引用本文： 郭嘉仪, 宋正宇, 张海平, 张力为, 伊地力斯·阿吾提. 食管鳞状细胞癌患者生存预后列线图预测模型构建及验证. 中国胸心血管外科临床杂志, 2024, 31(5): 718-727. doi: 10.7507/1007-4848.202304024 复制
食管癌（esophageal cancer，EC）是上皮源性消化道恶性肿瘤之一[1-2]。由于食管黏膜具有特殊的淋巴管分布，食管癌患者易发生双向性、逆行性及跳跃性淋巴转移[3-4]。淋巴结转移状态是影响食管癌患者疗效和生存的重要因素。据报道[5]，伴有淋巴转移的患者总体生存（overall survival，OS）率明显低于无淋巴转移患者。目前认为阳性淋巴结率（lymph node ratio，LNR）比N分期更能准确评估食管癌患者的预后[6-7]。
随着对肿瘤研究的深入，有学者[8]发现全身炎症微环境与肿瘤发生发展以及侵袭转移显著相关；肿瘤微环境中炎症细胞可以促进癌细胞的形成和增殖，促进肿瘤相关血管淋巴管生成以及肿瘤的侵袭和转移。据文献[9-11]报道，中性粒细胞通过细胞因子和趋化因子参与肿瘤微环境的构成，其受到细胞因子刺激后，中性粒细胞会极化为抗肿瘤或亲肿瘤表型。而以T细胞为主的淋巴细胞在肿瘤免疫监视中发挥着重要作用[12-13]。此外肿瘤组织会分泌炎症细胞因子致使血清球蛋白升高以及血清白蛋白的合成抑制[14-15]。单独的中性粒细胞、淋巴细胞、白蛋白及球蛋白的检测结果会受生理病理变化等多种因素影响。因此有研究将中性粒细胞与淋巴细胞结合、白蛋白与球蛋白结合作为预测因子，从而减少独立指标的不准确性而影响最终结果。在宫颈癌[16]、直肠癌[17]、非小细胞肺癌[18]等肿瘤中，中性粒细胞与淋巴细胞比率（neutrophil-lymphocyte ratio，NLR）被认为与患者预后不良显著相关；高NLR组的患者OS明显缩短。血清白蛋白与球蛋白比值（albumin-to-globulin ratio，AGR）可以反映患者的营养情况，有研究[19]表明，低AGR可反映肿瘤相关的营养不良甚至恶病质以及宿主抗肿瘤反应低下，并且在食管癌[20]、乳腺癌[21]等多种癌症中证实了低AGR患者OS明显缩短。
在临床实践中，全身炎症营养状态可通过低成本、高度实用常规血液检查和血液生化指标进行评估。因此，本研究以营养指标AGR及炎症指标NLR为基础联合食管鳞状细胞癌（鳞癌）患者的临床病理特征构建列线图模型，并评价模型的预测价值，以期为食管鳞癌的临床治疗及术后随访预后评估提供评价依据。
1 资料与方法
1.1 临床资料
回顾性纳入2010—2017年就诊于新疆医科大学第一附属医院胸外科的食管鳞癌患者。纳入标准：（1）初次就诊并且经病理组织明确诊断为食管鳞癌患者；（2）术前未进行放化疗；（3）有行手术前1周内的静脉采血结果；（4）临床、病理及随访资料完整者。排除标准：（1）非原发性食管癌或合并其他恶性肿瘤患者；（2）临床资料提示初次诊断为食管癌时合并有感染性疾病如呼吸、消化泌尿系统感染者。
1.2 方法
收集患者的基本信息、实验室检测及病理检查结果，包括性别、年龄、术后病理类型、肿瘤TNM分期（第八版AJCC分期标准[22]）、术前1周内中性粒细胞计数和淋巴细胞计数、生化分析中的白蛋白及球蛋白量。根据患者术前1周内血常规和生化检验结果计算AGR=血清白蛋白/（血清总蛋白−血清白蛋白）；NLR=中性粒淋巴细胞计数/淋巴细胞计数。
1.3 随访
术后定期随访，2年内每3个月1次，2～5年内每6个月1次，5年以后每年1次。随访形式包括电话随访、门诊随访以及住院复查。OS为手术当日起到患者死亡时间或末次随访时间。每例患者均随访到发生结局事件或术后5年，随访时间截至2021年12月。
