中性粒细胞-淋巴细胞比值变化、预后营养指数及炎症-营养评分对PD-1抑制剂治疗晚期非小细胞肺癌预后的评估价值研究

Prognostic value of changes in neutrophil-to-lymphocyte, prognostic nutritional index, and inflammation-nutrition score in advanced NSCLC patients treated with PD-1 inhibitors

摘要

背景 在晚期非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer，NSCLC)免疫治疗中，PD-1/PD-L1(programmed cell death protein 1/programmed death-ligand 1)抑制剂疗效差异明显，尚无有效方法预测疗效。 目的 分析接受PD-1抑制剂治疗的晚期非小细胞肺癌患者中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR)变化率(ΔNLR)、预后营养指数(prognostic nutritional index，PNI)及炎症-营养联合评分(inflammation-nutrition score，INS)与预后的关系。 方法 回顾性分析2020年1月至2024年12月在山东第二医科大学附属医院接受抗PD-L1单抗单药或联合治疗的晚期NSCLC患者的临床资料。治疗前及完成2个治疗周期后检测外周血指标，计算ΔNLR和PNI，并据此分组：ΔNLR≥20%为升高组，＜20%为稳定组；PNI≥45为营养良好组，＜45为营养不良组；INS为联合评分，ΔNLR≥20%记1分，PNI＜45记1分，2分为高风险，1分为中风险、0分为低风险。采用Kaplan-Meier法比较各组无进展生存期(progression-free survival，PFS)和总生存期(overall survival，OS)，Cox回归分析预后独立关联因素，并据此构建预后预测模型，以受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线法分析其预测效能。 结果 163例晚期NSCLC患者纳入分析，男100例(61.35%)，女63例(38.65%)；中位年龄61(范围：54 ~ 68)岁，中位OS16.4(IQR：11.8 ~ 22.0)个月，中位PFS为7.8(IQR：5.0 ~ 14.0)个月。NLR升高组较稳定组中位PFS显著缩短[6.5(IQR：4.1 ~ 11.5)个月 vs 8.6(IQR：6.2 ~ 15.9)个月，P=0.041]；PNI＜45组PFS较PNI≥45组更短[6.9(IQR：4.3 ~ 12.9)个月 vs 8.9(IQR：6.2 ~ 17.5)个月，P=0.048]；INS高风险组PFS亦较中低风险组下降[6.0(IQR：4.2 ~ 9.2)个月 vs 8.4(IQR：6.1 ~ 13.7)个月，P=0.047]。多因素Cox回归分析显示ΔNLR升高组和PNI＜45组以及及INS高风险均与较短的PFS独立关联，而PD-L1表达≥50%者PFS相对更优(P＜0.05)。ROC分析显示，分别基于ΔNLR+PNI+PD-L1和INS+PD-L1构建的模型，对晚期NSCLC患者PFS具有较高的预测效能，AUC(95%CI)分别为0.852(0.753 ~ 0.937)和0.843(0.698 ~ 0.978)。 结论 治疗早期ΔNLR升高及PNI降低与NSCLC患者接受PD-L1抑制剂治疗的较差预后显著相关，INS可作为综合炎症与营养状态的分层指标，为免疫治疗疗效及预后的评估提供参考。

