患者纳入与基线特征分析
确定适合的乳腺癌患者队列并描述其基线特征。
从主队列中纳入168名接受首线化疗的乳腺癌患者，收集临床病理数据和基线血浆样本。
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基线高血浆IL-8水平可预测接受化疗的乳腺癌患者的总生存期较差
High IL-8 plasma levels at baseline are predictive of poor overall survival in breast cancer patients receiving chemotherapy.
实验完整度
中该研究为前瞻性队列的回顾性分析，包含患者样本、ELISA检测、生存分析，但缺乏功能验证或机制验证。
主要模型
168例乳腺癌患者队列
重点核对
IL-8血浆水平（>6.88 pg/mL vs ≤6.88 pg/mL） 总生存期（OS）作为主要终点 多变量Cox回归调整分期和HER2状态 中位随访时间24.3个月
摘要
目的：我们早期的研究报告了炎症生物标志物与乳腺癌化疗相对剂量强度（RDI）降低相关，导致不良的生存结局。本研究旨在评估炎症生物标志物在乳腺癌患者中的预后作用，特别是白细胞介素-8（IL-8）。结果：本研究纳入168例乳腺癌患者。中位随访时间为24.3个月（范围3-77个月）。Kaplan-Meier和log-rank检验显示，血浆IL-8高水平（>6.88 pg/mL）患者的3年总生存期（OS）显著低于低水平（≤6.88 pg/mL）患者（59.6%对76.4%，P=0.049）。调整分期和HER2的多变量Cox回归分析显示，高IL-8是OS较差的预后因素（HR 1.70，95%CI [1.01–2.84]，P=0.044）。针对无病生存期（DFS）和无进展生存期（PFS）的多变量比较显示，所调查的炎症生物标志物均无预后意义。高龄和IV期疾病患者的高IL-8水平高于对应组（54岁对51岁，P=0.020；61%对39%，P=0.012）。高IL-8水平可能作为临床环境中的潜在预后生物标志物，以实现更个体化的护理和更好的结局策略。补充信息：在线版本包含补充材料，可在10.1186/s13104-025-07353-6获取。关键词：乳腺肿瘤，炎症，白细胞介素-8，白细胞介素-6，生存，死亡率
实验结论
提炼研究问题、关键发现与证据，快速把握文章的核心贡献。
- 研究问题
- 炎症生物标志物特别是IL-8在乳腺癌患者中的预后作用如何？
- 核心机制
- 文献提出IL-8通过促进肿瘤进展、血管生成和免疫抑制等机制影响生存，但本研究未直接验证机制。
- 主要证据
- 168例乳腺癌患者中，高IL-8血浆水平（>6.88 pg/mL）与较差的3年总生存期显著相关（HR 1.70，95%CI 1.01-2.84，P=0.044），且与高龄和IV期疾病相关。
- 研究意义
- 高IL-8水平可能作为临床中的预后生物标志物，以便提供更个体化的护理和策略，改善患者结局。
研究路径
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
炎症生物标志物检测
量化血浆IL-6和IL-8水平，并计算NLR、PLR、PIV。
使用ELISA检测血浆IL-6和IL-8水平，从血常规计算NLR、PLR和PIV。
生存随访与结局评估
评估患者的总生存期（OS）、无病生存期（DFS）和无进展生存期（PFS）。
通过临床检查、影像学检查和电话随访跟踪患者，截至2024年9月30日。
统计分析确定预后价值
确定炎症生物标志物与生存结局之间的关联。
使用ROC分析确定截断值，Kaplan-Meier和log-rank检验比较OS，Cox回归分析预后因素。
研究方法
按研究目的归类文中使用的方法，便于定位所需技术。
产品清单
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 细胞因子检测 | IL-6 ELISA试剂盒 | Elabscience | E-EL-H6156 |
| IL-8 ELISA试剂盒 | Elabscience | E-EL-H6008 | |
| 统计分析 | STATA 17版 | Stata Corp. | -- |
关键环节
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 患者纳入 | 纳入标准：病理诊断I-IV期乳腺癌，年龄≥18岁，ECOG PS≤2，初治化疗，无终末期疾病；排除标准：数据不完整、无基线血样、未达3年随访 阅读提示：Methods: Study design and participants |
| 血液采集与IL-8检测 | 采血时间（化疗前7天内），采血量（21 ml），血浆保存条件（-80°C），ELISA试剂盒（Elabscience, Catalog No. E-EL-H6008） 阅读提示：Methods: Data collection |
| 生存结局定义 | OS、DFS、PFS的定义和随访时间（截至2024年9月30日） 阅读提示：Methods: Data collection |
| 统计分析 | 截断值确定方法（ROC分析，Liu方法），调整变量（OS调整分期和HER2，DFS调整年龄、分期、ER、HER2，PFS调整分期） 阅读提示：Methods: Statistical analysis |