《Frontiers in Nutrition》：Combined Inflammatory Burden Index and hand grip strength for prognostic assessment in gastric cancer patients: a multicenter cohort study
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摘要
背景：胃癌（Gastric Cancer, GC）预后具有异质性，单一的炎症或营养标志物预测价值有限。本研究旨在开发并评估一种整合炎症负担指数（Inflammatory Burden Index, IBI）与手握力（Handgrip Strength,
摘要
背景：胃癌（Gastric Cancer, GC）预后具有异质性，单一的炎症或营养标志物预测价值有限。本研究旨在开发并评估一种整合炎症负担指数（Inflammatory Burden Index, IBI）与手握力（Handgrip Strength, HGS）的新型分级系统，用于GC患者的预后评估。
方法：采用Kaplan–Meier曲线和对数秩（log-rank）检验进行生存比较。采用多因素Cox回归分析和逻辑回归分析评估IBI-HGS分级与总生存期（Overall Survival, OS）及严重营养不良的独立关联。通过排除早期死亡的敏感性分析评估结果的稳健性。
结果：这项多中心回顾性队列研究纳入1,052例GC患者。中位随访时间为20.75个月，期间发生455例死亡。结合IBI与HGS建立了三级IBI-HGS分级（低、中、高风险）。Kaplan–Meier分析显示，IBI-HGS分级各组间OS差异显著：低风险组为67.9%，中风险组为58.4%，高风险组为44.9%（log-rank p < 0.001）。多因素Cox回归分析显示，中风险分级与死亡风险增加69.1%相关（HR = 1.691，95% CI：1.323–2.162，p < 0.001），高风险分级与死亡风险增加123.0%相关（HR = 2.230，95% CI：1.690–2.942，p < 0.001）。多因素逻辑回归分析证实，中风险分级与严重营养不良风险增加56.2%相关（OR = 1.562，95% CI：1.167–2.091，p = 0.003），高风险分级与严重营养不良风险增加205.8%相关（OR = 3.058，95% CI：2.110–4.431，p < 0.001）。敏感性分析进一步证实了这些独立的预后关联。
结论：新型IBI-HGS分级整合了系统性炎症负担与骨骼肌功能，是一种简单、无创且临床实用的生物标志物。其与OS和基线严重营养不良独立相关，可实现精细化的预后分层，并有助于识别营养状态较差的GC患者。
临床试验注册：http://www.chictr.org.cn/showproj.aspx?proj=33675，ChiCTR1800020329。
论文解读文章
一、研究背景与目的
胃癌（Gastric Cancer, GC）是全球常见的恶性肿瘤之一，其发病率位居全球恶性肿瘤第五位，相关死亡率位居第四位，东亚地区（尤其中国）疾病负担沉重。尽管外科手术和多学科综合治疗不断进步，但即便处于相同TNM分期的GC患者，预后仍存在高度异质性。传统解剖学分期主要反映肿瘤负荷，却未能充分纳入全身性宿主因素，如炎症状态、骨骼肌功能及营养储备，而这些因素对GC结局具有重要影响。因此，亟需开发整合多维宿主因素的综合预后工具，以改善风险分层并指导个体化管理。