Abstract

Background In advanced non-small cell lung cancer, the efficacy of PD-1/PD-L1 (programmed cell death protein 1/programmed death-ligand 1) inhibitors varies considerably, and early prognostic predictors remain unclear. Objective To evaluate the prognostic significance of early changes in the neutrophil-to-lymphocyte ratio (ΔNLR), prognostic nutritional index (PNI), and their combination as the inflammation-nutrition score (INS) in advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) patients receiving PD-1 inhibitor therapy. Methods A retrospective analysis was conducted on patients with advanced NSCLC who received anti-PD-L1 monoclonal antibody monotherapy or combination therapy at Shandong Second Medical University Affiliated Hospital from January 2020 to December 2024. Peripheral blood indexes were measured before treatment and after completing two treatment cycles. ΔNLR and PNI were calculated and used to group the patients: ΔNLR ≥ 20% as the elevated group, ＜ 20% as the stable group; PNI ≥ 45 as the well-nourished group, ＜ 45 as the malnourished group; INS was defined as a combined indicator: ΔNLR ≥20% scored 1 point, PNI <45 scored 1 point. Patients were stratified into high-risk (2 points), intermediate-risk (1 point), and low-risk (0 points) groups. Kaplan-Meier method was used to compare progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) among the groups, and Cox regression was applied to identify independent prognostic factors. A prognostic prediction model was then constructed, and the prediction performance was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Results A total of 163 patients with NSCLC were included in this study, comprising 100 males (61.35%) and 63 females (38.65%). The median age was 61 (range: 54 - 68) years. Median OS was 16.4 (IQR: 11.8 - 22.0) months, and median PFS was 7.8 (IQR: 5.0 - 14.0) months.Compared with the stable group, the elevated NLR group had significantly shorter median PFS (6.5 [IQR: 4.1 - 11.5] months vs 8.6 [IQR: 6.2 - 15.9] months, P=0.041). The group with PNI<45 had shorter PFS than the PNI ≥45 group (6.9 [IQR: 4.3 - 12.9] months vs 8.9 [IQR: 6.2 - 17.5] months, P=0.048). Similarly, the INS high‑risk group showed reduced PFS compared with the intermediate and low‑risk group (6.0 [IQR: 4.2 - 9.2] months vs 8.4 [IQR: 6.1 - 13.7] months, P=0.047). Multivariate Cox regression analysis revealed that ΔNLR ≥ 20%, PNI<45, and INS high‑risk status were associated with shorter PFS, whereas PD‑L1 expression ≥50% was associated with relatively better PFS (P<0.05). ROC curve analysis showed that models based on ΔNLR+PNI+PD‑L1 and INS+PD‑L1 both exhibited good predictive performance for PFS in patients with advanced NSCLC, with areas under the curve (AUC, 95% CI) of 0.852 (0.753 - 0.937) and 0.843 (0.698 - 0.978), respectively. Conclusion Early‑treatment increases in ΔNLR and decreases in PNI are significantly associated with poorer prognosis in NSCLC patients receiving PD‑L1 inhibitor therapy. INS may serve as a composite indicator reflecting inflammatory and nutritional status, providing reference for evaluating immunotherapy efficacy and prognosis.

Graphical abstract

关键词

非小细胞肺癌 / 程序性死亡配体-1抑制剂 / 中性粒细胞与淋巴细胞比值 / 预后营养指数 / 炎症-营养联合评分 / 预测模型

Key words

non-small cell lung cancer / PD-1 inhibitor / neutrophil-to-lymphocyte ratio / prognostic nutritional index / inflammation-nutrition score

肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因之一，其中非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer，NSCLC)占所有肺癌病例的85%左右^[1]。除手术、化疗、放疗等传统治疗手段外，免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitors，ICIs)已成为晚期肺癌治疗的新选择，其主要包括针对程序性死亡受体-1(programmed cell death protein 1，PD-1)及其配体(programmed death-ligand 1，PD-L1)的抑制剂^[2]。传统抗癌药物通常直接作用于肿瘤细胞，发挥细胞毒性作用。然而，PD-1抑制剂通过阻断T细胞表面抑制性受体与其配体的相互作用，破坏肿瘤微环境中的免疫检查点通路，恢复T细胞抗肿瘤活性，从而改善患者生存期^[3]。目前，PD-L1的表达对预测患者免疫治疗疗效存在一定局限性，部分PD-L1高表达患者对免疫治疗无反应，而部分低表达患者却可能获益，免疫治疗的累积有效率不足30%，且存在药物副作用^[4]。因此，精准识别免疫治疗适用人群、寻找积极有效的患者预后标志物具有重要的临床意义^[5]。

随着近年来肿瘤微环境与机体免疫反应间作用的研究深入，外周血炎症指标已成为预测肿瘤进展和患者生存的关键指标^[6]。多项研究显示，中性粒细胞和淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR)等炎症指标与小细胞肺癌患者生存期、肿瘤分期及治疗效果密切相关；其中，较高的基线NLR与免疫治疗后更短的无进展生存期(progression-free survival，PFS)和总生存期(overall survival，OS)显著相关^[7]。预后营养指数(prognostic nutritional index，PNI)，最初用于评估患者的营养状况和手术风险等级，随后被广泛应用于评估手术患者的免疫和营养状态^[8]。研究发现，PNI不仅能评估癌症患者的营养和免疫状态，对肺癌等癌症患者的预后预测也具有重要价值^[9]。但对于ICIs治疗效果与PNI在肺癌患者中的关联，仍有待进一步明确。基于此，本研究回顾性分析晚期NSCLC患者在PD-1抑制剂治疗前后NLR变化(ΔNLR)、PNI与疾病预后、生存结局等的关系；此外，还将炎症与营养状态相结合的炎症-营养联合评分(inflammation-nutrition score，INS)纳入分析，旨在深入探讨这些指标在NSCLC风险评估中的潜在作用，以期为免疫治疗患者的风险分层和个体化治疗提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象

