弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B cell lymphoma，DLBCL)是非霍奇金淋巴瘤(non-Hodgkin lymphoma，NHL)中发病率最高的亚型，占所有NHL病例数的30%~35%^[1]。DLBCL是一组异质性肿瘤^[2]，早期发现预后较差的患者，临床上及时调整治疗策略延长生存期十分重要。分子病理及靶向治疗的发展提示很多DLBCL的预后评估因素，其中多数缺乏独立的验证，有些标志物已经被普遍使用，但尚未对治疗决策产生实质性影响。本文全面评估预后标志物在临床应用中的价值。

1 已确定的生存预后因素 1.1 国际预后指数(international prognostic index，IPI)评分

IPI评分系统于1993开始被广泛应用于侵袭性NHL患者的预后判断。近年来，利妥昔单抗联合化疗改善DLBCL患者的预后，同时IPI评分在预后系统中的地位也不断受到冲击。2014年，Zhou等^[3]提出改良国际预后指数(National Comprehensive Can-cer Network-international prognostic index，NCCN-IPI)分层方法，该方法沿用原IPI评分系统的5个指标，但是将年龄、乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase，LDH)和结外侵犯的部位等3个指标进行细化，结果显示，NCCN-IPI的预后优于IPI，但未能充分识别高危人群^[4]。最近，一项大型研究提出一种新的评分系统即GELTAMO-IPI(G-IPI)，该评分将β-2微球蛋白(beta-2 microglobulin，β2-MG)纳入在内，并将年龄采用增强计分法增强评分系统^[5]。Hong等^[6]报道与IPI及NCCN-IPI比较，G-IPI对高危人群有更好的识别能力，IPI及NCCN-IPI评分评估高危患者的5年总生存率(overall survival，OS)为45.7%和31.4%，G-IPI评估高危患者的5年OS为21.9%。

IPI为诊断时的患者提供简单、可靠的预后信息，并且是衡量所有附加预后因素的基准。然而，IPI迄今为止并没有对治疗产生实质性的影响，目前尚无数据支持基于IPI评分的治疗剂量的改变，也无法预测对新药物治疗的反应。

1.2 MYC和BCL-2

MYC蛋白具有广泛的生物活性，在代谢、蛋白质合成、分化、干细胞更新、应激反应、mRNA调控和miRNA调控中起重要作用。BCL-2的主要功能是通过抑制细胞凋亡来促进细胞的存活, BCL2蛋白表达不仅加速淋巴瘤的生长，而且诱导化疗的耐药性。在2016年修订的世界卫生组织淋巴肿瘤分类中，双表达MYC和BCL-2蛋白(double-expressors of MYC and BCL2，DEL)和双打击MYC+BCL-2易位(double-hit of MYC and BCL2，DHL)在DLBCL患者中被确立为影响患者不良生存的重要生物标志物^[7]。有报道表明，COTPE(环磷酰胺+长春新碱+吡柔比星+泼尼松+依托泊苷)联合沙利度胺治疗DHL的B细胞淋巴瘤可取得较好的疗效^[8]。MYC易位伴免疫球蛋白(immunoglobulin，IG)基因重排称为MYC-IG，Copie-Bergman等^[9]认为，MYC-IG患者常伴MYC高表达，且MYC-IG较MYC阴性患者有更差的OS及无进展生存率(progression-free survival，PFS)。

1.3 细胞起源

DLBCL细胞起源(cell of origin，COO)检测的金标准是基于基因表达谱(gene expression profiling，GEP)的检测结果，将DLBCL分为生发中心起源(germinal centre B cells，GCB)、活化B细胞(activated B cells，ABC)和原发纵隔大B细胞淋巴瘤。进一步研究发现同样使用R-CHOP治疗(利妥昔单抗+环磷酰胺+多柔比星+长春新碱+泼尼松)，GCB来源的DLBCL具有更长的OS^[10]。由于费用高昂和对标本要求较高等原因致GEP检测临床可操作性较差，2016年修订的《世卫组织造血和淋巴肿瘤分类》建议使用Hans算法对淋巴瘤COO进行分类^[11]，使用CD10、BCL6和MUM1表达将DLBCL分为GCB和non-GCB。在利妥昔单抗时代，Hans算法分型的COO对预后的影响并不一致。一些回顾性研究表明，COO是独立于IPI的预后因素，而其他大型前瞻性临床试验并未证明这一关系^[12-13]。Read等^[14]通过单变量分析显示，Hans算法评估的non-GCB型与GCB型比较，在PFS方面差异具有统计学意义(P＜0.05)，但在OS方面差异无统计学意义(P>0.05)。COO评估的未来作用更有可能是帮助选择治疗方案的工具，而不是评估患者预后的指标，目前在实验室执行的GEP检测诊断COO从而选择生物靶向治疗的可行性已经得到证实^[15]。

