炎症性细胞因子在结直肠癌（CRC）预后中的作用已被评估，但围手术期变化对预后的影响尚未得到评估。本研究旨在探讨接受根治性切除术的结直肠癌患者术后与术前炎症性细胞因子比值与癌症特异性生存率（CSS）之间的相关性。在这项回顾性队列研究中，纳入了2019年9月至2020年12月期间接受根治性切除术的结直肠癌患者。通过单因素和多因素Cox回归分析，评估了炎症性细胞因子（包括IFN–α、IFN–γ、IL–1β、IL–2、IL–4、IL–5、IL–6、IL–8、IL–10、IL–12p70、IL–17和TNF–α）的术后与术前比值以及其他六个临床因素对癌症特异性生存的影响。采用Kaplan–Meier法绘制生存曲线。本研究共纳入153例接受根治性切除术的结直肠癌患者。单因素分析显示，年龄（风险比（HR）= 1.05，p = 0.031）、肿瘤分期（HR = 3.61，p < 0.001）和IL–1β比值（HR = 1.00，p = 0.012）是显著的预后因素。多因素分析表明，IL–1β比值（校正后HR = 1.05，p = 0.037）和肿瘤分期（校正后HR = 3.83，p < 0.001）仍是独立的预后因素。Kaplan–Meier分析证实，较高的IL–1β比值与较差的癌症特异性生存显著相关。术后与术前IL–1β比值可能作为结直肠癌患者根治性切除术后潜在的预后生物标志物，比值越高提示癌症特异性生存越差；然而，这些探索性发现需在采用标准化采样方案的前瞻性队列中进一步验证。
研究文章
术后与术前IL-1β比值升高与结直肠癌患者生存预后不良相关
* These authors contributed equally
本文内容
摘要
引言
结直肠癌（CRC）仍然是一个重大的全球健康挑战，是全球第三大常见恶性肿瘤（占总病例数的6.1%），也是癌症相关死亡的第二大原因（占全球的9.2%）1。尽管目前采用手术联合化疗、放疗和靶向治疗的综合治疗策略已改善了临床预后，但术后复发和转移仍严重影响患者的生存率，晚期或复发性疾病患者的5年生存率据报道低于13%2,3。这一持续存在的临床挑战凸显了迫切需要可靠的生物标志物，以准确预测复发风险并指导个体化治疗决策4。
慢性炎症与致癌作用之间存在明确关联，这一观点得到了流行病学证据的支持，表明约25%的恶性肿瘤源于炎症状态5。在结直肠癌（CRC）中，肿瘤微环境（TME）是疾病进展的关键枢纽，其中炎症性细胞因子驱动多种致癌过程，包括增殖信号传导、上皮-间质转化（EMT）的诱导以及免疫抑制6。临床上，全身性炎症标志物已作为预后指标出现。例如，白细胞介素-6（IL-6）水平升高始终与不良生存结局相关7,8。Brattinga B 等人开展的一项纳入328例患者的研究显示，在术后老年实体瘤患者中，高水平的IL-6可作为3年癌症特异性生存率的预后因素9。类似地，炎症介质如IL-8的异常表达已被证实可反映肿瘤复发及转移风险10。同时，抗炎因子IL-10水平升高也被发现与结直肠癌肝转移相关11。这些临床证据共同提示，炎症因子可能作为潜在的预后生物标志物。然而，目前尚未见关于术后与术前炎症细胞因子比值与长期癌症特异性生存率之间关系的系统性研究报道。
因此，本研究旨在探讨结直肠癌患者围手术期炎症因子比值与临床结局之间的关系，特别是评估术后与术前炎症因子比值是否能够预测患者的长期生存预后。
方案
本研究经重庆医科大学附属第一医院伦理委员会批准（批准号：2025–420–01），由于采用回顾性设计，豁免了知情同意。所有数据均去标识化处理，并严格遵守《赫尔辛基宣言》 以及中国《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》 的相关规定。医院信息安全协议得到严格执行。
患者
在本项回顾性队列研究中，连续纳入了2019年9月至2020年12月期间在重庆医科大学第一附属医院接受根治性手术的结直肠癌（CRC）患者。初步通过医院电子病历系统筛选出429例患者。排除276例患者后（其中193例因随访信息不完整，包括11例非癌症相关死亡，83例缺乏术前/术后IL-1β数据），最终共有153例符合条件的患者被纳入分析（图1）。患者入组采用以下纳入标准：（1）年龄≥18岁，且经组织病理学确诊为原发性结直肠腺癌；（2）接受R0根治性切除术；（3）术前未接受抗肿瘤治疗；（4）具有完整的临床病理资料及随访数据。排除标准如下：（1）存在活动性感染（C反应蛋白[CRP]水平 > 10 mg/L）或血液系统疾病；（2）术前接受过新辅助放疗或化疗；（3）随访期间失访、发生非癌症相关死亡，或合并其他原发性恶性肿瘤。本回顾性分析的研究方案于2025年制定。临床资料和围手术期血液样本最初于2019年9月至2020年12月期间作为常规临床诊疗的一部分进行收集。对这些去标识化数据的回顾性分析已获得重庆医科大学第一附属医院伦理委员会批准（批准号：2025–420–01），该批准明确涵盖将现有临床和生物学数据二次用于本研究目的。
