引用本文： 官桂林, 吳佳星, 郭曉蝶, 左懷全. 浸潤性乳腺癌新輔助化療療效預測指數. 中國普外基礎與臨床雜志, 2024, 31(5): 600-607. doi: 10.7507/1007-9424.202312045 復制
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乳腺癌是世界最常見的癌癥之一，在女性惡性腫瘤中，乳腺癌的發病率和死亡率均位列第1[1]。據統計，我國乳腺癌年齡標準化發病率和死亡率每年分別增加3.3%和1.0%，預計到2030年將增加11%以上[2]。作為乳腺癌綜合治療的重要組成部分，新輔助化療（neoadjuvant chemotherapy，NAC）不僅可以為部分局部晚期不可手術切除乳腺癌患者創造手術機會、縮小腫瘤、提高保乳率及獲取體內藥敏信息[3]，還能為達到病理完全緩解（pathologic complete response，pCR）的患者提示較好的預后[4]。有研究表明，磁共振成像[5-6]、18 氟標記的2-氟-2-脫氧-D-葡萄糖電子發射斷層計算機掃描[7-8]、胰島素樣生長因子受體[9]和氨基酸代謝物[10]可能成為預測NAC反應的潛在生物學標志物，但存在價格高昂、可重復性差、受限于設備及技術水平等的局限性，難以廣泛應用于臨床實踐。既往研究表明，營養和免疫狀態與乳腺癌患者的預后相關[11-13]，同時NAC會影響機體免疫細胞亞群和身體成分的變化，可能影響化療藥物的敏感性[14-15]。大量研究[16-19]根據已有的炎性標志物探索機體免疫和營養指標與pCR的關系，但這些生物學標志物主要應用于其他器官惡性腫瘤預后的預測。目前也沒有公認的指標可以預測乳腺癌NAC后pCR。因此，本研究分析了營養和免疫相關實驗室指標（以下簡稱實驗室指標）與pCR之間的關系，構建指標組合并確立最佳實驗室指標組合，以篩選作為乳腺癌NAC后pCR較為簡便、經濟及可重復的臨床預測指標。
1 資料與方法
1.1 研究對象
選取2020年9月1日至2022年10月31日期間在西南醫科大學附屬醫院（以下簡稱我院）乳腺外科接受NAC的310例乳腺癌患者作為研究對象。納入標準：① 于我院行空芯針穿刺確診為單側原發性浸潤性乳腺癌的女性患者；② 完成NAC并于我院行乳腺癌根治性手術治療；③ 有完整病歷資料，所有結果完整可靠；④ 初次NAC前未接受其他治療。排除標準：① 雙側乳腺癌，多灶性、多中心性乳腺癌；② 初診時有遠處轉移；③ 既往有惡性腫瘤病史或發病時合并其他系統惡性腫瘤；④ 合并血液系統疾病；⑤ 合并外傷、中毒、急慢性感染等；⑥ 合并心臟、肝臟、腎臟等重要器官功能障礙；⑦ 長期使用激素治療者；⑧ 未堅持完成全程新輔助治療者；⑨ 同時接受新輔助內分泌治療或新輔助放療；⑩ 相關資料缺失者。
1.2 臨床數據收集
通過我院電子病歷系統收集患者的基本資料，包括年齡，絕經狀態，身體質量指數（body mass index，BMI），腫瘤T分期，淋巴結分期，組織學分級，雌激素受體（estrogen receptor，ER）、孕激素受體（progesterone receptor，PR）、人表皮生長因子受體2（human epidermal growth factor receptor 2，HER2）和細胞核增殖指數（Ki-67）表達情況，手術方式，新輔助治療Miller-Payne分級以及淋巴結轉移數目。 收集患者初次NAC前空腹外周靜脈血實驗室指標水平及炎性標志物水平，實驗室指標包括白蛋白（albumin， ALB）、總膽固醇（total cholesterol，TC）、甘油三酯（triglyceride，TG）、高密度脂蛋白膽固醇（high density lipoprotein cholesterol，HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（low density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、載脂蛋白A- Ⅰ（apolipoprotein A- Ⅰ，ApoA- Ⅰ）、載脂蛋白B（apolipoprotein B，ApoB）、白細胞（white blood cell，WBC）、中性粒細胞（neutrophil，NEU）、淋巴細胞（lymphocyte，LYM）、單核細胞（monocyte，MON）及血小板（platelet，PLT）；炎性標志物包括中性粒細胞與淋巴細胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio， NLR）、血小板與淋巴細胞比值（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）、淋巴細胞與單核細胞比值（lymphocyte-to-monocyte ratio，LMR）、系統性炎癥指數（systemic immune-inflammation index，SII）及預后營養指數（prognostic nutritional index，PNI）。
