乔 肿瘤学杂志 1687 - 8469 1687 - 8450 Hindawi 10.1155 / 2018/1953571 1953571 研究文章 De Ritis和Neutrophil-to-Lymphocyte比率可能援助的风险评估转移性肾细胞癌患者 http://orcid.org/0000 - 0002 - 1689 - 5203 金 唱汉 1 公园 恩年轻 2 http://orcid.org/0000 - 0001 - 6961 - 8122 锺株 Jungnam 2 http://orcid.org/0000 - 0003 - 2251 - 5331 钟 Jinsoo 1 Rajendran Peramaiyan 1 部门的泌尿学 前列腺癌中心 国家癌症中心 高阳市 韩国 ncc.re.kr 2 生物识别技术研究分会 研究机构和医院 国家癌症中心 高阳市 韩国 ncc.re.kr 2018年 18 12 2018年 2018年 03 08年 2018年 14 10 2018年 18 12 2018年 2018年 版权©2018唱汉金等。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

目的。本研究旨在确定基线血液炎症标记物可以预测无进展生存(PFS)和总生存期(OS)转移性肾细胞癌患者(mRCC)。 方法。这项研究包括158名患者mRCC处理一线2002年和2016年之间的靶向治疗。多变量cox比例风险模型确定炎症因素预测PFS和操作系统。使用引导方法,新的预后模型相比,恒和修改MSKCC风险模型(mMSKCC)。炎症的影响因素研究通过比较增加c指数增加明显炎症因素恒和mMSKCC模型。 结果。在多变量分析中,肾切除术(HR 0.48), NLR (HR 1.04), PFS的重要危险因素;肾切除术(HR 0.38)、血红蛋白(HR 1.71),碱性磷酸酶(HR 1.73), NLR (HR 1.01)和DRR (HR 1.34),是操作系统的重要因素(p < 0.05)。我们的新模型,结合NLR和DRR更高(尽管微不足道)可预测性(c指数= 0.610)比mMSKCC风险模型(c指数= 0.569)在PFS和更好的可预测性(c指数= 0.727)比恒和mMSKCC风险模型(c指数、0.661、0.612分别)操作系统。炎症因子添加到亨标准(OS) c指数0.697,MSKCC 0.691 (OS)倾向于改善他们的预测能力。 结论。NLR和DRR相比可能会增加预测能力建立恒和mRCC mMSKCC风险模型。

 国家癌症中心 NCC 1710290 - 2 1。介绍

转移性肾细胞癌患者(mRCC)通常显示可怜的预测;5年生存率是8 - 20% ( 1- - - - - - 4]。临床医生使用几个病人预后模型分层和确定最佳治疗策略;这些包括国际转移性肾细胞癌数据库财团(IMDC,也称为恒)模型( 5)和纪念斯隆-凯特琳癌症中心(MSKCC / Motzer分数)模型( 4]。亨预后模型包含Karnofsky性能状态,纠正血清钙、血红蛋白,从诊断到治疗,血小板和中性粒细胞 5),而MSKCC模型包含乳酸脱氢酶,血清钙、纠正Karnofsky性能状态,血红蛋白,和开始时间从最初的诊断治疗 6]。然而,两种模型都已被引用为他们的缺点和错误预测mRCC预后。

最近的科学改进允许各种癌症的病理生理学的更彻底的检查,包括碾压混凝土。这样的进步阐明肿瘤微环境的重要性,包括宿主炎症免疫反应和细胞营业额新陈代谢,在致癌作用和肿瘤进展,特别是在碾压混凝土( 7, 8]。肿瘤倾向于创建微环境,促进炎症细胞增殖和产生大量的免疫反应介质( 9]。实验室系统性炎症的标志在RCC的预后生物标志物识别,无论本地化或转移性肿瘤的状态。c反应蛋白( 10),neutrophil-to-lymphocyte比率(NLR) [ 11],lymphocyte-to-monocyte比率[ 12],platelet-to-lymphocyte比率(PLR) [ 13)在首次治疗的患者被确认为独立的预后变量RCC ( 2, 5]。此外,最近的研究表明,De Ritis比率(DRR)的比率天冬氨酸转氨酶(AST),丙氨酸转氨酶(ALT),表明癌症细胞代谢和细胞营业额( 14]。

blood-based标记的评估患者的炎症和代谢反应的癌症提供了一个简单的和具有成本效益的评价方法在临床实践中。因此,我们研究系统性炎症标记物的预后价值以及AST / ALT-related参数和评估那些可能是有用的在提高生存分层提供当前恒和MSKCC风险模型mRCC患者治疗靶向治疗。