回顾性分析2020年1月至2024年12月在山东第二医科大学附属医院肿瘤科进行免疫治疗的NSCLC患者。纳入标准：(1)年龄≥18岁；(2)诊断为晚期非小细胞肺癌(ⅢB ~ Ⅳ期)；(3)采用PD-1抑制剂治疗；(4)具备完整的基线和治疗后随访数据；(5)具备影像随访与结局资料。排除标准：(1)既往接受其他免疫检查点抑制剂且无法确定疗效者；(2)存在心血管疾病、活动性结核等其他严重的合并症等；(3)随访期间失访或未按规范接受治疗者；(4)资料不完整无法评估主要终点者；(5)患有精神疾病者。本研究经山东第二医科大学附属医院医学伦理委员会审查通过(批号：wyfy-2024-ky-441)，纳入患者均已知情并签署知情同意书。

1.2 治疗方法

入组患者接受PD-1抑制剂治疗，用药方法为：纳武利尤单抗(Nivolumab)3 mg/kg静脉注射，2周一个周期；帕博利珠单抗(Pembrolizumab)2 mg/kg静脉注射，3周一个周期，单用或联合使用治疗。持续用药直至患者产生不可耐受的不良反应或者肿瘤出现进展^[10-11]。

1.3 实验室检测及NLR、PNI、INS计算

患者在治疗前及第2周期前采集空腹外周血，使用全自动血细胞分析仪(SysmexXN系列)完成质控后检测中性粒细胞绝对计数(ANC)、淋巴细胞绝对计数(ALC)及血清白蛋白(Alb)^[12]。其中，ANC正常参考范围为2.0 ~ 7.0×10⁹/L，ALC正常参考范围为1.0 ~ 3.0×10⁹/L，Alb正常参考范围为35 ~ 55 g/L。在患者首次接受抗PD-1治疗前及完成2个治疗周期后(纳武利尤单抗治疗第4周末、帕博利珠单抗治疗第6周末)，空腹采集外周血4 mL，经2 000 r/min离心10 min后分离血清，分装至1.5 mL EP管中。计算公式：NLR(中性粒细胞与淋巴细胞比值)=ANC/ALC；ΔNLR(%)=[(第二周期NLR-基线NLR)/基线NLR]×100%；PNI (预后营养指数) = Alb(g/L) +5×ALC(×10⁹/L)。为保证检测结果的可靠性，每次检测前均使用标准质控品对仪器进行校准，并在每批次检测中引入已知浓度的质控样本以监控检测稳定性。

1.4 分析及评估

1.4.1 疗效评估

基于实体瘤疗效评价标准(RECIST1.1)^[13-14]，所有患者在治疗前、治疗2周期后及治疗结束时开展肿瘤负荷变化的评估，根据RECIST1.1标准，将疗效分为完全缓解(complete remission，CR)、部分缓解(partial remission，PR)、疾病稳定(stable disease，SD)和疾病进展(progressive disease，PD)。CR定义为所有靶病灶消失且无新病灶出现；PR定义为靶病灶直径总和减少≥30%；SD定义为靶病灶直径总和变化未达到PR或PD标准；PD定义为靶病灶直径总和增加≥20%或出现新病灶。客观缓解率(objective response rate，ORR)为CR和PR患者所占比例，疾病控制率(disease control rate，DCR)为CR、PR和SD患者所占比例。

1.4.2 生存分析

PFS定义为从治疗开始至疾病进展或任何原因死亡的时间，OS定义为从治疗开始至任何原因死亡的时间。本研究随访截止日期为2024年12月31日。

1.4.3 ΔNLR、PNI、INS等不同水平亚组分组设计

(1)ΔNLR分组(炎症分组)：本研究基于治疗前后的相对变化率(ΔNLR)进行炎症状态分组。结合现有文献报道^[7,15]，ΔNLR≥20%为NLR升高组；ΔNLR＜20%为稳定组。(2)PNI分组(营养分组)：PNI≥45为营养良好组，PNI＜45为营养不良组^[16]。(3)INS分组(炎症-营养联合分组)：INS为联合评分，ΔNLR≥20%记1分，PNI＜45记1分，总分0-2分，按其分组：2分为高风险组，1分中风险组，0分低风险组。以上分组用于人群分层、生存曲线与组间比较；此外，出于共线性考虑，INS不与其构成要素同时进入同一多因素Cox模型。

