预测小细胞肺癌一线化疗导致严重中性粒细胞减少的Nomogram的构建

李要远，郑红刚，程孟祺，赵雨薇，王立雅，花宝金

(中国中医科学院广安门医院肿瘤科，北京 100053)

中性粒细胞绝对值(absolute neutrophil count,ANC)降低分为4级：1.5×109/L≤ANC<2.0×109/L、1.0×109/L≤ANC<1.5×109/L、0.5×109/L≤ANC<1.0×109/L以及ANC<0.5×109/L。当ANC降至1×109/L以下(即3级或4级)时，临床医生需要及时干预，因为严重的中性粒细胞减少增加了侵袭性感染的风险，增加了住院时间和治疗费用，甚至导致死亡[1]。此外，严重的中性粒细胞减少可能导致后续化疗药物的减量使用，从而减弱抗肿瘤作用，对于有可能通过化疗治愈的肿瘤影响颇大。小细胞肺癌就是有可能通过化疗治愈的肿瘤之一，全世界每年有超过18万例新发患者[2]，约占肺癌发病数的15%。其特点是快速增殖、高生长率和早期广泛的转移[3],因此70%小细胞肺癌患者在确诊时处于广泛期[4-5]，导致其存活率极低[6]。小细胞肺癌恶性程度高、进展快、治疗选择有限。在过去的40年里，小细胞肺癌的治疗基本没有取得显著的进展[3,6]。到目前为止标准的治疗方案依然是依托泊苷联合顺铂(etoposide and cisplatin,EP)或依托泊苷联合卡铂(etoposide and carboplatin,EC)的化疗[3,7]，适用于局限期和广泛期的一线治疗。在此基础上，最大的进展仅限于局限期放疗方法的改进以及广泛期免疫治疗与化疗的联用[8]。然而放疗和免疫治疗都需要与标准的一线化疗相结合，而不是单独进行。鉴于小细胞肺癌对化疗的敏感度，以及其他可选择的治疗方法的有限性，按计划进行全剂量、全疗程化疗是极其必要的。因此，需要积极预防化疗引起的不良反应，其中性粒细胞减少症是重要的一项。在每次化疗前正确预测可能发生的严重中性粒细胞减少的概率，并及时给予粒细胞集落刺激因子或其他辅助治疗以预防其发生，有利于化疗的顺利完成。白细胞减少的严重程度除了与化疗方案和药物剂量有关外，还与患者自身的危险因素密切相关[9-10]。由于小细胞肺癌化疗方案和剂量相对规范，患者特有的危险因素，如年龄、性别、功能状态、肿瘤分期、转移情况、治疗前血细胞数量等，对于预测化疗引起的严重白细胞减少尤为重要。本研究根据患者自身的危险因素，结合化疗情况，建立预测小细胞肺癌一线化疗(EP或EC方案)所致严重中性粒细胞减少(3～4级)的Nomogram。以此来提前预判并及时临床干预减少严重中性粒细胞减少的发生，从而降低感染发生率和临床费用，缩短住院时间，更重要的是保证化疗的充分性和连续性，以获得更大的临床受益，延长生存期。

1 资 料 与 方 法

1.1一般资料 回顾性选择2016年1月—2021年4月于中国中医科学院广安门医院肿瘤科住院的患者263例组成预测队列。纳入标准：①病理确诊小细胞肺癌；②无根治性手术机会；③接受一线化疗(EP或EC方案)，EP方案为依托泊苷60～80 mg/m2，第1～5天，顺铂20～30 mg/m2，第1～5天，每3周1次；EC方案为依托泊苷60～80 mg/m2，第1～5天，卡铂曲线下面积=5，第1天，每3周1次；④符合化疗标准：血红蛋白≥90 g/L，白细胞≥3×109/L，血小板≥80×109/L，卡氏评分(karnofsky performance status,KPS)≥60分。

本研究由中国中医科学院广安门医院伦理委员会批准通过。

1.2变量及定义 本研究结局变量为ANC<1×109/L，即3级或4级中性粒细胞减少。实验室检查在每次化疗开始后至下一个周期或至第28天(延迟化疗)进行评估，通常化疗后每隔3～7 d进行一次检测，以评估中性粒细胞减少的严重程度。

自变量包括患者自身及化疗方案相关的风险因素。候选预测因素包括性别、年龄、目前吸烟状态、体表面积、KPS、体重指数、肿瘤分期、恶性胸腔积液、肝转移、骨转移、血红蛋白、白细胞、血小板、白蛋白、神经元特异性烯醇化酶、化疗方案及次数，所有这些预测变量都在患者每次化疗前进行评估和记录。年龄分为<60岁、60～74岁、≥75岁；目前吸烟状态指的是过去1年的吸烟情况；根据中国标准[11]体重指数分为体重不足、正常、超重3类，分界点分别为18.5和24.0；根据美国退伍军人肺癌协会的分期标准，肿瘤分期分为局限期(病灶局限于一侧胸腔和一个放射野，但不包括同侧胸腔积液)、和广泛期(超出一侧胸腔)；参照医院标准，血红蛋白(男性≥130 g/L，女性≥115 g/L)、白细胞≥4×109/L、血小板≥100×109/L、白蛋白≥40 g/L、神经元特异性烯醇化酶<16.3 μg/L为正常。

