脑胶质瘤患者血清炎性因子水平与病理分级及预后的相关性

doi:10.3877/cma.j.issn.2095-9141.2024.04.008

目的

筛选一种新的简单易行的T 细胞因子检验指标以预测和评估脑胶质瘤患者的分级与预后。

方法

回顾性分析徐州大学附属医院神经外科自2018 年1 月至2023 年6 月收治的36 例胶质瘤患者术前的T 细胞因子（12 项）测定数据资料。按照术后病理结果分为高级别组（26 例）与低级别组（10例），比较2组患者术前T细胞因子的水平特征，并结合免疫组化结果（Ki-67表达分数）分析其与预后的相关性。

结果

低级别组中IL-4、Ki-67水平均明显低于高级别组，差异有统计学意义（P＜0.05）。相关性分析显示，IL-4与胶质瘤级别（r=0.337，P=0.044）以及Ki-67的表达（r=0.356，P=0.033）具有相关性。

结论

血清IL-4 升高与胶质瘤病理级别及预后相关，提示术前血清IL-4水平对预测患者预后具有潜在价值。

关键词: 胶质瘤, T细胞因子, 白细胞介素, 预后评估

Objective

To explore 12 T cytokines and screen a new,simple and feasible test index for preoperative prediction and evaluation of the grading and prognosis of glioma patients, in order to assist in treatment plans.

Methods

A retrospective analysis was conducted on the data of preoperative T-cell cytokine (12 items) measurements in 36 glioma patients at Xuzhou University Affiliated Hospital from January 2018 to June 2023. According to the postoperative pathological results, patients were divided into high-grade group (26 cases)and low-grade group (10 cases).The preoperative T cell cytokine level characteristics of patients in different grade groups were compared, and their correlation with prognosis was analyzed by combining immunohistochemical results (Ki-67 expression score).

Results

The difference in IL-4 levels between the two groups was statistically significant, with IL-4 levels significantly lower in the low-grade glioma group than in the high-grade glioma group (P＜0.05). The expression level of Ki-67 in the low-grade glioma group was significantly lower than that in the high-grade glioma group, and the difference was statistically significant (P＜0.05). Correlation analysis showed that IL-4 was significantly correlated with glioma grade (r=0.337,P=0.044)and Ki-67 expression(r=0.356,P=0.033).

Conclusion

Elevated serum IL-4 levels are associated with the pathological grade and prognosis of glioma,suggesting that preoperative serum IL-4 levels may have potential value in predicting patient prognosis.

Key words: Glioma, T cytokines, Interleukin, Prognostic evaluation

图1 1～4级胶质瘤病理及Ki-67免疫组织化学染色图（200×） A～B：1 级胶质瘤；C～D：2 级胶质瘤；E～F：3 级胶质瘤；G～H：4 级胶质瘤；A、C、E、G：HE 染色病理图；B、D、F、H：Ki-67 免疫组织化学切片

Fig.1 Pathological and immunohistochemical(Ki-67)data of grade 1-4 glioma(200×)

表1 2组患者的一般资料比较

Tab.1 Comparison of general information between two groups

项目	低级别组（n=10）	高级别组（n=26）	χ ²/t值	P值
年龄（岁， $\bar{x}$ ±s）	43.90±12.64	61.46±7.42	4.127	0.002
男性[例（%）]	5（50.00）	17（65.4）	0.719	0.462
病理分型[例（%）]			34.346	＜0.001
1级星形细胞瘤	2（20.00）	-
2级少突细胞瘤	5（50.00）	-
2级星形细胞瘤	3（30.00）	-
3级少突细胞瘤	-	2（7.69）
3级星形细胞瘤	-	2（7.69）
4级星形细胞瘤	-	2（7.69）
4级胶质母细胞	-	20（76.92）

