急性早幼粒细胞白血病早期死亡风险分级法构建

杨荟圆 路 明 闫丽儒 侯文宜 张迎媚 周 晋

随着分化治疗药物的出现和临床应用，急性早幼粒细胞白血病(APL)已经从一种病死率较高的白血病转变为一种几乎可以治愈的白血病，初发患者完全缓解率已高达90%～95%，但早期死亡(ED)发生率仍高达5%～29%[1～7]。目前ED已成为APL患者治疗失败最主要的原因，也是进一步提高APL患者预后的最大障碍，如何降低ED率一直是近些年来备受关注的难题。关于ED发生风险因素的报道较多[1,8～10]，但不同中心的研究结果并不一致。目前国内未发现有关对APL患者ED发生风险分级的报道。找到简单有效的ED风险分级方法，及时识别出ED风险高的患者并加以充分干预，对改善APL患者的预后尤为重要。本研究回顾性分析了笔者医院近8年收治的初发APL患者诱导治疗的临床资料，创建了初发APL患者诱导治疗期间发生ED风险的分级法。

资料与方法

1.研究对象：本研究收集了2008年11月～2016年3月在哈尔滨医科大学附属第一医院血液内科诊治的所有初发APL患者临床资料。共有338例连续的患者，其中285例伴有t (15;17) 和(或)PML-RARα融合基因，并且接受了单药亚砷酸(ATO)诱导治疗，这些患者被纳入本研究。诱导治疗方案：ATO 0.16mg/(kg·d)(最大剂量10mg/d)，缓慢静脉滴注(每日静脉滴注时间需维持至少18h)，待分化阶段过后恢复常速静脉滴注。给药直至白血病的症状和体征消失并达到骨髓形态学缓解，最大给药天数最多不超过60天。该研究经哈尔滨医科大学附属第一医院医学伦理学委员会批准。

2.结局定义及变量的纳入依据：(1)骨髓形态学缓解：骨髓无APL细胞，骨髓原始粒+早幼粒≤5%，无Auer小体，红细胞及巨核细胞系正常。(2)ED：自入院开始30天内由于任何原因发生的死亡。(3)变量的纳入依据：各变量必须可以迅速获取；参照既往相关文献[3,8]；本研究中患者各变量的检测情况。最终9个变量纳入本研究，详见表1。

3.统计学方法：少许缺失数据(<4%)以中位数来代替。为方便临床评估，所有连续变量均进行二分类转化，年龄、白细胞(WBC)计数、血小板(PLT)计数、血浆纤维蛋白原(FIB)和D-二聚体水平5个变量的二分类临界点的设置依据文献[4,8]，而血浆谷草转氨酶(AST)、谷丙转氨酶(ALB)、肌酐(Cr)水平的二分类临界点设在正常值和异常值之间。285例患者随机抽取55例组成验证集，其余230例患者组成训练集，两组患者的数量比约为4∶1。用训练集数据创建患者ED风险分级法，用验证集数据对创建的分级法的预测效果进行外部验证。训练集和验证集各变量间的比较采用Pearson′sχ2检验或Fisher′s确切检验。训练集各个变量与ED之间相关性的单因素分析和多因素分析均采用Logistic回归模型。经单因素分析P<0.2的变量进一步进行多因素分析。在多因素分析中，基于Akaike信息准则采用 stepwise后退法对各变量进行筛选，以确定最佳的拟合模型[11]。分别在训练集和验证集中，使用Hosmer-Lemeshow检验对模型拟合度进行检测，采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积对模型的预测效能进行评估，以对构建的模型进行内部和外部验证[12]。分别在训练集和验证集中，采用单因素Logistic回归模型评估构建的ED风险分级法对APL 患者ED风险的预测作用。应用SPSS 19.0统计学软件和R语言3.5.2软件对数据进行统计分析，以P<0.05为差异有统计学意义。

表1 训练集和验证集患者临床特征比较

结 果

1.患者ED发生情况分析：训练集和验证集患者入院时的临床特征及比较结果详见表1，除PLT计数≥30×109/L的患者数在验证集偏多(P=0.037)外，其余各特征在两组患者间的分布差异均无统计学意义(P>0.05)。训练集和验证集APL患者发生ED的情况详见表2。全部患者的总ED率为17.9%(51/285)。训练集和验证集患者的ED率分别为18.7%(43/230)和14.6%(8/55)，ED的中位发生时间分别为5(1～28)天和13(1～30)天。全部患者ED原因依次为出血(37/51)、分化综合征(DS)(12/51)、感染(8/51)和其他原因(5/51)(表2)。本研究有10例APL患者的临床死亡原因比较复杂，很难将患者的死因归结于某一特定原因。其中7例患者死因为2个，2例患者死因为3个，1例患者死因不确切。训练集ED原因排序与全部患者相同；在验证集，DS相关死亡为ED最主要原因(4/8)，其次为出血(3/8)、感染(3/8)和其他原因(1/8)。

表2 训练集和验证集患者早期死亡的原因

2.单因素分析：训练集230例患者诱导治疗期间ED风险的单因素Logistic回归分析结果详见表3。在9个变量中，性别、血浆Cr、FIB、D-二聚体水平和WBC计数与ED发生相关(P<0.05)。将P<0.2的7个变量，包括上述5个变量以及年龄(P=0.151)和ALB(P=0.077)，进一步进行Logistic多因素回归分析。

