章維維，鄒紅，楊蓉，黃慧芳(1.福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院 a.中心實驗室，b. 檢驗科，c. 病案室，福州350001；2.南京中醫(yī)藥大學附屬南京醫(yī)院檢驗科，南京210003)

結直腸癌(colorectal cancer，CRC)的發(fā)病率和致死率居高不下[1]，其診斷的“金標準”——結腸鏡病理活檢存在有創(chuàng)性、檢查周期長、發(fā)現時間晚、不方便多次檢測等局限性[2]。血清腫瘤標志物如癌胚抗原(carcinoembryonic antigen，CEA)和糖類抗原19-9(carbohydrate antigen，CA19-9)用于監(jiān)測CRC患者的術后治療狀態(tài)，缺乏器官特異性，且陽性率不高。因此，建立簡單、易于推廣的CRC篩查模式以促進CRC的早診、早治顯得尤為重要。本研究旨在通過分析簡單易得的常規(guī)臨床檢驗指標與CRC患者病理學特征的關聯(lián)，從中篩選出具有診斷價值的指標，并以此為依據構建Nomogram模型，以提高CRC的早期篩查率。

1 對象與方法

1.1研究對象 回顧性收集2018年1月至12月首診于福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院行CRC根治性切除術的370例CRC患者。男225例，女145例，年齡28～88歲，中位年齡62歲。納入標準：經病理組織學診斷為CRC且未接受過放療、化療、靶向治療和抗炎等相關治療。排除標準：(1)家族性腺瘤性息肉??；(2)合并其他腫瘤或急慢性炎癥；(3)因CRC并發(fā)癥導致的急診手術；(4)術前使用過相關血液制品。其中結腸癌214例，直腸癌156例；低分化11例，中分化347例，高分化12例；浸潤深度：T1+T2為76例，T3+T4為294例；淋巴結未見轉移(NO)的199例，N1+N2為171例。按照美國癌癥聯(lián)合委員會/國際抗癌聯(lián)盟結直腸癌TNM分期系統(tǒng)(2018年第八版)進行臨床分期，其中Ⅰ期59例，Ⅱ期136例，Ⅲ期155例，Ⅳ期20例。

另收集同期在醫(yī)院體檢中心檢查的340例體檢健康人群的相關資料作為健康人對照組，男169例，女171例，年齡25～79歲，中位年齡48歲。納入標準：(1)有完整臨床檢驗資料、影像學檢查結果和腸鏡檢查結果；(2)無既往病史，特別是血液系統(tǒng)疾病、惡性腫瘤、自身免疫病等。排除標準：常規(guī)臨床檢驗、影像學檢查或腸鏡檢查結果提示有明顯異常者。本研究經福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準(2020KY052)，受試者均知情同意。

1.2主要儀器及試劑 XE2100全自動血液分析儀及其配套試劑(日本Sysmex公司)，Cobas E602電化學發(fā)光全自動免疫分析儀及配套CEA、CA19-9試劑(德國Roche公司)。

1.3方法 患者在入院次日、體檢健康者在體檢當日清晨采集靜脈血標本。EDTA抗凝，混勻后，在全自動血液分析儀上檢測；無抗凝劑血標本經3 500 r/min離心10 min，在全自動免疫分析儀上檢測血清CEA、CA19-9水平，以上操作均嚴格遵守標準化流程。參考范圍：CEA<5.0 ng/mL，CA19-9<37.0 U/mL，RDW為11%～16%。

2 結果

2.1CRC組和健康人對照組的基本資料分析 CRC組的中性粒細胞與淋巴細胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR)、血小板與淋巴細胞比值(platelet-to-lymphocyte ratio，PLR)、紅細胞分布寬度(red blood cell distribution width，RDW)和CEA、CA19-9顯著高于健康人對照組(P<0.01)，而淋巴細胞與單核細胞比值(lymphocyte-to-monocyte ratio，LMR)水平則顯著低于健康人對照組(P<0.01)。見表1。

表1 CRC組和健康人對照組的臨床病理參數[M(P25,P75)]

2.2NLR、LMR、PLR、RDW與CRC患者臨床病理參數的關系 高NLR水平的患者腫瘤體積較大(P=0.033)、腫塊浸潤更深(P=0.013)、TNM分期較晚、更易發(fā)生淋巴結轉移和遠處轉移(P<0.001)。年齡較大(≥62歲)、男性(P=0.02)、TNM分期(P=0.001)表現更晚、有遠處器官轉移(P=0.009)患者的LMR水平較低。且PLR、LMR在早晚期患者間的差異存在統(tǒng)計學意義；高PLR水平在男性(P=0.001)、結腸部位腫瘤(P=0.004)、更晚T分期(P=0.009)和有淋巴結侵犯(P=0.041)的患者中更常見。高RDW水平的患者更多發(fā)生在結腸部位(P=0.008)。見表2、表3。

表2 NLR和LMR指標與CRC患者臨床病理參數的關系

表3 PLR和RDW(%)指標與CRC患者臨床病理參數的關系

2.3NLR、LMR、PLR、RDW與CEA、CA19-9對CRC的早期篩查價值 以CRC患者作為疾病組，體檢健康者作為對照組，繪制ROC曲線，評估對CRC的早期篩查價值。結果提示,在各血細胞炎性指標中，PLR的曲線下面積(area under curve，AUCROC)最高，其次是LMR。所有單項指標中CEA的AUCROC最高；當6個指標全部聯(lián)合時，AUCROC達到最大值，為0.844，此時敏感性和特異性分別為67.10%和87.90%。見表4。

