罗瑞君,黄妹妹,彭 敏,冯 佳,阮 鹏

(武汉大学人民医院肿瘤科 430000)

免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitor,ICI)正在迅速改变肿瘤学的格局,特别是在非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)中,它表现出了长期的持久性反应和生存改善,既可作为单一治疗,也可作为联合治疗[1]。目前研究最多的生物标志物是程序性死亡配体(PD-L1),它已被用作NSCLC患者ICI临床试验的登记标准[2]。然而即使在PD-L1阳性表达组,仍然有一部分人群无法从ICI治疗中获益。在这种情况下,确定患者对 ICI 疗法有反应的组织生物标志物是选择目标人群的关键，可以提高ICI的总体疗效和(或)减少不必要的过度治疗[3]。

由于免疫检查点通路包括一个重要的循环阶段,而外周血又是一个容易获得的生物体液和细胞参数来源,可能会与免疫治疗的反应有关。越来越多的证据表明,炎性反应在癌症的发展和进展中起着重要的作用。机体的炎症过程被认为是癌症患者的免疫抗性机制,促进肿瘤细胞的生长和传播,激活致癌信号通路[4]。中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、衍生的中性粒细胞与淋巴细胞比值(dNLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)等新的潜在生物标志物已被用于检测包括NSCLC在内的各种癌症的炎症状态。肺部免疫预后指数(lung immune prognostic index,LIPI)是根据dNLR>3和LDH大于各中心正常范围上限而发展起来的[5]。LIPI根据风险因子的数量将患者分为3组,即低危、中危、高危组。目前有多个研究[6-9]探讨了LIPI在各个实体瘤,如黑色素瘤、胃癌和NSCLC等免疫治疗中的预测作用,但研究结果存在较大的争议。为解决以上临床实际问题,本研究拟通过meta分析来充分和系统地了解LIPI的作用,为LIPI对接受ICI治疗的NSCLC患者生存和疾病复发的预测价值提供循证依据。

1 资料与方法

1.1 文献检索策略

采用主题词加自由词的方式检索Embase、Web of Science、Pubmed、Cochrane Library、万方数据库、中国知网,检索词为:(“Nivolumab” OR “Pembrolizumab” OR “Atezolizumab” OR “Durvalumab” OR “CTLA-4” OR “immune checkpoint inhibitor” OR “PD-1” OR “PD-L1” OR “ICIs”) AND (“Non-Small Cell Lung Cancer” OR “NSCLC” OR “Carcinoma,Non Small Cell Lung” OR “Carcinomas,Non-Small-Cell Lung”OR “Lung Carcinoma,Non-Small-Cell” OR “Lung Carcinomas,Non-Small-Cell” OR “Non-Small-Cell Lung Carcinomas” OR “Non-Small-Cell Lung Carcinoma” OR “Non Small Cell Lung Carcinoma” OR “Carcinoma,Non-Small Cell Lung” OR “Non-Small Cell Lung Carcinoma” OR “Non small Cell Lung Cancer”) AND (“LIPI” OR “Lung Immune Prognostic Index ”)及对应的中文检索词。检索时限和语种不限。

1.2 文献纳入与排除标准

1.2.1纳入标准

(1)研究报告了经病理证实为NSCLC,并接受ICIs 治疗(如 nivolumab,pembrolizumab,atezolizumab,durvalumab)；(2)临床试验、前瞻性队列研究或回顾性研究调查了LIPI的预测价值；(3)治疗前dNLR和LDH水平有效,LIPI分组确定(LIPI以dNLR>3和LDH大于正常上限为基础,分为3组,即低危、中危、高危组)；(4)研究评估了LIPI水平与总生存期(overall survival,OS)、无进展生存期(progression-free survival,PFS)及疾病控制率(disease control rate,DCR)之间的关系；(5)提供了足够的信息计算HR和95%置信区间(CI)。

