引用本文： 吳葉欣, 陳小彬, 施騰飛. 系統免疫炎癥指數與骨肉瘤患者預后的關系以及預測模型的構建. 華西醫學, 2023, 38(10): 1468-1473. doi: 10.7507/1002-0179.202308074 復制
骨肉瘤為骨組織中最常見的原發性惡性腫瘤之一，好發于青少年，其治療主要包括手術聯合輔助治療和新輔助化療等。然而骨肉瘤惡性程度高，易發生遠處轉移，從而導致患者病死率較高以及預后不佳。據報道，骨肉瘤的 5 年總生存率為 50%～70%，而發生轉移的骨肉瘤患者總生存期低于 5 年[1]。傳統的預測患者預后的參數，包括腫瘤大小、轉移、組織學亞型和腫瘤分期等，在臨床中已被認為存在一定的不足[2]。因此，探索新的預后參數來協助提高骨肉瘤患者的生存率至關重要。近年來，腫瘤相關炎癥反應成為人們關注的熱點，一些生物炎癥標志物如淋巴細胞、中性粒細胞、單核細胞以及血小板等炎癥細胞參與了腫瘤的發生、發展等，與腫瘤患者預后密切相關[3]。系統免疫炎癥指數（systemic immune inflammatory index, SII）作為一種基于中性粒細胞、血小板和淋巴細胞的復合指標，在反映機體炎癥以及炎癥與腫瘤關系方面有著重大意義，已被證實對結直腸癌、肺癌、胃癌等腫瘤的預后評價有重大價值[4-6]。然而，到目前為止，關于 SII 對骨肉瘤的預后價值相關研究較少。因此，本研究旨在探討 SII 在骨肉瘤患者中的預后價值，同時構建預測骨肉瘤患者預后的列線圖預測模型，以服務臨床。
1 對象與方法
1.1 研究對象
回顧性收集 2012 年 1 月—2017 年 12 月在福州市第二醫院行手術治療的骨肉瘤患者的臨床資料。納入標準：① 術后病理診斷為骨肉瘤；② 既往無抗癌治療；③ 病歷資料及隨訪資料完整。排除標準：① 術前合并急慢性炎癥；② 術前使用非甾體類抗炎藥。本研究得到了福州市第二醫院醫學倫理委員會的批準（批件號：2023111），獲得了所有參與者的書面知情同意。
1.2 研究方法
通過查詢患者入院病歷、入院檢查檢驗結果等方式收集患者的年齡、性別、腫瘤部位、腫瘤直徑、組織學類型、Enneking 分期、病理性骨折、局部復發、轉移、新輔助化療、實驗室資料等臨床參數。通過患者中性粒細胞計數、淋巴細胞計數、血小板計數計算 SII，計算公式為：SII=外周血小板計數（×109/L）×中性粒細胞計數（×109/L）/淋巴細胞計數（×109/L）。采用受試者操作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲線確定術前 SII 最佳臨界值，將患者分為高 SII 組與低 SII 組，比較兩組患者各臨床病理因素的差異。
術后所有患者均進行了定期的隨訪，體格檢查、血液檢查、胸部 X 線片檢查是醫院的常規臨床評價。本研究通過查閱門診就診記錄、電話或信件聯系患者的方式獲取患者隨訪資料。隨訪截止時間為 2022 年 11 月 1 日。總生存期定義為從手術到腫瘤相關死亡時間。分析術前 SII 等臨床參數與患者總生存期之間的關系，并建立預測預后的列線圖模型。
1.3 統計學方法
