Abstract

Fundo

Os objetivos deste estudo foram para investigar se os marcadores hematológicas pré-operatórias, a proporção de neutrófilos-linfócitos (NLR) ou a razão de plaquetas de linfócitos (DCP) foram indicadores de prognóstico e para desenvolver um modelo de estratificação novo risco de cancro do pulmão de células não pequenas-pN0 (NSCLC).

Foi realizada uma análise retrospectiva de 400 pacientes pN0 NSCLC consecutivos. Os valores prognósticos foram avaliados por Cox modelo de riscos proporcionais análises e os pacientes foram estratificados de acordo com os riscos relativos para a sobrevivência dos pacientes.

Resultados

Durante o seguimento, 117 pacientes tiveram recorrência de câncer, e 86 pacientes morreram. Na análise univariada, idade, sexo, estado de fumo e tamanho do tumor, bem como WBC, NEU, LYM, PLR e NLR foram significativamente associados com o prognóstico dos pacientes. Na análise multivariada, idade, tamanho do tumor e NLR foram preditores independentes para a sobrevida global dos pacientes (P = 0,024, 0,001 e 0,002, respectivamente). PLR não associado com a sobrevida dos pacientes em análise multivariada. Os pacientes foram estratificados em 3 grupos de risco e as diferenças entre os grupos foram significativas de acordo com a sobrevida livre de doença e sobrevida global (P = 0,000 e 0,000, respectivamente).

Conclusões

Nós confirmou que NLR outra de PLR ​​foi um fator prognóstico independente. Combinação de NLR, idade e tamanho do tumor poderia estratificar os pacientes pN0 NSCLC em 3 grupos de risco e nos permitiu desenvolver um modelo de estratificação de risco romance

Citation:. Zhang T, Jiang Y, Qu X, Shen H, Liu Q , Du J (2014) Avaliação da pré-operatórios hematológicos Marcadores como fatores prognósticos e Estabelecimento de Novel Estratificação de Risco na recessionada pN0 Non-Small-Cell Lung Cancer. PLoS ONE 9 (10): e111494. doi: 10.1371 /journal.pone.0111494

editor: Chunxue Bai, Pulmonary Medicine, China

Recebido: 31 Julho, 2014; Aceito: 29 de setembro de 2014; Publicação: 31 de outubro de 2014

Direitos de autor: © 2014 Zhang et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Data Availability:. O autores confirmam que todos os dados subjacentes às conclusões estão totalmente disponíveis sem restrições. Todos os dados relevantes estão dentro do papel e seus arquivos de suporte de informação

Financiamento:. O trabalho foi financiado pelo Provincial da Ciência e Tecnologia Planejamento do Desenvolvimento de Shandong (2011GGH21819), Provincial da Ciência e Tecnologia Planejamento do Desenvolvimento de Shandong (2012G0021836) e provincial Natural Science Foundation de Shandong (ZR2011HM077). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

tumor associado a inflamação e imunologia tinha sido demonstrado que desempenham papéis críticos no desenvolvimento e progressão de vários cancros, facilitando a transformação maligna de células, promovendo a proliferação de células cancerosas e a invasão, e influenciar a resposta do tumor a terapias abrangentes [1], [2]. Ligações tinha sido estabelecido por meio do aumento do risco de malignidade pulmonar que existia em pacientes com doença pulmonar obstrutiva crónica (DPOC) e tuberculose pulmonar. A inflamação crônica do pulmão indicada tanto um fator etiológico significativo e processo sensível ao câncer de pulmão [3]. Como indicadores de processo inflamatório-imunológica sistêmica, novos marcadores incluindo plasma proteína C-reativa, o escore prognóstico Glasgow (GPS), o WBC absoluto (glóbulos brancos) contam ou componentes WBC, eo PLT (plaquetas) contagem tinha sido investigado como marcadores prognósticos e preditivos em diversos tipos de câncer [3], [4]. O pré-tratamento elevação absoluta NEU (neutrófilos) ou contagem de leucócitos e diminuindo LYM count (linfócitos) absoluta tinham sido sugeridos como fatores prognósticos independentes para a sobrevivência desfavorável em pacientes com NSCLC [5]. Contudo, as contagens de células hematológicas absolutos pode variar em diversas condições fisiológicas e patológicas. Recentemente, a proporção de linfócitos de neutrófilos (NLR), como um novo marcador inflamatório-imunológica sistémica para o prognóstico foi superior devido à estabilidade de NLR em comparação com outros parâmetros de células hematológicas. A alta NLR tinha sido apresentado com o aumento da mortalidade em várias populações de câncer, incluindo doentes com cancro do pulmão, colorretal, mama, estômago, pâncreas e bexiga [6] – [13]. Mais recentemente, a proporção de linfócitos de plaquetas (DCP) foi referido como tendo um papel semelhante para predizer a mortalidade do cancro em comparação com o de NLR. Estudos indicaram que os pacientes que tiveram PLR≥200 tiveram sobrevida livre de progressão e global significativamente mais curtos do que aqueles com PLR 200 em pacientes com câncer epitelial de ovário [14]. PLR foi um melhor fator prognóstico para a sobrevida em comparação com PLT elevado ou NLR 2.6. No entanto, também foi exibido PLR que não foi superior ao NLR na avaliação do prognóstico de cancro da mama e cancro colo-rectal [8], [9]. Além disso, NLR e PLR ​​foram associadas à desnutrição, perda de peso e hipoalbuminemia como a quimioterapia toxicidade induzida em NSCLC avançado tratados com paclitaxel e cisplatina [15].