表1 2组患者的一般资料比较

Tab.1 Comparison of general information between two groups

项目	低级别组（n=10）	高级别组（n=26）	χ ²/t值	P值
年龄（岁， $\bar{x}$ ±s）	43.90±12.64	61.46±7.42	4.127	0.002
男性[例（%）]	5（50.00）	17（65.4）	0.719	0.462
病理分型[例（%）]			34.346	＜0.001
1级星形细胞瘤	2（20.00）	-
2级少突细胞瘤	5（50.00）	-
2级星形细胞瘤	3（30.00）	-
3级少突细胞瘤	-	2（7.69）
3级星形细胞瘤	-	2（7.69）
4级星形细胞瘤	-	2（7.69）
4级胶质母细胞	-	20（76.92）

表2 12项炎症因子在高低级别胶质瘤间的比较[M（P₂₅，P₇₅）]

Tab.2 Comparison of 12 inflammatory factors and glioma grades[M(P₂₅,P₇₅)]

项目	低级别组（n=10）	高级别组（n=26）	Z值	P值
IL-1	9.98（3.90，53.645）	9.6（4.23，19.02）	0.305	0.986
IL-2	2.545（1.845，5.465）	4.91（2.14，36.27）	1.536	0.124
IL-4	1.395（1.11，3.835）	1.88（1.35，10.36）	1.996	0.046
IL-5	4.06（2.19，6.700）	2.425（1.72，4.05）	1.413	0.158
IL-6	8.48（3.91，17.965）	3.535（1.97，9.10）	1.890	0.059
IL-8	4.56（2.82，11.705）	7.13（3.18，25.42）	0.989	0.323
IL-10	1.42（1.18，3.365）	1.39（1.07，2.28）	0.636	0.525
IL-12	2.15（1.485，4.375）	2.29（1.53，5.87）	0.618	0.536
IL-17	1.88（1.125，7.805）	2.04（1.41，8.11）	0.495	0.621
IFN-α	2.9（2.12，5.100）	3.23（2.21，6.34）	0.848	0.397
IFN-γ	6.065（2.55，17.255）	2.99（1.89，9.89）	1.242	0.204
TNF-α	3.73（1.365，7.845）	2.47（1.13，5.49）	0.477	0.633

表2 12项炎症因子在高低级别胶质瘤间的比较[M（P₂₅，P₇₅）]

Tab.2 Comparison of 12 inflammatory factors and glioma grades[M(P₂₅,P₇₅)]

项目	低级别组（n=10）	高级别组（n=26）	Z值	P值
IL-1	9.98（3.90，53.645）	9.6（4.23，19.02）	0.305	0.986
IL-2	2.545（1.845，5.465）	4.91（2.14，36.27）	1.536	0.124
IL-4	1.395（1.11，3.835）	1.88（1.35，10.36）	1.996	0.046
IL-5	4.06（2.19，6.700）	2.425（1.72，4.05）	1.413	0.158
IL-6	8.48（3.91，17.965）	3.535（1.97，9.10）	1.890	0.059
IL-8	4.56（2.82，11.705）	7.13（3.18，25.42）	0.989	0.323
IL-10	1.42（1.18，3.365）	1.39（1.07，2.28）	0.636	0.525
IL-12	2.15（1.485，4.375）	2.29（1.53，5.87）	0.618	0.536
IL-17	1.88（1.125，7.805）	2.04（1.41，8.11）	0.495	0.621
IFN-α	2.9（2.12，5.100）	3.23（2.21，6.34）	0.848	0.397
IFN-γ	6.065（2.55，17.255）	2.99（1.89，9.89）	1.242	0.204
TNF-α	3.73（1.365，7.845）	2.47（1.13，5.49）	0.477	0.633

表3 Ki-67在高低级别胶质瘤中的表达情况比较

Tab.3 Comparison of Ki-67 expression in high and low grade gliomas

病理级别	例数	Ki-67
病理级别	例数	中位数	r值	P值
低级别组	10	4.0（2.0，5.0）	0.711	＜0.001
高级别组	26	30.0（15.0，40.0）
Z值		4.205
P值		＜0.001

