終末期悪性腫瘍患者の短期予後を予測することは，終末期ケアの質を高める上で重要である。これまでに報告された終末期悪性腫瘍患者の予後予測のためのスコアリングシステムの多くは，患者・医師の主観の影響を受け，重症度への考慮が不十分であることなどの制限がある為，より客観性の高い予後予測が求められている。本研究ではルーチン血液検査項目を用いて終末期悪性腫瘍患者における2週間の予後を予測するLaboratory Prognostic Score（LPS）を作成し，その妥当性を検証した。LPSはCRP ≥ 6.0（mg/dL），Alb ≤ 2.7（g/dL），BUN ≥ 26（mg/dL），WBC ≥ 10.2（×109/L），Eos ≤ 0.4（%），Lymph ≤ 0.620（×109/L），PLT ≤ 183（×109/L）の7つの各因子を1点とし，その合計点から成る。2週間以内の死亡を予測するLPSの最適カットオフ値は4点で，探索群においてその感度は69%，特異度は82%であった。LPSは終末期悪性腫瘍患者において有用な客観的予後予測ツールとなる可能性がある。
Accurate prognostic information in palliative settings is needed for patients to make decisions and set goals and priorities. A number of prognostic scoring systems for terminal cancer patients have been developed; however, most of them include subjective or categorical variables that may not account for the intensity or severity of the disease and may be a limitation for making more objective evaluations. In this study, we developed a laboratory prognostic score (LPS) to predict 2-week mortality using routine blood tests and investigated its validity. LPS is the sum of 7 blood indices: C-reactive protein level of ≥ 6.0 mg/dL, albumin level of ≤ 2.7 g/dL, blood urea nitrogen level of ≥ 26 mg/dL, white blood cell count of ≥ 10.2 × 109/L, eosinophil rate of ≤ 0.4%, lymphocyte count of ≤ 0.620 × 109/L, and platelet count of ≤ 183 × 109/L. The optimal cut-off LPS for predicting 2-week mortality was 4, which predicted death within 2 weeks with a sensitivity of 69% and a specificity of 82%. Thus, LPS can be a useful objective prognostic tool for predicting the 2-week mortality of terminally ill cancer patients.
終末期悪性腫瘍患者の短期予後を予測することは，治療やケアの内容を決定する上で重要である。終末期悪性腫瘍患者の短期予後を推定するスコアリングシステムとして，これまでPalliative Prognostic (PaP) Score, Palliative Prognostic Index (PPI), Objective Prognostic Score (OPS), Japan Palliative Oncology Study Prognostic Index (JPOS-PI) and Prognosis Palliative Care Study (PiPS) predictor models などが報告されてきた1)～7)。これらのスコアリングシステムは，食欲不振・呼吸困難・倦怠感などの症状，浮腫・せん妄・認知機能などの身体所見，医師の推定する患者の予後などを含んでおり，これらは重症度の考慮が不十分なこと，患者あるいは医師の主観に左右されやすいことなどの制限があり，より客観性の高い予後予測が求められている。一方，ルーチンの血液検査結果が悪性腫瘍患者の長期予後の予測に有用であることが，これまで多くの研究で明らかにされてきた8)～11)。しかし，血液検査のみで終末期悪性腫瘍患者の2週間の予後を予測した研究はきわめて少ない12)。本研究の目的は，終末期悪性腫瘍患者の短期予後を予測する血液検査データを明らかにし，新しいスコアリングシステムを作成し，その妥当性を検証することである。
