【摘 要】
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目的:本研究旨在探讨免疫治疗前全身免疫炎症指数（SII）、预后营养指数（PNI）与接受PD-1抑制剂治疗的晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的疗效及预后的关系,为今后临床选择非小细胞肺癌患者免疫治疗的受益人群提供指导价值。方法:本研究通过回顾性收集并分析2017年9月至2020年3月在南昌大学第一附属医院接受PD-1抑制剂单药治疗的121例晚期非小细胞肺癌患者的临床一般资料,包括患者的性别、年龄、
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目的:本研究旨在探讨免疫治疗前全身免疫炎症指数（SII）、预后营养指数（PNI）与接受PD-1抑制剂治疗的晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的疗效及预后的关系,为今后临床选择非小细胞肺癌患者免疫治疗的受益人群提供指导价值。方法:本研究通过回顾性收集并分析2017年9月至2020年3月在南昌大学第一附属医院接受PD-1抑制剂单药治疗的121例晚期非小细胞肺癌患者的临床一般资料,包括患者的性别、年龄、吸烟状态、ECOG评分、组织病理类型、肿瘤分期、治疗方式及线数、转移部位情况、EGFR、ALK、ROS1突变状态、免疫相关不良反应等,并收集纳入本研究的所有非小细胞肺癌患者在首次就诊之日或开始免疫治疗前7天内完整的外周血液学相关指标,包括外周中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、血小板计数、血清白蛋白浓度等。根据受试者工作特征（ROC）曲线和ROC曲线下面积（AUC）确定免疫治疗前SII、PNI及NLR预测疗效和预后的最佳截断值。根据SII/PNI/NLR的截断值将其分为两组,分别为高SII/PNI/NLR组,低SII/PNI/NLR组。根据实体瘤反应评价标准（RECIST）1.1版评估两组患者的近期治疗疗效,并用χ2检验进行分析和比较各组间客观缓解率（ORR）及疾病控制率（DCR）的差异。生存分析采用Kaplan-Meier法进行单因素分析,并用log-rank检验进行组间差异的比较,用Cox比例风险回归模型进行多因素分析。所有数据均采用SPSS 25.0软件（SPSS,Inc.,Chicago,IL,USA）进行统计分析。P<0.05,差异有统计学意义。结果:根据受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）和曲线下面积（area under the curve,AUC）确定SII、PNI、NLR的最佳截断值分别为611（Se 0.71,Sp 0.69,AUC 0.71）、46.5（Se 0.77,Sp 0.63,AUC 0.71）、3.87（Se 0.83,Sp 0.60,AUC 0.75）,将SII分为H-SII（SII≥611）组58例和L-SII（SII<611）组63例,PNI分为H-PNI（PNI≥46.5）组62例和L-PNI（PNI<46.5）组59例,NLR分为H-NLR（NLR≥3.87）组57例和L-NLR（NLR<3.87）组64例。χ2检验显示,H-SII组和L-SII组ORR分别为22.4%和30.2%（P=0.448）,DCR分别为48.3%和73.0%（P=0.005）;H-PNI组和L-PNI组ORR分别为33.9%和18.6%（P=0.091）,DCR分别为72.6%和49.2%（P=0.014）;H-NLR组和L-NLR组ORR分别为24.6%和28.1%（P=0.657）,DCR分别为45.6%和75.0%（P=0.001）。单因素分析结果显示:SII、PNI、NLR与患者PFS和OS均相关（P<0.05）。多因素分析结果显示:SII（HR=0.515,P<0.001）、PNI（HR=1.999,P=0.005）及NLR（HR=0.171,P=0.040）是影响晚期NSCLC患者免疫治疗生存预后的独立因素,但SII的预测价值优于NLR。而且,有两个有利因素的患者的PFS及OS均优于有一个或没有有利因素的患者（P<0.001）。结论:对于接受PD-1抑制剂治疗的晚期NSCLC患者,SII、PNI这简单、经济、方便的血液学指标可初步预测患者的疗效及预后,有助于临床筛选免疫治疗的获益人群。
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