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本文研究发现，预后营养指数（PNI）是预测结直肠癌（CRC）预后的有效指标，对临床决策有帮助。
# 全身免疫炎症指数（SII）和预后营养指数（PNI）作为结直肠癌患者生存预后指标的临床意义
一、引言
结直肠癌（Colorectal cancer，CRC）是全球常见的胃肠道恶性肿瘤之一，每年有大量患者因该疾病死亡。其发病的主要危险因素包括年龄增长，同时炎症性肠病、克罗恩病等固有因素，以及吸烟、缺乏运动、肥胖、糖尿病等不良生活方式和疾病状态，都与 CRC 的发生风险增加有关。
在肿瘤预后评估方面，目前有多种指标，但都存在一定局限性。癌胚抗原（CEA）和糖类抗原 19 - 9（CA19 - 9）是常用的肿瘤标志物，可用于监测 CRC 患者，但在结直肠息肉等情况时也会出现异常变化，缺乏特异性和敏感性。肿瘤蛋白 p53（TP53）基因是 CRC 中常见的突变基因，不过检测和治疗携带 TP53 突变的肿瘤患者费用高昂，给患者家庭带来经济负担。因此，寻找简单、经济且可靠的预后指标至关重要。
预后营养指数（Prognostic nutritional index，PNI）通过血清白蛋白和外周血淋巴细胞计数计算得出，最初用于评估手术患者的术前营养状况和预测术后并发症。近年来研究发现，PNI 在多种癌症预后预测方面准确性较高，它能综合反映患者的营养和免疫状态，与机体清除肿瘤细胞、降低局部复发的能力密切相关。
全身免疫炎症指数（Systemic immune - inflammation index，SII）是反映机体局部免疫反应和全身炎症状态的重要预后指标，其值升高与癌症患者死亡风险增加相关，常用于预测癌症患者的死亡率。此外，SII 在预测多种疾病的严重程度和治疗效果方面也有应用。鉴于此，研究旨在进一步探究 SII 和 PNI 在 CRC 患者治疗前及治疗过程中的预后价值。
二、研究方法
2.1 研究对象
本研究经南京医科大学附属泰州人民医院伦理委员会批准，严格按照纳入和排除标准筛选患者。回顾性收集 2015 年 1 月至 2018 年 1 月在该院普通外科病房收治的 CRC 患者的临床资料。纳入标准涵盖年龄在 18 - 80 岁之间、经活检确诊为 CRC、确诊后未接受放疗或化疗等其他治疗、患者及其家属签署知情同意书，且病历和随访资料完整等。排除标准包括合并其他部位肿瘤、有严重出血倾向、患有严重内科疾病、接受过其他治疗方案以及病历资料不完整的 CRC 患者。
2.2 数据收集
收集患者的一般信息，如年龄、性别、身高、体重、体重指数（BMI）、是否患有高血压和糖尿病等，还包括肿瘤位置、手术方式、术前各项血液指标（白蛋白、淋巴细胞、中性粒细胞、血小板、单核细胞、白细胞、血红蛋白）、肿瘤标志物（CEA、CA125、CA19 - 9）、最大肿瘤直径、肿瘤分期、淋巴结转移情况、病理类型、五年总生存率（OS），以及 PNI 和 SII 等临床数据。通过门诊和电话对患者进行随访，截至 2023 年 12 月，获取了手术治疗后 CRC 患者的生存状态和五年随访数据。
SII 的计算公式为：SII = 血小板计数（P）× 中性粒细胞计数（N）/ 淋巴细胞计数（L）；PNI 的计算公式为：PNI = 血清白蛋白（g/L） + 5× 淋巴细胞计数（×109/L）。
2.3 统计分析
研究采用 LASSO 算法筛选关键变量，并基于筛选出的变量构建 LASSO 预测模型。对选定变量进行 COX 回归分析，通过绘制受试者工作特征（ROC）曲线评估 LASSO - Cox 回归模型在训练组和验证组预测模型中的有效性，以 P < 0.05 表示差异具有统计学意义。
三、研究结果
3.1 CRC 患者五年生存的基线特征
研究首先分析了与 CRC 患者五年生存或死亡相关的潜在因素，以确定与死亡率相关的风险因素。结果显示，CEA > 5 ng/mL、肿瘤分期、淋巴结转移、病理类型、术后并发症、术中出血 > 100 ml、术中输血、白细胞、白蛋白、前白蛋白、淋巴细胞、PNI 和 SII 在生存组和死亡组之间存在显著差异。因此，推测这些风险因素与 CRC 患者的五年生存率相关。
3.2 CRC 患者五年生存预测模型的构建