系统性炎症与骨骼肌功能是驱动GC进展和不良临床结局的两个紧密关联的因素，二者形成自我放大的恶性循环：循环中促炎细胞因子的持续升高加速骨骼肌蛋白分解和肌少症性肌肉消耗，而肌肉质量下降又削弱抗肿瘤免疫能力并加剧系统性炎症激活。因此，仅单独评估炎症或肌肉功能均无法全面反映患者的整体宿主状态和疾病风险。既往研究证实，中性粒细胞与淋巴细胞比值（Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio, NLR）、C反应蛋白（C-Reactive Protein, CRP）等炎症标志物对GC具有预后价值，但单一指标难以量化全身系统性炎症负荷。炎症负担指数（Inflammatory Burden Index, IBI）作为一种新型复合指标，计算公式为CRP ×（中性粒细胞/淋巴细胞），近年研究显示其能更全面地反映累积性系统性炎症反应，且在肿瘤中的预后效能优于传统单一炎症标志物。然而，IBI仅反映炎症状态，未纳入骨骼肌储备这一决定治疗耐受性和营养不良风险的核心因素。手握力（Handgrip Strength, HGS）是骨骼肌质量和功能的简单客观床旁测量指标，已被确立为评估癌症患者营养状态和肌少症的标准工具。HGS降低与GC患者营养不良、治疗耐受性下降及生存期缩短密切相关。但单独HGS也无法反映导致肌肉消耗和疾病进展的系统性炎症负担。
此前尚无研究在GC中将IBI与HGS整合构建联合预后分级系统。单一生物标志物仅关注炎症或肌肉功能，无法完整反映系统性炎症、肌少症与营养不良之间的相互致病轴。因此，本研究旨在建立并验证新型IBI-HGS分级系统，评估其对总生存期（Overall Survival, OS）和严重营养不良的独立预测性能，为临床提供简便、基于证据的个体化GC风险评估工具。
二、研究方法概述
本研究数据来源于中国2013年启动的多中心“常见癌症营养状态与临床结局调查”（Investigation on Nutrition Status and its Clinical Outcome of Common Cancers, INSCOC）项目，共纳入27个中心、2013年5月7日至2020年12月31日期间招募的1,052例经组织病理学确诊的原发性胃腺癌患者。研究方案经广西医科大学第一附属医院及各参与中心伦理委员会批准，并在中国临床试验注册中心注册（ChiCTR1800020329）。研究采用回顾性队列设计，收集患者人口学资料、TNM分期（第8版AJCC）、抗肿瘤治疗、合并症、实验室指标及HGS。IBI按CRP ×（中性粒细胞/淋巴细胞）计算，HGS采用标准化测力计测量。营养状况采用患者主观整体评估（Patient-Generated Subjective Global Assessment, PG-SGA）工具评估，严重 malnutrition 定义为PG-SGA总分>8。主要终点为OS，定义为自基线评估至任何原因死亡或末次有效随访的时间。统计方法包括受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic, ROC）曲线确定IBI最佳截断值、Kaplan–Meier生存分析和log-rank检验、多因素Cox比例风险回归模型、限制性立方样条（Restricted Cubic Spline, RCS）分析、逻辑回归分析以及排除3个月内死亡的敏感性分析。
三、研究结果
1. 炎症相关指标预测GC预后的比较
研究人员系统比较了16种常见炎症相关指标的预后效能。通过C指数和时间依赖性ROC曲线分析，IBI显示出潜在的预后价值（C指数 = 0.597，95% CI：0.569–0.624），其预测性能与大多数传统炎症标志物相比无统计学显著差异，但具有相对较好的判别能力。
2. IBI-HGS分级的建立
基于ROC曲线分析，IBI预测OS的最佳截断值为7.83，据此将患者分为低IBI（<7.83）和高IBI（≥7.83）组。HGS按性别特异性截断值分类：男性低HGS为<28 kg，女性低HGS为<18 kg。IBI-HGS分级据此分为三个风险组：低风险组（低IBI + 高HGS）、中风险组（低IBI + 低HGS或高IBI + 高HGS）和高风险组（高IBI + 低HGS）。基线特征比较显示，高风险组平均年龄更高（62.80岁），TNM III–IV期患者比例更大，炎症指标（白细胞、中性粒细胞、血小板、CRP）水平升高，营养参数（红细胞计数、血红蛋白、白蛋白）降低，PG-SGA评分更高，恶病质患病率、短期及总体死亡率更高，住院时间平均延长约2天。
