基于CGRP、PD-1和PD-L1的生物标志物评分系统预测乳腺癌患者PICC相关血流感染的临床研究

《Scientific Reports》：Clinical score based on CGRP, PD-1, and PD-L1 for PICC-related bloodstream infections in breast cancer

本研究针对乳腺癌患者PICC相关血流感染（BSI）早期预警难题，开发了一种基于降钙素基因相关肽（CGRP）、程序性死亡蛋白-1（PD-1）及其配体（PD-L1）的3分制BioScore评分系统。通过对384例患者的回顾性分析，验证该评分在训练集和验证集中AUC分别达0.96和0.93，可将患者精准分层为低（感染率<5%）、中（17-20%）、高（>60%）风险组，为免疫抑制人群的感染防控提供了新型生物标志物策略。

　　

在乳腺癌治疗领域，经外周静脉置入中心静脉导管（PICC）已成为化疗、营养支持等长期静脉通路的重要选择。然而，这条“生命线”也暗藏危机——PICC相关血流感染（BSI）的发生率高达2%-20%，可能导致治疗中断、脓毒症甚至死亡。更棘手的是，当前诊断主要依赖发热等非特异性症状和血培养结果，存在灵敏度低、耗时长的局限。对于因化疗导致中性粒细胞减少的乳腺癌患者，能否在感染早期甚至发生前识别高风险人群，成为临床亟待突破的瓶颈。

近日发表于《Scientific Reports》的一项研究给出了创新解决方案。由雷双根、朱大庆、蒋启华、谭俊涛和胡平华组成的研究团队，成功开发并验证了一种基于三种生物标志物的评分系统（BioScore），通过检测血清中的降钙素基因相关肽（CGRP）、程序性死亡蛋白-1（PD-1）及其配体（PD-L1），可实现乳腺癌患者PICC相关BSI的精准风险分层。

研究团队回顾性分析了384例接受PICC置管的乳腺癌患者数据，其中78例（20.3%）发生BSI。通过酶联免疫吸附试验（ELISA）检测血清CGRP水平，实时荧光定量PCR（qPCR）测定PD-1和PD-L1的mRNA表达量。关键创新在于将连续生物标志物数据转化为临床易用的评分工具：根据受试者工作特征曲线（ROC）确定的阈值，CGRP<42.817 pg/mL、PD-1>2.301、PD-L1<1.613各计1分，总分0-3分对应低、中、高风险三级。

主要技术方法概述

研究纳入南昌市人民医院2013年10月至2024年9月期间的乳腺癌患者队列，采用ELISA和qPCR技术检测血清生物标志物，通过ROC曲线确定最佳阈值建立评分系统，并按7:3比例将样本分为训练集（n=269）与验证集（n=115）进行模型验证。

研究结果

患者特征与生物标志物分布

感染与非感染组在年龄、BMI、肿瘤分期等基线特征上无显著差异，但生物标志物呈现鲜明对比：BSI患者CGRP水平显著降低（37.62±10.43 vs 58.68±16.72 pg/mL），PD-1表达升高（2.63±0.76 vs 1.83±0.59），PD-L1表达降低（1.19±0.38 vs 1.52±0.48），均P<0.001。这种“一低两高”的模式提示感染前存在神经免疫调节紊乱和T细胞耗竭的免疫抑制状态。

生物标志物诊断效能

单个标志物中，CGRP的预测效能最佳（AUC=0.84），PD-1次之（AUC=0.77），PD-L1居第三（AUC=0.70）。三者联合构建的BioScore显示出超越任一单独指标的预测能力。

BioScore风险分层

评分系统展现出显著的风险梯度：低风险组（0分）感染率仅4.9%，中风险组（1-2分）为17.3%，而高风险组（3分）骤升至61.8%。验证集结果高度一致，证实该模型的稳定性。

模型判别与校准

训练集与验证集的AUC分别达0.96和0.93，Hosmer-Lemeshow检验P值分别为0.797和0.875，表明模型具有优异的判别能力和校准度。

这项研究的突破性在于将基础免疫机制转化为临床实用工具。CGRP作为参与血管舒张和免疫调节的神经肽，其水平降低反映免疫监视功能受损；PD-1/PD-L1轴异常则标志T细胞功能衰竭。BioScore通过整合神经免疫和免疫检查点信号，构建了多维度的感染预警体系。

相比传统依赖导管留置时间等静态参数的评分系统，BioScore聚焦宿主免疫动态变化，特别适合免疫抑制的肿瘤人群。虽然当前数据来源于症状出现时的单次检测，但其强大判别力提示未来或可应用于常规随访中的前瞻性风险评估。研究者也指出需通过多中心研究验证普适性，并探索与炎症指标、中性粒细胞计数等参数的协同价值。

这项研究不仅为乳腺癌患者PICC管理提供了新型生物标志物策略，更开创了感染免疫预警的新范式。随着进一步验证与优化，这个简洁的3分制评分系统有望融入临床决策支持系统，实现从“被动治疗”到“主动防控”的转变，最终改善肿瘤患者的治疗安全与生存质量。