1.5 统计学方法

采用SPSS26.0软件以及R语言进行统计分析。连续变量在分析之前进行正态性检验，正态分布数据以\overline{x}±s表示，组间比较采用独立样本t检验；非正态数据以中位数(四分位数)表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验；分类变量以例数(%)表示，采用χ²检验或Fisher精确检验；生存曲线采用Kaplan-Meier乘积限法绘制，生存率的比较采用Log-rank检验；多因素分析采用Cox比例风险回归模型，并据以构建风险概率预测模型；预测模型的效能分析为受试者工作曲线(receiver operation characteristic，ROC)分析法；所有统计检验均为双侧检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 患者基本资料及临床特征

本研究共纳入163例患者，其中男100例(61.35%)，女63例(38.65%)；中位年龄61(范围：54 ~ 68)岁；BMI范围(16 ~ 32) kg/m²，平均值为(23.18±2.11) kg/m²。临床分期ⅢB期55例(33.74%)，Ⅳ期108例(66.26%)；ECOG评分0-1分150例(92.02%)，≥2分13例(7.98%)。EGFR基因突变阳性26例(15.95%)，73.62%的患者有吸烟史。在PD-L1抑制剂治疗方案中，接受Nivolumab治疗的70例(42.94%)，接受Pembrolizumab治疗的93例(57.06%)。既往化疗周期≥2的患者有120例(73.62%)，＜2周期的患者有43例(26.38%)。临床特征资料列于表1。

2.2 生存结局与各组间指标比较

纳入的163例患者治疗效果为：CR有0例，PR有78例，SD有55例。ORR为47.85%，DCR为81.60%。中位OS为16.4月，中位PFS为7.8月。各组间疗效等指标间的比较具体为(表2)：

2.2.1 NLR

NLR升高组(≥20%)共62例，稳定组101例。两组在年龄、性别、ECOG评分、EGFR突变及吸烟史等临床特征上差异均无统计学意义(P均＞0.05)。然而，NLR升高组的中位OS为15.3(IQR：11.2 ~ 20.5)个月，显著低于稳定组的17.1(IQR：12.5 ~ 23.4)个月(P=0.047)；PFS同样较短[6.5(IQR：4.1 ~ 11.5)个月 vs 8.6(IQR：6.2 ~ 15.9)个月，P=0.041]。NLR升高组的治疗后PNI水平显著低于稳定组[44(IQR：42 ~ 47) vs 46(IQR：44 ~ 49)，P=0.049]。INS分布显示升高组高风险比例显著高于稳定组(48.39% vs 15.84%)(P＜0.001)。

2.2.2 PNI

营养不良组(PNI＜45)71例，营养良好组(PNI≥45)92例。营养不良组的中位OS为15.8(IQR：11.3 ~ 20.9)个月，略低于营养良好组的17.6(IQR：12.8 ~ 23.9)个月(P=0.056)；PFS同样较短[6.9(IQR：4.3 ~ 12.9)个月 vs 8.9(IQR： 6.2 ~ 17.5)个月，P=0.048]。营养不良组的治疗后PNI也显著低于营养良好组[42(IQR：40 ~ 44) vs 48(IQR：46 ~ 51)，P＜0.001]，同时其INS高风险比例显著高于营养良好组(45.07% vs 10.87%)(P＜0.001)。

2.2.3 INS

高风险组42例，中低风险组121例。高风险组的OS为14.5(IQR：11.0 ~18.6)个月，低于中低风险组的17.0(IQR：13.4 ~ 22.0)个月(P=0.061)；PFS同样较短[6.0(IQR：4.2 ~ 9.2)个月 vs 8.4(IQR：6.1 ~ 13.7)个月，P=0.047]。高风险组在治疗后ΔNLR更大[27%(IQR：21% ~ 34%) vs 19%(IQR：13% ~ 28%)，P=0.054]，PNI水平更低[43(IQR：41 ~ 45) vs 46(IQR：44 ~ 49)，P=0.049]。

2.2.4 生存分析

再单独进行ΔNLR、PNI及INS分组间无进展生存期PFS的比较，并制作Kaplan-Meier乘积限生存曲线/无进展生存曲线如图1。由此可知：各分组的两不同层组的无进展生存曲线比较，均有显著性意义(P＜0.05)。具体为：ΔNLR(稳定组)、PNI(≥45组)及INS(中低风险组)的无进展生存率显著偏高。

