Predictive Effect of Systemic Immune-inflammation Index on Pathological Complete Response of Breast Cancer to Neoadjuvant Chemotherapy and Its Relation with p53
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摘要:目的
探讨系统免疫炎性反应指数(SII)对乳腺癌新辅助化疗(NAC)病理完全缓解(pCR)的预测作用及其与p53的关系。
方法回顾性分析387例接受新辅助化疗及手术的女性乳腺癌患者临床病理资料。Logistic回归模型进行单因素和多因素分析。
结果72例(18.6%)患者接受新辅助化疗后获得了pCR，其中低SII组48例，高SII组24例; p53阴性组39例，阳性组33例。单因素分析显示：pCR与临床T分期、激素受体(HR)状态、人表皮生长因子受体2(HER2)、Ki67值、分子分型、p53及SII相关(均P < 0.05);多因素分析显示：临床T分期、Ki67值、分子分型、p53及SII是影响乳腺癌患者pCR的独立预测因素。p53阴性的低SII组患者pCR率高于其他组。
结论SII是乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解的独立预测因素，具有简单方便及重复性高等特点，p53阴性的低SII组患者pCR率高。
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关键词:
- 系统免疫炎性反应指数 /
- 乳腺癌 /
- p53 /
- 新辅助化疗 /
- 病理完全缓解
Abstract:ObjectiveTo explore the predictive effect of systemic immune-inflammation index (SII) on pathological complete response (pCR) of breast cancer patients to neoadjuvant chemotherapy and its relation with p53.
MethodsWe retrospectively analyzed the clinicopathological data of 387 female breast cancer patients who received neoadjuvant chemotherapy and surgery. Logistic regression model was used for univariate and multivariate analyses.
ResultsIn this study, 72 (18.6%) patients received neoadjuvant chemotherapy and obtained pCR, including 48 patients in the low SII group and 24 patients in the high SII group; 39 cases in the p53 negative group and 33 cases in the positive group. Univariate analysis showed that pCR was correlated with clinical T stage, hormone receptor status, HER2, Ki67 value, molecular subtype, p53 and SII (all P < 0.05). Multivariate analysis showed that clinical T stage, Ki67 value, molecular typing, p53 and SII were independent predictors of pCR in breast cancer patients. The pCR rate of the low SII group with negative p53 was the highest.
ConclusionSystemic immune inflammation index is an independent predictor of pathological complete response of breast cancer patients to neoadjuvant chemotherapy, with the characteristics of simplicity, convenience and high repeatability. The pCR rate of patients in the low SII group with negative p53 is high.
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0 引言
鼻咽癌是最常见的头颈部肿瘤之一。我国为鼻咽癌高发地区，每年的发病率约为20/10万[1]，由于鼻咽解剖结构及生物学行为的特殊性，很难行手术治疗，目前鼻咽癌公认和有效的治疗手段为放射治疗或以放疗为主的综合治疗。虽然放疗技术不断进步与放疗设备的不断更新，鼻咽癌的生存率有了较大的提高，但5年生存率仍为60%~80%[2]，部分患者仍未能获得长期生存。TNM分期系统是鼻咽癌预后判断和指导治疗的重要依据，但临床发现同一分期患者即使接受相同的治疗方案，预后却不同[3-4]，这提示鼻咽癌生物学差异的存在，仅基于解剖学信息的TNM临床分期系统还不能准确地预测鼻咽癌患者的预后。虽然EB病毒滴度、表皮生长因子受体、microRNA也可提示鼻咽癌的预后[5-7]，但检测成本高，需要多中心合作，临床上可行性差。所以，亟需检测方便、价格低廉可预测鼻咽癌预后的标志物。