3. Kaplan–Meier生存分析
Kaplan–Meier分析显示，高IBI组OS显著劣于低IBI组（48.3% vs. 66.9%，log-rank p < 0.001）；低HGS组生存率低于高HGS组（53.9% vs. 59.7%，log-rank p = 0.033）。IBI-HGS分级提供了稳健的预后分层：高风险组OS率显著低于中风险组和低风险组（44.9% vs. 58.4% vs. 67.9%，log-rank p < 0.001）。按TNM分期进行的亚组分析进一步验证了该分级在各分期中的预后价值，尤其在晚期GC中：III期患者中低风险组OS率显著高于中风险和高风险组（71.0% vs. 58.7% vs. 51.5%，p < 0.001）；IV期患者中高风险组生存曲线下降最陡峭，三组间持续分离。
4. IBI-HGS分级与生存的预后关联
RCS分析显示，IBI升高对应死亡风险升高，HGS增加与死亡风险降低相关；非线性检验p值分别为IBI p = 0.061、HGS p = 0.677，提示IBI呈边缘性非线性趋势，HGS未检测到显著非线性关联。多因素Cox回归分析中，未调整模型显示中风险组死亡风险增加2.023倍（HR = 2.023，95% CI：1.592–2.570），高风险组增加3.165倍（HR = 3.165，95% CI：2.246–4.129）。完全调整模型（Model c）显示，中风险分级预测死亡风险增加69.1%（HR = 1.691，95% CI：1.323–2.162，p < 0.001），高风险分级增加123.0%（HR = 2.230，95% CI：1.690–2.942，p < 0.001）。排除56例3个月内死亡患者的敏感性分析证实了结果的稳健性。
5. IBI-HGS分级与严重营养不良的关联
在GC患者中，515例（48.7%）存在基线严重营养不良。三个风险组的PG-SGA中位评分呈阶梯式升高：低风险组5.00，中风险组7.00，高风险组9.00，组间两两比较差异均显著。逻辑回归分析显示，随着IBI-HGS分级升高，基线严重营养不良的几率呈阶梯式增加。完全调整模型中，中风险分级与基线严重营养不良几率增加56.2%相关（OR = 1.562，95% CI：1.167–2.091，p = 0.003），高风险分级与几率增加205.8%相关（OR = 3.058，95% CI：2.110–4.431，p < 0.001）。
四、讨论与结论
讨论部分指出，本研究首次在GC中建立了IBI-HGS分级系统。该分级作为整合系统性炎症负担和骨骼肌功能的双维度指标，克服了单独炎症或营养标志物的局限。系统性炎症与肌肉消耗在GC中形成恶性循环：促炎细胞因子促进肌肉蛋白降解，而肌少症进一步损害免疫功能并加重炎症。IBI-HGS分级能够捕捉这种双向交互作用，提供宿主病理生理状态的综合评估。
该分级具有重要的临床意义：第一，IBI来源于常规血液检查，HGS可于床旁测量，二者均为临床易获取的指标，无需复杂影像或耗时营养评估，具有简便、经济的优势；第二，能对GC患者（尤其晚期患者）进行精准风险分层，亚组分析证实其在III–IV期GC中有效区分生存结局；第三，可识别高风险严重营养不良患者，有助于及时实施营养支持、抗炎治疗和运动训练等针对性干预。
研究尚存局限性：作为观察性研究，残余混杂因素无法完全排除；研究对象均为中国患者，需在多民族队列中验证；仅分析基线IBI和HGS，未评估治疗期间动态变化；研究聚焦GC，其适用性需在其他癌种中拓展；缺乏严格的跨中心验证；因PG-SGA、IBI和HGS均在基线同时评估，结果应解释为与基线严重营养不良的关联而非预测未来营养不良。
研究结论：这项多中心研究表明，整合炎症与肌肉功能的IBI-HGS分级可独立预测GC患者的OS和严重 malnutrition。这一实用生物标志物可实现稳健的预后分层，并支持个体化临床管理。
