癌症复合炎性因子水平与非小细胞肺癌预后的相关分析

摘要

在全球，肺癌的发病率及死亡率排在前列。我国情况而论，肺癌的发病率及死亡率占据第1位。肺癌分为小细胞肺癌及非小细胞肺癌，非小细胞肺癌是较为常见的组织学类型。因医疗技术的进步及人民健康意识的提高，现非小细胞肺癌可手术的比率较前有所提高，但非小细胞肺癌术后5年生存率仍较低。非小细胞肺癌术后生存率较低主要原因为局部复发及远处转移。因此，研究出可能影响非小细胞肺癌原处转移及局部复发的因素对于临床指导术后非小细胞肺癌的辅助治疗尤为重要。慢性炎症性疾病增加了恶性肿瘤的风险。肿瘤微环境中包含了很多不同的炎性细胞及其相关的因子，这些细胞及因子促进肿瘤细胞的生长、募集、迁移、侵袭从而促进恶性肿瘤的局部生长及远处转移。已有研究探讨相关的炎性指标在恶性肿瘤的预后方面的作用。本文旨在探讨一种新的炎性指标CCS(cancer complex systemic inflammation score)在非小细胞肺癌术后患者中的预后作用。
　　研究目的:
　　分析患者术后CCS评分与非小细胞肺癌患者预后相关性，探讨其对于非小细胞肺癌患者预后的作用，并对比CCS与其他常见的炎性指标在非小细胞肺癌预后相关的作用，以其找到更好的炎性预后因子。
　　研究方法:
　　系统性收集于2010年10月至2012年12月于山东大学齐鲁医院胸外科行根治性切除术及相关淋巴结清扫术的非小细胞肺癌病人，并收集患者术前血小板、淋巴细胞、中性粒细胞、血清白蛋白的数据。根据标准排除相关病人。并对符合标准的人群进行定期随访，在术后2年中，每3个月随访一次。之后改为每6个月随访一次，随访至患者死亡或者术后5年。根据美国癌症分期联合委员会制定的分期指南（第8版）对于患者进行TNM分期。使用受试者相关曲线(ROC曲线)分析获得中性粒细胞/淋巴细胞(NLR)，血小板/淋巴细胞(PLR)，中性粒细胞*血小板/淋巴细胞(SII)及血清白蛋白(ALB)数据的最佳分界点，并根据相关方法计算出CCS得分。卡方检验及Fisher检验探讨相关炎性因子与临床病理学特点之间的关系。使用Kaplan-Meier生存曲线及log-rank检验分析总生存期(OS)及无病生存期(DFS)与相关炎性因子之间的关系。使用COX单因素分析对患者的相关特征（性别、年龄、是否吸烟、T分期、N分期、TNM分期、相关炎性因子）进行单因素分析，并选择其中有统计意义的因子进行多因素分析。此外，使用曲线下面积(AUC)对于CCS等炎性因子的预后能力进行比较。P＜0.05被认为具有统计学意义。统计分析使用SPSS22.0统计软件。
　　研究结果:
　　由ROC曲线获得NLR、PLR、SII及ALB对于OS的最佳切点是124.6、2.3、689、42.6。Kaplan-Meier生存曲线生存分析表明较高的SII评分，较高的NLR评分，较小的ALB数值，较高的CCS评分与较差的总生存期及无病生存期具有相关性。COX多因素分析表明:ALB、SII及CCS是OS及DFS独立预后因子。对比预测3年及5年生存的曲线下面积，CCS预后价值高于其他炎性因子。
　　研究结论:
　　对于术后非小细胞肺癌患者CCS是独立的OS及DFS的预后因子。较高的CCS评分与较差的总生存及无病生存具有相关性。CCS可以预测非小细胞肺癌患者的预后。对比其他炎性因子，CCS具有更强的预后能力。

目录

声明

摘要

符号说明

前言

资料与方法

1．研究对象

2．病例随访

3．NLR，PLR，SII以及相关联合指标的计算

4．统计方法

结果

1．纳入病例的临床基本特征

2．ROC分析

3．炎症指标与临床病理学特征之间的关系

4．炎症指标的K-M分析结果

5．COX单因素与多因素分析结果

6．不同炎症指标预后能力的比较

讨论

1．非小细胞肺癌

2．炎性指标与癌症的预后关系

3．炎性指标与癌症预后的病理学基础

4．与肺癌相关的发病因素

5．此文章结果的分析

结论

附录

参考文献

致谢