流行病学研究证实，约25%的肿瘤由炎性反应发展而来，其与肿瘤的发生发展密切相关并且影响肿瘤患者的预后[8]。炎性反应指标，如白细胞计数[9]、血小板计数[10-11]、中性粒淋巴细胞比（neutrophil-lymphocyte ratio, NLR）[12-13]、血小板淋巴细胞比（platelet-lymphocyte ratio, PLR）[14-15]被发现可作为肿瘤的独立预后因素。这些血液指标检测方便，价格低廉，可广泛应用于临床，评估患者预后。本研究通过对91例鼻咽癌患者临床资料进行回顾性分析，评价治疗前PLR和NLR与鼻咽癌患者预后的相关性，为评估预后提供客观依据。
1 资料与方法
1.1 临床资料
回顾性收集2009年1月至2013年9月期间于西安交通大学第一附属医院和陕西省人民医院初治的91例鼻咽癌患者，所有病例均经病理证实。临床资料完整。排除标准：（1）合并有免疫性疾病以及其他恶性肿瘤的患者；（2）治疗前合并有急性或慢性感染；（3）合并有血液系统疾病、血栓或出血性疾病；（4）合并有严重的肝、肾疾病；（5）治疗前曾接受过放疗或化疗；（6）无远处转移。记录患者治疗前的中性粒细胞计数、淋巴细胞计数及血小板计数结果。
1.2 治疗及随访方法
入选患者采用3D-CRT或IMRT根治性放疗（有或无化疗），Ⅰ期患者仅接受单纯放射治疗，Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期患者接受以顺铂和5-氟尿嘧啶为主的辅助或同步放化疗。鼻咽原发灶和颈部转移淋巴结剂量为（70~76）Gy/（7~8）w/（35~38）f，颈部预防区域剂量为（50~60）Gy/（5~6）w/（25~30）f。根据患者的临床分期及不良反应给予2~6周期的全身化疗，化疗方案为：顺铂25 mg/m2，第1~3天静脉滴注；5-氟尿嘧啶500 mg/m2，第1~5天静脉滴注，每21天重复1周期。患者治疗结束后均定期随访，治疗后前2年，每3月检查一次，2年后半年复查一次，5年后1年复查1次。随访截止时间为2016年9月。
1.3 统计学方法
采用SPSS19.0软件对数据进行统计学分析。绘制ROC曲线确定PLR和NLR与总生存期（overall survival, OS）及无进展生存期（progression-free survival, PFS）的相关性，选取截断值。应用Kaplan-Meier法进行生存分析并采用Log rank检验来检验。采用Cox比例风险回归模型分析多种因素对生存时间的影响。以P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 鼻咽癌患者临床病理资料
91例患者的基本特征资料见表 1，中位年龄53岁（12~72）岁，女30例，男61例，男女比例2:1，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期患者分别为2、27、42、20例。单纯放疗患者9例，82例患者接受辅助或同步放化疗，所有患者均按期完成放化疗。中位随访时间为44月（6~87）月，其中44例出现复发或转移，39例患者死亡。患者的1、3、5年总生存率分别为92.3%、72.1%、56.8%，1、3、5年无进展生存率分别为82.4%、60.9%、53.3%。
表 1 91例鼻咽癌患者临床基本特征资料(n(%))Table 1 Basic clinical features of 91 nasopharyngeal carcinoma patients (n(%))
2.2 ROC曲线选取PLR和NLR预后相关截断值
以OS作为终点，PLR、NLR为检测变量，绘制ROC曲线选取截断值分别为143.3、2.6，两者的曲线下面积分别为0.640、0.739，见图 1。
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图 1 治疗前PLR、NLR与OS关系的ROC曲线图Figure 1 ROC curves of relationship between OS and PLR, NLR before treatmentPLR: platelet-lymphocyte ratio; NLR: neutrophil-lymphocyte ratio以PFS作为终点，PLR、NLR为检测变量，绘制ROC曲线选取截断值分别为143.3、2.6，两者的曲线下面积分别为0.657、0.694，见图 2。说明治疗前PLR、NLR与患者的预后存在相关性，利用ROC曲线选取的截断值进行进一步生存分析。
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图 2 治疗前PLR、NLR与PFS关系的ROC曲线图Figure 2 ROC curves of relationship between PFS and PLR, NLR before treatment2.3 Kaplan-Meier生存分析、Cox单因素和多因素分析
PLR≥143.3组和PLR < 143.3组患者生存曲线比较，差异有统计学意义（P=0.022），见图 3~4。NLR≥2.6组和NLR < 2.6组患者生存曲线比较，差异有统计学意义（P=0.044），见图 5~6。
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图 3 治疗前PLR＜143.3和PLR≥143.3组OS曲线的比较Figure 3 Comparison of OS between PLR < 143.3 and PLR≥143.3 groups before treatmentOS: overall survival![]()
