章维维，邹红，杨蓉，黄慧芳(1.福建医科大学附属协和医院 a.中心实验室，b. 检验科，c. 病案室，福州350001；2.南京中医药大学附属南京医院检验科，南京210003)

结直肠癌(colorectal cancer，CRC)的发病率和致死率居高不下[1]，其诊断的“金标准”——结肠镜病理活检存在有创性、检查周期长、发现时间晚、不方便多次检测等局限性[2]。血清肿瘤标志物如癌胚抗原(carcinoembryonic antigen，CEA)和糖类抗原19-9(carbohydrate antigen，CA19-9)用于监测CRC患者的术后治疗状态，缺乏器官特异性，且阳性率不高。因此，建立简单、易于推广的CRC筛查模式以促进CRC的早诊、早治显得尤为重要。本研究旨在通过分析简单易得的常规临床检验指标与CRC患者病理学特征的关联，从中筛选出具有诊断价值的指标，并以此为依据构建Nomogram模型，以提高CRC的早期筛查率。

1 对象与方法

1.1研究对象 回顾性收集2018年1月至12月首诊于福建医科大学附属协和医院行CRC根治性切除术的370例CRC患者。男225例，女145例，年龄28～88岁，中位年龄62岁。纳入标准：经病理组织学诊断为CRC且未接受过放疗、化疗、靶向治疗和抗炎等相关治疗。排除标准：(1)家族性腺瘤性息肉病；(2)合并其他肿瘤或急慢性炎症；(3)因CRC并发症导致的急诊手术；(4)术前使用过相关血液制品。其中结肠癌214例，直肠癌156例；低分化11例，中分化347例，高分化12例；浸润深度：T1+T2为76例，T3+T4为294例；淋巴结未见转移(NO)的199例，N1+N2为171例。按照美国癌症联合委员会/国际抗癌联盟结直肠癌TNM分期系统(2018年第八版)进行临床分期，其中Ⅰ期59例，Ⅱ期136例，Ⅲ期155例，Ⅳ期20例。

另收集同期在医院体检中心检查的340例体检健康人群的相关资料作为健康人对照组，男169例，女171例，年龄25～79岁，中位年龄48岁。纳入标准：(1)有完整临床检验资料、影像学检查结果和肠镜检查结果；(2)无既往病史，特别是血液系统疾病、恶性肿瘤、自身免疫病等。排除标准：常规临床检验、影像学检查或肠镜检查结果提示有明显异常者。本研究经福建医科大学附属协和医院医学伦理委员会批准(2020KY052)，受试者均知情同意。

1.2主要仪器及试剂 XE2100全自动血液分析仪及其配套试剂(日本Sysmex公司)，Cobas E602电化学发光全自动免疫分析仪及配套CEA、CA19-9试剂(德国Roche公司)。

1.3方法 患者在入院次日、体检健康者在体检当日清晨采集静脉血标本。EDTA抗凝，混匀后，在全自动血液分析仪上检测；无抗凝剂血标本经3 500 r/min离心10 min，在全自动免疫分析仪上检测血清CEA、CA19-9水平，以上操作均严格遵守标准化流程。参考范围：CEA<5.0 ng/mL，CA19-9<37.0 U/mL，RDW为11%～16%。

2 结果

2.1CRC组和健康人对照组的基本资料分析 CRC组的中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR)、血小板与淋巴细胞比值(platelet-to-lymphocyte ratio，PLR)、红细胞分布宽度(red blood cell distribution width，RDW)和CEA、CA19-9显著高于健康人对照组(P<0.01)，而淋巴细胞与单核细胞比值(lymphocyte-to-monocyte ratio，LMR)水平则显著低于健康人对照组(P<0.01)。见表1。

表1 CRC组和健康人对照组的临床病理参数[M(P25,P75)]

2.2NLR、LMR、PLR、RDW与CRC患者临床病理参数的关系 高NLR水平的患者肿瘤体积较大(P=0.033)、肿块浸润更深(P=0.013)、TNM分期较晚、更易发生淋巴结转移和远处转移(P<0.001)。年龄较大(≥62岁)、男性(P=0.02)、TNM分期(P=0.001)表现更晚、有远处器官转移(P=0.009)患者的LMR水平较低。且PLR、LMR在早晚期患者间的差异存在统计学意义；高PLR水平在男性(P=0.001)、结肠部位肿瘤(P=0.004)、更晚T分期(P=0.009)和有淋巴结侵犯(P=0.041)的患者中更常见。高RDW水平的患者更多发生在结肠部位(P=0.008)。见表2、表3。

表2 NLR和LMR指标与CRC患者临床病理参数的关系

表3 PLR和RDW(%)指标与CRC患者临床病理参数的关系

2.3NLR、LMR、PLR、RDW与CEA、CA19-9对CRC的早期筛查价值 以CRC患者作为疾病组，体检健康者作为对照组，绘制ROC曲线，评估对CRC的早期筛查价值。结果提示,在各血细胞炎性指标中，PLR的曲线下面积(area under curve，AUCROC)最高，其次是LMR。所有单项指标中CEA的AUCROC最高；当6个指标全部联合时，AUCROC达到最大值，为0.844，此时敏感性和特异性分别为67.10%和87.90%。见表4。

