李曉宇，劉志良，金炳基，苗野

0 引言

隨著大眾健康意識(shí)的提高和胸部CT在健康體檢中的廣泛應(yīng)用，磨玻璃結(jié)節(jié)（ground glass nodule, GGN）的檢出率越來(lái)越高。GGN作為肺腺癌或癌前病變的一種表現(xiàn)形式已被證實(shí)[1]，其CT圖像主要表現(xiàn)為最大直徑小于3 cm，密度輕微增高且未遮擋下支氣管結(jié)構(gòu)或血管邊緣。血管集束征等CT征象也早已成為鑒別浸潤(rùn)性腺癌（invasive adenocarcinoma, IAC）和癌前病變的重要診斷依據(jù)。腫瘤標(biāo)志物和炎性指標(biāo)檢測(cè)的引入也使肺癌篩查更多樣化且正在成為檢測(cè)早期診斷的工具。手術(shù)切除是治療GGN最有效的方法。癌前病變和微浸潤(rùn)性腺癌可能僅通過(guò)肺楔形切除或肺段切除達(dá)到較好的治療效果，術(shù)后5年生存率接近100%；IAC則可能需要標(biāo)準(zhǔn)肺葉切除術(shù)且存在淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，術(shù)后5年生存率不足20%[2-4]。不同病理亞型的IAC預(yù)后存在差異，能夠早期通過(guò)影像學(xué)特征判斷對(duì)GGN患者尤為重要。本研究旨在通過(guò)結(jié)合相關(guān)炎癥指標(biāo)、腫瘤標(biāo)志物和CT征象構(gòu)建Nomogram模型對(duì)GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為臨床工作提供可靠依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2021年1月至2023年1月在錦州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院心胸外科檢查診斷為GGN且均進(jìn)行手術(shù)治療的322例患者作為研究對(duì)象，按照3:1的比例隨機(jī)將其分為模型組和驗(yàn)證組。模型組患者240例，良性結(jié)節(jié)127例，微浸潤(rùn)性腺癌69例，IAC 44例；驗(yàn)證組患者82例，良性結(jié)節(jié)40例，微浸潤(rùn)性腺癌22例，IAC 20例。收集患者基本資料，如性別、年齡、吸煙史等。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）年齡18歲以上，未患其他系統(tǒng)惡性腫瘤；（2）胸部CT影像特征符合GGN影像學(xué)表現(xiàn)且結(jié)節(jié)直徑≤3 cm，未見(jiàn)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移；（3）臨床各項(xiàng)資料完備。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）長(zhǎng)期使用激素或其他影響血液指標(biāo)的藥物；（2）合并有血液系統(tǒng)疾病或凝血功能障礙患者；（3）已發(fā)生遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移；（4）病史及臨床資料不全者。本研究已獲得我院倫理委員會(huì)審批。

1.2 血液學(xué)相關(guān)指標(biāo)及影像學(xué)資料采集

所有患者均在采血前禁食水8小時(shí)以上，由我科護(hù)士根據(jù)相關(guān)血液學(xué)指標(biāo)要求選用配套抽血管進(jìn)行外周靜脈血采集后送往檢驗(yàn)科，檢驗(yàn)科嚴(yán)格按照儀器及相關(guān)指標(biāo)說(shuō)明書(shū)進(jìn)行檢測(cè)。同時(shí)患者術(shù)前均完善心電圖、心臟超聲、肺功能、胸部CT、肝膽胰脾超聲、雙腎及腎上腺超聲、頸及雙下肢靜脈超聲、頭顱CT或MRI、全身骨顯像等影像學(xué)檢查，排除手術(shù)禁忌。