 2。材料和方法 2.1。伦理语句

这项回溯性研究机构审查委员会批准的国家癌症中心(没有。ncc2015 - 0087),放弃要求书面知情同意。病人数据是匿名和鉴定分析之前。研究程序进行符合赫尔辛基宣言的指导方针。

 2.2。研究设计和病人

2002年6月至2016年1月,158年连续mRCC患者一线治疗血管内皮生长factor-targeted疗法(pazopanib,索拉非尼,舒尼替或axitinib)回顾性从前瞻性收集肾癌中提取数据库,所有基线人口统计学和临床和实验室数据,包括系统性炎症标记信息,前瞻性地收集。所有RCC的诊断是基于获得的标本的组织学分析肾切除术、肾活检和/或活检获得的转移性网站。

 2.3。反应评估

治疗管理直到疾病进展,不可接受的毒性,或停止医生的指令(J.C.)。反应评估使用实体肿瘤中的响应评估标准1.1版。进步的疾病被定义为增加20%所有可测量病灶的产品的总和,任何新的病灶的出现,或者再现任何先前的病变消失了。

 2.4。统计分析

基线临床和炎症因素总结表 1。无进展生存(PFS)持续时间被定义的起始治疗的疾病进展的日期和总生存期(OS)持续时间被定义的起始治疗的死亡日期或最后跟进日期,分别。多变量Cox比例风险模型被用来检查患者的炎症因素对预后的影响。每个临床和炎性因子与假定值≤0.15,单变量分析包括多变量模型。炎症因素单独使用(中性粒细胞、淋巴细胞、ALT、AST)或比率(NLR DRR)。最后使用逆向选择模型,提出了消除标准的假定值> 0.05。比较新的预后模型的预测能力和亨mMSKCC风险模型,2000年引导样本用于计算每个模型的c指数。c指数的平均和95%置信区间的差异。此外,c指数模型添加重要的炎症因素恒和mMSKCC风险模型与以往相比,恒和mMSKCC风险模型。所有统计结果作为风险比(人力资源)和95%的置信区间。 P<0.05 was considered statistically significant. All analyses were performed using R project (version 3.3.3) and SAS version 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA).

比较基线临床病理的人口中治疗组(N = 158)。

变量 N(%)或平均数±标准差或中位数(min-max)
年龄(小姐= 1年) 58.62±10.64
性别,男/女 124 (78.5)/ 34 (21.5)
转移性类型、同步/ Metachronous 97 (61.4)/ 61 (38.6)
身体质量指数(小姐= 13) 23.70±3.27
KPS(= 19)小姐,KPS > 80 127 (91.4)
KPS≤80 12 (8.6)
肾切除术 89 (56.3)
ECOG基线(小姐= 1)0/1 + 2 + 3 /未知 75 (47.8)/ 64 (40.8)/ 18 (11.5)
基础疾病、糖尿病(小姐= 1) 37 (23.6)
高血压(小姐= 1) 73 (46.5)
脑血管疾病 6 (3.8)
心脏疾病 4 (2.5)
一线治疗的持续时间(月) 4.8 (1.0 - -70.4)
无病时间间隔(个月) 2.0 (0.0 - -240.0)
无病间隔≤1年 106 (67.1)
MSKCC新(小姐= 52)有利/中级/贫穷 13 (12.3)/ 75 (70.8)/ 18 (17)
恒新(小姐= 26)有利/中级/贫穷 14 (10.6)/ 94 (71.2)/ 24 (18.2)
转移性的器官,肺转移 113 (71.5)
肝转移(小姐= 1) 33 (21)
淋巴结转移 69 (43.7)
骨转移(小姐= 1) 54 (34.4)
脑转移(小姐= 5) 18 (11.8)
转移器官的数量(小姐= 6) 2.20±0.96
基线实验参数
白细胞(小姐= 4)≥10 29 (18.8)
血红蛋白(小姐= 4)M < 13 F < 11.5 90 (58.4)
血小板(小姐= 4)≥400 k 19日(12.3)
中性粒细胞(小姐= 6)< 7500 / 124 (81.6)
中性粒细胞淋巴细胞比率 2.68 (0.77 - -39.2)
淋巴细胞(小姐= 4)≥1500 94 (61)
LDH(小姐= 41)≥300 13 (11.1)
纠正钙(小姐= 9)≥10 11 (7.4)
白蛋白(小姐= 10)< 3.5 23日(15.5)
碱性磷酸酶(小姐= 14)≥104 50 (34.7)
AST(小姐= 10)≥40岁 12 (8.1)
ALT(小姐= 10)≥40) 18 (12.2)
De reti比率 1.38±0.92
肌酐(小姐= 7)≥0.9 134 (88.7)
靶向制剂TKI(= 1)小姐,舒尼替,索拉非尼,pazopanib 105 (66.9)/ 21 (13.4)/ 31 (19.8)
第一线治疗继续/ PD / AE /未知的结果 9 (5.7)/ 129 (81.7)/ 11 (7)/ 9 (5.7)
存活率(%) 17.70%
进展(%) 98.10%