1.4 基因突变

二代基因测序是目前临床上常用的检测基因的技术方法，能揭示出DLBCL在分子和临床上的显著异质性^[16]。DLBCL的功能性驱动基因共150个^[17]，在常见的60个基因中，35个属于原癌基因，其中敲除EBF1、IRF4、CARD11、MYD88和IKBKB基因，会对ABC DLBCL细胞产生致死性效应，敲除ZBTB7A、XPO1、TGFBR2和PTPN6基因可对GCB DLBCL细胞产生致死效应^[18]，这表明上述致死性基因的敲除对患者预后可产生重大意义。研究表明，基因突变对DLBCL患者预后有重要影响，其中MYC、CD79B和ZFAT突变常提示患者有较差的生存率，而NF1和SGK1突变与良好的生存事件相关^[18]。进一步探索在不同细胞起源的DLBCL患者中基因突变的特点，结果显示，仅20个突变基因在ABC和GCB两组间比较差异具有统计学意义(均P＜0.05)，在GCB中单独表现的基因突变为EZH2、SGK1、EBF1、GNA13、IRF8、BCL7A、STAT6、SOCS1、B2M、TNFRSF14、CREBBP和BCL2，而在ABC型中，单独出现的基因突变为MGA、CDKN2A、PIM1、TBL1XR1、ZEB2、MYD88、CD79B和ETV6^[18]。其余多数突变基因在两组间比较，差异均无统计学意义(均P>0.05)。在ABC细胞亚型中，KLHL14、BTG1、PAX5和CDKN2A突变与较差的生存率相关，而CREBBP突变与良好的预后相关，在GCB细胞亚型中，NFKBIA和NCOR1突变与较差的生存率相关，而EZH2、MYD88和ARID5B突变提示良好的预后。总之，基因突变为DLBCL患者恶性变判断及预后评估提供客观指标。

1.5 基因风险预测模型

基因风险预测模型(genomic risk model)是Reddy等^[18]采用多变量指导研究方法通过将DLBCL患者的150个功能性驱动基因和基因表达指标(细胞起源、MYC和BCL2)相组合用来预测患者预后的新型指标。该模型显示，自下而上患者的预后风险逐渐增高，GCB DLBCL&CD70为对患者预后最好的模型，而MYC&MYC-high为对患者预后最差的模型。将基因风险预测模型与目前已知的DLBCL患者的其他生存预后模型(细胞起源、MYC、BCL2表达以及IPI预后评分系统)进行比较，结果显示基因风险预测模型对患者的预后识别能力远超过其他预后模型。

此外，研究不同级别基因风险预测模型在不同细胞起源和不同级别IPI评分危险组中的作用，结果显示，高危基因风险预测模型能够在每一组中识别出预后更差的患者。进一步探索基因风险预测模型及IPI评分随时间变化(1年、3年和5年)而产生的预后效应，显示随着时间的推移，IPI评分的预后作用将逐渐减弱，IPI评分适用于预测早期患者的死亡率，而基因风险预测模型不仅适用于预测患者早期死亡率，也适用于预测患者的晚期死亡率。这显示出基因风险预测模型对患者的远期风险评估较IPI评分更具价值。

Alessandro等^[19]综合分析影响滤泡型淋巴瘤(follicular lymphoma，FL)患者的预后因素，通过将7个突变基因添加到已建立的临床危险因素中，提出一种新的预后模式，即m7-FLIPI评分，包括FLIPI评分、ECOG评分及7个基因突变(EZH2、ARID1A、MEF2B、EP300、FOXO1、CREBBP和CARD11)，以帮助识别高危患者。研究认为，FLIPI识别的低危患者与m7-FLIPI识别的低危患者的生存率比较，差异无统计学意义(76.1% vs 77.2%，P>0.05)，而FLIPI识别的高危患者与m7-FLIPI识别的高危患者的生存率比较，差异具有统计学意义(38.3% vs 56.5%，P＜0.05)。这提示m7-FLIPI评分对高危FL患者的预后价值远超过FLIPI。因此，将基因风险预测模型与IPI评分系统结合能更好识别DLBCL高危患者，进一步完善和改进现有的预后评分系统。

