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为解决肺癌患者抗肿瘤治疗后心脏损伤难以预测的问题，徐州医科大学附属医院研究人员开展 “基于炎症负担指数（IBI）构建在线动态列线图预测肺癌患者抗肿瘤治疗后心脏损伤风险” 的研究。结果显示该列线图判别能力强，有临床价值，为临床治疗提供重要信息。
在医学领域，癌症治疗的发展使患者生存状况有所改善，但随之而来的心血管毒性问题却日益凸显。肺癌作为中国常见癌症，患者数量庞大。在治疗肺癌时，传统放化疗、靶向治疗及免疫治疗虽能延长患者生命、提高生活质量，却也带来了心脏损伤风险。据统计，超 20% 接受胸部放疗的局部晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者会出现心脏相关不良事件，6.5% 接受免疫治疗的肺癌患者存在不同程度心脏损伤。心脏损伤严重影响患者预后，因此，准确预测肺癌患者抗肿瘤治疗后的心脏损伤成为亟待解决的问题。
为攻克这一难题，徐州医科大学附属医院的研究人员开展了相关研究。他们旨在开发并验证一种基于炎症负担指数（IBI）的在线动态列线图，以此预测肺癌患者抗肿瘤治疗后 1 年内心脏损伤的风险。
研究人员采用了多种关键技术方法。他们进行了单中心回顾性研究，收集 2018 年 7 月至 2023 年 1 月徐州医科大学附属医院 1386 例肺癌患者的临床资料，包括年龄、性别、吸烟史等多种信息，并采集患者入院后 24 小时内空腹静脉血进行血常规、血生化及肿瘤标志物检测，同时收集抗肿瘤治疗后 1 年内的肌钙蛋白水平。通过计算 IBI（IBI = (CRP (mg/dL) × Neutrophils (/μL)) / Lymphocytes (/μL)），利用 SPSS 22.0 和 R 4.4.1 软件进行统计分析，运用机器学习算法（极端梯度提升算法 XGBoost 和随机森林算法 RF）筛选重要特征变量，经多变量逻辑分析确定独立预测因子，进而构建在线动态列线图，并通过内部验证、受试者工作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）对其进行验证。
研究结果如下：
- 基线特征：1386 例患者平均年龄 61.98 ± 9.22 岁，61.76% 为男性。心脏损伤组患者年龄更大、男性比例更高、BMI 水平更高，高血压、糖尿病、吸烟史患者更多，中性粒细胞、高敏 C 反应蛋白、D - 二聚体等多种指标水平更高，而淋巴细胞和神经元特异性烯醇化酶（NSE）水平更低。肿瘤分期和治疗方式也存在差异，心脏损伤组 III 或 IV 期肿瘤、非小细胞肺癌患者更多，放疗和免疫治疗使用率更高。
- 特征变量选择：经机器学习算法筛选和 Venn 图分析，确定年龄、BMI、高血压、免疫治疗、D - 二聚体、乳酸脱氢酶（LDH）、NSE、肌酸激酶同工酶（CKMB）和 IBI 等为构建预后模型的重要变量。多变量逻辑分析进一步表明，CKMB、IBI、高血压、年龄、D - 二聚体、NSE、免疫治疗、LDH 和 BMI 是心脏损伤的独立危险因素，而肌酸激酶（CK）因 p 值大于 0.05 被排除。
- 列线图的开发与验证：最终构建的列线图包含 9 个独立预测因子。ROC 曲线显示，训练集和验证集的 AUC 分别为 0.85（95% CI：0.83 - 0.88）和 0.86（95% CI：0.82 - 0.90），表明模型判别能力优秀；校准曲线表明模型预测概率与实际发生概率吻合良好；DCA 曲线显示列线图的净获益显著高于两种极端情况，具有良好的临床意义。
研究结论与讨论部分指出，该研究成功开发并验证了基于 IBI 的在线动态列线图，年龄、BMI、高血压等多个因素是心脏损伤的独立预测因子。IBI 作为评估炎症负担的综合指标，在预测心脏损伤方面具有重要价值，相比传统单一炎症标志物，能更全面反映患者炎症状态，提高预测准确性。年龄、BMI、高血压等因素与心脏损伤的关联也进一步得到证实。此外，研究还发现一些实验室指标如 D - 二聚体、LDH、NSE 和 CKMB 在预测心脏损伤方面有重要价值，但部分指标作用存在争议，需进一步研究。该研究为临床早期识别高风险患者、制定个性化治疗方案提供了有力工具，有助于优化治疗方案，降低心脏损伤发生率。不过，研究存在局限性，如单中心回顾性研究缺乏外部验证、未分析具体抗肿瘤治疗方案、未探究肺癌不同病理类型对结果的影响等，未来需进一步开展多中心、前瞻性研究加以完善。
总之，这项发表在《Cardio - Oncology》的研究为肺癌患者抗肿瘤治疗后心脏损伤的预测提供了新的方法和思路，对改善患者预后具有重要意义，有望推动心脏肿瘤学领域的进一步发展。