KPS Karnofsky性能状态得分;ECOG东部合作肿瘤组性能状态;MSKCC纪念斯隆凯特林癌症中心;LDH,乳酸脱氢酶;AST、天冬氨酸氨基转移酶;ALT,丙氨酸氨基转移酶。

 2.5。炎症的二分变量

我们分别分析了基准标记系统性炎症的影响(血红蛋白、血小板、中性粒细胞、淋巴细胞、LDH、纠正,白蛋白,碱性磷酸酶,AST、ALT)在PFS和操作系统。这些标记作为分类变量进行了分析。这些变量是基于上二分(血小板、粒细胞、LDH、纠正钙、碱性磷酸酶、AST、ALT)或降低(血红蛋白、白蛋白和淋巴细胞)正常测量的范围。没有被广泛接受的截止点NLR, DRR以前采用( 15, 16];因此,我们分析这些变量为连续变量。

 3所示。结果 3.1。基线特征

病人的平均年龄(当开始治疗),治疗持续时间58.6(标准差(SD) 10.6)年,平均治疗时间是4.8个月。Metachronous mRCC(61.4%)和占主导地位的男性(78.5%),和89年的158名患者(56.3%)有肾切除术。基线比例的优惠,中间,和糟糕的危险群体根据MSKCC标准是12.2%,70.8%,和17%,分别;根据亨标准是10.6%,71.2%,和18.2%,分别。一线靶向治疗后进展率为81.7%。病人的基线数据描述表 1。

 3.2。重要的预后危险因素PFS和操作系统

单变量分析表明,metachronous类型(风险比0.64 [HR]),肾切除术(0.48),DFI≤1(1.76),恒(2.00,2.84),血小板(1.95),(1.78),白蛋白NLR (1.03), AST(2.56)与PFS显著相关(p < 0.05)。在操作系统的单变量分析多因素显著,metachronous类型(0.48),肾切除术(0.34),DFI≤1 (2.04), mMSKCC(1.77, 2.83),恒(3.11,6.46),肝脏大都会(1.92),Hb(2.04),血小板(2.51),中性粒细胞(2.17),淋巴细胞(1.71),白蛋白(3.77),碱性磷酸酶(1.83),NLR (1.06), AST(3.60)和DRR (1.39)。在多变量分析中,肾切除术(HR 0.48)和NLR (HR 1.04)与PFS有关(p < 0.05)(表 2)。

