《Frontiers in Oncology》：Predictive value of neutrophil-to-lymphocyte ratio, platelet-to-lymphocyte ratio, and monocyte-to-lymphocyte ratio for three-year survival in patients with early esophageal cancer undergoing endoscopic submucosal dissection
1 引言
食管癌是全球范围内常见的消化道恶性肿瘤，其发病率和死亡率居高不下，严重威胁患者的生命健康。尽管近年来筛查技术和诊疗水平有所提高，使得部分患者得以在早期被发现，但食管癌的整体预后仍不理想。早期食管癌因尚未发生远处转移，术后预后相对较好，治愈率较高。内镜黏膜下剥离术（ESD）已成为治疗早期食管癌的有效手段。然而，即使接受ESD治疗，患者的长期结局仍存在显著差异，部分患者预后良好，部分患者则在术后数年出现肿瘤进展甚至死亡。因此，术后早期准确识别高危人群成为临床管理的关键问题。目前常用的预后指标，如浸润深度、切缘状态等，难以获取且源于有创诊断。开发易于获取且可靠的生物标志物以改善ESD术后长期生存风险评估迫在眉睫。
近年来，炎症反应在肿瘤发生、发展及转移中的作用受到广泛关注。慢性低度炎症可通过多种机制促进肿瘤细胞增殖、抑制凋亡，并改变肿瘤微环境以促进肿瘤侵袭和转移。同时，炎症细胞及其分泌的细胞因子、趋化因子和生长因子可促进血管生成、免疫逃逸和肿瘤耐药。目前，许多研究表明，外周血参数中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）、血小板-淋巴细胞比值（PLR）和单核细胞-淋巴细胞比值（MLR）可作为多种癌症的预后指标，评估患者术后生存或疾病复发风险。然而，针对接受内镜黏膜切除术（EMR）的早期食管癌患者，关于外周血参数与术后预后关系的研究仍有限，现有证据不足。此外，这些外周血参数与其他临床特征相互作用对术后预后的潜在影响尚待充分探索。
2 材料与方法
2.1 纳入与排除标准
本研究回顾性纳入了2018年6月至2024年12月期间在本院接受ESD治疗的325例早期食管癌患者。纳入标准包括：1）年龄≥18岁；2）临床及病理确诊为早期食管癌（T1a或T1b期）；3）符合ESD适应证。排除标准包括：1）合并严重全身性疾病，如其他恶性肿瘤或主要免疫缺陷；2）严重肝肾功能不全；3）肿瘤浸润至固有肌层；4）入组前接受过化疗或其他治疗；5）妊娠或哺乳期妇女；6）关键数据缺失。研究采用连续入组方式，初始纳入387例接受食管ESD的患者，应用纳入排除标准后，最终325例患者纳入分析。所有患者均计划进行3年随访，通过门诊和电话完成，随访完成率为87.4%。
2.2 手术过程
患者在全身麻醉下接受ESD。气管插管后行内镜检查，使用窄带成像（NBI）和卢戈氏碘染色勾勒病灶边界。在病灶边缘标记并注射染料。充分抬举病灶后，使用针状刀（Olympus Dual knife）在标记点外5 mm处切开。切开黏膜下层，剥离病灶黏膜。轻柔推开黏膜下组织暴露术野并拉伸病灶组织，确保完整切除。电凝止血。对于黏膜下剥离较深的患者，使用钛夹闭合创面，并喷洒胃黏膜保护剂促进愈合。
2.3 数据收集