采用 SPSS 26.0 軟件和 R 4.4.0 軟件進行統計學分析。計量資料采用最小值、最大值及中位數進行描述；計數資料采用例數和/或百分數進行描述，組間比較采用 χ2 檢驗。生存分析采用 Kaplan-Meier 法，組間差異比較采用對數秩檢驗。采用 Cox 比例風險回歸模型進行單因素和多因素分析明確影響骨肉瘤患者預后的影響因素，使用風險比（hazard ratio, HR）和 95% 置信區間（confidence interval, CI）來評估相對風險。根據多因素 Cox 回歸分析的結果，采用 R 4.4.0 軟件中“rms”包建立列線圖預測模型。采用 Harrell 一致性指數（C 指數）以量化預測列線圖的判別性能，C 指數越大，預后預測就越準確。通過 ROC 曲線來評估該預測模型的曲線下面積以及繪制校準曲線以評估預測列線圖的可靠性。雙側檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 一般資料
共 108 例患者符合納入標準，其中男 61 例（56.5%），女 47 例（43.5%）；年齡 9～67 歲，中位年齡 34 歲；83 例（76.9%）腫瘤位于四肢，25 例（23.1%）腫瘤不位于四肢；腫瘤直徑 1.7～6.8 cm，中位直徑為 4.3 cm；分化良好和分化較差的患者分別為 45 例（41.7%）和 63 例（58.3%）。
2.2 術前 SII 最佳臨界值的確定
繪制 SII 的 ROC 曲線，曲線下面積為 0.815［95%CI（0.736，0.894）］，對應的最佳臨界值為 384.995，其評估術后患者生存情況的靈敏度為 93.0%，特異度為 56.9%，約登指數為 0.499，見圖1。根據該臨界值將 108 例患者分為兩組，其中低 SII 組（SII≤384.995）40 例，高 SII 組（SII>384.995）68 例。
圖1
術前 SII 預測骨肉瘤患者總生存期的受試者操作特征曲線
SII：系統免疫炎癥指數；AUC：曲線下面積
2.3 術前 SII 與骨肉瘤患者臨床病理特征的關系
與低 SII 患者相比，高 SII 患者的腫瘤直徑更大（P=0.007）、Enneking 分期等級更高（P=0.002）、局部復發率和轉移率更高（P=0.001、P<0.001）；兩組性別、年齡、腫瘤位置、分化程度、病理性骨折、新輔助化療相比較，差異無統計學意義（P>0.05），見表1。
表1
術前 SII 與骨肉瘤患者臨床病理因素的關系［例（%）］
2.4 單因素和多因素生存分析
108 例患者隨訪時間 4～132 個月，中位隨訪時間 62 個月；低 SII 組 1、3、5 年生存率分別為 100.0%、96.4%、85.1%，高 SII 組 1、3、5 年生存率分別為 95.4%、73.7%、30.7%，高 SII 組的總生存期明顯低于低 SII 組，兩組總體生存率差異有統計學意義（χ2=26.788，P<0.05），見圖2。進一步進行單因素 Cox 回歸分析，結果顯示腫瘤直徑、Enneking 分期、局部復發、轉移、SII 與總生存期相關（P<0.05）；將單因素分析結果中有統計學意義的因素納入多因素 Cox 回歸模型，結果顯示，Enneking 分期、局部復發以及 SII 是總生存期的獨立危險因素（P<0.05）。見表2。
圖2
術前 SII 預測骨肉瘤患者總生存期的生存曲線圖
SII：系統免疫炎癥指數
表2
影響骨肉瘤患者生存的單因素及多因素 Cox 回歸分析
2.5 列線圖預測模型對骨肉瘤患者總生存率的預測效果