1.6 循环肿瘤DNA(circulating tumor DNA，ct-DNA)

ctDNA是细胞游离DNA浓度和等位基因平均突变比例的乘积，其计量水平以log hGE/mL来表示。在98%的初诊DLBCL患者中可检测到ctDNA，显示出潜在的普遍适用性^[20]。ctDNA截值为2.5 log hGE/mL时，高ctDNA在采用一线化疗方案后有更差的无事件生存(event-free survival，EFS)及OS^[20]。此外，将第2个周期化疗初(即治疗21 d后)ctDNA下降2 log定义为早期分子学反应(early molecular reaction，EMR)，第3个周期化疗初ctDNA下降2.5 log定义为主要分子学反应(major molecular reactions，MMR)，采用一线化疗方案后获得EMR或MMR的患者有良好的生存(EMR：83% vs 50%，P=0.001 5；MMR：82% vs 46%，P＜0.01)。即使采用挽救性化疗方案，获得EMR的患者仍具有较长的生存期(100% vs 13%, P=0.011)。进一步评估ctDNA在已知危险因素(IPI)下对患者的预后价值显示，在不同级别的IPI评分中，分子学反应(EMR和MMR)仍是预测患者预后的重要危险因素，尤其对高危患者的识别能力更强。这些发现证实，ctDNA无论在初诊还是复发时对患者预后及疗效评估均具有较高的预测价值，且独立于IPI评分系统^[21]。

2 尚存争议的预后因素

肿瘤微环境中的炎性细胞在肿瘤的发生、增殖、进展和转移过程中起着至关重要的作用^[22]。肿瘤发生引起的全身炎性反应可以为预后提供信息。Lin等^[23]和Keam等^[24]认为外周血绝对淋巴细胞计数/单核细胞绝对计数(the ratio of the absolute lymphocyte count to the absolute monocyte count，ALC/AMC)低于3 :1预示更差的PFS及OS，且适用于利妥昔单抗时代。中性粒细胞/淋巴细胞(the ratio of the absolute neutrophil count to the absolute lymphocyte count，NLR)≥3提示患者有更差的生存率。但目前并没有被普遍采用，部分原因可能是由于正常下限的截止值尚未明确，因此尚需大样本数据来进行meta分析。

程序性死亡-1配体(programmed death-1 ligand，PD-L1)可通过与程序性死亡-1 (programmed death-1，PD-1)受体的结合抑制T细胞增殖、活化以及细胞因子的分泌，从而促进肿瘤免疫逃逸。PD-L1对霍奇金淋巴瘤(Hodgkin′s lymphoma，HL)患者的预后价值已经明确，但对于侵袭性NHL仍存争议。研究报道，DLBCL患者诊断时可溶性程序性细胞死亡配体1(soluble programmed cell death ligand 1，sPD-L1)浓度较健康受试者升高，总生存率较低浓度患者更差，是不良预后因素^[25]。目前，以PD-1和PD-L1为免疫靶点的相关药物已被批准用于临床治疗。Lesokhin等^[26]认为，抗PD1抗体在复发难治的淋巴瘤中具有良好前景，虽然PD-1和PD-L1抑制剂已在临床试验中初见成效，但是单药使用的完全缓解(complete response，CR)率并不显著。

血清可溶性白介素2受体(soluble interleukin-2 receptor，sIL-2R)水平对患者的预后研究已成为目前研究的主题，无论是否采用利妥昔单抗治疗，高水平sIL-2R均提示生存率更低^[27-28]，且sIL-2在Ⅲ~Ⅳ期患者较Ⅰ~Ⅱ期患者水平增高。但目前对sIL-2R截止值的选取尚无明确定论。Ennishi等^[28]认为，sIL-2R>1 000 mg/dL的DLBCL患者有更差的生存率，而Goto等^[29]认为sIL-2R>1 300 mg/dL提示患者生存期更短。Tomita等^[30]提出包括Ann-arbor分期、sIL-2R和LDH在内的SIL新型预后评分体系，指出高SIL评分与较差的生存率相关，但该评分仍未与分子生物学相结合，对患者治疗方案的选择无明确指导意义。

3 结语

由于DLBCL的异质性，患者在治疗效果及预后方面个体差异较大，因此初诊时划分出高危人群，并对其进行强化治疗，对于延长患者生存期具有十分重要的意义。随着利妥昔单抗的广泛使用，IPI评分已不能真正识别高危患者。新型预后指标，如基于免疫组织化学的生物学标志物，基于二代基因测序的细胞遗传学改变以及肿瘤微环境中的炎性因子等指标均与患者预后密切相关，某些指标更为研究者提供新的药物研究方向以及治疗靶点。将分子及遗传预后因素与临床因素紧密结合、克服单一性，建立更加完善的DLBCL预后评估体系，从而真正划分出高危人群，同时充分应用靶向治疗的优势，采取最合适的治疗方案提高患者缓解率，降低耐药性及延长患者无瘤生存期，可指导临床医师给予患者更加精准的个体化治疗。