NLR e PLR ​​são altamente repetível, mais estável, barata e amplamente disponível . No entanto, ainda não há evidência de PLR ​​determinar se está relacionado com a sobrevivência em pacientes com NSCLC pN0. O presente estudo visa determinar se o nível de PLR ​​pré-operatória está associada com o prognóstico de pacientes com câncer de pulmão operável, e para verificar o papel da NLR como fator prognóstico em uma coorte maior de completamente ressecado pN0 NSCLC.

pacientes e métodos

população do estudo

foram analisados ​​retrospectivamente nossa base de dados biobanco clínica cancro entre janeiro de 2006 e dezembro de 2009. Os critérios de inclusão foram os seguintes: pacientes com dados sobre a contagem hematológica completa incluindo subtipo de leucócitos, com completamente lobectomia ou ressecção em cunha, com o diagnóstico N0 patológico, e com carcinoma de células escamosas (SCC) ou adenocarcinoma (ADC) histologia. Os critérios de exclusão foram os seguintes: pacientes com casos intenção não curativas, com sintomas de infecção pré-operatória microbiologicamente comprovada, a presença de coexistir distúrbios hematológicos, doenças auto-imunes, pacientes em terapia esteróide recente e pacientes com quaisquer terapias de rádio ou quimioterapia antes e após a cirurgia . Finalmente identificamos 400 pacientes que se submeteram a ressecções completas. Todos os pacientes foram submetidos a avaliação pré-operatória de rotina para excluir contra-indicações.

A aquisição de dados

Nós investigamos os perfis clínicos dos pacientes, incluindo anotações médicas dos pacientes e dos resultados laboratoriais. Os métodos e os resultados dos diagnósticos pré-operatórios foram investigadas para cada paciente. amostras de sangue venoso periférico foram coletadas entre 8 e 10:00 no prazo de 5 dias antes da cirurgia e em seguida foram entregues ao Departamento de Laboratório Clínico fazer os exames de sangue de rotina, incluindo a NEU, LYM, e conta PLT. NLR foi calculado como contagem de neutrófilos dividido por contagem de linfócitos e DCP foi definida como as contagens de plaquetas a proporção de linfócitos. Os achados histopatológicos foram classificados de acordo com a Organização Mundial de Saúde e estágios patológicos da doença foram descritos de acordo com o sistema TNM 7ª para NSCLC.

Ética declaração

O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa Provincial Hospital Filiado à Universidade de Shandong, Universidade de Shandong, na China. No momento da cirurgia, consentimento informado por escrito para a utilização dos seus dados clínicos foram obtidas dos pacientes investigados.

Acompanhamento e análise estatística

Os pacientes foram avaliados a cada 3 meses por tomografia computadorizada de tórax e ultrassonografia abdominal para os primeiros 2 anos após a cirurgia e depois anualmente. O tempo de sobrevida foi calculado a partir do dia da cirurgia para o último exame ou morte por qualquer causa. Os dados nominais foram analisadas usando tabelas de referência cruzada e o teste exato de Fisher. Um teste t independente ou teste de Mann-Whitney foi aplicado para as variáveis ​​contínuas corretamente. Os dados nominais foram analisadas usando tabelas de referência cruzada e o teste exato de Fisher. A fim de encontrar pontos de corte ideais capazes de pacientes dividindo-se em grupos com diferentes resultados, os pontos de corte ideais foram determinados como o valor limite com a sensibilidade máxima conjunta e especificidade da curva ROC (ROC) associados aos pacientes ‘sobrevida global [16], [17]. Cut-offs permitiu transformar contínua em variáveis ​​categóricas. Um modelo de riscos proporcionais de Cox foi utilizada para identificar variáveis ​​relevantes que afectem a sobrevivência. Os valores medianos são mostrados com o intervalo de confiança de 95% (IC). As curvas de sobrevida foram construídas pelo método de Kaplan-Meier e comparadas pelo teste de log-rank. A análise estatística foi realizada com SPSS 18.0 (SPSS Inc, Chicago, IL). Significância foi estabelecido em

P

inferior a 0,05.