图 4 治疗前PLR＜143.3组和PLR≥143.3组PFS曲线的比较Figure 4 Comparison of PFS between PLR < 143.3 and PLR≥143.3 groups before treatmentPFS: progression-free survival![]()
图 5 治疗前NLR＜2.6组和NLR≥2.6组OS曲线的比较Figure 5 Comparison of OS between NLR < 2.6 and NLR≥2.6 groups before treatment![]()
图 6 治疗前NLR＜2.6组和NLR≥2.6组PFS曲线的比较Figure 6 Comparison of PFS between NLR < 2.6 and NLR≥2.6 groups before treatmentCox单因素分析显示除性别、年龄以外，TNM分期、治疗前PLR≥143.3、NLR≥2.6均是影响鼻咽癌患者OS和PFS的不良预后因素（P < 0.05），见表 2。Cox多因素分析显示治疗前PLR≥143.3（RR=2.491, 95%CI=1.139~5.451, P=0.022）、NLR≥2.6（RR=2.186, 95%CI=1.021~4.682，P=0.044）是鼻咽癌患者OS的独立危险因素，而治疗前PLR≥143.3（RR=2.461，95%CI=1.242~4.874, P=0.010）是鼻咽癌患者PFS的独立危险因素，见表 3。
表 2 影响鼻咽癌患者生存预后的Cox单因素分析Table 2 Cox univariate analysis of prognostic factors for nasopharyngeal carcinoma patients
表 3 影响鼻咽癌患者生存预后的Cox多因素分析Table 3 Cox multivariate analysis of prognostic factors for nasopharyngeal carcinoma patients
3 讨论
鼻咽癌对放射线高度敏感，因此放疗成为主要治疗手段。随着三维适形放疗和调强放射治疗的临床应用，鼻咽癌的生存率较前明显提高，但5年生存率仍仅为60%~80%。多项研究表明鼻咽癌患者预后与众多因素有关，包括患者年龄、临床分期、EB病毒感染及贫血等。此外，肿瘤的预后还与机体本身的炎性反应有关。炎性反应包含中性粒细胞、淋巴细胞、血小板、C反应蛋白等多种指标，其中PLR、NLR已受到越来越多专家的关注。本研究发现治疗前PLR和NLR可能成为鼻咽癌的独立预后因素。
恶性肿瘤患者常伴随血小板的升高，实验研究表明血小板参与肿瘤细胞生长、转移及血管生成[16]。临床研究表明血小板数目升高与肿瘤患者较差预后相关[11, 17]。此外研究表明中性粒细胞可促使机体产生多种促肿瘤生长因子和蛋白酶，促进肿瘤的发生、发展[18]。而淋巴细胞参与机体的免疫反应是抗肿瘤免疫的重要组成部分，淋巴细胞减少说明机体免疫机制异常，抗肿瘤免疫力下降，为肿瘤生长、浸润和转移提供条件。随着肿瘤进展，机体内炎性反应与肿瘤失去平衡，体内淋巴细胞降低，而血小板、中性粒细胞升高，相应的PLR和NLR比值也增高，机体内促进肿瘤炎性反应与抗肿瘤炎性反应的平衡状态被打破。因此PLR和NLR是反应机体免疫情况的重要指标，两者的升高能促进肿瘤进展，导致肿瘤患者预后不良。既往研究结果显示高PLR和NLR可影响宫颈癌、乳腺癌、结直肠癌等恶性肿瘤的预后[19-21]。而目前关于PLR、NLR与鼻咽癌患者预后相关性的研究较少，Sun等[21]分析了251例鼻咽癌患者治疗前PLR和NLR，结果证明治疗前两者水平是影响鼻咽癌患者生存独立预后因素。本研究结果显示治疗前PLR、NLR与鼻咽癌患者的总生存期和无进展生存期具有相关性。Cox多因素分析提示PLR≥143.3、NLR≥2.6和TNM分期是影响鼻咽癌患者治疗后的独立危险因素。PLR≥143.3组患者有较短OS和PFS，而NLR≥2.6组患者有较差的OS，和本研究结果相一致。因此，高PLR、NLR的鼻咽癌患者总生存率要低于低PLR、NLR的患者，且高PLR的患者复发或转移风险明显增加。据此，临床上或许可以通过提高鼻咽癌患者免疫功能及降低机体炎性反应，改善患者的预后。
但由于本研究是一个相对小样本的回顾性研究，不能代表大部分的鼻咽癌患者，且随访时间较短，存在一定的局限性，因此需要进行多中心、大样本的前瞻性研究来进一步证实。
本研究结果表明，治疗前PLR和NLR水平与鼻咽癌患者预后具有相关性，可能是影响鼻咽癌患者预后的独立危险因素，NLR和PLR的获取具有简便、经济的优点，可以作为鼻咽癌患者病情评估的一个有益补充，值得推广。目前鼻咽癌相关有效预后指标较多，笔者将在今后的临床研究工作中继续探索，将本研究指标与已有的有效预后指标进行比较，从而提高治疗前PLR和NLR水平这一预后指标应用于临床的合理性及可靠性。
Competing interests: The authors declare that they have no competing interests.作者贡献姜聪：数据收集与分析、论文设计及撰写黄元夕：论文指导 -
表 1 不同SII组乳腺癌患者的临床病理特征(n(%))
Table 1 Clinicopathological characteristics of breast cancer patients in different SII groups (n(%))
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表 2 乳腺癌患者的临床特征及SII与pCR的单因素分析
Table 2 Correlation of clinicopathological characteristics, SII and pCR of breast cancer patients in univariate analysis
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表 3 乳腺癌患者的临床特征及SII与pCR的多因素分析