表3 Ki-67在高低级别胶质瘤中的表达情况比较

Tab.3 Comparison of Ki-67 expression in high and low grade gliomas

病理级别	例数	Ki-67
病理级别	例数	中位数	r值	P值
低级别组	10	4.0（2.0，5.0）	0.711	＜0.001
高级别组	26	30.0（15.0，40.0）
Z值		4.205
P值		＜0.001

表4 IL-4水平与病理级别、Ki-67的相关性

Tab.4 Correlation between IL-4 level and pathological grade and Ki-67

项目	r值	P值
病理级别	0.337	0.044
Ki-67	0.356	0.033

表4 IL-4水平与病理级别、Ki-67的相关性

Tab.4 Correlation between IL-4 level and pathological grade and Ki-67

项目	r值	P值
病理级别	0.337	0.044
Ki-67	0.356	0.033

图2 IL-4与Ki-67和病理级别的相关性散点图 A：IL-4与Ki-67的关系；B：IL-4与病理级别的关系

Fig.2 Scatter plot of correlation between IL-4 and Ki-67 and pathological grade

[1]	Perry A, Wesseling P. Histologic classification of gliomas[J].Handb Clin Neurol, 2016, 134: 71-95. DOI: 10.1016/b978-0-12-802997-8.00005-0.
[2]	Wu L, Wu W, Zhang J, et al. Natural coevolution of tumor and immunoenvironment in glioblastoma[J]. Cancer Discov, 2022, 12(12):2820-2837.DOI:10.1158/2159-8290.Cd-22-0196.
[3]	Cai Z, Yang S, Li X, et al. Viral infection and glioma: a metaanalysis of prognosis[J]. BMC Cancer, 2020, 20(1): 549. DOI:10.1186/s12885-020-06796-3.
[4]	Wang LB, Karpova A, Gritsenko MA, et al. Proteogenomic and metabolomic characterization of human glioblastoma[J]. Cancer Cell, 2021, 39(4): 509-528.e520. DOI: 10.1016/j.ccell.2021.01.006.
[5]	Propper DJ, Balkwill FR. Harnessing cytokines and chemokines for cancer therapy[J]. Nat Rev Clin Oncol, 2022, 19(4): 237-253.DOI:10.1038/s41571-021-00588-9.
[6]	Davis ME. Epidemiology and overview of gliomas[J]. Semin Oncol Nurs,2018,34(5):420-429.DOI:10.1016/j.soncn.2018.10.001.
[7]	Jiang T, Nam DH, Ram Z, et al. Clinical practice guidelines for the management of adult diffuse gliomas[J]. Cancer Lett, 2021,499:60-72.DOI:10.1016/j.canlet.2020.10.050.
[8]	Bai J, Varghese J, Jain R. Adult glioma WHO classification update,genomics,and imaging:what the radiologists need to know[J]. Top Magn Reson Imaging, 2020, 29(2): 71-82. DOI: 10.1097/rmr.0000000000000234.
[9]	Jin L,Shi F,Chun Q,et al.Artificial intelligence neuropathologist for glioma classification using deep learning on hematoxylin and eosin stained slide images and molecular markers[J]. Neuro Oncol,2021,23(1):44-52.DOI:10.1093/neuonc/noaa163.
[10]	Zhang W, Borcherding N, Kolb R. IL-1 signaling in tumor microenvironment[J]. Adv Exp Med Biol, 2020, 1240: 1-23. DOI:10.1007/978-3-030-38315-2_1.
[11]	Zhan X, Gao H, Sun W. Correlations of IL-6, IL-8, IL-10, IL-17 and TNF-α with the pathological stage and prognosis of glioma patients[J]. Minerva Med, 2020, 111(2): 192-195. DOI: 10.23736/s0026-4806.19.06101-9.
[12]	Ravi VM, Neidert N, Will P, et al. T-cell dysfunction in the glioblastoma microenvironment is mediated by myeloid cells releasing interleukin-10[J]. Nat Commun, 2022, 13(1): 925. DOI:10.1038/s41467-022-28523-1.