1.4 统计学分析
采用SPSS 26.0及R 4.2.2 软件进行统计分析。正态分布的计量资料以均数±标准差（
±s）描述，组间比较采用t检验；非正态分布的计量资料采用中位数（上下四分位数）［M（P25，P75）］描述，组间比较采用非参数检验。计数资料采用例数和百分比描述，组间比较采用χ2检验或Fisher确切概率法。采用X-tile软件对AGR、NLR、LNR取最佳截断值，并根据截断值将患者分为高水平组和低水平组。采用Pearson χ2检验或Continuity χ2检验分析分类变量的基线特征以及预测因子与食管鳞癌临床病理特征的相关性。采用Kaplan-Meier和log-rank检验进行生存分析。P≤0.05为差异有统计学意义。
基于Cox比例风险回归模型进行单因素和多因素分析以确定OS的独立影响因素。然后采用R软件根据这些影响因素对OS的贡献进行评分并构建1、3、5年OS率列线图预测模型。为验证其预测准确性，在本研究中应用了Bootstrap重样本进行内部验证。
最后采用校准曲线图评估列线图预测和实际结果之间的一致性；通过受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线、ROC曲线下面积（area under the curve，AUC）和一致性指数（C-index）评估列线图的预测性能；决策曲线评估列线图的临床效用。
1.5 伦理审查
本研究经新疆医科大学第一附属医院伦理委员会审批，审批号：20190225-117。
2 结果
2.1 患者临床基线资料
纳入150例患者，其中男105例、女45例。年龄≤60岁64例，年龄＞60岁86例。患者临床基线资料见表1。
表1
150例食管癌患者一般临床资料［ 例（%）］
2.2 AGR和NLR的最佳截断值确定
由于目前没有针对AGR、NLR的统一诊断参数，而取截断值是在灵敏度和特异度均最优的情况下筛选最佳诊断临界点的方法，因此本研究采用X-tile软件对AGR、NLR取截断值，并根据截断值的高低将患者分为高水平组和低水平组。通过X-tile 软件确定AGR的最佳截断值为1.14，根据这一截断值将患者分为AGR≤1.14组（42例）及AGR＞1.14组（108例）。NLR的最佳截断值为1.67，根据这一截断值将患者分为NLR≤1.67组（41例）和NLR＞1.67组（109例）。
2.3 AGR、NLR与食管鳞癌患者临床病理资料的相关性
通过χ2检验，AGR和NLR与食管鳞癌患者临床病理资料无显著相关性（P＞0.05）；见表2。
表2
AGR、NLR与食管鳞癌患者临床病理资料的相关性［例（%）］
2.4 术前AGR、NLR对食管癌患者OS的影响
Kaplan-Meier生存分析及log-rank检验显示，术前AGR≤1.14组的中位 OS 为12.5个月，1、3、5年OS率分别为60%、24%、10%；AGR＞1.14组的患者中位OS 为25个月，1、3、5年OS率分别为77%、39%、21%（χ2=6.339，P=0.012）；见图1a。
图1
患者的Kaplan-Meier生存曲线
a：血清白蛋白与球蛋白比值（AGR）；b：中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）
术前NLR≤1.67组的患者中位 OS 为39个月，1、3、5年OS率分别为83%、53%、24%；NLR＞1.67组的患者中位OS 为18个月，1、3、5年OS率分别为68%、28%、16%（χ2=5.603，P=0.018）；见图1b。