根據 Cox 回歸模型篩選出來的獨立危險因素（Enneking 分期、SII 以及局部復發）構建列線圖（圖3a），C 指數為 0.774，提示該列線圖具有較好的區分度和一致性，且校準曲線表明該列線圖模型預測骨肉瘤患者總生存率與研究隊列中的實際觀察結果之間具有較高的一致性（圖3b）。列線圖的 ROC 曲線表明，該預測列線圖的曲線下面積為 0.880，表明該列線圖預測價值較高（圖3c）。
圖3
骨肉瘤患者累積生存率的列線圖預測模型及其預測效果
a. 列線圖對骨肉瘤患者 1、3、5 年總生存率的預測結果；b. 列線圖預測骨肉瘤患者總生存率的校準曲線；c. 受試者操作特征曲線用以驗證模型的預測能力。SII：系統免疫炎癥指數；AUC：曲線下面積
3 討論
炎癥反應在腫瘤的發生、發展、惡化和抗腫瘤免疫過程中扮演重要的角色，腫瘤引發的炎癥可以由腫瘤啟動突變觸發，并且可以通過炎癥細胞的募集和激活促進惡性進展[7-8]。曹琳瑋[9]通過對 51 例骨肉瘤患者預后進行分析發現，術前高水平中性粒細胞/淋巴細胞比值是患者預后的獨立危險因素。然而，關于探索 SII 與骨肉瘤患者預后價值的相關研究較少。我們通過評估術前全身炎癥生物標志物 SII 在骨肉瘤中的臨床和預后作用結果顯示，術前高 SII 是骨肉瘤術后總生存期的獨立預后生物標志物，表明全身炎癥和免疫反應與腫瘤的發展及腫瘤患者的臨床參數有關。
本研究通過繪制 SII 的 ROC 曲線確定其相應的最佳臨床臨界值，并根據臨界值將患者分為高、低 SII 兩組；通過分析 SII 與骨肉瘤患者臨床病理特征的關系發現，與低 SII 患者相比，高 SII 患者的腫瘤直徑更大、Enneking 分期等級更高、發生局部復發率和轉移率更高。單因素 Cox 回歸分析結果提示，除了 SII 外，腫瘤直徑、Enneking 分期、局部復發、轉移在骨肉瘤預后中也存在重要影響。多因素 Cox 回歸分析進一步表明 Enneking 分期、局部復發以及 SII 是影響骨肉瘤患者預后的獨立危險因素，具有重要的臨床意義。Enneking 分期是臨床上骨肉瘤常用的分期方式，已被廣泛應用于骨肉瘤患者的預后評估，其等級越高往往預示著骨肉瘤病灶惡性程度越高、發生遠處轉移的占比也越高、術后復發率越高、患者的預后越差[10]。本研究結果還提示局部復發是影響骨肉瘤患者預后的獨立危險因素，據報道骨肉瘤患者術后發生局部復發率為 10%～20%，且局部復發往往導致患者生存率明顯降低[11]，與本研究結果相一致。本研究根據 Cox 回歸模型篩選的預后獨立危險因素構建列線圖，并通過列線圖對骨肉瘤患者的預后進行預測和評估。通過 C 指標和校準圖評估列線圖的準確性，結果表明列線圖具有較好的區分度和一致性；ROC 曲線分析結果也表明，該列線圖具有較高的預測價值（曲線下面積=0.880）。
本研究表明低 SII 組患者 5 年的生存率明顯高于高 SII 組（85.1% vs. 30.7%，P<0.05）；高水平 SII 的癌癥患者常伴有血小板增多、中性粒細胞增多或淋巴細胞減少。血小板水平升高可能通過傳遞生長因子與血管生成因子從而促進腫瘤的生長與轉移[12]；另外，血小板可以通過特異性靶向糖蛋白 A 重復優勢蛋白-轉化生長因子-β 軸破壞 T 細胞對癌癥的免疫，從而達到對腫瘤的保護作用[13]，楊子波等[14]對 53 例骨肉瘤患者預后進行分析，結果顯示術前高水平血小板計數是骨肉瘤預后的獨立危險因素，且與骨肉瘤患者發生遠處轉移呈正相關。