2.4基于常規(guī)臨床檢驗指標構建診斷預測模型

2.4.1常規(guī)臨床檢驗指標單/多因素分析 通過Logistic回歸對這些指標進行單因素分析，將有統(tǒng)計學意義的指標納入多因素回歸分析。將連續(xù)變量以最佳cut-off值和醫(yī)學決定水平為截點轉換成分類變量，結果提示年齡、性別、CEA、CA19-9、LMR、PLR、RDW是CRC的獨立危險因素(P<0.05)。見表5。

表5 常規(guī)檢測指標的單/多因素分析

2.4.2構建Nomogram模型 納入CRC的獨立危險因素，通過R軟件建立預測Nomogram模型(圖1)。運用實例：患者，男性，58歲，主訴：黑便2 d，實驗室檢測結果：CEA 2.42 ng/mL，CA19-9 23.54 U/mL，N 4.32×109/L，L 2.11×109/L，M 0.38×109/L，PLT 218.76×109/L，RDW 13.8%；其投射至列線圖上的分數分別為0、24、50、35、0、0與37.5分，總分為146.5分，對應CRC患病概率為54.5%。

圖1 預測CRC患者患病概率的Nomogram模型

2.4.3Nomogram的性能評價 Nomogram的C指數為0.866，提示由CEA、CA19-9、LMR、PLR和RDW組成的Nomogram模型具有較強的預測能力(圖2A)。采用Bootstrap內部驗證法進一步分析模型的校準度(圖2B)，校正后的曲線與理想曲線幾乎重合，表明預測概率和實際患病概率具有很好的吻合度。同時Hosmer-Lemeshow檢驗的結果(χ2=3.744，P=0.927)也證實了模型有良好的擬合優(yōu)度。

注：A，Nomogram模型預測CRC患病概率的ROC曲線；B，預測CRC患病概率的校準曲線。

3 討論

本研究分析結果表明，CRC患者的NLR、PLR水平明顯高于健康人對照組，與Stojkovic等[3]的報道基本一致，提示NLR和PLR或可用于CRC的早期診斷。且隨著臨床分期越晚，NLR、PLR水平逐漸升高，但只有NLR水平在Ⅲ、Ⅳ期患者與Ⅰ、Ⅱ期患者間差異有統(tǒng)計學意義，該結果與Pedrazzani等[4]的報道相似。因此，筆者認為NLR可以輔助鑒別診斷早期與晚期CRC，而PLR對CRC分期的輔助鑒別能力仍需進一步驗證。本研究還發(fā)現，CRC患者的LMR水平明顯低于健康人對照組；在CRC組中，LMR較低者更多出現在年老者、男性、腫瘤浸潤更深、有遠處轉移的人群中，這與Chan等[5]和Li等[6]的報道結果相似。近年來，RDW被證實與血沉、CRP等炎性指標具有相關性[7]。在本研究中，CRC患者與健康人對照組間的RDW存在差異，直腸癌與結腸癌的RDW也存在統(tǒng)計學差異。Li等[8]曾報道RDW與CEA、CA19-9的水平呈正相關，RDW聯(lián)合CEA可以有效判斷CRC的預后。本研究聯(lián)合6項指標的AUCROC為0.844(P<0.01)，但無法同時兼顧敏感性和特異性。因此，為便于臨床診療工作，筆者嘗試借助Nomogram這一臨床可視化工具。

目前，Nomogram多廣泛應用于疾病的預后或疾病的惡性進展。如趙芳等[9]認為納入腫瘤分化程度、TNM分期、NLR、CEA、CA19-9及抑癌基因P53構建的列線圖可以預測結直腸癌患者的3年、5年無病生存率。筆者首次嘗試將CEA、CA19-9聯(lián)合NLR、LMR、PLR和RDW借助Nomogram模型，預測出待篩查人群的CRC患病概率。既往流行病學數據表明，CRC的發(fā)病率會隨著年齡的增大而升高，且男性的比例高于女性患者[10]。這與本次研究結果得出的年齡和性別是CRC發(fā)病的獨立危險因素是一致的。但與既往大多數研究報道的NLR是CRC的獨立預后指標[11]不同的是，本研究結果提示NLR不是CRC發(fā)病的獨立危險因素；分析原因可能是由于本研究將已行急診手術的病情較重的患者排除，入組的擇期手術的CRC患者炎性狀態(tài)尚可。因此，關于NLR這個炎性指標是否可以預測診斷CRC仍需討論。故而本研究暫未將NLR納入模型中。最后，筆者將年齡、性別、CEA、CA19-9、LMR、PLR和RDW等7個指標納入列線圖中，個性化預測待檢人群的CRC患病概率。其中，Nomogram模型表現出良好的區(qū)分能力(C指數：0.866)，并且內部驗證的校準曲線也提示模型的預測能力是可信的。此模型可能會是臨床工作中CRC早篩查、早診治的第一道防線，可以有效降低漏診率，更好地服務于臨床。

本研究將常規(guī)臨床檢測指標具象化地應用于預測CRC的患病概率，但存在以下局限性：首先，本研究是1個單中心、小樣本、回顧性病例對照研究；其次，本研究未采集外部驗證組數據，因而不能確定其他中心的適用性；最后，由于國際上未統(tǒng)一規(guī)定NLR、LMR、PLR的標準化閾值，不同研究報道的最佳閾值均來自各自數據庫，由此產生的誤差無法估算。因此，仍需要多中心、大樣本量的前瞻性研究進一步驗證。