晚期非小细胞肺癌患者免疫治疗反应的特征及血液学指标预测因子

《BMC Cancer》：Characteristics and hematological indicators predictors of immunotherapy response in advanced non-small cell lung cancer

　　

摘要

目的

免疫检查点抑制剂（ICIs）显著改善了晚期非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗效果，但患者获益情况因个体而异。因此，识别能够预测免疫疗法疗效和预后的生物标志物至关重要。中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）、白蛋白-胆红素（ALBI）评分以及乳酸脱氢酶（LDH）水平等血液学标志物可能与肿瘤预后相关。本研究旨在评估这些血液学和临床标志物在接受ICIs治疗的晚期NSCLC患者中的预后价值，为个性化治疗策略提供依据。

方法

这项回顾性研究纳入了2021年1月至2023年12月期间在武汉大学人民医院和麻城市人民医院肿瘤中心接受ICIs治疗的NSCLC患者。收集了性别、年龄、ECOG PS评分、临床分期和治疗详情等临床数据。根据NLR、PLR、LDH和ALBI评分对患者进行分层。通过ROC曲线分析评估这些标志物对死亡风险的预测能力。使用卡方检验、逻辑回归、Kaplan-Meier生存分析和对数秩检验来分析短期疗效、免疫相关不良事件（irAEs）、无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）。Cox回归确定了PFS和OS的独立预后因素。

结果

共纳入198名晚期NSCLC患者（中位随访时间：28.1个月）。中位PFS（mPFS）和OS（mOS）分别为7.7个月（95% CI：6.9~8.5个月）和20.1个月（95% CI：18.2~21.9个月）。ROC分析显示，基线NLR、PLR、ALBI和LDH在死亡风险预测方面具有显著价值（AUC分别为0.804、0.694、0.684、0.726）。疗效分析显示，PD-L1阳性（OR=0.361，95% CI：0.161~0.808，P=0.013）和ALBI< -2.68（OR=2.524，95% CI：1.148–5.552，P=0.021）是客观反应率（ORR：25.8%）的独立预测因子；而camrelizumab显著降低了反应率（OR=0.157，P=0.006）。

基线NLR、PLR、ALBI和LDH显著影响了PFS（P<0.05）：低NLR组（8.7个月 vs 7.1个月，P=0.001）、低PLR组（7.9个月 vs 7.4个月，P=0.007）、低ALBI组（8.1个月 vs 7.0个月，P=0.028）以及低LDH组（9.5个月 vs 7.1个月；风险降低46.3%，P<0.001）。在腺癌亚组中，LDH仍是一个独立的预后因素（9.5个月 vs 6.8个月，P=0.032）。对于鳞状细胞癌，低NLR（9.1个月 vs 7.1个月，P=0.002）、低PLR（10.2个月 vs 7.4个月，P=0.002）、低ALBI（8.7个月 vs 7.1个月，P=0.022）和低LDH（9.1个月 vs 7.5个月，P=0.002）也具有显著性。基线标志物还能预测OS：低NLR组（21.4个月 vs 17.5个月，P<0.001）、低PLR组（20.4个月 vs 17.7个月，P=0.009）和低LDH组（21.4个月；风险降低42.5%，P<0.001）。亚型分析显示，腺癌患者从低NLR（21.4个月 vs 16.5个月，P=0.013）和低LDH（20.1个月 vs 17.5个月，P=0.021）中获益，而鳞状细胞癌患者则依赖于低NLR（21.4个月 vs 16.8个月，P=0.008）、低PLR（21.8个月 vs 20.1个月，P=0.024）、低ALBI（21.4个月 vs 18.2个月，P=0.047）和低LDH（24.6个月 vs 19.8个月，P=0.001）。

多变量Cox分析确定放疗、NLR和LDH是PFS的独立预测因子：放疗可将风险降低37.5%（HR=0.625，P=0.004）；NLR≥3.72（HR=1.642）和LDH≥226.5 U/L（HR=1.821）分别使风险增加64.2%和82.1%（P<0.05）。对于OS，腺癌（HR=0.361）和鳞状细胞癌（HR=0.350）可将死亡风险降低63.9%和65.0%（P<0.05），而NLR≥3.72（HR=1.536）和LDH≥226.5 U/L（HR=1.728）分别使风险增加53.6%和72.8%（P<0.05）。在鳞状细胞癌中，LDH≥226.5 U/L（HR=2.372）的风险最高（P<0.05）。

结论

基线血液学标志物（NLR、PLR、ALBI、LDH）是接受免疫治疗的晚期NSCLC患者疗效和预后的重要预测因子。它们的预后作用因病理亚型而异：鳞状细胞癌更依赖于炎症标志物，而腺癌则更关注代谢标志物和基因突变。本研究为晚期NSCLC的个性化免疫治疗决策提供了基于血液学标志物的分层框架，为优化治疗和预后管理提供了关键指导。