收集的数据主要包括一般人口统计学信息、肿瘤相关信息、手术及住院详情以及外周血和炎症标志物。一般信息包括年龄、性别、体重指数（BMI）、吸烟饮酒史以及高血压、糖尿病、冠心病等合并症。肿瘤信息包括病灶位置（距门齿距离，cm）、肿瘤体积（mL）、病理类型（鳞状细胞癌、腺癌或神经内分泌癌）、切缘状态（阴性或阳性）、组织学分化等级（高、中、低）、黏膜或黏膜下浸润深度（T1a或T1b）以及是否存在淋巴血管侵犯。手术及住院详情包括手术时长（分钟）、术中失血量（mL）和住院天数（天）。外周血及炎症标志物包括白细胞计数（WBC, 109/L）、中性粒细胞计数（Neutrophils, 109/L）、淋巴细胞计数（Lymphocyte count, 109/L）、单核细胞计数（Monocyte count, 109/L）、嗜酸性粒细胞计数（Eosinophils, 109/L）、嗜碱性粒细胞计数（Basophils, 109/L）、血小板计数（Platelet count, 109/L）、红细胞分布宽度（RDW, %）以及炎症相关比值，包括中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）、血小板-淋巴细胞比值（PLR）和单核细胞-淋巴细胞比值（MLR），所有指标均在患者出院时采集。
2.4 统计分析
所有数据使用R软件（版本4.4.1）进行分析。连续变量以中位数（最小值-最大值）表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验；分类变量以计数（百分比）表示，组间比较采用卡方检验或Fisher精确检验。术后3年生存状态（存活/死亡）作为因变量。采用Cox比例风险模型分析外周血标志物（NLR, PLR, MLR）与患者死亡风险的关系。NLR、PLR和MLR既作为连续变量分析，也按四分位数分组作为分类变量分析。同时评估了这些标志物与单因素分析中显著的基线变量之间的交互作用对死亡风险的影响。为评估潜在非线性关联，采用限制性立方样条（RCS）分析检验NLR、PLR、MLR与死亡风险之间的剂量反应关系，设定三个节点，并检验线性和非线性趋势。此外，采用受试者工作特征（ROC）曲线评估NLR、PLR和MLR对术后3年生存的预测能力，最佳截断值根据最大约登指数确定，并计算灵敏度和特异性以指导临床风险分层。所有检验均为双侧，P < 0.05认为有统计学意义。
3 结果
3.1 三年内生存与死亡患者组间差异分析
3.1.1 人口统计学和临床病理特征
325例患者中，295例在ESD术后生存三年，生存率为90.8%。与生存组相比，死亡组患者高血压发生率（56.7% vs. 33.2%, P = 0.018）、肿瘤体积（2.1 mL vs. 1.6 mL, P = 0.0285）和切缘阳性率（46.7% vs. 16.3%, P < 0.001）显著更高。相反，死亡组病灶位置（距门齿距离：21.4 cm vs. 26.3 cm, P = 0.0019）、高分化肿瘤比例（16.7% vs. 49.8%, P < 0.001）和T1a浸润比例（43.3% vs. 83.7%, P < 0.001）显著更低。年龄、性别、BMI、吸烟饮酒状态等其他变量组间无显著差异。
3.1.2 出院时外周血参数
结果显示，死亡组患者白细胞计数（9.8 vs. 7.7 ×109/L, P = 0.0108）、中性粒细胞计数（8.1 vs. 6.5 ×109/L, P = 0.0149）和淋巴细胞计数（2.8 vs. 2.4 ×109/L, P = 0.0334）均显著高于生存组。此外，死亡组中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR, 3.8 vs. 2.8, P = 0.00122）、血小板-淋巴细胞比值（PLR, 357.0 vs. 286.2, P = 0.000258）和单核细胞-淋巴细胞比值（MLR, 0.63 vs. 0.47, P = 0.000435）也显著升高。血小板计数和红细胞分布宽度（RDW）组间无显著差异。
