摘要: 泛免疫炎症值(Pan-immune-inflammation value, PIV)是一种整合中性粒细胞、血小板、单核细胞及淋巴细胞计数的综合性炎症指标，能够全面反映机体全身性免疫炎症状态。本文综述了PIV在多种疾病中的临床应用研究进展。在肿瘤领域，PIV与胃癌、食管癌、结直肠癌及乳腺癌等恶性肿瘤的预后显著相关，高PIV提示不良预后。在心血管疾病中，PIV与动脉粥样硬化易损斑块、急性心肌梗死主要不良心血管事件及心力衰竭左心室重构密切相关，具有重要的危险分层与预后评估价值。在炎症与感染性疾病中，PIV对全身炎症反应综合征、重症肺炎及脓毒症等疾病的严重程度和转归具有良好的预测效能。此外，PIV在代谢性、神经系统及肾脏疾病中也展现出潜在的应用价值。与传统的炎症指标相比，PIV在多类疾病中表现出更优的预测能力，但其临床应用仍面临临界值不统一、易受多种因素影响等挑战。未来需推进标准化建设、开展前瞻性研究，以进一步确立PIV在疾病管理中的生物标志物地位。
Abstract: The Pan-immune-inflammation value (PIV) is a comprehensive inflammatory index integrating neutrophil, platelet, monocyte, and lymphocyte counts, capable of comprehensively reflecting the body’s systemic immune-inflammatory status. This review summarizes recent advances in the clinical application of PIV across various diseases. In oncology, PIV shows significant correlation with prognosis in malignancies such as gastric, esophageal, colorectal, and breast cancers, where elevated PIV is indicative of an unfavorable prognosis. Within cardiovascular diseases, PIV is closely associated with vulnerable atherosclerotic plaques, major adverse cardiovascular events in acute myocardial infarction, and left ventricular remodeling in heart failure, holding important value for risk stratification and prognostic assessment. For inflammatory and infectious diseases, PIV demonstrates good predictive efficacy for the severity and outcomes of conditions, including systemic inflammatory response syndrome, severe pneumonia, and sepsis. Furthermore, PIV shows potential utility in metabolic, neurological, and renal disorders. Compared to traditional inflammatory markers, PIV demonstrates superior predictive capability across multiple disease categories. However, its clinical application faces challenges such as the lack of uniform cut-off values and susceptibility to various confounding factors. Future efforts should focus on promoting standardization, conducting prospective studies, and further establishing the role of PIV as a biomarker in disease management.
