简介：摘要目的探讨小野寺预后营养指数(PNI)与根治性放化疗或放疗的食管鳞癌患者的预后关系，为评估疗后长期生存提供方便、有效、准确的预测指标。方法回顾分析2013—2015年在河北医科大学第四医院行根治性放化疗或放疗并符合入组条件的食管鳞癌患者共231例，统计分析每例患者不同放疗阶段的PNI值并运用ROC曲线确定放疗前PNI的最佳临界值，将231患者分为营养良好组(86例)和营养不良组(145例)。应用Kaplan-Meier法生存分析，Cox模型分析不同营养状况与预后关系。比较两组患者近期疗效及不良反应。结果全组患者放疗前、第3周、第6周及结束后1月时的PNI均值分别为48.68±5.08、39.68±4.87、43.74±4.89、48.31±4.92。运用ROC曲线确认的患者疗前PNI最佳临界值为49.25，曲线下面积为0.655，敏感性为68.6%，特异性为60.9%。营养良好组(PNI≥49.25)的5年总生存率和无进展生存率分别为36.0%和31.3%，均优于营养不良组(PNI<49.25)的19.3%和18.6%(P＝0.001、0.039)。多因素分析显示疗前PNI为总生存的独立预后因素(P＝0.021)。进一步分层分析发现临床分期为Ⅰ、Ⅱ期以及同期化疗者营养良好组的总生存优于营养不良组(P＝0.007、0.004)。另外，营养良好组放疗后缓解率高于营养不良组(P＝0.047)，而≥3级急性放射性食管炎发生率有低于营养不良组趋势(P＝0.060)。结论疗前患者的PNI作为方便、可靠的指标可预测食管鳞癌根治性放化疗或放疗后的生存状况，PNI较高者具有较好的预后和放疗耐受性，尤其是在分期偏早或同期化疗患者中PNI的预测价值更大。

简介：摘要目的探讨食管癌根治性调强放疗采用选择性淋巴引流区照射(ENI)和累及野照射(IFI)的疗效和安全性，筛选适合ENI照射的患者，为食管癌的个体化治疗提供依据。方法收集2006年1月至2015年12月在河北医科大学第四医院接受根治性调强放疗符合入组条件的924例食管癌患者的临床资料，其中接受ENI组272例，IFI组652例，以倾向评分配比法平衡后，ENI组272例，IFI组272例，比较两组患者的临床病理特征。采用Kaplan-Meier法计算1、3、5年无局部区域复发生存率、无进展生存率和总生存率，并行Log rank检验。采用Cox风险模型进行单因素和多因素预后分析。结果经倾向评分配比后，ENI组和IFI组患者的临床病理特征差异无统计学意义(均P>0.05)。中位随访85.9个月，随访率为95.9%。ENI组患者的1、3、5年无进展生存率分别为65.3%、31.7%和18.4%，IFI组患者的1、3、5年无进展生存率分别为54.0%、20.9%和12.7%，差异有统计学意义(P＝0.001)。ENI组患者的1、3、5年总生存率分别为79.0%、43.7%和24.9%，IFI组患者的1、3、5年总生存率分别为75.0%、31.8%和17.2%，差异有统计学意义(P＝0.003)。多因素分析显示，性别、肿瘤体积、N分期、照射范围是影响食管癌患者无进展生存时间和总生存时间的独立因素(均P<0.05)。亚组分析显示，男性、年龄≤66岁、颈胸上段癌、病变长度≤6 cm、T1～2期、N0～1期、Ⅰ～Ⅱ期、肿瘤体积≤50 cm3、剂量>60 Gy、化疗1～2个周期ENI组患者的预后明显优于IFI组(均P<0.05)。ENI组患者的治疗总失败率和局部区域复发率均明显低于IFI组(均P<0.05)。ENI组患者≥2级和≥3级骨髓抑制的发生率明显高于IFI组(均P<0.05)，但两组患者≥3级放射性食管炎、放射性肺炎和晚期不良反应的差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论食管癌患者接受根治性放疗，尤其是相对年轻、早期、颈胸上段食管癌接受化疗患者，给予ENI照射可明显改善预后。

简介：摘要目的探讨系统免疫炎症指数(SII)与接受根治性放疗的食管癌患者预后的关系，并联合TNM分期预测患者预后。方法回顾分析河北医科大学第四医院放疗科2014年至2016年收治的248例食管癌患者临床资料，其中，男146例，女102例；中位年龄67岁；同期化疗134例，单纯放疗114例。计算患者放疗前SII，运用受试者工作特征(ROC)曲线确定SII的最佳临界值，分为低SII组和高SII组。生存分析采用Kaplan-Meier法，多因素分析采用Cox比例风险模型。比较不同水平SII联合TNM分期患者的预后以及对生存的预测价值。结果根据ROC曲线确定治疗前SII最佳临界值为740.80，将全组患者分为低SII组(<740.80，150例)和高SII组(≥740.80，98例)。低SII组患者放疗后客观缓解率显著高于高SII组(86.0%∶75.5%，χ2＝4.39，P＝0.036)。低SII组和高SII组患者1、3、5年总生存(OS)率分别为78.6%、45.6%、32.3%和71.0%、28.3%、16.4%(χ2＝11.22，P＝0.001)，两组1、3、5年无进展生存(PFS)率分别为67.0%、36.9%、32.0%和45.5%、17.5%、12.5%(χ2＝15.38，P<0.001)。多因素分析显示TNM分期、治疗方式和放疗前SII为患者OS及PFS的独立影响因素(HR＝1.39~1.60，P<0.05)。放疗前SII较低且临床分期偏早患者的预后优于其他亚组(χ2＝13.68、13.43，P＝0.001)。SII联合TNM分期预测生存的曲线下面积(AUC)(0.70)高于SII(0.63)及TNM分期(0.62)(Z＝2.48、2.57，P<0.05)。结论SII对于食管癌放疗预后生存有较高的预测价值，放疗前SII越高患者预后越差，SII联合TNM分期可提高预测准确性。