2.5 食管鳞癌患者OS的影响因素分析
单因素Cox回归分析显示，AGR、NLR、LNR、T分期、N分期、临床分期、跳跃性淋巴结转移与患者的OS密切相关（P＜0.05）。将单因素分析中P＜0.1的变量纳入多因素Cox回归分析，发现AGR、NLR、LNR、T分期、是否存在淋巴结转移、N分期及分化程度是食管鳞癌患者OS的独立影响因素；见表3。
表3
食管鳞癌患者总体生存的影响因素分析［例（%）］
2.6 预后列线图的建立及预测价值评估
通过整合Cox多因素分析中有统计学意义的临床病理指标建立列线图模型个体化预测食管鳞癌患者的OS；见图2。为比较列线图预测生存预后的准确性，进行C-index内部验证，对样本数据进行1000次重复自助抽样检测（Bootstrap），并重复评估，最终获得一致性评价指数C-index，其数值越大，预后预测越准确。结果显示，预测OS的预后列线图的C-index为0.689［95%CI（0.640，0.740）］。ROC曲线也表明该模型有一定的预测效能；见图3a。另外校准曲线进一步表明预后列线图模型和实际观察值之间存在较好的一致性；见图3b～d。决策曲线也进一步表明列线图预测生存预后具有更佳的净效应；见图3e。这表明AGR、NLR可能是食管鳞癌预后评价的重要补充内容。
图2
食管鳞癌患者总生存率的列线图预测模型
图3
列线图模型的评估
a：预测1、3、5年OS率的ROC曲线；b：预测1年OS率的校准曲线；c：预测3年OS率的校准曲线；d：预测5年OS率的校准曲线；e：预测1、3、5年OS率的决策曲线；OS：总体生存
3 讨论
食管癌是最常见的上皮源性消化道恶性肿瘤之一。据2020年全球癌症统计，食管癌在全球的发病率和死亡率分别占第7位和第6位。随着诊疗技术的发展，食管癌的生存率有所提高，但其5年OS率仍然维持在25%～30%的低水平[23]。因此能够准确预测食管癌患者预后的个体化治疗一直是研究者努力的方向。血清白蛋白水平可以反映癌症患者的营养状态和全身炎症反应情况[24]。血清球蛋白在免疫和炎症反应中起重要作用[25]。白蛋白和球蛋白水平受脱水和液体潴留等条件的影响，波动较大，AGR受这些因素的影响较小，同时反映了营养状况和炎症反应[26-27]。AGR水平降低可能归因于白蛋白水平降低和/或球蛋白水平升高[19, 28-29]。中性粒细胞约占循环中所有白细胞的60%，在机体抵御感染和炎症反应中起重要作用[30]。淋巴细胞由不同功能的亚群组成，一部分细胞抑制肿瘤的发展，对肿瘤细胞具有杀伤作用，而另一部分则促进肿瘤的发生和发展；活化的辅助T细胞和细胞毒性T细胞与多种肿瘤的预后呈正相关[31-32]。而调节性T细胞被认为主要通过抑制抗肿瘤免疫反应来发挥作用，使得本可以被机体自身杀伤的肿瘤细胞免于被清除，从而间接促进恶性肿瘤的发生、发展和转移[33]。NLR升高被认为与肿瘤患者OS呈负相关。术前常规血液生化检查不仅低成本、高度实用，对于患者预后更有重要的意义，但往往临床医生不太重视这些术前炎症营养指标。Atsumi等[34]发现术前低AGR是接受食管癌根治性手术患者OS的危险因素。Zhang等[35]也发现食管切除术后食管鳞癌患者术前AGR与术后OS和生活质量呈正相关。Oki等[27]的研究表明，AGR是食管癌患者生存率的重要预测因子，在没有淋巴结转移的食管癌患者中，AGR可能有助于确定从强化辅助治疗中获益的候选患者。此外Wang等[36]发现，治疗前NLR与OS相关，该生物标记物容易获得，具有成本效益，并且可以作为识别高危患者的标记物，可用于进一步设计个性化治疗和预测治疗结果。Wang等[37]的研究表明，NLR与淋巴结转移程度相关，且NLR与不良预后独立相关。