3.2 炎症生物标志物及其交互作用对患者生存的影响：Cox比例风险分析
3.2.1 NLR
当NLR作为连续变量分析时，其与死亡风险显著相关（HR = 1.895, 95% CI 1.290–2.784, P = 0.001），表明NLR升高与死亡风险增加相关。当NLR按四分位分组时，与第一四分位相比，第四四分位死亡风险显著更高（HR = 4.643, 95% CI 1.323–16.293, P = 0.017）。交互分析显示，NLR与病灶位置存在显著协同效应（HR = 2.922, 95% CI 1.227–6.959, P = 0.015），表明NLR升高合并病灶靠近门齿显著增加死亡风险。NLR与浸润深度也存在显著交互作用（HR = 1.927, 95% CI 1.127–3.294, P = 0.017），提示在肿瘤浸润较深的患者中，NLR与死亡风险的关联更明显。
3.2.2 PLR
PLR作为连续变量时显著影响生存（HR = 1.009, 95% CI 1.004–1.014, P < 0.001）。按四分位分组时，与第一四分位相比，第四四分位死亡风险显著更高（HR = 7.443, 95% CI 1.691–32.754, P = 0.008）。交互分析表明，PLR与肿瘤体积存在显著协同效应（HR = 4.619, 95% CI 1.376–15.507, P = 0.013），提示在肿瘤体积较大的患者中，PLR升高与死亡风险增加显著相关。PLR与切缘状态也存在显著交互作用（HR = 1.514, 95% CI 1.013–2.263, P = 0.043），表明在切缘阳性的患者中，PLR与死亡风险的关联更强。
3.2.3 MLR
MLR作为连续变量时显著影响生存状态（HR = 4.255, 95% CI 1.818–9.960, P = 0.001）。按四分位分组时，与第一四分位相比，第四四分位死亡风险显著更高（HR = 4.144, 95% CI 1.169–14.687, P = 0.028）。交互分析显示，MLR与病灶位置存在显著协同效应（HR = 4.089, 95% CI 1.494–11.192, P = 0.006），表明在病灶靠近门齿的患者中，MLR与死亡风险的关联更强。
在进一步调整患者合并症和肿瘤生物学特征等混杂因素后，PLR、NLR和MLR这三个炎症标志物仍是生存的独立预测因子，其中PLR的显著性最高。
3.3 NLR、PLR、MLR与死亡风险关系的限制性立方样条分析
结果表明，随着NLR、PLR和MLR升高，患者死亡风险呈现显著上升趋势（PTOTAL< 0.0001）。线性分析显示，NLR、PLR和MLR的PNonlinear均大于0.05，表明这三个炎症标志物与死亡风险之间的非线性关系不显著，即均呈现线性或近似线性关联。
3.4 NLR、PLR、MLR对死亡风险预测能力的ROC分析
结果显示，PLR的曲线下面积（AUC）最高（0.702），其次是MLR和NLR。其最佳截断值分别为337.6、0.56和3.63。当超过这些阈值时，患者死亡风险显著增加，表明高水平的PLR、MLR或NLR与不良生存结局相关。其中，MLR的灵敏度最佳，而NLR的特异性稍好。所有三个标志物均可作为预测患者生存状态的辅助指标。
3.4.1 敏感性分析
将NLR、PLR和MLR按中位数二分后重新进行ROC分析，结果显示PLR、NLR和MLR仍与生存结局显著相关，PLR的AUC最高，预测性能最优，表明研究结论稳健。
3.5 基于PLR构建整合风险评分