数据收集
回顾性数据包括以下变量：年龄、体重指数（BMI，根据身高和体重计算）、住院时间、吸烟状况、饮酒情况以及TNM分期（UICC第8版）。围手术期的术前和术后细胞因子谱分析包括12种细胞因子的血清浓度（IFN–α、IFN–γ、IL–1β、IL–2、IL–4、IL–5、IL–6、IL–8、IL–10、IL–12p70、IL–17和TNF–α），采用流式细胞术进行定量检测。随访数据包括癌症特异性生存期（CSS），定义为从手术日期至癌症相关死亡或末次随访的时间间隔；在筛选过程中排除非癌症相关死亡，以单独评估肿瘤特异性死亡率，最终队列中记录的所有死亡均为癌症相关。最后一次随访时间为2025年6月30日。
统计学分析
本研究中的所有统计学分析均使用 SPSS（版本 22.0）进行。连续性数据以中位数及四分位间距（IQR）表示，分类变量则以频数和百分比表示。为评估预后因素，本研究首先进行单变量 Cox 回归分析。在单变量分析中与结局关联的变量（p < 0.1）被纳入多变量 Cox 比例风险模型，以进一步调整潜在的混杂因素。该模型用于评估术后与术前 IL–1β 比值及其他临床特征对癌症特异性生存的影响，结果以风险比（HR）和 95% 置信区间（CI）表示。最后，根据 IL–1β 比值将研究对象分层进行生存结局比较，该比值以整个队列中其分布的第 90 百分位数为界进行二分类（截断值 = 5.35）。采用 Kaplan–Meier 法绘制生存曲线，并通过 log–rank 检验评估组间统计学差异。双侧 P 值小于 0.05 被认为具有统计学意义。
结果
患者特征
接受根治性切除术的153例结直肠癌患者的基线特征详见表1。队列患者的中位年龄为66岁（IQR：17），中位体重指数（BMI）为23.1 kg/m2（IQR：4.7）。当前吸烟者占患者总数的39.9%（n = 61），饮酒者占31.4%（n = 48）。肿瘤分期分布如下：I期占22.2%（n = 34）；II期占47.1%（n = 72）；III期占22.9%（n = 35）；IV期占7.8%（n = 12）。中位住院时间为8天（IQR：3）。
围手术期炎症因子比值
所测炎症因子术后与术前比值的中位数及四分位距（IQR）见表2。分析显示，IL–6在术后升高最为显著（中位数比值 = 7.23，IQR = 28.31），其次为IL–10（中位数比值 = 2.13，IQR = 4.18）。相比之下，IFN–γ（中位数比值 = 0.89，IQR = 1.99）、IL–12p70（中位数比值 = 0.88，IQR = 0.91）、IL–17（中位数比值 = 0.82，IQR = 0.97）和TNF–α（中位数比值 = 0.87，IQR = 1.69）的中位数比值均小于1.0，表明这些因子在术后有所下降。值得注意的是，IL–1β、IL–2和IL–8的水平相对稳定，其报告的中位数比值均为1.00（IQR分别为0.79、0.95和1.96）。
单变量与多变量 Cox 回归分析模型
单变量 Cox 比例风险回归分析揭示了多个与长期生存显著相关的临床参数。具体而言，患者年龄（HR = 1.05，95% CI = 1.00–1.10，p = 0.031）、肿瘤分期（HR = 3.61，95% CI = 2.18–6.00，p < 0.001）、IFN–α（HR = 1.00，95% CI = 1.00–1.00，p = 0.023）以及 IL–1β 比值（HR = 1.00，95% CI = 1.00–1.01，p = 0.012）均显示出具有统计学意义的关联性（p < 0.05）。此外，TNF–α（HR = 1.00，95% CI = 1.00–1.00，p = 0.076）达到了预设的显著性阈值（p < 0.1）。
