Correlation analysis between selective circulation markers and prognosis of glioma

Abstract

Abstract:

Glioma is the most common malignant primary tumor in the brain. Although great progress has made in surgical resection， immunotherapy and molecular targeted therapy for the treatment of glioma in recent years， the long-term survival prognosis of glioma patients is still poor， and it is particularly critical to explore safe and accurate biological markers for predicting the poor prognosis of glioma patients. Inflammatory prognostic markers， such as neutrophil to lymphocyte ratio （NLR） and prognostic nutritional index（PNI）， platelet-to-Lymphocyte ratio （PLR）， D-dimer， have been reported in a variety of malignancies. In addition， several scoring systems based on circulating blood cell counts and clotting have been reported to predict the prognosis of cancer patients， such as systemic inflammation score （SIS） and Von willebrand factor antigen （von willebrand factor antigen VWFAg）. The best biomarkers and the best cutoff values of the markers can predict different cancer types. In this review， we summarize the prognostic effects of inflammation-related markers in glioma patients， especially glioblastoma （GBM） patients， aiming to provide new ideas for clinical diagnosis and treatment and prognostic judgment of patients.

Key words:neutrophil-lymphocyte ratio,platelet-lymphocyte ratio,prognostic nutritional index,blood clotting,glioma,survival prognosis

摘要：

神经胶质瘤是脑内最常见的恶性原发性肿瘤，尽管近年来手术切除、免疫治疗和分子靶向治疗在胶质瘤的治疗方面已经取得了很大的进展，但胶质瘤患者的远期生存预后仍然很差，探索安全且精准的生物学标志物用于预测胶质瘤患者不良预后尤为关键。从血液学检查中获得的炎症相关预后标志物在多种恶性肿瘤中都有报道，如中性粒细胞-淋巴细胞比值（neutrophil‑to‑lymphocyte ratio，NLR）、预后营养指数（prognostic nutritional index，PNI）、血小板-淋巴细胞比值（platelet‑to‑Lymphocyte ratio，PLR）、D‐二聚体等。此外，一些基于循环血细胞计数和凝血相关的评分系统也被报道用于预测癌症患者的预后，如全身炎症评分（systemic inflammation score，SIS）和血友病因子抗原（von willebrand factor antigen，VWFAg）。最佳生物标志物和最佳截止值的标志物可以预测不同的癌症类型。本综述总结了胶质瘤患者，尤其是胶质母细胞瘤（glioblastoma，GBM）患者中炎症相关标志物对患者预后的影响，旨在为临床诊疗及患者预后判断提供新思路。

关键词:中性粒细胞-淋巴细胞比值,血小板-淋巴细胞比值,预后营养指数,凝血,胶质瘤,生存预后

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Figures/Tables4

第一作者	年份	n	组织学分型	NLR截止值	风险比与置信区间	AUC	高、低NLR OS/月
Han ^［17］	2015	152	GBM	4.000	1.050（1.000 ~ 1.100）		10.6vs. 17.9
Auezova ^［18］	2016	178	LGG（77）vs. HGG（101）	4.000	1.390（1.020 ~ 1.880）	0.520	17.0vs. 28.0
Kaya ^［23］	2017	90	HGG	5.000	2.410（1.260 ~ 4.580）		11.8vs. 15.7
Wang ^［19］	2018	112	LGG（59）vs. HGG（53）	4.000	1.930（1.010 ~ 3.690）		20.6vs. 26.9
Bao ^［20］	2018	219	LGG（57）vs. HGG（162）	2.500	1.760（1.160 ~ 2.670）	0.610	12.0vs. 32.0
Weng ^［21］	2018	239	LGG（81）vs. HGG（158）	4.000			11.2vs. 18.6
Lv ^［24］	2019	192	GBM	2.700	0.680（0.450 ~ 0.890）	0.680
Yang ^［22］	2019	128	LGG（67）vs. HGG（611）	2.800	2.040（1.260 ~ 3.280）	0.640	22.8vs. 48.3
Marini ^［15］	2020	124	GBM	4.000	3.150（0.730 ~ 11.620）
Yang ^［14］	2022	187	LGG（52）vs. HGG（135）	2.000	2.520（1.220 ~ 5.200）		12vs. 25

第一作者	年份	n	组织学分型	NLR截止值	风险比与置信区间	AUC	高、低NLR OS/月
Han ^［17］	2015	152	GBM	4.000	1.050（1.000 ~ 1.100）		10.6vs. 17.9
Auezova ^［18］	2016	178	LGG（77）vs. HGG（101）	4.000	1.390（1.020 ~ 1.880）	0.520	17.0vs. 28.0
Kaya ^［23］	2017	90	HGG	5.000	2.410（1.260 ~ 4.580）		11.8vs. 15.7
Wang ^［19］	2018	112	LGG（59）vs. HGG（53）	4.000	1.930（1.010 ~ 3.690）		20.6vs. 26.9
Bao ^［20］	2018	219	LGG（57）vs. HGG（162）	2.500	1.760（1.160 ~ 2.670）	0.610	12.0vs. 32.0
Weng ^［21］	2018	239	LGG（81）vs. HGG（158）	4.000			11.2vs. 18.6
Lv ^［24］	2019	192	GBM	2.700	0.680（0.450 ~ 0.890）	0.680
Yang ^［22］	2019	128	LGG（67）vs. HGG（611）	2.800	2.040（1.260 ~ 3.280）	0.640	22.8vs. 48.3
Marini ^［15］	2020	124	GBM	4.000	3.150（0.730 ~ 11.620）
Yang ^［14］	2022	187	LGG（52）vs. HGG（135）	2.000	2.520（1.220 ~ 5.200）		12vs. 25