Table 3 Correlation of clinicopathological characteristics, SII and pCR of breast cancer patients in multivariate analysis
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[1] Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, et al. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries[J]. CA Cancer J Clin, 2018, 68(6): 394-424. doi: 10.3322/caac.21492
[2] Derks MGM, van de Velde CJH. Neoadjuvant chemotherapy in breast cancer: more than just downsizing[J]. Lancet Oncol, 2018, 19(1): 2-3. doi: 10.1016/S1470-2045(17)30914-2
[3] 中国乳腺癌新辅助治疗专家组.中国乳腺癌新辅助治疗专家共识(2019年版)[J].中国癌症杂志, 2019, 29(5): 390-400. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=zgazzz201905009 Chinese expert group of neoadjuvant therapy for breast cancer. Consensus of Chinese experts on neoadjuvant therapy for breast cancer (2019)[J]. Zhongguo Ai Zheng Za Zhi, 2019, 29(5): 390-400. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=zgazzz201905009
[4] Aziz MH, Sideras K, Aziz NA, et al. The Systemic-immune-inflammation Index Independently Predicts Survival and Recurrence in Resectable Pancreatic Cancer and its Prognostic Value Depends on Bilirubin Levels: A Retrospective Multicenter Cohort Study[J]. Ann Surg, 2019, 270(1): 139-146. doi: 10.1097/SLA.0000000000002660
[5] Wang B, Huang Y, Lin T. Prognostic impact of elevated pre-treatment systemic immune-inflammation index (SⅡ) in hepatocellular carcinoma: A meta-analysis[J]. Medicine (Baltimore), 2020, 99(1): e18571. doi: 10.1097/MD.0000000000018571
[6] Wang Q, Zhu D. The prognostic value of systemic immune-inflammation index (SⅡ) in patients after radical operation for carcinoma of stomach in gastric cancer[J]. J Gastrointest Oncol, 2019, 10(5): 965-978. doi: 10.21037/jgo.2019.05.03
[7] Wang-Lopez Q, Chalabi N, Abrial C, et al. Can pathologic complete response (pCR) be used as a surrogate marker of survival after neoadjuvant therapy for breast cancer?[J]. Crit Rev Oncol Hematol, 2015, 95(1): 88-104. doi: 10.1016/j.critrevonc.2015.02.011
[8] Li X, Dai D, Chen B, et al. Oncological outcome of complete response after neoadjuvant chemotherapy for breast conserving surgery: a systematic review and meta-analysis[J]. World J Surg Oncol, 2017, 15(1): 210. doi: 10.1186/s12957-017-1273-6
[9] Angelucci D, Tinari N, Grassadonia A, et al. Long-term outcome of neoadjuvant systemic therapy for locally advanced breast cancer in routine clinical practice[J]. J Cancer Res Clin Oncol, 2013, 139(2): 269-280. doi: 10.1007/s00432-012-1325-9