此外，腫瘤微環境中存在大量呈 CD54+表型的中性粒細胞，其可以誘導出高水平的免疫抑制分子 B7-H4，從而降低腫瘤預后的生存期，已被證明具有免疫抑制和促腫瘤發生的功能，促進腫瘤進展和逃逸[15-16]；中性粒細胞還可以通過促進炎癥生物標志物（包括血管內皮生長因子）的釋放，加速癌癥進展和轉移，還可以保護腫瘤細胞免受免疫監測[17]。然而，淋巴細胞作為機體免疫細胞，可促進腫瘤細胞的死亡，抑制癌癥的增殖和遷移；細胞毒性 T 淋巴細胞可通過產生干擾素-γ、腫瘤壞死因子-α、穿孔素和顆粒酶進而殺傷腫瘤細胞[18]；B 淋巴細胞可通過促進腫瘤特異性 T 細胞分泌免疫刺激性細胞因子間接殺死腫瘤細胞[19]；因此，淋巴細胞發揮著重要的抗腫瘤作用。以上結果揭示了血小板、中性粒細胞和淋巴細胞在腫瘤中的價值及其與免疫和炎癥的密切相關。因此，高 SII 的骨肉瘤患者往往預示著骨肉瘤患者較差的預后，SII 可能在免疫治療過程中作為一種預測預后的生物標志物。
本研究存在一些局限性。首先，本研究為小樣本單中心回顧性研究，還需要更多的研究來進一步證實研究結果；其次，其他重要的炎癥生物標志物，如 C 反應蛋白在本研究中沒有進行分析；第三，需要采集更多的血液和腫瘤組織標本，以供進一步研究。因此，后期應進行更大樣本量和擴大納入指標的多機構研究來驗證該研究結果。
總之，炎癥與癌癥關系密不可分，一些炎癥因子是腫瘤微環境中重要的組成部分，在對腫瘤的發生、發展、預后等方面都有著重大的影響。本研究結果提示，術前 SII 可能是評估骨肉瘤患者臨床特征和預后的潛在有效的基于炎癥的生物標志物。此外，以術前 SII、Enneking分期和局部復發為基礎構建的列線圖具有較高的臨床應用價值，可以直觀地進行骨肉瘤患者的預后預測，協助臨床診療。
作者貢獻：吳葉欣負責課題設計、數據收集、資料分析、撰寫及修改論文；施騰飛、陳小彬負責擬定寫作思路，指導撰寫文章并最后定稿。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
骨肉瘤為骨組織中最常見的原發性惡性腫瘤之一，好發于青少年，其治療主要包括手術聯合輔助治療和新輔助化療等。然而骨肉瘤惡性程度高，易發生遠處轉移，從而導致患者病死率較高以及預后不佳。據報道，骨肉瘤的 5 年總生存率為 50%～70%，而發生轉移的骨肉瘤患者總生存期低于 5 年[1]。傳統的預測患者預后的參數，包括腫瘤大小、轉移、組織學亞型和腫瘤分期等，在臨床中已被認為存在一定的不足[2]。因此，探索新的預后參數來協助提高骨肉瘤患者的生存率至關重要。近年來，腫瘤相關炎癥反應成為人們關注的熱點，一些生物炎癥標志物如淋巴細胞、中性粒細胞、單核細胞以及血小板等炎癥細胞參與了腫瘤的發生、發展等，與腫瘤患者預后密切相關[3]。系統免疫炎癥指數（systemic immune inflammatory index, SII）作為一種基于中性粒細胞、血小板和淋巴細胞的復合指標，在反映機體炎癥以及炎癥與腫瘤關系方面有著重大意義，已被證實對結直腸癌、肺癌、胃癌等腫瘤的預后評價有重大價值[4-6]。然而，到目前為止，關于 SII 對骨肉瘤的預后價值相關研究較少。因此，本研究旨在探討 SII 在骨肉瘤患者中的預后價值，同時構建預測骨肉瘤患者預后的列線圖預測模型，以服務臨床。
1 對象與方法
1.1 研究對象
回顧性收集 2012 年 1 月—2017 年 12 月在福州市第二醫院行手術治療的骨肉瘤患者的臨床資料。納入標準：① 術后病理診斷為骨肉瘤；② 既往無抗癌治療；③ 病歷資料及隨訪資料完整。排除標準：① 術前合并急慢性炎癥；② 術前使用非甾體類抗炎藥。本研究得到了福州市第二醫院醫學倫理委員會的批準（批件號：2023111），獲得了所有參與者的書面知情同意。