目的

免疫检查点抑制剂（ICIs）显著改善了晚期非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗效果，但患者获益情况因个体而异。因此，识别能够预测免疫疗法疗效和预后的生物标志物至关重要。中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）、白蛋白-胆红素（ALBI）评分以及乳酸脱氢酶（LDH）水平等血液学标志物可能与肿瘤预后相关。本研究旨在评估这些血液学和临床标志物在接受ICIs治疗的晚期NSCLC患者中的预后价值，为个性化治疗策略提供依据。

方法

这项回顾性研究纳入了2021年1月至2023年12月期间在武汉大学人民医院和麻城市人民医院肿瘤中心接受ICIs治疗的NSCLC患者。收集了性别、年龄、ECOG PS评分、临床分期和治疗详情等临床数据。根据NLR、PLR、LDH和ALBI评分对患者进行分层。通过ROC曲线分析评估这些标志物对死亡风险的预测能力。使用卡方检验、逻辑回归、Kaplan-Meier生存分析和对数秩检验来分析短期疗效、免疫相关不良事件（irAEs）、无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）。Cox回归确定了PFS和OS的独立预后因素。

结果

共纳入198名晚期NSCLC患者（中位随访时间：28.1个月）。中位PFS（mPFS）和OS（mOS）分别为7.7个月（95% CI：6.9~8.5个月）和20.1个月（95% CI：18.2~21.9个月）。ROC分析显示，基线NLR、PLR、ALBI和LDH在死亡风险预测方面具有显著价值（AUC分别为0.804、0.694、0.684、0.726）。疗效分析显示，PD-L1阳性（OR=0.361，95% CI：0.161~0.808，P=0.013）和ALBI< -2.68（OR=2.524，95% CI：1.148–5.552，P=0.021）是客观反应率（ORR：25.8%）的独立预测因子；而camrelizumab显著降低了反应率（OR=0.157，P=0.006）。

基线NLR、PLR、ALBI和LDH显著影响了PFS（P<0.05）：低NLR组（8.7个月 vs 7.1个月，P=0.001）、低PLR组（7.9个月 vs 7.4个月，P=0.007）、低ALBI组（8.1个月 vs 7.0个月，P=0.028）以及低LDH组（9.5个月 vs 7.1个月；风险降低46.3%，P<0.001）。在腺癌亚组中，LDH仍是一个独立的预后因素（9.5个月 vs 6.8个月，P=0.032）。对于鳞状细胞癌，低NLR（9.1个月 vs 7.1个月，P=0.002）、低PLR（10.2个月 vs 7.4个月，P=0.002）、低ALBI（8.7个月 vs 7.1个月，P=0.022）和低LDH（9.1个月 vs 7.5个月，P=0.002）也具有显著性。基线标志物还能预测OS：低NLR组（21.4个月 vs 17.5个月，P<0.001）、低PLR组（20.4个月 vs 17.7个月，P=0.009）和低LDH组（21.4个月；风险降低42.5%，P<0.001）。亚型分析显示，腺癌患者从低NLR（21.4个月 vs 16.5个月，P=0.013）和低LDH（20.1个月 vs 17.5个月，P=0.021）中获益，而鳞状细胞癌患者则依赖于低NLR（21.4个月 vs 16.8个月，P=0.008）、低PLR（21.8个月 vs 20.1个月，P=0.024）、低ALBI（21.4个月 vs 18.2个月，P=0.047）和低LDH（24.6个月 vs 19.8个月，P=0.001）。

多变量Cox分析确定放疗、NLR和LDH是PFS的独立预测因子：放疗可将风险降低37.5%（HR=0.625，P=0.004）；NLR≥3.72（HR=1.642）和LDH≥226.5 U/L（HR=1.821）分别使风险增加64.2%和82.1%（P<0.05）。对于OS，腺癌（HR=0.361）和鳞状细胞癌（HR=0.350）可将死亡风险降低63.9%和65.0%（P<0.05），而NLR≥3.72（HR=1.536）和LDH≥226.5 U/L（HR=1.728）分别使风险增加53.6%和72.8%（P<0.05）。在鳞状细胞癌中，LDH≥226.5 U/L（HR=2.372）的风险最高（P<0.05）。

结论

基线血液学标志物（NLR、PLR、ALBI、LDH）是接受免疫治疗的晚期NSCLC患者疗效和预后的重要预测因子。它们的预后作用因病理亚型而异：鳞状细胞癌更依赖于炎症标志物，而腺癌则更关注代谢标志物和基因突变。本研究为晚期NSCLC的个性化免疫治疗决策提供了基于血液学标志物的分层框架，为优化治疗和预后管理提供了关键指导。