2.4基于常规临床检验指标构建诊断预测模型

2.4.1常规临床检验指标单/多因素分析 通过Logistic回归对这些指标进行单因素分析，将有统计学意义的指标纳入多因素回归分析。将连续变量以最佳cut-off值和医学决定水平为截点转换成分类变量，结果提示年龄、性别、CEA、CA19-9、LMR、PLR、RDW是CRC的独立危险因素(P<0.05)。见表5。

表5 常规检测指标的单/多因素分析

2.4.2构建Nomogram模型 纳入CRC的独立危险因素，通过R软件建立预测Nomogram模型(图1)。运用实例：患者，男性，58岁，主诉：黑便2 d，实验室检测结果：CEA 2.42 ng/mL，CA19-9 23.54 U/mL，N 4.32×109/L，L 2.11×109/L，M 0.38×109/L，PLT 218.76×109/L，RDW 13.8%；其投射至列线图上的分数分别为0、24、50、35、0、0与37.5分，总分为146.5分，对应CRC患病概率为54.5%。

图1 预测CRC患者患病概率的Nomogram模型

2.4.3Nomogram的性能评价 Nomogram的C指数为0.866，提示由CEA、CA19-9、LMR、PLR和RDW组成的Nomogram模型具有较强的预测能力(图2A)。采用Bootstrap内部验证法进一步分析模型的校准度(图2B)，校正后的曲线与理想曲线几乎重合，表明预测概率和实际患病概率具有很好的吻合度。同时Hosmer-Lemeshow检验的结果(χ2=3.744，P=0.927)也证实了模型有良好的拟合优度。

注：A，Nomogram模型预测CRC患病概率的ROC曲线；B，预测CRC患病概率的校准曲线。

3 讨论

本研究分析结果表明，CRC患者的NLR、PLR水平明显高于健康人对照组，与Stojkovic等[3]的报道基本一致，提示NLR和PLR或可用于CRC的早期诊断。且随着临床分期越晚，NLR、PLR水平逐渐升高，但只有NLR水平在Ⅲ、Ⅳ期患者与Ⅰ、Ⅱ期患者间差异有统计学意义，该结果与Pedrazzani等[4]的报道相似。因此，笔者认为NLR可以辅助鉴别诊断早期与晚期CRC，而PLR对CRC分期的辅助鉴别能力仍需进一步验证。本研究还发现，CRC患者的LMR水平明显低于健康人对照组；在CRC组中，LMR较低者更多出现在年老者、男性、肿瘤浸润更深、有远处转移的人群中，这与Chan等[5]和Li等[6]的报道结果相似。近年来，RDW被证实与血沉、CRP等炎性指标具有相关性[7]。在本研究中，CRC患者与健康人对照组间的RDW存在差异，直肠癌与结肠癌的RDW也存在统计学差异。Li等[8]曾报道RDW与CEA、CA19-9的水平呈正相关，RDW联合CEA可以有效判断CRC的预后。本研究联合6项指标的AUCROC为0.844(P<0.01)，但无法同时兼顾敏感性和特异性。因此，为便于临床诊疗工作，笔者尝试借助Nomogram这一临床可视化工具。

目前，Nomogram多广泛应用于疾病的预后或疾病的恶性进展。如赵芳等[9]认为纳入肿瘤分化程度、TNM分期、NLR、CEA、CA19-9及抑癌基因P53构建的列线图可以预测结直肠癌患者的3年、5年无病生存率。笔者首次尝试将CEA、CA19-9联合NLR、LMR、PLR和RDW借助Nomogram模型，预测出待筛查人群的CRC患病概率。既往流行病学数据表明，CRC的发病率会随着年龄的增大而升高，且男性的比例高于女性患者[10]。这与本次研究结果得出的年龄和性别是CRC发病的独立危险因素是一致的。但与既往大多数研究报道的NLR是CRC的独立预后指标[11]不同的是，本研究结果提示NLR不是CRC发病的独立危险因素；分析原因可能是由于本研究将已行急诊手术的病情较重的患者排除，入组的择期手术的CRC患者炎性状态尚可。因此，关于NLR这个炎性指标是否可以预测诊断CRC仍需讨论。故而本研究暂未将NLR纳入模型中。最后，笔者将年龄、性别、CEA、CA19-9、LMR、PLR和RDW等7个指标纳入列线图中，个性化预测待检人群的CRC患病概率。其中，Nomogram模型表现出良好的区分能力(C指数：0.866)，并且内部验证的校准曲线也提示模型的预测能力是可信的。此模型可能会是临床工作中CRC早筛查、早诊治的第一道防线，可以有效降低漏诊率，更好地服务于临床。

本研究将常规临床检测指标具象化地应用于预测CRC的患病概率，但存在以下局限性：首先，本研究是1个单中心、小样本、回顾性病例对照研究；其次，本研究未采集外部验证组数据，因而不能确定其他中心的适用性；最后，由于国际上未统一规定NLR、LMR、PLR的标准化阈值，不同研究报道的最佳阈值均来自各自数据库，由此产生的误差无法估算。因此，仍需要多中心、大样本量的前瞻性研究进一步验证。