[10] Grassadonia A, Di Nicola M, Grossi S, et al. Long-term outcome of neoadjuvant endocrine therapy with aromatase inhibitors in elderly women with hormone receptor-positive breast cancer[J]. Ann Surg Oncol, 2014, 21(5): 1575-1582. doi: 10.1245/s10434-014-3535-7
[11] Cortazar P, Zhang L, Untch M, et al. Pathological complete response and long-term clinical benefit in breast cancer: the CTNeoBC pooled analysis[J]. Lancet, 2014, 384(9938): 164-172. doi: 10.1016/S0140-6736(13)62422-8
[12] Teshome M, Hunt KK. Neoadjuvant therapy in the treatment of breast cancer[J]. Surg Oncol Clin N Am, 2014, 23(3): 505-523. doi: 10.1016/j.soc.2014.03.006
[13] Li XB, Krishnamurti U, Bhattarai S, et al. Biomarkers predicting pathologic complete response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer[J]. Am J Clin Pathol, 2016, 145(6): 871-878. doi: 10.1093/ajcp/aqw045
[14] von Minckwitz G, Blohmer JU, Costa SD, et al. Response-guided neoadjuvant chemotherapy for breast cancer[J]. J Clin Oncol, 2013, 31(29): 3623-3630. doi: 10.1200/JCO.2012.45.0940
[15] 李曼曼, 徐斌, 邵营波, 等.不同雌激素受体状态下化疗周期对乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解率的影响[J].肿瘤防治研究, 2017, 44(1): 38-41. http://www.zlfzyj.com/CN/abstract/abstract8908.shtml Li MM, Xu B, Shao YB, et al. Effect of neoadjuvant chemotherapy cycles on pathologic complete response rate under different estrogen receptor status of breast cancer[J]. Zhong Liu Fang Zhi Yan Jiu, 2017, 44(1): 38-41. http://www.zlfzyj.com/CN/abstract/abstract8908.shtml
[16] Moses C, Garcia-Bloj B, Harvey AR, et al. Hallmarks of cancer: The CRISPR generation[J]. Eur J Cancer, 2018, 93: 10-18. doi: 10.1016/j.ejca.2018.01.002
[17] Zha C, Meng X, Li L, et al. Neutrophil extracellular traps mediate the crosstalk between glioma progression and the tumor microenvironment via the HMGB1/RAGE/IL-8 axis[J]. Cancer Biol Med, 2020, 17(1): 154-168. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=zgzllc-e202001014
[18] Franco AT, Corken A, Ware J. Platelets at the interface of thrombosis, inflammation, and cancer[J]. Blood, 2015, 126(5): 582-588. doi: 10.1182/blood-2014-08-531582
[19] Lee H, Lee M, Seo JH, et al. Changes in tumor-infiltrating lymphocytes after neoadjuvant chemotherapy and clinical significance in triple negative breast cancer[J]. Anticancer Res, 2020, 40(4): 1883-1890. doi: 10.21873/anticanres.14142
[20] Wang Q, Xiang Q, Yu L, et al. Changes in tumor-infiltrating lymphocytes and vascular normalization in breast cancer patients after neoadjuvant chemotherapy and their correlations with DFS[J]. Front Oncol, 2020, 9: 1545. doi: 10.3389/fonc.2019.01545