対象は2006年4月から2014年3月までに当院の緩和ケア病棟（palliative care unit; PCU）に入院した終末期悪性腫瘍患者1,766人のうち，十分な血液検査データのない患者を除いた1,308人である。当院のPCUでは，疼痛，消化器・呼吸器症状などの身体症状，不眠・せん妄などの精神症状の緩和を目的とした薬物療法，輸液が行われているが，延命を目的とした心肺蘇生，抗悪性腫瘍剤による治療は行われていない。
2． 対象患者の2群への分類対象患者をランダムに2群に分ける為に，ExcelのRAND関数を用いてそれぞれに0から1までの乱数を割り付けた。そして乱数の小さいものから順に並べ，上位785人を探索群に，下位523人を検証群として3:2の比率で2群に分けた。
3． 検討項目PCUを退院するまでの，最後に行われた以下の血液検査データをカルテから収集した：C反応性蛋白（C-reactive protein; CRP），総蛋白（total protein; TP），アルブミン（albumin; Alb），総ビリルビン（total bilirubin; T-bil），アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（aspartic aminotransferase; AST），アラニンアミノトランスフェラーゼ（alanine aminotransferase; ALT），尿素窒素（blood urea nitrogen; BUN），クレアチニン（creatinine; Creat），推算糸球体濾過量（estimated glomerular filtration rate; eGFR），白血球数（white blood cell count; WBC），好塩基球比率（basophil rate; Bas），好酸球比率（eosinophil rate; Eos），好中球比率（neutrophil rate; Neut），リンパ球数（lymphocyte count; Lymph），好中球／リンパ球比（neutrophil/lymphocyte ratio; N/L），赤血球数（red blood cell count; RBC），ヘモグロビン（hemoglobin; Hb），ヘマトクリット（hematocrit; Ht），平均赤血球容積（mean corpuscular volume; MCV），赤血球粒度分布幅（red blood cell distribution width; RDW），血小板数（platelet count; PLT）。eGFRは日本腎臓学会の提唱する日本人の推算糸球体濾過量計算式から計算した13)。生化学的検査はBM2250（日本電子）およびBM6070（日本電子），血液学的検査はLH-750（Beckman Coulter）およびXN-3000（Sysmex）を用いて行った。両機種での値の相関はBasを除いて良好（相関係数r = 0.946~0.999）であった。Basは相関係数がr = 0.469で機種間差が見られたが，これは末梢血における好塩基球の出現頻度が低いことが大きな要因と考えられる。本研究では，患者をランダムに2群に分けているので，機種間差は統計学的解析に大きな影響を与えていないと考えられる。
4． 解析方法探索群（n = 785）において，各血液検査項目で14日死亡／生存を判別する受信者操作特性（receiver operating characteristic; ROC）曲線を描き，曲線下面積（area under the curve; AUC）を計算した。感度と特異度の和が最も大きくなる値を14日死亡／生存を判別する最適カットオフ値とした。PCUから退院するまでに最後に行われた血液検査の施行日からの生存率と血液検査データとの関連を単変量解析，多変量解析で検討した。多変量解析の結果から得られた因子を用いて，予後予測スコアLaboratory Prognostic Score（LPS）を作成した。そして，検証群（n = 523）においてLPSの診断能力を検証した。
5． 統計学的検討連続変数は平均 ± 標準偏差あるいは中央値（四分位範囲）で表し，スチューデントのt検定あるいはMann-Whitney U検定で解析した。カテゴリー変数はカイ2乗検定で解析した。単変量解析では，各血液検査項目と生存率との関連をKaplan-Meier法，logrank検定を用いて解析した。生存率はPCUを退院するまでの最後に行われた血液検査の施行日からPCU退院日までを基準に計算した。PCUを生存して退院した症例は打ち切りとして扱った。ロジスティック回帰分析を用いて多変量解析を行った。共変量の選択にあたっては，単変量解析を行った項目のうち，Spearmanの順位相関係数が0.8以上となった項目は，このうちROC曲線のAUCの最も高い因子を選択した。p < 0.05を統計学的有意差ありとし，統計学的解析はJMP（version 10.0 for windows, SAS Institute Inc, CA, USA）とEZR（http://www.jichi.ac.jp/saitama-sct/SaitamaHP.files/statmed.html）を用いた。
