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GNRI，PNI和CONUT在弥漫大B细胞淋巴瘤中的预后价值

2022年01月19日

作者：张硕桑威

单位：徐州医科大学附属医院血液科淋巴瘤中心

编译：Annals of Case Reports & Reviews；doi: 10.39127/2574-5747/ACRR:1000282

弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是一种侵袭性疾病，在细胞来源、临床特征和分子发病机制上具有较高的异质性，约占非霍奇金淋巴瘤（NHL）的40%。在以利妥昔单抗为基础的免疫化疗时代，R-CHOP方案显著提高了患者的生存期，但约40%的患者会出现复发或难治性。国际预后指数（IPI）、修订的国际预后指数（R-IPI）和NCCN-IPI，被广泛用于患者分层和指导个体化治疗，但仍存在不同程度的局限性。因此，寻求更为精准的预后因素和预后积分系统迫在眉睫。

桑威

医学博士，副教授，副主任医师，硕士生导师

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
江苏省淋巴瘤联盟副主席
江苏省医学会血液学分会淋巴瘤/骨髓瘤学组委员
江苏省“六大人才高峰”培养对象
江苏省“科教强卫工程”青年医学人才

张硕

徐州医科大学附属医院血液内科2020级硕士研究生

研究目的

目前所知的能够反映机体营养状况的指标，如老年人营养风险指数（GNRI）、预后营养指数（PNI）和控制营养状态评分（CONUT）等已被证明能预测相关恶性肿瘤疾病患者的预后。本回顾性研究将探索和验证三种营养指标在预测DLBCL预后中的作用，并进一步分析综合营养指标的预后价值。

研究方法

本研究回顾性分析了在徐州医科大学附属医院血液科确诊的236例DLBCL患者的临床资料。通过限制立方样条（RCS）和MaxStat分析，将连续变量转化为分类变量。采用Kaplan-Meier方法分析各变量对预后的影响。组间差异评估采用Log-rank检验。单因素和多因素分析采用Cox比例风险模型。

结果

中位年龄为63岁（范围：10-91岁），132例（55.9%）患者年龄在60岁以上。116例（49.2%）患者为女性，只有12.3%有B症状，患者的基线临床主要特征总结见表1。图片1.png 微信截图_20220119171921.png

采用RCS和MaxStat分析表明，GNRI、PNI和CONUT的最佳分界点分别为107.38、49和5（图1）。微信截图_20220119172006.png

图1 A：PNI和弥漫大B细胞淋巴瘤风险之间的非线性关系。B: GNRI和弥漫大B细胞淋巴瘤风险之间的非线性关系。

单因素分析显示，CONUT、PNI、GNRI和血红蛋白均与DLBCL的生存率显著相关。经多变量分析后，CONUT、PNI、白蛋白和中枢受累者是OS的独立预后预测因子（P ＜ 0.05，表2）。

Kaplan-Meier结果显示，与高PNI、高GNRI及低CONUT患者相比，低PNI（PNI＜49）、低GNRI（GNRI＜107.38）及高CONUT（CONUT≥5）的患者与较差的OS相关（PNI: P ＜ 0.001， 3-y: 33.2% vs 57.3%；GNRI: P = 0.006，2-y：24.3% vs 52.0%；CONUT：P = 0.006，2-y：24.3%vs52.0%，图2）。

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图2 (A) PNI、(B) GNRI和(C) CONUT是预测DLBCL患者生存的三个指标。

对GCB型、BCL-2阳性和BCL-6阳性，GNRI和PNI高水平的患者的OS明显高于GNRI和PNI水平低的患者（图3、4、5）,且PNI可以准确区分IPI-LR患者的预后，而不能区分IPI LIR/HIR/HR组患者的预后（图6）。图片2.png

图3 DLBCL患者Kaplan‐Meier生存曲线。(A)PNI、(B)GNRI和(C)CONUT在GCB组不同预后水平。

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图4 DLBCL患者Kaplan‐Meier生存曲线。不同PNI和GNRI水平(A-B)在BCL-2阳性表达组的预后。

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图5 DLBCL患者Kaplan‐Meier生存曲线。(A)CONUT，(B)GNRI和(C)PNI在BCL-6阳性表达组中的预后。图片5.png

图6 DLBCL患者Kaplan‐Meier生存曲线; 不同PNI水平在(A) LR、(B) LIR、(C) HIR和(D) HR组的预后分析

同时，由CONUT、GNRI和PNI确定的营养不良组的患者预后最差（图7A），在IPI-LR和IPI-LIR组，与营养状况正常组相比，营养不良组的患者预后最差（图7B-C）。图片6.png

图7 (A) GNRI、PNI和CONUT测定营养不良的OS;(B) IPI-LR组和(C) IPI-LIR组营养不良患者的预后

结论

CONUT和PNI可用于预测DLBCL患者的生存率。在GCB型、BCL-2阳性、BCL-6阳性患者中，GNRI、PNI水平高的患者OS明显高于GNRI、PNI水平低的患者，由GNRI、PNI、CONUT整合的营养不良组患者的预后明显差于营养状况好的患者。最后，我们还发现PNI能够准确区分IPI预后系统中的低危组患者。由于本研究为单中心的回顾性研究，未来我们将通过多中心前瞻性的研究来证实我们的发现。

责任编辑：肿瘤资讯-小编
排版编辑：肿瘤资讯-Gao