[13]	Jaén M, Martín-Regalado Á, Bartolomé RA, et al. Interleukin 13 receptor alpha 2 (IL13Rα2): expression, signaling pathways and therapeutic applications in cancer[J]. Biochim Biophys Acta Rev Cancer,2022,1877(5):188802.DOI:10.1016/j.bbcan.2022.188802.
[14]	Song X,Traub B,Shi J,et al.Possible roles of interleukin-4 and -13 and their receptors in gastric and colon cancer[J]. Int J Mol Sci,2021,22(2):727.DOI:10.3390/ijms22020727.
[15]	Barnwal A, Tamang R, Sanjeev D, et al. Ponatinib delays the growth of solid tumours by remodelling immunosuppressive tumour microenvironment through the inhibition of induced PDL1 expression[J]. Br J Cancer, 2023, 129(6): 1007-1021. DOI:10.1038/s41416-023-02316-9.
[16]	Mantovani A, Allavena P, Marchesi F, et al. Macrophages as tools and targets in cancer therapy[J]. Nat Rev Drug Discov, 2022, 21(11):799-820.DOI:10.1038/s41573-022-00520-5.
[17]	谢聪,谭桂荣,郑凤莲,等.酰胺质子转移成像在预测脑胶质瘤Ki67 细胞增殖水平中的应用价值[J]. 分子影像学杂志, 2023,46(6):1060-1064.DOI:10.12122/j.issn.1674-4500.2023.06.17.Xie C, Tan GR, Zheng FL, et al. Clinical value of amide proton transfer weighted imaging in predicting Ki67 proliferation level of glioma[J]. Journal of Molecular Imaging, 2023, 46(6): 1060-1064.DOI:10.12122/j.issn.1674-4500.2023.06.17.
[18]	王传伟,宫杰,赵文国,等.颅内血管外周细胞瘤的特点及复发的影响因素分析[J].中华脑科疾病与康复杂志(电子版),2020,10(6):346-351.DOI:10.3877/cma.j.issn.2095-123X.2020.06.007.Wang CW, Gong J, Zhao WG, et al. Characteristics of intracranial hemangiopericytoma and analysis of influencing factors of recurrence[J]. Chin J Brain Dis Rehabil (Electronic Edition),2020,10(6):346-351.DOI:10.3877/cma.j.issn.2095-123X.2020.06.007.
[19]	Wong BS, Shah SR, Yankaskas CL, et al. A microfluidic cellmigration assay for the prediction of progression-free survival and recurrence time of patients with glioblastoma[J]. Nat Biomed Eng,2021,5(1):26-40.DOI:10.1038/s41551-020-00621-9.
[20]	习望. 脑胶质瘤患者血清中IL-4 水平与病人预后的关系[D].石家庄:河北医科大学,2015.Xi W. Relationship between serum IL-4 level and prognosis in patients with glioma[D]. Shijiazhuang: Hebei Medical University,2015.
[21]	Ni J, Zhang H, Yang Q, et al. Machine-learning and radiomicsbased preoperative prediction of Ki-67 expression in glioma using MRI data[J].Acad Radiol,2024,31(8):3397-3405. DOI:10.1016/j.acra.2024.02.009.
[22]	余鹏飞,麦兴进,符树强,等.血清sTREM-1、IL-12 及IL-33 水平对创伤性脑损伤严重程度和预后评估的价值[J].中华神经创伤外科电子杂志, 2022, 8(1): 18-22. DOI: 10.3877/cma.j.issn.2095-9141.2022.01.004.Yu PF, Mai XJ, Fu SQ, et al. Value of serum levels of sTREM-1,IL-12 and IL-33 in evaluating the severity and prognosis of traumatic brain injury[J]. Chin J Neurotrauma Surg (Electronic Edition), 2022, 8(1): 18-22. DOI: 10.3877/cma.j.issn.2095-9141.2022.01.004.