1.3 治療方案
1.3.1 新輔助治療方案
本研究中HER2陰性患者接受蒽環聯合紫杉類藥物治療，HER2陽性患者接受蒽環或鉑類聯合紫杉類藥物化療并同時接受抗HER2靶向藥物治療。化療及靶向藥物用法用量均參照中國臨床腫瘤學會乳腺癌診療指南2022版[20]標準。
1.3.2 手術治療方案
所有患者接受末次NAC后2～4周行乳腺癌根治術，乳房手術包括保乳術和乳房全切術，腋窩淋巴結手術包括前哨淋巴結活檢和淋巴結清掃術。對于鎖骨上淋巴結轉移和部分鎖骨下淋巴結轉移的患者，由于進行術后放療而未行淋巴結清掃，故未納入本研究。
1.4 病理學評估和分組
根據NCCN指南2022版[21]，ER/PR陽性定義為 ≥1%的腫瘤細胞呈陽性染色；HER2陽性定義為免疫組化（immunohistochemistry，IHC）判讀為3+ 或IHC判讀為2+ 且熒光原位雜交檢測判讀為陽性；參考中國臨床腫瘤學會乳腺癌診療指南2022版[20]，將pCR定義為乳腺原發灶無浸潤性癌（可存在導管原位癌）且區域淋巴結陰性。空芯針穿刺標本以及術后標本的病理結果均由我院兩名病理科醫生（至少一名醫生具有副高級職稱）進行判讀。根據我國成人超重和肥胖界限的建議[22]，將患者分為肥胖組（BMI ≥28 kg/m2）和非肥胖組（BMI <28 kg/m2）。
1.5 統計學方法
使用R 4.3.1軟件對數據進行統計分析。 計量資料使用夏皮羅-威爾克檢驗進行正態性檢驗，以均數±標準差（
±s）或中位數（M）及上下四分位數（P25，P75）表示，組間比較采用兩獨立樣本的t檢驗或曼-惠特尼U檢驗；絕經狀態、BMI、ER、PR、HER2、Ki-67及手術方式為分類資料，以例（%）表示，組間比較采用成組卡方檢驗；腫瘤T分期、淋巴結分期和組織學分級為等級資料，以例（%）表示，組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗。采用非條件logistic回歸分析確定乳腺癌患者臨床病理特征和實驗室指標與乳腺癌NAC后pCR的相關性。使用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線下面積（area under curve，AUC）評估實驗室指標不同組合及炎性標志物的預測效能，確定實驗室指標最佳組合，使用pROC程序包對實驗室指標最佳組合與其他組合的AUC、實驗室指標最佳組合與炎性標志物的AUC兩兩進行Delong檢驗[23]。定量變量根據最佳截斷值轉變為二分類變量。檢驗水準α=0.05（雙尾）。
2 結果
2.1 實驗室指標與NAC后pCR的相關性分析結果
本研究共納入310例患者，經全程標準NAC后，有153例（49.4%）患者達到pCR。外周靜脈血實驗室指標與NAC后 pCR的相關性進行logistic回歸分析，結果見表1。由表1可見：初次NAC前的ALB和HDL-C與NAC后pCR呈正相關（P<0.05）； MON與NAC后pCR呈負相關（P<0.001）；TG、TC、LDL-C、ApoA-I、ApoB、WBC、NEU、LYM和PLT與NAC后pCR無相關性（P＞0.05）。
表1
外周靜脈血實驗室指標與NAC后 pCR的logistic回歸分析結果
2.2 構建實驗室指標組合
外周靜脈血實驗室指標中與NAC后pCR呈正相關者（ALB和HDL-C）為正向調節因子，與pCR呈負相關者（MON）為負向調節因子。根據調節方向的異同將上述兩類因子按數學簡單四項運算法則分別進行兩兩組合，得到6項組合。將這6項組合與pCR進行單因素logistic回歸分析，結果顯示這6項組合與pCR均呈顯著正相關關系（P<0.05），見表2。
表2
6項外周靜脈血實驗室指標組合與NAC后 pCR單因素logistic回歸分析結果
2.3 最佳實驗室指標組合的篩選和驗證結果