本研究は当院の臨床研究審査委員会の承認（2018-008）を受けている。
対象患者の背景をTable 1に示す。年齢の中央値は探索群73（65–79）歳，検証群73（65–80）歳であった。悪性腫瘍の原発部位は，探索群，検証群共に呼吸器系，消化管，肝胆道系が多かった。PCU退院時の生存者は探索群4.1%，検証群4.0%で，PCU在院日数はそれぞれ中央値19（7–40）日，16（8–34）日，PCUを退院するまでの最後の血液検査からの生存期間の中央値はそれぞれ24日，22日で，14日生存率は70%，69%であった。
| 探索群（n = 785） | 検証群（n = 523） | p | |
|---|---|---|---|
| 年齢 | 73（65–79） | 73（65–80） | 0.3960 |
| 性別（男：女） | 505:280 | 316:207 | 0.1518 |
| 原発部位 | 0.7057 | ||
| 呼吸器（肺，胸膜を含む） | 307（39%） | 199（38%） | |
| 消化管 | 214（27%） | 153（29%） | |
| 肝胆道 | 112（14%） | 57（11%） | |
| 乳 | 19（2%） | 22（4%） | |
| 膀胱，腎臓，尿路 | 24（3%） | 19（4%） | |
| 血液 | 24（3%） | 16（3%） | |
| 口腔 | 14（2%） | 10（2%） | |
| 咽喉頭 | 12（2%） | 8（2%） | |
| 女性器（卵巣，子宮） | 17（2%） | 13（2%） | |
| 頭頚部（甲状腺，耳下腺を含む） | 7（1%） | 8（2%） | |
| 男性器（前立腺を含む） | 11（1%） | 8（2%） | |
| 皮膚 | 6（1%） | 2（0%） | |
| 脳 | 3（0%） | 1（0%） | |
| その他 | 15（2%） | 7（1%） | |
| 血液検査値 | |||
| C反応性蛋白（CRP）（mg/dL） | 5.2（1.9–10.4） | 5.5（2.1–11.5） | 0.1975 |
| 総蛋白（TP）（g/dL） | 5.9（5.4–6.6） | 6.0（5.4–6.5） | 0.8764 |
| アルブミン（Alb）（g/dL） | 2.7（2.3–3.1） | 2.7（2.3–3.1） | 0.6174 |
| 総ビリルビン（T-bil）（mg/dL） | 0.6（0.5–1.1） | 0.6（0.4–1.0） | 0.2896 |
| アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（AST）（IU/L） | 28（19–53） | 28（20–51） | 0.9893 |
| アラニンアミノトランスフェラーゼ（ALT）（IU/L） | 19（12–35） | 18（12–36） | 0.3484 |
| 尿素窒素（BUN）（mg/dL） | 19（14–30） | 20（14–32） | 0.3080 |
| クレアチニン（Creat）（mg/dL） | 0.74（0.56–1.06） | 0.74（0.57–1.09） | 0.6762 |
| 推定糸球体濾過量（eGFR）（mL/min/1.73 m2） | 71.2（48.4–96.1） | 68.8（46.2–95.7） | 0.4845 |
| 白血球数（WBC）（×109/L） | 8.8（6.0–12.1） | 8.9（6.7–13.1） | 0.0713 |
| 好塩基球比率（Bas）（%） | 0.3（0.1–0.5） | 0.3（0.1–0.5） | 0.4204 |
| 好酸球比率（Eos）（%） | 0.5（0.1–1.6） | 0.5（0.1–1.5） | 0.5410 |
| 好中球比率（Neut）（%） | 80.9（72.7–87.6） | 81.8（72.9–87.7） | 0.3355 |
| リンパ球数（Lymph）（×109/L） | 0.871（0.557–1.251） | 0.893（0.580–1.258） | 0.6964 |
| 好中球／リンパ球比率（N/L） | 7.8（4.7–14.2） | 8.2（4.7–15.1） | 0.2044 |
| 赤血球数（RBC）（×1012/L） | 3.30 ± 0.75 | 3.33 ± 0.75 | 0.4999 |
| ヘモグロビン（Hb）（g/dL） | 10.2 ± 2.3 | 10.2 ± 2.2 | 0.9776 |