本研究发现，虽然AGR和NLR与食管鳞癌患者的临床病理资料无显著相关性，但高水平AGR组患者的OS明显优于低水平组（χ2=6.339，P=0.012）。低水平NLR组患者的OS明显优于高水平组（χ2=5.603，P=0.018）。多因素Cox回归分析提示，AGR与NLR是食管鳞癌患者OS的独立危险因素。与此同时，LNR、T分期、淋巴结转移、N分期以及分化程度也是食管鳞癌患者OS的独立危险因素。此外，虽然食管鳞癌患者常伴随跳跃性淋巴结转移，且跳跃性淋巴结转移患者的OS短于无跳跃性淋巴结转移患者，但其并不是食管鳞癌患者OS的独立危险因素。我们结合多因素分析结果，构建了预测食管鳞癌患者OS的列线图。我们的模型经内部验证后C-index为0.689［95%CI（0.640，0.740）］，ROC曲线表明列线图预测1、3、5年OS率的AUC分别是0.773、0.724、0.725。同时校准曲线提示模型和实际观察值之间存在较好的一致性，决策曲线同样也表明列线图的生存预后预测更加准确。说明我们的列线图模型对高水平组和低水平组患者进行分层可使预后预测和风险分层较为准确，为个体化治疗方案提供依据。
本研究也存在一定局限性，首先本研究为单中心小样本研究，还需要大量的多中心数据进行外部验证。资料收集可能存在系统误差，有选择性偏倚。其次，由于目前对于NLR、AGR缺乏统一的临界值，临界值的选取方法在不同研究中有所不同，这也可能是影响本研究最终结论的原因之一。最后，每个生物标志物都会随着身体的状态和治疗而波动，本研究只探讨了根治性手术前的炎症和营养指标与预后的关系；然而，在治疗后或治疗过程中，哪种标志物对预后更有价值值得进一步探讨，这可能是我们未来的研究方向。
利益冲突：无。
作者贡献：郭嘉仪负责收集资料，统计分析，撰写论文；宋正宇负责制作表格，审阅与修改论文；张海平、张力为负责指导论文撰写；伊地力斯·阿吾提负责审阅与修改论文。
食管癌（esophageal cancer，EC）是上皮源性消化道恶性肿瘤之一[1-2]。由于食管黏膜具有特殊的淋巴管分布，食管癌患者易发生双向性、逆行性及跳跃性淋巴转移[3-4]。淋巴结转移状态是影响食管癌患者疗效和生存的重要因素。据报道[5]，伴有淋巴转移的患者总体生存（overall survival，OS）率明显低于无淋巴转移患者。目前认为阳性淋巴结率（lymph node ratio，LNR）比N分期更能准确评估食管癌患者的预后[6-7]。
随着对肿瘤研究的深入，有学者[8]发现全身炎症微环境与肿瘤发生发展以及侵袭转移显著相关；肿瘤微环境中炎症细胞可以促进癌细胞的形成和增殖，促进肿瘤相关血管淋巴管生成以及肿瘤的侵袭和转移。据文献[9-11]报道，中性粒细胞通过细胞因子和趋化因子参与肿瘤微环境的构成，其受到细胞因子刺激后，中性粒细胞会极化为抗肿瘤或亲肿瘤表型。而以T细胞为主的淋巴细胞在肿瘤免疫监视中发挥着重要作用[12-13]。此外肿瘤组织会分泌炎症细胞因子致使血清球蛋白升高以及血清白蛋白的合成抑制[14-15]。单独的中性粒细胞、淋巴细胞、白蛋白及球蛋白的检测结果会受生理病理变化等多种因素影响。因此有研究将中性粒细胞与淋巴细胞结合、白蛋白与球蛋白结合作为预测因子，从而减少独立指标的不准确性而影响最终结果。在宫颈癌[16]、直肠癌[17]、非小细胞肺癌[18]等肿瘤中，中性粒细胞与淋巴细胞比率（neutrophil-lymphocyte ratio，NLR）被认为与患者预后不良显著相关；高NLR组的患者OS明显缩短。血清白蛋白与球蛋白比值（albumin-to-globulin ratio，AGR）可以反映患者的营养情况，有研究[19]表明，低AGR可反映肿瘤相关的营养不良甚至恶病质以及宿主抗肿瘤反应低下，并且在食管癌[20]、乳腺癌[21]等多种癌症中证实了低AGR患者OS明显缩短。