本研究使用ROC的AUC來評估實驗室指標6項組合的預測效能，并進行重復100次的10折交叉驗證，以最大AUC者為最佳組合。使用pROC程序包對最佳組合與其他組合的AUC兩兩進行Delong檢驗，其結果顯示： ALB/MON組合的AUC最高（中位數為0.708），故選擇為最佳實驗室指標組合，并將其定義為新輔助療效預測指數（neoadjuvant therapy predictive index，NTPI）； 另外2項組合作為備選組合: ALB?MON（中位 AUC=0.684，Z=0.653，P=0.514），ALB+HDL-C（中位AUC=0.683，Z=0.715，P=0.475）；余下3項組合HDL-C/MON（中位AUC=0.670，Z=2.026， P=0.043）、HDL-C?MON（中位AUC=0.618，Z=2.789，P=0.005） 和ALB×HDL-C （中位AUC=0.614，Z=2.534，P=0.011）的預測效能與最佳組合比較差異有統計學意義。
繪制實驗室指標最佳組合（即NTPI）的ROC曲線（圖1a），根據約登指數確定其最佳截斷值為146.609，此時敏感度為0.694，特異度為0.654。NTPI的AUC為0.708，95%CI為（0.651，0.766）；其校準曲線（圖1b）顯示NTPI的預測概率與實際概率大致匹配，Hosmer-Lemeshow檢驗提示擬合優度效果良好（χ2=0.1618，P=0.922）。
圖1
示NTPI的ROC曲線（a）及其校準曲線（b）
2.4 NTPI與現有預測標志物預測效能比較結果
既往研究[16, 24]顯示NLR、PLR、LMR、SII和PNI反映機體免疫和營養功能狀態，可以作為乳腺癌NAC后pCR的獨立預測因子。NTPI與上述5種炎性標志物的預測效能的比較結果見表3。由表3可見： NTPI的AUC值高于其他5種炎性標志物，與NLR、PLR、LMR 和SII比較差異均有統計學意義（P<0.05）；與PNI比較差異無統計學意義（P＞0.05）。提示NTPI的預測能力優于NLR、PLR、LMR和SII。
表3
NTPI與5種炎性標志物預測效能的Delong檢驗結果
2.5 乳腺癌臨床病理特征與NAC后pCR的相關性分析結果
本研究共納入310例患者，經全程標準NAC后，有153例（49.4%）患者達到pCR。310例患者的臨床病理特征與NAC后 pCR相關性單因素分析結果見表4。由表4可見：NAC后的pCR與患者的年齡、絕經狀態、BMI、淋巴結分期、組織學分級和手術方式無關（P＞0.05）；與腫瘤T分期，ER、PR、HER2和Ki-67的表達狀態以及NTPI有關（P<0.05）。 進一步進行多因素logistic回歸分析，其結果顯示：ER、HER2和Ki-67 表達以及NTPI是乳腺癌NAC后pCR的獨立預測因子。其中ER陽性患者NAC 后達到pCR的可能性僅為ER陰性患者的0.277倍，HER2陽性患者NAC 后達到pCR的可能性為HER2陰性患者的9.441倍，Ki-67 ≥30%的患者NAC 后達到pCR的可能性為Ki-67 <30%患者的2.503倍，NTPI ≥146.609的患者NAC 后達到pCR的可能性為NTPI <146.609患者的3.769倍。具體見表5。
表4
310例乳腺癌患者的臨床病理特征與NAC后 pCR相關性分析結果［例（%） ］
表5
310例乳腺癌患者的臨床病理特征與NAC后 pCR相關性的多因素logistic回歸分析結果
3 討論
20世紀70年代，NAC開始應用于局部晚期乳腺癌，其初衷是為了縮小腫瘤，易于手術切除。隨著研究的不斷深入，NAC的適應證已從不可手術的局部晚期乳腺癌擴展至需要輔助化療的可手術乳腺癌以及希望通過NAC縮小腫瘤以成功實施保乳手術的乳腺癌。同時NAC的意義被賦予更深層次的內涵,包括改進手術方式選擇，即時獲得藥敏信息，指導后續治療和改善長期預后。隨著接受NAC的乳腺癌患者的比例逐漸增高，預測腫瘤對NAC的反應至關重要。腫瘤浸潤淋巴細胞被證實可以預測乳腺癌患者NAC療效[25-26]，但目前無統一的檢測標準，尚不能作為乳腺癌常規檢測項目。影像學評估因其受限于設備條件和價格高昂而難以廣泛應用于臨床。乳腺癌治療前常規進行病理學檢查評估分子表型，與既往研究一致[27-29]。本研究結果提示ER、HER2和Ki-67表達狀態是乳腺癌NAC后pCR的預測指標。