p 值小于 0.05 的变量 < 0.1 的变量（年龄、住院时间、肿瘤分期、IFN-α_ratio、IL-1β_ratio 和 TNF-α_ratio；共 21 个事件）被纳入多变量回归模型。在单变量和多变量分析中，IL-1β 比值均作为连续线性项建模，未进行转换。在调整了潜在混杂因素后，多变量分析结果显示，IL-1β 比值（校正后 HR = 1.05，95% CI = 1.00–1.10， p = 0.037）以及肿瘤分期（校正后 HR = 3.83，95% CI = 2.27–6.46， p < 0.001）保留了独立的预后价值（显著性阈值 p < 0.05）。IL-1β 比值每增加 1 个单位，死亡风险增加 5%（HR = 1.05，95% CI = 1.00–1.10， p = 0.037）。单变量风险比（HR）为1.00（95% CI 1.00–1.01），这是将数值四舍五入至小数点后两位的结果（实际β值≈0.004）；而在多变量模型中变为1.05，这是由于对混杂因素进行了调整，而非模型设定存在不一致所致。值得注意的是，尽管IFN–α（p = 0.023）和患者年龄（p = 0.031）在单变量分析中具有统计学显著性，但在多变量模型中未能保持显著性。此外，其他炎症标志物在两种分析中均未显示出具有统计学意义的预后价值。详细的统计结果见于 表3.
IL-1β 比值对癌症特异性生存率的影响
根据 IL-1β 比值（以第90百分位数5.35为界分为两组，如图2所示）对患者进行分层的Kaplan–Meier分析显示，低比值组（<5.35；n = 136）相比高比值组（≥5.35；n = 17）具有持续的生存优势（log-rank p = 0.026），且生存曲线呈逐渐分离趋势。在40个月随访时，两组人数分别下降至121和12（对应低比值组16例死亡，高比值组5例死亡）。随访期间共发生21例癌症相关死亡；根据研究标准，非癌症相关死亡被排除，不计入终点事件。为进一步探讨潜在的分期相关混杂因素，本研究对I–III期患者（n = 141，16例死亡）进行了额外的事后癌症特异性生存分析。在此亚组中，IL-1β 比值的校正风险比（HR）为1.04（95% CI 0.99–1.10，p = 0.11），提示存在一致但无统计学显著性的趋势，可能由于事件数量较少导致统计效能降低所致。
数据可用性：
支持本研究发现的数据可向通讯作者申请获取。去标识化的数据见补充表1，源代码见补充文件1。
图1：患者筛选与数据分析流程图。 最初共纳入429例接受根治性切除术的结直肠癌（CRC）患者。排除276例患者后（其中193例随访资料不完整，包括11例非癌症相关死亡患者，83例缺乏术前或术后IL-1β数据），最终共有153例患者纳入最终分析。本图使用Microsoft PowerPoint（Microsoft 365）制作。版权所有 2025 作者。此为作者原创图表，保留所有权利。缩写：IL-1β = 白细胞介素-1β。 请点击此处查看该图的放大版本。
图2结直肠癌患者（n = 153）按术后与术前IL-1β比值分层的癌症特异性生存率的Kaplan–Meier分析 比值以第90百分位数5.35为界分为两组：高比值组（≥5.35，n = 17）与低比值组<5.35，n = 136）。对数秩检验得出 p = 0.026，表明低比值组具有显著的生存优势。阴影区域代表95%置信区间（CI）。缩写：IL-1β = 白细胞介素-1β；CRC = 结直肠癌。 请点击此处以查看此图的放大版本。
| 因素 | n = 153 |
| 年龄，年 | 66 (17) |
| BMI，kg/m2 | 23.1 (4.7) |
| 吸烟 | 61 (39.9%) |
| 饮酒 | 48 (31.4%) |
| 肿瘤分期 | |
| I | 34 (22.2%) |
| II | 72 (47.1%) |
| III | 35 (22.9%) |
| IV | 12 (7.8%) |
| 住院时间，天 | 8 (3) |
表1： 总队列的基线信息。 变量以中位数（IQR = Q3–Q1）或 n（%）表示。缩写：BMI = 体重指数；IQR = 四分位距。
| 变量 | 中位数 | 四分位距 |
| IFN–α_ratio | 1.02 | 1.81 |
| IFN–γ_ratio | 0.89 | 1.99 |
| IL–10_ratio | 2.13 | 4.18 |
| IL–12p70_ratio | 0.88 | 0.91 |