在临床实践中，全身炎症营养状态可通过低成本、高度实用常规血液检查和血液生化指标进行评估。因此，本研究以营养指标AGR及炎症指标NLR为基础联合食管鳞状细胞癌（鳞癌）患者的临床病理特征构建列线图模型，并评价模型的预测价值，以期为食管鳞癌的临床治疗及术后随访预后评估提供评价依据。
1 资料与方法
1.1 临床资料
回顾性纳入2010—2017年就诊于新疆医科大学第一附属医院胸外科的食管鳞癌患者。纳入标准：（1）初次就诊并且经病理组织明确诊断为食管鳞癌患者；（2）术前未进行放化疗；（3）有行手术前1周内的静脉采血结果；（4）临床、病理及随访资料完整者。排除标准：（1）非原发性食管癌或合并其他恶性肿瘤患者；（2）临床资料提示初次诊断为食管癌时合并有感染性疾病如呼吸、消化泌尿系统感染者。
1.2 方法
收集患者的基本信息、实验室检测及病理检查结果，包括性别、年龄、术后病理类型、肿瘤TNM分期（第八版AJCC分期标准[22]）、术前1周内中性粒细胞计数和淋巴细胞计数、生化分析中的白蛋白及球蛋白量。根据患者术前1周内血常规和生化检验结果计算AGR=血清白蛋白/（血清总蛋白−血清白蛋白）；NLR=中性粒淋巴细胞计数/淋巴细胞计数。
1.3 随访
术后定期随访，2年内每3个月1次，2～5年内每6个月1次，5年以后每年1次。随访形式包括电话随访、门诊随访以及住院复查。OS为手术当日起到患者死亡时间或末次随访时间。每例患者均随访到发生结局事件或术后5年，随访时间截至2021年12月。
1.4 统计学分析
采用SPSS 26.0及R 4.2.2 软件进行统计分析。正态分布的计量资料以均数±标准差（±s）描述，组间比较采用t检验；非正态分布的计量资料采用中位数（上下四分位数）［M（P25，P75）］描述，组间比较采用非参数检验。计数资料采用例数和百分比描述，组间比较采用χ2检验或Fisher确切概率法。采用X-tile软件对AGR、NLR、LNR取最佳截断值，并根据截断值将患者分为高水平组和低水平组。采用Pearson χ2检验或Continuity χ2检验分析分类变量的基线特征以及预测因子与食管鳞癌临床病理特征的相关性。采用Kaplan-Meier和log-rank检验进行生存分析。P≤0.05为差异有统计学意义。
基于Cox比例风险回归模型进行单因素和多因素分析以确定OS的独立影响因素。然后采用R软件根据这些影响因素对OS的贡献进行评分并构建1、3、5年OS率列线图预测模型。为验证其预测准确性，在本研究中应用了Bootstrap重样本进行内部验证。
最后采用校准曲线图评估列线图预测和实际结果之间的一致性；通过受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线、ROC曲线下面积（area under the curve，AUC）和一致性指数（C-index）评估列线图的预测性能；决策曲线评估列线图的临床效用。
1.5 伦理审查
本研究经新疆医科大学第一附属医院伦理委员会审批，审批号：20190225-117。
2 结果
2.1 患者临床基线资料
纳入150例患者，其中男105例、女45例。年龄≤60岁64例，年龄＞60岁86例。患者临床基线资料见表1。
表1
150例食管癌患者一般临床资料［ 例（%）］
2.2 AGR和NLR的最佳截断值确定