1. 引言
泛免疫炎症值(Pan-immune-inflammation value, PIV)是近年来提出的一种综合性炎症指标，其计算公式为：中性粒细胞计数 × 血小板计数 × 单核细胞计数/淋巴细胞计数[1]。这一指标整合了先天免疫和适应性免疫的关键细胞成分，能够更全面地反映机体全身性免疫炎症状态。与传统炎症指标如中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)相比，PIV涵盖了更广泛的免疫细胞类型，理论上能提供更丰富的免疫炎症信息。近年来，随着炎症机制在多种疾病发生发展中的作用的深入研究，PIV作为一种新兴的生物标志物，在肿瘤、心血管疾病、感染性疾病等多个临床领域的预后预测和价值评估中展现出广阔的应用前景。本文旨在综述PIV在不同系统疾病中的临床应用研究进展，为其进一步研究和临床应用提供参考依据。
2. PIV在肿瘤预后评估中的应用
PIV在肿瘤领域的应用研究最为广泛，大量证据表明其与多种恶性肿瘤的预后密切相关。在胃癌研究中，杨朦等[2]回顾性分析了379例I~III期胃癌根治术患者的资料，发现PIV高表达组(>321.7)的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)显著低于低表达组(P < 0.05)，多因素分析显示高PIV是PFS和OS的独立预后不良因素。类似地，房钰等[3]对396例胃癌患者的研究也证实，高PIV组5年生存率显著低于低PIV组(57.8% vs 82.1%, P < 0.05)，且PIV对胃癌预后的预测价值优于全身免疫炎性指数(SII)。
在食管癌研究中，宋科等[4]发现PIV水平与食管鳞癌患者的淋巴结转移、TNM分期、神经或脉管侵犯及术后辅助治疗需求显著相关(P < 0.05)，高水平PIV组生存率显著低于低水平组(39.33% vs 71.53%)。江美南[5]进一步探讨了PIV在食管癌放疗患者预后预测中的价值，发现在术后辅助放疗和根治性放疗患者中，低PIV组的总生存期和无病生存期均显著优于高PIV组，且PIV的预测能力优于SII、NLR、单核细胞与淋巴细胞比值(MLR)及PLR等传统炎症指标。
结直肠癌研究中，梁鑫等[6]建立了基于PIV的预后预测模型，发现高基线PIV (>231)是结直肠癌患者总生存期的独立预后因素(HR = 1.627; 95% CI: 1.155~2.292, P = 0.005)，依据PIV绘制的诺模图C指数为0.823，显示出良好的预测准确性。冯钰淇等[7]的研究进一步证实，PIV > 464.9的结直肠癌患者中位OS时间仅为12个月，显著低于低PIV组的36个月(P < 0.05)。
在乳腺癌研究方面，王娜等[8]发现术后PIV与淋巴结转移情况、TNM分期、组织学分级显著相关(P < 0.05)，且PIV高值组患者的总生存期及无病生存期均低于低值组。Patricia等[9]的荟萃分析涵盖了16项研究，结果显示，高PIV与乳腺癌患者较短的总生存期(HR = 2.22)、较差的PFS (HR = 1.58)和较低的病理完全缓解率(HR = 0.45)显著相关。
此外，PIV在肝细胞癌、膀胱癌、非小细胞肺癌等多种恶性肿瘤中的预后价值也得到证实。这些研究一致表明，PIV作为一种全面反映机体免疫炎症状态的指标，在肿瘤预后评估中具有重要的临床价值，其升高往往提示肿瘤进展快、治疗效果差和预后不良。
3. PIV在心血管疾病中的研究进展
近年来，PIV在心血管疾病领域的研究也逐渐增多，其在动脉粥样硬化、急性冠脉综合征和心力衰竭等疾病的危险分层和预后预测中展现出潜在价值。和军辉等[10]通过光学相干断层成像技术(OCT)探讨了PIV与急性冠脉综合征(ACS)患者冠状动脉粥样硬化易损斑块的关系，发现PIV是薄纤维帽粥样硬化斑块(TFCA)的独立危险因素(OR = 1.015, 95% CI = 1.010~1.020, P < 0.001)，ROC曲线显示PIV诊断TFCA的AUC为0.785 (95% CI = 0.725~0.845, P < 0.001)。