| ヘマトクリット（Ht）（%） | 30.4 ± 6.7 | 30.4 ± 6.5 | 0.8605 |
| 平均赤血球容積（MCV）（fL） | 92.6 ± 7.7 | 92.1 ± 7.9 | 0.2295 |
| 赤血球分布幅（RDW）（%） | 16.5（15.0–18.8） | 16.9（15.3–18.8） | 0.1161 |
| 血小板数（PLT）（×109/L） | 240（166–331） | 250（177–337） | 0.3145 |
| 緩和ケア病棟退院時の生死（死亡：生存） | 753:32 | 502:21 | 0.9562 |
| 緩和ケア病棟在院日数 | 19（7–40） | 16（8–34） | 0.1879 |
| 最後の血液検査から緩和ケア病棟退院までの日数 | 25（10–46） | 23（11–44） | 0.5822 |
| 最後の血液検査からの生存期間（日） | 24（10–45） | 22（11–43） | 0.7137 |
| 最後の血液検査からの14日生存率 | 70% | 69% | 0.9630 |
探索群におけるROC解析の結果をTable 2に示す。各血液検査データの最適カットオフ値はそれぞれCRP 6.0（mg/dL），TP 5.3（g/dL），Alb 2.7（g/dL），T-bil 0.8（mg/dL），AST 27（IU/L），ALT 30（IU/L），BUN 26（mg/dL），Creat 1.14（mg/dL），eGFR 35.3（mL/min/1.73 m2），WBC 10.2（×109/L），Bas 0.1（%），Eos 0.4（%），Neut 83.0（%），Lymph 0.620（×109/L），N/L 9.79，RBC 4.13（×1012/L），Hb 7.7（g/dL），Ht 21.0（%），MCV 93.2（fL），RDW 16.6（%），PLT 183（×109/L）であった。
| 血液検査項目 | AUC | カットオフ値 | 単変量解析 | 多変量解析 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 患者数 | 14日生存率（%） | p | オッズ比 | 95%CI | p | ||||
| CRP | 0.713 | 6.0 mg/dL | < 6.0 | 431 | 81.6% | < 0.0001 | 1 | 0.0004 | |
| ≥ 6.0 | 354 | 54.7% | 2.142 | 1.409–3.258 | |||||
| TP | 0.569 | 5.3 g/dL | ≤ 5.3 | 184 | 58.3% | 0.0011 | 1.304 | 0.812–2.096 | 0.2717 |
| > 5.3 | 598 | 72.3% | 1 | ||||||
| Alb | 0.638 | 2.7 g/dL | ≤ 2.7 | 421 | 61.0% | < 0.0001 | 1.706 | 1.113–2.615 | 0.0142 |
| > 2.7 | 364 | 79.3% | 1 | ||||||
| T-bil | 0.624 | 0.8 mg/dL | < 0.8 | 476 | 76.3% | < 0.0001 | 1 | 0.1680 | |
| ≥ 0.8 | 309 | 58.9% | 1.350 | 0.881–2.068 | |||||
| AST | 0.575 | 27 IU/L | < 27 | 371 | 76.2% | < 0.0001 | 1 | 0.6161 | |
| ≥ 27 | 414 | 63.4% | 1.124 | 0.712–1.774 | |||||
| ALT | 0.593 | 30 IU/L | < 30 | 534 | 74.6% | < 0.0001 | 1 | 0.2111 | |
| ≥ 30 | 251 | 58.5% | 1.338 | 0.848–2.113 | |||||
| BUN | 0.728 | 26 mg/dL | < 26 | 533 | 81.7% | < 0.0001 | 1 | < 0.0001 | |
| ≥ 26 | 252 | 43.7% | 3.244 | 2.057–5.114 | |||||
| Creat | 0.550 | 1.14 mg/dL | < 1.14 | 619 | 74.1% | < 0.0001 | 1 | 0.9517 | |
| ≥ 1.14 | 166 | 52.2% | 1.023 | 0.486–2.154 | |||||
| eGFR | 0.541 | 35.3 mL/min/1.73 m2 | ≤ 35.3 | 104 | 44.2% | < 0.0001 | 1.078 | 0.462–2.516 | 0.8620 |
| > 35.3 | 681 | 73.3% | 1 | ||||||
| WBC | 0.631 | 10.2 × 109/L | < 10.2 × 109 | 478 | 77.9% | < 0.0001 | 1 | 0.0170 | |