由于目前没有针对AGR、NLR的统一诊断参数，而取截断值是在灵敏度和特异度均最优的情况下筛选最佳诊断临界点的方法，因此本研究采用X-tile软件对AGR、NLR取截断值，并根据截断值的高低将患者分为高水平组和低水平组。通过X-tile 软件确定AGR的最佳截断值为1.14，根据这一截断值将患者分为AGR≤1.14组（42例）及AGR＞1.14组（108例）。NLR的最佳截断值为1.67，根据这一截断值将患者分为NLR≤1.67组（41例）和NLR＞1.67组（109例）。
2.3 AGR、NLR与食管鳞癌患者临床病理资料的相关性
通过χ2检验，AGR和NLR与食管鳞癌患者临床病理资料无显著相关性（P＞0.05）；见表2。
表2
AGR、NLR与食管鳞癌患者临床病理资料的相关性［例（%）］
2.4 术前AGR、NLR对食管癌患者OS的影响
Kaplan-Meier生存分析及log-rank检验显示，术前AGR≤1.14组的中位 OS 为12.5个月，1、3、5年OS率分别为60%、24%、10%；AGR＞1.14组的患者中位OS 为25个月，1、3、5年OS率分别为77%、39%、21%（χ2=6.339，P=0.012）；见图1a。
图1
患者的Kaplan-Meier生存曲线
a：血清白蛋白与球蛋白比值（AGR）；b：中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）
术前NLR≤1.67组的患者中位 OS 为39个月，1、3、5年OS率分别为83%、53%、24%；NLR＞1.67组的患者中位OS 为18个月，1、3、5年OS率分别为68%、28%、16%（χ2=5.603，P=0.018）；见图1b。
2.5 食管鳞癌患者OS的影响因素分析
单因素Cox回归分析显示，AGR、NLR、LNR、T分期、N分期、临床分期、跳跃性淋巴结转移与患者的OS密切相关（P＜0.05）。将单因素分析中P＜0.1的变量纳入多因素Cox回归分析，发现AGR、NLR、LNR、T分期、是否存在淋巴结转移、N分期及分化程度是食管鳞癌患者OS的独立影响因素；见表3。
表3
食管鳞癌患者总体生存的影响因素分析［例（%）］
2.6 预后列线图的建立及预测价值评估
通过整合Cox多因素分析中有统计学意义的临床病理指标建立列线图模型个体化预测食管鳞癌患者的OS；见图2。为比较列线图预测生存预后的准确性，进行C-index内部验证，对样本数据进行1000次重复自助抽样检测（Bootstrap），并重复评估，最终获得一致性评价指数C-index，其数值越大，预后预测越准确。结果显示，预测OS的预后列线图的C-index为0.689［95%CI（0.640，0.740）］。ROC曲线也表明该模型有一定的预测效能；见图3a。另外校准曲线进一步表明预后列线图模型和实际观察值之间存在较好的一致性；见图3b～d。决策曲线也进一步表明列线图预测生存预后具有更佳的净效应；见图3e。这表明AGR、NLR可能是食管鳞癌预后评价的重要补充内容。
图2
食管鳞癌患者总生存率的列线图预测模型
图3
列线图模型的评估
a：预测1、3、5年OS率的ROC曲线；b：预测1年OS率的校准曲线；c：预测3年OS率的校准曲线；d：预测5年OS率的校准曲线；e：预测1、3、5年OS率的决策曲线；OS：总体生存
3 讨论