表3 训练集早期死亡风险单因素Logistic回归分析结果

3.多因素分析：因纳入训练集的总例数相对较少，因此没有在模型中添加各个自变量之间的交互项以避免模型的过度拟合。经多因素Logistic回归模型分析，最终7个变量中的6个进入模型(表4)。由于是基于Akaike信息准则选取最佳模型，除了Cr、FIB、D-二聚体和WBC计数4个P<0.05的变量，性别(P=0.067)和年龄(P=0.141)两个P>0.05的变量也被保留在回归模型中。在训练集中，用Hosmer-Lemeshow检验对模型进行拟合度的检验。检验结果显示，χ2=11.299，df=7，P=0.126，表明该模型具有良好的拟合度。ROC曲线下面积为0.777，提示该模型具有良好的预测效能。在独立的外部验证集中，Hosmer-Lemeshow检验结果为χ2=2.284，df=7，P=0.942；ROC曲线下面积为0.702，证实该模型具有良好的拟合度和预测效能。

表4 训练集中早期死亡风险多因素Logistic回归分析结果

4.ED风险分级法的构建：依据Logistic回归模型中6个变量的回归系数确定风险评分公式。风险评分=0.712(男性)+0.587(年龄>50岁)+2.022(血Cr>75μmol/L)+1.012(FIB<1g/L)+0.946(D-二聚体>4mg/L)+0.905(WBC计数>10×109/L)。计算训练集中每个APL患者的风险评分，按四分位法将患者的风险评分分为低风险级和高风险级(患者数量比为3∶1)，从而确定低风险组和高风险组的风险评分分界点为2.6分，相对应的预测的ED发生率分别为≤25.75%和>25.75%(表5)。利用构建的ED风险分级法确定训练集和验证集每例患者的风险等级，并进一步利用单因素Logistic回归模型分析该风险等级对ED发生风险的预测效果(表5)。在训练集中，58例(25.2%)患者处于高风险组，其ED发生率(41.38%)是低风险级ED发生率(11.05%)的3.7倍(OR=5.684，P=0.000)。在验证集中，12例(21.8%)患者处于高风险组，其ED发生率(33.33%)是低风险组(9.3%)的3.58倍(OR=4.875，P<0.05)。因此，无论在训练集还是在独立的外部验证集中，该分级法都可以有效地识别出一部分在就诊时ED发生风险更高的患者。

表5 早期死亡风险分级法在训练集和验证集中的预测效果Logistic回归分析

讨 论

本研究是国内首篇关于APL患者诱导治疗期间发生ED风险分级的报道。既往报道的APL患者ED发生率约为5%～29%[1～6]。本研究中全部APL患者ED发生率为17.9%，略高于之前的报道，主要原因为：①多数研究未纳入ECOG评分>3分的，或病情较重的患者，而本研究未对患者进行筛选，而是将所有符合诊断标准的患者均纳入研究；②本研究中有5例患者于入院时即病情危重，在ATO治疗之前就死于脑出血和脑干梗死。若将这5例患者排除，本研究的ED发生率为16.1%，与报道相似。本研究结果再次证实ED是APL患者诱导治疗失败最主要的原因。与既往的研究不同，本研究发现部分患者死亡原因较复杂，很难将其归结于某一特定原因[8,13]。总体而言，出血是患者ED的最主要原因，其次为分化综合征、感染和其他原因，与之前报道一致[2,8]。

对患者进行训练集和验证集分组时，本研究采用随机数字表抽样法，而没有按就诊时间先后顺序截取，其原因是考虑到本研究包含的患者治疗时间跨度长达8年，随着临床诊治经验的增长以及对APL患者ED问题的重视，新近就诊的患者与多年前就诊的患者在对症治疗及支持治疗方面有很大程度的改善。为了避免因分组偏倚而导致的结果偏差，最终采用了随机抽样分组法。

训练集利用9个候选变量，获得了ED发生风险的Logistic回归模型。进一步的模型验证结果显示，无论在训练集还是在独立的验证集，该模型均显示出良好的拟合性和预测效能。训练集利用获得的Logistic回归模型进一步创建了ED风险分级法。无论在训练集还是在独立的外部验证集，ED风险分级法均能有效地鉴别出一部分在就诊时ED发生风险高的患者。该ED风险分级法的优势在于：计算APL患者发生ED风险评分的变量均为患者入院后可以直接获取的基本信息或迅速获取的临床常规检测，且该方法易于掌握和应用，有利于在患者入院后快速进行风险预测。

本研究存在的不足之处:(1)本研究是一项回顾性研究，会出现数据缺失。有些临床变量，可能具有重要的预测意义，如乳酸脱氢酶、ECOG评分，却由于数据缺失严重而无法纳入研究[2,6]。(2)本研究为单中心研究，可以进一步进行多中心多地域不同种族的大规模前瞻性研究，以利于对本研究结果的进一步验证。(3)目前多将单药ATO治疗的方案作为复发APL患者的诱导治疗，而目前初发APL的治疗已进入全反式维甲酸(ATRA)为基础的化疗联合ATO双诱导分化治疗阶段，因此本研究在适用范围方面受到一定限制。但是，ATO与ATRA均为分化治疗药物，本研究中纳入的变量也可以为双诱导分化治疗方案下的APL患者创建预测ED风险评分分级时提供参考。

综上所述，本研究建立了一个对ATO单药诱导治疗的APL患者的ED发生风险进行分级的方法。该法可以有效鉴别出一部分ED发生风险更高的APL患者。尽早地鉴别出APL患者中ED发生风险更高的患者，将有利于临床医生采取风险适应性治疗手段，从而降低APL患者的ED发生率。