体血浆成分中含量最高的凝血因子，其参与凝血酶的转化和凝血块的形成。此外，升高的FIB可促进血管生成，并作为细胞外基质促进肿瘤细胞转移。目前FIB已被认为是结肠癌、子宫癌、宫颈癌和乳腺癌等癌症的重要预后因素，在NSCLC的研究中也有相似的发现［22-25］。LIANG等［26］回顾性分析了456例行根治性手术切除的NSCLC患者资料，发现术前FIB≤3.77 g/L组患者5年生存率为43.5%，高于术前FIB＞3.77 g/L组患者的生存率（29.0%）；中位OS为48.0个月，长于术前FIB＞3.77 g/L组患者的中位OS（26.0个月）。因此治疗前应检测NLR、LDH、PLR、FIB，对可能存在死亡风险的患者进行分层处理，并积极采取干预措施，调整个体化给药方案，以延长患者生存期及提高其生活质量。

相较于TNM分期预后评估体系，列线图可集成各种预测指标，可计算患者的生存率，具有较高的准确性和实用性。本研究结果显示，该列线图模型预测试验组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者1、2、3年生存率的CI分别为0.86、0.80、0.78，预测验证组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者1、2、3年生存率的CI分别为0.89、0.84、0.80。校准曲线分析结果显示，该列线图模型预测试验组、验证组接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者1、2、3年生存率与患者实际1、2、3年生存率基本一致。ROC曲线分析结果显示，该列线图模型预测试验组、验证组接受EGFRTKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者生存情况的AUC分别为0.896、0.833，说明该列线图具有较高的预测效能。

综上所述，NLR、LDH、PLR、FIB是接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者死亡的影响因素，本研究基于上述指标构建的列线图模型能有效预测接受EGFR-TKIs治疗的EGFR突变阳性NSCLC患者的生存率。但本研究为单中心、小样本量、回顾性研究，未来需要大样本量、多中心研究进一步验证该列线图模型的可靠性。

作者贡献：黄维佳、曹健斌进行文章的构思与设计；李竞长和张东伟进行文章的可行性分析；黄维佳、何凌云、李富骊、伍义文进行相关文献资料的收集、整理；黄维佳撰写论文；黄维佳、李逢昌等进行论文的修订、英文的修订；曹健斌负责文章质量控制及审校；黄维佳、曹健斌对文章整体负责、监督管理。

本文无利益冲突。