单变量和多变量分析的新的无进展生存预后因素。

变量 单变量 多变量模型1 多变量模型2
N(事件) 人力资源(95%置信区间) 假定值 人力资源(95%置信区间) 假定值 人力资源(95%置信区间) 假定值
年龄≥55岁 101 (76) 0.79 (0.56 - -1.13) 0.204
女性性别 34 (28) 1.07 (0.69 - -1.65) 0.770
Metachronous类型 61 (50) 0.64 (0.44 - -0.92) 0.015
肾切除术 89 (72) 0.48 (0.33 - -0.70) <措施 0.48 (0.32 - -0.71) <措施 0.48 (0.33 - -0.71) <措施
身体质量指数 145 (121) 0.98 (0.92 - -1.04) 0.500
KPS≤80 12 (11) 1.10 (0.59 - -2.08) 0.760
DFI≤1年 106 (87) 1.76 (1.20 - -2.58) 0.004
mMSKCC,有利 48 (42) 1 (0.287)
中间 74 (59) 1.38 (0.92 - -2.06) 0.121
可怜的 12 (10) 1.34 (0.66 - -2.71) 0.415
恒,有利 14 (12) 1 (0.021)
中间 94 (77) 2.00 (1.08 - -3.73) 0.029
可怜的 24 (20) 2.84 (1.36 - -5.92) 0.006
肺转移 113 (93) 0.79 (0.53 - -1.16) 0.228
肝转移 33 (26) 1.23 (0.79 - -1.90) 0.366
骨转移 54 (47) 0.92 (0.64 - -1.32) 0.652
脑转移 18 (16) 1.30 (0.77 - -2.22) 0.329
Hb, M < 13 F < 11.5 90 (70) 1.30 (0.91 - -1.86) 0.148
血小板≥400 k 19 (15) 1.95 (1.12 - -3.39) 0.018
中性粒细胞≥7500 28 (21) 1.60 (0.99 - -2.57) 0.054
淋巴细胞≥1500 60 (47) 1.37 (0.95 - -1.98) 0.097
NLR 152 (125) 1.03 (1.00 - -1.06) 0.026 1.04 (1.00 - -1.07) 0.029
LDH≥300 13 (12) 1.72 (0.93 - -3.19) 0.084
纠正钙≥10 11 (9) 0.93 (0.46 - -1.85) 0.832
白蛋白< 3.5 23日(16) 1.78 (1.04 - -3.07) 0.037
碱性磷酸酶≥104 50 (42) 1.40 (0.96 - -2.07) 0.085
AST≥40 12 (11) 2.56 (1.36 - -4.84) 0.004 1.96 (1.03 - -3.76) 0.042
ALT≥40 18 (15) 1.26 (0.73 - -2.18) 0.399
De reti比率 148 (122) 1.19 (0.97 - -1.45) 0.096

KPS Karnofsky性能状态得分;发展类金融机构,无病间隔;Hb,血红蛋白;NLR neutrophil-to-lymphocyte比率;LDH,乳酸脱氢酶;AST、天冬氨酸氨基转移酶;ALT,丙氨酸氨基转移酶;人力资源风险比;CI,置信区间。

多变量模型1 (uni假定值≤0.15没有LDH)使用metachronous类型、肾切除术,DFI < 1, Hb,血小板,嗜中性粒细胞、淋巴细胞、血清蛋白、碱性磷酸酶、AST。

多变量模型2 (uni假定值≤0.15没有LDH)使用metachronous类型、肾切除术,DFI < 1, Hb,血小板,白蛋白,碱性磷酸酶,NLR, de reti比率。

多变量模型使用炎症因素比(NLR DRR)是更好的预测能力。肾切除术(HR 0.48)和NLR(1.04)是重要的预后因素在PFS和肾切除术(HR 0.38), Hb(1.71),碱性磷酸酶(1.73),NLR(1.07)和DRR OS(1.34)也是重要的因素(p < 0.05)(表 3)。