运用 LASSO 回归模型对变量进行筛选，将总人群随机分为训练组（70%，159 例）和验证组（30%，62 例），构建死亡预测模型。通过绘制 ROC 曲线评估筛选关键变量的 LASSO 模型性能，训练组的 AUC 值和 95% CI 为 0.917（0.858 - 0.976），验证组为 0.932（0.846 - 1.000），表明 LASSO 模型筛选关键变量的能力出色。
3.3 CRC 患者预后的生存分析
对筛选出的关键变量进行生存分析，发现 CEA、肿瘤分期、病理类型、术后并发症和 PNI 均具有显著性意义。其中，PNI 在这些因素中与患者预后的关联最为显著。
3.4 CRC 预后预测模型的建立与疗效评价
根据生存分析结果，选取 CEA、肿瘤分期、病理类型、并发症和 PNI 等关键变量构建列线图（nomogram）。该列线图为每个预测风险因素赋予相应分值，通过计算患者各风险因素的预测分值总和，可预测 CRC 患者在 12、36 和 60 个月的生存率，具有一定的临床实用性。
进一步绘制 ROC 曲线评估列线图的预测能力，训练组的 AUC 值和 95% CI 为 0.913（0.854 - 0.972），验证组为 0.954（0.899 - 1.000），表明列线图模型对 CRC 患者五年生存率的预测效果良好。绘制校准曲线发现，实际情况与预测结果高度吻合，说明该预测模型准确性较高。
四、讨论
越来越多的证据表明，SII 和 PNI 能反映宿主炎症与免疫状态的关系，可准确预测癌症患者的预后。在本研究中，PNI 和 SII 与 CRC 患者的死亡率密切相关，且 PNI 在影响 CRC 患者预后的因素中最为显著。
机体的营养和炎症状态在肿瘤的发生、发展及预后中起着重要作用。术前低白蛋白血症与术后发病率、死亡率以及肿瘤手术后的低生存率密切相关，血清白蛋白水平是多种疾病包括癌症的重要独立生物标志物，而且白蛋白在肿瘤微环境中还具有主动靶向肿瘤的作用。
此前多项研究证实了 PNI 和 SII 在多种癌症预后评估中的价值。在肺癌患者中，低预处理 PNI 与较差的总生存期（OS）密切相关；在乳腺癌患者中，高 PNI 值是延长 OS 和无进展生存期的有利独立预测因素。在膀胱癌患者中，术前 SII 升高与肿瘤分化差、分期高、淋巴结受累及肿瘤大小≥3 cm 相关，且与不良生存结局和病理特征显著相关。此外，SII 还在急性肾损伤、脂肪肝、高血脂、缺血性卒中等多种疾病中被视为预后生物标志物。
肿瘤细胞与血小板、中性粒细胞之间存在复杂的相互作用。血小板可通过释放多种细胞因子和趋化因子刺激癌细胞增殖，加速肿瘤血管生成，促进癌细胞的生长和转移。中性粒细胞在肿瘤微环境中可在抗肿瘤和促肿瘤表型之间转换，抗肿瘤中性粒细胞能直接或间接杀伤肿瘤细胞，而促肿瘤表型的中性粒细胞则与肿瘤细胞增殖、血管生成和免疫抑制有关。
本研究首次将 PNI 作为 CRC 的新型预后标志物，采用 LASSO 回归进行特征选择，结合 Cox 回归分析和 ROC 曲线评估，构建了可进行个体化生存预测的列线图，并探讨了 PNI 在 CRC 预后中的潜在生物学机制。PNI 具有成本效益高、易于测量的优点，有助于术前风险评估和术后随访。然而，本研究也存在局限性，如 CRC 患者数据收集可能存在主观性偏差、研究纳入的影响因素不够全面、属于单中心小样本研究，可能影响结果的准确性。未来需开展多中心、大样本且综合分析风险因素的研究，以更好地服务于临床医生和患者。
五、建议与展望
未来研究应考虑将 PNI 和 SII 纳入 CRC 患者的常规术前评估，这两个指标能反映患者的营养和炎症状态，对预测术后结果具有重要价值。随着精准医学的发展，应将基因组和分子生物学研究与 PNI、SII 相结合，深入探究它们在肿瘤发生和发展中的具体作用机制，寻找潜在的治疗靶点。
在治疗策略方面，建议进一步研究免疫调节剂和营养干预在 CRC 患者中的疗效。维生素 D 等具有免疫调节特性，一些现有药物也可尝试重新用于 CRC 辅助治疗，这些方法有望成为经济有效的辅助治疗方案，提升现有治疗效果。
六、结论
综上所述，PNI 是预测 CRC 预后的简单可行指标，可作为评估 CRC 患者术后生存的有效预后指标，有助于临床医生制定个体化的治疗策略和用药方案，为 CRC 患者的临床管理提供重要参考依据。