| ≥ 10.2 × 109 | 307 | 56.4% | 1.737 | 1.104–2.732 | |||||
| Bas | 0.660 | 0.1% | ≤ 0.1 | 237 | 51.7% | < 0.0001 | 1.451 | 0.962–2.190 | 0.0762 |
| > 0.1 | 548 | 77.1% | 1 | ||||||
| Eos | 0.728 | 0.4% | ≤ 0.4 | 375 | 54.8% | < 0.0001 | 1.758 | 1.168–2.646 | 0.0069 |
| > 0.4 | 410 | 82.9% | 1 | ||||||
| Neut | 0.722 | 83.0% | < 83.0 | 459 | 83.6% | < 0.0001 | 1 | 0.2976 | |
| ≥ 83.0 | 326 | 49.6% | 1.378 | 0.754–2.518 | |||||
| Lymph | 0.631 | 0.620 × 109/L | ≤ 0.620 × 109 | 237 | 52.5% | < 0.0001 | 2.099 | 1.299–3.391 | 0.0025 |
| > 0.620 × 109 | 548 | 76.8% | 1 | ||||||
| N/L | 0.705 | 9.79 | < 9.79 | 466 | 81.7% | < 0.0001 | 1 | 0.6692 | |
| ≥ 9.79 | 319 | 51.7% | 1.142 | 0.621–2.101 | |||||
| RBC | 0.503 | 4.13 × 1012/L | ≤ 4.13 × 1012 | 687 | 71.1% | 0.086 | |||
| > 4.13 × 1012 | 98 | 58.0% | |||||||
| Hb | 0.501 | 7.7 g/dL | ≤ 7.7 | 121 | 61.6% | 0.0398 | |||
| > 7.7 | 664 | 70.9% | |||||||
| Ht | 0.503 | 21.0% | ≤ 21.0 | 72 | 53.3% | 0.0013 | 1.303 | 0.699–2.429 | 0.4046 |
| > 21.0 | 713 | 71.1% | 1 | ||||||
| MCV | 0.501 | 93.2 fL | ≤ 93.2 | 436 | 68.2% | 0.4902 | 1.419 | 0.948–2.124 | 0.0894 |
| > 93.2 | 349 | 71.0% | 1 | ||||||
| RDW | 0.564 | 16.0% | < 16.6 | 397 | 75.0% | 0.0004 | 1 | 0.2226 | |
| ≥ 16.6 | 388 | 63.8% | 1.271 | 0.865–1.867 | |||||
| PLT | 0.614 | 183 × 109/L | ≤ 183 × 109 | 234 | 55.7% | < 0.0001 | 1.919 | 1.252–2.941 | 0.0028 |
| > 183 × 109 | 551 | 75.3% | 1 | ||||||
以上から求めたカットオフ値を基準とした単変量解析・多変量解析の結果をTable 2に示す。CRP，Alb，BUN，WBC，Eos，Lymph，PLTの7項目は14日死亡と独立して有意に関連し，それぞれのオッズ比は1.7から3.2であった。
4． Laboratory Prognostic Score（LPS）の作成探索群において14日死亡と独立して有意に関連した7つの各因子を1点とし，その合計点を予後予測スコアLPSとした。探索群におけるLPS 0–7の症例数と14日生存率をTable 3とFigure 1aに示す。14日生存率は0%から97%に分布し，LPSが大きいほど14日生存率は低かった。LPS 0–7の症例の生存期間の中央値，25・75パーセンタイルをTable 3とFigure 2aに示す。LPSが大きいほど生存期間は短く，かつ，生存期間のばらつきが小さかった。
| 探索群 | 検証群 | |||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LPS | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 症例数 | 69 | 121 | 179 | 152 | 131 | 82 | 46 | 5 | 53 | 72 | 112 | 109 | 87 | 62 | 21 | 7 |
| 生存期間中央値（日） | 44 | 37 | 33 | 25 | 14 | 8 | 5 | 3 | 49 | 37 | 29 | 21 | 12 | 12 | 9 | 8 |