[1]	王晗宇, 张司可, 张羽, 万欣, 贺秋霞, 李明明, 杨秀华. 超声造影在脑胶质瘤切除术术中的应用价值[J]. 中华医学超声杂志（电子版）, 2023, 20(07): 755-760.
[2]	申成凯, 孟飞, 刘坤, 朱卫洁, 赵海军. 白介素-1β基因型与原发性冻结肩易感性的关联研究[J]. 中华关节外科杂志(电子版), 2024, 18(01): 17-23.
[3]	贾亚娟, 蒙钰铭, 高志伟, 高素敏, 张劲松, 孙虹. 血小板与淋巴细胞比值、降钙素原和白细胞介素6联合检测对脓毒症患者预后价值的研究[J]. 中华危重症医学杂志(电子版), 2024, 17(02): 118-123.
[4]	刘洋, 盛赵莹, 孙琳琳. 白细胞介素6启动子通过调控人端粒酶逆转录酶减轻细胞炎症和DNA损伤[J]. 中华危重症医学杂志(电子版), 2024, 17(02): 104-110.
[5]	张少华, 林爱齐, 张玉, 董晓云, 刘红英. HLA和IL基因多态性及其与复发性自然流产的相关性[J]. 中华妇幼临床医学杂志(电子版), 2024, 20(03): 251-259.
[6]	邵小丽, 林燕, 张玲玲, 韩亚琴. 超声引导下子宫肌瘤注射聚桂醇硬化术联合术后米非司酮治疗临床疗效分析[J]. 中华妇幼临床医学杂志(电子版), 2024, 20(03): 353-360.
[7]	朱丽臻, 范文萃, 李梦瑶, 李丽, 张月, 石艳红. 外周血NLRP3、IL-18和IL-1β在肺炎支原体肺炎患儿中的表达及检测意义[J]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2023, 16(06): 860-863.
[8]	桑田, 赵磊, 佟琰, 欧阳清, 陈香美. 急性肾损伤的内质网应激相关基因和通路的生物信息学分析[J]. 中华肾病研究电子杂志, 2024, 13(01): 26-33.
[9]	刘涵, 沈强, 张蓝月, 陈健. 糖尿病视网膜病变分子生物标志物的研究进展[J]. 中华眼科医学杂志(电子版), 2023, 13(06): 376-380.
[10]	张萌, 喻中华. 阿尔茨海默病患者血清脂联素、Lp-PLA2、IL-17的表达及与认知功能的相关性分析[J]. 中华脑科疾病与康复杂志(电子版), 2023, 13(06): 358-363.
[11]	杨卫东, 周威, 向洪涛. 慢性萎缩性胃炎患者幽门螺杆菌感染与炎性细胞因子及病理特征的关系[J]. 中华消化病与影像杂志(电子版), 2024, 14(05): 459-464.
[12]	李润东, 豆小文, 张秀明. 失笑散联合胃复春治疗慢性萎缩性胃炎的疗效及对血清免疫受体和炎症因子水平的影响[J]. 中华消化病与影像杂志(电子版), 2024, 14(05): 470-473.
[13]	伍诗烨, 黄红叶, 陈水金, 林志刚. 推拿对神经病理性疼痛大鼠脊髓背角中IL-1β、IL-6及c-Fos表达的影响[J]. 中华针灸电子杂志, 2024, 13(03): 96-101.
[14]	计超, 向群. 乙酰胆碱受体对急性呼吸窘迫综合征小鼠T细胞亚群和炎症因子的影响[J]. 中华诊断学电子杂志, 2024, 12(01): 50-56.
[15]	南朝涛, 陈建, 王书鸿, 李刚, 郝俊杰. 血清细胞因子预测急性脑梗死后肺炎的价值[J]. 中华卫生应急电子杂志, 2024, 10(01): 16-20.

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