免疫微環境和機體營養狀態與惡性腫瘤發生發展及預后相關。外周靜脈血實驗室指標檢查具有操作便捷、經濟、可重復性好的優點，能即時反映機體營養和免疫狀態。本研究以預測NAC后pCR為目標，篩選營養和免疫相關實驗室指標，構建了一種乳腺癌NAC后pCR預測指標，稱為NTPI。大多數既往研究[30-33]只調查了一小部分實驗室指標組合作為NAC后pCR的預測標志物，并且很少有研究[34]調查哪些標志物優于現有的炎癥標志物。本研究在構建預測指標的同時與現有的炎癥標志物進行比較，最終確定NTPI可以作為乳腺癌NAC后pCR的預測指標。而且NTPI是由ALB和MON兩種成分組成，能夠同時反映機體的營養和免疫狀態。
ALB是一種營養標志物，由肝臟合成，其濃度取決于合成速率、分解和損失速率以及經毛細血管的通量。乳腺癌可能是與營養過剩相關的惡性腫瘤[35]，有研究指出肥胖可導致絕經后女性乳腺癌發生風險增加27%[36]，乳腺癌復發或死亡風險增加30%[37]。我國乳腺癌患者營養不足的發生率不足10%，而絕經后乳腺癌患者營養過剩的發生率高達50%以上[38]。但有研究[39-40]表明，無論營養不良與否，ALB的濃度都會受到炎癥的影響，炎癥反應可能會增加對特定氨基酸的需求,用于急性期蛋白質合成及免疫和抗氧化防御，促進體內可用蛋白質（包括ALB）的降解。乳腺癌是一種全身性疾病，肝臟微轉移性腫瘤細胞的存在誘導Kupffer細胞產生包括白介素（interleukin，IL）-Iβ、IL-6和腫瘤壞死因子（tumor necrosis factor，TNF）在內的多種細胞因子，調節肝細胞合成ALB；同時TNF可能增加微血管的通透性，促進ALB經毛細血管滲出[41]。Laursen等[42]發現ALB可以抑制雌激素靶向的人乳腺癌MCF-7細胞株的增殖，其抑制作用與ALB的濃度相關，可能是通過調節自分泌生長調節因子的活性來影響腫瘤細胞增殖[43]。低ALB水平通常反映免疫功能受損，特別是細胞介導的免疫反應、吞噬細胞功能、細胞因子分泌、分泌抗體反應、抗體親和力和補體系統[44]，影響抗癌治療的反應。
MON和巨噬細胞是腫瘤微環境的重要組成部分。循環MON浸潤炎癥部位并在腫瘤微環境中分化為巨噬細胞，促進腫瘤細胞遷移和外滲[45-46]。Chittezhath 等[47]研究發現，MON中促炎細胞因子、趨化因子基因和促血管生成因子的表達增強，表明MON在人類腫瘤中具有促炎和促腫瘤作用，通過血管生成和侵襲、抑制抗腫瘤T細胞反應來促進腫瘤進展。張嘉雯等[48]總結前人的研究，闡述了腫瘤相關巨噬細胞通過包括分泌血管內皮生長因子、高表達葡萄糖轉運體3、分泌抑制性細胞因子、抑制細胞毒性T細胞功能等多種機制促進三陰性乳腺癌增殖、侵襲及耐藥性的產生。MON可以分泌包括巨噬細胞集落刺激因子（macrophage colony stimulating factor，M-CSF）在內的多種細胞因子。 Zhang等[49]將M-CSF轉染人乳腺癌MCF-7細胞株，發現M-CSF可以通過激活PI3K/AKT/Survivin通路抑制細胞凋亡，誘導自噬細胞死亡，從而介導MCF-7細胞對阿霉素耐藥。Ajabnoor等[50]也證實人乳腺癌MCF-7細胞株對紫杉醇耐藥與凋亡反應減弱到自噬上調的轉變有關。
綜上所述，ALB和MON對乳腺癌NAC后pCR的影響可能是通過調節免疫細胞功能、參與免疫防御、分泌細胞因子或自身參與細胞凋亡、誘導自噬細胞死亡、促進血管生成等方式來進行的。
本研究也存在諸多局限性。第1，本研究為單中心回顧性臨床研究，樣本量較小。第2，本研究只關注2個實驗室指標的組合來構建1個新的指數，因此在進一步的研究中應考慮2個以上實驗室指標的組合。第3，本研究只對NTPI進行內部驗證并確定為有效的預測指數，沒有進行外部驗證以確保外部有效性。第4，NTPI不能完全取代傳統預測指標，其對乳腺癌NAC后pCR的預測價值仍然需要進一步驗證。第5，ALB和MON如何影響乳腺癌新輔助治療效果的相關機制仍然需進一步研究和探討。
4 結論
NTPI的預測性能優于現有的炎癥標志物，是乳腺癌NAC后pCR的獨立預測因子，可以與其他指標聯合，提高對NAC后pCR人群的預測能力。NTPI通過常規術前檢查獲得，具有創傷小、經濟、可重復性好的優點，可用于日常臨床實踐，具有潛在預測價值，為對乳腺癌患者進行個體化治療提供治療思路。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者閱讀并理解了《中國普外基礎與臨床雜志》的政策聲明，我們沒有相互競爭的利益。