| IL–17_ratio | 0.82 | 0.97 |
| IL–1β_ratio | 1 | 0.79 |
| IL–2_ratio | 1 | 0.95 |
| IL–4_ratio | 0.85 | 2.23 |
| IL–5_ratio | 1.06 | 1.17 |
| IL–6_ratio | 7.23 | 28.31 |
| IL–8_ratio | 1 | 1.96 |
| TNF–α_ratio | 0.87 | 1.69 |
表2： 围手术期炎症因子比值。 注：IQR表示Q3与Q1之间的差值。缩略语：IQR = 四分位距；IFN–β = 干扰素–β；IFN–γ = 干扰素–γ；IL–1β = 白细胞介素–1β；TNF–α = 肿瘤坏死因子–α；IL–2_ratio = 术后与术前IL–2比值。
| 变量 | 单变量分析 | 多变量分析 | |||
| HR (95% CI) | p 值 | HR (95% CI) | p 值 | ||
| 年龄 | 1.05 (1.00–1.10) | 0.031 | 1.04 (0.99–1.09) | 0.09 | |
| BMI | 0.95 (0.83–1.09) | 0.471 | |||
| 吸烟 | 0.92 (0.38–2.23) | 0.858 | |||
| 饮酒 | 1.12 (0.45–2.78) | 0.805 | |||
| 肿瘤分期 | 3.61 (2.18–6.00) | < 0.001 | 3.83 (2.27–6.46) | < 0.001 | |
| 住院时间 | 1.03 (1.00–1.06) | 0.079 | 1.03 (0.99–1.07) | 0.151 | |
| IFN–α_ratio | 1.00 (1.00–1.00) | 0.023 | 0.98 (0.96–1.01) | 0.254 | |
| IFN–γ_ratio | 1.00 (0.98–1.02) | 0.981 | |||
| IL–10_ratio | 0.99 (0.96–1.02) | 0.524 | |||
| IL–12p70_ratio | 0.97 (0.83–1.13) | 0.683 | |||
| IL–17_ratio | 0.92 (0.77–1.11) | 0.385 | |||
| IL–1β_ratio | 1.00 (1.00–1.01) | 0.012 | 1.05 (1.00–1.10) | 0.037 | |
| IL–2_ratio | 0.91 (0.72–1.16) | 0.451 | |||
| IL–4_ratio | 1.00 (0.99–1.01) | 0.955 | |||
| IL–5_ratio | 0.98 (0.92–1.04) | 0.524 | |||
| IL–6_ratio | 1.00 (1.00–1.00) | 0.614 | |||
| IL–8_ratio | 0.99 (0.94–1.04) | 0.593 | |||
| TNF–α_ratio | 1.00 (1.00–1.00) | 0.076 | 1.00 (0.99–1.00) | 0.323 | |
表3：癌症特异性生存率的Cox回归分析。 缩写：HR = 风险比；95% CI = 95%置信区间。加粗数值具有统计学意义（p < 0.1）或接近显著性（p < 0.05）。多变量模型包含六个协变量：年龄、住院时间、肿瘤分期、IFN‑α_ratio、IL‑1β_ratio 和 TNF‑α_ratio。IL‑1β 比值以连续线性项形式纳入模型，未进行对数转换。
补充表 1：原始数据。 本研究中使用的去标识化数据集。请点击此处下载该文件。
补充文件1：源代码。本研究中使用的源代码。 请点击此处下载该文件。
讨论
据我们所知，这是首项分析接受结直肠癌根治性切除术患者术后/术前炎症因子比值与生存结局关系的研究。对12种炎症因子的分析显示，较高的术后/术前IL–1β比值与较差的生存率显著相关。炎症在结直肠癌（CRC）的发生发展中起着重要作用，因此CRC中炎症因子的表达已引起研究人员的广泛关注。以往针对单一时相点的研究发现，IL–612,13、IL–814和IL–1011等炎症因子与肿瘤预后相关。然而，Amicarella等15 在其纳入超过1,000例结直肠癌患者的研究中报告，IL–17水平与肿瘤预后无相关性。尽管单一时相点检测简便实用，但多种因素可能影响炎症因子的表达水平。为避免混杂因素对预测效能的干扰，本回顾性研究纳入153例接受根治性切除术的结直肠癌患者，重点分析术后/术前炎症因子比值，以探讨其预测价值。