1.3 結(jié)節(jié)病理類(lèi)型確定

根據(jù)術(shù)后病理結(jié)果統(tǒng)一分為肺良性結(jié)節(jié)和肺腺癌。IAC病理亞型按照2021年國(guó)際肺腺癌分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)及2020年國(guó)際肺癌協(xié)會(huì)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分：G1級(jí)貼壁生長(zhǎng)為主型；G2級(jí)腺泡及乳頭生長(zhǎng)為主型；G3級(jí)微乳頭及實(shí)體生長(zhǎng)為主型，其中G1為低危級(jí)別，G2為中危級(jí)別，G3為高危級(jí)別。以上均由3位或3位以上經(jīng)驗(yàn)豐富的病理科醫(yī)師共同完成。

1.4 觀察指標(biāo)

（1）相關(guān)腫瘤標(biāo)志物及正常值區(qū)間：CEA:0～5 ng/ml、CYFRA21-1: 0～3.3 ng/ml、NSE: 0～16.3 ng/ml、ProGRP: 0～66.5 pg/ml、CA125: 0～35 U/ml；（2）炎性指標(biāo)：NLR=中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)/淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)，PLR=血小板計(jì)數(shù)/淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)，SII=中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)×血小板計(jì)數(shù)/淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)；（3）影像學(xué)特征觀察：結(jié)節(jié)直徑、邊緣、空泡征、血管集束征、支氣管空氣征、胸膜凹陷征和實(shí)性成分占比（CTR）。結(jié)節(jié)直徑=（最大直徑+最小直徑）/2，CTR=實(shí)性成分最大直徑/結(jié)節(jié)最大直徑。以上指標(biāo)均由3位或3位以上經(jīng)驗(yàn)豐富的影像科醫(yī)師配合AI系統(tǒng)完成，如對(duì)結(jié)果存在異議，則由上級(jí)醫(yī)師確定最終結(jié)果。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS25.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)處理。所有數(shù)據(jù)使用Q-Q圖檢驗(yàn)是否正態(tài)分布，符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（±s）表示，兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)進(jìn)行組間比較。不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以四分位數(shù)間距（M（P25, P75））表示，秩和檢驗(yàn)進(jìn)行組間比較。計(jì)數(shù)資料使用例數(shù)和百分比來(lái)表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)。Logistic單因素及多因素分析確定GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)獨(dú)立影響因素后，使用R4.3.1軟件根據(jù)多因素分析結(jié)果構(gòu)建列線圖，同時(shí)繪制臨床決策曲線（DCA）、ROC曲線和校準(zhǔn)曲線。

2 結(jié)果

2.1 基本資料及各標(biāo)志物水平對(duì)比

共納入322例GGN患者，模型組和驗(yàn)證組患者基本資料的差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），見(jiàn)表1；模型組患者240例，平均年齡（57.18±12.14）歲，其中，良性結(jié)節(jié)組和肺腺癌組CYFRA21-1、PLR、SII、結(jié)節(jié)直徑、CTR、邊緣、空泡征、血管集束征和胸膜凹陷征間差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見(jiàn)表2；二元Logistic回歸分析結(jié)果顯示：CYFRA21-1、SII、CTR、邊緣和血管集束征為GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P＜0.05），見(jiàn)表3。

表1 模型組與驗(yàn)證組患者基本資料對(duì)比結(jié)果 (n(%))Table 1 Comparison of basic data between the model and verified groups (n(%))

表2 模型組患者基本資料對(duì)比結(jié)果 (n(%))Table 2 Comparison results of basic data of patients in the model group (n(%))

表3 Logistic多因素回歸分析GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)獨(dú)立危險(xiǎn)因素Table 3 Logistic multivariate regression analysis of independent risk factors for GGN invasiveness

2.2 IAC病理亞型與影像學(xué)特征的關(guān)聯(lián)

所有GGN患者中IAC患者64例，其中低危級(jí)（G1）26例，中危級(jí)（G2）16例，高危級(jí)（G3）22例，結(jié)節(jié)直徑、CTR、邊緣、血管集束征和支氣管空氣征組間差異存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見(jiàn)表4。二元Logistic回歸分析結(jié)果顯示：邊緣、CTR和血管集束征為中高危IAC的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P＜0.05），見(jiàn)表5。