简介：摘要目的分析放疗前预后营养指数(PNI)对临床Ⅲ期食管癌患者生存预后的影响。方法回顾性分析2013年至2017年河北医科大学第四医院125例临床Ⅲ期接受根治性放疗的食管癌患者，计算PNI、营养风险指数(NRI)等营养指标，采用受试者工作特征曲线(ROC)确定PNI最佳临界值为49.925，依此预后营养指数将患者分为低PNI组(PNI<49.925)和高PNI组(PNI≥49.925)，NRI以100作为临界值分为NRI≥100和NRI<100，采用Kaplan-Meier法计算总生存(OS)和无进展生存(PFS)并行单因素生存分析，Cox回归模型对OS和PFS进行多因素生存分析。结果放疗前PNI与血红蛋白(HGB)(r＝0.505，P<0.001)和NRI(r＝0.594，P<0.001)呈正相关。低PNI组和高PNI组患者1、3、5年OS分别为67.5%、27.3%、11.4%和85.4%、45.8%、27.4%，两组比较差异有统计学意义(χ2＝8.569，P<0.05)，低PNI组和高PNI组患者1、3、5年PFS分别为59.7%、23.2%、4.9%和79.2%、35.4%、24.9%，两组比较差异有统计学意义(χ2＝6.715，P<0.05)。单因素分析显示，大体肿瘤体积(GTV)、放疗剂量、化疗、白蛋白(ALB)、NRI和PNI水平与总生存(χ2＝6.822、4.326、4.474、13.123、8.846、8.569，P<0.05)和无进展生存相关(χ2＝7.869、4.636、5.874、10.911、8.544、6.715，P<0.05)。多因素分析显示，GTV、放疗剂量、PNI是患者OS的独立影响因素(P<0.05)，GTV、放疗剂量、是否化疗、PNI是患者PFS的独立影响因素(P<0.05)。结论放疗前PNI是接受根治性放疗的临床Ⅲ期食管癌患者预后影响因素，可作为有效的预后指标。

简介：摘要目的探讨筛选出的长链非编码RNA（lncRNA）作为评估神经胶质瘤预后标志物的可能性。方法选择癌症基因组图谱（TCGA）数据库建库至2018年12月的694个胶质瘤样本和5个癌旁组织样本，筛选胶质瘤组织与癌旁组织间有差异的lncRNA、微RNA（miRNA）和mRNA，分析三者与神经胶质瘤患者预后的相关性，并构建竞争性内源RNA（ceRNA）网络。基于基因本体（GO）数据库和京都基因与基因组百科全书（KEGG）数据库对mRNA的生物学功能进行富集分析。采用Kaplan-Meier法对各lncRNA、miRNA或mRNA不同表达水平患者进行生存分析，获得与预后相关的lncRNA、miRNA和mRNA。通过单因素和多因素Cox比例风险回归模型分析ceRNA网络中有差异的lncRNA，构建预测患者5年总生存率的lncRNA预后模型。根据构建的模型，计算TCGA数据库中694个样本每个样本的危险值，以中位危险值为临界值，将患者分为高风险组（≥中位危险值）、低风险组（<中位危险值），并绘制两组的生存曲线；绘制依据lncRNA预后模型的危险值预测TCGA数据库中神经胶质瘤患者5年总生存率的受试者工作特征（ROC）曲线；采用pheatmap R软件包绘制高、低风险组患者预后模型中各lncRNA基因表达水平的热图。结果从TCGA数据库共得到神经胶质瘤与癌旁组织间有差异的44个lncRNA、19个miRNA和54个mRNA，并绘制出ceRNA网络图；经Kaplan-Meier法分析，其中22个lncRNA、7个miRNA和38个mRNA与患者总生存相关。单因素Cox回归分析得到28个与预后相关的lncRNA，经多因素Cox回归分析，根据赤池信息准则（AIC）查找最优的涉及16个lncRNA的预后风险模型，即危险值=ARHGAP31-AS1×（-0.357 7）+ LY86-AS1×（0.155 1）+WARS2-IT1×（0.206 4）+PART1×（-0.110 0）+AC110491.1×（-0.142 6）+CACNA1C-IT2×（-0.381 3）+HAS2-AS1×（0.128 8）+AC092171.1×（-0.161 3）+CCDC26×（-0.144 2）+HCG15×（0.384 0）+AL359541.1×（-0.289 2）+GRM5-AS1×（0.120 5）+LINC00237×（-0.085 1）+LINC00310×（-0.213 0）+VCAN-AS1×（-0.090 3）+LINC00303×（0.091 5）。根据构建模型计算的中位危险值为0.758，高风险组患者5年总生存率为16.8%（95% CI 11.4%~24.7%），低风险组患者5年总生存率为75.7%（95% CI 68.5%~83.7%）。构建的lncRNA模型预测患者5年总生存率的ROC曲线下面积为0.893。热图显示该模型中各lncRNA基因表达水平在高风险组和低风险组患者间有一定差异。结论依据筛选的lncRNA构建的预后风险模型可较好评估神经胶质瘤患者预后，这些lncRNA有望成为神经胶质瘤预后相关的新候选生物标志物。