1.2.2排除标准

(1)综述、元分析、病例报道和会议摘要；(2)非临床研究和非相关研究；(3)计算HR和95%CI数据不足的研究；(4)重复数据或重复分析的研究。

1.3 文献筛选与资料提取

根据研究目的、文献纳入和排除标准,由2名研究人员独立对文献进行筛选和资料提取。通过阅读文献的标题和摘要对文献进行初筛,初筛后仔细阅读文献全文,最终确定纳入文献,如遇到意见分歧时,咨询第3名研究人员,三方协商达成共识。资料提取的内容包括作者、发表年份、治疗线、ICIs、LIPI截止值、预测指标、结局指标。

1.4 文献质量评价

采用偏倚风险评估工具ROBINS-Ⅰ进行文献质量评价,该工具适用于多种非随机研究类型。主要包括干预前的混杂偏倚、研究对象选择偏倚；干预中的干预分类偏倚；干预后的偏离既定干预的偏倚、缺失数据的偏倚、结局测量偏倚及结果选择报告性的偏倚。

1.5 统计学处理

应用Revman5.3软件进行统计学分析,HR和95%CI直接从每个研究文献提取。各研究成果间的异质性采用χ2检验分析,并采用I2衡量异质性的大小。P≥0.10,I2<50%为不存在异质性,采用固定效应模型；P<0.10,I2≥50%,为存在异质性,采用随机效应模型,并对可能导致异质性的因素进行分析。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 文献检索和筛选结果

文献检索结果如图1所示。共检索到1 297篇文献,去除重复文献,剩余402篇,经过认真阅读题目、摘要、全文后,删除不相关文献、无法获取HR值与95%CI、未报道OS、PFS、DCR等文献,最终有8篇文献[10-17]纳入meta分析。

图1 纳入与排除文献筛选过程

2.2 纳入文献基本特征

纳入的文献发表时间为2018-2021年,共5 293例患者,3篇为回顾性研究[10,13,17],5篇为前瞻性研究[11-12,14-16],具体文献特征见表1。

表1 纳入文献基本特征

2.3 纳入文献质量评价

按照ROBINS-Ⅰ评估工具的7个评价领域评价结果显示所有文献总体质量较好，见图2。

图2 纳入文献质量评价

2.4 meta分析结果

2.4.1LIPI与预后指标PFS的相关性

对所纳入的7篇文献[10-14,16-17]PFS值合并效应量meta分析存在异质性(P=0.03,I2=55%),选用随机效应模型分析,结果显示低危组的PFS更长(HR=0.49,95%CI:0.42～0.58,P<0.000 01),差异有统计学意义，见表2。

2.4.2LIPI与预后指标OS的相关性

对本次纳入文献中LIPI与OS之间的关系进行meta分析(表2),纳入的8篇文献[10-17]无明显异质性(P=0.07,I2=45%),固选用固定效应模型分析。结果显示LIPI与ICI治疗的NSCLC患者的OS具有相关性,低危组的OS更有优势(HR=0.29,95%CI：0.27～0.32,P<0.000 01)。

2.4.3LIPI与预后指标DCR的相关性

仅有2篇文献[10,13]描述了LIPI与DCR之间的关系,无明显异质性(P=0.63,I2=0%),采用固定效应模型分析,结果显示低危组的DCR更高(HR=0.38,95%CI：0.25～0.59,P<0.000 01),差异有统计学意义，见表2。

表2 LIPI预测非小细胞肺癌免疫治疗疗效meta分析

2.4.4敏感性分析和发表偏倚

通过对LIPI与PFS间进行敏感度分析,发现异质性主要来自文献[12],去除这篇文献后,I2下降到19%,P值异质性增加至0.29,HR=0.54,95%CI：0.47～0.61。根据纳入文献预后指标PFS、OS及DCR绘制漏斗图,未出现明显的发表偏倚，见图3。

A:DFS;B:OS;C:DCR。

3 讨 论

目前LIPI对ICI治疗的NSCLC患者的疗效预测价值存在较大争议,鉴于既往研究样本量限制和研究结果差异等因素,本研究通过meta分析,证实了LIPI评分在NSCLC患者免疫治疗中的预测作用,结果显示了LIPI与PFS、OS及DCR存在显著相关性。