2.3 无进展生存期影响因素分析

采用Cox比例风险回归。因变量为预后生存，总生存OS和无进展生存PFS均可表征。但由表2知，无进展生存期P值更小，且更有针对性，故以其为因变量(赋值：1=有进展，0=无进展，t=无进展生存期)。

2.3.1 单因素分析

经分析知，ΔNLR≥20%(HR=1.620，95% CI：1.120 ~ 2.340，P=0.011)和PNI＜45(HR=1.580，95% CI：1.090 ~ 2.300，P=0.016)均与更短PFS显著相关；年龄、性别、ECOG评分、EGFR突变、吸烟史以及PD-L1表达分层(＜1%、1% ~ 49%、≥50%)与PFS的关联均未达统计学显著性(P均＞0.05)。

2.3.2 多因素分析

以单因素分析中呈现显著意义的指标为自变量，因变量同上。模型1：纳入ΔNLR、PNI (INS和其强共线不予纳入)，以年龄、性别、ECOG、EGFR突变、吸烟史作为校正变量，结果显示：ΔNLR(≥20%)、PNI(＜45)及PD-L1表达(≥50%)，均与预后独立关联(HR分别为1.551、1.520及0.651，P＜0.05)，提示治疗早期ΔNLR升高和PNI降低显著增加患者疾病进展的风险。

模型2：纳入INS (ΔNLR、PNI和其强共线不予纳入)，亦以年龄、性别、ECOG、EGFR突变、吸烟史作为校正变量，结果显示：INS高风险组及PD-L1表达(≥50%)等，均与预后独立关联(HR分别为1.471及0.722，P＜0.05)，表明联合评估ΔNLR和PNI后，INS高风险组的疾病进展风险显著增加。上述结果提示，治疗早期的炎症变化(ΔNLR)、营养状态(PNI)及INS高风险均与预后独立关联，PD-L1表达亦对预后具有显著影响，其中PD-L1≥50%组显示了更好的预后(P＜0.05)。见表3。

2.4 对患者预后(PFS)的预测评估模型

2.4.1 风险概率模型/预测评估模型

根据表3结果，对模型1和模型2进行修正：将因素/自变量PD-L1表达重新整合为两个水平层(1=≥50%，0=否)，因变量和其他自变量不变，再度进行多因素Cox回归，结果见图2(回归结果森林图/风险概率模型图)。

2.4.2 患者预后(PFS)的预测评估模型的预测效能评估

以上节所得风险概率模型直接构建患者预后(PFS)的预测评估模型(模型1和2)。为突出阳性样本和阴性样本的差别以利提高预测模型的区分度，根据临床习惯取无进展生存期＜12个月的患者为相对预后不良样本(n=41)，取无进展生存期＞18个月的患者为相对预后良好样本(n=49)，以各患者的上述二模型值为预测效应量，行ROC分析。结果：模型1和模型2的AUC(95%CI)分别为：0.852(0.753 ~ 0.937)、0.843(0.698 ~ 0.978)，均＞0.8，提示具有较好的预测评估价值。见表4。ROC分析曲线见图3。

3 讨论

肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，发病率和死亡率均位居首位。根据WHO统计，每年约250万新确诊病例，致死人数超180万，非小细胞肺癌的发病率占85%以上，且发病率逐年上升。近年来，以PD-1/PD-L1抑制剂为代表的免疫检查点抑制剂，在NSCLC治疗中能有助于减轻免疫抑制，恢复T细胞免疫功能，在延长总生存期和无进展生存期方面具有巨大潜力。中性粒细胞和淋巴细胞在免疫应答中起关键作用，而作为综合性炎症指标的NLR，反映了中性粒细胞与淋巴细胞之间的失衡状态，NLR相对变化率可能与NSCLC的不良预后密切相关^[17]。一项荟萃分析发现，高NLR与较差的OS、PFS、DCR和ORR显著相关，表明其具有预测免疫治疗效果的潜力^[18]。进一步研究指出，相较单一基线值，ΔNLR更能反映肿瘤免疫微环境的波动；而高基线NLR和治疗后NLR的升高，加剧了晚期NSCLC患者PD-1抑制剂治疗疾病进展和死亡风险，从而有助于将患者分为高风险组^[19]。与此同时，营养-免疫状态同样影响ICIs疗效与耐受性，由白蛋白与淋巴细胞计数组成的PNI在ICIs治疗人群中与更优PFS/OS显著相关^[20]。近期研究提示INS有望进一步提升风险分层的稳定性与辨识度，根据该评分能更好区分获益人群^[13]。因此，本研究整合了ΔNLR、PNI及由二者构建的INS为预测指标，评估其在PD-1抑制剂治疗晚期NSCLC中的预后价值。