| 生存期間25パーセンタイル（日） | 26 | 27 | 19 | 11 | 8 | 4 | 2 | 2 | 32 | 19 | 17 | 13 | 6 | 5 | 6 | 3 |
| 生存期間75パーセンタイル（日） | 68 | 62 | 50 | 46 | 28 | 16 | 10 | 7 | 76 | 65 | 49 | 39 | 25 | 21 | 20 | 9 |
| 14日生存率 | 97% | 94% | 86% | 73% | 51% | 31% | 17% | 0% | 98% | 82% | 87% | 70% | 47% | 40% | 43% | 14% |
| 感度 | 100% | 99% | 96% | 86% | 69% | 42% | 18% | 2% | 100% | 99% | 91% | 83% | 62% | 34% | 11% | 4% |
| 特異度 | 0% | 12% | 33% | 61% | 82% | 94% | 99% | 100% | 0% | 14% | 31% | 58% | 79% | 90% | 97% | 100% |
| 陽性的中率 | 30% | 33% | 39% | 49% | 62% | 75% | 84% | 100% | 31% | 34% | 37% | 47% | 57% | 61% | 64% | 86% |
| 陰性的中率 | ― | 97% | 95% | 91% | 86% | 79% | 73% | 70% | ― | 98% | 89% | 88% | 82% | 75% | 71% | 70% |
探索群における14日死亡を判別するLPSのROC曲線をFigure 3aに示す。AUCは0.823，最適カットオフ値は4で，感度，特異度，陽性的中率，陰性的中率はそれぞれ69%，82%，62%，86%であった（Table 3）。
検証群におけるLPS 0–7の症例数と14日生存率をTable 3とFigure 1bに示す。14日生存率は14%から98%に分布し，LPSが大きいほど14日生存率は低い傾向があった。LPS 0–7の症例の生存期間の中央値，25・75パーセンタイルをTable 3とFigure 2bに示す。探索群と同様に，LPSが大きいほど生存期間は短く，かつ，そのばらつきが小さかった。しかし，探索群よりも生存期間25・75パーセンタイルの範囲が全体に大きかった。
検証群における14日死亡を判別するLPSのROC曲線をFigure 3bに示す。AUCは0.757，最適カットオフ値は4で，感度，特異度，陽性的中率，陰性的中率はそれぞれ62%，79%，57%，82%であった（Table 3）。
本研究ではルーチン血液検査項目を用いて，終末期悪性腫瘍患者における2週間の予後を予測するLPSを作成した。CRP ≥ 6.0（mg/dL），Alb ≤ 2.7（g/dL），BUN ≥ 26（mg/dL），WBC ≥ 10.2（×109/L），Eos ≤ 0.4（%），Lymph ≤ 0.620（×109/L），PLT ≤ 183（×109/L）の7つの各因子を1点とし，その合計点をLPSとした。LPSで2週間の死亡を予測すると，LPSの最適カットオフ値は4点で，その感度は69%，特異度は82%であった。LPSの診断能力は同一施設別のコホート（検証群）とほぼ同じで，その妥当性が認められた。各スコアをオッズ比の自然対数を基準として重み付けをし，同様の検討を行ったが，ほぼ同等の結果であったため，臨床現場での利便性を考慮して，本論文では各1点のスコアを割り振ったLPSを採用した。
終末期悪性腫瘍患者の予後予測は終末期医療において重要である。予後を正確に予測することは，医療従事者による適切なケアの提供につながる。さらに，患者・家族が残された時間を知ることで，good death（よりよい死）を迎えるための準備ができること，患者の家族や大切な知人と一緒に過ごす十分な時間を確保することに寄与すると考えられる。終末期悪性腫瘍患者の予後予測のためのスコアリングシステムについては，これまでに多くの報告がある。これらの多くは食欲不振，呼吸困難，倦怠感，嚥下困難などの身体症状，浮腫，せん妄，認知機能などの身体所見，あるいは医師の推定する予後などの因子を含んでいる1)～7)。PaP score，JPOS-PIは医師による臨床的予後予測を含むことが特徴で，医師の主観的判断によりスコアは大きく影響を受ける。医師は患者の予後を楽観視する傾向があるからである14)。PPIは全身状態，経口摂取，呼吸困難，浮腫，せん妄によりスコアリングを行うが，重症度の判定に客観性が乏しい。したがって，本研究では客観性の高い血液検査結果で予後予測することを試みた。
