用于预测低级别胶质瘤患者生存率的列线图模型构建*

林明健，王文波△，夏学巍，丁乙夫，廖红展，周配权，李文才，夏少怀，谭 洁

(1.桂林医学院附属医院神经外科，广西桂林 541001；2.桂林医学院广西脑与认知神经科学重点实验室，广西桂林 541001)

胶质瘤是原发性脑肿瘤最常见的恶性肿瘤，约占中枢系统恶性肿瘤的80%[1]，其中包括胶质母细胞瘤(WHO 4级)和低级别胶质瘤(LGG，WHO 2～3级)。低级别胶质瘤生长较为缓慢，目前低级别胶质瘤的治疗仍以手术为主，放疗及化疗为辅[2-3]，但即便采取最佳的治疗措施，威胁生命的肿瘤复发事件仍不可避免[4]。

列线图是一个图形计算比例尺工具，是多因素校准后的可视化结果，已被用于预测各种疾病的临床结果，如恶性肿瘤、退行性疾病、和代谢性疾病，并且可以为临床医生预测患者生存率、制定个性化方案提供依据[5]。目前，以列线图模型构建低级别胶质瘤的临床预测因素模型仍较少见，本研究基于TCGA数据库进行分析，旨在构建列线图模型，利用常见临床数据预测LGG患者的生存率。

1 资料与方法

1.1 资料来源

从癌基因组数据库(TCGA，https://www.cancer.gov/about-nci/organization/ccg/research/structural-genomics/tcga)下载胶质瘤LGG队列1994-2018年诊断为LGG患者临床数据，分别记录肿瘤等级(Ⅱ级或Ⅲ级)，诊断年龄，性别(男性或女性)，KPS评分(在手术后记录，以80分为界限分组)，首发症状(头痛、癫痫或其他)，首发症状持续时间(以90 d为界限分组)，首次治疗后肿瘤有无进展、肿瘤部位(左侧、右侧或中线)，化疗史，放疗史，分子亚型(IDH突变+1p/19q编码型、IDH突变+1p/19q非编码型、IDH野生型)，生存时间(以时间为单位)和生存状态(生存或死亡)。所有数据均来源于TCGA数据库，不需要知情同意和伦理委员会批准。

1.2 统计学处理

1.2.1Kaplan-Meier生存分析和Cox多因素分析验证方法

将性别、诊断年龄、KPS评分、肿瘤分级、首发症状、首发症状持续时间、首次治疗后肿瘤有无进展、肿瘤部位、化疗史、分子亚型、头部肿瘤史、既往头痛病史、既往癫痫病史、额外药物使用史、术前抗癫痫治疗史为自变量，将生存时间和生存状态为因变量进行Kaplan-Meier生存曲线分析，利用Kaplan-Meier生存曲线验证TCGA数据库中各临床因素与LGG患者总体生存率关系。使用单因素与多因素Cox风险模型进行分析，计算风险比(HR)与 95%置信区间(CI)量化评估临床因素与LGG患者预后相关性。使用GraphPad Prism 8.0 软件(GraphPad Software,Inc,La Jolla,CA)绘制Kaplan-Meier 生存曲线。以P<0.05为差异有统计学意义。

1.2.2列线图观察指标及绘制方法

选取10个临床参数(性别、诊断年龄、KPS、部位、首发症状、首发症状持续时间、首次治疗后肿瘤有无进展、放疗史、分子亚型、肿瘤分级)，使用易侕2.0版本(http://13.75.107.110/cn/index.html)绘制LGG患者临床参数列线图(Nomogram图)，同时绘制ROC曲线图验证列线图区分度，ROC曲线下面积(AUC)越接近1，表示列线图区分度越高，绘制预测生存率与实际生存率曲线对比图验证列线图校准度，预测生存率与实际生存率曲线越相近，表示列线图校准度越高。

2 结 果

2.1 TCGA患者临床数据及人口特征

从TCGA数据库中纳入529例患者临床信息，男291例，女238例，KPS评分大于80分的患者占38.9%，分子亚型为IDH突变+1p19q非编码型占多数(42.9%)，肿瘤分级G2与G3例数相当，有346例患者既往无头部肿瘤史，最常见的首发症状为癫痫，首次症状持续时间多数小于90 d，肿瘤部位在左侧和右侧患者例数类似。

2.2 Kaplan-Meier生存分析和Cox多因素分析验证各临床因素与低级别胶质瘤患者预后关系

Kaplan-Meier生存分析结果显示诊断年龄>65岁、KPS评分小于80分、肿瘤分级G3、分子亚型为IDH野生型、首次治疗后肿瘤有进展、有化疗史与LGG患者中位生存时间降低相关，即与患者较高病死率相关(P<0.05)，见表1。将P<0.05的临床变量纳入COX多因素分析中，诊断年龄大于65岁、肿瘤分级G3级、分子亚型为IDH野生型、首次治疗后肿瘤有进展是LGG患者的独立危险因素(P<0.05)，见表2。

表1 人口特征表和KM生存分析

表2 COX纳入因素及分析结果

2.3 绘制并验证临床参数列线图预测低级别胶质瘤生存率

列线图结果提示分子亚型为IDH野生型、肿瘤G3级、首次治疗后肿瘤有进展、年龄>65岁得分均较高，其中年龄>80岁得分最高(图1)。因此，可将每个临床参数累积得分与列线图横轴对应的患者30、60、90个月的总体生存率(OS)相对应，从而预测单个患者各个时间段的总体生存率。

