基于新型指数LANR的诺模图（该指数由术前淋巴细胞、白蛋白和中性粒细胞组成），用于预测胃癌患者的预后：一项回顾性研究

《Frontiers in Oncology》：Nomogram based on the novel index LANR, composed of preoperative lymphocytes, albumin, and neutrophils, for predicting prognosis in patients with gastric cancer: a retrospective study

　　胃癌患者预后与LANR指数及新生存预测模型的构建

　　胃癌（GC）是一种在全球范围内高发的消化道恶性肿瘤，其发病率和死亡率持续上升，给患者的生命健康带来了严重威胁。由于胃癌通常在中晚期才被发现，患者往往错过了最佳治疗时机，导致预后较差。尽管TNM分期系统被广泛用于评估胃癌患者的临床预后，但其在预测个体化生存风险方面仍存在一定的局限性。因此，寻找更为精确的预后标志物，成为临床研究的重要方向之一。本研究聚焦于一种新型的综合生物标志物——淋巴细胞-中性粒细胞-白蛋白比值（LANR），旨在探讨其与胃癌患者预后之间的关系，并构建一个能够准确预测总体生存率（OS）的新型列线图模型。

LANR的构成包括术前的淋巴细胞计数、中性粒细胞计数和血清白蛋白水平，这三个指标分别代表了炎症反应、免疫功能和营养状态。通过将这些指标进行整合，LANR能够更全面地反映患者体内复杂的生物学状态。炎症反应与肿瘤的发生、发展和转移密切相关，而免疫功能的下降可能使肿瘤细胞更容易逃脱免疫系统的监视。营养状态则是衡量患者整体健康状况和免疫功能的重要参数，营养不良不仅影响患者的治疗效果，还可能促进肿瘤的进展。因此，LANR作为一种综合指标，能够更准确地捕捉患者体内炎症、免疫和营养状态的相互作用，为胃癌患者的预后评估提供新的视角。

本研究共纳入了497名接受根治性手术的胃癌患者，其中346名用于训练队列，151名用于验证队列。通过回顾性分析，研究人员发现LANR与多个临床病理特征存在显著关联，包括肿瘤大小、T分期、N分期、化疗情况等。在训练队列中，LANR与总体生存率具有显著的负相关性，表明LANR值越低，患者的生存风险越高。在验证队列中，这一趋势同样存在，进一步验证了LANR的独立预后价值。此外，研究还比较了LANR与其他常用综合指标（如中性粒细胞-淋巴细胞比值NLR、预后营养指数PNI和血小板-淋巴细胞比值PLR）的预测能力，结果显示LANR在预测胃癌患者总体生存率方面表现更为优越。

为了构建一个直观且实用的预测模型，研究人员基于多变量Cox回归分析的结果，开发了一个新的列线图模型。该模型能够将多个临床和病理参数转化为直观的点数，从而帮助临床医生更便捷地进行生存率预测。列线图的构建过程充分考虑了各个变量的相对权重，并通过图形化的方式展示不同变量对生存率的影响。研究还采用了校准曲线和决策曲线分析（DCA）来评估模型的预测准确性和临床实用性。结果显示，校准曲线在训练队列和验证队列中均表现出良好的一致性，说明模型的预测结果与实际观察结果高度吻合。同时，DCA分析表明，该模型在不同风险阈值下均能提供更高的净收益，进一步支持其在临床中的应用价值。

在训练队列中，列线图模型对3年、5年和7年总体生存率的预测AUC分别为0.768、0.832和0.893，而在验证队列中，相应的AUC值为0.795、0.823和0.833。这些数值均高于0.7，表明模型具有较高的预测能力。值得注意的是，该模型的C指数分别为0.726和0.745，进一步验证了其在不同队列中的稳定性和可靠性。C指数是衡量模型区分能力的重要指标，其数值越高，表示模型对生存率的预测越准确。此外，通过Kaplan-Meier生存曲线分析，研究人员发现低风险组患者的生存率显著高于高风险组，这一结果为临床风险分层提供了依据。

在风险分层方面，研究人员通过X-tile软件确定了LANR的最优截断值为17.6，并据此将患者分为高风险和低风险两组。进一步分析显示，低风险组患者的总体生存率明显优于高风险组，表明LANR不仅是一个独立的预后标志物，还能够有效辅助临床医生进行个体化风险评估。这种分层方法不仅有助于识别高风险患者，还能够为这些患者提供更密切的随访和个性化的治疗策略。例如，对于高风险患者，医生可能需要考虑更积极的治疗方案，如强化化疗或更频繁的影像学检查，以降低复发和死亡的风险。

从机制上看，LANR的临床意义可能与肿瘤微环境中的炎症反应、免疫功能和营养状态密切相关。中性粒细胞在肿瘤微环境中具有双重作用，一方面可以促进肿瘤的生长、血管生成和转移，另一方面也能通过释放活性氧和氮氧化物直接杀伤肿瘤细胞，或通过增强T细胞的活性间接对抗肿瘤。然而，当中性粒细胞数量增加时，它们也可能分泌抑制性细胞因子，削弱T细胞和自然杀伤细胞的功能，从而导致免疫逃逸。此外，中性粒细胞还可以通过形成中性粒细胞胞外陷阱（NETs）协助肿瘤细胞在新的环境中定植，促进转移的发生。相比之下，淋巴细胞在维持免疫监视和抑制肿瘤细胞增殖方面发挥着关键作用。血清白蛋白作为营养状态的重要指标，不仅影响血浆胶体渗透压，还与肿瘤的免疫逃逸和转移能力相关。因此，LANR的降低可能反映了机体在面对肿瘤时的免疫功能受损和营养储备不足，从而导致更差的预后。

尽管本研究结果具有重要的临床意义，但其仍存在一定的局限性。首先，该研究为单中心回顾性研究，样本量相对有限，可能影响结果的代表性。其次，虽然建立了验证队列进行内部验证，但缺乏外部验证，限制了模型的普遍适用性。因此，未来的研究需要进一步扩大样本规模，进行多中心、前瞻性研究，以验证LANR和列线图模型在不同人群和医疗环境中的稳定性。此外，研究还应探讨LANR与其他生物标志物的联合应用，以期提高预测的准确性。

从临床实践的角度来看，该列线图模型的开发为胃癌患者的预后评估提供了新的工具。通过将LANR与传统的临床病理参数相结合，模型能够更全面地反映患者的综合状态，从而为个体化治疗决策提供支持。对于高风险患者，列线图可以帮助医生识别出需要更积极干预的个体，而对于低风险患者，则可以减少不必要的治疗，降低医疗成本。同时，该模型还能够为临床研究提供数据支持，帮助研究人员更深入地理解胃癌的生物学机制，并探索新的治疗靶点。

总体而言，LANR作为一项新的生物标志物，不仅在胃癌的预后评估中表现出独立的预测价值，还能够通过列线图模型实现更精准的生存率预测。这一发现为胃癌的临床管理提供了新的思路，有助于改善患者的治疗效果和生存质量。然而，为了进一步推广这一模型，仍需更多的临床数据支持，并在更大规模的患者群体中进行验证。未来的研究可以结合基因组学、蛋白质组学等多组学数据，进一步探索LANR与胃癌生物学行为之间的潜在机制，从而为精准医学的发展提供理论依据。