为进一步改善患者预后预测，研究结合多变量Cox分析中最显著的三个临床特征（肿瘤分化、浸润深度和切缘状态）与表现最佳的炎症标志物PLR，构建了一个简单的整合风险评分模型。风险评分计算公式为：风险评分 = 0.005 × PLR + 0.510 × 分化 + 0.796 × 浸润 + 0.612 × 切缘。结果显示，该风险评分预测3年死亡率的AUC最高，DeLong检验进一步证实风险模型的AUC显著高于其他四个单独指标。
4 讨论
本研究发现，出院时NLR较高的患者三年内死亡风险增加，这可能与全身免疫状态和潜在残留病灶密切相关。核心原因在于NLR升高反映了持续的炎症状态和全身免疫抑制。中性粒细胞代表先天免疫，具有促炎和促瘤能力，可分泌多种细胞因子（如IL-6、IL-8、VEGF等）促进肿瘤细胞增殖、血管生成、组织修复（也可能促进肿瘤复发）和转移。淋巴细胞则代表适应性免疫和抗肿瘤能力，特别是细胞毒性T细胞和NK细胞，是识别和清除癌细胞的主力军。高NLR表明中性粒细胞占主导而淋巴细胞相对减少，形成了有利于肿瘤生长的微环境。尽管ESD是旨在完全切除肿瘤的根治性治疗，但在某些情况下，显微镜下转移或切缘微小残留肿瘤可能无法在宏观或影像学上检测到。这些残留癌细胞持续释放信号，激活全身炎症反应（导致中性粒细胞升高），同时抑制有效的抗肿瘤免疫（导致淋巴细胞相对减少）。
类似地，PLR较高的患者也表现出死亡风险增加。核心原因在于PLR升高反映了血小板介导的促肿瘤微环境和免疫抑制。循环肿瘤细胞可激活血小板，使其聚集在肿瘤细胞周围形成物理屏障，帮助肿瘤细胞逃避免疫监视，抵抗血流剪切应力，增强在远处血管中的锚定和滞留，从而促进远端转移。活化的血小板还释放大量血小板衍生生长因子（PDGF）、转化生长因子-β（TGF-β）和血管内皮生长因子（VEGF），强烈刺激肿瘤细胞增殖、上皮-间质转化和纤维化，并促进肿瘤血管生成，为微转移灶提供血供，使其发展为临床可检测的转移瘤。此外，淋巴细胞减少削弱了术后有效清除潜在微小残留癌细胞或循环肿瘤细胞的能力，导致免疫监视功能下降。
MLR升高与死亡率增加相关的核心机制在于，高MLR反映了髓系介导的免疫抑制、组织修复以及促瘤行为。单核细胞可分化为M2型巨噬细胞。在肿瘤微环境中，大多数巨噬细胞呈现M2表型。M2巨噬细胞不攻击肿瘤，反而通过分泌抗炎因子、促进血管生成和组织修复来支持肿瘤细胞生存和播散。这可能通过分泌IL-10和TGF-β等细胞因子抑制细胞毒性T细胞和NK细胞功能，帮助肿瘤细胞逃避免疫攻击；分泌大量VEGF和PDGF等促血管生成因子为肿瘤提供营养和氧气；分泌基质金属蛋白酶（MMPs）降解细胞外基质，促进肿瘤侵袭和转移。单核细胞还在慢性炎症反应中起中介作用。这种慢性炎症状态产生活性氧（ROS）引起可能促进肿瘤发生的DNA损伤，并激活一系列信号通路（如NF-κB和STAT3），促进肿瘤细胞存活和增殖同时抵抗凋亡。淋巴细胞减少的机制与NLR和PLR完全一致，即免疫系统无法有效清除术后残留或新形成的肿瘤细胞。
PLR的预测能力优于NLR和MLR，可能源于其与血小板在肿瘤生物学中作用的直接关联。血小板首先可以包裹循环肿瘤细胞，提供物理保护；其次可分泌PDGF等生长因子，直接促进肿瘤进展。而淋巴细胞减少反映了抗肿瘤免疫能力下降。NLR受感染、急性应激等因素影响较大，主要反映中性粒细胞与淋巴细胞的平衡，强调炎症反应而非肿瘤特异性过程。MLR主要反映单核细胞相关的免疫状态，其变异可能不如血小板计数稳定和易检测，且同样更易受炎症和慢性疾病影响。