研究结果显示，术后炎症因子水平显著升高，包括IL–6和IL–10，而IFN–γ、IL–12p70、IL–17和TNF–α的水平则下降。围手术期保持稳定的炎症因子包括IL–1β、IL–2和IL–8。这些因子在术后升高可能归因于其对手术操作、麻醉及应激反应的敏感性增强和反应强度增加，从而解释了它们在全身性炎症监测中的广泛应用。然而，本研究未发现这些升高的因子与肿瘤预后之间存在相关性。IL–1β水平在围手术期保持相对稳定。单因素和多因素Cox回归分析均提示，术后与术前IL‑1β比值可能是生存的独立预后因素，但鉴于事件数量有限，该结果应谨慎解读。生存分析进一步显示，较高的IL–1β比值与较差的预后相关。这些发现表明，术后/术前IL–1β比值在预测结直肠癌（CRC）患者预后方面具有重要潜力。
作为炎症反应的核心调控因子，IL–1β 通过多种病理过程在结直肠癌（CRC）的发展中发挥关键作用，包括肿瘤重塑、免疫逃逸、血管生成、转移以及化疗耐药16,17,18,19。Dan Nicolae Florescu 等人先前的一项研究发现，与健康个体相比，结直肠癌患者的血清 IL–1β 水平显著升高20，表明其在结直肠癌诊断及预后预测中的作用。Marko Vukovic 等人21通过免疫组织化学分析报道，IL–1β 蛋白表达在膀胱癌组织中具有显著的预后价值。此外，Gurcan Tunali 等人证明，IL–1β 通过 NF–κB 和 STAT3 信号通路维持自我增强机制，从而促进三阴性乳腺癌中炎性微环境的形成并推动肿瘤进展22。本研究进一步提示，术后与术前外周血 IL‑1β 比值升高可能与结直肠癌特异性生存相关，但该关联仍需在更大队列中加以验证。尽管该指标可能受到围手术期炎症状态及其他非肿瘤混杂因素的影响，研究结果仍提示 IL‑1β 作为预后标志物的潜力，但需在具备足够统计效能的研究中进一步确认。此外，靶向 IL–1β 的人源化单克隆抗体——卡那单抗（canakinumab）已在临床试验中显示出抗肿瘤疗效。例如，CANTOS 试验表明，该抗体可显著降低肺癌的发生率23；此外，阻断 IL–1β 可显著减少肺部肿瘤负荷，并可作为现有 K–ras 突变型肺腺癌治疗的替代疗法24，这也为基于抑制 IL–1β 的结直肠癌治疗策略提供了新思路。
值得注意的是，Huihui Xiang 等人25研究表明，干扰素-α（IFN–α）通过上调NK2R基因表达促进结直肠癌（CRC）进展，且该过程与患者预后不良相关。然而，单因素Cox回归分析显示，术后IFN–α水平升高仍与生存率显著相关，提示该细胞因子可能参与CRC的发生发展。但在多因素Cox回归分析中校正临床变量后，这一相关性不再具有统计学意义。近期研究指出，IFN–α可能作为免疫治疗的辅助因子；具体而言，其可诱导黑色素瘤细胞表达PD–126，并增强免疫应答27。此外，阻断IFN–α会消除抗PD–1治疗的疗效28。IFN–α信号通路的实际功能状态可能比其相对浓度的变化更为重要，这表明单独检测IFN–α水平不足以可靠评估CRC的预后。因此，仍需进一步研究以阐明IFN–α在CRC中的具体作用机制及其作为预后生物标志物的潜在价值。
然而，本研究存在若干局限性。关键在于，死亡事件总数仅为21例，而多变量模型中包含了六个协变量，导致事件数与变量数之比（EPV）约为3.5，远低于通常建议的10这一阈值。此外，用于二分IL-1β比值的截断值来源于同一数据集，缺乏外部验证，可能导致对预后效能的估计过于乐观，并存在显著的过拟合风险。再者，尽管本研究采用癌症特异性生存期（CSS）作为终点以分离癌症特异性死亡，但对于这一以早期为主（69.3%为I–II期）的队列而言，CSS并非理想的终点指标，因其排除了非癌症相关死亡，从而限制了与标准癌症特异性生存分析的可比性；从统计学角度，无病生存期（DFS）或无复发生存期（RFS）会是更优选择，但由于回顾性登记数据库未收集复发数据，无法进行此类分析。事后进行的I–III期亚组分析（n = 141，16个事件）显示风险比（HR）为1.04（95% CI 0.99–1.10，p = 0.11），方向一致但无统计学显著性，进一步说明当前数据集的统计效能有限。这种有限的统计效能，加上高风险亚组中事件数较少（n = 5），意味着研究结果应被视为探索性及假设生成性的，而非结论性，需在更大规模的独立队列中加以验证。
