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基于控制营养状况（CONUT）评分构建的列线图对结外NK/T细胞淋巴瘤患者的预后价值分析

11月21日

作者：张硕孙财桑威

单位：徐州医科大学附属医院血液科淋巴瘤中心

来源：Annals of hematology，10.1007/s00277-023-05232-3

作者简介

桑威

医学博士，副教授，主任医师，博士生导师

徐医附院细胞研究和转化医学中心副主任
徐医附院血液科科副主任,淋巴瘤病区主任
中华医学会血液学分会淋巴细胞疾病学组委员
中国抗癌协会淋巴瘤专委会委员
中国EBV相关疾病工作组秘书长
中国抗癌协会血液肿瘤专业委员会青年委员
中国抗癌协会血液肿瘤委员会慢淋工作组委员
中国抗癌协会第一届T细胞淋巴瘤工作组委员
中国老年医学会血液学分会淋巴瘤学组委员
江苏省医学会血液学分会青年委员会副主任委员
江苏省淋巴瘤联盟副主席
江苏省医学会血液学分会淋巴瘤学组委员
江苏省“六大人才高峰”“333”人才培养对象
江苏省“科教强卫工程”青年医学人才
国家自然科学基金评审专家

孙财

徐州医科大学附属医院血液科主治医师

张硕

徐州医科大学附属医院血液内科2020级硕士研究生

研究背景

结外NK/T细胞淋巴瘤（ENKTL）是非霍奇金淋巴瘤的一种独特亚型，与EB病毒感染有关。由于高侵袭性的组织学和临床行为，大多数患者的预后仍然较差。国际预后指数等模型在预测患者预后方面存在一定的局限性。近年来，营养不良是恶性肿瘤患者中普遍存在的问题，它在肿瘤的生长、进展和转移中起着至关重要的作用。既往研究表明，控制营养状况评分（CONUT）可以预测胆管癌、肺癌、胃癌和弥漫性大B细胞淋巴瘤等患者的生存期，而目前还没有发现使用CONUT评分来评估新诊断的ENKTL患者的预后。

研究目的

控制营养状况评分作为一种原始的营养评估工具，可用于评估各种恶性肿瘤患者的预后。然而，其在结外NK/T细胞淋巴瘤患者中的预测能力从未得到证实。我们的多中心回顾性研究旨在探讨其在新诊断的ENKTL患者中的预后价值。

研究方法

本研究回顾性分析了2003年至2021年共1085例新诊断的ENKTL患者的临床资料。采用Cox比例风险回归模型探讨总生存期（OS）的预后因素。采用Kaplan-Meier分析法评价ENKTL的生存率，组间差异采用log-rank检验。使用受试者工作特征（ROC）曲线和决策曲线分析（DCA），研究了CONUT、国际预后指数（IPI）、韩国预后指数（KPI）和自然杀伤细胞淋巴瘤预后指数（PINK）的预后价值。

结果

所有患者的中位年龄为47岁（范围：3-86岁），其中744名（68.6%）患者为男性（男女比例为2.2:1）。大多数患者根据主要受累部位划分为鼻腔受累（n = 937，86.4%）。此外，大多数患者处于Ann Arbor分期I/II期和CA分期I/II期。中位随访时间为62.7个月（95% CI: 59.5-65.9个月），5年的生存率为72.2%。训练队列的中位随访时间为63.60个月（95% CI：59.53–67.67），验证队列的中位随访时间为60.47个月（95% CI：56.15–64.78）。训练队列和验证队列患者的5年OS率分别为72.1%和72.4%。训练队列和验证队列之间没有统计学意义上的显著差异（P > 0.05），这两个队列的主要基线特征列于表1。