1.3Nomogram的建立 在单变量分析中进行粗略的分析，以确定潜在的危险因素。采用多变量Logistic回归分析确定各因素与目标变量的关系。在多变量回归分析中，采用前进法、后退法和逐步法，以最小赤池信息准则值(Akaike′s information criterion, AIC)的似然比检验作为停止准则[12]。根据多变量Logistic回归分析的结果绘制Nomogram。

1.4Nomogram的评估 用接收器工作特性(receiver operating characteristics, ROC)曲线下面积量化了已建立的Nomogram的区分度，并通过校准曲线检验观察结果与预测概率之间的关系。决策曲线分析通过量化数据集中不同阈概率下的净受益来确定该Nomogram的临床实用性[13-14]。

1.5统计学方法 应用R3.6.1和STATA15.0统计软件分析数据。在单变量分析中使用连续变量的Wilcoxon秩和检验和分类变量的χ2检验。在多变量Logistic回归分析中，采用前进法、后退法和逐步法选择，以最小的AIC值作为停止准则。采用不可靠U检验对校准曲线进行评价。R中的“rms”软件包用于绘制Nomogram和校准曲线。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1临床特征 结局变量在每个化疗周期开始后至下一个周期或至第28天进行评估，最终达到3级或4级中性粒细胞减少72例(27%)。所有患者的临床特征，在化疗之前都进行了评估和记录。3级或4级中性粒细胞减少组和非3级或4级中性粒细胞减少组年龄、当前吸烟状态、卡氏评分、肿瘤分期、胸腔积液及肝转移差异有统计学意义(P<0.05)，2组性别、体表面积、体重指数、骨转移、白细胞、血小板、血红蛋白、白蛋白、神经元特异性烯醇化酶、化疗次数及化疗方案差异无统计学意义(P>0.05)，具有可比性。见表1。

表1 2组临床特征比较Table 1 Comparison of clinical characteristics between two groups (例数，%)

2.2多变量Logistic回归分析 以是否发生3级或4级中性粒细胞减少(是=1，否=0)为因变量，以年龄(<60岁=0，60～74岁=1，≥75岁=2)、目前吸烟状态(否=0，是=1)、卡氏评分(连续变量)、肿瘤分期(局限期=0，广泛期=1)、恶性胸腔积液(否=0，是=1)、肝转移(否=0，是=1)为自变量，进行多变量Logistic回归分析，结果显示，年龄和肿瘤分期是小细胞肺癌患者一线化疗发生3级或4级中性粒细胞减少的独立危险因素。见表2。

表2 多变量Logistic回归分析Table 2 Multivariable lLogistic regression analysis

2.3Nomogram的建立 单变量分析中粗略地确定潜在的危险因素。单因素分析显示，2组年龄、当前吸烟状态、卡氏评分、肿瘤分期、胸腔积液及肝转移差异有统计学意义(P<0.05)。在多变量Logistic回归分析中，控制了混杂因素以显示更具体的独立危险因素，结果显示，年龄、肿瘤分期是影响结局的独立危险因素(P<0.05)。然后应用三种选择方法(前进、后退和逐步法)确定最小的AIC值。最后将年龄、当前吸烟状态、卡氏评分、肿瘤分期、血小板和化疗方案提取到预测模型中，建立预测小细胞肺癌一线化疗所致严重中性粒细胞减少的Nomogram(图1)。患者的变量分类位于每个变量轴上,每个变量的分类垂直对应于“分数”轴，以确定其得分(如年龄，2=58分，3=93分；吸烟状况，1=55分；卡氏评分，90=18分，80=35分，70=53分，60=71分；肿瘤分期，2=100分；血小板，1=85分；化疗方案，2=40分)，然后把这些分数加起来，总分显示在“总分数”轴上。最后,总分垂直向下对应于“严重中性粒细胞减少概率”轴，以揭示小细胞肺癌一线化疗导致严重中性粒细胞减少的可能性。

2.4Nomogram的评估 ROC曲线下面积范围为0～1，大于0.5表示准确度较高，越接近1表示预测值越好。该预测Nomogram的ROC曲线下面积为0.73，显示出良好的区分度(图2)。校正曲线显示该Nomogram对小细胞肺癌一线化疗引起的严重中性粒细胞减少的预测值与实际值之间有较好的一致性(图3)。