此外，本项回顾性分析未记录或校正若干影响术后炎症及长期生存的重要因素——包括辅助化疗、手术方式、MSI状态、手术创伤程度、麻醉方法以及抗生素使用情况。由于这些因素可能同时影响IL-1β 比例与患者预后之间的关联，本研究无法排除大量残余混杂因素的影响，因此不能确信地将观察到的关联归因于IL‑1β 比例本身。首先，术前和术后血液样本均未在相对于手术操作的固定、标准化时间点采集，且实际时间间隔在回顾性数据集中未被一致记录。由于围手术期细胞因子水平具有高度时间依赖性，而该比例是主要的暴露变量，因此缺乏标准化会直接影响IL-1β 患者间的比值存在差异；任何统计学校正均无法充分纠正这种内在的测量误差，而这种变异性可能显著影响预后估计结果。鉴于样本量有限且时间间隔记录不完整，本研究未能对时间异质性进行可靠的敏感性分析，研究已承认这是其明显局限性。未来有必要开展前瞻性研究，设定明确的术后采样时间窗，以验证研究结果的可重复性及其临床应用价值。其次，一些关键影响因素，如手术创伤程度29，麻醉方法30，以及抗生素使用31,32, 在分析中未进行分层，从而限制了对它们与预后关系的全面评估。最后，本研究为单中心、回顾性设计且样本量相对较小，可能引入选择偏倚，进而影响研究结果的普适性。未来有必要开展大规模、多中心的前瞻性研究，以验证这些发现，进一步阐明这些炎症生物标志物的预后意义，并增强结论的稳健性与临床适用性。
这些发现提示，术后与术前 IL-1β 比值与接受根治性切除的结直肠癌患者生存之间可能存在潜在的探索性关联。然而，由于本研究为单中心回顾性设计，未对关键的围手术期混杂因素（包括手术创伤、麻醉、抗生素使用、辅助治疗及微卫星不稳定性状态）进行校正，且缺乏复发数据（因而无法进行无病生存期/无复发生存期分析），因此尚不能确信该关联可归因于 IL-1β 比值本身。未来需要开展前瞻性多中心研究，全面收集协变量并采用标准化采样方案，以验证这些初步观察结果。
披露
作者声明无利益冲突。
作者贡献：
Donghui Gao 和 Zhenzhou Chen 参与了数据收集。Jie Zhang 参与了数据收集和图表制作。Zongyue Zeng 参与了数据收集。Xingye Wu 和 Li Zeng 参与了研究构想、数据分析、论文审阅和项目监督。Donghui Gao 撰写了论文初稿。所有作者均审阅并批准了最终稿件。
致谢
本工作得到重庆市科学技术局自然科学基金项目（资助号：cstc2020jcyj–msxmX0360）；重庆市中青年高级医学人才计划（中国重庆）、重庆市卫生健康委员会及重庆市科学技术委员会（资助号：2020GDRC009，中国重庆）；重庆市卫生健康委员会巴渝青年岐黄学者支持计划的资助。
材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 多重细胞因子检测试剂盒 | [请提供制造商] | [请提供目录号] | 检测 IFN-alpha、IFN-gamma、IL-1beta、IL-2、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-10、IL-12p70、IL-17 和 TNF-alpha |
| 血清采血管 | [请提供制造商] | [请提供目录号] | 术前和术后血清采集 |
| 流式细胞仪 | [请提供制造商] | [请提供型号/目录号] | 通过流式细胞术进行细胞因子定量 |
| 离心机 | [请提供制造商] | [请提供型号/目录号] | 血清制备（如适用） |
| SPSS Statistics，版本 22.0 | IBM Corp. | Version 22.0 | 统计分析 |
| 电子病历系统 | [请提供制造商/系统名称] | N/A | 患者筛选及回顾性临床数据提取 |
参考文献
- Bray F, Laversanne M, Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Soerjomataram I, et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2024;74(3):229-263.
