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炎症在癌症发展中作用关键，全身炎症反应指数（SIRI）与癌症幸存者死亡率关系不明。研究人员基于 NHANES 数据，探究二者关联。结果显示 SIRI 与全因死亡率显著相关，为识别高死亡风险患者提供依据，对肿瘤学预后评估意义重大。
在癌症的复杂世界里，炎症就像一个神秘的 “幕后黑手”，对癌症的发生、发展和预后都有着至关重要的影响。众多研究表明，炎症在肿瘤微环境中 “兴风作浪”，不仅能推动癌细胞疯狂增殖、四处侵袭和转移，还会干扰免疫系统，让患者的预后变得扑朔迷离。于是，各种炎症标志物成为了医学专家们关注的焦点，它们就像是癌症战场上的 “侦察兵”，帮助人们评估癌症患者的预后情况。
全身炎症反应指数（SIRI）作为一种新兴的炎症标志物，近年来逐渐进入人们的视野。它通过整合中性粒细胞、单核细胞和淋巴细胞的比例，来反映人体的全身炎症状态，计算方法为 SIRI =（中性粒细胞计数 × 单核细胞计数）/ 淋巴细胞计数 。因其操作简单、无创且成本效益高，在临床实践中展现出了一定的潜力。然而，以往关于 SIRI 的研究存在诸多不足。比如研究样本量较小，研究对象群体单一，而且还存在潜在的混杂因素干扰，导致 SIRI 作为一种通用生物标志物的广泛验证和应用受到限制。此外，与传统炎症标志物如中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）和血小板与淋巴细胞比值（PLR）相比，SIRI 的优越性和独立预测价值也有待进一步探究。在这样的背景下，为了更深入地了解 SIRI 与癌症幸存者死亡率之间的关系，山东大学中医学院第一临床医学院等机构的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员利用美国国家健康和营养检查调查（NHANES）1999 - 2018 年的连续数据，该数据库涵盖了丰富的健康和营养信息，具有广泛的代表性。研究最终纳入了 3733 名癌症幸存者，排除了年龄小于 20 岁、无癌症病史、实验室检测数据或生存数据缺失以及协变量数据缺失的参与者。研究过程中，通过参与者对癌症相关问题的回答来诊断癌症，利用特定仪器检测相关细胞计数从而计算 SIRI，并依据 NCHS 提供的与国家死亡指数（NDI）相关的死亡率数据，确定随访时间。同时，研究人员还考虑了年龄、性别、种族、教育程度、婚姻状况、体重指数（BMI）等多种可能影响 SIRI 与全因死亡率关系的潜在混杂因素。
在数据分析阶段，研究人员运用了多种统计方法。他们通过方差分析（ANOVA）评估连续数据的基线特征差异，使用卡方检验分析分类数据。采用多变量 Cox 比例风险回归模型来估计 SIRI 与癌症幸存者全因死亡率之间关联的风险比（HR）和 95% 置信区间（CI） ，同时还构建了不同的模型进行调整分析。利用 Kaplan - Meier 生存曲线，按 SIRI 水平分层展示全因死亡率情况。通过限制立方样条（RCS）结合 Cox 比例风险模型，探究 SIRI 与全因死亡率风险比（HR）之间的线性或非线性关系。此外，还进行了亚组分析和敏感性分析，以评估研究结果的稳定性和可靠性。
研究结果显示，在 3733 名 20 岁及以上的癌症幸存者中，经过长达 119 个月的中位随访，有 1217 人死亡，全因死亡率达到 32.57%。多变量 Cox 分析表明，SIRI 与癌症幸存者的全因死亡率之间存在显著的正相关关系。在未调整任何因素的模型中，SIRI 每增加一个单位，全因死亡率的 HR 为 1.25；在部分调整模型和完全调整模型中，HR 依然分别达到 1.17，这意味着 SIRI 每增加一个单位，相应的死亡风险显著上升 17%。进一步分析 SIRI 四分位数发现，与最低四分位数（Q1）组相比，Q3 和 Q4 组的死亡风险大幅增加。在完全调整模型中，Q3 组的 HR 为 1.20，Q4 组的 HR 更是高达 1.52。 Kaplan - Meier 曲线也直观地显示，SIRI 值越高，全因死亡率越高。
RCS 回归分析进一步证实了 SIRI 值与全因死亡率之间存在非线性正相关关系。通过分析确定了 SIRI 的阈值为 1.224，当 SIRI 值超过这个阈值时，癌症患者的死亡风险明显升高。此外，通过受试者工作特征（ROC）曲线分析进行的敏感性和特异性分析，确定了 SIRI 的最佳截断值为 1.363 ，此时敏感性为 62.7%，特异性为 53.9%。
在敏感性分析中，排除随访前两年内死亡的参与者后，Q4 组的死亡风险相比 Q1 组仍高出 41%，这表明研究结果较为稳健，SIRI 值与死亡率之间不存在明显的反向因果关系。亚组分析发现，SIRI 与全因死亡率的关联在不同性别、婚姻状况、是否患有高血压或糖尿病等亚组中存在差异。在女性癌症幸存者、丧偶 / 离婚 / 分居 / 未婚个体以及无高血压或糖尿病的人群中，SIRI 值与死亡率之间的正相关关系更为显著。而且，在肺癌、乳腺癌、结直肠癌、皮肤癌和前列腺癌患者中，SIRI 与死亡率均呈现出显著的正相关。
综合来看，这项研究明确揭示了 SIRI 与美国癌症幸存者全因死亡率之间存在显著关联，且这种关联呈现非线性关系，存在潜在的阈值效应。这一发现充分凸显了 SIRI 作为癌症幸存者全身炎症复合标志物的重要预后价值。它就像是一把 “钥匙”，为医生们识别高死亡风险的癌症患者提供了有力的工具。如果未来 SIRI 能够被进一步验证为可靠的预后生物标志物，在临床实践中，肿瘤医生就可以将测量癌症幸存者的 SIRI 水平纳入常规随访评估项目，对于 SIRI 水平升高的患者，及时调整治疗策略，采取更积极的监测和治疗手段，如免疫治疗或抗炎药物治疗等。同时，也为后续通过干预炎症水平改善癌症患者预后的研究指明了方向，例如探索通过生活方式改变或药物干预降低 SIRI 水平，进而提高癌症患者生存率的可能性。
不过，该研究也存在一些局限性。由于 NHANES 数据的横断面性质，无法确定 SIRI 与癌症进展之间的因果关系，SIRI 升高可能只是肿瘤相关炎症的结果，而非导致死亡的直接原因。癌症诊断基于自我报告数据，可能存在报告偏差或分类错误。此外，NHANES 数据中缺乏关键的癌症特异性变量，如癌症分期、肿瘤分级、基因谱、治疗史等，无法全面调整混杂因素，而且研究主要关注全因死亡率，未区分癌症特异性死亡率和其他原因导致的死亡。这些不足为后续研究提供了方向，未来需要开展纵向研究、利用更准确的癌症诊断数据，进一步探究 SIRI 与癌症预后之间的关系，挖掘其潜在的生物学机制，让 SIRI 在癌症治疗和预后评估中发挥更大的作用。