临床决策曲线的X轴代表患者或医生的阈概率(threshold probability, Pt)，即临床干预的预期受益等于避免临床干预的预期受益的水平。Pt取决于临床干预的有效性和并发症，以及患者接受可能不必要的治疗风险和负担的意愿。如果临床干预具有高疗效和低成本，并且患者愿意治疗，则Pt将较低，反之亦然。Y轴表示净受益，其计算方法是将预期受益相加并减去预期危害。预期受益由将出现严重中性粒细胞减少并接受临床干预以防止其出现的患者数量(真阳性)表示；预期伤害由没有发生严重中性粒细胞减少而错误地接受了治疗的患者数(假阳性)乘以基于患者Pt的加权因子来表示，如下所示：净受益=真阳性率-假阳性率×Pt/(1-Pt)。决策曲线分析显示如果Pt的范围在15%～90%之间，使用该Nomogram预测严重中性粒细胞减少并提供临床干预以防止其发生，将比全干预和无干预方案获得更大的净受益。特别是在15%～60%之间时，临床净受益将更加显著(图4)。也就是说，如果医生或患者的阈概率在15%～90%之间时，每次化疗前根据该Nomogram的预测概率给予及时的临床干预，预防严重的中性粒细胞减少，会有更大的临床净受益。

图1 预测小细胞肺癌一线化疗引起的严重中性粒细胞减少(3级或4级)的Nomogram

图2 建立的Nomogram的ROC曲线

图3 建立的Nomogram的校准曲线

图4 建立的Nomogram的决策曲线分析

3 讨 论

通过整合不同的预测和结局变量，Nomogram能够生成临床事件的个体化概率，从而实现对个性化医疗的追求[15]。Nomogram作为一种图形表示，非常直观和易于使用，在医学领域得到了广泛的应用。一些研究人员报道了预测小细胞肺癌总体生存的Nomogram模型[16-17]，另一些学者在不同肿瘤类型中建立了不同化疗方案引起的中性粒细胞减少的Nomogram[18-19]。然而，关于小细胞肺癌化疗引起的严重中性粒细胞减少的Nomogram却未见报道。本研究填补了这一空白，为预测小细胞肺癌一线化疗所致严重中性粒细胞减少症提供了依据，有利于临床个体化诊断和治疗，促进化疗的临床获益。这对于可能通过化疗治愈而化疗方案可选择性少的癌症类型来说，具有非常高的临床价值。

在多变量回归分析中，最终选择年龄、目前吸烟状态、KPS、肿瘤分期、血小板和化疗方案作为预测变量建立了Nomogram。在多个研究中显示高龄和KPS减低与化疗引起的严重中性粒细胞减少显著相关[18-20]，尤其是高龄常被列为独立的危险因素，可能由于老年人的多能造血干细胞储备减少，以及造血祖细胞或多能造血干细胞对造血细胞因子的反应性下降[21]。本研究结果显示，除肿瘤分期外，胸腔积液和肝转移也是引起严重中性粒细胞减少的危险因素。而胸腔积液、肝转移与肿瘤分期之间存在着交互作用，因此在多变量回归分析中，控制了混杂因素后只有肿瘤分期作为独立危险因素进入了预测模型。最终基线血小板也被列为预测因子,与既往文献结果类似[22]。不同的化疗方案对粒细胞的影响不同,本研究结果显示EP方案更有可能导致严重的中性粒细胞减少，趋势与Fujiwara等[23]的结果相似。小细胞肺癌与吸烟关系密切，本研究表明目前吸烟状态可以作为化疗引起的中性粒细胞减少的预测因子，与李晓黎等[24]的研究结果类似。据报道小细胞肺癌患者中从不吸烟者比吸烟者的总体生存期更长[25]，可能因为不吸烟者化疗所致的骨髓抑制较少，有利于抗肿瘤治疗的足量、足周期进行。

对建立的Nomogram进行评估，显示其具有较好的区分度和可接受的校正曲线，提示该Nomogram对小细胞肺癌一线化疗所致严重中性粒细胞减少的准确预测性。但单纯的区分度和校准度只关注数理统计中模型的准确性，而不能直接为临床价值提供信息。决策曲线分析结合了基于模型做出的决策的临床受益，以弥补上述不足。因此，决策曲线分析被应用为临床预测模型的重要评估方法之一。可以将决策曲线分析的Y轴重新标记为“受益”，将X轴重新标记为“偏好”[13]。偏好通常受到医生对特定治疗的理解和患者对该治疗意愿的影响。如果临床干预疗效好、成本低，医生对并发症的干预和控制非常有信心，而且患者治疗意愿强烈，他们极有可能达到较低的偏好。具体来说，粒细胞集落刺激因子和其他辅助治疗措施对预防和治疗严重中性粒细胞减少有效且不良反应小[26-27]，另外这些干预措施操作简单且有利于抗肿瘤效果和总体生存[28]，因此医生和患者的主观“偏好”一般偏低。从这个Nomogram的决策曲线分析来看，当阈概率的变化范围在15%～90%之间时，用该Nomogram预测严重中性粒细胞减少并及时干预的净受益比对全干预和无干预的方案要好。特别是阈概率在15%～60%之间时，临床净受益更显著。综合以上分析，建议医生将阈概率设定在15%～30%。也就是说，当该Nomogram预测的严重中性粒细胞减少的概率大于30%时，应及时给予临床干预以避免其发生。

总之，建立了一个Nomogram来预测小细胞肺癌一线化疗引起的严重中性粒细胞减少。评估结果表明，这个Nomogram能在每次化疗前准确预测发生严重中性粒细胞减少的概率，具有一定的临床实用价值。