Resultados

características do paciente

No total, 68,0% dos pacientes eram do sexo masculino (272 de 400 indivíduos ). A idade média foi de 60,8 ± 9,2 anos (variação de 27 a 84 anos). Lobectomia (incluindo manga, lobectomia bronchoplastic) foram realizados em 369 pacientes e 31 pacientes foram submetidos a ressecção em cunha. dissecção do mediastino foi adicionado em todos os pacientes. Nos casos recrutados, havia 161 (40,3%) CCEs, e 239 (59,7%) ADCs. Havia 310 e 90 pacientes encenado palco como patologicamente I e II, respectivamente. A mediana de duração de seguimento foi de 46 meses (intervalo de 1 a 78 meses). Durante este período, 117 pacientes tiveram recorrência de câncer, e os sites de recorrência loco-regional são na sua maioria, cérebro, glândula adrenal, e no fígado. 86 pacientes morreram devido a causas do cancro

.

contagens hematológicas pré-operatórios de todos os 400 pacientes foram coletadas e os números absolutos de cada componente do sangue ou a sua proporção foram calculados. As características dos pacientes, os valores medianos e intervalos de WBC, NEU, LYM, PLT conta, bem como PLR e NLR dos pacientes estão apresentados na tabela 1.

Os pontos de corte do NLR , DCP, WBC, NEU, LYM, e PLT foram identificados como 3,3, 171, 8,2, 5,66, 1,58, e 190, respectivamente. A Tabela 2 apresenta os dados demográficos de base estratificados por NLR e PLR ​​em 400 pacientes com câncer de pulmão. correlação significativa entre o NLR e idade, sexo, estado de fumaça, histologia, tamanho do tumor e estágio TNM (

P

= 0,017, 0,000, 0,000, 0,000, 0,000 e 0,000, respectivamente) foram observados. Em termos de PLR, único estágio TNM (

P

= 0,014) correlacionada com PLR. Ambos NLR e PLR ​​associado com sobrevida livre de doença dos pacientes (DFS) (

P

= 0,0020 em comparação com 0,012) e sobrevida global (OS) (

P

= 0,001 comparado com 0,027) significativamente. Além disso, a correlação entre outros parâmetros hematológicos (WBC, NEU, LYM, e PLT) e características dos pacientes também foram calculados e apresentados na Tabela S1

sobrevivência

Fatores prever:. Univariada e multivariada

os fatores que arriscam para DFS ou oS foram analisados ​​utilizando o modelo de risco de Cox-regressão uni. Como variáveis ​​contínuas, o tamanho do tumor, WBC, NEU, e NLR (

P

= 0,000, 0,013, 0,004 e 0,007, respectivamente) foram fatores significativos para a sobrevivência recorrência na análise univariada (Tabela 3). Agindo como variáveis ​​categóricas, idade, sexo, status de fumo, o tamanho do tumor, bem como WBC, NEU, LYM, PLT, PLR e NLR foram preditores de DFS. Quanto à sobrevida global, idade mais jovem, do sexo feminino, não fumante, tamanho do tumor menor, menor WBC, NEU, LYM, PLR e NLR foram preditores favoráveis. Curiosamente, PLT não associar com o OS como uma variável categórica significativamente.

Na análise multivariada de Cox, NLR (

P

= 0,007), idade (

P

= 0,016), e o tamanho do tumor (

P

= 0,001) foram fatores significativos que influenciem DFS (Tabela 4). Em termos de OS, os fatores preditores independentes foram NLR (

P

= 0,002), idade (

P

= 0,024) e também o tamanho do tumor (

P

= 0,001) .

as curvas de sobrevida de acordo com DFS e oS por idade, tamanho do tumor, NLR e também PLR foram obtidos a partir de método de Kaplan-Meier e comparadas pelo teste de log-rank (Figura 1). Foram observadas diferenças claras no DFS e OS estratificados por NLR e PLR ​​(

P

= 0,000, 0,000 e 0,037, 0,002, respectivamente).

