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红细胞分布宽度对非小细胞肺癌患者的临床价值

更新时间:2009-03-28

肺癌是我国当前发病率最高的恶性肿瘤,且呈逐年上升趋势,其病死率亦居于我国各种恶性肿瘤的首位[1]。在女性患者中,发病及死亡率也仅次于乳腺癌,位居第二位[2]。在我国,肺癌一直预后很差,数据显示其5年生存率仅仅16.1%[3]。非小细胞肺癌为肺癌的主要病理类型。临床上多数肺癌患者就诊时已较晚,因而确定一个简单、廉价的可协助判断患者的肿瘤分期和转移的参数是很重要的。红细胞分布宽度(red blood cell distribution width,RDW)代表了红细胞的体积变化。其在传统上被用于贫血的病因研究[4]。近年来将高RDW和疾病进展、不良预后联系起来,如心脏疾病、代谢综合征、特发性肺纤维化以及糖尿病等[5-8]。RDW也被报道为炎性指标,且当前研究表明恶性肿瘤与慢性炎症状态有因果关系[9]。本文将山东省千佛山医院自2012年9月—2015年3月收治的非小细胞肺癌患者246例,根据分期、淋巴结转移的程度进行分组,比较不同组间的RDW水平。现报道如下。

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1 临床资料

1.1 一般资料 整理了山东省千佛山医院于2012年9月—2015年3月就诊的非小细胞肺癌患者246例。纳入的病人群体均为初诊患者,入院后均行血细胞分析及胸部CT检查,且无血液系统疾病、心脏疾病。其中男性174例,女性72例。根据国际肺癌研究协会修订的第八版肺癌TNM分期,Ⅰ期35例,Ⅱ期68例,Ⅲ期113例,Ⅳ期30例。根据淋巴结转移程度,N0 43例,N1 63例,N2 109例,N3 31例。肺癌的诊断是经过病理证实的,或者通过支气管镜检查,或者经过CT引导下肺组织穿刺活检,或是经历外科手术切除。

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1.2 方法 搜集了246例非小细胞肺癌患者的血细胞分析检测结果。采集患者空腹外周的静脉血,置于含有乙二胺四乙酸-K2微量抗凝管中,用日本SYS⁃MEX公司生产的XE-2100全自动血细胞分析仪对血细胞进行精确分析获得结果。

根据本款的规定,评估专业人员对从事业务所需的文件、证明和资料,可以依法向有关国家机关或者其他组织查阅。同时,根据本法第十三条的规定,评估专业人员应当对评估活动中使用的有关文件、证明和资料的真实性、准确性、完整性进行核查和验证。为进行核查和验证,也可以依法向有关国家机关或者其他组织查阅相关文件证明和资料。

1.3 统计学处理 采用SPSS 24.0统计软件分析。计量资料选用中位数(四分位数)表示,两组间资料的比较应用Mann-Whitney U检验。

2.1 不同分期的各组间RDW检测结果比较 见表1。

2 结果

随机抽取某市6所中学10-15岁的在校学生527人,其中男260人,女267人。然后根据体重指数(BMI)大于或等于同龄、同性别85分位值为超重肥胖组,共256例(除外继发性肥胖),其余则为正常对照组,共271例。

 

表1 不同分期各组非小细胞肺癌外周血RDW检测结果M(P25~P75)

  

Ⅰ期非小细胞肺癌患者的外周血RDW水平与Ⅱ期相比,U=1078.500,P>0.05;与Ⅲ期相比,U=309.000,P<0.05;与IV期相比,P<0.05。Ⅱ期非小细胞肺癌患者的外周血RDW水平与Ⅲ期相比,U=421.000,P<0.05;与Ⅳ期相比,P<0.05。Ⅲ期非小细胞肺癌患者的外周血RDW水平与Ⅳ期相比,U=385.500,P<0.05。Ⅲ期+Ⅳ期非小细胞肺癌患者的外周血RDW水平高于Ⅰ期+Ⅱ期,U=742.000,P<0.001。

 

组别 例数 RDW(%)I期 35 11.9(11.6~12.3)II期 68 12.1(11.7~12.5)III期 113 12.9(12.4~13.5)IV期 30 13.6(13.4~14.1)I期+II期 103 12.0(11.7~12.4)III期+IV期 143 13.4(12.8~13.9)

2.2 淋巴结转移程度不同的各组间RDW检测结果比较 见表2。

 

表2 不同淋巴结转移程度各组外周血RDW检测结果M(P25~P75)

  

N0组非小细胞肺癌患者的外周血RDW水平与N1组相比,U=953.000,P>0.05;与N2组相比,U=478.000,P<0.05;与N3组相比,P<0.05。N1组非小细胞肺癌患者的外周血RDW水平与N2组相比,U=814.000,P<0.05;与 N3组相比,P<0.05)。N2组非小细胞肺癌患者的外周血RDW水平与N3组相比,U=591.000,P<0.05。

 

组别 例数 RDW(%)N0 43 12.0(11.6~12.3)N1 63 12.1(11.8~12.6)N2 109 13.1(12.8~13.5)N3 31 13.7(13.4~14.2)