在急性心肌梗死研究中，杨力[11]发现PIV是ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后发生院内主要不良心血管事件(MACE)的独立预测因子(OR = 2.159, 95% CI = 1.676~2.782, P < 0.001)，且预测价值优于SII、PLR和NLR等传统炎症指标。马春亚等[12]的研究进一步证实，PIV是STEMI患者PCI术后发生MACE的独立预测因子，其AUC达到0.881 (95% CI: 0.832~0.952, P < 0.05)。
在冠心病严重程度评估方面，金梦莹等[13]的研究发现，PIV与冠心病患者冠状动脉狭窄严重程度存在显著相关性，是冠状动脉狭窄程度的独立危险因素，ROC曲线分析显示PIV预测重度狭窄的曲线下面积为0.641，高于其他炎症生物标志物。徐敏敏[14]特别关注了早发冠心病，发现PIV是早发冠心病及重度冠脉病变的独立危险因素，其预测重度冠脉病变的AUC为0.776 (最佳截断值 = 211.28，敏感性76%，特异性74%)。
在心力衰竭相关研究中，裴淑娟等[15]探讨了PIV与老年慢性心力衰竭患者左心室重构及预后的关系，发现高PIV组(>687.4)患者的左心室重构发生率、再发心力衰竭和心源性再住院率显著高于低PIV组(P < 0.05)，PIV预测左心室重构的AUC为0.869 (95% CI: 0.822~0.916)。
这些研究结果表明，PIV作为一种全面的炎症指标，在心血管疾病的危险分层、预后评估和治疗决策中具有重要的临床价值，其升高往往提示更严重的冠状动脉病变、更高的心血管事件风险和更差的临床预后。
4. PIV在炎症与感染性疾病中的作用
PIV在炎症与感染性疾病的严重程度评估和预后预测中也显示出良好的应用前景。路璐等[16]探讨了PIV对肾结石输尿管软镜碎石术(FURL)后全身炎症反应综合征(SIRS)的预测价值，发现SIRS组患者的PIV显著高于未SIRS组(P < 0.05)，ROC曲线显示PIV预测SIRS的AUC为0.903 (95% CI: 0.858~0.953)，优于NLR、MLR和PLR等指标。多因素分析显示，PIV (OR = 2.948, 95% CI: 1.771~4.907)是术后发生SIRS的独立影响因素。
在重症肺炎研究中，原梅等[17]发现PIV是预测老年重症肺炎患者预后的独立危险因素，其预测预后不良的AUC达0.941，大于中性粒细胞、单核细胞、血小板计数、淋巴细胞计数等单项指标。刘仲韬等[18]研究了PIV与急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者病情和疾病转归的关系，发现PIV与氧合指数呈负相关(r = −0.452, P < 0.001)，且是疾病转归的独立危险因素(OR = 3.931, 95% CI: 2.075~7.448)。
在脓毒症相关研究中，赵景琳等[19]发现PIV与脓毒症并发ARDS患者病情严重程度密切相关，死亡组PIV水平显著高于生存组，多因素Logistic回归分析显示PIV高表达是疾病转归的影响因素(P < 0.05)。
在克罗恩病的研究中，Bin Liu等[20]探讨了PIV和SII对生物制剂治疗克罗恩病临床疗效的预测价值，发现较高的PIV与较好的预后相关(HR = 0.386, 95% CI: 0.228~1.655, P = 0.011)，而较高的SII与较差的预后相关。
这些研究结果表明，PIV在炎症与感染性疾病的严重程度评估、并发症预测和预后判断中具有重要价值，其升高往往提示更严重的炎症反应、更高的并发症风险和更差的临床结局。
5. PIV在其他系统疾病中的探索
除上述疾病外，PIV在其他系统疾病中也展现出潜在的应用价值。在代谢性疾病方面，Qing Zhou等[21]研究了PIV与代谢功能障碍相关脂肪肝病(MASLD)患者死亡率的关系，发现对数转换的PIV (LnPIV)与全因死亡率(HR = 1.26; 95% CI: 1.14~1.38)和心血管死亡率(HR = 1.31; 95% CI: 1.10~1.56)独立相关，且存在U型非线性关系。
在神经系统疾病中，Anni Chen等[22]探讨了PIV与缺血性卒中患者死亡率的关系，发现PIV升高与住院期间(HR: 1.98)、30天(HR: 2.56)、90天(HR: 1.97)和365天(HR: 1.76)的全因死亡率显著相关(均P < 0.01)。Jie Fu等[23]研究了PIV在癫痫持续状态预后预测中的价值，发现PIV ≥ 1090是预后不良的独立预测因子(OR: 42.433; 95% CI: 1.456~1236.343; P = 0.029)。