Risco estratificação

Usando as três variáveis ​​estatisticamente significativas na análise de regressão de Cox multivariada, o risco relativo de sobrevivência pode ser calculado usando o exp fórmula (0,492 tamanho × idade + tumor 0,798 × + 0.730 × NLR).

14 pol esta equação, idade 65 e idade ≥65 igualado a 0 e 1, o tamanho 3,5 e tamanho do tumor ≥3.5 igualado a 0 e 1, e NLR 3,3 e NLR≥3.3 igualado a 0 e 1 , respectivamente. Com base na análise, os pacientes foram divididos em três grupos de risco: grupo de risco baixo que reuniu pacientes com nenhum dos fatores de risco; grupo de risco intermediário, que reuniu pacientes com 1 fatores de risco; grupo de alto risco que reuniu pacientes com ≥2 fatores de risco. As curvas de sobrevida de acordo com grupos de risco foram mostrado na Figura 2. A partir das curvas, pudemos ver que claras distinções entre os três grupos foram observadas de acordo com a DFS, no entanto nenhuma distinção clara foi observada entre grupo de risco baixo e intermediário de acordo com o OS do paciente. Esta diferença entre DFS e OS pode ser explicado pela relativamente mais curto follow-up, e os pacientes que se submeteram a recorrência, mas não morreu devido a causas do cancro representou uma grande parte do grupo de risco intermediário. Com maior tempo de seguimento, a tendência de clara distinção ocorreria para a sobrevida global dos pacientes.

Discussão

Para nosso melhor conhecimento, o resultado do nosso estudo é o primeiro a mostram que o aumento NLR como fator prognóstico é superior a PLR em ressecado pN0 NSCLC. Nossos resultados indicam que o aumento da NLR e PLR ​​tem impacto na sobrevida em pacientes com NSCLC pN0 na análise univariada. No entanto, aumentar NLR mas não PLR faz exercem um valor prognóstico independente, mesmo após o ajuste para idade, sexo, tamanho do tumor, e tabagismo na análise multivariada. PLR não é um preditor independente de sobrevivência no pN0 NSCLC. Estes resultados são parcialmente consistente com observações anteriores sobre a associação entre parâmetros hematológicos e variedade de cânceres [5] – [13]. Estudos comparando o valor prognóstico entre NLR e PLR ​​descobriu que NLR foi superior no cancro da mama e gástrico [8], [9]. No entanto, os estudos também descobriram que PLR ​​foi superior ao NLR na previsão de câncer de ovário e de sobrevivência de câncer pancreático [7], [14]. Os resultados do nosso estudo confirmou que NLR foi superior a PLR na previsão de sobrevivência de pN0 NSCLC e validados que uma elevada NLR foi um preditor independente em uma população coorte de tratamento naïve pN0 NSCLC.

NLRs crescentes foram associados com maior palco e permaneceu um preditor independente de sobrevida em pacientes com doença em estádio I em um estudo retrospectivo de 178 pacientes com NSCLC submetidos a ressecção completa [18]. Kim et al. [19] mostraram que o aumento contagens e percentuais pré-operatórios NEU, LYM porcentagem e NLR foram significativas para predizer a sobrevivência, mas apenas NLR foi um preditor independente na análise multivariada. Outros dois estudos também indicaram que uma alta NLR pode ser um biomarcador conveniente para identificar pacientes com mau prognóstico após ressecção de NSCLC [20], [21]. Limitações dos acima de 4 estudos em câncer de pulmão operável são as amostras pequenas. Como para câncer de pulmão avançado, Teramukai et al. avaliaram um total de 338 pacientes quimioterapia pela primeira vez com estágio IIIB-IV e encontrou associações lineares entre o pré-tratamento elevados contar NEU e curta sobrevida livre global e progressão após o ajuste para fatores prognósticos conhecidos. A relação entre NLR e sobrevivência global também foi encontrado, no entanto, era até certo ponto fraco e não-linear [12]. Outros dois estudos sobre câncer de pulmão avançado demonstrou que elevada NLR foi um preditor independente de menor sobrevida em pacientes, e curiosamente, um dos estudos também mostraram que elevada NLR pode ser um potencial biomarcador de pior resposta à primeira linha à base de platina quimioterapia [ ,,,0],10], [11]. Além disso, NLR e PLR ​​foram associadas à desnutrição, perda de peso e hipoalbuminemia e PLR≥150 estava relacionada com o desenvolvimento de toxicidade de grau III /IV e anemia em pacientes com NSCLC avançado tratados quimioterapia paclitaxel-cisplatina [15].