3 讨论

RDW是代表红细胞体积变异程度的指标。在慢性贫血的过程中,相对较大的网织红细胞的增多则引起RDW的提高,而癌症患者常表现为慢性贫血,因此,这可能是造成非小细胞肺癌患者RDW水平升高的原因之一。此外,患者的营养水平低下,从而造成了造血原料(如叶酸、维生素B12、铁剂等)的缺乏,进而可以引起红细胞体积的变化。

在沥青混凝土路面正式施工前,应先铺筑试验段。通过铺筑试验段,可以达到以下几个目的:验证目标、生产配合比;优化人员组织;确定最佳机械组合;确定各项施工数据,指导正式施工。

[5] Szygula-Jurkiewicz,B,et al.Red blood cell distribution width,relative lymphocyte count,and type 2 diabetes mellitus predict allcause mortality in patients with advanced heart failure[J].Pol Arch Intern Med,2017.

[2] 王文.非小细胞肺癌的维持治疗[J].菏泽医学专科学校学报,2016,28(2):81-82,97.

参考文献:

[4] Salvagno,G.L,et al.Red blood cell distribution width:A simple parameter with multiple clinical applications[J].Crit Rev Clin Lab Sci,2015,52(2):86-105.

总之,多种因素在NSCLC进展过程中的互相影响都能为红系细胞的产生、成熟以及正常生存造成不良影响,导致全血中大小不均的红细胞变多,从而表现为血细胞分析中RDW数值的升高。虽然本研究提示RDW可作为判断NSCLC分期、转移的参考,但得到的结果难免存在数据偏倚,故仍需要更严谨、更多的数据来验证。另外,RDW定期复查能否有助于进一步动态监测病情的变化、评估预后以及推广其在人体其他癌症中的应用,我们仍需跟进很多的后续研究。由于外周血血细胞分析化验检查具有操作简单、结果快速、成本较低等特点,同时也是患者入院后常规的一项化验,因此,在非小细胞肺癌患者诊断中,倘若增加RDW作为一项简易生物学指标,不仅提高了对非小细胞肺癌诊断的准确性,同时没有增添患者经济上的负担以及躯体上的痛苦,具有一定的临床价值,值得推广。

[7] Nathan,S.D.,et al.The red cell distribution width as a prognostic indicator in idiopathic pulmonary fibrosis.Chest[J].2013,143(6):1692-1698.

[1] Chen,W,et al.Cancer statistics in China,2015[J].CA Cancer J Clin,2016,66(2):115-32.

许多研究使我们认识到,RDW与体内慢性炎症和氧化应激反应等有紧密关系。有学者证明了炎性反应、氧化应激可通过对核酸、蛋白及脂质的破坏,进一步影响红细胞变形性及循环半衰期[10]。升高的RDW与炎症因子(如IL-6、TNF-α和C反应蛋白)有关[11],其作为炎性指标的观点正在逐渐被接受。同时,炎症反应对推动肿瘤的发生、发展有十分重要作用[12]。RDW在当前被看做是可以反映肿瘤负荷以及炎症状况的参数。在本研究中,通过癌症患者的分期不同进行了分组并根据RDW数值进行组间比较,RDW水平除T1期组和T2期组两组之间无明显差异性,其余组间两两比较在统计学上都有意义。这提示我们RDW水平可能在癌症的演进过程中呈上升的趋势,而我们考虑T1期组及T2期组两组间统计学无意义的原因可能为:(1)在非小细胞肺癌的相对早期,机体的代偿机制尚能满足各系统功能状态的需要,炎症反应相对轻微,循环细胞因子幅度的增加亦不明显。(2)RDW可能是人体某一种生物储藏量的反映,早期尚能代偿,而当因为疾病造成这些储备量逐渐用尽的时候,RDW则表现为明显的提升。同时我们也根据淋巴结转移情况的不同对非小细胞肺癌患者分为N0、N1、N2、N3组,同样进行两组间比较,除N0组与N1组之间无统计学意义外,转移程度高的分组,RDW的数值大,有显著性差异。我们认为,RDW有提示非小细胞肺癌转移的作用。Koma等[13]研究也提示我们肺癌患者的分期与预后变差和RDW的升高有相关性。

[6] Balta,S,et al.Red cell distribution width in patients with atrial fibrillation.J Intern Med,2014,275(5):545.

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[9] Candido J,T Hagemann.Cancer-related inflammation[J].J Clin Immunol,2013,33(1):79-84.

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[10]万永伦,高倩萍.红细胞分布宽度与心血管疾病之间的病理生理联系[J].心血管病学进展,2016,37(04):387-390.

[11]He,Y,et al.Red blood cell distribution width:a potential laboratory parameter for monitoring inflammation in rheumatoid arthritis[J].Clin Rheumatol,2018,37(1):161-167.

[12]Diakos,C.I.,et al.Cancer-related inflammation and treatment effectiveness[J].Lancet Oncol,2014,15(11):493-503.

 
任昆仑,臧琦
《菏泽医学专科学校学报》2018年第01期文献

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