本研究的创新点在于交互作用分析。结果表明NLR与近端食管肿瘤存在协同效应。这可能是因为近端食管肿瘤血供更丰富，更容易发生局部淋巴结或远处转移。该区域肿瘤可能引发更明显的局部免疫和炎症反应，导致NLR升高。此外，近端食管肿瘤的生物学行为可能更具侵袭性，较高的NLR水平可能通过促进免疫逃逸和加剧炎症微环境进一步增加不良预后风险。NLR与浸润深度也显示显著协同效应。肿瘤浸润越深意味着肿瘤细胞已扩散至更深组织层，可能破坏局部血管和神经结构，引起更明显的局部免疫和炎症反应，促进中性粒细胞募集和活化，从而升高NLR水平。同时，深部浸润肿瘤可能与更多免疫逃逸现象相关，如T细胞抑制或免疫抑制细胞（如M2巨噬细胞）的促进，进一步放大NLR，形成恶性循环，增加远处转移和死亡风险。PLR与肿瘤体积存在显著协同效应。较大肿瘤在生长过程中常伴有组织缺氧、血管生成和微出血，这些刺激血小板聚集和促炎因子释放。血小板不仅参与止血和组织修复，还可通过分泌VEGF、PDGF等因子促进肿瘤血管生成、细胞增殖和侵袭，同时保护循环肿瘤细胞免于免疫清除。这些过程相互强化。因此，PLR与肿瘤体积的协同效应可能反映了血小板在大肿瘤中介导的促炎和免疫抑制效应。在切缘阳性的患者中，PLR与死亡风险的关联更强。这可能是因为阳性切缘表明术后存在残留肿瘤或微转移细胞，容易引发局部炎症反应。在此背景下，血小板可能通过促进肿瘤细胞生长和保护循环肿瘤细胞免于免疫清除进一步增强肿瘤侵袭性，从而增加死亡风险。MLR同样与近端食管肿瘤显示协同效应，这同样与该区域的解剖特征有关。MLR所反映的单核细胞升高优势可能在近端食管肿瘤背景下被放大，由此产生的炎症-免疫失衡可能更容易促进残留或微转移肿瘤细胞的生存、播散和转移，从而增加死亡风险。
同时，研究也为NLR、PLR和MLR建立了截断值范围，为临床医生提供了简便有效的风险评估工具。具体而言，当这些指标超过临床确定的阈值时，患者死亡风险显著增加，提示临床医生应对此类患者进行更密切的术后随访监测。利用这些阈值范围，医生可以更准确地识别高危患者，及时调整治疗方案或增加监测频率，从而改善长期预后。
通过将本研究结果与既往研究结合，构建了一个整合炎症状态与关键临床特征的风险评分，能够更准确地识别真正的高危患者。临床医生可利用此信息制定个体化随访和管理计划。对于低风险患者，可减少不必要的检查，避免医疗资源浪费。但需注意，本研究开发的风险评分是探索性的，其实际应用目前有限，未来研究可在此基础上开发更精确的预测模型。
本研究也存在一定局限性。首先，这是一项回顾性研究，数据收集可能存在选择偏倚。其次，是单中心研究，样本量相对较小，基线分析未完全考虑其他潜在影响因素。尽管多变量Cox分析遵循了事件数每变量（EPV）原则，模型整体稳定性可接受，但死亡事件数量有限降低了模型精确度，导致置信区间较宽。因此，这些发现应谨慎解读，未来需要更大规模或多中心研究进一步验证这些关联的可靠性。本研究仅在出院时采集了外周血炎症标志物，可能未能完全捕捉全身炎症反应的动态变化。未来研究可纳入多个时间点，如出院后一个月、三个月，以更全面评估炎症水平的时间变异及其与预后的关联。本研究进行了多次Cox分析，存在多重比较导致假阳性结果的风险。经过错误发现率（FDR）校正后，一些临界显著的交互效应变得不显著，表明交互分析结论是探索性的，需要在更大样本量的研究中进一步验证。
5 结论
本研究证明，NLR、PLR和MLR均以线性或近似线性方式与接受ESD的早期食管癌患者三年死亡风险呈显著正相关。NLR与近端食管肿瘤和浸润深度存在显著协同效应。PLR与肿瘤体积和切缘状态存在显著协同效应。MLR也与近端食管肿瘤存在显著协同效应。当这些指标超过特定阈值时，患者死亡风险显著增加，表明它们可作为术后高危患者的早期预警标志物。本研究为早期食管癌患者的预后管理提供了新的生物标志物证据。