作者貢獻聲明：官桂林負責數據的收集、整理、分析及文章的撰寫；吳佳星和郭曉蝶負責協助數據的收集、整理以及文獻檢索；左懷全負責文章內容的審閱及提出修改意見。
倫理聲明：本研究通過了西南醫科大學附屬醫院臨床試驗倫理委員會的審批，批文編號：KY2023401。
乳腺癌是世界最常見的癌癥之一，在女性惡性腫瘤中，乳腺癌的發病率和死亡率均位列第1[1]。據統計，我國乳腺癌年齡標準化發病率和死亡率每年分別增加3.3%和1.0%，預計到2030年將增加11%以上[2]。作為乳腺癌綜合治療的重要組成部分，新輔助化療（neoadjuvant chemotherapy，NAC）不僅可以為部分局部晚期不可手術切除乳腺癌患者創造手術機會、縮小腫瘤、提高保乳率及獲取體內藥敏信息[3]，還能為達到病理完全緩解（pathologic complete response，pCR）的患者提示較好的預后[4]。有研究表明，磁共振成像[5-6]、18 氟標記的2-氟-2-脫氧-D-葡萄糖電子發射斷層計算機掃描[7-8]、胰島素樣生長因子受體[9]和氨基酸代謝物[10]可能成為預測NAC反應的潛在生物學標志物，但存在價格高昂、可重復性差、受限于設備及技術水平等的局限性，難以廣泛應用于臨床實踐。既往研究表明，營養和免疫狀態與乳腺癌患者的預后相關[11-13]，同時NAC會影響機體免疫細胞亞群和身體成分的變化，可能影響化療藥物的敏感性[14-15]。大量研究[16-19]根據已有的炎性標志物探索機體免疫和營養指標與pCR的關系，但這些生物學標志物主要應用于其他器官惡性腫瘤預后的預測。目前也沒有公認的指標可以預測乳腺癌NAC后pCR。因此，本研究分析了營養和免疫相關實驗室指標（以下簡稱實驗室指標）與pCR之間的關系，構建指標組合并確立最佳實驗室指標組合，以篩選作為乳腺癌NAC后pCR較為簡便、經濟及可重復的臨床預測指標。
1 資料與方法
1.1 研究對象
選取2020年9月1日至2022年10月31日期間在西南醫科大學附屬醫院（以下簡稱我院）乳腺外科接受NAC的310例乳腺癌患者作為研究對象。納入標準：① 于我院行空芯針穿刺確診為單側原發性浸潤性乳腺癌的女性患者；② 完成NAC并于我院行乳腺癌根治性手術治療；③ 有完整病歷資料，所有結果完整可靠；④ 初次NAC前未接受其他治療。排除標準：① 雙側乳腺癌，多灶性、多中心性乳腺癌；② 初診時有遠處轉移；③ 既往有惡性腫瘤病史或發病時合并其他系統惡性腫瘤；④ 合并血液系統疾病；⑤ 合并外傷、中毒、急慢性感染等；⑥ 合并心臟、肝臟、腎臟等重要器官功能障礙；⑦ 長期使用激素治療者；⑧ 未堅持完成全程新輔助治療者；⑨ 同時接受新輔助內分泌治療或新輔助放療；⑩ 相關資料缺失者。
1.2 臨床數據收集
通過我院電子病歷系統收集患者的基本資料，包括年齡，絕經狀態，身體質量指數（body mass index，BMI），腫瘤T分期，淋巴結分期，組織學分級，雌激素受體（estrogen receptor，ER）、孕激素受體（progesterone receptor，PR）、人表皮生長因子受體2（human epidermal growth factor receptor 2，HER2）和細胞核增殖指數（Ki-67）表達情況，手術方式，新輔助治療Miller-Payne分級以及淋巴結轉移數目。 收集患者初次NAC前空腹外周靜脈血實驗室指標水平及炎性標志物水平，實驗室指標包括白蛋白（albumin， ALB）、總膽固醇（total cholesterol，TC）、甘油三酯（triglyceride，TG）、高密度脂蛋白膽固醇（high density lipoprotein cholesterol，HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（low density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、載脂蛋白A- Ⅰ（apolipoprotein A- Ⅰ，ApoA- Ⅰ）、載脂蛋白B（apolipoprotein B，ApoB）、白細胞（white blood cell，WBC）、中性粒細胞（neutrophil，NEU）、淋巴細胞（lymphocyte，LYM）、單核細胞（monocyte，MON）及血小板（platelet，PLT）；炎性標志物包括中性粒細胞與淋巴細胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio， NLR）、血小板與淋巴細胞比值（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）、淋巴細胞與單核細胞比值（lymphocyte-to-monocyte ratio，LMR）、系統性炎癥指數（systemic immune-inflammation index，SII）及預后營養指數（prognostic nutritional index，PNI）。