单变量和多变量分析的总体生存使用新的预后因素。

变量 单变量 多变量1 多变量2
N(事件) 人力资源(95%置信区间) 假定值 人力资源(95%置信区间) 假定值 人力资源(95%置信区间) 假定值
年龄≥55岁 101 (81) 0.92 (0.64 - -1.32) 0.635
女性性别 34 (33) 1.38 (0.92 - -2.06) 0.117
Metachronous类型 61 (48) 0.48 (0.33 - -0.69) <措施
肾切除术 89 (70) 0.34 (0.23 - -0.50) <措施 0.37 (0.24 - -0.55) <措施 0.38 (0.25 - -0.56) <措施
身体质量指数 145 (118) 0.96 (0.90 - -1.02) 0.159
KPS≤80 12 (10) 1.02 (0.53 - -1.96) 0.955
DFI≤1年 106 (88) 2.04 (1.40 - -2.99) <措施
mMSKCC,有利 48 (33) 1 (0.003)
中间 74 (64) 1.77 (1.16 - -2.70) 0.009
可怜的 12 (12) 2.83 (1.45 - -5.54) 0.002
恒,有利 14日(7) 1 <措施
中间 94 (79) 3.11 (1.42 - -6.78) 0.004
可怜的 24 (21) 6.46 (2.70 - -15.46) <措施
肺转移 113 (91) 0.76 (0.52 - -1.11) 0.152
肝转移 33 (32) 1.92 (1.28 - -2.89) 0.002 1.88 (1.21 - -2.94) 0.005
骨转移 54 (48) 1.12 (0.78 - -1.61) 0.533
脑转移 18 (13) 0.98 (0.55 - -1.75) 0.955
Hb, M < 13 F < 11.5 90 (81) 2.04 (1.41 - -2.94) <措施 1.83 (1.23 - -2.71) 0.003 1.71 (1.16 - -2.51) 0.007
血小板≥400 19 (16) 2.51 (1.45 - -4.34) 0.001
中性粒细胞≥7500 28 (24) 2.17 (1.37 - -3.42) 0.001 2.58 (1.55 - -4.30) <措施
淋巴细胞≥1500 60 (53) 1.71 (1.19 - -2.45) 0.003
NLR 152 (125) 1.06 (1.03 - -1.09) <措施 1.07 (1.04 - -1.11) <措施
LDH≥300 13 (11) 1.37 (0.72 - -2.58) 0.338
纠正钙≥10 11 (11) 1.73 (0.92 - -3.24) 0.087
白蛋白< 3.5 23日(21) 3.77 (2.28 - -6.22) <措施
碱性磷酸酶≥104 50 (43) 1.83 (1.23 - -2.70) 0.003 1.63 (1.08 - -2.45) 0.019 1.73 (1.16 - -2.58) 0.008
AST≥40 12 (12) 3.60 (1.95 - -6.65) <措施
ALT≥40 101 (81) 0.92 (0.64 - -1.32) 0.635
De reti比率 34 (33) 1.38 (0.92 - -2.06) 0.117 1.34 (1.09 - -1.64) 0.006

KPS Karnofsky表现分;发展类金融机构,无病间隔;Hb,血红蛋白;NLR neutrophil-to-lymphocyte比率;LDH,乳酸脱氢酶;AST、天冬氨酸氨基转移酶;ALT,丙氨酸氨基转移酶;人力资源风险比;CI,置信区间。

多变量1 (uni假定值≤0.15没有LDH)使用性别、metachronous类型、肾切除术,DFI < 1,肝脏大都会,Hb,血小板,嗜中性粒细胞、淋巴细胞、纠正,碱性磷酸酶,AST。

多变量2 (uni假定值≤0.15没有LDH)使用性别、metachronous类型、肾切除术,DFI < 1,肝脏大都会,Hb,血小板,纠正ca,碱性磷酸酶,NLR, de reti比率。

 3.3。建模PFS新的预后风险标准

创建两个新的风险模型使用PFS的重要危险因素,包括治疗本身或比例(表 4)。模型使用炎症因素本身(中性粒细胞、淋巴细胞、ALT、AST)和模型B使用比率(NLR DRR)。模型由肾切除术和AST(模型:c指数0.594)或肾切除术和NLR(模型B: c指数0.610)没有显著差异(平均差0.017,95%可信区间-0.021到0.057)使用2000引导样品。当比较两个模型和恒mMSKCC风险模型,两个模型没有显示比亨或mMSKCC风险模型更好的预测能力。研究炎症因子的影响,模型添加重要的炎症因素进行了分析。没有显著的增加c指数增加炎症因素建立恒或mMSKCC风险模型(p > 0.05)。

比较新的风险模型的无进展生存使用恒和MSKCC风险模型2000。

模型 哈勒尔的C指数 意味着(差异),95%可信区间(2.5%、97.5%的差异)
模型 0.594 模型B对A: 0.017 (-0.021, 0.057)
模型B 0.610
亨风险模型 0.614 亨vs模型:0.034 (-0.030,0.103)
亨vs模型B: -0.009 (-0.081, 0.058)
MSKCC风险模型 0.569 mMSKCC vs模型:-0.025 (-0.106,0.054)
mMSKCC vs模型B: -0.042 (-0.127, 0.036)
恒+ DRR风险模型 0.639 亨vs(恒+ DRR): -0.025 (-0.082, 0.013)
模型C = mMSKCC风险模型+ AST 0.569 mMSKCC vs模型C -0.013 (-0.052, 0.015)
模型D = + NLR + DRR mMSKCC风险模型 0.602 mMSKCC vs模型D: -0.046 (-0.117, 0.002)
模型C和D: -0.033 (-0.102, 0.020)