本研究发现，ΔNLR升高组患者PFS与OS均显著低于ΔNLR非升高组，提示治疗炎症反应的加剧可能削弱PD-1抑制剂的抗肿瘤效应^[21]。Shaul等发现，ICIs治疗后外周血NLR的升高与肿瘤相关炎症微环境的激活有关，尤其是中性粒细胞数量增加及淋巴细胞减少，可能反映免疫抑制细胞在肿瘤微环境中的积聚，从而抑制效应性T细胞的抗肿瘤活性^[22-23]。此外，PNI降低同样与较差的生存结局显著相关，这可能与低白蛋白水平反映的慢性炎症状态，以及淋巴细胞减少导致的免疫监视功能减弱有关^[24]。既往研究发现，营养状况与ICIs治疗效果密切相关^[17]。营养不良可能导致慢性炎症，而炎症与免疫抑制之间存在关联；NLR升高提示炎症增强、免疫减弱；这种状态下，炎症水平升高可能削弱免疫治疗效果^[25-26]。因此本研究创新性地联合ΔNLR、PNI以及二者共同构建的炎症-营养状态指标(INS)，评估NSCLC患者ΔNLR和营养状态对预后结局的影响，结果表明INS高风险组患者OS和PFS显著低于中低风险组(P＜0.05)，提示NLR变化率越高、营养状态越差，与患者较差的预后相关。这与Xu等^[27]的研究结果一致，提示通过改善患者炎症与营养状态对ICIs治疗肺癌患者预后的影响具有重要临床价值。尽管有研究发现，将血小板、淋巴细胞和中性粒细胞整合后的系统性免疫炎症指数，其基线高水平状态与患者有更差的预后具有关联，但对治疗后的动态变化有待深入探讨^[28]。本研究中在NLR基线值基础上，进一步观察其变化率对患者预后的影响，有助于反映ICIs治疗早期机体状态随疗程的动态变化。

多因素分析结果表明，ΔNLR(≥20%)、PNI(＜45)，以及INS高风险均与ICIs治疗晚期NSCLC的不良预后独立关联，PD-L1表达亦对预后具有显著影响，其中PD-L1≥50%提示患者具有更好的预后，ROC分析提示上述联合指标具有较好的预测评估价值(ROC-AUC均＞0.8)。当前已有多项研究表明炎症和营养联合评估相较于单一的炎症或营养指标可提供更稳定的免疫治疗结局预测。Stares等指出系统性炎症的标志物能够有效预测NSCLC患者接受第一线免疫治疗的生存期；Ito等研究表明，基于代谢肿瘤活性的炎症-营养指数能显著改善NSCLC患者免疫治疗效果的评估，揭示了INS能够较单一炎症或营养指标更稳定地评估免疫治疗结局^[29-30]。其潜在机制在于，炎症状态升高不仅反映了肿瘤相关免疫抑制网络的活化，还可能通过影响代谢途径与蛋白合成进一步削弱免疫应答；而营养不足则会限制效应性T细胞增殖及细胞因子分泌，从而加重免疫功能低下^[31]。此外，炎症与营养状态的动态评估可在免疫治疗早期反映患者整体免疫-代谢稳态的变化，这一特点为实时调整治疗方案和实施个体化干预提供了可能^[32]。因此，将ΔNLR与PNI联合形成的INS有望作为免疫治疗管理中的动态监测工具，尤其是在治疗早期即可识别高风险人群，辅助临床进行剂量、周期及支持治疗策略的优化。

本研究尚存在一些不足。首先，本研究为单中心回顾性分析，所纳入的病例均来自山东第二医科大学附属医院，可能存在潜在的地域选择性偏倚，从而影响结果的外推性，因此后续需纳入多中心、大样本数据加以验证。其次，尽管纳入了163例患者，但总体样本量仍有限，部分亚组分析的统计效能存在一定不足；同时随访时间相对较短，难以充分反映长期生存及远期疗效。第三。主要依赖临床外周血学指标。后续仍需进一步深入研究NLR变化水平与PNI影响免疫治疗预后的作用机制。

综上，ΔNLR、PNI及其构建的INS可作为接受ICIs治疗NSCLC患者PFS和OS的预测指标，对免疫治疗疗效及预后的评估具有潜在的参考价值。

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