これまで終末期悪性腫瘍患者の予後予測に用いられてきた血液検査項目として，リンパ球数，白血球数，乳酸デヒドロゲナーゼ，BUN，Hb，CRP，Alb，クレアチニンなどがある2),5),6),15),16)。本研究で作成されたLPSは，CRP，Alb，BUN，白血球数，血小板数，好酸球比率，リンパ球数の7項目からなり，これらの検査は終末期医療において汎用されている。悪性腫瘍終末期においては，体重減少をもたらす複合代謝異常症候群である悪液質が頻繁にみられる。悪液質の本態は，腫瘍が分泌する因子やtumor necrosis factor α，interleukin-1，interleukin-6などの炎症性サイトカインによって引き起こされる代謝異常で，これらによって肝臓での急性相蛋白物質の産生が亢進してCRPは上昇する17)。また，白血球数も上昇する。Alb低下は栄養状態の悪化，腫瘍細胞の増殖に伴う血漿蛋白質の消費，異化亢進などを示唆する。リンパ球数低下は免疫機能の低下を示唆する。BUN上昇は脱水，異化亢進，消化管出血，腎機能低下を示唆する。血小板数低下は悪性腫瘍の骨髄浸潤などによる骨髄抑制，腫瘍によって引き起こされる播種性血管内凝固症候群などを示唆する。
我々の調査しえた限りでは，終末期悪性腫瘍患者の予後予測因子として好酸球比率を指摘したのは本研究が初めてである。好酸球は自然免疫機構の一要素で，様々な機能を持つ18)。心不全，慢性閉塞性肺疾患，敗血症，重症疾患患者において，好酸球低下が予後不良と関連するという報告がこれまでになされてきた19)～22)。これらの報告は，終末期悪性腫瘍患者の予後不良因子としての好酸球数低下を支持している。
本研究では，探索群で得られたLPSの診断能力を同一施設内の別のコホート（検証群）での診断能力と比較した。その結果はおおむね同等であったが，14日死亡を判別するROC曲線のAUCは検証群では探索群よりもやや低かった。また，最適カットオフ値を4としたとき，14日死亡の感度，特異度は検証群では探索群よりもやや低かった。また，探索群よりも生存期間の25・75パーセンタイルの幅が大きく，つまり生存期間のばらつきが大きかった。対象症例を無作為に探索群と検証群に割り付けたが，検証群では探索群よりも生存期間の中央値が小さく，14日生存率が低かったこと，つまり短期予後が不良であったことが両群でのLPSの診断能力に差が生じた一因であろう。
本研究にはいくつかの制限がある。第一に，単一施設における後ろ向き観察研究であるため，LPSは他施設のPCU，あるいは在宅患者，一般病棟入院患者，抗悪性腫瘍剤による治療を行っている患者に対し一般化できない可能性がある。第二に，生存率を計算する起点をPCU退院前の最後の採血が行われた日としたことである。当院のPCUでは，血液検査はその結果を知ることが症状の改善に役立つと考えられる場合に行われることが多く，定期的な血液検査は行われていない。正確な予後推定のためには計画的な血液検査が望ましいが，本研究は後ろ向き研究であるため，これが行えなかった。第三に，対象集団に血液悪性腫瘍患者を含んでいることである。血液悪性腫瘍患者では疾患の早期から血液検査データに異常を認めることが多い。したがって，これらの患者ではLPSの予後予測能は高くない可能性がある。しかし，本研究の対象患者のうち，血液悪性腫瘍患者の占める割合は約3%で，研究結果に与える影響は小さいと考えられる。第四に，対象としたそれぞれの患者で，LPSとこれまでに報告されてきた予後予測スコアとの比較を行っていないことである。こうした比較はLPSの意義をより明らかにすると考えられるが，比較が行われた患者は限られており，対象患者全体では行えなかった。第五に，悪性腫瘍の血管浸潤により急激な大出血をきたしたり，悪性腫瘍による血液凝固能亢進による脳梗塞，肺塞栓など，病状が急変する可能性がある症例においては，LPSによる予後予測が妥当でない可能性がある。この点は終末期悪性腫瘍患者のおけるスコアリングシステムの欠点としてこれまでも指摘されてきた23)。以上あげたような制限はあるが，本研究は比較的大規模の集団を対象として，客観的な血液検査結果によってスコアリングシステムを作成し，その妥当性を検討し，有用性を明らかにしている。
今後，本研究と同様な血液検査データによる予後予測に関する知見が蓄積されれば，LPSの意義が検証されるだろう。LPSが終末期悪性腫瘍患者における客観的で正確な予後予測の一助とされ，患者のケアにあたる医療チームで共有され，ケアの質が向上することを期待する。
終末期悪性腫瘍患者における14日以内死亡を客観的に予測するための，ルーチン血液検査から得られるスコアリングシステムを作成した。CRP ≥ 6.0（mg/dL），Alb ≤ 2.7（g/dL），BUN ≥ 26（mg/dL），WBC ≥ 10.2（×109/L），Eos ≤ 0.4（%），Lymph ≤ 0.620（×109/L），PLT ≤ 183（×109/L）の7項目は14日以内死亡と独立して関連する因子であった。これらの項目から作成されたLPSは14日以内死亡の判別に有用であり，終末期悪性腫瘍患者の客観的な予後予測ツールとなる可能性がある。
本研究は名古屋第一赤十字病院教育研究助成（NFRCH18-0005）の支援を受けている。
本論文に関連し，開示すべきCOI 状態にある企業等はありません。