MSKCC纪念斯隆凯特林癌症中心;AST、天冬氨酸氨基转移酶;NLR neutrophil-to-lymphocyte比率;CI,置信区间。

模型A =肾切除术,AST。

模型B =肾切除术,NLR。

 3.4。建模新的预后风险标准操作系统

同样的方法用于获得新操作系统的预测模型。模型包括肾切除术、肝转移、血红蛋白、嗜中性粒细胞、碱性磷酸酶,操作系统多变量分析(表的重要因素 3)。模型B合并肾切除术,血红蛋白,NLR,碱性磷酸酶,DRR。模型A和B的哈勒尔的C-indices 0.708和0.727,分别与无显著差异(平均差为0.02,95%可信区间-0.011到0.058,表 5)。亨(c指数0.661)相比风险模型,模型B明显更好的预测能力(平均差为-0.055,95%可信区间-0.112到-0.004)。相比mMSKCC (c指数0.612)风险模型,模型A和B显示更好的预测能力(平均差为-0.097,95%可信区间-0.153到-0.043,平均差为-0.117,95% CI -0.174, -0.066,分别)。

比较新的风险模型对整体生存使用恒和MSKCC风险模型2000。

模型 哈勒尔的C指数 意味着(差异),95%可信区间(2.5%、97.5%的差异)
模型 0.708 模型B对A: 0.02 (-0.011, 0.058)
模型B 0.727
亨风险模型 0.661 亨vs模型:-0.035 (-0.088,0.008)亨vs模型B: -0.055 (-0.112, -0.004)
mMSKCC风险模型 0.612 mMSKCC vs模型:-0.097 (-0.153,-0.043)mMSKCC vs模型B: -0.117 (-0.174, -0.066)
模型C =亨风险模型+ AST 0.676 亨vs(恒+血清):-0.011 (-0.031,0.004)
模型D = +碱性磷酸酶+ DRR亨风险模型 0.697 亨vs(恒+ De Ritis比率):-0.035 (-0.083,0)
(恒+血清)vs(恒+ De Ritis比率):-0.024 (-0.07,0.011)
模式E = mMSKCC风险模型+中性白细胞+ AST 0.658 mMSKCC vs模型E: -0.049 (-0.098, -0.013)
模型F = mMSKCC风险模型+ NLR +碱性磷酸酶+ DRR 0.691 mMSKCC vs模型F: -0.084 (-0.149, -0.034)模式E vs模型F: -0.034 (-0.092, 0.014)

MSKCC纪念斯隆凯特林癌症中心;AST、天冬氨酸氨基转移酶;NLR neutrophil-to-lymphocyte比率;CI,置信区间。

模型A =肾切除术、肝大都会,Hb,中性粒细胞碱性磷酸酶。

模型B =肾切除术、Hb NLR,碱性磷酸酶,DRR。

没有明显提高模型的预测能力与炎症因子添加到亨风险模型。另一方面,增加炎症因素mMSKCC风险模型显示显著增加的预测能力。将中性粒细胞和AST纳入mMSKCC风险模型和NLR,碱性磷酸酶和DRR mMSKCC风险模型表明,c指数从0.612提高到0.658和0.691,分别。

 4所示。讨论

开发一个精确的对病人的预后模型重要风险导向治疗策略在首次治疗临床设置。目前恒和MSKCC模型可以提高合并新的预后变量或可以被替换为新的模型与不同的变量( 4, 5]。我们的研究评估潜在的小说预后因素改善当前恒和MSKCC风险模型的预测能力或完全推出一种新的模式;为此,我们取得了显著提高预测精度的操作系统。值得注意的是,我们的新模型+添加新的预后因素对当前模型反映了炎症因子的重要性;此外,他们都是基于一个亚洲人口,而原MSKCC和亨模型主要是基于西方人口和不合并炎症/免疫相关因素。因此我们的研究提供了更广泛的适用性和更精确的预测病人不同的种族。

许多因素分析在我们的研究中已经被证明能够显著预测PFS和操作系统( 13]。最有趣的发现在我们的研究中,NLR DRR (AST)和肾切除术是重要的预后因素对PFS和操作系统。我们的结果也反映出当前MSKCC和亨风险模型的局限性,PFS和操作系统并不总是相互关联( 19]。

肾切除术的预后意义,NLR DRR以前描述( 14, 20., 21];然而,没有研究曾证明他们的集体对PFS和操作系统的影响。NLR和肾切除术是最常见的在mRCC预后因素;肾切除术被纳入最近修订的亨风险模型( 22]。NLR也提出替代中性粒细胞计数,和我们的发现证明了它的优越性。

