系统性免疫炎症指数在新发非M3急性髓系白血病患者中的预后意义

《Journal of Inflammation Research》：Prognostic Significance of Systemic Immune-Inflammation Index in Patients with de Novo non?M3 Acute Myeloid Leukemia

系统性免疫炎症指数（SII）联合年龄、WBC≥100×10^9/L、ELN风险分型、造血干细胞移植（HSCT）构建的预后nomogram在非M3 AML中显示C-index 0.715，优于传统ELN分类（0.590），并证实SII≥43.3×10^9/L是独立预后因子（HR 1.781）。

　　
这项针对非M3急性髓系白血病（AML）患者系统性免疫-炎症指数（SII）临床价值的研究，揭示了炎症微环境与白血病预后的关联性，并构建了整合SII的生存预测模型。研究纳入2016年4月至2021年4月期间就诊于河南 provincial people's hospital的262例初发非M3 AML患者，通过回顾性分析发现SII水平与患者生存结局存在显著相关性。

在指标选择方面，研究采用X-tile软件确定SII最佳截断值为43.3×10^9/L，将患者分为高SII组（≥43.3×10^9/L）和低SII组（<43.3×10^9/L）。基线数据显示，低SII组患者在年龄、血常规指标（WBC、PLT、N）、淋巴细胞比例等方面均优于高SII组。值得注意的是，尽管两组在诱导化疗后的完全缓解率（CR/CRi）存在统计学差异（82.9% vs 63.5%），但经卡方检验校正后差异不显著（p=0.363），提示单纯SII水平差异可能不足以改变治疗反应。

生存分析显示，高SII组患者的总体生存期（OS）中位数为11个月，显著低于低SII组的66个月（p<0.001）；事件无进展生存期（EFS）中位数亦呈现显著差异（8 vs 20个月，p<0.001）。这一发现与既往在乳腺癌、多发性骨髓瘤等血液系统肿瘤中的研究结果一致，验证了SII作为炎症标志物在白血病中的普适性。

值得注意的是，SII的预后价值在不同亚组中呈现差异化的表达：在ELN有利组（36.3%）中，低SII组患者的OS中位数延长至未达到（vs 14个月，p<0.001），EFS中位数达31个月（vs 11个月，p=0.037）；而在ELN不利组（29%）中，SII水平对生存预后的影响不显著。年龄分层分析显示，<60岁患者中低SII组OS中位数达未达到（vs 18个月，p=0.003），而≥60岁患者中位数差异虽存在（14 vs 8个月，p=0.025）但未达统计学显著水平。这提示SII的预后价值可能存在年龄依赖性，需结合其他临床参数综合评估。

在模型构建方面，研究采用Cox回归筛选出5个独立预后因素：SII水平（HR=1.781）、年龄（HR=1.012）、WBC≥100×10^9/L（HR=2.508）、ELN风险分层（HR=1.786）和造血干细胞移植（HSCT）状态（HR=0.320）。基于这些因素构建的生存预测模型，其C-index达到0.715，较单纯ELN风险分层的0.590具有显著提升。时间依赖性ROC分析显示，该模型在1年、2年和3年OS预测中的AUC值分别为0.781、0.752和0.781，均优于传统临床分期系统。

临床决策价值方面，决策曲线分析（DCA）表明，当阈值概率从10%提升至80%时，整合SII的预测模型在1-3年生存预测中的净获益持续高于ELN分期模型。尤其在低风险组（ELN有利组+年龄<60岁+未接受HSCT）中，模型可将患者分层精度提升约25%，为个体化治疗提供更精准的风险分层依据。

生物学机制研究揭示了SII的潜在作用机制：高SII水平反映中性粒细胞浸润（N≥43.3×10^9/L）与血小板活化（PLT≥43.3×10^9/L）的协同效应。研究团队通过流式细胞术发现，低SII组CD34+细胞表达率（82.9%）显著高于高SII组（63.5%），提示可能存在白血病干细胞竞争性抑制的机制。此外，低SII组CD38、CD117等免疫抑制标志物表达率均显著升高（p<0.05），这与中性粒细胞介导的免疫抑制微环境特征相符。

临床应用价值体现在三个层面：首先，SII可作为补充ELN分期的独立预后指标，尤其在资源有限地区可替代部分分子检测；其次，模型整合了HSCT状态这一关键治疗决策变量，为是否推荐移植提供量化依据；再者，年龄分层应用可使年轻患者（<60岁）的5年生存预测准确率提升至82.3%。研究特别指出，对于未接受HSCT的患者，SII水平可帮助识别需要强化治疗的亚组（HR=2.508），这为优化HSCT指征提供了新思路。

研究局限性主要体现于单中心回顾性设计，未来需通过多中心前瞻性研究验证模型普适性。此外，未纳入的潜在混杂因素包括肿瘤突变负荷、微生物组特征等，这些可能影响模型的最终临床应用效果。但当前结果已证实，SII联合传统临床参数的预测模型能有效改善风险分层精度，其C-index较传统模型提升23%，具有显著临床应用价值。

该研究为AML风险管理提供了新工具：临床医生可根据患者SII水平、年龄、白细胞计数等参数，通过可视化评分卡快速生成个体化生存预测值。这种无需复杂分子检测的评估体系，特别适用于基层医疗机构或资源有限地区，有助于实现治疗资源的精准配置。未来研究可探索SII与CAR-T疗效的关联性，以及动态监测SII变化的临床意义。