[21] Chen L, Kong X, Wang Z, et al. Pre-treatment systemic immune-inflammation index is a useful prognostic indicator in patients with breast cancer undergoing neoadjuvant chemotherapy[J]. J Cell Mol Med, 2020, 24(5): 2993-3021. doi: 10.1111/jcmm.14934
[22] Liu J, Shi Z, Bai Y, et al. Prognostic significance of systemic immune-inflammation index in triple-negative breast cancer[J]. Cancer Manag Res, 2019, 11: 4471-4480. doi: 10.2147/CMAR.S197623
[23] Sun Y, Li W, Li AJ, et al. Increased systemic immune-inflammation index independently predicts poor survival for hormone receptor-negative, HER2-positive breast cancer patients[J]. Cancer Manag Res, 2019, 11: 3153-3162. doi: 10.2147/CMAR.S190335
[24] Kim T, Han W, Kim MK, et al. Predictive Significance of p53, Ki-67, and Bcl-2 Expression for Pathologic Complete Response after Neoadjuvant Chemotherapy for Triple-Negative Breast Cancer[J]. J Breast Cancer, 2015, 18(1): 16-21. http://europepmc.org/articles/PMC4381118/
[25] Zeng Y, Wang CL, Xian J, et al. Positive correlation between programmed death ligand-1 and p53 in triple-negative breast cancer[J]. Onco Targets Ther, 2019, 12: 7193-7201. doi: 10.2147/OTT.S209484
[26] Alam F, Mezhal F, El Hasasna H, et al. The role of p53-microRNA 200-Moesin axis in invasion and drug resistance of breast cancer cells[J]. Tumour Biol, 2017, 39(9): 1010428317714634. http://europepmc.org/abstract/MED/28933253
[27] Wellenstein MD, Coffelt SB, Duits DEM, et al. Loss of p53 triggers WNT-dependent systemic inflammation to drive breast cancer metastasis[J]. Nature, 2019, 572(7770): 538-542. doi: 10.1038/s41586-019-1450-6
[28] Stodden GR, Lindberg ME, King ML, et al. Loss of Cdh1 and Trp53 in the uterus induces chronic inflammation with modification of tumor microenvironment[J]. Oncogene, 2015, 34(19): 2471-2482. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=737692d03b0ef18d20fb2c7be1b579f3
[29] Cooks T, Pateras IS, Tarcic O, et al. Mutant p53 prolongs NF-κB activation and promotes chronic inflammation and inflammation-associated colorectal cancer[J]. Cancer Cell, 2013, 23(5): 634-646. doi: 10.1016/j.ccr.2013.03.022
[30] 张立志, 刘平, 吉慧军, 等.全身免疫炎症指数(SⅡ)对胶质瘤患者临床预后的影响及与p53突变的关系[J].现代肿瘤医学, 2018, 26(24): 3937-3943. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=sxzlyx201824012 Zhang LZ, Liu P, Ji HJ, et al. Systemic immune-inflammation index(SⅡ) in patients with glioma and its relationship with p53 mutation[J]. Xian Dai Zhong Liu Yi Xue, 2018, 26(24): 3937-3943. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=sxzlyx201824012
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