部分理由我们研究碾压混凝土已经在系统性炎症免疫反应密切相关 9];此外,癌变组织显示有氧糖酵解速率比正常组织(Warburg效应) 23]。中性粒细胞是肿瘤的主要炎性组件;循环中性粒细胞产生细胞因子刺激癌症恶化[ 24),而与肿瘤有关中性粒细胞及其骨髓前体细胞(外围髓积极抑制细胞和中性粒细胞)抑制免疫T细胞( 25]。协会增加中性粒细胞计数RCC预后较差( 1)导致中性粒细胞升高被认为是不良预后的独立预测因子亨风险模型的透明细胞mRCC [ 5]和non-mRCC [ 16)治疗期间( 21, 26]。从中性粒细胞数到NLR是基于这个想法,后者是一个潜在的宿主免疫指标和neutrophil-dependent肿瘤发生,以及炎症诱导T细胞功能( 20.]。NLR展览相对增加患者淋巴细胞减少症,这可能导致更糟糕的预后和肿瘤发展潜力增加。

基线NLR及其靶向治疗执政期间变化可能预测结果,早NLR减少与有利的PFS和操作系统有关,而其增加与不利后果有关( 15]。这可以帮助临床医生在决定是否维持治疗治疗相同的代理或切换到另一个(例如,在略微增长的肿瘤患者成像(稳定的疾病状态),但NLR下降)。此外,正如酪氨酸激酶抑制剂发挥抗血管增生和免疫调节效应,如中性粒细胞迁移和T细胞lymphocyte-dendritic相声( 27],NLR mRCC变化的影响接受这种疗法的病人可能有更大的意义比RCC病人人口作为一个整体。时NLR也可能是有用的管理免疫治疗方案( 3]。

我们表明,预处理DRR (AST)是一个独立的预测生物标志物对PFS和OS mRCC患者治疗的靶向治疗。病理过程,可导致更高的增殖状态,组织损伤,和高肿瘤细胞营业额往往会增加肝脏特异性ALT AST但不是(至少不是在相同的程度上),使AST / ALT比一个有吸引力的潜在生物标志物( 28]。AST表达在不同的子组件的乳腺癌、胰腺癌、肺癌和胆管细胞型肝癌细胞( 28]。DRR已经被认为是一个独立的预后的生物标志物,包括metastasis-free治疗肾切除术后生存和操作系统( 14]non-mRCC患者和那些接受了mRCC cytoreductive肾切除术( 29日]。

先前的研究表明解释DRR的能力来预测碾压混凝土(患者的生存期 14, 23]。AST和ALT水平可能在透明细胞RCC参与糖酵解。此外,冯Hippel-Lindau损失,透明细胞的重要触发RCC,显著提高低氧诱导因子的水平,与糖酵解增加( 30.]。此外,AST malate-aspartate飞船是一个关键组成部分的糖酵解途径( 30.]。

这项研究有一些局限性,包括其回顾性设计、单中心的限制,和风险不成比例地小群体。截止NLR水平和DRR是任意的,因此有额外的限制作为连续变量。然而预后价值应该持续在进一步的研究中,由于没有标准指南目前存在NLR截止值。此外,其他炎症等因素c反应蛋白,白细胞介素- 6,gamma-glutamyltransferase应该考虑在将来的研究中。最后,我们的新模型不包括生物标记或基因信息;应该选择更具体的目标。

 5。结论

总体生存,预测能力增加当NLR和DRR标记添加到恒成立或mMSKCC风险模型mRCC患者一线治疗靶向治疗。我们观察到显著提高预测能力在建立模型,表明我们的炎症因素应该被纳入亨和MSKCC风险模型。

 数据可用性

和/或使用的数据集分析在当前研究可从相应的作者(Jinsoo涌,cjs5225@ncc.re.kr)合理的请求。国家癌症中心的IRB和伦理委员会(韩国)将审查请求,因为病人的信息。委员会批准后确认的合理请求,数据集将是免费的。以外的其他联系人电子邮件通讯作者的电子邮件irb@ncc.re.kr。

 的利益冲突

所有作者宣称他们没有利益冲突。

 作者的贡献

唱汉金写的手稿和收集的数据集;恩年轻公园和Jungnam Joo进行统计分析;和荣格Kwon金姆和Jinsoo钟设计研究。

 确认

这项研究是由美国国家癌症中心格兰特(没有。NCC 1710290 - 2)。

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