在肾脏疾病研究中，朱静雯等[24]探讨了PIV与原发性IgA肾病的关系，发现PIV与血肌酐、血尿酸、C3及足细胞足突融合程度呈正相关，是多因素Logistic回归分析中发生足细胞足突广泛融合的独立危险因素。
这些研究初步表明，PIV作为一种全身性炎症指标，在不同系统疾病的炎症状态评估、严重程度分级和预后预测中均具有潜在的应用价值，值得进一步深入研究。
6. PIV截断值异质性及病理生理学机制探讨
既往研究中PIV的最佳截断值存在显著异质性，不同疾病类型、研究人群、治疗方式及统计方法均可能影响其界值设定。例如，在消化道肿瘤中，PIV截断值多集中于[200~500]区间，而在心血管疾病及感染性疾病中，界值往往更高，提示不同病理生理背景下全身炎症负荷的基线水平存在差异。回顾现有研究，多数采用ROC曲线或X-tile程序确定最佳界值，但缺乏统一标准，这也是限制PIV临床推广的重要原因之一。
从机制层面看，PIV升高反映了中性粒细胞、血小板和单核细胞的协同激活及淋巴细胞介导的抗肿瘤/抗炎免疫受损。中性粒细胞可通过形成中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)促进肿瘤细胞黏附、侵袭和远处转移；血小板通过释放TGF-β、PDGF等因子保护循环肿瘤细胞免受免疫清除，并促进上皮–间质转化；单核细胞及其分化的肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)可通过IL-6、IL-10等通路塑造免疫抑制性微环境；而淋巴细胞减少则提示机体抗肿瘤免疫监视能力下降。在感染与心血管疾病中，类似的免疫炎症失衡亦参与内皮损伤、斑块不稳定及多器官功能障碍的发生发展(见表1)。
Table 1. Comparison of Cut-off values and predictive performance of PIV among different studies
表1. 不同研究中PIV的截断值及预测效能比较
研究 |
疾病类型 |
PIV截断值 |
敏感度 |
特异度 |
AUC |
杨朦等 |
胃癌 |
321.7 |
- |
- |
- |
梁鑫等 |
结直肠癌 |
231 |
- |
- |
- |
徐敏敏 |
早发冠心病 |
211.28 |
76% |
74% |
0.776 |
路璐等 |
术后SIRS |
- |
- |
- |
0.903 |
裴淑娟等 |
慢性心衰 |
687.4 |
- |
- |
0.869 |
7. 总结与展望
PIV作为一种新兴的综合性炎症指标，通过整合中性粒细胞、血小板、单核细胞和淋巴细胞等多种免疫炎症细胞信息，能够更全面地反映机体的全身性免疫炎症状态。目前的研究表明，PIV在多种疾病的预后预测、危险分层和治疗决策中具有重要的临床价值，其应用领域涵盖肿瘤、心血管疾病、炎症与感染性疾病等多个方面。
与传统的炎症指标如NLR、PLR等相比，PIV在多项研究中显示出更优的预测效能。例如，在Bektas Murat等[25]关于外周动脉疾病的研究中，PIV预测死亡率的AUC为0.72，高于NLR (AUC = 0.65)、SII (AUC = 0.67)、PLR (AUC = 0.61)和SIRI (AUC = 0.58)。在路璐等[16]的研究中，PIV预测肾结石患者FURL术后SIRS的AUC为0.903，也显著高于NLR、MLR和PLR等指标。
然而，PIV的临床应用仍面临一些挑战和局限性。首先，目前尚缺乏统一的PIV临界值标准，不同研究采用的截断值存在较大差异，这可能与人群特征、疾病类型和检测方法等因素有关。其次，PIV作为一种血液学指标，易受感染、应激、药物等多种因素影响，在解读结果时需结合临床情况综合考虑。此外，目前大多数研究为回顾性设计，需要更多前瞻性研究来验证PIV的临床价值。
未来的研究方向应包括：确立标准化的PIV检测和解读规范；开展更多前瞻性、多中心研究验证PIV在不同疾病中的临界值和预测价值；探索PIV在疾病动态监测和治疗指导中的应用；深入研究PIV与特定疾病病理生理机制的关联；开发结合PIV和其他指标的综合预测模型，进一步提高预测准确性。
总之，PIV作为一种全面、易获取、成本效益高的炎症指标，在临床实践中具有广阔的应用前景。随着研究的深入和标准化进程的推进，PIV有望成为多种疾病管理中的重要生物标志物，为临床决策提供有力支持。
NOTES
*通讯作者。