1.2 研究方法
通過查詢患者入院病歷、入院檢查檢驗結果等方式收集患者的年齡、性別、腫瘤部位、腫瘤直徑、組織學類型、Enneking 分期、病理性骨折、局部復發、轉移、新輔助化療、實驗室資料等臨床參數。通過患者中性粒細胞計數、淋巴細胞計數、血小板計數計算 SII，計算公式為：SII=外周血小板計數（×109/L）×中性粒細胞計數（×109/L）/淋巴細胞計數（×109/L）。采用受試者操作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲線確定術前 SII 最佳臨界值，將患者分為高 SII 組與低 SII 組，比較兩組患者各臨床病理因素的差異。
術后所有患者均進行了定期的隨訪，體格檢查、血液檢查、胸部 X 線片檢查是醫院的常規臨床評價。本研究通過查閱門診就診記錄、電話或信件聯系患者的方式獲取患者隨訪資料。隨訪截止時間為 2022 年 11 月 1 日。總生存期定義為從手術到腫瘤相關死亡時間。分析術前 SII 等臨床參數與患者總生存期之間的關系，并建立預測預后的列線圖模型。
1.3 統計學方法
采用 SPSS 26.0 軟件和 R 4.4.0 軟件進行統計學分析。計量資料采用最小值、最大值及中位數進行描述；計數資料采用例數和/或百分數進行描述，組間比較采用 χ2 檢驗。生存分析采用 Kaplan-Meier 法，組間差異比較采用對數秩檢驗。采用 Cox 比例風險回歸模型進行單因素和多因素分析明確影響骨肉瘤患者預后的影響因素，使用風險比（hazard ratio, HR）和 95% 置信區間（confidence interval, CI）來評估相對風險。根據多因素 Cox 回歸分析的結果，采用 R 4.4.0 軟件中“rms”包建立列線圖預測模型。采用 Harrell 一致性指數（C 指數）以量化預測列線圖的判別性能，C 指數越大，預后預測就越準確。通過 ROC 曲線來評估該預測模型的曲線下面積以及繪制校準曲線以評估預測列線圖的可靠性。雙側檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 一般資料
共 108 例患者符合納入標準，其中男 61 例（56.5%），女 47 例（43.5%）；年齡 9～67 歲，中位年齡 34 歲；83 例（76.9%）腫瘤位于四肢，25 例（23.1%）腫瘤不位于四肢；腫瘤直徑 1.7～6.8 cm，中位直徑為 4.3 cm；分化良好和分化較差的患者分別為 45 例（41.7%）和 63 例（58.3%）。
2.2 術前 SII 最佳臨界值的確定
繪制 SII 的 ROC 曲線，曲線下面積為 0.815［95%CI（0.736，0.894）］，對應的最佳臨界值為 384.995，其評估術后患者生存情況的靈敏度為 93.0%，特異度為 56.9%，約登指數為 0.499，見圖1。根據該臨界值將 108 例患者分為兩組，其中低 SII 組（SII≤384.995）40 例，高 SII 組（SII>384.995）68 例。
圖1
術前 SII 預測骨肉瘤患者總生存期的受試者操作特征曲線
SII：系統免疫炎癥指數；AUC：曲線下面積
2.3 術前 SII 與骨肉瘤患者臨床病理特征的關系