表1 训练队列和验证队列之间的基线特征

注：CONUT：控制营养状况；BM involvement：骨髓受累；KPI：韩国预后指数；IPI：国际预后指数；PINK：自然杀伤淋巴瘤预后指数。

在单因素分析中，CONUT评分（HR: 1.188; 95 CI: 1.125-1.256），ECOG PS≥2 （HR: 4.283; 95% CI: 3.230-5.679），Ann Arbor分期 III-IV期（HR: 1.858; 95% CI: 1.370-2.521），骨髓受累（HR: 4.516; 95% CI: 2.567-7.946），其他原发部位（HR: 2.188; 95% CI: 1.578-3.032），淋巴细胞计数（HR: 0.649; 95% CI: 0.517-0.814）和CA分期III-IV期（HR: 1.961; 95% CI: 1.470-2.616）是患者较强的预后因素（P < 0.001, 表2）。将与患者生存期显著相关的临床变量纳入多因素分析，结果显示，CONUT、年龄、ECOG PS、骨髓受累和CA分期是ENKTL患者显著的独立预后因素。

表2 ENKTL患者的单因素和多因素分析

注：CONUT：控制营养状况评分；BM involvement：骨髓受累；ECOG PS：东部合作肿瘤组表现状态；LYC：淋巴细胞计数；HDL：高密度脂蛋白；LDL：低密度脂蛋白。*连续变量

本研究创建了一个预后列线图来预测ENKTL患者的1年、3年和5年的OS（图1）。预后列线图显示，CONUT对ENKTL患者预后的影响最大。此外，我们还对预后列线图和绘制的校准曲线进行了内部验证和外部验证。内部和外部验证的校准曲线显示，实际结果和列线图的预测之间具有高度的一致性（图2A，B）。

图1：ENKTL患者的列线图

图2：红色实线表示列线图的性能，与对角线虚线的匹配度越高，预测效果越好。A内部验证；B外部验证

根据患者的营养状况将患者分为三组，结果显示严重营养不良患者的生存率最低（P < 0.001，图3A）。12个月内共死亡197例，其中104例（52.8%）为中度营养不良，37例（18.8%）为严重营养不良。ENKTL患者的主要分期系统为Ann Arbor期和CA期，我们研究了不同的CONUT水平是否能准确有效地区分两个分期系统的预后。我们发现，Ann Arbor期（I-II/ III-IV）和CA期（I-II/ IV）组的CONUT可以对患者的生存进行重新分层（图3B-D，F），而CONUT不能准确地对CA分期III期组的患者进行分层（图3E）。

图3 基于CONUT分层的OS的Kaplan-Meier生存分析（三组）。A：所有患者的OS；B：Ann Arbor 分期I/II期患者的OS；C：Ann Arbor 分期III/IV期患者的OS；D：CA分期I/II期患者的OS；D：CA分期III期患者的OS；F：CA分期IV期患者的OS

所有患者均有完整的预后评分，如IPI、KPI和PINK。为了进一步解释CONUT在ENKTL患者中的有效性，我们采用ROC曲线分析来评估3年OS的不同模型之间的鉴别能力。结果显示，在训练队列和验证队列中，基于CONUT的列线图的曲线下面积明显优于KPI、IPI和PINK模型（DeLong：P < 0.001，图4A，B）。此外，我们通过DCA分析检查了训练队列和验证队列的净收益，结果表明，基于CONUT的列线图远比其他模型更能预测预后（图4C，D）。

图4基于CONUT评分的列线图的预后能力评价。不同模型的曲线下面积（AUCs）：A训练队列；B验证队列。DCA曲线评估不同决策策略的临床效用：C训练队列；D验证队列

为了进一步研究CONUT对ENKTL患者预后的影响，我们对KPI、IPI和PINK模型的不同组进行了亚组分析。高CONUT评分患者与较差的OS相关（P = 0.049，5年OS 80.5% vs 78.8% vs 61.8%，图5A）。同样，CONUT也可以准确地对KPI（3/4组）组、IPI（LR+LIR）组、IPI（HIR+HR）组、PINK（IR）组和PINK（HR）组（P < 0.05，图5）的患者进行重新预后分层。

图5 ENKTL患者的Kaplan-Meier生存曲线。不同CONUT水平在下列各组的预后：A：KPI（1/2组）；B：KPI（3/4组）；C：IPI（LR+LIR）组；D：IPI（HIR+HR）组；E：PINK（IR）组；F：PINK（HR）组

结论

本回顾性研究表明CONUT可以有效地对ENKTL患者的预后进行分层，而且基于CONUT评分建立的列线图也是一种有效的预测预后模型。