1.3 治療方案
1.3.1 新輔助治療方案
本研究中HER2陰性患者接受蒽環聯合紫杉類藥物治療，HER2陽性患者接受蒽環或鉑類聯合紫杉類藥物化療并同時接受抗HER2靶向藥物治療。化療及靶向藥物用法用量均參照中國臨床腫瘤學會乳腺癌診療指南2022版[20]標準。
1.3.2 手術治療方案
所有患者接受末次NAC后2～4周行乳腺癌根治術，乳房手術包括保乳術和乳房全切術，腋窩淋巴結手術包括前哨淋巴結活檢和淋巴結清掃術。對于鎖骨上淋巴結轉移和部分鎖骨下淋巴結轉移的患者，由于進行術后放療而未行淋巴結清掃，故未納入本研究。
1.4 病理學評估和分組
根據NCCN指南2022版[21]，ER/PR陽性定義為 ≥1%的腫瘤細胞呈陽性染色；HER2陽性定義為免疫組化（immunohistochemistry，IHC）判讀為3+ 或IHC判讀為2+ 且熒光原位雜交檢測判讀為陽性；參考中國臨床腫瘤學會乳腺癌診療指南2022版[20]，將pCR定義為乳腺原發灶無浸潤性癌（可存在導管原位癌）且區域淋巴結陰性。空芯針穿刺標本以及術后標本的病理結果均由我院兩名病理科醫生（至少一名醫生具有副高級職稱）進行判讀。根據我國成人超重和肥胖界限的建議[22]，將患者分為肥胖組（BMI ≥28 kg/m2）和非肥胖組（BMI <28 kg/m2）。
1.5 統計學方法
使用R 4.3.1軟件對數據進行統計分析。 計量資料使用夏皮羅-威爾克檢驗進行正態性檢驗，以均數±標準差（±s）或中位數（M）及上下四分位數（P25，P75）表示，組間比較采用兩獨立樣本的t檢驗或曼-惠特尼U檢驗；絕經狀態、BMI、ER、PR、HER2、Ki-67及手術方式為分類資料，以例（%）表示，組間比較采用成組卡方檢驗；腫瘤T分期、淋巴結分期和組織學分級為等級資料，以例（%）表示，組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗。采用非條件logistic回歸分析確定乳腺癌患者臨床病理特征和實驗室指標與乳腺癌NAC后pCR的相關性。使用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線下面積（area under curve，AUC）評估實驗室指標不同組合及炎性標志物的預測效能，確定實驗室指標最佳組合，使用pROC程序包對實驗室指標最佳組合與其他組合的AUC、實驗室指標最佳組合與炎性標志物的AUC兩兩進行Delong檢驗[23]。定量變量根據最佳截斷值轉變為二分類變量。檢驗水準α=0.05（雙尾）。
2 結果
2.1 實驗室指標與NAC后pCR的相關性分析結果
本研究共納入310例患者，經全程標準NAC后，有153例（49.4%）患者達到pCR。外周靜脈血實驗室指標與NAC后 pCR的相關性進行logistic回歸分析，結果見表1。由表1可見：初次NAC前的ALB和HDL-C與NAC后pCR呈正相關（P<0.05）； MON與NAC后pCR呈負相關（P<0.001）；TG、TC、LDL-C、ApoA-I、ApoB、WBC、NEU、LYM和PLT與NAC后pCR無相關性（P＞0.05）。
表1
外周靜脈血實驗室指標與NAC后 pCR的logistic回歸分析結果
2.2 構建實驗室指標組合
外周靜脈血實驗室指標中與NAC后pCR呈正相關者（ALB和HDL-C）為正向調節因子，與pCR呈負相關者（MON）為負向調節因子。根據調節方向的異同將上述兩類因子按數學簡單四項運算法則分別進行兩兩組合，得到6項組合。將這6項組合與pCR進行單因素logistic回歸分析，結果顯示這6項組合與pCR均呈顯著正相關關系（P<0.05），見表2。
表2
6項外周靜脈血實驗室指標組合與NAC后 pCR單因素logistic回歸分析結果
2.3 最佳實驗室指標組合的篩選和驗證結果