第一作者	年份	n	组织学分型	AGR/PNI截止值	风险比与置信区间	AGR/PNI AUC	高、低AGR/PNI OS/月
Yang ^［22］	2019	128	LGG（67）vs. HGG（61）	PNI：45.125	PNI：0.350 （0.210 ~ 0.570）		13.3vs. 43.6
Xu ^［27］	2021	45	LGG（24）vs. HGG（21）	PNI：57.470		PNI：0.730
Xu ^［32］	2017	166	GBM	AGR：1.750 PNI：48.250	AGR：0.790（0.360 ~ 0.980 ） PNI：0.76（0.380 ~ 0.990）	AGR 0.680 PNI：0.630
Ding ^［34］	2018	300	GBM	PNI：44.270	PNI：1.59 （1.040 ~ 2.420）		9.9vs. 13.8
Liang ^［35］	2019	169	HGG	AGR：1.355	AGR：0.570（0.330 ~ 0.960）		5.1vs. 11.1
Huq ^［36］	2020	242	GBM	AGR：1.970 PNI：43.380	AGR：1.250（0.970 ~ 1.610） PNI：2.510（1.780 ~ 3.530）
Kim ^［37］	2021	335	GBM	PNI：50.120	PNI：2.260（1.250 ~ 4.100）	PNI：0.580	17.0vs. 22.0
He ^38］	2022	91	IIGG（36）vs. IVGG（55）	PNI：47.290 PNI：44.920	PNI：0.300（0.100 ~ 0.900） PNI：0.389（0.160 ~ 0.960）		22.0vs. 37.0 14.0vs. 18.0

第一作者	年份	n	组织学分型	AGR/PNI截止值	风险比与置信区间	AGR/PNI AUC	高、低AGR/PNI OS/月
Yang ^［22］	2019	128	LGG（67）vs. HGG（61）	PNI：45.125	PNI：0.350 （0.210 ~ 0.570）		13.3vs. 43.6
Xu ^［27］	2021	45	LGG（24）vs. HGG（21）	PNI：57.470		PNI：0.730
Xu ^［32］	2017	166	GBM	AGR：1.750 PNI：48.250	AGR：0.790（0.360 ~ 0.980 ） PNI：0.76（0.380 ~ 0.990）	AGR 0.680 PNI：0.630
Ding ^［34］	2018	300	GBM	PNI：44.270	PNI：1.59 （1.040 ~ 2.420）		9.9vs. 13.8
Liang ^［35］	2019	169	HGG	AGR：1.355	AGR：0.570（0.330 ~ 0.960）		5.1vs. 11.1
Huq ^［36］	2020	242	GBM	AGR：1.970 PNI：43.380	AGR：1.250（0.970 ~ 1.610） PNI：2.510（1.780 ~ 3.530）
Kim ^［37］	2021	335	GBM	PNI：50.120	PNI：2.260（1.250 ~ 4.100）	PNI：0.580	17.0vs. 22.0
He ^38］	2022	91	IIGG（36）vs. IVGG（55）	PNI：47.290 PNI：44.920	PNI：0.300（0.100 ~ 0.900） PNI：0.389（0.160 ~ 0.960）		22.0vs. 37.0 14.0vs. 18.0

第一作者	年份	n	患者类型	凝血相关指标物	截止值	风险比与置信区间	高、低血小板/ 凝血因子OS/月
Brockmann ^［48］	2007	153	GBM	血小板	400 × 10⁹L^-1	1.600（1.430 ~ 1.750）	6.0vs. 13.0
Hoke ^［45］	2011	23	GBM	D -二聚体	1 mg/L	10.800（1.300 ~ 93.100）	5.6 vs. 42.3
Wang ^［19］	2017	112	LGG（59）vs. HGG（53）	PLR	200	1.920（1.710 ~ 3.130）	21.6vs. 25.5
Bao ^［20］	2018	219	LGG（57）vs. HGG（162）	PLR	127	1.680（1.220 ~ 2.320）	12.0vs. 21.0
Navone ^［43］	2019	26	GBM	VWFAg	248 IU/dL		10.0vs. 19.0
Marini ^［15］	2020	124	GBM	血小板	350 × 10⁹L^-1	1.830（1.150 ~ 2.750）
Koudritseva ^［46］	2021	194	GG	D -二聚体	180 μg/L	1.450（1.020 ~ 2.070）	7.1 vs. 11.2

第一作者	年份	n	患者类型	凝血相关指标物	截止值	风险比与置信区间	高、低血小板/ 凝血因子OS/月
Brockmann ^［48］	2007	153	GBM	血小板	400 × 10⁹L^-1	1.600（1.430 ~ 1.750）	6.0vs. 13.0
Hoke ^［45］	2011	23	GBM	D -二聚体	1 mg/L	10.800（1.300 ~ 93.100）	5.6 vs. 42.3
Wang ^［19］	2017	112	LGG（59）vs. HGG（53）	PLR	200	1.920（1.710 ~ 3.130）	21.6vs. 25.5
Bao ^［20］	2018	219	LGG（57）vs. HGG（162）	PLR	127	1.680（1.220 ~ 2.320）	12.0vs. 21.0
Navone ^［43］	2019	26	GBM	VWFAg	248 IU/dL		10.0vs. 19.0
Marini ^［15］	2020	124	GBM	血小板	350 × 10⁹L^-1	1.830（1.150 ~ 2.750）
Koudritseva ^［46］	2021	194	GG	D -二聚体	180 μg/L	1.450（1.020 ~ 2.070）	7.1 vs. 11.2

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