em nossa série, aumentando NLR foi encontrado com os anciãos, sexo masculino, fumantes, e maior tamanho do tumor em pN0 NSCLC. Anciãos, homens e fumantes na China sempre teve uma inflamação crônica ou subclínica com o seu pulmão e /ou vias aéreas, o que fez aumentar NLR maior nesses pacientes. Em seguida, aumentando NLR iria conduzir a uma maior sobrevivência destes doentes. Isto foi um tanto consistentes com estudos anteriores. Após o ajuste para fatores prognósticos conhecidos, tais como idade, sexo, estado de fumo e tamanho do tumor, os pacientes com elevada NLR (

P

= 0,002, HR = 2,075), mas não PLR apresentou uma diminuição na sobrevida global. Além disso, verificou-se que o valor prognóstico da NLRs elevados foi comparável em pacientes que tiveram SCC ou ADC.

modelagem de risco por nomograms prognósticos ou estratificação de classe de risco, pode fornecer uma ferramenta poderosa para a previsão do resultado individualizado e /ou estratificação de pacientes. De acordo com as diretrizes da NCCN, NSCLC fase inicial não era recomendada para a quimioterapia e /ou radioterapia após a cirurgia completa. No entanto, alguns dos pacientes que sofrem de recorrência ultimamente. Então, se a estratificação de risco mais precisas foram estabelecidos, em seguida, terapia adjuvante benéfico poderia ser dada aos pacientes do grupo de alto risco para melhorar a sobrevida dos pacientes. No presente estudo, demonstramos um modelo de estratificação de risco pré-operatório romance. O modelo de classe de risco ora proposto, que incorporou NLR, idade e tamanho do tumor em nossa série, foi capaz de discriminar entre os pacientes com baixo, intermediário e alto risco de DFS e OS com uma eficiência impressionante, especialmente para DFS dos pacientes. Nosso modelo de estratificação de risco que contribuem para as práticas clínicas, porque iria auxiliar a identificação de um subgrupo de pacientes com prognóstico desfavorável que possam ter os benefícios potenciais de terapias inovadoras

.

As ligações entre a inflamação do tumor associado e imunologia e prognóstico do tumor tinha sido de grande interesse [1], [2]. A relação pode ser explicada através de um processo inflamatório induzido por células de tumor e a um processo indutor de tumores por inflamação. Em primeiro lugar, as causas de elevada NEU ou WBC em doentes com cancro foram provável que seja o resultado da produção de factores de crescimento paraneoplastic mielóides, tais como G-CSF ou GM-CSF por células cancerosas-se [12], [22]. Além disso, PLTS elevadas poderia ser causada pela estimulação de megacariócitos por mediadores inflamatórios libertados por tumores ou células inflamatórias [23]. Em segundo lugar, estudos pré-clinicos indicaram que NEUS poderia estimular a angiogénese do tumor através da produção de factor de crescimento endotelial vascular, metaloproteinases da matriz e elastases [24]. Linfócitos no microambiente do tumor teve influência significativa sobre a biologia do tumor. Em NSCLC, os linfócitos infiltrantes de tumor elevados tinha sido demonstrado para inibir o crescimento do tumor e correlacionada com um prognóstico no cancro [25]. Além disso, as plaquetas também podem produzir factores de crescimento, isto é, factor de crescimento derivado de plaquetas, factor de crescimento endotelial vascular, e Factor4 de plaquetas que pode estimular a proliferação de células tumorais e adesão a outras células que conduzem ao crescimento de tumores e metástases [26].

conclusões

em suma, o presente estudo demonstra que NLR é superior a PLR e outros parâmetros hematológicos como fatores prognósticos em pacientes pN0 NSCLC. NLR, bem como a idade eo tamanho do tumor são fatores prognósticos independentes em pacientes com NSCLC completamente ressecado pN0. A combinação desses fatores prognósticos facilmente obtidos nos permitiu desenvolver um modelo de estratificação de risco romance, que pode ajudar a discriminar pacientes com prognóstico favorável ou pobres que poderiam ser candidatos para estratégias de tratamento multimodalidade.

Informações de Suporte

Tabela S1.

A relação entre outros marcadores hematológicos e características clínicas. teste de Pearson qui-quadrado foi adotada e valores de P foram mostrados

doi:. 10.1371 /journal.pone.0111494.s001

(DOC)