與低 SII 患者相比，高 SII 患者的腫瘤直徑更大（P=0.007）、Enneking 分期等級更高（P=0.002）、局部復發率和轉移率更高（P=0.001、P<0.001）；兩組性別、年齡、腫瘤位置、分化程度、病理性骨折、新輔助化療相比較，差異無統計學意義（P>0.05），見表1。
表1
術前 SII 與骨肉瘤患者臨床病理因素的關系［例（%）］
2.4 單因素和多因素生存分析
108 例患者隨訪時間 4～132 個月，中位隨訪時間 62 個月；低 SII 組 1、3、5 年生存率分別為 100.0%、96.4%、85.1%，高 SII 組 1、3、5 年生存率分別為 95.4%、73.7%、30.7%，高 SII 組的總生存期明顯低于低 SII 組，兩組總體生存率差異有統計學意義（χ2=26.788，P<0.05），見圖2。進一步進行單因素 Cox 回歸分析，結果顯示腫瘤直徑、Enneking 分期、局部復發、轉移、SII 與總生存期相關（P<0.05）；將單因素分析結果中有統計學意義的因素納入多因素 Cox 回歸模型，結果顯示，Enneking 分期、局部復發以及 SII 是總生存期的獨立危險因素（P<0.05）。見表2。
圖2
術前 SII 預測骨肉瘤患者總生存期的生存曲線圖
SII：系統免疫炎癥指數
表2
影響骨肉瘤患者生存的單因素及多因素 Cox 回歸分析
2.5 列線圖預測模型對骨肉瘤患者總生存率的預測效果
根據 Cox 回歸模型篩選出來的獨立危險因素（Enneking 分期、SII 以及局部復發）構建列線圖（圖3a），C 指數為 0.774，提示該列線圖具有較好的區分度和一致性，且校準曲線表明該列線圖模型預測骨肉瘤患者總生存率與研究隊列中的實際觀察結果之間具有較高的一致性（圖3b）。列線圖的 ROC 曲線表明，該預測列線圖的曲線下面積為 0.880，表明該列線圖預測價值較高（圖3c）。
圖3
骨肉瘤患者累積生存率的列線圖預測模型及其預測效果
a. 列線圖對骨肉瘤患者 1、3、5 年總生存率的預測結果；b. 列線圖預測骨肉瘤患者總生存率的校準曲線；c. 受試者操作特征曲線用以驗證模型的預測能力。SII：系統免疫炎癥指數；AUC：曲線下面積
3 討論
炎癥反應在腫瘤的發生、發展、惡化和抗腫瘤免疫過程中扮演重要的角色，腫瘤引發的炎癥可以由腫瘤啟動突變觸發，并且可以通過炎癥細胞的募集和激活促進惡性進展[7-8]。曹琳瑋[9]通過對 51 例骨肉瘤患者預后進行分析發現，術前高水平中性粒細胞/淋巴細胞比值是患者預后的獨立危險因素。然而，關于探索 SII 與骨肉瘤患者預后價值的相關研究較少。我們通過評估術前全身炎癥生物標志物 SII 在骨肉瘤中的臨床和預后作用結果顯示，術前高 SII 是骨肉瘤術后總生存期的獨立預后生物標志物，表明全身炎癥和免疫反應與腫瘤的發展及腫瘤患者的臨床參數有關。
本研究通過繪制 SII 的 ROC 曲線確定其相應的最佳臨床臨界值，并根據臨界值將患者分為高、低 SII 兩組；通過分析 SII 與骨肉瘤患者臨床病理特征的關系發現，與低 SII 患者相比，高 SII 患者的腫瘤直徑更大、Enneking 分期等級更高、發生局部復發率和轉移率更高。單因素 Cox 回歸分析結果提示，除了 SII 外，腫瘤直徑、Enneking 分期、局部復發、轉移在骨肉瘤預后中也存在重要影響。多因素 Cox 回歸分析進一步表明 Enneking 分期、局部復發以及 SII 是影響骨肉瘤患者預后的獨立危險因素，具有重要的臨床意義。