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【背景及目的】
乳腺癌的研究诊疗水平逐年提高，患者预后预测的研究也取得的重大的进展。目前国际上用于评估患者复发风险的工具或指标更多的集中在基因和分子靶向药物作用位点检测上。因经济和技术水平受限，即使是欧美ー些发达国家也难以推广，只能存在于实验室和大型医疗公司中。近年来，越来越多的研究证实了外周血中的免疫细胞具有重要的作用，肿瘤患者外周血免疫细胞在数量和功能上发生了很大的改変，而这种改変对预后判断具有重要的价值。研究表明，外周血免疫细胞与肿瘤患者治疗预后存在相关性，如NLR、LMR、MONO等。因此，我们致カ探索外周血常规相关指标与乳腺癌术后预后之间的关系，并希望通过结合实验室简单易得的外周血常规相关指标和临床病理指标来建立ー个新型的预后模型，以此来区分乳腺癌患者术后复发或死亡的高危人群，同时可以计算相应的概率风险。
【资料和方法】
本研究回顾性分析了349例原发性浸润性乳腺癌患者临床特征及生存情况，收集了临床基本変量（年龄、肿瘤大小、淋巴结分期、TMN分期、分化程度、组织学类型、雌孕激素受体状态、HER-2状态、分子分型）以及4项患者术前外周血常规指标（NLR，PLR，LMR，MONO)。计算均数，标准差，中位数等指标描述连续性变量，以构成比描述分类变量。通过生存曲线和对数秩检验来对乳腺癌术后复发和死亡进行单因素分析。多因素比例风险回归（逐步向前回归法）进行多因素分析。通过ROC曲线获取曲线下面积（AUC)来评估模型的区分度。根据预后指数的最优截断值将所有患者分成低、高两个风险组，并绘制相应的Kaplan-Meier曲线，来验证模型识别高危患者的能力。通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验来评价预测模型的校准能力。建立多因素比例风险回归模型方程可计算相关风险概率。P<0.05差异有统计学意义。
【结果】
1.通过单因素分析筛选出的与复发显著相关的变量为：肿瘤大小、淋巴结分期、TMN分期、雌激素受体状态、孕激素受体状态。与死亡显著相关的变量为：肿瘤大小、淋巴结分期、TMN分期、雌激素受体状态、孕激素受体状态。
2.经过多因素分析后，发现淋巴结分期、雌激素受体状态、NLR、MONO可以纳入最终的复发预测模型。纳入死亡预测模型的变量仅有淋巴结分期和雌激素受体状态。建立复发风险预测模型。
3.通过区分度和校准度评估复发模型预测风险能力，通过预后指数的ROC曲线得到曲线下面积为0.745。根据ROC曲线的最佳截断值将患者分成低、高2个风险组，两组生存曲线有明显差异。模型预测值与实际观测值之间的差异没有统计学显著性，预测模型有良好的校准度。
【结论】
1.通过收集単一研究中心的回顾性的临床数据，在调整其他生存显著相关的临床变量后，我们发现外周血常规NLR、MONO是乳腺癌患者术后复发的危险因素。
2.利用简单、易获取的常规外周血常规指标，结合生存显著相关的临床变量，我们构建了一个预测浸润性乳腺癌复发风险的模型。
3.这个模型具备较好的预测能力，有良好的区分度和校准度，对于存在较高复发风险的乳腺癌患者有较强的识别能力。
乳腺癌的研究诊疗水平逐年提高，患者预后预测的研究也取得的重大的进展。目前国际上用于评估患者复发风险的工具或指标更多的集中在基因和分子靶向药物作用位点检测上。因经济和技术水平受限，即使是欧美ー些发达国家也难以推广，只能存在于实验室和大型医疗公司中。近年来，越来越多的研究证实了外周血中的免疫细胞具有重要的作用，肿瘤患者外周血免疫细胞在数量和功能上发生了很大的改変，而这种改変对预后判断具有重要的价值。研究表明，外周血免疫细胞与肿瘤患者治疗预后存在相关性，如NLR、LMR、MONO等。因此，我们致カ探索外周血常规相关指标与乳腺癌术后预后之间的关系，并希望通过结合实验室简单易得的外周血常规相关指标和临床病理指标来建立ー个新型的预后模型，以此来区分乳腺癌患者术后复发或死亡的高危人群，同时可以计算相应的概率风险。
【资料和方法】
本研究回顾性分析了349例原发性浸润性乳腺癌患者临床特征及生存情况，收集了临床基本変量（年龄、肿瘤大小、淋巴结分期、TMN分期、分化程度、组织学类型、雌孕激素受体状态、HER-2状态、分子分型）以及4项患者术前外周血常规指标（NLR，PLR，LMR，MONO)。计算均数，标准差，中位数等指标描述连续性变量，以构成比描述分类变量。通过生存曲线和对数秩检验来对乳腺癌术后复发和死亡进行单因素分析。多因素比例风险回归（逐步向前回归法）进行多因素分析。通过ROC曲线获取曲线下面积（AUC)来评估模型的区分度。根据预后指数的最优截断值将所有患者分成低、高两个风险组，并绘制相应的Kaplan-Meier曲线，来验证模型识别高危患者的能力。通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验来评价预测模型的校准能力。建立多因素比例风险回归模型方程可计算相关风险概率。P<0.05差异有统计学意义。
【结果】
1.通过单因素分析筛选出的与复发显著相关的变量为：肿瘤大小、淋巴结分期、TMN分期、雌激素受体状态、孕激素受体状态。与死亡显著相关的变量为：肿瘤大小、淋巴结分期、TMN分期、雌激素受体状态、孕激素受体状态。
2.经过多因素分析后，发现淋巴结分期、雌激素受体状态、NLR、MONO可以纳入最终的复发预测模型。纳入死亡预测模型的变量仅有淋巴结分期和雌激素受体状态。建立复发风险预测模型。
3.通过区分度和校准度评估复发模型预测风险能力，通过预后指数的ROC曲线得到曲线下面积为0.745。根据ROC曲线的最佳截断值将患者分成低、高2个风险组，两组生存曲线有明显差异。模型预测值与实际观测值之间的差异没有统计学显著性，预测模型有良好的校准度。
【结论】
1.通过收集単一研究中心的回顾性的临床数据，在调整其他生存显著相关的临床变量后，我们发现外周血常规NLR、MONO是乳腺癌患者术后复发的危险因素。
2.利用简单、易获取的常规外周血常规指标，结合生存显著相关的临床变量，我们构建了一个预测浸润性乳腺癌复发风险的模型。
3.这个模型具备较好的预测能力，有良好的区分度和校准度，对于存在较高复发风险的乳腺癌患者有较强的识别能力。