恶性肿瘤的侵袭性取决于肿瘤细胞本身的性质及其生长的微环境。早期的研究表明,炎症是癌症的一个公认特征,炎性反应在癌变过程中起着至关重要的作用[18]。一方面,在恶性实体肿瘤中,炎症刺激导致免疫细胞浸润、血管生成和成纤维细胞增殖[19]。另一方面,它是免疫耐受的机制之一,促进肿瘤生长和扩散,激活癌症患者的致癌信号通路[20]。dNLR是由中性粒细胞计数和淋巴细胞计数计算而来,中性粒细胞是肿瘤炎症和免疫的关键参与者,参与了肿瘤的进展[21-22]。研究发现中性粒细胞可以产生血管内皮生长因子(VEGF),VEGF在介导肿瘤血管生成过程中发挥了重要作用,是天然免疫和适应性抗肿瘤免疫的有力免疫抑制因子[23]。此外,中性粒细胞衍生的蛋白酶可以降解细胞因子和趋化因子,重塑细胞外间质,肿瘤细胞中的中性粒细胞弹性蛋白酶可以过度激活PI3K 通路,这进一步加速了肿瘤不受控制的增殖[24-25]。据报道,产生白细胞介素(IL)-17的 T 细胞能够释放 CXC趋化因子来补充中性粒细胞,且IL-17a 参与了对免疫检查点封锁的抵抗[26]。因此,较高的 dNLR水平可能反映了负性炎症,并有助于对免疫检查点封锁的抵抗。另一方面,外周血淋巴细胞计数被认为是多种癌症预后的一个预测因子[27]。淋巴细胞在肿瘤相关免疫中发挥重要作用,具有抑制肿瘤发展的潜在抗肿瘤免疫功能,淋巴细胞参与细胞毒性细胞死亡和细胞因子的产生,通过对癌症的免疫反应抑制肿瘤细胞增殖和转移[28]。

LDH广泛分布于人体主要器官,是一种催化乳酸和丙酮酸转化的酶,它是反映肿瘤负荷、细胞损伤和坏死的指标。有研究显示LDH水平升高是肿瘤预后不良的预测因素。一项对238例黑色素瘤患者的回顾性研究表明,在治疗6周后,应用帕博利珠单抗的患者LDH水平明显下降(HR=-15.6,95%CI：-23.1～-1.3),LDH水平在进展性疾病患者中上升(HR=6.2,95%CI：-12.8～44.5)[29]。而LDH水平升高是肿瘤糖酵解活性增强和缺氧导致肿瘤坏死的产物。一方面,在糖酵解活性增强的肿瘤中,缺氧时的有氧糖酵解或无氧糖酵解,免疫细胞功能均会受到葡萄糖缺乏或肿瘤酸度的影响。另一方面,缺氧本身或缺氧调节因子在高糖酵解活性肿瘤中的过度表达可能会影响抗肿瘤免疫。此外,缺氧激活血管生成的主开关,即缺氧诱导因子-1(HIF-1),并上调肿瘤中的VEGF。VEGF通过诱导内皮细胞的增殖和存活,促进肿瘤血管生成,在肿瘤内形成大量畸形和功能不良的新生血管。这些肿瘤血管干扰了主动抗癌免疫系统,抑制了ICI治疗肿瘤的疗效[30-31]。因此LDH水平可以影响ICIs的疗效。

本研究也存在一些局限性。首先,不同研究中的病理类型、年龄分布和性别等因素,会对研究结果产生一定的异质性。其次,由于缺乏原始数据,无法根据性别、年龄和并发症等因素进行更多的亚组分析。

综上所述,LIPI可作为NSCLC患者ICI治疗的预后指标,有助于制订治疗策略。今后还需要更多前瞻性的研究来评估LIPI与PD-1、PD-L1、TMB等因子表达之间的相关性,通过探索这些新的预测因子的参与,可以大大增强LIPI的预测功能。