- Fan A, Wang B, Wang X, Zhang Y, Liu H, Li J. Immunotherapy in colorectal cancer: current achievements and future perspective. Int J Biol Sci. 2021;17(14):3837-3849.
- Leowattana W, Leowattana P, Leowattana T. Systemic treatment for metastatic colorectal cancer. World J Gastroenterol. 2023;29(10):1569-1588.
- Sawicki T, Ruszkowska M, Danielewicz A, Niedźwiedzka E, Arłukowicz T, Przybyłowicz KE, et al. A review of colorectal cancer in terms of epidemiology, risk factors, development, symptoms, and diagnosis. Cancers (Basel). 2021;13(9):2025.
- Taniguchi K, Karin M. IL-6 and related cytokines as the critical lynchpins between inflammation and cancer. Semin Immunol. 2014;26(1):54-74.
- Long AG, Lundsmith ET, Hamilton KE. Inflammation and colorectal cancer. Curr Colorectal Cancer Rep. 2017;13(4):341-351.
- Cheng E, Shi Q, Shields AF, Nixon AB, Shergill A, Ma C, et al. Association of inflammatory biomarkers with survival among patients with stage III colon cancer. JAMA Oncol. 2023;9(3):404-413.
- Feng S, Li Z, Liu M, Wang Y, Chen H, Zhang L. Postoperative serum interleukin-6 levels correlate with survival in stage I-III colorectal cancer. BMC Gastroenterol. 2023;23(1):156.
- Brattinga B, Rutgers A, De Haan JJ, Van der Wal BC, Van der Laan L, De Bock GH, et al. Preoperative inflammatory markers as a predictor of three-year cancer‑specific survival in older cancer patients undergoing oncologic surgery. Cancers (Basel). 2021;13(8):1824.
- Park JW, Chang HJ, Yeo HY, Han YD, Cho YB, Kim HC, et al. The relationships between systemic cytokine profiles and inflammatory markers in colorectal cancer and the prognostic significance of these parameters. Br J Cancer. 2020;123(4):610-618.
- Avisar A, Cohen M, Aharon A, Brenner B, Barshack I, Ron I, et al. Positive affect and fatigue as predictors of anti-inflammatory IL-10 concentrations among colorectal cancer patients during adjuvant chemotherapy. J Psychosom Res. 2023;167:111162.
- Hung CH, Lee TL, Huang AY, Chen YC, Shih LY, Chang YJ, et al. A positive regulatory feedback loop between EKLF/KLF1 and TAL1/SCL sustaining the erythropoiesis. Int J Mol Sci. 2021;22(15):8024.
- Lu CC, Kuo HC, Wang FS, Jou MJ, Wu CC, Chang CH, et al. Upregulation of TLRs and IL-6 as a marker in human colorectal cancer. Int J Mol Sci. 2014;16(1):159-177.
- Pecqueux M, Brückner F, Oehme F, Weitz J, Rahbari NN, Distler M, et al. Preoperative IL-8 levels as prognostic indicators of overall survival: an extended follow-up in a prospective cohort with colorectal liver metastases. BMC Cancer. 2024;24(1):90.
- Amicarella F, Muraro MG, Hirt C, Cremonesi E, Padovan E, Mele V, et al. Dual role of tumor-infiltrating T helper 17 cells in human colorectal cancer. Gut. 2017;66(4):692-704.