本研究使用ROC的AUC來評估實驗室指標6項組合的預測效能，并進行重復100次的10折交叉驗證，以最大AUC者為最佳組合。使用pROC程序包對最佳組合與其他組合的AUC兩兩進行Delong檢驗，其結果顯示： ALB/MON組合的AUC最高（中位數為0.708），故選擇為最佳實驗室指標組合，并將其定義為新輔助療效預測指數（neoadjuvant therapy predictive index，NTPI）； 另外2項組合作為備選組合: ALB?MON（中位 AUC=0.684，Z=0.653，P=0.514），ALB+HDL-C（中位AUC=0.683，Z=0.715，P=0.475）；余下3項組合HDL-C/MON（中位AUC=0.670，Z=2.026， P=0.043）、HDL-C?MON（中位AUC=0.618，Z=2.789，P=0.005） 和ALB×HDL-C （中位AUC=0.614，Z=2.534，P=0.011）的預測效能與最佳組合比較差異有統計學意義。
繪制實驗室指標最佳組合（即NTPI）的ROC曲線（圖1a），根據約登指數確定其最佳截斷值為146.609，此時敏感度為0.694，特異度為0.654。NTPI的AUC為0.708，95%CI為（0.651，0.766）；其校準曲線（圖1b）顯示NTPI的預測概率與實際概率大致匹配，Hosmer-Lemeshow檢驗提示擬合優度效果良好（χ2=0.1618，P=0.922）。
圖1
示NTPI的ROC曲線（a）及其校準曲線（b）
2.4 NTPI與現有預測標志物預測效能比較結果
既往研究[16, 24]顯示NLR、PLR、LMR、SII和PNI反映機體免疫和營養功能狀態，可以作為乳腺癌NAC后pCR的獨立預測因子。NTPI與上述5種炎性標志物的預測效能的比較結果見表3。由表3可見： NTPI的AUC值高于其他5種炎性標志物，與NLR、PLR、LMR 和SII比較差異均有統計學意義（P<0.05）；與PNI比較差異無統計學意義（P＞0.05）。提示NTPI的預測能力優于NLR、PLR、LMR和SII。
表3
NTPI與5種炎性標志物預測效能的Delong檢驗結果
2.5 乳腺癌臨床病理特征與NAC后pCR的相關性分析結果
本研究共納入310例患者，經全程標準NAC后，有153例（49.4%）患者達到pCR。310例患者的臨床病理特征與NAC后 pCR相關性單因素分析結果見表4。由表4可見：NAC后的pCR與患者的年齡、絕經狀態、BMI、淋巴結分期、組織學分級和手術方式無關（P＞0.05）；與腫瘤T分期，ER、PR、HER2和Ki-67的表達狀態以及NTPI有關（P<0.05）。 進一步進行多因素logistic回歸分析，其結果顯示：ER、HER2和Ki-67 表達以及NTPI是乳腺癌NAC后pCR的獨立預測因子。其中ER陽性患者NAC 后達到pCR的可能性僅為ER陰性患者的0.277倍，HER2陽性患者NAC 后達到pCR的可能性為HER2陰性患者的9.441倍，Ki-67 ≥30%的患者NAC 后達到pCR的可能性為Ki-67 <30%患者的2.503倍，NTPI ≥146.609的患者NAC 后達到pCR的可能性為NTPI <146.609患者的3.769倍。具體見表5。
表4
310例乳腺癌患者的臨床病理特征與NAC后 pCR相關性分析結果［例（%） ］
表5
310例乳腺癌患者的臨床病理特征與NAC后 pCR相關性的多因素logistic回歸分析結果
3 討論
20世紀70年代，NAC開始應用于局部晚期乳腺癌，其初衷是為了縮小腫瘤，易于手術切除。隨著研究的不斷深入，NAC的適應證已從不可手術的局部晚期乳腺癌擴展至需要輔助化療的可手術乳腺癌以及希望通過NAC縮小腫瘤以成功實施保乳手術的乳腺癌。同時NAC的意義被賦予更深層次的內涵,包括改進手術方式選擇，即時獲得藥敏信息，指導后續治療和改善長期預后。隨著接受NAC的乳腺癌患者的比例逐漸增高，預測腫瘤對NAC的反應至關重要。腫瘤浸潤淋巴細胞被證實可以預測乳腺癌患者NAC療效[25-26]，但目前無統一的檢測標準，尚不能作為乳腺癌常規檢測項目。影像學評估因其受限于設備條件和價格高昂而難以廣泛應用于臨床。乳腺癌治療前常規進行病理學檢查評估分子表型，與既往研究一致[27-29]。本研究結果提示ER、HER2和Ki-67表達狀態是乳腺癌NAC后pCR的預測指標。