表4 IAC病理亞型與影像學(xué)特征的關(guān)聯(lián) (n(%))Table 4 Relevance of pathological subtypes and imaging features of IAC (n(%))

表5 Logistic多因素回歸分析中高危IAC獨(dú)立危險(xiǎn)因素Table 5 Logistic multivariate regression analysis of independent risk factors for intermediate- and high-risk IAC

2.3 GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)的列線圖模型建立與驗(yàn)證

基于二元Logistic回歸用以下變量：SII、CYFRA21-1、邊緣、血管集束征和CTR構(gòu)建列線圖（圖1），每個(gè)點(diǎn)可以通過(guò)從每個(gè)變量到點(diǎn)軸畫(huà)一條線來(lái)建立，總點(diǎn)計(jì)算為5個(gè)點(diǎn)的和，總點(diǎn)的軸線找到對(duì)應(yīng)值來(lái)確定GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)概率。經(jīng)ROC曲線分析，SII的最佳截?cái)嘀禐?54.7，AUC為0.785（95%CI: 0.692～0.804）。模型組及外部驗(yàn)證組ROC曲線（圖2）AUC分別為0.946（95%CI:0.742～0.970）和0.932（95%CI: 0.727～0.980），提示該模型對(duì)GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)性能良好。利用1 000次Bootstrap隨機(jī)抽樣對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證并繪制校準(zhǔn)曲線（圖3），預(yù)測(cè)曲線與實(shí)際曲線一致性指數(shù)為0.955，擬合度較好。決策曲線（圖4）顯示，風(fēng)險(xiǎn)閾值概率在20%～98%時(shí)該模型有較高的凈獲益值，有助于臨床醫(yī)師更好的了解病情進(jìn)展，并適時(shí)選擇手術(shù)時(shí)機(jī)。

圖1 GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)的列線圖模型Figure 1 A nomogram model of GGN invasiveness risk

圖2 模型組及外部驗(yàn)證組的ROC曲線Figure 2 ROC curves of model and verified groups

圖3 GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型校準(zhǔn)曲線Figure 3 Calibration curve of GGN invasiveness risk prediction model

圖4 GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型臨床決策曲線Figure 4 Clinical decision curve of GGN invasiveness risk prediction model

3 討論

生物標(biāo)志物是指在疾病發(fā)生發(fā)展過(guò)程中發(fā)生變化的生化指標(biāo)，其水平有時(shí)可以在成像和其他評(píng)估方法之前表明腫瘤的早期存在和性質(zhì)。然而，所有的生物標(biāo)志物都是非特異性的，其敏感性和特異性各不相同。因此，多種標(biāo)志物的聯(lián)合使用可以提高GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。良性結(jié)節(jié)和微浸潤(rùn)性腺癌多不影響患者術(shù)后生存率，所以我們著重研究了IAC病理亞型與影像學(xué)特征的關(guān)聯(lián)。

CYFRA21-1是上皮細(xì)胞的特征性標(biāo)志物，當(dāng)腫瘤細(xì)胞死亡和溶解時(shí)，CYFRA21-1的可溶性片段可以釋放到血液中，導(dǎo)致腫瘤患者血清中CYFRA21-1的濃度升高，是肺癌的有效生物標(biāo)志物。一項(xiàng)Meta分析通過(guò)雙變量隨機(jī)效應(yīng)模型計(jì)算CYFRA21-1檢測(cè)對(duì)所有非小細(xì)胞肺癌的總敏感性和特異性分別為0.60 （95%CI: 0.58～0.61）和0.90（95%CI: 0.89～0.91），高于其他腫瘤標(biāo)志物[5]。作為本研究獨(dú)立危險(xiǎn)因素之一，CYFRA21-1≥3.3 ng/mL也被證實(shí)在肺腺癌中更常見(jiàn)[6]，且水平越高，肺腺癌的風(fēng)險(xiǎn)越大[7-8]。