- Pretre V, Papadopoulos D, Regard J, Pelletier M, Borges da Silva H. Interleukin-1 (IL-1) and the inflammasome in cancer. Cytokine. 2022;153:155850.
- Malik A, Kanneganti TD. Function and regulation of IL-1α in inflammatory diseases and cancer. Immunol Rev. 2018;281(1):124-137.
- Zhang Z, Chen Y, Pan X, Wang L, Liu S, Li Q, et al. IL-1β mediates Candida tropicalis-induced immunosuppressive function of MDSCs to foster colorectal cancer. Cell Commun Signal. 2024;22(1):408.
- Zhou J, Tulotta C, Ottewell PD. IL-1β in breast cancer bone metastasis. Expert Rev Mol Med. 2022;24:e11.
- Florescu DN, Boldeanu MV, Șerban RE, Biciușcă V, Ciurea ME, Gheonea IA, et al. Correlation of the pro-inflammatory cytokines IL-1β, IL-6, and TNF-α, inflammatory markers, and tumor markers with the diagnosis and prognosis of colorectal cancer. Life (Basel). 2023;13(12):2261.
- Vukovic M, Chamlati JM, Hennenlotter J, Stenzl A, Todenhöfer T, Bedke J, et al. Interleukin-1β/Interleukin (IL)-1-receptor-antagonist (IL1-RA) axis in invasive bladder cancer—an exploratory analysis of clinical and tumor biological significance. Int J Mol Sci. 2024;25(4):2447.
- Tunali G, Yanik H, Ozturk SC, Acikgoz E, Demir K, Yilmaz D, et al. A positive feedback loop driven by fibronectin and IL-1β sustains the inflammatory microenvironment in breast cancer. Breast Cancer Res. 2023;25(1):27.
- Lee JM, Tsuboi M, Kim ES, Besse B, Ahn MJ, Rizvi NA, et al. Overcoming immunosuppression and pro-tumor inflammation in lung cancer with combined IL-1β and PD-1 inhibition. Future Oncol. 2022;18(27):3085-3100.
- Yuan B, Clowers MJ, Velasco WV, Zhou L, Wang H, Zhang Y, et al. Targeting IL-1β as an immunopreventive and therapeutic modality for K-ras-mutant lung cancer. JCI Insight. 2022;7(11):e157788.
- Xiang H, Toyoshima Y, Shen W, Wang X, Murayama T, Suzuki H, et al. IFN-α/β-mediated NK2R expression is related to the malignancy of colon cancer cells. Cancer Sci. 2022;113(8):2513-2525.
- Holzgruber J, Martins C, Kulcsar Z, Schmidinger M, Berghoff AS, Zielinski CC, et al. Type I interferon signaling induces melanoma cell-intrinsic PD-1 and its inhibition antagonizes immune checkpoint blockade. Nat Commun. 2024;15(1):7165.
- Sharif E, Nezafat N, Ahmadi FM, Mohit E. In silico design of CT26 polytope and its surface display by ClearColi-derived outer membrane vesicles as a cancer vaccine candidate against colon carcinoma. Appl Biochem Biotechnol. 2024;196(12):8820-8847.
- Chen J, Sun HW, Yang YY, Wang Y, Li X, Zhang H, et al. Reprogramming immunosuppressive myeloid cells by activated T cells promotes the response to anti-PD-1 therapy in colorectal cancer. Signal Transduct Target Ther. 2021;6(1):4.
- Takakura Y, Hinoi T, Egi H, Shimizu T, Ohdan H, Suzuki H, et al. Procalcitonin as a predictive marker for surgical site infection in elective colorectal cancer surgery. Langenbecks Arch Surg. 2013;398(6):833-839.
- Huh J, Hwang W. The role of anesthetic management in lung cancer recurrence and metastasis: a comprehensive review. J Clin Med. 2024;13(22):6681.
- Mutavhatsindi H, Manyelo CM, Snyders CI, Malherbe ST, Walzl G, Chegou NN, et al. Baseline and end-of-treatment host serum biomarkers predict relapse in adults with pulmonary tuberculosis. J Infect. 2024;89(1):106173.
- Eckmann C, Aghdassi SJS, Brinkmann A, Kresken M, Meyer E, Naber KG, et al. Perioperative antibiotic prophylaxis—indications and modalities for the prevention of postoperative wound infection. Dtsch Arztebl Int. 2024;121(7):233-242.