选取10个临床参数，分别计算各临床参数得分，总分由各临床参数得分相加，总分所对应的30、60、90个月生存率即为列线图预测个体患者生存率。

列线图区分度验证：用于预测30、60、90个月患者总体生存率的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.810、0.850、0.874，AUC均接近1，表示区分度高，即列线图预测性能良好。同时，实际预测曲线与验证曲线较为吻合，该列线图的预测死亡值和实际死亡值在训练集和验证集上均表现出良好的一致性，30、60、90个月的模型预测线与实际病死率均较为接近，见图2、3。

ROC曲线下面积(AUC)越接近1，表示列线图区分度高，即预测性能良好。

红色线为模型预测线，蓝色线为95%置信区间，绿色线为实际死病死率。

3 讨 论

LGG患者的诊断及治疗方法取决于患者的预后因素，包括组织学、肿瘤分级、诊断年龄、首次出现的症状、手术切除范围、肿瘤大小和位置、神经功能缺损及某些分子标记[6-7]。列线图已在预测临床风险特征和某些癌症的预后方面显示出良好的效果[8-9]。本研究目的在于开发和验证LGG患者的个体生存列线图，通过临床参数预测患者生存率。

GORLIA等[10]利用欧洲癌症研究与治疗组织(EORTC)中339例诊断为LGG的患者数据，确定了首发症状出现时间短，组织学类型为星形细胞肿瘤和肿瘤直径大于5 cm 3个风险因素并进行了列线图验证，显示结果均为与总体生存率低相关，但此研究风险因素较少，且未加入常见临床因素，如年龄、性别、肿瘤分级等。WANG等[11]使用TCGA数据库的临床数据绘制列线图，共纳入性别，组织学诊断(少突胶质细胞瘤/少突星形细胞瘤或星形细胞瘤)，IDH突变类型，肿瘤分级，诊断年龄和生长停滞特定转录本5(GAS5)基因表达等因素，结果表明GAS5表达及其他临床因素与LGG患者的OS相关，此研究验证了基因表达与患者生存率的相关性。本研究使用了TCGA数据库并纳入10个常见临床参数及预后变量，例如术后KPS评分，统计学上存在显著差异。

有研究报道，IDH突变是低级别胶质瘤患者积极预后和化疗敏感性的显著标记[12]，而IDH野生型的患者预后极差[13]。IDH突变状态和1p/19q共缺失对胶质瘤有预后价值[14]。本研究所绘制列线图结果也同样显示IDH突变得分低，可视为有利因素。

在临床工作中，LGG患者常见的临床症状为癫痫发作及头痛，在TCGA数据库中，以癫痫发作为首发症状的患者占多数。FEYISSA等[15]研究发现术前癫痫发作可能与IDH1 突变和MGMT基因启动子甲基化状态有关，但与其他神经胶质瘤特征(包括肿瘤分级，位置或组织病理学)无关，所以传统观念上认为癫痫发作是LGG患者预后的良性因素。但本研究对首发症状(癫痫、头痛或其他)与患者总体生存率进行Kaplan-Meier生存分析及COX多因素分析，差异均无统计学意义(P>0.05)，而通过列线图可以发现以头痛为首发症状得分较高，即预后较差，考虑此结果是由于TCGA数据库中存在混杂因素导致，故需进一步前瞻性试验验证。

既往研究表明LGG患者年龄、性别、肿瘤部位等因素不同可导致预后存在差异。ALATTAR等[16]研究发现对于年龄<50岁的非额叶肿瘤患者，尽管IDH突变率相当，但肿瘤全切后的生存率存在差异，即额叶LGG患者的预后较好。ZHAO等[17]研究结果显示女性患者和已婚者的预后要好于男性患者和未婚者。ALTIERI等[18]在研究中将胶质瘤患者以右侧与左侧分组，发现右侧额叶对IDH1突变型肿瘤具有更良性的预测价值。在本研究中年龄>65岁是LGG患者总体生存率的独立危险因素，而性别、肿瘤部位虽然统计学未见差异，但在列线图中发现，男性、肿瘤位于左侧两个因素得分较高，具有更差预后。

目前低级别胶质瘤放射治疗的选择仍然存在争议。在欧洲癌症研究与治疗组织一项随机研究中对LGG患者术后放射治疗的有效性进行调查，仅放射治疗并不能改善OS，但可以缓解水肿，颅内高压等症状[19]，术后再次接受放化疗联合治疗是一种安全可行的治疗方法[20]。在本研究中，单因素分析显示接受化疗患者的总体生存率更高，但Cox多因素中未见差异有统计学意义，而在列线图中发现接受放疗得分更低，预后更好。所以，对于术后辅助放化疗对患者的收益需个体化看待，并需更多前瞻性试验验证。

本研究中利用单因素、多因素分析及开发的列线图，可以为患者提供简单、直观和定量的预后判断，从而方便临床医生对LGG患者总体生存率的把握，使患者得到最大获益。

本研究也存在局限性：(1)研究数据来自TCGA数据库，未进行相关试验验证；(2)未从数据库中获取手术切除相关数据，不可避免对试验结果有所影响；(3)纳入列线图中的临床因素仍然不够，需要进一步的实验验证。

本研究利用统计学工具，使用10个临床参数绘制列线图并对其进行验证，从而达到预测低级别胶质瘤患者生存率，提供临床风险评估的目的，旨在为更多的LGG患者获取最大收益。