Enneking 分期是臨床上骨肉瘤常用的分期方式，已被廣泛應用于骨肉瘤患者的預后評估，其等級越高往往預示著骨肉瘤病灶惡性程度越高、發生遠處轉移的占比也越高、術后復發率越高、患者的預后越差[10]。本研究結果還提示局部復發是影響骨肉瘤患者預后的獨立危險因素，據報道骨肉瘤患者術后發生局部復發率為 10%～20%，且局部復發往往導致患者生存率明顯降低[11]，與本研究結果相一致。本研究根據 Cox 回歸模型篩選的預后獨立危險因素構建列線圖，并通過列線圖對骨肉瘤患者的預后進行預測和評估。通過 C 指標和校準圖評估列線圖的準確性，結果表明列線圖具有較好的區分度和一致性；ROC 曲線分析結果也表明，該列線圖具有較高的預測價值（曲線下面積=0.880）。
本研究表明低 SII 組患者 5 年的生存率明顯高于高 SII 組（85.1% vs. 30.7%，P<0.05）；高水平 SII 的癌癥患者常伴有血小板增多、中性粒細胞增多或淋巴細胞減少。血小板水平升高可能通過傳遞生長因子與血管生成因子從而促進腫瘤的生長與轉移[12]；另外，血小板可以通過特異性靶向糖蛋白 A 重復優勢蛋白-轉化生長因子-β 軸破壞 T 細胞對癌癥的免疫，從而達到對腫瘤的保護作用[13]，楊子波等[14]對 53 例骨肉瘤患者預后進行分析，結果顯示術前高水平血小板計數是骨肉瘤預后的獨立危險因素，且與骨肉瘤患者發生遠處轉移呈正相關。此外，腫瘤微環境中存在大量呈 CD54+表型的中性粒細胞，其可以誘導出高水平的免疫抑制分子 B7-H4，從而降低腫瘤預后的生存期，已被證明具有免疫抑制和促腫瘤發生的功能，促進腫瘤進展和逃逸[15-16]；中性粒細胞還可以通過促進炎癥生物標志物（包括血管內皮生長因子）的釋放，加速癌癥進展和轉移，還可以保護腫瘤細胞免受免疫監測[17]。然而，淋巴細胞作為機體免疫細胞，可促進腫瘤細胞的死亡，抑制癌癥的增殖和遷移；細胞毒性 T 淋巴細胞可通過產生干擾素-γ、腫瘤壞死因子-α、穿孔素和顆粒酶進而殺傷腫瘤細胞[18]；B 淋巴細胞可通過促進腫瘤特異性 T 細胞分泌免疫刺激性細胞因子間接殺死腫瘤細胞[19]；因此，淋巴細胞發揮著重要的抗腫瘤作用。以上結果揭示了血小板、中性粒細胞和淋巴細胞在腫瘤中的價值及其與免疫和炎癥的密切相關。因此，高 SII 的骨肉瘤患者往往預示著骨肉瘤患者較差的預后，SII 可能在免疫治療過程中作為一種預測預后的生物標志物。
本研究存在一些局限性。首先，本研究為小樣本單中心回顧性研究，還需要更多的研究來進一步證實研究結果；其次，其他重要的炎癥生物標志物，如 C 反應蛋白在本研究中沒有進行分析；第三，需要采集更多的血液和腫瘤組織標本，以供進一步研究。因此，后期應進行更大樣本量和擴大納入指標的多機構研究來驗證該研究結果。
總之，炎癥與癌癥關系密不可分，一些炎癥因子是腫瘤微環境中重要的組成部分，在對腫瘤的發生、發展、預后等方面都有著重大的影響。本研究結果提示，術前 SII 可能是評估骨肉瘤患者臨床特征和預后的潛在有效的基于炎癥的生物標志物。此外，以術前 SII、Enneking分期和局部復發為基礎構建的列線圖具有較高的臨床應用價值，可以直觀地進行骨肉瘤患者的預后預測，協助臨床診療。
作者貢獻：吳葉欣負責課題設計、數據收集、資料分析、撰寫及修改論文；施騰飛、陳小彬負責擬定寫作思路，指導撰寫文章并最后定稿。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