免疫微環境和機體營養狀態與惡性腫瘤發生發展及預后相關。外周靜脈血實驗室指標檢查具有操作便捷、經濟、可重復性好的優點，能即時反映機體營養和免疫狀態。本研究以預測NAC后pCR為目標，篩選營養和免疫相關實驗室指標，構建了一種乳腺癌NAC后pCR預測指標，稱為NTPI。大多數既往研究[30-33]只調查了一小部分實驗室指標組合作為NAC后pCR的預測標志物，并且很少有研究[34]調查哪些標志物優于現有的炎癥標志物。本研究在構建預測指標的同時與現有的炎癥標志物進行比較，最終確定NTPI可以作為乳腺癌NAC后pCR的預測指標。而且NTPI是由ALB和MON兩種成分組成，能夠同時反映機體的營養和免疫狀態。
ALB是一種營養標志物，由肝臟合成，其濃度取決于合成速率、分解和損失速率以及經毛細血管的通量。乳腺癌可能是與營養過剩相關的惡性腫瘤[35]，有研究指出肥胖可導致絕經后女性乳腺癌發生風險增加27%[36]，乳腺癌復發或死亡風險增加30%[37]。我國乳腺癌患者營養不足的發生率不足10%，而絕經后乳腺癌患者營養過剩的發生率高達50%以上[38]。但有研究[39-40]表明，無論營養不良與否，ALB的濃度都會受到炎癥的影響，炎癥反應可能會增加對特定氨基酸的需求,用于急性期蛋白質合成及免疫和抗氧化防御，促進體內可用蛋白質（包括ALB）的降解。乳腺癌是一種全身性疾病，肝臟微轉移性腫瘤細胞的存在誘導Kupffer細胞產生包括白介素（interleukin，IL）-Iβ、IL-6和腫瘤壞死因子（tumor necrosis factor，TNF）在內的多種細胞因子，調節肝細胞合成ALB；同時TNF可能增加微血管的通透性，促進ALB經毛細血管滲出[41]。Laursen等[42]發現ALB可以抑制雌激素靶向的人乳腺癌MCF-7細胞株的增殖，其抑制作用與ALB的濃度相關，可能是通過調節自分泌生長調節因子的活性來影響腫瘤細胞增殖[43]。低ALB水平通常反映免疫功能受損，特別是細胞介導的免疫反應、吞噬細胞功能、細胞因子分泌、分泌抗體反應、抗體親和力和補體系統[44]，影響抗癌治療的反應。
MON和巨噬細胞是腫瘤微環境的重要組成部分。循環MON浸潤炎癥部位并在腫瘤微環境中分化為巨噬細胞，促進腫瘤細胞遷移和外滲[45-46]。Chittezhath 等[47]研究發現，MON中促炎細胞因子、趨化因子基因和促血管生成因子的表達增強，表明MON在人類腫瘤中具有促炎和促腫瘤作用，通過血管生成和侵襲、抑制抗腫瘤T細胞反應來促進腫瘤進展。張嘉雯等[48]總結前人的研究，闡述了腫瘤相關巨噬細胞通過包括分泌血管內皮生長因子、高表達葡萄糖轉運體3、分泌抑制性細胞因子、抑制細胞毒性T細胞功能等多種機制促進三陰性乳腺癌增殖、侵襲及耐藥性的產生。MON可以分泌包括巨噬細胞集落刺激因子（macrophage colony stimulating factor，M-CSF）在內的多種細胞因子。 Zhang等[49]將M-CSF轉染人乳腺癌MCF-7細胞株，發現M-CSF可以通過激活PI3K/AKT/Survivin通路抑制細胞凋亡，誘導自噬細胞死亡，從而介導MCF-7細胞對阿霉素耐藥。Ajabnoor等[50]也證實人乳腺癌MCF-7細胞株對紫杉醇耐藥與凋亡反應減弱到自噬上調的轉變有關。
綜上所述，ALB和MON對乳腺癌NAC后pCR的影響可能是通過調節免疫細胞功能、參與免疫防御、分泌細胞因子或自身參與細胞凋亡、誘導自噬細胞死亡、促進血管生成等方式來進行的。
本研究也存在諸多局限性。第1，本研究為單中心回顧性臨床研究，樣本量較小。第2，本研究只關注2個實驗室指標的組合來構建1個新的指數，因此在進一步的研究中應考慮2個以上實驗室指標的組合。第3，本研究只對NTPI進行內部驗證并確定為有效的預測指數，沒有進行外部驗證以確保外部有效性。第4，NTPI不能完全取代傳統預測指標，其對乳腺癌NAC后pCR的預測價值仍然需要進一步驗證。第5，ALB和MON如何影響乳腺癌新輔助治療效果的相關機制仍然需進一步研究和探討。
4 結論
NTPI的預測性能優于現有的炎癥標志物，是乳腺癌NAC后pCR的獨立預測因子，可以與其他指標聯合，提高對NAC后pCR人群的預測能力。NTPI通過常規術前檢查獲得，具有創傷小、經濟、可重復性好的優點，可用于日常臨床實踐，具有潛在預測價值，為對乳腺癌患者進行個體化治療提供治療思路。
重要聲明
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倫理聲明：本研究通過了西南醫科大學附屬醫院臨床試驗倫理委員會的審批，批文編號：KY2023401。