NLR、PLR和SII與癌癥的相關(guān)性已有不少研究，但先前的肺癌研究一直關(guān)注這些參數(shù)對(duì)已確診患者的預(yù)后價(jià)值，較少有研究調(diào)查這些指標(biāo)與肺癌風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。在一項(xiàng)SII、NLR、PLR相關(guān)的癌癥調(diào)查中，SII被證明與結(jié)直腸癌和肺癌風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)最強(qiáng)，并且具有在臨床診斷前的最后一年早期識(shí)別疾病的潛力[9]。Tian等[10]研究表明高水平炎癥標(biāo)志物與肺結(jié)節(jié)肺癌陽(yáng)性風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)，全身免疫反應(yīng)可能是早期識(shí)別疾病的重要臨床前特征。本研究中SII有效預(yù)測(cè)GGN侵襲性時(shí)的最佳截?cái)嘀禐?54.7，AUC為0.785（95%CI:0.692～0.804），與其研究結(jié)果一致。

影像學(xué)特征對(duì)鑒別侵襲前病變、微浸潤(rùn)性腺癌和浸潤(rùn)性腺癌具有較高的診斷價(jià)值。CTR、邊緣和血管集束征作為本研究中GGN侵襲性的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P＜0.05），同時(shí)也是鑒別IAC病理亞型不同分級(jí)的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P＜0.05）。CTR＜0.5時(shí)病變多為侵襲性較弱的腫瘤，如癌前病變和微浸潤(rùn)性腺癌[11]。本研究中，結(jié)節(jié)實(shí)性成分相對(duì)較少的GGN中G1級(jí)占比77.8%，而實(shí)性成分占比一半以上的GGN中G2和G3級(jí)占比達(dá)86.5%，由此說(shuō)明實(shí)性成分越多，GGN病理亞型分級(jí)越接近G3級(jí)，與Volmonen等[12]的高級(jí)別腫瘤表現(xiàn)為較多實(shí)變的研究結(jié)果一致。但是在Zhang等[13]研究中，CTR的截?cái)嘀禐?.25時(shí)敏感性和特異性較高。因此，CTR最佳截止值的確定還需要更多的臨床研究來(lái)補(bǔ)充和證實(shí)。結(jié)節(jié)邊緣和血管集束征作為本研究的獨(dú)立危險(xiǎn)因素也已被證實(shí)可用于識(shí)別惡性病變。Lee等[14]研究發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)邊緣外觀是惡性腫瘤的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，其OR值高達(dá)13.8。Wu等[15]表明GGN的血管改變和邊緣不光滑提示浸潤(rùn)性。Gao等[16]也得出結(jié)論IAC更有可能出現(xiàn)血管僵硬、扭曲、擴(kuò)張或矯正。Zhang等[1]研究結(jié)果顯示結(jié)節(jié)邊緣和血管的改變可能提示非貼壁樣為主的IAC。本研究也發(fā)現(xiàn)GGN病理亞型分級(jí)為G2和G3級(jí)時(shí)多伴有邊界不清和血管集束征，占比分別為73.0%和85.7%。實(shí)性占比和明確的邊緣被證明是區(qū)分浸潤(rùn)性亞型和肺腺癌新分級(jí)的最佳影像學(xué)表現(xiàn)[12]。血管集束征作為GGN侵襲性風(fēng)險(xiǎn)及其病理亞型與影像學(xué)特征的關(guān)聯(lián)中OR值最高的危險(xiǎn)因素，其OR值分別為7.202和2.462，即其他危險(xiǎn)因素不變的情況下，血管集束征的出現(xiàn)使GGN的肺浸潤(rùn)性腺癌風(fēng)險(xiǎn)增加至少2倍以上。因此當(dāng)GGN伴有血管集束征像時(shí)臨床醫(yī)生應(yīng)該高度警惕中高級(jí)別IAC的可能性。

綜上，生物標(biāo)志物聯(lián)合CT征象構(gòu)建的Nomogram模型對(duì)磨玻璃結(jié)節(jié)侵襲性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)效能良好，臨床實(shí)用性較強(qiáng)。

利益沖突聲明：

所有作者均聲明不存在利益沖突。