食管癌是最常见的上皮源性消化道恶性肿瘤之一。据2020年全球癌症统计，食管癌在全球的发病率和死亡率分别占第7位和第6位。随着诊疗技术的发展，食管癌的生存率有所提高，但其5年OS率仍然维持在25%～30%的低水平[23]。因此能够准确预测食管癌患者预后的个体化治疗一直是研究者努力的方向。血清白蛋白水平可以反映癌症患者的营养状态和全身炎症反应情况[24]。血清球蛋白在免疫和炎症反应中起重要作用[25]。白蛋白和球蛋白水平受脱水和液体潴留等条件的影响，波动较大，AGR受这些因素的影响较小，同时反映了营养状况和炎症反应[26-27]。AGR水平降低可能归因于白蛋白水平降低和/或球蛋白水平升高[19, 28-29]。中性粒细胞约占循环中所有白细胞的60%，在机体抵御感染和炎症反应中起重要作用[30]。淋巴细胞由不同功能的亚群组成，一部分细胞抑制肿瘤的发展，对肿瘤细胞具有杀伤作用，而另一部分则促进肿瘤的发生和发展；活化的辅助T细胞和细胞毒性T细胞与多种肿瘤的预后呈正相关[31-32]。而调节性T细胞被认为主要通过抑制抗肿瘤免疫反应来发挥作用，使得本可以被机体自身杀伤的肿瘤细胞免于被清除，从而间接促进恶性肿瘤的发生、发展和转移[33]。NLR升高被认为与肿瘤患者OS呈负相关。术前常规血液生化检查不仅低成本、高度实用，对于患者预后更有重要的意义，但往往临床医生不太重视这些术前炎症营养指标。Atsumi等[34]发现术前低AGR是接受食管癌根治性手术患者OS的危险因素。Zhang等[35]也发现食管切除术后食管鳞癌患者术前AGR与术后OS和生活质量呈正相关。Oki等[27]的研究表明，AGR是食管癌患者生存率的重要预测因子，在没有淋巴结转移的食管癌患者中，AGR可能有助于确定从强化辅助治疗中获益的候选患者。此外Wang等[36]发现，治疗前NLR与OS相关，该生物标记物容易获得，具有成本效益，并且可以作为识别高危患者的标记物，可用于进一步设计个性化治疗和预测治疗结果。Wang等[37]的研究表明，NLR与淋巴结转移程度相关，且NLR与不良预后独立相关。
本研究发现，虽然AGR和NLR与食管鳞癌患者的临床病理资料无显著相关性，但高水平AGR组患者的OS明显优于低水平组（χ2=6.339，P=0.012）。低水平NLR组患者的OS明显优于高水平组（χ2=5.603，P=0.018）。多因素Cox回归分析提示，AGR与NLR是食管鳞癌患者OS的独立危险因素。与此同时，LNR、T分期、淋巴结转移、N分期以及分化程度也是食管鳞癌患者OS的独立危险因素。此外，虽然食管鳞癌患者常伴随跳跃性淋巴结转移，且跳跃性淋巴结转移患者的OS短于无跳跃性淋巴结转移患者，但其并不是食管鳞癌患者OS的独立危险因素。我们结合多因素分析结果，构建了预测食管鳞癌患者OS的列线图。我们的模型经内部验证后C-index为0.689［95%CI（0.640，0.740）］，ROC曲线表明列线图预测1、3、5年OS率的AUC分别是0.773、0.724、0.725。同时校准曲线提示模型和实际观察值之间存在较好的一致性，决策曲线同样也表明列线图的生存预后预测更加准确。说明我们的列线图模型对高水平组和低水平组患者进行分层可使预后预测和风险分层较为准确，为个体化治疗方案提供依据。
本研究也存在一定局限性，首先本研究为单中心小样本研究，还需要大量的多中心数据进行外部验证。资料收集可能存在系统误差，有选择性偏倚。其次，由于目前对于NLR、AGR缺乏统一的临界值，临界值的选取方法在不同研究中有所不同，这也可能是影响本研究最终结论的原因之一。最后，每个生物标志物都会随着身体的状态和治疗而波动，本研究只探讨了根治性手术前的炎症和营养指标与预后的关系；然而，在治疗后或治疗过程中，哪种标志物对预后更有价值值得进一步探讨，这可能是我们未来的研究方向。
利益冲突：无。
作者贡献：郭嘉仪负责收集资料，统计分析，撰写论文；宋正宇负责制作表格，审阅与修改论文；张海平、张力为负责指导论文撰写；伊地力斯·阿吾提负责审阅与修改论文。
